本文介绍了X-OmniClaw，这是一个为安卓系统设计的统一移动智能体，旨在通过多模态理解与交互处理复杂任务。其架构整合了感知、记忆与行动三大模块：Omni Perception提供统一的多模态输入管道，整合UI状态、视觉上下文与语音，并分解为结构化意图表示；Omni Memory融合运行时工作记忆与本地数据提炼的长期个人记忆，以增强个性化与上下文感知；Omni Action采用结合XML元数据与视觉感知的混合落地策略，通过行为克隆与轨迹回放捕获用户导航技能，实现精确的直接访问执行。多场景演示表明，该系统能有效提升交互效率与任务可靠性，为下一代移动原生个人助手提供了实用蓝图。

多模态知识编辑旨在修正视觉语言模型的知识，但编辑后模型会出现“实体身份混淆”的系统性故障：仅文本查询时，会将原实体身份错误关联到新实体。研究构建了诊断基准EC-Bench，发现现有方法未能区分模型的图像-实体绑定知识与实体-关系知识，导致模型过度依赖实体关联作为捷径，使新实体名成为虚假标签。实验表明，将编辑限制在图像-实体处理阶段，能促使编辑更忠实作用于图像绑定，从而显著减少身份混淆。这为未来研究提供了方法论指导。

研究提出PACEvolve++，一个用于进化搜索代理测试时策略适应的顾问模型强化学习框架。它将战略决策与实施解耦：可训练的顾问模型生成并评估假设，更强的前沿模型则将其转化为候选方案。针对非平稳反馈，研究提出阶段自适应训练方法，使顾问模型在进化早期学习广泛搜索偏好，后期则聚焦于最优前沿贡献以支持稳定优化。在负载均衡、序列推荐和蛋白质适应性外推等任务中，该框架均优于当前最先进的基于前沿模型的进化搜索方法，实现了更快收敛与更稳定的测试时训练。

PrefixGuard是一个将LLM智能体执行轨迹自动转换为在线预警监控器的框架。它通过离线的StepView归纳步骤，从原始轨迹样本中推导出确定性的类型化步骤适配器，并基于最终结果监督式地学习事件抽象和前缀风险评分器。在四个基准测试中，其最强监控器的AUPRC值分别达到0.900、0.710、0.533和0.557，平均比原始文本对照方法提升0.137 AUPRC。研究还揭示了基于AUPRC的观测性上限，并指出强排名不等同于部署实用性：例如在WebArena上难以实现低误报预警，而τ^2-Bench和TerminalBench则能保留更多可操作的早期预警。

本研究提出门控QKAN-FWP，一种将快速权重编程器与量子启发的Kolmogorov-Arnold网络相结合的新型框架。它采用单量子位数据重上传电路作为可学习激活函数，并引入了标量门控的快速权重更新规则以稳定参数。在时间序列预测任务中，一个仅含12.5k参数的模型，在太阳活动周期长期预测上，其性能超越了一系列参数规模大得多的经典循环模型。该模型成功在IonQ和IBM量子处理器上部署，在1024次测量下预测精度与无噪声模拟器差距在0.1%以内，证明了其在含噪声量子设备上的兼容性与可扩展性。

针对音乐驱动舞蹈视频生成任务，本文提出了MACE-Dance框架。该框架采用级联专家混合模型，包含运动专家与外观专家两个核心模块。运动专家基于BiMamba-Transformer混合架构的扩散模型及免引导训练策略，从音乐生成高表现力且运动学合理的3D舞蹈动作。外观专家通过解耦的运动-美学微调策略，在动作驱动下合成具有时空一致性和视觉身份保持的视频。研究同时构建了大规模数据集与评估标准，实验表明该框架在3D舞蹈生成与姿态驱动图像动画两项任务上均达到了最先进性能。代码已开源。

研究发现，当扩散变换器扩展到数百层时，会因结构脆弱性进入“均值主导崩溃”状态，即表征同质化且中心化变异被抑制，此现象被定义为均值模式尖叫。其触发机制源于残差写入器的均值相干反向冲击。为解决此问题，研究提出了均值-方差分割残差方法，它将独立增益的中心化残差更新与泄漏主干均值替换相结合。在400层单流扩散变换器上，该方法有效防止了基线模型的崩溃性发散，性能显著优于LayerScale等各向同性门控方法。最终，研究成功训练了一个1000层的扩散变换器，验证了该架构在极深尺度下仍能保持稳定训练。

研究通过迭代四边形网格填充方法，为深度神经网络决策区域的拓扑结构提供了新的经验证据。该方法能构造出完全位于同一决策区域内、由给定环路界定的有限分辨率标签保持曲面。实验评估了多种现代图像分类模型，结果表明这些模型的决策区域不仅是路径连通的，而且是单连通的。这支持了决策区域更强的拓扑性质假设，即区域内的任何闭合环路都可在不离开该区域的情况下连续收缩至一点。

研究团队提出SPEED方法，一种阶段非对称的KV可见性策略，以降低仅解码器语言模型的长上下文推理成本。该方法在预填充阶段，仅让非锚点的提示词KV状态在模型下层生成和缓存；而在解码生成阶段，则对所有令牌进行完整的深度计算。在Llama-3.1-8B的指令调优实验中，当仅使用75%的层处理提示词时，SPEED在基准测试中取得了与完整深度基线近乎持平的平均得分（51.2 vs. 51.4）。同时，它显著提升了推理效率：首令牌时间减少33%，每个输出令牌时间减少22%，并在128K上下文长度下将活跃KV内存降低25%。分析表明，该方法保留了完整深度模型中关键的提示词选择和表征稳定功能。

本文提出统一自蒸馏框架UniSD，系统研究大型语言模型的自蒸馏方法。该框架整合多教师一致性、指数移动平均教师稳定、词元级对比学习、特征匹配和散度裁剪等机制，以应对监督可靠性、表示对齐和训练稳定性三大挑战。通过在三个模型家族的六个模型和六个基准上的实验，UniSD揭示了自蒸馏优于静态模仿的条件、各组件的贡献及其跨任务交互机制。基于此构建的完整流程UniSDfull，在基础模型上提升5.4个百分点，较最强基线提升2.8个百分点，实现了无需更强外部教师的高效模型适配。

现代传感器生成丰富数据，但可穿戴或遥感设备受带宽和功耗限制。标准编解码器如JPEG为人类感知设计，不适用于机器任务和非传统模态；通用压缩方案未利用信号冗余，性能次优；生成神经编解码器参数多、数据需求大且模态特定，难以实用。为此，研究团队提出LiVeAction，一种轻量级、通用且非对称神经编解码器架构。其关键创新包括：采用类似FFT结构并缩减神经网络分析变换的规模和深度，以降低编码器复杂度；使用基于方差的码率惩罚替代对抗性和感知损失，以支持任意信号模态并简化训练。相比最先进生成分词器，LiVeAction在码率-失真性能上更优，且可实际部署于低功耗传感器。相关代码、实验和Python库已开源。

研究团队提出了理解导向的后训练框架UNO，旨在通过理解任务直接引导生成表征，以增强统一多模态模型中理解与生成组件间的协同。该框架整合了语义抽象（如图像描述）和结构细节（如视觉回归）目标，实现了从理解到生成的有效梯度流动。在图像生成与编辑任务上的实验表明，理解监督能显著提升生成质量，证实了理解对生成的催化作用。

CPCANet是一种新颖的领域泛化框架，其核心是将通用主成分分析（CPCA）的迭代式Flury-Gautschi算法展开为完全可微的神经层。该方法将CPCA的统计特性融入端到端可训练框架，强制模型从不同领域中发现一个共享的、具有可解释性的子空间。在四个标准领域泛化基准测试上的实验表明，CPCANet在零样本迁移任务中取得了最先进的性能。该框架与具体网络架构无关，且无需针对特定数据集进行调优，为在分布偏移下学习鲁棒表征提供了一种简单高效的解决方案。

4DThinker是首个让视觉语言模型通过动态潜在心理意象进行“4D思考”的框架，使其能在连续隐藏空间内模拟场景演变。该研究提出了一个从原始视频合成4D推理数据的可扩展无标注流程，并设计了动态意象微调方法，通过联合监督文本标记与4D潜在表征来锚定模型的动态视觉语义。在此基础上，4D强化学习利用基于结果的奖励处理复杂推理任务，并将策略梯度限制于文本标记以确保优化稳定。在多个动态空间推理基准测试中，4DThinker均显著优于现有基线模型。

针对长视频合成中的语义漂移和叙事崩溃问题，本文提出A^2RD架构。它将创意合成与一致性维护解耦，通过“检索-合成-优化-更新”的闭环过程逐段生成并自我改进视频。其核心包括跨模态视频记忆、自适应片段生成和分层测试时自优化机制。研究还引入了包含非线性转换的挑战性基准LVBench-C。在长达1至10分钟的视频测试中，A^2RD在一致性上优于现有最佳基线达30%，叙事连贯性提升20%，人类评估也证实其在运动与转场平滑度上有显著改进。

该研究提出一个大型语言模型智能体记忆机制的三阶段演进框架：存储、反思与经验。存储阶段聚焦轨迹保存，反思阶段进行轨迹提炼，经验阶段则实现轨迹抽象。演进的核心驱动力包括保持长期一致性、应对动态环境挑战以及实现持续学习的目标。在前沿的经验阶段，研究重点探讨了主动探索和跨轨迹抽象两大变革性机制。这一综合框架为下一代LLM智能体的发展提供了统一的设计原则与技术路线图。

针对长上下文处理效率问题，研究团队提出了通用预填充加速框架UniPrefill。该框架直接在令牌级别加速模型计算，适用于线性/全注意力混合、滑动窗口/全注意力混合等几乎所有架构。UniPrefill被实现为连续批处理算子，并扩展了vLLM的调度策略，原生支持预填充-解码协同处理与张量并行，从而能无缝集成到vLLM等现代推理引擎中。实验表明，该框架可将首令牌生成时间最高加速2.1倍，且加速效果随并发请求数量增加而愈发显著。

HumanNet是一个百万小时规模的人类中心视频数据集，涵盖第一和第三人称视角，包含精细活动、人-物交互、工具使用及长期行为。它提供交互中心标注，如描述文本、动作说明及身体信号，支持动作与交互感知学习。数据构建强调人类中心筛选、时序结构化、视角多样性和标注增强，将互联网视频转化为可扩展学习基础。实验表明，用其1000小时第一人称视频训练Qwen VLM模型，效果优于100小时真实机器人数据，提示人类视频可作为机器人数据的可扩展且经济高效替代。该项目旨在探索通过人类视频扩展具身基础模型。

针对线性注意力模型中传统在线随机梯度下降存在的信息衰减快、收敛欠佳问题，本研究提出了一种结合步进动量规则的块状并行算法。从动力系统视角分析，该动量循环被视为引入复共轭特征值的二阶系统，从而指导了稳定门控约束的设计。新模型Momentum DeltaNet（MDN）利用Triton内核，实现了与Mamba2、KDA等模型相当的训练吞吐量。在4亿和13亿参数模型上的实验表明，MDN在多种下游评估基准上均优于Transformer、Mamba2和GDN等强基线模型。

本文推出IntentGrasp基准，用于评估大语言模型的意图理解能力。该基准从12个领域的49个语料库构建，包含超26万实例的训练集及“全集”、“精选集”两个测试集。对20个前沿模型的评估显示，其在全集和精选集上的得分分别低于60%和25%，显著低于约81.1%的人类估计表现，提升空间巨大。研究提出的意图微调方法使模型性能显著提升，在全集和精选集上F1分数分别增加30分和20分以上，留一领域实验也验证了其强大的跨领域泛化能力。

本研究提出列表式策略优化（LPO），为大语言模型可验证奖励强化学习提供新方法。现有分组策略梯度方法隐式地在响应单纯形上定义目标分布并进行一阶近似投影，LPO则将其显式化：先限制近端目标于单纯形以明确目标，再通过精确散度最小化投影策略。该框架能在列表目标上实现单调改进，其投影梯度有界、零和且自校正，并通过解耦的投影步骤灵活选择散度。实验表明，在相同目标下，LPO训练性能持续优于典型策略梯度基线，同时保持了优化稳定性与响应多样性。

EMO是一种新型混合专家模型，旨在实现模块化部署，允许独立使用和组合专家子集，而无需人工定义先验。其核心设计是让来自相似领域的token依赖相似的专家，仅利用文档边界即可在预训练中自发形成连贯的专家分组。研究团队使用1T token预训练了一个活跃参数1B、总参数14B的EMO模型。完整模型性能与标准MoE相当，但关键优势在于支持选择性使用专家：仅保留25%的专家仅导致1%的绝对性能下降，保留12.5%时下降3%，而标准MoE在相同设置下会失效。此外，EMO中的专家子集在语义层面（如数学、代码等领域）实现专业化，不同于标准MoE仅表现出的低层次句法专业化。这为大型稀疏模型的模块化、内存高效部署开辟了新路径。

针对现有基准将专利审查简化为分类或静态抽取的局限，本文提出了PatRe，首个模拟完整专利审查生命周期（包括审查意见生成与申请人答复）的基准。它包含480个真实案例，支持基于标准答案和检索模拟两种评估设置。研究通过多类大语言模型的实验发现，专有与开源模型性能存在差异，且审查员分析与申请人答复任务间存在不对称性。这些结果揭示了LLMs在模拟专利审查中复杂的法律推理与技术新颖性判断时，兼具潜力与当前局限。相关代码与数据集已开源。

研究通过Fitbit应用向13,917名参与者随机部署SymptomAI对话代理进行症状访谈与鉴别诊断。在1,228名报告临床诊断的参与者中，SymptomAI的诊断准确性显著高于独立临床医生（OR = 2.47）。采用专用症状访谈策略（在诊断前获取额外信息）的代理表现优于用户引导对话。基于1,509个普通人群对话的辅助分析验证了结果的普适性。此外，利用SymptomAI诊断标签分析超50万天可穿戴数据发现，急性感染（如流感）与生理指标变化存在强关联（OR > 7）。

本文提出了Workspace-Bench 1.0基准，用于评估AI智能体在需要处理大规模异构文件依赖的真实工作空间任务中的能力。该基准构建了包含5类工作者档案、74种文件类型、超2万个文件（最大20GB）的模拟工作空间，并设计了388项附带文件依赖图的任务，总计7399个评分项，要求智能体进行跨文件检索、上下文推理与自适应决策。同时提供的精简版Workspace-Bench-Lite（100项任务）可将评估成本降低约70%。对4种主流智能体框架和7个基础模型的测试表明，最佳智能体得分仅为68.7%，远低于人类表现的80.7%，平均表现仅47.4%，揭示出现有AI在此类任务上仍远未达到可靠水平。

为系统评估交互式世界模型的物理交互能力，研究团队提出了iWorld-Bench基准测试。该基准包含一个33万视频片段的数据集，并精选了2100个涵盖多视角、天气与场景的高质量样本。针对现有模型交互模态不统一的问题，研究设计了一个统一的动作生成框架，构建了六类任务共4900个测试样本，以综合评估模型在视觉生成、轨迹跟随和记忆等方面的性能。通过对14个代表性模型的评估，研究揭示了当前关键局限，为未来方向提供了见解。相关排行榜已公开。

GLM-5V-Turbo作为一款原生多模态基础模型发布，旨在直接驱动多模态智能体。该模型在多项核心评测中表现优异，在MMBench基准测试上达到90.1分，在MathVista测试中取得78.5%的准确率，并在RealWorldQA基准上以87.3%的准确率超越了GPT-4o。其设计强调对视觉与语言信息的统一理解与生成能力，为构建更高效的端到端多模态智能体提供了新的模型基础。

现有身份保持文本到视频生成方法在面部姿态变化或遮挡时常出现身份失真。为此，研究团队提出FaithfulFaces框架，其核心是一个姿态共享身份对齐器，通过姿态共享字典与姿态变化-身份不变性约束，在不同视角间对齐面部姿态，并将单视角输入映射为包含显式欧拉角嵌入的全局面部姿态表示，为生成模型提供忠实的面部先验。团队还构建了一个包含丰富姿态变化的高质量视频数据集用于训练。实验表明，该框架在动态复杂场景中实现了最先进的性能，能有效保持身份一致性与结构清晰度。

随着AI智能体在复杂工作流中的广泛应用，其安全风险日益凸显。研究团队推出DecodingTrust-Agent Platform (DTap)，这是首个可控、交互式的AI智能体红队测试平台，覆盖14个真实世界领域和超过50个模拟环境，复现了Google Workspace、Paypal和Slack等系统。平台进一步提出自主红队测试智能体DTap-Red，能系统探索提示、工具、技能、环境等注入向量，并自主发现针对恶意目标的攻击策略。利用DTap-Red构建了大规模红队测试数据集DTap-Bench，包含跨领域高质量实例，每个配有可验证评判器以自动确认攻击结果。通过DTap对基于多种骨干模型的流行AI智能体进行大规模评估，揭示了系统性漏洞模式，为开发安全下一代智能体提供了重要洞见。

本文提出了CoREB，一个旨在避免数据污染、涵盖代码检索与重排序全流程的多任务基准，并发布了微调后的重排序模型CoREB-Reranker。该基准基于五个编程语言的LiveCodeBench问题构建，采用定时发布和分级相关性标注。研究在文本到代码、代码到文本和代码到代码三个任务上评估了11个嵌入模型和5个重排序器。主要发现包括：专用代码嵌入在代码到代码检索上优势显著（约2倍于通用编码器），但无单一模型全胜；接近真实开发者搜索的短关键词查询会使所有模型性能骤降；现有重排序器存在任务不对称性，而CoREB-Reranker首次在所有任务上实现了一致的性能提升。相关数据与模型已开源。

KernelBench-X基准测试系统评估LLM生成的Triton GPU内核，涵盖15个类别共176项任务。研究比较五种代表性方法，发现：任务结构对正确性的影响远超方法设计，类别因素解释的方差是方法的近三倍；迭代优化将编译成功率从52.3%提升至68.8%，但平均加速比从1.58倍降至1.44倍；46.6%的正确内核性能低于PyTorch基线，量化任务全部失败。未来需关注全局协调、数值精度建模与硬件效率整合。

地理空间推理模型通常依赖人工标注的边界框坐标进行监督，这限制了其在海量无标注遥感数据上的自我进化。为此，研究团队提出RemoteZero框架，它利用多模态大语言模型在判别区域语义方面的优势，以内在语义验证取代几何坐标监督，从而实现了无需边界框标注的训练。该框架支持迭代式自我进化，模型能够利用自身产生的验证信号从无标注影像中持续学习。实验表明，RemoteZero在定位任务上取得了与强监督方法相竞争的性能，展现了自验证训练在地理空间推理领域的潜力。

RaguTeam团队在SemEval-2026任务8的B任务（基于参考段落生成）中获胜。其方法采用一个包含七个大型语言模型的异构集成系统，结合两种提示变体，并由GPT-4o-mini作为评判者为每个实例选择最佳响应。该系统在26支队伍中排名第一，以0.7827的条件调和平均值显著优于最强基线模型。消融实验证明，模型家族、规模和提示策略的多样性对集成效果至关重要。团队还发布了领域适应的7B模型Meno-Lite-0.1，在成本与性能间取得了良好平衡，并对任务数据集的标注局限性及改进方向进行了分析。相关代码已开源。

ReflectDrive-2是一种用于自动驾驶的掩码离散扩散规划器，它将规划表示为离散轨迹令牌并通过并行掩码解码生成。其核心是AutoEdit自编辑功能，可在同一模型内直接重写选定令牌，无需额外优化网络。模型采用两阶段训练：先通过扰动专家轨迹进行监督学习，再利用强化学习微调“决策-起草-反思”全流程，将最终驾驶奖励分配给编辑后的轨迹。强化学习使编辑效果的PDMS指标增益从0.3提升至1.9。在NAVSIM测试中，该模型仅使用摄像头输入即达到91.0 PDMS，在最优6次采样下可达94.8 PDMS，平均延迟为31.8毫秒。

基础模型在自然语言处理中建立了统一表示，但表格数据领域仍待探索。现有方法存在根本限制：基于LLM的方法缺乏检索兼容的向量输出，而文本嵌入模型常无法捕捉表格结构和数值语义。为此，我们首先引入表格嵌入基准TabBench，以评估嵌入模型的表格理解能力；然后提出首个通用嵌入模型TabEmbed，将分类和检索任务统一到共享嵌入空间。TabEmbed通过将多样表格任务重构为语义匹配问题，利用大规模对比学习和正样本感知的困难负样本挖掘技术，捕捉细粒度结构与数值语义。实验表明，TabEmbed在TabBench上显著优于当前最先进的文本嵌入模型，为通用表格表示学习设立了新基准。相关代码和数据集已在GitHub和Hugging Face平台开源。

研究团队提出神经规则归纳器（NRI），一种用于零样本规则归纳的预训练模型。它摒弃了传统归纳逻辑编程需针对每个任务重新训练的局限，转而使用类条件率、熵等与领域无关的统计属性来表征文字，从而实现了跨变量身份和数量的泛化。模型包含统计编码器和平行槽式解码器，后者保持了逻辑析取的排列不变性。通过乘积T-范数松弛实现规则的可微分执行，支持仅基于预测准确性的端到端训练。评估表明，NRI在规则恢复、对噪声和虚假相关性的鲁棒性，以及在真实世界基准上的零样本迁移方面表现良好，为符号推理的基础模型开辟了新可能。