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华为诺亚发布ScaleNet：模型放大通用新范式
华为诺亚方舟实验室等团队提出 ScaleNet 方法，创新性地用少量额外参数量将模型深度扩展一倍。结合层级权重共享和轻量级适配器技术，在视觉和语言任务上验证了有效性，提升了模型性能。
AI为啥不懂物理世界？李飞飞、杨立昆：缺个「世界模型」，得学大脑新皮质工作
近来，杨立昆计划离开Meta创立以‘世界模型’为核心的AI公司；此前李飞飞也发文指出大语言模型弊端，强调建立‘世界模型’重要性。该模型源于对大语言模型局限的反思，能让AI理解物理世界。
只演示一次，机器人就会干活了？北大&BeingBeyond联合团队用“分层小脑+仿真分身”让G1零样本上岗
北大与BeingBeyond团队提出DemoHLM框架，仅需1次仿真演示就能生成海量训练数据，解决人形机器人移动操作数据效率低、任务泛化差、Sim-to-Real迁移难的问题，在仿真和真实机器人上验证效果良好。
无代码产品功能设计不要盲目追求AI自动化｜对话影刀AI Power
量子位智库对话影刀AI Power产品经理该汗，探讨AI自动化产品开发。影刀AI Power定位企业场景，具多功能，能提高业务效率。交流涉及场景适配、差异化路径、功能布局等问题，还分享付费转化等看法。
北航董雷霆等：数字工程与数字孪生在航空疲劳与结构完整性领域的研究进展与展望 | 航空学报CJA
疲劳与结构完整性贯穿飞机全生命周期，数字工程与数字孪生技术为其管理提供高效方案。文章梳理该技术研究进展、工程案例，涉及设计验证和使用维护两阶段，还对未来发展提出展望和建议。
小红书RecSys 2025最佳论文提名背后：破解视频时长预测难题
小红书推荐算法团队论文《Multi-Granularity Distribution Modeling for Video Watch Time Prediction via Exponential-Gaussian Mixture Network》在 RecSys 2025 获最佳论文提名。该文剖析视频时长预测难题，提出 EGMN 模型，线下线上验证效果佳。
稳定训练、数据高效，清华大学提出「流策略」强化学习新方法SAC Flow
本文介绍清华大学和CMU提出的SAC Flow新方案，可端到端优化流策略。它将流策略视作residual RNN，用GRU和Transformer结构稳定训练。在多环境测试中表现优，有稳定、快速、样本效率高的特点。
英伟达用NIM + NV-Tesseract模型，提高芯片生产良率
芯片制造良率控制难题待解，传统方法各有局限。英伟达推出NV - Tesseract模型家族和NIM推理微服务，二者结合用于半导体晶圆厂生产，可实时发现问题、预测故障，降低成本，为制造打开新大门。
n8n官方推出AI工作流生成器，用自然语言构建工作流
n8n官方推出AI Workflow Builder，可将文字提示转成可执行工作流，本周向n8n Cloud用户推送。该功能降低构建门槛，但易用性提升也带来新挑战，其是否沦为‘面向VC’功能待验证。
大模型训练新突破！Meta提出LSP：无数据也能实现能力飞升
Meta提出语言自我博弈（LSP）方法，利用自我博弈框架让模型自我改进，不依赖额外数据。LSP赋予模型挑战者和解题者身份，引入GRPO和KL散度正则化技术，解决了大模型训练的数据依赖难题。