GTR 能在复杂视觉环境中引导模型推理，防止「思维崩溃」

空间理论是指智能体通过主动探索在不完全信息环境中构建、更新并利用空间信念的能力框架。

一种将训练数据保留在本地设备，仅通过汇总本地计算的模型更新来训练共享全局模型的去中心化机器学习方法 。

PRGS 显著增强了离线强化学习模型拼接高回报经验的能力 。

稠密检索器负责从海量文档库中快速找出与查询语义最相关的段落，是检索增强生成系统的核心基础组件。

多智能体架构是多个智能体分工协作完成复杂任务的人工智能系统结构

Agentic RAG 是通过智能体动态检索、验证并整合信息的增强型生成方法

智能体记忆是用于存储与检索信息的机制，使智能体系统能够保持上下文并积累经验

单智能体架构是由一个智能体统一完成任务理解、决策与执行的 AI 系统结构

MVP 通过建模平均速度场，实现兼具高表达能力与计算极速的单步动作生成。

WorldGen 能够打造出几何统一、视觉丰富且实时渲染高效的世界。

Model Souping 可以通过对多个微调解的权重进行平均来生成更优的模型。

利用 GPU 并行性高效扩展解码树，实现推理路径的快速且可扩展的优化。

Skills 是封装知识与流程的可复用能力模块，使 AI 从通用模型转变为专业智能体

SoCE 是一种基于自动类别感知专家选择机制、结合多基准任务的模型优化范式。

DePass 用于通过分解前向传递来解释 Transformer 模型。

一种用于存储医学成像数据的文件格式

iSeal 在 12 个 LLM 上对超过 10 次攻击实现 100% 指纹成功率（FSR）。

有效解决了 LVLM 安全对齐中的关键挑战。

VLM 能够通过图像与文本信息对齐与融合实现跨模态理解、推理与生成任务。

VLA 能直接根据视觉画面和语言指令，生成机器人动作。

NSG 统计量量化了空间概率梯度与时间密度变化的比例。

Mem-𝛼 在多种基准测试中相较于现有的记忆增强智能体基线取得了显著改进。

SSP 展现了自博弈作为可扩展且数据高效的智能体 LLM 训练范式的潜力。

GTR 能在复杂视觉环境中引导模型推理，防止「思维崩溃」

空间理论是指智能体通过主动探索在不完全信息环境中构建、更新并利用空间信念的能力框架。

一种将训练数据保留在本地设备，仅通过汇总本地计算的模型更新来训练共享全局模型的去中心化机器学习方法 。

PRGS 显著增强了离线强化学习模型拼接高回报经验的能力 。

稠密检索器负责从海量文档库中快速找出与查询语义最相关的段落，是检索增强生成系统的核心基础组件。

多智能体架构是多个智能体分工协作完成复杂任务的人工智能系统结构

Agentic RAG 是通过智能体动态检索、验证并整合信息的增强型生成方法

智能体记忆是用于存储与检索信息的机制，使智能体系统能够保持上下文并积累经验

单智能体架构是由一个智能体统一完成任务理解、决策与执行的 AI 系统结构

MVP 通过建模平均速度场，实现兼具高表达能力与计算极速的单步动作生成。

WorldGen 能够打造出几何统一、视觉丰富且实时渲染高效的世界。

Model Souping 可以通过对多个微调解的权重进行平均来生成更优的模型。

利用 GPU 并行性高效扩展解码树，实现推理路径的快速且可扩展的优化。

Skills 是封装知识与流程的可复用能力模块，使 AI 从通用模型转变为专业智能体

SoCE 是一种基于自动类别感知专家选择机制、结合多基准任务的模型优化范式。

DePass 用于通过分解前向传递来解释 Transformer 模型。

一种用于存储医学成像数据的文件格式

iSeal 在 12 个 LLM 上对超过 10 次攻击实现 100% 指纹成功率（FSR）。

有效解决了 LVLM 安全对齐中的关键挑战。

VLM 能够通过图像与文本信息对齐与融合实现跨模态理解、推理与生成任务。

VLA 能直接根据视觉画面和语言指令，生成机器人动作。

NSG 统计量量化了空间概率梯度与时间密度变化的比例。

Mem-𝛼 在多种基准测试中相较于现有的记忆增强智能体基线取得了显著改进。

SSP 展现了自博弈作为可扩展且数据高效的智能体 LLM 训练范式的潜力。