标签
该论文提出一种基于预训练text-to-text模型和Read–Tag–Write解码策略的高效流式端到端逆文本正规范化（ITN）系统，在越南语数据集上达到与非流式基线相当的精度，同时满足实时延迟要求。
WeVisDoc 是一个两阶段的以数据为中心的框架，用于稳健的端到端文档解析，通过扩展覆盖范围并使用针对性诊断来提升性能，在基准测试中取得了最先进的结果。
VibeVoice-ASR-Streaming 是一个基于LLM的端到端模型，用于流式说话人属性语音识别，通过已发布的1.5B和7B模型权重实现了最先进的性能。
PriorEye 为端到端自动驾驶引入了地理空间视觉先验，通过双重记忆架构增强了预见性和鲁棒性，如在 ECCV 2026 上所展示。
DialectS2S是一个面向低资源中文方言的端到端语音对话模型，引入了可扩展的数据合成流程和一种带有自对齐语音监督的两阶段后训练策略。实验表明，在方言一致性、响应质量和可懂度方面均有提升，并且模型、数据和代码全部开源。
SimWAM是一种简单而有效的世界动作模型，用于端到端自动驾驶，它将视频生成纯粹用作训练信号，在NAVSIM上实现了最先进的91.5 PDMS，同时降低了推理延迟。
PaDoc 提出了一种面向端到端文档解析器的基于布局的并行解码方法，将布局解码与内容解码解耦，以减少解码深度并提高吞吐量。它在 OmniDocBenchFull 上取得了最先进的结果，并且相比顺序基线显著加速了推理。
提出 LatentRM，一种奖励建模框架，将中间推理轨迹作为离散潜在变量学习，以显式最大化下游标量奖励似然，从而改进分布内和分布外任务上的偏好建模与策略对齐。
机器人平均而言可以很快，但当场景变化时仍可能失败；LingBot-VA 2.0 设计通过将前瞻推理与重定位相结合解决了这个问题，在确保状态与真实接近的同时实现了四倍的速度提升。
本文首次系统研究了基于SpeechLLM的端到端ASR系统的联邦训练，在英语和意大利语任务上进行了评估，在降低通信成本的同时取得了具有竞争力的词错误率。
WeNet 是一个开源端到端语音识别工具包，它将训练代码、预训练模型和部署运行时统一在一个项目中，支持多种模型架构和运行时后端。
本文提出了一种新颖的训练准则，旨在减少自动英语口语能力评估系统对捷径的依赖，防止考生在没有真正进步的情况下通过利用捷径提高分数。在基于音频和文本的系统的实验表明，该方法降低了与可被利用特征的相关性，使自动评分更接近人工评判。
Kimi K3 在端到端知识工作中表现出持续的改进，公共基准测试和内部评审均证明了这一点，表明其智能体能力得到了增强。
OvisOCR2是一个0.8B参数的端到端文档解析视觉语言模型，在OmniDocBench排行榜上位居榜首，在实际扫描的医学文档上，其准确性和效率均优于流水线OCR系统。
OvisOCR2 是一个0.8B参数量的端到端文档解析模型，能将文档页面图像转换为Markdown格式，通过结合监督微调、强化学习和模型融合，在公开基准上取得了最先进的分数。
宣布 RT-DocLayout，这是世界上首个能够在真实文档中进行像素级多点多边形框的布局分析模型，已被 ECCV 2026 接收。论文指出，尽管端到端模型日益强大，布局分析仍然至关重要，并介绍了一个高效的 33M 参数模型，运行速度达 132.1 FPS。
COALA是一个鲁棒的上下文偏置框架，用于自动语音识别（ASR），它利用对比正则化器和偏置分数估计来提升从大规模偏置列表中识别领域特定实体的准确性。在LibriSpeech上的实验表明其持续表现出色。
本文提出了一种通用的神经符号推理与学习方法，将答案集编程与基于能量的模型框架进行模块化集成，支持连续潜空间中的联合优化和端到端训练。并在MNIST、CLEVR和MOT基准测试上展示了其应用。
UMA_Robots 的研究人员开发了一个单一的端到端神经网络，能够稳健运行数小时，精度高且能自适应视觉输入。
LeVLJEPA是首个完全非对比的端到端视觉语言预训练方法，无需负样本、温度参数或动量编码器，性能即可与CLIP和SigLIP相媲美。它通过跨模态预测（使用停止梯度目标）和每模态分布正则化进行学习，为下游任务（如VLM主干网络和语义分割）提供更强的密集语义特征。