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SenseNova-U1.5: Towards Native Unified Visual Intelligence

复现级别：L1 核心机制诊断。 本地执行 masked patch target 与 expert OPD 融合；未复刻 8B 多阶段训练。

论文信息

字段 内容
论文链接 SenseNova-U1.5: Towards Native Unified Visual Intelligence
公司/机构 SenseTime Research（按第一作者署名单位）
首次公开日期 2026-09-10
原文开源代码 是：https://github.com/OpenSenseNova/SenseNova-U1
Adapter / 方法 sensenova-u1-5
本地复现代码 src/auto_research/foundation_latest_20260914.py

原始论文总结

背景与主要改动

用空间 patch reconstruction 摆脱 tokenizer/VAE，并以多专家 OPD 统一视觉理解与生成后训练。

flowchart LR
  I[输入与公开状态] --> M[sensenova-u1-5 核心机制]
  M --> A[可审计中间量]
  A --> O[输出或更新]

原论文关键图

SenseNova-U1.5: Towards Native Unified Visual Intelligence 原论文 Figure 3

原论文 Figure 3（关键图）：展示原论文方法的总体设计和关键组成。图片来自原论文，版权归原作者所有；点击图片可查看来源。

核心公式或操作

本地代码把论文决定性操作实现为确定性的 reference kernel，并显式输出门控、选择、投影、图边或状态更新统计；测试覆盖公式不变量和边界条件。

论文离线与线上效果

论文报告统一 8B-MoT 模型在理解和生成任务上的综合结果。 这些数字来自原论文，不与本地缩小实验直接比较；论文未报告线上 A/B 时不推断线上收益。

本地复现

三种子指标见 metrics/mechanism-seeds42-44.json。所有候选使用相同公开 fixture、预算和 seed；本页结果只证明核心状态转换实际执行。

复现边界

本地执行 masked patch target 与 expert OPD 融合；未复刻 8B 多阶段训练。