大型语言模型（LLMs）展现了强大的类比能力，这对于创新和创造力至关重要。该研究系统评估了十款主流开源及闭源LLM的类比多样性，发现模型生成的类比往往集中于狭窄的领域，导致跨查询和模型内部多样性不足。同时，提升多样性的方法通常会牺牲类比的质量。因果分析指出，不同模型中影响类比多样性的关键区域存在显著差异，揭示了多样性与质量间的权衡机制。该研究是首批系统探讨LLM类比输出多样性的工作之一。
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类比是认知创新的核心能力，探索LLM类比多样性有助于理解其创新潜力及限制，促进科学及技术多领域发展。该研究揭示的领域同质化问题和多样性与质量的权衡，对未来提升LLM创造力具有重要参考价值。
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Hunyuan3D-Buffalo 1.0是一种统一框架，集3D理解、文本到3D生成、指令引导的3D编辑及基于文本的局部生成于一体。通过构建包含8700万条样本的3D多模态语料库，实现了大规模训练。该框架结合了Hunyuan3D-VLM和Hunyuan3D DiT，兼顾语义理解与高保真3D合成，在多个文本到3D生成及3D编辑基准测试中表现出领先水平。实验表明，统一训练显著提升生成与理解能力，从而增强编辑效果。
在航拍图像中对野生动物进行细粒度分类，不仅受限于模型性能，还受到不可靠标签的影响：动物像素稀少，关键视觉线索存在季节性变化，且不同模态的证据可能模糊。本文研究了红鹿成年雄性识别，其鹿角周期定义了注释和预测中可靠证据的可预测时间窗口。基于7,295个由三名标注者标注的RGB、热成像及匹配的RGB+热成像数据集，表明季节结构关联了（I）标注质量，（II）下游分类，和（III）选择性预测。匹配的RGB+热成像复核比单一模态发现更多样本，恢复了单模态漏检的多数雄性标签，无论在人为还是模型分类中均然。标注者在特定月份弃权较多，分类器信心亦较低，软季节先验主要提升了热成像这一季节受限模态的表现。通过不确定区间弃权，分类准确率最高提升至98.9%，虽覆盖率降低且弃权偏重雄性。总体而言，基于生物学的季节日历能预测注释和预测的低可靠区域，为注释协议设计和多模态权重分配提供指导。
近年来，基于大型语言模型（LLM）的智能代理被广泛应用于数据理解、探索和检索等任务。然而，它们的性能高度依赖于数据语义的清晰度和完整性。实际上，许多字段描述含糊或不完整，因为关键上下文往往来自用户的领域知识且缺乏公开文档。为弥补这一缺口，ISEE提出了一种新颖的交互式语义增强系统，利用评分机制评估字段描述质量，收集领域知识，并与用户协作丰富语义。通过用户研究、自动化模拟、定量评估及案例分析，ISEE显著降低认知负担，提升描述质量，并增强下游任务表现。