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继 ICLR 2025 的 PolaFormer 之后，哈工大（深圳）与鹏城实验室合作的扩展版本 PolaFormer++ 近日被 IEEE TPAMI 正式接收。新版本在理论框架、特征映射设计和实验覆盖面上全面升级：首次给出判定特征映射是否具备「降熵尖锐性」的理论判据，并提出极性感知的通道级尖锐（PaCS）特征映射，在六大类视觉核心任务上全面验证了线性注意力的潜力。

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AI完成任务之后，还能留下什么？

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真实世界的时间序列，不仅被外部事件冲击，也被人为决策持续重塑。

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前不久，微信视觉团队开源了WeMM-Embedding。

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什么情况？小米新模型的强化学习训练，直接开了现场直播。

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大模型一定要一个 token 接一个 token 地生成文字吗？

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在过去的几年里，LLM RL 系统的工作负载发生了巨大的变化。早期的 RLHF 围绕同步训练展开：模型按固定顺序进行生成、打分和训练，每个阶段之间有着明确的同步边界。如今，系统还需要处理异步生成、持续训练、多轮 Agent 以及与外部环境的交互 —— 那些在同步执行中原本隐含的状态、版本和故障边界，现在都必须显式地进行管理。

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当大模型已经能够快速生成文案、图片和视频，一个更进一步的问题是：Agent 能否从执行过的任务中积累经验，并在持续交互中改进后续行为？

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拿Agent做Coding，想必大家都已经很熟悉了。

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一个 Agent 第一次没把任务做对。