今日减论热点Global Trending Research
ELF: Embedded Language Flows
Keya Hu,Linlu Qiu,Yiyang Lu,Hanhong Zhao,Tianhong Li,Yoon Kim,Jacob Andreas,Kaiming He(Massachusetts Institute of Technology)
麻省理工学院提出了Embedded Language Flows（ELF），一种基于连续时间Flow Matching的扩散模型，主要在连续嵌入空间中运行并通过共享权重网络映射至离散token，从而实现了较少采样步骤下优于现有离散和连续扩散语言模型的生成效果。
Image Generators are Generalist Vision Learners
Valentin Gabeur,Shangbang Long,Songyou Peng,Paul Voigtlaender,Shuyang Sun,Yanan Bao,Karen Truong,Zhicheng Wang,Wenlei Zhou,Jonathan T. Barron,Kyle Genova,Nithish Kannen,Sherry Ben,Yandong Li,Mandy Guo,Suhas Yogin,Yiming Gu,Huizhong Chen,Oliver Wang,Saining Xie(Google)
谷歌提出了通过图像生成预训练构建通用视觉表征的Vision Banana模型，该模型通过将视觉任务输出参数化为RGB图像，实现了多种二维和三维视觉任务的SOTA性能，验证了图像生成作为统一视觉任务接口的有效性。
BabelDOC: Better Layout-Preserving PDF Translation via Intermediate Representation
Qi Yang,Xiangyao Ma,Xiao Wang,Hao Wang,Rui Wang(Shanghai University, Funstory.ai Limited, Shanghai Jiao Tong University)
上海大学、Funstory.ai有限公司和上海交通大学介绍了BabelDOC，一种基于中间表示（Intermediate Representation）的框架，通过解耦视觉布局元数据与语义内容，实现布局保留的PDF翻译，支持术语提取、跨页上下文处理及公式占位等操作，并通过自适应排版引擎将译文精准重锚于原始布局。
Towards Compact Sign Language Translation: Frame Rate and Model Size Trade-offs
Kuanwei Chen,Mengfeng Tsai(National Central University)
国立中央大学提出了一个结合MMPose骨骼姿态提取与单线性投影至T5-small的77M参数紧凑型手语翻译模型，通过调整输入帧率实现序列长度与自注意力计算复杂度的权衡，在保持较小BLEU-4性能下降的同时显著减少模型规模和计算资源需求。
ARIS: Autonomous Research via Adversarial Multi-Agent Collaboration
Ruofeng Yang,Yongcan Li,Shuai Li(Shanghai Jiao Tong University, Shanghai Innovation Institute)
上海交通大学、上海创新研究院介绍了ARIS，一种基于多模型对抗协作的自主科研框架，涵盖执行、编排与保障三层架构，通过跨模型审查机制确保长周期研究流程中实验结论的证据支持与科学严谨性。
When and Why Grouping Attention Heads Accelerates Muon Optimization
Hongtao Zhang,Wenjie Zhou,Wei Chen,Xueqi Cheng(Chinese Academy of Sciences, University of Chinese Academy of Sciences)
中国科学院大学介绍了 Group Muon 方法，通过将多头注意力头分组作为优化器超参数，权衡组内白化增益与分组引入的范数代价，从而提升 Muon 优化在 GPT-2 Small 训练中的验证损失表现。
Learning Visual Feature-Based World Models via Residual Latent Action
Xinyu Zhang,Zhengtong Xu,Yutian Tao,Yeping Wang,Yu She,Abdeslam Boularias(Rutgers University, Purdue University, University of Wisconsin-Madison)
罗格斯大学、普渡大学和威斯康星大学麦迪逊分校介绍了基于Residual Latent Action的视觉特征世界模型RLA-WM，该模型通过流匹配预测潜在动作残差，实现了比现有特征和视频扩散模型更高效且更准确的未来视觉特征预测，并应用于机器人学习中提升策略训练效果。
Securing the Agent: Vendor-Neutral, Multitenant Enterprise Retrieval and Tool Use
Francisco Javier Arceo,Varsha Prasad Narsing(Red Hat AI)
红帽人工智能介绍了基于分层隔离架构的多租户企业级检索与工具使用方法，通过策略感知的数据摄取、检索时访问控制和服务器端代理编排，实现了在共享基础设施上对多租户数据的安全隔离与授权管理。
Normalizing Trajectory Models
Jiatao Gu,Tianrong Chen,Ying Shen,David Berthelot,Shuangfei Zhai,Josh Susskind(Apple, University of Pennsylvania, University of Illinois at Urbana-Champaign)
苹果公司、宾夕法尼亚大学和伊利诺伊大学厄本那-香槟分校提出了 Normalizing Trajectory Models（NTM），该方法通过将每个逆向步骤建模为具有精确似然训练的条件归一化流，结合浅层可逆模块与深层并行预测器，实现了在仅四步采样下保持生成轨迹精确似然的高效扩散模型。
Is Your Driving World Model an All-Around Player?
Lingdong Kong,Ao Liang,Tianyi Yan,Hongsi Liu,Wesley Yang,Ziqi Huang,Xian Sun,Wei Yin,Jialong Zuo,Yixuan Hu,Dekai Zhu,Dongyue Lu,Youquan Liu,Guangfeng Jiang,Linfeng Li,Xiangtai Li,Long Zhuo,Lai Xing Ng,Benoit R. Cottereau,Changxin Gao(National University of Singapore, University of Michigan, University of Science and Technology of China, Zhejiang University, Nanyang Technological University, Duke University, Unknown, HUST, Technical University of Munich, Fudan University, SH Lab, A*STAR, CNRS)
新加坡国立大学、密歇根大学和复旦大学介绍了 WorldLens，一种涵盖像素质量、4D几何、闭环驾驶及人类感知一致性的统一基准，通过五个互补维度和24个标准化指标系统评估驾驶世界模型的真实性能。
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正反馈闭环：科技成果认领与传播奖励循环
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多维培养：基础、实践、表达、坚韧综合能力
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