模型12:00
BluTrain：基于C++/CUDA的AI训练框架这个新框架用C++从头写，训练GPT-2比PyTorch快3%且省内存22%，适合追求极致性能的开发者。
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模型11:52
L3Cube-MahaPOS：马拉地语词性标注数据集及BERT模型马拉地语有8300万使用者但标注数据稀缺，这个新数据集和MahaBERT模型基准很实用，适合做低资源语言NLP的朋友参考。
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模型11:44
ASALT：面向多智能体强化学习中状态空间维度不匹配的迁移方法ASALT这个新方法解决了MARL中状态空间维度不同时知识迁移的难题，实验效果不错，值得做多智能体迁移学习的同学看看。
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模型11:38
MedPCFM：结合点云Transformer与流匹配提升医学点云补全这篇论文搞了个 MedPCFM，用流匹配做医学点云补全，比扩散模型快7倍，在好几个头骨和下颌骨数据集上效果最好。
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RaDaR发布了一个32B开源推理模型，罕见病诊断比DeepSeek-R1还强，医生用它准确率提升21%。
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模型13:18
CoorDex: 协调身体与手部先验实现连续灵巧人形移动操作CoorDex让人形机器人在行走时用灵巧手完成开冰箱、抓瓶子的连续操作，不再需要走走停停，和之前的笨拙模式完全不一样。
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模型12:58
Polycepta：面向多目标跟踪的对象中心外观估计Polycepta不用死板的外观模板，边跟踪边更新目标长相，在KITTI基准上拿92.27% MOTA还跑得飞快，比传统方法稳多了。
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模型12:49
双学习匹配：十亿参数Transformer线性连通与合并新方法让十亿参数Transformer通过双向学习实现线性合并，损失屏障极低，视觉和语言模型都验证有效。
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这个系统把DeepSeek和Opus组合起来，用投机解码省了近一半API成本，还快了一倍，质量也有提升，而且开源可部署。
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想知道LLM为什么在导航任务中迷路吗？这个基准把问题拆成三个层级，告诉你59%的锅在交叉口选择，39%在局部感知，方向判断几乎不犯错。对做空间推理的开发者非常有用。
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模型10:53
SCOPE：自适应符号规划框架应对开放环境长程任务搞机器人规划的朋友可以看看 SCOPE，它用符号执行加记忆更新解决开放世界符号不完整的老问题。
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模型10:48
Qwen2.5-0.5B调优后在关系抽取上超越GPT-5.4和Claude SonnetQwen2.5-0.5B调优后，在关系抽取任务上干掉了GPT-5.4和Claude Sonnet，而且模型很小，单卡就能跑，适合隐私敏感场景。
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模型10:33
AdaR：自适应递归图模型实现测试时计算AdaR让图模型在测试时自己调整推理步数，不用重新训练，效果比传统图神经网络好。
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模型11:47
UNIEGO：代理作为中介的统一自我中心视频表示学习想用多视角多模态数据训练视频理解模型？UNIEGO用代理模型搞定异构教师蒸馏，在三个任务上刷新了纪录。
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模型11:31
Multi-LCB：将LiveCodeBench扩展到多编程语言的新基准想测AI写代码的真本事？别只看Python了。Multi-LCB覆盖12种语言，一测就知道模型是不是只会Python，结果可能让你意外。
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模型11:15
FreeStyle：基于社区LoRA挖掘的风格-内容双参考生成框架想同时控制图片风格和内容？FreeStyle用社区LoRA搞定双参考生成，还自带防泄漏机制，比以往方法更稳。
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模型10:59
Agentic Symbolic Search：自动发现PDE符号解的AI框架ASYS让AI自动去发现偏微分方程的数学结构，比如给Allen-Cahn和Keller-Segel找到了以前没人写出来的公式。搞数学或数值计算的可以看看。
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模型10:22
AutoPass: 基于证据指导的LLM编译器性能调优框架AutoPass 把 LLM 变成编译器调优助手，不用训练就能在 x86 和 ARM 上跑出比 -O3 还快的速度，实测有 4-11% 的加速。
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模型10:16
ELVA：通过排名驱动缓解多模态检索中的粒度盲视这篇论文提出了ELVA，用强化学习思路改多模态检索，解决了对比学习忽略粒度的问题，还在新基准MRBench上提了13.1%，值得做检索方向的人看看。
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模型09:55
CRAX: 基于JAX的快速安全强化学习基准测试，提速约100倍想快速测试安全RL算法？CRAX用JAX把基准跑快100倍，还自带六个环境和三级难度，帮你一眼看出哪个方法在安全与性能上最均衡。
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模型09:48
QCPIKAN：量子-经典物理信息KAN用于PDE求解这篇论文发布了QCPIKAN，首个混合量子经典PDE求解器，用Chebyshev KAN层加速收敛，渗流模拟精度远超市面同类。
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这篇论文用Lean在定理证明训练中引入细粒度过程奖励，比只判对错的强化学习效果好，在MiniF2F和ProofNet上都有提升。
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模型10:58
ScenA：基于参考语音的多说话人音频场景生成ScenA这个新方法能用参考语音和自然描述直接生成多人对话场景，比现有系统更自然，还带背景噪音和重叠说话。
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模型10:57
重新思考奖励监督：Rubric-Conditioned Self-Distillation想提升推理模型训练效果？这篇用评分标准做细粒度自蒸馏，比GRPO和OPSD都强，实验扎实。
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模型10:56
大型语言吉布斯的结构化概率推理方法这篇论文提出用LLM做MCMC采样，比直接生成更鲁棒，适合复杂推理场景，值得做概率建模的人看看。
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模型10:55
TxBench-PP基准测试：AI Agent在临床前药理学任务中表现不佳想看看AI在药物发现中到底行不行？这个基准测试用4800条轨迹告诉你，Claude Opus 4.8和GPT-5.5都还差得远，最高才59.3%的通过率。
模型10:31
JourneyFormer：用序列建模编码Airbnb客人旅程Airbnb搞了个JourneyFormer，专治搜索排序中又长又乱的用户序列，实测线上A/B测试效果很不错。
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扩散模型也能做定理证明了，比自回归强，MiniF2F上高出6个百分点，还解了一道DeepSeek没解出的IMO题。
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模型09:41
ThinkDeception：渐进式强化学习框架实现可解释多模态欺骗检测这个框架用MLLM和思维链一步步拆解欺骗线索，比黑箱模型更能解释为什么判定说谎，准确率还最高。
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模型11:35
LiL-Q：一种凸拟线性化方法求解非线性PDE，替代传统PINNs梯度训练这个新方法LiL-Q用凸优化替代了PINNs的非凸训练，收敛快、参数少，在Navier-Stokes等难题上效果拔群，值得关注。
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模型10:43
DRFLOW 基准：评估智能体预测个性化工作流的能力想测测你家智能体能不能给出真正可执行的步骤？DRFLOW 用 100 个企业任务逼真考核，DRFA 也才比普通基线高 10%，挑战不小。
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模型10:22
BLITZ：基于两阶段回归的快速非参数条件独立性检验想快速做条件独立性检验？BLITZ 能在一秒内跑完，校准还比核方法好，因果发现定向更靠谱。
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模型10:19
MKAN：具有硬单调性保证的KAN网络如果你做单调神经网络或者KAN相关研究，这篇论文提出了一个既有理论保障又有实际效果的MKAN，在基准上不输现有方法，而且保持了KAN的可解释性。
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模型10:18
AnchorKV：基于拒绝锚点的软惩罚安全感知KV缓存压缩想压缩KV缓存又怕模型不安全？AnchorKV用软惩罚巧妙拒绝有害token，既省内存又防越狱，适合部署场景。
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模型10:17
Qwen-RobotManip技术报告：对齐解锁机器人操作基础模型的规模阿里Qwen团队这个机器人模型用开源数据和人类演示就能学，跨平台零样本操作，还在多个测试里碾压了π0.5，做机器人开发的别错过。
模型09:41
SegDINO：将多尺度结构引入DINO实现高效医学图像分割医学图像分割不用再堆复杂解码器了，直接看SegDINO怎么用DINO特征加轻量多尺度建模做到又快又准。
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模型09:41
SoftMoE：可微分专家路由的混合专家模型稀疏MoE的top-k路由不灵活还浪费算力，SoftMoE用可微路由让模型自己学会少用专家，性能却不输，代码开源了。
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模型09:39
PreAct: 让计算机使用代理在重复任务上提速8.5-13倍想让你那个傻傻的屏幕操作AI学会重复干活不重来？PreAct把第一次成功步骤变成程序，后面直接快10倍，还不容易翻车。
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模型09:37
PearlVLA: 渐进式潜在空间具身动作规划细化这篇论文提出了PearlVLA，把动作规划放到了潜在空间里，比传统文本链式推理延迟更低，在LIBERO上刷了SOTA，做具身智能的可以看看。
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DecoSearch不用训练就能把自然语言转SQL，在BIRD和Spider上准确率分别超70%和88%，比同类方法省十倍token。想提升SQL生成效率可以看看。
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