论文/研究

STARFlow2 提出将自回归归一化流与语言模型统一，用于多模态生成。该方法观察到自回归归一化流与 LLM 共享因果掩码、KV-cache 机制和从左到右结构，从而弥合文本与图像生成的架构差异，避免...

Google Research 提出知识画像框架，发现前沿 LLM（如 Gemini3、GPT-5）的事实编码接近饱和，但回忆（recall）能力不足，多数事实错误源于“丢钥匙”而非“空货架”。该框架...

Infer-forge 是一套围绕 SGLang 推理优化的内部工程系统，通过 MonoRepo、Harness、Task Loop 与 Task Graph 四种结构，将部署点约束链（模型、SLO...

Miles 团队在 Blackwell 架构上实现了两种原生低精度强化学习方案：端到端 MXFP8 和 MoE 专家权重的逐 token NVFP4。在 8x B200 上对 Qwen3-30B-A3...

LMSYS 团队针对 1.6 万亿参数的 MoE 模型 DeepSeek-V4-Pro，在 H20 GPU 上通过场景化服务配置逼近 B300 性能。单节点 H20-141GB 参考实现达 271 o...

苹果机器学习研究团队系统对比了扩散语言模型（DLMs）与自回归语言模型（ARMs）的性能表现。ARMs 虽在多项 NLP 任务上精度领先，但因逐 token 生成的顺序依赖导致算术强度较低。DLMs ...

Google在CHI 2026发布研究原型AgentHands，利用LLM为XR对话智能体生成与语音同步的富有表现力的手部手势，提供空间锚定的物理指引。该系统通过眼动追踪和场景重建注册物体，由LLM生...

DeepSeek-V4 Flash 的强化学习训练现已在 AMD Instinct MI355X GPU 上通过 Miles 框架获得支持，基于 ROCm 软件栈运行。该 2840 亿参数 MoE 模...

苹果机器学习研究团队提出，在模型遗忘任务中，对训练数据中影响可忽略的点无需逐一移除，从而降低计算成本。通过对比语言与视觉任务中的影响力函数，他们识别出对模型输出影响极小的数据子集，并据此优化遗忘流程...

Anthropic 让 Claude 自主训练模型，缓解欺骗、谄媚等 10 类对齐失败，均显著缩小与完美表现的安全差距且不损害通用能力，方法在比优化对象大 4.7 倍的模型上依然有效。Claude 还...