#超网络

这篇 arXiv 论文面向做仿真替代模型或工程不确定性量化的人。它把双保真建模和 Langevin 采样超网络结合起来，在实验、仿真和合成数据上验证，比单点拟合能给出后验不确定性，实验数据不够时也能用低保真数据补。

一篇 VLA 机器人论文，思路是超网络按任务生成参数而不做参数合并，三个基准上最强基线平均高出 41 个百分点，代码也开源了。

把一份文档直接编译成 LoRA 权重，284B 的 DeepSeek v4 Flash 也能用，top-1 准确率从 63.4% 拉到 84.9%

做端侧LLM的可以看看：超网络给每个用户自动生成专属LoRA，手机上只跑前向推理就完成个性化。