Learning Deformable Body Interactions With Adaptive Spatial Tokenization
本文已被 NeurIPS 2025 的 AI for Science Workshop 接受。模拟可变形体之间的相互作用在材料科学、机械设计和机器人等领域至关重要。虽然使用图神经网络 (GNN) 的基于学习的方法可以有效解决复杂的物理系统，但在对可变形身体交互进行建模时会遇到可扩展性问题。为了对对象之间的交互进行建模，必须动态创建成对的全局边缘，这对于大规模网格而言是计算密集型且不切实际的。为了克服这些挑战，借鉴......
Memory-Efficient Backpropagation for Fine-Tuning LLMs on Resource-Constrained Mobile Devices
使用反向传播对大型语言模型 (LLM) 进行微调（即使对于 LoRA 等参数子集）可能比推理更消耗内存，并且对于资源受限的移动设备来说通常被认为是不切实际的。零阶优化 (ZO) 等替代方法可以大大减少内存占用，但代价是模型收敛速度显着减慢（比反向传播多 10 倍到 100 倍的步骤）。我们提出了一种在移动设备上实现反向传播 (MeBP) 的内存高效实现，它可以在内存使用和计算之间提供更好的权衡……
Are fitness apps doing more harm than good?
国际研究人员表示，追踪锻炼和卡路里的健身应用程序可能会产生意想不到的后果，他们表示这可能会导致人们放弃这些应用程序旨在鼓励的健康行为。该团队使用 AI 分析了 X 上近 59,000 个帖子，其中涉及五个最赚钱的健身应用程序：MyFitnessPal；斯特拉瓦； WW（前身为慧俪轻体）；通过 Muscle Booster 进行锻炼；和健身教练。他们发现用户感到羞耻、失望和消极，以及随后脱离应用程序和健康行为。研究结果强调需要关注幸福感和动力，而不是僵化的、基于数字的目标，这些目标有时可能不切实际。
