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在 AI 视觉生成领域，扩散模型（DM）凭借其强大的高保真数据生成能力，已成为图像合成、视频生成等多模态任务的核心框架。然而，预训练后的扩散模型如何高效适配下游应用需求，一直是行业面临的关键挑战。
SpeechLLM 是否具备像人类一样解释 “为什么” 做出情绪判断的能力？为此，研究团队提出了EmotionThinker—— 首个面向可解释情感推理（Explainable Emotion Reasoning）的强化学习框架，尝试将 SER 从 “分类任务” 提升为 “多模态证据驱动的推理任务”。
过去一年，大模型写代码的能力几乎以肉眼可见的速度提升。从简单脚本到完整功能模块，GPT、Claude、DeepSeek 等模型已经能够在几秒钟内生成看起来相当 “专业” 的代码。
在当今的大模型后训练（Post-training）阶段，DPO（直接偏好优化） 凭借其无需训练独立 Reward Model 的优雅设计和高效性，成功取代 PPO 成为业界的 「版本之子」，被广泛应用于 Llama-3、Mistral 等顶流开源模型的对齐中。
LaST₀团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 近日，至简动力、北京大学、香港中文大学、北京人形机器人创新中心提出了一种名为LaST₀的全新隐空间推理VLA模型，在基于Transformer混
单目 3D 语义场景补全 (Semantic Scene Completion, SSC) 是具身智能与自动驾驶领域的一项核心技术，其目标是仅通过单幅图像预测出场景的密集几何结构与语义标签。
GEM框架利用认知科学原理，从少量人类偏好中提取多维认知评估，让AI在极少标注下精准理解人类思维，提高了数据效率，在医疗等专业领域表现优异，为AI与人类偏好对齐提供新思路。
“全局交互” 几乎等同于 self-attention：每个 token 都能和所有 token 对话，效果强，但代价也直观 —— 复杂度随 token 数平方增长，分辨率一高就吃不消。现有方法大多从 “相似度匹配” 出发（attention），或从 “扩散 / 传导” 出发（热方程类方法）。但热方程本质上是一个强低通滤波器：随着传播时间增加，高频细节（边缘、纹理）会迅速消失，导致特征过平滑。
短视频搜索业务是向量检索在工业界最核心的应用场景之一。然而，当前业界普遍采用的「自强化」训练范式过度依赖历史点击数据，导致系统陷入信息茧房，难以召回潜在相关的新鲜内容。
近年来，大语言模型在算术、逻辑、多模态理解等任务上之所以取得显著进展，很大程度上依赖于思维链（CoT）技术。所谓 CoT，就是让模型在给出最终答案前，先生成一系列类似「解题步骤」的中间推理。 这种方式