不碰文本也能改记忆：LUCID揭开多模态智能体新漏洞
多模态智能体最怕的不是答错，而是把错的东西“记牢”。这篇论文直接把矛头对准长期记忆：攻击者只改一张图，就能在黑盒条件下把记忆系统带偏，而且五种后端都没能幸免。更关键的是，它把“检索被命中”和“模型真的信了”这两件事分开看，结论很扎实。
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扩散去噪当视图？这篇论文把判别和生成一起做了
扩散模型平时最擅长“画图”，这篇论文偏要让它顺手把分类也干了。D3CL的思路很直接：把不同去噪步当成不同视图，再用LoRA轻量改造Stable Diffusion，结果判别和生成两头都没掉链子。
零点社交距离有多强？这篇论文把最小素数推得更近
这篇论文最有意思的地方，不是又把黎曼假设拿出来“拜一拜”，而是进一步问：零点之间怎么站队、怎么排队，能不能真的影响素数分布？作者把“零点间距”拉进来后，两个老问题都被往前推了一步，思路很硬，味道也很正。
2026新方法：ASK-NN把幻觉检测做成统计检验
LLM 幻觉检测最烦的地方，不是“看不出来”，而是“参考样本”和“查询样本”天生不对称。ASK-NN 直接顺着这个现实来做，把近邻检验改成非对称版本，理论和工程都更像样。
实时吞吐量调度新解：1/5 竞争比、预告通知与撤销边界
这篇论文把实时调度里最经典的吞吐量问题重新翻了一遍：哪些地方能保常数竞争比，哪些地方一换模型就彻底崩掉，边界划得很清楚。更有意思的是，它不是只会“证明不行”，还真的补出了一条可用的 1/5 路线。
任意维余维都能折？Lewicka新作统一柔性边界
这篇论文最有意思的地方，不是又证明了一个“能做”，而是把等距浸入的柔性边界一次性统一了：任意维度、任意余维都能给出同一个阈值公式。更妙的是，它还顺手把薄预应变膜的能量缩放也接上了，数学和力学终于不再各说各话。
腾讯+中山大学新作：视频生成提速2.11×，靠的是RLB和SASA
视频生成最贵的地方，不是模型不会画，而是算力先被注意力“拖死”了。FVAttn的思路很实在：先把多卡负载不均修掉，再把空出来的等待时间塞回高价值计算里，属于工程味很浓、也很能打的一类工作。
预处理只管细网格：这篇论文把高阶隐式法做顺了
细网格一多，显式法就被 CFL 绑住手脚；全隐式法又贵得离谱。这篇论文的思路很实在：高阶 Gauß 隐式 RK 负责精度，预处理 QMR 负责把细网格的拖累压下去，理论和实验都给出了像样的交代。
两个数量级提速：OVAL让ODRL流式监控跑起来了
ODRL这类政策语言，最怕的不是规则多，最怕的是“同一套规则，不同系统各自理解”。这篇论文把评估问题拉回形式化语义，并做出一个能跑、能比、还能处理流式事件的评估器OVAL，属于少见的“理论不飘、工程能落地”。
ETH Zurich×NVIDIA新作：AllReduce为何能贴近SoL下界
这篇论文很像在GPU通信里“抠微秒”。看起来只是把延迟从 11.0 微秒压到 2.37 微秒，背后其实是在逼近硬件下限；一旦放进大模型推理链路，省下来的就不只是时间，还有真金白银。
ETH Zurich×NVIDIA：微秒级抠延迟，推理成本再降一截
GPU 推理最怕的不是算力不够，而是通信那点“看起来不大、实则很贵”的微秒级开销。NVIDIA 这篇论文把 AllReduce 往硬件极限推，最好只剩约 7% 的误差，vLLM 推理和 cuSOLVERMp 都能吃到红利，属于非常典型的“抠延迟抠出真金白银”的工作。
CVPR式思路？DDR-SR让超分辨率学会“看图下菜碟”
这篇工作最有意思的地方，不是又堆了一个更大的超分模型，而是先问了一句很朴素的话：同样是低清图，凭什么都用同一套力气修？DDR-SR把“难图重修、易图轻修”这件事做成了可路由的系统，思路很工程，也很实用。
