把 GitHub issue 直接丢给大模型，自动定位代码并生成修复补丁，还能用于安全攻防和竞赛编程。
基于下一尺度预测的自回归视觉生成模型，用GPT式架构做图像生成并击败扩散模型，代码简洁易用，附带缩放定律研究。
在真实操作系统环境里评测多模态智能体的基准平台，支持开放式任务，覆盖 GUI 操作、命令行和代码生成等场景。
NeurIPS 2024 提出的掩码扩散语言模型，用简单的掩码扩散训练方式做文本生成，效果优于传统扩散语言模型，代码基于 Python 可直接复现。
用「思维模板」库增强大模型推理：把可复用的推理思路存成元缓冲区，遇到新问题时检索并套用，提升复杂任务准确率并降低成本。
用稀疏视角图像在几秒内重建大规模三维场景，把体素与高斯泼溅结合成 VoxSplats 表示，适合快速生成可渲染的城市场景。
从稀疏视角前馈式合成 360 度场景，结合高斯泼溅与视频扩散模型，无需逐场景优化即可生成可自由漫游的新视角画面。
PiSSA 是一种参数高效微调方法，用主奇异值和奇异向量初始化 LoRA 的低秩矩阵，让大模型微调收敛更快、效果更好。
基于 3D 高斯泼溅的高动态范围新视角合成方法，用高斯表示重建 HDR 场景，比 NeRF 类方案快约 1000 倍。
用 0.1% 的数据通过剪枝和知识蒸馏把 Segment Anything 模型压缩成轻量版，大幅降低显存和计算开销，同时保持分割精度。
AgentPoison 是 NeurIPS 2024 的红队测试工具，通过向记忆或知识库注入后门投毒，攻击基于检索增强的 LLM Agent，暴露其安全漏洞。
用 3D 高斯泼溅做 X 射线 CT 断层重建，修正辐射高斯表示，从稀疏视角投影还原高质量三维体数据。
用大语言模型当超启发式，通过反思式进化自动生成和迭代优化组合优化算法，省去人工设计启发式的功夫。
ChronoMagic-Bench 是 NeurIPS 2024 提出的文本到延时视频生成评测基准，用变形评估衡量扩散模型生成延时视频的质量。