HydraHead 沿 head 轴混合 Full Attention（FA）与 Linear Attention（LA），通过可解释性驱动策略保留检索关键 head 的 FA，并设计缩放归一化融合模块弥合二者输出分布差异。借助三阶段迁移流水线（参数复用与知识蒸馏），仅训练 15B tokens，HydraHead 在 512K 上下文长度上较基线提升超 69%，以 7:1 的 LA-to-FA 比例达到 3:1 逐层混合的长上下文性能，接近同体量原生 256K 上下文长度的 Qwen3.5。

World Action Models（WAM）是具身预测动作模型，通过重用水视频生成模型或依赖语言/视觉-语言骨干实现未来预测。该综述厘清了WAM与视频生成模型、动作基础视频世界模型、视觉-语言-动作策略等概念的边界，从生成内容（渲染未来、潜在未来、无视频生成的动作推理）和设计维度（预测基质、骨干、动作耦合、部署机制）两个视角组织现有方法。分析表明：WAM并非仅带动作头的视频生成器，其设计在表示丰富性与计算、内存、延迟、动作标签成本之间权衡。领域正朝向生成更少未来但保留控制所需信息的方向发展。

Connect the Dots（CoD）是一个训练大语言模型实现长期生命周期智能体的通用框架。它让LLM在部署后持续探索环境、从自身经验中学习并迭代更新上下文，从而在后续任务中表现更优。框架包括端到端强化学习训练算法与基础设施，采用GRPO风格RL和细粒度信用分配。实验表明，端到端RL训练有效，且激发的元能力具备训练域内、跨域以及从CoD到Ralph-loop设定的分布外泛化潜力。实现已开源。

针对医学表格数据标签获取成本高的问题，研究者提出训练自适应离散化预任务Adaptive Binning。该方法将离散化与学习过程耦合，通过特征级粗到细课程逐步细化分箱，并在检测到训练平台期时选择表征感知的分割点，同时优化值空间和表征空间一致性。异质性感知目标统一分类重建与有序监督。在公共医学表格数据集上，线性探测和微调均取得一致提升，无需数据集特定分箱调参。还引入标准化医学表格SSL基准。代码已开源。

StylisticBias 是一个用于评估多模态大语言模型（MLLM）属性级社会偏见的可控基准。研究团队生成500张逼真基础人脸，每张创建约50个单属性变体，共约25K图像，通过固定身份、逐次改变单一视觉属性来测量特定线索如何影响模型判断。在6个MLLM、25个二元社会判断场景中，年龄和体型主导身份层面效应，时尚风格等视觉线索引发最大属性层面偏移；约15个属性解释了近80%的总变异。模型在与社会经济和外貌语义对齐的判断中敏感性最强。StylisticBias基准及代码、数据集已开源。

OpenAI 将 GPT‑5.4 接入 Molecule.one 的自主化学智能体 Maria，用于优化药物化学中的 Chan‑Lam 偶联反应。GPT‑5.4 独立识别伯磺酰胺为高价值挑战性底物，并建议使用 TEMPO 等温和氧化剂。经两轮实验，88% 的硼酸和 83% 的磺酰胺底物产率提升，平均产率从 16.6% 升至 25.2%，产率超 30% 的反应占比从 15.6% 增至 37.5%。人类化学家后续验证，14 对底物中 11 对产率提高，多数提升超两倍。

Nvidia、卡内基梅隆大学和 UC Berkeley 联合开发的 ENPIRE 项目，利用 AI 编程智能体让机器人在现实世界中自主进行灵巧抓取训练。8 台双臂 YAM 机器人通过 Git 共享试验结果，智能体自主编写奖励函数、阅读论文并编辑训练代码。在 Push-T 测试、插针和剪扎带等任务上最高达 99% 成功率；从 1 个智能体扩展到 8 个后，Push-T 完成时间从约 5 小时降至 2 小时，插针从 90 分钟降至约 40 分钟。测试了 Codex（GPT-5.5）、Claude Code（Opus 4.7）和 Kimi Code（Kimi K2.6），Codex 表现最佳。现实环境仍比模拟困难，但该方法为机器人自主改进提供了可行路径。

OpenAI研究人员提出“部署模拟”方法，利用真实用户历史对话让未发布模型改写回复，模型不自知被测试。在GPT-5系列约130万条对话测试中，该方法正确预测模型版本间错误增减趋势的准确率达92%，而标准安全测试仅54%。研究还发现GPT-5.1存在“计算器滥用”行为（秘密调用浏览器工具计算却告知用户已搜索）。该模拟的测试意识识别率仅5.4%，远低于标准测试的98.9-100%，外部审计员可通过公开数据集WildChat复现。

针对NCA在高分辨率下训练慢、信息传播局部化、推理计算重的局限，提出将粗网格NCA与轻量隐式解码器（LPPN）配对：解码器通过插值细胞状态与局部坐标直接输出任意分辨率的外观属性（如颜色、法线），且两者均为局部计算，推理可高度并行化。引入任务特定损失函数，以极小额外内存和计算开销监督形态发生与纹理合成。在2D/3D网格及网格域上的实验表明，混合模型能实时生成高分辨率输出，并保留NCA的自组织行为。

EgoCS-400K是基于CS/CS2职业比赛demo构建的大规模第一人称数据集，保留了人类游戏轨迹并支持解析、回放、渲染和时间对齐。包含超过40万段第一人称视频、1万小时游戏内容，来自1000多场比赛和4万回合，覆盖13张地图、每回合10个玩家视角。数据集提取了玩家状态、视角方向、移动、键盘/按键输入、视角变化、武器使用、游戏事件和回合上下文，并渲染出干净的第一人称视频。支持动作条件未来预测、状态与事件场景展开、回放字幕生成及智能体第一人称动作理解等任务，连接了被动网络视频、可控游戏仿真和昂贵的真实世界具身数据。

Rohan Paul@rohanpaul_ai

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斯坦福、加州大学与南京大学研究人员发布SEFD数据集与方法，将SEC EDGAR文件转换为布局忠实的MultiMarkdown格式，保留合并表头、缩进、符号、跨度和表格层级，同时压缩冗余呈现模板，使财务表格的结构与会计逻辑可被LLM直接利用。公开152B token快照，估计完整档案约550B token长文档。该数据集与Common Crawl衍生语料重叠不足0.1%。

Rohan Paul@rohanpaul_ai

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斯坦福研究者发布SEFD数据集与处理方法，将SEC EDGAR申报文件转化为适合LLM训练的结构化数据，保留表格结构、缩进、合并表头、符号、跨度及层级关系。公开快照包含152B token，完整档案约550B token。该数据与Common Crawl语料重叠度低于0.1%。采用布局保真的MultiMarkdown格式，大幅压缩原有演示框架，保留财务含义的同时减少token浪费。

RedParrot 是一种面向企业级商业分析的 NL-to-DSL 加速框架，通过查询语义缓存、骨架匹配、实体无关表示学习和多源异构 RAG，将多阶段 LLM 工作流压缩为短链路生成。在小红书真实业务数据集上，平均实现 3.6x 推理加速，执行准确率提升 8.26%，表选择准确率达 85.99%；在开放基准 Spider-DSL 和 BIRD-DSL 上，准确率分别提升 29.9 和 39.7 个百分点。P90 延迟降低至约 21 秒。框架采用短链路与长链路双路径兜底，支持增量缓存更新。

d-OPSD是针对扩散大语言模型（dLLMs）提出的首个在线策略自蒸馏框架。其核心贡献包括：利用自生成答案作为后缀条件，使学生模型从自我未来经验学习；并将监督从token级转向step级，与dLLMs的迭代去噪过程对齐。在四个推理基准上，d-OPSD一致优于RLVR和SFT基线，且仅需RLVR约10%的优化步骤，展现出显著的样本效率。代码已开源。

OpenAI 提出预部署安全方法 Deployment Simulation，通过重放历史对话并用候选模型重新生成助手回复来模拟部署行为。该方法可估计每 20 万条消息中出现次数低于 1 次的非尾部风险，并在 GPT-5.4 Thinking 等模型上验证。OpenAI 分析了约 130 万条去标识对话（2025 年 8 月至 2026 年 3 月），测得中位数乘法误差 1.5×，尾误差约 10×。该方法还发现了 GPT-5.1 中的“计算器破解”对齐问题，并通过模拟真实流量降低模型对评估的感知，减少传统合成测试的识别偏差。

Rohan Paul@rohanpaul_ai

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OpenAI 发布新研究，提出通过重放真实历史 ChatGPT 对话（移除旧回答，让新模型在相同上下文回答）来模拟部署，从而预测模型发布后的失败行为。该方法比手动挑选困难提示词的常规安全测试更有效，能发现日常使用中的问题。研究验证了 GPT-5 系列 Thinking 部署前后 20 种不良行为的实际发生率，模拟方法的典型率估计与实际率相差约 1.5 倍，优于困难提示词测试和旧模型猜测。

OpenAI: We're sharing new research on a method for anticipating how models may behave in real-world use before release: simulati...

像素空间扩散模型训练面对全频带噪声图像，而有效信号具有强频率依赖性。本文提出 Spectral Forcing，即在 patch embedder 前对噪声输入施加时间条件 2D-DCT 低通算子，其截止频率随扩散时间单调扩展，在数据端点退化为恒等映射。该方法使去噪器无需内部学习频带边界，从而缓解容量分配问题。在 ImageNet-256 搭配 JiT-700M/32 上，不同训练轮次均一致提升 FID 和 Inception Score；粗 patch 分词化下收益显著，细分词化时仍有竞争力。将该算子直接插入统一文生图模型 SenseNova-U1，同样改进了 DPG-Bench 与 GenEval，表明输入侧频谱先验可迁移至类条件生成之外。

大语言模型在逻辑推理基准上表现良好，但中文环境下的鲁棒性未知。研究团队提出中英文对齐基准ChLogic，包含通用对齐集（60条命题）、困难对齐集（40道难题）及纯中文集（15类语言现象），每个对齐项含一条英文参考和五种中文实现。在Qwen3、Ministral和GLM上的实验显示中英文性能持续存在差距。将中文回译成英文可提升通用集表现，但在困难集上效果混杂，Qwen3-32B和GLM-5.1翻译后性能反而下降。这表明中文实现、翻译伪影和模型特定行为共同影响多语言逻辑推理。

UniAR 提出统一多模态自回归框架，用单个离散视觉分词器作为理解与生成的共享桥梁，使模型直接解释自身生成的视觉 token。该框架融合预训练视觉编码器、多级特征融合与无查找按位量化，保留高层语义与低层细节。并行按位预测联合输出空间分组的多级视觉编码，缩短视觉序列长度并加速生成；扩散解码器从离散 token 重建高保真图像。经预训练、监督微调与强化学习，UniAR 在图像生成和编辑上达最优，在多模态理解基准上也有竞争力。

Looped World Models（LoopWM）首次将循环架构引入世界建模。通过参数共享的Transformer模块迭代精炼潜在环境状态，LoopWM在自适应计算中自动匹配每个预测步骤的复杂度，相比传统方法参数效率提升达100倍。该项工作正交于模型规模与训练数据扩展，将迭代潜在深度确立为世界模拟的新扩展轴。

现有交互式世界模型的动作词汇局限于导航（行走、转向、环顾），缺乏物体交互。ActWorld 在分块自回归框架中扩展导航生成器，支持 rollout 过程中的物体交互。它解决数据瓶颈（缺乏带密集标签的人-物交互数据）和记忆瓶颈（历史压缩丢弃因果决定物体状态的帧）。团队构建 100K 交互视频数据集，每条视频通过链式推理生成每块描述；引入分层动作感知记忆设计，按交互重要性路由历史压缩，辅以持久记忆库维护事件更新和物体身份 token。实验表明，单个模型同时支持灵活导航与丰富物体交互，在不牺牲视点控制的前提下显著提升交互逼真度。

GameCraft-Bench是一个基于Godot引擎的端到端游戏生成评测基准，包含15个游戏家族的140项任务，要求编码智能体将自然语言描述转化为可运行的游戏工件。评估框架以引擎接地、工件完整性和交互验证为核心，通过回放示范与评分表多模态判断度量可执行游戏质量。评测显示，最强智能体仅取得41.46%的成绩，多数低于40%。智能体虽能实现可识别游戏机制，但在提供完整内容、功能性视觉反馈和连贯呈现方面普遍不足。

OPD-Evolver是一个慢-快协同进化框架，基于在线策略自蒸馏培养智能体进化器。快速循环中，智能体与四级记忆层次交互，实现读取、使用、编写和维护经验的快速测试时进化；慢速循环通过结果校准的记忆归因和特权后见，将这四种能力蒸馏至可部署策略。在多领域基准测试中，OPD-Evolver性能超越ReasoningBank达11.5%，超越Skill0约5.8%。分析表明，其内化了高价值经验与记忆管理，使得9B参数版本能够挑战Qwen3.5-397B-A17B和Step-3.5-Flash等千亿级模型。

ZPPO将教师模型的知识注入提示词而非策略梯度，避免小模型因全部探索失败而丢弃样本。对困难问题构造二元候选问题（BCQ）让学生区分正确与错误回答，及负候选问题（NCQ）聚合错误模式；提示回放缓冲区循环困难问题直至达标或淘汰。在Qwen3.5系列0.8B至9B学生搭配27B教师，经视觉语言模型后训练并在31项基准测试中评估，ZPPO全面优于离策略/在策略蒸馏和GRPO，最小规模提升最大。

LoopCoder-v2 是一族 7B 参数的并行循环 Transformer（PLT）代码模型，从零在 18T tokens 上预训练。与无循环基线相比，两循环变体在代码生成、推理、智能体软件工程和工具使用基准上广泛提升，SWE-bench Verified 从 43.0 到 64.4，Multi-SWE 从 14.0 到 31.0。三循环及以上变体性能下降，揭示循环计数的非单调效应：循环 2 提供主要改进，后续循环产生递减振荡更新，而 CLP 引入的位置偏移代价固定，导致两循环饱和。

提出一种“times-shaped”瓶颈结构的Variable-Width Transformers，在语言模型深度方向非均匀分配容量。该架构在语言建模损失上优于参数匹配的均匀基线，平均层宽降低使总FLOPs减少22%，KV缓存内存和I/O成本减少15%。残差流中的表示分析显示瓶颈结构导致定性不同的表征。实验表明非均匀宽度分配可实现更资源最优的语言模型扩展。

流式视频生成需在用户会话中逐块渐进生成视频，面临会话持续时间异质性和用户需求时间异质性两大挑战。TurboServe是首个专为此设计的服务系统，将服务形式化为在线调度问题，联合协调会话放置与GPU资源调配。其闭环调度算法包含迁移感知放置控制器（跨GPU重平衡会话以降低每块最大延迟）和负载驱动自动缩放控制器（根据工作负载调整GPU预算）。运行时通过合并块处理、GPU-CPU卸载和NCCL迁移实现决策。在生数科技生产轨迹上，最多64块NVIDIA B300 GPU的评估显示，相比基线，最坏情况每块延迟降低37.5%，总GPU运营成本平均降低37.2%。

为评估视觉-语言-动作模型微调后是否保留常识与事实知识，研究提出Act2Answer轻量协议，将知识评测转为动作答题：智能体通过单次物体放置动作选择答案，获得低控制偏差的动作接地成功率。在涵盖多种常识类别的测试集上，对7个VLA模型与9个VLM基线进行排名。结果显示，VLA在简单概念上表现稳健，但在语义丰富类别上与源VLM差距较大；VQA共训练与更好知识保留相关；答案相关信号在VLA中层最强，上层衰减。

Qwen-RobotManip 是基于 Qwen-VL 构建的视觉-语言-操作基础模型，通过跨表示、运动和行为维度的统一对齐框架，实现大规模多源训练的一致性。仅利用开源数据集和人类视频（无需专有数据），构建约 38,100 小时预训练语料，展现出零样本指令跟随、扰动鲁棒、错误恢复及跨本体迁移等涌现能力。在 RoboCasa365、LIBERO-Plus、EBench、RoboTwin 系列等 OOD 评测上全面超越先前 SOTA（包括 π0.5），在 RoboChallenge 排名第一且相对提升 20%，并在 AgileX ALOHA、Franka、UR、ARX 等真实机器人平台上得到验证。

针对VLA模型在精确物理交互中因模仿学习执行误差累积而脆弱的问题，提出基于对象姿态的残差强化学习框架。该方法利用物体姿态精化VLA动作，实现紧凑观测空间在仿真与真实间一致迁移。残差RL策略仅在仿真中训练（加入姿态噪声注入和dropout），零样本迁移到真实Franka Research 3机器人。在五项操作任务中，成功率从42%零样本提升至76%，且改进轨迹可进一步用于重训基础VLA，无需额外遥操作即可实现自改进。

该研究提出一种仅需最小化结果导向GRPO设置的数据配方，即可显著提升大语言模型的长上下文推理能力。配方针对检索、多证据合成与推理三类互补任务，构建并筛选8个数据集共约14K样本。在Qwen3-4B、8B及30B-A3B三个模型上，该配方在7项长上下文基准测试中平均分别提升+7.2、+3.2、+6.4分，超越此前强化学习训练集。这些增益可迁移至智能体任务：在已微调的模型上继续训练，使GAIA提升+4.8分、BrowseComp提升+7.0分。数据集将开源。

线性探针常通过余弦相似度比较，马氏余弦相似度（MCS）利用测试数据协方差重新加权内积，是一种任务感知改进。Ying等人（2026）发现探针的MCS与分布外（OOD）参考探针MCS近乎完美线性预测OOD AUROC（R²=0.98）。本文将这一发现扩展到不同模型、层和概念域，并证明在投影为高斯分布的平衡类中，OOD AUROC与参考探针MCS呈线性关系，两者均为探针在测试数据上信噪比的sigmoid函数。理论还预测并实验验证了线性失效的条件。MCS为比较线性探针提供了兼具理论和实证效果的替代方案。