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讲座分享 | 密歇根大学Karthik Duraisamy教授

密歇根大学Karthik Duraisamy教授将开展讲座，主题为数据驱动的湍流建模。会介绍过去十年嵌入学习模型增强的进展，强调简约与约束平衡，指出存在的陷阱及挑战，还提及让数据驱动封闭成为可靠组件的要点。

Eka Robotics 发布机械臂视频，其能自主拧灯泡、抓取物品。该公司提出 VFA 模型，不依赖人类数据，让机器人在仿真环境自主探索。创始人期望实现超人级灵巧操作，算法还展现泛化和自主发明策略能力。

传统粗糙壁湍流低维建模依赖经验参数，泛化与精度不足。该研究提出新思路，将粗糙面形貌压缩到低维流形，用自动编码器和前馈神经网络建模，重构效果好、预测准，有生成与泛化性。

本文介绍腾讯 Omega，它是为解决传统 BI 和 ChatBI 问题而设计的数据分析产品。Omega 能理解业务问题，生成完整 Dashboard，确保数据流动、安全和稳定，还支持人机协作，提供审美基础设施，性价比高，有完善运行时和监控推送等功能。

本文作者王树新分享团队级AI研发范式演进与实践。指出AI Coding存在自由发挥、效率降低、关键信息丢失问题，分析出码率提升却未提效的原因，引入SDD与Harness解决问题，并介绍全流程自动化实践。

天下苦机器人看不清透明和反光物体久矣，问题出在深度相机。蚂蚁集团具身智能公司蚂蚁灵波开源深度视觉模型LingBot - Depth，无需换硬件，用创新算法和大量数据提升性能，还将开源数据集。

本文介绍新加坡国立大学xML团队的论文，梳理离散扩散方向研究图谱，对比自回归局限与离散扩散优势，阐述数理基础、模型生态、训练与推理技术，还提及应用及未来方向，显示其对自回归范式的替代潜力。

抖音SAIL团队与LV - NUS Lab联合推出多模态大模型SAIL - VL2，以中小参数规模在106个数据集实现性能突破。该模型从架构、数据、训练三方面创新，后经全链路优化，在多数据集验证中表现卓越。

大模型时代，ML资产爆炸式增长，但大多缺乏规范管理。凯斯西储大学等研究团队将在VLDB 2025提出教程，从整理、发现、利用三大环节给出ML资产管理方法论与系统路径，还会展示前沿平台解决实际问题。

文章围绕具身智能中 VLA 技术展开，介绍其现状、挑战、架构、数据方案及部署等内容。指出 VLA 虽推动具身智能发展，但面临数据、模型结构等挑战，还探讨了不同架构优劣及未来探索方向。