PaperWeekly

从CoT到MCoT！NUS、港中文等发布「多模态思维链」重磅综述，280篇文献深度解析

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这篇综述全面梳理了MCoT的理论框架、技术方法及应用前景，为多模态AI研究提供了系统性参考。从传统的链式思维到MCoT，支持多模态数据的自由组合与协同推理，在医学诊断等领域展现出巨大潜力。

ICLR 2025 高效又稳定！人大团队提出模型剪枝新方法LLM-Streamline

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模型剪枝方法LLM-Streamline通过判断层的重要性，并进行剪枝来减少模型参数量，同时使用余弦相似度和轻量级蒸馏小模型来弥补损失。该方法具有低内存消耗、合理训练方法以及新的稳定性指标等优势，相比已有方法性能更高。

CVPR 2025 比高斯更灵活！港大、VAST提出DRK：新型径向核泼溅

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在3D场景重建与表示领域，三维高斯由于其内在的核表示缺乏灵活度，在形状灵活性、边界控制以及排序方式上存在挑战。研究团队提出了一种创新的核函数——Deformable Radial Kernel Splatting (DRK)，用于三维场景表示，能够使用更少的核数量实现高质量渲染，并具备不同的参数调整其形状、曲率和锐化度等特性。