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• 从 1/δ 到 log(1/δ)：ICML 2026 杰出论文用"一阶拒绝采样"给扩散模型装上指数加速器

  17 Oct, 2026

  ICML 2026 杰出论文：只用梯度（score）查询、不用密度求值，扩散模型采样达到 δ 误差所需的步数从多项式 1/δ 级别指数级压缩到 log(1/δ) 级别——这是一个纯粹理论工作，但它终结了一个公开问题。

• 多轮对话里的"迷路诅咒"：ICLR 2026 杰出论文用 20 万次对话证明，顶级大模型平均暴跌 39%

  16 Oct, 2026

  ICLR 2026 杰出论文：把完整指令拆成"挤牙膏"式多轮透露后，15 个顶级大模型（含 GPT-4o、Gemini 2.5 Pro、o3、DeepSeek-R1）在六个生成任务上平均暴跌 39%——问题不在能力，而在可靠性：走错一步，模型就再也回不来了。

• 灵活性陷阱：扩散语言模型"想先写哪句写哪句"，为什么反而变笨了？

  15 Oct, 2026

  ICML 2026 杰出论文揭示：扩散语言模型引以为傲的"任意顺序生成"，在数学和代码推理上反而是陷阱——模型会系统性绕开关键的逻辑分岔点，导致推理潜力坍缩。清华团队提出的 JustGRPO 用最朴素的左到右 GRPO 反超一众复杂方法，GSM8K 达 89.1%，且推理时并行解码能力完好无损。

• 概率论与统计学学习笔记（持续更新）

  18 Jan, 2026

  学习笔记