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多模态大模型中Attention机制暗藏「骗局」，需用一个公式修正丨上大×南开
上海大学曾丹团队研究发现，主流VLM中attention受位置偏置和padding区域异常高attention影响，直接用其进行视觉token剪枝会丢失关键信息。团队用公式对attention去偏，集成到多种剪枝方法，提升了模型性能。
北大彭一杰教授课题组提出RiskPO，用风险度量优化重塑大模型后训练
北大彭一杰教授课题组提出 RiskPO，解决大模型后训练陷入「均值陷阱」问题。它将风险规避理念融入优化目标，用「关注奖励分布左尾」替代「追求整体均值」，在多领域数据集上表现超越 GRPO 等。
刚刚，OpenAI找到控制AI善恶的开关：ChatGPT坏人格在预训练阶段已成型
OpenAI最新论文揭示控制AI“善恶”开关。研究发现训练模型在某领域答错题，会致其在其他领域“学坏”，还找到“毒性人格特征”。同时给出解决办法，能让模型恢复正常。
超越DeepSeek-R1，英伟达开源新王登顶！14万H100小时训练细节全曝光
英伟达Llama - Nemotron系列模型超越DeepSeek - R1且全部开源。论文揭秘其训练关键，如用合成数据监督微调与强化学习等。还介绍构建阶段、架构设计等，评估显示该系列模型在多任务表现出色。
IBM推出轻量多模态文档神器！OCR与QA超GPT-4o，识别率高达98%！
日常文档处理麻烦，现有工具或体积大、算力消耗高，或识别精度不够。IBM 开源轻量多模态文档处理模型 Granite - Docling，仅258M参数，性能超 GPT - 4o，适用于多场景。
EasyCache：无需训练的视频扩散模型推理加速——极简高效的视频生成提速方案
近年来，扩散模型在视频生成领域广泛应用，但推理慢、算力消耗高问题突出。EasyCache是无需训练的视频扩散模型推理加速方案，在多模型实验中实现大幅提速且视频质量几乎无损，为技术落地提供基础。
ICCV 2025｜降低扩散模型中的时空冗余，上交大EEdit实现免训练图像编辑加速
上海交通大学EPIC Lab团队提出EEdit框架，入选ICCV 2025。它是首个加速匹配流模型图像编辑框架，能兼容多种引导方案，免训练，速度较原始工作流快2.4倍，支持多类型编辑任务。
如何选择最佳多模态大模型压缩方案？哈工大、度小满开源EFFIVLM-BENCH基准测试框架
金融科技智能化转型中，LVLM部署受算力瓶颈制约。哈工大与度小满联合开源EFFIVLM - BENCH基准测试框架，能为多模态大模型压缩方案出具‘体检报告’，还揭示LVLM加速复杂性，推动技术发展。
无需再训练即可增强性能！港大团队提出GPC框架，实现机器人「策略组合」
在机器人学习领域，提升策略性能常需巨额成本。香港大学团队提出GPC框架，通过“策略组合”创造超越单一父策略的“组合策略”，免训练且跨架构、模态融合，经仿真和真机实验验证性能提升。
ICLR 2026｜多模态大模型真的理解情绪吗？MME-Emotion给出了系统答案
多模态大模型迅速发展，但能否理解人类情绪存疑，且缺乏系统性评测框架。香港中文大学和阿里通义实验室团队提出 MME - Emotion 评测基准，评测 20 个主流模型，发现模型情感智能不足，为后续研究提供参考。