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JCP | 南科大赵肃楠、王建春等：LESnets：基于物理信息神经算子的湍流大涡模拟
本研究提出基于物理信息神经算子的LESnets方法，用于快速模拟粗网格上三维湍流时空演化。不使用标签数据，训练两种神经算子，验证了其有效性和泛化能力，效率显著优于传统方法。
The Btch：838 | 苹果加强生成式 AI 布局
苹果更新 Apple Foundation Models（AFM）系列，含设备端和服务器端版本，还发布 Foundation Models 框架。AFM 模型架构特别，训练有优化，测试表现有差异。此前苹果论文引争议，此次或是其重启 AI 战略之举。
Seedance 2.0之后，又一中国视频模型SkyReels-V4登上全球第二
昆仑天工发布SkyReels V4视频大模型，在Artificial Analysis Arena基准测试中排全球第二。它支持多模态输入、音视频同步生成等，采用独特架构与技术，经多阶段训练，有全新评估基准，表现出色。
新SoTA方法RM-R1：让reward model对评分说出原因！超越GPT4o
过去模型‘黑箱打分’不透明、不灵活。论文提出ReasRM，经两阶段训练，让奖励模型像人类先思考再打分。它能分任务类型、动态奖励，实验中碾压GPT - 4，小模型逆袭，团队已开源6个模型。
智能体「卷王」诞生！干活自动配结项报告，1.5张截图就把事说清了
在LLM/VLM驱动的智能体强化学习研究中，验证完成度是挑战。为此提出SmartSnap方法，让智能体成“质检员”，主动留痕存证。它有三大突破，表现惊艳，简化训练准备，让AI更可靠。
以小博大，仅1.7B媲美gemini2.5-pro，达到SOTA文档解析性能
dots.ocr是多语言开源文档解析器，把布局检测和内容识别统一在视觉语言模型中，虽LLM仅1.7B参数，却达SOTA性能。介绍了其预训练三阶段及SFT阶段关键策略。
英伟达拿出推理版VLA：Alpamayo-R1让自动驾驶AI更会动脑子
当今自动驾驶模型虽强大，但在‘长尾场景’易翻车。英伟达推出的Alpamayo - R1是带推理能力的视觉 - 语言 - 行动模型，有核心创新，实验中性能显著提升，训练分三阶段，让自动驾驶迈向可解释。
ERNIE 5.0：走向原生统一的万亿参数多模态基础模型
过去多模态模型‘拼接式’方案存在理解与生成割裂问题，ERNIE 5.0 借此提出，用统一自回归框架做多模态理解与生成，在架构、训练与系统层面有创新，评测中各模态能力表现出色。
DeepMind 颠覆机器人学习范式：让机器像人一样 “自由成长”
谷歌DeepMind受大模型微调中强化学习阶段启发，提出面向机器人学的两阶段后训练方法，含监督微调与自我提升。实验显示该方法让机器人自主习得新技能、广泛泛化，但研究也存在标注成本高等局限。
快9倍还更清晰？Direct3D-S2一键解锁高效3D生成
在高分辨率三维形状生成中，传统方式有计算与内存瓶颈。南京大学提出Direct3D - S2框架，基于稀疏体积构建，有空间稀疏注意力机制，加速计算，还引入统一格式VAE，生成质量领先，训练成本更低。