残碑补字新范式：字符级掩码扩散让Ithaca都成了配角
当大模型都在卷token时，这篇论文反着来：用字符级离散扩散处理古希腊残卷，把修复误差从24.6直接干到15.5。更难得的是，它把训练语料和11个去污染检查点全部开源，还承诺每个残破文本都能找到一个"从未见过它"的模型来做修复。数字人文的"可复现良心"，大概就长这样。
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浙大最新：零差距≠真恢复！SA-PPG揭示基准污染修复被严重高估
评测行业深水炸弹："零差距"可能根本不是修复成功，而是正负误差抵消的假象！浙大新作直指现有污染缓解指标G-AP的两大致命缺陷，并给出SA-PPG评估指标与RailCap缓解策略。多模型多基准验证下，旧方法的"完美修复"排名被彻底翻盘。做评测、做数据清洗的，这篇不能错过。
凭什么说所有安全调度都是CIPS特例？一文看懂统一调度框架
信息从生成到失效，中间能安全用多久？这个问题在自动驾驶、无人机、网络缓存里被各领域分别回答。奥克兰大学的这篇论文给出统一数学答案。它不仅证明现有安全调度策略都是其特例，还在V2V车队与无人机SLAM中把通信与计算干预量分别砍掉99.3%和86%，值得一读。
最新SOTA！多目标强化学习不用改算法，只换网络结构就能让HV暴涨132%？
单目标强化学习靠“换网络结构”就能白捡一大截性能，多目标强化学习却还在算法泥潭里打转？马萨里克大学和阿托大学的最新研究直接把SimbaV2架构搬进MORL，HV暴涨132%，证明“算法不够，架构来凑”这条路在多目标领域同样走得通。对正纠结算法创新还是架构升级的读者来说，这篇论文给出了一个极具性价比的新方向。
量化新范式：给残差上"户口"，净收益13.52%→19.10%
把特征拼一起，就像把所有水果丢进一台榨汁机——最后没人知道哪一口是苹果、哪一口是橙子，更不知道是哪个"果"在犯错。西湖大学这篇新工作干脆给残差上"户口"：先分清谁的错，再动手修。实测同一批特征、同一批树上限，扣费收益从13.52%干到19.10%、夏普1.42→2.09。这份"残差代数"，值得所有做表格学习、量化选股的人细品。
快手港城大新作HD-REC：生成式跨域推荐的新范式
图2：HD-REC整体架构。（a）HDQ通过全局共享粗粒度量化和自适应路由细粒度量化构建语义ID。（b）DAS MoE结合常驻共享专家与动态选择的特化专家。
开源模型的防盗锁来了？Apple用DLR-Net让微调成本暴涨4倍
这是龙哥近期看到的最有“反常识”的AI安全论文：正常防御都是让模型变笨或推理变慢，Apple却反手把训练成本拉满，推理保持原速，还顺手把自适应攻击者挡在门外。方向清奇且实验扎实，值得一读。
西北工业大学最新研究：图像超分和文字预测一个模型搞定，速度比DiffTSR快101倍
场景文本超分是OCR落地硬骨头——图要修得漂亮，字还得认得准。西北工业大学等机构提出的DualTSR把图像生成和文字预测塞进同一个Transformer，训练时同步加噪、推理时互相引导，把DifTSR参数量砍掉六倍、速度快一百倍，识别率反而大涨12.78个百分点。一个字：值。
清华AIR最新研究：视频扩散模型做规划不用跑完，170ms就够？
视频扩散模型做驾驶规划，一定要把未来视频全部生成完吗？清华AIR这篇工作给出了否定的答案：中间层特征已经足够解码出好轨迹。它给六个中间层装上"提前出口"，配一个轻量质量打分器，分数够了就立刻刹车返回，平均端到端延迟只有170毫秒，比全深度规划省下47%的时间，数值还更高。把视频生成的成本巧妙避开了，这个思路在同类工作里相当眼前一亮。
最新SOTA攻击：SAM3概念分割被一招打崩，Mask AP暴跌40.7
SAM3把分割从“几何抠图”进化成了“概念理解”，可越聪明的东西往往越怕被人抓住命门。这篇来自中科大、江南大学等团队的工作，首次为SAM3量身定制了跨概念通用对抗攻击UCD，一张扰动让五个数据集平均Mask AP从59.43直接被干到18.73，还顺手迁移到了SAM3.1和视频推理。AI安全方向的硬核活，值得好好拆解。
Apple Research最新论文 | ARBITRAGE：推理延迟降2倍，优势感知投机解码新范式
这篇论文把推测解码的老问题拆得很清楚：目标模型有相当比例的“重写”其实毫无价值，因为重写前后的推理步骤质量差不多，算力却要照付。ARBITRAGE直接用轻量路由器预估“这一步目标比草稿强多少”，只在真正有可能更优时才升级到目标模型，数学推理任务上端到端延迟最多降约2倍。
CVPR 2026浙大新作：2万对物理真实模糊数据，局部去模糊SOTA
拍跑步的人、旋转的车轮，结果只有物体糊背景清晰——这就是局部运动模糊。过往数据集要么合成失真、要么采集昂贵且对不齐。浙大这篇CVPR 2026工作用工业相机物理级还原曝光过程，搞出2万+真实配对数据，训练出的模型在ReLoBlur真实场景上照样能打，这活儿干得漂亮。
