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多模态扩散模型开始爆发，这次是高速可控还能学习推理的LaViDa
近期基于扩散模型的视觉 - 语言模型 LaViDa 出现，它继承扩散语言模型优点。与自回归模型不同，扩散模型能并行、处理双向上下文。LaViDa 在多任务测试有竞争力，推理蒸馏和文本填空表现好，还能权衡速度与质量。
V-RAE：把「看懂视频」的能力带入生成，重新思考视频模型的潜空间
近日，新加坡国立大学 Minghui Guo 与牛津大学 Shengqiong Wu、Hao Fei 在论文中提出视频表征自编码器 V-RAE。它以冻结的视觉基础模型为编码器压缩视频特征，还引入轻量级模块聚合信息。经实验验证，其在视频生成和预测上性能出色。
东南大学耿新团队：模型不是不会做，而是被「挤掉了能力」丨CVPR 2026
东南大学耿新团队针对模型多任务融合问题提出论文《Model Merging in the Essential Subspace》。指出多任务融合失败源于关键方向重叠冲突，提出 ESM 方法，能让不同任务在模型中稳定共存，实验显示其性能更优。
论文发表 || 如何基于累积过程变换学习弱非线性振动方程（EvLOWN）
2026年3月6日，赵林等教授团队在《Advanced Science》发表论文。提出EvLOWN数据驱动理论，利用平均法重构推断方程目标，扩展微小效应可推断性边界，在多领域应用效果好，但有未考虑SDE等局限。
99%的人只发挥出了龙虾的1%的能力：龙虾邪修养法
博主Alex Finn分享让OpenClaw效能提升100倍的核心方法论，即构建专属任务控制中心。介绍了任务看板、日历面板等核心工具模块，还指出不要盲目抄袭，要用反向提示词定制工具面板。
Data Agent 落地挑战：忽略技术框架、语义能力和运营体系，投入可能打水漂
Data Agent 看似易上手，落地却充满挑战。腾讯数据工程专家虎兴龙指出，90% 难点源于软件工程，统一语义层建设是关键。企业若忽略相关要点，投入或打水漂，掌握关键要素可提升数据智能化效率。
博士答辩PPT分享 | 高雷诺数湍流场数据同化与湍流模型机器学习研究
西北工业大学孙旭翔博士的论文聚焦航空航天湍流模拟难题，结合数据驱动与同化方法，构建全流程框架，提出数据同化与模型修正方法，设计集成框架，实现高雷诺数复杂流动精确高效模拟。
Kimi K2 详测｜超强代码和Agent 能力！内附Claude Code邪修教程
作者熬夜带来 Kimi K2 模型详测及 CC+K2 邪修教程。K2 是 1T 参数量的 MoE 开源模型，基准测试成绩优异，在代码、Agent、数学推理任务表现突出，前端能力强，还能驱动 Claude Code，成本低。
80%到25%逆转！大模型代码能力最新排名：Anthropic不再是唯一的神？
OpenRouter网站有模型使用排行榜，按不同使用场景分类。2024年12月到2025年2月，Anthropic模型编程流量占比曾达80%，后谷歌Gemini 2.5 Pro等抢占份额，其跌至25%以下，Claude 4发布后份额回升。还介绍了OpenRouter特点。
AI辩论能力碾压人类，81.7%概率让你信服！研究登Nature子刊
《自然·人类行为》研究指出，在线辩论中，大语言模型根据对手特征个性化论点时，比人类更具说服力。实验显示，与GPT - 4辩论的参与者有81.7%更高概率认同其观点，应加强对大模型舆论操控的监管。