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2026 年刚拉开序幕，大模型（LLM）领域的研究者们似乎达成了一种默契。 当你翻开最近 arXiv 上最受关注的几篇论文，会发现一个高频出现的词汇：Self-Distillation。
“全局交互” 几乎等同于 self-attention：每个 token 都能和所有 token 对话，效果强，但代价也直观 —— 复杂度随 token 数平方增长，分辨率一高就吃不消。现有方法大多从 “相似度匹配” 出发（attention），或从 “扩散 / 传导” 出发（热方程类方法）。但热方程本质上是一个强低通滤波器：随着传播时间增加，高频细节（边缘、纹理）会迅速消失，导致特征过平滑。
香港大学（The University of Hong Kong）与 Adobe Research 联合发布 Self-E（Self-Evaluating Model）：一种无需预训练教师蒸馏、从零开始训练的任意步数文生图框架。其目标非常直接：让同一个模型在极少步数也能生成语义清晰、结构稳定的图像，同时在 50 步等常规设置下保持顶级质量，并且随着步数增加呈现单调提升。
近日，清华大学等机构的研究团队提出了 MARSHAL 框架。该框架利用强化学习，让大模型在策略游戏中进行自博弈（Self-Play）。实验表明，这种多轮、多智能体训练不仅提升了模型在游戏中的博弈决策水
当模型学会「左右互搏」的那一刻，平庸的模仿时代结束了，真正的硅基编程奇迹刚刚开始。
你还记得小时候玩电子宠物的感觉吗？每天按时喂食、陪它玩耍、看着它一天天长大，那种责任感和成就感让人上瘾。一家叫 First Voyage 的创业公司正在做这样的事情。他们开发的 AI 伴侣应用 Momo Self Care 刚刚完成了 250 万美元的种子轮融资
来⾃阿⾥巴巴夸克、北京⼤学、中⼭⼤学的研究者提出了⼀种新的解决⽅案：搜索自博弈 Search Self-play（SSP）⸺⼀种⾯向深度搜索 Agent 的⾃我博弈训练范式。其核⼼思路是：让⼀个模型同时扮演两个⻆⾊⸺「出题者」和「解题者」，它们在对抗训练中共同进化，使训练难度随着模型能⼒动态提升，最终形成⼀个⽆需⼈⼯标注的动态博弈⾃我进化过程。
从5秒到4分钟，Sora2也做不到的分钟级长视频生成，字节做到了！这就是字节和UCLA联合提出的新方法——Self-Forcing++，无需更换模型架构或重新收集长视频数据集，就能轻松生成分钟级长视频，也不会后期画质突然变糊或卡住。
当Agent学会了自我进化，我们距离AGI还有多远？从自动编写代码、做实验到扮演客服，能够通过与环境的持续互动，不断学习、总结经验、创造工具的“自进化智能体”（Self-evolving Agent）实力惊人。
针对视觉 Transformer（ViT）因其固有 “低通滤波” 特性导致深度网络中细节信息丢失的问题，我们提出了一种即插即用、受电路理论启发的 频率动态注意力调制（FDAM）模块。它通过巧妙地 “反转” 注意力以生成高频补偿，并对特征频谱进行动态缩放，最终在几乎不增加计算成本的情况下，大幅提升了模型在分割、检测等密集预测任务上的性能，并取得了 SOTA 效果。