视觉语言模型（VLMs）与视觉语言架构（VLAs）已在自动驾驶领域得到广泛应用。然而，现有方法大多存在明显局限：或是缺乏显式的推理机制，或是以自由、非结构化的方式进行推理，导致模型难以泛化到训练数据分布之外。
Nvidia 推出 Alpamayo-R1（AR1），这是一种具有结构化推理能力的视觉-动作（VA）模型，它扩展了已经提出的模型 Alpamayo-VA，通过连接推理和动作预测，以提升复杂驾驶场景下的决策能力，为通用自动驾驶提供支持。通过将可解释的推理与精确控制相结合，AR1 展示了迈向四级自动驾驶的实用路径。
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为了让更多用户了解学术界在人工智能领域的最新动态，HyperAI超神经官网（hyper.ai）现已上线「最新论文」板块，每天都会更新 AI 前沿研究论文。以下是我们为大家推荐的 5 篇热门 AI 论文，一起来速览本周 AI 前沿成果吧 ⬇️
本周论文推荐
1.Every Token Counts: Generalizing 16M Ultra-Long Context in Large Languag Models
本文探讨了构建「能够记忆的机器」这一挑战，将长期记忆问题定义为高效超长上下文建模的问题。研究人员认为，实现这一目标需要具备三个关键特性：稀疏性、随机访问的灵活性以及长度泛化能力。为应对超长上下文建模的挑战，本文引入了一种新颖的注意力机制——分层稀疏注意力（Hierarchical Sparse Attention, HSA），该机制同时满足上述三项特性。将 HSA 集成到 Transformer 架构中，研究人员构建了一个参数量为 80 亿的混合专家（MoE）模型 HSA-UltraLong。
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HSA-UltraLong 架构
2. Alpamayo-R1
题目：Alpamayo-R1: Bridging Reasoning and Action Prediction for Generalizable Autonomous Driving in the Long Tail
本文提出 Alpamayo-R1（AR1），一种融合因果推理与轨迹规划的视觉-语言-动作模型（VLA），以提升复杂驾驶场景下的决策能力。评估结果表明，相较于仅依赖轨迹的基线模型，该模型在复杂场景下的规划准确率最高提升 12%；在闭环仿真中，车辆偏离道路率降低 35%，近距离遭遇率下降 25%。通过将可解释的推理与精确的控制相融合，AR1 为实现 L4 级自动驾驶提供了一条切实可行的技术路径。
论文链接：https://go.hyper.ai/Q15y9
Alpamayo-R1 架构
3.F5-TTS: A Fairytaler that Fakes Fluent and Faithful Speech with Flow Matching
本文提出了F5-TTS，一种基于流匹配（flow matching）与扩散Transformer（Diffusion Transformer, DiT）的全非自回归文本到语音（text-to-speech, TTS）系统。在公开的 10 万小时多语言数据集上训练后，F5-TTS 展现出高度自然且富有表现力的零样本生成能力，支持无缝的语言切换（code-switching），并具备高效的语速控制性能。
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F5-TTS 训练概述（左）和推理（右）
4. Latent Collaboration in Multi-Agent Systems
本文提出 LatentMAS——一种端到端、无需训练的框架，支持 LLM 智能体之间纯粹的隐空间协作。在 LatentMAS 中，每个智能体首先通过最后一层隐藏状态嵌入，自回归地生成隐空间思维表示；随后，共享的隐空间工作记忆保存并传递各智能体的内部表征，确保信息交换无损。
论文链接：https://go.hyper.ai/M587U
LatentMAS 概述
5. Deeper-GXX: Deepening Arbitrary GNNs
本文提出了一种名为 Deeper-GXX 的图神经网络（GNN）新方法。该方法由两个核心模块构成：权重衰减图残差连接模块（Weight-Decaying Graph Residual Connection, WDG-ResNet）和拓扑引导图对比损失函数（Topology-Guided Graph Contrastive Loss, TGCL）。WDG-ResNet 通过引入动态权重衰减机制，有效缓解梯度消失问题，同时抑制阴影邻居效应；TGCL 则利用图的拓扑结构引导对比学习，增强节点表示的判别能力，抑制过平滑。
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任意 GNN 与 Deeper-GXX
