视觉大模型 / VLM

Reward-Weighted On-Policy Distillation with an Open Property-Equivalence Verifier for NL-to-SVA Generation

基于开放属性等价验证器的奖励加权在线策略蒸馏用于自然语言到SVA生成

Qingyun Zou, Yingze Li, Tianen Liu, Bingsheng He, Weng-Fai Wong

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：grounding(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出RWOPD方法，通过开放属性等价检查器提升SVA生成性能，使模型在多个评估指标上超越现有最佳模型。

MMRareBench: A Rare-Disease Multimodal and Multi-Image Medical Benchmark

MMRareBench: 一种罕见疾病多模态和多图像医学基准

Junzhi Ning, Jiashi Lin, Yingying Fang, Wei Li, Jiyao Liu, Cheng Tang, Chenglong Ma, Wenhao Tang, Tianbin Li, Ziyan Huang, Guang Yang, Junjun He

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Imperial College London（帝国理工学院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出MMRareBench，首个评估多模态和多图像临床能力的罕见疾病基准，包含1756个问题-答案对和7958张医学图像，揭示23个MLLMs在多图像任务中表现低下，存在能力稀释效应。

Domain Adaptation of Large Language Models for Polymer-Composite Additive Manufacturing Using Retrieval-Augmented Generation and Fine-Tuning

为聚合物-复合材料增材制造领域进行大型语言模型的领域适应：使用检索增强生成与微调

Saiful Islam Sagor, Tania Haghighi, Minhaj Nur Alam, Erina Baynojir Joyee

机构 * Department of Mechanical Engineering and Engineering Science, University of North Carolina at Charlotte（北卡罗来纳大学夏洛特分校机械工程与工程科学系） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of North Carolina at Charlotte（北卡罗来纳大学夏洛特分校电气与计算机工程系） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：grounding(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文研究了通过检索增强生成和微调来适应大型语言模型至增材制造领域的方法，发现检索增强生成在准确性和相关性上优于单纯微调。

SenseNova-U1: Unifying Multimodal Understanding and Generation with NEO-unify Architecture

SenseNova-U1：基于NEO-unify架构的多模态理解和生成统一范式

Haiwen Diao, Penghao Wu, Hanming Deng, Jiahao Wang, Shihao Bai, Silei Wu, Weichen Fan, Wenjie Ye, Wenwen Tong, Xiangyu Fan, Yan Li, Yubo Wang, Zhijie Cao, Zhiqian Lin, Zhitao Yang, Zhongang Cai, Yuwei Niu, Yue Zhu, Bo Liu, Chengguang Lv, Haojia Yu, Haozhe Xie, Hongli Wang, Jianan Fan, Jiaqi Li, Jiefan Lu, Jingcheng Ni, Junxiang Xu, Kaihuan Liang, Lianqiang Shi, Linjun Dai, Linyan Wang, Oscar Qian, Peng Gao, Pengfei Liu, Qingping Sun, Rui Shen, Ruisi Wang, Shengnan Ma, Shuang Yang, Siyi Xie, Siying Li, Tianbo Zhong, Xiangli Kong, Xuanke Shi, Yang Gao, Yongqiang Yao, Yves Wang, Zhengqi Bai, Zhengyu Lin, Zixin Yin, Wenxiu Sun, Ruihao Gong, Quan Wang, Lewei Lu, Lei Yang, Ziwei Liu, Dahua Lin

专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 SenseNova-U1通过NEO-unify架构实现多模态理解与生成的统一，展示了在文本理解、视觉语言感知、知识推理、代理决策和空间智能等任务中的表现，同时在X2I合成、图文生成和视觉语言生成中表现出色。

Comments Project page: https://github.com/OpenSenseNova/SenseNova-U1

Concepts in Motion: Temporal Concept Bottleneck Model for Interpretable Video Classification

动态概念：可解释视频分类的时序概念瓶颈模型

Patrick Knab, Sascha Marton, Philipp J. Schubert, Drago Guggiana, Christian Bartelt

机构 * Technical University of Clausthal（Clausthal 技术大学） ； Ramblr.ai Research（Ramblr.ai 研究） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出MoTIF模型，通过时间接地的概念激活序列进行视频分类，利用时序自注意力机制建模概念的出现时间和贡献，提升可解释性。

Towards Visually Grounded Multimodal Summarization via Cross-Modal Transformer and Gated Attention

迈向基于视觉的多模态摘要：通过跨模态Transformer和门控注意力

Abid Ali, Diego Molla-Aliod, Usman Naseem

机构 * School of Computing, Macquarie University（麦考瑞大学计算机学院） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：grounding(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出SPeCTrA-Sum框架，通过深度视觉处理器和轻量视觉相关性预测器实现文本摘要与图像选择，提升多模态摘要的视觉连贯性与准确性。

Comments Accepted to Findings of ACL 2026

VERDI: Single-Call Confidence Estimation for Verification-Based LLM Judges via Decomposed Inference

VERDI：基于验证的LLM裁判的单次调用置信度估计方法

Jasmine Qi, Danylo Dantsev, Muyang Sun

机构 * Indeed Inc（Indeed公司） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：grounding(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 VERDI通过分解推理过程提取置信度信号，无需额外调用，提升验证型LLM裁判的可信度评估。

Comments 16 pages, 6 figures

READ: Recurrent Adapter with Partial Video-Language Alignment for Parameter-Efficient Transfer Learning in Low-Resource Video-Language Modeling

READ：基于部分视频-语言对齐的递归适配器用于低资源视频-语言建模的参数高效迁移学习

Thong Nguyen, Xiaobao Wu, Xinshuai Dong, Khoi Le, Zhiyuan Hu, Cong-Duy Nguyen, See-Kiong Ng, Luu Anh Tuan

专题命中 VLM训练与架构 ：grounding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出READ框架，通过递归计算和部分最优传输对齐，提升低资源视频-语言建模任务的性能，优于现有迁移学习方法。

Comments Accepted at AAAI 2024

If Concept Bottlenecks are the Question, are Foundation Models the Answer?

如果概念瓶颈是问题，那么基础模型是答案吗？

Nicola Debole, Pietro Barbiero, Francesco Giannini, Andrea Passerini, Stefano Teso, Emanuele Marconato

机构 * DISI, University of Trento（特伦托大学DISI实验室） ； IBM Research Zurich（IBM瑞士苏黎世研究实验室） ； Faculty of Sciences, Scuola Normale Superiore（科学学院，正则大学） ； CIMeC, University of Trento（特伦托大学CIMeC实验室） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文研究了基础模型在概念瓶颈模型中的影响，发现其在不同任务中与专家标注存在差异，且概念准确性与质量不强相关。

ERASE: Eliminating Redundant Visual Tokens via Adaptive Two-Stage Token Pruning

ERASE: 通过自适应两阶段令牌剪枝消除冗余视觉令牌

Yuna Lee, Kyoungho Min, Yulhwa Kim

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University, Republic of Korea（电气与计算机工程系，成均馆大学，大韩民国） ； Department of Semiconductor Systems Engineering, Sungkyunkwan University, Republic of Korea（半导体系统工程系，成均馆大学，大韩民国） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出ERASE框架，通过自适应两阶段令牌剪枝方法减少冗余视觉令牌，实验证明在85%的令牌剪枝率下，模型准确率保持在89.46%。

Comments 20 pages, 8 figures

MedMeta: A Benchmark for LLMs in Synthesizing Meta-Analysis Conclusion from Medical Studies

MedMeta：用于从医学研究中合成元分析结论的LLM基准测试

Huy Hoang Ha, Benoit Favre, Francois Portet

专题命中 VLM训练与架构 ：grounding(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出MedMeta基准测试，评估LLM从医学元分析摘要中生成结论的能力，发现检索增强生成方法显著优于纯参数方法，揭示当前RAG系统在识别否定证据方面的缺陷。

On the Generation and Mitigation of Harmful Geometry in Image-to-3D Models

关于图像到3D模型中有害几何的生成与缓解

Yule Liu, Yilong Yang, Jiale Teng, Hanze Jia, Zeren Luo, Jingyi Zheng, Zifan Peng, Ke Li, Yifan Liao, Zhen Sun, Jiaheng Wei, Yang Liu, Zhuo Ma, Xinlei He

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港理工大学（广州）） ； Xidian University（西安电子科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 研究探讨了图像到3D模型生成有害几何的风险及缓解方法，通过系统评估发现当前模型能有效重建有害几何，但现有防护措施存在不足，提出堆叠防御策略以降低有害几何留存率。

Cross-Modal Semantic-Enhanced Diffusion Framework for Diabetic Retinopathy Grading

跨模态语义增强的扩散框架用于糖尿病视网膜病变分级

Yiqun Wang

机构 * School of Software Engineering Beijing Jiaotong University（软件工程学院 北京交通大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出CLIP引导语义扩散框架，通过整合视觉-语言预训练与扩散概率建模，解决糖尿病视网膜病变分级中的细粒度病变模式区分、分布差异和临床语义知识利用问题。

Comments 6 pages, 3 figures, 2 tables

SayNext-Bench: Why Do LLMs Struggle with Next-Utterance Anticipation?

SayNext-Bench：为什么LLMs在下一句预测中挣扎？

Yueyi Yang, Haotian Liu, Fang Kang, Mengqi Zhang, Zheng Lian, Hao Tang, Haoyu Chen

机构 * University of Oulu（奥卢大学） ； College of William and Mary（威廉与玛丽学院） ； Tongji University（同济大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：MLLM(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究探讨LLM在人类对话中的下一句预测能力，指出人类可通过多模态线索预测，而LLM表现不足。提出SayNext-Bench基准，结合多模态数据集和评估框架，开发SayNext-Chat模型，证明其在多层面优于现有模型。

Prophecy: Inferring Formal Properties from Neuron Activations

预言：从神经元激活推断形式属性

Divya Gopinath, Corina S. Pasareanu, Muhammad Usman

机构 * NASA Ames（NASA阿姆斯研究中心） ； KBR（KBR公司） ； CMU（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 Prophecy通过分析神经网络内部层的神经元激活状态，自动推断前馈网络的形式属性，适用于不同模型和输出属性的验证与监控。

Beyond GSD-as-Token: Continuous Scale Conditioning for Remote Sensing VLMs

超越GSD-as-Token：远程 sensing VLMs 的连续尺度调节

Song Zhang, Yanlong Chen, Yilin Li, Yining Chen, Zili Yi, Xiaowei Zhang, Yawei Li

机构 * Nanjing University（南京大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； RWTH Aachen University（亚琛工业大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出ScaleEarth框架，通过连续尺度条件变量动态调节模型计算路径，结合SSE-U和GeoScale-VQA实现遥感VLMs在不同GSD下的高效适应。

Comments Under review. 30 pages, 16 figures, 7 tables

LARAG: Link-Aware Retrieval Strategy for RAG Systems in Hyperlinked Technical Documentation

LARAG：超链接技术文档中基于链接的RAG系统检索策略

Giorgia Bolognesi, Claudio Estatico, Ulderico Fugacci, Isabella Mastroianni, Claudio Muselli, Luca Oneto

机构 * Rulex s.r.l.（Rulex公司） ； Department of Mathematics (DIMA), University of Genoa（热那亚大学数学系） ； Department of Computer Science, Bioengineering, Robotics, and Systems Engineering (DIBRIS), University of Genoa（热那亚大学计算机科学、生物工程、机器人学和系统工程系） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：grounding(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 LARAG通过利用HTML文档中已有的超链接结构，改进RAG系统检索效果，提升答案质量并降低资源消耗。

ProtoSSL: Interpretable Prototype Learning from Unlabeled Time-Series Data

ProtoSSL: 从未标记时间序列数据中学习可解释的原型

Steven Song, Sahil Sethi, Brett Beaulieu-Jones, Robert L. Grossman

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； Center for Translational Data Science（转化数据科学中心） ； Medical Scientist Training Program（医学科学家培训计划） ； Pritzker School of Medicine（皮尔兹克医学院） ； Center for Computational Medicine & Clinical AI（计算医学与临床人工智能中心） ； Section of Biomedical Data Science, Department of Medicine（医学部生物医学数据科学部门） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：grounding(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 ProtoSSL通过自监督学习从未标记时间序列数据中学习可解释的原型，提升低数据场景下的性能，并在人类评估中表现更优，扩展至音频分类。

GeoStack: A Framework for Quasi-Abelian Knowledge Composition in VLMs

GeoStack: 一种用于视觉语言模型中近阿贝尔知识组合的框架

Pranav Mantini, Shishir K. Shah

机构 * The University of Oklahoma School of Computer Science（俄克拉荷马大学计算机科学学院） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 GeoStack通过几何约束和结构约束确保基础模型知识保留，实现常数时间推理，有效缓解灾难性遗忘。

Fusion in Your Way: Aligning Image Fusion with Heterogeneous Demands via Direct Preference Optimization

融合你的方式：通过直接偏好优化对齐图像融合与异质需求

Weijian Su, Songqian Zhang, Yuqi Han, Jian Zhuang, Yongdong Huang, Qiang Zhang

机构 * School of Computer Science and Technology, Dalian University of Technology（大连理工大学计算机科学与技术学院） ； Key Laboratory of Social Computing and Cognitive Intelligence (Dalian University of Technology), Ministry of Education（社会计算与认知智能重点实验室（大连理工大学），教育部） ； Institute of Image Processing and Understanding, North Minzu University（北华大学图像处理与理解研究所） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出DPOFusion框架，通过整合PALDM和PCLDM实现任务引导和偏好适应的图像融合，解决人类和机器视觉的异质需求问题，提升融合质量和任务导向的迁移能力。

Comments Accepted by CVPR 2026

Tiny but Mighty: A Software-Hardware Co-Design Approach for Efficient Multimodal Inference on Battery-Powered Small Devices

小巧但强大：一种软件硬件协同设计方法，用于电池供电小型设备上的高效多模态推理

Yilong Li, Shuai Zhang, Yijing Zeng, Hao Zhang, Xinmiao Xiong, Jingyu Liu, Pan Hu, Suman Banerjee

机构 * University of Wisconsin – Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Amazon Web Services AI（亚马逊网络服务人工智能） ； Uber（优步） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：LLaVA(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出Nanomind框架，通过将多模态模型分解为模块化组件并分配到最佳计算单元，从而降低能耗并提升效率。

MSACT: Multistage Spatial Alignment for Stable Low-Latency Fine Manipulation

MSACT：多阶段空间对齐用于稳定低延迟精细操控

Xianbo Cai, Hideyuki Ichiwara, Masaki Yoshikawa, Tetsuya Ogata

机构 * Department of Intermedia Art and Science, Waseda University（武藏大学多媒体艺术与科学系） ； National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)（国家先进工业科学与技术研究院） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：grounding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出MSACT，通过多阶段空间对齐模块提升低延迟精细操控的稳定性，结合预训练ResNet视觉先验，增强视觉到动作的映射稳定性，实验证明在模拟和真实任务中提升了定位稳定性和任务性能。

Comments 8 pages, 6 figures

State Beyond Appearance: Diagnosing and Improving State Consistency in Dial-Based Measurement Reading

超越外观：诊断并改进基于指针的测量读数中的状态一致性

Yuanze Hu, Gen Li, Yuqin Lan, Qingchen Yu, Zhichao Yang, Junwei Jing, Zhaoxin Fan, Xiaotie Deng

机构 * Beijing Advanced Innovation Center for Future Blockchain and Privacy Computing（未来区块链与隐私计算北京先进创新中心） ； Beihang University（北航） ； Fudan University（复旦大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：multimodal large language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文研究了多模态大语言模型在指针式测量读数任务中的表现问题，发现现有模型在状态一致性上存在缺陷，提出TriSCA框架以提升状态一致性。

VLN-Cache: Enabling Token Caching for VLN Models with Visual/Semantic Dynamics Awareness

VLN-Cache: 通过视觉/语义动态感知实现VLN模型的令牌缓存

Zihao Zheng, Zhihao Mao, Xingyue Zhou, Jiayu Chen, Maoliang Li, Xinhao Sun, Hailong Zou, Zhaobo Zhang, Xuanzhe Liu, Donggang Cao, Hong Mei, Xiang Chen

机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学系） ； School of Computer Science, China University of Geosciences (Wuhan)（中国地质大学（武汉）计算机科学系） ； School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学人工智能与自动化学院） ； School of Electronics Engineering and Computer Science, Peking University（北京大学电子工程与计算机科学系） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出VLN-Cache框架，通过视觉动态感知和语义动态感知解决VLN模型中因视角和语义变化导致的缓存失效问题，实验显示在R2R-CE模拟基准上实现1.52倍的速度提升。

Interactive Episodic Memory with User Feedback

具有用户反馈的交互式事件记忆

Nikesh Subedi, Loris Bazzani, Ziad Al-Halah

机构 * University of Utah（犹他大学） ； University of Verona（威尼斯大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出EM-QnF任务，通过用户反馈和补充信息提升事件记忆查询的准确性，引入FALM模块实现高效交互式优化，优于现有方法并在现实场景中表现良好。

Comments Accepted to CVPR 2026. Project Page: https://nsubedi11.github.io/refocus

GA2-CLIP: Generic Attribute Anchor for Efficient Prompt Tuningin Video-Language Models

GA2-CLIP：通用属性锚点用于视频-语言模型高效提示微调

Bin Wang, Ruotong Hu, Wentong Li, Wenqian Wang, Mingliang Gao, Runmin Cong, Wei Zhang, Xudong Jiang

机构 * Shandong Provincial Key Laboratory of New Power Distribution & Utilization Technology and Equipment, School of Electrical and Electronic Engineering, Shandong University of Technology（山东省新型电力分布与利用技术及设备重点实验室，山东理工大学电气与电子工程学院） ； School of Computer Science and Technology, Shandong University of Technology（山东理工大学计算机科学与技术学院） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学人工智能学院） ； Pillar of Information Systems Technology and Design, Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学信息系统技术与设计 pillar） ； School of Control Science and Engineering, Shandong University（山东大学控制科学与工程学院） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：vision-language model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 GA2-CLIP通过引入外部监督提示和无关视频集，优化视频任务中V-L模型的泛化性能，防止语义空间过拟合，提升模型在新类别预测上的表现。

Comments Technical Report

Complete Cyclic Subtask Graphs for Tool-Using LLM Agents: Flexibility, Cost, and Bottlenecks in Multi-Agent Workflows

完全循环子任务图用于工具使用LLM代理：多代理工作流程中的灵活性、成本和瓶颈

Luay Gharzeddine, Samer Saab

机构 * Lebanese American University（黎巴嫩美国大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：grounding(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文研究了完全循环子任务图，通过分析不同基准测试发现，多代理工作流程中灵活性可能带来协调成本和推理成本，而外部任务瓶颈可能主导性能。

ANCHOR: LLM-driven Subject Conditioning for Text-to-Image Synthesis

ANCHOR：基于大语言模型的文本到图像合成中的主体条件化

Aashish Anantha Ramakrishnan, Sharon X. Huang, Dongwon Lee

机构 * Optum AI ； The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：grounding(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 ANCHOR通过大规模抽象式标题数据集研究文本到图像合成中多主体理解与上下文推理的缺陷，提出基于大语言模型的主体感知微调方法，提升图像-标题一致性与人类偏好对齐。

Comments Accepted to The 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL) 2026

SpikingBrain2.0: Brain-Inspired Foundation Models for Efficient Long-Context and Cross-Platform Inference

SpikingBrain2.0：面向高效长上下文和跨平台推理的脑启发基础模型

Yuqi Pan, Jinghao Zhuang, Yupeng Feng, Fangzhi Zhong, Siyu Ding, Xuerui Qiu, Shaowei Gu, Bohan Sun, Zhiyong Qin, Yibo Zhong, Lingtao Ouyang, Kun Yang, Zehao Liu, Yuhong Chou, Shurong Wang, Anjie Hu, Han Xu, Bo Xu, Guoqi Li

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Beijing Key Laboratory of Brain-Inspired General Intelligence Large Model（北京脑启发通用智能大模型重点实验室） ； Key Laboratory of Brain Cognition and Brain-inspired Intelligence Technology（脑认知与脑启发智能技术重点实验室） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：VLM(abstract_cn)；分类 cs.LG

AI总结 SpikingBrain2.0通过双空间稀疏注意力机制和优化训练策略，在保持性能的同时提升长上下文处理效率，实现跨平台高效推理。

Towards Adaptive Continual Model Merging via Manifold-Aware Expert Evolution

面向流形感知的自适应持续模型合并方法

Haiyun Qiu, Xingyu Wu, Kay Chen Tan

机构 * Department of Data Science and Artificial Intelligence, The Hong Kong Polytechnic University（数据科学与人工智能系，香港理工大学） 纠错

专题命中 VLM训练与架构 ：grounding(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出MADE-IT方法，通过流形几何引导专家表示，解决持续模型合并中的参数饱和与冗余问题，实现自适应专家进化与隐式路由，提升模型在长周期任务序列中的准确性和鲁棒性。