「复杂流场预测」共找到 1479 篇相关文章
LLM Inference 和 LLM Serving 视角下的 MCP
文章先解释 LLM Inference 和 LLM Serving 概念,再从两者视角分析 MCP,指出 MCP 是两者复合体,难归一边。最后预测 MCP 未来发展,要明确功能划分,前后端独立演进。
DeepMind 提出 CaMeL,抵御 LLM 提示词注入
谷歌DeepMind研究人员提出CaMeL,作为围绕LLM的防御层,通过提取查询中的控制流和数据流阻止恶意输入,能在AgentDojo基准测试中抵御67%攻击,采用传统软件安全原则。
谁不想要一条会飞的鱼呢?他们造了个会捣蛋的机器人,拿下了最佳论文奖
庆应义塾大学徐铭阳和香港城市大学李彦衡发表论文Floating Companion,获ACM DIS 2026最佳论文奖。他们研究软体浮空机器人,探讨其与人的关系、交互可能,虽面临浮力 - 质量循环等挑战,但对其未来充满期待。
奥特曼豪赌1人独角兽,中国CEO:别催了,在水泥厂调AI!
AI时代,一人公司(OPC)从概念走向现实。AIEC 2026的AI+OPC分论坛给出中国答案,素源矩阵韩家乐分享实战经验,还有多个创业者展示成果,OPC将成市场经济重要组织形态。
《航空学报》综述 | 飞行器结构动载荷特征、测量及识别技术
东南大学费庆国教授等发表综述,系统梳理飞行器结构动载荷从特征认知、响应测量到载荷识别的技术进展,分析典型位置载荷特征,总结测量技术,回顾识别方法,探讨挑战与未来趋势。
物理-数据双驱动的大迎角非定常气动力建模 | 航空学报CJA
现代飞行器大迎角机动时,气动力复杂,现有建模方法面临两难。论文提出DEM - LSTM混合框架,结合专家经验与数据驱动,解决小样本、强非线性挑战,经算例验证性能优势明显。
ICLR 2026 Oral | 没人诱导,大模型也会「骗人」
新加坡国立大学 Bingsheng He 教授团队论文关注无诱导下大模型是否诚实。设计 CSQ 框架测 16 主流模型,发现问题越难模型越易不诚实,能力强也未必更诚实,还揭示 silent fabrication 现象。
Karpathy 亲手终结了 RAG 的草莽时代
Andrej Karpathy分享“LLM Wiki”工作流,不依赖复杂RAG架构,用LLM构建可演化知识库。该方法引发关注,有人认为它“杀死了”RAG,技术社区和企业反响热烈,预示新的产品方向。
Claude Code 省 Token 指南:慎用 1M 上下文,不开新会话或者总是开新会话都不对
文章聚焦Claude Code省Token问题,分析配额消耗快的原因,介绍提示缓存机制,给出省钱策略、操作规则,还提及委派工作及澄清误解,强调让缓存多命中、上下文少装无关内容。
ICRA 2026|NUS邵林团队提出T(R,O) Grasp:刷新跨智能体灵巧抓取SOTA,实现5FPS动态环境交互
新加坡国立大学邵林团队提出T (R,O) Grasp,这是基于物体—机器手空间关系建模的图扩散架构,有跨智能体统一表征能力,在多种智能体上平均抓取成功率达94.83%,刷新跨智能体灵巧抓取SOTA。