RefineAnything：多模态区域精修，完美还原局部细节

Aurora 优化器通过交替投影到半正交矩阵集合和均匀行范数集合，解决了 Muon 更新中的行范数各向异性导致的神经元死亡问题。在 1.1B 参数规模上，Aurora 实现了 100 倍的数据效率，并超越了当前 nanoGPT 速度跑榜的最优结果。

OncoAgent是一个开源、隐私保护的肿瘤学临床决策支持系统。它采用双阶微调LLM架构（9B快速模型和27B深度推理模型）、8节点LangGraph多智能体拓扑、四级校正RAG管道和三重反射安全验证器。项目在AMD Instinct MI300X上通过QLoRA微调，序列打包使全数据集微调仅需50分钟，速度提升56倍。