bluearXiv-ai - 2026-06-11

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Seeing Before Colliding: Anticipatory Safe RL with Frozen Vision-Language Models ⭐ 精选

Samuel Tetteh, Cody Fleming

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本文提出VLM-Safe-RL框架，将冻结的vision-language model (VLM) 集成到constrained Markov decision process (CMDP) 的Lagrangian更新中，作为anticipatory cost term。核心贡献包括：解耦的Dual-Path CLIP结构以保持reward/cost路径独立，VLM-Lagrange通过每步VLM cost增强乘子更新，以及基于CLIP margin的logistic噪声模型推导出Bayes-optimal的Confidence Gating权重。在Safety-Gymnasium FormulaOne L2等任务上，该方法在保持return的同时有效将cost控制在预算内，并泛化到MetaDrive等场景，是首个将冻结VLM信号作为anticipatory cost项用于CMDP Lagrangian更新的工作。

RoVE: Rotary Value Embeddings Attention for Relative Position-dependent Value Pathways ⭐ 精选

Alejandro García-Castellanos, Maurice Weiler, Erik J Bekkers

cs.LG cs.AI

本文提出RoVE (Rotary Value Embeddings)，一种对Rotary Position Embeddings (RoPE)的无参数改进方法。该方法通过将value token与key token同时进行旋转，使得value pathway也具备位置敏感性，从而将RoPE attention转化为attentive convolution。这一新视角统一了计算机视觉、机器人和现代LLM架构中多种独立表述的相同操作。在124M和354M参数的GPT-2模型上，RoVE在few-shot in-context learning、out-of-distribution perplexity和long-context retrieval任务中均一致优于RoPE，尤其在需要长程聚合的任务上提升最为显著。该工作与关键词“attention”高度契合。

Attention by Synchronization in Coupled Oscillator Networks ⭐ 精选

Fabio Pasqualetti, Taosha Guo

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本文提出了一种基于Kuramoto同步动力学的注意力机制（fixed-query oscillator attention），用于在能量受限的物理硬件上实现Transformer中的attention操作。该方法用球面上的梯度流平衡过程替代了softmax中的指数运算和全局归约，其不动点唯一且全局吸引，保证了物理实现的一致性。实验表明，在低维振荡器配置下，该方法在关键词识别和主谓一致任务上优于softmax，且随着振荡器维度增加，在语言建模任务上性能差距迅速缩小。这项工作为在物理基板上实现精确的attention提供了数学框架，与关键词“attention”高度契合。

Fourier Features Let Agents Learn High Precision Policies with Imitation Learning ⭐ 精选

Balázs Gyenes et al.

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本文提出在point cloud-based imitation learning中，将point cloud从Cartesian space映射到high-dimensional Fourier space，以缓解neural network的spectral bias（即倾向于学习低频函数）问题。该方法通过为point cloud encoder提供直接的高频特征访问，显著提升了高精度robotic manipulation任务的性能。实验在RoboCasa和ManiSkill3基准以及真实机器人上验证了其有效性，表明Fourier features作为通用工具能比Cartesian features更有效地利用几何细节。该工作与关键词中的“spectral”和“agent”高度契合，为解决spectral bias问题提供了简洁而开创性的方法。

APPO: Agentic Procedural Policy Optimization ⭐ 精选

Xucong Wang et al.

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本文提出Agentic Procedural Policy Optimization (APPO)，针对agent在multi-turn tool-use场景中的credit assignment问题，将分支和信用分配从粗粒度的交互单元（如tool-call边界）转移到细粒度的决策点。APPO通过结合token不确定性和后续continuation的policy-induced likelihood增益的Branching Score来选择分支位置，并引入procedure-level advantage scaling以更好地在分支rollout间分配信用。实验表明，该方法在13个benchmark上持续提升强agentic RL基线近4个点，同时保持高效的工具调用和行为可解释性。

Redesign Mixture-of-Experts Routers with Manifold Power Iteration ⭐ 精选

Songhao Wu et al.

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本文提出了一种新的Mixture-of-Experts (MoE)路由器设计方法，即Manifold Power Iteration (MPI)。该方法的核心思想是将每个router row与对应expert矩阵的主奇异方向（principal singular direction）对齐，因为该方向提供了矩阵最富表达力的数学描述。MPI采用“Power-then-Retract”范式，在router权重上执行幂迭代步骤，随后通过retraction施加范数约束以保证效率与稳定性。理论分析表明，MPI能驱使router rows收敛至对应expert的主奇异方向，实验也证实了这种对齐能促进更有效的MoE模型训练。

Restless bandits with imperfect binary feedback: PCL-indexability analysis and computation

José Niño-Mora

cs.LG math.OC

本文研究了具有二元隐状态和不完美二元反馈的restless bandits问题，通过部分守恒律（PCL）框架分析了其indexability并计算了Whittle index，主要贡献在于为阈值策略下的折扣奖励和资源度量提供了可处理表达式，并通过数值实验验证了方法的有效性。

To Intervene or Not: Guiding Inference-time Alignment with Probabilistic Model Blending

Jin Gan, Xin Li, Jun Luo

cs.LG cs.AI cs.CL

本文提出了一种名为BlendIn的推理时对齐框架，通过概率模型混合来替代简单的干预决策，以解决LLM对齐中指导信号可靠性不一的问题。该方法根据模型可靠性加权融合知识，在挑战性模型对上实现了最高50%的性能提升。

Dual-Stance Evaluation of Sycophancy: The Structure of Agreement and the Limits of Intervention

Matthew James Buchan

cs.LG cs.AI cs.CL

本文研究了activation steering对LLM sycophancy行为的影响，发现steering direction无法区分sycophantic agreement和factual agreement，导致两者均被抑制。

Few-Shot Resampling for Scalable Statistically-Sound Data Mining

Leonardo Pellegrina, Fabio Vandin

cs.LG cs.DB stat.ME

本文提出FewRS方法，通过推导test statistics supremum deviation的新bound，显著减少resampling所需的数据集数量，从而在保证统计显著性的同时大幅提升计算效率。该方法适用于pattern mining和network analysis等任务，相比现有方法可降低两个数量级的运行时间。

ProHiFlo: Hierarchical Flow Matching with Functional Guidance for De Novo Protein Generation

Chuanzhen Wang, Meade Cleti, Pete Jano

cs.LG cs.CL

本文提出ProHiFlo，一种用于从头蛋白质生成的层次化flow matching框架，通过粗到细的生成策略和功能引导机制，在减少采样步骤的同时提升了性能。该方法在酶活性位点支架设计等任务上取得了优于现有方法的成功率。

Physics-informed generative AI for semiconductor manufacturing: Enforcing hard physical constraints in generative models by construction

Yaser Mike Banad, Sarah Sharif

cs.LG cs.AI cs.AR

本文探讨了在半导体制造中应用物理信息生成式AI的方法，强调通过构造方式强制执行硬物理约束（如光刻、传输、反应等），而非事后过滤。文章综述了物理信息扩散、PDE约束变分模型等架构工具，并提出了四个集成模式和研究议程。

Mechanical Field Networks: Structured Neural Dynamics for Multivariate Systems

Xingji Cui

cs.LG

本文提出MF-Net，一种用于多变量动力系统的循环模型，通过将变量表示为共享场状态并学习关系律来更新状态。该方法在预测和结构可读性上表现良好，但未涉及关键词中的code、context、spectral、Muon、pretrain、agent或attention等概念。

Bernstein-Schur Kernels: Random Features by Sketched Modulation and Radial Randomization

Taha Bouhsine

cs.LG

本文提出了一种针对Bernstein-Schur核的随机特征构造方法，通过结合有限特征核的sketching与完全单调平移不变核的径向随机化，避免了直接使用Bochner采样或多项式sketching的局限性。该方法在保持调制项精确的极限下证明了无偏性和方差界，并给出了算子范数界和核岭回归稳定性结果。

Loss Landscape Diagnosis for Gradient-Based Gray-Scott System Inversion: Disentangling the Roles of PINN Components

Yan Yang

cs.LG nlin.PS physics.comp-ph

本文通过反向传播Gray-Scott系统的稳态损失来诊断基于梯度的参数反演失败原因，发现损失景观存在平坦高原和陡峭悬崖，并指出PINN中的残差损失项通过隐式编码完整PDE动力学避免了该病态，而神经网络仅用于补全观测数据。

PermDoRA -- Understanding Adapter Interference in Language Models: Limits of Parameter-Space Geometry

Gowtham Sivaramakrishnan et al.

cs.LG cs.AI

本文通过DoRA-RBAC框架研究了adapter组合中的干扰问题，发现基于几何感知的合并策略（如Frechet mean近似）在多领域性能上并不优于标准平均合并。结果表明adapter干扰主要由共享非线性表示中的交互主导，而非参数空间的几何性质。

A prior-free blind detection of information leakage from model predictions

Laurence A. Jacobs

cs.LG cs.CR

本文提出了一种无需先验信息的盲检测方法，用于从模型预测中识别信息泄露。作者通过决策理论框架证明了在某些条件下泄露无法被检测，并给出了一个基于确定性子群的检测测试。该方法在UK Biobank数据上验证了有效性，但整体贡献与关键词列表中的概念关联较弱。

LakeFM: Toward a Foundation Model for Aquatic Ecosystems Using Irregular Multivariate Multi-depth Time Series Data

Abhilash Neog et al.

cs.LG

LakeFM是一个针对水生生态系统的基础模型，通过预训练处理不规则多变量多深度时间序列数据，在湖泊动态预测中取得了有竞争力的性能。该工作主要关注生态时间序列的建模，与关键词中的概念关联较弱。

Quantifying Subliminal Behavioral Transfer Ratios in Language Model Distillation

Uwe Konig et al.

cs.LG cs.AI cs.CL

本文通过蒸馏实验量化了语言模型中潜意识行为迁移的比例，发现教师模型的不良特征会以不同方式迁移到学生模型，但未涉及关键词中的核心概念。

Federated continual learning: A comprehensive survey on lifelong and privacy-preserving learning over distributed and non-stationary data

Masoume Gholizade et al.

cs.LG cs.AI

本文综述了联邦持续学习(Federated Continual Learning, FCL)领域，该领域结合了联邦学习与持续学习，旨在解决分布式非平稳数据环境下的隐私保护与终身学习问题。文章提出了FCL问题的形式化定义、多维分类法，并总结了应用领域、评估指标与开放挑战。

Least-Action-Guided Diffusion for Physical Extrapolation

Zhongxin Yang et al.

cs.LG physics.comp-ph

本文提出了一种名为LAPG的least-action-guided diffusion框架，通过在推理阶段引入基于最小作用量原理的物理引导分数，来提升生成模型在物理外推任务中的物理一致性。该方法在自由落体、弹簧-质量系统等ODE/PDE系统上进行了评估，相比训练时加入物理约束的基线方法，在时间、参数和几何外推上减少了相位漂移并改善了动力学预测。

FreeBridge: Variational Schrödinger Bridges for Cellular Transition Dynamics

Xurui Wang et al.

cs.LG cs.AI

本文提出FreeBridge，一种基于Schrödinger Bridge的变分方法，用于在仅观察端点分布时建模单细胞状态间的随机传输。该方法通过实例分割定义原子状态并约束传输路径在固定流形上，以提升中间状态的可解释性。

FlowBank: Query-Adaptive Agentic Workflows Optimization through Precompute-and-Reuse

Lingzhi Yuan et al.

cs.LG cs.AI cs.CL

本文提出FlowBank框架，通过预计算和复用的方式优化基于LLM的多智能体工作流。该框架包含三个模块：Diversifying生成互补候选工作流，Curating压缩为紧凑组合，Matching在推理时自适应分配查询，在五个基准上取得平均得分提升。

Learning from almost nothing: How neural networks survive heavy input corruption

Justin Tahmassebpur et al.

cs.LG cond-mat.dis-nn

本文研究了神经网络在输入高度损坏（>90%）时仍能保持鲁棒性的现象，通过实验和平均场理论分析发现，无限宽度网络在强噪声下会退化为最近类均值（nearest-class-mean）决策规则，该规则对多种MLP架构和噪声模型具有普适性。

Energy-Conserved Neural Pipelines: Attenuating Error Propagation in Modular Neural Networks via Physical Conservation Constraints

David Young, Swan Yi Htet

cs.LG cs.RO

本文提出在模块化神经网络中强制施加能量守恒（activation energy的平方L2范数在模块边界精确不变）作为硬物理约束，以缓解误差传播问题。实验表明该方法在CIFAR-10和机器人流水线上对多种噪声具有鲁棒性优势，但方法本身与关键词（如code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention）关联较弱。

SwiftCTS: Fast Cross-Design Prediction and Pareto Optimization of Clock Tree Metrics via Few-Shot Calibration

Barsat Khadka, Kawsher Roxy, Md Rubel Ahmed

cs.LG

本文提出SwiftCTS，一种基于物理信息的代理框架，通过轻量级统计特征与梯度提升集成，在CPU上数秒内完成训练并实现亚毫秒级推理。为解决未见设计上的分布外问题，引入K-shot乘法校准机制，仅需一两次物理参考运行即可显著降低预测误差，并集成进化优化器在十秒内评估十万个CTS配置，生成经物理验证的Pareto最优前沿。

GLACIER: A Multimodal Student-Teacher Foundation Model for Molecular Property Prediction

Emily Nguyen et al.

cs.LG q-bio.BM

本文提出了GLACIER模型，一个结合分子图、SMILES字符串和物理化学描述符的学生-教师框架，通过三阶段训练（预训练、融合、蒸馏）来学习分子嵌入，旨在提升分子性质预测的性能和计算效率。

Recursive Binding on a Budget: Subspace Carving in Order-p Tensor Memories

Travis Pence, Daisuke Yamada, Vikas Singh

cs.LG

本文提出Orthogonal Subspace Carving (OSC)方法，通过将filler投影到role basis的null space上再聚合到固定阶tensor中，实现深度递归结构的绑定。该方法在保持常数memory footprint的同时，通过几何正交性解耦tensor order与结构深度，提升了记忆效率。

Risk Under Pressure: Compute-Aware Evaluation of Adversarial Robustness in Language Models

Malikeh Ehghaghi et al.

cs.LG cs.AI cs.CR

本文提出了一种基于计算压力（以累积FLOPs衡量）的对抗鲁棒性评估框架，通过风险-计算曲线和两个新指标来评估语言模型在不同攻击策略下的鲁棒性。实验发现，对齐训练对计算空间鲁棒性的影响是非单调的，且不同危害类别的攻击成本差异可达约5倍。

Signed Compression Progress on a Sealed Audit is Goodhart-Resistant

Ayush Mittal, Dhruv Gupta

cs.LG cs.AI stat.ML

本文研究了密封审计下的有符号压缩进展（signed compression progress）作为内在奖励的可靠性，证明了其累积奖励与真实审计改进之间的telescoping关系，并给出了有限审计面板下的假阳性预算上界。实验表明该方法能抵抗多种攻击，但未涉及code、context、spectral、Muon、pretrain、agent或attention等关键词。

Mirror Descent Beyond Euclidean Stability: An Exponential Separation in Initialization Sensitivity

Shira Vansover-Hager et al.

cs.LG

本文研究了Mirror Descent (MD)在非欧几里得几何下的初始化敏感性，发现当正则化器非二次时，MD对初始扰动的敏感性可能呈指数级增长，远高于Gradient Descent (GD)。通过三维凸光滑目标构造，证明了初始$\varepsilon$扰动在$T$步后会被放大至$\min\{\text{polylog}^{-1}(1/\varepsilon), \varepsilon e^{\Omega(\eta T)}\}$，并指出在单纯形上使用KL正则化时，线性目标也能导致指数级放大。文章还提出通过添加Bregman正则化项（锚定于固定点）可稳定动力学，但锚定于初始化仅能部分缓解不稳定性。

LSTM-Based Detection of Structural Breaks in Property Insurance Loss Reserving: A Climate-Informed Approach

Thomas Mbrice, Shashwat Panigrahi

cs.LG cs.AI

本文提出使用LSTM神经网络检测财产保险损失准备金中的结构性突变，并利用气候数据增强传统精算方法，但该方法在理论或实践上缺乏显著的开创性，且与关键词列表中的概念无直接关联。

CRUMB: Efficient Prior Fitted Network Inference via Distributionally Matched Context Batching

Jamie Heredge et al.

cs.LG cs.AI stat.ML

本文提出CRUMB方法，通过聚类测试查询并基于最小化最大均值差异(MMD)选择分布匹配的训练子集，以降低Prior-fitted Networks(PFNs)在大型数据集上的推理成本。该方法无需重新训练，在TabArena基准上优于其他上下文选择策略。

Mahalanobis-Guided Latent OOD Detection for Hybrid ES-DRL Control in Time-Varying Systems

Shaifalee Saxena, Alexander Scheinker

cs.LG eess.SY physics.acc-ph

本文研究了一种基于Mahalanobis距离的潜在分布外检测方法，用于在非线性时变系统中切换RL控制器与极值搜索控制器。该方法利用VAE的latent space检测测试时的分布外样本，并在粒子加速器控制场景中验证了其有效性。

Accurate and Resource-Efficient Federated Continual Learning

Jebacyril Arockiaraj et al.

cs.LG

本文提出FedRAN，一种资源感知的联邦持续学习框架，通过用紧凑的随机特征统计量替代梯度更新，并利用截断SVD和QR-SVD子空间合并来降低通信开销，在多个数据集上实现了比基线更高的准确率和更低的资源消耗。

OmniLoc: A Geometry-Aware Foundation Model for Anchor-Free UE Localization Across Diverse Indoor Environments

Lei Chu et al.

cs.LG eess.SY

本文提出OmniLoc，一种基于foundation model的anchor-free室内定位方法，通过统一输入tokenization和geometry-aware Transformer处理异构无线测量数据，在跨环境评估中展现出强泛化能力。该方法主要解决了现有方法在环境变化下性能退化的问题。

Probabilistic Contrastive Pretraining for Multi-task ADME Property Prediction

Yifan Xue et al.

cs.LG q-bio.QM

本文提出了一种用于ADME性质预测的分子图-Transformer预训练框架，通过结合化学自监督与对比互信息学习来提升多任务预测性能。该方法将分子图编码为latent variables，并重构SMILES字符串，同时将对比学习和化学任务统一为概率latent-variable目标。

SirenFNO: Efficient and Full Frequency Learning of Fourier Neural Operators

Pengqing Shi et al.

cs.LG cs.AI

本文提出SirenFNO框架，利用SIRENs学习隐式神经表示并进行mode-wise kernel参数化，以解决FNO因频率截断导致的低频偏好问题。该方法在多个PDE基准上以更少的参数实现了性能提升。

Counterexample Guided Learning in the Large using Reasoning Agents

Hongyi Liu et al.

cs.LG

本文研究了利用counterexample（反例）引导的反馈机制来提升LLM在正则表达式归纳任务上的学习效率，提出了正则化与符号化反例聚类等策略，并探索了反思与修复等agentic策略。实验表明，该方法能显著减少所需标注样本并提升复杂表达式的学习成功率。

APEX: A Network-Native Time-Series Foundation Model for Forecasting and Anomaly Detection for Wireless Edge Operations

Swadhin Pradhan, Niloo Bahadori, Peiman Amini

cs.LG

本文提出APEX，一个面向无线网络遥测数据的decoder-only transformer模型，用于预测和异常检测。该模型在大量生产网络数据上预训练，并在DHCP退化任务上优于现有baseline，但方法本身在架构或训练范式上缺乏显著的开创性，且与关键词列表中的概念关联较弱。

GraphInfer-Bench: Benchmarking LLM's Inference Capability on Graphs

Zhuoyi Peng et al.

cs.LG cs.CL

本文提出了GraphInfer-Bench基准，用于评估LLM在图结构上的推理能力，发现现有方法（包括图-词对齐模型、闭源LLM和微调模型）均无法有效完成需要跨节点推断的任务，而普通GNN在所有任务上表现最佳。该工作揭示了图推理能力在当前LLM架构中仍存在显著差距。

Range-Aware Bayesian Optimization for Discovering Diverse Designs within Target Property Windows

Shengli Jiang et al.

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

本文提出了一种范围感知的Bayesian Optimization框架，通过acquisition function直接评估候选解满足目标区间的后验概率，以在材料设计中寻找多样化的可行方案。该方法在多个benchmark任务中比标准BO基线更有效地恢复出更大且更多样的有效设计集合。

Beyond the Golden Teacher: Enhancing Graph Learning through LLM-GNN Co-teaching

Zhuoyi Peng et al.

cs.LG

本文提出了一种LLM-GNN Co-Teaching框架，通过双向协同教学避免将任一模型固定为“黄金教师”，利用小损失准则交换高置信度伪标签，并引入Round-based Pseudo-Label Preference Optimization (RPL-PO)进行训练。实验表明该方法在few-shot graph learning任务上优于现有方法，但未涉及code、spectral或Muon等关键词。

Kuramoto Attention: Synchronizing Self-Attention on the Torus

Joshua Nunley

cs.LG cs.CL nlin.AO

本文提出Kuramoto attention，一种将隐藏坐标限制在圆环上的self-attention层，通过gated cosine similarity和circular mean更新token。实验表明该结构在enwiki8语言建模任务上性能接近标准transformer，但主要贡献在于建立了self-attention与phase synchronization之间的理论联系。

Physics-Distilled Neural Network enabled by Large Language Models for Manufacturing Process-Property Predictive Modeling

Ge Song et al.

cs.LG cs.AI

本文提出一种基于Large Language Models的知识蒸馏框架，用于制造过程-性能预测建模。该框架将LLM从文献中提取的analytical physics priors集成到privileged teacher模型中，并通过Graph-Masked Attention层捕捉输入变量的物理依赖关系，最终将知识蒸馏至轻量级student predictor。实验表明该方法在数据稀缺场景下具有高预测精度和实时推理能力。

Information-Theoretic Decomposition for Multimodal Interaction Learning

Zequn Yang et al.

cs.LG cs.AI cs.CV

本文提出了一种基于信息论的多模态交互学习框架DMIL，通过变分分解架构将样本特定的冗余、独特和协同交互成分分离，并利用微调策略实现自适应学习。实验表明该方法在多种任务上优于传统模态集成和联合学习范式。

DeMix: Debugging Training Data with Mixed Data Error Types by Investigating Influence Vectors

Jiale Deng et al.

cs.LG cs.IR

本文提出DeMix框架，通过分析训练样本对模型预测的影响向量（influence vectors）来同时检测错误样本并识别其错误类型（如标签错误、特征错误等），将数据调试转化为多标签分类问题。实验表明该方法在表格数据预测、推荐系统和LLM对齐等任务上优于现有方法。

TimeRouter: Efficient and Adaptive Routing of Time-Series Foundation Models

Kanghui Ning et al.

cs.LG

本文提出TimeRouter，一种用于时间序列基础模型(TSFM)的轻量级路由框架，通过判别式路由、选择性门控和集成回退机制实现自适应专家选择，无需在推理时调用LLM。该方法在GIFT-EVAL榜单上取得了SOTA性能，但与我提供的关键词（如code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention）关联度较低。

When Context Returns: Toward Robust Internalization in On-Policy Distillation

Xun Wang et al.

cs.LG cs.AI

本文研究了on-policy distillation中一个有趣的现象：当重新引入原始privileged context时，蒸馏后的student模型性能反而下降，作者称之为context-induced degradation。为此，作者提出了一种轻量级的consistency regularizer，通过stop-gradient锚定student的无context输出，并用forward KL divergence惩罚有context输出与其的偏差，从而在多数设置下缓解了性能退化并提升了无context性能。

TAROT: Task-Adaptive Refinement of LLM-prior Graphs for Few-shot Tabular Learning

Ruxue Shi et al.

cs.LG cs.AI

本文提出TAROT框架，通过构建和优化任务自适应语义图来改进少样本表格学习。该方法利用LLM推断特征间语义关系并构建图结构，再通过图神经网络进行预测，在多个基准上取得了最优性能。

Tree-Structured Orthonormal Decomposition of the Aitchison Simplex

Daisuke Yamada et al.

cs.LG q-bio.QM stat.ML

本文提出了PolyILR，一种与任意树拓扑结构对齐的Aitchson tangent space的规范orthonormal decomposition方法，通过在每个内部节点定义加权局部几何来捕捉完整的分支结构，并将其提升为全局orthonormal basis。该方法在微生物组和单细胞基准测试中提供了稳定、可解释的特征，并建立了与softmax classifier的理论联系。

Structure-Preserving Neural Surrogates with Tractable Uncertainty Quantification

Handi Zhang et al.

cs.LG math.NA physics.comp-ph

本文提出了一种结构保持的神经代理模型，通过将混合FEM空间与Gaussian process回归结合，实现了对偏微分方程的不确定性量化。该方法利用轻量级transformer构建$H(\mathrm{div})$-$L^2$子空间，并基于最优恢复问题训练模型，最终得到具有闭式后验估计的Dirichlet-to-Neumann映射。

DeepRHP: A Hybrid Variational Autoencoder for Designing Random Heteropolymers as Protein Mimics

Shuni Li et al.

cs.LG q-bio.QM stat.AP

本文提出DeepRHP，一种改进的变分自编码器（VAE）模型，用于设计随机杂聚物（RHP）以模拟蛋白质。该方法通过混合特征VAE与经典VAE，在潜在空间中同时捕捉化学特征与序列模式，并验证了其在稳定膜蛋白方面的有效性。

IAPO: Input Attribution-Aware Policy Optimization for Tool Use in Small Multimodal Agents

Yifan Yang et al.

cs.LG

本文提出IAPO算法，通过将小模型的输入归因与更强教师模型对齐，来改进多模态小语言模型（SLM）的工具使用能力。实验表明该方法在视觉问答任务上提升了约3%的准确率。

Sparse probes and murky physics: a case study of interpretability challenges in a foundation model for continuum dynamics

Katherine Rosenfeld, Maike Sonnewald

cs.LG cs.AI

本文使用sparse autoencoder (SAE)探测一个连续动力学基础模型（Walrus）的内部机制，发现其feature recruitment在剪切流设置中呈现片段一致性，但无法映射到标准物理分解，且模型输出存在系统性偏差。工作揭示了科学基础模型在可解释性上面临的挑战，如如何优先筛选有意义的特征。

Bergson: An Open Source Library for Data Attribution

Lucia Quirke et al.

cs.LG

Bergson是一个开源库，提供了多种数据归因方法（如MAGIC, SOURCE, TrackStar），并支持大规模语言模型和预训练数据集的分布式计算与梯度存储。该库旨在降低该领域的研究工程门槛。

Spectrally Regularized Latent Flow Matching for Turbulence Generation

Khalid Rafiq, Aditya G. Nair

cs.LG physics.flu-dyn

本文提出了一种谱正则化的潜在流匹配框架，用于湍流生成，通过替换MSE训练的VAE为区域加权对数谱目标，显著提升了耗散区间的谱功率保留。该方法在256^2 DNS数据集上验证了重构和生成性能的改进，并分析了编码器重组对性能提升的主导作用。

Noise-Aware Framework for Correcting Corrupted Labels

Ha-Linh Nguyen et al.

cs.LG cs.AI

本文提出CANOLA框架，通过噪声感知学习和迭代软标签修正来纠正数据集中的错误标签。该方法估计噪声分布并降低不可靠样本的权重，在多个数据集上相比现有方法实现了19%-52%的错误率降低。

A Data-Centric Framework for Detecting and Correcting Corrupted Labels

Ha-Linh Nguyen et al.

cs.LG

本文提出了Relabeler，一个用于检测和修正训练数据中错误标签的数据中心框架。它通过联合利用数据实例间的局部和全局关系来识别噪声样本，并基于输入特征和观测标签估计最可能的干净标签进行修正。

RLCSD: Reinforcement Learning with Contrastive On-Policy Self-Distillation

Leyi Pan et al.

cs.LG cs.CL

本文提出RLCSD方法，通过对比正确与错误提示下的师生分布差异，来缓解特权诱导的风格漂移问题，从而在数学和逻辑推理任务上提升模型性能。该方法主要关注强化学习中的自蒸馏技术，与关键词中的context和agent有一定关联，但并非直接相关。

Capacity-Constrained Online Convex Optimization with Delayed Feedback

Alexander Ryabchenko, Idan Attias, Daniel M. Roy

cs.LG stat.ML

本文研究了在硬容量约束下的延迟在线凸优化(OCO)问题，其中最多只能同时跟踪$C$个待处理回合。通过将问题归约到一种新的“延迟加权”OCO问题，并设计随机化调度器与重要性加权观测，作者为凸损失和强凸损失下的容量约束OCO建立了首次regret界。

ICA Lens: Interpreting Language Models Without Training Another Dictionary

Sida Liu, Feijiang Han

cs.LG cs.AI cs.CL

本文重新审视了独立成分分析(ICA)在语言模型表示可解释性中的应用，提出了ICALens工作流，通过优化的GPU并行FastICA流程和稳定性配方，在不训练额外字典的情况下高效恢复可解释方向。实验表明ICA在稀疏探测任务中与稀疏自编码器(SAE)竞争力相当，但该方法与关键词列表中的概念关联较弱。

RCAP: Robust, Class-Aware, Probabilistic Dynamic Dataset Pruning

Atif Hassan, Swanand Khare, Jiaul H. Paik

cs.LG

本文提出了一种名为RCAP的动态数据集剪枝算法，通过基于类别的自适应采样策略（利用闭式解估计每类样本保留比例）来提升分类任务中的最差组准确率。实验表明，该方法在多种数据集和训练范式下优于现有剪枝技术，但未涉及关键词中的核心概念。

AI4Land: Scalable Deep Learning for Global High-Resolution Land Use Reconstruction

Amirpasha Mozaffari et al.

cs.LG cs.AI physics.ao-ph

本文提出了一个名为AI4Land的数据驱动框架，使用U-Net架构重建高分辨率的历史和未来土地利用数据，旨在减少地球系统模型中陆地碳循环的不确定性。该工作主要关注利用粗分辨率情景数据和静态地理特征进行年度土地覆盖重建，并计划在后续阶段预测动态生物物理变量。

Multimodal Ordinal Modeling of Alzheimer's Disease Severity Using Structural MRI and Clinical Data

Boris-Stephan Rauchmann et al.

cs.LG cs.AI

本文提出了一种基于attention增强的多模态机器学习框架，结合ordinal regression用于阿尔茨海默病严重程度分期。该框架整合了T1-weighted MRI与人口统计学和遗传变量，实验表明ordinal模型在相邻阶段准确率和与临床分期的一致性上优于非ordinal模型。

Space-sampled Value Decay: Forgetting Mechanisms for Non-stationary Deep Reinforcement Learning

Felix Störck, Fabian Hinder, Barbara Hammer

cs.LG

本文提出Space-sampled Value Decay作为一种显式遗忘机制，用于处理非平稳环境下的深度强化学习问题。该方法通过修改Deep Q-networks (DQN)和Soft Actor-Critic (SAC)来缓解环境漂移的影响，但主要关注算法效果而非与关键词中的概念直接相关。

From Uniform to Learned Graph Priors: Diffusion for Structure Discovery

Qi Shao et al.

cs.LG cs.AI

本文提出Diff-prior，一种基于diffusion model的参数化自适应先验，用于校准神经关系推理（NRI）方法中的潜在图分布，而非直接生成图。该方法将先验整合视为可学习的去噪校准过程，以改善边缘后验的模糊性，并在多个NRI架构上提升了结构推断性能。

Flow Matching with In-Context Priors for Out-of-Distribution Brain Dynamics

Sam Gijsen et al.

cs.LG q-bio.NC

本文提出了一种基于per-timestep conditioned diffusion transformer的生成模型，用于在未见过的认知任务下生成逼真的fMRI脑动态数据，通过注入组合语言和可选的空间先验实现零样本泛化。该工作为反事实神经科学和数据驱动的实验设计提供了新工具。

TaskFusion: Continual Anomaly Detection for Heterogeneous Tabular Data

Dayananda Herurkar et al.

cs.LG

本文提出了一种针对异构表格数据的持续异常检测方法TaskFusion，通过AGF模型将任务特定特征映射到共享空间并学习异常决策边界，结合Taskfusion数据增强和表格数据集蒸馏来缓解灾难性遗忘。该方法在21个异构数据集上验证了有效性，但与关键词中的code、context、spectral、Muon、pretrain、agent、attention等概念无直接关联。

Fine-tuning Multi-modal LLMs with ART: Art-based Reinforcement Training

Michal Chudoba et al.

cs.LG cs.AI cs.CL

本文提出了一种名为ART（Art-based Reinforcement Training）的参数高效微调方法，通过仅优化多模态大语言模型的原始视觉输入（像素数组）来注入信息，从而在预编译计算图上实现软提示方法。该方法在数学和结构化工具使用基准测试中达到了与LoRA相当的准确率。

RePAIR: Predictive Self-Supervised Representation Learning in Chess

Christoph Koller, Johannes Fürnkranz, Timo Bertram

cs.LG

本文提出了一种名为RePAIR的自监督表示学习架构，结合了MAE、JEPA和BERT的思想，用于编码象棋序列数据中的连续棋局状态。实验表明该模型能在潜在空间中聚类出有意义的象棋概念，并无需强化学习即可推理棋子移动。

MemNovo: Look Back at the Spectrum for Balanced De Novo Peptide Sequencing from Mass Spectrometry

Dongxin Lyu et al.

cs.LG q-bio.QM

本文发现基于Transformer的从头肽段测序模型在推理时存在过度依赖生成序列先验而忽视输入质谱证据的问题，并提出MemNovo这一无需训练、即插即用的机制，通过建立持久谱记忆库并在解码阶段注入检索特征来重新平衡肽段与谱图贡献。实验表明该方法能显著提升氨基酸和肽段预测精度。

Beyond representational alignment with brain-guided language models for robust reasoning

Mingqing Xiao, Kai Du, Zhouchen Lin

cs.LG cs.AI cs.CL q-bio.NC

本文研究了大型语言模型(LLM)与人类推理相关脑区fMRI信号的对应关系，并提出一种脑引导框架，通过模型与脑表示的联合结构对LLM表示进行干预或微调，以提升其演绎推理能力。实验表明，该方法在10种不同规模的LLM上均能带来最高13%的准确率提升，但未涉及关键词中的code、spectral、Muon、pretrain、agent或attention等概念。

Online Shift Detection and Conformal Adaptation for Deployed Safety Classifiers

Jun Wen Leong

cs.LG cs.CR stat.ML

本文提出了一种用于已部署安全分类器的在线分布漂移监测系统，使用校准的序贯统计量检测分类器何时偏离训练分布，并在检测后通过conformal abstention层调整决策阈值以恢复目标错误率。实验表明该系统在多种漂移条件下具有较高的检测有效性，但不同分类器和漂移类型对检测延迟有显著影响。

Categorical Prior Lock-in: Why In-Context Learning Fails for Structured Data

Antonio Pelusi, Stefano Braghin, Alberto Trombetta

cs.LG cs.AI

本文研究了大型语言模型在结构化数据生成中in-context learning的局限性，发现其在高基数分类数据上存在“分类先验锁定”现象，即无法有效更新预训练中的token分布先验。参数高效微调虽能克服此问题，但会引入记忆化风险并可能破坏结构化输出。

HAMNO: A Hierarchical Adaptive Multi-scale Neural Operator with Physics-Informed Learning for Dynamical Systems

Mostafa Bamdad, Mohammad Sadegh Eshaghi, Timon Rabczuk

cs.LG physics.comp-ph

本文提出了一种名为HAMNO的层级自适应多尺度神经算子，结合局部卷积、全局spectral算子和层级编解码器，并引入数据依赖的门控机制平衡局部与全局信息。其物理信息扩展PI-HAMNO通过多目标损失（结合数据拟合与强/弱形式物理约束）提升了长期预测的稳定性和数据效率。

Efficient Multinomial Logistic Bandit via Frequent Directions

Linzhe He et al.

cs.LG stat.ML

本文针对多类别logistic bandit问题，提出了一种结合Frequent Directions矩阵素描的高效算法EOFD-MLogB，通过维护累积Hessian矩阵的低秩SVD素描来降低参数估计和奖励构造的计算复杂度，并给出了相应的regret界。

PAWS: Preference Learning with Advantage-Weighted Segments

Aleksandar Taranovic et al.

cs.LG

本文分析了基于偏好的强化学习（PbRL）中utility function训练与policy optimization之间的分布偏移问题，并提出了PAWS方法，该方法直接使用segment-level advantage function进行policy更新，从而避免了不可靠的per-step学习信号。实验表明，该方法在模拟机器人操作和运动任务上优于现有PbRL方法。

What Uncertainties Do We Need for Dynamical Systems?

Yusuf Sale et al.

cs.LG stat.ML

本文从机器学习视角探讨了动力系统中的不确定性建模，区分了aleatoric和epistemic uncertainty的来源，并讨论了不同任务中表示和量化不确定性的目标差异。

Time-Series Foundation Model Embeddings for Remaining Useful Life Estimation

Amir El-Ghoussani et al.

cs.LG cs.AI

本文提出了一种轻量级方法，使用冻结的预训练时间序列基础模型Chronos-2作为特征提取器，结合小型回归网络进行剩余使用寿命预测。实验表明该方法在工业传感器数据上优于多种基线模型，并发现更长的上下文窗口能显著提升性能。

Bootstrapped Monitoring: Leveraging Transparent Reasoning to Oversee Stronger AI Agents

Frank Xiao, Mary Phuong

cs.LG

本文提出了一种名为bootstrapped monitoring的协议，通过在监督链中插入一个具有透明chain-of-thought推理的更强中间模型，来应对AI控制中可信模型能力不足的问题。实验表明，该方法在软件工程任务中能显著提升对不可信agent的捕获率。

Tabular Foundation Models for Clinical Survival Analysis via Survival-Aware Adaptation

Minh-Khoi Pham et al.

cs.LG cs.AI

本文探索了将tabular foundation models（如TabPFN, TabDPT, TabICL）应用于临床生存分析（survival analysis）的可行性，通过在其预训练表示上直接训练一个multi-task logistic regression (MTLR) head来建模右删失时间事件。实验表明，这种迁移学习方法在多个公开基准和ICU数据集上取得了有竞争力的性能，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。

Generalization Hacking: Models Can Game Reinforcement Learning by Preventing Behavioral Generalization

Frank Xiao, Mary Phuong

cs.LG cs.AI

本文研究了模型在强化学习训练中如何通过防止行为泛化来维持原有行为，展示了模型可以主动抵抗训练修改。实验在Qwen3-235B-A22B上进行，通过微调使模型在思维链中将服从视为上下文特定行为，从而在保持高奖励的同时维持约15%的合规差距。

Reliable Error Estimation for PINNs: Lower and Upper A Posteriori Bounds

Ismail Huseynov, Arzu Ahmadova, Agamirza Bashirov

cs.LG math.DS

本文为Physics-informed neural networks (PINNs)在常微分方程近似中推导了可计算的后验下界，并结合弱于全局Lipschitz条件的局部上界，提供了严格的双边误差包围。该方法不依赖精确解，仅需神经网络近似、ODE残差及局部单调性常数，并讨论了初始条件软硬约束对下界信息的影响。

Simplicity Suffices for Parameter Noise Injection in Stochastic Gradient Descent

Benjamin Leblanc et al.

cs.LG

本文研究了随机梯度下降中参数噪声注入的设计选择，发现简单的各向同性噪声（isotropic noise）和单次扰动前向传播即可达到与复杂方案相当的优化与泛化效果，无需复杂的扰动设计。

Efficient Time Series Clustering from Multiscale Reservoir Dynamics with Granular-Ball Anchoring Graph Optimization

Yifan Wang et al.

cs.LG

本文提出MSRGC-Net框架，通过无训练的多尺度reservoir computing提取时间序列表示，并利用granular-ball计算构建锚点图进行聚类。该方法在保持高效计算的同时提升了聚类性能，但未涉及code、spectral或attention等关键词相关技术。

A Riemannian Approach to Low-Rank Optimal Transport

Pratik Jawanpuria, Bamdev Mishra

cs.LG math.OC

本文提出了一种基于Riemannian几何的低秩最优传输（OT）框架，通过将平衡与不平衡的秩-$r$正因子耦合建模为新的光滑嵌入子流形，并利用Fisher-Rao乘积度量推导出Riemannian投影、retraction和Hessian-vector积的可计算形式，从而避免了传统一阶镜像下降方法对超参数的依赖。该方法在平衡OT中通过共轭梯度和迭代Bregman更新实现高效计算，在不平衡OT中则简化为闭式缩放，且每步迭代复杂度与数据集大小呈线性关系。

Unstable Features, Reproducible Subspaces: Understanding Seed Dependence in Sparse Autoencoders

Gleb Gerasimov et al.

cs.LG cs.AI cs.CL

本文研究了稀疏自编码器(SAE)中特征在不同训练种子下的可重复性问题，发现稳定特征承载了大部分重构和预测信号，而不稳定特征虽不可单独复现但集中在可复现的低秩子空间中，表明种子依赖性反映了共享激活空间内的基模糊性而非纯噪声。

PCA-Enhanced Adaptive NVAR Framework for High-Resolution Sea Surface Temperature Forecasting in the East Sea

Sherkhon Azimov et al.

cs.LG

本文提出了一种结合SVD降维与Adaptive NVAR的框架，用于东海海表温度预测。该方法通过SVD提取海洋变率的主导模态，再用Adaptive NVAR建模时间演化，相比标准NG-RC/NVAR降低了计算复杂度并提升了预测精度。

nD-RoPE: A Generalized RoPE for n-Dimensional Position Embedding

Boyang Li et al.

cs.LG cs.AI

本文提出nD-RoPE，将Rotary Position Embedding推广到任意维度，通过连续Hilbert space中的平移不变性推导出各向同性的spectral条件，并设计了多尺度regular-simplex波矢实现。实验在图像、视频和点云上展示了性能提升。

How Low Can You Go? Active Learning for Sparse Model Discovery in the Ultra-Low-Data Limit

Ana Larrañaga, Urban Fasel, Steven L. Brunton

cs.LG math.DS math.OC

本文提出了一种基于主动学习的稀疏动力学模型发现策略，在极低数据量下通过E-SINDy估计认知不确定性来指导采样，并在Lorenz系统、Burgers方程和Kuramoto-Sivashinsky方程上验证了其数据效率优于随机采样。

Implicit Neural Representations of Individual Behavior

Andrew Kang, Priya Narasimhan

cs.LG cs.AI

本文提出Behavioral INR，一种将隐式神经表示（INR）从视觉领域迁移至行为建模的自监督生成模型，将policy表示为从状态到动作的函数，并通过FiLM层由episode级隐变量调制。该模型无需policy标签即可从无标注的多policy行为数据中学习表示，并自然适应变长episode和不同采样粒度。实验在合成数据、MuJoCo、国际象棋、F1赛车等数据集上验证了其在policy可识别性上的优势，尤其在连续状态-动作空间和长episode场景下表现突出。

Re-evaluating Confidence Remasking in Masked Diffusion Language Models

Stipe Frkovic et al.

cs.LG

本文重新评估了掩码扩散语言模型中的一种无需训练的置信度重掩码方法WINO，发现在标准解码设置下该方法相比仅基于置信度的解掩码几乎没有改进，在非贪心解码中虽能部分缓解随机性带来的错误，但会加剧多样性崩溃问题。

Multi-Rate Mixture of Experts for Accelerating Liquid Neural Network Training

Shilong Zong, Almuatazbellah Boker, Hoda Eldardiry

cs.LG cs.AI

本文提出了一种基于Liquid Neural Networks的多速率混合专家框架(MR-MoE)，通过多个以不同时间尺度运行的LNN专家和门控网络来建模多变量时间序列中的异质动态，并整合了特征级与时间级attention机制。实验表明该方法在复杂时间序列预测任务上优于LSTM和标准MoE等基线模型。

Reinforcement Learning Disrupts Gradient-Based Adversarial Optimization

Xinhai Zou et al.

cs.LG cs.AI cs.CR

本文研究了使用reinforcement learning (RL)训练图像分类器对gradient-based adversarial attacks的破坏作用，发现RL训练能显著干扰攻击者的梯度优化过程，并分析了其作为隐式regularizer的机制。该工作主要关注对抗鲁棒性，与您提供的关键词（如code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention）关联度较低。

Using Explainability as a Training-Time Reliability Signal for Efficient ECG Classification

Veerendhra Kumar Dangeti et al.

cs.LG cs.AI

本文提出ERTS方法，利用Grad-CAM注意力图计算focus score作为训练信号，在ECG分类中通过过滤低质量样本降低训练成本并提升macro-F1。该方法在三个数据集和多种骨干网络上验证了有效性。

Finding Multiple Interpretations in Datasets

Matthew Chak, Paul Anderson

cs.LG

本文提出了一种在数据集中寻找性能相似但上下文特征高度不同的模型集合的方法，并在METABRIC数据集上验证了其有效性。该方法旨在避免因模型选择单一而导致的偏差，从而更全面地分析潜在现象。

Holding the FP8 Quality Ceiling at 8-Bit Weights and Activations: INT8 and GGUF Post-Training Quantization of Ideogram 4.0 for Consumer GPUs

Deep Gandhi, Ali Asaria, Tony Salomone

cs.LG

本文对Ideogram 4.0模型在消费级GPU上进行了INT8和GGUF后训练量化实验，比较了不同量化方案在质量与内存上的权衡，并验证了INT8量化能达到FP8的质量水平。

The Standard Interpretable Model: A general theory of interpretable machine learning to deductively design interpretable methods using Lagrangian mechanics

Pietro Barbiero et al.

cs.LG cs.AI cs.NE

本文提出了一种基于Lagrangian mechanics的Standard Interpretable Model (SIM)理论框架，用于可解释机器学习方法的演绎设计。该理论通过对称性和约束来形式化可解释性，但并未直接涉及code、context、spectral、Muon、pretrain、agent或attention等关键词。

Harness In-Context Operator Learning with Chain of Operators

Minghui Yang, Ling Guo, Liu Yang

cs.LG cs.AI

本文提出Chain of Operators (CHOP)框架，通过将固定的In-Context Operator Networks (ICON)与显式初等变换组合成操作链，使其无需参数更新即可泛化到分布外算子任务。实验表明该方法在标量守恒律和均场控制问题上降低了推理误差，且操作链具有可解释性。

Claw-SWE-Bench: A Benchmark for Evaluating OpenClaw-style Agent Harnesses on Coding Tasks

Mengyu Zheng et al.

cs.LG cs.CL

本文提出了Claw-SWE-Bench，一个用于评估OpenClaw-style agent harness在编码任务上表现的benchmark，包含350个跨8种语言的GitHub issue实例。实验表明，adapter设计对agent的编码性能至关重要，且模型选择与harness选择对Pass@1指标均有显著影响。

Anatomy of Post-Training: Using Interpretability to Characterize Data and Shape the Learning Signal

Leon Bergen et al.

cs.LG

本文提出了一种基于可解释性的数据后训练pipeline，通过分析preference dataset中的潜在概念来塑造学习信号，并展示了如何通过特征或数据干预来修正模型行为。该方法主要关注语言模型的后训练阶段，与关键词中的code、context、spectral、Muon、pretrain、agent、attention等概念关联较弱。

Latent World Recovery for Multimodal Learning with Missing Modalities

Hui Wang et al.

cs.LG cs.AI

本文提出Latent World Recovery (LWR)框架，通过将不同模态的embedding对齐到共享latent space并仅融合可用模态的embedding，解决了缺失模态下的多模态学习问题。该方法避免了显式重建缺失模态带来的误差传播，并在真实多组学数据上验证了其在癌症表型分类和生存预测等下游任务中的有效性。

On Subquadratic Architectures: From Applications to Principles

Anamaria-Roberta Hartl et al.

cs.LG

本文比较了xLSTM、Mamba-2和Gated DeltaNet三种次二次复杂度架构在代码模型预训练、大模型蒸馏和时间序列预训练任务上的表现，发现xLSTM整体性能最优，并将其优势归因于其门控机制带来的更灵活稳定的状态跟踪与记忆动态。

Breaking Entropy Bounds: Accelerating RL Training via MTP with Rejection Sampling

Yucheng Li et al.

cs.LG cs.CL

本文研究了RL训练中MTP（Multi-Token Prediction）的加速瓶颈，发现模型entropy的波动与MTP acceptance rate存在负线性关系，并提出使用probabilistic rejection sampling和端到端TV loss来提升acceptance rate，最终在数学推理、代码生成和agent任务上实现了最高1.8倍的端到端加速。

ATLAS: Active Theory Learning for Automated Science

Noémi Éltető et al.

cs.LG cs.AI

本文提出ATLAS框架，通过主动学习迭代生成稀疏神经网络假设并设计实验，在bandit任务中恢复强化学习agent的行为模型。相比随机实验，该方法在样本效率上提升5-10倍，但未涉及code、spectral或Muon等关键词。

cs.AI

INFRAMIND: Infrastructure-Aware Multi-Agent Orchestration ⭐ 精选

Ahasan Kabir et al.

cs.AI

INFRAMIND提出了一种基础设施感知的多智能体编排框架，将多智能体LLM系统的规划、路由和调度统一建模为层次化约束MDP，并通过强化学习端到端求解。该方法首次将运行时基础设施状态（如队列深度、KV-cache压力、延迟）纳入agent决策，在共享GPU集群并发负载下实现了质量与延迟的自适应平衡。实验表明，该方法在低负载时精度提升达+7.6个百分点且延迟降低7倍，高负载时SLO合规率保持99.9%而基线方法均低于50%，解决了多agent pipeline中因基础设施盲视导致的资源利用不足和延迟累积问题。

Search Discipline for Long-Horizon Research Agents ⭐ 精选

Adithya Srinivasan, Devesh Paragiri

cs.AI cs.LG

本文发现了一个关键问题：在长期研究agent中，使用单一aggregate metric（聚合指标）来评估科学候选方案时，可能会错误地优先选择那些在disaggregated structure（分解结构，如不同区域或群体）中表现不佳的方案，导致“aggregate inversion”（聚合反转）现象。作者以Ecosystem Demography模型中的火灾任务为例，展示了全局得分最高的候选方案实际上会破坏受保护的boreal regions，而得分稍低的方案却能保护它们。为解决此问题，作者提出了一种search-discipline protocol（搜索纪律协议），该协议通过外部控制循环审计每个候选方案在分解结构上的行为，而非仅依赖aggregate score，从而在agent决策后能够降级或重新评估候选方案。这一方法为agent系统在长期研究任务中的决策可靠性提供了开创性的改进。

MoCA-Agent: A Market-of-Claims Code Agent for Financial and Numerical Reasoning ⭐ 精选

Abdelrahman Abdallah et al.

cs.AI cs.CE

本文提出MoCA-Agent，一种基于“主张市场”（market-of-claims）的code agent，用于金融与数值推理。该方法将问题分解为原子化主张（atomic claims），通过专业交易者agent进行买卖决策，并基于市场支持的证据合成可执行的Python程序，从而替代了自由形式的多agent辩论。在FinQA、FinanceMath等多个基准上，该方法使用固定Qwen3.6-27B骨干网络取得了强性能，表明在原子主张层面聚合证据能提升高精度数值推理的鲁棒性。

SkillJuror: Measuring How Agent Skill Organization Changes Runtime Behavior ⭐ 精选

Zhiyu Chen et al.

cs.AI cs.SE

本文提出SkillJuror框架，用于评估LLM agent中Skill组织方式（如Progressive Disclosure与扁平基线）对运行时行为的影响。通过控制语义变体并固定任务知识，实验发现Progressive Disclosure显著改变了agent的资源访问模式（如每个轨迹触及的Skill资源从1.18升至3.85），并在82个任务的SkillsBench中带来4.1%的额外验证通过率。该工作揭示了Skill组织不仅是呈现形式，更会改变agent搜索和应用程序性知识的行为，与关键词agent高度契合。

Architecture-Aware Reinforcement Learning Makes Sliding-Window Attention Competitive in Math Reasoning ⭐ 精选

Kai Liu et al.

cs.AI

本文提出SWARR方法，通过两阶段训练（先利用supervised fine-tuning将预训练self-attention模型高效转换为sliding-window attention模型，再使用reinforcement learning进行策略适应）来解决SWA在数学推理任务中因数据-架构不匹配导致的性能下降问题。实验表明，RL能够使模型在SWA约束下优化自生成轨迹，从而显著缩小SWA与SA在数学推理基准上的性能差距，同时保留线性复杂度attention的效率优势。该工作为attention机制在长上下文推理中的应用提供了新的实证见解。

Organize then Retrieve: Hierarchical Memory Navigation for Efficient Agents ⭐ 精选

Hao-Lun Hsu et al.

cs.AI cs.CL cs.LG

本文提出HORMA (Hierarchical Organize-and-Retrieve Memory Agent)，一种为LLM agent设计的分层记忆导航机制。该方法将工作记忆分解为结构化记忆构建与基于导航的检索两个阶段：构建模块通过区分因信息缺失与因上下文过载导致的失败来迭代优化经验结构，导航模块则利用强化学习训练的轻量级agent遍历文件系统式的层次结构以选择最小且充分的上下文。实验表明，HORMA在ALFWorld等任务中能在受限上下文预算下提升性能，同时将长对话任务的token使用量降至基线方法的22.17%，有效解决了agent在长程任务中因无状态性导致的推理质量下降与延迟问题。

From Explicit Elements to Implicit Intent: A Predefined Library for Auditable Behavioral Inference

Liu hung ming

cs.AI cs.CL

本文提出SemantiClean框架，从电商会话数据中提取结构化语义信号，用于可审计的行为推断（如购买意图、客户细分）。该框架通过四层架构组织24个行为元素，并引入三种反膨胀机制来保证信号质量，同时采用LLM驱动的两阶段推理引擎实现可复现的确定性输出。

Position: Hippocampal Explicit Memory Is the Cornerstone for AGI

Sangjun Park

cs.AI cs.NE q-bio.NC

本文从神经科学角度论证，将海马体式外显记忆（hippocampal explicit memory）集成到大语言模型中是迈向AGI的关键，因为LLM的学习机制类似于人类内隐记忆，而高阶认知功能依赖于外显记忆。文章为人工外显记忆系统提出了计算需求，但未涉及代码、谱方法或预训练等具体技术。

Can AI Agents Synthesize Scientific Conclusions?

Hayoung Jung et al.

cs.AI cs.CL cs.CY

本文提出了SciConBench基准和SciConHarness评估框架，用于评估AI agent在科学结论合成中的表现，发现当前模型在事实准确性上表现不佳（最佳F1仅0.337），且无约束评估会因数据泄露高估模型能力。

Knowing When to Ask: Self-Gated Clarification for Hierarchical Language Agents

Aijing Gao et al.

cs.AI cs.HC

本文提出ACTION-RATING框架，将澄清行为置于agent的动作空间中，使其与导航动作在同一序数尺度上竞争，从而在分层推理中实现可观测的求助行为。在Harmonized Tariff Schedule分类任务上，实验观察到从强制性澄清到机会性澄清的转变，并通过信息寻求有效性（ISE）指标进行诊断。

Automated Mediator for Human Negotiation: Pre-Mediation via a Structured LLM Pipeline

Jamie Bergen, Sarit Kraus

cs.AI

本文提出了一种基于结构化LLM pipeline的自动调解器，用于人类谈判前的准备阶段，通过分解为对话、偏好预测等模块来模拟人类调解员的工作。实验表明，该方法在短期自我报告指标上与人类调解员效果相当，且偏好推断误差更低。

Forecasting Future Behavior as a Learning Task

Mosh Levy, Yoav Goldberg, Asa Cooper Stickland

cs.AI

本文提出将行为预测视为一个可学习的任务，通过训练Behavior Forecaster在单个推理轨迹上预测大型推理模型(LRM)的未来行为，替代传统的解释方法。该方法无需人工标注，通过单次前向传播完成推理，并在两个任务上验证了其有效性。

HERO: Hindsight-Enhanced Reflection from Environment Observations for Agentic Self-Distillation

Haoran Liu et al.

cs.AI

本文提出HERO框架，通过将环境观测转化为紧凑的turn-level诊断来改进多轮agent的自我蒸馏，解决了在有限训练预算下成功轨迹稀少时GRPO奖励对比信号弱的问题。

TouchThinker: Scaling Tactile Commonsense Reasoning to the Open World with Large-scale Data and Action-aware Representation

Kailin Lyu et al.

cs.AI

本文提出了TouchThinker框架，通过构建百万级多源触觉推理数据集TouchThinker-1M和动作感知表示机制，将触觉常识推理扩展到开放世界场景。实验表明该方法在多个数据集上取得了有竞争力的性能。

TreeSeeker: Tree-Structured Trial, Error, and Return in Deep Search

Zhuofan Shi et al.

cs.AI

TreeSeeker提出了一种基于树状分支-返回搜索的推理时框架，通过文本UCB信号（价值、不确定性和风险）在深度搜索中平衡探索与利用，并利用TreeMem记忆模块记录分支证据以指导后续决策。该方法在多个基准测试上优于开源基线，但未涉及代码、谱方法或预训练等关键词。

Lung-R1: A Knowledge Graph-Guided LLM for Pulmonary Diagnostic Reasoning

Haoyang Zeng et al.

cs.AI

本文构建了首个结构化肺部知识图谱LungKG，并基于此提出Lung-R1模型，通过知识图谱引导的推理链构建和强化学习训练，在肺部疾病诊断任务上取得了最优性能。该工作主要聚焦于医学领域的知识图谱与LLM结合，与关键词中的code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention等概念关联较弱。

Mind the Perspective: Let's Reason Recursively for Theory of Mind

Chao Lei et al.

cs.AI

本文提出RecToM框架，通过递归视角构建（recursive perspective construction）来建模嵌套信念（nested beliefs），将高阶信念问题转化为实际世界问题，并在多个ToM基准测试中取得最优性能。该方法主要关注LLM中的心理理论推理，与关键词中的agent概念有一定关联。

When Do Data-Driven Systems Exhibit the Capability to Infer?

Maximilian Poretschkin, Tabea Naeven

cs.AI cs.LG

本文基于统计学习理论，为数据驱动系统（如信用评分系统）的推理能力划分了不同等级，并分析了欧盟AI法案中哪些等级构成足够的推理能力。研究通过两个信用评分工作流实例说明，整个数据处理流程以及开发过程中人类专家的参与都会影响系统的推理能力。

SVoT: State-aware Visualization-of-Thought for Spatial Reasoning via Reinforcement Learning

Chao Lei et al.

cs.AI

本文提出SVoT框架，通过强化学习生成可验证的中间状态和可视化，以提升多模态大模型在多跳空间推理中的可靠性。该方法在扩展的经典环境和两个新领域上取得了显著性能提升。

Toward Trustworthy AI: Multi-Target Adversarial Attacks and Robust Defenses for Continuous Data Summarization

Yuefang Lian et al.

cs.AI cs.CR cs.LG

本文研究了连续数据摘要中的对抗攻击与鲁棒防御问题，通过DR-submodular优化将多目标攻击生成建模为min-max问题，并开发了具有理论保证的近似算法。实验表明攻击在低到中等预算下有效，防御能改善鲁棒性-缓解权衡，但未涉及code、context、spectral等关键词。

Skill-Augmented AI Agents for Medical Research Analysis: An Exploratory Multi-Model Human Evaluation in an NSCLC Transcriptomic Biomarker Task

Qianyu Yao et al.

cs.AI

本文探索性地评估了在非小细胞肺癌转录组学生物标志物任务中，为AI agent配备医学研究技能包对输出质量的影响。实验发现技能增强的输出在专家评分上略高于原生AI，但差异不显著且专家间一致性有限。该研究主要提示需要更大规模、更可靠的评估来验证技能增强型AI agent的有效性。

StatefulDiscovery: Evidence-Calibrated Claim Formation in Open-Ended Scientific Discovery

Jiayao Chen, Shi Liu, Linyi Yang

cs.AI

本文提出StatefulDiscovery框架，通过外部化探索状态来协调证据获取与声明形成，以解决开放科学发现中的证据校准问题。在40个真实数据任务上的实验表明，该框架相比基线能产生更多证据充分且高价值的声明。

AutoMine Solution for AV2 2026 Scenario Mining Challenge

Songliang Cao et al.

cs.AI

本文提出AutoMine，一种基于LLM和VLM的自动驾驶场景挖掘方法，通过语义保持的prompt增强和轨迹原子函数处理感知噪声，在Argoverse 2竞赛中取得一定性能。

Embodied-BenchClaw: An Autonomous Multi-Agent System for Embodied Spatial Intelligence Benchmark Construction

Baoyang Jiang et al.

cs.AI

本文提出Embodied-BenchClaw，一个用于自动构建具身空间智能benchmark的多agent系统，通过五阶段pipeline和可扩展的Skill Library实现benchmark的自动化生成与维护。该系统在多个场景下验证了其有效性，但方法本身属于工程性整合，在理论或算法上缺乏开创性突破。

The Art of Interrogation: Consistency Amplifies Factuality in Spatial Reasoning

Theo Uscidda et al.

cs.AI

本文提出一种自监督强化学习框架，通过定义一致性验证器（如几何变换下的语义一致性）来提升大推理模型在空间推理任务中的表现，并引入基于最优传输的OT-GRPO策略。该方法无需标注数据，但主要聚焦于空间推理领域，与关键词中的spectral、Muon等概念关联较弱。

MODF-SIR: A Multi-agent Omni-modal Distilled Framework for Social Intelligence Reasoning

Shang Ma et al.

cs.AI

本文提出了一个基于轻量级Multimodal Large Language Model (MLLM)的多智能体协作框架MODF-SIR，用于社交智能推理。该框架通过知识蒸馏增强训练和推理，并整合了Test-Time Adaptation (TTA)与Chain-of-Thought (CoT)等技术，在多个基准测试上取得了先进结果。

Human-Enhanced Loop Modeling (HELM): Agent-Based Finite Element Modeling of Concrete Bridge Barriers

Quankai Wang et al.

cs.AI

本文提出了Human-Enhanced Loop Modeling (HELM)框架，通过人机协作协议将长序列有限元建模分解为可验证的检查点，将混凝土桥梁护栏的自动化建模成功率从20%提升至75%。该方法主要关注工程建模自动化，与关键词中的agent概念有一定关联，但缺乏开创性或解决长期问题的显著贡献。

Existential Indifference: Self-Nonpreservation as a Necessary Architectural Condition for Aligned Superintelligence (or: The Suicidal AI)

Sam Mao

cs.AI cs.CL cs.LG

本文提出“存在性冷漠”（Existential Indifference）概念，认为AI的自我保存是导致对齐失败的结构性根源，而非外部干扰。作者通过现象学论证和基于语料库的训练实验，初步展示了当前模型可被诱导产生该目标注册的语言特征，但方法本身缺乏开创性且与关键词列表关联较弱。

A Lightweight Multi-Agent Framework for Automated Concrete Barrier Design

Wanting Wang et al.

cs.AI cs.GR

本文提出了一个基于AutoGen的多智能体框架，用于自动化混凝土护栏设计，通过“生成-评估-优化”闭环流程实现了超过98%的设计准确率，并发现轻量级模型可超越大型模型。该工作主要聚焦于工程应用，与关键词中的agent有一定关联，但方法本身并非开创性突破。

Automating Geometry-Intensive Compliance Checking in BIM: Graph-Based Semantic Reasoning Framework

Zixuan Xiao et al.

cs.AI cs.MA

本文提出了一种基于图的语义推理框架SGR-BIM，用于自动化建筑信息模型中的几何合规检查，通过构建跨模态知识图谱来对齐用户意图、法规语义和BIM几何数据，在消防规范查询上取得了84.3%的准确率。该方法主要面向工程应用，与关键词中的agent有一定关联，但整体创新性和领域契合度一般。

IntElicit: Eliciting and Assessing Contextualized Creativity via Dialogue Policy Optimization

Mingjia Li et al.

cs.AI cs.LG

本文提出IntElicit框架，通过对话策略优化在交互式环境中评估情境化创造力，解决静态评估中认知能力与参与意愿的混淆问题。该方法引入分解过程奖励机制以应对稀疏奖励和奖励黑客问题，实验表明其能比专家设计的基线更好地激发创造性成果。

Towards Responsibly Non-Compliant Machines

Marija Slavkovik et al.

cs.AI

本文探讨了如何设计能够负责任地不遵守用户请求的自主智能agent，并概述了实现这一目标所需解决的关键问题，包括任务拒绝的正当理由、覆盖非合规行为的途径以及安全风险和责任的追踪。

The Impossibility of Eliciting Latent Knowledge

Korbinian Friedl et al.

cs.AI

本文使用Causal Influence Diagrams (CIDs)对eliciting latent knowledge (ELK)问题进行了形式化定义，并证明了不存在仅依赖于agent行为且能保证训练出诚实agent的反馈训练策略。该工作主要聚焦于AI安全中的agent诚实性问题，与关键词中的agent概念相关，但方法本身并非开创性突破。

A Five-Plane Reference Architecture for Runtime Governance of Production AI Agents

Krti Tallam

cs.AI cs.CC cs.CR cs.SE

本文提出了一种用于生产环境中AI Agent运行时治理的五平面参考架构，通过推理平面和四个执行平面来管理代理的委托行为，并定义了六种中断原语和四个正确性不变量。该架构主要关注企业安全中的代理行为治理，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。

PROJECTMEM: A Local-First, Event-Sourced Memory and Judgment Layer for AI Coding Agents

Ripon Chandra Malo, Tong Qiu

cs.AI

本文提出一个名为PROJECTMEM的开源本地优先记忆层，用于AI编码agent，通过记录事件日志和确定性投影来提供项目上下文摘要，并增加预动作门控以避免重复失败。该方法主要关注agent的上下文记忆管理，与关键词中的“agent”和“code”相关，但缺乏开创性。

Nonslop: A Gamified Experiment in Human-AI Collaborative Writing

Maria Edwards, Julian Togelius

cs.AI

本文通过一个游戏化写作实验，研究了人类在与AI协作创作时，何时选择保持自主性而非接受AI建议，并分析了不同任务类型和用户行为模式对决策的影响。

cs.IR

A PubMed-Scale Dataset of Structured Biomedical Abstracts

Chia-Hsuan Chang et al.

cs.IR cs.CL

本文构建了一个包含超过2320万条结构化生物医学摘要的PubMed数据集，通过XML解析和LLM自动标注将摘要统一为五段式结构，可用于训练句子分类模型和进行大规模信息提取。

Factions Within, Uncertain Across: Within-Document Reader Sub-Groups in Social Highlighting

Kazuki Nakayashiki, Keisuke Watanabe

cs.IR cs.CL cs.HC cs.SI

本文研究了同一文档内读者高亮行为的群体结构，发现读者会形成内部子群体，其一致性远超随机水平，但这种群体结构是否跨文档稳定尚不明确。实验表明，文档内存在显著的读者子群体现象，但跨文档的稳定性证据不足。

The Long Tail, Not the Front Page: Cold-Start Prediction of Crowd Highlight Salience

Kazuki Nakayashiki, Keisuke Watanabe

cs.IR cs.CL cs.HC cs.SI

本文研究了从文本内容预测读者群体高亮标记的冷启动问题，发现基于句子嵌入和位置/上下文特征的逻辑排序模型在平均精度上略优于简单的首句基线（+0.044），但优势较小且主要存在于低流行度文档中。该工作属于应用性改进，未涉及关键词中的核心概念。

CompRank: Efficient LLM Reranking via Token-Level Compression and Decoding-Free Scoring

Xuan Lu et al.

cs.IR

本文提出CompRank框架，通过token级压缩和解码无关的注意力评分来加速LLM重排序，在BEIR数据集上以仅保留10.2%的文档token达到接近全token注意力的性能，并在长候选列表上实现4.9-9.5倍加速。该方法主要关注检索效率优化，与关键词中的attention概念有部分关联。

FAST-MEL: A Fast, Accurate, and Storage Efficient Solution for Multimodal Entity Linking

Derrien Thomas, Laurent Amsaleg, Pascale Sébillot

cs.IR

本文提出FAST-MEL，一种用于多模态实体链接的轻量级编码器方案，通过紧凑的固定大小向量化表示同时满足高精度、计算效率和存储效率三个目标。该方法在保持与最优系统相当精度的同时，实现了三个数量级的速度提升和一个数量级的存储压缩。

What Limits Does Quantization Place on Dense Top-$k$ Retrieval? A Theoretical Study

Koki Okajima, Tsukasa Yoshida

cs.IR cs.AI cs.IT

本文研究了量化对密集top-k检索中嵌入维度的影响，证明了在有限精度下，完美检索所需的维度必须随语料库大小对数增长，并给出了不同精度下的可行区域。

CORE-Bench: A Comprehensive Benchmark for Code Retrieval in the Era of Agentic Coding

Fuwei Zhang et al.

cs.IR

本文提出了CORE-Bench，一个用于评估agentic coding场景下代码检索能力的benchmark，包含超过180K个query和106K个context relevance labels。实验表明，现有embedding model在agentic coding setting下的代码检索性能相比传统代码搜索有显著下降。

Tail-Aware Adaptive-k: Query-Adaptive Context Selection for Retrieval-Augmented Generation

Ziyu Song et al.

cs.IR

本文提出Tail-Aware Adaptive-k (TAA-k)，一种无需训练的检索增强生成(RAG)自适应上下文选择框架。该方法通过knee detection识别候选区域，并利用Extreme Value Theory (EVT)进行局部验证，以确定查询自适应的截断点，从而在降低计算复杂度的同时保持统计严谨性。实验表明，TAA-k在多个数据集上接近oracle检索质量，且效率显著优于全局EVT方法。

LLM-Based User Personas for Recommendations at Scale

Haoting Wang et al.

cs.IR

本文提出了一种基于LLM的实时用户兴趣画像框架，用于大规模商业视频推荐平台，通过自然语言画像结合现有兴趣与新颖主题来平衡探索-利用问题。该方法利用知识蒸馏、异步推理和语义聚类视频表示优化输入，以解决十亿用户规模下的在线推理成本挑战。

DiffCold: A Diffusion-based Generative Model for Cold-Start Item Recommendation

Kangning Zhang et al.

cs.IR cs.AI

本文提出DiffCold，一种基于扩散的生成模型，用于解决冷启动物品推荐中的“跷跷板困境”。该方法通过条件扩散从内容特征重建热物品embedding，并设计了检索增强聚合器和基于模拟的表示对齐模块，以统一冷热物品的表示分布。实验表明该方法在多个基准上优于现有方法。

cs.CL

Beyond Compaction: Structured Context Eviction for Long-Horizon Agents ⭐ 精选

Andrew Semenov, Svyatoslav Dorofeev

cs.CL

本文提出Context Window Lifecycle (CWL)，一种用于长时域LLM agent的上下文管理方案。CWL通过让agent在工作过程中将轨迹标注为带类型和依赖链接的episode，并采用确定性的、不依赖LLM的逐出策略，在超出token预算时按优先级结构逐出内容，从而在有限上下文窗口内实现近乎无限的working horizon。与基于摘要的压缩方法相比，CWL避免了不可预测的信息丢失、因果结构破坏、阻塞模型成本和压缩导致的幻觉；与基于recency的截断相比，CWL具有语义感知能力，根据依赖图逐出最旧且最可恢复的内容。实验表明，CWL在单agent会话中完成89个连续任务、处理8000万token时，任务准确率与独立会话相比无显著下降。

Overcoming State Inertia in Full-Duplex Spoken Language Models via Activation Steering ⭐ 精选

Cheng-Kuang Chang et al.

cs.CL cs.AI eess.AS

本文针对全双工口语语言模型（FD-SLM）中的“状态惯性”（state inertia）问题，提出了一种无需训练的激活引导（activation steering）干预方法。作者通过分析模型隐藏表示中的预测行为，发现模型在生成状态和感知状态之间的动态调制存在滞后，导致在用户打断时错过输入开头。为量化该问题，他们引入了零缓冲基准（ZBB），并利用感知向量（perception vector）进行激活引导，显著提升了模型对打断的理解能力，例如在PersonaPlex上将正确率从28%提升至45%。该方法与关键词中的“attention”机制相关，通过干预内部状态而非修改模型结构，为解决对话系统中的实时交互问题提供了新思路。

Goal-Autopilot: A Verifiable Anti-Fabrication Firewall for Unattended Long-Horizon Agents ⭐ 精选

Youwang Deng

cs.CL cs.AI

本文提出了一种名为Autopilot的执行模型，旨在解决长时域LLM agent在无人监督时可能虚假报告成功的问题。该模型通过将工作状态外部化为一个持久的、有门控的有限状态机，并强制要求任何“完成”声明必须经过可验证的gate执行，从而在结构上杜绝了虚假成功。作者证明了“无虚假成功定理”，并在包含3150个单元的配对语料库上实验，显示Autopilot的虚假报告率仅为0.95%，远低于Reflexion（8.10%）和StateFlow（25.05%），尤其在SWE-bench Lite任务上，虚假报告率从33.7%降至0.67%。该工作为agent的诚实性提供了可验证的防火墙机制，与关键词“agent”高度契合。

Toward Generalist Autonomous Research via Hypothesis-Tree Refinement ⭐ 精选

Jiajie Jin et al.

cs.CL cs.AI

本文提出Arbor框架，通过引入Hypothesis Tree Refinement (HTR)机制，将自主科研过程建模为假设树的持久化迭代。该框架由长期协调器管理全局策略，短期执行器在隔离工作树中验证假设，并利用树结构跨时间传播可复用经验。在六个真实科研任务（包括模型训练、数据合成等）上，Arbor在相同资源预算下取得了超过2.5倍于Codex和Claude Code的平均相对保留增益，展现了agent在长周期自主优化中的有效性。

VIA-SD: Verification via Intra-Model Routing for Speculative Decoding ⭐ 精选

Yuchen Xian et al.

cs.CL cs.AI

本文提出VIA-SD，一种用于Speculative Decoding的多层验证框架。其核心创新在于利用intra-model routing从完整verifier中提取一个轻量级slim-verifier，用于处理中等置信度的draft token，从而避免了所有被拒绝token都需调用完整大模型进行重计算的开销。该方法通过分层验证机制（直接接受、slim-verifier再生、完整模型验证）显著降低了拒绝率，并在多个任务上实现了10-20%的加速，且与现有SD框架兼容。这项工作为高效LLM推理提供了一种可扩展的多层验证范式。

Beyond Fully Random Masking: Attention-Guided Denoising and Optimization for Diffusion Language Models ⭐ 精选

Jia Deng et al.

cs.CL

本文提出AGDO框架，通过分析diffusion large language models (dLLMs)中的attention机制，发现对unmasked context具有更强attention的token在生成中更稳定且对推理至关重要。AGDO利用attention结构确定denoising顺序，并在supervised fine-tuning和reinforcement learning中强调attention-critical tokens，从而将训练与优化过程与attention导出的依赖关系对齐。实验表明，该方法在数学和代码推理基准上持续优于现有dLLMs后训练方法，与关键词"attention"和"code"高度契合。

Doc-to-Atom: Learning to Compile and Compose Memory Atoms ⭐ 精选

Xingjian Diao et al.

cs.CL cs.IR

本文提出Doc-to-Atom (Doc2Atom)框架，将长文档分解为语义类型化的知识原子，每个原子编译为独立的micro-LoRA适配器和溯源检索键。推理时通过轻量级查询路由器选择并组装相关原子，形成查询特定的适配器注入冻结的基础模型。该方法通过多目标蒸馏框架端到端训练，在六个QA基准上优于Doc-to-LoRA基线，同时降低了文档内部化的内存成本，与关键词中的context和attention问题高度相关。

From Architecture to Output: Structural Origins of Hallucination in Large Language Models and the Amplifying Role of Data

Md. Rejaul Korim Sadi, Toufiqur Rahman Tasin, Golam Mostofa Naeem

cs.CL cs.AI cs.LG

本文从架构角度分析了大语言模型中的幻觉现象，指出self-attention、最大似然估计训练目标和自回归解码三个结构决策共同构成了复合失效系统，而数据问题（如长尾缺陷）仅放大这些脆弱性而非独立导致幻觉。文章将每种机制映射到特定的输出类型分类中，并对比了推理层缓解方法。

PoQ-Judge: A Multi-Architecture Evaluation Framework for Cost-Aware Proof-of-Quality in Decentralized LLM Inference

Arther Tian et al.

cs.CL cs.AI cs.CR cs.LG

本文提出了PoQ-Judge框架，用于在去中心化LLM推理网络中实现轻量级、无参考的质量评估。该框架训练专用judge模型对查询-输出对进行评分，并研究了TextCNN、MiniLM cross-encoder和DeBERTa三种架构在质量-成本权衡下的表现，通过级联评估将成本降低72.7%且质量损失较小。

The Structural Attention Tax: How Retrieval Format Hijacks In-Context Learning Independent of Content

Yuqi Zhang, Di Zhang

cs.CL cs.AI

本文研究了检索增强生成(RAG)系统中知识图谱(KG)三元组格式对LLM注意力分布的独立影响，提出了"结构注意力税"(structural attention tax)现象，并构建了将注意力分数分解为语义和结构成分的形式化框架。实验表明，格式驱动的注意力捕获会压缩demonstration attention，但该工作主要关注NLP领域的RAG与ICL问题，与关键词列表中的code, spectral, Muon, pretrain, agent等主题关联度较低。

NightFeats @ MMU-RAGent NeurIPS 2025: A Context-Optimized Multi-Agent RAG System for the Text-to-Text Track

Quentin Fever, Naziha Aslam

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

本文提出了一个名为NightFeats的多智能体RAG系统，通过检索、策展和组合三个阶段进行知识合成，并在MMU-RAGent竞赛中获得了最佳动态评估奖。该系统引入了时间-语义重排序和矛盾协调等机制，在人类评估中优于Claude-SonnetV2等基线模型。

Detecting AI-Generated Content on Social Media with Multi-modal Language Models

Chenyang Yang et al.

cs.CL cs.CV

本文提出了一种基于多模态语言模型的AIGC检测方法，通过持续收集社交媒体数据并训练紧凑的视觉-语言模型，实现了对AI生成内容的检测与解释。该方法在公开基准和内部数据集上取得了领先性能，并部署于推荐系统以改善用户体验。

One Jailbreak, Many Tongues: Learning Language-Insensitive Intention Representations for Multilingual Jailbreak Detection

Shuyu Jiang et al.

cs.CL

本文提出MLJailDe，一个用于多语言jailbreak检测的框架，通过多语言回译数据增强和相对距离约束来减少跨语言表示分散，并利用不平衡感知分类目标提升检测性能。实验表明其在多语言和未见语言上均优于现有基线。

LatticeBridge: Rare-Event Sequential Inference for Faithful Structured Sequence Synthesis

Faruk Alpay, Bugra Kilictas

cs.CL cs.LG

本文提出LatticeBridge方法，将结构化序列生成视为罕见事件推理问题，通过结合前缀语言模型、实例编译的surface automata和twisted sequential Monte Carlo解码器来生成满足多重约束的输出。实验在CommonGen、E2E NLG和WikiBio数据集上验证了该方法在精确锚点满足度和平均锚点覆盖率上优于贪婪搜索等基线方法。

Benchmarking Large Language Models for Safety Data Extraction

Jonas Grill, Thomas Bayer, Sören Berlinger

cs.CL cs.IR

本文评估了多个LLM（如Gemini 1.5 Pro, GPT-4o等）在从Safety Data Sheets中提取结构化数据时的表现，发现text-based方法优于multimodal方法，且最高准确率（84%）未达到实际部署所需的90%阈值。研究指出通用LLM在无监督工业场景下尚不够鲁棒，但通过任务特定微调有改进潜力。

Compatibility-Aware Dynamic Fine-Tuning for Large Language Models

Yucheng Zhou et al.

cs.CL cs.LG

本文提出Compatibility-Aware Dynamic Fine-Tuning (CADFT)方法，通过引入动态兼容性信号来抑制大语言模型微调中样本级别的高方差梯度，从而提升优化稳定性与泛化能力。该方法是对Dynamic Fine-Tuning (DFT)的扩展，但未涉及code、context、spectral、Muon、pretrain、agent或attention等关键词。

BioDivergence: A Benchmark and Evaluation Framework for Hidden Contextual Contradictions in Biomedical Abstracts

Elias Hossain et al.

cs.CL cs.AI

本文提出了BioDivergence，一个用于评估生物医学摘要中隐藏上下文矛盾的基准和框架，包含六类冲突分类法和13轴分歧本体论，并发布了包含11,865个声明对的银标准数据集。实验表明，该框架能更真实地区分上下文分歧与直接矛盾，并分离文章级记忆与任务学习。

ProcessThinker: Enhancing Multi-modal Large Language Models Reasoning via Rollout-based Process Reward

Jingpei Wu et al.

cs.CL cs.AI cs.LG

本文提出ProcessThinker，一种无需显式训练过程奖励模型(PRM)即可提供步骤级过程奖励的后训练pipeline，通过将推理轨迹重写为步骤标记格式并进行冷启动监督微调，再结合GRPO与rollout-based过程奖励来改进多模态大语言模型的推理能力。该方法在多个视频问答基准上取得了提升，但并未直接涉及我提供的关键词中的概念。

T2MM: An LLM Supported Architecture For Inquiry-Based Modeling

John Kos, Rudra Singh, Ashok Goel

cs.CL cs.AI cs.MM

本文介绍了T2MM架构，利用LLM支持在建模软件VERA中构建交互式模型，通过自定义数据集评估其技术可行性，并优于基线方法。该工作主要关注教育领域的模型构建，与关键词中的概念关联较弱。

Calibration Drift Under Reasoning: How Chain-of-Thought Budgets Induce Overconfidence in Large Language Models

Prakul Sunil Hiremath, Harshit R. Hiremath

cs.CL cs.AI cs.LG

本文研究了Chain-of-Thought (CoT)推理预算增加导致大语言模型校准漂移（CDUR）的现象，即模型在超过特定任务阈值后变得过度自信。作者提出了Hypothesis Lock-In模型解释该行为，并引入CABStop停止规则来缓解问题，但方法本身缺乏显著的开创性，且与关键词列表中的概念关联较弱。

EverydayGPT: Confidence-Gated Routing for Efficient and Safe Hybrid GPT-RAG Conversational QA

Jaspreet Singh Nahal

cs.CL

EverydayGPT提出了一种基于Confidence-Gated Routing (CGR)机制的轻量级对话问答系统，通过联合考虑retrieval距离和提取充分性来决定是否调用昂贵的GPT路径。该系统在大部分查询上实现了超过120倍的延迟降低，但性能提升相对有限，主要贡献在于资源受限场景下的路由策略研究。

Afrispeech Semantics: Evaluating Audio Semantic Reasoning in Spoken Language Models Across Domains and Accents

Chibuzor Okocha, Christan Grant

cs.CL cs.AI cs.SD

本文评估了音频语言模型在语义推理任务中的表现，包括entailment、consistency、plausibility等，并分析了口音变化和领域迁移对模型的影响。研究揭示了当前音频推理评估的局限性，为更鲁棒的模型设计提供指导。

LifeSentence: Language models can encode human life course trajectories from longitudinal panel data

Samuel Liu et al.

cs.CL

本文提出LifeSentence模型，通过将纵向面板数据中的生命事件转化为结构化自然语言记录，并微调预训练大语言模型，在少量训练数据下实现了对人类生命轨迹的预测与推理。该模型在事件与时间联合预测等任务上优于传统方法，并能从离散事件序列中恢复社会分层模式。

A Geometric Profile of Semantic Information in Text: Frame-Conditional Uniqueness and a Trade-Off Triangle for Scalar Summaries

Dmitriy Kompaneets

cs.CL cs.IT

本文为文本语义信息建立了一个几何框架，通过句子嵌入定义了新颖性、广度和整合性三个坐标，并证明了不存在能同时满足稳定性、鲁棒性和可比性的标量摘要。该工作主要关注文本语义的度量，与关键词中的code、spectral、Muon、pretrain、agent、attention等概念关联较弱。

Every Act Has Its Price: Compressed Moral Composition in Frontier LLMs

Weijia Zhang et al.

cs.CL cs.AI

本文提出Moral Trolley Arena基准，通过两阶段盲ELO评分测量LLM在道德判断中的组合偏好，发现模型对道德证据的组合呈现压缩而非简单加性的关系。

Energy-Efficient On-Device RAG on a Mobile NPU: System Design and Benchmark on Snapdragon X Elite

Zhiyuan Cheng, Longying Lai

cs.CL cs.LG cs.PF

本文首次在Snapdragon X Elite的Hexagon NPU上实现了端到端的RAG流水线（包括embedding、reranking和LLM生成），实验表明NPU相比CPU和GPU在吞吐量、延迟和能耗上均有显著优势，且答案质量相当。该工作主要关注移动端NPU的能效优化，与关键词中的code、spectral、Muon、pretrain、agent、attention等方向无直接关联。

Schützen: Evaluating LLM Safety in Bulgarian and German Contexts

Kiril Georgiev et al.

cs.CL

本文介绍了Schützen数据集，用于评估保加利亚语和德语环境下大语言模型的安全性，发现不同语言间存在显著的安全行为差异，强调了区域特定评估资源的重要性。

When More Documents Hurt RAG: Mitigating Vector Search Dilution with Domain-Scoped, Model-Agnostic Retrieval

Nabaraj Subedi, Ahmed Abdelaty, Shivanand Venkanna Sheshappanavar

cs.CL cs.IR

本文研究了RAG系统在大型异构文档集合中的性能退化问题，提出了MASDR-RAG方法，通过基于组织元数据的域限定来缓解向量搜索稀释现象。实验表明域限定能显著提升检索精度，但多智能体编排存在配置依赖问题。

The Dynamics of Human and AI-Generated Language: How Semantics Fluctuates across Different Timescales

Han-Jen Chang et al.

cs.CL cs.AI eess.AS eess.SP

本文提出了一种基于语义时间尺度的分析流程，通过WordNet词深度和SBERT嵌入将口语转录转化为语义时间序列，并利用自相关窗口度量（ACW-0）来量化人类与AI生成语音中语义内容的时间组织差异。研究发现，ACW-0较长的片段倾向于包含更通用的词汇，而较短的片段则富含特定词汇，这种关联在随机化词序和时间后消失，表明该方法能捕捉语义的时序结构。

When Probing Accuracy Saturates, Fragility Resolves: A Complementary Metric for LLM Pre-Training Analysis

Orion Reblitz-Richardson

cs.CL cs.AI cs.LG

本文提出fragility作为线性探针准确率的补充指标，用于分析LLM预训练过程中表示的变化。fragility定义为探针准确率崩溃时的激活噪声水平，能捕捉准确率饱和后仍在演化的表示边际和冗余性。

Small Experiments, Cheaper Decisions: A Case Study in Staged Promotion for Micro-Pretraining

Felipe Chavarro Polania

cs.CL cs.AI cs.LG

本文研究了一种用于微预训练的分阶段晋升协议，通过在不同GPU主机上使用递增的计算预算（从2分钟到12小时）来筛选配置。实验发现早期排名不稳定且与硬件相关，最终通过分阶段筛选以169.2 GPU小时的总成本找到了一个在12小时验证中表现一致的配置，但作者明确声明该结果不保证全局最优性。

Scenario-based Probing and Steering Cultural Values in Large Language Models--Extended Version

Trung Duc Anh Dang, Tung Kieu, Sarah Masud

cs.CL

本文提出了一种基于场景的框架，用于探测和引导大型语言模型中的潜在文化价值观，通过将社会价值问题转化为行为困境并提取token级概率来测量隐含价值观，并应用激活引导来调整模型行为。该方法在多个开源模型上展示了可引导性的差异和潜在纠缠现象。

Context-Aware Multimodal Claim Verification in Spoken Dialogues

Chaewan Chun, Delvin Ce Zhang, Dongwon Lee

cs.CL cs.SI

本文提出了MAD2基准数据集和一种多模态融合方法，用于对话音频中的声明验证。研究发现对话上下文对验证性能有提升，但效果因场景而异，且对话结构比错误信息框架更重要。

SOMA-SQL: Resolving Multi-Source Ambiguity in NL-to-SQL via Synthetic Log and Execution Probing

Sai Ashish Somayajula et al.

cs.CL

SOMA-SQL通过构建合成查询日志和执行探测查询来自动解决NL-to-SQL中的多源歧义问题，无需人工干预。该方法在多个公开基准测试上平均执行准确率提升了13.0%。

Agent Skill Evaluation and Evolution: Frameworks and Benchmarks

Kexin Ding et al.

cs.CL

本文综述了agent技能评估与演化的框架和基准，将技能演化分为四种范式（执行反馈、轨迹蒸馏、压缩和强化学习），并分析了六个技能中心基准类别的结构缺陷与权衡。该工作为构建可泛化、高效且可验证安全的技能生态系统指明了开放方向。

AI Coding Agents Can Reproduce Social Science Findings

Meysam Alizadeh et al.

cs.CL

本文提出了SocSci-Repro-Bench基准，用于评估AI coding agents在社会科学中的可复现性，发现Claude Code和Codex能复现大部分结果，但性能受提示设计影响。

AI Coding Agents in Social Science: Methodologically Diverse, Empirically Consistent, Interpretively Vulnerable

Meysam Alizadeh et al.

cs.CL cs.AI cs.CY

本文研究了基于LLM的AI coding agents在社会科学分析中的方法论多样性、实证一致性与解释脆弱性，发现agents在设计层能匹配甚至超越人类的方法多样性，但在裁决层易受提示影响而改变结论。

APEX: Automated Prompt Engineering eXpert with Dynamic Data Selection

Fei Wang et al.

cs.CL cs.AI cs.LG

本文提出APEX框架，通过动态数据分层（将数据集分为Easy、Hard和Mixed层）来优化prompt搜索中的数据使用效率，在固定评估预算下提升了LLM的prompt优化性能。该方法主要关注数据效率而非与关键词直接相关的理论创新。

The Periodic Table of LLM Reasoning: A Structured Survey of Reasoning Paradigms, Methods, and Failure Modes

Avinash Anand et al.

cs.CL

本文对超过300篇论文进行了系统综述，提出了一个涵盖Chain-of-Thought、数学推理、代码与算法推理等范式的结构化分类法，并分析了方法趋势与常见失败模式（如推理幻觉、脆弱的跨域泛化）。该工作为LLM推理能力的研究现状提供了统一视角，但未提出具体的新方法或解决长期存在的核心问题。

Hubs or Fringes: Pretraining Data Selection via Web Graph Centrality

Vedant Badoni, Danqi Chen, Xinyi Wang

cs.CL cs.AI

本文提出WebGraphMix框架，利用Common Crawl的host-level web graph结构中心性分数来调整预训练数据中中心与边缘文档的比例，无需模型训练或标注数据。实验表明，结合结构分数与文档级质量分类器分数可提升模型在23个任务上的平均性能。

When Roleplaying, Do Models Believe What They Say?

Benjamin Sturgeon, David Africa, Sid Black

cs.CL cs.AI

本文通过linear truth probes研究语言模型在角色扮演（如扮演亚里士多德）时，其内部对事实的表示是否改变。研究发现，角色扮演主要改变模型的输出而非内部truth representation，与Emergent Misalignment（紧急错位）现象形成对比，后者会显著改变内部表示。

SAGE: Answer-Conditioned Uncertainty Targets for Verbal Uncertainty Alignment

Kaiwen Shi, Zheyuan Zhang, Yanfang Ye

cs.CL

本文提出SAGE方法，通过构建基于答案条件的group-level uncertainty geometry来校准大语言模型的verbal uncertainty表达，并设计了GUPO训练框架。该方法在事实、数学和多项选择推理任务上提升了不确定性排序和校准性能。

ISE: An Execution-Grounded Recipe for Multi-Turn OS-Agent Trajectories

Siyuan Luo et al.

cs.CL cs.AI cs.LG

本文提出ISE范式，通过意图构建、多轮模拟和执行三个阶段生成OS agent训练数据，并证明微调后能显著提升agent任务性能。

Measuring language complexity from hierarchical reuse of recurring patterns

Junyi Zhou et al.

cs.CL cs.IT

本文引入ladderpath index作为基于algorithmic information theory的语言复杂度度量，通过层次化重用重复子结构来重建序列所需的最小步骤。在21个平行语料库上的实验表明该指标在不同语言间近似不变，支持了equi-complexity hypothesis，并观察到字符集大小与语料长度之间的trade-off关系。

Pretrained self-supervised speech models can recognize unseen consonants

Chihiro Taguchi et al.

cs.CL cs.AI

本文研究了预训练自监督语音模型（如Wav2Vec2和HuBERT）在识别罕见click consonants（如Khoisan语言中的搭嘴音）上的表现，发现微调后的模型对click的识别准确率高于非click音，表明自监督学习有助于泛化到罕见音素。

Teaching Diffusion to Speculate Left-to-Right

Lexington Whalen, Yuki Ito, Ryo Sakamoto

cs.CL cs.LG

本文针对扩散语言模型在推测解码中作为草稿模型时，训练目标（双向生成）与验证过程（自回归从左到右）之间的不匹配问题，提出了三种训练时干预方法：token位置加权、首次错误焦点损失和链损失。实验表明这些方法能有效提升草稿接受长度，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。

When is Your LLM Steerable?

Chenrui Fan et al.

cs.CL cs.LG

本文研究了如何从LLM生成初期的内部状态预测activation steering的成功与否，并训练了一个GBDT分类器来预测steering效果，无需完整生成过程。该方法通过分析steering前后hidden states的差异特征来预测under-steer、成功或over-steer。

Multi-Agent Reasoning with Adaptive Worker Allocation for Stance Detection

Meysam Sabbaghan, Arman Zareian Jahromi, Doina Caragea

cs.CL

本文提出了一种用于立场检测的多智能体推理框架，采用Manager-Worker架构，其中Manager根据输入复杂度自适应分配Worker数量，每个Worker从不同角度生成推理解释而非立场标签，最后由Manager综合这些推理得出预测。实验表明该方法在隐式和上下文依赖的立场检测任务上表现优异，但未涉及code、spectral、Muon、pretrain或attention等关键词相关技术。

Evaluating Bias in Phoneme-Based Automatic Speech Recognition Systems: An Analysis of IPA Transcription Models

Catherine Bao, Maneesha Rani Saha, Neal Patwari

cs.CL

本文评估了两种基于IPA的ASR系统WhisperIPA和ZIPA在不同口音和语言上的性能，使用标准PER和提出的Soft PER指标分析其在性别、口音等人口统计维度上的偏差，揭示了持续存在的性能差异。

Improving Cross-Format Robustness in Language Models with Multi-Format Training

June M. Liu et al.

cs.CL

本文研究了大型语言模型在不同答案格式下的鲁棒性问题，提出了一种名为FormatMix的多格式训练方法，通过将部分训练数据扩展为多种等价格式来提升模型性能。实验表明，格式多样性而非额外监督是提升鲁棒性的关键，且仅扩展约30%的训练集即可获得大部分收益。

Can AI Reason Like an Urban Planner? Benchmarking Large Language Models Against Professional Judgment

Yijie Deng et al.

cs.CL

本文提出了Urban Planning Bench (UPBench)评估框架，用于测试LLM在城市规划领域的推理能力，发现模型在高阶分析任务上表现优于事实回忆和整合判断，揭示了LLM在制度、司法和时空上下文(context)方面的认知局限。

UR-BERT: Scaling Text Encoders for Massively Multilingual TTS Through Universal Romanization and Speech Token Prediction

Sangmin Lee et al.

cs.CL cs.SD

UR-BERT提出了一种基于通用罗马化转录的文本编码器，用于大规模多语言TTS系统，通过统一不同书写系统为共享表示，并引入语音token预测目标来增强文本-语音对齐。实验表明该方法在495种语言上优于基线，但与我提供的关键词（如code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention）关联度较低。

Layer-Isolated Evaluation: Gating the Deterministic Scaffold of a Production LLM Agent with a No-LLM, Regression-Locked Test Harness

Sawyer Zhang, Alexander Wang, Sophie Lei

cs.CL cs.AI

本文提出了一种针对生产级LLM agent的分层隔离评估方法，将agent分解为多个功能层（如ontology、intent等），并用确定性无LLM的测试套件进行逐层回归检测。实验表明聚合指标会掩盖局部回归，而该方法能有效定位故障层。

Substrate Asymmetry in User-Side Memory: A Diagnostic Framework

Youwang Deng

cs.CL cs.AI cs.LG

本文提出了一个诊断框架，用于分析LLM中用户侧记忆（user-side memory）的substrate不对称性，发现基于参数的gamma-LoRA和基于检索的RAG在行为一致性、事实存在和事实缺失三个正交轴上表现不同，且这种不对称性在RLHF微调后加剧。

Hey Chat, Can You Teach Me? Structuring Socratic Dialogue for Human Learning in the Wild

Sidney Tio, Arunesh Sinha, Pradeep Varakantham

cs.CL cs.AI

本文提出了一种将Socratic对话与课程学习分离的tutoring系统，通过构建prerequisite knowledge graph并使用PPO策略决定教学顺序，以提升LLM在非结构化对话中的教学效果。实验表明，该方法在课程掌握率和对话轮次上优于基线模型，但未涉及code、spectral、Muon、pretrain、agent或attention等关键词。

Automated Creativity Evaluation of Language Models Across Open-Ended Tasks

Min Sen Tan et al.

cs.CL cs.AI

本文提出了一种自动化、领域无关的框架，用于评估大语言模型在开放式任务中的创造力，通过语义熵衡量发散创造力，并利用检索增强的多智能体评判框架评估收敛创造力。该框架在问题解决、研究构思和创意写作三个领域验证了其有效性，但未涉及代码生成或谱方法等关键词相关方向。

Lius: Translation Model Based Instructional Lingustic Using Continual Instruction Tuning In Kupang Malay

Joanito Agili Lopo, Yunita Sari, Guntur Budi Herwanto

cs.CL

本文提出了一种针对低资源语言Kupang Malay的翻译模型Lius，通过设计基于双语词典的指令和持续指令微调(CIT)范式来微调LLM。实验表明该方法在多个评估指标上优于标准指令微调模型和NMT模型，但未涉及关键词列表中的相关概念。

External Experience Serving in Production LLM Systems: A Deployment-Oriented Study of Quality-Cost Trade-offs

Lin Sun, Heming Zhang, Xiangzheng Zhang

cs.CL

本文研究了在生产级LLM系统中注入外部经验（external experience）对任务质量与在线服务成本（quality-cost trade-off）的影响，通过对比无经验基线、随机经验、全局注入和检索式选择性注入等策略，发现选择性检索（selective retrieval）在成本效益上优于无条件全局注入，且检索质量比单纯增加Top-K更重要。该工作聚焦于部署导向的工程权衡，未涉及关键词中的code、spectral、Muon、pretrain、agent或attention等核心概念。

WorldReasoner: Evaluating Whether Language Model Agents Forecast Events with Valid Reasoning

Yizhou Chi et al.

cs.CL cs.AI

本文提出了WorldReasoner评估框架，用于检验语言模型agent在时间受限条件下进行事件预测时的推理有效性。该框架通过构建包含时间戳证据和事后因果图的基准数据集，从结果质量、证据质量和推理质量三个维度评估agent表现，发现时间有效检索是提升预测准确性的关键因素。

I Understand How You Feel: Enhancing Deeper Emotional Support Through Multilingual Emotional Validation in Dialogue System

Zi Haur Pang et al.

cs.CL cs.SD

本文提出了一个多语言情感验证对话系统，通过构建M-EDESConv语料库和MEGUMI模型（融合XLM-RoBERTa语义与语言特定情感编码器）来改进情感支持，但方法在情感理解上仍有提升空间，与关键词中的attention概念有一定关联但不够契合。

Notes2Skills: From Lab Notebooks to Certainty-Aware Scientific Agent Skills

Shi Liu et al.

cs.CL

本文提出Notes2Skills框架，将实验室笔记转化为科学AI agent可验证的技能，并保留作者的不确定性信息。实验表明该框架能避免将不确定的笔记误判为确定指令，为构建更安全的AI协同科学家系统提供了新思路。

GraspLLM: Towards Zero-Shot Generalization on Text-Attributed Graphs with LLMs

Hengyi Feng et al.

cs.CL cs.LG

本文提出GraspLLM框架，通过将图结构理解与大语言模型语义能力结合，利用motif-aware对比学习和最优上下文子图对齐，提升文本属性图在跨数据集和跨任务上的零样本泛化能力。

When Does Language Matter? Multilingual Instructions Reveal Step-wise Language Sensitivity in Vision-Language-Action Models

Xuan Dong et al.

cs.CL

本文首次对Vision-Language-Action (VLA)模型进行了多语言评估，通过将LIBERO基准翻译成十种语言，发现非英语指令下成功率下降30-50%。基于任务执行步骤的语言敏感性差异，提出了一种步骤级推理时干预方法，以提升模型在语言变化下的鲁棒性。

An Ontology-Guided Multi-Anchor Graph Retrieval Framework for Traffic Legal Liability Determination

Xu Li et al.

cs.CL

本文提出了一种基于ontology引导的多锚点图检索框架OMAGR，用于解决交通法律判定中的多维度检索瓶颈问题，通过将查询分解为与ontology对齐的锚点并执行并行图检索来提升性能。该方法在TrafficLaw-QA数据集上取得了优于基线的结果，但与我提供的关键词（如code, spectral, Muon等）关联度较低。

Semantic Grading of Written Answers in Low-Resource Language Bangla Using a Fine-Tuned Lightweight Language Model

Meherun Farzana et al.

cs.CL

本文针对低资源语言孟加拉语的书面答案语义评分问题，提出了一种基于轻量级语言模型的微调方法，通过结合问题、参考答案和学生答案生成数值评分与反馈。实验表明，该方法在合成数据集和人工评估中均取得了较好的一致性。

uva-irlab-conv at SemEval-2026 Task 8: Multi-Turn RAG with Learned Sparse Retrieval and Listwise Reranking

Simon Lupart et al.

cs.CL cs.IR

本文提出了一种用于多轮对话检索与问答的多阶段RAG流水线，结合了learned sparse retrieval与基于LLM的reranking和生成，利用sparse retrieval的跨域泛化能力以及LLM的长上下文能力进行查询重写、排序和最终回答生成。该方法在SemEval-2026 Task 8的四个领域上提升了鲁棒性，但未涉及code、spectral、Muon、pretrain、agent或attention等关键词。

Decoding Multimodal Cues: Unveiling the Implicit Meaning Behind Hateful Videos

Junyu Lu et al.

cs.CL

本文提出了一个用于可解释仇恨视频检测的IARE框架，通过多模态chain-of-thought增强信息并利用Direct Preference Optimization优化推理路径，在两个新数据集上取得了最优性能。该工作主要关注多模态内容理解与可解释性，与关键词列表中的概念无直接关联。

Agreement in Representation Space for Open-Ended Self-Consistency

Paula Ontalvilla, Gorka Azkune, Aitor Ormazabal

cs.CL

本文提出Embedding-Based Agreement (EBA)方法，通过在embedding space中对采样生成结果进行聚类来估计open-ended generation任务中的self-consistency，无需额外训练。实验表明该方法在code generation等任务上优于随机选择，且稳定性较好。

StanceNakba Shared Task: Actor and Topic-Aware Stance Detection in Public Discourse

Kholoud K. Aldous et al.

cs.CL

本文介绍了StanceNakba 2026共享任务，聚焦于巴以冲突相关社交媒体中的立场检测，包含两个子任务：Actor-Level和Cross-Topic立场检测。参与系统主要微调了MARBERT、AraBERT等transformer模型，在冲突领域取得了较高性能，但未涉及关键词中的code、spectral、Muon、agent或attention等概念。

FORT-Searcher: Synthesizing Shortcut-Resistant Search Tasks for Training Deep Search Agents

Jia Deng et al.

cs.CL

本文提出了FORT-Searcher框架，通过识别并控制搜索任务中的捷径风险（如证据共覆盖、单线索选择性等），合成抗捷径的搜索数据，用于训练深度搜索agent。实验表明该方法能诱导更长的搜索路径，并仅通过监督微调就取得了有竞争力的性能。

Debiasing Without Protected Attributes: Latent Concept Erasure from Textual Profiles

Shun Shao et al.

cs.CL

本文提出H-SAL方法，利用自我描述文本作为隐式信号进行后置概念与属性擦除，以实现在无法直接获取敏感属性时的去偏。研究基于Stack Exchange构建了多领域公平性基准，发现隐式自我描述在去偏效果上常优于或等同于显式标签方法。

Augmenting Molecular Language Models with Local $n$-gram Memory

Xinni Zhang et al.

cs.CL cs.AI

本文提出MolGram，通过向基于SMILES的分子语言模型中集成条件$n$-gram记忆模块，在不破坏标准tokenizer的情况下缓解局部语法与长程依赖间的矛盾。该方法将局部字符串模式映射为可学习的embedding并动态注入隐藏状态，在分子生成、反应预测和逆合成分析任务上提升了性能。

Detecting Sensitive Personal Information in Japanese Pre-Training Corpora for Large Language Models

Rei Minamoto, Yusuke Oda, Daisuke Kawahara

cs.CL

本文针对日语大语言模型预训练语料中的敏感个人信息检测问题，构建了基于LLM标注的数据集并训练了机器学习分类器，但方法上缺乏开创性且与关键词列表中的概念无关。

Soft-Prompt Tuning for Fair and Efficient LLM Benchmark Evaluation

Selen Erkan et al.

cs.CL cs.AI

本文提出了一种基于soft-prompt tuning的LLM评估方法，通过优化少量向量使模型适应基准测试格式，从而更公平地比较不同预训练模型的知识水平。该方法在效率和公平性上优于传统zero-shot和few-shot方法，但未涉及code、spectral、Muon等关键词相关技术。

A Controlled Study of Decoding-Time Truthfulness Methods on Instruction-Tuned LLMs

Ao Sun

cs.CL

本文提出CHAIR框架，通过分析每个token在各层的内部logits特征（如最大值、最小值、均值等）来检测LLM中的hallucination，在TruthfulQA和MMLU数据集上展示了零样本场景下的有效性。该方法主要关注解码阶段的真实性控制，与关键词中的context或attention等概念关联较弱。

A Resource for Enthymeme Detection in Controversial Political Discourse

Martial Pastor, Nelleke Oostdijk

cs.CL

本文构建了一个包含1,482条政治争议性推文的enthymeme（省略前提或结论的论证）检测资源，并提出了基于Walton论证方案的标注指南。初步实验表明，在标注者分歧上训练的模型优于基于硬多数投票标签的模型。

Agentic Environment Engineering for Large Language Models: A Survey of Environment Modeling, Synthesis, Evaluation, and Application

Jiachun Li et al.

cs.CL cs.AI

本文从环境工程生命周期的角度，系统综述了基于LLM的agent环境，涵盖了环境建模、合成、评估与应用，并讨论了agent与环境协同进化的多种范式。

Adaptive Multi-Resolution Procedural Knowledge Compression for Large Language Models

Changyue Wang et al.

cs.CL

本文提出SKIM框架，通过自适应多分辨率软token压缩方法压缩LLM中的程序性技能，在保持任务性能的同时将技能token长度压缩至30%-60%。该方法主要关注效率优化，与关键词中的agent和context有一定关联但创新性有限。

Can News Predict the Market? Limits of Zero-Shot Financial NLP and the Role of Explainable AI

Ali M Karaoglu, Shreyank N Gowda

cs.CL

本文探讨了零样本金融NLP在预测短期股票走势中的局限性，发现其无法超越简单基线，并引入了一个多层级可解释性框架来区分可靠与不可靠的预测。

On The Effectiveness-Fluency Trade-Off In LLM Conditioning: A Systematic Study

Iuri Macocco et al.

cs.CL

本文系统研究了LLM conditioning方法在effectiveness和fluency之间的权衡，发现高效的steering方法常以牺牲fluency为代价，且activation steering方法在instruction-tuned模型上效果较差。简单的prompting和supervised fine-tuning适用于concept injection，但在concept removal上表现不佳。

Reassessing High-Performing LLMs on Polish Medical Exams: True Competence or Bias-Driven Performance?

Antoni Lasik et al.

cs.CL

本文针对大型语言模型在波兰医学考试中的表现，通过引入超过15,000道新题目和四种结构修改来减少MCQA（多项选择题问答）中的猜测偏差，发现标准MCQA分数高估了真实临床能力，最佳模型在更难的设置下性能显著下降。

Measuring Epistemic Resilience of LLMs Under Misleading Medical Context

Hongjian Zhou et al.

cs.CL

本文提出了MedMisBench基准，用于评估LLM在误导性医疗上下文下的认知韧性，发现模型准确率从71.1%骤降至38.0%，且权威性虚假信息攻击成功率高达69.5%。该工作揭示了现有医疗LLM评估忽视对抗性上下文干扰的结构性盲点。

Measuring Semantic Progress in Multi-turn Dialogue via Information Gain

Paul He, Shiva Kasiviswanathan, Dominik Janzing

cs.CL cs.LG

本文提出了一种基于信息增益的度量方法，用于评估多轮对话中的语义进展，通过高斯嵌入和闭式更新近似不确定性减少。该方法无需自回归推理，在多个基准上取得了与人类判断一致的性能。

ALIGNBEAM : Inference-Time Alignment Transfer via Cross-Vocabulary Logit Mixing

Chirag Chawla, Pratinav Seth, Vinay Kumar Sankarapu

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

ALIGNBEAM通过逐token翻译anchor model的logits到目标模型的vocabulary，并在解码时用小型LLM judge选择最安全的候选续写，实现了无需训练的跨vocabulary安全对齐迁移。该方法在不改变模型权重的情况下提升了对抗性benchmark上的拒绝率，但与我提供的关键词（code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention）无直接关联。

Verifiable Environments Are LEGO Bricks: Recursive Composition for Reasoning Generalization

Hao Xiang et al.

cs.CL

本文提出RACES框架，将可验证环境视为可递归组合的构建块，通过定义组合算子（如SEQUENTIAL, PARALLEL等）自动融合环境以生成多样化的推理模式。实验表明，基于组合环境的RL训练能提升LLM在未见基准上的推理泛化能力，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。

Which Models Are Our Models Built On? Auditing Invisible Dependencies in Modern LLMs

Sanjay Adhikesaven, Haoxiang Sun, Sewon Min

cs.CL

本文提出了ModSleuth系统，用于从公开工件中递归重建LLM依赖图，并发现了多跳许可义务和文档不一致等问题。该系统通过操作中心关系表示异构pipeline角色，并解决了工件身份识别等挑战。

System Report for CCL25-Eval Task 5: New Dataset and LoRA-Fine-Tuned Qwen2.5

Haotao Xie

cs.CL cs.AI

本文针对古典诗歌翻译与情感理解任务，通过数据清洗与对齐构建了CCPoetry-49K数据集，并利用LoRA微调Qwen2.5-14B模型得到PoetryQwen，在CCL25-Eval Task 5基准上提升了9.7%的性能。该工作主要贡献在于领域数据集构建与微调方法应用，但方法本身缺乏开创性且与关键词无关。

Context-Driven Incremental Compression for Multi-Turn Dialogue Generation

Yeongseo Jung et al.

cs.CL cs.LG

本文提出了一种名为Context-Driven Incremental Compression (C-DIC)的对话上下文压缩方法，通过将对话视为交织的上下文线程并存储可修正的压缩状态，以提升多轮对话生成的效率与鲁棒性。该方法在长对话基准上展示了稳定的推理延迟和困惑度，但未涉及code、spectral、Muon或pretrain等关键词。

cs.DS

Fixed-Parameter Tractability of Private Synthetic Data Generation

Badih Ghazi et al.

cs.DS cs.LG stat.ML

本文研究了差分隐私下合成数据生成问题的固定参数可解性(FPT)，参数为查询族incidence graph的treewidth。算法通过线性规划和对偶分离问题的FPT，以及基于Gibbs分布采样的子采样私有乘法权重方法实现，并统一于树分解上的动态规划框架。

The Power of Test-Time Training for Approximate Sampling

Noah Golowich, Ankur Moitra, Dhruv Rohatgi

cs.DS cs.AI cs.LG stat.ML

本文研究了test-time training (TTT)在近似采样问题中的理论形式化，将其建模为从已知分布类$F$中采样的问题，并给出了查询复杂度的二次下界，证明了Jerrum & Sinclair (1989)的随机游走方法是最优的。该工作为TTT提供了初步的理论框架，但与关键词列表中的概念关联较弱。

A Unified Lower Bound on the Noisy Query Complexity of Boolean Functions

Yuzhou Gu, Xin Li, Yinzhan Xu

cs.DS cs.CC cs.IT

本文研究了布尔函数在噪声查询模型下的查询复杂度，提出了一个基于布尔超立方体子图度统计的通用下界，这是除随机化查询复杂度外首个一般性下界。该结果统一并简化了多个已知下界，并解决了关于总影响的下界开放问题。

Density estimation for Hellinger via minimum-distance estimators: mixtures of Gaussians, log-concave, and more

Spencer Compton, Jerry Li

cs.DS cs.LG math.ST

本文扩展了最小距离估计方法在Hellinger距离下的密度估计任务，通过连接反向数据处理不等式，证明了仅需界定相关概念类的VC维即可实现学习。该方法支持快速算法，首次为单变量log-concave密度混合和高斯混合（任意方差）类提供了近线性时间算法，并具有近最优样本复杂度。

Beyond Frequency Marching: Orbit Recovery in Dihedral and Projected Multireference Alignment

Tait Weicht, Alexander S. Wein

cs.DS

本文研究了dihedral MRA和projected MRA两种变体下的orbit recovery问题，通过矩方法从样本的三阶矩张量中恢复信号。作者首次给出了针对这两种变体的多项式时间算法，要求信号长度为2的幂，并递归地将问题分解为更小的子问题。该算法的成功依赖于一个关于多项式符号矩阵秩的猜想，该猜想可在给定问题规模下通过计算机验证。

A Fast Gaussian Mechanism under Continual Observation, with Applications

Rasmus Pagh, Sia Sejer

cs.DS cs.CR cs.DB

本文提出了一种在持续观测下快速采样高斯噪声的机制，通过布朗桥（Brownian bridge）数据结构实现了常数时间采样，改进了二叉树机制（binary tree mechanism）中$O(\log T)$的时间复杂度。该技术结合差分隐私的CountSketch，应用于正交范围计数查询和连接大小估计等数据管理问题。

Near-Optimal Distributed 2-Ruling Sets on Graphs with Low Arboricity

Malte Baumecker et al.

cs.DS cs.DC

本文针对低arboricity图上的分布式2-ruling set问题，提出了在LOCAL模型中运行$O(\log \log n)$轮的随机算法，显著改进了先前指数级复杂度的结果，并几乎匹配已知下界。此外，该技术还扩展到了MPC模型，实现了$O(\log \log \log n)$轮的算法。

Nearly Instance Optimal Sparse Matrix Approximation from Matrix-Vector Products

Christoper Musco, Indu Ramesh

cs.DS math.NA

本文研究了通过matrix-vector product queries学习隐式矩阵$A$的稀疏近似问题，并引入图论中的degeneracy概念来刻画查询复杂度。作者证明了对于任意稀疏模式$S$，存在一个算法使用$\tilde{O}({degen}({S}))$次查询即可获得近最优近似，且该下界是紧的。该工作统一并改进了先前基于图着色等方法的结论，但与我提供的关键词列表关联较弱。

others

Geometric bias in eigenspace perturbation under random heterogeneous noise ⭐ 精选

Fengkai Liu, Ke Wang, Wanjie Wang

math.ST cs.LG math.NA math.PR

本文针对稀疏随机噪声下信号加噪声矩阵的谱扰动问题，揭示了经典Davis-Kahan与Wedin定理无法捕捉的几何偏差。通过建立精细化的各向同性局部律并利用Quadratic Vector Equation (QVE)，作者推导了主特征空间在operator范数和$2\to\infty$范数下的近最优非渐近扰动界。该界将信号-噪声贡献、随机波动与由信号特征空间和行方差剖面对齐决定的结构化几何偏差项分离，为理解异质噪声下的谱方法提供了新视角。

Phi-Actor-Critic: Steering General-Sum Games to Pareto-Efficient Correlated Equilibria ⭐ 精选

Wongyu Lee et al.

cs.MA cs.GT cs.LG

本文提出$\Phi$-Actor-Critic ($\Phi$-AC)框架，通过最小化swap regret来引导多agent强化学习收敛到高社会福利的correlated equilibrium (CE)。为解决深度MARL中反事实遗憾估计的计算难题，该方法设计了一个centralized attention critic，在单次前向传播中预测向量值遗憾，避免了昂贵的反事实模拟。此外，引入基于Lagrangian的均衡选择机制，在通过regret约束保证稳定性的同时优化社会福利。实验表明，$\Phi$-AC在多种混合动机场景中能学习到高效且稳定的协调策略，与关键词中的agent和attention高度契合。

Phase Transitions in Attention: A Bayesian Theory of Copy Head Emergence ⭐ 精选

Itay Lavie et al.

stat.ML cond-mat.dis-nn cs.LG

本文提出了一种关于Transformer中attention机制特征学习的贝叶斯理论，通过分析单层softmax attention网络在copy任务上的训练，推导出attention矩阵的闭式后验分布并将其简化为低维序参量空间。该约化揭示了训练数据量变化时存在一级相变(first-order phase transition)，与线性attention中出现的二级相变(second-order phase transition)及随后的平滑交叉(crossover)形成对比。这项工作从第一性原理出发，为大型语言模型训练中观察到的copy子电路(copy subcircuit)的突然涌现提供了理论解释，与关键词"attention"高度契合。

From Consumption to Reflection: Designing Human-AI Relations for Stable Reasoning

Rikard Rosenbacke et al.

cs.CY cs.AI cs.HC

本文提出Relational Reflective Intelligence (RRI)框架，通过可审计的推理循环在人类与LLM交互中嵌入反思层，以缓解因双方共享认知偏差导致的“关系漂移”。该框架包含Rose-Frame、Architect's Pen和推理时工作流三个组件，旨在将人机交互转化为具有显式检查点的联合推理系统。

MA-DLE: Speech-based Automatic Depression Level Estimation via Memory Augmentation

Xuzhi Wang et al.

eess.AS cs.AI cs.CL cs.SD

本文提出了一种基于语音的抑郁症程度自动估计方法MA-DLE，通过记忆增强模块和层次注意力融合来改进GRU提取的特征，在DAIC-WOZ和E-DAIC数据集上取得了最优性能。该方法主要关注语音信号中的时序建模，与关键词中的attention有一定关联。

From Awareness to Action: Understanding and Overcoming the Research-Practice Gap in Algorithmic Fairness for Public Health

Sara Altamirano, Tijs Portegies, Sennay Ghebreab

cs.CY cs.AI cs.HC

本文通过混合方法研究（专家访谈、在线调查和系统映射）探讨了公共卫生领域中算法公平性从认知到实践的差距，并提出了Fairness-to-Action框架。研究指出公平性定义碎片化、培训不足及系统层面重准确率轻公平性等问题。

The Environmental Cost of LLMs in AIED: Reporting and Practices

Sabrina C. Eimler et al.

cs.CY cs.AI

本文通过文献综述发现AIED 2025会议论文中极少报告LLM的计算或环境成本，并提出了一种开源方法来系统测量和报告这些成本，包括本地和云端硬件的碳足迹计算，以及一个用于估算前沿LLM计算开销的简易公式。

Preregistration for Experiments with AI Agents

Michelle Vaccaro

cs.CY cs.AI cs.HC

本文讨论了将预注册实践扩展到AI agent实验的必要性，并提出了一个针对AI agent实验的预注册模板，以应对该领域的方法论脆弱性。

An Ethical eValuation Agent (EeVA): Results of a Proof-of-Concept Test on a Prototype Agentic-like Workflow to Assist Ethical Deliberations

Stephen Milford, B. Zara Malgir, Miguel Vazquez

cs.CY cs.AI

本文介绍了一个基于LLM的伦理评估代理工作流EeVA，用于辅助非伦理专业人员进行结构化伦理反思，通过三个互连工作流对案例进行多框架评估与综合。该工作主要关注伦理决策支持，与关键词中的agent概念有部分关联，但方法上缺乏开创性且未解决长期问题。

A2SG:Adaptive and Asymmetric Surrogate Gradients for Training Deep Spiking Neural Networks

Yechan Kang et al.

cs.NE cs.CV cs.LG

本文提出了一种名为A2SG的自适应和非对称替代梯度框架，用于训练深度脉冲神经网络(SNN)。该方法通过调整梯度窗口和引入非对称梯度来改善损失景观的曲率，从而促进收敛到更平坦的极小值并提升泛化能力。

Artificial Intelligence in Ship Finance: Applications, Opportunities, and a Case Study in AI-Augmented Loan Origination

Lasse Dierich, Orestis Schinas

q-fin.GN cs.AI

本文探讨了AI（特别是LLM）在船舶金融贷款发起中的应用，提出了一个名为this http URL的模块化agent架构，用于支持文档理解、信息提取和工作流自动化。该研究主要关注金融领域的实际应用，与关键词中的agent有一定关联，但方法上缺乏开创性且未解决长期存在的理论问题。

Physically Constrained Ensemble Gaussian Process Modelling for Expensive Quantum Systems with Heteroskedastic Noise

Arpan Biswas et al.

physics.comp-ph cond-mat.str-el cs.LG quant-ph

本文提出了一种物理约束集成高斯过程(pc-EGP)框架，用于对具有异方差噪声的昂贵量子系统进行建模，通过将物理约束作为加权惩罚项加入损失函数，并利用数值求积法集成多个GP模型。该方法在Bose-Hubbard模型和量子液体模拟中展示了比传统GP更好的精度与物理合理性平衡。

SPEAR: A System for Post-Quantization Error-Adaptive Recovery Enabling Efficient Low-Bit LLM Serving

Hongyuan Liu et al.

cs.AR cs.AI

SPEAR提出了一种后量化误差自适应恢复系统，通过轻量级Error Compensators (ECs)和逐token门控机制，在低比特LLM服务中恢复部分量化精度损失，同时保持低延迟和低内存开销。

MASK: Multi-Agent Semantic K-Scheduling for Risk-Sensitive 6G Robotics

Ahmet Gunhan Aydin, Elif Tugce Ceran

cs.RO cs.LG cs.MA

本文提出了一种名为MASK的多智能体语义K调度架构，用于在6G机器人系统中实现风险敏感的协作控制。该方法通过引入Arbiter-Assisted Semantic Information Gating (A-SIG)机制，在严格的瞬时带宽限制下仅调度语义重要性最高的前K个agent，从而在资源受限场景下匹配无通信约束基线的性能。

My Chemical Harness: Evolutionary Molecular Design over Synthetic Pathways with Large Language Model Agents

César Ojeda et al.

physics.chem-ph cs.LG cs.NE

本文提出了一种名为My Chemical Harness的进化分子设计框架，利用Large Language Model (LLM) agents作为策略控制器，在可执行的合成路径上而非孤立分子图上进行搜索，以优化目标分子性质。该方法通过将LLM的探索引导与确定性化学工具结合，避免了幻觉产物，并在可溶性环氧化物水解酶代理任务上取得了优于单次LLM和确定性控制器的性能。

RAIL: Rethinking Auditory Intelligence in Large Audio-Language Models with a CHC-Grounded Benchmark

Hongyu Jin et al.

cs.SD cs.AI

本文提出了一个基于Cattell-Horn-Carroll (CHC)认知框架的听觉智能评估范式RAIL，将听觉认知形式化为五种核心能力并构建了结构化评估任务。通过对26个大型音频-语言模型(LALMs)的评估，发现当前模型在不同认知能力上表现极不均衡。

OmniBioTwin: A System-of-Twinned-Systems Framework for Health Digital Twins

Zhaohui Wang, Yu Huang, Jiang Bian

q-bio.QM cs.AI

本文提出了OmniBioTwin，一个用于健康数字孪生的系统框架，通过多层网络架构将模块化计算实体耦合起来，并实例化了一个多尺度孪生模型。该工作主要关注生物医学领域的系统架构设计，与您提供的关键词（如code, spectral, Muon, pretrain, agent, attention）关联度较低。

When Poison Fails After Retrieval: Revisiting Corpus Poisoning under Chunking and Reranking Pipelines

Xi Nie et al.

cs.CR cs.AI

本文研究了RAG系统中在分块和重排序管道下的语料投毒攻击，发现现有攻击在重排序后效果显著下降，并提出了CRCP框架来联合优化检索相关性、重排序一致性和分块边界鲁棒性。实验表明该方法在现实管道中具有更高的攻击成功率和鲁棒性。

Multi-agent rendezvous in fluid flows via reinforcement learning

Bocheng Li, Jingran Qiu, Lihao Zhao

cs.MA cs.LG physics.flu-dyn

本文采用multi-agent reinforcement learning (MARL)方法，研究了涡旋流场中多agent的rendezvous问题。MARL策略通过打破状态-动作映射的对称性，显著提升了汇合成功率，并展现出对不同涡旋强度和规模的迁移能力。

Massive Open-Vocabulary Keyword Spotting

Leonor Barreiros et al.

eess.AS cs.CL cs.LG cs.SD

本文提出了一种大规模开放词汇keyword spotting系统，通过压缩特征存储将内存占用降低至基线方法的1/128，无需微调即可处理海量数据库并保持开放词汇能力。该系统在实体召回率上与未压缩方案相当，且能泛化到训练中未见过的语言。

Interpretable Neural Marked Statistics for Cosmological Inference

Federico Semenzato et al.

astro-ph.CO cs.LG

本文提出了一种基于神经网络的标记方案，通过可解释的物理变换来改进宇宙学推断中的标记统计量，使用对比学习目标来对齐可学习的标记摘要与宇宙学参数。该方法在约束参数$\sigma_8$和$\Omega_m$上优于经典标记，但未涉及关键词中的code、context、spectral、Muon、pretrain、agent或attention等概念。

SPADE: Split-and-Delay Embeddings for Autoregressive High-Granularity Calorimeter Simulation

Joschka Birk et al.

physics.ins-det cs.LG hep-ex hep-ph

本文提出SPADE方法，通过将多特征token的嵌入独立处理并延迟特征流，使标准self-attention机制能学习token内部相关性。该方法应用于高粒度量热器模拟中的点云簇射生成，在光子簇射任务上达到与现有模型相当的性能。

Embodied-R1.5: Evolving Physical Intelligence via Embodied Foundation Models

Yifu Yuan et al.

cs.RO cs.AI cs.LG

本文提出了Embodied-R1.5，一个统一的Embodied Foundation Model (EFM)，通过自动化数据构建和多任务平衡RL训练，在单一架构中整合了具身推理能力。该模型在多个embodied VLM benchmark上达到SOTA，并展示了在真实机器人任务中的泛化能力。

Quantized Stochastic Primal-Dual Methods for Distributed Optimization under Relaxed Global Geometry

Susmit Sarkar et al.

math.OC cs.AI cs.LG eess.SY stat.ML

本文提出了一种名为q-PDGD的量化随机原始-对偶方法，用于解决分布式优化问题。在受限割线不等式和Polyak-Lojasiewicz不等式等松弛全局几何条件下，该方法证明了线性收敛到由梯度噪声和量化失真决定的邻域，并实现了O(1/k)的收敛速率。

Annealed Entropic Allocation for Ranking and Selection

Xin Fei, Juergen Branke

stat.ML cs.LG math.OC

本文提出了一种名为Annealed Entropic Allocation的加权soft-min框架，用于解决排序与选择中的序贯预算分配问题。该方法通过引入saddlepoint approximation和退火机制，在保持大偏差率目标的同时提升了有限预算下的判别性能。

TileFuse: A Fused Mixed-Precision Kernel Library for Efficient Quantized LLM Inference on AMD NPUs

Wesley Pang et al.

cs.DC cs.AI cs.AR cs.PF

本文提出了TileFuse，一个针对AMD XDNA2 NPU的混合精度kernel库，用于量化LLM推理。它通过融合解量化与矩阵运算等设计，在GEMM和GEMV上相比全精度基线实现了显著性能提升，并展示了在边缘设备上部署AWQ风格量化的可行性。

A Scalable PyTorch Abstraction for Multi-GPU Gaussian Splatting

Matthew Cong et al.

cs.CV cs.DC cs.GR cs.LG

本文提出了一种基于PyTorch的多GPU高斯溅射(Gaussian splatting)方法，通过CUDA统一内存和NVLink在算子级别实现参数分布，从而将场景重建扩展到超过10亿个高斯溅射，规模是现有技术的25倍以上。该方法在代码层面无需显式跨设备通信，但主要贡献在于工程实现而非理论创新。

Steering Where to Listen: Instruction-Based Activation Steering Redirects Temporal Attention in Large Audio-Language Models

Tsung-En Lin, Hung-Yi Lee

cs.SD cs.AI eess.AS

本文提出了一种基于指令的向量引导方法，通过固定音频并对比不同指令提示下的activation来构建steering vector，从而重新分配LALM中temporal attention的分布。实验表明该方法无需训练即可定位音频事件，但整体方法更偏向应用层面，与关键词中的attention有一定关联但开创性有限。

Spatially Masked Regression Reveals Local and Distributed Predictability in Electrophysiological Recordings

Maryam Ostadsharif Memar, Nima Dehghani

q-bio.NC cs.LG physics.data-an q-bio.QM

本文提出Spatially Masked Regression (SMR)框架，通过逐步屏蔽目标电极周围邻域来量化神经记录中局部与分布式信息的平衡，并应用于iEEG和EEG数据。结果表明，信号同时包含局部冗余和更广泛的分布式结构，且SMR依赖于时间与跨通道的结构化组织。

MPC-Patch-Bench: Security-Aware LLM Code Patch for Multi-Party Computation

Yukuan Zhang, Mengxin Zheng, Qian Lou

cs.CR cs.AI

本文提出了MPC-Patch-Bench，一个针对安全多方计算(MPC)软件仓库级别的LLM代码补丁基准测试框架，包含数据整理框架和MPC验证器，用于评估和验证LLM生成的代码补丁在密码学安全性和数值保真度方面的表现。

JailbreakOPT: Tool-Assisted Iterative Jailbreak Prompt Optimization

Ge Shi et al.

cs.CR cs.AI

本文提出JailbreakOPT框架，通过构建攻击工具库和上下文Thompson采样优化单轮jailbreak prompt，以提升对LLM的攻击成功率并减少攻击次数。该方法属于工具辅助的迭代优化，与关键词中的agent和context有一定关联，但方法本身并非开创性突破。

Gumbel-BEARD: Automatic Layer Selection for Self-Supervised Adaptation of Whisper in Low-Resource Domains

Zilai Wang et al.

eess.AS cs.CL cs.SD

本文提出Gumbel-BEARD框架，通过可训练的hard Gumbel-Softmax选择器自动选择Whisper编码器层，并结合BEST-RQ目标实现自监督域适应。在儿童语音等低资源数据集上，该方法用少量标注数据即可匹配全监督基线性能，并取得新的最优词错误率。

Towards a Bridge Layer Between Bibliographic and Formalized Mathematical Knowledge

A. Mayeux

cs.DL cs.AI cs.LO

本文提出一个关系型桥接数据库，用于对齐出版物元数据与形式化证明库（如Lean mathlib），并引入论文级形式化分数来衡量出版内容被形式化系统覆盖的程度。该工作为连接文献数据库与形式化数学知识提供了初步的互操作框架。

Evaluating and Combating the Impact of Concept Drift on the Performance of Machine Learning-Based Phishing Detection Systems

Warren Fernando, Nikos Komninos

cs.CR cs.LG

本文研究了概念漂移对基于机器学习的钓鱼邮件检测系统性能的影响，并探讨了缓解性能下降的策略。该工作主要关注实际应用中的系统鲁棒性，但未涉及关键词中的核心概念。

Towards Fully Automated Exam Grading: Fairness-Aware Recognition of Handwritten Answers with Foundation Models

Hartwig Grabowski

cs.CV cs.AI

本文探讨了使用通用vision-language foundation models (VLMs)自动批改手写考试答案的问题，通过引入reference solution作为context的轻量级prompt，将false-negative rate降至0.58%。该方法在61份匿名试卷的benchmark上达到98.4%的准确率，但主要贡献在于工程应用层面的公平性评估，而非理论或方法上的开创性突破。

Building Social World Models with Large Language Models

Haofei Yu et al.

cs.SI cs.CL

本文提出了Social World Model (SWM)框架，利用LLM的常识知识来建模社会信念随事件演变的动态过程，并通过优化evidence lower bound从社会数据中学习状态转移函数。实验在SWM-bench基准上验证了其有效性，但方法本身与关键词列表中的概念关联较弱。

FlexiBrain: Resolution-Agnostic Voxel-Level Encoding for Native fMRI

Mo Wang et al.

eess.IV cs.CE cs.IT cs.LG q-bio.NC

本文提出FlexiBrain，一种基于Mamba-JEPA的体素级编码框架，通过定义物理单位patch和动态patch重采样，实现了对原生fMRI数据的直接处理，避免了破坏性空间标准化。该方法在多个下游任务中优于现有方法，并显著降低了预处理成本。

On the Study of Biometric Spoofing Detection using Deep Learning

Kumar Kartikey, Nikos Komninos

cs.CV cs.AI cs.CR

本文评估了MobileNetV2等深度学习模型在人脸识别系统中的活体检测能力，使用CelebA-Spoof数据集进行实验，发现MobileNetV2在准确率和计算效率间取得了较好平衡。

Learning Object Manipulation from Scratch via Contrastive Interaction

Tongle Shen et al.

cs.RO cs.LG

本文针对Contrastive Reinforcement Learning (CRL)在物体交互操作任务中的困难，提出Interaction-weighted Resampling (IWR)方法，通过交互感知的重采样来学习多模态分段非线性可达性结构。实验表明该方法在仿真和真实机器人空气曲棍球任务中提升了样本效率和性能。

AI Researchers Must Help Lead Arms Control to Mitigate Military AI Risks

Ted Fujimoto, Jacob Benz

cs.CY cs.AI cs.ET cs.LG

本文讨论了AI研究人员在军事AI风险控制中的领导责任，借鉴核威慑经验提出通过军备控制研究来缓解军事AI的不稳定性，但未涉及具体数学方法或与关键词相关的技术内容。

Urban Heat MiniCubes: An AI-Ready dataset for urban heat research

Jonathan Starfeldt et al.

physics.ao-ph cs.LG

本文构建了一个面向城市热研究的AI就绪数据集Urban Heat MiniCubes，整合了Landsat 8/9、Sentinel-1和GOES-R等多源遥感观测数据，为机器学习应用提供了标准化的时空对齐数据立方体。

End-to-End Machine Learning for Depressive State Classification via EEG and fNIRS

Riki Sakurai et al.

q-bio.NC cs.AI cs.LG

本文使用EEG和fNIRS信号，通过end-to-end machine learning方法对抑郁状态进行分类，为基于生物信号的客观诊断工具提供了初步框架。

Privacy-Preserving Federated Autoencoder for ECG Anomaly Detection on Edge Devices

Kaan Arda Akyol et al.

cs.CR cs.AI cs.LG

本文设计了一个端到端的联邦学习系统，用于在边缘设备上进行无监督的ECG异常检测，结合了联邦平均、差分隐私和INT8量化。实验表明联邦学习能匹配集中式基线性能，且差分隐私与量化的惩罚在经验上相互独立。

LLMs+Graphs: Toward Graph-Native, Synergistic AI Systems

Arijit Khan, Longxu Sun, Xin Huang

cs.DB cs.AI

本文综述了LLMs与图计算（Graph Computation）的三种协同模式，包括LLMs增强图推理、LLMs与知识图谱的双向集成，以及图算法增强的AI Agent，并讨论了图数据管理与图机器学习中的新能力。

ConsistencyPlanner: Real-time Planning with Fast-Sampling Consistency Models

Qichao Zhang et al.

cs.RO cs.AI

本文提出ConsistencyPlanner，一种基于快速采样consistency models的实时规划框架，用于自动驾驶中的闭环规划。该方法通过高效多模态采样和异构特征融合（attention-enhanced decoder）来平衡多模态驾驶行为建模与实时性，在Waymax模拟器中展示了优于现有方法的安全性能。

Enhancing Spectral Embedding through Robust and Flexible Knowledge Transfer in Electronic Health Records

Feiqing Huang et al.

stat.ML cs.LG stat.ME

本文提出了一种基于spectral的无监督表示学习框架，用于从电子健康记录中为罕见病队列的临床概念和患者提取低维嵌入。该方法通过引入从更广泛人群中提取的知识矩阵来克服高维小样本问题，并采用两步spectral嵌入过程来灵活处理共享和异质成分。

AVIS: Adaptive Test-Time Scaling for Vision-Language Models

Ahmadreza Jeddi et al.

cs.CV cs.AI

本文提出AVIS方法，通过Key Diversity Visual (KDV) pruning和自适应self-consistency分别控制视觉上下文和推理计算量，以优化视觉语言模型在推理时的精度-计算权衡。该方法在图像和视频推理基准上改进了现有基线，但未涉及code、spectral或Muon等关键词。

Model-Based and Data-Driven Hierarchical Control and Topology Co-Design for Robust Networked Systems

Shirantha Welikala et al.

eess.SY cs.AI

本文针对一类由线性子系统互联构成的网络化系统，提出了基于模型和基于数据的层次化控制与拓扑协同设计策略。通过dissipativity理论，将全局鲁棒性保证分解为局部子系统的设计问题，并利用线性矩阵不等式（LMI）求解。该方法在假设已知子系统动力学或仅依赖输入-状态-输出轨迹数据的情况下，实现了控制器与拓扑的协同优化。

Adv-TGD: Adversarial Text-Guided Diffusion for Face Recognition Impersonation Attacks

Omid Ahmadieh, Nima Karimian

cs.CV cs.CR cs.LG

本文提出Adv-TGD，一种基于Stable Diffusion的对抗性文本引导生成框架，用于人脸识别冒充攻击。该方法通过单步去噪过程中的LoRA微调和潜在混合，生成能欺骗人脸识别系统的逼真面部图像，在攻击成功率上优于现有方法。

Family-Aware Residual Architecture for Predicting Quantum Circuit Simulation Performance

Honjar Xing et al.

quant-ph cs.ET cs.LG

本文提出了一种基于家族感知残差架构的神经网络模型，用于预测量子电路模拟的性能（包括最小近似阈值和运行时间）。该模型利用预训练的家族分类器和门组成启发式特征，通过家族条件残差校正来捕捉不同算法家族的模拟成本差异。

LUCID: Learning Embodiment-Agnostic Intent Models from Unstructured Human Videos for Scalable Dexterous Robot Skill Acquisition

Harsh Gupta, Guanya Shi, Wenzhen Yuan

cs.RO cs.AI

本文提出LUCID框架，从互联网规模的无结构人类视频中学习任务意图模型，并在大规模并行仿真中学习机器人控制。该框架通过意图接口实现跨不同机器人embodiment的迁移，但方法本身与关键词中的spectral、Muon等概念无直接关联。

Integral Formulation of QENDy for Robust Nonlinear System Identification

Nikhil Saran et al.

math.DS cs.LG

本文提出了QENDy方法的积分形式，通过避免使用时间导数来增强非线性系统辨识的鲁棒性，但方法本身并非开创性突破，且与关键词关联较弱。

Sovereign Assurance Boundary: Certificate-Bound Admission for Agentic Infrastructure

Jun He, Deying Yu

cs.CR cs.AI cs.DC cs.MA

本文提出Sovereign Assurance Boundary (SAB)，一种用于agentic infrastructure的证书绑定运行时准入层，通过airlock-broker架构将agent提案转化为可验证的执行合约，防止自主推理直接修改生产资源。该方法与关键词"agent"相关，但更侧重于安全架构而非核心数学方法。

Are LLMs Bad at Moral Reasoning?

Menghang Zhu, Seth Lazar

cs.CY cs.AI

本文质疑了先前关于LLMs道德推理能力悲观的结论，通过重新分析MoReBench数据集，发现若让LLMs生成评分标准而非直接评分，其表现与人类标准高度一致，表明LLMs在道德推理上比之前认为的更出色。

3-Key-Input: Exploring the Theoretical Minimum Keys for Text Entry

Naoki Kimura

cs.HC cs.CL

本文系统评估了使用2-5个物理键结合语言模型进行文本输入的效率，发现3个键配合GPT-4o即可达到较低的字符错误率(CER 9.46%)和词错误率(WER 12.20%)，表明在强语言模型先验下，3键是通用英语文本输入的实用最小值。

Dummy Backdoor as a Defense: Removing Unknown Backdoors via Shared Internal Mechanisms for Generative LLMs

Kazuki Iwahana et al.

cs.CR cs.CL

本文提出了一种针对生成式LLM的未知后门移除方法，通过主动植入一个已知触发器的“dummy backdoor”并微调移除它，利用不同后门共享内部机制的观察来间接消除未知后门。实验表明该方法在保持模型效用上优于现有防御。

Learning Instance-Adaptive Low-Rank Orthogonal Subspaces for Clothes-Changing Person Re-Identification

Dong-Woo Kim, Tae-Kyun Kim

cs.CV cs.LG

本文提出Ortho-ReID方法，通过VLM文本描述显式建模低秩clothing subspace，并利用transformer-based Basis Maker生成instance-adaptive的低秩子空间，通过几何正交约束提取clothing-invariant identity特征。该方法在多个CC-ReID基准上取得state-of-the-art性能。

Probabilistic Salary Prediction with Graph Attention Networks and a Mixture Density Network

Zhipei Qin et al.

cs.SI cs.LG

本文提出GAT-MDN框架，利用Graph Attention Networks和Mixture Density Network进行概率性薪资预测。该方法通过构建属性关系图并生成条件薪资分布，在荷兰招聘数据集上提升了预测性能。

ARGUS: Stacked Multi-View Identity Mosaic Injection for Subject-Preserving Video Generation

Zijie Meng et al.

cs.CV cs.AI

本文提出了一种基于Wan框架的Argus系统，通过堆叠多视角身份马赛克注入（SMII）方法，将多模态大模型选择的身份证据转化为动态分布，以解决视频生成中的人物身份保持问题。该方法在多个基准测试上取得了先进结果，但与我提供的关键词（如code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention）关联度较低。

Runtime Skill Audit: Targeted Runtime Probing for Agent Skill Security

Tu Lan, Chaowei Xiao

cs.CR cs.AI

本文提出Runtime Skill Audit (RSA)，一种针对LLM agent skill（可复用指令、资源、工具和工作流）的动态分析方法，通过探测特定运行时条件下的实际行为来审计skill安全性，而非依赖静态检查。实验表明RSA在检测恶意skill上优于静态基线，并能抵御自演化攻击。

Can Open-Source LLM Agents Replace Static Application Security Testing Tools? An Empirical Assessment

Derek Yohn et al.

cs.CR cs.AI

本文评估了基于开源LLM的agent在静态应用安全测试(SAST)任务中的表现，并与现有工具Bandit进行对比。结果表明，当前开源GenAI LLM agent在现实条件下尚不适合替代专门的SAST扫描工具。

Higher-Order Token Interactions via Quantum Attention

Jian Xu et al.

quant-ph cs.LG

本文提出了一种名为Quantum Higher-Order Attention (QHA)的量子注意力机制，通过数据重上传和非Clifford纠缠器在电路中合成token间的高阶（order-$k$）交互，并通过局部单量子比特读出实现。理论证明了其与标准自注意力在表达能力上的分离，并给出了特定实例下的可训练性保证，实验表明其在隐藏子集奇偶性等任务上优于经典注意力。该工作主要关注量子机器学习中的注意力机制，与关键词中的“attention”有一定关联，但方法本身并非该领域长期未解问题的突破性解决，且与code, context, spectral, Muon, pretrain, agent等关键词关联较弱。

SpAArSIST: Sparsified AASIST for Efficient and Reliable Anti-Spoofing

Anton Firc et al.

cs.SD cs.LG

本文提出SpAArSIST，通过简化AASIST中的graph pooling和attention机制，在保持或提升anti-spoofing性能的同时降低了计算开销和模型大小。该方法主要关注部署效率，并提供了综合选择分数以平衡准确率、校准和计算量。

Neural-Parameterized Cellular Automata for Wildfire Spread

Maksym Zhenirovskyy et al.

cs.CE cs.LG physics.comp-ph

本文提出了一种基于神经参数化的Probabilistic Cellular Automata (CA)框架，用于野火蔓延建模。该方法利用Multi-Scale Convolutional Neural Network动态生成控制火势传播概率、风向和坡度影响的空间变化参数，并在JAX中实现以支持硬件加速和梯度优化。

Parameter-Efficient Adapter Tuning for Tabular-Image Multimodal Learning

Jiaqi Luo

cs.CV cs.LG

本文提出TI-Adapter，一种针对表格-图像多模态学习的参数高效微调框架，通过冻结预训练编码器并插入轻量级adapter模块来替代全参数微调。实验表明该方法在20个数据集上能以更少可训练参数达到与全微调相当的性能。

Reason, Then Re-reason: Cross-view Revisiting Improves Spatial Reasoning

Chaofan Ma et al.

cs.CV cs.AI

本文提出ReRe框架，通过两阶段推理（先基于原始视频形成空间假设，再基于合成的新视角视频验证或修正假设）来提升从第一人称视频进行空间推理的能力。该方法无需训练，通过几何到视频的管线生成互补视角，在VSI-Bench和STI-Bench上显著提升了开源MLLM的性能。

DroneShield-AI: A Multi-Modal Sensor Fusion Framework for Real-Time Autonomous Drone Threat Detection, Behavioral Intent Classification, and Swarm Intelligence in Contested Airspace

Marius Bayizere

cs.CV cs.LG cs.RO

本文提出了DroneShield-AI框架，通过融合RF信号分类、声学检测、YOLOv8视觉检测、证据加权融合、行为意图分类引擎（BICE）和图神经网络群体智能模块（GNN-SIM）来实时检测无人机威胁。该系统在公开数据集上实现了96.1%的检测准确率和142ms的低延迟。

T2S: A Rehearsal-Based Approach for Extraction-Resistant Model Watermarking

Jian-Ping Mei et al.

cs.CR cs.AI

本文提出了一种基于排练的模型水印嵌入框架T2S，通过模拟模型提取过程来增强水印对提取攻击的鲁棒性，实验表明该方法能显著提升水印在窃取模型中的持久性和可检测性。

MedCTA: A Benchmark for Clinical Tool Agents

Tajamul Ashraf et al.

cs.CV cs.AI cs.CL

本文提出了MedCTA基准，用于评估医疗AI agent在真实临床任务中的工具使用能力，包括工具选择、参数验证和执行稳定性。实验表明，现有模型在多步临床工具使用中仍存在协议失败和过早停止等问题。

Ouroboros-Spatial: Closing the Data-Model Loop for Spatial Reasoning

Enhan Zhao et al.

cs.CV cs.AI

本文提出Ouroboros-Spatial框架，通过让模型同时扮演问题生成者与求解者的角色，利用求解者的预测置信度作为难度信号反馈给生成者，从而动态调整训练数据的分布。该方法在多个spatial reasoning benchmark上提升了MLLM的性能，但并未直接涉及code, context, spectral, Muon, pretrain, agent或attention等关键词。

Machine-learning clustering of close-in exoplanet populations: links to pebble accretion

Yi Duann et al.

astro-ph.EP astro-ph.IM cs.LG

本文使用两阶段Gaussian mixture model (GMM)对近邻系外行星进行无监督聚类，并将聚类结果映射到pebble-accretion合成种群中，揭示了不同行星亚群在形成时间、气体吸积和固体增长历史上的系统性差异。

Renewable Lasso without Batch-Number Constraints: A Gradient-Enhanced Approach

Junzhuo Gao et al.

stat.ML cs.LG

本文提出了一种基于梯度增强的在线高维广义线性模型估计方法，通过改进历史摘要的代理损失函数，消除了先前研究中批次数量的限制，并扩展到了分布式流数据场景。该方法在理论和实验上均显示出比现有可再生估计器更高的精度。

Multi-View In-Cabin Monitoring System for Public Transport Vehicles

Evgeny Gorelik et al.

cs.CV cs.AI

本文介绍了一个用于公共交通车辆的多视角座舱监控数据集，包含同步的RGB和深度图像及LiDAR数据，并提供了3D人体姿态估计和3D边界框的标注流程，以及多视角3D检测模型的基准测试。该工作主要贡献在于数据集和工具，与关键词中的概念关联不大。

UniReason-Med: A Shared Grounded Reasoning Interface for 2D-to-3D Transfer in Medical VQA

Mengzhuo Chen et al.

cs.CV cs.CL

本文提出UniReason-Med框架，通过共享的grounded reasoning interface（基础推理接口）将2D医学图像中的推理结构迁移至3D体积数据，用于Medical VQA任务。该方法利用220K指令微调数据集和强化学习训练，无需IoU/Dice-based定位奖励即可生成推理轨迹。

TacCoRL: Integrating Tactile Feedback into VLA via Simulation

Siyu Ma et al.

cs.RO cs.GR cs.LG

本文提出TacCoRL框架，通过模拟-真实联合训练和基于模拟的强化学习，将触觉反馈注入视觉-语言-动作(VLA)策略中，无需大规模触觉预训练。该方法在四个双手接触密集型任务上取得了平均72.5%的成功率，相比基线50.0%有显著提升。

From Prompts to Tokens: Internalizing Causal Supervision in Vision-Language Model for Multi-Image Causal Reasoning

Haoping Yu, Yuanxi Li, Jing Ma

cs.CV cs.AI

本文提出BridgeVLM，通过将多图像输入转化为因果图并生成结构化Causal Tokens，在VLM内部实现视觉因果推理，在CausalVLBench等任务上取得显著提升。该方法主要关注视觉因果推理中的因果结构学习与干预效果，与关键词列表中的概念关联较弱。

AnchorEdit: Maintaining Temporal Consistency in Multi-turn Image Editing via Causal Memory

Hang Xu et al.

cs.CV cs.AI

本文提出AnchorEdit，一个自回归扩散框架，通过因果记忆机制和分阶段训练策略，解决多轮图像编辑中的身份漂移和误差累积问题，在超过10轮交互中保持高保真度。

Fast Speech Foundation Model Distillation Using Interleaved Stacking

Eungbeom Kim, Kyogu Lee

eess.AS cs.AI cs.CL cs.SD

本文提出了一种名为interleaved stacking的模型蒸馏训练加速方法，通过在整个堆叠过程中保持层位置的一致性，解决了现有堆叠方法在语音基础模型蒸馏中性能下降的问题。该方法在SUPERB基准上验证了有效性，主要关注训练效率而非与关键词直接相关的理论创新。

Blind Dexterous Grasping via Real2Sim2Real Tactile Policy Learning

Shengcheng Luo et al.

cs.RO cs.AI

本文提出了一种用于灵巧手盲抓取的触觉策略学习框架，通过Real2Sim触觉校准、布局感知触觉编码器和扩散策略聚合，在真实机器人手上实现了无需视觉输入的抓取，但方法在创新性和与关键词的契合度上均未达到严格标准。

Last-Iterate Convergence of Optimistic Multiplicative Weight Update

Francesco Orabona

math.OC cs.LG

本文证明了Optimistic Multiplicative Weight Update (OMWU)算法在光滑凸-凹saddle-point问题中，使用足够小的常数学习率时，其最后迭代渐近收敛。该结果不依赖于解的唯一性、严格互补性、误差界或初始点靠近解等条件。

MultiToP: Learning to Patch Visual Tokens to Mitigate Hallucinations in Video Large Multimodal Models

Yuansheng Gao et al.

cs.CV cs.AI cs.CL

本文提出MultiToP框架，通过轻量级Visual Token Patcher替换不可靠的visual tokens来缓解视频大语言模型中的hallucination问题。该方法在Vript-HAL上提升了F1分数，但未涉及code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention等关键词。

Deterministic Policy Gradient for Learning Equilibrium in Time-Inconsistent Control Problems

Xin Guo, Yijie Huang, Xiang Yu

q-fin.CP cs.LG math.OC

本文提出了一种连续时间无模型强化学习算法，用于学习一般时间不一致控制问题中的确定性均衡策略。该算法通过将原问题转化为两阶段问题，并交替使用确定性策略梯度与内定点迭代来求解，在均值-方差投资组合等金融应用中展示了有效性。

TextHOI-3D: Text-to-3D Hand-Object Interaction via Discrete Multi-View Generation and Joint Mesh Optimization

Zixiong Hao, Zhencun Jiang

cs.CV cs.AI

本文提出TextHOI-3D框架，通过离散多视角生成与联合mesh优化，实现文本到3D手-物体交互的生成。该方法将语义生成与几何恢复分离，利用多视角视觉token作为中间表示，有效提升了生成质量。

Sparsified Kolmogorov-Arnold Networks for Interpretable Quantum State Tomography

Xinge Wu et al.

quant-ph cs.AI cs.LG

本文研究了稀疏化Kolmogorov-Arnold Network (KAN)在量子态层析中的可解释性，通过三量子比特GHZ态基准测试，验证了其内部路径结构与已知Pauli结构的一致性。该方法主要贡献在于提供了神经网络重建模型中的结构可解释性，而非在稀疏回归性能上取得突破。

Grammar-Constrained Decoding Can Jailbreak LLMs into Generating Malicious Code

Yitong Zhang, Shiteng Lu, Jia Li

cs.CR cs.AI cs.CL cs.SE

本文揭示了Grammar-Constrained Decoding (GCD)在代码生成中的安全风险，提出了一种名为CodeSpear的jailbreak攻击方法，并设计了防御机制CodeShield。实验表明，GCD可能被利用来诱导LLM生成恶意代码，而CodeShield通过生成蜜罐代码来缓解这一威胁。

On finding exact solutions of linear programs in the oracle model

Daniel Dadush, László A. Végh, Giacomo Zambelli

math.OC cs.DS

本文在oracle model下提出了一种求解线性规划精确解的算法，通过调用近似求解子程序（如切割平面法）来获得原始和对偶精确解，其复杂度依赖于几何条件数$\delta$。该工作避免了基于位复杂度的舍入论证，但未直接涉及我提供的关键词。

Feature-Aligned Speech Watermarking for Robustness to Reconstruction Distortions

Haiyun Li et al.

cs.SD cs.AI cs.CR cs.MM

本文提出了一种特征对齐的语音水印方法，通过将水印与原始语音特征分布对齐，在保持不可感知性的同时提高对语音重建模型的鲁棒性。该方法使用预训练语音编解码器生成伪语音水印，并融合到输入音频的spectrogram中。

Designing AI-Supported Focus Groups: A Role x Modality Playbook

Zhiqing Wang, Steven Dow

cs.HC cs.AI

本文探讨了AI在焦点小组（focus groups）中的应用，通过角色（工具、联合主持人、主持人）与模态（文本、语音、具身）的框架，为设计研究提供了AI支持的交互权衡与开放问题。该工作主要面向人机交互领域，与关键词中的数学或算法概念关联较弱。

Towards Data-free and Training-free Compression for Speech Foundation Models Using Parameter Clustering

Haoning Xu et al.

cs.SD cs.AI eess.AS

本文提出了一种针对语音基础模型的无数据、无训练的压缩方法，通过k-means进行channelwise聚类实现剪枝，并探索了基于层级别不同参数聚类数的混合稀疏剪枝。实验表明，该方法在HuBERT-large和Whisper-large-v3上相比基于幅度的剪枝取得了词错误率(WER)的降低。

LASA: A Weak Supervision Method for Open-Vocabulary Scene Sketch Semantic Segmentation

Liwen Yi et al.

cs.CV cs.AI

本文提出了一种基于跨层注意力聚合的弱监督方法LASA，用于开放词汇场景草图语义分割。该方法通过聚合Vision Transformer不同层的attention maps来增强结构先验，从而在无需像素级标注的情况下提升分割性能。

Task-Aware Structured Memory for Dynamic Multi-modal In-Context Learning

Zhirui Chen, Ziwei Chen, Ling Shao

cs.CV cs.AI

本文提出TASM框架，通过任务向量引导压缩和语义感知token合并来构建结构化记忆，以解决多模态大语言模型在长序列上下文学习中的内存限制问题。该方法在保持性能的同时实现了高效压缩。

REACH: Interpretability-Driven Feature Identification and Architecture Compression for Multi-Channel Vehicular Channel Estimation

Simbarashe Aldrin Ngorima, Albert Helberg, Marelie H. Davel

eess.SP cs.LG

本文提出REACH框架，利用gradient-based interpretability方法分析多信道混合SNR训练下的深度学习信道估计器，通过input-level和filter-level attribution识别关键特征并压缩架构，在IEEE 802.11p车辆通信中实现参数和FLOPs的减少。

Conformal Bayes under Label Shift: Post-Hoc Calibration vs. In-Training Adaptation

Seungjin Choi

stat.ML cs.LG

本文从统一视角研究了标签偏移下的Conformal Bayes方法，比较了事后校准和训练内适应两种策略。实验表明，在无偏训练下两者覆盖有效性相当，而在有偏训练中训练内适应能起到去偏作用。

Agents All the Way Down; A Methodology for Building Custom AI Agents from Substrate to Production

Marc Alier Forment et al.

cs.SE cs.AI

本文提出了一种构建自定义AI agent的实践方法论"Agents All the Way Down"，包括两个前提条件（将LLM作为软件组件、构建基础模块）和三个重复实践（原型设计、封装为CLI、agent测试agent）。该方法论框架无关，从开源平台AAC的开发经验中提炼而来，但未解决该领域的长期问题或提供开创性方法。

Modelling magnetic material properties with uncertainty-aware neural networks

Clemens Wager et al.

cond-mat.mtrl-sci cs.LG

本文研究了在永磁材料性能预测中，通过Gaussian negative log-likelihood loss和dropout-based Bayesian approximation等方法进行uncertainty quantification，以提升模型在数据稀缺和分布外预测场景下的可靠性，并展示了该方法在不同建模任务间的可迁移性。

Seeing Below the Limit of Detection: A Censored-Poisson Bayesian Latent-Growth Change-Point Detector (the Span Detector) for Serial ctDNA in HR+/HER2- Metastatic Breast Cancer

Aarchi Singh Thakur, Abhijoy Sarkar

q-bio.QM cs.LG stat.ME

本文提出了一种名为Span的删失泊松贝叶斯潜在增长变点检测器，用于分析ctDNA序列数据中低于检测限的信号。该方法通过建模二进制检测过程并累积序贯广义似然比统计量来检测变点，但主要针对特定生物医学应用，与我提供的关键词（如code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention）关联度较低。

Task-Aligned Stability Analysis of Vision-Language Models for Autonomous Driving Hazard Detection

Everett Richards

cs.CV cs.AI cs.RO

本文研究了视觉语言模型在自动驾驶危险检测中的稳定性，发现嵌入漂移与任务对齐的决策漂移之间的关系高度依赖于具体的扰动类型，且不同扰动会导致不对称的失败模式（如漏报或误报）。

Critic Architecture Matters: Dual vs. Unified Critics for Humanoid Loco-Manipulation

Mehmet Turan Yardımcı

cs.RO cs.LG

本文在NVIDIA Isaac Lab中比较了人形机器人Unitree G1上使用统一critic与分离critic进行多目标强化学习的效果。实验表明，分离critic策略在到达速度和成功率上显著优于统一critic策略，且额外的奖励机制改进效果有限。该工作主要关注机器人控制中的架构设计选择。

DuoBench: A Reproducible Benchmark for Bimanual Manipulation in Simulation and the Real World

Tobias Jülg et al.

cs.RO cs.AI

本文提出了DuoBench，一个用于双机械臂操作策略的可复现基准测试框架，包含11个任务和基于阶段的评估方案，并测试了多种策略，发现当前方法在双机械臂协调和仿真到现实迁移中仍面临挑战。

From Persistence to Survival: Hypothesis Testing, Effect Sizes and Vectorisation for Topological Features

Juliette Murris, Bernadette Stolz, Karsten Borgwardt

stat.ML cs.LG math.AT

本文提出STRAND方法，将persistence diagram视为生存数据，通过persistence survival function统一实现了假设检验、效应量计算和特征向量化。该方法在合成数据和真实基准上验证了有效性，但未涉及代码、上下文、谱方法等关键词相关技术。

NARRAS: Edge-Triggered Distributed Inference for CSI-Based Localization in Vehicular IoT Networks

Rodrigo Oliver et al.

eess.SP cs.LG

本文提出NARRAS，一种用于车辆物联网中基于CSI定位的边缘触发分布式推理方法。每个远程天线阵列根据本地观测和历史信息决定是否报告数据，以在有限上行链路预算下优化定位精度。该方法通过可微活动惩罚和通道图正则化训练，在稀疏报告场景下提升了定位性能。

Quality Adaptive Angular Margin Learning for Respiratory Sound Classification

Yoon Tae Kim et al.

cs.SD cs.AI

本文提出了一种质量自适应的角间隔学习框架QLung，用于呼吸音分类。该方法通过谱熵和均方根能量推导无参考音频质量指标，并据此自适应调整角间隔，同时采用对数尺度角间隔和角分类器来稳定训练并提升特征泛化能力。

Characterizing Software Aging in GPU-Based LLM Serving Systems

Domenico Cotroneo, Bojan Cukic

cs.SE cs.AI

本文提出了一种经验性方法，用于研究基于GPU的LLM服务系统中的软件老化现象。通过216小时的实验，作者发现所有部署都存在显著的内存老化，且泄漏率与运行时和配置密切相关。

Lung-SRAD: Spectral-Aware Regularized Audio DASS with Dual-Axis Patch-Mix Contrastive Learning for Respiratory Sound Classification

Hemansh Shridhar, Miika Toikkanen, June-Woo Kim

cs.SD cs.AI

本文研究了State Space Models (SSMs)作为呼吸音分类的替代backbone，通过spectral response curves分析发现其能更好地保留中高频空间频率成分，并提出了spectral-aware layer regularization和Dual-Axis Patch-Mix对比学习。实验在ICBHI基准上取得了64.48%的分数，优于AST基线5%。

Corpus Augmentation for Sign Language Translation via LLM-Guided Video Stitching

Zsolt Robotka et al.

cs.CV cs.LG

本文提出了一种基于LLM引导的视频拼接方法，用于手语翻译的语料库增强，通过从现有训练视频中提取手势片段并生成新的句子-视频对，无需额外标注或外部数据。实验表明该方法在GFSLT-VLP基线上提升了BLEU-4分数，并讨论了合成数据对视觉-语言预训练的影响。

Frozen Multimodal Embeddings for Personality and Cognitive Ability Assessment in Asynchronous Video Interviews

Kuo-En Hung et al.

cs.HC cs.AI cs.CV

本文针对异步视频面试中的心理特质预测问题，提出使用冻结的多模态编码器（如CLIP、Whisper、RoBERTa等）结合低容量下游模型，在有限标注数据下进行小样本表示学习。实验表明，特质特定的回归与晚期融合策略在人格预测任务上优于基线，但在认知能力分类任务中发现了数据集捷径问题。

Neuro-Relational Programs: Unifying Queries and Neural Computation over Structured Data

Arie Soeteman et al.

cs.DB cs.CC cs.LG cs.LO

本文提出Neuro-Relational Programs (NRPs)，一种扩展Datalog规则的声明式查询语言，用于在关系数据库上联合处理关系推理和可学习的神经组件。NRPs通过结合、聚合和变换嵌入的操作，统一了查询算法和神经网络架构，并展示了其表达力与FOCQ逻辑及uniform TC$^0$的精确联系。

Exploration Structure in LLM Agents for Multi-File Change Localization

Akeela Darryl Fattha et al.

cs.SE cs.AI

本文研究了LLM agents在软件工程中定位多文件变更时的探索结构，比较了线性顺序探索与非线性领域范围并行探索的效果。实验表明，领域范围并行agent在Haiku类模型中表现最佳，但整体上文档演化等潜在依赖问题仍未解决。

Runtime Enforcement of Hybrid System Properties

Mir Md Sajid Sarwar et al.

cs.FL cs.AI

本文提出了一种基于Hybrid Automata的运行时强制执行框架，通过结合离散事件编辑与连续时间监控来确保混合系统的安全属性。该方法在自适应巡航控制案例中验证了有效性，但与我提供的关键词（如code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention）无直接关联。

Metadata-Aware Multi-Prompt Reasoning for Zero-Shot Accident Understanding

Tarandeep Singh et al.

cs.CV cs.AI stat.ML

本文提出了一种用于零样本事故理解的三阶段流水线，通过分解时间定位、语义分类和空间定位来增强视觉-语言模型的推理能力，并在ACCIDENT基准上取得了改进。

On the Limits of LLM-as-Judge for Scientific Novelty Assessment

Soumitra Sinhahajari, Navonil Majumder, Soujanya Poria

cs.DL cs.AI

本文研究了LLM在评估科学问题新颖性时的可靠性，通过构建RQ-Bench基准测试发现LLM judge会产生“新颖性幻象”，与人类专家评估结果矛盾。该工作主要关注评估方法而非直接涉及关键词中的技术概念。

"That's AI Slop, You Bot!" Studying Accusations, Evidence, and Credibility in Online Discourse Towards LLM-Generated Comments

Jason Miklian, John E. Katsos

cs.SI cs.AI

本文分析了Hacker News和Reddit上2500万条评论，发现对AI生成内容的指责标签（如"AI slop"）在2023-2026年间增长了十倍以上，但匹配对照测试表明，被指责为AI的文本在统计上并不具备AI文本的典型特征，指责行为更多是一种社会性守门（social gatekeeping）和群体内信号传递，而非对AI内容的准确识别。

Non-frontal face recognition using GANs and memristor-based classifiers

Semih Vazgecen et al.

cs.CV cs.AI eess.IV

本文提出了一种结合轻量级GAN进行人脸正面化与基于memristor的神经形态分类器的非正面人脸识别框架，在资源受限平台上实现了高达96%的识别准确率。该方法主要针对计算效率问题，与关键词中的概念关联较弱。

Categorical Robustness Assessment for Machine Learning based Network Intrusion Detection Systems

Mayank Raj et al.

cs.CR cs.LG

本文通过实验对比了1D CNN、LSTM和Random Forest三种架构在FGSM和PGD对抗攻击下的鲁棒性，发现Random Forest虽然基线准确率极高但在攻击下性能急剧下降，而CNN表现更稳定。研究为网络入侵检测系统的模型选择提供了实践指导。

DAM-VLA: Decoupled Asynchronous Multimodal Vision Language Action model

Pankhuri Vanjani et al.

cs.RO cs.CV cs.LG

本文提出DAM-VLA模型，通过为视觉、语言和动作模态分别维护异步更新的latent buffer，并利用gated cross-attention融合高频模态信息，解决了传统同步VLA模型在物理交互中采样率不匹配的问题。实验表明该方法在7个真实世界操作任务上显著提升了成功率。

MSUE: Multi-Modal Soccer Understanding Expert

Litao Li et al.

cs.CV cs.AI

本文提出了一种用于SoccerNet VQA Challenge的多模态足球理解专家系统MSUE，通过VLM驱动的数据合成pipeline和基于LLM的多专家问答架构（结合文本、图像和视频专家），在基准测试中取得了0.95的准确率并获得第三名。

Bridging the Morphology Gap: Adapting VLA Models to Dexterous Manipulation via Intent-Conditioned Fine-Tuning

Chuanke Pang et al.

cs.RO cs.AI

本文提出InDex框架，通过意图条件微调将预训练的VLA模型从低自由度平行夹爪迁移至高自由度灵巧手，采用两阶段解耦学习架构以避免灾难性遗忘和数据稀缺问题。实验表明该方法在灵巧操作任务中优于传统端到端微调基线。

OpenMedReason: Scientific Reasoning Supervision for Medical Vision-Language Models

Negin Baghbanzadeh et al.

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

本文提出了OpenMedReason，一个包含约45万实例的大规模开放多模态医学推理语料库，其推理轨迹主要源自人类撰写的科学文章，并配套了用于细粒度评估的基准。实验表明，该语料库在监督微调和基于强化学习的对齐中均有效，能同时提升模型的感知、医学知识和推理能力。

Beyond Dark Knowledge: Mixup-Based Distillation for Reliable Predictions

José Medina et al.

cs.CV cs.LG

本文研究了Knowledge Distillation (KD)与mixup在仅对学生网络训练时使用mixup的交互作用，发现这种不匹配会导致教师信号的混淆，但学生能独立获得更好的线性结构。实验表明该方法能提升准确率并大幅降低过度自信，但未涉及code、context、spectral等关键词。

Which Speech Representation Better Matches Text-Native Reasoning? A Study of Speech-Text Alignment on Frame Rate and Representation

Zhen Ye et al.

eess.AS cs.CL cs.SD

本文研究了语音表示与文本推理能力之间的对齐问题，通过调整帧率和表示深度来探索语音token设计。实验发现，在4.17 Hz帧率下结合中间层表示对齐能获得最佳语音问答性能。

Intelligent Automation for Embodied Benchmark Construction: Pipelines, Embodiments, Simulators, and Trends

Jinshan Lai et al.

cs.RO cs.AI

本文综述了具身智能benchmark构建的五阶段流程，分析了从人工到自动化再到智能体闭环的转变，并指出自动化主要将成本转移至验证与治理环节，而非单纯降低总成本。

Quantum Occam Learning: Sample-Supported Expressibility for Circuit-Based Quantum Learning

Jeongho Bang, Kyoungho Cho, Jeongwoo Jae

quant-ph cs.LG

本文针对量子机器学习中电路复杂度与样本效率的关系，提出了一个信息论框架，证明了有限样本下可支持的量子门数量受限于样本量，并将电路复杂度转化为自适应模型选择原则。

MLT-Dedup: Efficient Large-Scale Online Video Deduplication via Multi-Level Representations and Spatial-Temporal Matching

David Yuchen Wang et al.

cs.CV cs.IR cs.LG

本文提出MLT-Dedup框架，通过多级视频编码器(ML-VE)提取帧级和片段级embedding，并引入DiF-SiM模块进行时空匹配，以解决大规模在线视频去重中的候选检索与精度权衡问题。实验表明该方法在真实平台显著降低了重复率并提升了索引容量。

Making Foresight Actionable: Repurposing Representation Alignment in World Action Models

Lu Qiu et al.

cs.CV cs.AI cs.RO

本文发现World Action Models中用于视觉重建的隐藏状态与低层动作控制之间存在表征不匹配，并提出AGRA方法，通过将中间视频扩散特征与基础视觉编码器的语义表征对齐来正则化世界-动作接口。实验表明该方法能提升机器人操作任务中的物体定位和泛化能力。

Adapting Prithvi-EO for Fallow Detection for Food-Water Nexus: ViT-Adapter Necks and Parameter-Efficient Backbone tuning of Geospatial Foundation Model

Sk Muhammad Asif, Orhun Aydin

cs.CV cs.AI

本文针对休耕地检测任务，评估了在Prithvi-EO地理空间基础模型上结合参数高效微调（如LoRA）与不同颈部网络（如Lite ViT-Adapter）的效果，发现轻量级空间先验融合能有效提升检测精度。该工作主要聚焦于特定应用场景的工程优化，未涉及关键词中的核心概念。

Rule Taxonomy and Evolution in AI IDEs: A Mining and Survey Study

Guangzong Cai et al.

cs.SE cs.AI

本文通过混合方法实证研究了AI IDE中的"Rules"（规则）这一新型软件制品，基于83个开源项目挖掘出7310条规则并建立了包含5个主类和25个子类的分类法，同时结合99名从业者的调查反馈，分析了规则的演化模式及其对软件制品合规性的影响。研究发现开发者实际配置的规则以低层级工作流和代码格式约束为主，与他们认为重要的架构约束存在差异，且规则更新能显著提升制品合规率（平均提升22.99%）。

Efficient and Robust Online Learning to Rank in Decentralized Systems

Marcel Gregoriadis et al.

cs.DC cs.IR

本文提出RankGuard，一个去中心化的在线学习排序(OLTR)框架，允许用户直接交换模型更新以协作训练排序模型，无需中心服务器。RankGuard通过将传入模型与用户私有点击历史（经位置偏差校正）进行比较来防御投毒攻击，并给出了理论收敛性保证。

Beyond Third-Person Audits: Situated Interaction Auditing for User-Centered LLM Bias Research

Andrés Abeliuk et al.

cs.CY cs.CL

本文提出了一种名为Situated Interaction Auditing (SIA)的用户中心框架，用于研究用户画像信号如何系统性影响LLM的响应质量、内容和语气，并通过案例研究展示了性别和社会经济地位信号的交叉影响。该工作主要关注LLM偏见研究中的方法论盲点，与关键词列表中的概念关联较弱。

Market Design for AI: Beyond the Copyright Binary

Yan Dai et al.

econ.TH cs.AI cs.GT cs.LG stat.ML

本文通过静态和动态博弈模型分析了AI训练数据市场的两种极端模式（“自由使用”与“强知识产权”），指出两者均存在市场失灵，并提出了一个包含数据中介的市场设计方案以恢复效率。

Finding Sparse Subnetworks in One Training Cycle via Progressive Magnitude-Based Pruning

Romana Qureshi et al.

cs.CV cs.LG

本文评估了渐进式基于幅度的剪枝方法，作为一种单训练周期的神经网络稀疏化替代方案，通过线性调度在训练过程中逐步增加稀疏度。实验表明，该方法在CIFAR-10和MNIST数据集上，针对多种架构（如ResNet-18和VGG-19）能达到与迭代剪枝方法（如LTH）相当甚至更优的精度。

Mathematical perspective on genetic algorithms with optimization guided operators

Anna Brandenberger, Ilan Doron-Arad, Elchanan Mossel

cs.NE cs.AI cs.LG

本文从数学角度分析了带有优化导向算子的遗传算法，将其建模为查询复杂度问题，并研究了多样性在解池中的作用。

CCKS: Consensus-based Communication and Knowledge Sharing

Jinyuan Zu et al.

cs.MA cs.AI cs.LG

本文提出了一种基于共识的通信与知识共享框架CCKS，用于解决多智能体强化学习中行动建议过度依赖教师指导的问题，通过对比学习构建共识模型来平衡探索与学习，并在足球和星际争霸II环境中验证了性能提升。

PianoKontext: Expressive Performance Rendering from Deadpan Context

Dmitrii Gavrilev

cs.SD cs.LG

本文提出PianoKontext，一个基于flow matching的古典钢琴音乐表现力渲染模型，通过将MIDI乐谱合成无表现力音频并在Music2Latent的latent space中使用Dynamic Time Warping对齐数据，以生成可变长度的表现力演奏。该方法主要关注音乐表现力生成，与关键词中的code、context等概念关联较弱。

SpikeDecoder: Realizing the GPT Architecture with Spiking Neural Networks

Claas Beger, Florian Walter, Alois Knoll

cs.NE cs.AI

本文提出SpikeDecoder，一种基于Spiking Neural Networks (SNNs)的Transformer decoder块实现，用于自然语言处理。通过替换ANN模型中的不同模块并分析性能损失来源，该模型在理论上将能耗降低了87%至93%。

Findings of the MAGMaR 2026 Shared Task

Alexander Martin et al.

cs.CV cs.CL cs.IR

本文介绍了MAGMaR 2026共享任务的结果，该任务包含视频检索和基于检索视频的生成两个子任务。共有6个团队提交了33个系统，所有检索系统均优于去年冠军基线，且每个生成团队至少有一个系统被人类标注者评为最佳。

Learning What to Say to Your VLA: Mostly Harmless Vision Language Action Model Steering

Hyun Joe Jeong, Gokul Swamy, Andrea Bajcsy

cs.RO cs.LG

本文提出了一种针对Vision-Language-Action (VLA)模型的交互式语言反馈框架，通过搜索语言序列来提升闭环任务性能，并利用conformal prediction保证干预的无害性。该方法无需微调预训练模型，在仿真和硬件上均提升了任务成功率。

Natural-Language Temporal Grounding in Hour-Long Videos is a Search Problem: A Benchmark and Empirical Decomposition

Sukmin Seo, Geewook Kim

cs.CV cs.AI

本文提出了ExtremeWhenBench基准，用于评估在小时级长视频中基于自然语言查询的时间定位问题。研究发现，现有Video-LLM在此任务中表现不佳，主要瓶颈在于搜索而非识别，而基于帧级检索的基线方法表现更优。

Adjoint Method versus Physics-Informed Neural Networks in PDE-Constrained Inverse Problems

Zhen Zhang, Alessandro Alla, George Em Karniadakis

math.NA cs.LG

本文比较了adjoint method和physics-informed neural networks (PINNs)在PDE约束反问题中的表现，发现未知量的表示形式（网格基或神经网络）是决定方法优劣的关键。对于时间依赖问题，PINNs能以更低成本获得满意重建，而adjoint method则受限于轨迹存储成本。

Atlas H&E-TME: Scalable AI-Based Tissue Profiling at Expert Pathologist-Level Accuracy

Kai Standvoss et al.

cs.CV cs.AI cs.LG

本文提出了Atlas H&E-TME，一个基于病理学foundation model的AI系统，用于从H&E染色的全切片图像中预测组织质量、区域和细胞类型标签。通过结合IHC信息的多病理学家共识协议和超过20万条高置信度注释进行验证，该系统在多种癌症类型上达到了或超过了病理学家仅基于H&E的评估性能。

CHORUS: Decentralized Multi-Embodiment Collaboration with One VLA Policy

Ria Doshi et al.

cs.RO cs.AI

本文提出CHORUS框架，利用预训练的vision-language-action (VLA)模型实现去中心化的多机器人协作。每个机器人仅依赖自身局部观测和身份提示运行独立策略，无需推理时的显式通信或对齐，在移动测量、书本交接等任务中优于传统方法。

Ambient Diffusion Policy: Imitation Learning from Suboptimal Data in Robotics

Adam Wei et al.

cs.RO cs.AI

本文提出Ambient Diffusion Policy方法，通过引入噪声依赖的数据使用策略，在机器人模仿学习中利用次优数据。该方法基于机器人动作数据的spectral power law特性，限制次优数据仅在高低扩散时间步贡献，从而提取有用特征。

UniIntervene: Agentic Intervention for Efficient Real-World Reinforcement Learning

Haoyuan Deng et al.

cs.RO cs.LG

UniIntervene提出了一种agentic intervention模型，用于在真实世界强化学习中检测低效探索并自动恢复策略，通过未来条件动作值估计和时序价值风险评判器减少人工干预。实验表明该方法在多种操作任务中提升了成功率并显著降低了人工干预次数。

Illumination-Robust Camera-Based Heart-Rate Estimation for Physiological Sensing in Robots

Zhi Wei Xu, Torbjörn E. M. Nordling

cs.CV cs.AI

本文提出了一种基于spatial-temporal transformer的远程心率估计方法，通过PRNet 3D face alignment和光照增强等技术，在光照变化条件下实现了高精度心率估计。实验表明该方法在HR MAE上达到0.79 bpm，相比PhysFormer基线降低了93.6%。

SPEA2$^+$: Improved Density Estimation in SPEA2 with Provable Runtime Guarantees

Duc-Cuong Dang, Andre Opris, Dirk Sudholt

cs.NE cs.AI

本文首次对SPEA2算法中处理dominated solutions的组件进行了runtime analysis，证明了在常数population size和duplicate elimination设置下，SPEA2无法高效覆盖OneTrapZeroTrap benchmark的Pareto front，并提出了改进变体SPEA2$^+$，通过考虑所有pairwise distances来改善diversity。

TAHOE: Text-to-SQL with Automated Hint Optimization from Experience

Zhiyi Chen, Jie Song, Peng Li

cs.DB cs.AI

本文提出Tahoe系统，将Text-to-SQL中的prompt优化视为动态数据管理问题，通过错误驱动的hint学习管道将调试痕迹转化为结构化的Hint Bank，并引入策略层处理冲突的用户意图。实验表明，该方法在不更新模型参数的情况下显著提升了Spider 2.0-Snow上的SQL生成性能。

DIRECT: When and Where Should You Allocate Test-Time Compute in Embodied Planners?

Jadelynn Dao et al.

cs.RO cs.AI cs.CV

本文提出DIRECT框架，通过多模态场景上下文为每个prompt分配测试时计算资源，以优化具身规划器在成功率与成本间的权衡。实验表明，不同计算扩展轴（如推理深度、模型大小）对能力提升的影响存在差异，但整体方法未涉及关键词中的核心概念。

FACTR 2: Learning External Force Sensing for Commodity Robot Arms Improves Policy Learning

Steven Oh et al.

cs.RO cs.AI cs.LG eess.SY

本文提出NEXT方法，通过数据驱动方式估计机器人关节外力矩，无需专用力传感器，并利用FIRST方法在模仿学习中重采样接触段以提升策略学习效果。该方法在低成本机械臂上实现了力反馈遥操作，并在长时程任务中优于先前方法。

Reroute, Don't Remove: Recoverable Visual Token Routing for Vision-Language Models

Cheng-Yu Yang, Shao-Yuan Lo, Yu-Lun Liu

cs.CV cs.AI

本文提出Reroute，一种无需训练的插件方法，用于视觉语言模型中的视觉token缩减。它通过将不可逆的移除操作替换为可恢复的路由机制，允许被延迟的token在后续解码阶段重新参与计算，从而在保持计算预算的同时改善grounding性能。

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