Program-as-Weights：一种面向模糊函数的编程范式

Program-as-Weights： A Programming Paradigm for Fuzzy Functions

Program-as-Weights （PAW） 提出模糊函数编程范式，将自然语言描述的函数编译为紧凑、可本地执行的神经制品。PAW 使用在 10M 示例数据集 FuzzyBench 上训练的 4B 编译器，为冻结的轻量级解释器输出参数高效适配器。0.6B 的 Qwen3 解释器执行 PAW 程序性能匹敌直接提示 Qwen3-32B，推理内存仅约五十分之一，在 MacBook M3 上达 30 tokens/s。该方法将基础模型从每次输入的求解器重新定义为工具构建器，一次函数定义后生成的制品可离线廉价复用。

表示分布匹配（RDM）用于一步视觉生成

Representation Distribution Matching for One-Step Visual Generation

表示分布匹配（RDM）通过匹配冻结预训练编码器下的生成与参考特征分布来训练一步图像生成器。三个发现：经典MMD正确估计后成为可扩展目标；生成批次大小最优超过2048；单一表示可被欺骗，需匹配平衡编码器组合并采用独立于训练损失的SW_r14评估。改进的iRDM在ImageNet上以SW_r14 1.30达一步生成SOTA，PickScore在71.2%样本上偏好iRDM。该方法将四步FLUX.2后训练为一步生成器，在GenEval（0.826对0.794）和PickScore（22.76对22.58）上超越原版，仅需90 H200 GPU小时。

多智能体团队阻碍专家发挥

Multi-Agent Teams Hold Experts Back

在自我组织的多智能体LLM系统中，团队无法有效利用专家成员的专业知识。在多个基准测试中，即使明确告知专家身份，团队表现仍落后于最佳成员（专家智能体）的独立能力，性能损失最高达41.1%。失败主因是未能有效利用专家意见，而非识别专家。对话分析显示，团队倾向于"整合性妥协"--平均化专家与非专家观点，随团队规模增大而加剧，且与表现负相关。这种寻求共识的行为同时提升了对抗恶意智能体的鲁棒性，揭示了协同对齐与专业利用之间的根本性权衡。

RL微调VLM的鲁棒性与思维链一致性研究

On Robustness and Chain-of-Thought Consistency of RL-Finetuned VLMs

强化学习（RL）微调被扩展至视觉语言模型（VLM）。研究发现，简单的文本扰动--误导性标题或错误思维链（CoT）--会显著降低模型鲁棒性和置信度，且开源模型衰退更明显。闭源模型呈现类似失败模式，但鲁棒性和推理一致性更强。进一步分析揭示准确性与忠实性的权衡：微调提升基准准确率，但同时侵蚀CoT的可靠性及对上下文变化的鲁棒性；对抗性增强可改善鲁棒性，却无法阻止忠实性漂移。引入忠实性感知奖励能恢复答案与推理的对齐，但与增强结合时训练易崩溃到捷径策略。这些发现强调需联合关注正确性、鲁棒性与视觉推理的忠实性。

VideoFlexTok：可变长度粗到细视频分词

VideoFlexTok： Flexible-Length Coarse-to-Fine Video Tokenization

VideoFlexTok提出一种可变长度token序列的视频表示方法，采用粗到细结构--首个token捕捉语义和运动等抽象信息，后续token添加精细细节，生成流解码器支持任意token数量的视频重建。相比传统3D网格分词，该结构允许根据下游需求调整token数，在相同预算下编码更长视频。在类别和文本到视频生成任务中，VideoFlexTok以1.1B参数（5.2B的1/5）达到可比生成质量（gFVD和ViCLIP Score）。训练一个处理10秒81帧视频的文本到视频模型仅需672个token，比同等3D网格分词器少8倍。