在个性化视觉生成的实际应用中，通用视觉基础模型的表现往往难以满足精准需求。为实现高度定制化的生成效果，通常需对大模型进行针对性的自适应微调，但当前以 LoRA 为代表的主流方法，仍受限于定制化数据收集与冗长的优化流程，耗时耗力，难以在真实场景中广泛应用。
当前，AI 领域的研究者与开发者在关注 OpenAI、Google 等领先机构最新进展的同时，也将目光投向了由前 OpenAI CTO Mira Murati 创办的 Thinking Machines Lab。
南洋理工大学研究人员构建了EHRStruct基准，用于评测LLM处理结构化电子病历的能力。该基准涵盖11项核心任务，包含2200个样本，按临床场景、认知层级和功能类别组织。研究发现通用大模型优于医学专用模型，数据驱动任务表现更强，输入格式和微调方式对性能有显著影响。
新加坡国立大学 LV Lab（颜水成团队） 联合电子科技大学、浙江大学等机构提出 FeRA (Frequency-Energy Constrained Routing) 框架：首次从频域能量的第一性原理出发，揭示了扩散去噪过程具有显著的「低频到高频」演变规律，并据此设计了动态路由机制。
当问题又深又复杂时，一味上最强模型既贵又慢。测试时扩展能想得更久，却不一定想得更对。
刚刚，「欧洲的 DeepSeek」Mistral AI 刚刚发布了新一代的开放模型 Mistral 3 系列模型。该系列有多个模型，具体包括：「世界上最好的小型模型」：Ministral 3（14B、8B、3B），每个模型都发布了基础版、指令微调版和推理版。
无需重新训练，也能一键恢复模型的安全意识了。
人类高级视觉皮层在个体间存在显著的功能差异，而构建大脑编码模型（brain encoding models）—— 即能够从视觉刺激（如图像）预测人脑神经响应的计算模型 —— 是理解人类视觉系统如何表征世界的关键。传统视觉编码模型通常需要为每个新被试采集大量数据（数千张图像对应的脑活动），成本高昂且难以推广。
长期以来，多模态代码生成（Multimodal Code Generation）的训练严重依赖于特定任务的监督微调（SFT）。尽管这种范式在 Chart-to-code 等单一任务上取得了显著成功 ，但其 “狭隘的训练范围” 从根本上限制了模型的泛化能力，阻碍了通用视觉代码智能（Generalized VIsioN Code Intelligence）的发展 。
在大模型研究领域，做混合专家模型（MoE）的团队很多，但专注机制可解释性（Mechanistic Interpretability）的却寥寥无几 —— 而将二者深度结合，从底层机制理解复杂推理过程的工作，更是凤毛麟角。
