機器之心● 精選AI 評分73
商湯等提出 MT Forcing，改善多輪影像編輯的畫質退化
商湯研究院、香港科技大學 MMLab 等聯合提出多輪影像編輯訓練方法 MT Forcing，用於緩解自迴歸擴散模型在連續編輯中的畫質退化與內容漂移。方法由 Single-Turn DMD 與 Teacher-Forcing Guidance 兩部分組成：前者讓學生模型按自身輸出逐輪展開、與單輪教師的輸出分佈匹配，後者用參考編輯軌跡約束跨輪的細節一致性。
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Hacker News front page● 精選AI 評分82
InnovationEval：前沿模型花數千美元 GPU 仍未復現人類演算法創新
新評測 InnovationEval 顯示，前沿模型無法獨立復現人類研究者近期做出的機器學習演算法創新：在端到端任務中，它們耗費數千美元 GPU 算力，仍未達到人類論文（on-policy self-distillation，SDPO）的水平。測試要求 AI 自主提出一種新的後訓練方法，在短答題與程式碼任務上後訓練 Qwen3-8B，並超過 GRPO 基線。主要結果來自 Claude Fable 5 與 GPT-5.6 Sol；
Hacker News front pageAI 評分70
UniEvo-VL：多模態模型自蒸餾自我進化訓練配方
arXiv 上提交的 UniEvo-VL 提出一種 on-policy 自蒸餾訓練方法：讓同一個多模態模型分別以學生和教師身份出現，學生只看原始問題，教師額外看到自我批評作為特權資訊，訓練目標是縮小兩者在取樣軌跡上去噪擴散分佈的差異，無需依賴更大的外部教師模型。基於開源 Qwen-image-2512，GenEval 從 0.747 升至 0.808，GenEval2 Soft-TIFA 從 32.97 升至 35.53。