本文提出了一种名为HALO的混合自适应潜在精炼方法，用于提升冻结的预训练语言模型，在保持计算高效的同时改进推理能力。HALO通过粗略精炼阶段结合对部分关键令牌的选择性二次精炼，实现更合理的计算资源分配。在MMLU-Pro和GPQA-Diamond组成的公共基准测试中，HALO表现优于固定的单步或双步精炼方法，达成了更高的整体平均准确率，同时使用更少的计算步骤。
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HALO的优势在于有效分配计算资源，通过智能选择需要二次精炼的令牌，既避免了过度计算，又保证了推理效果，从而提升语言模型的性能和效率。
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三维高斯散点法（3DGS）的最新进展实现了高质量的场景表示，用于新视角合成。但现有方法多依赖多视角观测或未来帧信息，这在机器人和增强现实等仅有单一立体相机的场景中难以实现。本文提出了StereoSplat+，一种扩散增强的前馈框架，可从单对立体图像因果重建高质量3DGS场景。方法包括输入不变的StereoSplat网络，通过成本体积分支和三平面三维体积分支融合几何信息，并利用连续位姿编码适配不同视角和相机配置；以及一种称为StereoSplat+的单次扩散渐进推理策略，通过从单一立体对预测3DGS，渲染新视图，使用一步扩散增强器细化，再反馈更新3DGS。KITTI-360数据集实验表明，本方法在遮挡区域和视角外推时，显著提升了新视角渲染质量和几何准确性，优于现有前馈3DGS方法。
多模态大语言模型（MLLMs）通常假设训练和推理时均可获得所有模态数据，但现实中常常只有训练阶段可获得辅助模态。本文提出了探针混合（MoP）框架，通过结构化探针机制区分模态特异和模态通用信号，保留模态依赖结构的同时实现跨模态迁移表达。结合探针解耦损失的MoP跨模态训练策略（MoP-X），在八个任务和四种模态的综合评测中，MoP在推理阶段仅用单一模态输入时，较强基线最高提升65%，显示辅助模态即使不可用于推理也可显著提升模型性能。代码、模型和评测协议将开源。
云端深度学习推动了大规模医疗图像分析，但将敏感患者图像外包进行模型开发带来了重大隐私问题。图像伪装作为一种新兴的隐私增强技术，通过将图像转换为视觉上难以理解的形式，同时保留用于后续学习的信息。我们建立了统一框架，评估了代表性方法DisguisedNets和NeuraCrypt，在涉及分类和语义分割的四个数据集上，分析它们的预测效用、效率和对重建攻击的鲁棒性。结果显示，图像伪装对不同任务的表现差异显著：对医疗图像分类保持良好效用，但对密集语义分割产生较大性能下降。随机多维变换（RMT）在性能和安全性间提供最佳平衡，而基于AES的伪装严重影响效用。此外，基于回归的重建攻击在自然图像上的有效性，在真实医疗图像上则较低。此研究系统评估了隐私增强技术在医疗AI保密应用中的适用性。