本文旨在解决 Transformer 长序列推理时 KV 缓存随长度二次膨胀的问题。作者发现分隔符 token（如“.”、“,”）在注意力中权重显著高于语义 token，推测其已将所在片段信息压缩于自身。据此提出SepLLM：一种仅保留aaa个）、（全部）与nnn个）KV 的稀疏注意力机制；其余 token 在注意力中被掩码。

Recurrence-Complete Frame-based Action Models》这篇论文的真正价值，是促使我们重新审视“深度”的含义。过去，我们习惯用网络层数和参数量来衡量模型的深度与容量。而该研究有力地证明，如果一个模型在时间维度上不具备递归更新状态的能力，其理论表达力将受到结构性的限制。FBAM 架构及其展现出的新型缩放定律，为我们指明了一条通往更长时程、更强交互智能的可能路径。

多模态大语言模型（MLLMs）是当前AI领域的重要研究方向。这类模型突破了传统语言模型仅依赖文本的局限，融合文本、图像、音频等多种模态，使交互更自然、应用场景更广泛。例如，在智能客服中，它能结合语音与文字精准理解用户需求；在智能写作中，可根据图片生成适配文案，展现出强大的潜力。然而，多模态大语言模型的发展也面临诸多挑战。高质量多模态数据稀缺是一个关键问题，现有数据质量参差不齐，标注难度大、成本高，

考虑受控马尔可夫过程MSApMSAp，其中SSS为状态空间，AAA为动作空间，ps′∣saS×A→ΔˉSps′∣saS×A→ΔˉS为转移概率分布。给定无标签数据集DτiiDτii​，包含长度一致（简化讨论）的无奖励轨迹；目标是学习目标条件策略πa∣sgS×S→Aπa∣sgS×S→A，最大化目标函数VπsgEτ∼pπτ∣sg∑t0TγtIs。

本文探讨了在计算资源受限（如仅有 8 张 RTX 4090）的真实环境下，如何科学地分配算力以训练出高性能的垂直领域语言模型。研究基于哈佛与斯坦福团队发表于 NeurIPS 2025 的EvoLM项目，通过对 100 多个 1B/4B 规模模型进行全生命周期（预训练 PT、持续预训练 CPT、监督微调 SFT、强化学习 RL）的穷举式实验，揭示了模型训练动力学的核心规律。文章否定了盲目追求大参数量

论文提出统一理论框架，证明监督微调（SFT）与直接偏好优化（DPO）均在最优策略-奖励子空间中运行，SFT是隐式奖励学习的特例。传统SFT中KL散度项在优化时退化为常数，导致模型更新缺乏约束，通过降低SFT学习率（如Llama3-8B降至5×10⁻⁶）可提升Post-DPO模型性能，相对增益达25%。此外，基于Pearson χ²、Squared Hellinger等f-散度推导的替代SFT目标能

就在昨天，的创业公司Sand AI推出的MAGI-1大模型以开源之姿重磅入场，成为视频生成领域的新晋焦点！随着短视频平台崛起与影视制作智能化转型，传统视频生成技术如基于规则的动画系统和早期GAN模型，已难以满足多样化场景需求。而基于Transformer与扩散模型的新一代技术，虽带来革新希望，却仍面临长序列计算复杂度高、生成内容时序混乱等挑战。随着AIGC应用向影视制作、虚拟主播、游戏开发等领域渗

尽管"压缩催生智能"是AI领域的经典认知，但VAE的压缩方式并未产生预期效果：其潜空间的信息承载能力与原始3通道像素几乎无异，反而因过度压缩丢失大量细节信息，直接限制了生成图像的精细度。更关键的是，SD-VAE的设计初衷并未将"高质量表征学习"纳入目标，这种先天定位偏差使得基于VAE的扩散模型不仅收敛速度缓慢，最终生成质量也难以突破瓶颈。采用RAE的模型收敛速度比基于SD-VAE的REPA快达16

请协助我总结研究结果，确保内容简洁明了，能够清晰地呈现关键发现，并有效支持我的研究假设或研究问题。总结应突出研究的核心成果，避免冗余信息，使读者能够快速把握研究的要点。

本文提出ARRA（自回归表示对齐）框架，通过引入全局视觉对齐损失与混合令牌，在不修改LLM架构的前提下，解决了其文本到图像生成时的全局连贯性不足问题。实验验证，ARRA在医疗（MIMIC-CXR）、自然图像（ImageNet）等领域均有效：降低先进LLM的FID值（如MIMIC-CXR上降25.5%），支持领域适配（医疗场景FID降18.6%），且加速训练收敛，证明“重设计训练目标”是突破跨模态生