高效推理系统 · v6
推测解码的分布与成本：接受校正、残差采样和加速边界
推导草稿模型如何被目标模型校正，以及高接受率为何仍可能没有端到端收益。
阅读研究导读 →AUTURNAL / RESEARCH LIBRARY / 2026.10从智能到发现，
从智能到发现，
深入研究的核心。
210篇中英文研究综述，连接一手文献、数学模型与可核查的证据。
210篇导读766项来源630幅插画与图解
THE RESEARCH COLLECTION
深入研究
序列模型 · v6
选择性状态空间模型：Mamba 的递推、扫描与记忆边界
区分固定参数线性系统与输入依赖选择，核对线性长度成本和压缩状态的代价。
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数据与训练方法 · v6
合成训练数据的质量闭环：覆盖、筛选偏差与尾部信息流失
把“生成得更多”拆成正确性、独立性和覆盖率三个可检验问题。
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模型架构与计算 · v10
从注意力到 IO 感知执行：Transformer 的计算结构、复杂度与可复核分析
将数学算子、存储层级和自回归依赖放在同一个分析框架中，说明哪些加速保持原计算，哪些改变模型本身。
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细胞科学 · v5
虚拟细胞能预测什么：扰动基础模型、线性基线与评价指标的校准
结合 2025 年基线质疑与 2026 年指标校准研究，重新定义细胞扰动预测的可信终点。
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视觉基础模型 · v6
可提示分割与视频记忆：SAM 接口、掩码歧义和跨域验证
把提示预算、对象定义与时间一致性纳入分割质量比较。
阅读研究导读 →没有符合筛选条件的文章。