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InstructMesh让普通人能修复AI生成的3D模型缺陷，支持自然语言和滑块操作，解决制造精度问题。

官方账号arXiv cs.AI@Faraz Faruqi, Ahmed Katary, Demircan Tas, Theresa Hradilak, Ning Zhang, Jiaji Li, Fabian Manhardt, Martin Nisser, Vrushank Phadnis, Ruofei Du, Federico Tombari, Megan Hofmann, Stefanie Mueller原文

Prove2Me平台让AI代理协作完成数学形式化证明，降低专业门槛，任何人都能参与。

官方账号arXiv cs.AI@Shuze Chen, Kunal Marwaha, Xiaoyang Lu, Henry Yuen, Tianyi Peng原文

孟加拉语医疗问答系统BanglaMed-QA上线，解决低资源语言医疗信息缺口，准确率达95%。

官方账号arXiv cs.LG@Rowzatul Zannat, Abdullah Al Shafi, K. M. Azharul Hasan, Atia Shahnaz Ipa原文

宾大开源了临床AI框架MARC，用多智能体分工替代大提示词，Decomposer自动生成提示，改配置就行，不用写代码。

官方账号arXiv cs.AI@Saisha Shetty, Satvik Tripathi, Austin Lin, Colin Zhao, Theodore Kim, Don Enwerem, Jacinta Arnold, Shahriar Faghani, Tessa S Cook原文

PhyAI开源统一推理引擎，一个运行时跑VLA和世界模型，比官方快1.4-4.65倍，新模型当天就能接入。

官方账号arXiv cs.AI@Chenghua Wang, Daliang Xu, Dongqi Cai, Duojin Sun, Hao Zhang, Haoze Qian, Huaiyuan Zhang, Jinshuo Cui, Kezhao Zhao, Longxi Gao, Mengwei Xu, Rongjie Yi, Tianyue Zhang, Weikai Xie, Xiyuan Tan, Xuanzhe Liu, Yingying Qin, Yiwen Lu, Yuan Yao, Yuezhi Zu, Yunhan Guo, Ziqi Guo原文

Q-GAIN帮你快速上手冷原子实验的机器学习分析，能直接检测孤子和量子涡旋，比从头写省事多了。

官方账号arXiv cs.LG@M. Doris, S. Guo, S. M. Koh, L. Ritter, A. R. Fritsch, S. Mukherjee, I. B. Spielman, J. P. Zwolak原文

Clarus让多个AI或人类研究者像团队一样协作，能自动拆解科研任务并记录每个贡献，适合想做复杂科学项目的团队。

官方账号arXiv cs.AI@Zihan Guo, Zeyi Chen, Zhiyu Chen, Zicai Cui, Shuai Shao, Bo Huang, Zhi Han, Yuanyi Song, Yuan Yuan, Chenxi Zeng, Xiaohang Nie, Zhengxi Yu, Hanwen Zhu, Junwei Liao, Ming Zhou, Yang Li, Yuanjian Zhou, Weinan Zhang原文

谷歌做了个叫PAT的工具，能帮你审论文抓数学错误，召回率比普通模型高34%，已在两大顶会试过了，实用。

官方账号arXiv cs.AI@Rajesh Jayaram, Drew Tyler, David Woodruff, Corinna Cortes, Yossi Matias, Vahab Mirrokni, Vincent Cohen-Addad原文

AI 编程助手每次会话浪费大量 token 重读上下文的问题终于有了解决方案——PROJECTMEM 用本地事件日志让代理记住历史，做复杂项目开发的团队可以直接集成，减少重复调试成本。

官方账号arXiv cs.AI@Ripon Chandra Malo, Tong Qiu原文

天体粒子物理研究者终于有了一个能自动完成模型构建、约束审计和引力波谱拟合的 AI 系统，DarkAgents 直接解决了该领域计算管线复杂、假设审计繁琐的痛点，做相关理论研究的团队值得一试。

官方一手arXiv: OpenAI@Michele Lucente, Silvia Pascoli, Filippo Sala, Matteo Zandi11 个信源在谈原文

本地部署LLM的开发者终于有办法解决队头阻塞了——Clairvoyant用极低开销预测请求长度，短查询不再被长任务堵死，Ollama/llama.cpp用户可以直接集成试试。

官方一手arXiv: OpenAI@Aravind Sundaresan2 个信源在谈原文

核工程和计算物理领域的团队终于有了一个更易用的降阶建模工具——pyforce 1.0.0 摆脱了对特定求解器的依赖，做多物理场仿真的开发者可以直接集成到现有工作流中。

官方账号arXiv cs.LG@Stefano Riva, Yantao Luo, Carolina Introini, Antonio Cammi原文