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终于开源升级OmniGen2，统一多模态图像生成模型，真的惊艳。
OmniGen2是强大的开源统一多模态图像生成模型，针对文本和图像模态构建独立解码路径，运用未共享参数。新架构提升处理效率和质量，在图像编辑等任务表现出色，还有多技术特点。
微软：DeepSeek-R1等推理模型循环的原因找到了
前几天，DeepSeek - R1论文更新，披露诸多细节。重点是推理模型在低温/贪心解码下易循环，根源是学得不对，如风险规避式复读、时序相关错误复读，还给出解决方案。
OpenAI解释LLM为什么会有幻觉
OpenAI和佐治亚理工联合论文《Why Language Models Hallucinate》深入探讨LLM幻觉根源，指出预训练阶段统计本质和评估体系激励扭曲是主因，还提出改革评估体系引入显式置信度目标的解决方案。
JustGRPO：扩散语言模型的极简主义回归
本文提出回归极简的方法 JustGRPO，在 RL 阶段让模型自回归生成，用标准 GRPO 训练，能超越各类针对 dLLM 设计的 RL 算法表现，提升推理表现同时保留并行解码能力。
4.3亿听障人士的福音，哥大团队研发脑控助听器，最高增益12分贝
哥伦比亚大学等机构团队研发实时闭环脑控听力系统，发表于Nature Neuroscience。该系统解码大脑注意力信号，放大目标人声、压制杂音，打破传统助听器瓶颈。经多项测试，效果显著，临床应用潜力大。
谷歌之后，英伟达入局扩散大语言模型，Fast-dLLM推理速度狂飙27.6倍
大语言模型领域，推理效率制约实际应用。谷歌Gemini diffusion曾展扩散模型并行潜力，但开源扩散LLM推理慢。近日，NVIDIA等推出Fast - dLLM，无需训练即插即用，推理速度狂飙27.6倍，兼顾速度与精度。
现实版“盗梦空间”？欧洲极客论文全网爆火，一战戳破三大巨头安全神话，35万机密在公网裸奔
欧洲两位安全研究员的论文《从专有 LLM API 中窃取推理轨迹》爆火。他们揭示 OpenAI、Anthropic 和 Google 用的“无状态架构”有漏洞，能利用小模型解码大模型推理轨迹，导致隐私泄露等风险。
别再用单选评测骗自己了！Amazon新论文揭示了大模型在多选题中的3种系统性偏差
Amazon新论文揭示大模型做多选题有3种系统性偏差，如选择、数量、猜测偏差。还推出SATA - Bench评测，给出10个测量指标，提出Choice Funnel解码策略，能提升小模型多选题正确率。
刚刚，何恺明团队新作，「嵌入式语言流」ELF来了
何恺明团队提出ELF模型，将扩散过程置于连续向量空间，只在最后翻译成词。它用一个网络实现去噪和解码，引入自条件机制。实验显示，ELF用不到其他方法十分之一数据，生成质量全面领先。
VLA 推理新范式！一致性模型 CEED-VLA 实现四倍加速！
近年来，VLA模型成机器人领域重要研究方向，但推理速度受限。本文提出一致性蒸馏训练、混合标签监督机制及提前退出解码策略，在多基线模型上实现超4倍推理加速，实验验证其高效通用。