12因素应用程序方法论提供了构建可扩展和可维护应用程序的框架。第一个因素是“代码库”，强调每个应用程序应有一个版本控制的代码库，以确保可追溯性和一致性。使用Git等版本控制系统可以有效跟踪更改，确保所有部署源自同一代码库。

本研究解决了现有集成攻击方法在捕捉模型间共享梯度方向不足及缺乏自适应权重分配机制的问题。提出的新方法HEAT通过引入领域泛化，结合共识梯度方向合成器和双和谐权重协调器，实现了内部模型一致性与模型间多样性的动态平衡。实验结果表明，HEAT在不同数据集和设置中显著优于现有方法，为对抗攻击研究提供了新的视角和方向。

本研究提出了T2VPhysBench基准，用于评估文本到视频生成模型遵循物理规律的能力。结果显示，现有模型的合规性普遍较差，揭示了架构的局限性，为未来研究提供了指导。

在分布式系统中，保持一致性至关重要。通过写和读仲裁确保数据更新，但在大规模恢复时可能不足。临时故障时，系统通过交接保持运行；永久故障则需利用反熵和Merkle树进行数据修复，以确保新节点与其他节点同步。这些机制保障了系统的可用性和可靠性。

腾讯与InstantX合作推出开源角色生成插件InstantCharacter，解决角色一致性问题。该插件基于Diffusion Transformers，具备高保真度和文本可编辑性，采用可扩展适配器和渐进训练策略，提升角色图像生成的灵活性和细节保留。

Somtochi Onyekwere在2025年QCon伦敦的演讲中介绍了Corrosion，这是Fly.io开发的开源分布式系统，旨在提升数据一致性和扩展性。Corrosion替代了Consul，利用SQLite和CRDTs实现数据同步，确保最终一致性，优先考虑可用性和分区容忍，适合高数据一致性的云应用。

本研究解决了恶意软件检测中对控制流图（CFG）解释一致性的问题。通过提出一种新的动态构建CFG和嵌入节点特征的框架，以及应用先进的可解释性技术，研究显示可以有效识别恶意行为并生成可靠的解释，大大增强了模型的可解释性和运行效果。

本研究分析大型语言模型（LLMs）在用户偏好对齐方面的不足，提出了一种新方法以实现理性选择功能，并评估用户偏好的满足程度，展示其在汽车智能用户界面中的应用效果。

一致性确保数据库在事务前后保持有效状态，遵循约束规则。PostgreSQL通过写前日志（WAL）和级联操作维护数据完整性，防止不一致数据的提交。

本研究针对大型语言模型在复杂逻辑推理中面临的系统性探索和逻辑一致性维护的挑战，提出了逻辑树（LogicTree）框架。该框架通过算法引导的搜索和历史知识的缓存机制，优化了推理过程并提高了证明的准确性。实验证明，LogicTree在推理时间计算上实现了最佳扩展，并在GPT-4o上分别比链式思维和思维树提高了约23.6%和12.5%的证明准确率。