用并行框解码让VLM一次性输出整个边界框，速度提升2.5倍同时精度反超SOTA。

将影视制作流程数字化为评估分类体系，用 34 位专家标注蒸馏出专业级思维链评分器

跨范式确定性空间基础模型评测基准，配套DA-Next-5M与DA-Next。

浏览器宿主、以结构化 JSON 状态为核心的移动端仿真平台与基准，单机即可承载数百并行实例用于可验证评估与在线 RL 训练。

9.8B 激活参数的 MoE 大模型,通过 Agent 数据管线+Forge 强化学习系统+自我进化,在编码与办公 Agent 任务上比肩头部闭源模型

在三维重建模型的特征空间里做扩散去噪，同时恢复图像与几何。

用多步去噪轨迹的"犹豫"信号动态路由双层安全探针,实现SOTA安全监控。

首个统一评测分钟级音视频生成的跨模态基准，覆盖文本/图像/视频三种条件输入。

用多智能体+双桥一致性框架在百镜头量级实现角色一致的长视频换脸/风格化重制

在固定 VAE 潜空间中，对比直接预测干净潜码与速度预测的差距。

提出CPT方法，通过搜索时信息共享减少并行TTS的冗余探索

以技能全生命周期管理为核心，让LLM智能体自主创建、评估、精炼并跨智能体迁移可复用技能

把视频当码率流处理,codec-stream 在事件级定位上 +44.8。

构建可重放的多模态社交推理游戏环境，对 VLM 代理的每句发言做逐句轨迹核验

用 Gemini 多模态底座统一文本/图像/视频/音频的稠密嵌入表示。

系统揭示 RMSNorm 中可学习 scale vector 通过自放大预条件加速 LLM 预训练,并提出异构化、双侧放置与幅向重参数化三项零成本改进。

把注意力矩阵拆成对称与反对称两部分，用 Hopfield 能量视角诊断并用「循环扰动」控制扩散模型的保真度-多样性权衡。

首个评估个性化和主动行为的长期用户交互智能体基准测试

用单源奖励作锚点，量化多源融合的信息增益

NoisyAgent：在训练中显式注入用户与工具噪声以提升LLM智能体鲁棒性

通过双路径 rollout 动态探测知识边界，引导 agentic RL 训练减少冗余工具调用。

把稀疏化从权重转向激活,在 DiT 上首次实现无损 2:4 N:M 加速

借鉴不完全信息博弈论,把多 agent 协调重写为「独立生成 + 结构化信念 + 受控暴露」,在六个推理基准上以最高 6.5 倍更少 token 达到 SOTA。

首个面向移动端的十亿参数级MoE模型，建立端侧LLM新帕累托前沿

系统研究VLM表征如何影响VLA初始化，提出能力-更新-动作三轴设计原则

首次系统比较 6 种不确定性估计方法在激活预言机上的校准效果，发现温度自助法显著优于自述置信度。

提出DLA模块和多阶段去噪策略，整合MLLM与VAE实现高质量主题驱动图像生成

Trajel框架：审计多代理轨迹级幻觉，五种类型分类法

首个20B参数统一框架支持文本/图像/图层生成多层可编辑设计

将长时程智能体的记忆管理建模为状态自适应问题，通过线索-页面架构实现意图驱动的记忆检索

首个生产级GPU内核生成基准，解决基准与生产环境不匹配问题

自动化评估框架，在系统、轨迹、节点三级洞察LLM代理行为

通过零空间投影和乘法参数更新实现高效精准的大模型知识遗忘

按时间顺序预训练的LLM比打乱训练更具时效性知识

将英语对比偏好调优扩展到多语言场景，无需为每种语言单独标注偏好数据

用VAE潜在空间+RTR策略实现高频机器人平滑控制

现有证据不足以证明大语言模型具有强元认知监控能力

从NSF资助摘要中构建280万科学声明数据集，用于科学声明验证和提取研究

提出STREAM框架从流媒体挖掘交互信号，构建StreamDial多域任务导向对话数据集

一种通过潜在空间记忆传播和恢复流匹配实现分钟级稳定人体动画的轻量级后训练框架