提出 MV-Split 残差，把均值与中心化信号分开增益，稳住千层 DiT 训练。

首个将OPD引入Flow Matching T2I的多任务对齐框架

级联运动/外观专家+BiMamba-Transformer，3D中间表示刷新音乐驱动舞蹈视频SOTA

AutoTTS 把 TTS 策略设计重构为控制器合成，5 轮发现即超越手工基线。

把 GRPO 族方法重写为对响应单纯形的显式目标投影，提出 LPO

用单次并行「定位+检索」原子动作+双粒度RL，让多实体搜索又快又准。

构建百万小时人类视频语料，验证替代机器人数据的可行性

用语义化评分标准替代教师 logits 的黑箱在线蒸馏框架。

把模态间隙重新解读为各向异性残差，用子空间+极坐标+先验校正做无配对模态对齐。

把视觉DiT配方原封搬到语言建模，REPA塑造潜空间后比肩GPT-2

证明仿射SSM/线性注意力无法收缩状态子空间误差，主张误差控制而非表达力决定鲁棒性。

提出 COREB 多任务代码检索与重排序基准，并发布首个全任务正向增益的重排序器

用响应级熵代理实现无监督信用分配与自适应探索-利用切换

在 token 级稀疏选择，让任意 LLM 架构的 prefill 加速并集成 vLLM。

首个覆盖14领域50+环境的可控 AI Agent 红队测试平台与基准

插入对角矩阵P，让单个LoRA适配器在所有子秩上同时学习层级特征。

让 VLM 在潜空间"想象"4D 动态以推理时空演化

统一自蒸馏框架UniSD,五模块协同无需外部教师。

用强化学习微调嵌入器而非LLM，在10M tokens长上下文上实现SOTA多步检索。

基于排行榜交互信号做模型推荐,零样本预测未见模型在未见数据集上的表现

用归一化流精确建模扩散反向条件，实现4步生成且保留似然

用智能体闭环+多模态记忆+分层自改进，把分钟级长视频一致性提升30%、叙事连贯性提升20%。

用 Pretzel 架构把冻结 VLM 与自回归流在统一因果掩码下交织，实现真正统一的多模态生成。

通过块扩散与自推测解码，把字节级语言模型的推理内存带宽最高砍掉九成。

用MoE路由DSA索引器头,长上下文推理提速3.82×且精度持平

提出BR-MoE双层路由MoE机制，把PTM-based类增量学习首次扩展到300+非重叠任务。

用结构化规约贯穿生成流程，按承诺状态条件调用检索/推理/修复，解决图像生成的概念鸿沟。

140任务跨12领域评估AI能否发明可泛化可扩展的ML方法

提出先验对齐自编码器PAE，显式塑造扩散友好流形，三项正则协同提升生成质量与收敛。

系统批判通用 AI 聊天机器人范式，主张其系统性侵蚀用户能动性与社会公平。

构建跨12领域意图理解基准并验证主流LLM远不及人类，提出IFT微调方法提升30+F1。

借鉴编译器架构，提出四阶段流水线 SKCC，用强类型 IR 把 SKILL.md 升级为跨框架技能。

首个把视觉证据当作搜索中枢而非终点来评测的多模态搜索基准。

用FFT类结构化矩阵与方差率损失，构建跨模态实时神经压缩编码器。

提出平衡多维奖励的RL框架，统一效用、正确性与流畅性

提出残差潜在动作RLA，在紧凑潜在空间中流匹配预测DINO特征动力学

RL 只在 1-3% 高熵分叉点重排序，REASONMAXXER 无需 RL 即匹敌完整训练

UNO：在统一多模态模型中用理解任务反向监督生成表征

提出存储-反思-经验三阶段演化框架，统一LLM智能体记忆机制的研究视角。

通过分块并行算法把逐步动量机制引入Delta线性注意力，在保持严格因果性的同时实现高效训练。

块迭代草稿器结合层偏移和排序头，在降低草稿成本44-52%的同时提升推理速度8-13%

利用扩散模型的masked位置预测实现高效多表示检索，超越传统单向量方法

用稀疏自编码器在VLM中检测对抗攻击，无需额外对抗训练

通过advisor模型和相位自适应RL，改进进化搜索代理在昂贵评估场景下的策略适应能力

通过构造保标签曲面实证证明深度神经网络决策区域具有单连通性

把AI智能体视为资本转劳动技术,推导出工资天花板 WH≤λ·k·rc

SPEED 让 prefill 只走前 K 层、decode 全层走，配 BoS 锚点降本。

用分组排序与按需重采样，同时解决Text-to-SQL中功能不一致与有界召回两大瓶颈。

用能量罗盘重塑离散流匹配的训练轨迹，让8步学生超越1024步教师

基于JEPA的自监督框架，用多视图预测学习CGM表示，实现代谢疾病预测的跨模态一致性性能