#论文解读

验证 LLM 写的 Lean 证明，别再只靠 LLM 打分了，这篇加了数值和空泛性机械检查，错误率最低，代码开源。

流策略微调太慢的问题有解了，这篇 SQAM 砍掉了每步的反向传播计算，OGBench 难题成功率提升最多 35 个点，还验证到了真实双臂机器人上。

这篇论文把 MoE 的专家排成二叉树来做路由，不用额外的负载均衡损失，还能按树前缀分设备减少通信，做 MoE 训练的可以看看。

把 OPD 训练崩溃讲透了，还给了屏蔽坏响应和 SFT 初始化两个可上手的缓解办法，做蒸馏的人快看。

这篇论文把语言模型和时间序列模型拼到了一起，用 220 万序列-文本对训练，预测和理解都能做，做时序方向的话可以看看它的对齐设计。

论文教你怎么用解码器雅可比给 ViT 特征空间算真正的任务几何，剪掉一半 token 还能让深度误差少涨 25%，做高效推理的可以看看。

这篇论文揭示了一个反直觉的发现：LLM会被文本的风格欺骗，而不是内容。研究者用简单的'去风格化'就能把攻击成功率从61%打到10%，对理解AI安全很有启发。