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本文提出了一种针对扩散视觉语言模型的轨迹感知解码控制方法，通过根据解码状态路由样本来解决推理预算不匹配问题，从而提高跨基准测试的鲁棒性。
IQ Routing 是一个轨迹感知的 LLM 路由系统，旨在通过优化基于轨迹数据的任务路由来降低 AI 代理的成本。
提出了TRACER框架，该框架集成了基于严重性的知识图谱和检索增强生成，用于轨迹感知的临床风险预测，在MIMIC-III和MIMIC-IV数据集上，死亡率和再入院预测取得了大幅提升。
提出了SeqGeo-VL数据集和TrajLoc框架，用于基于序列观测（视频片段或路径描述）的轨迹感知跨视角地理定位，在性能上显著优于现有方法。
TACG 是一种无需训练的扩散语言模型解码器，通过轨迹感知信号决定何时提交 token，在代码和数学基准测试中提高了准确性和效率。
介绍SciTrace框架，该框架通过安全内禀推理循环和组合工具链验证器，将安全推理融入科学代理流程的每一个阶段，在保持输出质量的同时实现了最先进的安全性。
TRACE是一种轨迹感知的LLM智能体，用于分子先导优化，通过对分子优化工具进行顺序决策，在保持分子相似性的同时改善ADMET性质。
提出了流形引导的注意力转向（MAGS），这是一种轨迹感知的推理时干预方法，通过将注意力输出投影回学习的正确性流形（当偏差超过阈值时）来纠正LLM中的推理错误，在数学、代码和分子基准测试中优于静态转向方法。
本文介绍了 TABOM，这是一种用于扩散语言模型的自蒸馏基于轨迹的后训练框架。该框架利用玻尔兹曼建模将训练与推理轨迹对齐，从而减轻训练-推理差异并减少灾难性遗忘。