近期多模态大语言模型（MLLM）与扩散模型（DM）在AI生成内容领域取得突破，但个性化封面图生成尚未深入研究。本文提出ICG框架，结合MLLM提示和个性化偏好对齐，通过提取标题和参考图像的语义特征并融合用户嵌入，注入扩散模型生成高质量且语境相关的封面图。采用多重奖励学习策略，融合公共审美、相关性奖励与用户行为训练的个性化偏好模型，实现端到端训练，无需标注监督。实验显示ICG提升了图像质量、语义一致性和个性化效果，增强用户吸引力和离线推荐准确度。同时ICG作为模块适配器，兼容多种模型检查点，应用灵活。
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ICG通过融合多模态语义信息和用户偏好，解决了传统封面图生成过程中缺乏个性化和语义一致性的问题，其端到端训练策略消除了对标注数据的依赖，使得生成图像更符合用户需求和上下文语境，显著提升了用户体验和推荐效果。
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该论文提出了一种基于大型语言模型（LLM）的架构，用于检测和量化文本中人类价值观的强度，解决了以往方法依赖特定价值理论或复杂提示工程的局限。架构由三个模块组成：生成任意理论框架的结构化价值规范、基于规范标注文本，以及根据修辞和语义证据赋予支持或反对的等级。该方法将概念化与检测分离，实现了可扩展、可重复的价值识别流程。通过多个LLM和ValueEval数据集实验证明了良好的检测效果，展示出该方案的通用性。
我们推出了Soro，一系列专为塔吉克语设计的对话大型语言模型（LLM），针对塔吉克斯坦计算和网络限制条件优化。基于开放权重的Gemma 3模型，使用1.9十亿词的塔吉克语语料进行持续预训练，结合4万条教师式指令微调。为评估效果，发布了涵盖知识、语言能力及入学考试的塔吉克语基准，并在Hugging Face开源。Soro在塔吉克语基准上显著优于同规模Gemma 3，同时保持良好英语表现。通过FP8和INT4量化，Soro减小了内存需求，助力边缘设备部署和教育领域推广。
物种起源一直是自然科学中的终极谜题。类似地，合成信息的起源被认为是信息科学中的终极谜题。本文提出了一种基于隐写术的继承机制，在合成信息的生成过程中，利用隐写编码将父代的特征隐藏并传递给子代，从而实现对合成信息谱系的追踪和鉴定。理论分析和实证评估表明，该方法在多种处理操作和语义修改下均表现出良好的谱系准确性。作者展望了一个合成信息能够拥有隐藏但可追溯的血统特征的网络生态系统，从简单起点演化出无穷多样的形式。