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10月9日· 周五
arXiv 论文日报
扩散蒸馏与智能体自进化
今日论文聚焦两条主线：一是扩散模型少步蒸馏与稀疏加速，覆盖视频、二值数据与多模态大模型；二是智能体自进化与真实场景评测，从对抗数据生成到临床使用偏差。此外，循环注意力扩展与音频空间感知也值得关注。
📄 10 篇精选</> 2 篇带代码🏆 8 篇 SOTA
📈 趋势速览扩散模型高效生成持续升温，少步蒸馏、稀疏注意力、二值流模型等从视频到多模态全面开花；智能体自进化与真实评测成为焦点，对抗循环和临床使用分析揭示落地差距；循环Transformer长迭代与音频空间感知拓展能力边界。
1
MiDashengLM-Spatial: Unifying General Audio Understanding and Spatial Awareness
💡 统一音频理解与空间感知，突破单声道局限。
语音音频
2
临床医生使用语言模型的方式与模型评估方式存在分歧
临床LLM评测
Clinician use of language models diverges from how the models are evaluated
💡 揭示临床使用与基准评估严重脱节。
大模型
3
Scaling to Tens of Thousands of Test-Time Iterations with Loop-Native Attention Residuals
💡 让循环Transformer数万次迭代不退化。
推理
4
参数化轨迹蒸馏实现少步视频生成
视频蒸馏SOTA
Parametric Trajectory Distillation for Few-Step Video Generation
💡 参数化轨迹蒸馏，少步视频生成降本。
生成扩散
6
面向可信脑肿瘤分割的缺失模态感知校准
可信分割SOTA
Missing Modality-Aware Calibration for Trustworthy Brain Tumor Segmentation
💡 缺失模态感知校准，提升分割可信度。
多模态
7
伯努利流模型：面向二值数据的自洽生成建模
二值生成SOTA
Bernoulli Flow Models: Self-Consistent Generative Modeling for Binary Data
💡 自洽伯努利流，二值数据低步高质量。
生成扩散
8
iCATS: Fast Video Generation via Interaction-Aware Sparse Attention and Timestep-Adaptive Sparsity
💡 免训练稀疏注意力，加速视频扩散。
生成扩散
9
💡 种子筛选生成260万杂乱场景，推动灵巧抓取。
多模态
10
Omni-Diffusion-Distill: Few-Step Distillation of Unified Multimodal Diffusion Large Language Models
💡 两阶段蒸馏，统一多模态扩散少步推理。
大模型
生成于 4 天前 · 来源 arXiv · AI 编排
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