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POF|西工大廖晖、刘溢浪等：数据驱动的湍流建模：基于符号回归与数据同化的双向耦合框架

针对传统湍流模型在高雷诺数分离流动中精度不足与耦合不稳定问题，本文提出融合符号回归与数据同化的白箱建模框架（DASR）。该方法提升了模型稳定性与预测准确性，在复杂条件下有良好泛化能力。

随着大语言模型在数学领域应用渐广，其是否真具备数学推理能力成焦点。清华等团队提出反例推理评测基准COUNTERMATH，测试20+主流模型，结果不佳，而小样本微调能显著提升模型能力。

OpenAI联手Retro Biosciences研发GPT - 4b micro用于蛋白质工程，让诺奖级细胞再生技术效率提升50倍，设计的新蛋白质还有DNA损伤修复功能，结果在多方面获验证。

大型语言模型（LLMs）的思维链（CoT）推理能力被视为突破性进展，但论文揭示CoT可能只是数据分布内的模式匹配幻象，通过实验证明其在分布偏移时表现急剧退化，挑战主流认知。

在流体力学研究中，高维数据冗余增加模型分析复杂度。本文提出分层无量纲学习方法（Hi - π），通过物理、压缩、映射三层架构自动提取关键无量纲参数组合，在多个算例中表现良好，为参数降维与知识发现提供新思路。

当下，具身智能成研究热点。南大等8家单位学者撰写综述论文，指出物理模拟器与世界模型融合是实现具身智能的潜力路径。论文系统梳理两者协同推动机器人演进全貌，还提出分级标准等内容。

清华大学与生数科技联合研发Vidar模型，首次让通用视频大模型长出‘手脚’，实现从虚拟到真实世界物理执行的跨越。它降低数据门槛，突破跨本体泛化困境，为服务机器人应用奠定基础。

本文围绕OpenAI的编程智能体Codex展开，介绍其用户增长、技术突破、应用场景等情况。Codex负责人认为真正的智能体由模型、API和框架构成，它让Sora安卓应用快速上线。还谈及OpenAI文化、AI未来及对工程行业的影响。

2025年WAIC上，无问芯穹联合创始人夏立雪带来AI落地新解——三个盒子，即无穹AI云、无界智算平台、无垠终端智能，是面向未来的智能基础设施设计，能打通从十万卡到一张卡的AI效能跃升路径。

OpenAI的Ryan Lopopolo分享Frontier团队工作方式，他们维护超百万行代码库，零人工编码和审核。实验产出Symphony，推动coding agent成“队友”。还探讨模型使用、构建速度、人类角色等问题，认为人成瓶颈，软件要适配模型。