LoRA-Diffusion是一种针对扩散语言模型的新型参数高效微调方法，通过对去噪轨迹进行低秩分解替代传统的权重调整。该方法引入了轨迹级低秩适配器、步骤适应性秩分配及组合式多任务学习，支持在推理阶段无重新训练地融合任务模块。实验证明，在SST-2、QNLI和MRPC任务中，LoRA-Diffusion在token级去噪验证准确度上表现优异，并显著降低了每任务的存储需求，确立了扩散语言模型的参数高效微调框架。
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传统LoRA方法通过修改模型权重矩阵来微调语言模型，但难以直接应用于基于扩散的语言生成模型，因为其生成过程依赖于迭代去噪轨迹而非顺序预测。LoRA-Diffusion通过调整去噪路径的低秩扰动，有效解决这一限制，在保持高性能的同时显著降低微调参数量和存储需求，推动了扩散语言模型的应用和研究。
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从机器人第一视角评估近距离危险对于人类环境中的安全导航至关重要，需结合视觉与场景理解。本文评估了三种开源视觉-语言模型（InternVL、Qwen-VL和SmolVLM）对机器人视角图像进行四级危险分类的能力，比较了三种提示策略和两轮QLoRA微调的效果。未微调时模型表现接近随机基线，微调后整体提升有限。但Qwen-VL配合高级提示在高危险案例的召回率显著优于其他模型。进一步分析显示，正确分类危险并不代表模型能更好定位人物区域，说明模型可能在未关注关键场景区域时依然生成有用的安全标签。结果表明当前视觉-语言模型在细粒度的空间风险推理和空间定位方面仍有限，但针对性提示和微调可提升特定模型对高危情况的检测。
微分渲染推动了新视角合成的发展，但在实际驾驶环境中应用仍面临视角稀疏、动态物体和多轨迹数据有限的挑战。我们推出了多视角多车辆（MV2）数据集及基准，评估在动态城市场景下大视角变化的新视角合成模型。MV2包含车、踏板车和无人机的同步捕获，车辆轨迹不同但时间同步。通过在一个车辆的摄像头数据上训练，在另一车辆数据上测试，实现了比现有单轨迹数据集更大范围视角变化的评价。全部场景通过结构光重建注册，且通过手动像素对应验证相机位姿，得到50个高质量场景共12000张图像。对比近期新视角合成及相机位姿估计方法发现，视角差距增大时性能下降，且前馈位姿估计落后于基于优化的方法，验证MV2作为驾驶场景下新视角合成严格测试平台的价值。该数据集、基准协议及资源已公开。
遥感图像变化描述（RSICC）将双时相影像转化为描述语义变化的句子。HIMEC方法结合了方向变化表示（DCR）和固定接口解码。DCR将带符号差异分为外观变化、消失和共享上下文三条流进行融合，随后通过学习的查询编码器生成视觉条件的变化查询token，作为场景解码器的唯一依赖记忆。训练过程中加入辅助短语解码器提供描述监督，场景解码器保持固定零输入接口以保证训练和推理一致。实验表明，HIMEC在LEVIR-CC和SECOND-CC数据集上均显著优于传统融合特征记忆方法，CIDEr得分分别达到142.81和75.67，显示了其在RSICC任务上的优势。代码将于论文发表后公开。