用任务向量做模型编辑为何有效？这篇ICLR 2025 Oral论文给出了理论分析
本文介绍了一篇关于任务向量在模型编辑中的有效性和可靠性的论文，并提出了理论分析框架，该研究解决了任务向量方法的应用局限性。
中国科学技术大学
中科大提出动作价值表征学习新方法，率先填补长期决策信息的缺失
中科大研究人员提出ROUSER方法，在信息瓶颈框架下学习鲁棒动作价值表征，显著提升视觉强化学习泛化性能。该方法在12个连续控制任务中表现出色，尤其适用于背景与颜色干扰的环境。
CVPR 2025 零训练成本！中科大创新扩散模型概念擦除方法，先验保护较SOTA提升10倍
中国科学技术大学的研究团队提出了一种名为自适应值分解器（AdaVD）的概念擦除方法，该方法无需额外训练即可实现对目标概念的精准快速擦除，并最大限度地保护了先验知识。
CVPR25｜零训练成本！中科大创新扩散模型概念擦除方法，先验保护较SOTA提升 10 倍
中国科学技术大学联合曼彻斯特大学提出AdaVD方法，通过正交补运算和自适应擦除移位机制实现精准、高效的概念擦除，提升先验保护能力2到10倍。
TRELLIS：微软、清华、中科大联合开源的高质量3D生成模型
TRELLIS 是一款由微软、清华大学和中国科学技术大学联合开发的开源项目，专注于提供高质量的3D资产生成模型。它支持从文本或图像提示生成各种格式的3D资产，并具备灵活编辑功能。
7.8k星星！最强开源AI生成3D技术，顶尖技术团队的碰撞，功能多到离谱。
TRELLIS是清华大学、中科院和微软联合开源的3D生成方法，支持文本或图片输入，具备高效高质量生成多种3D格式（如辐射场、3D高斯等）、灵活编辑功能的特点。
视频版IC-Light来了！Light-A-Video提出渐进式光照融合，免训练一键视频重打光
上海交通大学等联合研发的Light-A-Video技术无需训练即可实现零样本视频重打光，解决了视频编辑中的关键技术难题。该方法利用预训练模型和创新模块确保光照一致性和稳定性。
仅用1.44M参数超越SOTA 4.5个点！小红书&中科大提出轻量高效的AI图像检测模型
仅用1.44M参数量实现了通用AI图片检测，研究团队提出SAFE方法，在33个测试子集上达到96.7%准确率，优于SOTA模型4.5个百分点。
RAG圈的DeepSeek，中科院DeepRAG让大模型带着“思考”检索，性能提升21.99%
DeepRAG结合检索增强推理和模仿学习解决了复杂查询的挑战，通过马尔可夫决策过程动态决定是否检索外部知识或内部参数推理。