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天下苦VAE久矣：阿里高德提出像素空间生成模型训练范式, 彻底告别VAE依赖
当前主流图像生成技术训练范式依赖VAE，带来训练复杂、微调成本高的问题。阿里高德提出EPG，结合自监督预训练与端到端微调，去除对VAE依赖，在训练效率和生成效果上有突破。
比传统方法强7倍：Anthropic物理隔离危险知识，重塑大模型安全训练范式
Anthropic团队提出选择性梯度掩码技术（SGTM），在训练阶段将危险知识物理隔离到特定参数并剔除，实现安全性与通用能力更好平衡，抗恢复性是传统方法7倍，还能处理未标记危险数据。
上海AI Lab、浙大EagleLab等提出RRVF：利用「验证非对称性」，只输入图片学习视觉推理
上海AI Lab、浙大EagleLab等联合完成研究，提出RRVF框架，利用「验证非对称性」，仅输入图片学习视觉推理。它构建闭环系统，通过迭代推理、视觉反馈等步骤训练模型，实验显示效果佳，证明验证法则力量。
全新线性注意力范式！哈工深张正团队提出模长感知线性注意力！显存直降92.3%！
哈工深张正团队联合多团队发布论文，提出 NaLaFormer 框架，解决线性注意力两大核心缺陷，保持线性复杂度同时精度超越，在多任务表现出色，如超分任务显存降 92.3%。
“最强具身VLA大模型”，究竟强在哪儿？
机器人基础模型π*0.6刷屏，能让机器人高效完成多项任务。它引入Recap学习法，突破传统模仿模式。其核心方法RECAP让VLA用奖励反馈和人类介入训练，还能从异构数据学习，实现自我进化。
AAAI 2026 Oral | SplatSSC：解耦深度引导的高斯泼溅，开启单目语义场景补全高效新范式
单目3D语义场景补全领域长期受困于密集网格表征，现有‘对象中心’范式也有瓶颈。SplatSSC框架通过深度引导策略与解耦聚合机制，实现性能与效率提升，在实验中表现优异。
ICLR 2026｜原生多模态推理新范式ThinkMorph ，让文字与图像在统一架构中共同演化
NUS、ZJU 等联合提出「ThinkMorph」，主张文字与图像在统一架构「原生协作」。仅用 2.4 万条数据微调 7B 统一模型，视觉推理平均提升 34.74%，多项任务比肩或超 GPT - 4o 和 Gemini 2.5 Flash，还涌现新能力。
一个模型读懂所有医学数据，Hulu-Med探索医学大模型开源新范式 | 浙大x上交xUIUC
Hulu - Med是浙大、上交、UIUC等联合提出的通用医学视觉语言大模型，首次在单一模型统一理解医学多类数据。它开源透明，训练成本低，性能媲美GPT - 4.1，为医学AI带来新范式。
两张图就能重构3D空间？清华&NTU利用生成模型解锁空间智能新范式
ICCV 2025中稿的LangScene-X以全新生成式框架，仅用稀疏视图就能构建可泛化的3D语言嵌入场景。它攻克传统方法痛点，将多模态信息统一在单一模型，为空间智能领域打开新大门。
Sglang 源码学习笔记（三）- 分布式和并行（以deepseek 为例）（WIP）
文章是 sglang 源码学习笔记，聚焦分布式和并行，以 deepseek 为例。介绍通信域类型，分析 ZMQ 和 torch.dist 通信，阐述 TP、DP、EP 实现，包括初始化、使用等，还涉及不同 Linear 层 TP 及 MoE 不同实现情况。