学术研究

FSKA 学习非平稳注意力核，省 40%-47% 投影参数

可学习非平稳谱核并保持线性注意力扩展，减少 QK 投影参数，对高效注意力架构有参考价值。

Player-1：用合成经验与强化学习训练游戏智能体，超越纯示范学习

它在 computer-use 动作空间上加入相对指针移动和持续输入，并用合成环境做 RL 后训练，为数字控制智能体提供了可复用的训练范式

SSI 全网格归因在 HLS Burn Scar 用约 6% 预算超越 MC-Owen，并在多数据集取得最佳删除/插入 AUC。

为多光谱模型提供逐位置的通道归因，替代全局热图或通道排序；对模型调试、审计和归因评估有直接参考价值。

BrainCodes 用 800 小时 EEG 预训练，参数最多少 97%

展示轻量自监督 EEG 基础模型可在可穿戴边缘部署，对生理信号预训练与小型化有参考。