文章首先利用多阶段的特征提取结构，逐步聚焦并放大输入图像中的高频和关键区域，在每一阶段自适应调整注意力分布以捕捉细粒度信息。随后，作者引入动态聚焦模块，对图像内容复杂度进行评估，并针对性分配计算资源，极大提高了模型推理的性价比。最后，通过端到端训练，模型在保持较低计算成本的情况下，实现了对图像超分辨率任务的优异表现，有效提升了细节还原能力。

多模态研究正处在爆发期，从图文融合到视频、语音、传感器数据，模型能力边界不断扩展。顶会顶刊已将其视为具身智能与通用AI的核心方向。但写论文时常遇到痛点：方法多、任务杂，缺乏统一框架，选题容易显得“跟风”。未来趋势是跨模态表示的高效对齐与可解释融合，既能落地应用，也能凸显创新性。

机器人行业正处于高速发展期，从智能感知、路径规划到人机协作，技术不断突破，应用场景日益拓展。无论是工业制造中的精准操作，还是医疗、服务领域的智能助手，机器人正在加速走向“泛在化”与“智能化”。这一方向不仅是人工智能、控制理论和多模态交叉的前沿，更是顶刊顶会的热点，极具科研与应用价值。

本文针对大型VLM推理效率问题，提出了免训练的SGL框架。研究发现，小型VLM的全局注意力图可作为大型VLM的精确替代品，优于依赖局部信息的方法。其核心SGP方法利用该洞见指导剪枝，在高剪枝率下仍能保持强大性能。结合SEE提前退出机制，框架可在“简单”任务上采纳小模型预测，实现性能与效率的平衡。该方法的有效性与泛化性已在11个基准及多种模型上得到全面验证。

小模型（Small Models）通常指参数量较小、计算与存储成本更低的深度学习模型。近年来，它们在移动端部署、边缘计算和隐私保护等场景中快速发展，逐渐成为大模型的轻量化补充。随着蒸馏、剪枝、量化等技术成熟，小模型在语音识别、图像分类等任务中已能接近甚至媲美大模型表现。但受限于容量和泛化能力，其在复杂推理、跨模态理解方面仍存在不足。

强化学习正处于飞速发展的黄金期，已然成为人工智能领域的关键技术。从AlphaGo的惊艳亮相，到自动驾驶的逐步落地，强化学习的身影无处不在。凭借算法的持续创新，以及与深度学习的深度融合，其在复杂任务中的表现愈发卓越

强化学习正处于飞速发展的黄金期，已然成为人工智能领域的关键技术。从AlphaGo的惊艳亮相，到自动驾驶的逐步落地，强化学习的身影无处不在。凭借算法的持续创新，以及与深度学习的深度融合，其在复杂任务中的表现愈发卓越

CVPR 深度学习领域的新思路层出不穷：大模型高效训练方法直接拉满算力利用率，视觉Transformer结构持续卷出新高度，多模态融合技术更是让视觉理解能力全面进化！不过可以看出，目前深度学习的研究重点依旧在算力优化、模型结构创新和多模态扩展三个方向。但对于想投顶会的同学来说，深度学习已经迈入“深水区”，除了传统优化，也需要更多跨领域的创新探索。

现有的模仿学习方法通常局限于特定场景，而大型视觉-语言-动作模型虽有进步，但在没有大量特定数据和微调的情况下，仍难以泛化。研究背景表明，通过引入中间表示可以为策略网络提供指导。然而，现有的中间表示存在局限性：语言指令过于粗糙，缺乏空间精度；而目标图像等细粒度表示则需要大量数据和计算资源。基于此，该论文通过引入一种兼具精细空间指导和强大泛化潜力的“接地掩码”作为中间表示，来弥补现有方法的不足，从而构

文章首先利用知识蒸馏技术，充分挖掘原始SAM大模型的表征能力，引导小模型学习关键特征表达。接着，通过灵活的量化策略，将模型权重和计算过程压缩至低比特，实现资源占用极小化。最后，结合优化的轻量解码器以及端到端训练，使TinySAM能在多种实际场景下以极低算力完成高精度分割任务，兼顾速度与准确率。