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• Latent Core Tokenizer：有意义地压缩 — Tokenizer 通常以压缩为优化目标，但紧凑的词表未必能将其容量均匀分配到各语言。我们提出 Latent Core Toke...
• 该蒸馏哪个 Skill？SGUID：为模型-Skill 协同进化选择紧凑的 Skill 库 — Skill 即在推理时注入的可复用过程性指导，可显著提升 LLM 的下游表现（Li et al., 2026）。已有工作通过语义方式从 Skill 库中检索 Skill...
• VFold：感知对称性的跨层 Value Cache 压缩 — 缓存 KV 状态能加速 LLM 解码，但在长上下文下该缓存会主导显存占用。一种方案是对其进行压缩...
• HarnessSQL：面向真实数据库环境的 Harness 原生 SQL Agent 训练 — Text-to-SQL 模型通常被训练为直接将问题映射为静态查询，而现实场景中的数据库 Agent 则通过与在线数据库的有状态、多轮交互来运作...