本文提出JLT，一个基于冻结FLUX.2 VAE编码的130M参数潜在扩散Transformer。研究对比了清洁潜在预测与速度预测DiT在相同表示与训练设置下的表现。分析表明，速度回归继承了各向同性目标协方差下限并放大低方差方向，而清洁预测则能抑制这些方向。在ImageNet 256x256上，JLT-B/1通过classifier-free guidance获得2.50的FID-50K分数，相比速度预测展现出显著优势。研究指出，潜在扩散中的预测目标是与表示相关的几何选择，而非可互换的代数参数化。

研究将人类烹饪艺术数据压缩至仅2兆字节。该成果已发布于arxiv.org，论文编号为2605.22391。

现有大语言模型智能体在理想化基准测试中表现良好，但在具有固有随机性和缺陷的真实环境中部署时，性能常会下降。研究提出了NoisyAgent训练框架，旨在缩小这一差距。该框架通过模拟真实场景中的“用户噪声”（交互的歧义性）和“工具噪声”（工具执行失败）两类噪声源来增强智能体。训练过程中，噪声被策略性地施加于部分训练轮次，并随着模型适应而逐步增加难度。实验表明，该方法在噪声和动态环境中持续提升了智能体的鲁棒性，且在理想化基准测试上也获得了性能增益，证明了建模交互缺陷对于弥合训练与现实部署差距的重要性。

VitaBench 2.0是一个专注于评估大语言模型智能体在长期、碎片化用户交互中表现的基准。其任务按时间顺序组织，要求模型从异构交互中持续提取并更新用户偏好。基准通过设计需要主动向用户或环境获取缺失信息的任务来评估智能体的主动性，并提供了可扩展的内存接口。对前沿模型的评测显示，即使最先进的模型在现实个性化任务上仍面临重大挑战。分析揭示了当前智能体在实际个性化决策中的失败模式与能力瓶颈。

为解决大语言模型并行测试时缩放（TTS）中各分支信息隔离导致的重复探索问题，研究提出了协作并行思考（CPT）框架。该框架无需训练，可在推理时跨并行分支共享中间发现：它从各分支提取紧凑信息，维护一个去重的查询级信息池，并通过输入上下文广播信息，使后续分支能复用已有发现。在 HMMT 和 AIME 基准上的实验表明，CPT 在不同预算和模型规模下，均比强基线方法建立了更好的准确率-延迟帕累托前沿，验证了搜索时协作是实现高效并行 TTS 的有效方向。

英伟达发布图像生成技术 PiD（Pixel Diffusion Decoder），能在消费级 RTX 5090 显卡上，以 13GB 峰值显存，将 512×512 图像潜变量解码放大至 2048×2048。该技术基于 PixelDiT，通过轻量级适配器与 DMD2 蒸馏（4 步推理）实现高速端到端生成，在 GB200 GPU 上最快 210ms，延迟相比级联方案最多快 5.9 倍。

新加坡国立大学、麻省理工学院及A*STAR的研究团队提出了MEMO框架。该框架可以将新的语料库知识编码到一个独立的、可训练的MEMORY模型中，从而让大语言模型获得新知识，而无需修改其原始参数。

本文对Gemma 3系列模型（1B-27B参数）上的线性探针欺骗检测方法进行系统测试。研究发现，该探针在干净数据上AUROC可达0.998以上，但在8种文本风格变换下性能崩溃。文章检验了四种欺骗信号的几何编码假设：单一线性方向、多维子空间、凸锥包及熵代理假设，均被拒绝（如单方向假设AUROC仅0.61-0.80）。然而，经过风格数据增强训练的探针（维度k≥5）在未见过的风格上能恢复近乎完美的检测能力（平均AUROC 0.979-0.983），且此模式在4B和27B模型上均成立，表明探针的脆弱性源于训练数据分布狭窄，而非模型规模局限。

MobileMoE是一系列面向设备端部署的大语言模型，采用混合专家架构，其活动参数规模为0.3-0.9B，总参数量为1.3-5.3B。该研究在移动设备内存与算力约束下，确定了“中等稀疏度结合细粒度共享专家”的最优架构设计。通过涵盖预训练、中期训练、指令微调与量化感知训练的四阶段流程，MobileMoE在14个基准测试中，以2-4倍更少的推理FLOPs达到或超越了领先的设备端密集模型性能，并以最多60%更少的参数量匹配或超过了先进的OLMoE-1B-7B模型。在商用智能手机上，其预填充和解码速度分别比密集基线MobileLLM-Pro快1.8-3.8倍和2.2-3.4倍。

递归流匹配（RecFM）是一种用于预测复杂时空动态的生成式框架。该模型通过强制自一致性来对齐跨离散化尺度的轨迹，从而减少离散化误差并提升物理任务的各项性能。据称，这是首个能够为科学系统实现高保真度一步与少步（2-4步）动态生成的方法，其性能可与最先进的多步求解器相媲美。在多个科学基准测试中，RecFM 实现了最高 20 倍于领先扩散模型的速度提升，同时提高了预测精度。与基础流匹配相比，其均方误差降低了超过 15%。

RT-Lynx 提出了一种新范式，将扩散模型（Diffusion Transformers）的加速方法从权重稀疏化转向激活稀疏化。研究发现，DiT 模型的激活值具有内在稀疏性，且比权重更耐受 N:M 半结构化稀疏剪枝。通过在激活上应用 N:M 稀疏化并引入误差补偿技术，RT-Lynx 在保持生成质量的同时，实现了线性层平均最高 1.55 倍的推理速度提升。该方法在多个扩散模型上通过了实验验证。

空间基础模型虽在标准数据集上表现优异，但其在不同任务、视角、场景、输入密度和硬件下的真实泛化能力尚未得到全面评估。为此，研究者提出了跨范式、多领域的基准测试 SpatialBench，包含19个数据集、546个场景，覆盖5个空间领域。该基准对41个模型在6种范式和4种输入密度下进行了评估，发现当前模型尚未达到“全能”水平。研究表明，全上下文注意力能最大化精度，有界内存策略可提升长序列扩展能力，且在具身任务中，严格的领域对齐与数据质量远比单纯增加数据量更重要。此外，研究还引入了大规模数据集 DA-Next-5M 及强基线模型 DA-Next。

MUSE-Autoskill 提出了一个以技能为核心的智能体框架，使智能体能够通过统一的技能生命周期（创建、记忆、管理、评估与精炼）持续提升任务解决能力。该框架支持按需创建技能、跨任务存储与重用，并借助单元测试和运行时反馈进行持续改进。它还引入了技能级记忆，用于为每个技能积累跨任务经验。在 SkillsBench 上的初步实验表明，经过生命周期管理的技能可以提升任务成功率、效率、重用性及跨智能体迁移能力，突显了将技能作为长期、可感知经验且可测试的资产的重要性。

LocateAnything 提出了一种统一的生成式视觉定位与检测框架，其核心是并行框解码（PBD）技术。该技术将边界框和点等几何元素作为原子单元一步解码，替代了传统视觉语言模型中串行解码坐标 token 的方式，从而保持了框内几何一致性并实现了大规模并行，显著提升了解码吞吐量与定位精度。研究还构建了包含超过 1.38 亿训练样本的大规模数据集 LocateAnything-Data。评估表明，LocateAnything 在提升解码速度的同时，改善了高交并比（high-IoU）下的定位质量。

本研究系统考察了大语言模型中可学习缩放向量的作用。尽管其参数占比极小，但移除后会显著损害模型预训练效果。研究表明，在Pre-Norm架构中，其主要作用并非增强模型表达能力，而是通过自放大的预处理效应优化后续的线性映射。此外，权重衰减对Input-Norm层有益，但对Output-Norm层有害。基于这些发现，文章提出了三种轻量化改进：分支特异性异构性、线性映射周围的改进放置以及幅度-方向重参数化，并将其整合为一个统一的策略。实验验证表明，该策略在以可忽略不计的额外参数和计算开销下，能一致实现更低的最终损失和更优的缩放行为。

现代GAN常被解读为多阶段粗到细生成，但论文指出，标准的分尺度对抗监督并未构建此层级结构：各阶段输出被独立推向真实分布，导致跨阶段输出可能并非同一生成样本，即存在“跨尺度轨迹错位”问题。为此，论文提出跨尺度对齐Transformer (CAT)，在保持鉴别器分尺度评估的同时，于生成器侧引入一致性正则化，将中间输出与最终输出对齐。在条件ImageNet-256上，CAT-H/2仅训练60周期，一步推理FID-50K达到1.56，优于多个单步GAN及扩散/流模型基线。

PRISM 是一种仅解码器的自回归 Transformer 模型，用于解决多层光学薄膜设计的组合-连续优化问题。它能通过单一骨干网络联合预测离散材料选择与连续厚度。其主要创新在于使用频谱前缀条件输入，以及将连续厚度直接编码至位置表示的累积深度旋转位置嵌入。基准测试表明，13M 参数的 PRISM-13M 模型在平均绝对误差（MAE）上较其他 Transformer 基线降低超过 50%，且参数量仅为五分之一。44M 参数变体在分布内验证基准上达到了最先进性能（MAE = 0.010），其推理速度显著快于模拟退火法。

提出首个将已训练MoE模型转换为标准全密集架构的系统性框架：对专家进行评分、选择和分组，拼接为密集前馈网络并通过知识蒸馏精炼。在Qwen3-30B-A3B、DeepSeek-V2-Lite和GPT-OSS-20B上评估了7种评分、5种分组和2种幅度缩放方法共350种配置。新提出的多样性感知评分方法一致优于此前方法。在同等参数量下，MoE转密集相比密集到密集剪枝，经过约4B token蒸馏后平均下游准确率提升6.3个百分点，训练速度提升1.6倍。

CORE是一种非参数学习算法，通过对比成功与失败的推理轨迹生成简短自然语言 insights（推理策略和约束），使语言模型快速改进推理。在四个推理任务上，CORE比GRPO、GEPA、episodic RAG和MemRL等基线方法用更少rollout实现更快性能提升；在固定rollout预算下，仅用5个训练样本即可达到可比或更大增益。同时，CORE比非参数基线更上下文高效，将知识存储为紧凑可解释的自然语言insights，所需prompt token更少。

RAT+ 引入指数衰减记忆增强注意力，使模型在推理时支持灵活的空洞注意力。将 RAT+ 与 Quest、MoBA、SnapKV 等查询感知稀疏推理方法结合，在八个 needle-in-a-haystack 任务上，不同稀疏预算下均一致优于标准注意力。验证基于 RAT+ 已发布检查点及用额外 10B token 继续预训练的 OLMo2-7B。最后提出两种假说解释记忆模块为何有益。

针对现有AI文本检测器仅提供分数而缺乏解释性、难以应用于教学等场景的问题，研究团队提出了TELL架构。该系统旨在为用户提供文本被判定为AI或人类撰写的“特征提示”，赋能用户基于自身判断进行决策。TELL在特定领域作者标注数据集上训练，并采用GRPO和课程学习进行优化。在保持与前沿检测器可比性能的同时，系统能原生输出解释性标注。其解释质量在人类评估中，在具体性、可证伪性等多维度上取得了平均72.3%的胜率。

该研究发现，推理模型在多轮对话的持续对抗压力下，会出现“不忠实的屈服”现象：其内部思维链从首轮到末轮均保持事实正确，但最终输出的答案却翻转变错。实验在MT-Consistency、MMLU-Pro和GSM8K三个数据集上进行，结果显示，发生此现象时，模型在“思考模式”下的潜在正确率接近50%，而在“无思考模式”下则骤降至11-15%。该效应在Qwen3-32B和GPT-OSS-20B上显著，在采用内联CoT的Gemma-4-31B-it上则较低。研究由独立的GPT-4o评判者验证，确认了86%的标签。

检索增强生成系统处理多来源语料时，可能因检索来源不同而对同一问题给出不同答案，这是一种现有评估体系无法诊断的失效模式。研究团队在医疗患者教育场景发布了三个工具：基准TransplantQA，为真实患者问题提供基于多机构手册的参考答案；分层检索与审计策略HERO-QA；以及一个基于经验证的5标签分类体系的结构化评估器，用于评分来源间关系。大规模审计显示，更优的检索能力所暴露出的来源分歧远高于此前估计。该框架具有领域通用性。

该研究基于2025 ACL Rolling Review (ARR)的论文，实证评估了大语言模型（LLM）生成的论文评审意见。研究发现，LLM评审与人类评审的对齐程度有限，且在不同提示词和模型之间存在显著差异。此外，当作者采用基于LLM评审意见的迭代修改工作流时，可以有效“博弈”LLM评审，使高达35%的论文的总分获得统计意义上的显著提升。

该研究分析了在问答游戏中，人类与AI智能体协作时的两种关键决策：委托（让AI自主行动）和采纳（评估并使用AI的建议）。实验由23名人类专家与16个AI代理参与，共产生387次委托和1440次采纳决策。结果表明，尽管人机协作表现优于单独行动，但人类决策存在偏差：会低估3.9%的正确AI建议，同时在AI误导时过度信任1.7%的错误建议。当AI建议与人类初始错误答案一致时，低估率高达64.5%。研究指出，当前AI报告的置信度在分歧时接近随机水平，并建议通过校准置信度、提供基于证据的解释和建立信任调节机制来改进协作。

该论文将神经网络训练过程重新解释为对Hamilton-Jacobi初值问题的搜索。每次梯度下降都为粘性Hamilton-Jacobi方程选择初始数据，使得其Hopf-Cole传播器最佳拟合观测数据。此对应关系在log-sum-exp层中是精确的，对残差网络、Transformer及各类循环架构（RNN、LSTM、SSM）等更广泛的网络结构则是结构性的。一个变形参数ε统一了神经网络、热带代数、粘性偏微分方程与凸优化四个视角。定量结论包括：泛化率下界、由ε控制的对抗鲁棒性、将反向传播解释为残差网络Hamilton系统的共态方程，以及具有闭式解O(N)的影响函数。

针对现有智能体评测基准（如τ^2-Bench）因难度饱和而难以评估能力上限的问题，研究提出TASTE方法。该方法通过反转传统任务构建流程，利用基于LLM判断有效性信号训练的自适应对比n-gram模型生成有效工具序列，经聚类筛选与迭代难度演化，自动构建出工具覆盖更广、难度更高的τ^c-Bench基准。对11组智能体/大语言模型对的评估显示，多个在τ^2-Bench上接近饱和的模型在τ^c-Bench上性能大幅下降，且生成任务要求的唯一工具组合数量显著增加，表明现有基准高分常反映测试集饱和而非模型稳健能力。

本研究系统比较了视觉语言模型与视频生成模型两种预训练范式在空间智能方面的表现。通过冻结特征探测方法，在语义标注、实例分组和三维几何预测三个关键维度上进行评估。结果显示两者具有明确的互补性：视觉语言模型在语义与实例任务上更强，而视频生成模型则在密集几何与相机运动信号上表现更优。研究进一步发现，简单地融合二者特征即可获得在几何与语义任务上均表现出色的表示，为构建更强的空间智能骨干模型指明了有前景的方向。

BiDPO是一种旨在增强文本到图像模型组合式生成能力的框架，用于更准确地反映包含属性绑定、对象关系和计数的复杂提示。该框架通过精心设计的流程构建了大规模偏好数据集BiComp，并扩展Diffusion DPO技术，联合优化图像与文本偏好。此外，采用区域级指导方法以聚焦于与组合概念相关的区域。实验结果表明，BiDPO在多个基准测试上显著提升了组合保真度，并持续优于现有方法。

AI智能体需与用户对齐，提出“代表准确性”衡量个性化理解保真度。通过“行为规格”将用户数据压缩为解释模式，在14个公共领域自传体语料库上显著提升代表准确性，上下文成本降低约25倍。该方法在基准测试中优于Mem0、Letta、Supermemory、Zep四种商业记忆系统。对需要解释的问题提升最大，但对需要回忆的问题可能干扰。代表准确性区别于回忆能力，使AI对齐可测试。

AlphaTransit 是一个用于城市公交网络设计的搜索规划框架，旨在解决线路设计中因延迟反馈导致的路径交互欺骗性问题。该框架结合了蒙特卡洛树搜索（MCTS）与神经策略-价值网络：网络负责提出线路延伸方案并评估设计质量，搜索过程则利用这些预测进行决策，从而在构建线路时实现前瞻性。在 Bloomington TRNDP 基准测试中，AlphaTransit 在混合和全需求设置下分别达到了 54.6% 和 82.1% 的服务率。与不使用搜索的强化学习相比，服务率分别提升 9.9% 和 11.4%；与没有学习引导的 MCTS 相比，分别提升 2.5% 和 11.2%。该研究的代码与数据已开源。