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DynaCrys把空间群和元素组成一起做扩散，两个评测引擎下都是最好成绩，生成还快，搞材料的人可以看看。

iARCS 用强化学习让 3D 场景生成器听懂自然语言要求，走路、够东西这些约束都能满足，还能提升基础生成器。

想做无线信道估计或波束预测的可以看看，它用路径预测代替传统掩码重建，环境RAG让延迟估计直接涨59%，效果比现有模型好。

POGP能在保持性能的同时把去噪步数砍掉近三分之二，还比现有动态扩散方法更准，做连续控制的可以看看。

CheMatE让模型同时懂SMILES和化学文献，两阶段训练后在分子性质预测和科学理解任务上都不输基线。

这个LAEF模型专治心电图设备导联不全的痛点，手表或手持记录仪只用1-2个导联也能获得接近12导联的诊断效果，比同类小模型强不少。

这个基准测的是医疗分诊模型会不会乱建议，结果发现简单加提示词远远不够，做医疗AI的人都该看看。

LiLa-WAM用一张24GB显卡就能训练，在RoboTwin 2.0上50个任务做到90%以上成功率，还不用语言标注任务，做机器人操控的值得看看。

长期智能体老是记错？TARL把记忆更新拆成五种动作，还带基准，比单纯写/忽略更靠谱。

想用一个模型同时搞定稀疏检索和稠密检索？UEmbed把两件事合成了一次前向，9B在MMEB-v2上分数还挺能打，多模态输入也支持。

新模型 DyFrDet 专治小目标检测，压频域噪声和标签歧义，代码开源了，跑个基准试试。

DeepSeek稀疏注意力有个瓶颈，LongCat这套新方案用流式感知和跨层索引把它治了，跑长文本不慢，还开源了个69B模型，可以试试。

研究拥挤混乱街景的世界模型，发布了新模型和115k数据集，比传统JEPA更擅长处理遮挡和异构交通。

它把慢吞吞的自回归VLA模型变成并行扩散模型，性能不掉，推理快2.8倍，还能跑自动驾驶多任务。

仓库布局优化不用再跑几千次模拟了，SRA 用十九分钟就能搞定，还能让机器人数量翻一倍，值得看看。

TraceViT在ARC上刷到67.8%，思路是让每步推理都有中间状态监督，代码还会开源，想搞视觉推理的可以盯一下。

SESA让AI自己出题自己练，把失败经验存下来反复用，问答准确率比SSP高1到3个点，代码已经开源了。

想搞材料或药物结构预测的可以看看：APO 不用实验标签，纯无监督也能超过全监督的 FlowDPO。

Qwen 团队发了 UI-Agent，一个模型统一手机、电脑、网页操作，移动端跑分超 Opus 4.8，还能插命令行，挺能打。

HARGO给HPC任务的RL后训练提了个新思路，不用标签就能按难度加权，四个任务上全面超过GRPO。

图学习想换新思路可以看这个：TopoFormer用扫描把拓扑结构变成token，喂给Transformer就行，比传统持久同调快还准。

评估论文图表质量？SciFigQual-Bench这个新基准让GPT-5.6-Sol驱动的SFQ-Agent打分，误差比直问模型低43%，更靠谱。

想看看AI到底能不能做会计？新出的APEX-Accounting基准拿160道真实会计题考了九个模型，最强Claude Fable-5才56%，离实际干活还差得远。

DLAM用对角高斯分布建模潜动作，解决了时间一致性差和误差累积问题，在多个机器人基准上提升了策略性能。

想评估音频大模型的信息还原能力？MMAC有五千多段音频和十五个细粒度维度，比只看生成质量更靠谱。

想自动给论文图表打分？SciFigAlign比顶级大模型裁判准59%，还能区分同论文哪张图更好——审稿人能省大事。

如果你想了解现有AI智能体到底能多深地理解用户，这个新基准Setoka用心理学理论和方法测出了它们的短板——不只是翻聊天记录，还要推断行为和性格。

这篇论文提出一个新架构，让围棋AI不用大量搜索也能在普通电脑上达到专业水平，比AlphaZero更省资源。

Pegasus用图结构把人类视频变成机器人能学的数据，不用砸钱搞硬件采集了，跨形态效果不错。

Pictura让自动驾驶策略直接从相机图像自对弈学，跑完3500万公里，性能逼近用真实位置速度的版本，值得AI研究员看看。

PRISM-AH在视频级矛盾识别上把macro F1从0.28翻到0.61，比直接看零样本强多了，适合研究多模态情感分析的人看看。

这个研究把SAM的内扰动改成矩阵谱范数，再用Muon做外更新，在ImageNet的ViT和ResNet上准确率都最高。

MODUS用一个解码器统一处理各种模态的输入输出，省去多个专用组件，性能不输专家模型，还开源了。

新框架DynaBridge用多模态数据和语义摘要预测抑郁焦虑压力，在AdoDAS上F1达0.5，比基线强。

你想微调模型干专业活又怕它变傻？MemSFT加个记忆模块，领域知识涨了，通用能力不掉，比全参数微调靠谱。

PI-BLS用伪逆一步求解PDE，比传统PINNs快得多，参数更少，效果还不差，适合做物理模拟的朋友试试。

ClinFusion用新架构统一2D/3D医学图像，在20/24基准上碾压Hulu-Med、Lingshu，甚至超GPT-5.2。医生盲评说它报告最好，值得关注。

APS团队搞了个能检索几十年知识库的RAG系统，把BM25的63.8%准确率提到了70.3%。交叉编码器是关键，去掉掉32.8%得分。科学设施运维AI神助攻，代码和基准都开源了。