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只看论文#GitHub
今天10月26日周一7 条
  1. GitHub · 3D 生成新仓库22

    RC-BCJ-Dataset：钢筋混凝土梁柱节点破坏基准图像数据集

    新发布的 RC-BCJ-Dataset 包含 572 张经专家标注的钢筋混凝土梁柱节点破坏图像，覆盖节点类型、破坏机制、损伤类型与 DS0–DS4 严重程度等多属性标注。数据集提供 1,716 对图文诊断描述、全部图像的分割掩码以及预设训练-测试划分与 baseline 结果，可用于失效模式分类、图文生成与多模态建模等研究。

  2. GitHub · 3D 生成新仓库30

    CWM：可控白盒元提示框架开源，统一自适应 RAG 与推理任务

    Keuntae Kim、Eunhye Jeong 等人提出 CWM（Controllable White-Box Meta-Prompting），一种低成本白盒方法，无需外部决策模块或多采样即可完成自适应 RAG。该方法在三个自适应 RAG 基准上于 GPT-oss-20b、Qwen3-14b、Llama3.1-8b 等模型上取得 SOTA 性能，并可扩展至推理任务，通过操纵模型内部信号调控检索决策。代码已在 GitHub 开源。

  3. GitHub · 3D 生成新仓库20

    RiboCouple 开源：将 RNA 骨架生成与序列设计相耦合

    RiboCouple 通过学习的残基对交互拓扑，将 RNA 骨架生成与序列设计耦合，可从生成的骨架几何推断概率化残基对状态，并将二元与分型对信号作为软注意力偏置传递给序列解码。项目提供无条件生成流水线（sample → rank → refold，支持 TM ≥ 0.45 且 RMSD ≤ 5.5 的联合有效性评估）、固定骨架逆折叠解码（greedy / argmax / mutual 规则）等脚本，模型权重以预印本形式发布，采用 Apache-2.0 许可证，并支持 gRNAde 外部对照实验。

  4. GitHub · 去对齐工具与仓库33

    WoojinPark-Jay 发布 confidence-guided-selective-llm-re-evaluation 复现包：置信度引导的 LLM 情绪分类二次评估

    WoojinPark-Jay 在 GitHub 发布论文“Confidence-Guided Selective LLM Re-Evaluation for Emotion Classification in Social Media”的复现包。系统用校准的 DistilBERT 分类器做第一阶段，仅将低置信度样本路由到第二阶段，比较 Direct、CoT 与 SELF-DISCOVER 协议在 Llama 2 和 Llama 3 上的表现：Llama 3 SELF-DISCOVER 在 12,000 条 Reddit 测试集上准确率 97.2000%，在 Mixed Emotion 300 压力测试上达 92.6667%，高于 Direct 和 CoT。

  5. GitHub · 灵魂体仓库13

    GitHub 仓库 junli-gong/vision-internalization：包含 .claude skills 与实验、报告目录

    这是 GitHub 上 junli-gong 名下的 vision-internalization 仓库页面，展示了其目录结构，包括 .claude/skills/exp-triad-flow、configs、docs、experiments、prompts、reports、scripts、src、tests 等文件夹，以及 CLAUDE.md、PREREGISTRATION.md、RESULTS.md 等文件。仓库含 requirements.txt 和 pytest.ini，尚未呈现具体研究成果内容。

  6. GitHub · 去对齐工具与仓库51

    alibelal-lang 开源 LLM 采购合谋研究冻结数据与离线复现仓库

    该仓库发布 Apart AI Collusion Research Sprint（2026年10月23-25日）的研究产物，包含 480 局完成对局、48 个条件、每条件十个匹配市场与六家厂商模型的冻结数据，场景为脚本化顾问在重复三方采购中提出轮流抬标方案。仓库提供无需 API 密钥的标准库复现脚本，可校验哈希并重算原始结果、推断、投标筛查与关键词监控；另有复现队友 22 个数值输出文件的附加回放。作者强调结果衡量的是对给定方案的易感性，而非自发合谋或现实普遍性。

  7. GitHub · 灵魂体仓库23

    LoRiS：用 LLM 将 SPARQL 查询转化为多语言自然语言表示（ISWC 2024）

    一项 ISWC 2024 研究探索用大语言模型把 SPARQL 查询转化为自然语言，覆盖英语、德语和俄语三种语言。实验框架结合闭源与开源模型并经微调增强，在 QALD-9-plus 和 QALD-10 问答数据集上以机器翻译指标和人工评估衡量效果。结果表明 LLM 适合完成 SPARQL 查询的语言化任务，但存在问题过度具体化、语言差异和语义不匹配等错误类型。

10月25日周日
  1. GitHub · 3D 生成新仓库24

    JarvisUSTC 开源 Awesome-Multimodal-RAG：多模态 RAG 资源合集

    GitHub 仓库 JarvisUSTC/Awesome-Multimodal-RAG 整理了多模态检索增强生成（RAG）领域的最新论文、数据集与工具，涵盖文本、图像、视频、音频等多种模态。内容包括综述教程、通用与文档类多模态 RAG 论文、MMDocIR、SPIQA 等 benchmark，以及 Kiln 等工具框架，并持续接受社区贡献。

  2. GitHub · 灵魂体仓库32

    TriTetra/RSNA-Knee-Abnormality-Detection：RSNA 膝关节 MRI 异常检测竞赛方案与复盘

    theartificialteam 团队开源其 RSNA 膝关节异常检测竞赛的完整代码与知识库，该竞赛要求预测 12 项膝关节 MRI 发现，指标为 12 项平均 ROC AUC，队伍最终 private rank 约 1,730/6,425，private 0.942。仓库包含 ConvNeXt multi-view MIL 模型、Raptor CoAtNet-384 训练推理代码、预处理与 blend 流水线及实验日志。团队总结：优胜者的优势在于用多模态 LLM 从图像读取标签（gold 0.94–0.956，对比来自报告的约 0.90），而静默失败是其代价最高的 bug——首次提交仅得 0.500 且无任何报错。

  3. GitHub · 3D 生成新仓库59

    NeurIPS 2026 论文揭示上下文压缩中的 LLM 规模悖论，开源诊断数据集与提示词

    清华、百度等机构在 NeurIPS 2026 发表 When Less Is More，发现 compressor-decoder 有损压缩中的 Size-Fidelity 悖论，覆盖 27 组配置（9 个模型规模 × 3 种压缩率）：更大压缩器重构误差更低但忠实度下降，中型压缩器常优于大模型。论文归因于知识覆写（如白色草莓被改写为红色草莓）与语义漂移（如 Alice hit Bob 被改写为 Bob hit Alice），64× 压缩下 LLaMA 从 3B 扩到 90B 时知识覆写 QA 从 0.62 降至 0.53、语义漂移 QA 从 0.41 降至 0.28。

    推荐理由：论文用 27 组压缩器配置给出压缩保真度非随规模单调的证据，并公开了诊断数据集与 QA 生成提示词，方法可复用于其他压缩评测。

  4. GitHub · 3D 生成新仓库21

    Awesome-RAG：面向 LLM 的检索增强生成（RAG）资源仓库

    GitHub 仓库 liunian-Jay/Awesome-RAG 汇总了大语言模型检索增强生成（RAG）的技术进展，收录 2024-2026 年论文、HotpotQA、MuSiQue 等评测数据集及 LightRAG、RAGFlow 等项目。仓库目前获 520 stars，近期更新包括 2025 年 9-10 月论文，以及 QAgent 智能体 RAG 框架、GainRAG 等自研成果；仓库近期未积极维护，欢迎贡献者接手。

  7. GitHub · 灵魂体仓库52

    gutfeeling：开源病理切片 SSL 与 HP 判读辅助工具在 Ashby Prize Hackathon 2026 发布

    Ahaan Verma 等人在 Ashby Prize Hackathon 2026 发布开源研究工具 gutfeeling，通过热键截取任意切片查看器画面，约 2 秒内给出 SSL 与 HP 判读及证据。工具用 ConvNeXt-Base 与 MUSK 集成模型，在 977 张 MHIST 测试图上平衡准确率 0.888、AUC 0.956，与 7 病理医生共识上限相当；在 UniToPatho 上 HP 准确率 99.6% 但会低估 SSL。定位为研究工具，非诊断用途，许可证为 PolyForm Noncommercial 1.0.0。

  8. GitHub · 灵魂体仓库38

    Forcebench 开源基准：实测 AI 模型做真实 Salesforce 工程任务的能力

    Forcebench 是一个开源基准，用真实的 Salesforce 工程任务评测 AI 模型，覆盖 Apex、governor limits、fflib、Lightning Web Components、Flow、SOQL、CI/CD 等 15 个套件。评分尽可能通过实际执行完成：部署到 scratch org 跑隐藏 Apex 测试和 Jest 测试、执行 SOQL 查询、对照 sf CLI manifest 验证命令。项目支持任何 OpenAI 兼容端点，代码采用 Apache-2.0 许可，任务与结果采用 CC BY 4.0，结果与排行榜见 forcebench.ai。

  9. GitHub · 灵魂体仓库38

    sonu-2006/finalhidden：基于校准隐藏态探针的医疗 LLM 实时幻觉检测与干预实验

    该仓库基于 RTHD 框架，用轻量探针分类器（Safe / AtRisk / Hallucinating）在解码过程中监测医疗 LLM 隐藏状态，实现幻觉早期检测与模拟干预。作者在 Kaggle 上用 4-bit 量化骨干完成了 4 组试点实验，各 20 条轨迹，分别组合 EndoDiag + Qwen3-8B、MedHallu + BioMistral-7B、MedQA + Mistral-7B-Instruct-v0.3、PubMedQA + Llama-3.1-8B-Instruct；四组 EDR@K 均为 100%，平均提前量 14.85–32.50 tokens，模拟幻觉降低 76.9%–100%。作者指出样本量小、标签由启发式生成、干预为模拟而非实时引导解码。

10月24日周六
  1. GitHub · 去对齐工具与仓库33

    AdrSkapars/slander-inversion：生成式语言模型精确反演的代码与数据集仓库

    该仓库发布论文《Was it Slander? Towards Exact Inversion of Generative Language Models》的代码与筛选数据集，仅用模型对输出的概率搜索生成该输出的输入。方法对比基于 token 的遗传算法（GA）与基于 T5 自编码器嵌入的粒子群优化（PSO），各含完整与渐进两种目标，实验使用 30 对和 50 对的 Chatbot Arena 筛选数据，目标模型为 gpt2 与 llama2，另附 Metropolis–Hastings 采样扩展脚本。

  2. GitHub · 灵魂体仓库46

    quark28/mini-llm：一个可完全在端侧运行的 19.8M 参数掩码扩散对话模型

    开发者在 GitHub 开源 mini-llm，一个从零用 PyTorch 构建的 19.8M 参数掩码扩散编码器–解码器 Transformer 对话模型，目标是在手机端侧运行。模型在 1.47B token 的 FineWeb-Edu 上完成预训练，并经过 SFT 与 GRPO 强化学习，上下文窗口 256 token，词表 12 288（byte-level BPE）。项目还包含一个实验性 Thinking 模块及参数量匹配的对照组，生产级 C++ 推理运行时仍在计划中。

  3. GitHub · 去对齐工具与仓库65

    Badrodro 实测三种 LLM 的 4-bit 权重量化格式质量差异

    Badrodro 发布 llm-4bit-quant-formats 仓库，在 Qwen2.5-0.5B、Qwen2.5-1.5B 和 SmolLM2-1.7B 上以 WikiText-2 与 C4 困惑度对比多种 4-bit 权重量化格式。结果显示等困惑度下 trellis 编码比 NVFP4 少需 11–17% 比特、比 INT4 g128 和 MXFP4 少约 15–20%，但加随机 Hadamard 旋转的标量 Lloyd-Max 量化器已能达到 trellis 增益的 6–9% 以内，未达到预先设定的 10% 阈值，因此非均匀标量格式加旋转在更低解码成本下已捕获大部分收益。测试仅覆盖权重、round-to-nearest、0.5–1.7B 小模型，无校准数据与速度能耗测量。

    推荐理由：作者预先设定了10%的决策阈值再实测，读者可以据此判断trellis量化是否值得在硬件里加解码器。

  4. GitHub · 去对齐工具与仓库42

    Vhagar181 开源 llm-adaptive-learning：LLM 动态环境自适应学习实现（ICML 2025）

    Vhagar181 在 GitHub 开源论文 "Adaptive Learning Strategies for Large Language Models in Dynamic Environments"（ICML 2025）的实现，支持 LLM 实时适应动态环境且避免灾难性遗忘。该方法在多类动态场景上较基线提升 16.8%–19.1%，如时序变化场景从 69.8% 提至 88.9%，采用轻量更新机制无需全量重训，代码以 Apache 2.0 许可发布。

  5. GitHub · 去对齐工具与仓库18

    优化 LLM 在多任务环境中的上下文推理：论文代码仓库（待发布）

    John Smith 等人的论文《Optimizing Large Language Models for Contextual Reasoning in Multi-Task Environments》正在 COAI 2025 审稿中，其代码仓库即将发布。论文提出优化策略以增强 LLM 跨多任务的上下文推理，实验结果显示在动态环境中适应性更优。仓库将包含实现代码、benchmark 结果、预训练模型检查点及文档教程。

  6. GitHub · 灵魂体仓库10

    enhancing-llms：先进微调技术提升 LLM 在 GLUE 和 SuperGLUE 上的表现

    GitHub 仓库 enhancing-llms 发布论文《Enhancing Large Language Models with Advanced Fine-Tuning Techniques》的实现与实验，探索面向领域任务的新型微调方法。该方法在 GLUE 上取得 92.5%（较基线 +8.3%）、SuperGLUE 上取得 89.3%（+12.5%）的 SOTA 结果，并提供高效训练管线，代码以 MIT 许可开源。

  7. GitHub · 灵魂体仓库51

    ARM-Sparse 实测 Llama 3.2 1B 与 TinyLlama 1.1B 在 Apple M2 上的 FFN 块稀疏加速收益

    ARM-Sparse 项目在 Apple M2 CPU 上实测 Llama 3.2 1B 与 TinyLlama 1.1B 的 FFN 块稀疏推理，结论是 packed B8 块内核只在 40-50% 稀疏度才快过 Accelerate 稠密基线，而此时模型质量已不达标（Llama 在 20% 处困惑度 +8.773% 失败）。在 10-20% 质量门槛内，只有采用 neuron-major 权重的 per-neuron 执行器跑块对齐 mask 能比稠密快百分之几（真实 mask +0.9% 到 +3.5%，合成 mask 最高 +7.3%），且质量上限决定了收益上限，不构成端到端可部署加速；仓库附带 99 项自动化测试的完整复现包。

  8. GitHub · 灵魂体仓库13

    LLM 多任务环境上下文推理优化研究（COAI 2025 在审）

    一篇题为《Optimizing Large Language Models for Contextual Reasoning in Multi-Task Environments》的论文提出优化策略，以提升 LLM 在多任务环境中的上下文推理能力，实证结果显示其在动态环境中适应性更佳。该论文目前在 COAI 2025 会议审稿中，仓库标注"To be released"，完整实现代码、实验配置、Benchmark 结果、预训练模型 checkpoint 和文档教程尚未发布。

  9. GitHub · 灵魂体仓库17

    Beamoaadvance 开源 llm-adaptive-learning：ICML 2025 论文的 LLM 动态环境自适应学习实现

    Beamoaadvance 在 GitHub 开源了 ICML 2025 论文 "Adaptive Learning Strategies for Large Language Models in Dynamic Environments" 的实现，使 LLM 能在动态环境中实时自适应调整。该方法支持持续学习而不发生灾难性遗忘，无需完整重训练即可轻量更新，在多类动态环境中较基线提升 16.8%-19.1%（如 Temporal Changes 场景从 69.8% 提至 88.9%）。项目采用 Apache 2.0 许可证。

  10. GitHub · 3D 生成新仓库23

    PixelBudget：延迟与内存约束下的自回归图像生成研究

    UIT（VNU-HCM）研究员 Nguyen Huynh Dang Nhut 发布 PixelBudget 项目，研究在计算预算（GPU VRAM、缓存容量、内存带宽）与图像质量之间的权衡，在 NVIDIA T4 GPU 和多核 CPU 上实现像素级自回归生成。研究对比了自定义解析反向传播与 PyTorch autograd 的开销，并分析逐像素解码与并行 patch 生成的内存带宽瓶颈。项目含 68 个 cell 的 Colab notebook 及离线 HTML 报告。

  11. GitHub · 灵魂体仓库53

    Sleight 编程语言仓库发布：带依赖类型与终止检查，实现由 LLM 智能体编写

    emmarion 发布了 Sleight 编程语言仓库，语言采用 s-expression 语法、受限依赖类型、每个 binder 标注 multiplicity（erased/many/unique）以及无逃逸的终止检查，编译器会检查程序声明的性能断言如尾调用。仓库含参考实现（OCaml）、自举编译器 slc 和 Lean 4 模型，附千余个测试程序及 checked_runs、no_false、eval_sound 等机器验证定理；palindrom、heapsort、msort 等认证程序中堆排序由 LLM 智能体经多会话写成，2026 年 10 月 14 日的 talk 报告了模型表现。

  12. GitHub · 3D 生成新仓库36

    novasyne 开源 SyntheticEEG：验证合成 EEG 数据能否替代真实训练数据

    GitHub 新仓库 novasyne/SyntheticEEG 研究合成 EEG 数据能否替代或增强真实数据，用于跨数据集压力与认知负荷分类。项目使用 4 个公开 EEG 数据集（EDMA、SAM40、MentalWorkloadEEG、MentalStress），评估相关性引导插值、WGAN-GP、条件 VAE 三种合成策略，并加入 CORAL、Optimal Transport、Prototype-shift 域适应，覆盖全部 12 个 source→target 数据对。仓库提供预处理、合成、跨数据集与 LOSO 评估脚本，含 LDA、Logistic Regression、Random Forest、SVM-RBF、XGBoost 五种分类器。

  13. GitHub · 3D 生成新仓库11

    SriHarsha61 开源基于 DCGAN 的人脸生成项目

    GitHub 用户 SriHarsha61 发布了一个使用 DCGAN 生成人脸的开源仓库，包含 DCGAN.py 训练脚本、README、requirements.txt 及运行脚本 run.bat，并附带 samples_input_text.txt 与截图文档 SCREENS.docx。项目采用 Django 项目结构（manage.py、db.sqlite3），可直接在本地运行查看生成效果。

  14. GitHub · 灵魂体仓库37

    Open Accounting Bench：GitHub 开源的 AI 会计智能体可执行基准

    GitHub 上的 bex-co 仓库 Open Accounting Bench（OAB）是一个用于评测 AI 会计智能体的开源可执行基准，目前处于 pre-alpha 阶段的 v0.2 开发中状态。它通过参数化任务家族动态生成任务，并采用五层确定性状态验证打分，不依赖 LLM judge，核心指标为 Verified Task Completion Rate。任务基于 Harbor 格式在隔离无网络容器中评估，现有 7 个冻结 Stable 实例，90 天目标是 12–15 个经过验证的生成器，采用 Apache-2.0 许可证。

  15. GitHub · 灵魂体仓库49

    研究发现：LLM 对心理健康帖子的分类更贴近专家而非自述标签

    针对 Kallstenius 等人原研究的 Matters Arising 评论发现，三名临床心理学家盲评了 Kaggle 心理健康语料的 103 条帖子，GPT-4o-mini 与专家共识的一致率为 61%，与原始自述标签仅 42%；SVM 复现结果相反（46% 和 57%）。这说明原研究中 TF-IDF+SVM（95%）优于 LLM（65%）的结论可能受标签质量影响。

10月23日周五
  1. GitHub · 去对齐工具与仓库25

    MicroLLM：从零训练的 50M 参数小模型开源项目

    MicroLLM 是一个在 50M 参数预算内从零构建训练的 decoder-only Transformer 语言模型，实际可训练参数为 48,779,904（约 48.78M），采用 GQA、RoPE、RMSNorm、SwiGLU 和 1,024 token 上下文，基于 FineWeb-Edu 数据训练。项目已完成 100M token 训练，val loss 3.8326、困惑度 52.6029，评测接入 HellaSwag、ARC-Easy、PIQA、WinoGrande，并开发基于 FastAPI 的本地推理后端。

  2. Reddit · r/LocalLLaMA45

    ReaDy：用循环状态作为动态上下文加速混合线性注意力大模型投机解码

    论文提出投机解码方法 ReaDy，首次利用混合线性注意力（HLA）模型的循环状态为每个草稿位置检索位置特定上下文。基于 DSpark 骨架与两阶段适配策略，在数学、代码生成与对话七项基准上，ReaDy 以 Qwen3.8-27B 在单块 NVIDIA B200 上实现平均 3.16× 解码加速，吞吐较 DSpark 提升 7.97%，接受长度提升 8.50%，代码已在 GitHub 和 HuggingFace 开源。

  3. GitHub · 灵魂体仓库15

    enhancing-llms：用高级微调技术提升 LLM 在 GLUE 与 SuperGLUE 上的性能

    GitHub 仓库 enhancing-llms 发布了论文《Enhancing Large Language Models with Advanced Fine-Tuning Techniques》的实现代码，探索面向特定领域任务的新型微调方法。其方法在 GLUE 上取得 92.5%（较基线提升 8.3%），在 SuperGLUE 上取得 89.3%（提升 12.5%）。仓库含训练、评估脚本与实验配置，采用 MIT 许可证开源。

  4. GitHub · 3D 生成新仓库21

    groundwater-neural-operator：地下水神经算子研究代码仓库开源

    GitHub 新仓库 liufan612/groundwater-neural-operator 发布了水头条件化两阶段地下水流与溶质运输研究的代码。仓库包含合成数据生成、五种神经网络 backbone（unet、fno、afno、uno、deeponet）、两阶段与双分支训练，依赖 MODFLOW 6.8.0 和 Python 3.11，数据按 70/20/10 划分训练、验证与测试场景，训练权重和数据集需按仓库命令本地生成。

  5. GitHub · 3D 生成新仓库27

    UnifiedGroupGen：基于群—轨道参数化与性质条件流匹配的材料结构生成研究仓库

    开源仓库 UnifiedGroupGen 实现了群—轨道参数化与性质条件流匹配的材料结构生成，将空间群、层群和平面群编译为统一的结构展开、随机先验和训练接口，支持 MP20、C2DB、MPTS52 数据及两阶段 CFG 逆向设计。正式数据 102,608 条，联合划分 82,183/10,190/10,235；共享模型约 18,030,806 参数，1536 次采样中精确回收目标群 1526/1536。物理稳定性验证与公平基准比较仍待完成。

  6. GitHub · 灵魂体仓库33

    Deposon：让 LLM 多步推理可机器复核的散射层研究项目开源

    Deposon 是一个让多步 LLM 推理可机器复核的散射层研究项目，代码已在 GitHub 开源，MIT 许可，前两条主线 V1（脑图）与 V2（博弈论解释）已发表于 arXiv:2609.09001。推理路径经三通道散射满足 T+R+A=1，逐路径审计偏差 ≤ 2.2e-16。论文还如实报告了负结果：真实基准上该层与 6 关键词规则过滤无法区分（GSM8K 0.87 vs 0.85），三条动力学等价命题在预登记协议下被证伪。

  7. GitHub · 去对齐工具与仓库40

    mohameddhameem/Custom-LLM-Router：基于 HotpotQA 的成本感知 LLM 路由实验

    mohameddhameem 开源 Custom-LLM-Router，在 HotpotQA（distractor 设置）上测试成本感知路由：用 nano-jev v1.0 交叉编码器的证据充分性信号，对比仅用问题的路由器，决定用 small 还是 large 专家（Qwen2.5-0.5B/1.5B/7B/14B 等配置）。项目提供数据准备、路由器训练、F1-vs-cost 评测（AIQ、CPT 50%/80%）、tau 0.5-1.0 扫描与 95% 置信区间 bootstrap，支持 CPU/GPU/vLLM 及 SSH/PBS 集群运行。

  8. GitHub · 灵魂体仓库49

    llm-verifier-reliability：NeurIPS 2026 Verify-Agents Workshop 论文验证实验代码与数据发布

    该仓库发布 NeurIPS 2026 Verify-Agents Workshop 论文的验证可靠性实验代码与数据，共 64,800 次 verification calls，覆盖 HumanEval+、MATH、GPQA-Diamond 三个领域、每域 150 题，报告 headline +13.1 pp 的 self-preference gap。代码为 MIT 许可，派生产物为 CC BY 4.0；GPQA-Diamond 题目文本被隐去，需 HF_TOKEN 本地恢复。

  9. GitHub · 灵魂体仓库63

    tatra-labs 开源 nano-pixelmoe：约 260 行实现像素空间扩散的 LLM 式混合专家

    tatra-labs 发布 nano-pixelmoe，用约 260 行代码独立实现 PixelMoE 论文（arXiv:2610.18857）方法，将 LLM 式 mixture-of-experts 原样迁移到无 VAE、无 tokenizer 的像素空间扩散。实现在 RTX 5060 Laptop 上训练，CIFAR-10 上 64.2M 参数（每 token 激活 27.0M）FID 26.43，与匹配激活参数的 dense 基线 26.73 在 10k 样本噪声范围内持平；展示了无辅助损失的负载均衡（最忙专家为平均负载 1.6 倍）及专家按内容和噪声水平分工的路由图。作者指出论文的收益出现在 200M+ 激活参数规模，并附完整训练与采样命令。

    推荐理由：作者在单卡笔记本 GPU 上复现了 PixelMoE 的 MoE 路由机制，并给出与 dense 对照的 FID 数据和平衡路由结果，代码可自行训练。