把部署路由护栏的交互轨迹与能力信号转化为课程化后训练，闭合评估—选择—更新循环。

用自然语言指令与音频上下文统一语音生成和编辑的开源基础模型，四步推理提速4.5倍

双脑架构+流式分块扁平化，让一个端到端模型同时胜任全双工语音交互和长程智能体任务。

用弱教师策略偏移方向放大强学生自身梯度，加速训练并突破教师上限

开源模块化研究栈把世界-动作模型预训练变成受控实验，提炼三大准则并开源6400小时数据预训练模型

单张32GB GPU一周内把图像编辑DiT改造成细节锐利的SOTA单目深度估计器

解耦预训练感知与决策、蒸馏统一，端到端驾驶首次超越人类司机

全栈 RL 后训练系统：token 级保真 rollout、全异步调度与三种权重同步传输

从零预训练的世界-动作模型，零样本OOD成功率随数据从300小时到3万小时由17.1%升至44.1%

随机双噪声掩码扰动自回归推演，缓解逆KL众数坍缩，无需真实数据即提升蒸馏视频质量

图像先验快速初始化加智能体局部演化，24倍提速生成物理有效且多样的仿真场景

用可自我演化的“程序三元组”图为 LLM 智能体逐步导航

利用全局查询的聚类几何结构，用信标查询预判思维回看，保留关键KV缓存并实现5.8倍显存压缩

让潜在视觉推理成为预测的因果必经之路，且不损失预训练视觉能力。

用手持夹爪采集手-爪配对数据，两阶段扩散框架实现复杂空间操作迁移

分支注意力CP分解与TapChannel旁路传输，让草稿在线协同训练实现最高1.88倍加速

分布驱动的转向向量能复现Schwartz价值环几何，行为导向方法只学到行为捷径。

按控制器决策的最大因果触达，把智能体视觉生成统一划分为 L0–L4 五层的综述与评估框架

将Delta规则线性注意力重构为线性高斯状态空间模型，用卡尔曼增益按不确定性自适应调节记忆写入

280个难度分级任务系统诊断VLA模型：复杂空间与长程操作下最强模型成功率也跌至22.3%

把适应从智能体侧转向环境侧，用分阶段增强反馈破解长程RL奖励稀疏

仅用3D坐标、免训练地把多视角词元精确剪到目标数量，8%词元保留93.5%性能

把已播放语音回喂模型，修复全双工语音打断后的自我定位漂移

首个直接输出29自由度全身动作的视觉语言导航模型，纯仿真训练即可零样本部署真机。

加希腊语容易，证明有效难：五类常用指标全部失灵，需以构造性对照与多种子复现重建可信结论。

生产级遥测揭示：LLM交易agent的行为由滑块、渲染与订单路径决定，而非模型推理。

把多镜头叙事从时间轴搬进空间网格，联合生成长视频

用MoCap驱动深度条件视频扩散构建1.9万段合成步行视频,证明合成监督可有效迁移到真实步态估计。

量化VAE重建退化，用像素空间几何损失与GRM后解码修正实现单步精准法线估计

开源五阶段视频数据流水线，对照实验证明广覆盖配方的早期预训练效果优于高过滤配方

快慢解耦架构只在异常时唤醒重型模型，实现因果流式视频异常理解。

首个AI智能体内部威胁检测开放基准：150账户、12威胁、40监控器大规模评测

时序基础模型仅对需求类序列的有损压缩有效，297对全胜提升21.4%

融合CLIP语义与DINO结构先验，用熵不确定性逐样本加权，刷新deepfake检测泛化纪录

模型内部已线性编码“无解”信号，但它与安全拒答轴近乎正交，未被路由进弃答行为。

用尖峰-滑块先验加高斯混合的变分学习同时剪枝与量化，压缩率更高且精度损失更小。

伙伴专业度在第8层最可解码却因果沉默，第36层后才真正驱动输出。

按隐藏状态轨迹方向角把冗余思维链压成潜在token，精度升2.6%、长度近半。

改造视频生成大模型，用交叉注意力注入光照，前馈完成单/多视角物体重光照

模型只解释问题，确定性策略执行预写分析程序，答案与证据可复现

以可修订的“协调事件”为防御单元，把跨执行监控、政策判定与重启后遏制变成可证伪的实验问题

蒸馏2D编辑模型、VLM与3D生成先验，无配对数据训练前馈3D编辑器