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Engram & DualPath: Memory & Speed Engram introduces "conditional memory" to handle XXL contexts without nuking VRAM arxiv.org/pdf/2601.07372 ​DualPath uses RDMA to load data via idle GPUs, doubling throughput (~1.96x) arxiv.org/html/2602.2154… ​The architecture era has begun. #LLM

mHC: The Stability Fix Giant models often crash during training due to "signal explosion." mHC uses the Sinkhorn-Knopp algorithm to keep signals stable (1.0 gain) across 60+ layers. ✅ Result: +7.2 pts in reasoning (BBH) with zero instability. 🔗 alphaxiv.org/abs/2512.24880

The DeepSeek Architecture Trilogy: A new era for LLMs. DeepSeek just unveiled 3 breakthroughs that move us beyond "brute force" scaling. By solving training stability, memory, and speed, they’ve built a blueprint for the next generation of AI. 🧵

Conclusion En combinant mHC, Engram et DualPath, DeepSeek prouve que l'architecture logicielle est le nouveau levier de puissance, bien au-delà de la simple accumulation de GPUs. L'ère de l'efficacité est là. 🤖 #LLM #Innovation

DualPath (La Vitesse) Exploitation du réseau RDMA et des serveurs inactifs pour charger les données. ✅ Débit multiplié par 2 (~1,96x) sur les tâches complexes (agents). 🔗 arxiv.org/html/2602.2154…

L'architecture DeepSeek en 3 piliers DeepSeek redéfinit l'efficacité des LLM. Fini la "force brute", place à l'optimisation mathématique et logicielle. Analyse des 3 ruptures technologiques majeures. 🧵 #AI #DeepSeek #Tech

@ShaowuP The low #LLM scores in #CFDLLMBench (FoamBench) are likely due to #OpenFOAM's complex structure. ​I’m building a Python wrapper to simplify its usage. I’d love to discuss this with you via DM!

LLMs can write poems, but can they solve CFD problems? CFDLLMBench puts them to the test: know the physics, configure/write runnable code, and actually converge. youtu.be/pyVPg_0fbKI

@Flowsquare_CFD @mmmmmorly OpenFOAMは非常に強力なツールです。 しかし本当のコストはライセンスではなく、学習コストです。 そのため私は、OpenFOAMの上に構築したPythonレイヤー「FoamPilot」を開発しています。 CFDワークフローを簡素化・自動化するためです。 物理はそのままに、参入障壁を下げることが目的です。

@mmmmmorly ある程度知識があれば、OpenFOAMは便利なツールですが、非専門家には非常に敷居が高いとの認識が一般的です。

openFOAMは使い勝手が苦行だったけどこれはいかに

@Herikagle @val_strch Oui je suis d'accord Claude est super fort, les ia sont globalement performante. Je trouve openfoam a un coût d'apprentissage important c'est pour ca que je développe une interface via Python pour le rendre plus facile. Bien sur c'est plus facile avec l'ia

@val_strch Ça faisait 3 heures que OpenFOAM me cassait les couilles, je demande à Claude, il me sort précisément pourquoi on modèle marchait pas et la raison pour laquelle mes conditions étaient bancales J'ai regardé mon écran cinq minutes sans rien faire

@val_strch J'ai vu la lumière en fait, Claude c'est exceptionnel wtf

@aegrabs CFD isn’t inherently expensive. There’s OpenFOAM — it’s free. The real cost is the learning curve and workflow complexity. That’s exactly why I’m building FoamPilot (open-source) to simplify and automate OpenFOAM workflows: github.com/stevendaix/foa…

why tf is cfd so expensive

@UtsuriFlowie FoamPilotでぜひやってみたいです。とても面白そうですね 😄 もし可能でしたら、サンプルケースを共有していただけますか？ FoamPilotはこちらです： github.com/stevendaix/foa…

OpenFOAMの設定を見直して、dynamicMeshのoscillatingRotatingMotionでサーニャとその周辺だけを振動させるようにしました。 これが上手くいけば、動安定解析ができる🥰はず…🙏 #OpenFOAM #ParaView

@UtsuriFlowie とても面白いシミュレーションですね😄 ぜひ FoamPilot（OpenFOAM 用の Python プラットフォーム）で再現してみたいです。 もし可能でしたら、起動用のケースファイル（設定一式）を共有していただけますか？ ありがとうございます！ github.com/stevendaix/foa…

ストライクウィッチーズのサーニャちゃんの動安定解析をしようと意気込んでいたのですが、解析の設定を間違ってしまいました。 彼女か空間メッシュの片方を固定してもう一方を振動させるつもりが、両方とも動かしちゃってる😵‍💫 #OpenFOAM #ParaView

Résumé Après un accident, Tsubasa et toute sa famille sont amnésiques. Ils se recréent une famille idéale… jusqu’à ce que la réalité, bien plus sombre, refasse surface. @Mangakurai

The Ichinose Family’s Deadly Sins - Taizan5 Style de @Takopi, drame familial sombre. Début très fort : amnésie, mystère, vérité et mensonge. Dès le tome 3, le récit se disperse et perd en impact. Un fort potentiel, bilan mitigé. ⭐️⭐️½/5 — 6 tomes, série finie (@EditionsKana)

@kaze0ni0noru とても興味深い取り組みですね。 OpenFOAMを使ったこのような計算例を、ぜひ自分のPythonベースのOpenFOAMプラットフォーム「foampilot」に適用してみたいです。 風配図（風のローズ）を使って、風向きを自動的に切り替える計算にも挑戦したいと考えています。

ブログ記事3 古賀志山の風を読む！パラグライダー飛行の参考に風の流れを調べてみた#1 kaze-ni-noru.com/mt-kogashi-win… OpenFOAMというフリーの流体解析ソフトを使い、古賀志山に風速3m/sの南風が吹いた場合の山周辺の風の流れを可視化しました。 今後、風向きを変えたり他のエリアの風の流れ方も可視化予定。

@DadMakingGames @amypretzel Do you have any examples to share? I’ve developed a Python-based platform around OpenFOAM, but I’m still facing difficulties with the CAD part.

@amypretzel if you use claude skills with cadquery, it works fairly well if you save the output screenshot. Not amazingly complex but solid, adding OpenFOAM for electronics is great

Similar strategy could be applied to AI CAD..?!

@rPaoY1WSeWDBTjV その悩み、よく分かります。 だからこそ foampilot を提案します。 foampilot は メッシュ生成からポスト処理まで扱えるPythonプラットフォームで、 OpenFOAMとGmshを柔軟に組み合わせられます。 商用ツールと自作の中間にある、現実的な選択肢です。

これまで通り商用の数値解析ツールで1e-6m単位で寸法調整しながらメッシュを作るのと、いちからPython勉強して自分でメッシュ情報ファイル作るのどっちがいいのか

@rPaoY1WSeWDBTjV @Franziska_v_R 自分もそのニーズはよく分かります。 だからこそ foampilot は、OpenFOAMを中心に据えた Pythonプラットフォーム として、 メッシュ生成はGmshなど、より適したツールと組み合わせています。 商用で現実的に回せるところまで、という考え方が一番ですね。

@Franziska_v_R やっぱり商用で出来るところまでって言うのが1番現実的ですよね… OpenFOAMだけだと鋭角な角にどうしてもメッシュを生成出来なくてもどかしい…