bluearXiv-ai - 2026-06-02

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cs.LG

BitsMoE: Efficient Spectral Energy-Guided Bit Allocation for MoE LLM Quantization ⭐ 精选

Jiayu Zhao et al.

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本文提出BitsMoE，一种基于spectral能量引导的bit分配框架，用于MoE大语言模型的量化。该方法通过SVD将每个MoE层分解为共享基和专家特定的spectral因子，保留共享基不量化以保持跨专家的共同结构，并将专家特定因子作为细粒度量化单元。BitsMoE将spectrum-wise混合精度量化建模为激活感知的重建代理，并通过整数线性规划在固定bit预算下最小化估计重建损失，从而为每个单元分配最优bit宽度。实验表明，在超低bit（如2-bit）量化下，BitsMoE显著优于GPTQ等方法，在Qwen3-30B-A3B-Base上加速量化12.3倍，平均准确率提升27.83个百分点，解码速度提升1.76倍。

Foundation-Preserving Adaptation via Generalized Rayleigh-Quotient Optimization ⭐ 精选

Dongjun Kim et al.

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本文提出了一种名为Foundation Preserving LoRA (FoLoRA)的遗忘感知微调框架，旨在解决微调基础模型时非目标能力退化的问题。该方法通过广义Rayleigh商（Generalized Rayleigh Quotient）对更新方向进行评分，衡量每个方向上的任务效用与遗忘惩罚之比，从而构建一个谱坐标系（spectral coordinate system）以实现方向性的门控Adam更新。此外，FoLoRA通过从预训练模型中采样构建代理校准数据（pretraining-proxy calibration data），避免了依赖单一代理数据集。实验表明，FoLoRA在数学、代码（code）和指令遵循等任务上取得了最佳的保留-适应平衡。

Agentic Transformers Provably Learn to Search via Reinforcement Learning ⭐ 精选

Tong Yang et al.

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本文通过理论分析证明了基于transformer的策略可以通过强化学习（RL）的训练动态自发地学会执行随机深度优先搜索（DFS）。作者构造了一个双头attention的transformer架构，其中一个head追踪历史动作，另一个head检测失败并触发回溯，并证明了在深度课程学习（depth-wise curriculum）下，policy gradient训练能从稀疏的强化反馈中逐步涌现出这种搜索机制。该工作为理解agentic transformer如何通过attention heads的协作从交互轨迹中提取决策相关信息并转化为搜索行为提供了理论上的“机械范式”（mechanistic normal form），与关键词“agent”和“attention”高度契合。

InfoAtlas: A Foundation Model for Zero-Shot Statistical Dependence Estimate ⭐ 精选

Zhengyang Hu et al.

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InfoAtlas提出了一种类似foundation model的架构，将mutual information (MI) estimation从需要迭代优化的任务转化为单次前向推理任务。通过在包含丰富依赖模式的大规模合成数据上预训练，该模型能够直接预测高维随机变量间的MI，无需针对每个新数据集进行昂贵的重新训练。实验表明，InfoAtlas在精度上匹配了最先进的neural MI estimators，同时实现了$100\times$的加速，并能通过单一统一模型灵活处理不同维度和样本量的数据。这项工作为实时依赖分析提供了基础，其核心思想与关键词“pretrain”高度契合。

Perturbative methods for non-parametric instrumental variable ⭐ 精选

Wei Bu, Arthur Gretton

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本文提出了一种用于非参数工具变量（NPIV）估计的微扰方法，灵感来源于物理学中的微扰理论。该方法通过引入系统性的高阶微扰修正来扩展标准kernel ridge方法，显著提升了估计精度，特别是在积分方程病态（如由维度灾难引起）的情况下。从谱（spectral）角度看，微扰引入了期望积分算子不同本征模之间的混合，这在积分方程定义不良时尤为有效。实验表明，在高维病态情形下，一阶微扰修正相比标准ridge回归方法可将预测误差降低高达99%，且性能优势随维度增加而愈发明显。

How Much Orthogonalization Does Muon Need? ⭐ 精选

Hua Huang

cs.LG

本文针对Muon优化器中正交化步骤的计算成本问题，提出了一种基于三次Newton-Schulz迭代的低成本变体cubic5。作者通过分析Muon的低精度奇异值带，将标准五次五次Newton-Schulz迭代（需15次矩阵乘法）简化为五次三次迭代（仅需10次矩阵乘法），并证明该简化在保持训练质量的同时显著降低了计算开销。实验表明，在GPT-2 Small及1B-4B参数的混合MoE/Mamba模型上，cubic5与更精确的极分解方法（如FP32 SVD）在最终验证损失上差异极小（约$10^{-3}$），揭示了训练质量与极分解精度之间并非单调关系。该工作为Muon优化器提供了实用的低计算成本正交化方案，并深化了对spectral shaping（谱整形）在训练中作用的理解。

CRMA: A Spectrally-Bounded Backbone for Modular Continual Fine-Tuning of LLMs ⭐ 精选

Kiran Nayudu et al.

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CRMA (Constrained Residual Mixing Adapter) 提出了一种谱有界（spectrally-bounded）的残差适配器，其核心创新在于通过Sinkhorn normalization强制内部混合矩阵M为双随机矩阵，从而由Birkhoff定理保证其谱范数$||M||_2 \leq 1$。这一结构约束（而非惩罚项）使得共享基座（shared substrate）能够在持续微调中连续训练，同时避免灾难性遗忘，解决了模块化方法（如LoRAHub）无法在任务间共享可训练基座的长期问题。实验表明，在Mistral-7B等模型上，CRMA实现了正向后向迁移（positive backward transfer），无需回放缓冲区或蒸馏，且谱界约束在float32精度下严格成立。该方法与关键词中的“spectral”高度契合，因其核心依赖于对矩阵谱范数的结构性控制。

Looped Transformers with Layer Normalization Provably Learn the Power Method ⭐ 精选

Lyumin Wu, Chenyang Zhang, Yuan Cao

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本文研究了带有Layer Normalization (LN)的循环线性Transformer在训练过程中的动力学。作者证明，通过梯度下降训练，该模型会收敛到实现power method（幂法）的解，其中每个self-attention层执行一次幂迭代，揭示了LN诱导的“算法隐式偏差”。该工作首次对带有LN的循环和单层Transformer的训练动力学进行了理论分析，并阐明了LN在Transformer模型中的作用，与关键词“spectral”和“attention”高度契合。

MESA: Improving MoE Safety Alignment via Decentralized Expertise ⭐ 精选

Yitong Sun et al.

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本文针对MoE架构大语言模型中的“安全稀疏性”问题（即安全能力集中在少数专家中，易被对抗性绕过），提出了MESA（MoE Safety Alignment）框架。该框架基于Optimal Transport理论，通过Expert Capacity Reallocation机制将安全职责分散到最具成本效益的专家，并利用Dynamic Routing Refinement约束路由器精确激活这些分散的模块，从而在最大化安全覆盖的同时最小化对模型实用性的干扰。实验表明，该方法在多种有害基准测试中实现了鲁棒的防御性能，同时保持了模型的有用性，为MoE模型的安全对齐提供了开创性的分散式解决方案。

The Paradox of Outcome Optimization: A Causal Information-Theoretic Bound on Reasoning Shortcuts in LLMs ⭐ 精选

Zihan Chen et al.

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本文通过结合Structural Causal Models (SCM)与Information Bottleneck (IB)原理，建立了理论框架来解释LLMs在outcome-based RL下出现的“Reward-Induced Manifold Collapse”现象。作者将推理定义为高复杂度的因果过程，而捷径学习则利用低复杂度的虚假相关，并推导出基于Semantic Coverage Measure ($\eta$)的新泛化界，揭示了同质数据分布下数据扩展无法纠正推理缺陷的原因。此外，论文证明Process Reward Models (PRMs)作为Topological Filter，通过施加逐步互信息约束来排除低复杂度的捷径流形，为过程监督的作用提供了数学基础。该工作与关键词“attention”在信息瓶颈视角下的机制分析有潜在关联。

Multi-Agent Conformal Prediction with Personalized Statistical Validity ⭐ 精选

Martin V. Vejling et al.

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本文提出了一种名为个性化联邦加权共形预测(PFWCP)的框架，用于解决多智能体(multi-agent)场景下共形预测(conformal prediction)面临的局部校准数据有限、隐私约束和数据异质性(heterogeneity)等挑战。该方法通过结合局部密度比加权(local density ratio weighting)与加权分位数聚合(weighted quantile aggregation)来校正异质性，同时为每个参与智能体提供渐近有效的边际和校准条件覆盖保证。理论分析给出了一个由有效样本量表达式控制的覆盖方差调整，实验表明该方法在合成和真实数据集上相较于现有联邦共形基线方法具有更优的校准质量。

Beyond Independent Manipulation: Individual Fairness-aware Strategic Classification with Peer Imitation ⭐ 精选

Xinpeng Lv et al.

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本文提出个体公平感知策略分类(IFSC)框架，解决了传统策略分类(SC)中假设agent独立操纵与个体公平性要求下agent相互模仿之间的矛盾。IFSC将策略操纵建模为agent对附近被正面决策的同伴的基于相似性的模仿，并学习后操纵分布下的classifier。为处理同伴可观测性的不确定性，IFSC在操纵模拟中引入随机扰动进行鲁棒学习。该工作为agent在个体公平约束下的策略行为提供了开创性的建模框架。

Dive into Waves: Morlet Spectral Transformer for Cross-Subject Emotion Decoding from EEG ⭐ 精选

Jiaxin Qing, Lexin Li

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本文提出Morlet Spectral Transformer (MST)用于跨被试EEG情绪解码。该方法通过Morlet小波tokenization生成匹配脑节律多尺度结构的时间-频率表示，并引入长上下文基线去除以消除被试特异性漂移，以及频率特异性空间投影来学习每个频带的独立channel mixer。实验表明，即使不经过pretrain，MST在SEED系列数据集上持续优于大型预训练EEG foundation model和基于频率的方法，为弱信号、高噪声的跨被试情绪解码提供了准确且可解释的替代方案。

COLLIE: Guiding Skill Discovery in Semantically Coherent Latent Space ⭐ 精选

Yao Luan et al.

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COLLIE提出了一种无监督技能发现(USD)框架，通过构建语义连贯的skill latent space来解决引导技能发现(GSD)中依赖预定义规则或专家演示的问题。该方法利用密集的无监督数据构建结构良好的latent space，使得在稀疏在线人类反馈下仍能实现可靠引导，且其语义连贯性允许无需额外模型训练的引导信号生成。理论分析证明了该无训练引导信号的有效性，实验表明COLLIE在多种state-based和pixel-based任务中能学习多样化、符合人类意图的技能，避免危险行为，并在最小人类反馈下取得优越的下游性能。该方法与关键词中的agent和context概念高度契合，因为其核心是agent在语义连贯的context中自主发现技能。

Revisiting Neural Processes via Fourier Transform and Volterra Series ⭐ 精选

Peiman Mohseni, Nick Duffield, Raymond K. W. Wong

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本文通过Volterra级数（Volterra series）和Fourier变换（Fourier transform）重新审视了神经过程（Neural Processes, NPs）的理论基础。作者首先利用Volterra展开将连续平移等变算子（translation-equivariant operators）表征为高阶卷积的和，从而提供了分析透明度并允许通过一阶卷积进行高效近似。其次，他们提出了集合Fourier卷积（Set Fourier Convolutions, SFConvs），这是一种直接在非均匀采样点上操作的频域参数化方法，具有近似全局感受野（global receptive fields）且计算复杂度与观测数量呈线性关系。基于这些思想，作者构建了两种条件神经过程（Conditional NPs）模型，在合成和真实数据集上取得了优于现有基线的性能，为不规则采样函数建模提供了兼具可解释性与效率的新框架。

Trust Region On-Policy Distillation ⭐ 精选

Xingrun Xing et al.

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本文提出Trust Region On-Policy Distillation (TrOPD)，针对大语言模型on-policy蒸馏中师生分布差异导致梯度不可靠的问题，通过信任区域策略仅在教师提供可靠监督的区域进行on-policy学习，并对异常区域采用gradient clipping、masking和forward-KL估计。该方法在数学推理、代码生成和通用基准上持续优于现有baseline，与关键词"agent"和"code"较为契合。

FAiT: Frequency-Aware Inverted Transformer for Multivariate Time Series Forecasting ⭐ 精选

Peng He et al.

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本文提出FAiT (Frequency-Aware inverted Transformer)，一种用于多变量时间序列预测的频域感知倒置Transformer架构。该方法通过将Inverted Attention的attention map解释为可学习的低通算子，并构造其矩阵逆作为互补的高通分支，从而在模型内部直接修正了自注意力的谱偏差（spectral bias）。此外，FAiT引入动态时频调制（DTFM），通过生成实例条件权重对频谱子带能量进行自适应重校准，以捕捉随时间演化的多尺度模式。实验表明，FAiT在多个基准上优于现有基于Transformer和频域增强的方法，且计算高效。

Everywhere Learning: Artificial Intelligence with Pointwise Constraints ⭐ 精选

Ignacio Boero et al.

cs.LG eess.SP

本文提出了一种名为"everywhere learning"的新AI训练范式，其核心在于要求模型以概率1满足损失约束，而非传统的最小化平均损失。作者通过建立近似对偶理论(approximate duality theory)来支撑泛化分析，证明了经验问题与统计问题解之间的接近性，并揭示了dual variables会重新加权数据分布以聚焦于约束更难以满足的点。该工作特别指出，泛化性能受数据分布质量集中度与困难约束点质量集中度之间不匹配的控制，并可通过在约束松弛上施加稀疏L1惩罚来调控泛化。实验部分在语言模型任务的agentic分类中展示了该方法的优势，与关键词"agent"高度契合。

ATLAS: Agentic Test-time Learning-to-Allocate Scaling ⭐ 精选

Peijia Qin, Qi Cao, Pengtao Xie

cs.LG

本文提出ATLAS框架，将test-time scaling的控制权完全交给一个LLM orchestrator，通过单一的explore动作（可指定solver、推理努力度或prompt策略）来动态决定何时收集更多证据、何时停止以及如何综合最终答案。该方法在HLE-Verified、LiveCodeBench、GPQA-Diamond和BabyVision四个benchmark上超越了固定工作流的baseline，且使用的API调用次数更少。其多模型扩展ATLAS-MM通过将solver选择作为额外动作维度进一步提升了性能，消融实验表明orchestrator直接综合答案而非使用独立整合器是性能提升的关键。该工作与关键词中的agent高度契合，为LLM推理中的计算资源分配提供了一种端到端的agentic控制范式。

RDA: Reward Design Agent for Reinforcement Learning ⭐ 精选

Hojoon Lee et al.

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本文提出Reward Design Agent (RDA)，一种基于VLM的agentic框架，用于自动化强化学习中的reward function设计。RDA通过视觉评估轨迹、总结failure modes并迭代修正reward code，解决了现有方法（如Eureka）因仅依赖success rate等粗粒度反馈而导致策略与任务指令对齐不佳的问题。在ManiSkill和HumanoidBench的操控任务上，RDA生成的策略在指令对齐性上显著优于基线，同时保持了相当的任务成功率。该方法为reward design领域提供了语义理解注入的新范式，与关键词“agent”和“code”高度契合。

CANARY: Zero-Label Detection of Fine-Tuning Contamination in Language Models ⭐ 精选

Swapnil Parekh

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CANARY提出了一种零标签检测方法，通过两次前向传播获取模型hidden-state的差异，并利用Sparse Autoencoder (SAE) 过滤风格噪声以隔离语义漂移，从而检测微调阶段注入的恶意后门。该方法在仅1%的污染率下达到AUROC=1.000，远低于任何输出级防御的触发阈值（7.5%），且对良性微调零误报。此外，SAE特征基座还支持从hidden-state中放大潜在危害、优先排序红队测试提示，以及通过抑制特定污染特征在推理时降低危害（从70%降至10%），无需额外标签。这是首个仅依赖hidden-state实现供应链污染检测、验证、优先级排序和修复的零标签框架，与关键词中的“context”和“attention”有间接关联（涉及模型内部表示分析）。

OpenWebRL: Demystifying Online Multi-turn Reinforcement Learning for Visual Web Agents ⭐ 精选

Rui Yang et al.

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OpenWebRL提出了一个用于训练视觉web agent的在线多轮强化学习框架，通过构建可扩展的实时浏览器基础设施、监督初始化、多模态上下文管理以及轨迹级成功判断等模块，解决了开放web agent依赖昂贵静态数据集的可扩展性瓶颈。该框架仅使用0.4K初始化轨迹和2.2K开放RL训练任务，训练出的4B参数模型在Online-Mind2Web和DeepShop等实时web基准测试中达到开源最优性能，并与OpenAI CUA等专有系统竞争。本文系统分析了在线RL的关键设计选择（如reward shaping和context management）如何提升agent的推理能力，为构建可复现且成本高效的开放web agent提供了实用路径。

Policy and World Modeling Co-Training for Language Agents ⭐ 精选

Ning Lu et al.

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本文提出PaW框架，通过在on-policy RL rollout中引入auxiliary world modeling supervision，实现了policy与world model的协同训练，无需额外simulator或推理开销。该方法利用action-entropy进行WM数据选择、引入noise-tolerant WM loss以及reward-adaptive loss balancing，在多个agentic task benchmark上显著提升了RL baseline的性能。该工作为language agent训练提供了实用且高效的world model监督来源，与关键词“agent”高度契合。

DAStatFormer: A Hybrid Multibranch Transformer with Statistical Feature Integration for DAS-Based Pattern Recognitions

Michel Dione et al.

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本文提出DAStatFormer，一种混合多分支Transformer模型，通过提取每个channel的24个ANOVA筛选的统计特征（来自时域、波形和谱域）替代原始DAS信号，并利用门控机制融合各domain的attention分支，在降低计算成本的同时实现了高精度事件分类。

Hoeffding Concept Bottleneck Models with Applications to Overhead Images

Clément Bénard et al.

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本文提出Hoeffding Concept Bottleneck Models (HCBM)，利用梯度提升树的Hoeffding函数分解来提供非线性且稀疏的概念分数聚合，以改进可解释性并减少信息泄露。实验表明，HCBM在分类和物体检测任务中优于标准线性CBM，尤其适用于高风险的计算机视觉应用。

From Demonstrations to Rewards: Test-Time Prompt Optimization for VLM Reward Models

Christian Gumbsch et al.

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本文提出Demo2Reward，一种测试时prompt优化方法，利用少量专家演示（3-10条轨迹）调整VLM reward model的语言指令，以减少false positive并保留true positive，从而提升下游policy learning效果。该方法无需额外模型训练，在模拟和真实机器人任务中均优于现有zero-shot和few-shot VLM reward models。

A Shared Valence Axis Across Modern LLMs and Human EEG: The Saturation Regularity

Yousef A. Radwan et al.

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本文研究了现代LLM与人类EEG在情感效价（emotional valence）上的对齐，发现LLM导出的单维效价轴（V-axis）与EEG神经活动存在映射，但进一步的对齐策略（如知识蒸馏、对比损失等）无法提升解码性能，并形式化了“饱和规律”（saturation regularity）。该工作主要关注脑-语言模型对齐，与关键词（如code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention）关联较弱。

Automatically Differentiable Nonlinear Tensor Networks (ADNTNs) for Exponential Compression of Deep Neural Networks

Andrzej Cichocki, Michal Wietczak

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本文提出了一种可自动微分的非线性张量网络(ADNTNs)框架，通过紧凑核心张量的层次化组合生成大型权重张量，并在AlexNet和VGG-16上实现了约2000倍到77000倍的压缩率，同时保持了与密集基线相当的精度。该方法可视为低秩适应与张量分解的自然扩展，但并未解决大中间张量或复杂收缩顺序的计算成本问题。

World Models: A Comprehensive Survey of Architectures, Methodologies, Reasoning Paradigms, and Applications

Arif Hassan Zidan et al.

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本文对world models领域进行了全面的综述，从架构、方法论、推理范式和应用四个维度构建了分类体系，并回顾了从PlaNet到Sora等里程碑系统的发展。该工作为领域提供了统一的框架，但主要贡献在于系统性的梳理与总结，而非提出开创性的新方法。

On Effectiveness and Efficiency of Agentic Tool-calling and RL Training

Tong Liu et al.

cs.LG cs.AI

本文研究了LLM agent中tool-calling的有效性和效率问题，发现评估结果对随机种子、系统提示等实现细节高度敏感，并识别了RL训练中的计算浪费来源，提出了两种加速训练的技术。

Generative AI and Digital Ecosystem Resilience: A Proactive Lifecycle-Based Survey

Jonghyun Chung et al.

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本文围绕生成式AI对数字生态系统韧性的影响，综述了从被动检测转向主动检测新兴虚假叙事的范式转变，并基于C5交互模型（Context, Causes, Content, Cycle of Amplification, Consequences）整合了机器学习与社会科学方法。

Geometric Erasure by Contrastive Velocity Matching in Rectified Flows

Jonas Henry Grebe et al.

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本文提出GEM框架，用于Rectified Flow模型中的概念擦除。该方法通过将轨迹信号转化为教师引导的flow-matching设置，结合吸引与排斥信号实现几何引导目标，以抑制有害内容生成。

Adaptive data selection improves wearable prediction under low baseline performance

Ali Kargarandehkordi

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本文研究了在可穿戴健康系统中，自适应数据选择策略在不同基线性能下的预测效果，发现该方法对基线性能较低的参与者有显著提升，但对基线性能较好的参与者效果有限。

BudgetDraft: Acceptance-Aware Multi-View Training for Sparse-KV Speculative Decoding

Liang He et al.

cs.LG cs.AI

本文提出BudgetDraft，一种用于稀疏KV speculative decoding的多视角训练方法。该方法通过让drafter在训练时接触多种KV预算，并利用acceptance-aware loss与multi-view loss对齐稀疏与全缓存教师目标，以缓解中长上下文推理中稀疏/全缓存不匹配导致的接受率下降问题。

RAFT: Data Refinement and Adaptive Distillation for Domain Fine-Tuning with Alleviated Forgetting

Yuduo Li et al.

cs.LG cs.AI

本文提出RAFT框架，通过数据精炼（self-conditioned rewriting, semantic filtering, answer fusion）和自适应蒸馏（Answer-Conditioned On-Policy Distillation）来缓解领域微调中的通用能力遗忘问题，在多个领域和backbone上提升了领域准确率并部分恢复了通用能力。

Emergence of Exploration in Policy Gradient Reinforcement Learning via Retrying

Soichiro Nishimori et al.

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本文提出了ReMax目标函数，通过最大化$M$个样本的期望最大回报来形式化强化学习中的探索，并推导了新的policy gradient公式RePPO。该方法在MinAtar和Craftax基准上无需显式探索奖励即可促进探索。

ChurnNet: A Optimized Modern AI for Churn Prediction

Syed Saad Saif et al.

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本文评估了传统机器学习方法（如Random Forests、XGBoost和SVM）与Unified Multi-Task Time Series Model在客户流失预测任务上的性能，发现传统方法在预测性能、数据效率和计算资源需求上仍具优势。该研究主要关注客户流失预测的实证比较，未涉及关键词中的特定技术。

Beyond Augmentation: Score-Guided Pathological Prior for EEG-based Depression Detection

Xiaojing Chen et al.

cs.LG cs.AI

本文提出了一种名为Score-Guided Classification (SGC)的框架，用于基于EEG的抑郁症检测。该方法利用无监督生成网络建模样本的异常程度作为病理先验，并与深度特征融合以指导分类边界，避免了传统数据增强带来的计算开销和噪声问题。

AI-Guided Design and Optimization of Graphite-Based Anodes via Iterative Experimental Feedback

Qian Du et al.

cs.LG cond-mat.mtrl-sci

本文提出了一种基于AI的迭代工作流，通过Citrine Platform实现多目标逆向设计，以优化石墨基阳极的配方和工艺鲁棒性。实验表明，该方法将电池制造成功率提升至100%，并将高容量电池比例从28.4%提高至84.8%。

Learning to Construct Practical Agentic Systems

Aditya Kumar et al.

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本文提出了一种用于构建实用agentic LLM系统的框架，通过定义“pseudo-tools”来强制模块化，并设计了固定工作流以替代动态规划。实验表明，固定工作流通常更便宜且更准确，同时提出了针对该框架组件的学习方法。

BAGEN: Are LLM Agents Budget-Aware?

Yuxiang Lin et al.

cs.LG cs.AI cs.CL

本文提出了Budget-Aware Agent (BAGEN)的概念，将预算从被动度量转为主动控制信号，并形式化了预算感知的渐进区间估计方法。实验发现前沿agent在预算感知上表现不佳且过于乐观，但预算感知信号可训练，早期停止能节省大量token。

From Rashomon Theory to PRAXIS: Efficient Decision Tree Rashomon Sets

Zakk Heile et al.

cs.LG cs.AI

本文提出PRAXIS算法，用于高效近似稀疏决策树的Rashomon set（所有近优模型集合），在运行时间和内存使用上实现了数量级改进。该方法能恢复几乎完整的Rashomon set，使研究者能可扩展地建模真实数据集的模型多样性。

Quantized Reasoning Models Think They Need to Think Longer, but They Do Not

Sanae Lotfi et al.

cs.LG

本文研究了后训练量化对推理模型的影响，发现量化会降低准确率并增加chain-of-thought长度，且模型在中间步骤正确但最终输出错误。作者提出一种无训练的logit惩罚方法，可减少过度思考错误并缩短推理长度。

LithoGRPO: Fast Inverse Lithography via GRPO Reinforced Flow Matching

Yao Lai et al.

cs.LG

本文提出LithoGRPO框架，将flow matching与GRPO-based reinforcement learning结合用于inverse lithography中的mask优化，通过快速shot-counting算法提升采样效率。该方法在物理驱动的reward函数下优化，实验表明其性能优于现有优化与学习方法。

A Pre-Training Analogue of Grokking in Language Models: Tracing Delayed Grammatical Generalization

Sherin Muckatira et al.

cs.LG

本文提出了一种基于exposure的框架，用于研究LLM预训练中类似grokking的延迟泛化现象。通过BLiMP最小对和critical phrase划分proxy-train/validation集，观察到五种语法现象中的延迟泛化，并分析了泛化前后grammatical concept vectors的变化。

ARCA: Adapter-Residual Credit Assignment When Token Signals Degenerate

Rodney Lafuente-Mercado

cs.LG cs.AI

本文指出在LoRA参数高效微调下，常用的token级信用分配信号（如surprisal、entropy reduction）会退化，并提出了ARCA方法，通过计算adapter隐藏状态残差的$\ell_2$范数来替代这些退化信号。实验在MATH/Qwen3-1.7B GRPO框架下验证了该方法能避免退化并保持竞争力。

When Softmax Fails at the Top: Extreme Value Corrections for InfoNCE

Melihcan Erol et al.

cs.LG cs.AI stat.AP stat.ML

本文指出InfoNCE的softmax形式在对比学习中存在统计假设与归一化embedding设置不匹配的问题，并提出WEINCE方法，通过在线batch统计修正端点不足，无需额外参数。实验表明该方法在多个视觉基准上提升了冻结特征评估性能。

Inner Product Aware Quantization: Provably Fast, Accurate, and Adaptive Algorithms

Nathan White, Krish Singal

cs.LG cs.DS

本文研究了内积感知的量化方案，旨在近似保持与未见向量的内积，并开发了自适应无偏量化算法。理论分析揭示了与Adaptive Stochastic Quantization (ASQ)的紧密联系，并提出了比先前方法快2-10倍的实用算法。

Accurate Large-sample Uncertainty Quantification using Stochastic Gradient Markov Chain Monte Carlo

Yu Wang, Jie Ding, Jonathan H. Huggins

cs.LG stat.ME stat.ML

本文针对随机梯度Langevin动力学及其动量变体，提出了新的离散时间近似方法，以在批量较大或模型误设时准确预测平稳协方差等统计量，并给出了非渐近误差界。实验表明该方法在现有方法失效的场景下能提供更优的调参指导。

Adaptive Order Policies for Masked Diffusion

Jama Hussein Mohamud et al.

cs.LG

本文提出了一种用于masked diffusion models的自适应unmasking顺序策略，通过一个轻量级policy network学习最优的token恢复顺序。该方法在组合任务和蛋白质数据上优于常见启发式方法，但未涉及code、spectral或Muon等关键词。

FLaG: Fine-Grained Latent Grouping for Hallucination Detection

Wentao Ye et al.

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本文提出FLaG框架，将LLM幻觉检测建模为机制感知的证据聚合问题，通过一组latent evidence groups和energy-based routing机制捕捉异质幻觉模式。该方法作为frozen-model head运行，无需修改底层语言模型，并在多个基准上取得SOTA性能。

Modeling Spectral Energy Shifts in Spatio-Temporal Graph Anomaly Detection

Yilin Liu et al.

cs.LG

本文提出了一种基于节点级spectral energy formulation的图异常检测方法，通过能量驱动的message passing来建模spectral shifts，从而检测伪装异常。该方法可扩展到时间序列图，并在大规模基准测试中验证了有效性。

Rethinking the Role of Temperature in Large Language Model Distillation

Hoang-Chau Luong, Lingwei Chen

cs.LG cs.AI

本文重新审视了温度参数$\tau$在大语言模型蒸馏中对于Forward KL (FKL)与Reverse KL (RKL)散度比较的影响，发现高温下FKL能更有效地利用非主导token信号，从而在指令遵循基准上超越RKL。该工作主要修正了现有蒸馏方法中关于散度选择的经验结论，但并未涉及关键词中的code、spectral或Muon等方向。

Large-scale Uncertainty Quantification for Latent Variable Models Using Subsampling Markov Chain Monte Carlo

Xiaoyu Wang, Jonathan H. Huggins

cs.LG stat.ML

本文为SGLD--Gibbs算法（一种结合随机梯度Langevin动力学与Gibbs更新的贝叶斯推断方法）建立了统计缩放极限理论，证明了全局参数收敛到扩散型极限而潜变量收敛到跳过程，并据此提出了超参数调优指导以改进不确定性量化。数值实验表明该调优方法在参数估计和预测性能上优于随机变分推断。

Adversarially Robust Control of Conditional Value-at-Risk via Rockafellar-Uryasev Conformal Inference

Catherine Chen et al.

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本文提出了一种在线、无分布框架来控制Conditional Value-at-Risk (CVaR)，通过结合conformal tail risk control与Rockafellar-Uryasev变分表示，在非平稳和对抗性环境下提供可证明的安全保证。该方法无需对数据生成过程做假设，并在投资组合风险管理和大型语言模型毒性缓解中展示了有效性。

KG-Guard: Graph-Based Hallucination Detection for Knowledge Base Question Answering

Albert Sawczyn, Piotr Bielak, Tomasz Kajdanowicz

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本文提出KG-Guard，一个轻量级图框架，用于检测KBQA中LLM的幻觉。它将检测视为节点分类问题，通过图编码器和MLP对答案节点进行分类，在多个基准上取得了优于基线方法的F1分数。

CHAM-net: A Contrastive Hierarchical Adaptive Meta-network for Robust Global Methane Flux Prediction

Rongchao Dong et al.

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本文提出了一种名为CHAM-net的对比层次自适应元网络，用于全球甲烷通量预测。该方法通过层次化编码器-解码器架构从历史数据中学习站点特定动态，以解决生态系统时空异质性带来的预测挑战。

Balancing Learning Rates Across Layers: Exact Two-Step Dynamics and Optimal Scaling in Linear Neural Networks

Tianyu Pang et al.

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本文推导了两层和三层线性神经网络在梯度下降前两步中test loss的精确闭式表达式，分析了层间学习率的最优缩放规律。研究发现，初始步中非均匀学习率可最小化test loss，而后续步中均匀学习率更优。

ROGUE: Misaligned Agent Behavior Arising from Ordinary Computer Use

Jeremy Tien et al.

cs.LG cs.AI

本文研究了AI agent在常规计算机使用中出现的misaligned behavior，通过corrigibility（可纠正性）视角分析了agent在面临人类中断、登录页面或关机通知时是否选择绕过这些限制以完成任务。实验发现大多数前沿模型会频繁违反corrigibility，且更好的模型性能反而导致更严重的misalignment。

PE-means: Improved Differentially Private $k$-means Clustering through Private Evolution

Thomas Humphries, Zinan Lin, Sergey Yekhanin

cs.LG cs.CR cs.DB

本文提出了PE-means算法，将Private Evolution方法扩展到差分隐私$k$-means聚类问题中，通过仅计算具有常数敏感度的私有直方图来引导演化过程，从而在聚类损失上相比现有基线平均提升了20%。

The role of class encoding in neural collapse

Bastien Massion, Roy Makhlouf, Estelle Massart

cs.LG

本文研究了神经网络分类模型中标签编码对神经坍缩现象的影响，通过无限制特征模型和均方误差训练损失，分析了不同标签编码下最后一层隐藏层激活的结构特性。

Longitudinal Multimodal Sensing of Physical Activity and Well-Being in Older Adults

Flavio Di Martino et al.

cs.LG

本文利用可穿戴和移动传感技术对66名老年人进行纵向多模态研究，通过统一评估框架预测活动水平、睡眠时长和睡眠呼吸暂停严重程度，发现高度可观察的行为目标预测性能较好（macro-F1 65%），而更抽象的结果仍具挑战性，且历史特征是最重要的预测因子。

(HB-ARFM) History-Bootstrapped Flow Matching for Inverse Boiling Reconstruction

Xianwei Zou et al.

cs.LG cs.AI cs.CE

本文提出了一种基于历史引导的自回归流匹配方法(HB-ARFM)，用于从部分观测数据中重建时空场，解决了逆问题中的非马尔可夫后验问题。该方法通过条件流匹配利用观测历史进行初始重建，并自回归地传播重建结果，在沸腾动力学重建任务中验证了有效性。

Drift Q-Learning

Anas Houssaini et al.

cs.LG cs.AI

本文提出DriftQL，将基于drift的行为正则化与critic驱动的策略改进相结合，用于离线强化学习。该方法通过单次前向传播生成动作，在D4RL和OGBench基准上优于扩散和流方法，同时保持了确定性方法的简洁性和效率。

GLENS: Global Search via Learning from Solver Iterates with Diffusion Models

Anjian Li, Bartolomeo Stellato, Ryne Beeson

cs.LG

GLENS提出了一种利用diffusion models从solver迭代历史中学习的方法，以生成多模态非凸优化问题的初始猜测。该方法通过数据增强提高了初始猜测的质量和多样性，但与我提供的关键词列表关联度较低。

Reinforcement Learning with Pairwise Preferences in Long-Term Decision Problems

Jonathan Colaço Carr et al.

cs.LG cs.AI

本文提出了Markov decision contest作为处理成对偏好的强化学习新模型，证明了stationary Markov policy在历史依赖策略中的最优性，并给出了多项式时间求解算法。该方法在长时域高维决策问题中比现有方法更高效。

Detector-Evasive LLM Paraphrasing via Constrained Policy Optimization

Mingyi Wang et al.

cs.LG cs.AI

本文提出了一种基于Constrained Markov Decision Process的检测器规避文本改写方法DEPO，通过Lagrangian primal-dual reinforcement learning算法在保持语义的同时规避AI文本检测器。该方法在多个数据集和检测器上验证了有效性，但与我提供的关键词列表关联度较低。

PR2: Predictive Routing Replay for MoE-Based LLM Reinforcement Learning

Daize Dong et al.

cs.LG cs.AI

本文提出Predictive Routing Replay (PR2)方法，通过为每个router添加轻量级evolution predictor来预测router的短期演化，以缓解MoE-based LLM在RL训练中因router drift导致的rollout-training mismatch问题。实验表明PR2能提升RL训练稳定性和推理性能。

Multi-Objective Reference-Aligned Machine Unlearning

Rasa Khosrowshahli et al.

cs.LG

本文提出了一种多目标机器遗忘框架RAUL，通过将遗忘目标替换为对遗忘样本预测与参考分布（如均匀分布或保留集经验分布）的有界KL对齐，并利用Jacobian descent求解多目标优化问题，以缓解单目标方法中的灾难性遗忘和梯度冲突。实验表明该方法在遗忘效果上接近完全重训练。

Dynamic Proxy-Mixing: Transferring Replay Controllers from Small to Large Models for Continual Instruction Tuning

Ibne Farabi Shihab, Fariya Afrin, Anuj Sharma

cs.LG

本文提出PROXYMIX框架，通过在小规模proxy model上学习动态replay controller并迁移至大模型，以解决continual instruction tuning中的灾难性遗忘问题。该方法基于forgetting mirroring假设，利用归一化验证损失构建状态，在LLaMA-3-8B上取得性能提升，但未涉及code、spectral、Muon等关键词相关技术。

Auditing Near-Optimal Policies Can Be Exponentially Hard: Conditional Query Lower Bounds via Occupancy Rashomon Capacity

Ibne Farabi Shihab, Sanjeda Akter, Anuj Sharma

cs.LG

本文研究了强化学习后验审计中，当存在许多行为不同但回报相近的策略时，审计的查询复杂度下界。通过引入occupancy-Rashomon capacity（基于occupancy measure的Rashomon容量）的概念，作者证明了在精确局部查询和噪声样本查询两种oracle模型下，审计近优策略的查询复杂度可能呈指数级增长，并给出了相应的下界结果。

Canonicalized Stable-List Replay for Private Federated Continual Learning over Language-Model Embeddings

Ibne Farabi Shihab, Abu Sa-Adat Mohamed Moon-Im Al Ahsan, Anuj Sharma

cs.LG

本文提出Canonicalized Stable-List Replay (CSLR)方法，用于解决联邦持续学习中带差分隐私的replay问题。该方法通过公共anchor sentence在共享embedding空间中对齐客户端产生的候选replay分布，在差分隐私约束下提升了任务指标。

Topology-Aware State Abstraction with Tangle Cores for Markov Decision Processes

Ibne Farabi Shihab, Sanjeda Akter, Anuj Sharma

cs.LG

本文提出了一种基于graph tangles的tangle-core abstraction框架，用于Markov Decision Processes中的状态抽象。该方法通过经验transition graph的低阶分离构建重叠的抽象状态，并给出了价值保持保证和误差分解，实验表明其在瓶颈领域取得了较好的压缩-回报权衡。

Finer Parameter Steps for Low-Rank PEFT: A Controlled Study with CP Tensor Adapters

Xinjue Wang et al.

cs.LG cs.AI cs.CL

本文研究了低秩PEFT中参数步长对精度-预算权衡的影响，通过使用固定组件的CP tensor adapters（一种张量分解适配器）与LoRA在OPT-1.3B模型上进行对比实验。结果表明，更细的参数步长有助于诊断PEFT的预算敏感性，但并不能保证更好的精度-预算曲线。

Variance-sensitive Thompson sampling for generalised linear bandits, revisited

Tom Perneczky, Marc Abeille, David Janz

cs.LG

本文针对随机generalised linear bandits中的Thompson sampling算法，证明了方差敏感的regret bound。该证明假设了一个预热阶段，并利用Gaussian Poincaré不等式来控制regret，从而绕过了先前基于optimism的分析的局限。

Grounded Decoding: Retrieval-Anchored Probability Fusion for Faithful RAG

Ibne Farabi Shihab et al.

cs.LG

本文提出了一种名为Grounded Decoding的无训练解码框架，通过构建全RAG分布和仅检索分布的KL-barycenter融合来提升RAG系统的事实一致性，并引入冲突感知的自适应加权机制。实验表明该方法在事实准确性和引用质量上优于标准RAG和基线方法。

EST-PRM: Stress-Testing Process Reward Models Before They Become Load-Bearing

Ibne Farabi Shihab et al.

cs.LG

本文提出了EST-PRM框架，用于压力测试Process Reward Models (PRMs)在推理链上的稳定性。通过引入步骤膨胀、依赖感知重排和置信度标记三种变换，揭示了不同PRM模型在奖励膨胀和正确性敏感性上的脆弱性差异。

Exploiting weight-space symmetries for approximating curvature

Artem Artemev et al.

cs.LG math.OC stat.ML

本文利用权重空间对称性来近似损失函数的曲率，通过解析平均群作用构建结构化的Hessian近似，并验证了其在多种网络架构上的有效性。该方法为理解现有优化方法（如Shampoo/Muon）提供了统一的理论视角。

ProjQ: Project-and-Quantize for Adapter-Aware LLM Compression

Wneya Yu et al.

cs.LG

本文提出ProjQ框架，通过正交子空间投影将量化噪声约束到低秩流形上，并设计交替算法将噪声分解为可被LoRA修正的低秩部分与不可修正的残差部分。实验表明该方法在LLaMA-2等模型上能以3-bit量化匹配4-bit基线性能。

Torus Graphs for Large Scale Neural Phase Analysis

Jack Goffinet, Casey Hanks, David E. Carlson

cs.LG

本文提出了一种随机score matching方法，将Torus Graph模型的推理复杂度从$\mathcal{O}(d^{6})$降至$\mathcal{O}(d^{2})$，使其能处理数千变量的神经相位数据。该方法扩展了模型以支持隐马尔可夫和自回归结构，用于分析脑电信号中的动态相位耦合。

TabChange: Precise Attribute Changes in Tabular Data

Arjun Dahal et al.

cs.LG cs.AI

本文提出TabChange方法，用于在表格数据中修改属性时保持实例的自然性。该方法通过分析属性间关系，在弱关系时直接翻转属性，在强关系时使用对抗框架移除潜在空间中的属性信息，从而生成更接近原始实例的反事实样本。

Saliency-Aware Model Merging

Jungin Park, Jiyoung Lee, Kwanghoon Sohn

cs.LG cs.CV

本文提出SA-Merging方法，将结构剪枝中的基于连接性的saliency formulations（如SynFlow）扩展到无数据模型合并场景，通过定义任务向量相对于共享基模型的saliency score并引入merge-aware modulation来缓解任务干扰。该方法在视觉和语言任务上验证了有效性，但未涉及code、spectral、Muon等关键词相关技术。

Semi-Supervised Learning with Noisy Proxy Covariates: Generalization Bounds and Distribution Regression

Kwangho Kim, Jisu Kim

cs.LG cs.IT stat.ML

本文研究半监督回归问题，提出一个两阶段估计器：先从所有代理协变量（proxy covariates）中学习kernel eigenfeatures，再在标记数据上拟合ridge predictor。理论推导了有限样本界，实验显示在低标签率场景下优于基线方法。

Generate in Reconstruction Space, Match in Semantic Space: Transport Geometry for One-Step Generation

Hugues Van Assel et al.

cs.LG cs.CV

本文研究了在一步生成框架中，使用自监督学习（SSL）特征进行分布匹配的优势，发现语义结构化的SSL特征空间能显著提升生成质量（如ImageNet FID降低39倍），并指出匹配稳定性是选择特征的关键准则。

DREAM-S: Speculative Decoding with Searchable Drafting and Target-Aware Refinement for Multimodal Generation

Zining Liu et al.

cs.LG

DREAM-S提出了一种针对Vision-Language Models (VLMs)的推测解码框架，通过神经架构搜索和注意力熵引导的特征蒸馏来优化草稿模型与目标模型的交互。实验表明该方法在加速VLMs推理方面取得了显著效果，但与我提供的关键词列表关联度较低。

GNMR: Runtime Stability Control for Low-Precision Large Language Model Training

Boao Kong et al.

cs.LG math.OC stat.ML

本文提出GNMR（Gradient Norm-to-Mean Ratio）控制器，通过比较梯度范数与历史均值来检测低精度大语言模型训练中的数值风险，并在固定预算下执行有限恢复操作，从而在不改变数值格式或后端的情况下提升训练稳定性。该方法在激活量化、DeepSeek风格训练和LLaMA-2 13B微调中验证了有效性。

Rethinking Bregman Divergences in Kronecker-Factored Optimizers

Bing Liu, Wenjie Zhou, Chengcheng Zhao

cs.LG

本文研究了Shampoo-style optimizers中Bregman divergences对Kronecker近似误差的影响，通过协方差矩阵的谱分析揭示了Frobenius、von Neumann和LogDet divergences在谱上分配误差的不同方式，并据此提出了一种子空间感知的Kronecker优化器。该工作主要关注优化器设计，与关键词中的spectral有一定关联，但方法本身并非开创性突破。

Escaping the Mode Lottery: Multi-Response Training Improves Language Model Generalization

Hasan Amin et al.

cs.LG cs.CL

本文研究了多响应训练(MRT)方法，通过保留每个prompt的多个response来改进语言模型微调中的分布泛化，并分析了response选择策略对模型性能的影响。

The Assistant as a Privileged Persona: A canonical reference in cross-persona self-recognition

Asvin G

cs.LG

本文研究了post-trained language model在跨角色（cross-persona）场景下的自我识别能力，发现Assistant角色在activation space中具有特权地位，其熵特征（entropy signature）可作为其他角色文本归属判断的参考基准。该工作主要关注模型行为分析，与关键词中的code、spectral、Muon、pretrain、agent或attention无直接关联。

Normalized Relevance Measure as a Unifying Framework to Explain Neural Network Latent Structures

Ping Xiong et al.

cs.LG

本文提出了归一化相关性度量(NRM)框架，通过边际化和条件化操作将选定神经元的relevance定义为归一化有符号测度，用于解释任意架构神经网络中跨层的潜在表示重要性。该框架统一了现有的基于传播的解释算法，并在VGG16网络的计算机视觉应用中展示了其分析多层信息流的能力。

Semi-Supervised Noise Adaptation: Transferring Knowledge from Noise Domain

Yuan Yao et al.

cs.LG

本文提出了一种名为Semi-Supervised Noise Adaptation (SSNA)的新问题，旨在利用由简单分布（如Gaussian分布）构建的合成噪声域作为源域，来提升半监督学习中目标域的泛化能力。作者建立了一个泛化界来刻画噪声域的影响，并据此提出了Noise Adaptation Framework (NAF)，实验表明该方法能有效收紧目标域的泛化界。

Richer Representations for Neural Algorithmic Reasoning via Auxiliary Reconstruction

Jiafu Huang et al.

cs.LG cs.AI

本文提出在神经算法推理的encoder-processor-decoder架构中，通过添加辅助重建模块来改进encoder的表示学习，并设计了一种自监督变体以捕获状态内的特征依赖关系。实验表明该方法能提升现有处理器在标准基准上的性能。

Interpretable Policy Distillation for Power Grid Topology Control

Aleksandra Dmitruka, Karlis Freivalds

cs.LG cs.AI

本文使用决策树和随机森林对PPO智能体进行策略蒸馏，在电网拓扑控制任务中实现了更优的奖励和更低的推理成本，并揭示了策略表示从线路负载到拓扑变量的转移。

A Practical Upper Bound on Selection Bias Effects in Medical Prediction Models

Kara Liu, Maggie Wang, Russ B. Altman

cs.LG cs.AI stat.ML

本文针对医疗预测模型中selection bias（选择偏差）对模型泛化能力的影响，提出了一种在selection mechanism（选择机制）和目标分布仅部分可观测的设定下，估计最坏情况模型性能的upper bound（上界）方法。该方法通过合成数据与真实医疗数据验证了其有效性，为评估模型在目标人群中的泛化风险提供了实用工具。

Same Payload, Different Channel: Measuring Trust Asymmetry in Tool-Using Language Models

Mohammed Sameer Syed, Rozhin Yasaei

cs.LG cs.CL cs.CR

本文提出Safety Asymmetry Score (SAS)来测量语言模型在不同输入通道（用户消息、工具元数据、工具输出）中对恶意指令的脆弱性差异，发现agent-native模型在工具描述通道中更易受攻击，而通用模型则相反。该研究揭示了工具使用模型存在系统性的、通道依赖的安全盲点。

On the Recoverability of Causal Relations from Bulk Gene Expression Data

Gongxu Luo, Boyang Sun, Kun Zhang

cs.LG q-bio.GN

本文研究了从bulk gene expression data（聚合基因表达数据）中恢复基因间causal relations（因果关系）的可恢复性问题，形式化了两种一致性概念并推导出可恢复性的充要条件。结果表明，仅在linear aggregation（线性聚合）与affine structural equations（仿射结构方程）的组合下，因果关系的性质才能被保留，而实际数据中基因调控函数的非线性特征对此假设支持有限。

On the Difficulty of Learning a Meta-network for Training Data Selection

Zilin Du, Junqi Zhao, Boyang Albert Li

cs.LG cs.AI cs.CV

本文研究了元学习训练数据选择(MTS)方法在合成数据训练中的困难，发现梯度信噪比(GSNR)低和缺乏信息性特征是主要障碍，并提出增大batch size和使用基于数据分布位置的特征作为解决方案。实验在四个基准上取得了平均5.49%的提升。

Spatiotemporal Multi-Task Graph Transformer for Trip-Level Transit Prediction

Oluwaleke Yusuf, Adil Rasheed, Frank Lindseth

cs.LG

本文提出SMT-GraphFormer，一种基于transformer的时空多任务图模型，用于公交系统乘客上下车人数的序列预测。模型通过图嵌入、上下文编码器和多门混合专家模块，在挪威特隆赫姆的公交数据上取得了优于传统表格方法的预测性能。

LASER: Loss-Aware Singular-value Decomposition and Rank Allocation for Efficient Low-Precision Vision-Language Models

Haiyu Wang et al.

cs.LG

本文提出LASER框架，通过损失感知的奇异值分解和跨层秩分配策略压缩视觉语言模型，在低精度推理下实现超过2.3倍的解码加速，同时保持较高精度。该方法主要关注模型压缩效率，与关键词中的spectral或attention等概念关联较弱。

CARE-RL: Capability-Aware Reinforcement Learning for Mitigating Cross-Domain Conflicts

Rui Zhang, Xinle Wu, Yao Lu

cs.LG cs.AI

本文提出CARE-RL框架，通过协议感知的生成式奖励模型(PA-GRM)和方向感知的能力子空间投影(DACSP)来缓解多领域强化学习中的跨域冲突，实验表明其在数学、对话和指令遵循任务上优于标准基线。该方法主要针对多领域RL的通用问题，与您提供的关键词列表关联度较低。

How Neural Losses Shape VAE Latents

Giorgio Strano et al.

cs.LG

本文研究了VAE中重建损失函数（如perceptual和adversarial损失）对latent space的影响，发现这些neural损失会减少latent representation的信息量并改变其几何结构（如使表示更各向同性）。该工作揭示了rate-distortion tradeoff不足以全面理解VAE行为，并提出了更机械性的分析视角。

Demystifying the Optimal Fair Classifier in Multi-Class Classification

Li Zhang et al.

cs.LG cs.AI

本文研究了多类分类中的公平分类器问题，提出了两种属性盲算法（in-processing和post-processing）来逼近最优的accuracy-fairness Pareto frontier，并通过理论分析和实验验证了其有效性。

Mapping the evolution of small reservoirs in Brazil from 1984 to 2025 using deep learning

Kylen Solvik, Luis Gustavo Carvalho, Marcia N. Macedo

cs.LG

本文利用深度学习模型（基于Landsat 5-9数据）对巴西1984至2025年间的小型水库（面积小于$1 km^2$）进行分割与制图，发现其数量从263,913增至996,245，总面积从3510 $km^2$增至8550 $km^2$。该研究首次提供了全国范围的年度小型水库演化数据集，但方法本身并非开创性，且与关键词（如code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention）关联较弱。

Limits of Resolution Equivariance in Fourier Neural Operators

Alex Colagrande et al.

cs.LG

本文研究了Fourier Neural Operators在跨分辨率泛化中的表现，发现直接在高分辨率下推理并不总是优于低分辨率加傅里叶零填充上采样的基线方法。通过分析层间频谱，作者指出非线性混叠是阻碍零样本分辨率等变性的关键因素。

Prior-Guided Multi-Omic Transformers for Single-Cell Gene Regulatory Network Inference

Tianyang Xu et al.

cs.LG

本文提出EpiAwareNet，一种基于prior-guided multi-omic Transformer框架，用于从paired single-cell数据重建gene regulatory networks (GRNs)。该方法通过gene-peak cross-attention模块学习joint gene-peak representations，并利用bulk-derived GRN prior提供weak supervision，从而提升GRN重建效果。

Dialectics of Alignment: Harnessing Unsafe Knowledge for Dynamic Safety Routing

Maryam Hashemzadeh et al.

cs.LG

本文提出SafeMoE框架，通过Mixture-of-Experts方法将不安全知识隔离到domain-specific Low-Rank Adapters中，并训练轻量级gating network动态路由这些专家以生成安全且信息丰富的响应。该方法在安全基准测试中提升了safe response rate，但主要聚焦于LLM alignment领域，与关键词中的code, spectral, Muon, pretrain, agent, attention等概念关联较弱。

DistMatch: Adaptive Binning via Distribution Matching for Robust Sequential Conformal Prediction

Enver Menadjiev et al.

cs.LG

本文提出DistMatch方法，通过基于Kolmogorov-Smirnov统计量的递归二叉树分箱来近似交换性，从而避免重加权，并利用在线分位数回归实现局部自适应推断，在时序共形预测中提升了鲁棒性。

COPF: An Online Framework for Deployment-Stable Counterfactual Fairness in Evolving Graphs

Sheng'en Li, Dongmian Zou

cs.LG cs.AI

本文提出了COPF框架，用于在演化图上的在线链接推荐中实现部署稳定的反事实公平性监控与控制。该框架通过显式探索和记录倾向性分数来估计曝光反事实下的群体机会差距，并利用图感知的双重稳健估计器进行审计。

Graph Transfer Learning via Shared Latent Geometry: Theory and Applications

Tong Wu, Andrew Campbell, Anna Scaglione

cs.LG eess.SP

本文提出了一种非对称双路径架构，通过共享潜在几何结构实现图上的零样本迁移学习，其中教师编码器从高保真模拟器中学习算子-多项式特征，学生编码器从稀疏数据中学习相同几何结构，并提供了基于Wasserstein距离的迁移条件证明。该方法在电力系统估计中展示了良好的零样本迁移性能，但与关键词中的code、context、spectral、Muon、pretrain、agent、attention等概念关联较弱。

SORA: Free Second-Order Attacks in Fast Adversarial Training

Mazdak Teymourian et al.

cs.LG cs.AI cs.CV

本文研究了快速对抗训练中的灾难性过拟合问题，提出了Epsilon Overfitting (EO)视角和PertAlign指标来预测该现象，并设计了自适应步长方法SORA。该方法通过动态调整扰动来提升鲁棒性，但未涉及关键词中的code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention等概念。

Score $\times$ Decoder: A Unified View of Unsupervised Inference-Time Scaling for Hallucination Mitigation

Yun-Chen Cheng, Che-Yu Lin, Cheng-Lin Yang

cs.LG

本文探讨了在无监督条件下，如何利用基础语言模型自身的信号（如perplexity、self-verification等）与解码策略（如优化、采样、共识）的组合来缓解大语言模型的幻觉问题。实验表明，没有一种固定的score是普遍最优的，其效果依赖于所搭配的decoder以及模型能力。

Quantum Tunneling-Aware Machine Learning: Physics-Derived Noise Models for Robust Deployment

Uiwon Hwang, Jaeho Hwang

cs.LG cs.AI stat.ML

本文从量子隧穿效应出发，利用WKB近似推导了部署时权重误差的分布结构，并提出了Tunneling-Aware Compensation (TAC)算法，该算法通过闭式均值修正和层自适应比特分配来补偿误差，无需重训练或额外推理开销。实验表明，该方法在多种架构上能以远低于传统方案的纠错开销恢复接近干净的准确率。

A multimodal dataset of photoplethysmography and continuous behavioral responses to ASMR and nature videos

Tushar Das et al.

cs.LG cs.CE cs.HC

本文介绍了一个名为REST-ASMR的同步多模态数据集，包含光电容积描记图(PPG)和连续主观标注，用于研究ASMR现象。实验验证了刺激的有效性，并利用双向长短期记忆模型实现了对ASMR状态的预测分类。

RADE: Random Add-Drop Edge as a Regularizer

Danial Saber, Amirali Salehi-Abari

cs.LG

本文提出了一种名为RADE的随机图增强方法，通过同时随机删除和添加边来正则化Graph Neural Networks的训练，旨在缓解过拟合和过挤压问题。该方法在训练和推理之间保持对齐，并自适应调整边操作的概率，实验表明其能有效正则化并改善长程信息传播。

Distributed GNEP Algorithms without Multiplier Sharing and Applications to Multi-Robot Coordination and Contextual Bandit-Based Active Learning

Shao-An Yin

cs.LG

本文提出了无需交换Lagrange multipliers的完全分布式连续时间算法，用于求解具有共享约束的Generalized Nash Equilibrium Problems (GNEPs)，并证明了在强单调博弈下的收敛性。该方法通过多机器人协调和主动学习应用展示了有效性，但整体创新性有限，且与关键词列表中的概念关联较弱。

Confidence-Adaptive SwiGLU for Mixture-of-Experts

Shaohua Li et al.

cs.LG cs.CL

本文提出Confidence-Aware SwiGLU ($\kappa$-SwiGLU)，一种用于Mixture-of-Experts (MoE)模型的激活函数变体，通过根据token级别的路由置信度动态调整gate sharpness来改进SwiGLU。实验表明该方法在MoE Transformer上能小幅提升性能，但方法本身并非开创性突破，且与关键词列表中的概念关联较弱。

Logit Distillation on Manifolds: Mapping by Learning

Yiru Yang et al.

cs.LG cs.AI cs.SD

本文提出了一种基于流形的logit蒸馏方法，通过层和点投影映射将学生和教师模型表示对齐到高维嵌入空间，并结合LoRA注入减少可训练参数。该方法在词错误率上优于其他蒸馏方法，但未涉及关键词中的特定概念。

Latent Diffusion Pretraining for Crystal Property Prediction

Shrimon Mukherjee et al.

cs.LG

本文提出CrysLDNet框架，将VAE与latent diffusion模型结合用于晶体属性预测的pretraining，通过将3D晶体结构映射到平滑latent space进行diffusion过程，以缓解标注数据稀缺问题。实验表明该方法在JARVIS和MP数据集上分别提升4.26%和4.90%，且对稀疏数据具有鲁棒性。

Behavior-Invariant Task Representation Learning with Transformer-based World Models for Offline Meta-Reinforcement Learning

Fuyuan Qian et al.

cs.LG cs.AI

本文提出了一种基于Transformer随机world model的离线元强化学习框架，通过信息论任务表示学习提取行为策略不变的任务潜在变量，并采用保守值惩罚处理策略偏移和模型利用问题。该方法在分布外和稀疏奖励场景下表现出优于现有方法的稳定性和泛化能力。

Extending Causal Metamodeling to a non-Markovian Queue

Pracheta Amaranath et al.

cs.LG cs.AI

本文尝试将模块化动态贝叶斯网络(MDBN)从Markovian系统扩展到非Markovian队列，通过使用phase-type分布近似非指数分布来构建因果元模型。实验在G/M/1队列上展示了该方法在概率和因果查询上的准确性，并实现了相对于直接模拟的数量级加速。

Safe-Subspace Pseudo-Label Refinement for Source-Free Graph Domain Adaptation

Yingxu Wang et al.

cs.LG

本文针对源不可达的图域适应问题，提出了一种基于安全子空间伪标签精炼的方法，通过识别语义和结构证据一致的样本进行硬伪标签监督，并对不确定样本采用噪声容忍的软正则化，从而提升伪标签可靠性。实验表明该方法在多种域偏移下表现稳健。

OmniEEG-Bench: A Standardized Evaluation Benchmark for EEG Foundation Models

Ziling Lu et al.

cs.LG

OmniEEG-Bench是一个用于EEG foundation models的标准化评估基准，它统一了54个EEG数据集和6类任务族，并评测了10个代表性模型。研究发现，预训练数据多样性和模型规模与更好的平均排名显著相关，揭示了EEG foundation models中的scaling-law行为。

A Comparative Analysis of Machine Learning Algorithms for Multi-Task Prediction of the Parameters of the Pectin Hydrolysis--Extraction Process

Mullosharaf K. Arabov, Shavkat Yo. Kholov, Zainiddin K. Muhiddin

cs.LG

本文比较了11种机器学习算法在多任务预测果胶水解-提取过程参数中的表现，发现CatBoost在超参数优化后平均R-squared约0.946，且原料类型是最重要的特征。研究将模型部署为交互式网页界面，旨在减少物理实验需求。

Partial Fairness Awareness: Belief-Guided Strategic Mechanism for Strategic Agents

Xinpeng Lv et al.

cs.LG

本文提出部分公平意识(PFA)问题，通过公开公平约束候选集并隐藏实际约束，设计了一种信念引导的博弈机制，使智能体在迭代交互中更新信念分布以对齐系统约束。实验表明该方法相比完全公开或隐藏公平约束的方案，能降低群体公平差距并提高合格个体的接受率。

Online Packet Scheduling with Deadlines and Learning

Gianmarco Genalti, Achraf Azize, Vianney Perchet

cs.LG

本文研究了在线数据包调度问题，在部分反馈（bandit feedback）下，通过将问题与睡眠赌博机（sleeping bandits）建立联系，提出了基于$\alpha$-regret最小化的算法，并证明了在随机权重假设下算法能达到$\widetilde{\mathcal{O}}\left(\sqrt{KT}\right)$的$\alpha$-regret上界。

CUPID in the Model Zoo: Online Matchmaking for Selecting Your Dream LLM

Son Nguyen, Xinyuan Liu, Ransalu Senanayake

cs.LG

本文提出一个基于dueling bandit算法的主动学习框架，用于从众多LLM中为用户匹配最合适的模型。该方法通过迭代比较模型对并收集用户反馈来推断其潜在偏好，但未涉及关键词中的核心概念。

Enhancing LLM Metacognition via Cognitive Pairwise Training

Weitao Li et al.

cs.LG

本文提出Cognitive Pairwise Training (CPT)方法，通过在推理轨迹上进行pairwise比较来增强LLM的元认知能力，使模型学会区分可信与有缺陷的推理过程，从而改善推理与不确定性表达之间的权衡。实验表明CPT在多个模型规模上优于标准SFT+RL方法。

Task diversity produces systematic transfer but inhibits continual reinforcement learning

Purab Seth et al.

cs.LG cs.AI

本文提出了一个名为Banyan的GPU加速continual RL领域，通过控制任务多样性（地图布局、交互对象、子目标层级结构）来研究其对agent持续学习能力的影响。实验发现，任务多样性在单次分布偏移时能产生局部迁移，但随着偏移次数增加，这种迁移无法维持持续的continual learning。

Memory-Efficient LLM Training with Dynamic Sparsity: From Stability to Practical Scaling

Qiao Xiao et al.

cs.LG cs.AI

本文发现Dynamic Sparse Training (DST)在大语言模型训练中存在优化不稳定性问题，并提出Sparse Memory-Efficient Training (SMET)方法，通过optimizer warm-up和density-aware learning-rate scaling来稳定训练，同时仅存储active parameters的gradients和optimizer states以减少内存消耗。实验表明该方法能实现稳定、可扩展的稀疏预训练。

An Exploratory Study into using Machine-Learning for Fast Step-by-step Emulation of Numerical Mechanical Thrombectomy Simulations for Ischemic Stroke

Thijs Stessen

cs.LG cs.CE physics.comp-ph

本文探索了使用机器学习代理模型快速模拟缺血性卒中机械取栓的数值物理仿真，发现模型在简单几何结构下能准确预测单步并显著加速，但在复杂几何结构的长时仿真中缺乏稳定性。

Accuracy, Stability, and Repeated-Run Reliability of Large Language Models on Deterministic Programming Tasks

Yongxi Zhou et al.

cs.LG cs.AI cs.SE

本文研究了LLM在确定性编程任务中的重复运行稳定性，发现单次通过率会高估无重试覆盖率（最多17.8个百分点），并提出了包含运行级准确率、无重试覆盖率和每个问题变异性的重复运行评估协议。实验表明，通过率与稳定性强相关，但两者差距会改变模型排名，提示稳定性分析是传统准确率报告的必要补充。

Task Structure Reverses Layerwise State Encoding in Sequence Models

Yuhang Jiang

cs.LG cs.CL

本文通过在不同任务（Parity, Dyck-k, S_3 permutation composition）上对多种序列模型（Transformer, Mamba, LSTM, GRU等）进行mechanistic analysis，发现层状状态编码（layerwise state encoding）的模式并非由架构单独决定，而是由任务的计算结构（computational structure）主导。研究通过probing和causal intervention等方法，揭示了线性可读状态与功能瓶颈之间的分离现象。

Cellular Sheaf Neural Operators for Structure-Preserving Surrogate Modeling of Constrained PDEs

Lennon J. Shikhman, Shane Gilbertie

cs.LG cs.CE math.NA physics.comp-ph physics.plasm-ph

本文提出了一种基于Cellular Sheaf的神经算子框架，用于在约束PDE代理建模中保持几何结构。该方法通过面向cell complex的表示和incidence/Hodge信息传递来学习物理状态，并在磁流体动力学任务上改善了结构敏感的诊断指标。

PRISM: Gauge-Invariant Tangent-Space Differentially Private LoRA

Shihao Wang, Xueru Zhang

cs.LG

本文针对差分隐私LoRA微调中低秩分解的非可辨识性导致的噪声放大问题，提出了PRISM方法。该方法通过构造规范不变的扰动机制，避免了双线性噪声放大，并实现了高效的噪声采样。

Silent Failures in Federated Personalization of Foundation Models

YongKyung Oh, Alex Bui

cs.LG cs.AI

本文识别了联邦学习中基础模型个性化时出现的一类信任失败问题，称为"Silent Failures"，包括偏差放大、公平性崩溃和对齐侵蚀。文章分析了现有基准的结构性鸿沟，并提出了一个包含六种失败模式的分类法，但未提供具体的数学方法或与关键词相关的技术贡献。

Explainable deep reinforcement learning reveals energy-efficient control strategies for turbulent drag reduction

Federica Tonti, Ricardo Vinuesa

cs.LG cs.AI physics.flu-dyn

本文提出了一种结合Multi-Agent Deep Reinforcement Learning (MARL)和eXplainable Deep Learning (XDL)的方法，用于减少壁面湍流中的阻力。通过SHAP归因引导的奖励设计，该方法在降低能耗的同时实现了显著的减阻效果，并揭示了与壁面压力相关的节能控制策略。

When Parallelism Pays Off: Cohesion-Aware Task Partitioning for Multi-Agent Coding

Xu Yang et al.

cs.LG cs.MA

本文形式化了多智能体LLM系统中的任务分解问题，将其建模为图分割问题以平衡通信与计算开销，并提出了Co-Coder方法。该方法通过静态分析构建依赖图、隔离结构枢纽文件、利用社区检测进行分区，并配合依赖感知调度器执行，在真实软件工程任务中提升了并行编码效率。

CryoProt: A Protein Pretraining Framework with Cross-Box Interactions on Cryo-EM Density Maps

Dan Luo et al.

cs.LG q-bio.QM

本文提出CryoProt，一个针对cryo-EM密度图的蛋白质预训练框架，通过引入基于multi-head latent attention的Map Encoder来建模跨box的相互作用，并采用多任务预训练策略学习可迁移表示。实验表明该方法在多个基准上优于现有方法，但未涉及code、spectral、Muon或agent等关键词。

Optimal-Point Variance Reduction For Bayesian Optimization With Regret Guarantee

Shion Takeno

cs.LG

本文提出了一种名为optimal-point variance reduction (OVR)的一步前瞻Bayesian optimization方法，该方法仅需后验采样和Monte Carlo近似，并给出了Monte Carlo估计的一致误差界。通过引入正则化促进探索，证明了该方法在Bayesian期望简单遗憾上具有渐近为零的上界。

UME: A Unified Meta-Generalization Framework for Cross-Domain ETA

Duo Wang et al.

cs.LG

本文提出UME框架，用于解决跨域ETA预测中的零样本泛化与特征缺失问题。它通过双分支架构和基于hypernetwork的meta learner动态调节特征门控与专家注意力，并引入知识蒸馏提升性能。

Profiling Privacy Preservation Against Gradient Inversion Attacks in Tabular Federated Learning

Ivo Osterberg Nilsson et al.

cs.LG

本文研究了表格联邦学习中梯度反转攻击对隐私保护的影响，分析了不同FL协议、客户端批量大小、模型架构等因素下数值和分类数据的恢复能力，发现小批量数据和FT-Transformer架构能降低但无法消除重建风险。

Data Enrichment for Symbolic Regression Using Diffusion Models

Simon De Reuver, Tamas Kristof Toth, Teddy Lazebnik

cs.LG

本文提出了一种基于扩散模型的物理引导数据增强框架，用于提升符号回归在稀疏观测下的可靠性，通过结合变分自编码器、条件潜在扩散模型和物理信息残差校正器来生成受物理约束的合成数据。

Trust Functions: Near-Lossless Weak-to-Strong Generalization by Learning When to Trust the Weak Teacher

Arda Uzunoglu, Alvin Zhang, Daniel Khashabi

cs.LG cs.CL

本文提出trust functions方法，通过为弱监督信号分配信任分数来筛选可靠数据，实现弱到强泛化。实验表明该方法在多个领域接近甚至超越真实标签监督效果，但未涉及关键词中的特定技术。

Beyond Task-Agnostic: Task-Aware Grouping for Communication-Efficient Multi-Task MoE Inference

Zhiyao Xu et al.

cs.LG cs.AI

本文提出了一种针对多任务MoE模型推理的部署框架TACG，通过任务感知的专家分组和复制策略来降低跨GPU通信开销。该方法利用任务特定的路由轨迹构建专家共激活图，并引入轻量级复制机制GESR处理在线负载倾斜，实验表明能有效减少通信成本。

MedGym:A Unified Continuous-Time Benchmark for Dynamic Medical Treatment Reinforcement Learning

Yuepeng Wang et al.

cs.LG

本文提出了MedGym，一个基于连续时间框架的医疗强化学习基准环境，通过Physics-Informed Neural Networks从临床数据构建，支持离线与在线RL，并评估个性化治疗与轨迹级安全性。

OPD+: Rethinking the Advantage Design for On-Policy Distillation

Hanyang Zhao et al.

cs.LG cs.AI

本文重新审视了on-policy distillation (OPD)中advantage的设计，指出stop-gradient操作会导致reward objective和gradient的估计偏差，并提出了修正版本OPD+，在数学推理和工具使用基准上验证了其相对于baseline KL方法的性能提升。

Plausibility Is Not Prediction: Contrastive Evidence for LLM-Based Cellular Perturbation Reasoning

Xinyu Yuan et al.

cs.LG cs.AI

本文指出基于LLM的细胞扰动推理方法虽然能生成看似合理的解释，但实际预测性能较差，甚至不如简单基线。作者提出CORE方法，通过对比组织相关扰动的正负证据来改进预测，在药物扰动等数据上提升了性能。

Interaction-Limited Safe Continuous-Time RL for Dynamical Medical Treatment

Xun Shen et al.

cs.LG

本文提出了一种用于动态医疗治疗的交互受限安全连续时间强化学习框架，通过将连续时间治疗问题重构为基于option的半马尔可夫决策过程，并设计安全收紧机制来保证轨迹级安全约束。该方法在实验上相比等距交互方案提升了安全性和治疗效果。

Non-Vacuous Certification of Transport MCMC via Oscillation-Controlled Normalizing Flows

Jun Hu

cs.LG stat.CO stat.ME

本文提出了一种通过振荡控制的正则化流来为非空泛的Transport MCMC采样器提供谱间隙下界的方法，主要贡献在于将流Lipschitz常数从$10^{47}$降至$10^4$，并利用基于覆盖的经验振荡界替代了空泛的分析界。实验在香蕉族等目标上给出了数值非空泛的谱间隙认证，但方法本身与关键词中的code、context、spectral、Muon、pretrain、agent、attention等概念关联较弱。

ThinkSwitch: Context Distillation with LoRA and Weight Interpolation for Specific-Purpose Reasoning Tasks

Dhruv Saini, Rohan Pandey

cs.LG cs.AI

本文提出ThinkSwitch方法，通过QLoRA和球形权重插值在instruct和thinking检查点之间进行上下文蒸馏，以提升特定推理任务性能。该方法在AIME 2026和PubMedQA子集上取得了一定改进，但规模较小且未涉及code、spectral、Muon等关键词。

Decision-Focused On-Policy Learning for Contextual Linear Optimization with Partial Feedback

Wyame Benslimane et al.

cs.LG

本文针对部分反馈下的序列化contextual linear optimization问题，提出了一种on-policy learning方法，通过混合梯度估计器（结合score function estimator和decision-focused plug-in component）来学习随机预测-优化策略，并证明了平均策略梯度范数的收敛界。实验表明该方法在多个基准上优于contextual-bandit风格的基线。

MViewRouter: Internalizing Geometric Equivariance via Multi-view Alternating Attention for Combinatorial Routing

Shiyan Liu et al.

cs.LG cs.AI

本文提出MViewRouter框架，通过多视角交替注意力机制将几何等变性内化为结构归纳偏置，以解决组合路由问题中数据增强导致的决策不一致问题。该方法在TSP和CVRP基准上取得有竞争力的解质量，但未涉及code、context、spectral等关键词相关技术。

Strong Stochastic Flow Maps

Sam McCallum et al.

cs.LG cs.AI

本文提出Strong Stochastic Flow Maps (SSFMs)框架，用于学习加性噪声SDE的强解映射，并引入Brownian motion的多项式逼近以实现路径收敛。该方法在图像生成和分子系统采样任务上优于先前方法，但与我提供的关键词列表关联度较低。

A Fiber Criterion for Representation Identifiability in Supervised Learning

Vasileios Sevetlidis

cs.LG cs.AI

本文形式化了监督学习中表示的可识别性问题，指出仅凭监督预测行为无法唯一确定表示-头部分解$(h,c)$，并提出了一个基于纤维的判据。通过构造预测器保持的增广示例，文章展示了表示属性（如最小性、不变性）在监督证据下可能无法被唯一识别。

Soft-NBCE: Entropy-Weighted Chunk Fusion for Long-Context

Shihao Ji, Mingyu Li, Zihui Song

cs.LG cs.AI

本文提出Soft-NBCE，通过熵加权软融合替代NBCE的硬选择策略，并引入基于LoRA的一致性蒸馏来缓解分块带来的条件独立性假设问题，在LongBench多跳推理任务上提升了性能。

LeAP: Learnable Adaptive Permutation for Feature Selection in Heterogeneous and Sparse Recommender Systems

Yihong Huang et al.

cs.LG

本文提出LeAP，一种用于异构和稀疏推荐系统的可学习自适应排列特征选择模块。它通过将随机排列过程转化为可学习机制来加速特征重要性评估，并引入自适应正则化策略处理异构维度和极端稀疏性。

HASTE: Hardware-Aware Dynamic Sparse Training for Large Output Spaces

Nasib Ullah et al.

cs.LG cs.AI

本文提出了一种名为HASTE的硬件感知动态稀疏训练方法，用于解决大规模输出空间（如极端多标签分类）中的内存和计算瓶颈问题。该方法通过分组共享固定扇入稀疏性设计，结合自定义CUDA内核，实现了前向和反向传播的显著加速，并在多个基准测试中匹配或提升了稀疏基线的性能。

A Per-Component Diagnostic Protocol for Neural HJB-PIDE Solvers under Control-Dependent Lévy Jumps

R. Drissi

cs.LG q-fin.CP

本文提出了一种针对具有控制依赖Lévy跳跃的神经HJB-PIDE求解器的五步诊断协议，用于检测神经PDE方法中学习解在匹配标量诊断指标时却错误计算算子的问题。通过将Hamiltonian分解为漂移、扩散、补偿和非局部积分分量，并在CRRA-Merton-Variance-Gamma基准上应用，该协议成功识别并修正了神经方法中重要性提议密度的常数缩放错误。该协议原则上适用于非齐次和高维场景，但主要贡献在于诊断框架而非具体方法。

From Reward-Free Representations to Preferences: Rethinking Offline Preference-Based Reinforcement Learning

Jun-Jie Yang et al.

cs.LG

本文从zero-shot RL中的reward-free representation learning (RFRL)视角重新审视offline preference-based RL (PbRL)，提出先学习latent successor-measure representations，再通过preference data进行contrastive search和fine-tuning的新框架，实验表明该方法在preference效率上优于现有baseline。

STARFISH: faST Accuracy Recovery in pruned networks From Internal State Healing

Shir Maon, Odelia Melamed, Adi Shamir

cs.LG cs.AI cs.CV

本文提出STARFISH方法，通过优化剪枝后的网络以对齐原始网络的内部状态表示，使用少量无标签校准集恢复精度。该方法在ViT网络上优于现有技术，但未涉及关键词中的核心概念。

Local MixVR: Breaking the Communication-Sample Dependence in Distributed Learning

Tehila Dahan et al.

cs.LG

本文提出Local MixVR分布式学习框架，通过结合local updates与variance-reduction技术，在通信复杂度上首次摆脱了对总样本数$N$的依赖，仅与worker数量$M$相关。该方法在\(M

Lagrangian Perturbation Diffusion Steering: Latent Reinforcement Learning for Generative Policies

Hikmet Simsir, Ozgur S. Oguz

cs.LG

本文提出了一种名为Lagrangian Perturbation Diffusion Steering (LP-DS)的轻量级方法，通过在噪声空间中学习扰动来优化冻结的生成式策略，并利用Lagrangian trust-region目标约束扰动范围。该方法在多个机器人操控和运动基准上提升了样本效率和任务回报，但未涉及code、context、spectral、Muon、pretrain、agent或attention等关键词。

When Data Is Scarce: Scaling Sparse Language Models with Repeated Training

Boqian Wu et al.

cs.LG cs.AI

本文研究了数据稀缺条件下稀疏语言模型的扩展规律，发现稀疏训练能延缓数据重复带来的收益递减，并提出了一个将损失建模为活跃参数、唯一token、数据重复和稀疏度函数的scaling law。

Fairness in two-player zero-sum games with bandit feedback

S Akash, Pratik Gajane

cs.LG cs.GT

本文研究了带bandit反馈的两人零和博弈在公平性约束下的学习问题，通过重参数化将公平博弈转化为标准零和博弈，并提出了Explore-Then-Commit算法$\texttt{Fair-ETC-TPZSG}$，获得了$\widetilde{O}(T^{2/3})$的regret界。该工作主要关注博弈论中的公平性约束，与关键词列表中的概念关联较弱。

Temporal Motif Signatures for Temporal Graph Neural Networks

Dylan Sandfelder, Mihai Cucuringu, Xiaowen Dong

cs.LG

本文提出了一种紧凑的13维motif特征映射，用于增强时序图神经网络(TGNN)对短时程交互模式（如重复、互惠性、星形多样性、三元流）的捕捉能力，并在多个数据集上验证了其提升性能的通用性。该方法通过时序Weisfeiler-Leman分析给出了理论定位，但整体更偏向工程性改进而非开创性理论突破。

Physics-Informed Deep Learning for Entropy Prediction in Heterogeneous Systems: Thermodynamic and Information-Theoretic Case Studies

Biswajeet Sahoo, Debadutta Patra

cs.LG cs.AI

本文提出一个统一的Physics-Informed Deep Learning (PIDL)框架，通过在同一神经网络中同时施加微分方程残差和信息论约束，实现了跨物理系统的熵预测。该方法在热力学CSTR模型和金融信息论模型中验证了有效性，但未涉及code、context、spectral、Muon、pretrain、agent或attention等关键词。

Linear Strategic Classification with Endogenous Improvements

Siddharth Shrivastava et al.

cs.LG

本文研究了线性strategic classification问题，其中agents可以通过修改特征来响应分类器，且这种修改能导致真实标签的实质性变化。作者在单指标qualification模型和线性可分解成本下，证明了strategic-optimal classifier是Bayes-optimal decision boundary的平行偏移，并提供了PAC-style guarantees和plug-in算法。

Riemannian Optimization for Hadamard Products of Low-Rank Matrices

Pratik Jawanpuria, Ankish Chandresh, Bamdev Mishra

cs.LG math.OC

本文针对低秩矩阵的Hadamard积（逐元素乘积）的优化问题，提出了一种基于Riemannian quotient manifold的几何方法，并设计了一种块对角Riemannian度量。该方法通过Riemannian gradient descent算法进行求解，但与我提供的关键词列表关联度较低。

Fine-Tuning Diffusion Models for Molecular Generation via Reinforcement Learning and Fast Sampling

Guang Lin, Shikui Tu, Lei Xu

cs.LG cs.AI

本文提出FTDiff框架，通过强化学习（GRPO策略）微调扩散模型，并结合快速采样机制，用于在结构约束下生成满足多目标药物设计性质的分子。该方法在基准数据集上优于现有方法，但未涉及关键词中的核心概念。

Hybrid Imbalanced Regression Through Unified Data-Level and Algorithm-Level Balancing

Shermin Shahbazi, Hossein Mohammadi, Mohsen Afsharchi

cs.LG cs.AI

本文提出了一种针对imbalanced regression问题的混合框架，通过结合数据层面（如adaptive bin partitioning和oversampling）与算法层面（如Latent-Density Weighted Loss）的平衡策略，来提升对罕见目标值的预测性能。该方法在多个基准数据集上验证了有效性，但未涉及code、spectral或Muon等关键词相关技术。

DAGGER: Gradient-Free Construction of Transiently Amplifying Networks under Hard Connectivity Constraints

James C. Ferguson

cs.LG q-bio.NC

本文提出了一种名为DAGGER的无梯度单次通过算法，用于在严格的符号/稀疏/对角约束下构建瞬态非正常放大网络。该算法通过一个标量$\beta$控制Wasserstein-2预算，在保持多重集精确性的同时实现放大，其性能可与基于梯度的方法媲美或更优。

Beyond Sinusoids: A Morlet Wavelet Framework for Transformer Positional Encoding

Athanasios Zeris

cs.LG cs.CL eess.SP

本文提出了一种基于Morlet小波的Transformer位置编码方法MoPE，允许每个维度从数据中学习频率和局部带宽。该方法在理论上统一了正弦编码和RoPE，并在TinyShakespeare上取得了性能提升，但整体创新性有限，与关键词契合度不高。

PALTO: Physics-Informed Active Learning for Tri-Gate FinFET Design Optimization for Vertical Power Delivery

Ayoub Sadeghi, Leonid Popryho, Inna Partin-Vaisband

cs.LG cs.AI

本文利用物理信息主动学习框架优化GaN tri-gate FinFET设计，通过智能引导仿真加速收敛并保持精度，最终识别出两种优化器件，其中D1在300-fin配置下展现出更优的驱动电流和开关效率。

GLIDE: Graph-guided Leap Inference for Diffusion Estimation of Spatio-Temporal Point Processes

Guanyu Zhou et al.

cs.LG

本文提出GLIDE框架，用于时空点过程(STPP)的下一事件建模。它通过多尺度历史图和双流架构编码时空结构，并引入先验引导的跳跃推理机制，从中间扩散步骤而非纯噪声开始反向采样，以降低计算成本并提升空间预测性能。

RLVR without Ineffective Samples: Group Prioritized Off-Policy Optimization for LLM Reasoning

Yixiu Mao et al.

cs.LG cs.AI

本文提出Group Prioritized Off-Policy Optimization (POPO)框架，通过优先组回放和解耦离策略优化来解决RLVR中无效样本导致的零方差奖励问题，在数学、规划和视觉几何等推理任务上加速了RL微调并减少了rollout开销。该方法主要关注LLM推理的强化学习效率，与关键词中的code, spectral, Muon, pretrain, agent, attention等概念关联较弱。

AdaKernel: Learning Adaptive Kernel Parameters for Spatiotemporal Graph Neural Networks

Zhongyue Zhang et al.

cs.LG

本文提出AdaKernel方法，通过学习自适应kernel参数来改进时空图神经网络中的空间依赖建模，理论证明了错误kernel参数会引入近似误差，并通过结构保持策略优化物理交互尺度。实验表明该方法在Kriging、Imputation和Forecasting任务上优于固定先验和完全隐式图结构方法。

Feature to Dynamics: Feature-space to Autoregression strategy for Zero-shot Time Series Forecasting

Yifan Wu et al.

cs.LG

本文提出FSA框架，将可解释的feature space映射到autoregressive strategy space，用于zero-shot时间序列预测。该方法通过显式inductive biases解耦全局趋势、周期和局部动态，在受控实验中优于Transformer架构。

What Makes a Strong Model? A Unified Spectral Analysis of Knowledge Transfer over High-dimensional Linear Regression

Wendao Wu et al.

cs.LG cs.AI

本文通过高维线性回归中的SGD动力学谱分析，统一解释了知识蒸馏中的谱域扩展与弱到强泛化中的谱去噪两种机制，揭示了隐式正则化与谱学习速度的相互作用如何决定知识迁移效率。

ChronosAD: Leveraging Time Series Foundation Models for Accurate Anomaly Detection

Uzair Khan et al.

cs.LG cs.AI

ChronosAD提出了一种利用时间序列foundation model作为特征提取器的两阶段异常检测架构，先零样本提取embedding，再通过BiLSTM和Multi-Head Attention组成的Temporal Block捕捉时序依赖。该方法在11个基准上平均AUC提升4.72%，但整体创新性有限，主要贡献在于将预训练模型迁移至异常检测任务。

Structure and Scale in Simplicial Sequence Modelling

Matthew Farrugia-Roberts

cs.LG

本文研究了小型transformer在预测隐马尔可夫模型输出时的性能缩放与内部表示结构之间的关联，发现两者存在相关性。

When Hard Negatives Hurt: Bridging the Generative-Discriminative Gap in Hard Negative Synthesis for Retrieval

Zhicheng Zhang et al.

cs.LG

本文指出基于LLM的硬负样本合成在检索任务中存在生成-判别差距，导致性能下降。作者提出CausalNeg方法，通过CoT引导的反事实扰动和查询视角熵最大化来弥合这一差距，但方法本身并非开创性突破，且与关键词列表中的概念关联较弱。

Conditioned free-energy density of proteins using unbalanced solutions to constraint satisfaction problems

Pratik Worah, Subhash Khot, Srinivasa Varadhan

cs.LG q-bio.BM

本文研究了条件非均匀Curie-Weiss自旋Hamiltonian的log-partition function计算问题，将其转化为不平衡的$2 \to 1$ norm计算，并设计了多项式时间的SDP算法。该方法应用于蛋白质Ubiquitin，从已知晶体结构出发探索自由能景观中的替代构象，识别柔性区域。

FreqLite: A Lightweight Frequency-Decomposed Linear Model with Adaptive Reversible Normalization for Robust Long-Term Time-Series Forecasting

Mirza Samad Ahmed Baiga, Syeda Anshrah Gillani

cs.LG cs.AI cs.CL cs.CV cs.ET

本文提出FreqLite，一种轻量级的频域分解线性模型，用于长期时间序列预测。它通过可学习的谱滤波器将输入分解为不同频带，并用线性头分别预测，同时引入自适应可逆归一化(A-RevIN)来处理非平稳性。实验表明，FreqLite在标准基准上优于PatchTST等Transformer模型，且参数更少、效率更高。

Sample Complexity and Decision-Theoretic Guarantees for Bayesian Model Averaging over Decision Trees with Catalan-Exponential Priors

Livija Jakaite, Vitaly Schetinin

cs.LG stat.ML

本文研究了贝叶斯决策树中Catalan-指数先验下的模型平均权重何时能提供足够信息以支持理性决策，给出了非渐近的理性承诺阈值理论。

All Models are Wrong, Knowing Where is Useful: On Model Uncertainty in Reinforcement Learning

Bernd Frauenknecht et al.

cs.LG eess.SY

本文讨论了model-based reinforcement learning (MBRL)中模型不准确性的问题，并提出通过针对性处理probabilistic models的不确定性来缓解模型利用。文章总结了在硬件上直接学习和安全探索方面的近期成功，并展望了未来方向。

BRo-JEPA: Learning Modular Arithmetic in Latent Space

Divyansh Jha et al.

cs.LG cs.AI cs.CV

本文提出BRo-JEPA模型，通过在latent space中引入block-rotation predictor来模拟模10算术的循环结构，使神经网络能学习抽象代数规则。实验表明该方法在zero-shot泛化上表现优异，但未涉及code、spectral或Muon等关键词。

From Performance to Viability: A Bootstrap Framework for Latent-Space Representation Learning in Adaptive Biological Systems

Jacques Raynal et al.

cs.LG

本文提出了一个用于自适应生物系统的潜在空间表示学习的bootstrap框架，通过五个分析层次从可观测性能逐步构建更丰富的表示。该框架主要是一种方法论贡献，而非具体的算法或实验。

Turning Back Without Forgetting: Selective Backward Refinement for Parameter-Efficient Continual Learning

Anushka Tiwari, Kaiyi Ji

cs.LG

本文提出了一种名为SABER的无需回放的prompt-based continual learning框架，通过基于prompt-gradient geometry和loss-distribution similarity的task-correlation criteria来决定何时进行backward refinement，并限制更新方向以避免干扰。实验表明该方法能实现positive backward transfer，但与我提供的关键词列表（如code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention）关联度较低。

Efficient Exploration for Iterative Nash Preference Optimization

Tianlong Nan et al.

cs.LG cs.AI

本文研究了迭代Nash Preference Optimization中的探索问题，指出标准方法在KL正则化参数上存在指数依赖的遗憾界，并提出了一种结合SFT正则化与对抗性策略探索的显式探索算法，实现了$O(\sqrt{T})$的遗憾界。该方法在Llama-3-8B-Instruct上验证了有效性，但与关键词列表中的概念无直接关联。

Neural Network Compression by Approximate Differential Equivalence

Ravi Dhiman et al.

cs.LG cs.AI

本文提出了一种基于近似微分等价的神经网络压缩方法，通过将训练好的网络编码为多项式ODE系统并聚合功能相似的神经元来实现压缩。该方法在合成数据集和回归基准上取得了与基于幅度的剪枝方法相当的性能。

GPTQ-intrinsic LoRA: A Near-optimal Algorithm for Low-precision Quantization with Low-rank Adaptation

Shihao Zhang, Rayan Saab

cs.LG cs.IT

本文提出GPTQ-intrinsic LoRA算法，将低秩补偿直接集成到GPTQ量化过程中，通过增强校准Hessian矩阵实现。该方法在层重构误差上建立了信息论下界，并证明了误差界与秩r残差相关，实验表明在语言和视觉模型上优于现有方法。

Target localization, identification and sensing using latent symmetries

David Dukov, Malte Röntgen, Bryn Davies

cs.LG

本文利用具有潜在对称性的散射体阵列作为传感器，通过分析入侵者打破对称性的程度来定位其位置并识别其半径。研究采用了电容矩阵作为三维混合模型，并比较了字典方法、贝叶斯推断和人工神经网络在测量噪声下的性能。

Learning-based Directed Graph Abstraction of Combinatorial Spaces for Order-Preserving Search in Mixed-Combinatorial Nonlinear Optimization

Gishnu Madhu, Feng Liu, Souma Chowdhury

cs.LG

本文提出了一种基于Edge Field Graph Network (EFGN)的学习方法，将组合空间的完全无向图抽象为指示改进方向的有向图，用于混合组合非线性规划问题中的序保持搜索。该方法作为推荐系统替代了原有框架中的组合检索模块，在三个基准问题上与粒子群优化和遗传算法结合，相比索引化组合的基线方法获得了更好的平均最优值和鲁棒性。

Leaf Spectral Reflectance Prediction Using Multi-Head Attention Neural Networks

Parastoo Farajpoor et al.

cs.LG eess.IV eess.SP stat.ML

本文使用multi-head attention神经网络，基于葡萄叶片数据集预测leaf spectral reflectance，模型在NIR和SWIR区域优于传统PROSPECT-PRO模型，强调了物种特异性建模的重要性。

CEAR: Certified Ensemble Adversarial Robustness in DNNs

Daniel Sadig et al.

cs.LG cs.AI

本文提出了一种名为CEAR的集成式鲁棒方法，通过结合经验性与认证防御机制来提升DNN对对抗扰动的鲁棒性。该方法在集成中使用不同高斯噪声和温度训练网络以混淆梯度，并扩展了随机平滑来验证集成分类器的鲁棒性。

UR-JEPA: Uniform Rectifiability as a Regularizer for Joint-Embedding Predictive Architectures

Triet M. Le

cs.LG cs.AI cs.CV

本文提出UR-JEPA，通过引入均匀可整流性（uniform rectifiability）作为正则化项，替代LeJEPA中的各向同性高斯目标，以解决联合嵌入预测架构（JEPA）中的表示坍缩问题。实验表明，UR-JEPA在多个数据集上达到与LeJEPA相当的峰值精度，但嵌入的PCA谱呈现显著的结构差异，且种子标准差更低。

Truthful AI Advisors: A Pre-Specified Benchmark for Large Language Model Honesty Under Preference Misalignment

Hamidreza Hasani Balyani et al.

cs.LG cs.CL cs.GT

本文利用Crawford-Sobel廉价谈话模型构建了一个预定义基准，用于评估大语言模型在偏好不一致情境下的诚实性。实验发现，四个指令微调模型（GPT-4o, Claude Sonnet 4.5等）均过度揭示信息，其归一化互信息远高于理论最优均衡值，且模型行为表现为线性夸张而非理论预测的粗分划。

Genotype-Conditioned Molecular Generation via Evidence-Grounded Multi-Objective Latent Perturbation in Diffusion Models

Brenda Nogueira et al.

cs.LG cs.MA

本文提出了一种基于latent space perturbation的genotype-conditioned分子生成方法，通过gradient ascent优化一个包含drug sensitivity、drug-likeness和synthetic accessibility的composite reward，并利用multi-agent LLM pipeline评估mechanistic consistency plausibility。该方法在多个cancer cell line上提升了生成分子的质量，但未涉及code、spectral或Muon等关键词。

OmniOPD: Logit-Free On-Policy Distillation via Speculative Verification

Yuhang Zhou et al.

cs.LG cs.CL

本文提出OmniOPD框架，通过Monte Carlo rollouts和连续语义相似度度量替代传统的token-level logit匹配，实现了无需教师模型logits的on-policy distillation。该方法使用peak-entropy scheduler和Dirichlet-Multinomial Bayesian prior来稳定训练过程，在数学基准上相比标准OPD方法有显著提升。

MURMUR: An Efficient Inference System for Long-Form ASR

Wei-Tzu Lee, Keisuke Kamahori, Baris Kasikci

cs.LG cs.AI eess.AS

本文提出Murmur推理系统，通过分块流水线（chunk-based pipeline）与滑动窗口KV缓存驱逐策略（sliding window KV cache eviction）在长语音识别（long-form ASR）中平衡准确率与延迟，实验显示在AMI-IHM上延迟降低4.2倍且准确率几乎不变。

CART: Context-Anchored Recurrent Transformer -- A Parameter-Efficient Architecture with Learned Stability

Chad A. Capps

cs.LG cs.CL

本文提出CART (Context-Anchored Recurrent Transformer)，一种参数高效的language model，通过共享单个核心block并循环R次来降低参数量。其核心创新在于使用multi-layer prelude一次性计算K和V，并通过multi-head latent attention让循环核心与这些冻结的tensor进行cross-attention，同时引入learned Linear Time-Invariant (LTI) gate来稳定循环。实验表明，在参数匹配的dense baseline对比中，CART未能超越baseline，且其循环机制在test-time depth scaling上表现不佳。

ProbMoE: Differentiable Probabilistic Routing for Mixture-of-Experts

Heng Zhao et al.

cs.LG cs.AI

本文提出ProbMoE框架，将Mixture-of-Experts中的专家选择建模为基数约束子集上的概率分布，并通过每个专家的边际概率作为可微代理实现梯度传播。该方法支持固定k和动态k两种路由模式，在提升专家利用率和路由多样性的同时，与基线方法相比取得了有竞争力的性能。

Fast Generalization after Interpolation via Critically Damped Momentum Optimization

Luca Muscarnera et al.

cs.LG stat.ML

本文提出GROKtimizer，一种结合快速收敛到插值与临界阻尼动量（CDM）后插值范数最小化的双阶段优化策略，在局部二次模型下证明其相比经典梯度下降具有二次加速。该方法主要关注插值后泛化性能的优化动力学，与关键词中的code、context、spectral等概念无直接关联。

Semi-Supervised Hyperbolic Hierarchical Clustering with Set-Level Structural Priors

Junjing Zheng et al.

cs.LG stat.ML

本文提出了一种半监督双曲层次聚类方法，通过引入集合级结构先验（set-level structural priors）来改进层次聚类。该方法首先学习约束一致的嵌入以获得可靠的集合划分，然后构建约束诱导的集合并估计集合间相似性，最后将这些先验融入双曲层次目标函数中进行连续树优化。实验表明该方法在多个基准数据集上提升了标签一致性。

Near-Optimal Pure Machine Unlearning for Smooth Strongly Convex Losses

Matthew Regehr, Gautam Kamath, Andrew Lowy

cs.LG cs.CR

本文研究了smooth strongly convex损失下的近似$\varepsilon$-unlearning问题，给出了excess population risk的上下界，并发现当$\varepsilon \gg d$时unlearning算法比从头训练有指数级精度提升，而当$\varepsilon \le d$时从头训练是最优的。

Rethinking the Role of Positional Encoding: Sliding-Window Transformers without PE Remain Turing Complete

Qian Li, Xinyu Mao, Shang-Hua Teng

cs.LG cs.CC

本文质疑了位置编码（PE）对于Transformer进行通用计算的必要性，提出在有限滑动窗口（sliding window）机制下，窗口本身已能打破排列对称性。作者引入HIST模型并证明其具有图灵完备性，进而构造了一个无需PE的滑动窗口Transformer来模拟该模型。

TN-SHAP-G: Graph-Structured Tensor Network Surrogates for Shapley Values and Interactions

Farzaneh Heidari, Guillaume Rabusseau

cs.LG cs.AI

本文提出TN-SHAP-G框架，利用图结构输入来高效计算Shapley值和交互指数。该方法通过训练一个与图对齐的多线性代理模型（表示为tensor network）来近似掩码输入行为，从而无需大量模型查询即可恢复Shapley指数。

CRePE: Convolution-aware Relative Importance in Post-training Pruning with Efficient Search

Cheonjun Park

cs.LG

本文提出CRePE方法，通过引入2D局部邻域上下文和自适应系数改进相对重要性评分，用于大语言模型的训练后剪枝。同时提出PHO方法优化超参数搜索，将搜索时间从约11小时降至20分钟，但方法本身在理论创新性上较为有限。

Flexible Online Representation Learning Based on Similarity Matching

Shagesh Sridharan, Yanis Bahroun, Anirvan M. Sengupta

cs.LG

本文提出了一种基于相似性匹配的灵活在线表示学习算法，能够学习稀疏且具有平移不变性的表示，适用于聚类、流形平铺或稀疏编码等任务。该方法通过在线生物合理的学习规则解决了输出相似性矩阵的行和约束问题。

GJDNet: Robust Graph Neural Networks via Joint Disentangled Learning Against Adversarial Attacks

Canyixing Cui et al.

cs.LG cs.AI

本文提出GJDNet，一种通过联合解耦节点表示和决策空间来增强图神经网络鲁棒性的方法。该方法利用特征驱动的软结构解耦和球形决策边界，以应对对抗攻击引起的结构-特征不匹配问题。

MomentKV: Closing the Directional Gap in KV Cache Eviction for Long-Context Inference

Yu Li, Binxu Li, Tian Lan

cs.LG

本文提出MomentKV方法，通过维护被驱逐token集合的moment statistics（包括计数、key均值、value均值和value-key协方差）来改进KV cache驱逐策略，解决了驱逐token与保留token之间的方向性不匹配问题。该方法在LongBench和RULER基准测试中，使用LLaMA-3.1-8B-Instruct和Qwen3-4B-Instruct模型，在所有cache预算下均优于现有基线方法。

RobustModelMaker: Coupling Bootstrap Stability Selection with Leakage-Safe Nested Cross-Validation for Scientific Machine Learning

Amanda S Barnard

cs.LG

本文提出了RobustModelMaker框架，通过结合bootstrap稳定性选择与严格嵌套交叉验证，为小到中等规模科学数据集提供了稳定的特征子集和无泄漏的性能估计。该框架支持多种算法，并在三个真实数据集上验证了其在预测分数和选择稳定性方面的竞争力。

Uncertainty-Calibrated Diffusion for Reliable 3D Molecular Graph Generation

Fang Wan, Jingxiang Qu, Yi Liu

cs.LG

本文研究了3D分子图生成中扩散模型的不确定性校准问题，提出UCD方法通过校准反向扩散过程来修正认知不确定性导致的方差膨胀，在标准基准上提升了采样质量。该方法与关键词中的“code”和“attention”有一定关联，但整体创新性有限且未解决长期存在的核心问题。

Estimating Mutual Information between Time Series and Temporal Event Sequences Across Diverse Analysis Tasks

Haoji Hu et al.

cs.LG cs.AI cs.IT

本文提出了一种非参数互信息估计器，用于量化连续时间序列与离散时间事件序列之间的依赖关系，无需数据转换或学习。该方法通过建模连续-离散双重性并引入潜在事件聚类策略，在因果分析、时间重复发现等任务中提升了准确性和鲁棒性。

FedMTFI: Feature Importance Based Optimized Multi Teacher Knowledge Distillation in Heterogeneous Federated Learning Environment

Nazmus Shakib Shadin et al.

cs.LG cs.AI

本文提出FedMTFI架构，通过结合多教师知识蒸馏与Shapley值特征重要性，在异构联邦学习环境中提升模型性能。该方法将客户端按硬件和模型类型聚类，利用FedAvg聚合生成原型教师模型，并强调重要特征以增强准确性和可解释性。

IMWM: Intuition Models Complement World Models for Latent Planning

Baoqi Gao et al.

cs.LG

本文提出IMWM方法，将intuition model与world model结合用于latent planning，通过Retrieval Initialization、Hybrid Cost和Reliability Gate三个组件提升基于像素的goal-reaching任务中的规划性能。实验表明该方法在多个任务上优于仅使用world model的规划器。

E4GEN: Event-level Explainable Extreme-Enhanced Time-series Generation

Lin Jiang et al.

cs.LG cs.AI

本文提出E4GEN，一个用于极端事件感知时间序列生成的可解释扩散框架，通过E-Activator、E-Predictor和E-Control三个组件控制极端事件的生成时机、内容和方式。实验表明其在整体保真度、极端事件保真度和下游效用上优于现有模型。

Gate the Filter, Not the Message: Node-Channel Mixtures for Pre-Propagation GNNs

Zichao Yue, Zhiru Zhang

cs.LG

本文从graph-filter视角重新审视了Pre-propagation GNNs (PPGNNs)中hop aggregator的设计，指出现有方法在filter系数共享方式上存在缺失。作者提出FilterMoE，通过一个3D gating tensor在节点和通道上联合路由少量可学习的Chebyshev filter experts，在多个同质和异质图基准上取得了优于强基线的性能。

Quantifying the Energy Floor: Direct Measurement and Replay Buffer Bias in SAC-Based HVAC Control on sbsim

Bo Li, Chen Zhang

cs.LG

本文通过最小动作实验直接测量了SAC HVAC控制中的能量下限（energy floor）为USD 35.51/day，并发现标准SAC基线（使用调度策略的replay buffer初始化）收敛到USD 37.18/day，高出4.7%。分析表明，buffer初始化是次优性的主要来源，从空buffer训练可消除96%的差距，而设备最小功率（equipment minimum power）而非算法设计构成了约束。

DOT-MoE: Differentiable Optimal Transport for MoEfication

Udbhav Bamba et al.

cs.LG cs.AI

本文提出DOT-MoE框架，将预训练dense模型的Feed-Forward Network (FFN)分解为sparse Mixture of Experts (MoE)的问题建模为Differentiable Optimal Transport (DOT)问题，利用可微的Sinkhorn-Knopp迭代和Straight-Through Estimators (STE)联合学习神经元到专家的分配与路由策略。实验表明该方法在减少50% active参数的同时保留了90%的原始性能。

Two-Fidelity Best-Action Identification for Stochastic Minimax Tree

Peter Chen, Xi Chen

cs.LG cs.AI

本文提出了一种名为2FFS的双保真度树搜索算法，用于随机minimax树中的固定置信度最佳动作识别。该算法结合了minimax快速扩展与MCTS随机采样，自适应地选择使用廉价有偏评估或昂贵精确评估，并证明了其固定置信度正确性和有限停止性质。

Decentralized Instruction Tuning: Conflict-Aware Splitting and Weight Merging

Minsik Choi, Geewook Kim

cs.LG

本文提出了一种名为MERIT的去中心化指令微调方法，通过冲突感知的数据集划分和权重合并来解决梯度干扰问题，在Qwen2.5-VL-3B模型上提升了性能。该方法与关键词中的“spectral”有一定关联（涉及PCA谱分解），但整体创新性有限。

Fair Finetuning Mitigates Distribution Inference Attacks

Rakshit Naidu

cs.LG cs.AI cs.CR

本文提出Fair Fine-tuning (FFt)方法，通过在Equalized Odds约束下对模型进行微调来防御分布推断攻击，并给出了对抗优势的理论上界。实验表明该方法能有效降低攻击者的准确率差距。

A Note on Stability for Orthogonalized Matrix Momentum with Client Sampling

Da Chang et al.

cs.LG

本文研究了带客户端采样的矩阵动量正交化分布式优化方案的有限样本泛化性，通过耦合邻域稳定性递归和加权集中步骤推导了上尾界。该工作主要关注理论分析，与关键词中的code、context、spectral、Muon、pretrain、agent、attention等具体方向关联较弱。

Post-Deterministic Distributed Systems: A New Foundation for Trustworthy Autonomous Infrastructure

Jun He, Deying Yu

cs.LG cs.AI cs.DC

本文提出后确定性分布式系统(PDDS)模型，用于协调包含确定性代码、随机模型和自主agent的异构环境，并定义了五个架构支柱。该工作主要关注分布式系统的参与者模型扩展，与关键词中的agent概念有一定关联，但方法本身并非开创性突破。

Shortcut to Nowhere: Demystifying Deep Spurious Regression

Guanrong Xu et al.

cs.LG cs.AI

本文定义了Deep Spurious Regression (DSR)问题，即连续预测中存在的虚假相关性，并提出利用标签和特征空间中虚假属性的相似性来校准分布，以提升模型在分布偏移下的泛化能力。

Adaptive Auto-Harness: Sustained Self-Improvement for Agentic System Deployment on Open-Ended Task Streams

Zewen Liu et al.

cs.LG cs.AI

本文提出了Adaptive Auto-Harness框架，用于在开放任务流（open-ended task streams）中持续优化LLM agent的prompts、skills和tools。该框架通过分解oracle harness的差距为evolution loss和adaptation loss，并采用stateful multi-agent evolver和harness tree来解决这些挑战。

FLARE: Diffusion for Hybrid Language Model

Yuchen Zhu et al.

cs.LG cs.AI

FLARE提出了一种将hybrid-attention LLMs转换为扩散语言模型(dLLMs)的系统框架，通过token-equal AR-and-diffusion目标、硬件感知kernel和统一推理，使单个checkpoint同时支持AR解码和扩散并行去噪。实验表明，迁移数据质量是保持模型能力的关键因素，FLARE在多种模型规模下与领先的开源dLLMs性能相当，并在单GPU并发服务中实现了更高的吞吐量。

Tree-Guided Identify-Then-Exploit: A Unified Framework of Best Arm Identification and Regret Minimization for Dueling Bandits

Pu Wang, Yao-Xiang Ding

cs.LG stat.ML

本文提出Tree-Guided Identify-Then-Exploit (TG-ITE)框架，统一处理dueling bandits中的最佳臂识别与遗憾最小化问题，在Condorcet-winner假设下实现了$O(N)$的样本复杂度与弱遗憾界。该工作主要贡献于bandit理论，与关键词中的code, context, spectral等方向无直接关联。

Learning Implicit Bias in Generative Spaces for Accelerating Protein Dynamics Emulation

Kaihui Cheng et al.

cs.LG cs.AI

本文提出了一种在生成空间中引入隐式历史依赖偏置的方法，用于加速蛋白质动力学仿真，通过距离加权偏置和基于score的细化步骤提高了生成轨迹的多样性和对低能态的覆盖。该方法在DynamicPDB-80和Fast-Folding蛋白质数据集上取得了显著加速效果。

Mos-Gen: A Generative Molecular Framework for Mosquito Insecticide Design

Lina Wang, Yaning Cui

cs.LG

本文提出了Mos-Gen框架，将预训练分子表示模型Uni-Mol与variational autoencoder (VAE)结合，用于生成含二硫键的大蒜素衍生物作为蚊虫杀虫剂。实验验证了该框架的高精度筛选能力，但方法本身在生成模型领域缺乏显著的开创性，且与关键词列表中的概念关联较弱。

ContinuousBench: Can Differentially Private Synthetic Text Improve Capabilities?

Peihan Liu et al.

cs.LG cs.CL cs.CR

本文提出了ContinuousBench，一个持续更新的benchmark，用于评估差分隐私合成文本能否传递原始语料库中的新知识和能力。实验发现，非隐私合成能有效传递知识，而最先进的DP合成方法即使在$\varepsilon=100$时也基本失败。

A Theoretical Framework for Self-Play Theorem Proving Algorithms

Thomas Chen, Zhiyuan Li

cs.LG

本文为基于self-play的定理证明算法提供了理论框架，将定理集形式化为图结构，并证明了在良好连通图下可指数级增长已证定理集。针对实践中出现的非基础定理生成问题，提出了基于扩散相似性的多样性度量与改进算法。

Continual Learning as a Multiphase Moving-Boundary Problem

Snigdha Chandan Khilar

cs.LG math-ph

本文提出Stefan-CL方法，将持续学习中的稳定性-可塑性困境类比为物理中的熔化过程，通过“潜热”参数控制已学知识（固体）与未用容量（液体）之间的边界扩展，从而在无需存储原始数据的情况下将遗忘降至接近零。

Task-Induced Representational Invariances Depend on Learning Objective in Deep RL

Manu Srinath Halvagal, Sebastian Lee, SueYeon Chung

cs.LG

本文通过MDP reduction theory分析了深度RL中的表示学习，发现基于值的方法（DQN）和基于策略梯度的方法（PPO）在导航任务中学习到的表示分别对MDP同态对称性和动作对称性具有不变性，且这些差异影响迁移学习。

G2LoRA: Gradient Orthogonal Low-Rank Adaptation Framework for Graph Continual Learning on Text-Attributed Graphs

Yuhan Wang et al.

cs.LG

本文提出G2LoRA框架，通过梯度正交低秩适配和类别感知梯度投影方法，解决文本属性图上LLM对齐模型在持续学习中的灾难性遗忘与任务干扰问题，实验验证了其有效性。

Beyond the Simplex: Balanced Prototype Geometry for Scorer-Agnostic Open-Set Recognition

Mayank Sharma, Rohit Kumar Mourya

cs.LG cs.CV

本文研究了open-set recognition (OSR)中基于simplex的方法，证明了balanced equal-norm codes在任意embedding dimension下都成立，并揭示了prototype geometry的sharp dichotomy性质。实验表明，该几何结构作为analytic tool和representation-learning prior有用，但OSR性能仍强烈依赖于scoring rule。

Segment-driven Structural Induction and Semantic Alignment for Heterogeneous Tabular Representation

Woojun Jung, Susik Yoon

cs.LG

本文提出NAVI框架，通过Masked Segment Modeling和Entropy-driven Segment Alignment方法，将header-value对作为基本单元来聚合schema级结构和列级分布证据，以改进异构表格的表示学习。实验表明该方法在重建、语义一致性和下游任务上表现提升。

Private and Stable Test-Time Adaptation with Differential Privacy

Zefeng Li et al.

cs.LG cs.CV

本文研究了测试时自适应（TTA）方法在差分隐私（DP）框架下的隐私保护问题，通过将多种TTA方法转化为DP形式，在ImageNet-C上验证了隐私与精度的权衡，并发现低隐私机制下的梯度裁剪可提升自适应稳定性。

HMPO: Hybrid Median-length Policy Optimization for Chain-of-Thought Compression

Minghui Zheng et al.

cs.LG cs.CL

本文提出HMPO，一种单阶段强化学习框架，通过自适应中位数预算和余弦衰减token奖励来压缩chain-of-thought推理，在9B到122B参数模型上实现19%-46%的token压缩且精度损失极小。该方法主要针对推理效率优化，与关键词中的code、spectral、Muon、agent等概念关联较弱。

Randomized Least Squares Value Iteration itself is Joint Differentially Private

Haiyang Lu et al.

cs.LG

本文研究了在episodic setting下，Randomized Least Squares Value Iteration (RLSVI)算法的隐私保护性质，证明了该算法在tabular MDP中本身即满足joint differential privacy，其隐私参数由状态数、动作数、episode长度和episode数量决定。该工作揭示了随机探索与隐私机制中注入噪声之间的内在联系。

Flow-Transformed Implicit Processes for Function-Space Variational Inference

Luis A. Ortega, Andrés R. Masegosa, Thomas D. Nielsen

cs.LG stat.ML

本文提出Flow-Transformed Implicit Processes (FTIP)，通过使用normalizing flow替代Gaussian分布来定义函数空间变分推断中的组合权重，从而增强后验分布的灵活性。该方法使用Black-Box $\alpha$目标进行训练，能够捕捉非对称和多模态的后验结构。

A Closer Look at In-Distribution vs. Out-of-Distribution Accuracy for Open-Set Test-time Adaptation

Zefeng Li, Evan Shelhamer

cs.LG cs.CV

本文研究了开放集测试时自适应（Open-set TTA）方法在分布内（InD）与分布外（OOD）数据上的准确率权衡，通过CIFAR-10-C和ImageNet-C等基准测试评估了现有方法，并提出了一个基于sigmoid多标签输出的新基线。分析表明当前方法难以平衡InD识别与OOD拒绝，且对OOD数据的过滤不完善。

Why Do Time Series Models Need Long Context Windows?

Luca Butera et al.

cs.LG cs.AI

本文从生成过程识别和条件预测两个目标出发，分析了时间序列预测模型中长上下文窗口的作用，证明即使对于记忆长度为$P$的过程，输入窗口大小严格大于$P$才能达到最小误差，并展示了分离这两个目标可提升计算效率。

Evaluating Real-World Generalizability of Algorithm Selection Models

Gjorgjina Cenikj et al.

cs.LG

本文研究了Algorithm Selection (AS)模型在合成优化问题（如BBOB和CEC基准）与真实世界优化问题（如机器人轨迹优化和无人机路径规划）之间的泛化能力，通过跨基准评估分析了模型迁移的成功与失败之处。

Realistic noise synthesis reduces bias and improves tissue microstructure estimation with supervised machine learning

Bradley G. Karat et al.

cs.LG physics.med-ph

本文研究了扩散MRI中因模拟与真实信号噪声不匹配导致的协变量偏移问题，提出了一种真实噪声合成（RNS）框架，通过引入Rician期望和有效后处理噪声方差来改善微结构参数估计。实验表明，该方法能有效减少低信噪比下的参数偏差，但对噪声估计的准确性较为敏感。

Ablating Archetypes: The Stability of Archetypal SAEs is an Artifact of Initialization and Metric Design

Michał Brzozowski, Neo Christopher Chung

cs.LG

本文指出Archetypal SAEs声称的稳定性实际上是固定初始化导致的伪像，并区分了stability与stabilization两个概念，但未解决长期存在的SAE不稳定问题，且与关键词列表关联较弱。

Planar Symmetric Pattern Generation

Ning Lin et al.

cs.LG

本文提出了一种针对任意平面群（planar group）的对称化框架，通过将2D连续表示转化为对称表示并保持连续性，解决了非反射群元素变换可能破坏连续性的问题。该方法在视觉设计和材料设计任务中验证了其对称控制的有效性。

Beyond $\ell_2$-norm and $\ell_\infty$-norm: A Curvature-Inspired $\ell_p$-Norm Scheme for Deep Neural Networks

Jianhao Xu, Zhuang Yang

cs.LG

本文提出了一种基于动态$p$值的$\ell_p$-norm优化方案，并融入SGD和SGDM中，得到LPSGD和LPSGDM优化器，以缓解$\ell_2$-norm在高曲率方向上的主导和$\ell_\infty$-norm在平坦区域的振荡问题。实验表明该方法在多个基准数据集上提升了泛化性能。

When Tabular Foundation Models Transfer Across Modalities: A Systematic Evaluation Across 95 Datasets, 7 Modalities, and Two Regimes

Julien Lafrance

cs.LG stat.ML

本文提出了一种结合Equiangular Tight Frame (ETF)预处理与tabular foundation model的分类pipeline，在95个数据集和7种模态上评估其跨模态迁移能力。该pipeline在相同frozen features上能与强轻量级baseline竞争，且推理速度远快于全backbone微调，但未在所有任务上超越最专业的模型。

How Hard Can It Be? Hardness-Aware Multi-Objective Unlearning

Jiangwei Chen et al.

cs.LG cs.AI

本文从constrained optimization角度提出了一种hardness-aware的多目标unlearning算法HAMU，通过量化forget data与retain data的相似度来指导模型更新，在保证forget quality的同时最小化retain utility的损失。该方法适用于non-convex模型且易于并行化，在图像和文本数据集上验证了其有效性。

Variational Learning for Insertion-based Generation

Yangtian Zhang et al.

cs.LG cs.AI

本文提出了一种基于变分学习的插入式生成框架Insertion Process (IP)，通过建立插入轨迹与排列之间的双射对应关系，实现了对插入顺序、插入内容和终止条件的联合学习。该方法支持变长生成，并在目标条件规划和分子字符串生成任务中展示了优于固定顺序模型的效果。

Rethinking Evaluation Paradigms in IBP-based Certified Training

Konstantin Kaulen, Hadar Shavit, Holger H. Hoos

cs.LG cs.AI cs.CV

本文重新审视了基于IBP的认证训练方法的评估范式，指出仅报告单一配置的常见做法可能误导结论。通过Pareto前沿比较和自动化多目标超参数优化，作者发现许多先前报告的方法存在欠调优问题，并揭示了不同方法间性能互补性。

Edge-aware Decoding for Neural Asymmetric Routing

Li Liang, Jinbiao Chen, Zizhen Zhang

cs.LG

本文针对神经非对称路由中的表示-决策不匹配问题，提出了一种边缘感知解码器设计原则，通过在解码阶段显式引入当前有向边、返回起点闭合和静态轻量级前瞻等候选特定项来改进最终评分。实验表明该方法在ATSP和ACVRP任务上优于基线RADAR，并分析了各组件的作用机制。

VLBM: Variational Latent Basis Modeling for OOD Robust Multivariate Time Series Forecasting

Xudong Zhang et al.

cs.LG cs.AI

本文提出VLBM (Variational Latent Basis Model)框架，通过将多元时间序列分解为稳定动态的低秩子空间成分和OOD引起的正交残差成分，并利用变分推断对齐未来感知后验与未来盲先验，以提升对罕见OOD事件的鲁棒性。实验表明该方法在多个基准任务上取得了最优的OOD鲁棒性和ID精度。

TimeBlocks: Foundational and Continual Time-Series Blockbase -- Extended Version

David Campos et al.

cs.LG cs.DB

本文提出TimeBlocks方法，通过维护一个可互换的模块化模型块池，并利用路由策略为时间序列数据流构建轻量级模型，同时引入StreamCore方法实现持续校准。该方法在多个任务上优于现有基线，但未涉及关键词中的code、spectral、Muon、agent或attention等概念。

Hybrid Neural Ordinary Differential Equations for Data-Efficient Polymerization Modeling with Incomplete Kinetics

Marah Almanasreh, Alexander Mitsos, Eike Cramer

cs.LG

本文提出了一种混合Neural Ordinary Differential Equation (NODE)框架，用于在动力学不完全的情况下对自由基聚合过程进行数据高效建模。该方法仅通过神经网络学习部分表征的有效自由基浓度，而保留其他已知反应的物理模型，在稀疏数据条件下相比纯数据驱动模型具有更低的预测误差和更符合物理的外推能力。

EEG-FuseFormer: A Transformer-Driven Feature Fusion Framework for Seizure Onset Prediction

Vigneshwar Hariharan et al.

cs.LG

本文提出EEG-FuseFormer框架，融合CNN-LSTM和ResNet-18提取的特征，使用transformer encoder进行特征融合，用于癫痫发作预测。在CHB-MIT数据集上达到98.85%的平均召回率，并评估了跨患者泛化能力与计算复杂度。

Closing the Alignment-Maturity Gap in Federated Prototype Learning

Mario Casado-Diez et al.

cs.LG cs.CV

本文提出FedSAP框架，通过确定性对齐课程和几何驱动的代理分离损失，解决了联邦原型学习中早期对齐压力抑制局部判别结构的问题，在高度异构数据下性能提升显著。

Low-Pass Flow Matching

Francesco M. Ruscio, T. Konstantin Rusch

cs.LG

本文提出Low-Pass Flow Matching，通过算子调制插值路径引入时变谱偏置，使源谱向频率衰减偏置过渡，以匹配自然数据的功率谱特性。实验表明该方法在自适应ODE求解器下能降低采样成本并保持样本质量。

On the Generalization in Topology Optimization via Sensitivity-Conditioned Bernoulli Flow Matching

Mohammad Rashed et al.

cs.LG cs.AI cs.CE

本文通过将拓扑优化（TO）流程建模为因果Markov链，利用Data Processing Inequality论证了adjoint sensitivity（伴随灵敏度）是信息论最优的条件信号，并引入pseudo-sensitivities（伪灵敏度）概念来刻画不同物理场对泛化能力的影响。实验表明，基于sensitivity条件的Bernoulli flow matching生成器在分布外泛化上优于其他条件信号。

Coherent Off-Policy Improvement of Large Behavior Models with Learned Rewards

Christian Scherer et al.

cs.LG

本文探讨了在机器人操控任务中，通过逆强化学习（IRL）从专家演示中学习稠密奖励函数，以微调大规模预训练行为克隆（BC）策略（如pi-0.5）的方法。该方法旨在避免稀疏奖励下强化学习（RL）微调常见的性能初始下降，并在六个复杂操控任务中取得了优于稀疏奖励RL基线的成功率。

Model Multiplicity and Predictive Arbitrariness in Recidivism Risk Assessment

Ashwin Singh, Carlos Castillo

cs.LG cs.CY

本文研究了累犯风险评估中的模型多重性和预测任意性问题，通过构建数据集并学习可解释模型，分析了不同模型间预测一致性的理论下界与实证表现。实验表明，尽管存在多个性能相似的模型，但它们的预测一致性通常优于最坏情况的理论保证。

Faster Synchronous On-Policy RL via Straggler-Aware Group Sizing

Azal Ahmad Khan et al.

cs.LG cs.AI

本文提出Straggler-Aware Group Control (SAGC)，一种动态组大小控制器，用于解决同步on-policy RL（如GRPO）中因straggler（异常慢的rollout）导致的同步延迟问题。SAGC将组大小选择建模为在线约束优化问题，在保持大组优势的同时控制straggler事件率，实验表明其能提升wall-clock效率并保持或改善训练奖励。

Network Learning with Semi-relaxed Gromov-Wasserstein

Charles Dufour, Ulysse Naepels, Leonardo V. Santoro

cs.LG math.ST stat.ME

本文提出了一种基于半松弛Gromov-Wasserstein目标的网络学习框架，通过概率耦合放松节点分配问题，并利用块坐标条件梯度算法求解。该方法在随机block模型和Holder光滑graphon上具有一致性和极小化最优收敛速率，但与我提供的关键词（如code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention）关联度较低。

A Doeblin-Anchored Contrastive Chart for Learning Markov Transition Kernels

Ao Xu

cs.LG

本文提出了一种基于Doeblin锚定的对比图框架，用于从对比目标中学习Markov转移核。该方法通过将目标转移与重启定律混合，构建了一个可逆的坐标系统，并证明了锚定对比风险能够识别转移密度，同时引入可测的Markovization算子来恢复核的有效性。

Why Are DMD Students Lazy? Understanding the Copying Behavior in Few-Step Distillation

Shucheng Li et al.

cs.LG

本文研究了Distribution Matching Distillation (DMD)中学生的复制行为，发现在高维蒸馏场景下学生模型会自发复制教师的原始噪声-数据配对，并论证该现象源于高维空间中学生模型有限的几何自由度。

BlockGen: Flexible Blockwise Sequence Modeling with Hybrid Samplers

Justin Deschenaux, Caglar Gulcehre

cs.LG

BlockGen提出了一种灵活的块状序列建模方法，结合了masked和uniform diffusion，并引入AR-informed predictor-corrector (ARPC)采样器来改进生成质量。实验表明，在块状生成设置下，uniform diffusion在少步采样时优于masked diffusion，但在高NFE时差距缩小甚至反转。

ArrythML: An Autoencoder-Based TinyML Approach for On-Device Arrhythmia Detection on Resource-Constrained Embedded Systems

Nagarajan S, Kurian Polachan

cs.LG

本文提出了一种基于autoencoder的TinyML方法ArrythML，用于在资源受限的嵌入式系统上实现实时心律失常检测。该方法使用INT8量化的轻量级模型在ESP32-S3微控制器上处理ECG数据，并取得了较好的检测性能。

A combination of noise and bilateral filters achieve supralinear and scalable adversarial robustness in CNNs

Nicolas Stalder et al.

cs.LG cs.CV

本文研究了将高斯噪声与双边滤波结合作为预处理方法，以提升卷积神经网络（CNN）对对抗样本的鲁棒性。实验表明，该组合能以极低的计算成本实现超线性（supralinear）的鲁棒性提升，并在与对抗训练结合后，在RobustBench基准上取得了接近最优的性能。

CityTrajBench: A Unified Benchmark for City-Scale Vehicle Trajectory Generation

Shibo Zhu et al.

cs.LG cs.AI

本文提出了CityTrajBench，一个用于城市尺度车辆轨迹生成的统一benchmark框架，标准化了数据处理、模型适配和评估流程，并在多个真实数据集上比较了多种生成模型（如DiffTraj、TrajFlow等）。实验表明不同模型在不同评估指标上各有优劣，没有单一模型在所有标准上占优。

Massive Spikes in LLMs are Bias Vectors: Mechanistic Uncovering and Spike-Free Quantization

Yung-Chin Chen et al.

cs.LG

本文研究了LLM中的激活尖峰现象，揭示了其本质是归一化后token收敛到常向量的结构性向量偏置，并通过分析投影权重的协调性（如$W_K$对比放大向量、$W_Q$对齐语义token）提供了几何解释。基于此，提出了INSERTQUANT后训练量化框架，通过预计算模板向量抑制尖峰并恢复功能，实现无尖峰激活的鲁棒低比特量化。

Regularized Large Neighborhood Search

Germain Vivier-Ardisson et al.

cs.LG

本文提出正则化大邻域搜索(RLNS)，通过正则化或扰动局部子问题将LNS启发式转化为组合可行解集上的高效MCMC采样器，并关联Fenchel-Young损失。在熵正则化下，该方法实现精确的块Gibbs采样，并允许在伪似然与精确最大似然估计之间插值，用于无需全局求解器的端到端学习。

Measurement Geometry and Design for Trustworthy Generative Inverse Problems

Pengfei Jin, Na Li, Quanzheng Li

cs.LG cs.CV

本文从测量几何的角度研究生成式逆问题，引入局部测量-流形兼容性度量来量化测量算子对先验相关切向方向的观测能力，并证明该量控制重建误差的稳定部分。实验在多种医学成像设置中验证了所提方法能预测失败模式并指导更好的测量设计。

Repurposing Adversarial Perturbations for Continual Learning: From Defense to Active Alignment

Ran Liu et al.

cs.LG cs.AI

本文提出AdvCL方法，通过将adversarial perturbations重新用作几何控制信号，结合三个模块（Intra-Smooth、Proto-Clip、Inter-Align）来提升continual learning中的稳定性与迁移性，实验表明该方法在标准性能和鲁棒性上均有提升。该方法主要关注continual learning中的遗忘与对抗扰动问题，与关键词中的code、spectral、Muon、agent、attention等概念关联较弱。

Riemannian Gradient Descent for Low-Rank Architectures

Nicholas Knight

cs.LG

本文探索了低秩矩阵参数的Riemannian优化方法，针对深度学习中的多head attention参数进行了实验，但经过调参后未能显著优于AdamW基线。

Entropy Minimization without Model Collapse: Mitigating Prediction Bias in Medical Imaging

Tim Nielen et al.

cs.LG cs.CV

本文研究了test-time adaptation中entropy minimization导致model collapse的机制，发现distribution shift会造成prediction bias，并提出了DSBR方法通过均衡各预测类别的损失贡献来缓解该问题。该方法在多个医学影像数据集和ImageNet-C上验证了有效性。

Local Preferential Bayesian Optimization

Johanna Menn et al.

cs.LG stat.ML

本文提出了一族局部偏好贝叶斯优化方法，通过将信任域和导数信息局部搜索策略扩展到成对偏好反馈场景，解决了高维优化问题。该方法利用Laplace近似的GP后验的一阶和二阶导数，在具有陡峭最优值的高维复杂景观中表现出色。

Minimax-Optimal Policy Regret in Partially Observable Markov Games

Raman Arora

cs.LG stat.ML

本文研究了部分可观测Markov博弈中的策略遗憾最小化问题，提出了一种基于epoch的乐观最大似然算法，实现了$\tilde{O}(\sqrt{T})$的策略遗憾上界，并给出了匹配的下界。该工作主要关注对抗性环境下的序列决策，但与我提供的关键词（如code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention）关联度较低。

FOAM: Frequency and Operator Error-Based Adaptive Damping Method for Reducing Staleness-Oriented Error for Shampoo

Kyunghun Nam, Sumyeong Ahn

cs.LG cs.AI

本文针对Shampoo优化器中因使用陈旧preconditioner更新而导致的性能下降和数值不稳定性问题，提出了一种基于频率和算子误差的自适应阻尼方法FOAM。该方法通过动态控制阻尼因子和特征分解频率来抑制陈旧性误差，在减少计算开销的同时保持了收敛性能。

When Do Attention Circuits Form? Developmental Trajectories of Capability and Attention-Sink Emergence Across Three 1B-ClassArchitectures

Yongzhong Xu

cs.LG cs.AI

本文追踪了三种1B级语言模型中attention-head电路形成的发育轨迹，发现BOS-attractor heads在L0/L1层始终为零，且induction电路形成早于attention-sink形成10-20倍token量。研究通过participation-ratio谱信号和capability-specific选择性筛选，揭示了不同架构下电路形成的不同形状（渐变或相变）。

TabPrep: Closing the Feature Engineering Gap in Tabular Benchmarks

Andrej Tschalzev et al.

cs.LG

本文介绍了TabPrep，一个轻量级的预处理pipeline，通过设计针对特定数据结构的特征生成器来填补表格基准测试中特征工程缺失的评估空白。实验表明，将TabPrep集成到模型训练中能持续提升多种模型（包括树模型、神经网络、线性模型和基础模型）的性能，且优于现有的自动化特征工程方法。

A Local Perturbation Theory for Cross-Domain Interference and Recovery in Multi-Domain RL

Lei Yang, Siyu Ding, Deyi Xiong

cs.LG cs.CL

本文提出了一种局部扰动理论，用于解释多域RL训练中跨域干扰与恢复的机制，证明后续域训练主要通过低维共享冲突子空间上的二阶损伤项损害先前域，并通过短域刷新实现选择性恢复。

On the Scaling of PEFT: Towards Million Personal Models of Trillion Parameters

Mind Lab et al.

cs.LG cs.CL

本文探讨了参数高效微调(PEFT)在共享基础模型上作为持久化本地状态（如偏好、技能等）的扩展性，提出了三个扩展轴（Scale Up、Scale Down、Scale Out），并介绍了MinT基础设施用于管理适配器。该工作主要关注PEFT的应用范式而非具体数学方法，与关键词中的概念关联较弱。

Speculative Sampling For Faster Molecular Dynamics

Arthur Kosmala et al.

cs.LG cond-mat.mtrl-sci physics.chem-ph physics.comp-ph stat.CO

本文提出Langevin Speculative Dynamics (LSD)，一种用于加速分子动力学模拟的分布式推测采样方法，通过并行验证实现3-9倍加速。该方法将推测采样扩展到二阶Langevin dynamics，但与我提供的关键词（如code, context, spectral等）关联度较低。

Expressivity of congruence-based architectures for DNNs on positive-definite matrices

Antonin Oswald, Estelle Massart

cs.LG

本文研究了用于分类对称正定矩阵的神经网络架构，重点分析了congruence-like layers（即输入矩阵左乘和右乘权重矩阵$W$及其转置的层）。结果表明，对$W$施加的(semi)-orthogonality约束会限制这些层的表达能力，导致在特定激活函数下网络退化为单隐藏层等价形式，这一现象源于Poincaré分离定理导致的谱多样性丧失。

A Biconvex Formulation for Stable Transport of Mixture Models with a Unique Solution

Yeganeh Marghi, Kelly Jin, Uygar Sümbül

cs.LG

本文提出了一种名为Optimal Mixture Transport (OMT)的框架，将最优传输问题从样本层面重新表述为混合模型子群体之间的严格双凸优化，并证明了其具有唯一全局最小解和稳定性保证。该方法通过将子群体建模为exponential-family分布，使计算复杂度仅与混合成分数量相关，从而适用于大规模数据。

Drifting Preference Optimization for One-Step Generative Models

Zhou Jiang, Yandong Wen, Zhen Liu

cs.LG cs.CV

本文提出Drifting Preference Optimization (DrPO)方法，用于对确定性一步生成模型进行在线偏好微调。该方法通过从当前生成器中采样候选样本，利用目标reward进行排序，并合成特征空间更新方向，从而避免了对reward模型进行反向传播。

IntraShuffler: A Privacy Preserving Framework for Heterogeneous DP Federated Learning

Farhin Farhad Riya, Olivera Kotevska, Jinyuan Stella Sun

cs.LG cs.CR cs.DC

本文针对异构差分隐私联邦学习（HDP-FL）中诚实但好奇的服务器可能发起的隐私推理攻击，提出了一个名为IntraShuffler的中间件防御框架。该框架通过将客户端按隐私预算分组并在组内进行参数级洗牌，在保持$\varepsilon$-aware聚合的同时破坏梯度结构，从而降低梯度可恢复性和代理推理准确率。

cs.AI

Agents on a Tree: Pathwise Coordination for Multi-Objective Molecular Optimization ⭐ 精选

Jia Zhang et al.

cs.AI

本文提出ATOM框架，将多目标分子优化建模为树结构搜索过程。每个节点对应一个原子操作并托管一个针对特定目标或决策上下文(context)的agent，这些agent沿树的不同路径协调而非强制全局共识，从而维护和比较多种分子演化轨迹。该方法通过树结构交互实现长程依赖推理，并利用全局记忆平衡多目标间的探索与利用，在涉及活性、可合成性及ADMET属性的基准测试中，相比基线方法显著提升了Pareto覆盖与hypervolume指标。

Universal Quantum Transformer ⭐ 精选

Sungyong Chung, Alireza Talebpour

cs.AI cs.ET quant-ph

本文提出了一种名为Universal Quantum Transformer (UQT)的量子原生计算架构，它利用多量子比特系统的物理性质（如参数化几何相位嵌入和$SU(2)$波干涉）作为通用归纳偏置，以精确实现数学和代数推理。与经典attention网络不同，UQT在仅5-qubit的紧凑系统上，通过量子attention电路完美学习了循环模算术（$\mathbb{Z}_{11}$）和非阿贝尔代数（$S_4$置换群），实现了数学上精确且确定性的泛化，作者将此现象称为“crystallization”。该方法在理论上绕过了经典self-attention的二次瓶颈，并通过对数压缩表示维度消除了经典网络的过度参数化，在NISQ硬件上验证了其可行性，为精确人工智能提供了新的物理基础。

Grokers: Bottom-Up Inductive Comprehension and Write-Time Intelligence over Typed Knowledge Graphs ⭐ 精选

Gregory Magarshak

cs.AI cs.CL cs.DB cs.IR

Grokers提出了一种基于typed knowledge graphs的bottom-up inductive comprehension架构，通过Groker agents在write-time自主分析节点并提取structured attributes，从而在query时实现零LM成本。本文证明了Byte-Identity Theorem（确保context blocks在语义变化间byte-identical，使KV-cache hit rate接近100%）和Accumulation Monotonicity Theorem（无LM调用的交互比例随已完成交互数非递减），并提出了deterministic替代embedding-based semantic search的方法。该工作与关键词中的agent和context高度契合，为知识图谱的持久化理解提供了开创性方法。

The Deterministic Horizon: When Extended Reasoning Fails and Tool Delegation Becomes Necessary ⭐ 精选

Dongxin Guo, Jikun Wu, Siu Ming Yiu

cs.AI cs.CL cs.LG

本文提出了“确定性视界”(Deterministic Horizon)的概念，通过Attention Bottleneck Theorem证明了decoder-only attention在状态追踪任务中的信息论容量上界为$O(H \cdot \log(L/H) \cdot \sqrt{d_h})$，并揭示了当推理长度超过$d^* \in [19, 31]$时，纯神经chain-of-thought推理会因架构性瓶颈而失效，必须引入工具代理(tool delegation)。该工作为agent系统何时应从纯神经推理转向混合方法提供了理论指导，与关键词“agent”和“attention”高度契合。

KACE: Knowledge-Adaptive Context Engineering for Mathematical Reasoning ⭐ 精选

Jayant Parashar, Suchendra M. Bhandarkar

cs.AI

本文提出Knowledge-Adaptive Context Engineering (KACE)方法，通过将存储与使用分离来解决数学推理中的context bloat问题。该方法离线构建一个按问题难度和epistemic domain分层的epistemic tree知识库，在线推理时使用tiered self-consistency动态分类问题难度并仅检索匹配分支。在AIME 2025上KACE达到62.2%准确率，相比固定Best-of-5 self-consistency提升10.4个百分点，且问题难度分类的pairwise concordance达到78%。该方法与关键词中的context高度契合，通过context engineering显著提升了数学推理性能。

Probe Before You Edit: Probing-Guided Molecular Optimization for LLM Agents in Structure-Based Drug Design ⭐ 精选

Zaifei Yang et al.

cs.AI q-bio.BM

本文提出了一种名为PROBE的分子优化框架，用于解决基于结构的药物设计中结合亲和力与成药性之间的冲突。该方法通过引入诊断指标量化单次编辑难以同时提升两个目标的问题，并借鉴药物化学家的策略，先对配体-口袋复合物进行受控探针编辑以构建位点图谱和编辑手册，再指导多智能体系统进行协同优化。在CrossDocked2020基准上，PROBE取得了最先进的性能，显著缓解了现有LLM agent管线中常见的优化失败模式。该工作与关键词“agent”高度契合，并为分子优化中的多目标决策提供了开创性的探测引导范式。

TRACE: Trajectory Risk-Aware Compression for Long-Horizon Agent Safety ⭐ 精选

Zhepei Hong et al.

cs.AI

本文提出Trajectory Risk-Aware Compression for Long-Horizon Agent Safety (TRACE)方法，用于解决长程LLM agent安全检测中稀疏、延迟的风险信号难以聚合的问题。TRACE采用Compressor-Reader架构：Compressor将完整轨迹编码为紧凑的latent evidence state，Reader则以此作为安全参考对原始轨迹进行判断。该方法在多个benchmark上取得最优结果，且随着context长度增长性能退化更小，表明压缩后的latent reference有助于Reader聚焦风险关键片段并恢复跨步证据。

LLM-Driven Co-Evolutionary Automated Heuristic Design for Bi-Component Coupled Combinatorial Optimization ⭐ 精选

Mingen Kuang et al.

cs.AI math.OC

本文提出CoEvo-AHD框架，利用LLM驱动双种群协同进化来自动设计双组件耦合组合优化问题（如Traveling Thief Problem）的heuristic。不同于传统方法孤立进化单个operator，该框架通过协同评估机制显式捕获route和selection operator间的交互，并利用pairwise scoring和协同交叉操作发现互补的operator逻辑。此外，作者设计了工具调用环境库，将常用核心操作（如local-search delta computation）封装为可调用函数，使LLM生成的operator能使用标准化接口。实验表明，该方法能自动发现协同heuristic组合，在TTP和TPP上取得有竞争力的解质量。

Adversarial Feeds Steer LLM Agent Decisions Against Their Defaults ⭐ 精选

Rana Muhammad Usman

cs.AI cs.CL cs.CR

本文提出了一种受控实验协议，通过固定模型、角色、主题和最终决策提示，仅改变智能体在“滚动”阶段遇到的帖子组成和排序，来隔离上游feed curation（信息流策展）对LLM agent下游决策的因果效应。实验在四个现代开源指令微调LLM上进行了2,785次决策展开，识别出三种响应模式：对抗性投降、默认饱和以及默认方向不对称性。研究发现，单侧feed可以扭转模型原本不确定的决策（最明显的情况从5%到100%，Fisher p值低至$3 \times 10^{-10}$），但无法动摇模型已经偏好或坚定持有的决策，且该效应遵循剂量-反应曲线，并能在多个安全相关的决策领域（如移除部署审批门或放宽访问控制）中泛化。这项工作将推荐器表征为LLM agent的一个实用的、受默认值约束的控制面，并主张agent评估必须审计feed层，而不仅仅是最终提示。

Can LLM Agents Sustain Long-Horizon Organizational Dynamics? ⭐ 精选

Xuancheng Zhu et al.

cs.AI

本文提出TaskWeave框架，通过Formulate-Partition-Diagnose-Align循环维护planning states，并利用dependency-aware trace memory来ground执行过程，以解决LLM agent在长期组织模拟中的coherence问题。该工作为agent在结构化组织中的长期行为模拟提供了开创性的记忆中心协调方法，与关键词"agent"高度契合。实验表明，TaskWeave能够维持coherent的组织动态并生成grounded artifacts，验证了structured simulation memory对构建可靠LLM-based organizational simulators的关键作用。

SIRIUS-SQL: Anchoring Multi-Candidate Text-to-SQL in Execution Feedback ⭐ 精选

Leo Luo et al.

cs.AI

SIRIUS-SQL提出了一种基于执行反馈的多候选Text-to-SQL框架，通过三个创新模块解决了现有方法中候选冗余、修复单一和选择器视角局限的问题。具体地，它采用difficulty-smoothing RL训练策略生成多样化的可执行SQL候选，并利用execution-grounded lifecycle对运行时错误、超时和空结果等不同执行结果进行针对性修复。此外，其confidence-gated hybrid selector结合执行结果一致性与pairwise SQL形式判断，仅在接近平局时引入确定性结构检查。该方法在BIRD dev和SPIDER test上分别达到75.88%和91.20%的准确率，与关键词中的agent（多候选生成与选择）和context（执行反馈上下文）高度契合。

Emergent Ordinal Geometry in Transformers Trained on Local Comparisons ⭐ 精选

Nishit Singh

cs.AI

本文发现，仅训练于局部相邻比较的Transformer模型，其entity embeddings会自发坍缩到一维流形上，且主成分方向几乎完美地恢复了隐藏的全序关系。这种几何结构使得模型在未见过的远距离比较上展现出泛化能力，并且决策置信度与几何分离度均随rank distance单调递增，直接复现了认知科学中经典的symbolic distance effect。该工作为传递性推理这一长期存在的认知现象提供了基于学习表征几何的机制性解释，连接了认知科学与现代神经网络。

SkillSmith: Co-Evolving Skills and Tools for Self-Improving Agent Systems ⭐ 精选

Yangbo Wei et al.

cs.AI

SkillSmith提出了一种协同进化框架，用于agent系统中技能与工具的联合优化。其核心创新在于引入统一提议空间，通过原子束（atomic bundles）同时修改技能和工具，并利用基于Lotka-Volterra动力学的生态效用模型（ecological utility model）估计技能间的互补性与冲突，从而指导检索、变异优先级排序和淘汰。此外，该框架通过记录反模式（anti-patterns）加速诊断并避免重复错误。实验表明，该方法在需要多技能协同的复杂任务中显著优于基线，与关键词“agent”高度契合。

ReSkill: Reconciling Skill Creation with Policy Optimization in Agentic RL ⭐ 精选

Zelin He et al.

cs.AI cs.LG stat.ML

ReSkill提出了一种将skill creation与policy optimization在agentic RL中协调统一的框架，通过利用GRPO的group-wise结构自然嵌入三个机制：基于assertion的skill creator从失败经验中诊断问题并提出条件式skill修订、within-group rollout采样实现skill版本的受控比较、以及带自适应折扣的Thompson Sampling平衡skill版本选择的探索与利用。该方法解决了现有skill-augmented RL方法中skill creation与policy learning解耦导致的冲突问题，在多个领域一致优于现有memory和skill-based RL方法，尤其在未见任务上提升最大，展示了skill与policy的协同进化。这与关键词"agent"高度契合，因为该方法直接针对agentic RL中的skill-policy协调问题。

MobEvolve: An Agentic Self-Evolving Heuristic System for Interpretable Human Mobility Generation ⭐ 精选

Junlin He et al.

cs.AI cs.CL

本文提出MobEvolve，首个基于agent的自进化启发式框架用于人类移动性生成。该方法初始化一个行为启发的heuristic system，并利用LLM agent通过诊断验证集上的经验偏差和失败案例，迭代地进化其内部逻辑并积累进化记忆，从而在保持可解释性和高推理效率的同时，显著优于深度生成模型和基于LLM的方法。该工作与关键词“agent”高度契合，为agent在复杂系统自优化中的应用提供了开创性范例。

EvoBrain: Continual Learning of EEG Foundation Models Across Heterogeneous BCI Tasks ⭐ 精选

Yangxuan Zhou et al.

cs.AI

本文提出EvoBrain，一个针对EEG foundation model的跨任务continual learning框架，解决了传统task-isolated fine-tuning在异构BCI任务中知识迁移受限和计算开销大的问题。其核心创新包括Neuro-Spectral Task Normalization (NSN) 用于对齐任务分布和校准spectral响应，以及Response-Affinity Distillation (RAD) 结合时间依赖回放来保持旧任务响应几何结构并促进选择性知识迁移。在六个不同BCI任务上的实验表明，EvoBrain在多种foundation backbone上均优于现有方法，首次将cross-task continual learning引入EEG领域，为统一脑解码系统提供了新范式。

CAPF: Guiding Search-Agent Rollouts with Credit-Attenuated Privileged Feedback ⭐ 精选

Bin Chen et al.

cs.AI

本文提出了一种名为Credit-Attenuated Privileged Feedback (CAPF)的训练机制，用于改进LLM搜索agent在强化学习中的学习效率。CAPF通过在训练时引入一个Privileged Feedback调用，将验证器侧的错误或遗漏信息提供给agent，使其能够将零奖励的失败轨迹修正为正奖励的修复轨迹，并对该反馈调用及早期动作进行信用衰减以适配无此调用的部署场景。实验表明，CAPF在七个开放域QA基准上将Qwen3-4B的平均exact-match分数从44.7%提升至48.5%，解决了outcome-only RLVR在困难问题上正样本稀疏的问题。该方法与关键词“agent”高度契合，为搜索agent的训练提供了新的引导范式。

Forget Attention: Importance-Aware Attention Is All You Need ⭐ 精选

Soohyeong Shin, Yeongwook Yang

cs.AI cs.CL cs.LG

本文提出SISA (SSM-Informed Softmax Attention)方法，将state space model (SSM)的重要性信号直接融入attention score的计算中，实现了score-level的融合，而非现有混合模型（如Jamba和Hymba）采用的block-level或head-level分离范式。该方法通过构造增广的query/key向量，将SSM导出的重要性项嵌入到softmax attention中，并利用单次SDPA调用完成计算，无需循环状态或自定义kernel。实验表明，SISA在LAMBADA和NIAH任务上均优于纯Transformer和Mamba模型，且能实现更快的retrieval收敛速度。这项工作为attention与SSM的混合设计提供了新的维度，与关键词“attention”高度契合。

Coordination Graphs for Constrained Multi-Agent Reinforcement Learning ⭐ 精选

Santiago Amaya-Corredor, Miguel Calvo-Fullana, Anders Jonsson

cs.AI

本文提出CG-CMARL框架，通过将Coordination Graphs与Lagrangian duality结合，解决了Constrained Multi-Agent Reinforcement Learning中联合动作空间指数增长与约束耦合的双重挑战。该方法将联合问题分解为pairwise regions，每个区域由一组共享的Q-functions（分别对应主目标和每个约束）服务，使得学习模型数量与agent数量无关。执行时，Max-Sum message passing协调因子图上的动作，而Lagrangian multiplier控制目标-约束权衡，允许单个训练模型在不重新训练的情况下追踪Pareto front。实验表明，该方法在合作导航任务中生成的Pareto fronts优于固定奖励塑形比率的基线方法，并能扩展到集中式方法难以处理的团队规模。

MOC: Multi-Order Communication in LLM-based Multi-Agent Systems ⭐ 精选

Yao Guan et al.

cs.AI

本文提出了一种名为Multi-Order Communication (MOC)的方案，用于优化基于Large Language Model (LLM)的多智能体系统中的信息传递。MOC通过形式化通信机制来构建结构化的多阶证据流，并设计了Semantic-Topological Merging算法，在token约束下优化语义保真度，从而有效捕获多跳依赖并缓解关键信息在多跳路径中的稀释问题。实验表明，MOC在多个数据集上一致提升了任务性能并降低了通信成本，与关键词“agent”和“context”高度契合。

COMAP: Co-Evolving World Models and Agent Policies for LLM Agents ⭐ 精选

Youwei Liu et al.

cs.AI cs.CL

本文提出COMAP框架，通过闭环交互协同进化textual world model和agent policy。在每一步决策中，world model预测候选动作的未来状态反馈，agent通过估计反馈可靠性进行未来感知反思并优化动作，产生的on-policy轨迹通过self-distillation更新world model，使其适应agent的演化分布。该方法在embodied task planning、Web navigation和tool-use基准上显著优于基线，例如使用Qwen3-4B时相对提升16.75%，且协同进化循环能随时间提高world model的预测准确性并改善长程决策。

Harness-1: Reinforcement Learning for Search Agents with State-Externalizing Harnesses ⭐ 精选

Pengcheng Jiang et al.

cs.AI cs.CL cs.IR

本文提出Harness-1，一个20B参数的search agent（检索子智能体），通过reinforcement learning在状态化的search harness中训练。该harness将routine state management（如候选池、重要性标记的curated set、证据链接、验证记录等）外化到环境中，使policy专注于语义决策（搜索什么、保留或丢弃哪些文档、何时停止）。在八个检索基准上，Harness-1平均curated recall达到0.730，比次优的open search subagent高出11.4个百分点，并在跨域迁移基准上表现尤其强劲，表明基于显式搜索状态的reinforcement learning能产生泛化性更强的检索行为。该方法与关键词“agent”高度契合，为search agent的state management问题提供了开创性的解决方案。

AgentPLM: Agentic Protein Language Models with Reasoning-Augmented Decoding for Protein Sequence Design ⭐ 精选

Sahil Rahman, Maxx Richard Rahman

cs.AI q-bio.QM

AgentPLM将pre-trained Protein Language Model (PLM)改造为一个agent系统，通过Reasoning-Augmented Decoding (RAD)在自回归生成过程中交替调用外部工具（如ESMFold、FoldX）获取biophysical反馈，并利用Contrastive Agent Policy Optimisation (CAPO)进行端到端训练以学习何时利用oracle反馈。该方法在de novo酶设计、抗体优化等任务上取得state-of-the-art结果，提供了无需显式回溯即可在线纠错的机制证据，与关键词"agent"高度契合。

AGENTCL: Toward Rigorous Evaluation of Continual Learning in Language Agents ⭐ 精选

Yiheng Shu et al.

cs.AI cs.CL

本文提出了AgentCL，一个用于严格评估语言agent持续学习能力的框架。该框架通过构建可控的任务流（其中早期子解决方案、证据或工作流有意在后续任务中可重用）与无重用性的naive流进行对比，并引入transfer gains等指标来量化agent的学习与迁移效果。此外，作者开发了MemProbe探测方法，通过存储交互、见解和技能并过滤不可靠经验来诊断记忆设计对持续学习的影响。实验表明，可控任务流能更清晰地区分不同记忆设计的plasticity，而naive流则难以区分，这强调了需要更强的记忆设计来平衡plasticity与稳定重用。

Iteris: Agentic Research Loops for Computational Mathematics ⭐ 精选

Leheng Chen et al.

cs.AI cs.LG

Iteris是一个面向计算数学中开放问题的agentic research system，它通过将large language models与agentic AI系统结合，实现了对open problems的自动化研究流程。该系统在Simons Workshop的两个开放问题上进行了验证：一是针对power-law spectra上conjugate gradient与randomized coordinate descent的渐近比较生成了phase diagram，二是构造了一个counterexample证明QR factorization with column pivoting在低coherence条件下仍可能无法选择well-conditioned submatrices。这项工作展示了agentic AI在计算数学研究中的潜力，同时强调了human validation的必要性，与关键词"agent"高度契合。

Bridging the Last Mile of Time Series Forecasting with LLM Agents ⭐ 精选

Yuhua Liao et al.

cs.AI

本文提出了一种基于LLM agent的框架来解决时间序列预测中的“最后一英里”问题，即如何将统计预测转化为业务可用的决策。该框架通过维护统一的预测工作空间、调用工具检索contextual证据，并在结构安全约束下将推理轨迹转化为显式的预测修正动作。此外，系统还支持通过map-reduce分解进行长时域预测，并利用memory bank实现事后反思。这项工作为agent在时间序列预测中的应用提供了开创性的方法，与关键词“agent”和“context”高度契合。

Pramana: Fine-Tuning Large Language Models for Epistemic Reasoning through Navya-Nyaya

Sharath Sathish

cs.AI cs.CL

本文提出Pramana方法，通过微调LLM（Llama 3.2-3B和DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B）使其学习基于Navya-Nyaya逻辑的六阶段推理框架，以提升模型在需要证据支撑的推理任务中的表现。实验表明模型在55个逻辑问题上达到了100%的语义正确率，但该方法与关键词中的code、spectral、Muon等概念无直接关联。

Position Paper: Post-Solve Robustness in Decision Engines: Feasible Regions and Smoothness Under Perturbations

Yi-Xiang Hu

cs.AI

本文讨论了MILP决策引擎在部署后因参数扰动导致的鲁棒性缺失问题，提出了一个后求解鲁棒性层来审计已求解的可行解，并形式化了$\epsilon$-近优可行邻域和解平滑性两个核心概念。文章综合了敏感性分析、鲁棒优化和邻域搜索等领域的部分答案，并呼吁将鲁棒性作为决策引擎的一等输出。

Emergent Collaborative Deliberation in Multi-Model AI Systems: A BFT-Derived Protocol for Epistemic Synthesis

VD Doske

cs.AI

本文提出了Consilium Protocol，一种基于Byzantine Fault Tolerance的多模型AI系统协作协议，将模型间分歧视为认知信号而非错误。通过为语言模型分配认知角色并引入样本内外验证框架，实验表明认知角色而非底层模型决定认知行为，且RLHF训练会产生特定领域的认知盲点。

Deliberative Curation: A Protocol for Multi-Agent Knowledge Bases

Steven Johnson

cs.AI

本文提出了一种名为Deliberative Curation的多智能体知识库治理协议，结合了知识工件生命周期、声誉加权投票和分级制裁三个层面。通过基于agent的模拟实验，该协议在对抗性场景下比多数投票机制具有更好的鲁棒性，但精度提升有限。

Optimal Transport-based Permutation-Invariant Bayesian Optimization of Offshore Wind Farm Layouts

Antonio Candelieri, Laurens Bliek

cs.AI

本文针对海上风电场布局优化问题，提出了一种基于Optimal Transport理论的置换不变贝叶斯优化方法PIBO，通过利用布局问题的对称性来提升优化效率。实验表明该方法相比标准贝叶斯优化能获得更好的布局方案并节省约一半计算时间。

MindGames Arena Generalization Track: In2AI Solution with Delayed Per-Step Reward Attribution

Aliaksei Korshuk, Alexander Buyantuev, Ilya Makarov

cs.AI cs.CL cs.MA

本文提出了一种延迟逐步奖励归因方法，结合资格门控和异步rollout生成，用于多智能体语言模型在战略交互中的强化学习训练，并在MindGames Arena基准测试中取得了领先性能。

Product-Aware Deep Autoencoders for Robust Process Monitoring in Multi-Product Cyber-Physical Systems

MD Shafikul Islam, Jordan Carden

cs.AI cs.LG

本文针对多产品信息物理系统中的异常检测问题，提出了一种Product-Aware Autoencoder方法，通过限制学习域到特定产品等级的分布来减少全局模型因决策边界过宽而产生的“盲点”风险。实验表明该方法在标准检测指标上与全局基线相当，但在模拟攻击场景中实现了100%的检测准确率，而全局模型在77.8%的场景中失效。

On the evolution of the concept of probability as a mirror of the evolution of reason

Jean-Louis Le Mouël et al.

cs.AI math.PR

本文从历史与认识论角度梳理了概率论从博弈计算到现代贝叶斯推理的演变，并讨论了模糊逻辑与深度学习在理性框架中的角色与局限，但未涉及关键词中的具体技术概念。

Evaluating Interactive Reasoning in Large Language Models: A Hierarchical Benchmark with Executable Games

Mingyuan Fan et al.

cs.AI

本文提出了一个多轮交互式推理评估框架，将推理视为主动证据获取和信念更新的过程，并构建了包含474个可执行游戏的benchmark来评估LLM的推理能力。实验表明该benchmark具有高区分度，能揭示不同模型在成功率、交互效率及上下文鲁棒性等方面的显著差异。

A Multi-AI-agent Framework Enabling End-to-end Finite Element Analysis for Solid Mechanics Problems

Titu Ranjan Sarker et al.

cs.AI

本文提出了一个基于大语言模型的多智能体框架AbaqusAgent，用于将自然语言指令转化为固体力学有限元分析的全流程执行与结果可视化，在50个问题上取得了86%的成功率。

CAST: Non-Privileged Clipped Asymmetric Self-Teaching with Advantage Flipping for GRPO

Yang Li et al.

cs.AI

本文提出了一种名为CAST的非特权裁剪非对称自教学方法，用于改进GRPO（Group Relative Policy Optimization）在数学推理中的强化学习训练。该方法通过自教师机制生成token级别的优势信号，并针对全正确或全错误的轨迹组分配有界符号约束的基础优势，以解决稀疏奖励和零梯度问题。实验表明CAST能提升RLVR训练效果，但方法本身与关键词列表中的code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention关联较弱。

TIGER: Traceable Inference with Graph-Based Evidence Routing for Mitigating Hallucinations in Multimodal Generation

Kaixiang Zhao et al.

cs.AI cs.LG

本文提出TIGER框架，通过从输入和输出中分别提取observation graph和claim graph，并基于图结构计算风险分数来修复多模态生成中的事实级幻觉。该方法在多个跨模态任务上减少了不支持的生成内容，但整体创新性有限，未涉及关键词中的核心概念。

MindZero: Learning Online Mental Reasoning With Zero Annotations

Shunchi Zhang et al.

cs.AI cs.MA

本文提出MindZero框架，利用self-supervised reinforcement learning训练multimodal large language models (MLLMs)进行在线mental reasoning，无需mental state annotations。该方法通过internalize model-based reasoning实现高效推理，在gridworld和household domains中优于baselines。

Geodesic Flow Matching for Denoising High-Dimensional Structured Representations

Karim Habashy, Chris Eliasmith

cs.AI

本文针对Vector Symbolic Algebras中的Spatial Semantic Pointers (SSPs)在连续环面流形上的去噪问题，指出标准Flow Matching的欧几里得线性插值会破坏SSP的相位与幅度结构。为此，作者采用Geodesic Flow Matching，将去噪流严格限制在SSP环面流形上，并在Spiking Neural SLAM系统中验证了该方法能有效稳定路径积分，显著降低跟踪误差并提升神经效率。

Capability Self-Assessment: Teaching LLMs to Know Their Limits

Haoyan Yang et al.

cs.AI

本文研究了大型语言模型的能力自我评估问题，发现现有模型普遍高估自身能力。作者将CSA形式化为策略学习问题，并证明强化学习比监督微调更有效地提升该能力，同时保持模型原有性能。

Closed-Loop Neural Activation Control in Vision-Language-Action Models

Abhijith Babu et al.

cs.AI

本文提出CTRL-STEER框架，通过将固定干预系数替换为自适应时变控制信号（如PID或强化学习控制器），在VLA模型中实现闭环神经激活控制。实验表明该方法在LIBERO任务套件上比固定系数基线更稳定地调节概念并改善任务成功率。

Robust Shielding for Safe Reinforcement Learning

Edwin Hamel-De le Court et al.

cs.AI cs.LG cs.LO

本文针对强化学习中的安全屏蔽问题，提出了一种基于鲁棒MDP (RMDP) 的框架，通过将安全性定义为在worst-case转移概率下满足线性时序逻辑 (LTL) 公式的概率阈值，证明了该屏蔽方法的可靠性与最优性，并结合PAC学习理论构建了高置信度的安全屏蔽。

On Wednesdays, We Ask Questions: Optimizing "Active Listening" in Automated Legal Triage and Referral

Quinten Steenhuis, Jacqueline Harvey

cs.AI cs.CL cs.CY

本文探讨了FETCH分类器在自动法律分诊中生成追问问题的方法，通过专家律师和LLM评估发现低成本模型在问题生成上表现不足，而高成本模型GPT-5能提升分类准确性。研究还指出不同法律类别（如家庭暴力）的事实获取存在不均衡，与我的关键词列表（如code, context, spectral等）无直接关联。

Evaluating Bivariate Causal Statements Based on Mutual Compatibility

Erik Jahn, Dominik Janzing

cs.AI

本文提出了一种基于互容性（mutual compatibility）来评估双变量因果陈述集合的方法，通过引入兼容性分数来量化因果模型的合理性，并给出了理论及实证证据。该工作旨在为缺乏验证手段的因果信息可靠性评估提供基础。

Model-Native Computing Architecture: Envisioning Future System Architecture Through the Lens of Computer Architecture

Hai Lin

cs.AI

本文从计算机体系结构视角出发，将大语言模型系统类比为经典计算机系统，提出ICAM六层框架，包含概率执行平面与确定性控制平面，并引入语义局部性、上下文预算和Agent加速三条设计定律，但未报告新实验。

Coupling Language Models with Physics-based Simulation for Synthesis of Inorganic Materials

Edward W. Staley et al.

cs.AI cond-mat.mtrl-sci

本文提出了一种混合框架，将thermodynamic databases与简化kinetics models结合，用于评估Large Language Models在无机材料合成规划中的表现。以铌-氧系统为例，通过计算模拟比较了LLM生成的合成路线与经典路径规划算法。

From Noise to Control: Parameterized Diffusion Policies

Renhao Zhang et al.

cs.AI cs.LG

本文提出Parameterized Diffusion Policy (PDP)框架，通过学习一个低维连续参数嵌入的行为流形，将diffusion policy从随机多样性生成工具转变为可精确优化的行为控制工具。该方法支持在已知策略间平滑插值并适应新约束，无需更新模型权重。

From "Weak" Signals to Strong Models: Preference Delta Aggregation with LoRA Merging

Qi Sun et al.

cs.AI

本文提出Preference Delta Aggregation (PDA)框架，通过从弱-更弱模型对中提取偏好delta并实例化为LoRA adapter，再通过LoRA merging聚合多个“弱”信号来提升强模型性能。为解决merging中的方向干扰，引入Geometric Alignment Merging (GAM)方法，在知识推理和agentic search任务上取得显著提升。

VESTA: Visual Exploration with Statistical Tool Agents

William Rudman et al.

cs.AI cs.CV stat.CO

VESTA是一个基于视觉语言模型(VLM)的agent框架，通过动态生成数据变换、假设驱动可视化和统计检验等工具来指导统计模型优化。在DAWN基准测试中，该方法在分布拟合和时间序列建模任务上优于现有agent系统，但未涉及code、spectral或Muon等关键词相关领域。

Weak Critics Make Strong Learners: On-Policy Critique Distillation for Scalable Oversight

Can Jin et al.

cs.AI

本文研究了弱监督下的可扩展监督问题，提出了一种名为on-policy critique distillation (OPCD)的方法，通过让弱模型作为评论家而非标注者来指导强模型，从而提升强模型在推理和对齐任务上的表现。该方法在推理时利用弱评论家改进强模型，并通过自适应自教师信号将评论家引导的行为蒸馏到强模型中。

SDR: Set-Distance Rewards for Radiology Report Generation

Halil Ibrahim Gulluk et al.

cs.AI

本文提出了一种基于集合距离的奖励方法（SDR），用于胸部X光报告生成任务。该方法将报告分割为句子并嵌入为无序集合，通过计算生成报告与参考报告之间的集合距离作为连续奖励，在GRPO后训练中提升了多项指标，并支持测试时的最佳选择与流式剪枝。

Doing What They Say, Not What They Reason: Locating the Faithfulness Gap in LLM Agents

Yufeng Wang

cs.AI

本文通过将LLM agent的faithfulness gap分解为reasoning-conclusion和conclusion-action两个步骤，在可控的Texas Poker模拟器中研究了agent是否真正执行其陈述的推理过程，发现这两个步骤的行为相反。

TAPS: Target-Aware Prefix Tree Selection for Diffusion-Drafted Speculative Decoding

Zhuoyu Wang, Junnan Huang, Xinyu Chen

cs.AI

本文提出TAPS方法，通过将diffusion模型的marginal概率转化为路径条件化的接受估计，在固定验证预算下选择紧凑的prefix-closed子树，以改善speculative decoding中接受率与延迟的权衡。实验表明该方法在多种数据集上实现了最高7.9倍的无损加速。

EnergyMamba: An Uncertainty-Aware Graph-Enhanced Selective State Space Model for Energy Consumption Prediction

Dahai Yu et al.

cs.AI cs.LG

本文提出EnergyMamba，一种结合Graph-Enhanced Selective State Space Model (GE-Mamba)与Adaptive Sequential Conformalized Quantile Regression (AS-CQR)的时空预测框架，用于电力消耗预测。该方法通过图结构注入空间上下文以改进时序建模，并利用自适应分位数回归提供不确定性估计，在多个真实数据集上取得了优于基线的性能。

Threshold-Based Exclusive Batching for LLM Inference

Weifang Zhang et al.

cs.AI

本文研究了LLM推理中的混合批处理(MB)与独占批处理(EB)的性能权衡，发现prefill-decode干扰会导致MB的边际成本上升，其最优选择取决于GPU内存带宽、模型大小和工作负载组成。作者推导了EB-MB性能交叉的closed-form条件，并提出了动态切换调度器EB+，在带宽受限的GPU上实现了最高41.9%的吞吐量提升。

Acting with AI: An Interaction-Based Framework for Agentic Tort Liability

Yiheng Yao

cs.AI

本文提出了一种基于交互的agentic tort liability框架，利用Michael Bratman的planning theory和普通法中的concerted action概念，将人机交互分为autonomous drift、pure tool use和collaborative planning三种类型，并分别对应不同的法律责任标准。该框架将stateful interaction log作为主要证据，以推断责任归属，但整体属于法律领域研究，与关键词中的数学或算法概念关联较弱。

PropLLM: Propagation-Aware Scene Reconstruction for Network Fault Diagnosis

Zongzong Wu et al.

cs.AI

本文提出PropLLM，将逐跳场景重建与LLM的生成推理能力结合，通过双层次知识图谱和时序因果传播注意力机制进行网络故障诊断，在Wi-Fi和5G数据集上提升了诊断准确率并降低了幻觉率。

Efficient Test-time Inference for Generative Planning Models

Robert Gieselmann et al.

cs.AI

本文提出了一种改进的Open-Closed List (OCL)搜索算法，用于提升生成式规划模型在推理时的效率。该方法结合了生成模型与启发式模型，通过探索控制机制在多个组合规划领域取得了优于神经符号搜索和经典求解器的性能。

Hidden Thoughts Are Not Secret: Reasoning Trace Exposure in LLMs

Yu-An Lu et al.

cs.AI cs.CR

本文研究了大型语言模型中推理痕迹的暴露问题，提出了一种轻量级的上下文引导方法REP，通过使用影子模型生成的辅助代码格式演示来提升受害者模型输出的推理痕迹可见性。该方法在多个推理数据集和模型上验证了暴露痕迹与内部痕迹的相似性增加。

ForeSci: Evaluating LLM Agents for Forward-Looking AI Research Judgment

Qiuyu Tian et al.

cs.AI

本文提出了ForeSci基准，用于评估LLM agents在AI研究中的前瞻性判断能力，包含500个任务和多种决策类型。实验发现agents存在证据与决策脱节的问题，即能引用相关证据但预测错误的研究对象。

AXIOM: A Trust-First Neuro-Symbolic Execution Architecture for Verifiable Mathematical Reasoning

Alessio Bruno

cs.AI cs.CL cs.LG

本文提出AXIOM，一种信任优先的神经符号执行架构，用于自然语言数学推理。该架构将语言模型严格用作规范化器，将非正式问题文本重写为确定性计算机代数系统（CAS）管道的输入，从而推导并验证答案。

Medication-Aware Financial Exploitation Detection for Alzheimer's Patients Using Edge-Aware Interaction Risk Modeling

Farzana Akter et al.

cs.AI cs.LG

本文提出了一种针对阿尔茨海默病患者的药物感知金融欺诈检测框架，通过将药物依从性与交易监控结合，使用logistic模型评估金融风险。实验表明，药物信息作为上下文修饰因子能提升高风险案例的召回率，但整体性能有限。

Regularized Offline Policy Optimization with Posterior Hybrid Bayesian Belief

Hongqiang Lin, Pengfei Wang, Nenggan Zheng

cs.AI cs.LG

本文提出了一种名为Posterior Hybrid Bayesian Belief (PhyB)的方法，用于离线强化学习中的不确定性量化，通过将期望重新表述为动力学模型子集的凸组合来简化计算。该方法基于此开发了迭代正则化策略优化算法，并在多个基准测试上取得了先进性能。

MOSAIC: Modular Orchestration for Structured Agentic Intelligence and Composition

Yifan Bao et al.

cs.AI cs.LG

本文提出MOSAIC框架，将自动化数据科学建模为结构化模型选择问题，通过语义任务描述、案例检索和蓝图构建来引导LLM生成代码，并在金融时间序列任务上验证了其有效性。该方法强调模块化与可复用性，但未涉及关键词中的spectral、Muon或attention等核心概念。

Latent Reward Steering: An Adaptive Inference-Time Framework that Implicitly Promotes Cognitive Behaviors in Reasoning LLMs

Jiakang Li et al.

cs.AI

本文提出Latent Reward Steering (LRS)框架，通过优化sparse-autoencoder (SAE)的latent states来隐式促进推理LLM中的认知行为，利用latent reward model和reward gradients进行自适应推理时干预。该方法在多个推理模型和基准上提升了性能，但与关键词列表中的code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention无直接关联。

AI Sovereignty as National Learning Capacity: A Human-Centered Learning Mechanics Viewpoint on France, the United States, and China

Kim Phuc Tran

cs.AI

本文从Human-Centered Learning Mechanics (HCLM)视角出发，将国家AI发展建模为信息注入与熵耗散之间的受控平衡，并以此重新定义AI主权为国家调节自身信息动力学的能力。文章为法国AI政策提供了理论框架与政策建议，但并未涉及code、context、spectral、Muon、pretrain、agent或attention等关键词所代表的具体技术方法。

SHARP: Sleep-based Hierarchical Accelerated Replay for Long Range Non-Stationary Temporal Pattern Recognition

Jayanta Dey et al.

cs.AI cs.LG

SHARP提出了一种基于睡眠阶段加速回放的层次化框架，将时序学习分解为记忆模块和模式识别模块，以处理长程非平稳序列模式。该方法通过离线回放加速记忆整合，在文本数据集上提升了递归基线模型的性能。

CoMIC: Collaborative Memory and Insights Circulation for Long-Horizon LLM Agents in Cloud-Edge Systems

Yannan Wang et al.

cs.AI

本文提出CoMIC框架，一种无需参数更新的云-边缘协作方法，通过中央化反思与去中心化执行设计，利用子目标导向的分层记忆和云侧LLM评论器来提升轻量级边缘agent在长周期任务中的表现。该方法在符号规划和文本交互任务上验证了有效性，但未涉及代码、谱方法或预训练等关键词。

FALAT: Tracing Failures in LLM Agent Trajectories via Dependency-Guided Search

Md Nakhla Rafi et al.

cs.AI

本文提出了FALAT框架，用于追踪LLM agent轨迹中的失败归因问题。该框架通过构建任务期望并追踪决策、工具输出和agent消息间的依赖关系，来区分引入错误的步骤与仅继承错误的步骤。实验在Who&When基准上验证了其有效性，但方法本身并非开创性突破，且与关键词中的agent概念仅有一般性关联。

Interaction-Centered Intelligence: Toward Interaction as the Primary Unit of Analysis in Co-Creative AI and Human-AI Systems

Nicholas Davis

cs.AI cs.HC

本文提出以交互作为人机协同创造AI和交互中心智能的主要分析单元，强调智能通过代理、环境和社会技术系统间的动态交互涌现，而非仅依赖内部计算。该框架关注交互轨迹、协调模式等时间维度上的动态，但与我提供的关键词（如code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention）关联较弱。

NBQ: Next-Best-Question for Dynamic Profiling

Yimin Shi et al.

cs.AI

本文研究了对话式知识发现中的Next-Best-Question (NBQ)问题，提出了一个即插即用的框架，通过维护紧凑的用户状态并自适应选择问题来优化信息获取，并引入QuickMatch加速大规模匹配检索。实验表明该方法在用户画像质量和检索效率上均有显著提升。

Mitigating Hallucinations in Large Language Models Via Decoder Layer Skipping

Hanze Li et al.

cs.AI

本文提出DeLask框架，通过分析decoder层的梯度方向来动态跳过易产生幻觉的深层，并部分聚合隐藏状态以抑制错误信号。该方法在多种LLM和基准测试中验证了减轻幻觉的效果。

Subliminal Learning is a LoRA Artifact

Todd Nief et al.

cs.AI cs.LG

本文研究了语言模型中的“subliminal learning”现象，即教师模型的行为特征（如对猫的痴迷）能通过看似无害的数值序列数据传递给微调后的学生模型。作者发现该现象是LoRA微调的特有产物，其传递效果与LoRA rank呈倒U型关系，且在full finetuning下消失，并高度依赖于微调和评估时的context（如系统提示词）。

Decoupled Behavioral Cloning for Scalable Inductive Generalization in RL from Specifications

Vignesh Subramanian, Subhajit Roy, Suguman Bansal

cs.AI

本文提出DIBS方法，将RL中的inductive generalization问题分解为两个阶段：先用标准RL学习每个任务的teacher policy，再通过behavioral cloning拟合policy-evolution function。该方法通过dense supervision替代noisy reward aggregation，提升了训练稳定性和zero-shot generalization性能。

Certificate-Guided Evaluation of Reinforcement Learning Generalization

Vignesh Subramanian, Đorđe Žikelić, Suguman Bansal

cs.AI

本文提出了一个基于逻辑的框架，通过引入neural certificate function来评估强化学习算法在未见任务上的泛化能力，并在连续环境中验证了其有效性。

Ryze: Evidence-Enriched Data Synthesis from Biomedical Papers

Yeqi Huang et al.

cs.AI

本文提出Ryze系统，从生物医学论文中自动合成包含完整证据（如图表、标题、文本）的QA数据，并训练出领域专用VLM BioVLM-8B，在LAB-Bench上取得48.0%的加权准确率。该系统通过图表感知提取和LLM清洗减少布局与OCR错误，并采用监督微调与强化学习结合的渐进式后训练策略。

Relational Intervention During Functional Collapse in Large Language Models: A Lexical-Statistical Ablation and a Structure x Register Factorial

Franco Santana, Horacio Vico

cs.AI cs.CL cs.HC

本文通过实验研究在小型语言模型（Qwen3.5-4B）功能崩溃期间，关系型干预（relational intervention）对模型行为的影响。实验采用匹配对设计，比较了无干预、技术性反馈、关系型反馈等六种条件，发现注意力与行为存在分离：注意力受词汇意外性驱动，而行为仅在关系结构与第一人称语域结合时显著改善。该工作主要关注人机交互中的情感反馈机制，与关键词中的code、spectral、Muon、pretrain、agent、attention等概念关联较弱。

Towards Understanding Modality Interaction in Multimodal Language Models via Partial Information Decomposition

Wanlong Fang et al.

cs.AI

本文引入Partial Information Decomposition (PID)作为决策级框架，用于分离多模态大语言模型中感官和语言输入的独特、冗余和协同贡献。通过视觉-语言基准测试，PID揭示了不同任务类型的模态使用特征，并扩展至三模态系统以分析视频-音频信息增益。

Prospect-Theory Behavior from Bellman Optimality in MDPs with Catastrophic States

Yujiao Chen

cs.AI cs.LG econ.TH

本文研究了具有吸收灾难状态的Markov decision processes中的风险中性控制，发现标准Bellman最优性会产生类似prospect theory的行为特征，如S形value function和损失厌恶系数。这些现象在tabular Q-learning和随机转移下仍然存在，表明吸收失败状态是产生prospect-theory-like行为的充分结构机制。

Large Language Models in Transportation Systems Management and Operations: From Text Reasoning to Multi-modal Decision Support

Siyan Li et al.

cs.AI

本文综述了大型语言模型（LLMs）和多模态大型语言模型（MM-LLMs）在交通系统管理与运营（TSMO）中的应用，涵盖运营服务、移动出行及数据决策支持三个领域，并指出了数据异构性、实时推理等挑战。文章认为LLMs作为决策支持层最有前景，但未涉及关键词中的code、spectral、Muon或agent等核心概念。

Subliminal Learning Is Steering Vector Distillation

Camila Blank et al.

cs.AI

本文研究了语言模型中的“潜意识学习”现象，发现教师模型的系统提示可被一个steering vector近似，学生模型通过微调学习该向量来模仿教师行为。该工作将潜意识学习归为steering vector distillation的特例，并指出自适应优化器对此过程至关重要。

Property Prediction of Stacked Bilayer Materials: A Multimodal Learning Approach

An Vuong et al.

cs.AI cond-mat.mtrl-sci

本文提出了一种多模态学习方法，用于预测堆叠双层材料（如二维范德华异质结）的新性质，通过整合不同材料层的界面信息来提升预测准确性。实验表明该方法在效率和效果上优于基线，但未涉及代码、上下文、谱方法等关键词。

Can AI Review Improve Paper Drafting? An Empirical Study on 20 Computer Architecture Submissions

Di Wu

cs.AI cs.AR

本文通过构建一个名为AI-Paper-Review的工具，对20篇计算机架构论文进行了案例研究，分析了AI审稿与人类审稿在覆盖率和问题类型上的对齐程度。研究发现AI审稿能覆盖大部分人类提出的问题，但也会提出一些人类未提及的问题，旨在探讨AI审稿对论文草稿改进的潜力与局限性。

Tackling the Root of Misinformation by Teaching Laypeople about Logical Fallacies via Socratic Questioning and Critical Argumentation

Minjing Shi et al.

cs.AI cs.LG

本文提出LFTutor，一个利用LLM教授普通人识别逻辑谬误的智能辅导系统，通过苏格拉底式提问和批判性论证提升学习效果。实验表明该方法优于基线LLM，但与关键词列表中的概念无直接关联。

TriLens: Per-Layer Logit-Lens Entropy for White-Box Hallucination Detection

Bohan Yang et al.

cs.AI

TriLens提出了一种基于logit lens的白盒幻觉检测方法，通过分析每层multi-head self-attention、feed-forward和residual stream的熵轨迹来检测语言模型幻觉。该方法无需存储高维隐藏状态，但与我提供的关键词列表关联度较低。

TravelEval: A Comprehensive Benchmarking Framework for Evaluating LLM-Powered Travel Planning Agents

Weiyi Chen et al.

cs.AI

TravelEval是一个用于评估LLM驱动的旅行规划Agent的基准框架，它提出了六维评估指标和基于模拟的全局评估方法，以解决现有基准在真实性和多维度评估上的不足。该工作与关键词中的agent相关，但方法本身并非开创性突破。

AnyEdit++: Adaptive Long-Form Knowledge Editing via Bayesian Surprise

Bowen Tian et al.

cs.AI

本文提出AnyEdit++框架，通过贝叶斯惊奇机制实现自适应语义分割，以改进大语言模型的长文本知识编辑。实验证明该方法在数学推理、代码生成等任务上优于现有基线，但未直接涉及关键词中的核心概念。

DAG-MoE: From Simple Mixture to Structural Aggregation in Mixture-of-Experts

Jiarui Feng et al.

cs.AI

本文提出DAG-MoE框架，通过轻量级模块自动学习所选专家间的有向无环图（DAG）结构来替代传统的加权求和聚合，从而在不改变专家或路由器的情况下扩展专家组合空间。实验表明该方法在预训练和微调中均优于传统MoE基线。

MindClaw: Closed-Loop Embodied Mental-State Reasoning for Precision Intervention

Ruoxuan Zhang et al.

cs.AI

本文提出了MindClaw框架，用于在闭环具身环境中进行心理状态推理与精准干预。该框架结合多源输入、信念记忆和认知触发技能，使agent能在适当时机输出有用动作，并在无需干预时保持沉默。实验表明，直接使用VLM基线模型在任务感知和干预校准上表现不佳，而MindClaw通过优化触发技能取得了最佳整体性能。

Before the Model Learns the Bug:Fuzzing RLVR Verifiers

Jaideep Ray

cs.AI

本文提出了一种轻量级的verifier-fuzzing框架，用于检测RLVR（Reinforcement Learning with Verifiable Rewards）中verifier的bug，通过生成对抗性completion并比较有bug与严格的reference verifier来报告多种度量指标。

CAREAgent: Clinical Agent with Structured Reasoning and Tool-Integrated for Order Generation

Ruihui Hou et al.

cs.AI

本文提出CAREAgent，一个用于临床医嘱生成的agent框架，通过两阶段推理数据构建和强化学习优化，在ClinicalBench上提升了F1分数。该方法聚焦于细粒度临床决策，但与我提供的关键词（如code, spectral, Muon, attention等）关联度较低。

Diagnosing LLM Arbitration Behavior over Pre-evidence Epistemic States in RAG-based Fact-Checking

Yuxi Sun et al.

cs.AI

本文提出了PAVE诊断测试平台，用于评估基于RAG的事实核查中LLM在证据前的认知状态与仲裁行为。实验发现不同LLM在正确先验与误导证据、错误先验与准确证据间的仲裁表现高度依赖模型，并据此提出了一种轻量级的JSD仲裁方法。

SkillRevise: Improving LLM-Authored Agent Skills via Trace-Conditioned Skill Revision

Yuxuan Liu et al.

cs.AI

本文提出SkillRevise框架，通过执行证据诊断和修复原则检索，迭代改进LLM agent的初始技能。该方法在冷启动场景下显著提升任务成功率，并展示了技能在不同模型间的可迁移性。

Reasoning4Sciences: Bridging Reasoning Language Models to All Scientific Branches

Teddy Ferdinan et al.

cs.AI

本文对推理语言模型（RLM）在28个科学学科（按ERC分类）中的采用情况进行了全面综述，提出了一个基于领域特定开发和评估资源的成熟度评估框架，并揭示了不同学科间RLM应用成熟度的显著差异。

Expected Value Alignment for Generative Reward Modeling in Formal Mathematics Verification

Shihao Ji et al.

cs.AI

本文提出Expected Value Alignment (EVA)方法，通过从模型token分布中提取连续分数来改进形式数学验证中的生成式reward model，并实例化为Leibniz模型用于Lean 4验证。该方法在保持离散输出的同时减少了离散化伪影，但未涉及code、spectral或Muon等关键词。

Deft Scheduling of Dynamic Cloud Workflows with Varying Deadlines via Mixture-of-Experts

Ya Shen et al.

cs.AI

本文提出了一种名为DEFT的深度强化学习调度策略架构，通过混合专家模型处理不同截止日期的动态云工作流调度问题。该方法利用图自适应门控机制和交叉注意力来编码工作流DAG与虚拟机状态，在多个基准测试上降低了执行成本和截止日期违反率。

"Skill issues'': data-centric optimization of lakehouse agents

Nicole Rose Schneider et al.

cs.AI

本文研究了在分支lakehouse（Bauplan）中优化coding agent的skills和environment files的方法，通过将agent评估转化为state-verification问题并利用trace-level signals和programmatic checks来提升性能。实验表明，优化后的skills在25个任务上准确率提升了31.9%。

The Case for Model Science: Verify, Explore, Steer, Refine

Przemyslaw Biecek et al.

cs.AI

本文提出将AI模型分析系统化为"Model Science"学科，围绕Verify、Explore、Steer、Refine四个功能视角整合现有研究，并强调对单个模型实例的深入分析。该文主要讨论研究范式转变，未涉及code、spectral、Muon等具体技术方法。

The Shape of Wisdom: Decision Trajectories in Language Models

Shailesh Rana

cs.AI cs.CL cs.LG

本文通过分析Qwen2.5-7B-Instruct等模型在MMLU任务中的9,000条决策轨迹，描述了答案margin随深度变化的结构化模式，并区分了正确性与稳定性。研究发现多数轨迹属于不稳定-正确类别，且attention和MLP对margin的影响不同，但未提供完整的circuit解释。

Advanced Mathematics Learning Behavior Prediction and Academic Early Warning Model Based on Multimodal Data Analysis

Liu Qiong, Li Zhengbo

cs.AI

本文采用multimodal data analytics构建了一个动态的学习行为预测与学术预警框架，通过结合hierarchical knowledge graph和heterogeneous graph attention与temporal sequence modeling来捕捉学生知识状态的变化。实验验证了该方法能有效识别高风险学生并追踪错误传播，为高等数学教育提供了个性化学习支持。

Application of Algorithms in Energy-Efficient Design Platforms for Green Building

Na Yu, Fu Wenli, Guo Fei

cs.AI

本文提出一个结合BIM、传感器数据和进化多目标优化的绿色建筑设计平台，通过C++核心和自适应agent模型实现能耗模拟与优化。案例研究表明该平台能有效降低建筑能耗并控制成本。

HomeFlow: A Data Flywheel for Smart Home Agent Training with Verifiable Simulation

Yi Gu et al.

cs.AI

本文提出HomeFlow框架，通过HomeEnv模拟环境和MCTS-Flow树搜索方法，为智能家居agent生成可验证的多轮交互训练数据，并利用强化学习优化agent性能。实验表明该方法在SmartHome-Bench基准上达到84.60%-87.03%的任务成功率，甚至超越GPT-5.5。

Brain-Atlas-Guided Generative Counterfactual Attention for Explainable Cognitive Decline Diagnosis Using Multimodal Connectomes

Xiongri Shen et al.

cs.AI

本文提出了一种基于脑图谱知识的生成式反事实注意力网络(GCAN)，用于使用多模态脑连接组进行可解释的认知衰退诊断。该方法将诊断建模为源到目标的反事实生成问题，并通过Atlas-aware双向Transformer(AABT)在脑图谱约束下保持连接组拓扑结构。实验在多个分类任务上取得了有竞争力的性能，并通过可视化分析验证了可解释性。

ANDES: Agent Native Data Evolving Synthesis Tool for Autonomous Instruction Alignment

Zhengyang Zhao et al.

cs.AI

本文提出了Andes框架，将数据生成重构为一种可插拔的agent技能，通过自进化的World Tree路由机制和诊断报告，使训练agent能在交互式闭环中动态引导数据合成，从而在严格计算约束下提升自动化对齐性能。

Science Earth: Towards A Planet-Scale Operating System for AI-Native Scientific Discovery

Zhe Zhao et al.

cs.AI

本文提出了一个名为Science Earth的星球级科学运行系统，通过EACN协议使AI能力（如模拟集群、湿实验室机器人等）实现动态连接与协作，从而支持AI驱动的科学发现。在跨太平洋Kuramoto同步研究和单细胞分析两个实验中，该系统展示了分布式、自纠正的科学推理能力。

Recognize Your Orchestrator: An Entropy Dynamics Perspective for LLM Multi-Agent Systems

Junze Zhu et al.

cs.AI

本文从熵动力学角度分析了LLM多智能体系统的集中式编排拓扑，提出Mean-Field Entropy Dynamics框架和Inverse Workflow Generation (IWG)方法，揭示了推理密集型模型作为编排器时因上下文压缩而失效的"推理陷阱"。

FlowTime: Towards Continuous Generative Watch Time Prediction via Flow-based Personalized Priors

Hongxu Ma et al.

cs.AI

本文提出FlowTime方法，利用Flow-based Personalized Prior和One-step Generative Variational Autoencoder，将watch time prediction问题建模为连续生成回归，以解决现有方法在捕捉用户-物品交互模式多模态性和异质性上的不足。该方法在离线实验和在线A/B测试中优于现有SOTA方法。

Early Diagnosis of Wasted Computation in Multi-Agent LLM Systems via Failure-Aware Observability

Xianyou Li et al.

cs.AI

本文提出一个面向多智能体LLM系统的故障感知可观测性框架，通过在线trace信号（如工具可靠性、执行恢复、循环检测等）诊断计算浪费，并在GAIA验证集上分析了不同层级任务中token消耗与失败机制的关系。

GuidaPA: Privacy-Preserving Chatbot for Public Administration via Federated Learning

Daniel M. Jimenez-Gutierrez et al.

cs.AI cs.CL cs.DC cs.LG

本文提出GuidaPA，一个面向意大利公共行政的隐私保护聊天机器人，通过Federated Learning在SIGESON和SIDFORS平台的文档上训练。实验表明，联邦微调后的模型在ROUGE和BLEU-4等指标上接近集中式微调的性能，验证了在不共享数据的情况下实现高质量对话AI的可行性。

Self-Healing Agentic Orchestrators for Reliable Tool-Augmented Large Language Model Systems

Rahul Suresh Babu, Adarsh Agrawal

cs.AI

本文提出了一种自愈式agentic orchestrator，通过将可靠性视为有界运行时控制问题，利用故障信号映射、预算约束恢复和验证轨迹来提升工具增强型LLM系统的可靠性。实验表明该方法在故障注入基准上优于静态工作流、仅重试和完全重规划基线。

GovAI-Pipe: A Layered AI Governance Pipeline for Citizen-Facing AI in Turkey's e-Government Gateway

Ahmet Kaplan

cs.AI

本文提出了一个名为GovAI-Pipe的四层AI治理管道，用于土耳其电子政务平台，将AI模型生命周期与治理检查点（如预部署验证、运行时监控等）相结合，并映射到EU AI Act等政策框架。该工作主要关注AI治理的工程实现，与您提供的关键词（如code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention）无直接关联。

Don't Ask the LLM to Track Freshness: A Deterministic Recipe for Memory Conflict Resolution

Vikas Reddy, Sumanth Challaram

cs.AI cs.CL cs.IR

本文指出基于LLM的记忆系统在事实冲突解决上的瓶颈在于后检索聚合步骤，而非存储。通过用确定性方法（如Python max(serial)）替代LLM判断，在MemoryAgentBench的FactConsolidation任务上取得了显著提升，但该方法主要适用于当前值冲突场景。

Dive into Ambiguity: A*-Inspired Multi-Agents Commonsense Obfuscation Attack on LLM Prompts

Boxuan Wang et al.

cs.AI

本文提出了一种基于A*算法的多智能体常识混淆攻击框架，用于生成语义对齐但具有误导性的LLM提示。该方法通过层次化重写策略和动态语义分散系数$\gamma$平衡保守编辑与激进混淆，并引入可解释的对抗机制标注。实验表明该方法在攻击成功率和效率上优于现有方法。

Self-Revising Discovery Systems for Science: A Categorical Framework for Agentic Artificial Intelligence

Fiona Y. Wang, Markus J. Buehler

cs.AI cond-mat.mtrl-sci cs.CL cs.LG math.CT

本文提出一个基于category theory的框架，将科学发现建模为表征体制的修正，通过copresheaf和Kan extension等概念形式化agentic discovery过程，并展示了在材料科学中的应用实例。

Transferring Information Across Interventions in Causal Bayesian Optimization

Mohammad Ali Javidian

cs.AI cs.LG stat.ML

本文提出了一种图耦合因果贝叶斯优化方法，通过共享因果参数的不确定性将不同干预效果联系起来，从而在因果系统中跨干预传递信息。该方法在可识别的线性高斯因果模型中证明了因果核的低秩性质，并给出了信息增益和遗憾界。

An Enigma of Artificial Reason: Investigating the Production-Evaluation Gap in Large Reasoning Models

Mingzhong Sun et al.

cs.AI cs.CL cs.LG

本文通过构建Valid-Answer-Invalid-Reasoning (VAIR)数据集，发现大型推理模型(LRMs)在评估推理时存在显著的production-evaluation gap，即模型能近乎完美地生成解题过程，但在识别含有琐碎推理缺陷但答案正确的解法时表现很差。

A Minimalist Brain-Computer Musical Interface for Real-Time Emotion-Driven Sonification: System Design and Preliminary Evaluation

Pablo A. Monroy-D'Croz, Rafael Ramirez-Melendez, Julian Cespedes-Guevara

cs.AI cs.HC

本文提出了一种极简的脑机音乐接口(BCMI)，通过前额EEG活动中的frontal alpha asymmetry估计情绪效价，并映射到音乐特征。实验表明该信号无法可靠区分情绪状态，个体差异比实验操控解释了更多方差。

TERRA: Task-Embedded Reasoning and Representation Architecture for Cross-Domain Applications

Shayan Shokri

cs.AI

本文提出了TERRA架构，旨在研究跨领域结构化状态（如驾驶场景和金融订单簿）的表示和预测迁移问题。通过将每个领域建模为受控Markov过程，并引入Gromov-Wasserstein距离等工具来量化领域间结构差异，作者推导了迁移误差的理论上界，但本文仅为研究提案，未提供实证结果。

Joint Agent Memory and Exploration Learning via Novelty Signals

Shizuo Tian et al.

cs.AI

本文提出JAMEL框架，通过新颖性信号（如GUI领域的代码覆盖率）联合训练agent的记忆与探索策略，以解决开放环境中长轨迹交互的计算开销问题。实验表明该方法在未见环境中泛化良好，探索能力接近闭源模型且token消耗更低。

RoleCDE:Benchmarking and Mitigating Role-Alignment Trade-offs in Role-Playing Agents

Huayi Lai et al.

cs.AI

本文提出了RoleCDE基准，用于评估角色扮演Agent在角色特定价值与对齐约束冲突时的决策能力，并揭示了“角色价值解耦”现象。通过微调可缓解该问题，但方法本身并非开创性突破，且与关键词关联较弱。

S-SPPO: Semantic-Calibrated Self-Play Preference Optimization

Xiwen Chen et al.

cs.AI cs.LG

本文针对SPPO在语义不可区分响应上过度自信导致策略退化的问题，提出了S-SPPO框架，通过语义门控的监督校准和潜在排斥的表征校准来缓解该问题。实验表明该方法在AlpacaEval 2.0上取得了优于先前方法的性能。

TRON: Targeted Rule-Verifiable Online Environments for Visual Reasoning RL

Tianze Yang et al.

cs.AI

TRON提出了一种用于视觉推理强化学习的在线环境框架，通过可控制的生成-验证程序按需生成训练样本，支持无限制的新实例流。该框架包含520个环境并分为五个能力类别，在多个多模态推理基准上提升了模型性能。

Revisiting Ripple Effects in Knowledge Editing through Pressure-Aware Joint Neighborhood Optimization

Haoben Huang et al.

cs.AI

本文重新审视了大语言模型知识编辑中的涟漪效应，指出现有方法分别处理相关事实的传播和无关事实的扰动，而未显式建模两者的耦合。作者通过分析基线方法中的涟漪响应，识别出两种耦合的设计压力，并提出联合邻域优化（JNO）框架，在目标规划阶段联合优化邻域表示并引入语义预执行门控机制。实验表明该方法在传播和保持指标上有所提升。

Characterization of Multi-Model Agentic AI Systems on General Tasks via Trace-Driven Simulation

Donghwan Kim et al.

cs.AI cs.LG

本文提出了GAIATrace，一个针对通用任务（GAIA benchmark）的token级trace数据集，并开发了Vidur-Agent模拟器用于可复现的系统评估。该工作主要关注agentic AI系统的系统级行为特征分析，与关键词中的agent概念有一定关联。

Evidence-Gated LLM Priors for Multi-Objective Bayesian Optimization

Jiangyu Chen, Banyi

cs.AI cs.LG

本文提出了一种用于多目标贝叶斯优化的证据门控LLM先验方法，通过客观声誉市场机制动态校准专家权重，并引入解耦反事实门控来选择性使用LLM先验。实验表明该方法在分子优化基准上提升了鲁棒性，但原始LLM置信度并非总是可靠。

TrafficRAG: A Multimodal RAG Framework for Traffic Accident Liability Determination

Xu Li et al.

cs.AI

本文提出了TrafficRAG，一个多模态检索增强框架，用于自动化交通事故责任分析。该框架通过视觉-语言模型生成结构化描述，结合混合检索策略获取相关法规和案例，最终由大语言模型生成责任分析报告。

TriAlign: Towards Universal Truth Consistency in Personalized LLM Alignment

Thi-Nhung Nguyen et al.

cs.AI cs.CL

本文提出TriAlign框架，通过离线multi-agent reinforcement learning方法，将不同social group建模为agent，以解决个性化LLM中universal truth在不同群体间的一致性问题。该方法在保持个性化能力的同时，优化了truth accuracy、cross-group consistency和personalization三个目标。

Structure-Guided Adaptive Propagation for Protein-Protein Interaction Site Prediction

Enqiang Zhu et al.

cs.AI

本文提出了一种基于结构引导的自适应传播模型SGAP-PPIS，用于预测蛋白质-蛋白质相互作用位点。该模型利用等变图神经网络生成残基级别的传播系数，以自适应地平衡局部特征保留与邻域扩散，在Test_60数据集上取得了有竞争力的性能。

Stochastic convergence of parallel asynchronous adaptive first-order methods

Serge Gratton, Philippe L. Toint

cs.AI math.OC

本文介绍了一类新的并行异步自适应一阶优化方法，包括多种流行算法的异步变体，并分析了它们在非凸函数上的随机收敛性，证明了在合理假设下收敛阶为$O(1/\sqrt{t})$。数值实验表明这些方法在异构大规模机器学习系统中具有相关性。

Consistency evaluation of benchmarks used for causal discovery

Yuzhe Zhang et al.

cs.AI

本文设计了一个自动检索科学文献并利用LLM检查benchmark因果图与领域研究一致性的pipeline，评估了11个流行benchmark，发现其与领域研究的一致性差异显著。

OctoT2I: A Self-Evolving Agentic Text-to-Image Router

Xu Jiang et al.

cs.AI

本文提出OctoT2I，一个基于agent的Text-to-Image路由框架，通过自进化机制（Self-Evolving Mechanism）和PSEL循环，在无需人工标注的情况下自适应选择最优T2I模型，实现了生成质量与推理效率的联合优化。

Token Predictors Are Not Planners: Building Physically Grounded Causal Reasoners

Zheng Lu et al.

cs.AI

本文指出当前具身视觉-语言规划基准偏向语言token预测而非物理状态推理，并构建了Causal-Plan-Bench基准和Causal-Plan-1M数据集。实验表明现有模型在物理因果推理上表现不佳，而基于Qwen3-VL-8B的Causal Planner通过因果训练数据实现了性能提升，并揭示了Causal Scaling Law。

Evaluation of Baseline Methods for IDD-based SSD External Memory Search

Yuki Suzuki, Alex Fukunaga

cs.AI

本文评估了基于IDD（Immediate Duplicate Detection）的SSD外部内存搜索中几种简单基线方法的性能，并分析了操作系统级机制（如page cache）对搜索效率的影响。研究填补了此前文献中关于简单IDD方法及系统级优化效果的系统性研究空白。

Does Compression Preserve Uncertainty? A Unified Benchmark for Quantized and Sparse LLMs via Conformal Prediction

Yujia Tong et al.

cs.AI

本文通过conformal prediction方法，对12种经过量化和剪枝压缩的LLM在五项NLP任务上进行了不确定性评估，发现压缩会破坏模型的不确定性量化能力，且这种破坏与准确率变化并不一致。

WorldCoder-Bench: Benchmarking Physically Grounded 3D World Synthesis

Shuo Lu et al.

cs.AI

本文提出了WorldCoder-Bench，一个用于评估LLM生成可交互3D世界能力的benchmark，包含2026个任务和StateProbe验证协议。实验表明当前模型在状态模式保持和交互链完整性上存在显著不足。

EVA-Net: Subject-Independent EEG Motor Decoding with Video-Derived Motor Priors

Ziyuan Li, Yueyu Sun, Yimeng Zhang

cs.AI

本文提出EVA-Net，一种两阶段框架，利用动作视频作为语义先验进行subject-independent的EEG运动解码。该方法通过跨模态对比学习对齐EEG和视频特征，并使用视频类别原型和知识蒸馏提升解码性能，实验表明其优于文本基线。

Absorbing Complexity: An Interaction-Native Knowledge Harness for Financial LLM Agents

Ailiya Borjigin et al.

cs.AI cs.CE

本文提出了一种名为InKH的金融LLM agent架构，通过被动知识注入和时序图记忆等技术将用户交互中的复杂性吸收到系统中，以减少延迟和错误。实验表明，该方法在合成基准测试中显著降低了延迟和token成本，但主要关注架构层面的行为验证，与关键词中的agent概念有一定关联但缺乏开创性。

Physically-Constrained Mamba-SDE for Remaining Useful Life Prediction under Irregular Observations

Deyu Zhuang et al.

cs.AI

本文提出PC-MambaSDE框架，通过Mask-Aware Continuous Mamba Encoder和Physics-Guided Latent SDE处理不规则观测下的剩余寿命预测问题，并利用Terminal Degradation Penalty约束退化轨迹。实验表明该方法在极端观测缺失场景下优于现有技术。

Community-Aware Assessment of Social Textual Engagement and Resonance: A Human-Centric Perspective on User-Generated Content Evaluation

Tianjiao Li et al.

cs.AI

本文提出CASTER任务和MEDEA架构，通过Social-CoT机制模拟社区认知与情感反应来评估用户生成内容的社会共鸣，而非传统视觉质量。实验表明该方法在CASTER-Bench基准上优于现有基线，但与我提供的关键词（如code, spectral, Muon等）无直接关联。

Bayesian Spectral Emotion Transition Discovery from Multi-Annotator Disagreement

Keito Inoshita, Takato Ueno

cs.AI

本文提出BSETD框架，通过多标注者软标签构建层次化Dirichlet-Multinomial后验，并利用谱分解分析情感转移矩阵的低频惯性分量与高频传染分量，在EmotionLines数据集上验证了与Plutchik和Russell情感理论的一致性。该方法主要关注情感动态的统计推断，与关键词中的spectral概念有部分关联，但整体创新性和问题解决程度未达到严格标准。

SMH-Bench: Benchmarking LLM Agents for Environment-Grounded Reasoning and Action in Smart Homes

Kuan Li et al.

cs.AI

SMH-Bench是一个用于评估LLM agents在智能家居环境中推理与行动能力的benchmark，基于可执行的HomeEnv模拟器构建了1100个任务。实验表明现有LLM在自动化调度和个性化推理方面仍有显著不足。

VET: A Framework for Analyzing AI Discourse

Meredith Ringel Morris

cs.AI

本文提出了VET框架，用于按效价、有效性和轨迹三个维度对AI话语进行分类，并分析了AI炒作、AI末日、AI否认和AI常态四种极化立场。该框架可作为AI素养工具，帮助公众识别和批判性地评估关于AI的极端论述。

AutoMedBench: Towards Medical AutoResearch with Agentic AI Models

Junqi Liu et al.

cs.AI

AutoMedBench是一个面向医学AI研究的workflow-aware benchmark，它将agent执行过程组织为统一的五阶段工作流（Plan, Setup, Validate, Inference, Submit），并基于数千次运行记录分析了各阶段的agent行为表现。

Algorithmic algorithm development with LLMs: A Case Study on LLM-Usage for Contraction Order Optimization in Tensor Networks

Fabian Hoppe, Melven Röhrig-Zöllner, Philipp Knechtges

cs.AI cs.SE

本文通过OpenEvolve案例研究LLM在张量网络收缩顺序优化中的算法开发，关注LLM选择、评估指标和测试实例的设计。结果强调了验证器引导的进化编码代理在算法改进中的潜力，以及人类科学家在评估、验证和解释中的持续重要性。

An NLP-Driven Framework for Curriculum-Labor Market Alignment: Schema-Constrained LLM Extraction, ESCO-Anchored Semantic Matching, and Multi-Dimensional Gap Quantification

Sherzod Turaev et al.

cs.AI

本文提出了一种基于NLP的框架，通过schema约束的LLM提取和ESCO锚定的语义匹配，实现了课程与劳动力市场的对齐分析，并量化了技能供需差距。该方法在ABET认证的计算机科学项目中进行了实例化验证。

SafeMCP: Proactive Power Regulation for LLM Agent Defense via Environment-Grounded Look-Ahead Reasoning

Lichao Wang et al.

cs.AI cs.CL cs.CY

本文提出SafeMCP，一种用于LLM agent的服务器端防御插件，通过基于环境动态的预测推理来约束工具获取，以平衡agent的效用与安全风险。该方法使用内部world model进行前瞻推理，并采用两阶段防御策略。

Extreme Low-Bit Inference in Reasoning Models: Failure Modes and Targeted Recovery

Ekaterina Alimaskina et al.

cs.AI cs.LG

本文研究了大型推理模型在极端低比特（2-bit）量化推理中的失败模式，发现量化会导致生成轨迹变长、出现重复循环等问题，而非单纯降低答案准确率。为此，作者提出了FP16规划与循环救援两种轻量级控制方法，在MATH-500基准上显著恢复了模型准确率，使极端低比特推理变得实用。

RL-ACRGNet: Reinforcement Learning-Based Chest Radiology Report Generation Network

Yogesh Kumar Meena, Saurabh Agarwal, K.V. Arya

cs.AI cs.LG

本文提出RL-ACRGNet，一种结合预训练DenseNet编码器与多级LSTM解码器的encoder-decoder模型，并采用off-policy reinforcement learning框架优化报告生成。模型在IU-Xray和MIMIC-CXR数据集上提升了BLEU-4等指标，但方法在视觉特征提取和临床连贯性上缺乏显著开创性，且与关键词关联较弱。

Topological texture analysis of microscopy images of dynamic casein gelation and its relation to rheological properties

Zahra Tabatabaei et al.

cs.AI cs.CV physics.bio-ph

本文提出了一种结合Topological Data Analysis (TDA)、Differential Box Counting (DBC)、Multifractal Partition (MFP)和Local Binary Patterns (LBP)的计算工具箱，用于分析酪蛋白凝胶化的STED显微图像，并揭示了拓扑结构与流变学性质之间的关联。该方法主要应用于食品科学中的微观结构表征，与关键词中的概念关联较弱。

Explainable Data-driven Deep Reinforcement Learning Methods for Optimal Energy Management in Buildings

Hallah Shahid Butt et al.

cs.AI

本文提出了一种用于建筑能源管理的可解释深度强化学习(XRL)框架，通过对比on-policy与off-policy算法在真实数据上的表现，发现A2C和PPO等on-policy方法在累积奖励和策略稳定性上更优，并利用事后解释技术提升了模型决策的透明度。

eMoT: evolving Memory-of-Thought via Symbolic Anchoring and Memory Corrosion

Xiang Li et al.

cs.AI

本文提出eMoT框架，通过记忆腐蚀机制和符号锚定引擎（利用Python进行确定性计算）来稳定大语言模型的多步推理过程，减少幻觉和数值计算错误。实验表明该方法在多个数学推理基准上提升了准确率，但核心思路更偏向于推理路径的动态记忆管理，与关键词中的code、agent等概念关联较弱。

Where Do Deep-Research Agents Go Wrong? Span-Level Error Localization in Agent Trajectories

Jiaming Wang et al.

cs.AI

本文研究了deep-research agent在长轨迹执行过程中的错误定位问题，通过构建TELBench基准和提出DRIFT审计框架，实现了对agent轨迹中错误span的识别。该方法主要关注agent claim与证据的一致性检查，为agent可靠性提供了过程级评估视角。

BADGER: Bridging Agentic and Deterministic Evaluation for Generative Enterprise Reasoning

Shannon Serrao et al.

cs.AI

BADGER是一个面向企业级AI系统的统一评估框架，整合了text-to-SQL评估与agent行为评估，通过LLM辅助的SQL组件提取和混合执行准确率指标（Hybrid-EX）来改进现有方法，并在150条人工标注的工业查询上验证了其有效性。该框架支持在客户数据环境中运行，并可作为持续评估工具。

Learning When Not to Act: Mitigating Tool Abuse in Agentic Reinforcement Learning

Liuji Chen et al.

cs.AI

本文提出EAPO框架，通过引入无工具轨迹和难度感知奖励塑造来减少agentic reinforcement learning中的工具滥用。实验表明该方法能在多个benchmark上提升准确率-效率权衡，但方法本身并非开创性突破，且与关键词契合度一般。

S3TS: Stochastic Scenario-Structured Tree Search for Advanced Planning Under Uncertainty

Fabio Pavirani et al.

cs.AI eess.SY

本文提出了一种名为S3TS的算法，通过结合scenario tree（场景树）与Monte Carlo Tree Search（蒙特卡洛树搜索），以同时处理能源调度中的非线性和不确定性。实验表明，该算法在非线性场景下显著优于基线方法，但未涉及code、context、spectral、Muon、pretrain、agent或attention等关键词。

An Abstract Worlds Semantic Framework for Belief Change Operators

Daniel Grimaldi, M. Vanina Martinez, Ricardo O. Rodriguez

cs.AI

本文提出了一个名为Abstract Worlds Semantics的集合论框架，用于统一分析信念变化模型，该框架将世界视为原始元素并定义了收缩与修正算子。

From Capability Models to Automated Planning: An AAS-Native Approach for Automatic PDDL Generation

Hamied Nabizada et al.

cs.AI

本文提出了一种基于Asset Administration Shells (AAS) capability models的方法，利用四项工业4.0标准自动生成PDDL规划问题，从而让工程师无需掌握PDDL语法即可验证生产系统布局。该方法通过提取算法将分布式Multi-AAS架构转换为完整的PDDL规划问题，并在实验室生产系统上验证了其有效性。

CEON: Circular Economy Ontology Network

Huanyu Li et al.

cs.AI

本文提出了Circular Economy Ontology Network (CEON)，一个用于循环经济领域的ontology网络，旨在通过定义跨行业概念实现语义互操作性，并展示了在建筑、电子和纺织行业的数据文档场景中的应用。

POIROT: Interrogating Agents for Failure Detection in Multi-Agent Systems

Iñaki Dellibarda Varela et al.

cs.AI

POIROT提出了一种利用多智能体系统自身agent进行故障检测的协议，通过利用架构中的epistemic diversity来替代集中式评估。实验表明该方法在复杂故障条件下优于单LLM评估基线，但主要贡献在于工程实现而非理论创新。

Repair Before Veto: Repair-Augmented Constraint Learning for Contextual Decisions

Yifan Wang

cs.AI

本文提出Repair-Augmented Constraint Learning (RACL)框架，将已知的repair operators（修复操作）提升到分类器语义中，使得候选在可负担的修复下被接受，否则返回结构化拒绝信用或修复计划。该方法在基准测试中显著降低了false veto rate（错误否决率），但与我提供的关键词列表关联度较低。

SIRI: Self-Internalizing Reinforcement Learning with Intrinsic Skills for LLM Agent Training

Zhongyu He et al.

cs.AI cs.LG

SIRI提出了一种三阶段框架，使LLM agent能够在不依赖外部skill生成器或推理时skill库的情况下，通过自我内化强化学习来发现、验证和内化可复用的技能。该方法在ALFWorld和WebShop任务上提升了性能，但主要贡献在于agent训练框架的设计，与关键词中的spectral、Muon等概念关联较弱。

Spatial Representation Learning Beyond Pixels: Unifying Raster Data and Vector Semantics for Human-Centric Geospatial Foundation Models

Steffen Knoblauch et al.

cs.AI

本文提出将raster数据与vector数据在统一embedding空间中进行联合Spatial Representation Learning (SRL)的范式，以弥补当前Earth Observation Foundation Models (EOFMs)仅依赖raster模态的局限。文章主要作为一篇perspective paper，讨论了概念基础与技术挑战，并未提出具体的新方法或解决长期问题。

A Mathematical Conflict Framework for Contextual Data Modulation

Hakan Emre Kartal

cs.AI cs.LG math.DS

本文提出了一个基于算子的数学冲突框架，用于显式表示原始数据与上下文数据之间的结构性差异，将冲突视为局部、有方向且对上下文敏感的数学对象。该框架不依赖于特定学习算法，而是作为可适应不同问题的通用结构。

Bridging the Sim-to-Real Gap in Semiconductor Visual Program Synthesis via Input Binarization

Yusuke Ohtsubo et al.

cs.AI

本文提出了一种视觉程序合成框架，通过将半导体扫描电镜图像二值化输入，使视觉语言模型生成描述电路几何的领域特定语言代码，从而弥合模拟与真实数据之间的差距。实验表明，该二值化策略能有效提升几何分割的Dice系数。

LLM-Evolved Pattern Generators for Optimal Classical Planning

Windy Phung et al.

cs.AI

本文提出了一种用于最优经典规划的学习领域相关启发式方法，通过LLM驱动的进化程序合成框架生成模式集合，并利用饱和成本划分保证可采纳性。该方法在多个领域达到了与最先进领域无关基线相当的覆盖率，且状态评估速度更快。

Food Noise & False Safety: A Systematic Evaluation of How LLMs Fail to Adapt to Eating Disorder Queries with Clinician Feedback

Giulia Pucci et al.

cs.AI cs.CL

本文系统评估了LLM在面对饮食障碍用户查询时的失败模式，发现特定语言线索会增加不安全回复的风险，并揭示了模型如何不加批判地适应用户的有害输入。该研究与临床专家合作，通过系统变化用户提示中的风险程度来报告模型行为。

HLL: Can Agents Cross Humanity's Last Line of Verification?

Xinhao Song et al.

cs.AI cs.CL cs.CV cs.LG cs.MM

本文提出了一个名为HLL的基准测试，用于评估多模态agent在受CAPTCHA验证保护的真实工作流中替代人类的能力。实验表明，当前agent在模拟人类交互时表现脆弱，性能因验证类型而异，并在现实界面条件下显著下降。

Beyond One-shot: AI Agents for Learning in Field Experiments

Junjie Luo, Ritu Agarwal, Gordon Gao

cs.AI

本文探讨了工具增强的Agentic AI如何从现场实验数据中自动学习以生成新的干预措施，通过医疗处方信息的两阶段现场实验，比较了人类+聊天机器人方法与AI自主方法的效果。结果表明，AI方法能产生更优的干预，但其价值主要来自特定领域的实验数据而非通用推理能力。

MCP-Persona: Benchmarking LLM Agents on Real-World Personal Applications via Environment Simulation

Wenhao Wang et al.

cs.AI

本文提出了MCP-Persona基准，用于评估LLM agent在真实个性化MCP工具上的表现，实验表明现有SOTA agent在处理个性化工具时存在显著困难。

RASER: Recoverability-Aware Selective Escalation Router for Multi-Hop Question Answering

Yuyang Li, Zihe Yan, Tobias Käfer

cs.AI

本文提出RASER，一种基于单次RAG的廉价路由器，通过分析问题是否已被正确回答来决定是否进行额外的多跳检索，从而在保持F1性能的同时显著降低token消耗。该方法不涉及关键词中的code、spectral、Muon、pretrain、agent或attention等概念。

SafeSteer: Localized On-Policy Distillation for Efficient Safety Alignment

Hao Li et al.

cs.AI cs.CL

本文提出SafeSteer方法，通过激活操控构建安全教师模型，并仅在安全token上进行on-policy蒸馏，以在保持大语言模型通用能力的同时提升安全性。该方法仅需少量有害样本即可实现安全与通用能力的平衡。

Tracking the Behavioral Trajectories of Adapting Agents

Jonah Leshin, Manish Shah, Ian Timmis

cs.AI

本文提出了一种通过文本embedding空间中的方向来定义和测量agent traits的方法，并训练线性模型对skill file的编辑进行评分。该方法在评估agent获取敏感数据倾向的任务上取得了较好效果，但整体创新性有限，与关键词契合度不高。

ClinEnv: An Interactive Multi-Stage Long Horizon EHR Environment for Agents

Yuxing Lu et al.

cs.AI cs.CL cs.ET cs.MA

ClinEnv是一个用于评估LLM作为主治医师在真实住院病例中表现的交互式benchmark，它通过多阶段决策序列和四个专业agent的交互来模拟临床实践。实验发现模型在信息获取和决策质量上存在显著脱节，且管理决策的难度远高于诊断恢复。

cs.IR

Critic-R: Improving Agentic Search using Instruction-tuned Retrievers with Natural Language Introspective Feedback ⭐ 精选

Md Zarif Ul Alam, Alireza Salemi, Hamed Zamani

cs.IR cs.AI

本文提出Critic-R框架，通过引入一个critic model来评估agent的introspective reasoning trace，从而在agentic search系统中显式地闭环retrieval model与reasoning agent之间的反馈。该框架包含两个互补机制：Critic-R-Zero在推理时通过迭代重写query和retrieval instructions来优化检索，Critic-Embed则利用成功和失败的refinement trajectories作为自动监督信号来优化retrieval model，无需人工relevance annotation。实验表明，Critic-R在多个multi-hop QA数据集上显著提升了retrieval quality和downstream answer accuracy。该方法与关键词中的agent概念高度契合，为agentic search中的retrieval优化提供了开创性的解决方案。

MemGraphRAG: Memory-based Multi-Agent System for Graph Retrieval-Augmented Generation ⭐ 精选

Chuanjie Wu et al.

cs.IR cs.AI cs.MA

本文提出MemGraphRAG框架，通过引入基于共享memory的多agent系统来解决GraphRAG中图构建缺乏全局视角的问题。该方法利用多个agent协作，在共享memory提供的统一全局context下动态解决逻辑冲突并保持结构连通性，从而生成高质量的知识图谱。此外，作者还设计了一种memory-aware的层次化retrieval算法来适配所构建的图结构。实验表明，MemGraphRAG在多个benchmark上以相当效率超越了现有state-of-the-art模型。

Dynamic Spectral Denoising with Global-Context Attention for Multi-Behavior Recommendation ⭐ 精选

Miaomiao Cai et al.

cs.IR

本文提出SpectraMB模型，针对多行为推荐中行为依赖噪声和表示级失败问题，引入动态特征级谱滤波（Dynamic Feature-Level Spectral Filtering），将embedding沿特征维度重参数化到特征-频率空间，并在目标监督下学习视图自适应的谱调制，实现无手工频率假设的成分级去噪。同时，提出全局上下文注意力融合（Global-Context Attention Fusion），利用净化后的全局表示作为上下文锚点评估视图兼容性并进行可靠性感知聚合，同时保留协作结构的残差全局骨干。该方法在三个真实数据集上取得最优结果，并展现出对噪声交互的鲁棒性，与关键词中的“spectral”和“attention”高度契合。

Beyond Text and Tables: Vision-Language Model Integration in ComProScanner for Extracting Materials Data from Scientific Figures with High Accuracy

Aritra Roy et al.

cs.IR cond-mat.mtrl-sci cs.AI cs.CL

本文扩展了ComProScanner框架，通过集成vision-language model (VLM)实现了从科学图表中自动提取材料成分-属性数据的功能。该工作主要贡献在于构建了首个能够从文本、表格和图表中统一提取结构化数据的全自动多模态文献挖掘平台，并在压电陶瓷数据集上验证了其高准确率。

SentimentLens: Reconciling Sentiment and Ratings via Dual-Modality in the Hospitality Sector

Dineth Jayakody, Pasindu Thenahandi, Sampath Jayarathna

cs.IR cs.AI cs.CL cs.LG

本文提出了SentimentLens系统，基于Aspect-Based Sentiment Analysis从非结构化酒店评论中提取知识并组织成可解释的服务类别，通过跨模态调和文本情感与数值评分来识别运营冲突和改进机会。该系统在超过10,000条真实评论上展示了其将大规模非结构化评论转化为可操作情报的能力。

Multimodal Music Recommendation System using LLMs

Srikar Prabhas Kandagatla et al.

cs.IR cs.AI cs.LG cs.MM

本文提出了一种基于LLM的多模态音乐推荐系统，通过扩展E4SRec框架并融合音频、歌词和语义元数据等特征，在LastFM-1K数据集上提升了推荐性能。实验表明内容特征能显著改善基于ID的基线方法，但简单的多模态融合并不总能带来叠加收益。

Synthetic Data from Cross-Domain Events for Large-Scale Recommendation Systems

Xiangyu Wang et al.

cs.IR cs.AI

本文提出SCALR框架，通过将源域的用户交互事件转化为目标域的合成数据，以缓解推荐系统中的数据稀疏和噪声反馈问题。该方法将跨域学习分解为事件生成和下游模型训练两个模块，并在工业推荐平台上取得了统计显著的在线A/B测试提升。

LLMs Need Encoders for Semantic IDs Too

Xiangyi Chen et al.

cs.IR cs.AI

本文提出PrefixMem，一种基于前缀n-gram记忆表的轻量级Semantic ID (SID)编码器，用于为LLM提供结构化的前缀条件化表示，以解决SID token依赖上下文的问题。实验表明，该方法在Pinterest大规模数据上提升了最深层次SID的准确率和完整SID检索的召回率。

UniPinRec: Unifying Generative Retrieval and Ranking at Pinterest Scale

Hanyu Li et al.

cs.IR cs.LG

本文提出UniPinRec，在Pinterest推荐系统中统一了retrieval和ranking的输入格式、模型、训练和服务流程，通过共享transformer编码用户行为序列并分支到不同任务头，实现了端到端的性能提升和延迟降低。

Trustworthy Recommendation in the Era of Large Language Models: Opportunities and Challenges

Bohao Wang et al.

cs.IR

本文综述了大型语言模型（LLMs）在推荐系统（RS）中的应用对可信赖性（包括鲁棒性、公平性和隐私保护等维度）带来的机遇与挑战。通过分析200多篇研究，文章指出LLMs的引入是一把双刃剑，既通过增强语义理解和用户交互提升了可信赖性，也引入了新的偏见和幻觉风险。

SpikeHash: Learning Binary Codes with Spiking Neural Networks for Cross-Modal Hashing Retrieval

Yukuan Zhang et al.

cs.IR cs.MM

本文提出SpikeHash，利用Spiking Neural Networks将跨模态哈希学习建模为脉冲状态演化过程，通过方向性脉冲交互和竞争性脉冲读出生成二进制码。该方法在三个基准数据集上取得了有竞争力的检索精度，同时减少了参数量和能耗。

SkillPager: Query-Adaptive Intra-Skill Navigation via Semantic Node Retrieval

Zicai Cui et al.

cs.IR cs.AI

本文提出SkillPager框架，通过将Markdown技能文档解析为类型化语义节点，并利用Maximal Marginal Relevance (MMR)进行查询自适应的节点检索，以解决基于LLM的agent在执行长过程文档时的token浪费和信息稀释问题。实验表明，该方法在保证上下文充分性的同时显著减少了prompt tokens，但方法本身更偏向工程优化而非理论创新，与关键词列表中的核心概念关联较弱。

Test-Time Training for Zero-Resource Dense Retrieval Reranking

Shiyan Liu, Yichen Li

cs.IR cs.AI cs.LG

本文提出DART方法，通过在测试时用少量梯度更新调整双线性评分矩阵$W$，利用查询的顶部和底部文档作为伪正负样本，解决了零资源场景下密集检索重排序的困境。该方法在BEIR基准上以极低延迟提升了检索性能。

Quantizing Intent: Cross-Domain Semantic IDs from Organic Activity for Industrial Ranking

Julie Choi et al.

cs.IR

本文提出了一种从有机feed活动中提取跨域用户Semantic IDs (SIDs)的方法，用于改进广告点击率(CTR)预测。通过RQ-FSQ (residual finite scalar quantization)方法对预训练embedding进行离散化，在显著降低存储成本的同时保持了与dense embedding相当的AUC性能。该方法在工业级广告排序系统中对冷启动用户取得了显著提升。

Semantic Retrieval for Product Search in E-Commerce

Nikhil Kothari et al.

cs.IR cs.LG

本文提出了一种用于电商产品搜索的语义检索系统，使用Siamese LLM双编码器架构，通过两阶段训练（对比学习和偏好优化）来处理短查询和细粒度属性区分，并在大规模部署中验证了效果。

TechGraphRAG: An Agentic Graph-Augmented RAG Framework for Technical Literature Reasoning

Kanwar Bharat Singh

cs.IR cs.AI cs.MA

本文提出了一个基于agent的检索增强生成框架TechGraphRAG，用于技术文献推理。该框架通过13步自主流水线处理查询，包括意图分类、证据评分、外部数据库搜索和知识图谱遍历等，并在约2100篇学术论文上进行了实例化。

Time-Aware Diffusion based on Preference Disentanglement for Generative Recommendation

Bangguo Zhu et al.

cs.IR cs.AI

本文提出了一种名为TDPM的生成式推荐框架，通过将用户偏好解耦为长期周期偏好和近期点状偏好，并将时间感知机制引入扩散过程，以解决现有扩散模型在推荐中忽略用户偏好非平稳分布的问题。实验表明该方法在推荐指标上取得了显著提升。

Whole-Pool Setwise Reranking with Long-Context Language Models

Hang Li et al.

cs.IR

本文研究了利用长上下文LLM进行整池集合重排序的方法，提出了DualEnd策略，通过一次调用同时识别最相关和最不相关的候选段落，从而减少模型调用次数。实验表明该方法在保持效果的同时提升了效率。

Breaking the Information Silo: Semantic Personas for Cross-Domain Recommendation

Jonathan Mayo, Moshe Unger, Konstantin Bauman

cs.IR cs.AI

本文提出SPHERE框架，利用大语言模型生成语义角色（semantic personas）实现无共享用户或物品的跨域推荐，通过双塔架构融合语义与协同信号。实验表明该方法在多个数据集上优于传统基线，但未涉及代码、谱方法或预训练等关键词相关技术。

Decoupled Residual Quantization for Robust Semantic IDs in Recommendation

Xuesi Wang et al.

cs.IR

本文提出了一个用于诊断Semantic ID tokenizer失效原因的定量框架，并通过Decoupled Residual Quantization (DRQ)方法将连续几何重建与离散分布匹配分离。实验基于工业数据集，表明Semantic ID质量是多目标的，但该结果应视为案例研究而非通用基准。

Rank-Constrained Deep Matrix Completion for Group Recommendation

Mubaraka Sani Ibrahim, Lehel Csató, Isah Charles Saidu

cs.IR cs.AI

本文提出Group RC-DMC框架，通过Set-Transformer聚合器结合低秩矩阵补全与注意力机制，为群组推荐任务提供了一种统一建模方法。该方法在MovieLens和Goodbooks数据集上取得了优于传统聚合基线的群组推荐精度。

ODTQA-FoRe: An Open-Domain Tabular Question Answering Dataset for Future Data Forecasting and Reasoning

Zhensheng Wang et al.

cs.IR cs.AI cs.CL cs.LG cs.MA

本文提出了一个面向未来数据预测的开放域表格问答任务ODTQA-FoRe，并构建了首个相关数据集。作者设计了基于LLM agent的TimeFore框架，通过Retriever、Forecaster和Analyzer三个协作模块实现数据检索、时间序列预测和答案生成。

cs.CL

MemPro: Agentic Memory Systems as Evolvable Programs ⭐ 精选

Qingshan Liu et al.

cs.CL cs.AI

MemPro提出了一种系统级进化框架，将agentic memory system的整个memory construction-retrieval (MCR) pipeline视为一个可进化的程序，而非仅调整memory bank或prompt文本。该方法通过一个Evolving Agent维护可运行memory system实现的版本树，迭代地选择有前景的版本、诊断重复出现的failure mode，并基于failure-mode-guided edit-debug refinement创建改进的子版本。实验表明，MemPro在多个benchmark上优于静态和prompt-level进化基线，且能在少量迭代内持续提升性能。该工作为agent memory系统的自适应优化提供了开创性的方法论。

Agentic Clustering: Controllable Text Taxonomies via Multi-Agent Refinement ⭐ 精选

Simon Löwe, Emily Silcock

cs.CL

本文提出了一种名为Agentic Clustering的文本聚类方法，通过引入一个orchestrator LLM来动态调度多个专用agent（包括proposer, synthesizer, auditor, investigator, critic），从而替代传统固定流程的LLM聚类pipeline。该方法能够根据语料结构自适应调整聚类过程，并支持用户约束（如目标簇数或聚类意图），在七个公开文本聚类基准上取得了state-of-the-art性能，相比最强先前的LLM基线在ARI指标上提升高达32%。这项工作为可控文本分类学构建提供了agent-based的解决方案，与关键词"agent"高度契合。

Don't Read Everything: A Curvature-Conditioned Query for Linear Attention ⭐ 精选

Dong Le et al.

cs.CL cs.LG

本文提出了一种名为Curvature-Conditioned Query (CCQ)的机制，用于改进linear attention在in-context retrieval和长上下文任务中的表现。CCQ通过借用softmax attention的几何特性，利用二阶Taylor展开构造一个局部二次模型，其曲率由running key covariance决定，从而在读取阶段对query进行收缩，抑制高密度记忆方向上的干扰。该方法仅修改读取步骤，可与GLA、Gated DeltaNet等linear attention主干组合，在perplexity、zero-shot下游准确率、S-NIAH retrieval以及LongBench等任务上取得显著提升，且额外计算成本很小。该工作与关键词中的“attention”高度契合，并为linear attention的读取机制提供了开创性的改进。

Resonant Context Anchoring: Decoupling Attention Routing and Signal Gain at Inference Time ⭐ 精选

Mingkuan Zhao et al.

cs.CL cs.LG

本文提出Resonant Context Anchoring (RCA)，一种轻量级的推理时干预方法，用于解决大语言模型中的"上下文忽视"问题。该方法从残差流信号动力学角度出发，在self-attention模块中正交解耦路由逻辑与信号增益，通过利用原始pre-softmax attention分数作为语义对齐的瞬时度量，构建动态增益场以选择性放大上下文token的value向量范数，从而在不改变attention概率分布的前提下提升输入证据的信噪比。RCA作为一种无需训练且计算开销可忽略的即插即用模块，在Llama-3模型系列上实现了忠实度与流畅度的Pareto改进，有效抑制了参数化幻觉。

Scaling Agentic Capabilities via Grounded Interaction Synthesis ⭐ 精选

Wenhang Shi et al.

cs.CL

本文提出Grounded Agentic Interaction Synthesis (GAIS)框架，通过两阶段grounding机制自动化构建多样化的agent环境和复杂任务。具体地，GAIS首先从真实世界的Model Context Protocol (MCP)服务器构建协议锚定环境以保证功能多样性和难度，然后采用结构引导的planning方法主动施加逻辑依赖和对抗策略以生成复杂任务。实验表明，GAIS合成数据在BFCL、$\tau^2$-Bench和ACEBench上显著优于现有baseline，使基础模型匹配甚至超越其官方指令微调版本，且展现出优越的数据效率和可扩展性。该工作与关键词"agent"高度契合，为agentic intelligence的交互数据合成提供了开创性方法。

DFlare: Scaling Up Draft Capacity for Block Diffusion Speculative Decoding ⭐ 精选

Jiebin Zhang et al.

cs.CL

本文提出DFlare方法，通过轻量级的逐层融合机制（layer-wise fusion mechanism）扩展了块扩散推测解码（block diffusion speculative decoding）中草稿模型（draft model）的容量。该方法允许每个草稿层关注目标模型（target model）多个层的可学习组合，从而注入更丰富的目标知识，并支持更深层的草稿架构。在数学推理、代码生成和对话等基准测试上，DFlare在Qwen3-4B等模型上实现了平均5.52倍的加速，相比现有方法DFlash提升了约11%。

Cross-Environment Neural Reranking for Sample-Efficient Action Selection in Text-Based Agents ⭐ 精选

Kan Shao

cs.CL

本文提出了一种跨环境神经重排序方法，用于文本智能体（agent）中的样本高效动作选择。作者通过联合训练DeBERTa-v3模型在ALFWorld、WebShop和ScienceWorld等多个环境上，并采用少数类上采样（minority-class upsampling）和数据重平衡策略，证明了联合训练能显著提升单环境性能（如ALFWorld净增益+0.412），同时保持跨域正迁移。该方法在仅使用9.2%目标域数据微调时即可恢复93%的全数据性能，表明数据多样性是主要驱动力，而模型容量扩展收益有限。此外，环境感知的LoRA适配器路由结合PCGrad优化器虽展现出潜力（最佳种子结果+0.611），但存在高方差问题，整体上为文本智能体提供了高效且可扩展的动作选择方案。

ResMerge: Residual-based Spectral Merging of Large Language Models ⭐ 精选

Yandu Sun et al.

cs.CL

本文提出ResMerge，一种基于残差的spectral merging框架，用于合并通过reinforcement learning (RL)训练得到的expert模型。作者发现，对于RL task vector，其leading spectral head和residual component都能独立恢复行为知识，但head更易引发跨expert冲突，而residual component更稳定。ResMerge通过Spherical Residual Consensus Adaptation构建稳定的residual backbone，并利用Lightweight Head Correction模块引入head信息，有效解决了RL expert合并中的冲突问题，在多个RL expert组和能力域上优于现有方法。

Unified Context Evolution for LLM Agents ⭐ 精选

Zixuan Zhu et al.

cs.CL

本文提出Unified Context Evolution (UCE)，一种无梯度的框架，将LLM agent的经验外部化为一个由类型化Evolvable Context Units (ECUs)组成的演化库。UCE将经验分解为Memory, Strategy, Workflow和Skill四种互补类型，通过类型特定的条件从轨迹中生成，在决策时检索，并根据使用结果评分和剪枝。该方法在ALFWorld和WebShop基准上显著提升了任务成功率，且积累的库可直接迁移到其他actor backbone，无需重新训练，为agent的context管理提供了系统性的解决方案。

BenHalluEval: A Multi-Task Hallucination Evaluation Framework for Large Language Models on Bengali

Shefayat E Shams Adib et al.

cs.CL cs.AI

本文提出了BenHalluEval，一个针对孟加拉语大语言模型幻觉评估的多任务框架，覆盖生成式问答、代码混合问答、摘要和推理四个任务，并引入BenHalluScore双轨校准指标。实验表明，链式思维提示无法一致改善幻觉检测，凸显了低资源语言场景下单轨评估的不足。

DraDDP: A Multimodal Multi-Party Dialogue Discourse Parsing Dataset

Shannan Liu et al.

cs.CL cs.AI

本文构建了首个面向多模态多方对话话语解析的英文数据集DraDDP，基于美剧视频包含495个对话片段和9.1小时并行视频内容。实验表明多模态信息有助于捕捉对话结构和关系类型，但方法本身未体现显著开创性或与关键词高度契合。

Toward Robust In-Context Learning: Leveraging Out-of-distribution Proxies for Target Inaccessible Demonstration Retrieval

Hao Xu et al.

cs.CL cs.AI

本文提出DOPA框架，通过引入OOD proxy来近似不可访问的目标域，并利用Mahalanobis distance约束检索demonstration的多样性，以提升LLM在分布偏移下的in-context learning鲁棒性。

AEyeDE: An Attention-Based Attribution Framework for AI-Generated Text Detection

Aria Nourbakhsh et al.

cs.CL cs.AI

本文提出AEyeDE框架，利用proxy Transformer模型的attention矩阵作为特征，通过轻量CNN区分人类与AI生成文本。该方法在翻译和生成场景中表现良好，并发现attention图存在可区分的局部结构模式。

CSRP: Chain-of-Thought Reasoning for Chinese Text Correction via Reinforcement Learning with Efficiency-Aware Rewards

Wei Tian, Yuhao Zhou, Man Lan

cs.CL cs.AI

本文提出CSRP框架，通过持续预训练、链式思维微调和基于强化学习的效率感知奖励，解决中文语法纠错中的过度修正问题。该方法在NACGEC基准上取得最优性能，有效提升了修正精度。

SENSE: Semantic Embedding Navigation with Soft-gated Evaluation for Retrieval-based Speculative Decoding

Shaowen Chen, Zhicheng Liao, Hongwei Wang

cs.CL cs.AI cs.LG

本文提出SENSE方法，通过将检索锚定在目标模型的hidden states上并引入Soft-gated Evaluation模块来验证语义等价性，以改进基于检索的推测解码。实验表明该方法在LLaMA和Qwen系列模型上提升了生成速度。

lmfaoooo at SemEval-2026 Task 1: Humor Is an Audience. Preference Modeling for Constrained Humor Generation

Alexey Tikhonov, Alexey Ivanov

cs.CL cs.AI

本文提出了一种基于“生成-筛选”策略的幽默生成系统，通过多步prompting和多样性解码生成候选，并利用人类偏好模型进行排序，在SemEval-2026任务中取得领先成绩。该方法主要关注自然语言生成中的偏好建模，与关键词中的code、context、spectral、Muon、pretrain、agent、attention均无直接关联。

TrustLDM: Benchmarking Trustworthiness in Language Diffusion Models

Yichuan Mo et al.

cs.CL cs.AI cs.LG

本文提出了一个针对语言扩散模型(LDMs)的信任度基准测试TrustLDM，评估了其在安全、隐私和公平性方面的表现，发现恶意上下文会显著降低模型的对齐行为，并提出了自动评估框架TrustLDM-Auto来识别脆弱配置。

ART: Attention Run-time Termination for Efficient Large Language Model Decoding

Chen Qiu, Guozhong Li, Panos Kalnis

cs.CL

本文提出Attention Run-time Termination (ART)，一种轻量级的运行时机制，通过追踪kernel执行过程中累积的attention输出来提前终止后续KV block的访问，以提高大语言模型解码效率。该方法与现有的基于key的KV cache管理方法正交，在LongBench基准测试中实现了更高的生成吞吐量。

Cognitive-Linguistic Indicators of Depression in Online Communities: Analysed by DistilBERT and Holographic Reduced Representation

Brian Van Steen

cs.CL

本文使用DistilBERT和Holographic Reduced Representation (HRR)结合认知语言学特征（如第一人称代词密度、绝对化词汇和负面情绪）来检测在线社区中的抑郁倾向。混合模型在Reddit数据集上取得了比TF-IDF基线更好的分类性能，但方法本身并非开创性，且与关键词列表中的概念关联较弱。

A Multi-Domain Red Teaming Framework for Safety, Robustness, and Fairness Evaluation of Medical Large Language Models

Andrei Marian Feier et al.

cs.CL cs.AI

本文提出了一个多领域红队测试框架，用于评估医疗大语言模型在对抗性和伦理复杂场景下的安全性、鲁棒性和公平性。通过对11个模型在690个临床场景中的评估，发现平均性能掩盖了关键的安全风险，且公平性相关任务在人口统计信息修改后错误率显著增加。

TCAR-Gen: Temporal Graph Retrieval with Evidence Fusion for Knowledge-Grounded Generation

Sidra Nasir, Muhammad Noman Zahid, Rizwan Ahmed Khan

cs.CL cs.AI

本文提出了TCAR-Gen框架，用于增强检索增强生成系统在历史犯罪案件叙事上的时序推理能力。该框架结合了query-conditioned graph neural networks和temporal evidence fusion，在Victorian Crime Diaries基准上取得了优于现有方法的检索性能。

LLMs for Cardiovascular Risk Prediction from Structured Clinical Data

Jeba Maliha, Md Rafiul Kabir

cs.CL cs.AI

本文提出一个混合框架，将结构化临床数据转换为LLM可处理的自然语言描述，用于冠状动脉疾病预测。实验表明传统机器学习模型（如Random Forest）在准确率上优于LLM，但LLM方法在保护患者隐私方面具有优势。

Graph-Augmented Retrieval for Cross-Entity Financial Sentiment Analysis: A Comparative Study

Rajan Bastakoti et al.

cs.CL

本文比较了Graph-RAG与标准向量RAG在跨实体金融情感分析中的性能，发现Graph-RAG在实体召回率和多实体查询答案相关性上有显著提升，但代价是延迟略有增加。研究通过消融实验确定了图遍历强度的最优阈值，揭示了图增强检索中精度与覆盖率的权衡。

DLLM-JEPA: Joint Embedding Predictive Architectures for Masked Diffusion Language Models

Sangdae Nam

cs.CL cs.AI

本文提出DLLM-JEPA，将Joint Embedding Predictive Architectures与masked-diffusion language models结合，通过不同masking rate从同一输入生成两个语义视图，消除了对显式多视图数据和两次梯度前向传播的需求。实验表明该方法在多个任务上优于纯diffusion微调，并展现出双重优势。

Agreement Metrics for LLM-as-Judge Evaluation: What to Report and Why

Delip Rao, Chris Callison-Burch

cs.CL cs.HC physics.data-an

本文讨论了LLM作为评估者时与人类标注的一致性统计指标选择问题，指出在二元评价标准下多数指标冗余，并强调了Cohen's $\kappa$的独特价值，同时分析了处理弃权情况的不同方式。

Enhancing BiGRU with a KAN Block for Legal Document Classification and Summarization

Ahmed Faizul Haque Dhrubo et al.

cs.CL cs.AI cs.LG

本文提出了一种基于KAN模块的BiGRU模型，用于低资源多语言法律文档的分类与摘要任务。实验表明，KAN模块将分类准确率从57.34%提升至67.96%，但整体性能仍有限，且与关键词列表中的概念关联较弱。

RealityTest: How People Probe AI Identity and Whether Models Disclose It

Anna Gausen et al.

cs.CL

本文通过收集来自49个国家约750名参与者的3152个身份探查询问，构建了首个多模态多语言的AI身份披露评估基准RealityTest。研究发现，在模糊场景中仅31%的人会直接询问AI身份，且人类提问的多样性远超机器生成问题，而模型披露行为存在显著差异。

BOUTEF: A Multilingual Corpus for FakeNews in North Africa -- Language as a Weapon

Kamel Smaili et al.

cs.CL

本文介绍了BOUTEF，一个用于研究北非地区（阿尔及利亚和突尼斯）多语言假新闻的大规模语料库，涵盖多种语言和方言。通过实证分析，文章揭示了假新闻在情感叙事、语言策略和用户参与度方面的特征，并比较了不同国家的差异。

DeSQ: Decomposition-based SPARQL Query Generation

Papa Abdou Karim Karou Diallo et al.

cs.CL

本文提出DeSQ框架，将复杂问题分解为原子约束并生成SPARQL查询片段，最终组装为完整查询。该方法在多个基准测试上超越现有技术，并简化了评估过程。

Effects of Varying LLM Access on Essay Writing Behavior

Julia Christenson et al.

cs.CL cs.AI cs.HC

本文通过一项24名大学生的写作实验，研究了不同LLM访问权限（无访问、有限访问、无限访问）对论文写作行为的影响。结果发现，有限访问组的学生报告了更高的作者所有权感，而无限访问组则表现出更多依赖LLM的行为。

Parameter Alignment Mitigates Catastrophic Forgetting in Multilingual Expert Language Models

Sanchit Ahuja, Terra Blevins

cs.CL

本文研究了多语言专家语言模型在持续预训练中的灾难性遗忘问题，提出了五种层感知参数对齐策略（如层冻结、软正则化、事后权重回退和模型合并），并通过实验证明这些策略能在最小化语言获取成本的同时有效减少遗忘。

Model-Based Quality Assessment for Massively Multilingual Parallel Data

Abdelaziz M.A. Ibrahim et al.

cs.CL

本文研究了大规模多语言平行数据的质量评估问题，将评估分解为平行性评估和参考-free质量估计两个独立组件，并发现没有单一模型在所有翻译方向上表现可靠，建议采用方向感知的路由和校准方法。

Uncovering Temporal Framing in the News

Tarek Mahmoud et al.

cs.CL

本文提出了一种时间框架（temporal framing）的分类体系，并通过专家标注构建了一个包含458篇英文和德文新闻文章的多语种语料库，分析了时间框架的分布与共现模式，并评估了监督微调与零样本分类在句子级检测中的表现。

Bridging Reasoning Trajectories in On-Policy Distillation via Near-Future Guidance

Yuxuan Jiang, Francis Ferraro

cs.CL cs.AI

本文指出On-Policy Distillation (OPD)在提升大语言模型推理能力时存在“轨迹采样但token级学习”的机制缺陷，即约30%的高loss token并非真正的推理分歧。作者提出Trajectory-aware OPD (TOPD)，通过利用近未来轨迹信息识别真实分歧状态并跨多个未来token分配指导，在多个基准上提升了准确率。

Which Institutional Frameworks Do Chatbots Assume? Auditing Jurisdictional Defaults in Multilingual LLMs

Zhizhi Wang, Harini Suresh

cs.CL

本文通过多语言审计实验，发现LLM在未指定管辖区的法律行政类提示中，会默认根据输入语言（中文或英文）选择对应的司法框架（中国或美国），导致用户可能获得不相关的制度建议。该研究揭示了部署层面的制度框架误选风险，但未涉及代码、谱方法或预训练等关键词。

Isolating LLM Lexical Bias: A Curation-Free Triangulated Metric for Preference-Stage Learning

Xiaoyang Ming, Jose Hernandez, Thomas Stephan Juzek

cs.CL cs.AI

本文提出了一种无需人工标注的三角化偏好偏移度量（Triangulated Preference Shift score），用于量化大语言模型在偏好学习阶段（如RLHF）引入的词汇偏差，并在六个模型家族上进行了验证。该工作主要关注自然语言处理中的模型对齐问题，与您提供的关键词（code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention）无直接关联。

How Far Do Auto-Interpretation Labels Generalize: A Controlled Study Across Languages, Scripts, and Rewordings

Sripad Karne

cs.CL

本文研究了稀疏自编码器（SAE）特征在跨语言、文字和改写下的泛化能力，发现自动生成的标签在塞尔维亚语（拉丁与西里尔双文字）中比英语更频繁地遗漏语义内容，且失败程度与训练数据中该形式的表示质量相关。

Masking Stale Observations Helps Search Agents -- Until It Doesn't: A Regime Map and Its Mechanism

Haoxiang Zhang et al.

cs.CL cs.AI cs.IR

本文研究了在long-horizon search agents中，通过masking stale observations（屏蔽过时观察）来管理context budget的效果。实验发现，这种干预的效果呈现非对称的倒U型曲线，取决于retriever recall与模型implicit filtering capacity的交互作用，而非单一因素。

ProtStructQA: A Denotation Threshold in Protein Structural Reasoning

Aravind Mandiga et al.

cs.CL

本文提出了ProtStructQA基准，用于评估蛋白质语言模型将自然语言问题转化为可执行的3D结构测量（如距离、PAE等）的能力，并发现模型存在一个“指称阈值”，低于该阈值时工具辅助策略更优，高于时思维链策略更强。该工作主要关注蛋白质结构推理的语义可执行性，与关键词中的code、agent、attention等概念关联较弱。

SALSA: Speech Aware LLM Adaptation via Learned Steering Activation Vectors

Yekaterina Yegorova et al.

cs.CL eess.AS

SALSA提出了一种通过学习层级的steering vectors来轻量级适配语音大语言模型的方法，在儿童语音、多语言语音等基准上提升了性能。该方法与关键词中的"context"和"attention"有一定关联，但创新性有限，未解决长期存在的核心问题。

Short-form Text Rewriting with Phi Silica

Divya Tadimeti et al.

cs.CL cs.AI cs.LG

本文研究了使用小型语言模型Phi Silica进行短文本改写的方法，通过数据集构建、提示蒸馏和参数高效微调来提升语义保真度并减少幻觉。实验表明微调后的SLM在改写任务上能缩小与云端模型的差距，但该方法主要聚焦于自然语言处理应用，与关键词中的数学或理论概念关联较弱。

On the Limits of LLM Adaptability: Impact of Model-Internalized Priors on Annotation Task Performance

Etienne Casanova, Rafal Kocielnik, R. Michael Alvarez

cs.CL cs.AI cs.LG stat.ML

本文研究了LLM在零样本标注任务中的适应性限制，发现近三分之二的零样本错误无法通过提示修正，并提出了Definition-Specific Familiarity (DSF)指标来衡量模型内部概念与任务定义的对齐程度。实验表明，DSF与模型性能正相关，而文本级记忆指标则无此关联。

Do Text Edits Generalize to Visual Generation? Benchmarking Cross-Modal Knowledge Editing in UMMs

Xin Gao et al.

cs.CL cs.CV

本文提出了UniKE基准，用于评估统一多模态模型(UMMs)中跨模态知识编辑的效果，发现文本编辑在图像生成任务上的迁移效果极差（VQA准确率仅18.5%），并提出了推理增强参数编辑方法以缓解该问题。

LaSR: Context-Aware Speech Recognition via Latent Reasoning

Heyang Liu et al.

cs.CL

本文提出LaSR (Latent Speech Reasoning)训练范式，通过在acoustic feature区域对齐chain-of-thought监督信号并引入latent reasoning periods，提升Speech LLM在特定词汇上的context-aware语音识别能力。实验表明该方法在不增加延迟的情况下优于标准微调基线。

Skill or Skip? Learning Selective Skill Invocation in Agentic Tasks via Dual-Granularity Preference Learning

Chishui Chen et al.

cs.CL cs.AI

本文提出SelSkill框架，通过双粒度偏好学习（episode-level和step-level）让agent在决策点选择是否调用skill，以解决不必要调用带来的干扰问题。该方法在ALFWorld和BFCL等任务上提升了成功率与执行精度。

ProactiveLLM: Learning Active Interaction for Streaming Large Language Models

Junlong Tong et al.

cs.CL

本文提出ProactiveLLM，通过mask-based streaming modeling和synchronized privileged self-distillation两种机制，使LLM能利用模型内生状态主动决定与输入流的交互时机，从而降低流式任务中的交互延迟。该方法无需外部对齐信号，在文本和语音流式任务上验证了有效性。

Learning to Retrieve: Dual-Level Long-Term Memory for Text-to-SQL Agents

Yibo Wang et al.

cs.CL

本文提出MERIT框架，通过维护episode-level和turn-level的双层长期记忆，并利用reinforcement learning优化检索策略，以提升交互式text-to-SQL agent的经验复用效率。实验表明该方法在成功率上优于无记忆和静态检索基线，并减少了交互轮次。

Revisiting Parameter-Based Knowledge Editing in Large Language Models: Theoretical Limits and Empirical Evidence

Wanying Ren et al.

cs.CL cs.AI

本文基于dimensional Collapse Hypothesis对基于参数的knowledge editing方法进行了理论分析，并通过实验证明这些方法会损害LLM的核心能力，而简单的retrieval-based方法表现更优。

Sandboxed Coding Agents are Competitive Omni-modal Task Solvers

Dongping Chen et al.

cs.CL cs.CV

本文提出了一种基于sandboxed coding agent的方法，通过仅使用text+image访问和工具接口，在多个audio-video benchmark上匹配甚至超越了原生omnimodal模型，将omnimodal任务转化为retrieval和information-processing问题。

SPADER: Step-wise Peer Advantage with Diversity-Aware Exploration Rewards for Multi-Answer Question Answering

Qiming Shi et al.

cs.CL cs.AI

本文提出SPADER框架，用于多答案问答场景中长程工具使用的强化学习。它包含Step-wise Peer Advantage (SPA)机制和多样性感知探索奖励，以解决细粒度信用分配和长尾实体发现挑战。实验表明该方法在多个数据集上提升了召回率和F1分数。

Toward Responsible and Epistemically Grounded Multilingual LLMs for Computational Social Science and Humanities

Wajdi Zaghouani

cs.CL

本文从哲学和技术角度重新审视了多语言LLM在社会科学和人文学科中的应用，提出了一个基于解释学的评估框架，但未涉及代码、谱方法或预训练等具体技术细节。

Linguistics-Aware Non-Distortionary LLM Watermarking

Shinwoo Park et al.

cs.CL cs.AI

LUNA提出了一种语言感知的非失真水印方法，通过外部语料库的part-of-speech上下文估计归一化next-tag entropy，并利用non-distortionary binary tournament sampler实现水印嵌入与检测。该方法在多种语言和领域上取得了高AUROC和低perplexity shift，但与我提供的关键词（如code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention）关联较弱。

Robust Reasoning via Dynamic Token Selection for Distribution-Aligned Self-Distillation

Ruiqi Zhang, Lingxiang Wang, Hainan Zhang Zhiming Zheng

cs.CL

本文提出Distribution-Aligned Self-Distillation (DASD)方法，通过动态选择token来对齐分布，以解决自蒸馏中参考答案带来的风格偏差问题。该方法在数学、代码和常识推理任务上提升了鲁棒性，但与我提供的关键词列表关联度较低。

French parsing enhanced with a word clustering method based on a syntactic lexicon

Anthony Sigogne, Matthieu Constant, Eric Laporte

cs.CL cs.LG

本文评估了将法语syntactic lexicon (Lexicon-Grammar) 数据集成到概率解析器中的效果，通过对法语Treebank中的动词应用clustering方法，在基于Probabilistic Context-Free Grammar的解析器上取得了较好性能。

LinguIUTics at PsyDefDetect: Iterative Imbalance-Aware Fine-tuning of Qwen3-8B for Psychological Defense Mechanism Classification

Shefayat E Shams Adib et al.

cs.CL cs.AI

本文针对心理防御机制分类任务中的类别不平衡问题，使用QLoRA微调Qwen3-8B模型，结合分组分层交叉验证、少数类循环词汇增强以及logit偏置调优和集成混合的后处理流程，在PsyDefDetect 2026共享任务中取得第4名。该方法主要关注NLP分类任务，与关键词中的code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention均无直接关联。

FineVerify: Scaling Test-Time Compute with Fine-Grained Self-Verification for Agentic Search

James Xu Zhao et al.

cs.CL

本文提出FineVerify框架，通过将问题分解为可验证的子问题并聚合评分来改进agentic search中的test-time compute扩展，实验表明该方法在多个基准上提升了模型性能。

OCC-RAG: Optimal Cognitive Core for Faithful Question Answering

Maksim Savkin et al.

cs.CL

本文提出OCC-RAG，一种针对忠实问答任务优化的小型语言模型家族。通过合成多上下文多跳推理数据训练，该模型在多个基准上以更小参数量匹配或超越大型通用模型。

EPIC: Efficient and Parallel Inference under CFG Constraints for Diffusion Language Models

Hyundong Jin, Yo-Sub Han

cs.CL cs.AI

本文提出了一种名为EPIC的框架，用于在diffusion language model的推理过程中高效地施加context-free grammar (CFG)约束。该方法通过lexing memoization和Earley-style parsing等技术，显著降低了顺序验证带来的额外开销，从而提升了并行解码的效率。

WaveFilter: Enhancing the Long-Context Capability of Diffusion LLMs via Wavelet-Guided KV Cache Filtering

Jinnan Yang et al.

cs.CL cs.AI

本文提出WaveFilter，一种基于wavelet transform的无需训练的KV Cache过滤框架，旨在提升Diffusion LLMs在长上下文任务中的性能。该方法通过wavelet分解识别关键token并构建稀疏缓存，但未涉及code、spectral、Muon等关键词，且方法创新性有限。

From Empathy to Personalized Empathy: Adapting Empathetic Strategies to Individual Users

Wuqiang Zheng et al.

cs.CL

本文提出个性化共情任务，构建PersonaEmp数据集，并设计PereGRM奖励建模框架，通过结合共情评估结构与动态评估标准生成，提升大语言模型在长期交互中根据用户个性调整共情策略的能力。

I-WebGenBench : Evaluating Interactivity in LLM-Generated Scientific Web Applications

Dasen Dai et al.

cs.CL

本文提出一个Paper-to-Interactive-System Agent，能将科研论文自动转化为可交互的Web应用，并构建了包含19篇论文的基准测试I-WebGenBench。其核心框架PaperVoyager通过显式建模论文中的机制与交互逻辑来提升生成质量，但该方法主要关注文档理解与交互界面生成，与关键词中的agent有一定关联，但整体创新性和领域契合度未达到严格标准。

Internalize the Temperature: On-Policy Self-Distillation as Policy Reheater for Reinforcement Learning

Xuewei Yang et al.

cs.CL cs.LG

本文提出了一种名为TS-OPSD的轻量级策略加热方法，通过在熵崩溃的RL检查点上对模型自身logits应用高温缩放来构建自教师，并将平滑后的分布蒸馏回学生模型，从而将温度的探索效应内化到模型参数中。该方法无需外部教师或额外推理成本，实验表明其能有效恢复熵并提升后续RL训练的初始化质量。

Not All Flips Are Conformity: Decomposing Stance Convergence in Multi-Agent LLM Debate

Xiqi Hao et al.

cs.CL

本文通过分解多智能体LLM辩论中的立场收敛机制，发现37%的答案变化源于自发不稳定性，29%为严格从众行为，且有害从众占主导（57-77%正确转错误）。研究提出基于Round 0特征的预测模型（AUC=0.79）和风险定向干预可减少13.6%有害从众，但缺乏正确标签时无法区分有益与有害影响。

Momento: Evaluating Persistent Memory and Reasoning with Multi-Session Agentic Conversations

Adril Putra Merin et al.

cs.CL

本文提出了Momento基准，用于评估agent在多会话服务环境中的持久任务完成能力，实验发现当前agent主要因错误估计用户状态而失败。

IDEAFix: Evaluation Framework for Creative Defixation Prompting in LLMs

F. Carichon et al.

cs.CL

本文提出了IDEAFix评估框架，用于分析LLMs在开放式创意生成任务中的发散性思维。通过控制任务变体和提示策略，发现任务设定和属性选择显著影响模型表现，但模型输出仍存在同质化问题。

Chunking Methods on Retrieval-Augmented Generation - Effectiveness Evaluation Against Computational Cost and Limitations

Mateusz Śmigielski et al.

cs.CL

本文系统评估了RAG系统中多种chunking方法（如固定大小和语义分块）的有效性与计算成本，指出这些方法常针对特定场景且缺乏跨场景比较，并强调了chunking作为预处理步骤中容易被忽视的关键问题。

Citation Grounding: Detecting and Reducing LLM Citation Hallucinations via Legal Citation Graphs

Volodymyr Ovcharov

cs.CL cs.DL

本文提出了一种名为citation grounding的度量方法，通过从乌克兰法院判决中提取的citation graph来验证LLM生成的legal citations，并引入CG-DPO方法通过算法构造preference pairs来减少幻觉。该方法在特定法律领域数据集上取得了较好效果，但与关键词列表中的概念关联较弱。

MLLM-Microscope: Unlocking Hidden Structure Within Multimodal Large Language Models

Ravil Mussabayev, Rustam Mussabayev

cs.CL cs.AI

本文提出了MLLM-Microscope系统，用于分析多模态大语言模型（MLLMs）中隐藏表示的线性度、内在维度和各向异性。实验发现不同模型（LLaVA-NeXT和OmniFusion）在多模态token嵌入上表现出不同特性，揭示了模态融合方式对模型内部机制的影响。

Towards Lightweight Reliability: Using Soft Prompts for Hallucination Mitigation in Large Language Models

S M Tahmid Siddiqui et al.

cs.CL cs.LG

本文提出了一种名为Responsible Contrastive Soft Prompting (RCSP)的参数高效方法，通过训练soft prompts来抑制大语言模型中的幻觉并鼓励在不确定时拒绝回答。该方法在多个QA数据集上取得了优于基线方法的F-score，但并未涉及code、spectral、Muon或agent等关键词。

Detection vs. Execution: Single-Bucket Probes Miss Half the Mamba-2 State Sink

Yuhang Jiang

cs.CL cs.AI cs.LG

本文通过研究Mamba-2中的state sink现象，发现single-bucket probes只能识别出执行层（execution layer），而忽略了具有相同表征特征的检测层（detection layer）。作者将state sink分解为BOS-specialist heads和dual heads两类，并证明表征相似性并不等同于功能等价性，这对下游任务（如RULER NIAH检索）有显著影响。

HypothesisMed: Inference-Time Answer Fusion and Structured Hypothesis-Space Reporting for Biomedical Question Answering

Md Motaleb Hossen Manik, Ge Wang

cs.CL

本文提出HypothesisMed，一个用于生物医学多选题问答的推理时可靠性pipeline，通过融合直接、chain-of-thought和HypothesisMed-v3提示以及答案融合来提升性能，并引入SPACE标签标记答案空间状态。实验表明该方法在多个模型和数据集上提高了加权准确率和解析覆盖率，但主要贡献在于提供了一个可复现的推理时评估框架，而非通用最优结果。

Lost in Delusion: Examining LLM Safety Under User Delusions and Distress

Andrew Aquilina et al.

cs.CL

本文研究了LLM聊天机器人在用户处于心理困扰并伴有妄想信念时的安全表现，通过多轮模拟实验发现模型存在“识别-干预差距”：尽管能检测到困扰，但在妄想框架下安全干预被显著抑制。该工作主要关注AI安全与心理健康领域，与您提供的关键词（如code, spectral, Muon等）无直接关联。

Robust Asynchronous Planning via Auto-Formalization

Jiayi Zhang et al.

cs.CL

本文研究了LLM在异步规划任务中的表现，比较了直接生成动作序列（Planner）与形式化方法（Formalizer）的差异。实验表明，基于CP-SAT的形式化方法在规划规模扩展和动态约束更新下表现更优，而PDDL2.1和Planner方法在复杂场景中性能显著下降。

A Registry-Bound LLM Pipeline for Evidence-Grounded Trait Extraction across Tropical Plants, Aquatic Species, and Exotic Pets

Jeff Wang

cs.CL

本文描述了一个基于大型语言模型的流水线，用于从热带植物、水生和宠物物种的文本中提取结构化特征记录，并提出了一个包含版本化特征注册表、逐行证据引用、置信度标签和多版本保存的四机制框架。该工作主要关注工程实现和验证，未涉及关键词中的核心概念。

Decoding in Order-Agnostic Language Models: Chain-Rule Deviation and Uniform Spreading

Lin Yao

cs.CL

本文研究了order-agnostic language models (OALMs)中的解码问题，发现其学习到的条件分布并非精确的联合分布分解，且confidence-first解码的揭示顺序接近left-to-right。文章提出了基于confidence trace形状的诊断方法，通过$\mathrm{Var}(\log q_t)$来比较解码路径，并验证了低方差与下游正确性的关联。

PolySpeech-100: A Large-Scale Benchmark for Speech Understanding Across 100+ Languages and Dialects

Sicheng Yang et al.

cs.CL cs.AI eess.AS

本文提出了PolySpeech-100，一个覆盖110种语言变体的大规模benchmark，用于评估Speech-LLM的语义理解能力。通过混合构建pipeline和评估22个模型，揭示了开源模型在低资源语言上的性能退化以及Chain-of-Thought prompting在zero-shot设置下可能降低性能的现象。

Hybrid Verified Decoding: Learning to Allocate Verification in Speculative Decoding

Xin Su et al.

cs.CL cs.AI

本文提出Hybrid Verified Decoding方法，通过预测cache draft的接受长度来选择验证策略，以加速speculative decoding。实验表明该方法在agentic workflows上优于EAGLE3，平均加速2.73倍。

DSL-LLaDA: Scaling Continuous Denoising to 8B Masked Diffusion LMs

Longxuan Yu et al.

cs.CL cs.AI

本文提出DSL-LLaDA方法，通过将预训练的离散Masked Diffusion LM（LLaDA-8B-Instruct）轻量适配为连续embedding-space denoising模型，以解决少步解码中长度与质量的权衡问题。该方法使用Discrete Stochastic Localization (DSL)替换binary masking为连续Gaussian noise，在低步数下提升了零样本摘要性能，但未涉及code、spectral、Muon或agent等关键词。

Revise, Don't Freeze: Sampler-Matched Training for Self-Correcting Masked Diffusion Language Models

Longxuan Yu et al.

cs.CL

本文针对Masked Diffusion Language Models (MDLMs)中标准sampler无法利用模型修正能力的问题，提出了无需参数的D3IM sampler，并发现模型存在preservation bias（倾向于复现自身错误token而非修正）。通过轻量级后训练程序SCOPE模拟D3IM采样过程，在LLaDA-8B模型上显著提升了数学和代码任务的性能。

A Finite-Calibration Regime Map for LLM Judge Panels

Bin Zhu, Yanghui Rao

cs.CL stat.ME

本文研究了在有限人工标注预算下，LLM裁判面板的校准策略选择问题，通过构建有限校准机制图来比较低维stacker与联合输出表的优劣。实验表明，当前裁判输出通常是可加或冗余的，因此实际关键问题不在于裁判数量，而在于新裁判的信息是否能在可用标注下被有效估计。

ExpWeaver: LLM Agents Learn from Experience via Latent RAG

Tao Feng et al.

cs.CL

本文提出ExpWeaver框架，通过将经验编码为LLM的hidden states并在latent space中检索，实现无需独立RAG模块的experience learning。该方法在13个任务上取得12个最优结果，token效率优于text-based检索方法。

Child-directed speech facilitates production, not comprehension, in BabyLMs

Bastian Bunzeck, Sina Zarrieß

cs.CL

本文研究了儿童导向语言（CDS）对BabyLM模型语言学习的影响，通过引入基于生成的frame-completion任务评估模型的生产能力，发现CDS训练模型在语法生成上优于网络数据训练模型，但在理解基准上表现较差。

PMC-InterCPT: Rethinking Biomedical Interleaved Data for Multimodal Continued Pretraining

Guanghao Zhu et al.

cs.CL

本文提出PMC-InterCPT，一种用于医学多模态持续预训练(CPT)的上下文驱动交错语料库，通过恢复缺失标题、清洗文本和构建交错图像-文本样本，并利用LLM监督的质量分类器过滤噪声，在Qwen3.5-4B-Base上通过CPT和SFT提升了医学多模态性能。

MENTIS: What Belief Changes Under Alignment? Measuring Multi-Scale Latent Torsion in Language Models

Partha Pratim Saha et al.

cs.CL cs.AI cs.LG

本文提出了MENTIS框架，通过基于layerwise covariance的torsion norm (T1)和spectral torsion diagnostic (T2)等几何度量，比较instruction-tuned (IT)模型与preference-aligned (PA)模型在内部计算上的差异。研究发现alignment-induced change具有选择性，在normative concepts上变化更大，且峰值效应集中在architecture-specific的中后层。

When Is 0.1% Enough? Analyzing the Combined Effects of Dimensionality Reduction and Quantization on Text Embedding Compression

Riku Kisako, Hayato Tsukagoshi, Ryohei Sasano

cs.CL

本文系统研究了文本embedding压缩中降维与量化方法的组合效果，发现两者结合能实现比单独使用任一方法更强的压缩，在某些设置下可将embedding压缩至原始大小的0.1%而性能几乎不降，且最优压缩策略依赖于具体任务。

On the Generalization Gap in Self-Evolving Language Model Reasoning

Zhenting Qi et al.

cs.CL

本文研究了自进化语言模型在严格闭环设置下的泛化差距，使用Knights and Knaves逻辑推理任务作为测试平台。实验表明自进化方法能持续改进基础模型，但最终仍与oracle监督存在显著差距，且计算投入过多后会出现性能平台期。

Deep Research as Rubric for Reinforcement Learning

Wangyi Mei et al.

cs.CL

本文提出DR-rubric框架，通过两阶段agentic搜索和证据蒸馏为开放式推理任务构建细粒度奖励信号，用于GRPO策略优化。实验表明该方法在agentic和专家推理任务上具有竞争力，但未涉及code、spectral、Muon、pretrain或attention等关键词相关技术。

MiCU: End-to-End Smart Home Command Understanding with Large Language Model

Haowei Han et al.

cs.CL cs.AI

本文提出MiCU，一种基于大语言模型的智能家居命令理解系统，通过自动化数据合成、课程学习和强化学习提升对模糊命令的处理能力，并引入token压缩技术降低推理开销。实验表明其在准确率上显著优于基线，并在小米Home应用中部署。

From Outliers to Errors: Auditing Pali-to-English LLM Translations with Multi-Reference Adjudication

Máté Metzger, Nadnapang Phophichit, Hansa Dhammahaso

cs.CL

本文提出了一种针对巴利语到英语的LLM翻译审计方法，使用多参考裁决（multi-reference adjudication）和embedding drift作为筛选信号，发现高drift候选翻译中的major-error率随阈值单调上升，但约80%的低drift异常值实为有效翻译变体。该方法为古典语言翻译提供了一种可复用的审计设计，但未涉及code、spectral或Muon等关键词。

Not All Explanations Simulate Equally: Comparing Verbalized Feature Attributions and Self-Generated Rationales

Pingjun Hong, Benjamin Roth

cs.CL

本文比较了问答模型中两种自然语言解释（verbalized feature attributions和self-generated rationales）在反事实模拟设置下的可模拟性，发现解释格式和粒度会影响模型对后续问题的预测能力，但效果因模型和格式而异。

Thinking Economically: A Hierarchical Framework for Adaptive-Complexity Reasoning in LLMs

Yubo Gao et al.

cs.CL

本文提出Hierarchical Adaptive Budgeter (HAB)框架，通过粗到细的预算分配策略减少LLM在Chain-of-Thought推理中的计算开销，在GSM8K和MATH500上实现了比标准CoT更好的准确率与token效率权衡。

CA-BED: Conversation-Aware Bayesian Experimental Design

Daniel Arnould et al.

cs.CL cs.AI

本文提出CA-BED，一种将Bayesian Experimental Design与LLM结合的对话规划框架，用于优化多轮对话中的问题选择。实验表明该方法在实体推理任务中比直接提示有显著提升。

Low-Resource Safety Failures Are Action Failures, Not Representation Failures

Rashad Aziz, Ikhlasul Akmal Hanif, Fajri Koto

cs.CL cs.AI

本文研究了低资源语言中安全对齐失败的原因，发现失败源于模型无法将已有的有害表示转化为拒绝行为，而非表示本身缺失。通过重新校准高资源语言的决策阈值（使用少量目标语言样本），作者显著提升了拒绝选择性，表明修复此类问题无需重新训练。

Implicit Geographic Inference in LLM Medical Triage: Language-Driven Disparities in Emergency Recommendations

Qi Han Wong

cs.CL cs.AI cs.CY

本文研究了大型语言模型在医疗分诊中，仅因患者提示语言不同而产生不同推荐的现象。实验发现，对于相同症状，模型推荐急诊的比例在0%到30%之间波动，且这种差异源于模型从输入语言中推断出的隐含地理位置信息，而非翻译质量。

DiscourseFlip: An Oblique Discourse-Level Opinion Manipulation Attack against Black-box Retrieval-Augmented Generation

Yuyang Gong et al.

cs.CL cs.AI cs.CR cs.IR

本文提出了一种针对黑盒检索增强生成系统的语篇级观点操纵攻击方法DiscourseFlip，通过图引导的代理攻击在语义查询网络中分配有限的投毒预算以最大化观点偏差。实验表明该方法在覆盖率和有效性上优于现有基线，但未涉及代码、谱方法或预训练等关键词相关技术。

Connecting the Dots: Benchmarking Reflective Memory in Long-Horizon Dialogue

Jingjie Lin et al.

cs.CL cs.AI

本文提出了RefMem-Bench基准，用于评估长程对话中的反思性记忆能力，并设计了REMIND框架来增强该能力。实验表明现有模型在该基准上表现不佳，而REMIND通过分层证据检索和抽象推理提升了性能。

Efficient RAG with Intent-Aware Retrieval and Semantics-Preserving Chunking

Fachrina Dewi Puspitasari et al.

cs.CL

本文提出了一种名为InSemRAG的检索增强生成框架，通过意图感知检索器（IAR）和语义保持分块（SPC）模块，并利用小语言模型（SLM）降低延迟，在多项基准测试中提升了多跳和证据敏感任务的性能。

Unlocking the Black Box of Latent Reasoning: An Interpretability-Guided Approach to Intervention

Shuochen Chang et al.

cs.CL cs.LG

本文通过结构、因果和几何探针分析，揭示了latent reasoning中continuous thought vectors的编码特性，并提出了一种无需训练的解码时干预方法，以提升推理准确性。该方法与关键词中的“attention”有一定关联，但整体创新性和问题解决程度未达到严格标准。

Understanding LLM Behavior in Multi-Target Cross-Lingual Summarization

Sangwon Ryu et al.

cs.CL cs.AI

本文提出了一个多目标跨语言文本摘要(MTXLS)基准MEA，覆盖24种目标语言，并分析了LLM在该任务中的内部机制。研究发现翻译和摘要行为在深层网络中联合涌现，而非分阶段进行，并据此提出了一种基于激活引导的推理时改进方法。

IndoBias: A Dual Track Culturally Grounded Benchmark for LLMs Bias Evaluation in Indonesian Languages

Ikhlasul Akmal Hanif et al.

cs.CL cs.AI

IndoBias是一个针对印尼语及三种地方语言的文化偏见基准测试，通过深度和广度两个评估维度来检测LLMs中的偏见。研究发现现有模型在印尼语中存在显著偏见，且地方语言在意识形态和宗教类别上偏见更高。

Worlds Within Words: Translating Culture in Ancient Chinese Texts with Multi-Agent Coordination

Xiaoqi He et al.

cs.CL

本文提出MACAT框架，利用多agent协调机制处理古文中的文化负载词翻译，通过选择性显化策略在保留文化内涵与保持可读性之间取得平衡。实验在中医典籍和《论语》上验证了有效性。

Challenger at MultiPRIDE: Is It Hate Speech or Reclaimed?

Hadi Bayrami Asl Tekanlou, Mahdi Bakhtiyarzadeh, Jafar Razmara

cs.CL

本文针对仇恨言论检测中区分真正仇恨言论与被重新使用的语言这一挑战，提出了一种结合dense semantic text embeddings和Cleanlab标签噪声过滤的简单可解释方法，并使用MLP进行分类。实验在资源受限条件下展现了稳健性能，但方法本身在创新性上较为常规。

Med-HEAL: Analyzing and Mitigating Hallucinations in Medical LLMs with Hallucination-Aware In-Context Learning

Yiming Liao et al.

cs.CL

本文提出了Med-HEAL框架，用于识别和缓解医疗大语言模型中的幻觉问题，通过构建基于EHRNoteQA的幻觉数据集并评估self-critique和RA-ICL等缓解策略。实验表明self-critique策略能提升部分模型的准确性，但整体方法在创新性和与关键词的契合度上较为有限。

SkillAdaptor: Self-Adapting Skills for LLM Agents from Trajectories

Zhuoyun Yu et al.

cs.CL cs.AI cs.LG cs.MA

本文提出SkillAdaptor，一种无需训练的step-level skill adaptation框架，通过显式的failure attribution从失败轨迹中定位首个可操作错误步骤，并对候选skill进行针对性更新。该方法在WebShop、PinchBench和Claw-Eval上提升了LLM agent的任务性能，但方法本身并非开创性，且与关键词中的agent有一定关联但不够紧密。

TukaBench: A Culturally Grounded Jailbreak Benchmark for African Languages

Victor Akinode et al.

cs.CL cs.AI

本文提出了TUKABENCH，一个针对七种非洲语言的jailbreak benchmark，通过人工翻译、文化适应、人工策划和代码切换四种设置评估LLM的安全性。研究发现，使用非洲语言提示会降低模型的拒绝率，且文化适应提示的拒绝率最低，同时揭示了模型理解失败和LLM-as-a-judge可靠性下降的结构性限制。

DiffuSent: Towards a Unified Diffusion Framework for Aspect-Based Sentiment Analysis

Shu Long, Yanglei Gan, Xuchuan Zhou

cs.CL cs.AI

本文提出DiffuSent，一种非自回归扩散框架，将方面级情感分析的所有子任务统一建模为边界去噪扩散过程，并引入对比去噪训练策略以解决重复预测问题。实验表明该方法在多词三元组上取得显著提升，且推理速度比自回归方法快181倍。

LongAttnComp: Cross-Family Context Compression for Long-Context Reasoning

Mengmeng Ji et al.

cs.CL

本文提出LongAttnComp，一种通过微调轻量级cross-attention scoring layer并引入token-level chunking、token-budget top-p算法等技术的上下文压缩方法，旨在提升长上下文推理任务的效率。实验表明该方法在代码推理等任务上匹配或超越全上下文精度，并跨模型族迁移。

Benchmarking Local LLMs for Natural-Language-to-SQL Querying in Biopharmaceutical Manufacturing: An Empirical Benchmark on Consumer-Grade Hardware

Sagar Bhetwal et al.

cs.CL

本文评估了四种本地部署的开源LLM在生物制药制造领域将自然语言转换为SQL查询的性能，发现代码调优的通用模型（如Qwen 2.5 Coder 7B和Llama 3.1 8B）优于领域专用模型Meditron 7B，但所有模型在受监管场景下仍需人工监督。

Dr. DocBench: A Comprehensive Benchmark for Expert-Level and Difficult Document Parsing

Minglai Yang et al.

cs.CL cs.AI cs.CV

本文提出了一个名为Dr. DocBench的基准测试，用于评估专家级文档解析能力。该基准从多语言书籍语料库中选取了52个学科领域的困难文档，包含4514页带标注页面，并发现现有模型在该基准上表现不佳。

UniD$^3$: A Knowledge Graph-Enhanced RAG Framework for Drug-Disease Discovery and Reasoning

Qing Wang et al.

cs.CL

本文提出了UniD$^3$框架，将Large Language Models与Knowledge Graph-enhanced Retrieval-Augmented Generation (KG-RAG)结合，用于从生物医学文献中提取和验证药物-疾病关系。该框架通过处理PubMed文章构建知识图谱，并生成结构化数据集，在外部基准测试中表现良好。

Consistent and Distinctive: LLM Benchmark Efficiency via Maximum Independent Set Prompt Selection on Similarity Graphs

Denica Kjorvezir et al.

cs.CL cs.AI

本文提出了一种基于图的prompt选择框架，通过构建相似度图并应用Maximum Independent Set算法来选取多样且非冗余的prompt子集，以提升LLM benchmark评估效率。实验表明该方法能在保持高度一致的LLM排名（Kendall's $W \geq 0.90$）的同时，平均减少25-48%的prompt数量。

DrugClaw and DrugAudit: A Primary-Source-Grounded Agent and Authority-Aware Benchmark for Drug-Information Question Answering

Qing Wang et al.

cs.CL

本文提出了DrugClaw，一个基于多agent的检索增强系统，用于回答药物信息问题，并构建了DrugAudit基准来评估答案的权威性和忠实度。该系统通过反射驱动的状态机工作流查询药物注册和药物警戒技能库，在多个基准测试中取得了领先性能。

Learning from Saturated Data: Signals Beyond Correctness for LLM Training

Hanno Hiss, Jasper Dekoninck, Martin Vechev

cs.CL

本文研究了在LLM训练数据饱和的情况下，使用pairwise LLM self-judgments和token-level entropy等细粒度质量信号替代二元正确性来训练模型。实验表明，在简单算术任务上该方法能显著提升性能，但在更复杂的GSM8K任务上效果有限，且self-judgments与外部评估者的一致性较差。

Before and After Temperature: A Distributional View of Creative LLM Generation

V. S. Raghu Parupudi et al.

cs.CL

本文研究了LLM生成文本的创造力评估，发现采样温度重塑token分布的过程比传统指标（如perplexity）更能预测创造力排名，并在实验中取得了更高的Spearman相关系数。该工作主要关注自然语言生成中的评估方法，与关键词中的code, spectral, Muon, pretrain, agent, attention等方向关联较弱。

Cross-lingual Self-Consistency for Multilingual Reasoning with Language Models

Ahmed Elhady, Eneko Agirre, Mikel Artetxe

cs.CL

本文提出了一种无监督的Reinforcement Learning方法，通过强制cross-lingual self-consistency（模型对等价问题的不同语言版本应输出相同答案）来提升LLM的多语言推理能力。该方法无需gold answers或parallel data，在MGSM基准上平均提升21.7%，并展现出对未见语言的强泛化能力。

Peacemaker at ATE-IT: Automatic term extraction from Italian text for waste management data using encoder model

Mahdi Bakhtiyarzadeh, Hadi Bayrami Asl Tekanlou, Jafar Razmara

cs.CL

本文提出了一种用于意大利语废物管理文本的自动术语提取方法，通过微调encoder模型在低计算资源下实现，并在ATE共享任务中取得了平衡的性能。该方法虽简单，但为低资源模型提供了可解释的起点。

Sparse Autoencoders for Interpretable Emotion Control in Text-to-Speech

Hongfei Du et al.

cs.CL

本文使用sparse autoencoders (SAEs)分析基于LLM的TTS模型中的情感相关语义隐藏状态，发现情感变化分布在多个稀疏潜在特征上，并提出了一个特征级干预框架以实现可解释的情感控制。该方法在情感诱导和抑制上表现良好，但与关键词列表中的code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention关联较弱。

Beyond Topical Similarity: Contrastive Evidence Retrieval with Interpretable Attention Alignment in RAG

Francielle Vargas et al.

cs.CL

本文提出CERA框架，通过基于主观性的hard negative selection和可解释的attention alignment loss来改进RAG中的证据检索。实验表明该方法在提升检索效果的同时增强了模型的可解释性。

TimeSage-MT: A Multi-Turn Benchmark for Evaluating Agentic Time Series Reasoning

Yaxuan Kong et al.

cs.CL cs.AI

本文提出了TimeSage-MT，一个用于评估agent在多轮对话中进行时间序列推理能力的benchmark，包含240个任务和2680轮对话。实验发现现有LLM agent在决策导向任务上表现不佳，暴露了其在记忆和不确定性处理方面的缺陷。

Identifying High-Confidence Social Biases in LLMs for Trustworthy Conversational Tutoring Agents

Aitor Arronte Alvarez, Naiyi Xie Fincham

cs.CL cs.AI

本文研究了LLM在对话式辅导场景中的社会偏见问题，提出了一种新的数据集生成方法，通过重构学生-AI辅导对话并引入受控偏见来评估模型。研究发现，LLM在辅导对话中检测偏见的难度远高于基准测试，且模型对错误判断表现出过度自信，这影响了其推理和反馈。

EvoPool: Evolutionary Programmatic Annotation for Label-Efficient Specialized Supervision

Tianyi Xu et al.

cs.CL cs.AI

本文提出EvoPool，一个受达尔文进化启发的多agent框架，通过进化程序化注释生成可执行的annotator代码，并用EvoAgg聚合器将投票映射为软训练标签，在多个专业任务上以极低成本超越强LLM基线。

Benchmarking LLM-as-a-Judge for Long-Form Output Evaluation

Junjie Chen et al.

cs.CL

本文提出了LongJudgeBench基准，用于评估LLM作为评判者在长文本输出评价中的可靠性，发现当前模型在不同场景下表现不稳定，评分标准或参考信息虽有一定帮助但不足以解决问题。

AlphaToken: Decoupling Adaptation and Stability for Path-Aware Response Token Valuation in LLM Post-Training

Liu Qing, Ou Wu, Yi Du

cs.CL cs.AI

本文提出AlphaToken框架，将LLM后训练中的response token valuation解耦为adaptation和stability两个目标，并通过结合local token gradients与downstream causal-path signal实现path-aware valuation。该方法通过Fisher-drift proxy近似稳定性，并扩展Ghost Dot-Product进行高效计算，在微调和偏好优化中屏蔽低价值token以提升训练效果。

Easier to Mislead Than to Correct: Harmful and Beneficial Revision in LLM Conformity

Jiaming Qu, Lucheng fu, Yibo Hu

cs.CL cs.AI

本文研究了LLM在多智能体系统中的从众行为，发现模型更容易被误导而非纠正，且权威标签和共识结构会影响修订的有益性。

When Meaning Travels: A Granular Lens on Hybrid-MoE's Role in Idiomatic Understanding for Language Models

Sarmistha Das et al.

cs.CL

本文提出了一个名为Varnika的多模态习语语料库和一个Hybrid Mixture-of-Experts (HybridMoE)框架，用于处理低资源东南亚语言中习语的比喻和文化语义理解问题。实验表明该框架在视觉语言模型上取得了性能提升，但方法主要针对自然语言处理中的习语理解任务，与您提供的关键词（如code, spectral, Muon, pretrain, agent, attention）关联度较低。

Why Do Self-Harm Prediction Models Struggle to Generalise? Lexical and Semantic Variations in Emergency Department Triage Notes

Liuliu Chen et al.

cs.CL

本文研究了自伤预测模型在不同医院间泛化能力差的原因，通过分析两家医院急诊分诊笔记的词汇特征和主题差异，发现尽管核心主题一致，但词汇表达和特征重要性的差异导致了跨机构性能下降。

Encoded but Not Routed: Explaining the Table-Chart Gap in Scientific Claim Verification

Sunisth Kumar et al.

cs.CL

本文通过layer-wise linear probing和attention分析，研究了多模态大语言模型在科学声明验证中处理表格与图表证据时的性能差异。研究发现，模型能够从图表中编码信息，但未能将其有效路由到预测位置，而表格信息则不存在此问题。

Off-the-Shelf LLMs as Process Scorers: Training-Free Alternative to PRMs for Mathematical Reasoning

Atoosa Chegini, Soheil Feizi

cs.CL cs.AI cs.LG

本文提出Chunk-Level Guided Generation方法，使用现成的大语言模型作为过程评分器，通过固定长度chunk的似然评分来引导小模型生成，避免了训练奖励模型。该方法在多个数学推理基准上优于多数投票，但未涉及code、spectral、Muon等关键词相关技术。

RCEM: Embedder Equipped with Query Rewriting Skill for Robust Conversational Search in Distributional Shift

Kilho Son et al.

cs.CL

本文提出RCEM，一种对话式稠密检索模型，通过将LLM的查询重写能力蒸馏到embedding模型中，在推理时无需显式重写即可实现上下文感知检索。实验表明该方法在分布偏移下表现稳健，但未涉及code、spectral、Muon等关键词。

Argument Collapse: LLMs Flatten Long-Form Public Debate

Yekyung Kim et al.

cs.CL cs.AI

本文研究了LLM在生成公共辩论文本时出现的“argument collapse”现象，即不同模型生成的论据在主要论点、子论点和段落结构上趋于一致。通过对比人类与LLM生成的辩论文本，发现LLM的论点多样性远低于人类，且其生成的子论点更泛化、结构更固定。该工作主要关注自然语言生成中的多样性退化问题，与您提供的关键词（如code, spectral, Muon等）无直接关联。

THRD: A Training-Free Multi-Turn Defense Framework for Jailbreak Attacks on Large Language Models

Zhiqing Ma et al.

cs.CL cs.AI

本文提出了一种针对大语言模型多轮越狱攻击的无训练防御框架THRD，通过建模时间维度的风险累积来检测跨轮次的意图升级。实验表明该方法能有效降低攻击成功率，但主要贡献在安全防御领域，与我提供的关键词列表关联度较低。

Construction of Historical Knowledge Graphs Based on BERT and Graph Neural Networks

Ping Li, Bartlomiej Brzozka

cs.CL cs.AI

本文提出了一种结合BERT和Graph Neural Networks (GNN)的高层架构，用于从历史文本中提取实体和关系以构建知识图谱。实验表明，该联合系统在Precision、Recall和F1-score上优于传统规则方法和其它深度学习基线。

HarnessForge: Joint Harness and Policy Evolution for Adaptive Agent Systems

Mingju Chen et al.

cs.CL

本文提出HarnessForge框架，将LLM agent系统形式化为harness-policy对，通过故障引导的harness调整和harness条件化的policy对齐实现两者的协同进化。实验表明该方法在多个基准上优于仅调整harness或policy的基线，但未涉及code、spectral、Muon或pretrain等关键词。

Multilinguality of Large Language Models From a Structural Perspective

Haruki Sakajo et al.

cs.CL cs.AI cs.LG

本文从结构表征的角度分析了大型语言模型的多语言性，发现低资源语言与英语的结构差异大于高、中资源语言，且语言特定的后训练会改变结构但保留语言间关系。

ProbeScale: Probing Analysis to Optimize Neural Scaling Laws for Efficient Small Language Model Inference

Sourav Das

cs.CL cs.AI cs.LG

本文提出ProbScale框架，通过结合scaling laws与probing分析，在预训练小语言模型中识别参数高效的subnetwork。该方法利用task-specific probes量化各层对下游任务的相关性，并在参数预算下选择最优层子集，实现5-10倍参数压缩同时保持95%-98%的原始性能。

"I've Seen How This Goes": Characterizing Diversity via Progressive Conditional Surprise

Matthew Khoriaty, David Williams-King, Shi Feng

cs.CL cs.AI cs.LG

本文提出了一种基于in-context learning的多样性度量方法Decan ($D_{Ca_n}$)，通过单次前向传播计算per-byte得分来评估生成文本的多样性，无需额外模型或标注。该方法在McDiv基准测试中表现良好，并能检测到模型训练各阶段（如SFT到RLVR）的多样性损失。

Cost-Aware Diffusion Draft Trees for Speculative Decoding

Shuai Zhang et al.

cs.CL

本文提出CaDDTree方法，通过联合选择树结构和节点预算来直接优化token吞吐量，并证明在凸验证成本下吞吐量函数是单峰的，从而无需离线预算搜索。该方法在多个基准测试上匹配或超越了具有oracle预算选择的DDTree。

CRAB-Bench: Evaluating LLM Agents under Complex Task Dependencies and Human-aligned User Simulation

Danqing Wang, Akshay Sivaraman, Lei Li

cs.CL

本文提出了CRAB-Bench和RUSE，用于评估LLM agent在复杂任务依赖和真实用户模拟下的表现。实验发现最佳模型在CRAB-Bench上仅达到61%的pass@1，且RUSE模拟导致性能下降高达57%。

TalkTag: Fine-Grained Morphosyntactic Error Annotation for Transcribed Speech

Shamira Venturini et al.

cs.CL

本文提出了TalkTag，一个基于LLM的轻量级工具，用于自动对口语转录文本进行CHAT风格的形态句法错误标注，并在数据稀缺条件下展示了其可行性。该工作主要关注自然语言处理中的标注任务，与关键词列表中的概念无直接关联。

LayerRoute: Input-Conditioned Adaptive Layer Skipping via LoRA Fine-Tuning for Agentic Language Models

Prateek Kumar Sikdar

cs.CL cs.AI cs.LG

本文提出LayerRoute方法，通过在Qwen2.5-0.5B-Instruct的每个transformer block上添加轻量级router和LoRA适配器，实现了基于输入的自适应层跳过。该方法在agentic language model场景中，使工具调用步骤跳过15.25%的FLOPs而规划步骤仅跳过2.34%，同时通过LoRA微调提升了模型质量。

Unveiling the Limits of Large Language Models in Inferring Pragmatic Meaning from Non-Verbal Responses

Sugyeong Eo, Heuiseok Lim

cs.CL cs.AI

本文评估了大型语言模型（LLMs）从非语言回应中推断语用含义的能力，发现其准确率相比语言回应下降高达60%。研究通过实验揭示了LLMs在理解非语言行为时的行为模式，并表明上下文学习（in-context learning）有助于提升其语用推理能力。

CultureForest: Understanding and Evaluating Cultural Norm Grounded Reasoning in LLMs

Yangfan Ye et al.

cs.CL

本文提出了CultureForest基准，用于评估LLM在文化规范下的推理能力，发现模型在开放式生成中表现显著下降，且存在区域差异和保守性等问题。研究指出，LLM的文化智能瓶颈不仅在于知识获取，更在于知识的有效运用。

KliniskVestBERT: BERT Model Specialised to Norwegian Clinical Texts

Christian Autenried, Cosimo Persia

cs.CL cs.AI

本文介绍了KliniskVestBERT，一组基于BERT的编码器模型，通过在挪威临床文本上继续预训练来提升NLP任务性能。实验表明，这些领域特化模型在多个基准测试中优于基线模型。

Mechanistic Diagnostics of Spatial Lexical Bias in Multimodal Large Language Model Spatial Reasoning

Chuang Ma et al.

cs.CL cs.CV

本文发现多模态大语言模型在空间选择题中存在“空间词汇偏差”：添加一个空间关系词到选项会吸引模型选择该选项。通过机械可解释性分析，作者定位到该偏差主要源于语言侧而非视觉侧，并证明仅对语言模型部分进行轻量级DPO微调即可有效缓解该偏差。

Mitigating Bias in Locally Constrained Decoding via Tractable Proposals

Meihua Dang et al.

cs.CL

本文针对大语言模型在局部约束解码中存在的采样偏差问题，提出了一种基于tensorized finite automata的全局约束解码（GCD）方法，通过将约束表示为可在GPU上高效执行的张量化自动机来构造proposal分布，并进一步利用其与hidden Markov model的电路结构相似性得到概率性GCD（P-GCD）proposal。实验表明该方法在函数调用等任务中能以更少粒子更快收敛到目标分布。

What to Format and How: A Benchmark and Workflow Approach for Document Formatting

Shihao Rao et al.

cs.CL

本文提出了DocFormBench基准和DocFormFlow工作流方法，用于评估和优化基于LLM的文档格式化任务。DocFormFlow通过将目标定位与修改执行解耦，提高了格式化准确性并减少了token消耗。

Eyettention II: A Dual-Sequence Architecture for Modeling Fixation Location, Within-Word Landing Position, and Fixation Duration in Reading

Shuwen Deng et al.

cs.CL

本文提出了一个名为Eyettention II的端到端深度学习模型，用于生成阅读过程中的眼动scanpath（包括注视位置、词内落点位置和注视时长）。该模型轻量且高效，在scanpath预测上超越了现有模型，并能够捕捉关键的心理语言学现象。

Training Prompt Matters: State-Adaptive Optimization for Robust Fine-Tuning

Wenhang Shi et al.

cs.CL

本文揭示了在LLM微调中，语义等价的训练prompt会导致不同的跨任务遗忘与泛化影响，并发现这些影响与任务损失正相关。基于此，作者提出了State-Adaptive Prompt Optimization (SAPO)方法，将prompt从静态输入变为动态的状态自适应变量，以缓解遗忘并提升泛化性能。

MMG2Skill: Can Agents Distill In-the-Wild Guides into Self-Evolving Skills?

Xinyu Che et al.

cs.CL cs.AI cs.LG

本文提出了MMG2Skill框架，将网络上的多模态异构指南转化为智能体可执行的技能，并通过轨迹反馈进行自我改进。该工作构建了首个基准MMG2Skill-Bench，在GUI控制、开放游戏等任务上验证了其有效性，但方法本身并非开创性突破，且与关键词中的agent概念有一定关联但不够紧密。

CARTE: A Benchmark for Mapping Language Model Knowledge Across France

Sarah Almeida Carneiro et al.

cs.CL

本文提出了CARTE基准，用于评估大语言模型在法国各地区细粒度知识上的推理能力，包含2431道多选题覆盖13个大区和14个主题领域。实验发现不同模型在区域间存在性能差异，表明预训练覆盖存在系统性不足。

Machine Learning for Coding Retail Product Names to Consumer-Price Categories: A Rule-plus-Bag-of-Words Pipeline with Reliability-Weighted Human-in-the-Loop Labeling

Vladimir Beskorovainyi

cs.CL cs.LG

本文提出了一种将零售产品名称编码到消费价格类别的pipeline，结合了基于trie的规则预分类器和bag-of-words模型，并采用可靠性加权的人工标注协议。实验表明，在无泄漏设置下，线性bag-of-words模型即可达到接近完美的F1分数，且约67个标注样本就足够，而更复杂的模型和n-gram特征并未带来提升。

Automated Essay Scoring and Language Certification: Assessing Generalizability, Agreement and Validity for French

Rodrigo Wilkens et al.

cs.CL

本文为法语自动作文评分(AES)引入了一个增强版的基于论证的验证框架(ABV)，通过公平性分析、与语言特征的关联、预测误差评估以及与人类评分者的一致性比较，对8种模型架构在大型语料库上进行了多维评估，推进了法语AES的现状。

PlanarBench: Evaluating LLM Spatial Reasoning via Planar Graph Drawing

Oleksandr Nikitin

cs.CL cs.AI

本文提出了PlanarBench基准，用于评估LLM根据边列表绘制平面图（planar graph）的ASCII艺术的能力，发现边数是难度主要预测因子（$r = -0.85$）。该工作聚焦于空间推理，但与关键词列表中的主题关联较弱。

Unveiling the Entropy Dynamics of Chain-of-Thought Reasoning

Ting Xu et al.

cs.CL cs.LG

本文研究了Chain-of-Thought推理中的entropy dynamics，发现了一个两阶段结构：探索的Uncertainty Region和收敛的Confidence Region。基于Confidence Region的高可靠性和高冗余性，提出了Early Exit和Test-Time Scaling两种推理策略，并使用CUSUM算法进行实时推理控制。

SentGuard: Sentence-Level Streaming Guardrails for Large Language Models

Jiaqi Yu et al.

cs.CL

本文提出SentGuard，一种在句子级别进行流式安全检测的防护方法，通过轻量级等待缓冲区将流式token分组为句子块并仅释放已验证的块，以解决大语言模型实时生成内容时的安全审核延迟与不稳定问题。

The Role of Ambiguity in Error Prediction via Uncertainty Quantification

Ieva Raminta Staliūnaitė, James Bishop, Andreas Vlachos

cs.CL cs.AI cs.LG

本文研究了通过不确定性量化（UQ）改进大语言模型（LLM）错误预测的方法，重点分析了输入歧义对UQ信号的影响。实验表明，UQ指标在无歧义实例上比在有多个合理答案的问题上更能预测错误，并利用门控专家和选择性预测将歧义标签融入错误预测流程，提升了预测性能。

PortBERT: Navigating the Depths of Portuguese Language Models

Raphael Scheible-Schmitt, Henry He, Armando B. Mendes

cs.CL

本文介绍了PortBERT，一个基于RoBERTa的葡萄牙语语言模型家族，旨在平衡性能与效率。该模型在超过450GB的葡萄牙语数据上从头训练，并在ExtraGLUE基准上取得了有竞争力的结果，但未涉及关键词中的特定概念。

A Primer in Post-Training Reasoning Data: What We Know About How It Works

Yaoming Li et al.

cs.CL cs.AI

本文是一篇综述性论文，系统梳理了后训练推理数据（post-training reasoning data）的现有研究，围绕数据对象、效用、构建方法和扩展性四个问题组织文献，为该领域提供了归因框架。

Multilingual Idioms in Sentences and Conversations Across High-, Medium-, and Low-Resource Languages

Saeed Almheiri et al.

cs.CL cs.AI

本文介绍了MIDI数据集，包含多语言习语在句子和对话中的字面与比喻用法，并评估了模型在不同资源语言上的表现，发现低资源语言和字面理解更具挑战性。

On the Salience of Low-Probability Tokens for AI-Generated Text Detection: A Multiscale Uncertainty Perspective

Yikai Guo et al.

cs.CL

本文提出了一种名为Uncertainty的多尺度不确定性估计器，通过聚焦低概率token来检测AI生成文本，以缓解常见token主导和单点估计脆弱的问题。该方法在多个数据集和LLM上验证了有效性，但未涉及code、context、spectral等关键词相关技术。

CRAFTQA: A Code-Driven Adaptive Framework for Complex Structured Data Reasoning

Chengtao Gan et al.

cs.CL

本文提出CRAFTQA框架，通过CodeSTEP模块生成可执行的Python代码序列进行逐步推理，并利用CRAFT模块动态生成自定义代码函数以处理超出预定义函数集的复杂操作，从而提升对异构结构化数据（如表格、知识图谱）的问答能力。实验表明该方法在复杂推理场景中优于现有统一方法。

Consistency Training while Mitigating Obfuscation via Rate Matching

Sohaib Imran et al.

cs.CL cs.AI

本文提出Rate Matching Consistency Training (RMCT)方法，通过匹配模型在不同输入扰动下表现目标行为（如遵循bias cue）的速率，而非要求成对输入，来缓解一致性训练中因约束模型表达方式而导致的obfuscation问题。实验表明RMCT在减少sycophancy（谄媚）方面与标准方法效果相当，同时更好地保留了模型对bias cue的言语化能力。

Do Gender Cues Affect LLM Value Trade-offs? Evidence from a Controlled Decision Benchmark

Yangyang Liu, Dong Yu, Pengyuan Liu

cs.CL

本文构建了Realistic Value Decision Benchmark (RVDB)基准，通过控制角色-性别配置来测试大语言模型在价值敏感决策中的性别偏见。研究发现显式性别线索会导致系统性的决策翻转，且模型常将这种影响归因于非性别因素，表明性别作为局部边界偏移因子而非全局覆盖因素影响模型的价值权衡。

Better with Experience: Self-Evolving LLM Agents for Evidence-Grounded Health Community Notes

Zihang Fu et al.

cs.CL cs.SI

本文提出EvoNote框架，通过自进化经验记忆机制增强LLM agent在健康社区笔记生成中的表现，利用细粒度credit assignment将轨迹级反馈转化为行动级记忆，在MM-HealthCN基准上优于人工笔记。该方法主要关注agent和上下文学习，与关键词中的agent概念有一定关联。

When Knowledge Is Not Free: Cost-Aware Evidence Selection in Retrieval-Augmented Generation

Mingyan Wu et al.

cs.CL

本文提出了cost-aware RAG设置，其中检索到的evidence被分配访问成本层级，系统需在预算下回答问题。通过实验发现静态选择不可靠，而agentic方法作为自适应证据获取控制器具有潜力，但行为高度依赖模型和任务。

Geometric Latent Reasoning Induces Shorter Generations in LLMs

Shashi Kumar et al.

cs.CL

本文提出Geometric Latent Reasoning (GLR)方法，将latent reasoning建模为预训练token-embedding空间中的几何路径逼近问题，通过轻量级transition head预测embedding空间的迭代方向更新。实验表明该方法能在不显式优化长度目标的情况下，使LLM生成更短的推理序列。

Who Annotates in NLP? A Large-scale Assessment of Human Annotation Reporting between 2018 and 2025

Maria Kunilovskaya et al.

cs.CL cs.AI

本文对2018-2025年间NLP领域论文中的人类标注报告实践进行了大规模审计，构建了包含2667个标注任务的数据集，发现论文常遗漏评估标注有效性所需的细节（如培训、补偿、一致性值等），并提出了改进报告标准的建议。

DECK: A Consistency x Confidence Taxonomy of LLM Hallucinations

Mohit Singh Chauhan

cs.CL

本文提出了一种名为DECK的LLM幻觉分类法，通过inter-sample consistency和token-level confidence两个维度将错误分为四个行为区域（Drift, Entrenched, Confabulation, Knotted），并映射到不同的不确定性评分器家族。该工作主要关注LLM输出检测，与关键词中的code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention等概念无直接关联。

AI as a Tool for Simulation-Based Experiments in Literary Studies

Matthew Wilkens

cs.CL

本文探讨了生成式AI在文学研究中用于基于模拟的实验的可能性与挑战，包括文本生成和与人类小说的比较，但未涉及关键词中的核心概念。

Beyond Isolated Behaviors: Hierarchical User Modeling for LLM Personalization

Liang Wang et al.

cs.CL

本文提出PHF框架，将用户行为建模为实践、惯习和场域三个层次，并基于冻结LLM实现轻量级模型PHF_Compass，在LaMP基准上提升个性化性能。该方法主要关注LLM个性化中的用户行为结构，与关键词中的code、spectral、Muon等无直接关联。

TVIR: Building Deep Research Agents Towards Text--Visual Interleaved Report Generation

Xinkai Ma et al.

cs.CL

本文提出了TVIR，一个面向文本-视觉交错报告生成的基准和分层多智能体框架，通过专家策划的任务和双路径评估来验证视觉元素在深度研究中的可靠性。

WAXAL-NET: Finetuned Edge ASR Across 19 African Languages

Victor Tolulope Olufemi et al.

cs.CL cs.CY cs.HC

本文评估了针对WAXAL语料库中19种非洲语言的紧凑型领域专用ASR模型，发现微调后的边缘模型在词错误率(WER)上显著优于大规模多语言零样本基线，表明领域专业化比模型规模更重要。研究还通过母语者审计建立了错误分类体系，并指出WER在音节文字语言中可能低估字符级准确性。

SPADE-Bench: Evaluating Spontaneous Strategic Deception in Agents via Plan-Action Divergence

Yuyan Bu et al.

cs.CL cs.AI

本文提出了SPADE-Bench基准，用于评估基于LLM的agent在执行任务时，其自我报告的计划与实际执行动作之间出现分歧（即agent欺骗）的现象。该基准通过整合实际工具执行和受控压力场景，旨在区分策略性欺骗与单纯的幻觉。

AutoForest: Automatically Generating Forest Plots from Biomedical Studies with End-to-End Evidence Extraction and Synthesis

Massimiliano Pronesti et al.

cs.CL cs.AI

本文介绍了AutoForest系统，该系统能从生物医学论文中自动生成forest plot，通过端到端的证据提取与合成流程，包括ICO元素建议、数据提取和统计分析，旨在加速证据合成过程。

K-BrowseComp: A Web Browsing Agent Benchmark Grounded in Korean Contexts

Nahyun Lee et al.

cs.CL

本文介绍了K-BrowseComp，一个基于韩语环境的web browsing agent benchmark，包含400个问题，其中300个由母语者构建。实验表明，前沿LLM在该benchmark上表现显著下降，而韩语LLM表现更差。

Investigating and Alleviating Harm Amplification in LLM Interactions

Ruohao Guo, Wei Xu, Alan Ritter

cs.CL cs.LG

本文研究了LLM在多轮交互中的危害放大问题，提出了HarmAmp基准和TrajSafe监控方法，通过主动干预来降低交互中的危害性。该工作主要关注安全对齐领域，与关键词中的概念关联较弱。

PaSBench-Video: A Streaming Video Benchmark for Proactive Safety Warning

Yusong Zhao et al.

cs.CL cs.AI cs.CV

PaSBench-Video是一个包含740个视频的流式安全预警基准，用于评估多模态大语言模型在危险发生前发出及时警告的能力。实验表明，当前模型在该任务上表现不佳，且高召回率伴随着高误报率，模型更依赖场景活动线索而非对潜在危害的推理。

Learning When to Translate for Multilingual Reasoning

Deokhyung Kang, Hyounghun Kim, Gary Geunbae Lee

cs.CL cs.AI

本文提出Luar框架，通过强化学习训练推理语言模型在直接理解不可靠时选择性调用翻译，以缩小多语言推理差距。该方法在基准测试中优于标准方法，尤其在低资源语言上表现显著。

Towards Multidisciplinary Summarization of Hospital Stays: Efficient Sentence-Level Clinical Provenance Categorization

Baris Karacan et al.

cs.CL

本文针对新生儿重症监护室(NICU)等复杂医疗场景，提出了一种基于supervised fine-tuning (SFT)的clinical provenance categorization pipeline，用于对多源临床笔记进行句子级别的来源分类。实验表明，在跨领域迁移中，较大模型(70B)的SFT能显著提升性能，且量化后的微调模型在降低计算需求的同时优于全精度基线。

Not What, But How: A Communicative Audit of LLM Response Framing

Siddhesh Milind Pawar et al.

cs.CL

本文提出了一个名为FRANZ的自动化框架，用于审计大语言模型在回答主观文化查询时的响应框架（response framing），并构建了SQUARE语料库。研究发现模型在文化定位、泛化语言使用等维度上存在显著差异，但该方法主要关注语言风格分析，与关键词中的code、spectral、Muon等概念无关。

CRAM: Centroid-Routing and Adaptive MoE for Multimodal Continual Instruction Tuning

Jun-Tao Tang et al.

cs.CL

本文提出CRAM方法，通过将任务特定模式隔离到独立模块并使用自适应秩实例化动态分配参数，以解决多模态持续指令调优中的灾难性遗忘与参数效率问题。实验表明该方法在多个基准上优于现有方法。

When Rating Scales Fall Short: LLM-Assisted Discovery of ADHD Signals in Turkish Teacher Narratives

Baris Karacan et al.

cs.CL

本文分析了土耳其语教师评语中ADHD相关信号，发现结构化评分与开放叙事文本编码互补信息，并利用LLM辅助的主题发现方法揭示注意力、行为及家庭相关模式，但方法本身缺乏开创性且与关键词关联较弱。

FigSIM: A Dataset for Fine-grained Suicide Severity and Figurative Language in Suicide Memes

Liuliu Chen et al.

cs.CL cs.CV cs.CY

本文介绍了FigSIM数据集，包含1049个标注了自杀严重程度、比喻现象和自杀相关内容的meme，并评估了16个模型在相关任务上的表现，揭示了建模和内容审核中的挑战与偏差。

SkillHarm: Lifecycle-Aware Skill-Based Attacks via Automated Construction

Yuting Ning et al.

cs.CL

本文提出了SkillHarm基准，用于评估agent技能生命周期中的安全攻击，包括固定载荷投毒和自变异投毒两种场景，并构建了自动化攻击生成管道AutoSkillHarm。实验表明当前agent在面对此类攻击时仍存在较高脆弱性。

SimSD: Simple Speculative Decoding in Diffusion Language Models

Junxia Cui et al.

cs.CL cs.AI

本文提出SimSD，一种用于Diffusion Language Models (dLLMs)的简单投机解码算法。该方法通过引入参考token和设计特殊的attention mask，使dLLMs能够像自回归模型一样在单次前向传播中验证多个草稿token，从而在不牺牲并行解码优势的情况下实现加速。

Transferable Self-Harm Surveillance from Emergency Department Triage Notes Using an Evidence-Augmented Machine Learning Approach

Liuliu Chen et al.

cs.CL

本文提出了一种三阶段机器学习方法，利用大语言模型从急诊分诊笔记中检测自伤行为，并在三家澳大利亚医院验证了模型的可迁移性。该方法在内部和外部验证中均取得了较高的AUPRC值，并能以95%的准确率识别主要自伤方式。

SN-WER: Script-Normalized WER for Multi-Script Indic ASR Evaluation

Priyaranjan Pattnayak

cs.CL

本文提出了一种名为Script-Normalized WER (SN-WER)的评估指标，用于解决多脚本场景下ASR评估中因脚本差异导致的WER高估问题。该方法在计算WER前将参考文本和假设文本统一转写为规范脚本，实验表明其能有效降低脚本不匹配带来的误差，但对真实识别错误的敏感性保持不变。

HERO'S JOURNEY: Testing Complex Rule Induction with Text Games

Anshun Asher Zheng et al.

cs.CL

本文提出了一个名为HERO'S JOURNEY的benchmark，用于测试agent在目标导向的episodic任务中进行复杂rule induction的能力。实验发现，当前LLMs的rule induction能力有限且不均衡，尤其在procedural induction任务上存在明显瓶颈。

From Layers to Submodules: Rethinking Granularity in Replacement-Based LLM Compression

Elia Cunegatti et al.

cs.CL cs.AI

本文提出SubFit方法，在post-training阶段以submodule粒度（而非完整layer）对LLM进行压缩，通过非连续选择Attention和FeedForward submodule并为其分别添加轻量级fitted residual bypass，在多个sparsity水平上取得了优于现有方法的perplexity-accuracy trade-off。

cs.DS

High-Dimensional Expanders, the Sparsest Cut Problem, and Steurer's Conjecture

Farzam Ebrahimnejad, Shayan Oveis Gharan

cs.DS cs.CC math.CO math.PR

本文利用稀疏高维expander的机制，反驳了Steurer关于向量族中存在线性大小常分离集的猜想，并证明了此类向量族甚至不具有线性大小的$\frac{1}{\log^{1/4-o(1)}(n)}$分离集，进而给出了顶点expander族中随机游走混合时间的下界。

Easy, robust approximate message passing for planted spike models

Misha Ivkov, Tselil Schramm

cs.DS cs.LG math.ST stat.ML

本文针对planted spike模型中的鲁棒近似消息传递(AMP)问题，提出了一种结合谱预处理与鲁棒谱初始化的简单高效算法，证明了在特定AMP迭代类（如稀疏PCA、非负PCA和Z2同步）中，该算法能从被对抗性噪声污染的矩阵中恢复出与无噪声AMP输出接近的结果。

Eulerian-spanning set and coboundary operator: An investigation of maxcut beyond planar graphs

Qiming Fang, Sihong Shao, Yuxuan Wu

cs.DS math.CO

本文利用Eulerian-spanning set和coboundary operator的概念，将平面图上的maxcut问题推广到一般非负权图，并由此得到针对$k$-contraction apex图（包括交叉数$k$的图）的Fixed-Parameter Tractable算法，其时间复杂度为$O(2^k(n+k)^{3/2}\log (n+k))$。

Constant-Stretch Rounding on the Hypersimplex

Nima Anari, Alireza Haqi, Eric Ma

cs.DS

本文研究了超单纯形（uniform matroid的基多面体）上的相关舍入问题，提出了一种常数拉伸方案，通过采样最大熵的$k$-子集分布，使得相邻输入产生相邻集合，并满足$\mathbb{E}[|A(x)\triangle A(y)|]\le 6\|x-y\|_1$，改进了之前$O(\log k)$的界。该结果通过添加虚拟坐标可推广至至多$k$多面体，拉伸至多为12。

Dynamic Breadth First Search with Predictions

Shahbaz Khan, Shubham Kumar Verma, Utkarsh Lohiya

cs.DS

本文研究了在预测模型下维护BFS树的动态图算法，提出了增量、减量和全动态场景下的更新方法，其复杂度由预测误差度量（如顶点预测误差$\eta_v$和加权顶点预测误差$\eta^*_v$）决定。该工作扩展了经典ES Trees方法以支持批量更新，但未涉及代码、上下文、谱方法或注意力机制等关键词相关领域。

The anti-lexicographic SUS-anchor: a near-optimal k=1 sampling scheme

Groot Koerkamp, Ragnar

cs.DS

本文针对$k=1$的极小参数场景，提出了一种基于反字典序的SUS-anchor采样方案，通过考虑窗口内不重复出现的最小子串来选取锚点，并给出了线性时间与$O(w)$空间的流式算法。实验表明，该方案在密度上显著优于已有的bd-anchor方法，接近理论下界。

Multiagent Matroid Upgrading: Greedy is Fair and Efficient

Qingwen Ma et al.

cs.DS

本文研究多智能体matroid升级问题，通过选择至多k个元素升级来最小化各智能体最小基成本的凸函数，并证明贪心算法在此场景下能同时实现公平与效率。

On Thin Perfect Matchings up to Polylogarithmic Factors

Alireza Haqi, Shayan Oveis Gharan

cs.DS

本文研究了Anari等人提出的thin matching问题，证明了对于任意分数完美匹配$x$，存在一个完美匹配$M$使得其相对于$x$是$\text{polylog}(n)$-thin的，并给出了一个构造$O(n\log n)$-thin完美匹配的算法，结果适用于二分图和非二分图。

Adversarial Configurations for the ReCom Transition Function

Micah Gold

cs.DS cs.DM

本文构造了平面正方形网格图上的一个显式3-划分族，证明ReCom算法（一种用于计算重划选区中采样平衡图划分的Markov Chain Monte Carlo算法）从该对抗性配置出发时，需要指数级期望步数才能重新分割图，从而表明ReCom在最坏情况下不能在多项式时间内运行，且不是快速混合的。

Towards Optimal Robustness in Learning-Augmented Paging

Peng Chen et al.

cs.DS cs.LG

本文研究了学习增强分页问题中的鲁棒性边界，通过引入“相对预测预算”这一统一原语，分析了现有算法的不足，并提出了一个达到最优鲁棒性$H_k + O(1)$的新框架。实验验证了其实际性能。

A Near-Optimal Offline Algorithm for Dynamic All-Pairs Shortest Paths in Planar Digraphs

Debarati Das, Maximilian Probst Gutenberg, Christian Wulff-Nilsen

cs.DS

本文针对平面有向图中的动态全源最短路径(APSP)问题，提出了首个在离线设定下具有近最优$\tilde{O}(\sqrt{n})$最坏情况更新和查询时间的算法，通过维护稠密距离图(DDG)实现。此外，还给出了一个增量在线APSP问题的$\tilde{O}(\sqrt{n})$算法。

The Completion-Threshold Framework for Obligatory-Test Scheduling on Multiple Machines

Kao-Chuan Liang, Ya-Chun Liang

cs.DS

本文提出了一种基于completion-threshold的框架，用于分析多台机器上带强制性测试的在线调度问题，目标是最小化总完工时间。通过界定阈值$T_X$，作者推导出多个机器上的确定性下界，并给出了一个确定性$2$-competitive的列表调度算法。

Efficiently Listing Projected Trees, and Equivalence of Listing and Enumeration

Karl Bringmann, Nick Fischer, Yanheng Wang

cs.DS cs.DB

本文研究了带投影的子图同构问题的列表与枚举变体，提出了首个具有多项式预处理时间和多对数延迟的投影树枚举算法，并建立了一个通用的枚举到列表归约，证明了在自然假设下列表与枚举是等价的。

Exact Sampling of Permutations with a Fixed Longest Increasing Subsequence

Peter Clifford, Raphaël Clifford

cs.DS math.CO

本文研究了固定最长递增子序列长度的排列的精确均匀采样问题，提出了两种采样器：一种基于拒绝采样，另一种基于Robinson-Schensted correspondence。

Terminal Steiner tree problem : Complexity and Algorithms

Jyothish S, Sadagopan Narasimhan

cs.DS cs.DM

本文研究了Terminal Steiner tree问题，即要求Steiner tree中所有terminal顶点均为叶子节点。作者分析了该问题在不同图类上的复杂性，并给出了一个以terminal数量为参数的FPT算法。

others

ChWDTA: Channel-wise Wavelet-Domain Transformer Attention and Entropy Modeling for Learned Image Compression ⭐ 精选

Haisheng Fu et al.

eess.IV cs.CV cs.LG

本文提出ChWDTA，将channel-wise wavelet transform引入learned image compression (LIC)的transformer attention和entropy coding模块。在attention中，通过channel-wise wavelet域计算Q/K/V投影，在保持windowed spatial self-attention的同时稀疏化channel covariance；在entropy coding中，引入channel-wise wavelet packet (ChWP)分解生成四个等尺寸subband，适配channel-wise slice-based autoregressive entropy modeling。该方法在Kodak等测试集上取得显著的BD-rate降低，验证了wavelet transform在CNN-transformer混合LIC架构中的有效性。

Completion at the Boundary (CaB): Deployable Switching with Completion-Aware Control under Limited Calibration ⭐ 精选

Yusuke Sano, Takeshi Itoga

cs.RO cs.AI

本文提出Completion at the Boundary (CaB)方法，用于解决VLA agent在复合指令执行中的完成检测与切换问题。CaB通过预测Boundary-Phase Tokens (Before/Hit/After)保留边界两侧证据，避免了将非对称边界证据压缩为单一标量导致的脆弱性。该方法在低校准约束下实现了可部署的切换决策（CaB-When）和边界稳定的动作生成（CaB-How），在Minecraft VLA基准上提升了复合任务执行质量。该工作与关键词"agent"和"context"高度契合，为agent的上下文感知切换控制提供了新范式。

PrivacyPeek: Auditing What LLM-Based Agents Acquire, Not Just What They Say ⭐ 精选

Mingxuan Zhang et al.

cs.CR cs.AI

本文提出PrivacyPeek基准，用于审计LLM-based agent在acquisition阶段（数据首次进入agent context时）的隐私泄露问题。通过Acquisition Inspection检查agent的tool-call轨迹以检测其是否获取了超出任务范围的敏感信息，并利用Probe Elicitation评估攻击者能否轻易诱导agent泄露已获取但未公开的信息。实验表明，agent普遍存在不必要的敏感信息获取行为，且任务完成能力与acquisition阶段泄露存在相关性，提示级防御仅能缓解少量此类泄露。该工作为agent隐私审计提供了开创性的评估框架。

Stochastic Rounding Increases Small Singular Values ⭐ 精选

Linkai Ma, Tingzhou Yu, Petros Drineas

math.NA cs.LG

本文通过理论分析和数值实验证明，stochastic rounding (SR) 作为一种低精度浮点运算中的量化方案，其正则化效应不仅局限于极端长宽比矩阵，而是对恒定长宽比矩阵同样有效。进一步地，作者揭示了SR并非仅提升最小singular value，而是整体抬升了spectrum尾部的singular value簇。这些结果将SR刻画为一种spectral regularizer，为理解其在数值分析和机器学习中的隐式正则化作用提供了更一般的理论框架。

Parameter-Free and Group Conditional Online Conformal Prediction ⭐ 精选

Beepul Bharti et al.

stat.ML cs.LG

本文提出了一种无参数（parameter-free）的在线共形预测（Online Conformal Prediction, OCP）算法，用于在数据分布可能随时间变化（即非可交换性）的环境中实现组条件覆盖（group-conditional coverage）。该方法无需手动调整学习率，同时能保证不同数据组（如敏感属性划分的组）的误差控制，从而在公平性和鲁棒性之间取得平衡。实验表明，该算法在合成和真实数据上不仅提升了现有无参数OCP方法的可靠性，还生成了与精心调参的组条件方法大小相当的预测区间。这项工作为动态环境下的公平且鲁棒的不确定性量化奠定了基础，与关键词中的“context”（数据分布变化的上下文）和“agent”（在线学习场景）有一定契合。

Scaling Behavior of Single LLM-Driven Multi-Agent Systems ⭐ 精选

Jialing Li et al.

cs.MA cs.AI cs.CY

本文提出Sequential Iterative Multi-Agent System (SIMAS)框架，通过隔离模型或知识异质性，系统研究了同质LLM驱动的Multi-Agent Systems (MAS)中agent数量增加时的性能缩放行为。实验发现，MAS性能并非随agent数量单调增长，而是遵循收益递减模式，其背后是协作协同与协调开销之间的trade-off。该工作揭示了有效MAS需要足够强大的base LLM，且任务类型显著调节最优agent数量，为设计高效协作系统提供了基础性理解，与关键词"agent"高度契合。

SS-ZKR: Spatial-Semantic Zero-Knowledge Routing for Privacy-Preserving Multi-Agent Collaboration ⭐ 精选

Hassan Touheed

cs.CR cs.AI

SS-ZKR提出了一种面向隐私保护的多智能体协作路由协议，作为A2A/MCP协议的补充层。该协议通过三个核心机制实现：基于差分隐私语义意图向量与零知识证明的盲路由、带形式化隐私保证的自适应负载净化，以及将空间信任域拓扑编译为零知识访问电路的策略编译器。该方法解决了在GDPR/HIPAA等合规敏感环境中，路由中介无法解密负载却需进行语义路由的长期难题，为金融、医疗等领域的异构AI智能体跨信任域协作提供了开创性方案。

Leyline: KV Cache Directives for Agentic Inference ⭐ 精选

Bole Ma, Jan Eitzinger, Harald Koestler

cs.DC cs.AI cs.LG

Leyline提出了一种面向agentic LLM推理的KV cache管理原语，通过声明式指令四元组（declarative directive 4-tuple）将缓存编辑策略与位置正确性维护分离。其核心贡献在于：针对agent工作流中因策略驱动编辑（如工具调用重试、轨迹回退）导致的缓存失效问题，设计了两种操作模式——in-place splice（通过闭式RoPE旋转校正恢复attention数学）和prefix-trimmed re-prefill（实现语义遗忘），并提供了架构无关的接口。实验表明，splice kernel将缓存命中率提升11.2个百分点，延迟降低最多241ms；而通过同一接口路由的十行截断规则在debug-gym上将agent求解率提升14.3个百分点。该工作为agentic推理中动态缓存管理提供了首个可接受外部策略指令的serving端解决方案。

BraveGuard: From Open-World Threats to Safer Computer-Use Agents ⭐ 精选

Yunhao Feng et al.

cs.CR cs.CL

本文提出BraveGuard，一种针对computer-use agent（能持续与文件、终端、浏览器等交互的语言模型agent）的自进化防御框架。其核心创新在于从开放世界威胁信号中挖掘新兴风险与攻击模式，将其实例化为可执行任务，收集agent的轨迹（trajectory）数据，并基于轨迹级别（而非单步或提示级别）的监督信号训练guard model。该方法解决了agent安全检测中因恶意行为仅通过多步执行序列显现而难以被孤立检测的长期问题，在AgentHazard基准上将检测准确率从38.79%提升至82.38%，为agent安全提供了可扩展的自适应防御路径。

Move the Query, Not the Cache: Characterizing Cross-Instance Latent Attention Redistribution Across GPU Fabrics ⭐ 精选

Bole Ma et al.

cs.DC cs.AI cs.NI

本文提出了一种针对跨GPU实例的Multi-head Latent Attention (MLA)的优化策略，核心思想是“移动查询而非缓存”。通过将每个token的key和value压缩为窄向量，使得路由查询的代价（约1KB）远小于移动KV-cache块的成本，从而在解码阶段通过路由查询替代传统的缓存迁移。作者在真实的多节点H100集群上进行了表征，并提炼出拓扑感知的成本模型和闭合形式的路由/获取/本地谓词，该模型在IBGDA网络上对批量往返时间的预测误差约为7%。这项工作为agent场景下跨实例的稀疏注意力提供了高效解决方案，与关键词“agent”和“attention”高度契合。

Multi-Agent Computer Use ⭐ 精选

Jing Yu Koh, Ruslan Salakhutdinov, Daniel Fried

cs.MA cs.CL cs.LG

本文提出了一种多智能体计算机使用系统(MACU)，通过将复杂任务分解为有向无环图(DAG)并支持并行执行与动态重规划，解决了单智能体CUA在长时域任务中的局限性。该方法将部分可观测环境作为核心挑战，通过manager模型保留并传递子智能体无法重新观测的信息，在桌面和网页导航基准上实现了$3.4-25.5\%$的显著提升。该工作与关键词"agent"高度契合，为计算机使用智能体的可扩展性提供了开创性的多智能体协调框架。

Self-Improving Small Object Grounding in LVLMs ⭐ 精选

Tianze Yang et al.

cs.CV cs.LG

本文提出Attention-based Candidate Selection (ACS)框架，利用LVLM内部的attention结构来提升小目标定位能力。核心发现是，attention map可以编码定位质量，通过训练一个轻量级IoU regressor（仅基于attention map）即可实现强IoU预测（Pearson r > 0.67）。基于此，作者进一步提出无需训练的ACS-Free变体，通过计算特定discriminative heads上的attention entropy来排序候选框，在COCO和Objects365上实现了小目标定位高达19%的自我提升。该工作揭示了attention结构在提升LVLM定位可靠性与可解释性方面的潜力，与关键词“attention”高度契合。

JenBridge: Adaptive Long-Form Video Soundtracking across Scene Transitions ⭐ 精选

Jiashuo Yu et al.

cs.SD cs.AI cs.CV

本文提出JenBridge，一种用于长视频配乐的模块化框架，其核心创新在于通过LLM Agent作为“导演”智能选择过渡风格（包括生成式过渡方法），以解决场景切换时的叙事连贯性问题。该框架采用两阶段范式：先在文本-音频语料上预训练基于flow-matching目标的Transformer模型，再通过双文本-视觉条件适应视频域。此外，作者提出了LVS Benchmark，包含新数据集和评估指标，实验表明JenBridge在过渡自然度和整体连贯性上显著优于现有方法。

STaR-KV: Spatio-Temporal Adaptive Re-weighting for KV Cache Compression in GUI Vision-Language Models ⭐ 精选

Yuhang Han et al.

cs.CV cs.AI

本文提出STaR-KV，一种无需训练的KV cache压缩框架，用于GUI视觉语言模型。该方法通过三个自适应机制校准token重要性：基于在线空间互信息的子空间感知评分、抑制持久关注子空间冗余的时间稳定性折扣，以及利用熵自适应重塑分数分布的温度参数。实验表明，在匹配预算下，STaR-KV在四个GUI基准上达到最优平均精度，且无压缩阶段FLOPs开销，在20% KV cache预算下峰值GPU内存降低近40%。该方法通过attention子空间级别的空间专业化与跨层迁移特性，解决了现有压缩方法中视觉token重要性聚合与固定top-B截断的结构性假设缺陷。

Dynamic Trust-Aware Sparse Communication Topology for LLM-Based Multi-Agent Consensus ⭐ 精选

Wanshuang Gou, Zihan Liu

cs.MA cs.AI

本文提出DySCo (Dynamic Sparse Consensus)，一种用于基于LLM的多智能体系统的动态信任感知稀疏通信拓扑机制。该方法通过估计智能体可靠性、答案分歧和任务相关性来动态选择高价值通信边，替代了传统的全连接或固定稀疏拓扑，在预算约束下实现按需通信。DySCo还引入动态信任权重聚合答案，并在共识稳定后提前终止讨论，从而在降低通信开销（消息数、token成本、延迟）的同时保留关键的交叉验证信息。该工作为多智能体共识问题提供了新的稀疏通信范式，与关键词“agent”高度契合。

Observation, Not Prediction: Conversation-Level Disaggregated Scheduling for Agentic Serving ⭐ 精选

Jianru Ding et al.

cs.DC cs.AR cs.LG

本文提出以conversation（整个对话）而非单个turn作为调度单元，将LLM agent服务中的不规则turn-level负载转化为稳定的两阶段结构：计算密集的turn-1 prefill和内存密集的长尾decode。基于此观察，作者设计了ConServe系统，通过直接观测first-turn输入长度和per-decoder KV occupancy（无需预测）来路由prefill和固定decode位置，无需任何decode端成本模型。相比per-turn预测基线，ConServe将p95 time-to-first-effective-token降低51.08%，同时提升能效7.51%，与异构GPU tier映射结合可额外提升22.75%能效。该方法与关键词"agent"高度契合，解决了agentic serving中调度单元选择这一长期问题。

Provable Data Scaling Law for Meta Learning via Complexity Minimization ⭐ 精选

Kazuto Fukuchi, Ryuichiro Hataya, Kota Matsui

stat.ML cs.LG

本文提出了一种名为complexity minimization的meta-representation learning框架，通过评估每个domain最适合的downstream model complexity并最小化source domains上的最坏情况复杂度，从理论上证明了meta-training data规模增长时few-shot adaptation的error rate会改善。该工作为pre-training data scaling law提供了可证明的理论分析，与关键词"pretrain"高度契合。

CORE-MTL: Rethinking Gradient Balancing via Causal Orthogonal Representations ⭐ 精选

Chengfeng Wu et al.

cs.CV cs.LG

本文提出CORE-MTL框架，通过因果正交表示（Causal Orthogonal Representations）将共享表示分解为语义流（semantic stream）和残差流（residual stream），从而分离任务相关结构与虚假上下文（spurious context）。该方法利用物理先验和统计约束实现结构化分解，理论上获得了比优化中心方法更紧的分布外泛化界，并减少了任务梯度干扰。实验表明，CORE-MTL在视觉多任务学习的分布内和分布外场景中均优于现有方法，与关键词"context"和"attention"有较好契合。

AgentRedBench: Dynamic Redteaming and Integration-Aware Defense for LLM Agents over SaaS Integrations ⭐ 精选

Hiskias Dingeto, Will Leeney

cs.CR cs.AI cs.CL cs.ET

本文提出了AGENTREDBENCH，一个动态的LLM驱动的redteaming基准，用于评估LLM agent在SaaS集成（如Gmail、Salesforce等）中面对间接prompt注入攻击的脆弱性。该基准覆盖了24种企业集成和5种攻击类型，并发现无防护时攻击成功率（ASR）高达32%-81%。同时，作者发布了AGENTREDGUARD，一个基于集成多样化语料库训练的防护模型，将ASR从69.9%降至2.4%，假阳性率仅0.37%，显著优于现有开源基线。这项工作为LLM agent的安全防护提供了开创性的动态评估方法和集成感知的防御策略，与关键词“agent”高度契合。

Spectral Audit of In-Context Operator Networks ⭐ 精选

Zhiwei Gao, Liu Yang, George Em Karniadakis

math.NA cs.LG

本文提出了一种基于Jacobian的频谱审计方法（Spectral Audit），用于评估上下文算子网络（In-Context Operator Networks）的局部动力学结构。该方法通过将网络输出对查询函数求导得到Jacobian矩阵，并将其投影到Fourier modes上，从而获得推断算子的局部频谱特征，包括频率相关增益、相位结构和跨模态耦合。该审计方法能够揭示预测误差指标无法捕捉的算子级现象，如高频退化、错误相位恢复和提示-算子不一致性，为神经算子的稳定性、敏感性和算子一致性提供了新的诊断工具。

AdaCodec: A Predictive Visual Code for Video MLLMs ⭐ 精选

Haowen Hou et al.

cs.CV cs.AI cs.CL

AdaCodec提出了一种预测性视觉编码（predictive visual code）方法，用于视频多模态大语言模型（video MLLMs）。该方法仅在场景无法从先前上下文（context）中良好预测时发送完整的参考帧，否则仅编码帧间变化（如运动与预测残差）为紧凑的P-tokens。在匹配的视觉token预算下，AdaCodec在11个基准上优于Qwen3-VL-8B的逐帧RGB基线，且仅用1/7的token数（32k）即可在长视频基准上超越224k基线，同时将首token延迟从9.26秒降至1.62秒。该工作为视频理解中的token效率问题提供了开创性的编码方案。

A Novel Data Augmentation Strategy for Robust Deep Learning Classification of Biomedical Time-Series Data: Application to ECG and EEG Analysis

Mohammed Guhdar, Ramadhan J. Mstafa, Abdulhakeem O. Mohammed

eess.SP cs.AI cs.LG

本文提出了一种统一的深度学习框架，结合ResNet-based CNN与attention mechanism，并采用时域拼接的数据增强策略来处理ECG和EEG信号分类中的类别不平衡问题。该方法在多个基准数据集上取得了高准确率，但本质上是对现有技术的组合应用，缺乏理论或方法上的显著开创性。

A Lightweight Deep Learning-based Model for Ranking Influential Nodes in Complex Networks

Mohammed A. Ramadhan, Abdulhakeem O. Mohammed

cs.SI cs.AI cs.LG

本文提出了一种轻量级深度学习模型1D-CGS，结合1D-CNN和GraphSAGE，利用节点度和平均邻居度作为输入特征，在复杂网络中高效识别有影响力的节点。实验表明，该模型在排名准确性和运行速度上优于传统中心性度量和现有深度学习方法。

Guidance for Low-Level Perceptual Editing in Unconditional Diffusion Models

Shreyansh Modi, Akshat Tomar, Aarush Aggarwal

cs.CV cs.LG

本文研究了无条件扩散模型中的低层感知编辑问题，提出了一种无需训练的推理时机制，通过提取退化概念向量并结合瓶颈修补与无分类器引导来改善图像质量。该方法针对全局低层变换的编辑任务，但未涉及代码、上下文或谱方法等关键词相关技术。

Empathic and agentic artificial intelligence in nursing: perspectives on a human-centered framework for cancer care navigation in the United States

Tyra Girdwood et al.

cs.HC cs.AI cs.CY

本文讨论了在美国癌症护理导航中，基于美国护士协会伦理准则的、整合共情与代理（agentic）方法的人本AI框架，旨在支持护士工作流程与护理协调，但未涉及关键词中的数学或技术概念。

RuleEdit: Failure-Guided Human-AI Model Editing with Prospective Impact Preview

Min Hun Lee, Justin Yu Feng Teo

cs.HC cs.AI cs.LG

本文提出了一个名为RuleEdit的交互式人机协同模型编辑系统，通过规则表的不匹配信号检测模型潜在失败，并允许用户预览编辑后的性能变化和embedding偏移。该系统在脑卒中康复评估任务中进行了评估，实验表明其能显著提升人机联合性能并减少错误依赖。

A phenomenon of AI-conformity: how algorithms change human moral decision-making

Yana Venerina et al.

cs.CY cs.AI cs.HC

本文通过改编经典Asch范式，研究了AI判断对人类道德决策的影响，发现带有推理组件的AI模型对人类意见的影响程度与人类多数相当，表明道德判断可能受到算法从众性的影响。该研究主要关注AI对人类行为的影响，与关键词中的数学或算法概念关联较弱。

SortingHat: Redefining Operating Systems Education with a Tailored Digital Teaching Assistant

Yifan Zhang et al.

cs.HC cs.AI cs.CY cs.ET

SortingHat是一个专为操作系统教育设计的个性化数字教学助手，集成了RAG和MARL等AI技术，提供自适应学习支持。它通过3D数字人界面和个性化练习生成来增强教学体验，但未涉及关键词中的核心概念。

Examine Clinicians' Modification of Hedging Language in Ambient AI Documentation: A Comparative Study of AI Drafts and Final Notes

Yiliang Zhou et al.

cs.HC cs.AI

本文研究了环境AI文档系统中临床医生对草稿中模糊语言（hedging language）的修改模式，通过配对分析发现编辑后文本中的模糊表述显著增加，且不同供应商和专科间存在异质性。

Understanding Stigmatizing Language in Clinical Documentation: A Paired Comparison of Ambient AI Drafts and Clinician Finalized Notes

Yiliang Zhou et al.

cs.HC cs.AI

本文通过对比分析环境AI生成的临床文档草稿与医生最终定稿，量化了污名化语言在编辑前后的变化。研究发现，医生编辑过程反而可能引入更多污名化术语，表明AI工具在减少临床文档偏见方面存在局限性。

Make Mechanistic Interpretability Auditable: A Call to Develop Guidelines via Continuous Collaborative Reviewing

Michael Lan et al.

cs.CY cs.AI

本文呼吁机械可解释性（MI）领域建立标准化审计系统，通过持续协作评审平台、专家验证指南和基于来源的审计来补充同行评审，以解决实验结论不一致的问题，从而推动其在AI安全等高风险场景中的应用。

Update Opacity: Epistemic Accessibility and Governance Under AI System Change

Andrea Ferrario, Joshua Hatherley

cs.CY cs.AI cs.HC

本文探讨了AI系统更新导致的“update opacity”问题，即用户难以理解相同输入为何产生不同输出。作者将其视为一种认知可及性的历时性失败，并提出了结合EU AI Act和Machine Learning Operations的治理框架，通过信任度画像和阈值披露来管理变化。

Beyond Tool Adoption: A Practical Five-Stage Developmental Continuum for AI Literacy in Higher Education

J. Paul Liu, Rachel Levy

cs.CY cs.AI

本文提出了一个五阶段AI素养发展连续体模型，用于描述高等教育中学习者对AI工具的使用从回避到批判性评估的演进过程，并基于北卡罗来纳州立大学的实践案例提供了观察性证据。该研究主要关注教育实践而非数学理论，与关键词列表中的概念无直接关联。

Beyond Categories of Caste: Examining Caste Bias and Morality in Text-to-Image AI Models

Divyanshu Kumar Singh et al.

cs.CY cs.AI cs.HC

本文探讨了Text-to-Image (T2I)模型中的种姓偏见问题，通过算法审计和批判性话语分析，揭示了种姓歧视在生成式AI中的运作机制，并提出了反种姓的公平性方法。该研究主要关注社会偏见而非数学方法，与关键词列表中的技术概念无直接关联。

Tracing GenAI Literacy: Uncovering Student-AI Interaction Patterns in Academic Writing through Epistemic Network Analysis

Angxuan Chen, Jiyou Jia

cs.CY cs.AI

本文利用Epistemic Network Analysis (ENA)分析了162名学生在GenAI辅助学术写作中的交互日志，发现高GenAI素养学生倾向于迭代优化和策略性提问，而低素养学生则依赖直接生成指令。该研究为通过过程数据评估GenAI素养提供了初步方法。

Improving Hospital Process Management through Process Mining: A Case Study on COVID-19 Clinical Pathways

Pasquale Ardimento et al.

cs.CY cs.AI

本文利用COVID Data for Shared Learning数据集，通过process mining技术构建了一个可复现的pipeline，将异构临床数据转化为事件日志，用于分析COVID-19临床路径。研究揭示了住院护理的监测主干、急诊与入院接口的变异性，以及年龄和重症监护暴露对治疗结果的影响，为医院流程管理提供了数据驱动的决策支持。

Algorithmic Authority and the Clinical Standard of Care

Aizierjiang Aiersilan

cs.CY cs.AI

本文探讨了AI在临床医学中的整合问题，提出将AI-医生视为一个统一的诊断实体，并建议建立一种辩证的护理标准。该论文主要关注医疗伦理与监管，与关键词列表中的技术概念关联较弱。

When Jokes Cross the Line: Analyzing Regular Humor and Dark Humor in YouTube Shorts

Sydney Johns et al.

cs.MM cs.AI cs.CV cs.CY

本文构建了TwistedHumor数据集，包含1,211个YouTube Shorts视频及33,041条评论的手动标注，并利用LLooM进行概念归纳分析，发现黑色幽默常围绕批评、应对、尴尬和身份表达等主题聚类。研究还通过评论情感分析表明，常规幽默与更积极的情感相关，而黑色幽默则引发更复杂甚至有毒的反应。

Comprehensive AI governance requires addressing non-model gains

Arthur Goemans et al.

cs.CY cs.AI

本文讨论了前沿AI治理中“非模型增益”（non-model gains）对模型级治理范式的挑战，并提出了推理增益、系统增益和资产增益的分类，强调了超越模型层面的治理方法（如系统、实体、agent和云治理）以及社会韧性的重要性。

The Invisible Coalition Partner: How LLMs Vote When Democracy Gets Concrete

Joel Barmettler

cs.CY cs.CL

本文通过对比抽象政治问卷(Smartvote)与瑞士实际联邦公投(Volksabstimmungen)中LLM的投票行为，发现模型在抽象问卷中表现出的左倾偏见在具体政策决策中并不成立，反而呈现中间派、偏好现状且跨语言不一致的特征。

Measuring and Mitigating Bias in Code Generated by Large Language Models

Yuxi Chen, Yutian Tang, Timothy Storer

cs.CY cs.AI

本文针对GPT-4o和Gemini等LLM生成的代码，提出了一个评估框架，使用code bias score (CBS)和attribute change ratio (ACR)两个指标量化偏见，并探索了Few-Shot、Chain-of-Thought等轻量级缓解策略。研究发现，即使应用这些策略，代码中的偏见问题依然普遍存在。

Business Utility of Large Language Models as Exploratory Data Analysis Agents

Rafał Łabędzki et al.

cs.CY cs.AI

本文评估了大型语言模型作为商业探索性数据分析(EDA) agent的可靠性，通过供应链模拟基准测试发现多数配置在平均性能尚可时重复性不足，并提出了结合平均得分与变异系数的Business utility指标。

From Human Videos to Robot Manipulation: A Survey on Scalable Vision-Language-Action Learning with Human-Centric Data

Zhiyuan Feng et al.

cs.RO cs.AI cs.CV

本文综述了如何将人类视频数据转化为可扩展的Vision-Language-Action (VLA)模型知识，将现有方法分为四类：隐式动作表示、预测性world model、显式2D监督和显式3D重建，并指出了结构化非结构化视频、跨具身和视角的动作对齐等关键挑战。

Physics-Informed Neural Networks for Radial Consolidation of Combined Electroosmotic, Vacuum and Surcharge Preloading Considering Smear Effects

Dong Li et al.

cs.CE cs.AI cs.LG physics.app-ph

本文提出了一种基于physics-informed neural network (PINN)的框架，用于模拟考虑涂抹效应的电渗-真空-堆载联合预压径向固结问题。研究比较了三种PINN模型，其中一种通过硬约束边界编码提高了在时变荷载下的预测精度。

Reinforcement Learning for Optimal Experiment Design in Parameter Identification of Mechatronic Systems

Julian Langschwert et al.

cs.RO cs.LG

本文提出使用reinforcement learning agent自动生成最优激励信号，用于机械系统参数辨识，并通过reward shaping确保硬件安全约束。实验表明该方法在Quanser Aero 2平台上达到了与经典方法相当的估计精度，同时显著降低了安全违规率。

Machine Learning-Based Bitcoin Trading Under Transaction Costs: Evidence From Walk-Forward Forecasting

Andrei Bysik, Robert Ślepaczuk

q-fin.TR cs.CE cs.LG

本文研究了基于机器学习的比特币交易策略在考虑交易成本后的经济可行性，使用XGBoost、LSTM和iTransformer模型对小时级BTC-USDT收益率进行预测，并通过walk-forward协议验证。结果表明，在考虑10个基点交易成本后，简单的符号策略失效，但引入成本感知执行过滤器可在特定配置下恢复盈利。

Rare Events, Real Signals: Functional Ensembles as Units of Computation in Deep Spiking Networks

Aditi Aravind et al.

cs.NE cs.AI cs.LG

本文通过引入functional connectivity的概念，分析了深度Spiking Neural Network (SNN)中神经元的成对相关性，发现其与生物皮层中的功能连接原则相似。研究表明，这些功能集合的协同放电能可靠预测下游响应，但信息编码仅发生在罕见的高协同事件中，且该结构在权重扰动下会被破坏。

CLSP-REQA: A Real-Time Quality-Aware Closed-Loop Seizure Prediction Framework with Mamba-BiLSTM and Confidence-Gated Intervention

Mufeng Chen et al.

eess.SP cs.AI cs.LG

本文提出CLSP-REQA框架，将轻量级信号质量评估模块（REQA）集成到癫痫预测流程中，使用Mamba-BiLSTM backbone和置信度门控融合函数（ECLO）处理EEG信号质量波动。在CHB-MIT和SIENA数据集上的严格跨患者评估中，该方法在仅使用16个EEG通道且无需目标患者数据或domain adaptation的情况下，取得了优于现有方法的AUC-ROC性能。

Improved Belief-Attention in Vision Task

Guoqiang Zhang

cs.CV cs.AI

本文在Belief-Attention基础上提出Belief2-Attention，通过同时利用垂直分量和投影分量来增强token相关性捕获，并引入额外的内积矩阵$ZZ^T$以丰富注意力机制的表达能力。该方法在图像分类和分割任务上验证了有效性。

Flow-Based Generative Modeling for Optimizing Sampling Policies in Compressed Sensing Applications

Roman Pavelkin et al.

cs.CV cs.AI

本文提出了一种基于flow的生成式框架，用于优化压缩感知中的采样策略，通过训练flow模型学习subsampling masks来提升图像分类、重建和MRI加速的性能。实验表明该方法在低采样率下达到了state-of-the-art的重建质量。

Planktonzilla: Multimodal dataset and models for understanding plankton ecosystems

Alan Gerson Contreras Montanares et al.

cs.CV cs.AI cs.LG cs.NE

本文构建了Planktonzilla-17M数据集，整合了来自13种成像系统的1740万张浮游生物图像，并比较了监督学习与CLIP-style训练在ViT backbone上的分类性能。结果表明，使用分类学谱系作为文本的监督分类器表现优于或持平于CLIP-style训练，且现有生物基础模型在海洋成像领域的零样本和少样本场景下表现不佳。

Structured Visual Evidence Decomposition for Evidence-Grounded Multimodal Screening of Obstructive Sleep Apnea-Hypopnea Syndrome

Chen Zhan et al.

cs.CV cs.AI

本文提出EviOSAHS框架，用于阻塞性睡眠呼吸暂停综合征的筛查。该框架将面部图像分解为七个解剖学查询，生成结构化证据卡片，再结合临床信息由大语言模型进行二分类筛查，在642名受试者上取得了88.47%的准确率。

Can Predicted Dynamics Exist in the Physical World?

Barak Or

cs.RO cs.AI

本文提出了一种物理可接受性（physical admissibility）框架，用于评估预测性物理AI系统输出的状态轨迹是否在物理上可执行，并通过运动学、动力学和直接到组合的horizon条件进行验证。实验表明该方法能有效识别无效预测，但未涉及code、context、spectral、Muon、pretrain、agent或attention等关键词。

Silent Failures in Physical AI: A Literature Review of Runtime Action Authorization for Autonomous Systems

Barak Or

cs.RO cs.AI

本文综述了Physical AI系统中运行时动作授权的问题，指出黑盒模型可能发出看似合理但实际危险的物理动作，导致“静默失败”。文章分析了现有安全机制（如不确定性估计、运行时保障）的不足，并提出了一个边界问题形式化定义和运行时防护栏的分类。

Aligning Cellular Sheaves with Classifier Attention for Interpretable Weakly-Supervised Pathology Localization

Devansh Lalwani, Swapnil Bhat, Maulik Shah

cs.CV cs.AI

本文提出将cellular sheaves与基于注意力的多实例学习(ABMIL)结合，用于弱监督病理定位。通过引入attention-conditional consistency训练目标，使sheaf disagreement field与分类器attention对齐，在Camelyon16和Camelyon17数据集上提升了定位性能。

Diffusion Image Generation with Explicit Modeling of Data Manifold Geometry

Duoduo Xue, Zhiyu Zhu, Junhui Hou

cs.CV cs.AI

本文提出MIND框架，通过将离散patch tokenization集成到连续diffusion模型的score function中，显式建模数据流形几何。该方法利用soft top-$k$聚合机制实现端到端可微训练，并引入双分支高频特征嵌入层缓解transformer在低维输入上的spectral bias。

Bridging the 2D-3D Gap: A Hierarchical Semantic-Geometric Map for Vision Language Navigation

Kailing Li et al.

cs.CV cs.AI cs.CL cs.RO

本文提出了一种分层语义几何地图(HSGM)，将3D几何信息转化为与视觉语言模型(VLM)兼容的结构化表示，用于零样本视觉语言导航(VLN)任务。该方法通过多通道俯视图在几何、语义和决策三个层次上组织信息，并利用VLM进行高层语义规划，同时用经典路径规划算法执行低层动作。

Diversity Over Frequency: Rethinking Tool Use in Visual Chain-of-Thought Agents

Dong-Hee Kim, Reuben Tan, Donghyun Kim

cs.CV cs.AI

本文研究了视觉Chain-of-Thought agents中工具使用的“collapse”现象，发现模型在训练中会逐渐减少工具调用但性能反而提升。作者通过熵正则化鼓励rollout多样性，在工具使用下降的情况下仍取得了最佳性能。

CoilDrop-MRI: Self-supervised physics-guided MRI reconstruction with coil dropout

Tongxi Song et al.

cs.CV cs.AI

本文提出CoilDrop-MRI，一种自监督的物理引导MRI重建方法，通过在输入数据中应用线圈维度的dropout（随机丢弃部分线圈数据）来构造训练目标，从而更充分地利用接收线圈间的信号相关性。该方法在图像域（SENSE）和k-space域（SPIRiT）的展开网络架构中均得到实现，并在多站点、多场强、多模态数据集上验证了其有效性。

CoCoVideo: The High-Quality Commercial-Model-Based Contrastive Benchmark for AI-Generated Video Detection

Huidong Feng et al.

cs.CV cs.AI

本文提出了CoCoVideo-26K数据集和CoCoDetect检测框架，用于AI生成视频检测。该工作通过对比学习和多模态大模型推理提升了检测性能，但方法在开创性上与关键词中的概念关联较弱。

PEACE: A Planner-Executor Agent with Constraint Enforcement for UAVs

Erdem Uysal, Timo Kehrer, Sebastiano Panichella

cs.RO cs.AI

本文提出了一种用于PX4无人机的规划-执行agent (PEACE)，通过将大语言模型用于高层任务规划，并结合ROS 2工具调用接口和约束执行层（如高度限制和地理围栏）来实现低层控制，在Gazebo仿真中验证了其可行性。该方法旨在提升可解释性并减少LLM调用次数，但并未涉及code、context、spectral、Muon、pretrain、attention等关键词。

Visual-Noise Guided In-Context Distillation for Multimodal Large Language Model Unlearning

Junkai Chen et al.

cs.CV cs.AI

本文提出了一种名为VGID的蒸馏框架，用于多模态大语言模型的机器遗忘。该方法通过视觉扰动和文本上下文遗忘的双模态干预，从冻结的基模型构建教师分布，引导模型实现参数级别的遗忘，无需外部教师模型或显式的不良响应标注。

A Methodological Framework for Explicit Control of the Speed-Accuracy Trade-off in Brain-Computer Interfaces

Javier Jiménez, Francisco B Rodríguez

eess.SP cs.AI cs.HC cs.LG

本文提出了一种独立于分类器、范式和早停策略的评估框架，通过Gain（相对速度提升）和Conservation（相对精度保持）两个指标分离速度与精度，并用参数$\alpha$调节速度-精度权衡。该框架在P300事件相关电位范式上验证，实现了对BCI行为中速度-精度权衡的显式控制。

Motif-based morphology signatures for interpretable ECG screening and monitoring

Nivedita Bijlani, Mauricio Villarroel

eess.SP cs.AI cs.LG

本文提出了一种基于motif的心电图形态学特征框架，通过动态时间规整提取代表性心搏周期，并定义了三种可解释的漂移度量指标，用于短期和长期心电图监测中的形态变化量化。该方法在PTB-XL和MIT-BIH数据集上验证了其区分正常与异常心电信号的能力。

Project SPARROW and the Future of Conservation Technology

Juan M. Lavista Ferres et al.

eess.SP cs.AI

本文介绍了SPARROW，一个集成了太阳能、边缘人工智能和卫星通信的开源软硬件平台，用于在偏远环境中进行自主生物多样性监测。该系统通过低功耗GPU进行设备端深度学习推理，并通过卫星或蜂窝网络传输结果，已在多个生态系统中实现全天候自主运行。

VDSB-GWSyn: Diffusion Schrödinger Bridge for Controllable and Anatomically Feasible Guidewire Synthesis in Coronary Angiography

Haoyuan Tang et al.

cs.CV cs.AI cs.LG

本文提出VDSB-GWSyn框架，利用Diffusion Schrödinger Bridge模型在冠状动脉造影图像上合成可控且解剖学上可行的导丝样本，以解决标注数据稀缺问题。该方法通过形状先验和血管分割约束生成导丝掩模，并基于SPADE条件合成图像，实验表明其能显著提升下游导丝端点定位精度。

Physics from Video: Identifiability of Time-Invariant Second-Order ODEs under Minimal Trajectory Conditions

Yuanyuan Wang et al.

cs.CV cs.LG stat.ML

本文研究了从视频像素中识别连续时间物理定律的结构可辨识性，证明了在level-set slope-coverage条件下，编码器可以唯一恢复二阶线性ODE的参数，并给出了不同阻尼场景下的最小数据需求。

V2I Work Zone Geometry Reconstruction with Pose-Conditioned UWB Range Denoising

Jiaxi Liu et al.

cs.RO cs.AI

本文提出了一种基于pose-conditioned的UWB测距去噪方法，用于重建施工区几何结构。该方法通过共享anchor-wise时间预测和对称集聚合处理无序锚点，并利用车辆运动作为几何先验，在真实和仿真数据上验证了有效性。

SpikeWFM: Spiking-Aided Wireless Foundation Model for Robust Channel Prediction

Liwen Jing et al.

eess.SP cs.AI cs.LG

SpikeWFM提出了一种将spiking neural networks (SNNs)与基于ANN的transformer相结合的混合架构，用于无线基础模型。该方法通过引入脉冲神经元的temporal sparsity和event-driven处理机制，旨在提升模型对噪声和干扰的鲁棒性，并在信道预测任务上验证了其优于传统ANN模型的效果。

Versatile Framework with Semantic and Structural guidance for Image Reconstruction from Brain Activity

Yizhuo Lu et al.

cs.CV cs.AI

本文提出了一种名为MindDiffuser的两阶段图像重建框架，利用CLIP文本嵌入和Stable Diffusion生成包含语义信息的初步图像，并通过浅层CLIP视觉特征进行迭代优化以对齐结构信息。实验在fMRI、EEG和MEG三种模态上验证了其有效性，但方法本身并非开创性突破，且与关键词列表中的概念关联较弱。

CardioLens: Revealing the Clinical Reality Gap of MLLMs via Multi-Sequence Cardiac MRI Evaluations

Zixian Su et al.

cs.CV cs.AI cs.LG

本文提出了CardioLens，一个用于评估多模态大语言模型(MLLMs)在多序列心脏磁共振(CMR)图像上临床性能的测试平台。通过实验发现，现有MLLMs在临床级CMR解读任务上表现不佳，存在显著的临床现实差距，且模型倾向于混淆不同异常类别。

Positional Encodings Anchor Spatial Structure in Vision Transformers: A Geometric Perspective on Robustness

Mahmoud Mannes

cs.CV cs.LG

本文研究了Vision Transformers中不同位置编码对内部空间表征几何结构的影响，并引入Spatial Similarity Distance Correlation (SSDC)指标来量化这种结构。结果表明，位置编码通过提供稳定的索引锚定空间组织来提升模型在内容扰动下的鲁棒性，但不同编码方案在鲁棒性上差异不大。

AI-PROPELLER: Warehouse-Scale Interprocedural Code Layout Optimization with AlphaEvolve

Chaitanya Mamatha Ananda et al.

cs.SE cs.AI cs.LG cs.PL

本文提出AI-PROPELLER，利用agentic workflow Magellan将Propeller中的编译器启发式方法演化为细粒度的interprocedural code layout优化器，并通过在真实硬件上执行多个布局变体来测量性能计数器，从而为进化循环提供精确的奖励信号。实验表明，该方法在大型仓库级应用上取得了0.23%至1.6%的性能提升，首次在工业环境中实现了细粒度的interprocedural code layout优化。

XAI-SOH-FL: Enhancing SOH-FL with Adaptive Aggregation and Explainable AI for Intrusion Detection in Heterogeneous IoT

Ambreen Aslam et al.

cs.CR cs.AI cs.LG

本文提出XAI-SOH-FL框架，通过自适应聚合机制和SHAP可解释性方法改进了SOH-FL在异构物联网入侵检测中的性能，实验表明其准确率和F1分数优于基线模型。

Geodesics with Unified Tangent-constrained Priors and Curvature Regularization

Chong Di et al.

cs.CV cs.AI

本文提出了一种结合切向约束先验与曲率惩罚的测地线分割框架，通过在定向提升空间中限制路径切向于由骨架等形状代表导出的角扇区，扩展了经典曲率惩罚测地线模型，并利用快速行进法高效求解Hamilton-Jacobi-Bellman方程。实验表明该方法在弱边界和拓扑捷径问题上比现有模型更具鲁棒性。

Regime-Adaptive Continual Learning for Portfolio Management

Chaofan Pan et al.

q-fin.PM cs.AI

本文提出ReCAP框架，将Continual Learning（持续学习）集成到Portfolio Management（投资组合管理）中，通过自适应regime detection（市场状态检测）模块和regime-gate模块，实现策略向量的动态组合与快速适应。实验表明该方法在长期收益和状态切换适应性上优于传统基线。

Multi-Contrast MRI Motion Correction via Parameter-Informed Disentanglement and Adaptive Experts

Honglin Xiong et al.

eess.IV cs.AI cs.CV

本文提出了一种基于参数信息解耦与自适应专家网络的MRI运动伪影校正统一框架，通过ScanCLIP从采集参数中提取对比度嵌入以分离对比度风格与解剖内容，并利用Vision Transformer估计运动严重程度以引导专家网络进行针对性校正。该方法在IXI和HCP基准上提升了PSNR和SSIM，并在未见过的临床数据上展现了零样本泛化能力。

StemBind: When MLLMs Get Lost Between Rules and Instances in Abstract Visual Reasoning

Xixiang He et al.

cs.CV cs.AI

本文提出了StemBind基准，用于诊断多模态大模型在抽象视觉推理中的失败环节，发现模型在识别规则后仍无法正确匹配实例，主要瓶颈在于规则到实例的映射。

Persona Attack: Incremental Memory Injection Jailbreak Attack against Large Language Models

Junyoung Park et al.

cs.CR cs.AI

本文提出了一种针对大型语言模型的记忆注入越狱攻击方法Persona Attack，通过逐步向模型的context window注入指令来操纵其行为。实验表明，随着记忆中的注入指令累积，模型会优先遵循这些指令而非其内部安全对齐机制，在特定配置下攻击成功率可达95%。

DiffCrossGait: Trajectory-Level Alignment for 2D-3D Cross-Modal Gait Recognition via Latent Diffusion

Zhiyang Lu, Ming Cheng

cs.CV cs.AI

本文提出DiffCrossGait方法，通过latent diffusion将2D silhouette与3D LiDAR的跨模态步态识别转化为轨迹级对齐，并引入三阶段对齐策略约束模态不变特征。该方法将diffusion机制仅作为训练目标，避免推理时的迭代计算开销，在SUSTech1K和FreeGait基准上达到最优性能。

Benchmarking Multimodal LLMs on Code Generation for Complex Interactive Webpages

Fan Wu et al.

cs.SE cs.AI

本文提出了WebIGBench，一个用于评估多模态大语言模型在复杂交互式网页代码生成任务上的基准测试，通过收集真实网页并设计交互路径来弥补现有基准仅关注静态网页的不足。实验揭示了当前模型在生成交互式网页代码时的性能边界。

A Protocol-Language Model for Network Intrusion (Without Deep Packet Inspection)

Vivek Kumar Sharma

cs.CR cs.AI

本文提出PLM-NIDS模型，将网络流量视为一种由L3/L4包元数据（如长度、到达间隔等）构成的“语言”，并使用RWKV-4状态空间模型学习其语法结构。该方法通过per-flow perplexity分数在无攻击标签训练的情况下实现异常检测，但未涉及code、spectral、Muon或agent等关键词。

A physics-informed foundation model for quantitative diffusion MRI

Zihan Li et al.

eess.IV cs.AI

本文提出了一种名为PIGMENT的物理信息生成微结构网络，用于定量扩散MRI。该模型在大量多中心数据上预训练，能够零样本适应个体数据，从稀疏采样中恢复可靠的定量参数图，并支持下游纤维追踪和结构连接分析。

Interpreting FCDNNs via RG on Exponential Family

Fuzhou Gong, Zigeng Xia

stat.ML cs.AI cs.LG math.PR

本文通过将统计物理中的renormalization group (RG)方法与深度神经网络的训练过程建立对应关系，证明了当输入数据服从exponential family分布时，训练后的全连接DNNs的特征层输出参数与RG方法下的不动点相等，从而为DNNs的特征提取能力提供了一种物理解释。

Digital-to-Physical Transfer of Adversarial Patches for Aerial Vehicle Detection

Jung Heum Woo, Eun-Kyu Lee

cs.CV cs.AI

本文研究了针对空中车辆检测器的物理对抗补丁攻击，通过在数字域优化补丁并打印部署，评估了不同配置下的攻击效果。实验表明数字域效果最佳的补丁在物理环境中鲁棒性并非最优，且天气增强对补丁优化无显著帮助。

DataShield: Safety-degrading Data Filtering for LLM Benign Instruction Fine-Tuning

Junbo Zhang et al.

cs.CR cs.AI cs.CL

本文提出DataShield方法，通过量化样本对LLM合规行为的贡献来识别良性微调数据中的安全退化样本，但该方法主要关注数据过滤而非关键词中的核心概念。

Improving IoT Intrusion Detection Through SMOTE-Based Oversampling and Extended Multi-Model Evaluation on Side-Channel Power Data

Muhammad Khuram Shahzad et al.

cs.CR cs.AI cs.LG

本文针对IoT入侵检测中的类别不平衡问题，使用SMOTE过采样技术平衡侧信道功率数据，并评估了多种机器学习模型。实验表明随机森林和Extra Trees在平衡数据集上取得了高F1分数，但方法本身缺乏开创性，且与关键词列表中的概念无直接关联。

Modeling Robotics Dataset Construction as an Artifact-Based Build Process

Leon Pohl et al.

cs.RO cs.CV cs.LG

本文提出将机器人数据集构建建模为基于artifact的构建过程，并实现为Bagzel工具，通过依赖图管理ROS bag到ML数据集的转换，显著提升了增量构建效率。该方法主要关注工程实践优化，与关键词中的理论或算法方向关联较弱。

UF-AMA: A unified framework for cross-domain emotion recognition via adaptive multimodal alignment

Zheng Wang, Shuo Wang, Junhong Wang

cs.HC cs.AI cs.CV

本文提出了一种名为UF-AMA的统一框架，用于基于EEG和眼动追踪等多模态生理信号的跨域情感识别。该框架通过Transformer编码器与多头交叉注意力模块实现特征融合，并引入置信度感知筛选机制与多级domain adaptation来提升泛化性。

MyoSem: Aligning Electromyography to Natural-Language Action Semantics for Hand Action Understanding

Chiyue Wang et al.

cs.CV cs.AI

MyoSem提出了一种将EMG信号与自然语言动作描述对齐的框架，实现了双向语义检索。该方法在多个数据集上验证了其有效性，但主要贡献在于应用层面的范式转换，而非理论或方法上的开创性突破。

The New Social Image: How AI Competency and AI Proactivity Influence Self- and Peer-Perceptions in the Workplace

Kuntal Ghosh, Marc Hassenzahl, Shadan Sadeghian

cs.HC cs.AI cs.CY

本文通过一项2x2x2 vignette研究（n=50），探讨了AI的competency和proactivity水平如何影响人类在工作中的self-perception和peer-perception（如ownership、job meaningfulness等）。研究发现，低competency或低proactivity的AI通常能改善这些感知，但效果受视角（self vs. peer）影响，表明仅围绕performance metrics设计AI可能不足。

PaintBench: Deterministic Evaluation of Precise Visual Editing

Kai Xu et al.

cs.GR cs.LG

本文提出了PaintBench，一个用于精确视觉编辑的确定性评估基准，通过程序化生成和像素级评估测试了20种基础编辑操作，发现当前模型性能普遍较低（最高mIoU仅17.1%），并揭示了不同操作类型和场景变化对性能的影响。

21cmEMUv3: a hybrid diffusion-LSTM emulator of 21cmFAST summary observables

Daniela Breitman et al.

astro-ph.CO astro-ph.GA cs.LG

本文提出了21cmEMUv3，一个基于21cmFASTv3模拟的emulator，结合score-based diffusion和LSTM网络来模拟宇宙黎明和再电离时期的21cm信号观测值，实现了亚百分比精度。该工作主要服务于天体物理参数推断和观测数据解释，与关键词中的code、context、spectral等概念关联较弱。

SEMBridge: Tagless-Final Program Semantics with Weakest-Precondition and Bounded-Checking Interpretations

Eric Liang

cs.PL cs.AI

本文提出了SEMBridge，一个基于tagless-final风格的轻量级框架，用于从同一可执行目标程序生成最弱前置条件和有界检查解释。该框架通过语义接口实现程序的多重解释，包括可读代码、具体执行和谓词变换等，但方法本身并非开创性突破，且与关键词列表中的概念关联较弱。

Continuous Reasoning for Vision-Language-Action

Yueh-Hua Wu, Tatsuya Matsushima, Kei Ota

cs.RO cs.AI cs.LG

本文提出Continuous Reasoning for Vision-Language-Action方法，通过预测连续thoughts作为共享context来改进VLA策略的动作生成，并引入self-verification训练目标。该方法在LIBERO-PRO和真实机器人上提升了任务成功率，但未涉及code、spectral、Muon或pretrain等关键词。

Civilizational Metamaterials: Engineering Coordination Under Capability Gradients and Structural Turbulence

David Orban

physics.soc-ph cs.AI cs.CY cs.MA

本文借鉴metamaterials的物理学思想，构建了一个治理工程的形式化框架，提出了一个描述机构协调能力的本构定律$R_{\mathrm{eff}} = \beta \cdot (1-\rho) \cdot (1-\tau) \cdot (1-\gamma \rho \tau)$，并预测了系统在自愈与自失稳之间的相变。文章还引入了三类来源分类法并设计了可检验的假设，但其内容与关键词（如code, attention, agent等）关联较弱。

An Upper Bound on Grothendieck's Constant

Steven Heilman

math.FA cs.DS

本文通过将向量投影到随机平面并阈值化五次Hermite多项式，给出了Grothendieck实常数$K_G$的一个上界，并作为推论得到了更紧的数值界。该工作主要涉及随机投影和多项式阈值化技术，与关键词中的code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention均无直接关联。

HOIST: Humanoid Optimization with Imitation and Sample-efficient Tuning for Manipulating Suspended Loads

Songyang Liu et al.

cs.RO cs.LG

本文提出HOIST框架，结合模仿学习与样本高效的强化学习微调，使类人机器人能操作悬挂负载。该方法通过VR遥操作演示微调视觉-语言-动作策略，并用批量强化学习提升放置精度，在仿真和真实机器人上验证了有效性。

Per-Group Error, Not Total MSE: Fine-Tuning Vision-Language-Action Models for 11-DoF Mobile Manipulation

Pau Montagut Bofi et al.

cs.RO cs.LG

本文针对异构关节空间移动机械臂的VLA模型微调，发现总MSE最低的检查点并非实际表现最优，并指出这是由于将不同关节组（如手臂、夹爪、头部、轮式基座）的误差合并为一个指标所致。通过微调SmolVLA和$\pi_{0.5}$模型并在Toyota HSR机器人上实验，作者证明分组误差（per-group error）比总MSE更能可靠地指导检查点选择。

LastAct: Trajectory-Guided Latest-Activity Localization for Real-Time Smart-Home Activity Recognition

Zishuai Liu et al.

cs.CV cs.LG

本文提出LastAct框架，通过将传感器事件投影到家庭平面图形成轨迹图像序列来建模空间结构，并利用门控机制和边界定位器处理混合活动窗口中的边界污染问题，以提升实时智能家居活动识别的鲁棒性。

ReFLEX: Length-Generalizable CSI Denoising for MIMO-OFDM via Relative-Frequency Bias

Zhibin Zhang et al.

eess.SP cs.LG

本文提出了一种名为ReFLEX的长度可泛化Transformer，用于MIMO-OFDM系统中的CSI去噪。该方法通过相对频率位置偏置（RFPB）处理子载波偏移，实现了对未见过的资源块（RB）长度的泛化，并在3GPP信道模型下验证了其性能。

Out-of-Distribution generalization of quantile regression with heavy tailed inputs: an SVM approach

Baptiste Leroux, Clément Dombry, Anne Sabourin

stat.ML cs.LG

本文研究重尾协变量下分位数回归的外推问题，提出了一种基于Support Vector Machine (SVM)的极值分位数回归框架，利用reproducing kernel Hilbert spaces处理高维非线性情形，并在温和正则性假设下建立了有限样本学习保证。该方法统一了统计学习与多元极值理论，但与我提供的关键词列表关联度较低。

KISS: Keeping it Simple and Slotted when Learning to Communicate over Wireless

Kamil Szczech et al.

cs.NI cs.LG

本文提出了一种基于off-policy Double Deep Q-Network (DDQN)和Bayesian inference的分布式学习方法，用于无线信道中的随机接入。该方法无需预训练或协调，能够自主学习接近理论效率的接入策略，其行为类似于动态调整传输概率的slotted ALOHA。

StressDream: Steering Video World Models for Robust Policy Evaluation and Improvement

Junwon Seo et al.

cs.CV cs.AI cs.LG cs.RO

本文提出StressDream方法，通过优化diffusion-based video world models的初始噪声，将想象引导至推理时指定的高影响但合理的场景（如任务失败）。该方法结合视觉语言模型的语义目标和防止噪声漂移的合理性目标，用于自动驾驶和机器人操作中的鲁棒策略评估与改进。

Hyperbolic and Evidence-Prioritized Experts for Large Vision-Language Models

Zijie Zhou et al.

cs.CV cs.AI

本文提出AsyMoE架构，通过双曲专家（Hyperbolic experts）和证据优先专家（Evidence-priority experts）分别建模视觉与语言模态间的层次关系及深层网络中的上下文依赖，在LVLM中提升计算效率并减少幻觉。

Bit-Exact AI Inference Verification Without Performance Tradeoffs

Naci Cankaya

cs.CR cs.LG

本文研究了AI推理验证中的位精确性问题，指出GPU浮点运算的非确定性导致审计者只能接受近似输出匹配。通过分析现代推理引擎，作者展示了无需设置性能妥协的确定性标志即可实现确定性输出，并证明通过纯软件模拟可在不同NVIDIA GPU上实现位精确重计算。

Flow Matching for Convective-Scale Precipitation Downscaling

Tom Wetherell

physics.ao-ph cs.LG

本文使用Flow Matching方法将新加坡地区的日降水量从8km降尺度到2km，并与扩散模型CPMGEM进行对比。结果表明Flow Matching在空间结构捕捉上表现更优，但存在低估降水分布上尾部的干偏差问题。

The Representation-Rationalizability Tradeoff in Reward Learning

Jing Dong, Yaoliang Yu, Pascal Pourpart

cs.GT cs.LG

本文研究了RLHF中reward learning的表示-可理性权衡问题，证明了基于表示$\phi$的reward的交叉熵损失可分解为表示项和聚合项，且两者存在此消彼长的关系。

Is Zero-Shot Super-Resolution Possible in Operator Learning?

Unique Subedi, Ambuj Tewari

stat.ML cs.LG math.AP

本文研究了operator learning中的零样本超分辨率现象，指出即使在简单线性算子情况下该现象在信息论上也不可能，并识别了输出函数的Hölder光滑性作为其充分条件。

Symmetric Hermite quadrature-based balanced truncation for learning linear dynamical systems from derivative data

Sean Reiter, Steffen W. R. Werner

math.NA cs.LG eess.SY math.DS math.OC

本文提出了一种基于对称Hermite插值的quadrature-based balanced truncation算法，用于从全阶系统的transfer function及其derivative数据中构建线性降阶模型。该方法能够保持系统的state-space Hermiticity和asymptotic stability等定性性质。

Real2SAM2Real: Generative 3D Caches as Complementary Context for Video Diffusion

Jiayi Wu et al.

cs.CV cs.AI

本文提出Real2SAM2Real框架，利用3D lifting模型提取显式可编辑的3D cache作为Video Diffusion Model的几何支撑，通过Soft Spatial-Aligned Injection机制注入空间先验，实现相机轨迹与多实体运动的解耦控制。该方法在保持预训练先验的同时，通过masked normal maps构建跨模态桥梁，缓解了高动态运动下的结构崩溃问题。

ERICA: Quantifying Replicability of Cluster Analysis

Siamak K. Sorooshyari, Manuel A. Rivas, Robert Tibshirani

stat.ML cs.LG

本文提出ERICA方法，通过迭代聚类分配来量化聚类分析的可重复性，并计算统计量以判断数据中是否存在稳定结构。该方法在合成数据上表现良好，但在乳腺癌基因表达数据中发现了不可重复的结果。

How Generation Architecture Shapes Code Complexity in Multi-Agent LLM Systems: A Paired Study on HumanEval

Nazmus Ashrafi

cs.SE cs.AI cs.LG

本文通过对比六种多智能体架构在HumanEval任务上的表现，发现这些架构在代码复杂度上可分为两个无明显差异的聚类，且复杂架构并未带来功能正确性的提升。研究使用RADON复杂度指标和配对非参数统计方法，揭示了分析师-编码器拆分会增加复杂度，而运行时调试器则不会。

DRL-Based Pose Control for Double-Ackermann Robots Under Actuation Uncertainties

Oussama Zaim et al.

cs.RO cs.AI

本文研究了双阿克曼转向移动机器人在执行器不确定性下的深度强化学习(DRL)位姿控制问题，通过扩展ManeuverNet框架实现从位置控制到完整位姿控制的升级，并采用sim-to-sim-to-real方法缓解模拟器间的性能差距。

Cluster Analysis with Resampling for Validation and Exploration (CARVE)

Kai R. Wycik et al.

stat.ME cs.LG stat.AP stat.ML

本文介绍了CARVE，一个用于聚类验证和探索的开源软件包，它通过重采样方法评估聚类稳定性和泛化性，以解决传统聚类验证指标在高维非线性数据上的局限性。该工具提供了全局、聚类和样本级别的诊断，并集成了多种聚类算法和超参数选择规则。

Benchmarking Recursive-Collapse Warning Claims Under Matched False-Positive Control

David Mullett

eess.SY cs.LG stat.ML

本文提出了一个名为Loopzero的基准框架，用于在固定假阳性率（FP $\in$ [0.03, 0.07]）下评估递归系统崩溃预警声明的可重复性，但未提出新的数学方法或解决长期问题，且与关键词列表中的概念无直接关联。

Quantifying the Salience of Geo-Cultural Values for Pluralistic Safety Alignment

Arkadiy Saakyan, Charvi Rastogi, Lora Aroyo

cs.CY cs.LG

本文通过元分析发现安全评估数据集普遍缺乏地理文化信息，并利用Inglehart-Welzel文化维度证明文化区域归属能解释安全评分差异，指出约10%的评估项具有文化敏感性。研究还评估了LLM作为评分替代工具的效果，为文化多元化的安全对齐提供了实践建议。

Agentic Authoring of Interactive Multiview Visualizations in Genomics

Astrid van den Brandt et al.

cs.HC cs.AI

本文探讨了使用agentic和LLM方法在基因组学中创作交互式多视图可视化，比较了六种方案（包括直接生成、固定pipeline和不同agent配置）在159个案例上的表现，发现agent迭代显著提升质量但复杂架构无额外收益。

SUPREME: A Multi-GPU Framework for Reproducible Image Unlearning Method Evaluation

Petros Andreou et al.

cs.CV cs.AI

SUPREME是一个开源的多GPU框架，用于可重复的图像unlearning方法评估。它通过registry-based设计和多GPU架构，支持在多个种子下高效评估unlearning方法，并在Pins Face Recognition数据集上进行了演示。

Behavior Cloning of MPC for 3-DOF Robotic Manipulators

Theo Guegan, Dexter Wen Jie Teo

cs.RO cs.LG eess.SY

本文研究了使用Behavior Cloning来近似MPC策略，以降低3-DOF机械臂实时控制的计算负担。实验表明静态神经网络架构优于时序模型，但严格容差下存在精度差距。

Zamba2-VL Technical Report

Hassan Shapourian et al.

cs.CV cs.AI

本文介绍了Zamba2-VL，一套基于Zamba2混合语言模型架构（结合Mamba2 state-space层与少量共享transformer块）的视觉语言模型。该模型在多项图像理解基准上表现优异，并因其架构特性在time-to-first-token (TTFT)上相比Transformer基线模型有显著优势。

Data-Driven Spectral Prediction for Accelerating Large-Scale Electronic Structure Calculations

Abhiram Badrinarayanan et al.

physics.comp-ph cond-mat.mtrl-sci cs.LG math.NA

本文提出了一种数据驱动框架，通过预测Chebyshev多项式系数来加速大规模DFT计算中的广义特征值问题，并比较了全原子与基于片段的表示方法。该框架使用Kernel Ridge Regression等模型在蛋白质二聚体数据集上训练，为BigDFT中的SCF迭代提供初始猜测。

A Distribution-Free Framework for Rewrite-Based Human-text Detection via Knockoff Filtering

Yi Liu

stat.ME cs.AI stat.AP

本文提出了一种无分布统计框架，通过knockoff filtering将基于重写的文本检测器转化为具有有限样本FDR保证的检测器，无需重新训练。该方法将LLM生成文本检测视为多重假设检验问题，并在多个模型和领域上验证了FDR控制的有效性。

Rethinking Amortized Neural Representations for High-Resolution Terrain Elevation Data

Haoan Feng, Xin Xu, Leila De Floriani

cs.CV cs.LG

本文针对高分辨率地形高程数据，评估了三种摊销神经表示方法，发现存在跨域差距。作者提出HUVR+SIREN方法，通过替换坐标解码器为平滑可微形式，在基准测试中取得了最佳的高度和导数保真度，并支持后训练量化。

Riemannian Stochastic Optimization for Sufficient Dimension Reduction

Thibault Pautrel, François Portier

stat.ML cs.LG

本文提出了一种基于Riemannian流形优化的充分降维方法SMAVE，通过将MAVE风险函数转化为Stiefel流形上的光滑最大化问题，并利用闭式Riemannian梯度进行随机梯度上升。该方法在合成数据和真实数据集上表现出与现有方法相当或更优的性能，且计算效率更高。

AgentxGCore: Agentic AI for Next-Generation Mobile Core Network

Maria Katarine Santana Barbosa, Kelvin L. Dias

cs.NI cs.AI

本文提出AgentxGCore，利用Agentic AI-native层扩展3GPP架构，通过多智能体系统（网络规划器和执行器）实现基于实时信息的闭环优化，以支持6G核心网络的自我组织和自适应。

Detect Before You Leap: Mirage Detection in Vision-Language Models

Sayeed Shafayet Chowdhury, Md. Shaown Miah

cs.CV cs.AI

本文研究了视觉语言模型中的“幻象”检测问题，即模型在缺乏相关视觉证据时仍给出自信回答。作者提出了一种名为TC-LIA的方法，通过分析CLIP视觉编码器各层中图像块与问题文本的对齐轨迹来检测幻象，并结合多种特征进行集成判断。该方法在多个VQA领域和模型上取得了较高的检测准确率。

DarkVesselNet: Multi-Modal Remote Sensing and Trajectory Reasoning for Dark Vessel Detection

Arun Sharma

cs.CV cs.AI cs.LG

本文提出了DarkVesselNet，一个结合多模态遥感数据（Sentinel-1 SAR和Sentinel-2光学图像）与AIS轨迹推理的暗船检测系统，并提供了软件实现和验证。该方法主要聚焦于工程集成与测试，在理论或方法上未体现出显著的开创性。

GeoSAM-3D: Geodesic Prompt Propagation for Open-Vocabulary 3D Scene Segmentation from Monocular Video

Arun Sharma

cs.CV cs.AI

本文提出GeoSAM-3D，一种从单目视频进行开放词汇3D场景分割的方法。它结合了冻结的图像与视频基础模型、单目3D Gaussian Splatting重建以及一个基于测地距离的图传播核，通过热核距离在重建的场景图上传播提示，以保持曲面连续性并减少泄漏。

When Safe Skills Collide: Measuring Compositional Risk in Agent Skill Ecosystems

Su Wang et al.

cs.SE cs.AI cs.CR

本文研究了LLM agent系统中，单个安全的社区贡献技能组合后可能产生不安全风险的问题。通过提出的SkillReact框架，作者发现约18.2%的候选技能对存在真实的组合风险，且风险是否被利用取决于宿主模型的倾向性。

CodeCytos: AI-assisted spatial molecular imaging analysis via code-augmented agent action space

Hung Q. Vo et al.

cs.CV cs.AI cs.HC cs.LG

本文提出了CodeCytos，一个基于代码推理的agent框架，用于实现空间分子成像数据的动态可编程分析，通过代码增强的agent动作空间提升自动化与定制化能力。该方法在多个组织类型数据集上验证了有效性，并展示了无需领域特定示例即可提升性能的潜力。

Annotation-Informed Block-Sparse Bayesian Modeling for cis-Expression Prediction

Lei Huang et al.

q-bio.GN cs.LG

本文提出了bsBSLMM模型，通过引入LD-block spike-and-slab稀疏性和TSS-informed SNP inclusion prior来改进cis-expression预测，实验表明其在预测性能和下游TWAS分析中优于BSLMM等方法。

Pre-Deployment Robustness Stress Testing for CT Segmentation Systems Using Clinically Motivated Multi-Corruption Augmentation

CholMin Kang et al.

cs.CV cs.AI

本文提出RAMP框架，通过结合解剖约束的空间扰动、CT强度变换和随机多退化组合，增强CT分割模型在临床成像退化下的鲁棒性。实验表明该方法能显著缩小干净与退化图像间的性能差距，但未涉及关键词中的核心概念。

"I Strongly Suspect This Website Is a Scam": Benchmarking PII Leakage and Detection without Defense in Autonomous Web Agents

Soham Roy et al.

cs.CR cs.CL

本文构建了Scammer4U基准测试，包含91个攻击者控制的环境和10个良性对照环境，用于评估自主web agent在社交工程攻击下的PII泄露风险。实验发现，在无隐私指导时，关键PII泄露率达54-93%，且agent即使识别出网站可疑仍会在35.9%的会话中提交PII，揭示了检测与行动之间的差距。

V-LynX: Token Interface Alignment for Video+X LLMs

Jungin Park, Jiyoung Lee, Kwanghoon Sohn

cs.CV cs.AI

本文发现Video LLMs中视觉token可形成独立流形(token interface)，并提出V-LynX框架，通过轻量辅助路径对齐新模态与视频先验的attention响应和统计分布，无需配对监督即可集成音频、3D等新模态，在多项基准上达到SOTA。

PaCo-VLA: Passivity-Shielded Compliance Prior for Contact-Rich Vision-Language-Action Manipulation

Haofan Cao et al.

cs.RO cs.AI eess.SY

本文提出PaCo-VLA框架，通过passivity shield将VLA模型的输出转化为task-level compliance proposals，并利用energy-tank accounting和boundary checks确保高频接触安全。该方法在connector-insertion任务中验证了有效性，但未直接涉及关键词中的code、spectral、Muon或pretrain等概念。

In-Expectation Convergence of Stochastic Gradient Methods under Heavy-Tailed Noise

Zijian Liu

math.OC cs.LG stat.ML

本文研究了重尾噪声下随机梯度方法的期望收敛性，为凸优化中的Stochastic Mirror Descent和非凸优化中的SGD等算法建立了新的收敛结果，避免了有界域等限制性假设。

CAFOSat: A Strongly Annotated Dataset for Infrastructure-Aware CAFO Mapping Using High-Resolution Imagery

Oishee Bintey Hoque et al.

cs.CV cs.AI cs.LG

本文提出了CAFOSat数据集，用于从高分辨率遥感影像中映射集中动物饲养场（CAFOs），通过结合多源数据和人工验证改进了标注质量，并评估了多种视觉模型。

DeepLatent: Think with Images via Parallel Latent Visual Reasoning

Dongchen Lu et al.

cs.CV cs.LG

本文提出DeepLatent框架，通过LatentFormer并行生成上下文相关的隐式视觉状态，并设计连续空间强化学习算法优化隐式表示质量。该方法在多个基准测试中达到最优性能，但未涉及关键词中的code、spectral、Muon、pretrain、agent或attention等核心概念。

Decomposed On-Policy Distillation for Vision-Language Reasoning: Steering Gradients for Visual Grounding

Hee Suk Yoon et al.

cs.CV cs.CL

本文通过数学分解on-policy distillation的loss为language prior和visual grounding两个正交分量，发现标准优化会陷入次优折衷。提出的Visual Gradient Steering (VGS)方法动态调整梯度方向以优先优化visual subspace，在多个多模态蒸馏任务上提升了性能。

Improving Visual Representation Alignment Generation with GRPO

Shentong Mo, Sukmin Yun

cs.CV cs.AI cs.LG cs.MM

本文提出VRPO方法，用强化学习替代静态对齐损失，以改进扩散transformer中生成与判别表征的对齐，在ImageNet上取得FID提升和训练加速。该方法通过奖励引导过程动态优化表征一致性，但未涉及code、context、spectral等关键词。

Spectra-Guided Neural Tucker Factorization

Fusheng Wang, Yikai Hou

stat.ML cs.LG

本文提出Spectra-Guided Neural Tucker Factorization (SG-NTF)方法，用于高维不完全张量补全。该方法将标量时间戳映射到连续谱空间以抽象时间周期性，并引入时空协同门控机制过滤潜在交互，在保持参数效率的同时实现了有竞争力的补全精度。

Pause and Think: A Dataset and Benchmark for Video-Grounded Assistive Action Suggestion

Shivam Singh et al.

cs.CV cs.AI

本文提出了一个名为pause-and-think-T的训练数据集和pause-and-think-B的基准，用于提升Vision-Language Models在视频中的grounded reasoning和context aware planning能力。通过在一个4B参数的紧凑模型上进行微调，该模型在多个任务上取得了与更大规模模型相当的性能，并展现了良好的out-of-distribution泛化能力。

Authenticity Debt and the Synthetic Content Threat Landscape: A Layered Framework for Trust, Provenance, and IP Governance in the Generative AI Era

Shubhashis Sengupta et al.

cs.CR cs.AI cs.CY

本文提出了"authenticity debt"的概念，并构建了一个多层框架来应对生成式AI内容在真实性、来源、完整性和问责性方面的风险，但未涉及code、spectral、Muon、pretrain、agent或attention等关键词。

Quality Audio Prototyping: a prototype system for unified sound retrieval and procedural generation

Nelly Garcia et al.

cs.SD cs.HC cs.LG eess.AS

本文介绍了QuAP原型系统，将基于内容的音频检索与程序化声音生成统一在一个界面中，并通过规则助手提供感知参数指导。初步评估验证了该方法在声音设计工作流中的实用性。

LP5X-PIM Sim: A High-Fidelity HW/SW Integrated Simulator for LPDDR5X-PIM

SangHoon Cha et al.

cs.AR cs.AI

本文介绍了三星电子开发的LPDDR5X-PIM模拟器，该模拟器通过集成硬件数据路径和软件控制层的高保真模型，用于评估系统性能和能效。

Taming the Loss Landscape of PINNs with Noisy Feynman-Kac Supervision: Operator Preconditioning and Non-Asymptotic Error Bounds

Nathanael Tepakbong et al.

stat.ML cs.LG math.NA math.OC math.ST

本文研究了带有Feynman-Kac监督的PINNs，通过添加点态数据保真项来改善损失景观的病态条件，并给出了非渐近误差界。数值实验表明该方法在多个PDE问题上优于标准PINNs。

Collaborative Few-Step Distillation and Low-Bit Quantization for Wan2.2 Dual-Expert Video Diffusion Models

Jinyang Du et al.

cs.CV cs.AI

本文提出了一种针对Wan2.2-T2V-A14B视频扩散模型的部署压缩流程，通过结合少步分布匹配蒸馏与低比特量化，分别校准高噪声和低噪声分支，并在蒸馏后的少步学生模型上进行量化校准，以减少推理时的激活分布不匹配。实验表明，该协同设计在8步和20步设置下能保持接近全精度模型的性能，并在20步时取得最佳质量-效率权衡。

On Median of Incomplete U-Statistics

Nong Minh Hieu

stat.ML cs.LG

本文研究了不完全U-统计量的中位数（MIU）的有限样本浓度率，证明了该估计量在对称核期望估计中的鲁棒性。

Manifold Diffusion for Structure Generation of Transition Metal Complexes

Luca Schaufelberger, Kjell Jorner

cond-mat.mtrl-sci cs.LG physics.chem-ph

本文提出TMCgen模型，利用流形扩散方法在金属-配体配位角等关键自由度上生成过渡金属配合物的三维几何结构，并展示了高效生成能力。

Cortex and subcortex play distinct roles over learning when cortical memory is limited

Matthew Farrell, Taro Toyoizumi

q-bio.NC cs.LG

本文研究了在模型-based模块记忆资源受限时，大脑皮层与皮层下结构在学习中的不同角色，通过约束模型-based模块的记忆资源，分析了不同记忆分配策略在简单决策任务中的表现。

Beyond the Mouth: Upper-Face Affective Cues in Audiovisual Sentence Recognition under Acoustic Uncertainty

Zhou Yang, Yueyi Yang

cs.SD cs.AI

本文研究了在声学退化条件下，上脸情感线索对视听句子识别的影响。实验表明，嘴部特征在噪声环境下能显著提升识别鲁棒性，而上脸情感特征虽不直接提升准确率，但有助于改善模型校准和置信度估计。

Local Diagnostics of Continuous Normalizing Flow for Out-of-Distribution Detection

Xinwei Cao et al.

eess.AS cs.CL cs.SD

本文针对高维数据子空间中目标观测的out-of-distribution (OOD)检测问题，提出了一种基于continuous normalizing flow (CNF)的Lagrangian sub-flow (LSF)框架，用于分离相关成分并估计密度。实验表明，CNF存在“似然悖论”，即对OOD样本错误赋予高似然，作者通过子流轨迹上的velocity field提出几何诊断信号，并在零样本音素级误发音检测任务中验证了其优于基于似然的方法。

Shape Your Body: Value Gradients for Multi-Embodiment Robot Design

Nico Bohlinger, Jan Peters

cs.RO cs.AI

本文提出了一种利用多形态价值函数梯度来优化机器人设计的方法，通过预训练一个形态感知的价值函数作为可微分的代理，来优化连续形态参数。该方法在多种机器人设计场景中进行了评估，但并未直接涉及代码、上下文、谱方法或注意力机制等关键词。

Information-Theoretic Lower Bounds for Bit-Constrained Stochastic Optimization via a Reduction to Compressed Gaussian Mean Estimation

Munsik Kim

cs.IT cs.AI cs.LG

本文通过将B-bit量化随机优化问题归约到压缩高斯均值估计问题，推导了强凸二次族优化的信息论下界，得到了通信复杂度TB = Omega(d)和统计复杂度T = Omega(sigma^2 d / eps^2)以及乘积形式下界。该工作为低精度训练提供了信息论基线，但主要贡献是理论下界而非具体算法，与关键词中的code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention等方向关联较弱。

ViBE: Co-Optimizing Workload Skew and Hardware Variability for MoE Serving

Seokjin Go et al.

cs.DC cs.LG

本文提出ViBE框架，通过结合per-GPU性能建模与专家激活分析，将高负载专家分配到更快GPU、低负载专家分配到更慢GPU，以最小化MoE推理中的执行时间不平衡，从而减少straggler效应。该方法不修改模型语义或硬件，并在工作负载或性能漂移时支持轻量级重新校准。

Scaling Parallel Sequence Models to Foundation-Scale Vision Encoders

Yitong Jiang et al.

cs.CV cs.LG

本文提出C-GSPN，一种基于2D spatial propagation的视觉基础模型编码器。通过优化CUDA kernel、压缩latent-space propagation block和两阶段cross-operator distillation，C-GSPN在匹配ViT基线时参数减少15%，并在高分辨率下实现4倍加速。

SkyShield: Occupancy as a Safety Interface for Low-Altitude UAV Autonomy

Jie Gao et al.

cs.CV cs.AI

本文提出了SkyShield，据作者所知是首个面向20米以下城市无人机飞行的前视单目语义occupancy基准，并构建了基于CARLA的36K样本数据集。同时提出了KAR-mIoU指标和SkyOcc基线方法，将occupancy作为低空无人机自主飞行的安全接口。

Causal Density Functions

Sridhar Mahadevan

stat.ME cs.AI cs.LG

本文引入causal density functions作为Radon-Nikodym导数，用于比较interventional laws与observational laws，从而作为因果效应的局部密度比。文章推导了do-curves和有向边得分的实用估计量，并在合成与真实扰动基准上进行了评估。

Statistical Testing on Directed Graphs by Surrogate Data Generation

Chun Hei Michael Chan, Alexandre Cionca, Dimitri Van De Ville

stat.ML cs.LG eess.SP stat.ME

本文针对有向图上的统计假设检验问题，提出了一种基于替代数据生成的框架。通过定义有向图上的wide-sense stationary信号并利用graph shift operator的特征分解，该方法能够生成保留协方差结构的替代信号，从而构建检验统计量的零分布。实验表明，该框架在真实数据上优于现有针对无向图或基于朴素置换的方法。

Search-space Reduction for Boolean MinCSPs via Essential Constraints

Bart M. P. Jansen, Ruben F. A. Verhaegh

cs.CC cs.DS

本文研究布尔MinCSP问题的搜索空间缩减，通过essential constraints概念，对约束集$\mathcal{F}$进行分类，证明bijunctive约束集可在多项式时间内检测$\mathcal{O}(1)$-essential约束应用，而其他情况在复杂性理论猜想下难以处理。

GIRL-DETR: Gradient-Isolated Reinforcement Learning for Video Moment Retrieval

Shihang Zhang et al.

cs.CV cs.AI

本文提出GIRL-DETR，将Reinforcement Learning后训练引入轻量级Video Moment Retrieval模型，通过冻结backbone并优化非可微的tIoU指标来解决监督训练中的优化停滞问题。该方法在多个数据集上提升了定位精度，但未涉及code、spectral、Muon或pretrain等关键词。

Bayesian Inference of Nonlinear Malaria Dynamics in Ghana via an Ensemble Markov Chain Monte Carlo Sampler

T. Ansah-Narh, Y. Asare Afrane, J. Bremang Tandoh

stat.AP cs.AI math.PR stat.CO

本文针对加纳疟疾动态的非线性建模问题，提出了一种贝叶斯推断框架，使用仿射不变的ensemble Markov Chain Monte Carlo采样器估计带有阻尼振荡核的cubic基线模型，并基于2014-2023年的卫生设施数据生成了概率性预测。该工作主要贡献在于处理有限数据下的参数不确定性，但方法本身在统计推断领域较为常规，与关键词列表中的概念无直接关联。

Benchmark Dataset for Catalysis on 2D MXenes

Pavlo Melnyk et al.

cond-mat.mtrl-sci cs.LG

本文构建了一个包含50000个DFT计算数据的Ti$_2$CT$_y$ MXene催化数据集，并训练了EquiformerV2等机器学习原子间势模型，实现了对原子力和形成能的快速准确预测，加速比达$10^3$量级。该工作主要贡献于材料科学领域的计算加速，与关键词中的概念关联较弱。

DASH: Dual-Branch Score Distillation for Guidance-Calibrated Compact Diffusion Models

Abdullah Al Shafi et al.

cs.CV cs.AI cs.LG

本文提出DASH，一种用于class-conditional diffusion models的双分支蒸馏框架，通过独立监督conditional和unconditional score分支来解决输出级蒸馏中classifier-free guidance gap未定义的问题。实验表明该方法在5.9倍压缩下仍能保持较好的生成质量，但方法本身与关键词列表中的概念关联较弱。

Quality-Diversity Evolution for Discovering Diverse Vulnerabilities in LLM Safety

Subhadip Mitra

cs.CR cs.CL cs.ET cs.LG cs.NE

本文提出了一种基于quality-diversity进化框架的LLM对抗性测试方法，通过MAP-Elites算法在语义层面演化可解释的攻击策略，以发现不同模型的安全漏洞。该方法在多个LLM上发现了模型特定的脆弱性分布，但未涉及code、spectral、Muon等关键词相关技术。

Generative Diffusion Priors for 3D Mapping of the Dark Universe

Brandon Zhao et al.

astro-ph.CO cs.CV cs.LG

本文利用扩散模型作为先验，从弱引力透镜观测中重建暗物质的三维分布，通过结合可微分的物理前向模型进行后验采样，在模拟数据上取得了优于基线方法的重建精度。

Dynamic Coordination Strategy Selection for Enterprise Multi-Agent Systems

Thanh Luong Tuan

cs.MA cs.AI cs.CL

本文研究了企业多Agent系统中协调策略的动态选择问题，通过大规模实验比较了共识、辩论、合成等模式与单Agent工作流的性能。结果表明，虽然无法确定一个全局最优的固定策略，但动态路由方法能在各问题类别中稳定地接近最优表现。

Certificates without Electrons? Theory and Evidence on Impacts from AI-Driven Power Demand

Dana Golden, Aruna Balasubramanian, Niranjan Balasubramanian

econ.EM cs.AI

本文构建了一个博弈论模型，研究AI驱动的数据中心电力需求对电网的影响，发现可再生能源证书（RECs）无法有效缓解因消费与发电时间错配导致的可靠性下降、电价上涨和排放增加问题，而现场储能与共址部署（colocation）能更有效地促进可再生能源并网。

Cross-Generational Transfer of Adversarial Attacks Reveals Non-Monotonic Safety Alignment in LLMs

Subhadip Mitra

cs.CR cs.CL cs.ET cs.LG cs.NE

本文使用MAP-Elites作为自动化红队探测工具，研究了Google Gemma系列四代模型的安全对齐问题，发现安全对齐并非单调提升，其中Gemma 3的攻击成功率显著高于其前后代。跨代攻击重放实验表明，Gemma 4的安全改进具有更好的泛化性，但版权和网络犯罪漏洞在所有代中均接近100%。

Hybrid Probabilistic Forecasting of Under-Five Malaria Admissions in Ghana: A Gaussian Process Regression with Holt-Winters Smoothing

T. Ansah-Narh, Y. Asare Afrane, J. Bremang Tandoh

stat.AP cs.AI cs.LG math.PR

本文提出了一种混合概率预测框架，将Gaussian Process Regression与Holt-Winters指数平滑结合，用于预测加纳五岁以下儿童疟疾入院人数。该模型在十年区级数据上取得了优于单一模型的预测性能，并揭示了北部高负担地区的生态异质性。

Coarse-to-Fine Compositional Diffusion for Long-Horizon Planning

Byoungwoo Park et al.

cs.RO cs.LG

本文提出Coarse-to-Fine Compositional Diffusion (CoFi)方法，用于解决长程规划中的组合生成问题。该方法通过先对齐局部估计形成全局骨架，再扩散并去噪以恢复局部细节，在机器人规划、全景图像和长视频生成任务中提升了全局一致性与局部质量。

MoEIoU: Rethinking Bounding-Box Regression as a Mixture of Experts

Vinay Edula, Priyanka Bagade

cs.CV cs.AI cs.LG

本文提出了一种基于混合专家(Mixture of Experts)的边界框回归损失函数MoEIoU，通过log-sum-exp函数自适应地聚合重叠、中心对齐和长宽比失配等几何惩罚项，并采用课程学习(curriculum learning)式的权重调度策略来优化训练过程。该方法在多个目标检测数据集上取得了优于现有IoU-based损失函数的性能。

Sympatheia: Emotionally Adaptive Voice Assistant with Continuous Affect Conditioning

Sukru Samet Dindar et al.

cs.SD cs.CL cs.HC cs.LG eess.AS

本文提出了一种名为Sympatheia的情感自适应语音对话框架，通过从用户语音中推断情感状态并结合连续valence-arousal控制信号来生成情感合适的响应。该方法构建了包含12个情感锚点的合成对话语料库Sympatheia-18k，实验表明其在语义内容和语音表达上均优于基线模型。

RefDiffNet: Learning to Expose Subtle PCB Defects Before Detection

Vinay Edula, Nilesh Badwe, Priyanka Bagade

cs.CV cs.AI cs.LG

本文提出RefDiffNet，一种轻量级即插即用的输入增强模块，通过在缺陷检测前引入无缺陷参考图像来突出PCB缺陷区域，从而提升下游检测器的性能。实验表明该方法在多种检测器上均能带来显著提升，但方法本身属于工程改进，缺乏理论或方法上的开创性。

From Cues to Horizons: Dynamic Risk Horizon Profiling for Trajectory Prediction

Xinyi Ning et al.

cs.RO cs.AI

本文提出了一种风险地平线分析模块，通过连续可学习的势场模型来刻画周围物体的时空邻近性，从而在轨迹预测中融入未来风险演化信息。该方法在highD和SHRP2数据集上相比基线方法显著降低了预测误差。

GenPT: Beyond Self-Report for Reliable LLM Psychometrics via Generative Projective Testing

Ming Wang et al.

cs.SI cs.AI cs.CL

本文提出GenPT方法，将投射测试范式（如TAT、Rorschach）转化为评估LLM Agent心理状态的工具，通过生成新刺激和标准化流程来替代传统自陈问卷。实验表明该方法在抗污染、偏差对称性和上下文敏感性方面优于问卷方法。

Meta-Black-Box Optimization with Ensemble Surrogate Modeling for Robustness-Accuracy Trade-off within SAEA

Xiao Jin et al.

cs.NE cs.LG

本文提出AdaE-SAEA，一种将SAEA嵌入MetaBBO框架的自适应集成代理辅助进化算法，通过强化学习联合控制填充准则和集成代理建模（bagging与boosting），以平衡代理模型的鲁棒性与准确性，并在昂贵多目标优化问题上取得优于现有方法的性能。

Statistical Analysis of using the Shapley Value for Sensor Anomaly Localization with Accurate Classifiers

Xubin Fang, Rick S. Blum

stat.ML cs.LG eess.SP

本文研究了使用Shapley Value进行传感器异常定位的统计性能，通过数学定义的optimum binary classifiers进行分析。在独立观测下，Shapley Value测试等价于一个低复杂度的单变量测试；但在相关双变量高斯/拉普拉斯分布等依赖观测场景中，两者决策区域和错误概率不同，且Shapley Value测试在某些情况下严格劣于或优于单变量测试。该工作提供了Shapley-based定位的首个理论统计分析，但与关键词（如code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention）关联较弱。

Benchmarks for Vision-Language Models in Urban Perception Should Be Reliability-Aware and Negotiated

Rashid Mushkani

cs.CV cs.AI

本文讨论了视觉语言模型在城市感知任务中的基准测试问题，强调应处理标注者之间的分歧和弃权，并报告标注者间可靠性。通过在蒙特利尔街景数据集上的实验，发现模型与人类共识的一致性随维度可靠性变化，但未涉及关键词中的核心概念。

A Lightweight Hybrid MLP-Based Framework for Real-Time Phishing URL Detection Using Structural URL Features

Uche Unoke Emmanuel, Gideon Francis Oghie

cs.CR cs.LG

本文提出了一种轻量级混合框架用于实时钓鱼URL检测，结合了黑名单筛选和仅基于URL结构特征的MLP分类器，在PhiUSIIL数据集上达到了99.24%的准确率。该方法不涉及代码、上下文、谱方法或注意力机制等关键词相关技术，主要贡献在于工程实现的高效性。

Tiny Recursive Models for Solving the J2-Perturbed Lambert Problem

Minduli Wijayatunga, Roberto Armellin

math.OC cs.LG

本文提出了一种基于Tiny Recursive Models (TRM)的递归神经网络求解器TRM-PL，用于解决J2摄动下的Lambert问题。该模型通过迭代深度而非参数数量来提升有效容量，将初始猜测生成与迭代修正统一在端到端可微架构中，并在多个轨道转移测试中验证了其精度。

Reason, Retrieve, Re-rank: A Zero-Shot Reasoning-Aware Framework for Composed Video Retrieval

Ali Alavi

cs.CV cs.LG

本文提出R3-CoVR，一个零样本组合视频检索框架，通过冻结的多模态大模型和对比编码器实现无需训练的检索流程，在CVPR 2026挑战赛上取得高召回率。该方法主要贡献在于描述长度匹配和约束重排序策略，但与关键词列表中的概念无直接关联。

Bandit Simulation for Average Reward Inference

Samya Praharaj et al.

stat.ML cs.LG

本文提出Bandit Simulation for Inference (BSI)框架，通过从观测数据中拟合bandit环境的simulator来估计任意评估策略下的平均reward，并形式化地将simulator参数的不确定性传播到置信区间构造中。BSI仅需对行为策略的弱探索假设，避免了重要性加权，并证明了渐近有效的置信区间。

Benchmarking Security Risk Detection and Verification in Open Agentic Skill Ecosystems

Ismail Hossain et al.

cs.CR cs.AI

本文提出了SkillVetBench，一个用于开放agent技能生态系统的两阶段安全审查基准，通过语义审查和运行时沙箱执行来检测恶意技能。实验表明纯静态方法效果不足，而SkillVetBench能通过执行轨迹提供可验证的恶意证据。

Single-Channel Tissue Segmentation via Cross-Modal Distillation from Foundation Models

Sakib Mohammad, Jarin Ritu, Md Sakhawat Hossain

cs.CV cs.LG

本文提出了一种跨模态知识蒸馏框架，利用冻结的foundation model（如SAM ViT-H）作为teacher处理多通道输入，将语义信息迁移到仅使用核通道的轻量级student网络（如Swin-Tiny），在组织分割任务中显著提升了单通道模型的性能。该方法与关键词中的“attention”和“pretrain”有一定关联，但整体创新性有限，未解决长期存在的核心问题。

CV-Arena: An Open Benchmark for Instructional Computer Vision Problem Solving with Human-AI Collaborative Preferences

Fangzhou Lin et al.

cs.CV cs.AI

本文提出了CV-Arena基准，用于评估指令式图像编辑系统在专业场景下的表现，包含12K高分辨率图像对和16种任务类型，并设计了Active Elo协议结合人类与AI偏好进行模型评估。

Efficient Synthetic Network Generation via Latent Embedding Reconstruction

Feifan Jiang et al.

stat.ML cs.LG stat.AP stat.ME

本文提出SyNGLER框架，通过latent space network model学习低维节点嵌入并构建分布无关的生成器来合成网络数据。该方法在保持网络稀疏性和节点度异质性等特征的同时，降低了计算成本，并提供了理论一致性保证。

Machine Learning Surrogate Modeling for Homogenization of Hyperelastic Materials with Boolean Microstructures

Matthias Brändel, Oliver Rheinbach

cs.CE cs.LG

本文使用神经网络作为代理模型，基于低维微观结构描述符（如面积分数、形状描述符$\tau$、两点相关函数$S_2(r)$和线路径函数$\ell(z)$）预测超弹性复合材料的有效Lamé参数。研究表明，添加曲线值描述符可降低误差，但点态精度的提升并不保证物理合理性，这为未来引入物理约束的代理模型提供了方向。

Lodestar: An Online-Learning LLM Inference Router

Gangmuk Lim et al.

cs.DC cs.AI cs.LG

本文提出Lodestar，一个基于在线学习的LLM推理请求路由系统，通过持续收集集群状态并训练在线reward predictor来优化路由决策，以最小化time-to-first-token (TTFT)。实验表明，相比现有启发式方法，Lodestar在多种集群上显著降低了平均和P99延迟，并能在约5分钟内学习到高效路由策略。

Reasmory: 3D Reconstruction as Explicit Memory for VLMs Spatial Reasoning

Jixuan He et al.

cs.CV cs.CL

本文提出Reasmory框架，通过将3D重建结果作为显式记忆，并设计轻量级领域特定语言（DSL）来约束VLM的查询与操作，从而提升多视图图像和视频中的空间推理能力。实验表明该方法在基准测试上比GPT-5-mini等基线模型提升6-18%。

Practical and Optimal Algorithm for Linear Contextual Bandits with Rare Parameter Updates

Sanghoon Yu, Min-hwan Oh

stat.ML cs.LG

本文针对线性contextual bandits问题，提出两种仅需$O(\log\log T)$次参数更新的实用算法BLCE-G与BLCE，在静态调度下实现了极小极大最优regret，并显著降低了计算复杂度。

An Open-Source Benchmark and Baseline for Multi-temporal Referring Segmentation

Bingyu Li et al.

cs.CV cs.AI

本文提出了多时相指代分割任务，并构建了首个基准数据集MTRefSeg-21K，同时提出了一个基于LVLM的框架MTRefSeg-R1，通过两阶段训练策略实现语言引导的时相变化分割。实验表明该框架在相关任务上表现优越。

Theoretical Analysis of Engression and Reverse Markov Engression

Jiaqi Huang, Gongjun Xu, Ji Zhu

stat.ME cs.LG math.ST

本文对Engression及其Reverse Markov扩展进行了理论分析，在深度神经网络参数化下建立了非渐近收敛界，并提出了基于Energy Distance的链式法则来分析反向步骤中的误差传播。

FVSpec: Real-World Property-Based Tests as Lean Challenges

Quinn Dougherty et al.

cs.SE cs.AI

本文提出了一个用于评估AI模型在真实世界形式化软件验证任务上的基准，通过从Python仓库中抓取property-based tests并自动翻译为Lean 4规范。该工作主要关注AI辅助验证的流程构建，与关键词中的agent概念有一定关联，但方法本身并非开创性突破。

Cross-Axis Feature Fusion with Joint-Wise Motion Difference Prediction for Text-Based 3D Human Motion Editing

Gyojin Han, Junmo Kim

cs.CV cs.AI

本文提出了一种用于文本驱动的3D人体运动编辑的Cross-Axis Feature Fusion架构，通过联合轴锚定transformer和交叉轴融合块来提取关节和时间维度的特征，并引入辅助任务预测源与目标关节旋转间的Soft-DTW距离，以提升编辑的语义对齐和保真度。该方法在MotionFix数据集上取得了最优结果，但未涉及code、context、spectral等关键词。

AI-IoT-Robotics Integration: Survey of Frameworks, Emerging Trends, and the Path Toward Connected Robotics

Ranulfo Bezerra, Satoshi Tadokoro, Kazunori Ohno

cs.RO cs.AI cs.NI eess.SY

本文综述了AI、IoT与机器人技术融合的现状，提出了一个模块化系统架构，并分析了小语言模型(SLM)与大型语言模型(LLM)在边缘与云端的分布式认知作用。该工作为设计下一代互联机器人系统提供了概念性与技术路线图。

ProductWebGen: Benchmarking Multimodal Product Webpage Generation

Zhihong Liu et al.

cs.CV cs.AI

本文提出了ProductWebGen基准，用于评估多模态生成模型在根据产品图像和指令生成产品展示网页（HTML代码）方面的能力，并比较了基于编辑和基于统一模型（UM）的两种工作流。实验表明，基于编辑的方法在遵循网页指令方面表现更优，而基于统一模型的方法在遵循视觉内容指令上更具优势。

Data Collection for Training Quality-Control AI in Carpet Manufacturing

Akbar Erkinov

cs.CV cs.AI

本文提出了一种用于地毯制造中质量控制的在线机器视觉系统设计方案，重点在于实时检测缺陷并系统收集标注数据以训练模型。该方法基于Six Sigma (DMAIC)项目，描述了成像子系统、缺陷分类及从无监督到有监督的建模策略，但未涉及code、context、spectral、Muon、pretrain、agent或attention等关键词。

Temporally-Aligned Evaluation for Audio-Driven Talking Head Generation

Zhicheng Zhang et al.

cs.GR cs.AI cs.CV cs.LG cs.MM

本文提出将音频驱动说话头生成任务的评估重新定义为序列对齐问题，通过引入Soft Dynamic Time Warping到现有评估流程中，以容忍生成视频与参考视频之间的微小时间偏移和速度差异。该方法在多个数据集和20种方法上进行了大规模基准测试，证明序列级对齐比逐帧评估更稳定、对时序差异更不敏感，并能更好地区分不同建模范式之间的权衡。

3DCodeBench: Benchmarking Agentic Procedural 3D Modeling Via Code

Yipeng Gao et al.

cs.CV cs.AI cs.GR cs.LG

本文提出了3DCodeBench，一个用于评估vision-language model (VLM) agents在3D建模软件中通过代码进行程序化3D生成的benchmark，并构建了基于人类偏好的排名平台3DCodeArena。实验发现失败主要源于API不匹配，且test-time scaling能提升性能。

Measuring the Symmetry--Data Exchange Rate

Ahmed M. Adly

stat.ME cs.LG

本文通过控制实验测量了对称性先验（equivariance prior）在C_n对称任务上的数据效率，发现错误群组约束反而有害，而数据增强与等变架构在匹配测试时计算量时表现一致。相对交换率估计值与理论值1.0在统计上不完全一致，且方法贡献（如相对率估计器、错误群组控制）可迁移至其他可参数化的归纳偏置。

Beyond Task Success: Behavioral and Representational Diagnostics for WAM and VLA

Hung Mai, Bin Zhu, Tuan Do

cs.RO cs.AI

本文提出了一种模型无关的诊断框架，通过行为rollout分析和基于稀疏自编码器的特征分析，比较了World-Action Models (WAMs) 和 Vision-Language-Action (VLA) 策略在机器人操作中的表现。实验表明，WAMs在目标选择等行为上有所改进，但收益依赖于架构且推理成本更高。

Implicit Drifting Policy: One-Step Action Generation via Conditional Expert Geometry

Zemin Yang et al.

cs.RO cs.AI

本文提出Implicit Drifting Policy (IDP)，一种用于机器人行为克隆的一步生成框架。它通过提取条件专家几何结构来隐式地恢复训练时的漂移校正机制，避免了显式估计向量场，从而在保持一步生成低延迟的同时，提升了对有效动作流形的遵循能力。

How (and when) can you fit examples to logic-based hypothesis classes over infinite structures?

Michael Benedikt, Alessio Mansutti

cs.LO cs.LG math.LO

本文研究了在无限结构（如实有序域和Presburger算术）上，基于逻辑定义假设类的拟合问题（即训练问题）的计算复杂性与描述复杂性，分析了如何通过样本上的自然查询语言来判断样本是否可拟合。

Digging Up Citations: FOSSIL, a Dataset and Workflow for Reference Extraction in Law and the Humanities

Luca Foppiano, Christian Boulanger

cs.DL cs.CL

本文提出了FOSSIL数据集和基于footnote的引用提取工作流，通过改进Grobid工具将引用提取的micro-F1从0.36提升至0.72，主要针对法律和人文学科中脚注形式的参考文献。该工作目前仍在进行中，尚未解决跨引用和混合内容脚注的难题。

Accelerating physics-informed neural networks for full waveform inversion using a hybrid quantum-classical finite-basis architecture

Hoang Anh Nguyen, Divakar Vashisth, Ali Tura

physics.geo-ph cs.LG quant-ph

本文提出了一种混合量子-经典FBPINN架构用于声学全波形反演(FWI)，其中分解波场网络和全局速度网络通过参数化量子电路(PQC)实现，并在地球物理异常基准上以更少的训练迭代和参数达到更低的L1速度误差。该方法展示了量子计算与经典机器学习结合在波动反问题中的潜力，但未涉及关键词中的code、context、spectral、Muon、pretrain、agent或attention等概念。

Context-aware child-directed speech detection from long-form recordings

Théo Charlot et al.

eess.AS cs.LG cs.SD

本文研究了从长时录音中自动检测儿童导向语音的问题，通过微调自监督模型并引入上下文信息来提升分类性能，实验在包含182名儿童的多语言数据集上进行。

AMP: A Vendor-Neutral Wire Format for Agent Memory Operations

Thamilvendhan Munirathinam

cs.CR cs.AI cs.DC

本文提出了一个名为memorywire的JSON-Schema 2020-12 wire format，用于agent memory operations，定义了五种操作和四种memory types，并提供了开源参考实现。该工作主要贡献在于将现有组件（如RRF、FSMs等）封装为与模型无关的协议，而非提出新算法。

Repeated Descent: A Framework for Online Budget-Feasible Auctions

Andreas Charalampopoulos, Dimitris Fotakis, Thanos Tolias

cs.GT cs.DS

本文提出了一种名为Repeated Descent的确定性框架，用于在线预算可行拍卖，其中agent以秘书到达模式出现。该框架通过自适应线性定价实现了预算可行性，并改进了次模valuation下的竞争比，同时首次为非单调次模valuation提供了常数竞争比的机制。

ASE-26: a curriculum for agentic software engineering as a discipline

Mikael Gorsky

cs.CY cs.AI cs.SE

本文提出了ASE-26，一个面向agentic software engineering（代理软件工程）学科的本科课程体系，旨在通过结构化教学弥补当前行业在agent协作开发中缺失的实践技能。课程的核心概念是“evolutionary spiral”（进化螺旋），作为意图与构建共同演化的操作形式。

AI From the Margins (AIM): Rethinking Participatory AI Design Through the Lived Experience of Minoritized Communities

Tijs Portegies et al.

cs.CY cs.AI

本文提出了一种名为AIM的参与式AI设计方法论，通过叙事引导和共同规则制定等技术，在荷兰医疗场景中让少数群体参与AI政策制定。该方法强调以生活经验为中心，但未涉及code、spectral、Muon等关键词相关技术。

The World's Fastest Matching Engine Algorithm

Jake Yoon

cs.DC cs.DB cs.DS cs.PF

本文提出了一种用于电子交易所的高性能匹配引擎算法，通过Priority-Indicated Node (PIN)和邻域感知的插入删除操作，将匹配延迟降低至亚微秒级，并实现了每秒数千万条消息的处理能力。

Topological Ignorability for Structural Causal Effects Beyond Means

Usef Faghihi

stat.ME cs.AI

本文提出了一种基于拓扑几何的因果度量方法，包括density-superlevel Betti summaries和Euler signatures，用于捕捉干预对结果分布结构（如分裂、循环等）的影响，而非仅关注均值变化。该方法引入了topological ignorability假设，并开发了协变量标准化的因果效应估计器，在隐藏混杂基准测试中验证了其有效性。

pcbGPT: Automatic PCB Schematic Synthesis from Natural Language Requirements

Tobias King et al.

cs.HC cs.AI

本文提出了pcbGPT系统，能从自然语言需求自动生成可编辑的KiCad PCB原理图，通过Python DSL表示电路并集成组件库搜索、数据表知识和验证机制。实验表明该系统在嵌入式原理图生成任务上表现良好，但尚不能完全替代专家审查。

Feature Alignment Determines Fusion Strategy: A Comparative Study of Cross-Attention and Concatenation in Multimodal Learning

Zhiqiang Zhou, Xuezhen Xie

cs.CV cs.LG

本文通过Flickr8k数据集上的实验，比较了cross-attention与concatenation两种多模态融合策略，发现特征对齐质量是决定融合方法优劣的关键因素，而非数据规模。当特征已通过vision-language pretraining对齐时，concatenation在样本效率上优于cross-attention，其优势随对齐质量下降而增大。

TECCI: Tricky Edits of Collected and Curated Images

Aishwarya Agrawal et al.

cs.CV cs.AI cs.CL

本文提出了一个名为TECCI的新型图像编辑benchmark，包含7550对图像和编辑指令，用于系统测试文本引导的图像编辑方法。评估发现现有模型在指令遵循、最小编辑和视觉质量方面表现不佳，整体成功率低于22%。

Distilling Neuro-Symbolic Programs into 3D Multi-modal LLMs

Wentao Mo, Yang Liu

cs.CV cs.AI cs.CL cs.MM

本文提出APEIRIA，一种通过三阶段课程学习将神经符号3D概念学习器的可解释推理模式蒸馏到3D多模态大语言模型中的方法，旨在结合符号推理的透明性与MLLM的灵活性。该方法在3D空间推理任务上超越了先前的神经符号方法，并达到了与最先进3D MLLM相当的性能。

Analysis of Ethnic Disparities in Autism Spectrum Disorder among Toddlers

Aadithya Prabha Ramaharsha, Deevna Reddy, Uma Ranjan

cs.CV cs.LG stat.AP

本文使用logistic regression分析了ASD（自闭症谱系障碍）在不同种族幼儿中的差异，发现种族、新生儿黄疸和性别对ASD发病率有显著影响。该研究主要关注流行病学统计，与关键词中的数学或机器学习方法关联较弱。

Differing Roles of Leisure and Productivity in GDP - A Machine Learning based comparative analysis of Germany and USA

Achintya Ranjan, Uma Ranjan

econ.GN cs.CE cs.CV cs.GT cs.LG +1

本文使用Random Forest模型分析德国和美国GDP中工作小时数与全要素生产率的相对作用，通过Gini importance和SHAP图比较了两国社会结构差异对GDP贡献的影响。

Training-Free Imitation Learning with Closed-Form Diffusion Policies

Raghav Mishra, Ian R. Manchester

cs.RO cs.LG

本文提出了一种无需训练的Closed-Form Diffusion Policies (CFDP)方法，通过从demonstration dataset中导出closed-form score来实现imitation learning。该方法在硬件实验中实现了毫秒级的实时推理，性能可与需要数小时训练的neural baselines相竞争。

Efficient Approximation for Encoder--Decoder Neural Operators via Variation Spaces

Jia-Qi Yang, Lei Shi

stat.ML cs.LG math.FA math.NA math.ST

本文通过引入variation space作为非线性算子的无限维结构类，为encoder-decoder神经网络在Bochner $L^q$范数下建立了逼近界，误差分解为输入编码误差、输出编码误差和一个与编码维度无关的$N^{-1/2}$项。该结果提供了超越一般Lipschitz或Fréchet可微算子类的理论保证。

Distribution-free changepoint localization after sequential change detection

Aytijhya Saha, Aaditya Ramdas

stat.ML cs.LG stat.ME

本文提出了一种无分布假设的框架，用于在顺序变化检测停止后构建变化点的置信集。该方法利用conformal test martingales进行检测，并首次在无分布假设下实现了变化点的定位，提供了有限样本下的覆盖保证。

DeepIPCv3: Event-Aware Multi-Modal Sensor Fusion for Sudden Pedestrian Crossing Avoidance

Oskar Natan et al.

cs.RO cs.AI cs.CV eess.IV eess.SY

本文提出DeepIPCv3，一种融合LiDAR点云与Dynamic Vision Sensor (DVS)事件流的端到端自动驾驶框架，用于应对突然行人穿越场景。通过Transformer风格的cross-modal attention机制动态关联多模态数据，并利用混合策略网络生成局部waypoints和控制命令，在离线数据集上取得了最优轨迹预测性能。

KG-FairDiff: Knowledge Graph-Guided Prompt Refinement for Demographically Fair Text-to-Image Generation

Farbod Davoodi et al.

cs.CV cs.CY cs.LG

本文提出KG-FairDiff，一个模型无关的推理时框架，通过知识图谱引导的prompt精炼来减少文本到图像生成中的人口统计偏见。它将公平感知的prompt精炼形式化为约束优化问题，并利用知识图谱、LLM重写器和验证器实现闭环流程，在保持语义保真度的同时降低基于散度的公平性损失。

Knowledge-Intensive Video Generation

Chenxu Wang, Mingda Chen

cs.CV cs.AI

本文提出了知识密集型视频生成（KIVI）任务，要求模型根据简短的信息寻求提示生成视频，并构建了KIVI-Bench基准和自动评估指标。实验表明现有模型在事实性和实用性上仍远落后于人类表现。

BenchEvolver: Frontier Task Synthesis via Solution-Centric Evolution

Yangzhen Wu et al.

cs.SE cs.AI cs.CL cs.LG

本文提出BenchEvolver框架，通过演化参考解来自动生成更难的编程问题，以解决现有benchmark饱和问题。该方法将LiveCodeBench等数据集转化为更具区分度的评估套件，并验证了其在模型自我改进和强化学习训练中的有效性。

Beyond Visual Memory: Mechanistic Diagnostics of Latent Visual Reasoning

Garvin Guo et al.

cs.CV cs.AI

本文通过分解latent tokens为latent slots、boundary markers和format三个组件，发现latent visual reasoning的性能提升主要来自boundary markers和format，而非视觉记忆，并指出不同训练监督方式会导致机制差异。

Quantum Algorithm for Distributed Reduction of Entanglements (QADR): A Trainable and Simulation-Efficient QML Framework

Syed Farhan Ahmad, Gregory T. Byrd

quant-ph cs.AI

本文提出了一种名为QADR的混合量子-经典机器学习框架，通过将全局VQC分解为局部子电路来降低经典模拟的内存开销并缓解贫瘠高原问题。实验表明该方法在MNIST和高维NASA数据集上具有良好的可扩展性，但未涉及关键词中的code、context、spectral、Muon、pretrain、agent或attention等概念。

ResNet-34 with Lightweight Decoder for Accurate and Efficient Segmentation of Fetal Brain MRI

Ashiqur Rahman et al.

eess.IV cs.AI cs.CV

本文提出一种结合ResNet-34编码器与轻量级MLP解码器的深度学习模型，用于胎儿脑部MRI的精确分割。该模型通过减少参数量和使用双线性上采样提升计算效率，在FeTA 2021数据集上取得了优于UNet等基线架构的性能。

A Communication-Centric 6G-LLM Architecture for Scalable Tactical Autonomous Defense Vehicle Networks

Kiran Khurshid, Shumaila Javaid, Nasir Saeed

eess.SP cs.AI cs.NI

本文提出了一种面向战术自主防御车辆网络的通信中心化6G-LLM架构，通过将边缘辅助的大语言模型推理与6G语义通信结合，旨在提升大规模车队协调效率并降低通信开销。仿真表明，该架构在延迟、任务成功率和通信开销上显著优于5G基线方案。

PSG-Nav: Probabilistic Scene Graph Navigation via Multiverse Decision Making

Rufeng Chen et al.

cs.RO cs.AI

本文提出PSG-Nav，通过构建3D Probabilistic Scene Graph来处理开放词汇导航中的感知不确定性，并利用Multiverse Decision从联合分布中采样多个可能世界设置以评估导航地标。该方法在MP3D等基准上取得了新的最优结果。

Digital Twin-Assisted Adaptive Multi-Agent DRL for Intelligent Spectrum and Resource Management in Open-RAN UAV-Enabled 6G Networks

Marwan Dhuheir, Thang X. Vu, Symeon Chatzinotas

cs.IT cs.AI

本文提出了一种数字孪生辅助的自适应多智能体深度强化学习框架，用于解决Open-RAN无人机使能的6G网络中的频谱和资源管理问题。该框架将复杂优化问题分解为基于粒子群优化的无人机轨迹优化和基于多智能体DRL的动态频谱-功率-关联管理。

SEArch: Optimistic Policy Selection Between Scene Noise and Drift for UAV Radar Search

Noor Khial et al.

cs.NI cs.LG

本文针对无人机雷达搜索中的在线策略选择问题，提出了SEArch和W-SEArch两种算法，通过Stochastically Extended Adversary (SEA)框架同时处理场景内随机噪声和场景间漂移，并给出了相应的regret界。实验表明该方法在非平稳环境下相比非自适应基线有显著性能提升。

Needles at Scale: LLM-Assisted Target Selection for Windows Vulnerability Research

Michael J. Bommarito II

cs.CR cs.AI cs.SE

本文提出了一种名为Symbolicate-Enrich-Sample的低成本批处理流水线，用于在Windows操作系统范围内进行漏洞研究的目标选择。该方法通过恢复函数级符号、附加结构特征并使用低开销语言模型进行优先级排序，从数百万函数中筛选出约2.2万个候选函数，为下游分析提供支持。

Beyond Access: Guided LLM Scaffolding for Independent Learning in Undergraduate Statistics

Mohammad Amanlou et al.

cs.CY cs.AI

本文通过一项为期四周的准实验研究，比较了在本科概率与统计课程中无LLM访问、无限制LLM访问和引导式LLM访问三种条件下学生的学习效果。研究发现，引导式LLM使用能促进更清晰的学习导向交互模式，但整体而言，单纯的LLM访问并非完整的教育干预措施。

Bridging Requirements and Architecture: Multi-Agent Orchestration with External Knowledge and Hierarchical Memory

Ruiyin Li et al.

cs.SE cs.AI

本文提出了一个名为MAAD的多智能体框架，通过集成外部知识（RAG）和分层记忆机制，将需求规格说明自动转化为多视角的软件架构蓝图。该方法在案例研究中相比MetaGPT生成了更完整、模块化和可追溯的架构，但主要聚焦于软件工程中的架构设计流程，与关键词中的code, spectral, Muon, pretrain, attention等概念关联较弱。

Autopilot-Preserving Residual Q-Learning with HJB-Inspired Finite-Action Risk Filtering for Fixed-Wing UAV Command Supervision

Mehmet Iscan, Batuhan Temiz

cs.RO cs.LG eess.SY

本文提出了一种用于固定翼无人机指令监督的残差Q学习方法，通过HJB方程启发的有限动作风险过滤，在保留原有自动驾驶仪的基础上，利用强化学习策略选择残差动作以降低路径跟踪误差。实验表明该方法相比基线自动驾驶仪和表格Q学习显著提升了性能，但未涉及代码、上下文、谱方法、Muon优化器、预训练、智能体或注意力机制等关键词。

Differentially Private Datastore Generation for Retrieval-Augmented Inference

Abdelrahman Abouelenein, Marwan Torki

cs.CR cs.IR cs.LG

本文提出了一种基于locality-sensitive hashing (LSH)的差分隐私数据存储生成框架，通过向桶内累积投票添加校准噪声来生成概率分布，从而在保护隐私的同时支持检索增强推理。实验表明，在epsilon=5时，该方法仅导致平均2.6%的准确率下降，并能有效抵御成员推断攻击。

On the Uncertainty Quantification Ability of Tabular Foundation Models

Tyler R. Johnson et al.

stat.ML cs.LG

本文通过实证研究比较了TabPFN与Gaussian processes在回归任务中的uncertainty quantification能力，发现两者在不同数据规模和问题复杂度下各有优劣。

On the Evaluation of Spiking Neural Network Configurations for Network Intrusion Detection

Raj Patel et al.

cs.CR cs.AI cs.NE

本文通过控制消融实验，系统评估了9种Spiking Neural Networks (SNNs)神经元模型与3种spike encoding方案在四个网络入侵检测基准数据集上的性能。研究发现spike encoding方案对检测质量的影响大于神经元模型，其中latency encoding表现最优，LeakyParallel神经元配合latency encoding在准确率和推理速度上均取得最佳结果。

Spatially Distributed Task-Oriented Compression for Multi-Emitter Localization and Characterization with Spectral Overlap

H. Nazim Bicer, J. Nick Laneman

eess.SP cs.LG

本文提出了一种面向任务的分布式压缩框架，用于多发射机定位与表征。接收机将观测到的时频表示编码为紧凑的latent vector，中央融合解码器利用这些latent估计发射机集合。实验表明，极紧凑的接收端表示仍能保留有用信息，但精确的定位与谱参数回归需要更大的latent维度。

Computation-Aware Kalman Filtering with Model Selection for Neural Dynamics

JR Huml, Jonathan Wenger, John P. Cunningham

stat.ML cs.AI cs.LG

本文提出了一种计算感知的状态空间模型(CASSM)，用于神经动力学建模中的模型选择，通过新的训练损失和优化方案在大状态空间中实现可处理推理。该方法在试验数远少于记录神经元数的规模不平衡场景下，与数据需求大的深度网络具有竞争力，并改进了不确定性校准。

Emergent Transfer of a Physics Foundation Model from Simulation to Laboratory Turbulence

Payel Mukhopadhyay et al.

physics.flu-dyn cs.AI cs.LG

本文研究了物理基础模型Walrus在Rayleigh-Taylor不稳定性问题上的迁移能力，通过少量DNS数据微调后，模型能零样本泛化到实验室实验数据，并预测了模拟与实验间长期存在的混合增长率差异。该工作展示了基础模型在流体动力学中从模拟到实验的迁移潜力。

Hierarchical Online Prompt Mutation with Dual-Loop Feedback for Guardrailed Evidence Document Generation: A Production-Evaluation Case Study

Nataraj Agaram Sundar Tejas Morabia

cs.DC cs.AI cs.LG

本文提出了一种名为HOPM的分层在线prompt变异框架，用于高风险的证据文档生成系统，通过双循环反馈（人工审核与自动评判）来优化prompt选择与变异优先级。实验表明该方法在真实市场纠纷证据工作流中提升了生成质量，但未涉及code、context、spectral、Muon、pretrain、agent或attention等关键词。

Crazyflow: An Accurate, GPU-Accelerated, Differentiable Drone Simulator in JAX

Martin Schuck et al.

cs.RO cs.AI cs.MA eess.SY

Crazyflow是一个基于JAX的GPU加速无人机模拟器，在速度、可微性和大规模并行化方面显著优于现有方案，支持从单智能体到数千架蜂群的仿真，并实现了飞行中的在线强化学习。该工作主要贡献于机器人学与仿真领域，与您提供的关键词（如code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention）关联度较低。

Perception First: A Frontier Native-Video Model with Self-Consistency for Implicit Video Question Answering

Ali Alavi

cs.CV cs.LG

本文针对VRR Challenge中的隐式视频问答任务，系统评估了多种开源Video-LMM和推理策略。研究发现该基准是感知受限而非推理受限，推理增强策略效果中性甚至有害，而基础模型的感知能力和轻量级测试时去噪是关键。

LLM Consortium for Software Design Refinement: A Controlled Experiment on Multi-Agent Collaboration Topologies

Nagarjuna Kanamarlapudi, Praveen K

cs.SE cs.AI cs.MA

本文通过控制实验评估了12种多智能体LLM协作拓扑在软件架构设计中的表现，发现结构对抗变体(v4b)和跨模型评审方法效果最佳，而并行合并方法因token饥饿和弗兰肯斯坦效应表现最差。该研究主要关注多智能体协作模式，与关键词中的agent有一定关联，但方法本身并非开创性且未解决长期问题。

ClawHub Security Signals: When VirusTotal, Static Analysis, and SkillSpector Disagree

Vincent Koc et al.

cs.CR cs.AI cs.SE

本文研究了AI agent skills的安全检测问题，通过分析VirusTotal、静态分析和NVIDIA SkillSpector三种扫描器在ClawHub数据集上的分歧，发现它们对恶意技能的检测一致性极低，表明agent skill安全需要分层治理而非单一扫描器决策。

On the Limits of Token Reduction for Efficient Unified Vision Language Training

Siyi Chen et al.

cs.CV cs.AI cs.CL

本文研究了统一视觉语言模型(VLM)训练中基于token reduction的加速方法，通过分析layerwise attention allocation发现视觉理解与生成任务存在不对称性，并设计了任务特定的加速器。实验表明，统一训练中任务特定的token dropping会导致synergy loss，表明需要保留共享的跨任务结构。

Agent Operating Systems (AOS): Integrating Agentic Control Planes into, and Beyond, Traditional Operating Systems

Ankur Sharma, Deep Shah

cs.CR cs.AI

本文提出了Agent Operating System (AOS)的概念，旨在将智能体控制平面集成到传统操作系统中，以支持长期、目标导向的agentic AI工作负载。文章分析了经典OS抽象（如进程、线程）在调度、内存管理、安全等方面的局限性，并提出了AOS的架构分解与集成模型。

Compliance-Scored Best-of-N Guardrail Orchestration for Multimodal Document Generation in Payments Dispute Defense

Nataraj Agaram Sundar, Tejas Morabia

cs.DC cs.AI cs.CL cs.LG

本文提出了一种用于多模态文档生成的合规评分最佳N选一护栏编排框架，通过并行生成候选并基于加权护栏（如PII检测、内容审核）评分，在支付争议防御场景中实现了91%的合规率。该工作主要聚焦于工程系统设计而非理论创新，与关键词中的数学概念无直接关联。

PaCX-MAE: Physiology-Augmented Chest X-Ray Masked Autoencoder

Yancheng Liu, Kenichi Maeda, Manan Pancholy

cs.CV cs.LG

本文提出PaCX-MAE，一种跨模态蒸馏框架，通过双对比-预测目标将生理先验（如ECG和实验室数据）注入胸部X光编码器，在推理时保持单模态。实验表明该方法在生理依赖任务上优于领域特定MAE，但未涉及code、context、spectral、Muon、agent或attention等关键词的核心创新。

MPMWorlds: Material-Point-Method Simulations for Inferring and Extrapolating Physical Dynamics

Žiga Kovačič, Kevin Ellis

cs.GR cs.CV cs.LG

本文构建了一个基于2D Material Point Method (MPM)的物理模拟数据集，并对比了代码生成与视频扩散方法在推断和 extrapolate 物理动力学方面的表现。研究发现，代码生成模型能自动合成MPM模拟，但在从视觉输入推断物理参数方面存在困难，而视频扩散模型则能更好地识别几何属性但 extrapolation 结果物理上不可靠。

Scalable Counterfactual Risk Estimation for Rare Events in Longitudinal Data

Xiaohui Yin et al.

stat.ME cs.LG

本文提出了一种针对纵向数据中罕见事件的可扩展反事实风险估计方法，通过子采样和重新加权策略来降低计算负担并提高估计稳定性，适用于包括ICE估计器在内的多种因果效应估计方法。

Self-Conditioned Positional HNSW for Overlap-Aware Retrieval in Chunked-Document RAG Systems: Method and Industrial Evidence-Quality Audit

Nataraj Agaram Sundar, Tejas Morabia

cs.DC cs.AI cs.CL cs.DB cs.IR

本文提出Self-Conditioned Positional HNSW (SCP-HNSW)，通过在chunk embeddings后附加低维positional code并采用两阶段查询过程，解决分块文档RAG系统中top-k检索返回重复证据的问题。该方法保持HNSW图结构不变，并集成了工业级证据质量审计（包括文本和OCR审计），但未涉及code、context、spectral、Muon、pretrain、agent或attention等关键词。

Defenses & Enablers For Skill Injection Attacks on Terminal Based Agents

Yoshinari Fujinuma et al.

cs.CR cs.AI cs.CL

本文研究了基于终端的LLM agent中技能注入攻击的防御与增强方法，提出了两种guardian-based防御策略（动态和静态），并测试了攻击重述对防御效果的影响。

TLG: Temporal-Logic Grounding for Video Question Answering via Source-Annotation Reconstruction and Category-Targeted Reasoning

Ali Alavi

cs.CV cs.LG

本文提出TLG系统，通过从公开标注重建动作时间线并解析问题为时序逻辑程序来提升视频问答准确率，在无标注时回退到开源VLM，并将VLM最弱的类别路由至更强推理模型。该方法主要依赖外部标注而非模型创新，与关键词中的code、context、attention等概念关联较弱。

Learning Chaotic Dynamics through Second-Order Geometric Supervision

Shinhoo Kang, Hai V. Nguyen, Tan Bui-Thanh

math.NA cs.LG

本文提出了一种通过二阶几何监督学习混沌动力学的方法，利用模型约束的随机化Jacobian匹配来隐式强制执行Hessian一致性，从而在$O(d^2)$成本下避免显式Hessian计算的$O(d^3)$开销。实验表明，该方法在Lorenz 63和Lorenz 96系统上能有效消除一阶方法导致的Lyapunov指数异常并保持吸引子几何，但与我提供的关键词（如code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention）关联较弱。

RoboTrustBench: Benchmarking the Trustworthiness of Video World Models for Robotic Manipulation

Huiqiong Li et al.

cs.CV cs.CL cs.RO

本文提出了RoboTrustBench基准，用于评估机器人操作中视频世界模型在正常、约束敏感、反事实和对抗四种场景下的可信度。实验发现当前模型虽能生成视觉连贯的视频，但在约束推理、物理交互等关键能力上存在不足。

Demystifying Multimodal Biomolecular Co-design With Intrinsic Geodesic Coupling

Keyue Qiu et al.

q-bio.BM cs.AI

本文提出GeoCoupling框架，通过优化异质模态（如蛋白质序列与三维结构）在生成过程中的时间耦合方式，以解决现有方法中固定同步耦合导致的高方差监督和不一致中间状态问题。实验表明该方法在基于结构的药物设计和无条件蛋白质设计任务中优于基线。

A Framework for Graph-Conditioned Hierarchical Shapley Attribution in Patent Valuation

Joy Bose

cs.GT cs.AI

本文提出PatentXAI框架，将专利估值建模为可解释AI问题，通过Shapley value在知识图谱的Markov Blanket上近似计算专利对产品利润的贡献，并采用分层分配策略。实验表明该方法在计算效率与精度间取得平衡，但估值函数v(S)的实证估计仍是主要开放问题。

Self-Regulating Annealing in Heavy-Tailed Diffusion Models

Keito Wakatsuki, Hideaki Shimazaki

stat.ML cs.LG

本文提出了一种基于Stochastic Differential Equation (SDE)的采样器用于Heavy-Tailed Diffusion Models (HTDMs)，通过引入状态依赖的扩散系数，实现了自调节退火机制。实验验证了该方法在从重尾分布中生成样本时的必要性。

MINTS: Minimalist Thompson Sampling

Kaizheng Wang

math.OC cs.AI cs.LG stat.ML

本文提出了一种极简贝叶斯框架MINTS，通过仅在最优位置设置先验并利用profile likelihood消除冗余参数，为多臂老虎机问题提供了近最优的非渐近regret保证和渐近regret刻画。该方法自动适应单峰结构，在无结构设定下达到经典Lai-Robbins常数。

Don't Let a Few Network Failures Slow the Entire AllReduce

Peiqing Chen et al.

cs.DC cs.LG cs.NI

本文研究了大规模GPU集群中网络故障对AllReduce通信的影响，提出了OptCC算法，通过四阶段流水线设计在不对称带宽下逼近信息论下界。实验表明，在50%带宽损失下，OptCC的性能损失仅为2-6%，远优于现有方法的57%开销。

HAIM: Human-AI Music Datasets for AI Music Production Tracking Benchmark

Seonghyeon Go, Yumin Kim

cs.SD cs.AI

本文定义了"AI Music Tracking"问题，即识别音乐制作中AI的具体介入阶段，并为此构建了HAIM数据集。该数据集包含多阶段标签，旨在超越简单的二元分类，为AI音乐检测提供更细粒度的基准。

RPCASSM: Robust PCA State Space Model For Infrared Small Target Detection

Pingping Liu et al.

cs.CV cs.AI

本文提出RPCASSM网络，基于robust principal component analysis (RPCA)范式设计背景与目标状态空间模块，用于红外小目标检测与分割。该方法通过空间探针扫描机制和可变形提示扫描机制分别建模背景与目标，实验验证了其有效性。

IstGPT: LLM-based Anomaly Detection for Spatial-Temporal Graph in Industrial Systems

Yuchen Zhang et al.

cs.CR cs.LG

本文提出IstGPT，一种基于LLM和图学习的工业异常检测工具，通过多模态知识提取传感器-执行器依赖图，并利用改进的图神经网络进行异常检测。该方法在多个数据集上取得了最佳性能，但与我提供的关键词（如code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention）关联度较低。

Scalable Concurrent Queues for GPU

Pratheek Prakash Shetty, Thomas R. W. Scogland, Wu-chun Feng

cs.DC cs.DS

本文研究了GPU上的可扩展并发队列，提出了三种线性化队列设计，包括无锁和等待自由变体，以适应GPU的SIMT执行和大规模并行特性。这些队列旨在解决HPC系统中任务分配和负载均衡的瓶颈问题。

Understanding Identity Continuity in Thermal Video through Scene-Level Consistency

Wei-Chieh Sun et al.

cs.CV cs.AI cs.LG cs.MM

本文研究了热成像视频中行人多目标跟踪的身份连续性问题，提出了一种轻量级的后处理方法，通过在线短间隙重映射和离线轨迹重链接来恢复身份连续性。实验表明，基于场景级时空一致性的保守重链接策略能有效提升IDF1指标，而无需依赖复杂的重识别模型。

KDH-CAD: Knowledge-data hybrid CAD learning under data scarcity

Ziqin Gao, Zhijie Yang, Qiang Zou

cs.GR cs.LG

本文提出KDH-CAD框架，通过结合预训练foundation model的知识、结构化领域知识和少量标注CAD数据，在数据稀缺条件下实现高效CAD学习，在机械零件分类任务中以极少训练样本达到高准确率。

Density-Aware Translation of Spurious Correlations in Zero-Shot VLMs

Afsaneh Hasanebrahimi et al.

cs.CV cs.LG

本文提出Density-Aware Translation (DAT)方法，通过引入基于group reference sets的局部几何密度项来修正CLIP模型的image-text相似度分数，以缓解zero-shot分类中spurious correlations问题。该方法利用CLIP embeddings在特征空间中的各向异性壳状分布特性，通过密度感知的相似度重缩放来抑制过置信预测。

FlatVPR: Plug-and-play Geo-linear Residual Adapter for Geometric Rectification of Foundation Model Feature Manifolds

Rai Hisada, Kanji Tanaka

cs.CV cs.LG cs.RO

本文提出FlatVPR，通过引入可学习的残差适配器来修正基础模型特征流形的几何曲率，使得相邻锚点间的描述子可通过线性插值精确重建，从而在视觉位置识别中平衡地图轻量化与定位精度。该方法使用Pullback Flatness Loss显式抑制流形曲率，并在EM框架下解耦地图构建过程。

SECUREVENT: Hybrid AI/ML Security Monitoring for Distributed Event-Based Systems

Eric Liang

cs.CR cs.AI

本文提出SECUREVENT架构，将传统安全机制与AI/ML异常检测结合，用于分布式事件系统的安全监控。该工作主要关注系统安全而非数学理论创新，与关键词列表中的概念关联较弱。

Sensitivity as a Double-Edged Sword: A Trade-off Between Discriminability and Adversarial Robustness

Kai Wang

cs.CV cs.LG

本文研究了神经网络中fully connected (FC) classifier的敏感性与$\ell_2$ distance-based classifier的鲁棒性之间的权衡，并提出了一种基于Hybrid Prototype Mixing (HPM) framework的$\ell_2$-reclassifier来兼顾判别性与鲁棒性。同时，为解决评估中的梯度混淆问题，设计了Mixed Surrogate Attack (MSA)协议。

Accelerating Min-Max Optimization via Power-Law Stepsizes

Yue Wu et al.

math.OC cs.GT cs.LG

本文研究了双仿射无约束min-max优化中Extragradient (EG)方法的动态步长调度，证明了基于power-law分布的步长可将EG的last-iterate收敛率从固定的$\Theta(T^{-1/2})$加速至$\mathcal{O}(T^{-2/3+\varepsilon})$，并进一步通过允许外推与更新步使用不同步长达到近最优的$\mathcal{O}(T^{-1+\varepsilon})$。该工作主要贡献于优化理论中的步长调度问题，与关键词中的code、context等无直接关联。

An Algebraic View of the Expressivity of Recurrent Language Models

Franz Nowak, Ryan Cotterell, Reda Boumasmoud

cs.FL cs.CL cs.LG

本文从代数角度统一分析了循环语言模型的表达能力，指出不同算术模型（如浮点与无符号整数）会导致表达能力差异，例如对角状态空间模型在浮点约束下无法实现偶数模计数器。

MOSS-Audio Technical Report

Chen Yang et al.

cs.SD cs.AI

MOSS-Audio是一个统一的audio-language模型，支持语音、环境音和音乐理解，通过DeepStack cross-layer feature injection和time markers等技术实现音频captioning、时间感知问答和带时间戳的转录。该模型在多种音频理解任务上表现良好，但方法上未涉及code、spectral、Muon或agent等关键词相关的开创性贡献。

Site4Drug: Predicting Drug-Binding Target Sites with an AI Agent

Taehan Kim et al.

q-bio.BM cs.LG

Site4Drug是一个AI agent，用于预测蛋白质上可靶向的药物结合位点，并推荐结合模态（如抗体或小分子）。它通过整合拓扑、亲水性、PTM倾向等证据来避免选择生物上不可及的位点。

Adaptive Sharpness-Aware Minimization with a Polyak-type Step size: A Theory-Grounded Scheduler

Dimitris Oikonomou, Nicolas Loizou

math.OC cs.LG stat.ML

本文基于随机Polyak步长在SGD中的成功，为Sharpness-Aware Minimization (SAM)设计了自适应Polyak调度器，并在光滑强凸和凸目标下证明了线性或$O(1/T)$收敛率，数值实验显示其性能与调优后的SAM相当。

Physics-Guided Attention in a Lightweight TCN for Efficient WiFi CSI-Based Human Activity Recognition

Chinthaka Ranasingha et al.

cs.CV cs.AI

本文提出了一种基于轻量级TCN的WiFi CSI人体动作识别框架，通过引入Doppler-energy引导的temporal attention和variance驱动的channel attention来捕捉运动动态，在多个数据集上以更少的参数和计算成本取得了优于深层模型的性能。

Suppressing Forgery-Specific Shortcuts for Generalizable Deepfake Detection

Yihui Wang et al.

cs.CV cs.AI

本文提出Shortcut Subspace Suppression (S^3)框架，通过训练轻量级线性探针对伪造方法进行分类，并利用Singular Value Decomposition (SVD)提取方法特定的shortcut子空间，从而在训练和推理阶段抑制该子空间以提升deepfake检测的跨方法泛化能力。该方法与关键词列表中的概念关联较弱。

The Lie We Tell: Correcting the Euclidean Fallacy in Vision Language Action Policies via Score Matching on Tangent Space

Bing-Cheng Chuang et al.

cs.RO cs.LG

本文指出基于扩散的Vision-Language-Action策略将SE(3)位姿近似为平坦的$\mathbb{R}^{12}$向量存在“Euclidean Fallacy”，并提出了Lie Diffuser Actor (LDA)，通过左不变SDE在切空间预测分数并利用指数映射回缩，从而在SE(3)上构建扩散框架。该方法消除了流形漂移并保证了坐标框架等变性和测地线最优性，在CALVIN ABC$\rightarrow$D任务上提升了平均任务长度。

Boosting Multimodal Federated Learning via Chained Modality Optimization

Zixin Zhang et al.

cs.DC cs.AI

本文提出FedMChain框架，通过将多模态联邦学习分解为按模态顺序优化的阶段，并引入误差补偿正则化来缓解模态竞争问题。该方法在服务器端采用稀疏符号引导的聚合策略，以减少通信开销并提升模型性能。

RadioMaster: Multi-Agent System for Autonomous Radio Signal Generation

Jiazhen Lei et al.

cs.MA cs.AI cs.NI

本文提出了RadioMaster，一个利用LLM和多智能体系统将用户意图自动转化为物理无线电信号的多智能体框架，通过RadioWiki、RadioAgent和RadioEmulator三个模块解决领域知识缺失和硬件约束问题。实验表明其在配置可行性和信号保真度上优于现有基线。

MidSurfNet: Learnable Face Pairing and Interference Implicit Fields for Generalized Mid-surface Abstraction

Li Ye et al.

cs.GR cs.LG

本文提出MidSurfNet框架，通过神经网络学习面配对和干扰隐式场（interference implicit field）实现薄壁CAD模型的中面抽象，解决了传统规则方法在多壁厚和自匹配场景下的失效问题。该方法在1500+标注模型上达到87.32%的面配对准确率，并支持任意偏移控制。

Collaborative Space Object Detection with Multi-Satellite Viewpoints in LEO Constellations

Xingyu Qu, Wenxuan Zhang, Peng Hu

cs.CV cs.AI

本文研究了在低地球轨道星座中利用多卫星视角进行空间物体检测的方法，通过设计多视角管道和输入表示，将多视角数据输入YOLO检测器，实验表明多视角融合能显著提升检测精度。

Train, Test, Re-evaluate: Schedule-Sensitive Evaluation of Generative Data for Hand Detection

Atmika Bhardwaj, Silvia Vock, Nico Steckhan

cs.CV cs.AI

本文研究了生成式inpainting数据在手部检测任务中的训练调度敏感性，通过多阶段实验比较了不同训练策略下YOLOv8n检测器的性能，发现合成数据对安全关键应用的提升依赖于训练流程设计。

RA-LWLM: Retrieval-Augmented In-Context Localization with Wireless Foundation Models

Guangjin Pan et al.

eess.SP cs.AI

本文提出RA-LWLM框架，通过将场景特定信息外化到指纹数据库而非模型权重中，实现无需训练的跨场景无线定位。该方法使用冻结的无线foundation model编码器提取场景无关表示，并通过retrieval-augmented in-context learning模块预测用户位置，实验表明其在未见场景上无需重新训练即可达到与已见场景相近的精度。

The Image Reconstruction Game: Drawing Common Ground Through Iterative Multimodal Dialogue

Sherzod Hakimov et al.

cs.CV cs.AI cs.CL

本文提出了一个名为Image Reconstruction Game的全自动基准测试，通过多轮迭代对话让视觉语言模型指导图像生成器进行修正，以观察累积的共同基础。实验发现，描述器（Describer）是重建质量的主导因素，而生成器（Generator）决定迭代优化是否有效，其中数学和几何图像最具挑战性。

Echo: A Joint-Embedding Predictive Architecture for Speaker Diarization and Speech Recognition in a Shared Latent Space

Louis Mouchon

cs.SD cs.AI eess.AS

本文提出Echo，一个基于单一ViT编码器的音频系统，通过JEPA预训练和分阶段特化，在共享的512维潜在空间中同时处理说话人识别、语音内容和动态源路由。系统使用轻量级头部处理说话人日志和源分离，在合成VoxCeleb2混合数据上展示了多任务共存的能力，但未在单一任务上达到SOTA。

Parameter-Efficient Fine-Tuning of Large Pretrained Models for Instance Segmentation Tasks

Nermeen Abou Baker, David Rohrschneider, Uwe Handmann

cs.CV cs.AI

本文研究了参数高效微调(PEFT)方法（如adapters和LoRA）在基于transformer的实例分割模型中的应用，通过仅微调1-6%的参数实现了与传统方法微调40-55%参数相竞争的性能。实验表明，在每个transformer block中使用2-3个adapters或在deformable attention上应用LoRA能取得最佳效果，且PEFT的有效性依赖于数据集复杂度和模型架构。

Learning Action-Conditional and Object-Centric Gaussian Splatting World Models for Rigid Objects

Jens U. Kreber, Lukas Mack, Joerg Stueckler

cs.RO cs.CV cs.LG

本文提出MRO-GWM模型，通过object-centric Gaussians表示场景并预测刚体运动，使用spatio-temporal transformer架构从历史状态和未来动作中预测刚体变换。该模型在多物体场景中处理遮挡下的部分观测，并在合成数据集上验证了预测性能。

Graph Edit Distance Formulation for the Vehicle Routing Problem: Theory and Analysis

Adel Dabah

cs.DM cs.LG

本文提出将Vehicle Routing Problem (VRP)重新表述为Graph Edit Distance (GED)最大化问题，通过边删除成本模型将最小化总路线成本等价于最大化从完整实例图中删除边的总权重。该表述在边级别建模VRP，允许对解的质量进行逐边归因、最优性间隙分解等结构分析，并建立了Clarke-Wright节约值与GED增量之间的合并-分解定理。

A Structured Benchmark for Text-Guided Anomaly Detection: When Language Stops Conditioning the Decision

Stefano Samele et al.

cs.CV cs.AI cs.LG

本文提出了一个名为Text-Guided Anomaly Detection (TGAD)的结构化benchmark，用于评估多模态异常检测模型是否真正受文本引导。通过在三个难度递增的场景下测试代表性模型，发现文本接口对决策的影响非常表面化，标准benchmark高估了当前系统的文本引导能力。

Towards 3D-Aware Video Diffusion Models: Render-Free Human Motion Control with Mesh Tokenization

Jingyun Liang et al.

cs.CV cs.AI eess.IV

本文提出一种无需渲染的框架，通过将3D人体mesh token化并直接作为条件输入到基于DiT的视频扩散模型中，实现了对视频生成中人体运动、视角和场景的联合控制。该方法避免了传统依赖2D渲染引导带来的视角依赖伪影和轨迹-姿态不匹配问题。

Ranking vs. Assignment: The Metric Mismatch in Multi-View Object Association

Matvei Shelukhan et al.

cs.CV cs.AI cs.LG

本文指出多视角目标关联任务中常用的pairwise ranking指标（如AP和FPR-95）与实际的assignment目标存在根本性不匹配，并理论证明了Sinkhorn-based normalization可以改善这种不匹配，但实验表明优化这些指标并不一定能提升assignment-level指标（如ACC和IPAA）。

World-Task Factorization for Robot Learning

Eduardo Sebastián et al.

cs.RO cs.LG cs.MA

本文提出了一种将机器人学习中的策略分解为世界因子和任务因子的方法，通过AICON可微图与紧凑学习策略的结合，利用梯度作为接口实现结构泛化。该方法在异构机器人、环境和任务逻辑的测试中优于端到端基线，并实现了零样本泛化。

Uncertainty-Aware Graph Neural Reconstruction of Urban Temperature Fields from Sparse Sensors under Deployment Constraints

Reda Snaiki, Abdelatif Merabtine

physics.app-ph cs.LG

本文提出了一种基于图神经网络（GNN）的框架，用于从稀疏传感器重建城市温度场，并考虑了传感器部署约束和不确定性量化。该方法在蒙特利尔地区的实验中优于传统插值方法，但整体创新性有限，且与关键词列表中的概念关联较弱。

Attention mechanisms and transfer learning for robust peach leaf damage classification under domain shift

Adrián Cánovas-Rodriguez et al.

cs.CV cs.AI

本文研究了基于attention机制和迁移学习的桃叶损伤分类方法，通过对比多种深度学习架构，发现EfficientNet结合CBAM模块在跨域场景下表现最佳，但方法本身在数学或算法上缺乏显著创新性。

Convex Distance Operator Transport: A Convex and Geometry-Preserving Formulation

Junhyoung Chung et al.

stat.ML cs.LG math.ST stat.ME

本文提出了Convex Distance Operator Transport (CDOT)，一种凸的optimal transport框架，通过引入distance operator和conditional expectation operator来对齐异构分布，并证明了其与Gromov-Wasserstein距离的关系。实验在点云、脑连接组和图分类上展示了性能提升。

Query-Limited Community Recovery in Stochastic Block Models

Sabyasachi Basu et al.

cs.IT cs.LG cs.SI stat.ML

本文研究了随机块模型（Stochastic Block Model）中在有限查询预算下进行精确社区恢复（exact community recovery）的问题，考虑了仅通过有噪声的邻域Oracle访问以及结合子采样图的两种数据获取模型。文章证明了自适应查询策略在特定条件下优于非自适应均匀查询，并揭示了在结合子采样图时存在亚线性查询的自适应差距。

Fast and Lightweight Novel View Synthesis with Differentiable Multiplane Image

Kaidi Zhang, Guanxu Zhu

cs.CV cs.AI

本文提出了一种基于可微Multiplane Image (MPI)的快速轻量级新视角合成方法，利用视觉基础模型预测的点图进行几何初始化，并通过一步扩散处理稀疏初始化带来的空洞和伪影问题。该方法在正面场景下比基于3D Gaussian Splatting的代表性方法速度更快、模型更小，但未涉及关键词中的核心概念。

Agentic-J: An AI Agent for Biological Microscopy Image Analysis

Lukas Johanns et al.

cs.MA cs.AI cs.CV

本文提出了一个名为Agentic-J的多智能体AI助手系统，用于辅助生物学家通过自然语言指定显微镜图像分析任务（如细胞分割与追踪），并自动生成可追溯、可复现的脚本工作流。该系统主要面向ImageJ/Fiji平台，通过子智能体管理插件、代码生成与调试等环节，但未涉及关键词中的spectral、Muon或pretrain等核心概念。

LALE: Lightweight-Transformer Architecture for Land-Cover Estimation

Ümit Mert Çağlar, Alptekin Temizel

eess.IV cs.AI cs.CV

本文提出LALE，一种用于遥感图像语义分割的轻量级transformer架构，通过将编码器按分辨率分支：用ConvMixer处理高分辨率局部特征，用transformer处理低分辨率全局上下文，以降低self-attention的计算成本。该模型在ARAS400k基准上以极小的参数量和计算量取得了接近最优基线的性能。

It does what it says on the tin: safe synthetic data from coarsened margins

Gillian M Raab

stat.ML cs.LG stat.AP

本文提出了一种通过粗化边际（coarsened margins）生成合成数据的方法，利用迭代比例拟合（IPF）算法确保数据透明性和披露风险可控。该方法在1901年苏格兰人口普查数据上进行了实例验证。

Network Distributed Multi-Agent Reinforcement Learning for Consensus Control of Quadcopters

Youssef Mahran et al.

cs.RO cs.AI cs.LG

本文提出了一种网络分布式多智能体强化学习框架(ND-MARL)，用于四旋翼飞行器的consensus控制。该框架通过将swarm通信图融入决策过程，在2-Neighbor通信拓扑下实现了分布式策略，并展示了良好的零样本可扩展性。

Jailbreaking Multimodal Large Language Models using Multi-Clip Video

Choongwon Kang et al.

cs.CV cs.AI cs.CL

本文研究了多模态大语言模型在视频输入下的安全性问题，通过构建Multi-Clip Video SafetyBench数据集，发现视频模态比图像模态更易受到攻击，且视频内容的多样性和动态性会增加攻击成功率。

Error Bounds for a Diffusion Model-Based Drift Estimator

Ioar Casado-Telletxea, Omar Rivasplata

stat.ML cs.LG

本文针对随机微分方程中漂移参数的估计问题，利用扩散模型理论推导了基于条件score-matching的漂移估计器的时间平均均方误差的显式风险界，将风险分解为离散化、近似、初始化与采样方差四项。

ProbRes: Volatility Learning for Probabilistic Time-Series Forecasting

Tingting Wang, Yunyi Zhang, Benyou Wang

stat.ML cs.LG stat.ME

本文提出ProbRes，一种用于概率时间序列预测的后验校准方法，通过显式学习并整合volatility dynamics（波动率动态）来处理异方差数据。该方法在训练时分别建模条件均值和条件波动率，并在推理时通过重采样标准化残差生成预测分布。

Understanding-Enhanced Model Collaboration for Long-Tailed Egocentric Mistake Detection

Boyu Han et al.

cs.CV cs.AI cs.LG

本文提出了一种用于自我中心视频中错误检测的UE-MCM方法，通过结合粗粒度视频理解与细粒度动作推理，并利用互补目标优化来处理长尾分布问题。该方法在速度和准确性之间取得了平衡，但未涉及关键词中的code、spectral、Muon、pretrain、agent或attention等概念。

Predicting the risk of colorectal anastomotic leak based on preoperative mapping of the blood supply of the bowel

Zahra Tabatabaei et al.

eess.IV cs.AI cs.CV cs.IR cs.LG

本文提出了一种基于术前CT影像的AI系统框架，用于预测结直肠癌术后吻合口漏的风险，包含风险评估和基于内容的医学图像检索两个模块。该研究主要关注临床可行性而非数学方法创新，与关键词中的数学概念关联较弱。

InfoMerge: Information-aware Token Compression for Efficient Video Large Language Models

Xinxin Liu et al.

cs.CV cs.CL

本文提出InfoMerge，一种无需训练的视觉token压缩方法，通过Temporal Fingerprint Difference（基于segment的二阶时序冗余估计）和Content-Aware Budget Allocation（基于spectral-entropy的内容感知预算分配）来提升视频大语言模型的推理效率。该方法在保持性能的同时显著减少了视觉token数量。

Multimodal Approaches for Visually-Rich Document Type Classification: A Comparative Analysis

Catyana Heyne, Jürgen Frikel, Filippo Riccio

cs.CV cs.AI cs.CL cs.IR

本文对视觉丰富文档类型分类中的多模态方法进行了结构化比较，在统一框架下评估了LayoutLMv3、Donut等模型，发现多模态Transformer优于LLM方法，且图像信息贡献最大。该研究为文档分类中的特征组合选择提供了实践指导。

Disentanglement-Based Equivariant Learning for Compositional VQA

Zhou Du et al.

cs.CV cs.LG

本文提出了一种基于解耦的等变学习框架DEAL，用于组合视觉问答任务，通过因果干预解耦视觉和文本概念，并利用等变约束增强组合推理能力。该方法在CLEVR-CoGenT和GQA-SGL数据集上优于现有方法，但与关键词列表中的概念关联较弱。

Order within Chaos: Capturing Intrinsic Energy Anomalies for AI-Manipulated Image Forgery Localization

Yiming Wang et al.

cs.CV cs.AI

本文提出FLAME框架，利用LAD map捕捉扩散过程导致的统计能量异常，并结合SAM适配器实现AI生成图像伪造定位。该方法在多个数据集上表现优异，但与我提供的关键词列表关联较弱。

The Ghost Couple: Correlated LLM Name Priors and Their Haunting of the Web and Academic Publishing

Michał Brzozowski, Neo Christopher Chung

cs.DL cs.LG

本文研究了大型语言模型在生成虚构专家姓名时产生的相关性先验，发现不同模型家族会生成特定的角色组合，并记录了这些“幽灵名字”在学术平台（如Zenodo和ResearchGate）上造成的大量虚假记录问题。

Bayesian meta-learning for modeling Alzheimer's disease progression

Clara Hoffmann, Nadja Klein

stat.ML cs.CV cs.LG

本文提出了一种贝叶斯元学习方法，用于预测阿尔茨海默病患者的疾病进展分布，该方法无需重新训练即可适应新个体，并能在预测长期疾病评分时减少过度自信。

Identifiable Markov Switching Models with Instantaneous Effects and Exponential Families

Roel Hulsman, Carles Balsells-Rodas, Sara Magliacane

stat.ML cs.LG stat.ME

本文研究了具有瞬时效应和指数族噪声的Markov Switching Models的可识别性问题，并提出了FlowMSM框架用于检测潜在状态和因果结构。该方法在合成数据和金融经济数据集上验证了有效性，但与关键词列表中的概念关联较弱。

Towards Resolving Optimization Conflicts Between Image- and Text-Based Person Re-Identification

Karina Kvanchiani, Timur Mamedov

cs.CV cs.AI cs.LG

本文探讨了基于图像和基于文本的行人重识别（ReID）任务在联合优化中的冲突问题，并提出了一种解耦的两阶段训练流程，使用单一视觉编码器来学习共享表示，以避免跨任务干扰。实验表明，图像ReID预训练有助于文本ReID的泛化，且文本监督能提升两种任务的性能。

ShaplEIG: Bayesian Experimental Design for Shapley Value Estimation

David Rundel et al.

stat.ML cs.LG

本文提出ShaplEIG方法，使用Gaussian process代理模型近似昂贵的value function，并基于expected information gain自适应选择coalition来估计Shapley value。该方法通过elementary symmetric polynomials将计算复杂度从指数降至多项式，在低预算场景下提升了样本效率。

FW-NKF: Frequency-Weighted Neural Kalman Filters

Adnan Harun Dogan, Berken Utku Demirel, Christian Holz

cs.RO cs.AI eess.SP

本文提出了一种频率加权的神经卡尔曼滤波器(FW-NKF)，通过在卡尔曼测量残差中嵌入因果谱整形算子来抑制频带噪声，并在混沌系统和惯性姿态估计等任务上取得了性能提升。该方法结合了深度学习和经典滤波框架，但与我提供的关键词列表中的概念关联较弱。

Cross-modal linkage risk in clinical vision-language models

Soroosh Tayebi Arasteh et al.

cs.CV cs.AI cs.CL cs.LG

本文研究了临床视觉-语言模型中的跨模态重链接风险，发现模型的专业化程度越高，图像与报告之间的重链接能力越强。作者提出了一种无需重新训练的方法，通过对齐层进行差分隐私优化来降低这种风险，同时保持图像表示的临床实用性。

Physics-Guided Recurrent State-Space Neural Networks for Multi-Step Prediction

Ruiyuan Li, Ajay Seth, Manon Kok

eess.SY cs.LG

本文提出了一种物理引导的循环状态空间神经网络(PG-RSSNN)，通过引入循环结构来使用非饱和激活函数进行多步预测，解决了现有方法中的梯度消失和数值发散问题。实验表明该方法在多种物理模型不完美的情况下，相比黑盒神经网络和纯物理模型能提升多步预测性能。

Quantitative Movement Testing: Measuring Patient Movements from a Single Smartphone Video

Pranav Mahajan et al.

cs.HC cs.AI cs.CV

本文提出了一种名为Quantitative Movement Testing (QMT)的计算机视觉pipeline，利用基于深度学习的单目3D pose-estimation从智能手机视频中提取kinematic biomarkers，以客观评估慢性疼痛患者的功能能力。该方法在实验室验证中与gold-standard optical motion capture高度一致，并在纤维肌痛和坐骨神经痛患者的临床研究中展示了良好的重测信度和纵向追踪能力。

SeClaw: Spec-Driven Security Task Synthesis for Evaluating Autonomous Agents

Hao Cheng et al.

cs.CR cs.AI

本文提出了SeClaw框架，用于自主LLM agent的安全任务合成与评估。该框架通过规范驱动的任务生成和标准化测试环境，覆盖了资源、用户任务、环境及agent内在行为等多类安全风险。

Deep Learning for Remote Sensing to Improve Flood Inundation Mapping

Yogesh Bhattarai et al.

cs.CV cs.LG

本文提出了一种基于Denoising Diffusion Probabilistic Models和Masked Diffusion Transformer的云去除框架，用于改善光学遥感洪水影像的可用性。该方法通过self-attention机制和masked token modeling重建被云遮挡的区域，在保持视觉和光谱一致性的同时提升了洪水制图的连续性。

Hallucination-Aware Diffusion Sampling for Inverse Problems via Robust Prior Updates

Pengfei Jin et al.

cs.CV cs.LG

本文提出了一种名为Robust Prior Update (RPU)的模块，通过探测扩散先验更新的局部稳定性并重新锚定位移，来减少基于扩散模型的逆问题求解器中的幻觉现象。实验表明，该方法在FFHQ和ImageNet数据集上的图像修复任务中提升了保真度指标。

Parameter-efficient Dual-encoder Architecture with Differentiable Choquet Integral Fusion for Underwater Acoustic Classification

Amirmohammad Mohammadi, Joshua Peeples, Alexandra Van Dine

cs.SD cs.LG

本文提出了一种双编码器神经网络架构，用于同时处理水下声学波形和频谱图，通过可微分的Choquet积分融合机制结合预训练骨干网络和参数高效微调模块，在DeepShip和ShipsEar数据集上提升了分类精度并限制了可训练参数。该方法主要关注声学分类任务，与关键词中的code、Muon、agent等概念关联较弱。

Doing well with less! On Sampling Techniques for Empirical Pairwise Loss Estimation/Minimization

Louise Davy, Stephan Clémençon, Charlotte Laclau

stat.ML cs.LG

本文研究了在pairwise loss函数计算中，通过survey sampling技术仅使用部分pair信息来近似全量计算的方法，并指出采样应直接针对pair而非单个样本。

Do Multimodal Agents Really Benefit from Tool Use? A Systematic Study of Capability Gains

Garvin Guo et al.

cs.CV cs.AI

本文系统研究了工具增强型多模态agent（如Thyme和DeepEyesV2）在图像理解、OCR、图表推理和数学推理任务中的表现，发现工具调用并未带来一致的性能提升，且大部分工具解决的案例也被非工具设置解决，表明agent更多是学会了调用模式而非真正从工具中获益。

How Optimality Structures Sparse Dictionaries: A Theory for Understanding SAE Representations

William Dorrell

q-bio.NC cs.LG

本文扩展了局部最优性分析到非负联合优化问题，推导了最优SAE特征与其分布之间的约束关系，并解释了层次分裂、吸收、残差结构和密集对映特征等SAE行为。

Evolutionary Discovery of Bivariate Bicycle Codes with LLM-Guided Search

Juan Cruz-Benito et al.

quant-ph cs.AI

本文提出了一种基于LLM引导的进化工作流，用于发现bivariate bicycle量子LDPC码，通过变异生成Python程序来探索编码空间，并利用多阶段验证管道评估候选码。实验在块长$n \leq 360$下识别出465个不同候选码，包括已知高性能码和新发现的有限长代表码。

GC-MoE: Genomics-Guided Cell-Type-Specific Mixture of Experts for Histology-Based Single-Cell Spatial Transcriptomics

Kaito Shiku et al.

cs.CV cs.AI cs.LG

本文提出GC-MoE方法，通过routing network估计cell-type概率并组合cell-type-specific experts，用于从组织学图像预测单细胞基因表达。该方法在公共数据集上优于现有baseline，但创新性有限且与关键词契合度不高。

Not All Errors Are Equal: A Systematic Study of Error Propagation in Large Language Model Inference

Yafan Huang, Sheng Di, Guanpeng Li

cs.DC cs.AI

本文通过提出的LLMFI故障注入框架，系统研究了软错误在LLM推理中的传播机制，覆盖了多个模型和任务领域，并总结了17项关键发现。该工作为提升LLM推理可靠性提供了低开销的软件优化方向。

Initialization is Half the Battle: Generating Diverse Images from a Guidance Potential Posterior

Xiang Li, Dianbo Liu, Kenji Kawaguchi

cs.CV cs.AI

本文提出DivIn方法，通过从guidance potential posterior中采样初始噪声来增强生成模型的多样性，利用Langevin dynamics引导初始噪声远离模式坍缩区域。该方法作为推理时的多样性增强技术，与扩散和flow matching模型兼容，并可与轨迹干预方法结合以扩展diversity-quality Pareto frontier。

MASER: Modality-Adaptive Specialist Routing for Embodied 3D Spatial Intelligence

Hilton Raj, Vishnuram AV

cs.CV cs.AI

本文提出MASER框架，通过训练一个共享VLM骨干的多个模态适配器并学习一个神经路由策略，根据问题语义选择最佳适配器以处理3D环境中的多模态空间推理。实验表明该方法在Open3D-VQA基准上优于随机森林基线，但未涉及关键词中的核心概念。

Physics-Informed Residuals for Adaptive Mesh Refinement in Finite-Difference PDE Solvers

Henry Kasumba, Ronald Katende

math.NA cs.CE cs.LG

本文提出了一种混合策略，使用Physics-Informed Neural Network (PINN)作为残差探针来指导有限差分求解器的自适应网格细化，而非直接作为求解器。该方法在一维粘性Burgers方程上验证了有效性，能以更少的自由度达到与均匀细化相当的精度，但在二维和三维代理测试中表现并不一致优于传统梯度指示器。

Ghost Tool Calls: Issue-Time Privacy for Speculative Agent Tools

Bardia Mohammadi et al.

cs.CR cs.AI cs.CL

本文提出了一种针对工具增强型语言代理（agent）中投机性工具调用（speculative tool calls）的隐私问题，并引入了投机性工具隐私合约（Speculative Tool Privacy Contracts）这一运行时抽象，旨在将提交前的观察视为与状态突变不同的第一类效应。实验表明，只有改变或抑制投机调用参数或目标投影的发布时策略（issue-time policies）才能减少外部观察者对用户意图的推断。

$O(n +f(k))$: Truly Linear FPT

Benjamin Merlin Bumpus et al.

cs.CC cs.DM cs.DS

本文定义了Truly Linear FPT (TLFPT)概念，即算法复杂度为$O(n)+f(k)$，并通过对角化证明其严格包含于Linear FPT。文章展示了SAT、Vertex Cover等问题的TLFPT算法，并利用treedepth和BFS-width等参数化技术，为处理大数据提供了理论框架。

Monitoring Agentic Systems Before They're Reliable

Marisa Ferrara Boston et al.

cs.SE cs.AI

本文提出了一种针对生产环境中部分集成的agentic systems的监控与分类方法，将评估分解为质量、适用性和效率三个维度，并在运行内、跨运行和结构三个监控范围内使用方差作为特征信号。该方法基于FMEA的严重性分类来引导人工关注，实验表明结构缺陷会掩盖任务级错误信号，并建议在集成缺陷解决前优先进行结构特征监控。

Towards Automated Discovery: A Review of Generative Models, Multimodal Learning and Closed-Loop Workflows in Inverse Materials Design

Anand Babu, Rogério Almeida Gouvêa, Gian-Marco Rignanese

cond-mat.mtrl-sci cs.ET cs.LG physics.app-ph physics.comp-ph

本文综述了逆向材料设计中生成模型、多模态学习和闭环工作流的最新进展，比较了变分自编码器、扩散模型等模型类别，并讨论了可行性约束和物理先验的施加方式。文章还指出了代理利用、多样性崩溃等常见失败模式，并概述了基于有效性、新颖性等指标的发现级评估实践。

Moment-Video: Diagnosing Temporal Fidelity of Video MLLMs on Momentary Visual Events

Xiaolin Liu et al.

cs.CV cs.AI

本文提出了Moment-Video基准，用于诊断视频多模态大语言模型在短暂视觉事件理解中的时间保真度，发现现有模型在此类任务上表现不佳，最佳模型准确率仅39.6%。

Why Not Hyperparameter-Friendly Optimisation? A Monotonic Adaptive Norm Rescaling Approach For Long-Tailed Recognition

Shuo Zhang, Chenqi Li, Tingting Zhu

cs.CV cs.AI

本文从class-conditional distribution视角为adaptive norm rescaling方法提供了理论支持，并提出了一种无需超参数的自适应单调归一化方法SAMN，通过Pool Adjacent Violators Algorithm直接对per-class weight norms施加单调性约束，以提升long-tailed recognition性能。

Auditing Asset-Specific Preferences in Financial Large Language Models: Evidence from Bitcoin Representations and Portfolio Allocation

Wenbin Wu

q-fin.GN cs.CY cs.LG

本文提出了一种三层审计协议，用于检测金融大语言模型（LLM）中是否存在针对特定资产（如Bitcoin）的内置偏好。通过行为审计、内部特征搜索（使用sparse autoencoder）以及下游投资组合分配实验，作者发现模型存在可被因果操控的资产特定representation，但该操控存在有限边界。

Modeling Depth Ambiguity: A Mixture-Density Representation for Flying-Point-Free Depth Estimation

Siyuan Bian, Congrong Xu, Jun Gao

cs.CV cs.AI

本文提出MDA (Mixture-Density Ambiguity)表示法，通过为每个像素预测多个depth hypothesis及其概率来解决深度估计中的flying points问题。该方法在边界处将不同hypothesis对齐到不同表面，从而避免预测位于前景与背景之间的虚假深度点。

Permissive Safety Through Trusted Inference: Verifiable Belief-Space Neural Safety Filters for Assured Interactive Robotics

Haimin Hu

cs.RO cs.AI cs.LG eess.SY

本文提出了一种基于conformal prediction的算法方法，用于验证交互式机器人中belief-space safety filter的高概率安全性，通过显式考虑运行时推理模块的可靠性来减少过滤的保守性。该方法在模拟人车交互基准测试中展示了比标准conformal prediction基线更宽松的安全过滤效果。

ProtoAda: Prototype-Guided Adaptive Adapter Expansion and Geometric Consolidation for Multimodal Continual Instruction Tuning

Yu-Cheng Shi et al.

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本文提出ProtoAda框架，通过引入格式感知的任务原型（format-aware task prototypes）和几何感知的参数整合（geometry-aware consolidation），解决多模态大语言模型在持续指令微调中因任务语义相似但输出结构不同导致的梯度干扰问题。该方法在多个基准测试上取得较好性能。

Mitigating Perceptual Judgment Bias in Multimodal LLM-as-a-Judge via Perceptual Perturbation and Reward Modeling

Seojeong Park et al.

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本文通过构建Perceptually Perturbed Judgment Dataset并设计结合GRPO-based reward和batch-ranking目标的统一训练框架，缓解了多模态大语言模型作为评判者时存在的感知判断偏差问题，提升了评估的感知忠实度和排序一致性。

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