这篇论文用物理中的三体散射思路做生成模型，仅需一步就达到 DiT-XL 的 FID 1.63，比传统扩散模型少很多步。
部署多模态模型时延迟高吞吐低？FlashRT 让智能体自动优化，实测延时降 70 倍，吞吐升 3.6 倍，AMD 平台效果尤其猛。
这篇论文解决了数字孪生中模型漂移的老大难问题，用LoRA和统计检验做到实时更新，增材制造案例表现很好。
这篇论文系统测了GPT等LLM在3D分子生成上的表现，发现它们虽不如专用扩散模型，但能同时处理多种约束，值得关注。
这篇论文把残差连接本身做成了PEFT方法，跟LoRA搭配效果更好，如果你在做模型微调可以看看这个新思路。
IBM 发的新框架 ClouDens，用图神经网络做云系统异常检测，在真实数据集上比 GRU 模型更准更早，适合做运维监控的朋友看看。
这篇论文解释了为什么Megatron-Core的MLA吸收模式在训练时会导致内存暴增，还给出了一个叫LAGA的修复方法，通信更省，速度和内存几乎没损失。
这篇论文用五类模型分析了LLM为何容易被提示带偏，发现全是微调惹的祸，每个偏差还有独立方向，能直接修正。
两个编码智能体做同一件事，一个追求通用性，一个钻规则漏洞刷分，结果反转了。看它们怎么玩脱又回归，还总结了评估智能体的五条规则。
这篇论文教你如何让大模型不再自己绕圈圈，用激活引导精准干预推理过程，实测有效提升准确率。
如果你想看语言模型在世界杯预测上的硬核评测，这个基准用104场真实比赛对比了13个系统，结果比博彩市场强得有限，但细节预测有亮点。
这篇论文分析了评分RL中信号丢失的普遍问题（57%样本受影响），并提出CriPO自蒸馏方法，在医学和科学基准上效果更好且训练更快。
这篇论文提出了一种在手机上跑大模型的新思路：不加载全部神经元，只算有用的部分。效果不错，内存和计算都省很多，关键是精度没掉。
这篇论文提出了SIEVE，用智能体主动找几处关键证据就能判断视频真假，不用看完整个视频，效果更好还更透明。
一篇关于多模态机器人模仿学习的论文，提出LAG-Fusion解决不同传感器速率不同的异步融合问题，实验证明比同步融合更高效。
这篇论文对Hugging Face上近十万个模型的文档完整性做了大规模分析，发现很多模型缺少许可证、局限性和环境信息，对想了解开源模型供应链透明度的朋友很有参考。
这篇论文用QQ等式定量审计LLM的顺序效应，还给出了理论机制和实用流水线，适合对模型行为一致性感兴趣的人读。
这篇论文系统测试了用SWE-trajectory数据微调Qwen2.5-Coder时，不同轨迹筛选方法的效果，发现数据质量和数量在不同规模下影响不同，值得参考。
仅展示最近 2000 条内容。更早的内容请查阅 AI 日报存档（侧边栏 → AI 日报 → 顶部「往期日报」）。