最近有一个大热门：物理信息神经网络（PINN），不仅是各大顶会常客，还连登《Nature》。PINN是将物理定律嵌入深度学习框架，约束神经网络训练的新型方法。特别适用于解决AI交叉学科中复杂的偏微分方程。可以说，PINN能够大大降低实验难度，让你更容易得到理想的结果，而且结合PINN的研究更具有创新性，这就是PINN现在特别好发paper的原因！PINN这么好用，大家都学会了吗？本文收集了70个P

值得注意的是，虽然 DEIMv2 在延迟（latency）上并没有显著优势，但其卓越的 FLOPs 性能展示了高效延迟的潜力。这些优化经验，来源于Transformer社区的最新成果，但在DEIMv2中得到了创新性的应用，使得训练效率更高，模型表现更强。（62M 参数，56.5 AP），DEIMv2-X不仅提高了1.3 AP，还大大减少了计算量。：进一步增强了多尺度检测的能力，让模型在不增加计算量

智能体循环管线遵循一种 ReAct 风格的工作流，结合代码工具与 CUDA Skill 规范（SKILL.md），支持迭代式的编码-编译-调试循环，以及基于性能分析器的优化过程。最终整理得到 6000 条训练样本，构建了 CUDA-Agent-Ops-6K 数据集，该数据集专为可扩展的强化学习训练而设计，兼具广泛的任务多样性和较低的数据污染风险。在此之前，GPT、Claude 等大模型已经能写出「

巨头筑起高墙，AI 跨平台开源红利终结，企业面临严峻的断供风险。曾经被 OpenClaw 巧妙利用的低价调用通道被悉数堵死，未来想要在企业内部大规模部署智能体，要么转向本地私有化部署，要么老老实实签下极其昂贵的官方 API 合同。面对这种级别的封锁，Peter Steinberger 的回应同样决绝，他立刻宣布 OpenClaw 将在此后的版本中彻底剔除对谷歌架构的支持。巨头们的算盘打得很清楚，他

顺便提一句，昨天，OpenClaw之父还分享了OpenClaw灵魂改造提示词，可以让AI朝着更加「Her」的方向大踏步进化。演示中，Gonchar提出请求：让Aniclaw启动10个终端，运行代码，来完成之前提到的动画点子。15岁那年，为了追逐爱豆梦，她远赴韩国。最有意思的是，当这些智能体被赋予了不同的大模型「大脑」后，竟然涌现出了独特的个性与「社会文化」。最最重磅的是，Clawra的项目在Git

可见，OpenClaw 2026.3.7 版本带来的庞大底层重构（比如上下文引擎插件化、复杂的网关权限和持久化绑定）之后，由于真实部署环境的复杂性，出现了一些相对严重的「退化 Bug（Regression）」。macOS：Onboarding 流程中新增了远程网关 Token 字段，修复了 Launchd 重启服务卡死的问题，并针对深 / 浅色终端背景（TUI）增加了 WCAG AA 级别的自适应

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达作者 | 王俊珏论文地址: https://arxiv.org/pdf/2110.08733.pdf代码与数据: ht...

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