大型语言模型（LLMs）虽然在很多任务上表现出色，但经常会产生，也就是生成看似合理但实际上错误的内容，这严重影响了它们的可靠性。目前的研究大多从宏观角度（如训练数据、训练目标）来分析幻觉，却鲜有研究深入到微观的层面。这就像医生只知道病人的症状，却不知道身体里哪个细胞出了问题，导致难以根除病灶。现有的难题在于，我们不知道模型内部究竟是哪些微小的计算单元在“撒谎”，以及它们是如何运作的。为了解决该问题

在大语言模型（LLM）能力持续突破的背景下，提升其在数学推理、复杂问题解决等长逻辑链任务上的表现，是学术界与工业界的核心议题。实验结果表明，HPT在多个数学推理基准上取得了超越现有最佳方法的性能，并验证了其对不同模型规模的有效性。这项工作不仅是一次技术实践的成功，更提供了一个深刻的理论视角：SFT与RL并非相互独立，而是可以被视为同一优化目标在不同条件下的具体实现。UPGE框架的价值在于提供了一个

谁能想到，DeepSeek-OCR的模型竟让硅谷集体沸腾？DeepSeek刚开源的DeepSeek-OCR，凭"用视觉压缩一切文本"的颠覆性思路，不仅在GitHub狂揽4K星+、冲上榜HuggingFace热榜第二，更被网友盛赞"开源了谷歌Gemini的核心机密"，堪称AI领域的"JPEG时刻"！DeepSeek的OCR项目由Haoran Wei、Yaofeng Sun、Yukun Li三位研究员

研究提出“跨模态上下文指令”新范式，让机器人从语音、环境音、视觉多模态中主动推断用户意图，而非等待明确指令；并针对性设计RoboOmni框架，以“感知器-思考器-对话器-执行器”结构实现端到端全模态融合，统一意图识别、交互确认与动作执行。同时构建OmniAction大规模数据集（14万段场景、5000+说话者等）解决数据稀缺问题，仿真与真实实验均证明，RoboOmni在成功率、推理速度、主动协助等

卷积神经网络（CNN）能够逐层提取局部纹理、边缘等空间特征，在图像特征提取领域树立了黄金标准。而长短期记忆网络（LSTM）凭借其独特的门控机制，能够精准捕捉多尺度时间依赖，在金融时序预测、语音识别等序列建模任务中表现出色。CNN-LSTM混合架构通过实现了建模能力的飞跃。利用CNN的空间滤波器提取局部时序模式，再通过LSTM的门控机制建模全局动态演化规律，显著提升了模型的预测性能。

MCP（Model Context Protocol）的出现，标志着AI与外部工具和数据交互朝着标准化迈出了重要一步。MCP的本质：是一个统一的协议标准，类似于AI世界的“USB-C”接口，实现了AI模型与各类数据源、工具的一致连接。MCP的价值：解决了传统function call的平台依赖等问题，提供了更统一、开放、安全、灵活的工具调用机制，让用户和开发者都能从中受益。使用与开发：普通用户可以

准备素材：将需要编辑的图像上传至文件夹。配置编辑参数：创建edits.yaml文件，指定输入图像路径、源提示词、目标提示词及目标代码（用于描述源与目标的差异，将体现在输出文件名中），可参考示例文件格式。创建实验配置文件（如自定义），设置n_maxn_min等超参数，并指定edits.yaml的路径，具体参数含义可参考论文。执行编辑：运行命令python run_script.py --exp_ya

ARC基准由数百个少样本（通常2-4个示例）推理任务构成，每个任务TTT对应独特的变换规则，实现从输入xxx到输出yyy的映射（xxx和yyy均为最大尺寸30×30的2D网格，每个位置含CCC任务基本单元：每个任务含演示集DdemoTxiyii1mDdemoT​{(xi​yi​i1m​mmm为2-4个演示对，xix_ixi​和yiy_iyi​均已知）与推理集DinferTxiyii。

优化器是深度学习模型训练的核心组成。尽管 Adam 和 AdamW 等基于动量的优化器已经成为默认选择，随着大语言模型（LLM）等任务的模型参数持续扩展、训练成本不断增加，其在训练效率与收敛性方面的瓶颈逐渐显现。近年来，虽然如 Lion、Adan、SHAMPOO 等一系列新优化器相继被提出，但大多存在实现复杂、超参数敏感或开销较大等问题，难以替代 AdamW 的广泛地位。在此背景下，提出一种无需重

模型与策略表示：语言模型（LM）用策略πθy∣xπθ​y∣x表示，其中yyy是基于提示xxx生成的响应；目标任务TTT的最优策略记为π∗⋅∣xπ∗⋅∣x。损失函数定义监督微调（SFT）：最小化交叉熵损失，LSFTθ;x∑y​−π∗y∣xlogπθ​y∣x，基于最优策略采样的真实响应y∗y^{*}y∗计算。