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Generative Modeling via Drifting
Mingyang Deng,He Li,Tianhong Li,Yilun Du,Kaiming He(MIT, Harvard University)
麻省理工学院和哈佛大学提出了Drifting Models方法，该方法通过引入漂移场在训练过程中演化推送分布，实现了分布匹配的平衡状态，从而支持高效的一步生成推断。
GeoPT: Scaling Physics Simulation via Lifted Geometric Pre-Training
Haixu Wu,Minghao Guo,Zongyi Li,Zhiyang Dou,Mingsheng Long,Kaiming He,Wojciech Matusik(MIT CSAIL, Tsinghua University)
麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室与清华大学介绍了GeoPT，一种基于提升几何预训练的统一物理仿真预训练模型，通过合成动力学增强几何信息，实现无物理标签的动力学感知自监督，从而显著提升多领域高保真物理仿真性能并减少标注数据需求。
One-step Latent-free Image Generation with Pixel Mean Flows
Yiyang Lu,Susie Lu,Qiao Sun,Hanhong Zhao,Zhicheng Jiang,Xianbang Wang,Tianhong Li,Zhengyang Geng,Kaiming He(Massachusetts Institute of Technology, Carnegie Mellon University)
麻省理工学院与卡内基梅隆大学提出了 pixel MeanFlow（pMF），通过将网络输出空间与损失空间分离，设计基于低维图像流形的 x 预测目标及速度空间的 MeanFlow 损失，实现了无潜变量的一步图像生成。
VeriGrey: Greybox Agent Validation
Yuntong Zhang,Sungmin Kang,Ruijie Meng,Marcel Böhme,Abhik Roychoudhury(National University of Singapore, Max-Planck Institute of Security and Privacy)
新加坡国立大学提出了 VeriGrey，一种基于灰盒测试的方法，通过利用工具调用序列作为反馈函数，结合变异注入提示，有效发现大型语言模型代理中的间接提示注入安全漏洞。
MiroThinker-1.7 & H1: Towards Heavy-Duty Research Agents via Verification
MiroMind Team,S. Bai,L. Bing,L. Lei,R. Li,X. Li,X. Lin,E. Min,L. Su,B. Wang,L. Wang,L. Wang,S. Wang,X. Wang,Y. Zhang,Z. Zhang,G. Chen,L. Chen,Z. Cheng,Y. Deng(Unknown)
该论文提出了MiroThinker-1.7及其扩展版本MiroThinker-H1，通过引入中期训练的结构化规划与工具交互以及局部与全局层面的推理验证机制，实现了复杂长时推理任务中多步交互的高可靠性和重负载研究能力。
PP-OCRv5: A Specialized 5M-Parameter Model Rivaling Billion-Parameter Vision-Language Models on OCR Tasks
Cheng Cui,Yubo Zhang,Ting Sun,Xueqing Wang,Hongen Liu,Manhui Lin,Yue Zhang,Tingquan Gao,Changda Zhou,Jiaxuan Liu,Zelun Zhang,Jing Zhang,Jun Zhang,Yi Liu(Baidu Inc.)
百度公司推出了PP-OCRv5，一种仅含500万参数的轻量级OCR模型，通过系统性的数据难度、准确性与多样性分析，实现了在标准OCR任务中与数十亿参数视觉语言模型相媲美的性能，同时提升了文本定位精度并减少了文本幻觉现象。
Boosting Document Parsing Efficiency and Performance with Coarse-to-Fine Visual Processing
Cheng Cui,Ting Sun,Suyin Liang,Tingquan Gao,Zelun Zhang,Jiaxuan Liu,Xueqing Wang,Changda Zhou,Hongen Liu,Manhui Lin,Yue Zhang,Yubo Zhang,Jing Zhang,Jun Zhang,Xing Wei,Yi Liu,Dianhai Yu,Yanjun Ma(Baidu Inc., Xi’an Jiaotong University)
百度公司和西安交通大学介绍了 PaddleOCR-VL，一种基于粗到细视觉处理的文档解析架构，通过轻量级有效区域聚焦模块筛选关键视觉token，结合0.9B参数的视觉语言模型，实现了在显著减少视觉token数量和计算成本的同时提升文档解析效率与性能。
FlowConsist: Make Your Flow Consistent with Real Trajectory
Tianyi Zhang,Chengcheng Liu,Jinwei Chen,Chun-Le Guo,Chongyi Li,Ming-Ming Cheng,Bo Li,Peng-Tao Jiang(Nankai University, vivo Mobile Communication Co. Ltd, NKIARI)
南开大学、维沃移动通信有限公司和国家癌症研究所推出了FlowConsist训练框架，通过用模型自身预测的边际速度替代条件速度并引入轨迹校正策略，实现快速流模型在生成过程中轨迹一致性的优化。
BitDance: Scaling Autoregressive Generative Models with Binary Tokens
Yuang Ai,Jiaming Han,Shaobin Zhuang,Weijia Mao,Xuefeng Hu,Ziyan Yang,Zhenheng Yang,Huaibo Huang,Xiangyu Yue,Hao Chen(ByteDance, The Chinese University of Hong Kong, Chinese Academy of Sciences, Shanghai Jiao Tong University, National University of Singapore)
字节跳动、香港中文大学和新加坡国立大学介绍了 BitDance，一种通过预测二进制视觉 tokens 代替 codebook 索引，结合二进制扩散头和 next-patch diffusion 解码方法，实现高效且高质量自回归图像生成的可扩展模型。
How Uncertainty Estimation Scales with Sampling in Reasoning Models
Maksym Del,Markus Kängsepp,Marharyta Domnich,Ardi Tampuu,Lisa Yankovskaya,Meelis Kull,Mark Fishel(Institute of Computer Science, University of Tartu)
计算机科学研究所, 塔尔图大学介绍了基于并行采样的黑箱方法，通过结合verbalized confidence与self-consistency信号，系统分析了推理语言模型中不确定性估计随采样规模的变化规律及其在数学、STEM和人文领域的表现差异。
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多维培养：基础、实践、表达、坚韧综合能力
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