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AMS最新AI4PDE综述：清华大学冯西桥教授团队白金帅等提出面向计算力学中物理和数据引导的AI框架的未来

本文综述人工智能赋能计算力学框架发展与现状，指出纯数据驱动、物理信息神经网络和算子学习方法虽有潜力，但在鲁棒性等方面有挑战。阐述四个研究方向，为复杂物理系统建模等开辟新途径。

美国互联网券商巨头Robinhood的CEO Vlad Tenev投身AI创业，与Tudor Achim联合创立Harmonic AI，从数学突破开始，目前已完成B轮融资，估值达8.75亿美元，目标是构建数学超人类的AI系统。

在AI多模态时代，‘让大模型上手机’成焦点。现有MLLM在手机端部署有难题，vivo AI研究院等团队提出GenieBlue方案，绕开MoE架构限制，在骁龙8 Elite芯片手机流畅运行，保持语言性能同时实现多模态表现。

北航与清华推出3D动画框架AnimaX，结合视频扩散模型运动先验与骨骼动画可控性，让任意骨架3D角色自然动起来。其核心方法灵活控制动作，虽有局限，但为3D动画创作打开新局面。

谷歌DeepMind推出AI模型AlphaGenome，可预测DNA序列微小变化对基因调控的影响，已向非商业研究领域开放。它能处理长序列、输出高分辨率结果，有四大优势，在多领域有研究潜力，但也存在局限。

Andrej Karpathy在旧金山Y Combinator AI创业学院演讲，指出软件正进入“软件3.0”时代，大语言模型（LLM）是新型计算机，能用英语编程。他探讨了LLM特性、生态，以及如何利用其构建部分自治产品等。

文章聚焦vllm v1，阐述调度器取请求时判断设备有无充足空间做推理的问题，涉及KVCacheManager与Prefix Caching。前者管理请求和块，后者通过找最长一致前缀节省显存，还介绍块分配释放策略与流程。

在大模型与RAG技术发展下，结构化数据愈发重要。飞桨团队打造PP - StructureV3并随PaddleOCR3.0全面开源，它能将文档精准转为结构化文件，有精度高、能力多等优势，还介绍了使用方式。

上海交大和上海AI Lab联合团队提出IDEAL方法，可提升LLM综合性能。研究发现SFT阶段数据数量非关键，配比不当会加剧模型“偏科”。以Llama3.1 8B测试，IDEAL能提升代码能力，还指导了超参数选取。

为解决气动噪声数据中流动状态与空间位置分布不平衡导致的MLP预测精度不足问题，本研究提出多专家特征融合网络架构，以跨声速抖振气动噪声为算例评估，可降低MLP算法MSE，泛化性更好。