1.稀疏计算与条件专家混合模型

基于输入动态感知的专家路由机制，实现语言模型的高效微调与推理加速。针对视觉与环境感知任务（如图像/视频处理），开发适用于边缘设备部署的稀疏化MoE架构，有效平衡计算效率与模型性能。

2.Transformer架构优化与混合建模

采用低秩近似注意力机制及自适应精度控制技术，提升长序列文档理解任务的计算效率。通过融合CNN、MLP-Mixer及gMLP等结构，构建视觉-多模态任务的混合架构，实现效率与性能的协同优化。

3.液态神经网络与连续时间建模

液态神经网络在时间序列预测与控制任务中展现优势，特别适用于自动驾驶与机器人系统的实时感知控制。同步开展连续深度模型的可解释性研究，强化模型在动态环境中的稳定性保障。

4.神经算子与物理信息融合建模

基于神经算子构建多物理场耦合系统（如流体-热-化学反应），服务于气候模拟与环境科学研究。针对数据稀缺场景（如稀疏遥感观测、医学成像），开发神经算子驱动的重建模型，提升边缘观测条件下的数据利用率。

5.生成模型架构创新与扩散应用

开发高效扩散模型支持视频生成与条件控制（语义/动作条件），优化生成过程的可控性。构建GAN-Transformer混合生成网络，实现高分辨率图像生成与超分辨率重建任务的性能突破。

6.自监督学习与非欧数据建模

提出跨模态对比学习框架（结合Transformer等结构），解决视觉-文本匹配中语义差异大、标注数据少的问题。针对图结构、网格及3D点云等非欧数据，改进自监督学习模型，提升点云分类、重建及图嵌入任务的性能表现。

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