用高保真手持采集替代遥操作，实现零机器人数据的策略训练与直接部署

用统一的多视图数据系统为代码智能体高效构建、增量维护并按需服务仓库上下文

RARG 把相关性作为 rg 执行先验，按文档相关度排序遍历并重排命中，提升智能体搜索准确率与效率

用VLM智能体逐步生长可编辑图层树并逐节点验证修复，从栅格图重建设计文件。

编解码器原生视觉tokenizer+事件门控，4B参数实时流式多模态模型

在学生推理出错处让老师短暂接管再交还，修复在线策略蒸馏的前缀失败

提出InMind基准，证明检索式记忆无法在查询前识别隐式关联的结构性盲区。

实时相机可控的视频世界模型，支持图像与视频条件的长程交互探索

用图像编辑模型改造任务图片，系统提升视频模型视觉推理能力

3B参数把内容审核统一成yes/no问答，策略自适应且刷新多模态SOTA

从42个基准的模型失败中归纳10项原子感知能力并构建3000题评测集

单一解码器模型实现15种模态间的任意到任意生成

训练并行解码器，用单次前向同时预测多个去噪步的速度，实现少步、高质、高多样性的扩散与流模型蒸馏。

实证揭示动态MAFC基准仍残留17-29%污染并扭曲评测，呼吁更严苛的去污染评估

让RL真正学会写更快的正确代码：从测试、沙箱、奖励到GRPO全链路改造。

无需训练的层次化预算分配器，在剪枝前自适应分配音视频保留预算

系统诊断小模型PPO对齐的三大失效模式，提出工程化稳定框架与能力余量假说

从离线演示中挖掘有向时序代价，弥合 JEPA 训练与规划鸿沟

用分阶段验证协议定位压缩短文本生成瓶颈，发现编解码器而非生成器决定质量上限

用代码归纳世界动力学，可仿真、可规划、可解释。

用模型定向重建目标把预训练LM混合的策略解耦成策略对齐的潜在变量

训练CVE→ATT&CK多标签分类器，证明LLM弱标签无法提升金标准集，并揭示评估协议噪声的陷阱

评测编码智能体在改代码前定位所需文件的能力，揭示检索无单一最优解

用C++/ONNX引擎对比PyTorch，发现关键在运行时而非性能语言，批处理策略更重要

人在回路迭代引导目标光谱签名，操作员逐轮确认候选，ACE仅需9次检视即找全7处地雷

BraTS-GLI派生资源：统一八类解剖-病灶标签，解决共病WMH的标签噪声。

用 Stiefel 流形优化与稳健投影追踪绕开 CPCA 协方差秩亏瓶颈。

用自适应运动学卡尔曼滤波实现热红外无人机集群的边缘友好实时跟踪。

把多专家权重分配建模为离线策略学习，推理时分层融合实现零重训练的通用医学影像分析。