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让离线强化学习从「局部描摹」变「全局布局」丨ICLR'26

现有生成式离线强化学习方法在复杂连续任务长程规划中易陷入局部合理但全局偏航的窘境。厦门大学和香港科技大学提出MAGE算法，采用自顶向下策略，实验显示其多任务表现出色、推理效率高。

南京大学与北京大学提出MorphAny3D，无需额外训练即可让三维生成模型实现跨类别平滑变形。它通过创新注意力机制融合源与目标特征，精准控制结构与时序，效果远超传统方法，代码已开源。

开源之王Qwen的Qwen3“超大杯”推理版虽为早期预览版，仍在训练中，但已在AIME 25和HMMT25达100%准确率，超GPT - 5系列。该预览版可在Qwen Chat免费试用，API已上线阿里云。

云栖大会上，通义团队成果丰硕。Qwen3-Max性能提升，数学评测满分，多测试成绩优异；Qwen3-VL、Qwen3-Omni等开源，各有亮点；Qwen3-Coder升级。吴泳铭称要发展超级人工智能。

传统微调方法开销大、部署难，Text-to-LoRA (T2L) 框架应运而生。它基于自然语言指令对 Transformer 模型即时适配，有三种架构变体，采用两种训练方法，实验显示其在多维度表现有效。

多模态大模型训练常采用‘题海战术’，存在能力诊断不精准、视觉内容缺乏扩展等问题。北大和山大团队提出DPE框架，通过‘诊断-生成-强化’闭环提升模型能力，实验效果显著，还强调训练应具备诊断能力。

RAG是大模型落地标配技术，但存在搜到文档却答错的痛点。德国萨尔大学等团队提出Disco - RAG框架，在‘搜’和‘答’间加入‘读懂’环节，已被ACL 2026主会录用，在多基准测试表现优异。

RAG已成大模型落地标配技术，但存在搜到对的文档、模型答案却离谱的痛点。德国萨尔大学等组成的团队诊断出问题在阅读理解，提出Disco - RAG框架，在“搜”和“答”间加“读懂”环节，已被ACL 2026主会录用。

在多元时间序列预测领域，长期存在通道依赖（CD）与通道独立（CI）路线之争。浙江财经大学团队提出CPiRi框架，结合时空解耦架构与置换不变正则化策略，解决范式矛盾，取得优异效果。

新加坡南洋理工大学和合肥工业大学研究人员在ICLR 2026提出REVEL任务，打造免训练DragStream方法，实现视频生成时实时拖拽编辑，支持多种操作，破解两大难题，实验显示效果、泛化性佳。