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解决扩散模型过拟合的创新框架T-LoRA
预训练大型文本到图像扩散模型定制化时，样本有限易致过拟合。AIRI和HSE大学团队提出T - LoRA框架，动态调整训练能力、用正交初始化，实验显示其在单图像和多图像任务表现优，用户更偏好其生成图像。
扩散模型+自进化：这篇论文让Deep Researcher错误率直降70%
论文提出测试时扩散深度研究代理（TTD-DR），将报告生成建模为扩散过程，有组件自进化机制和动态闭环设计。实验显示其在多领域研究任务超现有方案，为AI研究助手落地提供新范式。
刚刚，DeepSeek V4 Pro正式版发布！
周三晚间，DeepSeek 突然发布 V4 Pro 大语言模型正式版，命名为 DeepSeek - V4 - Pro - 0813，官方未调升 API 使用价格。有用户称调用的 V4 Pro 思维链风格有变，跑分显示其 Agent 评测表现可媲美顶级模型，还撞车了马斯克的 Grok 4.6。
AMS | 西工大董戴玮、张伟伟等：求解偏微分方程的残差级联极限学习机
本文设计残差级联极限学习机（RC - ELM）缓解极限学习机（ELM）求解偏微分方程的病态问题。将多个ELM块级联，配备相同隐藏层，传递残差求解。实验显示，相比经典ELM，RC - ELM精度优势显著，误差降约4个数量级。
ICLR 2026 | 这道题是否需要用图思考？模型来告诉你！自适应思考模式切换助力通用视觉推理提升
本文来自复旦大学和阿里巴巴未来生活实验室，已中稿 ICLR 2026。目前视觉推理方法有纯文本和用图思考两种模式，各有优劣。研究者提出 Mixture-of-Visual-Thoughts 范式及 AdaVaR 框架、AdaGRPO 算法，让模型自适应选模式，实验显示其在多任务有提升。
击败Meta登榜首：推理增强的文档排序模型ReasonRank来了
本文第一作者刘文涵聚焦AI搜索研究。提出推理增强的文档排序模型ReasonRank，在多个榜单击败多校和机构登榜首，其7B版本超越32B模型，论文获Huggingface paper日榜第一。还介绍研究动机、方法及实验结果等。
PPO-Clip的「盲点」被补齐了？快手提出熵比裁剪方法，从局部约束到全局稳定的关键一跃
快手科技语言大模型团队提出熵比裁剪（ERC）方法，应对强化学习中信任域偏离问题。该方法从全局视角稳定策略分布，在多个数学推理基准实验中提升了模型性能，还与多种方法对比验证了泛化能力。
9B“小”模型干了票“大”的：性能超8倍参数模型，拿下23项SOTA | 智谱开源
智谱发布并开源仅9B大小的模型GLM-4.1V-9B-Thinking，在28项评测中拿下23个SOTA，成10B级别最佳VLM模型。它引入思维链推理机制，通过课程采样强化学习提升能力，还获10亿投资。
大模型API的大众点评来了：7×24小时实测，毫秒级延迟智能路由，选API必备
清程极智推出的AI Ping像大模型API领域的大众点评，用7×24小时实测数据为开发者提供参考，解决信息差和重复劳动问题。它有持续评测榜单、智能路由匹配等功能，还统一了API度量衡，推动选型从经验走向数据驱动。
Make SFT Great Again！从SFT到DFT：一权重之差，泛化之跃
大型语言模型的监督微调（SFT）简单高效，但泛化能力弱于强化学习（RL）。本文直击 SFT 核心缺陷，揭示其泛化瓶颈源于隐含的“病态奖励结构”，并提出仅需单行代码修改的动态微调（DFT），实验表明其效果显著。