Latest
DeaMoE让MoE小批量解码少搬权重、跑得更快，7B模型在A40上TPOT提速33%，DeepSeek-V3加速近2倍。
这个框架让无人机看卫星图就能自动规划路线，比人工规划快3.6倍，飞行距离还缩短近10%，适合大规模任务。
丹麦团队开源了10亿参数的Mimir v1，只用合规数据就追上4B模型，丹麦语还是第一。
AlayaWorld v1.1报告出来了，空间记忆换成了3D点缓存渲染，条件编码统一到因果VAE，做世界模型的值得瞄一眼。
这个科学智能体模型能处理多模态数据，397B 版在时间序列预测上很强，还有个 4B 小模型能直接把生物任务分数拉高，适合搞科研的人看看。
做航空视觉语言导航的看这个：DreamFly在OpenFly上SR和SPL都超过现有方法，导航误差最低，还能判断何时到达。
想找有效的药物组合？ScreenShot不用分子图谱就能预测，少量样本就比现有方法准，还能省三分之二实验预算。
FQTree把提升决策树的量化做到硬件级，在FPGA上能省26-57%查找表，精度还不掉，做边缘部署的可以看看。
联邦学习遇到非独立同分布数据时，LIGHTYEAR用NTK判断哪些更新对你有用，比单纯比参数靠谱，五个数据集上都赢了。
想了解怎么让模型部署后还能继续学？Macaron-V1用LoRA组合和递归改进做到了，744B大模型加四个专家LoRA，还开源。
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。
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。
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。
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。