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本文介绍了潜在同策略自蒸馏（LOPD），该方法使教师的特权上下文能够从经验中端到端学习，提供密集的token级别监督，以提升智能体在智能工具使用和代码生成中的性能和效率。
GRAB 使用 GNN 编码器将关系表转换为潜在标记，用于冻结的 LLM，在多表问答中取得了显著的性能提升。
Surflo是一种前馈3D重建模型，它将未定姿的RGB视图压缩成潜在标记，并通过流匹配解码出一致的3D表面点，支持可变分辨率输出，在速度上优于现有方法。