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可能是目前效果最好的开源生图模型，混元生图3.0来了
腾讯混元发布并开源原生多模态生图模型混元图像3.0，参数规模80B，是参数量最大的开源生图模型，也是首个开源工业级原生多模态生图模型，效果对标业界头部闭源模型。文中介绍其技术方案、测评效果等。
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。
昇腾910B大模型实测：开源框架能不能打？真相全放这了
文章对昇腾 910B 大模型进行实测，对比 vLLM Ascend 与 MindIE 在实际推理场景中的性能差异。通过 GPUStack 平台测试多种模型，结果显示两者在不同部署场景各有优势，vLLM 适合单卡小模型，MindIE 适合大模型多卡部署。
ICML 2025 | 注意力机制中的极大值：破解大语言模型上下文理解的关键
ICML 2025新研究揭示，在使用RoPE的现代Transformer模型里，注意力机制Q和K表示有集中极大值，V表示无此模式。研究通过实验明确极大值与上下文知识理解的联系，对模型设计、优化和量化有重要启示。
上科大何旭明团队新作：克服简单样本偏置，让多模态模型学会「难题优先」
上海科技大学何旭明团队针对多模态模型幻觉问题，提出DA-DPO框架。该方法不依赖额外人工标注，通过动态调整样本权重，缓解简单样本偏置，在降低幻觉率同时提升综合能力，具成本效益。
阿里开源PromptEcho：用冻结多模态大模型为文生图训练提供高质量Reward
阿里团队提出PromptEcho方法，无需标注和训练reward模型，仅通过冻结多模态大模型（VLM）的一次前向推理获高质量reward。实验显示其在文生图和电商海报文字渲染任务效果佳，且已开源相关代码等。
简单即强大：全新生成模型「离散分布网络DDN」是如何做到原理简单，性质独特？
本文作者杨磊介绍全新生成模型离散分布网络DDN，它建模目标分布机制简洁独特，有零样本条件生成等特性。文中详述其原理、网络结构、损失函数，还展示实验效果，最后给出未来研究方向。
北大王选所彭宇新团队：让多模态大模型学会「看懂物种关系」丨CVPR 2026
北大王选所彭宇新团队在论文中提出TARA方法，引入生物分类学知识与多模态模型中间表征对齐。实验显示，TARA能提升模型层级识别和未知类别识别能力，还可加速训练收敛，计算开销小。
CVPR 2026 Oral｜告别模型合并冲突！南大等提出OrthoReg：极简正交正则化，揭开任务算术的底层机制
南京大学等团队为任务算术建立底层理论框架，提出「任务特征特化」属性，推导出几何约束方法OrthoReg。该方法引入极简正交正则化项，提升模型合并性能，论文被CVPR 2026接收并评为Oral，代码等已开源。
Distilabel DeepSeek-R1 模型蒸馏教程
文章介绍结合distilabel与QLoRA技术定制专属大模型的路径。先用distilabel框架利用DeepSeek - R1生成医疗指令数据集，再用QLoRA技术微调Qwen3 - 4B模型，还给出实战路线图和代码示例。