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ContextLength
Context Length Alone Hurts LLM Performance Despite Perfect Retrieval
长输入即使保留可逐字找回的证据，解题准确率仍会下降；空白与掩码控制支持长度相关退化，先检索再短提示可缓解部分任务。
SSE
Scaling Linear Attention with Sparse State Expansion
SSE以共享参数的稀疏状态分区改善检索与记忆保留，混合版保持接近同流程Transformer的推理能力，收益需结合状态存储与活跃计算理解。
TensorLogic
Tensor Logic: The Language of AI
以连接、投影和阈值把 Datalog 规则写成张量方程，统一多类 AI 模型的表达；嵌入空间严格推理与扩展性仍待证明和实测。
RL-after-NTP
How Reinforcement Learning After Next-Token Prediction Facilitates Learning
稀有正确长推理示范在预训练中先被学会，RL再通过奖励筛选提高其有效占比，使贪心输出变长并提升准确率。
ClockDiffusion
Clock Diffusion: Efficient Semi-Autoregressive Continuous Diffusion Language Models
Clock Diffusion 用错开的局部去噪时钟与因果前缀缓存实现连续扩散的半自回归生成，Cache Grab 提前提交降低模型调用次数；SSD 需联合 AR 训练。
Sigma
Large Language Continuous Diffusion Models
Sigma 将可学习低维连续扩散扩展到 3B/8B，以轨迹引导、球面正则化和蒸馏改善推理覆盖率与少步生成。
ELF-REG
ELF-REG: Scaling Continuous Diffusion Language Models to Reasoning Tasks
以教师表示对齐和全局状态联合去噪改善连续语言模型，并通过前缀早停在较低 NFE 下完成数学与代码任务。
DiscoLoop
DiscoLoop: Looping Discrete Embeddings and Continuous Hidden States for Multi-hop Reasoning
DiscoLoop在循环间保留连续隐藏状态并注入软解码嵌入，缓解桥接实体表示失配，显著改善受控多跳泛化并小幅提升预训练表现。
Trace-as-State
Trace as State: Reasoning Traces as Conditional States for Long-Context Transformers
将首轮推理轨迹前置到长上下文重读，在多数指标上优于同轨迹后置；最强收益来自图父节点任务，并伴随额外推理成本。
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