神经星星

芬兰赫尔辛基大学、地中海气候变化研究中心与意大利萨伦托大学组成的联合研究团队，研发了专为区域海洋预报设计的图神经网络模型 SeaCast。

来自康奈尔大学的研究团队开发了一种稳健、可解释且数据高效的框架 SCAN，用于盐–溶剂化学的建模与解释。该框架能够有效处理长尾数据，并捕捉盐–溶剂配方的完整谱系。研究人员将 SCAN 应用于非水电解质

vLLM 是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了 KV 缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。

Triton 是一种用于并行编程的语言和编译器。它旨在提供一个基于 Python 的编程环境，以高效编写自定义 DNN 计算内核，并能够在现代 GPU 硬件上以最大吞吐量运行。

TVM 现已更新到 0.21.0 版本，TVM 中文文档已经和新版本对齐。 Apache TVM 是一个深度的深度学习编译框架，适用于 CPU、GPU 和各种机器学习加速芯片。

密歇根大学安娜堡分校宋子由教授与孚能科技研发副总裁姜蔚然合作领衔，创新性地提出了「发现学习」的科学机器学习方法。该方法受教育心理学启发，将主动学习、物理约束学习和零样本学习有机融合，构建出一个类人推理

过去一年，AI 与科学研究的关系正在发生一场深刻而安静的转变。一文速览 2025 年 AI for Science 最值得关注的前沿论文。

由清华大学、北京大学、香港大学、普林斯顿大学、中科院、上海交通大学、中国科学技术大学、新加坡国立大学等机构提出的 WorldArena，首次将视频生成质量与具身任务功能性打通，

来自伦敦大学学院（UCL）计算机科学系的研究团队提出了一种用于白细胞形态分析的联邦学习框架，使各机构能够在不交换训练数据的情况下进行协同训练。利用来自多个临床站点的血液涂片，该联邦模型在保证完全数据隐