近年来，强化学习（Reinforcement Learning, RL）与状态空间建模（State Space Models, SSMs）的融合正在重塑动态系统的感知与决策范式。

《NEURAL NETWORKS》作为双 1 区 TOP、影响因子高达6.3的期刊，年发文量稳定且对国人较为友好，其涵盖的研究方向广泛，是一个具有重要学术价值和影响力的展示平台。

在大模型时代，多模态目标检测领域正迎来新的发展机遇与挑战。但由于全量微调成本过高，使得高效迁移学习与特征融合在多模态目标检测中的重要性愈发凸显。当前，相关研究正围绕模型高效迁移与参数更新、任务驱动动态融合、统一知识迁移框架、鲁棒迁移与领域泛化等方向展开创新。本文整理了多篇相关论文，旨在帮助读者了解前沿动态，掌握研究思路，助力大家在该领域取得突破。

大家做深度学习会不会被评创新性不足？今天我来给大家推荐一个小众创新点：贝叶斯神经网络+PINN。贝叶斯神经网络用不确定性量化把“参数高效、模态对齐、鲁棒泛化”串成一条线。把贝叶斯推断塞进LoRA、Prompt、Adapter里做轻量化，再让不确定性指挥跨模态动态路由，可以实现“少样本、多模态、任意域”一把梭。这对于论文er来讲，可以说是绝佳发文选择！近期更是有成果登上顶刊TPAMI、顶会Neuri

该方法在预训练的文生图UNet模型基础上，添加了可学习的UniFusion和ScaleU模块来处理额外的实例级条件。UniFusion将实例描述和各种位置信息（被统一参数化为2D点集）转换为令牌并进行融合，而ScaleU则通过动态调整UNet跳跃连接和主干特征图来提高对布局的遵守程度。在推理时，可选用的多实例采样器会为每个实例独立运行去噪操作，并将结果与全局潜在变量融合，最终生成高质量的图像。

多模态医学图像正沿着“图像采集-质控→核心处理→特征分析→临床落地”螺旋式升级，CVPR 2025与MICCAI 2025收录量激增，3D CT/MRI与文本、EHR的跨模态对齐成为顶会爆点。如何在3D-RAD的136K问答、HSENet的双路径空间编码、Brain-Adapter的轻量瓶颈之间快速定位可迁移创新，成为投稿胜负手。本文结合最新进展，帮你梳理分割/配准/融合、特征融合与分类、以及临床

大模型在机器人领域卷疯了！刚有MCR用36k真实轨迹让ViT悟出“操控中心性”，STP就用双解码器把未来帧95%掩码当提示，让0.27B ViT-B在19个仿真任务上秒掉VC-1；PhysVLM更狠，直接加一张S-P可达图，把GPT-4o的机器人问答成绩抬升14%，零样本实测UR3、XArm6依旧稳。最近顶会风口证明，大模型+机器人已成顶会顶刊超火赛道，轻量ViT、3B Qwen就能在真机上跑，巧

多模态特征融合依然是当下高性价比、高回报的研究方向，在近期的顶会顶刊中也可以推测，其持续成为发文热点。手术视频把视觉-语言对齐推上 90% 精度，医学影像在噪声与偏移并存时一次性完成配准+复原+融合，行人属性识别用图文提示让细节不再被全局 token 淹没——这些案例都在证明：跨模态互补信息已成算法跃迁的“加速器”。多模态特征融合不仅把模型感知力推向新高度，也因其通用性在医疗诊断、智能监控、机器人

多模态特征融合依然是当下高性价比、高回报的研究方向，在近期的顶会顶刊中也可以推测，其持续成为发文热点。手术视频把视觉-语言对齐推上 90% 精度，医学影像在噪声与偏移并存时一次性完成配准+复原+融合，行人属性识别用图文提示让细节不再被全局 token 淹没——这些案例都在证明：跨模态互补信息已成算法跃迁的“加速器”。多模态特征融合不仅把模型感知力推向新高度，也因其通用性在医疗诊断、智能监控、机器人

OpenAI 近期开源的 GPT-OSS 模型，以其简洁而精妙的架构设计引发了行业广泛关注。这两款分别名为 gpt-oss-20b 和 gpt-oss-120b 的模型，不仅在参数规模与运行效率上展现出独特优势，更在技术细节中暗藏着大模型架构演进的新思路。结合对模型实测体验与行业技术争议的观察，我们或许能从中窥见未来大模型发展的若干方向。