提出在部署前预测PTQ量化配置“量化代价”的方法，解决传统PTQ需等待完整量化模型输出后才能评估分布偏移的滞后性问题
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提出因果捷径学习方法以提升扩散语言模型的推理效率，解决其双向注意力机制导致的指数级搜索空间问题
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证明语义同一性需显式计算而非依赖嵌入几何，颠覆RAG与检索中向量相似性假设
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提出可靠推理成本学习框架，为LLM服务路由平台提供动态定价与质量权衡基础
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构建首个聚焦长尾自动驾驶场景的视觉定位与因果推理数据集，强化决策关键证据链建模
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揭示代理型AI如何复用人类启发式策略作为消费者代理，揭示算法购物的认知机制与潜在偏差
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提出运动遗忘机制，使具身智能体在强化学习中能选择性消除特定人类动作模仿，提升行为泛化性
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提出记忆注意力机制，用token索引内存替代传统值投影，在保持性能同时显著降低计算开销
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诊断并修复冻结流式潜空间世界模型中运动能力退化问题，为高效稳定训练提供关键路径
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提出可编辑世界模型范式，使LLM智能体能主动修改环境状态而非仅被动预测，提升长程任务规划能力
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提出上下文连续偏好学习框架，显著降低外骨骼个性化适配所需用户反馈成本
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揭示数学推理中答案顺序不变性与内部表征顺序敏感性的根本张力，挑战现有模型设计范式
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首个面向代码运行时行为推理的仓库级动态评测基准，填补静态理解与真实执行间的能力鸿沟
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提出语言引导的目标预测方法，解决社交机器人实时加入动态群体的导航难题
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融合扩散草案与自回归验证的文档OCR自推测解码加速方法
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通过密集奖励强化学习增量构建混合粒度智能体图，优化多智能体协作拓扑
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基于代码演化的因果推理方法，用于精准定位引入漏洞的提交（VIC）
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指出类型安全决策模型仍存在选项名与规则绑定错位风险，揭示类型安全范式关键缺陷
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提出通过任务反馈将重复控制决策固化为可复用专家智能体，避免上下文冗余重建
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首个面向生产级推理服务工程任务的智能体评测基准，覆盖模型支持、运行时执行等全栈环节
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为长周期编码智能体设计自动压缩技术，降低上下文成本最高达50%
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提出以说话人为中心的双轨记忆机制，解决多方对话中角色混淆与关系建模难题
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提出可扩展至千级智能体的组织化智能架构，突破现有多智能体系统中心化瓶颈
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提出面向扩散型大语言模型（dLLM）的IO感知KV缓存与并行解码技术，显著提升推理效率与内存利用率
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DeepSeek公开Agent沙盒训练新方法，支持每秒5000+沙盒生成
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基于1200亿tokens互联网视频动作数据预训练机器人策略，误差按幂律下降
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一份向美国国会提交的第三方评估报告，系统分析中美开源大模型权重生态格局，指出中国实验室已全面主导开源权重发布数量与影响力
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OpenAI内部数学求解器相关技术反思与改进路径
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面向能力问题（CQ）的本体生成评测基准，填补LLM辅助本体工程评估空白
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基于失败分析的语言模型智能体运行时工程框架，提升可靠性
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