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不用递归自动微分,也能稳定计算高阶 PDE 导数? Mollifier Layers 如何改造 PDE 反问题学习

本文介绍《Mollifier Layers: Enabling Efficient High-Order Derivatives in Inverse PDE Learning》,指出传统PINN递归自动微分计算高阶PDE导数有瓶颈,Mollifier Layers用解析卷积替代,实验显示其在精度、效率上有优势,也有选择等局限。

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代码怎么才能跑的更快

文章围绕让代码跑更快展开,先介绍调整源代码的方法,如降低循环开销、去除内存引用等,又阐述使用硬件加速指令,像用 SIMD 函数、避免分支语句等,还提及多并行和分析瓶颈等要点。

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AI性能提升超4倍!MacBook Pro现已上架M5 Pro/Max版本

苹果突袭发布 M5 Pro/Max Mac 与新显示器。M5 Pro/Max 底层重构成本地 AI 算力怪兽,全系告别丐版存储,容量速度双升,旗舰显示器首发 120Hz 高刷,是硬 AI 工作流的重型武器。

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36年卷积猜想被解决,华人唯一作者,AI或受益

华人学者 Yuansi Chen 解决 36 年的 Talagrand 卷积猜想数学问题,论文证明布尔超立方体上热半群下非负函数有更好尾部界限,除额外 log log 因子,主要问题已解决,对多领域有基础意义。

机器之心
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DeepSeek用的GRPO有那么特别吗?万字长文分析四篇精品论文

文章解读 Kimi k1.5、OpenReasonerZero、DAPO 和 Dr. GRPO 四篇论文,分析 DeepSeek R1 里 GRPO 及改进算法。指出 GRPO 非特殊 RL 算法,当前 RL 算法实现相似,变革聚焦价值函数取舍等心维度。

机器之心
算法论文8

永别了,背公式时代!波兰物理学家用一个算子统一数学

2026年4月,波兰雅盖隆大学物理学家安杰伊·奥德尔齐沃莱克发表论文,提出算子eml(x,y) = eˣ − ln(y),证明不断嵌套此算子可推导出科学计算器上每个按键对应的函数,引发数学界震动。

新智元
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后生可畏!何恺明团队新成果发布,共一清华姚班大二在读

何恺明团队继5月提出MeanFlow (MF) 后,近日推出改进版Improved MeanFlow (iMF),解决了原始MF三大心问题。它重构预测函数,还实现灵活的无分类器指导和高效的上下文内条件作用架构,提升了实用性和效率。

量子位
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Ilya重新定义AGI: 为什么ChatGPT离真正的AGI还很远

OpenAI前首席科学家Ilya在访谈中提出对AGI的新定义,还指出AI规模时代结束,未来拼想法和研究深度。他分析模型评测强但经济影响弱的原因,阐述人类价值函数作用,且SSI战略或调整。

花叔
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垂直赛道 Agent 闷声发财指南:如何实现一年超千万营收?

本文围绕垂直赛道的2B Agent展开,分享了语科技创始人的产品理念与经验,探讨了如何找到有价值的场景、构建高价值闭环。还介绍了客户的应用情况、对Agent的看法及选型考量,强调其商业价值与落地挑战。

Founder Park
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斯坦福英伟达推出测试时强化学习:微调开源模型胜过顶级闭源模型,仅需几百美元

斯坦福、英伟达等提出TTT - Discover方法,基于开源模型gpt - oss - 120b,在测试阶段引入强化学习更新模型权重。它采用熵目标函数和PUCT启发机制,解决分布外问题,成本低且表现优,但目前适用于连续奖励场景。

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