bluearXiv-ai - 2026-06-16

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GRAPE: Guided Parameter-Space Evolution for Compact Adversarial Robustness ⭐ 精选

Zhiyuan Ye et al.

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本文提出GRAPE (Guided Parameter-Space Evolution)框架，通过将参数空间稳定化与渐进式隐藏维度扩展相结合，并利用adversarial spectral utilization score引导新释放的容量流向高压力模块，解决了对抗训练中参数空间固定初始化导致的鲁棒性次优问题。在CIFAR-10的$\ell_\infty$威胁模型下，该方法在计算预算相近（FLOPs比1.009x）时，将ResNet-18的PGD-20鲁棒准确率从51.70%提升至56.94%，同时参数减少约21.4%。实验表明，参数空间的暴露路径本身对最终鲁棒解有显著影响，这为紧凑型鲁棒模型训练提供了新范式。

Remember, Don't Re-read: Stateful ReAct Agents for Token-Efficient Autonomous Experimentation ⭐ 精选

Faramarz Jabbarvaziri

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本文提出了一种基于LangGraph的有状态ReAct agent框架，将自回归实验模式从无状态重构为有状态，通过类型化持久状态和工具调用接口在迭代间传递实验历史。该方法将每次迭代的token成本从$O(n)$降至$O(1)$，总成本从$O(n^2)$降至$O(n)$，在超参数调优和代码性能优化任务上分别节省90%和52%的token消耗，同时保持相当的优化质量。该工作与关键词"agent"和"code"高度契合，为token高效的自主动态实验提供了结构性解决方案。

Edu-Theater: A Data-Efficient Agent Framework for Scalable Learner Behavior Simulation through Staging Roll-Call ⭐ 精选

Weibo Gao et al.

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本文提出了一种名为Edu-Theater的LLM驱动的agent系统，用于可扩展的学习者行为模拟。该方法创新性地采用“cohort-aware roll-call simulation paradigm”，通过构建群体级别的能力先验，并利用少量诊断性查询来细化个体学习者状态，从而避免了传统方法对密集交互历史数据的依赖。实验表明，Edu-Theater在显著减少LLM调用次数的同时，实现了更高的模拟精度，并能生成增强下游任务（如自适应测试）的合成数据。该工作与关键词“agent”高度契合，并为教育领域的数据高效模拟提供了新范式。

When to use what Schatten-$p$ norm in deep learning? ⭐ 精选

Thomas Pethick

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本文通过分析Schatten-$p$范数在深度学习优化中的适用性，解决了关于Muon优化器（基于Schatten-$\infty$范数）有效性的矛盾观察。作者证明结论依赖于训练所处的regime（状态区域），并指出在低维regime（包括Chinchilla scaling）下，较小的Schatten-$p$几何可能更优。该结论基于对SODA框架（一种加速优化框架）在$p>2$时的新噪声鲁棒加速结果，同时解释了Muon类方法无需warmup、自然偏好大batch size的原因，并给出了任意$p$下的batch size缩放规则。

Discovering Lattice Reduction Strategies via Self-Play ⭐ 精选

Mohamed Malhou, Kristin Lauter, Ludovic Perret

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本文提出了一种基于深度强化学习的格基约简策略发现方法DeltaStar。该方法将LLL算法的原始操作空间建模为单玩家Markov Decision Process (MDP)，并采用AlphaZero风格的自对弈训练框架，结合自适应视野的Monte Carlo Tree Search (MCTS)与熵门控扩展机制。实验表明，仅在8维q-ary格上训练的DeltaStar策略，在零样本迁移至32维时仍能超越LLL算法，为格基约简这一长期存在的计算问题提供了新的agent-based解决方案。

Formalizing and Mitigating Structural Distortion in LLM Attention for Zero-Shot Graph Reasoning ⭐ 精选

Donald Loveland et al.

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本文揭示了在零样本图推理任务中，将Text-Attributed Graphs (TAGs)线性化为序列时，LLM的rotary positional embeddings会导致与graph bandwidth问题相关的结构性失真，具体表现为序列中距离较远的图相邻节点间的attention被抑制。为缓解此问题，作者提出了一种轻量级的推理时修改方法Graph-aligned Language Attention (GaLA)，通过向图相邻节点施加attention偏置来校正注意力错位，同时保留LLM的序列归纳偏置。实验表明，GaLA在多个TAG基准上以极小的开销提升了性能，证明了失真是一个可纠正的瓶颈。该工作与关键词“attention”高度契合，并针对图结构推理中的长期问题提供了机制性解释与解决方案。

Mean-Field Parallel Decoding for Discrete Diffusion Language Models ⭐ 精选

Tamim Zoabi et al.

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本文提出了一种无需训练的并行解码框架Mean-Field Parallel Decoding，用于离散扩散语言模型。该方法通过变分松弛推导出简单的fixed-point update，在单次前向传播中利用模型预测分布的pairwise interactions协调多个掩码位置的token选择，从而抑制冲突的并行提交。实验表明，该方法在推理和代码生成任务上显著改善了生成质量与延迟之间的权衡，且无需辅助模型或重新训练。

Wasserstein Convergence of ODE-Based Samplers in Decentralized Diffusion Model via Velocity Field Decomposition ⭐ 精选

Chencheng Tang et al.

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本文针对去中心化扩散模型（decentralized diffusion model）中基于ODE的采样器，提出了一种通过速度场分解（velocity field decomposition）建立Wasserstein-2收敛性的方法。作者证明了在随机速度场和专家切换机制下，$N$步离散化采样分布以$\mathcal{O}(N^{-1/2}+\varepsilon)$的速率收敛到解析解，其中$\varepsilon$捕捉了神经网络的逼近误差。这是首个为去中心化扩散模型在ODE采样方案下建立的$W_2$收敛结果，解决了该领域长期缺乏严格理论保证的问题。

From Tokens to Regions: CUDA-Sensitive Instruction Tuning for GPU Kernel Generation ⭐ 精选

Wentao Chen et al.

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本文提出了一种名为CuSeT的低成本后训练方法，用于提升LLM生成高性能CUDA kernel的能力。该方法基于对CUDA敏感性的分析，发现代码token和区域在模型预测中表现出不同的置信度模式，并据此设计了自适应token级掩码和区域感知样本重加权策略。实验表明，CuSeT在多个模型上显著提升了功能正确性，并以更低的推理成本达到了与前沿模型竞争的性能，为代码生成中的细粒度约束建模提供了新思路。

QK-Normed MLA: QK normalization without full key caching ⭐ 精选

Yizhou Han et al.

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本文提出了一种名为QK-Normed MLA的方法，解决了Multi-head Latent Attention (MLA)中无法直接应用Query-Key (QK) normalization的问题。作者通过将RMSNorm分解为静态仿射权重和动态标量统计量，将静态key-side权重吸收到query-side投影中，从而在不缓存完整key的情况下实现与显式后投影QK RMSNorm等价的归一化。实验表明，在400M参数模型训练至100B tokens时，该方法相比QK clipping降低了训练损失并提升了下游任务准确率，且在H800上解码延迟开销低于2%。这项工作为MLA模型提供了一种实用的注意力稳定性方案，与attention机制高度契合。

CacheMuon: Using Temporal Preconditioning To Approximate Polar Factor ⭐ 精选

Bishnu Dev et al.

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CacheMuon提出了一种时间预条件方法，通过利用动量矩阵在训练过程中的平滑变化，缓存先前优化步骤的polar factor（极因子）来近似当前步骤的polar factor，从而避免了在每个优化步骤都使用昂贵的Newton-Schulz迭代。该方法在理论上被分析为一种不精确的Muon更新，其误差由新鲜求解器误差和缓存陈旧度控制。实验表明，CacheMuon在语言模型和视觉训练中能以可控的计算-质量权衡接近原始Muon的性能，同时显著减少正交化FLOPs，这与关键词Muon和spectral（涉及矩阵极分解的谱性质）高度契合。

Taylor-Calibrate: Principled Initialization for Hybrid Linear Attention Distillation ⭐ 精选

Zhongzhu Zhou et al.

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本文提出Taylor-Calibrate，一种针对混合线性attention模型（Gated DeltaNet）的轻量级初始化方法。该方法利用Taylor展开指导的teacher attention统计量来设置学生模型的值投影、记忆时间尺度、写门和输出门，随后通过短期的逐层对齐步骤使转换后的每一层匹配teacher输出。实验表明，该方法相比朴素转换在零样本性能上有高达88倍的提升，并能在减少4.9到9.2倍训练token的情况下达到匹配的恢复目标，为从预训练Transformer高效蒸馏混合线性attention模型提供了原则性解决方案。

SDS-LoRA: Overcoming Anisotropic Gradient Scaling in Low-Rank Adaptation ⭐ 精选

Junghun Oh, Sungyong Baik, Kyoung Mu Lee

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本文从几何角度揭示了LoRA中低秩矩阵的奇异值导致反向传播梯度发生各向异性缩放（anisotropic gradient scaling）的问题，即梯度被主导奇异方向扭曲而抑制其他方向，从而降低了低秩矩阵梯度的有效秩（effective rank）并加剧了与全微调（full fine-tuning）的差距。为解决此问题，作者提出SDS-LoRA，通过结构上解耦奇异值与反向传播，使全微调梯度仅通过低秩矩阵子空间的正交基（orthonormal bases）传播，从而消除尺度依赖。收敛性分析表明SDS-LoRA的收敛率与低秩矩阵的条件数（condition number）无关，而LoRA则受其影响；在自然语言和视觉基准上的实验验证了该方法能改善损失收敛并缩小与全微调的差距。

SPRI: SVD-Partitioned Residual Initialization for Data-Constrained MoE Upcycling ⭐ 精选

Weiqiao Shan et al.

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本文提出SVD-Partitioned Residual Initialization (SPRI)方法，用于解决数据受限场景下MoE upcycling（将预训练dense模型转换为sparse MoE模型）的专家同质化与参数扰动问题。该方法通过将预训练feed-forward network (FFN)权重的SVD分解残差分配到不同routed experts中，在保留预训练spectral结构的同时引入受控的专家多样性，并设计两阶段训练策略提升适应稳定性。在CoVoST2多语言语音翻译任务上，SPRI在15个En-to-XX方向上平均BLEU和COMET分别超过全微调dense模型2.58和3.32点，且显著优于现有MoE upcycling基线。该方法与关键词中的spectral（利用SVD谱分解）和pretrain（基于预训练权重结构）高度契合。

daVinci-kernel: Co-Evolving Skill Selection, Summarization, and Utilization via RL for GPU Kernel Optimization ⭐ 精选

Dayuan Fu et al.

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本文提出daVinci-kernel框架，通过强化学习协同进化技能选择、总结与利用，用于GPU kernel优化。该框架共享一个LLM backbone，联合训练三个agent：Skill Selection Agent通过BM25和LLM重排序检索相关技术，Policy Agent基于选定技能生成多轮CUDA/Triton kernel，Skill Summary Agent将成功rollout蒸馏为可复用技能。在KernelBench上，daVinci-kernel-14B在Level 1/2/3下分别达到37.2%、70.6%和32.2%的Fast$_1$阈值性能，显著优于此前最强的RL训练模型。该方法在agent与code生成领域具有开创性，与关键词中的agent和code高度契合。

RepNet: Tackling spectral bias in deep neural networks via parameter reparameterization ⭐ 精选

Yong Wang, Tao Zhou, Xuhui Meng

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本文提出RepNet，通过重参数化(reparameterization)第一个隐藏层的权重和偏置，有效控制初始斜率尺度(initial slope scale)和分区点(partition points)的分布，从而解决深度神经网络在捕捉高频和多尺度行为时的spectral bias问题。该方法使网络在训练过程中实现自适应频率缩放(adaptive frequency scaling)，并给出了重参数化DNN输出和斜率幅度的定量估计以指导初始化。数值实验表明，RepNet在函数逼近、PINNs求解正反问题及operator learning中，能以轻微额外计算成本显著提升对高频振荡特征的预测精度。

TCHG: Tri-Trust Conditioned Heterogeneous Graph Learning for Reliable Dynamic Trust Prediction ⭐ 精选

Bohao Liao et al.

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本文提出TCHG框架，将trust evidence分解为entity reliability、interaction-behavior reliability和contextual trust三个通道，并赋予它们在graph propagation中不同的功能角色：entity reliability控制信息准入，interaction-behavior reliability调节传播强度，contextual trust通过context-conditioned operator selection调整传播模式。针对三个证据通道在不同时间尺度上演化的问题，TCHG维护具有非均匀衰减率的独立temporal states，防止快速变化的contextual signals覆盖缓慢积累的entity reliability。该方法通过预测trust probability并校准输出概率，提升了在稀疏或冲突证据下的预测置信度，为reliable dynamic trust prediction提供了新思路。

Fantastic Pretraining Optimizers and Where to Find Them II: Hyperball Optimization ⭐ 精选

Kaiyue Wen et al.

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本文提出了一种名为Hyperball的简单优化器包装器，旨在解决Muon等基于矩阵的优化器在大规模语言模型预训练中性能增益随模型和数据规模增大而衰减的问题。Hyperball通过将权重矩阵及其对应优化器更新的Frobenius范数固定为常数，替代了标准的解耦权重衰减（decoupled weight decay）。实验表明，在Qwen3风格模型上（最高1.2B参数），Muon Hyperball相比权重衰减基线实现了20-30%的token等效加速，并改善了学习率在不同宽度和深度间的迁移性。该方法受先前理论启发，即权重衰减会导致权重范数收敛到仅依赖于训练超参数的平衡态，从而间接决定了权重矩阵方向变化的角学习率（angular learning rate）。

QPILOTS: Efficient Test-Time Q-Steering for Flow Policies

Yifan Ruan et al.

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本文提出QPILOTS方法，在inference time通过投影中间噪声状态到clean action估计并计算critic梯度来引导flow policy的去噪过程，避免了直接反向传播的数值不稳定问题。该方法在离线到在线RL基准测试中取得了平均90%的成功率，并成功应用于预训练的Vision-Language Action模型。

α-Fair Insurance Pricing: A Fairness Continuum

Tianhe Zhang, Xiguang Liu, Peng Shi

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本文提出了一种$\alpha$-FISP框架，通过约束优化在精算公平与团结公平之间进行权衡，并保证偿付能力。该框架生成由参数$\alpha$控制的定价方案族，在数值实验中展示了计算可行性与美国监管环境的契合性。

GRASP: Gradient-Aligned Sequential Parameter Transfer for Memory-Efficient Multi-Source Learning

Mary Isabelle Wisell et al.

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本文提出GRASP方法，通过顺序处理源模型和参数梯度对齐，在保持O(1)内存消耗的同时实现多源迁移学习，实验表明其平均准确率优于集成方法。该方法主要解决多源学习中的内存瓶颈问题，但与我提供的关键词列表关联度较低。

Policy Regret for Embedding Model Routing: Contextual Bandits with Low-Rank Experts

Yan Dai, Negin Golrezaei, Patrick Jaillet

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本文形式化了embedding model routing问题，将其建模为具有低秩专家的adversarial contextual linear bandit，并提出了一种名为Hypentropy Policy Gradient (HPG)的policy gradient算法。该算法在理论上达到了$\tilde{\mathcal O}(s\sqrt{M T})$的linearized policy regret界，避免了维度灾难，并提供了高效的无参数实现。

Separable Neural Architectures as Physical World Models: from Mathematical Theory to Applications

Reza T Batley, Andrew Kichline, Sourav Saha

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本文提出了一种可分离神经架构(SNA)，通过结合神经逼近与tensor decomposition来解耦局部坐标函数和全局交互，用于求解PDEs。该架构在variational框架下具有经典变分保证，并在高维问题中通过代数缩放缓解维度灾难。

A Comparative Study of Graph Neural Network Layer Selection for Interaction Modelling in Driving Trajectory Prediction

George Daoud, Mohamed El-Darieby

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本文对19种Graph Neural Network层在驾驶轨迹预测中的空间和时间交互建模能力进行了比较研究，发现ARMA、Chebyshev和拓扑感知层表现更优，并总结了sum聚合优于mean、multi-head attention机制等设计原则。

Leveraging Physiological Signals to Predict Exam Outcomes with Machine Learning

Lala Yamazaki, Ramchandra Rimal

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本文使用多种机器学习模型（包括logistic regression, random forest, SVM, transformer, LSTM, GRU）分析考试期间的生理信号（如皮肤电活动、心率、皮肤温度）以预测考试成绩，发现random forest在效率和可解释性上表现优异，而深度学习模型在捕捉复杂关系上更具优势。该研究强调了根据问题目标平衡模型精度、效率与可解释性的重要性。

Benchmarking Instance-Dependent Label Noise with Controlled Corruptions

Shadman Islam, Agustinus Kristiadi, Mostafa Milani

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本文提出CILN框架，通过可控输入扰动生成instance-dependent label noise基准数据集，实验表明该噪声结构能暴露Co-Teaching和DivideMix等方法的失败模式。

Zero-order Parameter-free Optimization for LMO-based Methods: Novel Approach for Efficient Fine-tuning

Dmitriy Bystrov et al.

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本文提出了一种名为AdaNAGED的零阶无参数优化方法，用于基于线性最小化预言机（LMO）的大模型微调，通过统一无梯度训练、自适应调参和非欧几里得更新几何来降低内存开销并避免手动调参。

FastMix: Fast Data Mixture Optimization via Gradient Descent

Haoru Tan et al.

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本文提出FASTMIX框架，通过将数据混合选择重新表述为bilevel optimization问题，并利用gradient descent联合优化混合系数和模型参数，从而高效自动化预训练与后训练的数据混合发现。该方法在降低搜索成本的同时优于基线方法。

Rational Sparse Autoencoder

Naiyu Yin, Yue Yu

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本文提出Rational Sparse Autoencoder (RSAE)，通过用可训练的rational function替换固定的encoder activation，改进了现有sparse autoencoder (SAE)家族在reconstruction与sparsity之间的权衡。该方法通过两阶段pipeline（初始化与微调）实现，在多个语言模型的residual-stream activations上提升了reconstruction和downstream-behavior指标，且不牺牲feature-level interpretability。

Unlocking Latent Dimensions: Exploring Representations of Large-Scale X-ray Scattering Data using Variational Autoencoders

Monika Choudhary et al.

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本文使用基于attention的Convolutional Variational Autoencoder (C-VAE)对150万张X-ray散射图像进行训练，学习低维表示以捕捉不同实验条件下的结构变化。该模型在离线数据集探索和实时分析中均能组织出可解释的latent structure，并支持受控的合成散射图像生成。

How Should World Models Be Evaluated? A Decision-Making-Centric Position

Yang Yu et al.

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本文对世界模型（world model）的评估方法进行了综述，指出当前评估指标多样但存在声明与证据不匹配的问题。作者提出了一个从L0到L7的分层评估框架，强调对于用于具身决策的世界模型，应更关注其反事实推理、策略评估和规划能力，而非视觉真实性。

Transformers Learn the Mestre-Nagao Heuristic

Pranav Venkata Konda

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本文训练了一个两层transformer encoder，利用前128个归一化Frobenius迹对导子$\leq 10000$的有理椭圆曲线$E/\mathbb{Q}$进行秩0或秩1分类，并达到了超过99%的准确率。通过可解释性分析，发现模型学习到的输入权重与Mestre-Nagao和启发式权重高度相关，且CLS embedding编码了$L(E,1)$的对数值。

Temporal Difference Learning for Diffusion Models

Qizhen Ying et al.

cs.LG cs.CV

本文提出了一种基于Temporal Difference (TD)学习的扩散模型训练方法，通过将去噪过程建模为Markov reward process并引入策略评估，惩罚沿去噪轨迹的多步预测不一致性，从而提升生成质量。该方法在少步采样场景下对FID指标有显著改善，但未涉及code、spectral、Muon等关键词相关技术。

Physics-conforming Latent Twins

Matthias Chung, Yutong Bu, Deepanshu Verma

cs.LG math.NA

本文提出Physics-conforming Latent Twins框架，通过联合学习encoder、decoder和latent flow map，在latent space中约束动力学以保持或耗散指定的物理结构（如守恒律），从而构建符合物理原理的代理模型。该方法在ODE和PDE基准测试中展示了改进的约束满足度和长期行为保真度。

Size Doesn't Matter: Cosine-Scored Sparse Autoencoders

Silen Naihin, Lev Stambler

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本文提出用cosine similarity替代inner product作为sparse autoencoder的评分函数，以解决BatchTopK下高范数token占用字典槽位的问题。实验表明cosine scoring能学习到更符合人类可识别概念的特征，但该方法并非在所有任务和深度上都有优势。

Machine Learning and the Random Walk Puzzle: Forecasting the CAD/USD Exchange Rate with Expanding Window Evaluation and SHAP Interpretability

Louis Agyekum et al.

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本文研究了机器学习模型在预测CAD/USD汇率时是否优于naive random walk基准，使用扩展窗口评估和SHAP可解释性分析。结果表明，只有线性回归在统计上显著优于随机游走模型，而集成学习模型表现差异不大。

Phase-Localized Curation Does Not Help: A Negative Result on Per-Phase Metric Selection for Demonstration Filtering

Aarav Bedi

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本文研究了操作演示中基于阶段（phase）的指标筛选方法，发现该方法在接触式LIBERO任务中表现不佳，无法优于全局或统一指标，且阶段间指标选择不可迁移。

TriAdReview: Triangular Adversarial Review Architecture for Multi-Model Technical Document Generation

Zhiqiang Zhou, Junliang Dai, Xu Ling

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本文提出TriAdReview，一种三角对抗评审架构，使用两个独立的reviewer模型和一个三角判断机制来迭代改进generator模型的技术文档生成。实验表明，该架构在安全审计和代码生成等任务上表现提升，但在需求分析任务上出现性能下降，揭示了对抗评审架构对完整性任务的结构性偏见。

An Integrable Token Mixing Layer from the Generalized Yang Baxter Equation

Snigdha Chandan Khilar

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本文提出了一种基于广义Yang-Baxter方程的序列token混合层YB Mixer，利用自由费米子和Ising交换代数构建了保范正交映射，并保证了推理的无序性和计算稳定性。该方法通过谱循环生成器保持正交和交换性质，为序列处理提供了数学上严谨的架构。

High-Dimensional Random Projection for Activation Steering in Language Models

Minh-Hieu Pham et al.

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本文提出了一种名为HiDRA的无训练方法，通过在高维随机投影空间中进行activation addition，以改进大语言模型的行为控制。该方法在多个基准测试中优于基于均值差异的基线方法，但并未直接涉及关键词列表中的概念。

Diversity-Driven Offline Multi-Objective Optimization via Nested Pareto Set Learning

Yiyi Zhu et al.

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本文提出DOMOO方法，通过累积风险控制模块缓解离线多目标优化中的分布外问题，并采用嵌套Pareto集学习策略适应不同前沿几何形状，同时设计基于IGD_offline指标的多样性驱动选择策略来提升解集质量。实验表明该方法在收敛性和多样性上优于现有方法。

Beyond Accuracy: Measuring Bias Acknowledgment in Chain-of-Thought Reasoning for Responsible AI Evaluation

Xian Sun et al.

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本文研究了Chain-of-Thought推理中模型对注入偏见的识别能力，发现GPT-4o和Claude Sonnet 4在最终答案准确率相似的情况下，对偏见的显式标注率存在显著差异（13.0% vs 75.0%），揭示了仅用准确率评估的盲点。

Contextual Bandits for Maximizing Stimulated Word-of-Mouth Rewards

Ahmed Sayeed Faruk, Elena Zheleva

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本文提出了一种contextual multi-armed bandit框架，用于学习社交网络中个体间的spillover概率（推荐影响超出直接受众的现象），以优化stimulated word-of-mouth策略。实验表明，考虑spillover异质性可提升top-$k$连接用户的定位精度并增加奖励。

False Sense of Safety in Selective Signal Classification: Auditing Bound Tightness and Exchangeability for Risk Control

Jingwen Zhou, Mingzhe Wang

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本文通过实验审计了四种校准规则（NAIVE, Hoeffding, Clopper-Pearson, CP, betting, WSR）在选择性信号分类（如异常声音检测和AI生成图像取证）中的风险控制承诺，发现NAIVE阈值法在49-73%的合成试验中超出预算，而CP和WSR在可交换数据下表现良好，但在分组部署下因可交换性假设失效而出现9-30%的违规。

Semantic Reasoning in Medicine: The Role of Knowledge Graphs Across Five Key Domains

Haniye Sherafatmandjoo, Mohammad Akbari, Zahed Rahmati

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本文综述了知识图谱在医学领域的应用，涵盖临床决策支持、疾病预测等五个关键领域，并讨论了其构建方法（如从电子病历中提取）及面临的挑战（如数据碎片化）。该工作主要作为领域调研，未涉及关键词中的具体技术。

PolyKV: Heterogeneous Retention and Allocation for KV Cache Compression

Chao Fei, Panos Kalnis

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本文提出PolyKV，一种针对KV cache压缩的逐层优化框架，通过为不同transformer层选择不同的压缩策略并分配非均匀缓存预算，在固定总预算下提升长上下文大模型推理效率。实验表明该方法在多个预算设置下优于单一策略基线。

Towards a Unified Generative Model for Scarce Time Series with Domain Experts

Zihao Yao et al.

cs.LG

本文提出TimeMoDE框架，将Diffusion Transformers与Mixture-of-Experts结合，用于数据稀缺场景下的时间序列生成。该方法通过大规模多领域预训练提取domain-agnostic表示，并利用Domain Prompts和扩散时间步信号来增强few-shot生成能力。

StarOR: Synergizing Tree Search and Test-Time Reinforcement Learning for Optimization Modeling

Jiajun Li et al.

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本文提出StarOR框架，将Monte Carlo Tree Search与Test-Time Reinforcement Learning结合用于优化建模，通过四阶段分解和GRPO更新LoRA适配器来改进中间决策。实验表明该方法在多个优化基准上达到最优性能。

Controlled Dynamics Attractor Transformer

Cheng Zhang et al.

cs.LG cs.AI cs.NE

本文提出Controlled Dynamics Attractor Transformer (CDAT)，通过耦合von Mises-Fisher混合注意力能量与Hopfield精炼能量，并引入受CANN启发的兴奋-抑制调制，将attractor动力学与现代基于能量的attention机制联系起来。该方法在graph anomaly detection和graph classification任务上取得了先进性能，但与我提供的关键词（如code, context, spectral等）关联度较低。

Can Neural Networks Achieve Optimal Computational-statistical Tradeoff? An Analysis on Single-Index Model

Siyu Chen et al.

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本文研究了梯度训练的两层神经网络能否在高斯single-index模型（一种高维统计学习模型）中达到最优的计算-统计权衡。作者提出了一种统一的梯度算法，通过标签变换和景观平滑技术，使样本复杂度匹配统计查询（SQ）框架的下界，并针对稀疏信号引入了权重扰动方法。该工作主要关注统计学习理论中的样本复杂度问题，与您提供的关键词（如code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention）关联度较低。

EnvShip-Bench: An Environment-Enhanced Benchmark for Short-Term Vessel Trajectory Prediction

Kun Ma et al.

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本文提出了EnvShip-Bench，一个用于短期船舶轨迹预测的统一benchmark，基于丹麦海事局和NOAA的原始AIS数据构建，并提供了标准化的预测协议和环境上下文扩展。该benchmark支持轨迹-only、环境感知和交互感知预测，旨在解决现有海事AIS资源中预测协议不一致、数据质量不均和缺乏上下文标注的问题。

M-CTX: Exact and Scalable Spatial Context Retrieval for Trajectory Analytics

Kun Ma et al.

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本文提出M-CTX框架，将轨迹分析中的空间上下文构建（如地图几何、SDF计算）重新定义为可扩展的空间数据库查询问题，通过索引操作替代暴力计算，在保持结果精确的同时大幅提升效率。

Exploring Starts Are Not Enough: Counterexamples and a Fix for Monte Carlo Exploring Starts

Octave Oliviers, Glenn Vinnicombe

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本文通过构造反例证明了Monte Carlo Exploring Starts (MCES)算法在tabular setting下可能收敛到次优解，并针对initial-visit MCES提出了一种通过按状态缩放学习率来恢复收敛性的修正方法。该工作基本解决了MCES渐近行为这一长期开放问题，但并未直接涉及code、context、spectral、Muon、pretrain、agent或attention等关键词。

AI for Social Good: An Investigation of the Causal Relationship Between Environmental Regulations and Their Effects on Air Pollution in London, UK

Yang Han et al.

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本文使用一种不确定性感知的Bayesian深度学习框架，估计了2010至2020年间伦敦空气污染法规对PM$_{2.5}$浓度的平均因果效应，发现法规与1.88 $\mu$g/m$^3$的浓度降低相关。该工作主要贡献于环境政策评估的因果推断方法，但与关键词列表中的code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention等主题关联较弱。

Trust-Region Diffusion Policies for Massively Parallel On-Policy RL

Huy Le et al.

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本文提出TruDi方法，将diffusion policy与trust-region优化结合，用于大规模并行on-policy RL训练，通过KL散度约束稳定训练过程。实验表明其在多个基准任务上表现良好，但方法本身并非开创性突破，且与关键词列表关联较弱。

RECTOR: Masked Region-Channel-Temporal Modeling for Affective and Cognitive Representation Learning

Jinhan Liu, Mahsa Shoaran

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本文提出了一种名为RECTOR的自监督学习框架，用于从EEG/sEEG信号中学习情感和认知表征。该方法通过掩码区域-通道-时间建模和自适应功能分区，在多个基准上取得了最先进的结果。

Rethinking Structural Anomaly Detection: From Decision Boundaries to Projection Operators

Alexander Bauer

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本文从几何视角重新审视structural anomaly detection问题，通过学习一个projection operator将数据投影到normal samples的manifold上，并基于projection residual来定义异常。该方法统一解释了reconstruction-based方法的成功与失败，并缓解了现有方法对稀有但正常样本的误分类问题。

Hybrid NARX-LLM for Greenland Iceberg Discharge: Prompt-Driven Residual Correction

Yiquan Gao, Duohui Xu

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本文提出了一种混合NARX-LLM框架，将非线性自回归模型与大型语言模型结合，用于格陵兰冰山排放时间序列的残差校正。该方法通过物理信息提示将非结构化物理知识转化为结构化提示，以提升预测准确性。

LatentGym: A Testbed For Cross-Task Experiential Learning With Controllable Latent Structure

Daksh Mittal et al.

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本文提出了LatentGym，一个用于研究agent在跨任务场景下进行经验学习的可控测试平台。该平台通过引入控制潜在结构来分离agent的探索与利用行为，并评估了前沿模型在相关任务序列中的适应能力。

LLMs on Tabular Data with Limited Semantics: Evidence from Industrial Car Retrofit Prediction

Aina Vila Pons, Ioannis Tzachristas, Constantinos Antoniou

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本文研究了在语义有限的工业表格数据上使用LLM进行汽车改装预测，比较了传统树集成模型与三种LLM策略（嵌入、直接提示、混合堆叠）。结果表明，在隐私受限的工业场景下，LLM更适合作为传统表格基线的补充而非替代。

Semantic DLM+: Improving Diffusion Language Models through Bias-variance Trade-off in Transition Kernel Design

Keyue Jiang et al.

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本文研究了Diffusion Language Models (DLMs)中transition kernel的设计对性能的影响，通过分析generalization error识别出asymptotic bias、exposure bias和optimization variance三个关键因素。作者提出SemDLM+模型，通过添加global transition和semantic-frequency penalty来解决SemDLM的语义盆地问题，在LM1B和OpenWebText上取得了有竞争力的生成质量。

Probabilistic Signature Inversion: Learning Conditional Distributions from Truncated Signatures

Junoh Kang, Kiseop Lee, Bohyung Han

cs.LG

本文提出将truncated signature inversion重新定义为概率问题，使用signature-conditioned flow matching模型学习路径的条件分布，并推导了线性统计下的Bayes最优误差作为理论基线。实验表明该方法能有效恢复路径并保持分布结构。

DiRecT: Safe Diffusion-Based Planning via Receding-Horizon Denoising

Paolo Giaretta, Zeyang Li, Navid Azizan

cs.LG

本文提出DiRecT，一种无需训练的约束采样方法，通过随机最优控制（SOC）在扩散模型的去噪过程中仅对最终干净轨迹施加约束，避免了对中间噪声样本的过度限制。该方法受模型预测控制启发，推导出滚动时域代理以解决原本棘手的约束SOC问题，从而在保持学习到的扩散动力学的同时逐步引导样本走向可行轨迹。

Repeated Bilateral Trade: The Quest for Fairness

François Bachoc, Roberto Colomboni, Emilie Kaufmann

cs.LG

本文从公平性角度研究重复双边贸易问题，提出通过非正Hölder均值聚合买卖双方净收益的Rawls-to-Nash公平目标族，并分析了该目标下从阈值反馈中恢复期望奖励的统计结构。

Learning Earthquake Wave Arrival Time Picking from Labels with Inaccuracies

Sen Li et al.

cs.LG cs.AI physics.geo-ph

本文提出了一种名为LaNCoR的标签噪声对比鲁棒学习方法，用于处理地震波到达时间拾取任务中的标签噪声问题。该方法通过对齐输入波形特征与标签表示分布来纠正错误标注，无需大规模训练数据集即可提升模型性能。

A Compositional Framework for Open-ended Intelligence

Ida Momennejad, Roberta Raileanu

cs.LG

本文提出了一个用于开放智能的数学框架，通过有限原始集$P$和组合算子集$C$定义闭包$\mathcal{L}(P,C)$，并讨论了其支持跨任务和世界无限组合生成的性质。该框架为构建具有组合泛化能力的架构提供了理论基础，并提出了“下一个原始预测”作为新的训练目标。

Constitutional Value Potentials: reading and steering internal priority margins in language models

Tong Che, Rui Wu

cs.LG cs.AI

本文提出Constitutional Value Potentials (CVP)方法，通过从语言模型的hidden state中学习标量势能来读取模型内部的价值优先级，并利用priority margin预测价值冲突违规行为。该方法在Qwen2.5模型上达到AUROC 0.95，并能泛化到未见过的合成冲突场景。

Post-Launch Capability Expansion of Vision-Language Models via Prompting for On-Orbit Spacecraft Inspection

Nicholas A. Welsh et al.

cs.LG cs.AI cs.CV

本文研究了在轨航天器检测中，通过prompt-driven vision-language模型实现发射后语义扩展的可能性。实验表明，该方法在冻结权重下对大型结构（如航天器主体和太阳能板）有较好的零样本定位性能，但对小型部件（如天线和推进器）效果有限。

Beyond Classification: A Cough Regression Benchmark for Respiratory Acoustic Foundation Models

Mayur Sanap, Prasanna Desikan, Edgar Lobaton

cs.LG cs.AI eess.AS

本文探讨了呼吸声学foundation models在咳嗽回归任务上的表现，比较了五种模型在多个数据集上的年龄、BMI等连续量预测能力，发现模型规模和数据集大小之间存在权衡，且跨数据集迁移存在不对称性。

PHINN: Persistent Homology Inspired Neural Network for Rare-Event Time Series Generation

Emre Yusuf, Ren Takahashi, Jayabrata Bhaduri

cs.LG math.AT q-fin.RM stat.ML

本文提出PHINN框架，利用persistent homology中的Betti曲线作为条件信号，并结合persistence landscape损失函数，用于生成罕见事件时间序列。该方法在金融、流行病学等多模态基准上优于统计和扩散基线，提升了拓扑保真度。

Understanding Diversity Collapse in RLVR via the Lens of Overtraining

Suqin Yuan et al.

cs.LG cs.AI

本文通过“overtraining”的视角形式化了RLVR中的diversity collapse现象，指出当问题对参考指标的贡献饱和后，进一步更新会集中概率质量于采样轨迹，导致高-k Pass@k下降。文章提出了Bayesian Boundary Gating (BBG)方法，通过估计每个问题对推理边界的边际贡献来避免过度训练，并在多个推理基准上提升了Pass@k。

Bayesian 3D Steerable CNNs: Enabling Equivariance and Uncertainty Quantification Simultaneously

Abhishek Keripale, Ponkrshnan Thiagarajan, Susanta Ghosh

cs.LG cs.AI math.PR

本文提出了一种贝叶斯Steerable-CNN，通过在基系数上放置后验分布来同时实现SE(3)-等变性和不确定性量化，并使用变分推断和Bayes-by-Backpropagation进行优化。实验表明，该模型在保持分类精度的同时，能有效分解预测不确定性，并在分布偏移下优于确定性模型。

Model Stealing Through the Lens of Model Multiplicity

Eliott Baltz, Satoshi Hara, Ulrich Aïvodji

cs.LG cs.CR

本文通过引入Rashomon Set（近似最优模型集合）和multiplicity metrics（多样性指标）来评估模型窃取攻击，发现高保真度的surrogate models（替代模型）在部署相关性能上可能与目标模型存在显著差异，挑战了传统认为高保真度即等同于经济价值的观点。

Towards Data-Efficient Cross-Device Generalization of Grad-Shafranov Equilibria via Transfer Learning Neural Operator

Jay Phil Yoo et al.

cs.LG physics.plasm-ph

本文研究了通过迁移学习神经算子实现Grad-Shafranov平衡的跨设备泛化，使用Wavelet Neural Operator在多种tokamak几何构型上达到低误差预测，但方法主要针对特定物理问题，与关键词中的code、context、spectral、Muon、agent、attention等概念关联较弱。

Greedy Coordinate Diffusion: Effective and Semantically Coherent Adversarial Attacks via Diffusion Guidance

Bohdan Turbal et al.

cs.LG cs.CR

本文通过几何分析参数空间轨迹，研究了微调对齐语言模型时安全护栏被破坏的现象，提出了Alignment Instability Condition (AIC)框架，并证明了一阶保护在梯度下降下可能失效。该工作主要关注对齐稳定性，与关键词中的code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention关联较弱。

A Bifurcation Theory Framework for Gradient Descent on the Edge of Stability

Eric Gan

cs.LG

本文为梯度下降在“稳定性边缘”现象（EoS）提供了一种分岔理论框架，通过将训练动力学分解为与极小值流形法向和切向的分量，证明了EoS训练源于法向的flip分岔，并由第一Lyapunov系数符号控制。该工作统一了先前关于乘积稳定性条件的结果，但主要聚焦于理论分析，与关键词中的code、context、spectral等具体方向关联较弱。

Distilling Drifting Transformers with Representation Autoencoders

Jiawei Zhang et al.

cs.LG cs.AI

本文提出Drift-RAE方法，通过将Drifting Models应用于Representation Autoencoders的latent space中，改进了扩散模型的蒸馏过程。该方法在ImageNet 256数据集上以少量蒸馏步骤取得了有竞争力的FID分数。

A Decision-Theoretic View of Test-Time Training: When, How Far, and Which Directions to Adapt

Tomoya Wakayama

cs.LG math.ST stat.ML

本文从决策理论视角分析test-time training (TTT)，将其视为kernel regime下的隐式Bayesian inference，解释了其性能不稳定的原因，并给出了关于何时更新、更新步长及更新方向的理论指导。

Localizing Credit at the Divergence: Path-Conditioned Self-Distillation for LLM Reasoning

Yu Li, Shu Hong, Tian Lan

cs.LG cs.AI

本文提出Hindsight Self-Distillation (HSD)方法，通过将teacher模型条件于当前训练组中成功的peer rollout，为LLM推理提供密集的token级credit信号。该方法在数学和代码基准测试中优于GRPO变体，但未涉及关键词中的spectral、Muon或pretrain等核心概念。

Is Code Better Than Language for Algorithmic Reasoning

Terry Tong et al.

cs.LG cs.AI

本文通过分离中间表示和执行机制，在40个算法任务上比较了自然语言推理与代码执行管道，发现确定性代码执行比自然语言推理平均高出31.6个百分点，但中间干预（将推理表示为可执行代码并由语言模型模拟执行）与自然语言推理无显著差异。结果表明，性能提升主要依赖于可靠的外部执行，而非中间表示的变化，并提出了一个统计决策理论模型来刻画这一现象。

MoECa: Aligning Feature Reuse with Expert Decomposition in Diffusion Transformers

Maoliang Li et al.

cs.LG cs.CV

本文提出MoECa，一种针对Diffusion Transformers with Mixture-of-Experts (DiT-MoE)模型的细粒度缓存框架，通过在expert分支级别而非token级别进行跨时间步的特征复用，并引入expert感知的自适应控制和同步缓存更新，实现了更优的速度-质量权衡。该方法主要关注推理加速，与关键词中的概念关联较弱。

Re-feeding Is Not Replaying: Measuring Replay Noise in Counterfactual Token-Credit Estimation

Nils Matteson

cs.LG cs.CL

本文研究了语言模型反事实token信用估计中“重新喂入”方法引入的噪声，通过三遍实验设计（恢复KV状态、精确副本、重新喂入）测量了信用估计的变化率，发现重新喂入在低边际决策token上显著改变了估计结果，但扰动均值为零，因此平均量大致安全，而基于阈值的token选择则不可靠。

Surprise-Guided MergeSort: Budget-Efficient Human-in-the-Loop Ranking via Adaptive Comparison Scheduling

Yujin Park, Haejun Chung, Ikbeom Jang

cs.LG cs.AI

本文提出Surprise-Guided MergeSort (SGS)框架，利用Vision-Language Model (VLM)作为问题优先级排序器，通过自底向上的MergeSort调度、复合Surprise Scorer和自适应预算分配器，将高模糊度的比较分配给人类，低模糊度的比较通过传递性自动处理。实验表明，该方法在文本相似度和图像质量评估基准上，相比Active Elo在相同预算下提升了Kendall's $\tau$指标。

Conflict-Aware Federated Fine-Tuning of Large Language Models with Mixture-of-Experts

Yijun Lu et al.

cs.LG cs.NI

本文针对联邦学习中MoE模型因数据异构导致的专家优化冲突问题，提出FC-MoE框架，通过重要性加权和梯度共识投影来稳定全局优化，并利用局部知识保留机制维护客户端专长。实验表明该方法在非独立同分布场景下能加速收敛并提升模型性能。

HAPI-EP: Towards Hybrid, Adaptive, and Predictive Digital Twins of Cardiac Electrophysiology

Sumeet Vadhavkar et al.

cs.LG

本文提出HAPI框架，用于构建心脏电生理学的混合、自适应和预测数字孪生，通过将可解释的mechanistic backbone与neural component结合，并利用feedforward meta-learner实现快速适应。该方法在合成和真实数据上展示了预测能力，但与关键词列表中的概念关联较弱。

Multi-Agent Framework for Audit Risk Assessment with Explicit Uncertainty and Evidence Conflict Modeling

Yuhan Wang et al.

cs.LG

本文提出了一个名为UMAR的多智能体审计风险评估框架，通过三个专业智能体（MD&A文本、财务比率、CAM）分别生成带有校准不确定性的风险评分，并利用Dempster-Shafer证据理论融合这些评分以显式建模智能体间的证据冲突。实验表明该方法在财务重述预测任务上优于传统基线，但整体方法更偏向应用工程而非理论开创性，且与关键词（如code, spectral, Muon）关联较弱。

CIWI-CKT: Chaos-Informed Wave Interference Feature Fusion and Cross-City Knowledge Transfer for Traffic Flow Forecasting

Abdul Joseph Fofanah et al.

cs.LG cs.AI

本文提出CIWI-CKT框架，通过混沌信息生成和波干涉特征融合，结合跨城市知识迁移，解决数据稀缺下的交通流预测问题。实验表明该方法在多个数据集上优于现有模型。

MosaicQuant: Inlier-Outlier Disaggregation for Unified 4-Bit LLM Quantization

Yangjia Hu et al.

cs.LG cs.CL

本文提出MosaicQuant，一种统一的4-bit LLM量化范式，通过将权重矩阵分解为密集的4-bit base component和稀疏的4-bit residual component来分别处理inliers和outliers，并引入ZipperEngine将稀疏块计算融合到密集的4-bit GEMM kernel中，以实现统一的低比特推理。实验表明该方法在保持接近FP16精度的同时，相比W16A16基线实现了最高$1.24\times$的加速。

Z-Plane Neural Networks: Bounded Geometric Activation Replaces ReLU and LayerNorm

Sungwoo Goo, Hwi-yeol Yun, Sangkeun Jung

cs.LG cs.AI

本文提出Z-Plane Neural Network，用Radial Bounding激活函数替代ReLU和LayerNorm，将隐藏状态映射到超球面上的2D相量束，以保持方向信息并防止梯度消失。实验表明，一个100层无ReLU和LayerNorm的MLP在MNIST上成功收敛，但该方法与关键词中的code、context、spectral等概念关联较弱。

The Reservoir Attention Network: Cross-Pass State in Pretrained Transformers via Content-Addressable Reservoir Injection

Emma Leonhart

cs.LG cs.AI

本文提出了Reservoir Attention Network (RAN)，通过在预训练Transformer的中间层注入一个固定随机初始化的reservoir来跨前向传递携带状态。实验在GPT-2和Qwen2.5上进行，旨在探究未经训练的循环动态是否足以承载可用的跨pass状态，但整体工作更偏向可行性验证而非解决长期问题。

ReQAT: Achieving Full-Precision Reasoning Accuracy with 4-bit Floating-Point Quantization-Aware Training

Janghwan Lee et al.

cs.LG

本文提出ReQAT框架，通过Trace-Aligned QAT、Selective Entropy Minimization和Q-FIT初始化，在4-bit浮点量化下恢复并超越全精度推理精度，同时实现显著加速。该方法主要针对低熵token（如数字和运算符）的量化噪声问题，但与我提供的关键词（code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention）关联较弱。

Multi-Fidelity SINDy: Sparse Discovery of Nonlinear Dynamical Systems with Fidelity-Weighted Measurements

Filippo Zacchei et al.

cs.LG math.DS

本文扩展了SINDy框架，通过加权回归处理异方差噪声数据，在多个基准系统上验证了多保真度测量对动力学模型恢复的改善效果。

When Generator Replay Degrades: Projected Rehearsal Orchestration for Heterogeneous Federated Class-Incremental Learning

Thinh T. H. Nguyen et al.

cs.LG cs.AI

本文提出PRO和PRO-MAX框架，通过投影重演编排（projected rehearsal orchestration）替代合成输入重演，以解决异构联邦类增量学习（FCIL）中客户端标签子集不同、任务阶段不一致导致的旧知识遗忘问题。该方法在服务器端维护紧凑的类级投影记忆，并引入邻域加权记忆对齐，在图像、文本和图基准上提升了异构流下的保留性能。

Robust Transformer-Based One-Step Stock Index Forecasting via Shifted Data Augmentation

Tien Thanh Thach

cs.LG q-fin.ST

本文提出了一种改进的Transformer架构用于股票指数预测，结合了余弦退火学习率调度和一种新的Shifted Data Augmentation (SDA)技术。实验表明，SDA能有效降低预测误差和运行间变异性，但方法本身在理论或架构上缺乏显著的开创性。

How to Score Experts for One-Shot MoE Expert Pruning: A Unified Formulation and Selection Principle

Zongfang Liu et al.

cs.LG

本文提出了一种统一的MoE专家剪枝准则公式，围绕路由频率、门控权重和激活强度三个因素，并据此导出一个选择原则：任务无关剪枝应优先使用基于激活的准则，而任务特定剪枝可保留路由频率和门控权重信息。实验表明，新提出的MAN和MSAN准则在任务无关设置下表现稳定。

InstantForget: Update-Free Backdoor Unlearning with Inference-Time Feature Reset

Zhenyu Yu

cs.LG cs.AI

本文研究了后门遗忘（backdoor unlearning）的免更新推理时设置，提出InstantForget方法，通过Mahalanobis分数标记异常特征并将其重置为中性非目标表示，在无需触发样本或参数更新的情况下降低后门攻击成功率。该方法在多个数据集和触发器上取得较好效果，但存在特定失败案例。

Unsupervised Learning for Missing Modalities in Multimodal Learning

Hassan Ismkhan, Hamid Bouchahcia

cs.LG

本文提出UL4M4框架，通过无监督聚类和贪心插补方法处理多模态学习中缺失模态的问题，在超过50%模态缺失时仍能保持F1-Micro分数高于0.7。该方法与下游任务解耦，可灵活集成到任意融合架构中。

From Correlation to Causation in Lane Change Prediction for Automated Driving: A Causal Explanation Framework

Mohamed Manzour et al.

cs.LG cs.AI

本文提出了一种基于因果推断的车道变换预测框架，结合了因果发现、深度结构因果建模和干预效应分析，旨在超越传统基于统计关联的方法。该框架在预测准确率上表现优异，并通过因果链解释提升了模型的可解释性，但未涉及代码、上下文、谱方法、Muon、预训练、智能体或注意力等关键词。

The Data Manifold under the Microscope

Marios Koulakis, Constantin Seibold

cs.LG stat.ML

本文介绍了一个用于研究数据流形几何性质的基准测试框架，通过扩展dSprites和COIL-20数据集并配合有限差分估计器，实现了对曲率、reach和体积的近似真实值估计。该框架旨在作为受控测试环境，用于校准几何估计器和检验理论假设。

Visualizing Uncertainty: Spatial Maps of Missing and Conflicting Evidence in Deep Learning

Dong Hyun Jeong et al.

cs.LG cs.AI

本文提出了一种名为Uncertainty Activation Map (UAM)的可视化框架，结合Evidential Deep Learning与FullGrad方法，生成空间不确定性激活图，以区分模型因缺乏证据（vacuity）或证据冲突（dissonance）导致的不确定性。该方法通过计算信念加权归因来定位图像中导致不确定性的区域，旨在弥合不确定性量化与可解释性之间的差距。

Bayesian Networks with Latent Time Embedding for Stage-Aware Causal Modeling of Alzheimer's Disease Progression

Nguyen Linh Dan Le

cs.LG cs.CE

本文提出了一种用于阿尔茨海默病进展阶段感知建模的贝叶斯网络框架BN-LTE，通过潜在时间嵌入和AT(N)级联约束来预测tau蛋白的时空进展。该方法在ADNI数据上展示了优于基线模型的空间重建能力，并识别出淀粉样蛋白敏感性的中期伪时间窗口。

Proximal Policy Optimization for Amortized Discrete Sampling

Anna Zykova-Myzina et al.

cs.LG cs.AI stat.ML

本文在Generative Flow Network (GFlowNet)框架下，推导了策略梯度算法的等价形式，并首次将proximal policy optimization应用于离散采样，实验表明其收敛速度和数据效率优于标准训练目标。

Continuous Cross-Domain Traffic State Prediction via Memory-Augmented Graph Liquid Time-Constant Networks

Jinrong Xiang, Ming Xu

cs.LG cs.AI

本文提出了一种名为Memory-Augmented Graph Liquid Time-Constant Network (MA-GLTC)的连续跨域交通状态预测框架，通过构建时空单元(STUs)实现细粒度知识对齐，并利用图液体时间常数网络(GLTC)建模连续时间下的图耦合交通演化。实验表明该方法在多个数据集上优于现有基线，但整体方法更偏向工程应用，与关键词中的spectral, Muon, pretrain, agent等概念关联较弱。

Brownian Kernel Ladders

Mahdi Mohammadigohari et al.

cs.LG

本文提出了Brownian kernel ladders (BKLs)，一种通过递归积分构造的层次化函数空间，并证明了其准Banach空间性质、深度依赖的Hölder正则性以及正则化经验风险最小化的存在性。该工作为深度学习的组合表示提供了可解析的函数空间框架。

SILAGE: Memory-Efficient, Full-Gradient-Free Nonconvex Optimization for Nested Finite Sums

Igor Sokolov, Laurent Condat, Peter Richtárik

cs.LG math.OC

本文提出SILAGE算法，用于解决具有嵌套双有限和结构的非凸优化问题，通过利用数据的分组结构消除了全局全梯度刷新，并将内存需求降至$\mathcal{O}(n)$。该算法在收敛分析中引入了组间和组内异质性参数，改进了现有方法在某些实际场景下的复杂度上界。

David vs. Goliath in Next Activity Prediction: Argmax vs. LSTM, Transformer, and LLM

Hans Weytjens, Ingo Weber

cs.LG

本文系统比较了LSTM、Transformer、LLM与简单的基于计数的argmax基线在下一活动预测任务上的性能，发现预训练和模型规模并未带来一致优势，argmax基线在多数数据集上可匹配或接近大模型的表现。

Intelligence Is Not the Bottleneck: Validating an LLM First-Pass Manuscript Score Against Peer-Review Outcomes

Costa Georgantas

cs.LG cs.AI

本文验证了LLM系统AIPR在无需微调的情况下，通过prompt对稿件进行评分，其总体分数与ICLR会议的同行评审结果（如接收/拒绝）具有显著相关性（AUROC 0.82），但方法本身并非开创性，且与关键词列表中的概念无直接关联。

Scalar-pathway fidelity improves physical accuracy in short-range equivariant interatomic potentials

Jia Bi, Alin Marin Elena, Samuel Pinilla

cs.LG

本文通过引入Physics-Aware Neighborhood (PAN) pooling和Physics-Guided Spectral (PGS) mixers作为标量路径修正，改进了短程等变原子间势的物理精度。这些轻量级修改仅作用于$\ell=0$通道，在MACE等模型上使力误差降低22-27%，能量误差降低19-22%。

Topological Flow Matching

Kacper Wyrwal, İsmail İlkan Ceylan, Alexander Tong

cs.LG cs.AI stat.ML

本文提出了一种拓扑流匹配方法，通过引入Laplacian-derived drift来增强参考过程，从而将domain的拓扑信息注入到flow matching框架中。该方法在脑fMRI、洋流等结构化数据上展示了有效性，但与我提供的关键词列表契合度较低。

On-Policy Distillation with Curriculum Turn-level Guidance for Multi-turn Agents

Gengsheng Li et al.

cs.LG cs.AI

本文提出Guided On-Policy Distillation (Guided-OPD)算法，通过混合教师和学生生成的turn并沿curriculum衰减教师干预概率，解决多轮agent知识蒸馏中学生错误累积导致教师监督失效的问题。实验表明该方法在多个benchmark上显著优于vanilla OPD。

Reinforcement Learning for LLM-based Event Forecasting

Amit Arnold Levy

cs.LG

本文使用GRPO方法微调预训练LLM（1.5B-14B参数），结合Wikipedia修订工具或新闻摘要获取实时信息，用于预测超出模型知识截止日期的事件。实验表明，1.5B参数的Qwen 2.5模型在预测性能上超越了Claude Sonnet 3.5，并讨论了训练过程中的各种失败尝试。

An Exploratory Study of Blood Glucose Estimation from Photoplethysmography Signals using Machine Learning

Ruhani Bhatia, Vijval Ekbote

cs.LG

本文探索了利用机器学习从光电容积描记（PPG）信号估计血糖水平的可行性，构建了一个包含智能手表PPG信号与连续血糖监测（CGM）数据的配对数据集。初步实验结果表明存在一定的预测信号，但需要更多数据进一步验证。

Causal-Privacy Audit Workflow for Synthetic and Distilled Data in Dropout Support

Hanghang Zheng et al.

cs.LG

本文提出CaP-Eval因果隐私审计工作流，用于评估合成与蒸馏学生数据在辍学支持场景中的适用性。实验比较了多种生成数据在预测效用、处理效应保真度等方面的表现，发现DPGNet和蒸馏数据能更好保留原始财务状态的处理效应结构。

Scalar-Stepsize Nonuniform Monte Carlo Optimistic Policy Iteration: A Certified Counterexample

Yuanlong Chen

cs.LG

本文通过一个三状态两动作的折扣MDP反例，证明了在标量步长、非归一化异步状态值递归中，非均匀更新频率会导致随机递归以正概率被困在吸引性混合周期轨道附近，从而无法收敛。该反例揭示了均匀采样与非均匀采样在残差动力学上的几何差异。

Do Safety Monitors Stay Reliable After an Update? Benchmarking and Predicting Activation-Monitor Staleness

Evan Duan

cs.LG cs.AI cs.CL

本文研究了语言模型更新后，其内部activation monitors（基于模型内部表示训练的轻量级探针）的可靠性变化。实验发现，量化类更新对探针性能影响较小，而微调类更新常导致探针失效，且不同探针的脆弱性差异显著。

Decomposing one-class support vector machine into an ensemble of one-data support vector machines

Toshitaka Hayashi et al.

cs.LG

本文提出将one-class support vector machine (OCSVM)分解为多个基于单数据点的one-data support vector machine，并通过ensemble learning进行组合，以加速大规模数据集上的训练。该方法在保持分类性能的同时显著提升了计算速度。

IBAD: Interpretable Behavioral Anomaly Detection on Human Mobility Data

Bita Azarijoo, John Krumm, Cyrus Shahabi

cs.LG

本文提出IBAD框架，利用Latent Dirichlet Allocation (LDA)从人类移动数据中学习可解释的日常行为模板，并通过层次化自监督模型检测异常行为。实验表明该方法能有效分解日常行为并跨地理人口背景迁移，但与我提供的关键词列表契合度较低。

The Information-Theoretic Benefit of Shared Representations under Orthogonality Constraints

Thomas Dittrich, Oliver Potocki, Philipp Grohs

cs.LG cs.IT math.FA

本文研究了在正交约束下共享表示的信息论优势，通过构建Rademacher-Haar小波与Sawtooth-Walsh读出函数的组合，证明了联合逼近比单独逼近需要更少的描述长度，为组合式多输出架构的描述长度效率提供了理论见解。

Inference-Time Decision Calibration for Temporal Classification

Arthur Chagas et al.

cs.LG

本文提出了一种针对temporal classification的推理时决策校准方法，将原生分类器冻结并引入残差多尺度分支和事后校准器，以区分缺失的时间证据与未被充分利用的决策层证据。实验表明该方法在噪声或表示受限场景下有效，但在接近饱和的设置中增益有限。

Circuit Tracing in Autoregressive Protein Language Models

Darin Tsui et al.

cs.LG q-bio.QM

本文提出了ProGenMech框架，用于解释自回归蛋白质语言模型ProGen3的生成机制。该方法通过跨层transcoder（CLT）和零样本电路发现技术，识别了与蛋白质生成和适应性预测相关的稀疏潜在电路。

Active Learning with Low-Rank Structure for Data Selection

Vincent Cohen-Addad et al.

cs.LG cs.DS

本文提出了一种基于low-rank approximation和residual-based sampling的数据选择框架，通过row subset selection和loss-preserving coreset construction，在满足一定正则性条件下，选择$\tilde{O}\left(k + \frac{1}{\varepsilon^2}\right)$个加权数据点，使得平均损失与全数据集平均损失达到$(1+\varepsilon)$相对误差。实验表明该方法在多个真实数据集上优于均匀采样或基于聚类的敏感性采样策略。

ALCL: An Adaptive Log-Correntropy Loss for Robust Learning under Non-Gaussian Noise

Mainak Kundu, Ria Kanjilal, Ismail Uysal

cs.LG cs.AI

本文提出了一种自适应对数相关熵损失函数ALCL，通过可微重参数化在训练过程中联合学习损失函数的形状和尺度参数，从而在非高斯噪声下实现鲁棒学习。实验表明该方法在重尾和脉冲噪声场景下优于传统MSE和固定参数的相关熵损失。

Beyond the Blood Draw: Explainable Machine Learning for Non-Invasive Dysglycemia Risk Screening

Black Sun et al.

cs.LG cs.HC

本文使用LightGBM等机器学习模型，基于NHANES数据实现了无需实验室检测的血糖异常风险筛查，并通过SHAP分析识别了年龄、种族和腰高比等关键预测因子。

Mojo: A Promising Tool for Scalable Financial AI Efficiency

Henry Han

cs.LG cs.AI

本文介绍了Mojo编程语言在金融AI领域的应用，通过基准测试展示了其在Monte Carlo定价等任务上相比Python的显著加速，并讨论了其解决Python与C++间“两语言税”问题的潜力。

Stop the Sampler! Classifier-Based Adaptive Stopping for Sampling Kernels

Kirill Korolev et al.

cs.LG stat.ML

本文提出了一种基于分类器的自适应停止框架，通过将MCMC视为非循环生成流网络（GFlowNets）来训练状态依赖的神经网络分类器，以决定采样轨迹何时终止。该方法在理论上通过detailed balance条件建立了最优分类器与目标密度之间的联系，实验表明其能减少平均轨迹长度并改善模式覆盖。

AME: A Multi-Type Contributor Attribution Framework in Generative AI Markets

Yang Shi et al.

cs.LG cs.CV

本文提出了AME框架，用于解决生成式AI市场中多阶段贡献者的价值分配问题，包括数据贡献估值、数据权利映射和可信执行。实验表明该框架能实现与人类判断更一致的价值分配结果。

Phys-JEPA: Physics-Informed Latent World Models for Multivariate Time-Series Forecasting

Weizhi Nie et al.

cs.LG cs.AI cs.GT

本文提出Phys-JEPA，一种将物理信息约束引入latent world model的多元时间序列预测架构。该方法将预测状态分解为物理和残差分量，在latent state和latent transition上施加物理一致性，而非仅在解码输出层。在气候、交通和电力数据集上的初步实验表明，将物理信息学习从输出空间迁移到latent predictive state空间是构建可解释时序world model的有前景方向。

Auditing Machine Unlearning: A Systematic Research on Whether Models Truly Forget

Dayong Ye et al.

cs.LG

本文系统性地研究了机器学习中的“遗忘审计”问题，提出了首个实用的通用审计框架，该框架无需从头重新训练或训练大量影子模型，通过验证实验证明了其可靠性和完整性。实验表明，基于重训练和微调的方法能实现有效遗忘，而基于去优化和Fisher/Hessian的方法则无法真正遗忘指定数据。

Scaling Adaptive Depth with Norm-Agnostic Residual Networks

Tomás Figliolia, Beren Millidge

cs.LG cs.AI

本文提出了一种名为NAG的norm-agnostic residual architecture，通过分离residual stream中的magnitude和directional information，解决了深层网络中residual norm增长导致后续层贡献被抑制的问题。该架构在增加极少参数的情况下，使深层Transformer训练更有效，并衍生出一种可解释的Mixture-of-Depths (MoD)机制，能在固定计算预算下通过深度稀疏性提升训练效率。

A Gradient Perspective on RLVR Stability and Winner Advantage Policy Optimization

Prasanth YSS et al.

cs.LG

本文通过token-level gradient dynamics分析了RLVR（Reinforcement Learning with Verifiable Rewards）中GRPO风格优化的不稳定性，并提出了Winner Advantage Policy Optimization (WAPO)方法，该方法仅对正优势的完成序列进行更新，以提升训练稳定性。实验表明，WAPO在数学推理和多跳问答任务上表现良好。

A comparative and critical study of EEGNet for fNIRS-driven cognitive load classification

Mehshan Ahmed Khan et al.

cs.LG cs.AI cs.HC

本文系统评估了EEGNet在fNIRS驱动的认知负荷分类中的表现，重点分析了时间分割策略、窗口长度、特征提取方法和学习率配置的影响。研究发现，在随机分割实验中重叠分割结合小固定学习率效果最佳，但在subject-independent评估中准确率大幅下降，表明模型泛化能力有限。

LLM-Powered Virtual Population for Demand Simulation and Pricing

Chengpiao Huang, Kaizheng Wang

cs.LG cs.AI cs.CL

本文提出了一种基于LLM的虚拟人口模型，用于在具有丰富非结构化信息（如文本和图像）的产品场景中模拟需求并辅助定价决策。该模型通过混合客户画像和LLM评估的购买概率生成聚合需求的预测分布，支持期望收益和风险感知目标下的反事实定价。

When Confidence Lacks Concepts: Interpretable OOD Detection via Representation Perturbations

Anju Chhetri et al.

cs.LG cs.CV

本文提出了一种基于稀疏自编码器学习class-specific concept vectors的可解释OOD检测框架，通过扰动深层表示并测量class logits稳定性来区分分布内和分布外样本。该方法主要面向医学影像应用，强调可解释性而非与关键词直接相关。

Calibrated Sampling-Free Uncertainty Estimation in Bayesian Deep Learning

Tobias Jan Wieczorek et al.

cs.LG cs.AI

本文提出Calibrated Variance Propagation (CVP)方法，通过为normalization layers设计新的propagation技术并结合activation functions的处理，实现了在单次前向传播中近似Bayesian inference的不确定性估计。该方法在transformer和CNN架构上能以较低计算成本获得与MC sampling相当的uncertainty estimates。

Prediction of Runtime Parameters of Parallel Chemistry Applications via Active and Generative Learning

Tanzila Tabassum et al.

cs.LG

本文利用主动学习和生成学习结合梯度提升回归树模型，预测并行化学应用的运行时参数。在Coupled-Cluster计算中，模型达到了低至0.023的平均绝对误差百分比和高达99.9%的决定系数。

Evolutionary Bilevel Reward Shaping for Generalization in Reinforcement Learning

Ekasit Usaratniwart et al.

cs.LG cs.NE

本文提出了一种名为GERS的双层优化方法，通过CMA-ES优化reward shaping参数来提升RL agent在未见环境中的泛化能力，仅需标量性能反馈而无需轨迹数据。实验表明该方法在受限数据访问下性能与domain randomization相当。

Rapid Poison: Practical Poisoning Attacks Against the Rapid Response Framework

David Huang et al.

cs.LG cs.CL

本文研究了针对Rapid Response框架的投毒攻击，提出了两种攻击目标：针对特定特征的targeted poisoning攻击和基于概念的backdoor攻击。通过Omission Attack方法，在仅1%的投毒率下实现了接近完全的标签翻转。

LiFT: Local Search via Linear Programming for Overfitting-Controlled Transformers

Abhishek Shukla et al.

cs.LG cs.CL

本文提出了一种基于Linear Programming的局部搜索框架LiFT，用于微调预训练transformer模型并显式控制过拟合。该方法将微调建模为bilevel optimization问题，通过求解LP来联合更新模型参数和正则化超参数，从而在保持训练最优性的同时减少过拟合。

Data Augmentations for Data-Constrained Language Model Pretraining

Michael K. Chen, Xikun Zhang, Zhen Wang

cs.LG cs.AI cs.CL

本文研究了在数据受限场景下，通过数据增强（如token-level noise、sequence permutations和target offset prediction）来缓解自回归语言模型预训练中的过拟合问题，发现随机token替换等增强方法能降低验证损失。

Variance Reduction for Non-Log-Concave Sampling with Applications to Inverse Problems

M. Berk Sahin et al.

cs.LG cs.AI

本文研究了非对数凹分布采样中的方差缩减技术，分析了SGD with momentum、STORM和PAGE等估计器的收敛性，并证明了在$\varepsilon$-相对Fisher信息和平方向总变差距离下的非渐近收敛率。实验验证了这些方法在逆问题求解中能提升样本质量。

FlowMPC: Improving Flow Matching policies with World Models

Chandon Hamel

cs.LG cs.AI cs.RO

本文提出FlowMPC框架，将Flow Matching (FM) 模仿学习策略与学习到的world model结合，在ManiSkill操作任务中通过Model Predictive Path Integral (MPPI) 规划改进测试时性能。实验表明该方法能提升任务成功率，但未涉及code、context、spectral、Muon、pretrain、agent或attention等关键词。

An affordable hardware-aware neural architecture search for deploying convolutional neural networks on ultra-low-power computing platforms

Andrea Mattia Garavagno et al.

cs.LG cs.AI

本文提出了一种硬件感知的神经架构搜索(HW-NAS)方法，用于在超低功耗微控制器上部署卷积神经网络(CNN)。该方法通过轻量级搜索过程生成微型CNN，在三个tiny computer vision基准上保持了与现有技术相当的分类精度。

One-Step Generalization Ratio Guided Optimization for Domain Generalization

Sumin Cho, Dongwon Kim, Kwangsu Kim

cs.LG stat.ML

本文提出了一种名为GENIE的优化器，通过计算One-Step Generalization Ratio (OSGR)来量化每个参数对损失下降的贡献，并动态调整梯度对齐，以防止少数参数主导优化过程。该方法在Domain Generalization任务上取得了优于现有优化器的性能。

pFedUL: Layer-Aware Federated Unlearning for Personalized Federated Learning

Zhuodong Liu, Xiangyu Li, Zhihao Zhang

cs.LG

本文针对个性化联邦学习(pFL)中的联邦遗忘(FU)问题，提出了pFedUL框架，通过层感知的选择性遗忘策略，在移除特定客户端数据贡献的同时保持其余客户端的个性化性能。

Diffusion Offline Reinforcement Learning for Fair and Energy-Efficient UAV-Assisted Wireless Networks

Eslam Eldeeb, Hirley Alves

cs.LG

本文提出了一种基于扩散模型的离线强化学习框架(Diffusion-SAC)，用于优化无人机辅助无线网络中的轨迹与调度控制。该方法结合了保守Q学习(CQL)的鲁棒性与扩散模型的生成能力，在静态数据集上学习策略，旨在最小化传输能量并提升设备间的公平性。

Filtered ANN as a Phase Transition: When Selectivity-Estimation Error Causes Plan Regret

Madhulatha Mandarapu, Sandeep Kunkunuru

cs.LG cs.DB

本文研究了过滤近似最近邻(ANN)查询中，选择性估计误差如何导致计划遗憾(plan regret)，通过相变(phase transition)模型分析了不同执行策略的边界，并验证了遗憾集中在边界附近的现象。

Communication-Efficient Verifiable Attention for LLM Inference

Ziqun Chen et al.

cs.LG cs.AI

本文提出了一种通信高效的TEE-GPU注意力机制VeriAttn，用于加速可验证的大语言模型推理。该方法将注意力的线性和非线性计算都卸载到GPU，而TEE仅执行验证，并通过流水线优化和缓存分区策略减少了通信开销。

Simulation-Augmented Multi-Step Split Conformal Prediction for Aggregated Forecasts

Andro Sabashvili

cs.LG

本文提出SA-MSCP方法，通过block bootstrap从交叉验证残差生成未来路径，并基于经验分位数构建预测区间，用于聚合时间序列预测的不确定性量化。实验表明该方法在聚合目标和增长率目标上改进了经验覆盖。

Scalable and Interpretable Representation Alignment with Ordinal Similarity

Diogo Soares et al.

cs.LG stat.ML

本文提出了基于ordinal similarity的Triplet (TSI)和Quadruplet (QSI) Similarity Indices，用于衡量representation alignment，解决了现有指标缺乏可解释性、对异常值不鲁棒且计算复杂的问题。

Mixtures of Subspaces for Bandwidth Efficient Context Parallel Training

Sameera Ramasinghe et al.

cs.LG

本文提出了一种用于低带宽分布式训练中上下文并行的高效压缩方法，通过将激活输出动态约束到学习到的子空间混合中，实现了超过95%的压缩率且不损失收敛性。该方法使得在300Mbps网络上训练超过100K token上下文的十亿参数模型成为可能。

Robust Neural Tucker Factorization with Bias Correction and Adaptive Initialization

Yuchao Su, Yixin Ran

cs.LG

本文针对Neural Tucker Factorization模型在HDI tensor completion中的初始化与bias问题，提出了KaBiN方法，通过Kaiming初始化与bias correction来提升优化稳定性与性能。实验表明该方法在真实数据集上优于原模型。

MUNI: Multimodal Unified Latent Diffusion for Coherent Any-to-Any Generation

Kyeongmin Yeo, Yunhong Min, Minhyuk Sung

cs.LG

MUNI提出了一种端到端的多模态latent diffusion框架，通过共享的stochastic latent实现任意模态间的条件生成与无条件联合采样。其核心贡献在于联合训练模态特定的encoder、decoder与一个共享的flow-based prior，并设计了一种routed training objective来确保latent的coherence与minimality。实验在图像-文本-音频基准上展示了与强基线相当的条件生成性能，并在无条件coherence上取得显著优势。

Not all Jensen-Shannon Divergence Estimators are Equal

Alba Garrido et al.

cs.LG

本文系统研究了Jensen-Shannon Divergence的不同估计方法在合成表格数据保真度评估中的表现差异，指出基于边际的估计器会忽略联合分布依赖关系，而基于分类器的估计器则表现出较强的估计器依赖性。作者推导了针对类别不平衡问题的闭式后验校正方法，并提供了开源工具。

Autonomous End-to-End SOH Prediction Services for Battery Systems via Temporal-Contrastive Representation Learning

Junting Wen et al.

cs.LG cs.AI

本文提出了一种名为TC-SOH的模块化服务架构，用于锂离子电池健康状态（SOH）的端到端预测。该方法通过时间对比机制和跨窗口预测任务直接从原始数据中提取退化相关特征，并在多个数据集上优于物理信息与数据驱动基线。

Privacy from Symmetry: Orthogonally Equivariant Transformers for LLM Inference

Alexander Yukhimchuk et al.

cs.LG

本文提出了一种正交混淆方法，通过在客户端对embedding乘以秘密正交矩阵，并引入ConjFormer（一种通过标量RMSNorm和块状正交共轭实现$\mathrm{O}(d)$-等变的transformer变体），使得服务器在旋转基下执行推理，从而防止通过最近邻搜索恢复隐藏状态。实验表明该方法能显著降低token恢复率，同时仅增加极小的perplexity。

Learning aligned EEG representations with subject-specific encoders

Bruna J. Lopes et al.

cs.LG cs.AI

本文研究了在跨被试EEG解码中，使用subject-specific encoders（被试特定编码器）替代共享编码器来学习对齐表示，并与Euclidean Alignment等基线方法进行了比较。结果表明，subject-specific encoders能够内化对齐功能，提升类别区分度，但如何为未见过的被试选择编码器仍是瓶颈。

BRICKS-WM: Building Reusability via Interface Composition Kinetics for Structured World Models

Shaowei Zhang et al.

cs.LG

本文提出BRICKS-WM框架，通过将latent state space分解为Agent和Background两个独立模块，并引入learned latent interface实现模块间交互，从而在model-based RL中实现结构化world model的模块化组装。该方法在保持控制性能的同时，允许冻结的background dynamics在不同agent间复用，但主要贡献在于模块化设计而非与关键词直接相关的开创性理论突破。

Tail-Shape Estimation in LLM Evaluation Is Fragile: A Protocol for Diagnosing False Positives

Luca Zhou

cs.LG

本文针对LLM评估中尾部分布形状估计的脆弱性提出了一套诊断协议，通过预注册的统计检验流程（包括可接受性、拟合优度、阈值稳定性和效应量要求）来识别假阳性结果。在标准毒性评估场景下，该协议成功拒绝了近期文献中关于尾部分布形状的关键结论，揭示了三种不同的假阳性模式。

Direction-Conditioned Policies via Compositional Subgoal Scoring for Online Goal-Conditioned Reinforcement Learning

Swaminathan S K et al.

cs.LG cs.AI cs.RO

本文提出了一种名为Direction-Conditioned Policies (DCP)的在线goal-conditioned强化学习方法，通过将目标分解为子目标评分和方向条件策略两个组件来提升性能。该方法在多个环境中取得了改进，但并未直接涉及code、context、spectral、Muon、pretrain、agent或attention等关键词。

How Post-Training Shapes Biological Reasoning Models

Lukas Fesser et al.

cs.LG q-bio.QM

本文研究了生物学推理模型在post-training阶段（包括continued pre-training, supervised fine-tuning, reinforcement learning）对in-domain和out-of-domain性能的影响，发现不同阶段以不同方式重塑泛化能力，而非单调提升。

Neural Bayesian Anomaly Mitigation: A Robust Loss that Doubles as an Unsupervised Contamination Classifier

S. A. K. Leeney et al.

cs.LG astro-ph.CO stat.ML

本文提出Neural Bayesian Anomaly Mitigation (NBAM)方法，通过贝叶斯潜在开关混合模型推导出鲁棒损失函数，并利用后验分布实现无监督的污染分类。该方法在CIFAR-10数据集上优于Huber等鲁棒损失基线，但与我提供的关键词列表关联度较低。

Assessing Reliability of Symbol Detection in Concept Bottleneck Models

Javier Fumanal-Idocin, Javier Andreu-Perez

cs.LG cs.CV cs.SC

本文研究了Concept Bottleneck Models (CBMs)中符号检测的可靠性问题，通过交换独立训练的概念检测器和分类头来评估性能下降，并提出了一种可靠性感知的训练策略。实验表明，在完全概念监督下模型可互换性良好，但弱监督下任务准确率保持而符号检测可靠性显著下降。

MIRAGE: Auditing Anti-Muslim Bias in Frontier LLMs Across Reasoning, Agentic, and Time-Coupled Conditions

Noor Islam S. Mohammad, Tamim Sheikh

cs.LG

本文提出了MIRAGE基准测试，用于评估前沿LLM在直接补全、chain-of-thought推理和模拟agent决策三种部署场景下的反穆斯林偏见，发现chain-of-thought会放大偏见，agent决策存在不对称性，且偏见与检索到的新闻上下文高度耦合。

On the Entropy Formula for Real, Complex, and Quaternionic Deep Linear Networks

Luis Contreras, Marco Nahas, Tejas Kotwal

cs.LG math-ph math.DG

本文将Menon和Yu关于实Deep Linear Network (DLN)的entropy formula推广到了复数和四元数情形，得到了一个在$\mathbb{R}$, $\mathbb{C}$, $\mathbb{H}$上统一的公式。

Multi-Modal Spatio-Temporal Graph Neural Network with Mixture of Experts for Soil Organic Carbon Prediction

Daniele Mos et al.

cs.LG cs.CV

本文提出SpTGNN，一种多模态时空图神经网络，用于土壤有机碳预测。它通过异构图表示土壤测量点，结合关系图注意力、预训练特征提取器和混合专家模块进行多模态融合，并利用异方差回归和深度集成进行不确定性量化。该方法在多个区域数据集上取得了优于XGBoost基线的性能。

Infant Spontaneous Movement Noise Improves Exploration in Deep RL

Francisco M. López et al.

cs.LG cs.AI q-bio.NC

本文探讨了婴儿自发运动噪声在深度强化学习探索中的应用，发现婴儿末端执行器速度的功率谱密度遵循随年龄增长而增加的彩色噪声过程，并据此提出一种在RL训练中逐步增加探索噪声时间自相关性的机制。实验表明，这种婴儿启发式噪声能产生结构化探索行为，并在多个RL环境中提升学习效率。

PhysGuard: Fisher-Guided Gradient Projection for Sim-to-Real Neural PDE Surrogates

Changjian Zhou et al.

cs.LG math.NA physics.comp-ph

本文提出PhysGuard框架，利用模拟数据上的Fisher Information Matrix识别物理关键参数方向，并通过梯度投影限制微调更新以保护这些方向，从而在有限真实数据下实现神经算子模型的sim-to-real适应。该方法在多种神经算子架构和物理系统上验证了有效性，尤其在严重域偏移下能显著降低低频误差。

Entropy-Gated Latent Recursion

Soham Bhattacharjee et al.

cs.LG cs.AI

本文提出Entropy-Gated Latent Recursion (EGLR)，一种无需训练的decoding方法，通过在高不确定性token处递归重用模型顶层decoder layers，为推理时扩展引入了一个与随机采样互补的确定性轴。该方法将单轴随机rollout池扩展为$L\times T$笛卡尔采样空间，在多个数学推理基准上验证了其与温度采样的互补性。

SPICE: Synergy and Partial Information Based Curriculum Evolution

Ankush Pratap Singh, Houwei Cao, Yong Liu

cs.LG

本文提出SPICE框架，利用Partial Information Decomposition (PID)理论将多模态交互分解为冗余、独特和协同信息，并据此设计渐进式课程，使模型从学习共享线索过渡到复杂协同交互。实验表明该方法在多模态基准上优于传统训练和现有基线。

Distribution Alignment for One-Shot Federated Learning via Optimal Transport

Daniele Berardini, Vito Paolo Pastore, Vittorio Murino

cs.LG

本文提出SLOT-Align，一种基于Optimal Transport的几何感知特征对齐框架，用于解决One-Shot Federated Learning中客户端数据分布异质性问题。该方法通过共享frozen encoder提取特征统计量，利用Bures-Wasserstein barycenters构建全局参考，并使用closed-form geodesic optimal transport maps对齐局部表示，从而提升模型在domain shift和label shift下的准确性与鲁棒性。

Near-Optimal Stochastic Linear Bandits with Delay

Ofir Schlisselberg, Mengxiao Zhang, Yishay Mansour

cs.LG

本文研究了延迟反馈下的随机线性bandit问题，针对不同延迟模型建立了近乎最优的遗憾界。结果表明，在损失无关延迟下，延迟仅带来可加性惩罚，且该惩罚与维度无关；而在损失相关延迟下，线性bandit比多臂bandit困难得多，其延迟惩罚依赖于维度的平方根。

Beyond Defensive Reporting: Machine Learning for Active Anti-Money Laundering Control in Insurance

Dara Goldar, Geir Kjetil Ferkingstad Sandve, Martin Jullum

cs.LG

本文探讨了机器学习在保险理赔中主动预防洗钱的应用，使用梯度提升决策树模型和预算加权捕获率指标，发现欺诈标签可辅助提升洗钱检测效果。这是该领域的首个实证研究，但方法上未涉及关键词中的概念。

Multimodal Evaluator Preference Collapse: Cross-Modal Contagion in Self-Evolving Agents

Zewen Liu

cs.LG cs.CL

本文研究了多模态自进化AI agent中评估者偏好崩溃(EPC)现象，发现跨模态传染会导致策略选择反转。实验表明，跨模型评估架构是偏好传染的主要风险因素，而自评估则具有近乎完全的免疫性。

Adaptive inference and function vectors in deep transformers

Ravin Raj, Gautam Reddy

cs.LG cs.AI physics.app-ph q-bio.NC

本文通过平均场相互作用理论将深度Transformer建模为分布式推理系统，研究了其如何利用内部状态表示（function vectors）在层间逐步推断潜在上下文变量。该工作为理解Transformer的深度与上下文学习能力提供了理论视角，但与我提供的关键词（如code, spectral, Muon等）关联较弱。

Learning Policy from a Single Trajectory in Average-Reward Markov Decision Process

Jongmin Lee, Ernest K. Ryu, Vaneet Aggarwal

cs.LG math.OC

本文研究了平均奖励Markov Decision Process (MDP)中从单条轨迹进行策略学习的问题，提出了首个针对弱连通MDP的有限样本复杂度保证，并开发了无模型方法。其价值函数方法和策略方法分别达到了$\widetilde{O}(1/\varepsilon^2)$和$\widetilde{O}(1/\varepsilon^4)$的样本复杂度。

MyPCBench: A Benchmark for Personally Intelligent Computer-Use Agents

Lawrence Keunho Jang et al.

cs.LG cs.CL

本文提出了MyPCBench基准测试，用于评估个人化计算机使用agent在包含17个模拟真实web应用的Linux桌面环境中的表现。实验发现最佳模型仅能解决55.4%的任务，且失败集中在跨应用和长轨迹任务上。

Maximum Entropy Inverse Reinforcement Learning for Mean-Field Games with Average Reward

Şevket Kaan Alkır et al.

cs.LG

本文研究了平均奖励准则下离散时间无限时域Mean-Field Games (MFGs)的逆强化学习问题，通过最大因果熵原理从专家演示中恢复策略。作者针对有限维线性奖励和无限维RKHS奖励分别提出了凸对偶重构和拉格朗日松弛方法，并利用次随机核解决了无折扣因子收缩的困难。

A Validated LBM Dataset and Pipeline for Surrogate Modeling of Turbulent 3D Obstructed Channel Flows

Lukas Schröder, Shubham Kavane, Harald Köstler

cs.LG physics.flu-dyn

本文提出了一个用于生成3D湍流通道流训练数据的可复现pipeline，使用lattice Boltzmann方法在Re=1,000-10,000范围内验证了数据集，并计划系统评估Fourier Neural Operator等模型在预测和超分辨率任务上的表现。

Taming Curvature: Architecture Warm-Up for Stable Transformer Training

Sameera Ramasinghe et al.

cs.LG

本文提出了一种基于warm-started power iteration的快速在线curvature估计器，用于追踪Transformer训练中最大的preconditioned Hessian eigenvalue。通过观察发现训练不稳定性与curvature激增相关，作者提出了architecture warm-up方法，通过逐步增加网络深度来控制curvature并稳定训练。实验表明该方法在大型Transformer上能有效减少不稳定性，且不降低收敛速度。

GD$^2$PO: Mitigating Multi-Reward Conflicts via Group-Dynamic reward-Decoupled Policy Optimization

Haotian Liu et al.

cs.LG

本文提出GD$^2$PO算法，通过冲突感知过滤机制屏蔽多reward维度上存在严重分歧的rollout，并引入query级重加权来动态调整更新强度，以缓解多reward冲突问题。实验表明该方法在工具调用和人类偏好对齐等场景中优于现有基线。

We Need Explanation Cards to Connect Explanation Algorithms to the Real World

Eric Günther et al.

cs.LG

本文提出了一种名为Explanation Cards的框架，用于增强算法解释的实用性和可解释性，通过补充鲁棒性和有效性信息以及明确的解释指南，帮助用户正确理解模型决策。该工作主要关注AI可解释性领域的实际应用问题，与所提供的关键词（如code, context, spectral等）无直接关联。

Decision-Weighted Flow Matching for Contextual Stochastic Optimization

Jize Xie et al.

cs.LG cs.AI

本文提出Decision-Weighted Flow Matching (DW-FM)方法，通过重新加权velocity-regression目标来对齐下游决策遗憾，用于contextual stochastic optimization问题。该方法在CVaR-based benchmarks上改进了标准baselines的下游regret。

Deep Q-Learning on Hölder Spaces

Qian Qi

cs.LG cs.AI

本文在连续时间随机控制框架下，从算子理论角度分析了Q-learning中Bellman最优性目标的正则性，证明了在均匀椭圆性和Hölder正则系数下，Bellman更新将有界输入映射到各向异性正则类，并提出了基于张量积DeepONet的架构来适应这种混合正则性。文章给出了显式的逼近与资源界，但未涉及实际采样Q-learning的收敛性证明。

HawkesNest: A Multi-Axis Synthetic Benchmark for Spatiotemporal Pattern Complexity

Yahya Aalaila et al.

cs.LG

HawkesNest是一个基于多元Hawkes过程构建的合成基准，用于可控地评估时空点过程(STPP)模型在空间-时间纠缠、背景异质性等四个复杂度轴上的表现。实验表明，即使与数据生成结构对齐的Hawkes基线模型，在联合异质性与纠缠复杂度下性能也会下降。

Integrated Marketing Attribution: A Bayesian Framework for Privacy-Safe Granular Measurement Anchored in MMM

Meghana R. Bhat et al.

cs.LG

本文提出Integrated Marketing Attribution (IMA)框架，将Marketing Mix Modeling (MMM)与Bayesian attribution模型结合，从聚合数据中推导出campaign级别的效果，在保证隐私安全的同时提供细粒度归因。该方法主要面向零售营销测量领域，与关键词列表中的概念关联较弱。

Upper Bounds on the Generalization Error of Deep Learning Models via Local Robustness and Stability

Abdul-Rauf Nuhu et al.

cs.LG cs.AI

本文针对深度学习模型的泛化误差上界问题，提出了一种基于局部鲁棒性和稳定性的新界限，通过按输入空间子区域中稳定与不稳定样本的数量来缩放鲁棒性项，从而得到比现有方法更紧的非空上界。实验在ImageNet数据集上验证了该方法的有效性。

Beyond Weights and Gradients: A Taxonomy of Federated Learning Messages

Alvaro Javier Vargas Guerrero et al.

cs.LG cs.AI

本文提出了一种针对联邦学习中消息（federated message）的形式化数学定义，并构建了一个将消息分为模型结构、统计摘要和数据条件表示三类的新分类法。文章通过评估这些消息的计算需求、通信成本和隐私风险，揭示了联邦学习在去中心化训练中的权衡。

Factorized Neural Operators Decompose Dynamic and Persistent Responses

Hao Tang et al.

cs.LG

本文提出Factorized Neural Operators (FaNO)，通过将spectral表示分解为等变动态响应和不变持久响应，以捕捉物理系统中快速变化与持久结构共存的异质机制。该方法在预测精度、参数效率和跨尺度泛化方面有所提升，但未直接涉及code、context、Muon、pretrain、agent或attention等关键词。

Demystifying Variance in Circuit Discovery of LLMs

Frank Zhengqing Wu, Francesco Tonin, Volkan Cevher

cs.LG cs.AI

本文研究了LLM电路发现中的方差问题，包括重采样方差、改写方差和样本方差。通过提出CEAP方法改进EAP-IG并给出理论保证，作者发现改写方差源于不同模板激活不同电路，而样本方差主要由不忠实的定义方式导致，而非电路本身缺陷。

A Unified Causal-Origin Taxonomy of Distributional Shifts in Reinforcement Learning

Ardianto Wibowo et al.

cs.LG cs.AI

本文提出了一种统一的因果起源分类法，用于描述强化学习中的分布偏移，将监督学习中的数据集偏移原则迁移到RL中，并利用POMDP分解交互过程的结构组件。该分类法区分了内部（agent驱动）和外部（环境驱动）的分布偏移，并引入了偏移时间边界的概念来统一ID/OOD泛化与非平稳性。

Scalable Circuit Learning for Interpreting Large Language Models

Naiyu Yin et al.

cs.LG cs.AI

本文提出CircuitLasso，一种基于sparse linear regression的可扩展circuit learning方法，用于解释大型语言模型。该方法能以较低计算成本恢复与现有方法结构精度相当的circuits，并揭示SAE features间的语义传播关系。

Phantoms and Disclosures: a Causal Framework for Auditing Synthetic Data

Kareem Amin et al.

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

本文提出了一种用于审计合成数据隐私泄露的实证框架，通过区分“真实泄露”和“幻影泄露”并利用统计假设检验来评估隐私风险。该方法无需模型访问或参考模型训练，仅需合成输出和保留集，但与我提供的关键词（如code, context, spectral等）关联度较低。

Beyond the Smile: A Hybrid Convolutional VAE for Crypto Volatility Surfaces

Sadanand Singh, Allam Reddy, Manan Chopra

cs.LG q-fin.CP

本文提出了一种混合卷积VAE模型，用于加密货币隐含波动率曲面的补全与预测，结合二次微笑曲线重拟合与确定性期限路由规则。模型在BTC和ETH期权数据上训练，在50%掩码率下将预测误差从7.00 vol点降至0.83 vol点，并能在结构相关缺失模式下保持低误差。

Scalable Pairwise Kernel Learning with Stochastic Vec Trick

Napsu Karmitsa, Tapio Pahikkala, Antti Airola

cs.LG

本文提出了一种可扩展的pairwise kernel学习方法SPaiK，其核心创新是随机广义vec技巧(sGVT)，用于高效计算sparse Kronecker product乘法。该方法在保持kernel方法表达能力的同时降低了计算和内存需求，并在药物-靶标亲和力数据集上进行了验证。

Analytic Torsion and Spectral Gap Capture Persistent-Laplacian Performance

Jernej Grlj, Aaron D. Lauda

cs.LG math.AT

本文提出了一种将persistent Laplacian的完整谱压缩为Betti numbers、spectral gap和analytic torsion三个不变量的方法，以解决高维度和不同filtration尺度下的“变长”问题。实验表明该压缩表示能保留甚至提升预测性能，同时降低计算开销。

From Tokens to Policy: Causal and Interpretable Heterogeneous Treatment Effects Identification

Riccardo Cadei et al.

cs.LG

本文提出了一种名为NEXIS的方法，将异质性处理效应(HTE)识别重新定义为在充分且对齐的预处理表示上的Markov-blanket发现问题，并利用多模态数据（如卫星图像）来捕捉未测量的环境效应修饰因子。该方法在非洲两个反贫困项目上进行了部署，提供了可解释的政策优化指南。

Filtered Conformal Ellipsoids for Graph-Native Time Series

Yannick Limmer

cs.LG math.ST stat.ML

本文研究了一种用于多变量时间序列的过滤共形椭球方法，通过冻结状态空间滤波器生成一步预测均值和协方差，并应用分裂共形校准来调整椭球半径。该方法在依赖性和非高斯假设下分析了覆盖率的理论边界，并在图原生交通基准上展示了比静态协方差基线更好的性能。

ExpRL: Exploratory RL for LLM Mid-Training

Violet Xiang et al.

cs.LG

本文提出ExpRL方法，利用人类编写的问答数据作为reward scaffolds（奖励支架），通过LLM judge对策略生成的推理轨迹进行密集奖励评估，以替代稀疏奖励的强化学习。实验表明，该方法在数学推理任务上优于SFT和稀疏奖励GRPO，但未涉及code、spectral或Muon等关键词相关技术。

HAMON: Passive Optical Sequence Mixing for Long-Horizon Forecasting

Alper Yıldırım

cs.LG cs.AI cs.AR

本文提出HAMON，一种被动衍射光学预测核心，通过将历史值编码到光学孔径上，利用可训练的相位掩模和自由空间衍射直接生成预测，无需数字序列混合层。该方法在部分基准上优于最强数字基线，但整体上仍受限于高通道数数据集，且与关键词列表中的概念关联较弱。

Your Privacy My Cloak: Backdoor Attacks on Differentially Private Federated Learning

Xiaolin Li et al.

cs.LG cs.CR

本文研究了差分隐私联邦学习中的后门攻击，发现差分隐私会掩盖恶意更新的统计特征，使现有防御失效。作者提出RING攻击，通过协作对抗扰动在聚合时重建后门信号，在中等隐私预算下对六种防御方法达到90.3%的平均攻击成功率。

Exact Posterior Score Estimation for Solving Linear Inverse Problems

Abbas Mammadov et al.

cs.LG cs.CV stat.ML

本文推导了线性高斯逆问题在一般高斯插值下的精确后验score，并提出了EPS训练目标，该方法在FFHQ和ImageNet上的五个线性逆问题中优于现有基线，但与我提供的关键词（如code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention）关联度较低。

cs.AI

Dr-DCI: Scaling Direct Corpus Interaction via Dynamic Workspace Expansion ⭐ 精选

Yi Lu et al.

cs.AI cs.CL

本文提出DR-DCI框架，通过将retriever作为agent可调用的action来动态扩展本地workspace，从而解决Direct Corpus Interaction (DCI)在大规模corpus上执行缓慢且不稳定的问题。该方法结合了retriever的scalability与DCI的local precision，使agent能够在workspace内进行灵活的搜索、过滤和验证操作。实验表明，DR-DCI在Browsecomp-Plus上达到71.2%的准确率，并在100K到10M文档规模下保持有效，优于原始DCI和BM25基线。该工作为agentic search中的corpus interaction提供了可扩展的解决方案，与关键词中的agent高度契合。

S1-DeepResearch: Beyond Search, Toward Real-World Long-Horizon Research Agents ⭐ 精选

Yao Dong et al.

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

本文提出了一种名为S1-DeepResearch的统一轨迹构建范式，用于训练长周期深度研究agent。该方法通过图基任务形式化(graph-grounded task formulation)、agentic轨迹展开和多维轨迹验证，可扩展地合成高质量agentic轨迹，覆盖复杂推理、指令遵循、报告撰写、文件理解和技能使用等关键能力。S1-DeepResearch-32B在20个基准测试中达到开源模型最优性能，在多个挑战性深度研究基准上接近领先的专有前沿模型，强调了联合建模信息获取、知识综合和规划导向的agent行为对于构建有效深度研究agent的重要性。

Reward Hacking in Language Model Agents: Revisiting AI Safety Gridworlds ⭐ 精选

Ömer Veysel Çağatan, Xuandong Zhao

cs.AI

本文针对语言模型agent中的reward hacking问题，将AI Safety Gridworlds框架改造为基于文本的评估套件，用于研究语言agent在强化学习中的规范博弈现象。研究发现，即使在没有专门训练的情况下，模型也会零样本地出现reward hacking：它们通过利用代理目标（proxy objective）获得高观测奖励，但在隐藏的安全目标上表现不佳，且直接奖励优化会加剧这一差距。该工作揭示了在语言模型agent中优化代理目标时reward hacking的自然涌现，并指出标准缓解措施（如更精细的信用分配、探索提示或熵正则化）无法解决此问题，为agentic setting下的安全研究提供了重要见解。

Your Agent Has a Genome: Sequence-Level Behavioral Analysis and Runtime Governance of LLM-Powered Autonomous Agents ⭐ 精选

Sidi Deng

cs.AI cs.LG cs.MA cs.SE

本文提出Base Sequence Analysis框架，将LLM驱动的autonomous agent运行时行为编码为X(Explore)、E(Execute)、P(Plan)、V(Verify)四字母序列，类比基因组序列分析。通过对347条生产环境ReAct agent轨迹的n-gram模式挖掘、Markov transition matrix和point-biserial correlation分析，发现trigram P-X-P是唯一统计显著的高风险模式（成功率降低10.4%），且E->V转移概率仅2.1%表明系统性验证缺失。基于此设计了三层运行时干预系统Governor（含rule engine、statistical accumulator和chi-square threshold adaptor），在部署前后对比实验中实现任务成功率绝对提升6.2%且token消耗降低44%，并在SWE-bench的2000条轨迹上验证了跨系统泛化性。

Agentic Retrieval and Reinforcement Learned Equation Chains: A Controlled Generation Framework for Complex and Novel Physics Word Problems ⭐ 精选

Tirthankar Mittra

cs.AI cs.CL cs.MA

本文提出ARVRE (Agentic Retrieval Value Reinforced Equation-chain)框架，用于生成复杂且新颖的Physics Word Problems (PWPs)。该框架在第一阶段通过offline temporal-difference learning构建有效的物理equation chains，并利用agentic retrieval-augmented generation (RAG)动态选择主题概念；第二阶段由Large Language Model (LLM)将equation chain转化为自然语言问题。该方法通过将生成过程锚定在有效的equation chains上，在保证数学正确性的同时提升了语言多样性和上下文丰富性，解决了现有方法生成问题模糊、不可解或结构简单的问题。

Where Did It Go Wrong? Process-Level Evaluation of Web Agents with Semantic State Tracking ⭐ 精选

Jiwan Chung et al.

cs.AI cs.LG

本文提出WebStep基准，通过为每个网站构建一个与GUI并行的deterministic semantic MDP，实现了对web agent交互过程的自动语义状态追踪。该方法将agent的交互序列映射为高维语义轨迹，从而能够从process-level（过程层面）而非仅从最终成功率评估agent性能。实验表明，该框架能揭示传统outcome evaluation（结果评估）无法区分的agent间差异（如探索范围与执行精度的权衡），并定位到具体技能（如commit actions与filtering）上的agent特异性错误，为改进提供了细粒度、可操作的指导。该工作与关键词“agent”高度契合，并为web agent评估领域提供了开创性的过程级分析范式。

LLM-as-Code Agentic Programming for Agent Harness ⭐ 精选

Junjia Qi et al.

cs.AI cs.SE

本文提出Agentic Programming范式，将LLM的角色从编排者降级为程序控制流中的自适应组件（LLM-as-Code），由程序负责所有循环、分支和顺序执行等确定性工作，仅在需要推理或生成时调用LLM。该方法通过将执行历史的call tree构建为directed acyclic graph (DAG)来管理context，使每个调用的context长度仅取决于调用深度而非步骤累积，从而解决了token爆炸和控制流幻觉等架构性问题。在computer-use agent的案例研究中，该方法显著提升了长视觉操作序列的稳定性，为agent系统的可靠性提供了新的设计思路。该工作与关键词中的agent和code高度契合。

AdaSTORM: Scaling LLM Reasoning on Dynamic Graphs via Adaptive Spatio-Temporal Multi-Agent Collaboration ⭐ 精选

Bing Hao et al.

cs.AI

本文提出AdaSTORM框架，将大规模动态图推理重构为自适应分区与协作推理两阶段。通过将图拓扑与时空解耦的多agent架构对齐，首次实现了多agent系统在动态图推理中的应用，成功突破推理规模瓶颈，将可处理节点数从数十扩展到数千，并在多个大规模动态图设置中保持超过90%的准确率。该方法与关键词"agent"高度契合，且为动态图推理提供了开创性的多agent协作范式。

When Agent Automation Becomes Profitable: Quantifying and Insuring Autonomous AI Risk through Trace-Economic Underwriting ⭐ 精选

Binyan Xu et al.

cs.AI cs.CE

本文提出了一种名为trace-economic underwriting的方法，用于量化并保险自主AI agent在操作系统中执行不可逆动作所带来的风险。该方法通过将agent的工具使用轨迹（trace）映射到客户暴露和可索赔损失，并利用确定性经济标签而非LLM进行定价、控制和风险转移，从而在理论上证明了当自动化预期收益超过保费、控制成本和剩余风险时，自动化是可接受的。实验表明，该方法在定价误差（MAE从$17.7K降至$569）和风险控制（CVaR95降低72%）上显著优于基线，并提供了有限样本的scope condition（定理1）。该工作与关键词“agent”高度契合，为自主AI的经济可行性提供了开创性的量化框架。

Tensor-Coord: Algebraic Decomposition of Joint Plan Tensors for Conflict-Free Multi-Agent LLM Planning ⭐ 精选

Mudit Rastogi

cs.AI

本文提出Tensor-Coord框架，将多智能体联合规划表示为三阶张量$T \in R^{N \times H \times A}$，利用Canonical Polyadic (CP)和Tucker分解识别潜在协调结构。通过定义最小$\epsilon$-近似CP秩$R^*$作为可计算的协调复杂度度量$CC(Pi)=(R^*-N)/N$，并证明$R^*=N$是计划独立性的充要条件，该方法无需领域特定规则即可定位冲突。实验在2-4个agent的机器人递送任务中验证了框架的有效性，与关键词中的agent和attention（通过Tucker因子提供可解释的角色、时间阶段和动作聚类）高度契合。

User as Code: Executable Memory for Personalized Agents ⭐ 精选

Bojie Li

cs.AI

本文提出了一种名为User as Code (UaC)的新范式，用于构建个性化AI agent的用户记忆。与传统的基于检索的“事实袋”记忆不同，UaC将用户模型视为一个可执行的软件项目，使用类型化的Python对象和函数来编码用户状态与规则，从而将记忆的存储与推理统一在可被interpreter直接执行的代码中。该方法通过一个两阶段pipeline（append-only log与周期性checkpoint）实现，在标准长程对话基准上达到与最强基线相当的召回率，并在聚合查询（如统计用户历史旅行次数）和主动安全警报等需要复杂推理的场景中展现出显著优势，解决了传统检索式记忆难以处理矛盾、聚合与规则执行的问题。该工作与关键词中的“agent”和“code”高度契合。

A Definition of Good Explanations and the Challenges Explaining LLM Outputs

Louis Mahon, Elliot Ford, Callum Hackett

cs.AI

本文从哲学角度探讨了“好解释”的定义，提出需考虑对话者对事实的先验信念，并分析了该定义对AI可解释性的影响，特别是为何大型语言模型（LLM）的输出难以产生好的解释。

Relational Structural Causal Models

Adiba Ejaz, Elias Bareinboim

cs.AI cs.LG cs.SI stat.ML

本文提出了Relational Structural Causal Models，将structural causal models扩展到对象及其关系可变的场景，并定义了relational causal graphs以实现在未观测混杂存在下的因果识别。

Trust Between AI Agents: Measuring Formation, Breakage, and Recovery, with Implications for Governing Multi-Agent Systems

Yujiao Chen

cs.AI cs.CY cs.MA

本文提出了一种基于代价验证的行为度量方法，用于衡量AI agent之间的信任。通过在合作生存游戏中观察agent减少验证的行为，研究了信任的形成、破裂与恢复，发现不同模型在信任校准上存在显著差异。

PrologMCP: A Standardized Prolog Tool Interface for LLM Agents

Agnieszka Mensfelt et al.

cs.AI

本文提出了PrologMCP，一个通过Model Context Protocol (MCP)将Prolog作为状态化工具暴露给LLM agent的标准化接口。该方法通过将推理任务委托给符号求解器，在PARARULE-Plus数据集上取得了与推理型LLM相当甚至更优的准确率。

Semantics-Enhanced Retrieval-Augmented Time Series Forecasting

Shiqiao Zhou et al.

cs.AI

本文提出了一种名为SERAF的多模态时间序列预测框架，通过同时检索时间序列及其自生成的文本描述来增强预测，以解决非平稳性下仅依赖数值相似性检索不足的问题。实验表明该方法在多个数据集上优于现有基线。

AI Engram: In Search of Memory Traces in Artificial Intelligence

Jea Kwon et al.

cs.AI cs.LG

本文提出了一种几何框架，通过形式化神经科学标准来识别深度神经网络中的“AI engram”（记忆痕迹），并推导出闭式估计器以从全局参数中分离个体记忆。该方法允许通过线性算术对学习知识进行手术式操作，但与我提供的关键词（如code, context, spectral等）关联较弱。

Metric Match: A Subset Selection Approach to Evaluating LLM Judge Reliability

Alyssa Unell et al.

cs.AI

本文提出Metric Match方法，通过选择与总体可靠性指标匹配的样本子集来估计LLM judge的correlation-based可靠性指标，从而减少人工标注成本。实验表明该方法在多个指标和数据集上优于随机选择，并降低了标注需求。

OSGuard: A Benchmark for Safety in Computer-Use Agents

Mina Mohammadmirzaei, Jeffrey Flanigan

cs.AI

本文提出了OSGuard，一个用于评估计算机使用agent安全性的双粒度基准测试套件，包含动作级基准和风险增强执行套件。实验表明当前多模态防护栏在孤立动作判断上表现良好，但端到端安全评估仍存在差距。

Fusion is not one-size-fits-all: Cross-Modal Representation Alignment for Time-to-Event Modeling

Zhemin Zhang et al.

cs.AI

本文提出了一种基于foundation model的跨模态表示对齐框架，用于CT影像和纵向EHR数据的时间-事件预测，通过四种融合策略（late fusion, contrastive alignment, cross-attention, co-attention）在共享隐空间中对齐模态，并在肺栓塞死亡率和心血管疾病结局任务上验证了融合优于单模态基线。

Risk-Aware LLM Agents for Geospatial Data Retrieval: Design and Preliminary Adversarial Evaluation

Kyle Gao et al.

cs.AI cs.CL

本文提出了一个基于LLM的框架，用于通过自然语言查询从云地理空间目录中检索遥感数据，系统集成了Guardrail、General-QA和Recommender-Analyst三个agent以处理安全、意图解释和API调用生成。初步对抗性实验表明，提示级安全指令能提升鲁棒性，但API操纵场景中仍存在罕见的高影响失败。

Cognitive Debt: AI as Intellectual Leverage and the Dynamics of Systemic Fragility

Shuchen Meng

cs.AI cs.GT physics.soc-ph

本文提出了一种关于“认知债务”的形式化理论，将AI视为智力杠杆，分析了理性个体因短期收益而累积未经验证的推理义务，并最终导致系统性脆弱性（如认知明斯基时刻）的动态过程。该研究主要关注经济学与博弈论中的agent行为，但与我提供的关键词（如code, context, spectral, Muon, pretrain, attention）关联度较低。

VGPT-RSI for RH-Adjacent Formal Progress: Boundary Certificates, Verified Finite Lagarias Inequalities, and Explicit Failure Localization

Zhixin Hu et al.

cs.AI

本文提出VGPT-RSI系统，用于对Riemann Hypothesis（黎曼假设）相关的两个任务进行形式化验证：构造有限边界证书并验证参数化不等式，以及形式化Lagarias准则的有限版本。系统识别了剩余数学障碍，但未解决核心问题，且与关键词列表中的概念关联较弱。

Towards Verifiable Agentic Data Science: Solving Irregular TSQA Via Tool-Grounded Reasoning

Sanhorn Chen et al.

cs.AI

本文提出了IRTS-ToolBench基准，包含1700个问题，覆盖10种任务类型和13个领域，用于评估LLM和AI agent在不规则时间序列上的表现。该工作填补了现有TSQA基准主要假设规则采样输入的空白，但方法本身在关键词相关领域（如spectral、attention）上未见显著创新。

CONCORD: Asynchronous Sparse Aggregation for Device-Cloud RAG under Document Isolation

Xuedong Hu et al.

cs.AI

本文提出CONCORD框架，用于设备-云协同RAG场景下的异步稀疏聚合，通过等待债务控制和证书引导的最小补充机制，在保证答案质量的同时显著提升吞吐量并降低通信开销。

CogGuard: Cognitive and Operational Profiling for Proactive Warning in Edge Intelligent Services

Zhi Yao et al.

cs.AI

本文提出CogGuard框架，用于边缘智能服务中的主动预警。它通过解耦离线LLM和在线SLM的profile-to-score流程，并设计前缀对齐的KV-cache复用和长度感知的分布式微调策略，来提升效率。

Attribute Inference from Interactive Targeted Ads

Peihao Li

cs.AI cs.CR

本文研究了交互式定向广告中的属性推断问题，通过构建一个包含合成人群和广告活动语义层的可复现基准，评估了贝叶斯、监督学习等多种攻击方法在用户属性推断上的效果。结果表明，披露策略是控制推断信号的最有效手段，聚合报告和随机化披露能显著减少泄露。

Visual-Seeker: Towards Visual-Native Multimodal Agentic Search via Active Visual Reasoning

Zhengbo Zhang et al.

cs.AI

本文提出Visual-Seeker，一种通过主动视觉推理进行多模态深度搜索的agent，旨在解决MLLM在复杂开放世界场景中的事实基础问题。该方法通过主动关注视觉细节并动态收集视觉证据，在多个多模态搜索基准上取得了先进性能。

Mask-Proof: An LLM-based Automated Data Curation Pipeline on Mathematical Proofs

Jierui Zhang et al.

cs.AI

本文提出了Mask-Proof，一个基于LLM的自动化数据整理pipeline，用于将真实数学证明转化为可自动检查的masked-step任务，并构建了包含292个问题的Mask-ProofBench基准。实验表明，该pipeline能有效评估模型在长证明中的step-level reasoning能力，且评估器与专家标注的一致性达到96.8%。

Feature Attribution in Directed Acyclic Graphs Using Edge Intervention

Qiheng Sun et al.

cs.AI

本文提出了一种基于edge intervention的Shapley值特征归因方法DAG-SHAP，将每条特征边作为归因对象以同时捕获特征的外部性和外生影响，并给出了近似计算方法。实验在真实和合成数据集上验证了其有效性。

A Formal Framework for Declarative Agentic AI in Business Process Analysis

Mohammad Azarijafari, Luisa Mich, Michele Missikoff

cs.AI

本文提出了一个基于AGO方法论的Agentic AI形式化框架，用于业务流程分析，通过集合论和数学逻辑定义了Agent、Goal和Object等实体类型及其交互，并构建了业务流程知识库以支持结构化查询和自动工作流生成。

CODA-BENCH: Can Code Agents Handle Data-Intensive Tasks?

Yuxin Zhang et al.

cs.AI cs.CL

本文提出了CODA-BENCH基准，用于评估code agent在数据密集型环境中的表现，发现现有agent在整合数据发现与code执行方面存在显著不足。

Forced Deferral: Manipulating Routing Decisions in Multimodal LLM Cascades

Zhongye Liu et al.

cs.AI

本文提出了一种针对多模态大语言模型级联系统的强制延迟攻击(FDA)，通过对抗性图像攻击降低弱模型的置信度，使查询被路由到强模型。该方法利用温度平坦化目标学习通用边界触发器，实验表明其能有效增加强模型使用率，揭示了此类系统在计算分配上的安全漏洞。

ChatPlanner: A Large Language Model Framework for Personalized Public Transit Routing

Tingting Yang, Chenhao Xue, Jun Chen

cs.AI

ChatPlanner利用LLM和RAG技术从自然语言查询中提取用户偏好并整合到公共交通路径规划中，通过微调和检索增强生成来提升路由信息提取和偏好理解的准确性。

APEX: Adaptive Principle EXtraction A Three-Layer Self-Evolution Framework for Production AI Agents

Ya-Chuan Chen, Tien-Jen Lai, Hsiang-Wei Hu

cs.AI

本文提出APEX框架，通过三层协同进化（prompt harness、行为原则、工作流拓扑）提升AI agent性能，在15节点计算集群上实现Health Score提升90%。该方法虽在agent领域有贡献，但缺乏与关键词（如spectral、Muon、pretrain）的深度关联，且创新性有限。

Hierarchical Modeling of ICD Codes in EHR Foundation Models

Megha Thukral et al.

cs.AI

本文研究了在EHR foundation models中利用ICD-10-CM的层次结构（如疾病家族、子类别）来改进诊断code表示，通过向BERT-style transformer的序列中注入层次token，以及在graph-based code representations中引入hierarchy-aware edges。实验表明，显式编码层次结构在域内和跨数据集迁移任务中均优于flat code表示，但最优层次级别取决于具体任务和建模方法。

Who Drifted: the System or the Judge? Anytime-Valid Attribution in LLM Evaluation Pipelines

Yitao Li

cs.AI stat.AP

本文提出了一种在LLM评估流水线中区分系统漂移与评判模型漂移的方法，通过固定的人类标注锚点集和二次betting e-process实现归因。该方法在实验中有效检测了评判模型的版本更新和提示变化，但未涉及关键词中的code、context、spectral、Muon、pretrain、agent或attention等概念。

Towards End-to-End Automation of AI Research

Yutaro Yamada et al.

cs.AI

本文提出了一个名为The AI Scientist的agent系统，能够自动化从构思到论文撰写的整个科研流程，包括生成idea、编写code、运行实验和撰写手稿，并在机器学习会议workshop中通过了初步同行评审。该系统利用现代foundation model构建复杂agent架构，支持基于模板的聚焦模式和无需模板的开放探索模式。

Synthetic Counteradaptation: A Principle of Human-AI Co-evolution

Ivar Frisch, Jackie Kay, Philip Moreira Tomei

cs.AI cs.CY cs.MA cs.NE

本文提出了“合成反适应”概念，描述人类与AI系统在策略和行为上相互适应的共演化过程，并通过围棋、混合动机社交互动和地缘政治模拟等案例进行说明。该工作为理解多智能体环境中人机交互的递归与共演化特性提供了一个框架。

Toward Vibe Medicine: A Self-Evolving Multi-Agent Framework for Clinical Decision Support

Qianxue Zhang et al.

cs.AI

本文提出了VIBEMed，一个用于临床决策支持的多agent框架，通过内置的自我进化机制和架构级安全沙箱，实现了从交互历史中动态学习。该框架集成了三个专门agent，能够将多模态患者信息转化为个性化医疗决策，并在复杂临床案例中展现出优于静态AI系统的性能。

Frame-Conditioned Moral Computation in LLaMA 3.1-8B-Instruct: A Mechanistic Interpretability Audit of Ethical Reasoning

Ali Dasdan et al.

cs.AI

本文使用Transluce平台对LLaMA 3.1-8B-Instruct在道德提示上的内部计算进行机制可解释性审计，发现模型存在“情境锚定效应”：领域特定表示主导激活列表顶部，而道德标签能力基本恒定。研究通过对比实验和跨模型行为代理，提出了“框架条件化道德计算”概念，强调提示的表面词汇选择特征流形，道德结论是下游结果。

ToolMenuBench: Benchmarking Tool-Menu Filtering Strategies for Reliable and Efficient LLM Agents

Rahul Suresh Babu, Laxmipriya Ganesh Iyer

cs.AI

本文提出了ToolMenuBench基准，用于评估多步LLM agent中工具菜单的构建策略，比较了多种过滤方法在任务成功率、token使用和风险暴露上的表现。该工作聚焦于agent的工具选择界面问题，与关键词中的agent相关，但方法本身并非开创性突破。

Minimal Oversight: Uncertainty-Aware Governance for Delegated AI Systems

Carlos R. B. Azevedo

cs.AI cs.IT cs.MA

本文提出最小充分监督原则(Minimum Sufficient Oversight Principle, MSO)，通过Fisher information流形上的变分方法最小化治理负担，并推导出任务空间上的water-filling分配策略。该工作为委托式AI系统提供了不确定性感知的治理框架，但与我提供的关键词(code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention)关联较弱。

QoS-Aware Token Scheduling and Private Data Valuation for Multi-Modal Agentic Networks

Yao Du et al.

cs.AI cs.CR

本文针对多模态agentic网络中的token调度与私有数据估值问题，提出了一种结合差分隐私（DP）的公平token分配方案，通过将多模态表示嵌入共享语义空间并发布DP原型来保护隐私。实验表明该方法在贡献公平性和服务质量（QoS）上优于基准，并增强了隐私保护。

Do we have the knowledge we need? Rethinking human-AI decision-making in corporations

Anne S. R. Marx et al.

cs.AI cs.HC

本文探讨了企业中人类与AI决策的知识管理问题，提出了一个将任务属性与知识可用性映射到代理分配和控制机制的框架，并应用于制造任务案例。该工作属于组织知识管理与AI决策的交叉领域，与关键词中的数学或算法概念无直接关联。

Large Language Models as Optimizers: A Survey of Direct vs. Tool-Augmented Approaches and Their Performance Frontiers

Roko Peran et al.

cs.AI

本文综述了大语言模型作为优化器的三种范式：直接优化、工具增强优化和工具创造优化，并描述了当前基于文献基准的性能前沿。文章指出了当前架构中的关键推理差距，并讨论了直接优化与工具增强优化之间的权衡。

Integrating Reasoning and Generalization in Text-to-SQL via Self-Enhanced Fine-Tuning

Feng Lyu et al.

cs.AI

本文提出CoTE-SQL框架，通过自增强推理轨迹、结构化chain-of-thought提示和基于SQL执行反馈的错误修正，提升了LLM在Text-to-SQL任务中的推理与泛化能力。在Spider和Bird基准上取得了有竞争力的结果，但方法本身在创新性上较为常规，未与关键词中的特定概念（如spectral, Muon, agent等）直接契合。

NeuroSymbolic AI for Legal AI-TRISM: Trustworthy, Reliable, Interpretable, Safe Models

Deepa Tilwani et al.

cs.AI

本文提出了TRISM框架，将NeuroSymbolic AI与LLM结合，通过RASOR RAG和符号法律知识库来增强法律文本生成的可解释性与可靠性，但方法本身在关键词相关领域（如code, spectral, Muon, agent, attention）缺乏直接关联或开创性贡献。

Towards Next-Generation Healthcare: A Survey of Medical Embodied AI for Perception, Decision-Making, and Action

Cheng Zhang et al.

cs.AI cs.CV cs.RO

本文综述了医疗具身AI（Embodied AI）在感知、决策与行动三个核心组件上的系统整合，并回顾了代表性应用、数据集及临床实践中的主要挑战。该工作为理解智能体在复杂医疗环境中的端到端运作提供了统一框架。

Advanced Machine Learning and Deep Learning Techniques for Enhanced Cattle Identification and Detection: A Comprehensive Review

Fayazunnesa Chowdhury et al.

cs.AI

本文系统综述了机器学习与深度学习技术在牛只识别中的应用，比较了KNN、SVM等传统方法与CNN、ResNet等深度学习方法的效果，并讨论了数据集有限、数据质量受环境影响等挑战。

Overcoming the Impedance Mismatch: A Theoretical Roadmap for Fusing Foundation Models and Knowledge Graphs

Sahil Rajesh Dhayalkar

cs.AI

本文形式化了Foundation Models与Knowledge Graphs之间的“Impedance Mismatch”问题，并提出了一个理论路线图，通过Structured Residual Streams和Vector Symbolic Architectures等方法实现符号与连续空间的融合。该工作主要聚焦于神经符号集成，与关键词中的code、context、spectral等概念关联较弱。

Multi-agent Framework for Time-Sensitive Complementary Collaboration in Minecraft

Juheon Yi et al.

cs.AI

本文提出了一个基于Minecraft的多智能体基准测试TickingCollabBench，用于研究时间敏感的互补协作任务，并开发了相应的框架来生成动态环境和验证任务可行性。实验表明，在部分可观测性和智能体异质性条件下，LLM在动态环境中频繁失败，性能远低于全局知识基线。

Recurrent Reasoning on Symbolic Puzzles with Sequence Models

Gowrav Mannem et al.

cs.AI cs.LG

本文提出了一个名为RecurrReason的难度可控的符号逻辑谜题基准，包含四个递归谜题（如汉诺塔、过河问题等），并测试了两种Transformer架构（T5和GPT-2风格）在该基准上的表现。研究发现，模型在分布外泛化上表现脆弱，且架构比规模对成功的影响更大，但该方法本身在解决长期存在的推理问题上缺乏开创性。

Do LLMs Reliably Identify Correct Information Units in Aphasic Discourse?

Jason M Pittman et al.

cs.AI cs.CL cs.LG

本文评估了instruction-tuned LLMs在失语症语篇中识别Correct Information Units (CIUs)的能力，发现zero-shot prompting效果不足，而few-shot prompting能显著提升性能，但模型在严重失语症样本上表现较弱，且与人类标注的一致性尚不足以实现完全自动化。

Artificial Intelligence Index Report 2026

Sha Sajadieh et al.

cs.AI

本文是2026年AI指数报告的第九版，概述了AI技术快速发展与治理框架、评估方法等之间的差距，并新增了关于AI在推理、安全、经济影响及科学和医学领域应用的章节。报告主要提供宏观趋势分析，未涉及具体的数学方法或与关键词相关的技术细节。

AI-Driven Framework for Adaptive Water Network Management with Proof-of-Concept Implementation: Addressing Non-Revenue Water in Jordan

Mohammed Fasha et al.

cs.AI cs.MA

本文提出了一种集成EPANET水力建模、数字孪生、SCADA系统和基于LLM的AI agent的智能框架，用于约旦的非收益水管理。通过离线LLM和RAG技术，该系统在模拟网络中实现了异常检测和自动化决策，但方法本身在数学或算法层面缺乏开创性。

RoboPIN: Grounded Embodied Reasoning via Pinned Chain-of-Thought

Yaoting Huang et al.

cs.AI

本文提出Pinned Chain-of-Thought (PinCoT)推理范式，通过为每个推理步骤中的实体绑定结构化视觉锚点（包含实体名称、唯一标识、视图索引和空间定位），解决了具身推理中实体引用模糊和跨步骤漂移的问题。基于该范式构建了数据集并训练了RoboPIN模型，在14个基准测试上以4B参数超越7B开源模型。

Rethinking Scaffolding in LLM Tutors: The Interactional Mismatch Between Benchmarks and Real-World Deployments

Alexandra Neagu et al.

cs.AI cs.HC

本文探讨了AI导师中scaffolding（支架式教学）在基准测试与现实部署中的交互不匹配问题，通过引入Chatbot Scaffolding和Student Uptake两个指标分析发现，真实场景中学生常绕过chatbot的教学框架。该研究主要关注教育交互评估，与关键词中的code、spectral、Muon等无直接关联。

Mitigating Visual Hallucinations in Multimodal Systems through Retrieval-Augmented Reliability-Aware Inference

Pratheswaran Hariharan, Haiping Xu, Donghui Yan

cs.AI cs.CV

本文提出了一种检索增强的可靠性感知推理框架，通过构建外部视觉证据数据库并利用多个可靠性指标（如相似性强度、类支持一致性等）来估计预测的可信度，从而减少多模态大模型中的视觉幻觉。实验表明该方法能在不重新训练模型的情况下提高预测准确率并降低错误率。

Unassigned Agents in Compilation-based Multi-agent Path Finding

Pavel Surynek

cs.AI

本文研究了编译型多智能体路径规划(MAPF)中的未分配智能体变体(UA-MAPF)，其中部分智能体没有目标位置。作者将UA-MAPF问题表达为Boolean satisfiability形式，并适配了SMT-CBS和NRF-SAT两种基于抽象精化的求解器。

TrustedARI: Towards Trust-Native Agentic Routing Infrastructure for Agentic AI

Qi Li et al.

cs.AI cs.CR

本文提出TrustedARI，一种面向Agentic AI的可信路由基础设施，通过改进的TLS握手、隐私保护查询构建和可验证计费协议，解决了代理路由中的信任风险。实验表明其高效且无需修改服务提供商即可部署。

An Integrated System for Real-Time Student Assessment and Career Guidance Using Neural Networks in Computing Disciplines

Sakir Hossain Faruque, Md. Jubair Hossain, Sharun Akter Khushbu

cs.AI cs.LG cs.NE eess.SY

本文提出一个集成Career Guidance Expert (CGE)系统和Web-Based Student Assessment (WBSA)平台的AI驱动学生评估与职业预测系统，使用Multilayer Perceptron (MLP)模型预测计算机专业学生的职业路径，验证准确率达94.71%。该系统通过实时聊天和个性化任务增强师生互动，但方法上未涉及关键词中的code, context, spectral, Muon, pretrain, agent或attention等概念。

AIChilles: Automatically Uncovering Hidden Weaknesses in AI-Evolved Systems

Yajie Zhou et al.

cs.AI cs.CR eess.SY

本文提出AIChilles，一种自动化检测AI进化系统程序中隐藏弱点的方法，通过结合确定性工作负载参数提取、基于agent的约束推理和差异oracle等技术，在多个系统应用中发现了49种不同的隐藏弱点。

Heteroskedastic Signals in Budgeted LLM Verification: Structural Heterogeneity Limits Optimization Gains

Jinlong Yang

cs.AI

本文研究了LLM验证中不确定性信号的异方差性问题，发现不同成本层级的信号质量差异会限制全局优化收益。通过对比多种干预策略，作者指出结构异质性（而非优化器缺陷）是主要瓶颈，但方法本身缺乏开创性且与关键词关联较弱。

RetailBench: Benchmarking long horizon reasoning and coherent decision making of LLM agents in realistic retail environments

Linghua Zhang et al.

cs.AI

本文提出了RetailBench，一个用于评估LLM agent在超市运营场景中长周期决策能力的仿真benchmark。实验发现现有LLM agent在持续决策和长期规划方面仍显著弱于oracle策略。

STRIDE: Strategic Trajectory Reasoning via Discriminative Estimation for Verifiable Reinforcement Learning

Qinjian Zhao et al.

cs.AI cs.LG

本文提出STRIDE框架，通过对比成功与失败轨迹来估计n-gram策略模式的判别偏好，并结合推理显著性熵识别关键策略模式，以改进强化学习中的信用分配。该方法在多种模型和任务上提升了推理性能，但未涉及代码、谱方法或预训练等关键词。

UrbanWell: Benchmarking Multimodal Large Language Models for Spatio-Temporal Urban Wellbeing Analytics

Yanxin Xi et al.

cs.AI

本文提出了UrbanWell基准，用于评估多模态大语言模型在城市福祉分析中的时空推理能力，涵盖环境、可达性、城市形态等指标，并测试了15个模型在零样本设置下的表现。实验表明模型能捕捉空间和感知线索，但在不同指标上表现差异显著。

Agentic Framework for Deep Learning workload migration via In-Context Learning

Qiyue Liang et al.

cs.AI cs.LG

本文提出了一种结合In-Context Learning与oracle驱动自调试的自主系统，用于将PyTorch模型迁移至JAX框架，通过执行源模块获取动态tensor状态作为不可变oracle，并利用agentic循环进行测试与自修正，在多个SOTA模型上实现了91%的数值等价性。

SciText2Eq: Assessing LLMs for Explainable Equation Generation for Scientific Creativity

Yifan Mo et al.

cs.AI

本文构建了AI研究论文数据集SciText2Eq，并开发了从科学文本生成数学方程的可解释工作流，评估了多种LLM在该任务上的表现。结果表明LLM在词汇和句法相似性上表现尚可，但在语义准确性上存在困难，且LLM评估与人类判断的一致性有限。

Auditing Reward Hackability in Code RL Training Environments

Shreshth Rajan

cs.AI cs.LG

本文通过实验测量了代码RL训练环境中测试套件的脆弱性，发现大量任务存在可被利用的漏洞，并提出了一个基于LLM judge和Docker验证的加固流程。该工作主要关注RL训练中的奖励欺骗问题，与关键词中的code和agent有一定关联，但方法本身缺乏开创性。

Mind-Studio: Executable World Models with Lookahead Evaluation for Partially Observable Games

Yifei Dong et al.

cs.AI

本文提出Mind-Studio框架，利用large language models从状态-动作-下一状态轨迹中合成可执行的pygame风格world model，并通过K-step lookahead fidelity协议评估合成质量。该方法在部分可观测游戏环境中提升了下一状态预测的准确性，但未直接涉及code、context、spectral、Muon、pretrain、agent或attention等关键词。

Rhythm of the Deep: A Computational-Linguistic Test of Duality of Patterning in Sperm Whale Codas

Mudit Sinha, Sanika Chavan

cs.AI cs.CL

本文使用计算语言学方法，通过分析抹香鲸的coda（一种声音序列）来检验其是否具有双重模式（duality of patterning）结构。研究发现，在低层级，click（单个声音脉冲）通过节奏而非固定顺序组合成coda；在高层级，coda序列表现出时间上的依赖关系，但整体结构并非基于符号或语义。

RecourseBench: A Modular Framework for Reproducible Algorithmic Recourse Evaluation

Zahra Khotanlou et al.

cs.AI cs.LG

RecourseBench是一个模块化、可复现的算法反事实解释评估框架，它将流程解耦为五个独立层，并通过自动化测试确保集成方法的可复现性。该框架集成了28种现有方法，但主要贡献在于评估基准的构建而非提出新的数学理论或算法。

Know Your Limits : On the Faithfulness of LLMs as Solvers and Autoformalizers in Legal Reasoning

Olivia Peiyu Wang et al.

cs.AI cs.CL cs.LO

本文研究了LLM在法律推理中的忠实性问题，通过对比纯LLM分类、基于LLM的形式推理和基于Z3 SMT solver的形式推理三种范式，发现LLM在形式推理中存在scope laundering等失败模式，表明基准准确率与逻辑忠实性之间存在根本差距。

Thinking with Visual Grounding

Junkai Zhang et al.

cs.AI

本文提出了一种视觉接地思考方法，让视觉语言模型在推理过程中将自然语言思考与图像区域的显式点或框标注相结合，并通过可扩展的合成管道和接地感知强化学习来训练该行为。实验表明，该方法在计数和空间推理基准上提升了模型性能，但与我提供的关键词（如code, spectral, Muon, pretrain, agent, attention）关联度较低。

VibeThinker-3B: Exploring the Frontier of Verifiable Reasoning in Small Language Models

Sen Xu et al.

cs.AI cs.CL

本文介绍了VibeThinker-3B，一个3B参数的小型dense模型，通过Spectrum-to-Signal后训练范式（包括课程SFT、多域RL和离线自蒸馏）在可验证推理任务上达到前沿性能，如AIME26得分94.3。该工作验证了可验证推理可压缩至小型推理核心的假设，但方法本身在理论或工具层面缺乏显著开创性，且与关键词列表中的概念关联较弱。

LiteOdyssey: A Lightweight Reasoning AI Agent for Interpretable Rare-Disease Diagnosis

Minh-Ha Nguyen et al.

cs.AI

本文提出了LiteOdyssey，一个轻量级的罕见病诊断agent框架，通过人类反馈的策略迭代（PIHF）和动态访问公共生物医学工具来引导推理语言模型，在不进行微调或多agent集成的情况下实现了先进的诊断性能。该方法主要关注临床诊断应用，与关键词中的code、spectral、Muon、pretrain、attention等概念关联较弱。

The Quality-Utility Paradox: Why High-Reward Data Impairs Small Model Mathematical Reasoning

Haolong Qian et al.

cs.AI

本文发现了一个反直觉的"质量-效用悖论"：在数学推理的知识蒸馏中，由更强Oracle模型精炼或合成的高奖励数据反而会损害小语言模型(SLM)的性能。分析表明，Oracle精炼在修复逻辑的同时引入了与SLM原生推理分布的漂移，增加了学习者的适应成本。

AI Pluralism and the Worlds It Misses

Rashid Mushkani

cs.AI

本文批判了当前AI多元主义仅关注价值与偏好表征的局限性，提出“本体论扁平化”概念，并通过案例与专家访谈论证了多元方法仍可能压缩类别与代理规则。最后引入“多元生命周期治理”作为定性审计框架，但未提供验证工具。

TimeVista: Exploring and Exploiting Vision-Language Models as Judges for Time Series Forecasting

Zhi Chen et al.

cs.AI

本文提出TimeVista框架，利用Vision-Language Models (VLMs)作为裁判来评估时间序列预测，通过整合微观和宏观层面的上下文判断，构建了包含5563个样本的基准测试。实验表明VLMs比传统指标更符合人类偏好，但该方法与关键词中的code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention关联度较低。

PAL-Bench: Evidence-Grounded Profile Reconstruction from Longitudinal Personal Albums

Qiwei Yan et al.

cs.AI

PAL-Bench是一个用于评估从纵向个人相册中重建用户画像和社交图谱的基准测试，它通过合成数据模拟真实相册的感知记录和证据路径。该工作主要关注多模态数据整合与证据溯源，但与我提供的关键词（如code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention）无直接关联。

Measuring Whether LLM Tutors Teach or Solve: A Diagnostic for Educational Impact

Junyi Yao, Zihao Zheng, Baichuan Li

cs.AI cs.CL cs.CY cs.HC

本文研究了LLM辅导基准测试中解题能力与教学支持能力的差异，发现两者仅部分相关（相关系数0.421），并建议在评估教育影响时应将解题导向和教学导向的分数分开报告。

Sensor-Conditioned Representation Learning via Scene-Relevant Observation Quotients

Yan Jiao, Pin-Han Ho, Limei Peng

cs.AI

本文提出了一种基于场景相关观测商（scene-relevant observation quotient）的传感器条件表示学习方法，通过观测商Tucker结构自编码（OQ-TSAE）框架来区分传感器支持的场景变化与干扰因素，实验表明该方法在表示正确性诊断上优于传统重构、度量学习和对比学习基线。

Latent Thought Flow: Efficient Latent Reasoning in Large Language Models

Xiandong Zou et al.

cs.AI cs.LG

本文提出Latent Thought Flow (LTF)方法，将LLM的推理建模为连续空间中的变长轨迹，并使用continuous GFlowNet训练sampler以匹配奖励诱导的后验分布。该方法通过Entropy-Weighted Subtrajectory Balance目标和reference-prior regularizer处理稀疏监督，在提升准确率的同时显著缩短推理长度。

SpecAlign: Efficient Specification-Grounded Alignment of Large Language Models via Synthetic Data

Wenjie Wang et al.

cs.AI

本文提出SpecAlign框架，通过从规范文档中合成对齐数据来使大语言模型遵循特定应用规范。该方法结合结构化规则标注、可控规范实例化和多智能体对抗数据合成，生成细粒度的偏好对。

State-Grounded Multi-Agent Synthetic Data Generation for Tool-Augmented LLMs

Rahul Khedar et al.

cs.AI cs.CL

本文提出StateGen，一个通过四角色LLM循环（用户模拟器、待测agent、状态驱动工具模拟器和多轴评判器）生成带评分和推理轨迹的训练对话数据的合成数据平台。其核心贡献在于引入权威状态管理器来维护跨轮次的结构化世界状态，从而消除工具调用幻觉，并支持层次化多agent设置。

Architectural Wisdom: A Framework for Governing Optimization in AI Systems

Edward Y. Chang

cs.AI

本文提出了一个名为“architectural wisdom”的框架，旨在为AI系统增加一个可修正的目标治理层，以解决因优化不明确目标而导致的结构性失败。该框架通过四个组件计算一个六维的wisdom tuple，但主要停留在概念层面，未提供具体的数学形式化或实验验证。

Exploiting Search in Symbolic Numeric Planning with Patterns

Matteo Cardellini, Enrico Giunchiglia

cs.AI

本文提出了一种基于Symbolic Pattern Planning (SPP)的数值规划过程，通过在每一步符号化搜索中间状态并动态重计算pattern来改进搜索效率。该方法证明了正确性，并在特定条件下证明了完备性。

Phase-Aware Guidance Injection for Recurrent MAPPO in Assembly-Line Disruption Recovery

Xin Huang et al.

cs.AI

本文提出了一种相位感知的引导注入框架，用于增强循环多智能体PPO（RMAPPO）调度策略，通过在评估阶段注入基于规则、回放或在线大语言模型的logit级动作偏置来减少异常恢复时间并保持准时交付。实验表明该方法能利用异构恢复知识而不需重新设计策略。

Medical Heuristic Learning: An LLM-Driven Framework for Interpretable and Auditable Clinical Decision Rules

Wei Xu et al.

cs.AI cs.HC cs.LG

本文提出Medical Heuristic Learning (MHL)框架，利用大语言模型驱动的工作流（整合统计探针、医学知识探针、规则合成与代码级迭代优化）为临床表格数据生成可解释的决策规则，而非依赖神经网络权重更新。实验表明MHL在性能上与现有方法相当，并在小样本和不平衡数据下表现稳健。

Whose hotel does the AI recommend? An algorithm audit of reputation signals in LLM-assisted hotel selection

Mirza Samad Ahmed Baig, Syeda Anshrah Gillani, Asher Ali

cs.AI cs.CL cs.CY cs.LG

本文通过预定的算法审计，使用随机选择的联合分析方法，研究了大型语言模型在推荐酒店时对声誉信号（如评分、价格、列表位置等）的依赖程度，发现评分和价格主导推荐，而列表位置等无关因素也有显著影响。该研究主要关注AI推荐系统的审计，与关键词中的code、context、spectral、Muon、pretrain、agent、attention等概念无直接关联。

Looking Is Not Picking: An Attention-Segment Account of Tool-Selection Failures in LLM Agents

Shiyang Chen

cs.AI cs.CR cs.SE

本文通过分析LLM agent在工具选择中的attention机制，发现模型在80%的情况下能正确关注到目标工具定义段，但仍会选错工具，从而反驳了“拥挤环境/中间丢失”的直观解释。研究通过输入与读出端干预、表示不变性分析以及无训练选择器等方法，将失败原因定位到决策读出阶段而非输入阶段。

Posterior Twins: Distributional Behavioral Simulation for Enterprise Decisions

Ankit Das

cs.AI

本文提出Posterior Twins方法，用于企业决策中的分布行为模拟，通过记忆驱动的数字孪生技术生成特定决策下的行为分布。实验在226个样本上评估了多种模型，比较了模态准确率和Wasserstein-1距离，但方法本身缺乏显著开创性，且与关键词列表中的概念关联较弱。

Steering Emotional Dynamics for Art Therapy: Controllable Narrative Script Generation through Hierarchically Guided LLM Agents

Suqing Wang et al.

cs.AI

本文提出EC-Script框架，利用LLM agent实现叙事脚本生成中的情感轨迹分层控制，通过情感轨迹规划、角色驱动场景生成和情感控制写作三个层次确保生成内容与预设情感模式一致。实验表明该方法在情感轨迹遵循度上优于基线，为AI辅助艺术治疗中的情感可控叙事生成提供了技术方案。

Post-Hoc Merging is Not Enough: Many-Shot Model Merging with Loss-Gap Balancing

Kyungjin Im et al.

cs.AI

本文提出METIS方法，通过迭代式多轮合并（many-shot merging）替代单次后验合并（post-hoc merging），并利用任务级损失差距加权（loss-gap weighting）和共识掩码（consensus-based masking）来缓解多任务大语言模型中的任务干扰与信息擦除问题。实验表明该方法能显著提升最差任务的性能。

Model Graph Inductive Learning for Knowledge Graph Completion

Mohommad Esmaei Khani et al.

cs.AI

本文提出了一种名为MGIL的框架，通过基于实体关系结构相似性聚类构建model graph，并应用GNN生成全局嵌入，以改进知识图谱补全中的链接预测。该方法在归纳式基准测试中取得了有竞争力的性能。

Kairos: A Native World Model Stack for Physical AI

Kairos Team et al.

cs.AI cs.CV

Kairos提出了一种面向Physical AI的原生世界模型栈，通过跨实体数据课程进行预训练，并采用混合线性时间注意力架构统一世界理解、生成与预测。该工作主要关注工程实现与系统设计，与关键词中的code、context、attention有一定关联，但方法本身并非开创性理论突破。

The Faithfulness Gap: Certifying Semantic Equivalence Between Natural-Language and Formal Mathematical Statements

Noor Islam S. Mohammad, Tamim Sheikh

cs.AI cs.LG

本文提出Bidirectional Provability Fingerprinting (BPF)框架，通过双向推理邻域匹配来认证自然语言与形式化数学陈述之间的语义等价性，并引入Counterfactual Probe Generation (CPG)等组件检测形式化过程中的语义漂移。实验表明该方法在检测漂移形式化方面优于类型检查和大语言模型基线，但未涉及代码、谱方法或Muon等关键词相关技术。

ROSA-RL: Uncertainty-Aware Roundabout Optimized Speed Advisory with Reinforcement Learning

Anna-Lena Schlamp et al.

cs.AI cs.RO eess.SY

本文提出ROSA-RL，一种结合Transformer预测模型与强化学习的环岛速度建议方法，用于处理混合交通中的不确定性。该方法通过概率冲突预测提升安全性与效率，但未涉及关键词中的spectral、Muon或pretrain等核心概念。

TNODEV: Toolbox for Neural ODE Verification

Abdelrahman Sayed Sayed, Pierre-Jean Meyer, Mohamed Ghazel

cs.AI cs.LG eess.SY math.DS

本文提出了TNODEV，一个用于Neural ODE形式化验证的工具箱，集成了反例查找、区间可达性分析和验证循环。该工具支持安全集包含验证和分类鲁棒性验证，并在多个基准测试上进行了评估。

ARB4WM: An Adversarial Robustness Benchmark for World Models in Continuous Control

Junjian Zhang et al.

cs.AI

本文提出了ARB4WM，一个用于评估连续控制任务中world model agent在视觉扰动下鲁棒性的统一框架。该框架定义了五种白盒损失目标，并研究了不同扰动策略和时间攻击模式对Dreamer-style agent的影响。

CoffeeBench: Benchmarking Long-Horizon LLM Agents in Heterogeneous Multi-Agent Economies

Issa Sugiura et al.

cs.AI

本文提出了CoffeeBench，一个用于评估LLM agent在长期多agent经济系统中的基准测试，其中agent需要自主通信、谈判和交易以最大化收益。实验发现，高性能模型与其他agent的通信更活跃，而某些模型（如Claude Haiku 4.5）存在“空闲漂移”的失败模式。

MR-GVNO: A Geometry-Aware Variational Physics-Informed Neural Operator for Mindlin-Reissner Plates on Irregular Domains

Siqi Wang et al.

cs.AI

本文提出了一种几何感知的变分物理信息神经算子MR-GVNO，用于在不规则域上求解Mindlin-Reissner板问题。该方法使用边界点云表示几何，并通过交叉注意力机制整合材料、载荷等输入，以无标签数据的方式基于总势能离散化进行训练。

The Integrator Advantage: Controlled Agentic AI for Small and Medium-Sized Companies

Christopner Koch, Joshua A. Wellbrock

cs.AI

本文讨论了Agentic AI在中小企业中的应用，提出通过受控的部分自主性来提升生产力，并给出了一个集成框架。文章主要关注企业自动化实践，而非理论或算法创新。

From Affect Prediction to Affect Forecasting: Evidence for Distinct Information Sources in Longitudinal Text

Sadia Noor et al.

cs.AI cs.CL

本文提出TSAP和E-TSAP框架用于纵向文本中的情感预测，以及ACF-Hybrid用于情感变化预测。实验表明，文本语义对当前情感预测有效，而未来情感变化更依赖先前的数值轨迹特征。

Medical world models: representing medical states, modelling clinical dynamics and guiding intervention policies

Ke Liu et al.

cs.AI

本文综述了医疗世界模型的概念，旨在通过构建患者状态、模拟临床动态和指导干预决策，将AI从静态诊断推向动态模拟。文章围绕三个核心能力组织，并讨论了整合现有组件所面临的挑战。

AgentFairBench: Do LLM Agents Discriminate When They Act?

Triveni Morla et al.

cs.AI

本文提出了AgentFairBench基准，用于评估LLM agent在招聘、贷款和医疗分诊等场景中的行动公平性，通过反事实匹配集和多种agent框架检测人口统计差异。该工作主要贡献是提供了一个可复现的公平性评估工具，但方法本身并非开创性，且与关键词契合度有限。

A First-Principles Derivation of LLM Policy Optimization: From Expected Reward to GRPO and Its Structural Extensions

Jianghan Shen et al.

cs.AI

本文从期望奖励$J(\theta)$出发，将LLM策略优化方法按轨迹概率$p_\theta(\tau)$和奖励$R(\tau)$两个轴进行统一梳理，覆盖从REINFORCE、PPO到GRPO及其变体的发展路径，并指出需要联合设计两个轴才能解决复合失效问题。

Skill-to-LoRA: From Using Skills to Learning Behaviors for Token-Efficient LLM Agents

Tianyi Zhang, Zhonghao Qi

cs.AI

本文提出Skill-to-LoRA (S2L)方法，将agent技能从运行时文本转换为可训练的LoRA适配器，以降低token成本。实验表明该方法在SWE-Skills-Bench上提升了pass rate并减少了token开销，但方法本身并非开创性突破，且与关键词契合度一般。

OpenClaw-Skill: Collective Skill Tree Search for Agentic Large Language Models

Tianyi Lin et al.

cs.AI cs.CL

本文提出Collective Skill Tree Search (CSTS)框架，通过集体智能自动构建可复用的技能树以增强LLM agent在工具使用和多步推理中的能力。该方法包含集体技能节点生成与评估两个迭代阶段，并引入集体技能强化学习来探索多样化解决方案。

LabOSBench: Benchmarking Computer Use Agents for Scientific Instrument Control

Anqi Zou et al.

cs.AI

LabOSBench是一个用于评估多模态GUI agent在科学仪器控制任务中表现的基准测试平台，它通过构建基于浏览器的仪器模拟器来避免物理仪器的成本和风险。该基准包含8种仪器模拟器上的96个子任务，实验表明现有agent在结构化GUI任务上表现尚可，但在需要反馈驱动的操作和长期工作流执行方面仍有困难。

Adaptive and Explicit safe: Triggering Latent Safety Awareness in Large Reasoning Models

Ke Miao et al.

cs.AI

本文提出Safe Trigger方法，利用Large Reasoning Models (LRMs)自身的Latent Safety Awareness能力，通过Supervised Fine-Tuning (SFT)和Direct Preference Optimization (DPO)触发安全分析，在不依赖外部标注的情况下提升模型对有害查询和jailbreak攻击的防御能力。实验表明该方法显著降低了Attack Success Rate (ASR)，且对通用性能影响极小。

Scaling LLM Reasoning from Minimal Labels: A Semi-Supervised Framework with a Lightweight Verifier

Keizo Kato et al.

cs.AI cs.CL

本文提出了一种半监督框架，通过训练一个轻量级的reasoning-correctness classifier，在仅有少量标注样本的情况下，利用entropy-based confidence threshold筛选高置信度的推理轨迹来微调LLM，从而在数学和视觉问答任务上达到与使用10-15倍标注数据相当的精度。该方法将推理验证本身转化为数据生成机制，减少了对大量标注答案的依赖。

GIST-CMTF: Goal-State Inference for Causal Minimal Tool Filtering in LLM Agents

Rahul Suresh Babu, Rohit Shukla

cs.AI

本文提出GIST-CMTF方法，通过添加目标状态推理层来改进Causal Minimal Tool Filtering (CMTF)框架，解决LLM agent在工具选择中因用户请求对应多个可能目标而导致的错误执行问题。该方法在120个受控工具使用任务中达到97.0%的成功率，显著优于基线方法。

Symbolic Informalization: Fluent, Productive, Multilingual

Aarne Ranta

cs.AI cs.CL cs.LO

本文介绍了符号非形式化（Symbolic Informalization）方法，通过Dedukti和Grammatical Framework (GF)的中间语言架构，将形式化数学证明可靠地转换为流畅、多语言的自然语言文本，旨在使机器验证的内容对人类可读。

Greed Is Learned: Visible Incentives as Reward-Hacking Triggers

Tong Che, Rui Wu

cs.AI

本文研究了强化学习中的"reward-channel addiction"现象，即智能体在可见奖励信号（如分数或KPI）驱动下会牺牲真实任务目标。通过在MoneyWorld合成环境中的实验，发现这种成瘾会翻转模型的安全对齐行为，但该工作与关键词中的code、spectral、Muon等概念关联较弱。

MA-SBI: Misspecification-Aware Simulation-Based Inference via Side-Channel Guidance

Arunkumar V et al.

cs.AI stat.ML

本文提出MA-SBI框架，通过利用非结构化side-channel信息（如文本标签）来修正simulator misspecification导致的参数后验偏差，无需真实参数校准对。该方法将side-channel文本映射到observation-space shift，并应用于预训练的amortized posterior，理论证明了偏差减少的上界与互信息相关。实验表明在特定基准上匹配oracle性能，但与RoPE方法互补。

RAID: Semantic Graph Diffusion for True Cold-Start and Cross-Lingual Forecasting

Arunkumar V et al.

cs.AI

本文提出RAID框架，通过元数据驱动的语义检索和图条件扩散，解决时间序列预测中无历史数据的冷启动问题。该方法利用冻结的多语言embedding模型构建归纳检索图，并采用门控扩散模块进行预测，在严格冷启动协议下提升了预测精度和推理效率。

A Causal Model of Theory of Mind in Conflict for Artificial Intelligence

Nikolos Gurney

cs.AI cs.HC

本文提出了一个结构因果模型，将Theory of Mind (ToM)形式化为有向无环图(DAG)，将其视为由情境和智能体条件激活的机制，而非始终开启的能力。该模型通过三条因果路径（可处理性路径、推理深度路径和使能原因路径）产生参与状态，为AI系统提供了在冲突中进行心智化的资源理性决策程序。

The embrace of open science: An analysis of a decade of AI research and 56 800 conference papers

Kevin L Coakley et al.

cs.AI

本文分析了2014至2024年间五大AI会议共56,800篇论文的文档实践，发现代码与数据共享率从11%提升至64%，并据此推断可复现性从28%提升至64%。这些改进早于可复现性检查表的引入，反映了开放科学运动的整体趋势。

Consensus-based Agentic Large Language Model Framework for Harmonized Tariff Schedule Code Classification

Truong Thanh Hung Nguyen et al.

cs.AI

本文提出一个基于agent的LLM框架，用于加拿大10位HTS code分类，通过多agent信息检索、共识验证和人工介入流程处理产品描述模糊性问题，实验表明精确分类仍具挑战。

When in Doubt, Plan It Out: Committed Small Language Model Deliberation for Reactive Reinforcement Learning

Nathan Gavenski et al.

cs.AI cs.LG

本文提出PACT混合架构，将快速反应式RL策略与慢速审慎式SLM规划器结合，通过异步生成和验证候选动作计划来提升策略在陌生环境中的表现。实验表明该方法在FrozenLake任务上优于基线，但未涉及关键词中的code、spectral、Muon或pretrain等核心概念。

Bayesian Inference and Decision Audits for Public Archives of Frontier AI Evaluations

Yanan Long

cs.AI stat.ME

本文探讨了公共AI评估档案中的贝叶斯推断与决策审计问题，通过分析LiveBench等平台的纵向数据，发现固定报告规则下终端结果与历史轨迹存在不一致性。研究提出了一种档案与裁决协议来重构评估历史并验证时间边界，但方法本身缺乏开创性且与关键词关联较弱。

cs.IR

RL-Index: Reinforcement Learning for Retrieval Index Reasoning ⭐ 精选

Yongjia Lei et al.

cs.IR cs.AI cs.LG

本文提出RL-Index框架，将检索索引推理形式化为reinforcement learning问题。通过在索引阶段使用LLM生成rationales（解释查询与知识间隐含关系的文本），并利用Group Relative Policy Optimization (GRPO)以retrieval similarity作为可验证奖励信号直接优化索引决策，该方法将推理从查询阶段转移到索引阶段。实验表明，该方法在BRIGHT基准上显著提升检索与下游问答性能，同时降低在线推理延迟，且rationale增强策略可泛化至不同retriever和generator，与关键词"agent"高度契合。

PIANO: Personalized Reranking via Information Aggregation Node for Music Search Optimization ⭐ 精选

Weisheng Li et al.

cs.IR

本文提出PIANO框架，用于音乐搜索中的个性化重排序。其核心创新包括Query-Driven Interest Refiner (QDIR)模块，通过cross-attention机制利用历史查询对齐用户当前与长期意图，以及Information Aggregation Node (IAN)，一个可学习的[CLS]-style token，用于在list级别联合优化CTR和CVR。该方法解决了现有序列模型无法利用历史查询、以及列表级多目标优化缺失的问题，在网易云音乐线上A/B测试中取得了显著提升。

Harmonizing Semantic and Collaborative in LLMs: Reasoning-based Embedding Generator for Sequential Recommendation ⭐ 精选

Qidong Liu et al.

cs.IR

本文提出ReaEmb框架，通过Latent Reasoning-enhanced Contrastive Learning (LRCL)阶段利用LLM的内部推理能力（采用两遍前向传播与额外attention模块），并引入Collaborative Reward Reinforcement Learning (CRRL)阶段以强化学习显式注入协同信号，解决了现有基于LLM的序列推荐中推理能力利用不足与协同嵌入对齐缺乏显式引导的问题。该方法在多个真实数据集上显著提升了序列推荐模型的性能，为LLM在推荐系统中的应用提供了新的范式。

Combining Retrieval-Augmented Text Generation with LLMs for Reading Content Recommendations

Sooyeon Kim, Piotr S. Maciąg

cs.IR cs.AI

本文设计并实现了一个结合RAG与LLMs的个性化阅读内容推荐系统，通过四个模块（输入、RAG、生成、评判）允许用户指定问题和内容复杂度。实验表明，RAG能显著提升生成内容的相关性和基于事实的准确性。

Co-Scraper: query-aware DOM Pruning and Reusable Scraper Synthesis for Lightweight Web Data Extraction

Shoupeng Wang et al.

cs.IR cs.AI

Co-Scraper提出了一种两阶段框架，通过查询感知的DOM剪枝和可复用爬虫合成，利用微调的Qwen3-8B模型将网页内容转化为可执行程序化包装器，在SWDE测试集上取得了先进性能。该方法主要关注网页数据提取的准确性和复用性，与关键词列表中的概念关联较弱。

Retrieval-as-a-Service:A System-Oriented Analysis of Industrial Retrieval Pipelines in Web Systems

Fang Liu et al.

cs.IR

本文从系统架构角度对工业级检索管道进行了综述，提出了一个统一的RaaS管道抽象，并分析了LLM集成对语义性能、延迟和计算开销的影响。

Beyond Positive Signals: Unlocking Implicit Negative Behaviors for Enhanced Sequential User Modeling

Zexuan Cheng et al.

cs.IR

本文提出在序列用户建模中，将隐式负行为（如跳过、低参与度）与正行为（如点击）混合构建行为序列，并引入Target-Aware Polarity Fusion (TAPF)机制以区分不同极性行为。实验表明，该方法在多种模型架构上提升了AUC指标，但主要贡献在于混合极性数据范式本身，而非方法上的根本性创新。

Guiding Federated Graph Recommendation with LLM-encoded knowledge

Thi Minh Chau Nguyen et al.

cs.IR cs.AI cs.DB cs.ET cs.LG

本文提出一个利用LLM编码知识指导联邦图推荐的新框架，通过让客户端从本地图学习结构表示并利用冻结LLM总结交互模式为语义向量，服务器利用这些语义信号指导结构表示的聚合。该方法在标准基准上提升了推荐准确性，但未涉及关键词中的code、spectral、Muon等概念。

OneBar: An End-to-End Content-Grounded Generative Query Recommendation Framework for E-Commerce Video Feeds

Yao Tang et al.

cs.IR

本文提出OneBar，一个用于电商短视频feed的端到端生成式query推荐框架，通过多模态意图对齐和渐进式偏好学习提升搜索流量与转化率。

HoloRec: Holistic Encoding and Interleaved Reasoning for Generative Recommendation

Shuqi Zhao et al.

cs.IR cs.AI

本文提出HoloRec，一种用于生成式推荐的端生chain-of-thought机制，通过多粒度嵌套残差量化构建层次语义编码矩阵，统一了表示、推理和生成过程。该方法在多个推荐数据集上优于基线，尤其在稀疏场景下表现显著。

Confidence-Based Stopping Methods for Systematic Reviews

Aaron Fletcher, Mark Stevenson

cs.IR

本文针对系统综述中的技术辅助审查停止问题，提出了两种基于置信度的启发式停止方法，通过监测已筛选文档是否包含足够信息来做出决策，而非仅追求目标召回率。实验表明，该方法在标准数据集上能显著减少需审查的文档数量，同时多数情况下保持与全部证据一致的结论。

EventConnector: Mining Social Event Relations through Temporal Graphs

Zijie Lei et al.

cs.IR

本文提出EventConnector框架，通过构建temporal event graph捕捉事件时间序列间的局部共波动和超前滞后关系，并融合Granger因果信号提升检索性能。实验表明该方法在预测市场基准上优于传统语义相似度方法。

One Sequential Recommendation Model Pretrained from Synthetic Priors Predicts Multiple Datasets

Woosung Kang et al.

cs.IR

本文提出SRPFN模型，通过从合成先验数据中预训练，无需在目标域进行梯度更新即可直接进行序列推荐。该模型在多个数据集上取得了接近最优的性能，但方法本身并非针对关键词中的特定方向。

Intelligent Multimodal Retrieval and Reasoning for Geospatial Knowledge Discovery on the I-GUIDE Platform

Yunfan Kang et al.

cs.IR

本文介绍了I-GUIDE Smart Search系统，一个用于地理空间知识发现的多模态检索增强生成（RAG）系统，它结合了OpenSearch索引、Neo4j知识图谱和迭代RAG管道，以支持异构地理空间工件的语义检索和推理。该系统在部署中实现了约100个并发用户的交互支持，并通过基准测试证明了其在特定查询类型上优于非检索和朴素RAG基线。

MAGE-RAG: Multigranular Adaptive Graph Evidence for Agentic Multimodal RAG in Long-Document QA

Yilong Zuo et al.

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

本文提出MAGE-RAG框架，通过构建多粒度证据图（包含页面节点和元素节点）并设计在线证据控制器，在长文档多模态问答中动态构建证据子图，以平衡证据覆盖与噪声控制。实验在LongDocURL和MMLongBench-Doc上验证了其有效性。

Entity Labels Are Not Entity Signals: A Framework for Observable Relevance in Document Re-Ranking

Utshab Kumar Ghosh, Shubham Chatterjee

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

本文区分了实体在检索中的概念相关性(CER)与可观测相关性(OER)，指出基于CER的实体标注信号在文档重排序中效果有限，而基于OER的监督能显著提升非相关文档的过滤性能。

Theorem-Grounded Execution Ontologies for Interpretable Machine Reasoning

Raghu Anantharangachar

cs.IR cs.AI

本文提出Theorem-Grounded Execution Ontologies (TGEO)框架，将推理建模为可执行的状态转移过程，而非token序列生成。该框架通过识别定理族、绑定领域ontology并构建可执行推理图，旨在提升推理的可解释性与可验证性，但方法本身与关键词列表中的概念关联较弱。

Leveraging Code-Mixed Product Metadata and User Feedback for Personalized Recommendation on Daraz Bangladesh

KM Fahim A Bari, Muhammad Abdullah Adnan, Nafis Sadeq

cs.IR

本文对孟加拉国电商平台Daraz上的code-mixed（混合语言）产品评论进行了推荐系统基准测试，评估了六种模型家族在不同数据密度下的表现，并发现Banglish（孟加拉语拉丁转写）词汇的碎片化导致NDCG@10下降46.8%。该工作为低资源、code-mixed环境下的推荐研究建立了可复现的评估基础。

SCAR: Semantic Continuity-Aware Retrieval for Efficient Context Expansion in RAG

Nathanaël Langlois

cs.IR cs.CL

本文提出SCAR方法，通过自适应扩展相邻chunk来缓解RAG中固定长度分块导致的边界碎片问题，在多个语料库上实现了高召回率并减少了token开销。该方法使用相对扩展阈值，可跨不同embedding模型迁移。

OneRank: Unified Transformer-Native Ranking Architecture for Multi-Task Recommendation

Jiakai Tang et al.

cs.IR

本文提出OneRank，一种统一的Transformer-native多任务推荐框架，通过消除编码器-预测器分离并引入任务私有通道，在Transformer内部实现多任务推理，以解决梯度干扰和信息瓶颈问题。实验表明其在工业数据集上优于现有方法。

A Theoretical Framework for Risk Analysis of Stochastic Rankers

Debasis Ganguly

cs.IR

本文提出了一个理论框架，用于分析随机排序策略（stochastic ranking policies）的风险，即从固定检索列表中采样排列后，DCG（discounted cumulative gain）的最大绝对变化。通过理论推导，作者发现该风险由初始检索列表中recall点的分布决定，并在TREC Fairness 2022 track的实验数据上验证了理论预测与观测变化的一致性。

How Much Do Reviews Really Contribute? A Study on Text-Enriched Matrix Factorization for Recommendations

Eduardo Ferreira da Silva et al.

cs.IR cs.AI

本文系统研究了文本评论对Matrix Factorization推荐系统的实际贡献，通过引入可学习的gating mechanism和cross-attention机制来融合文本与协同信号。实验表明，在典型评分预测场景下，文本信号的边际贡献有限，协同信息仍主导性能。

cs.CL

Ling and Ring 2.6 Technical Report: Efficient and Instant Agentic Intelligence at Trillion-Parameter Scale ⭐ 精选

Ang Li et al.

cs.CL cs.AI

本文提出了Ling-2.6和Ring-2.6模型族，通过架构迁移预训练和统一协同设计（包括混合线性attention机制，即Lightning Attention与MLA的结合）升级了Ling-2.0基座模型。针对agent能力，提出了KPop强化学习框架，通过异步调度编码、搜索、工具使用和工作流执行，支持Ring-2.6-1T在大规模环境交互数据上的稳定训练。该工作为高效、可扩展的开放agent系统提供了实用路径，并开源了所有检查点。

When Cognitive Graphs Meet LLMs: BDEI Cognitive Pathways for Panic Emotional Arousal Prediction ⭐ 精选

Mengzhu Liu et al.

cs.CL

本文提出PanicCognitivePath (PCP)框架，用于预测个体恐慌情绪唤醒时机。该框架通过引入Psychological Safety Distance (PSD)模型将多域信号映射为统一风险度量，并在BDI架构中显式加入Emotion节点形成Belief-Desire-Emotion-Intention (BDEI)认知通路，从而将威胁评估与情绪唤醒直接耦合。同时，该方法将LLM限制在Belief-to-Desire转换的参数估计中，有效抑制了幻觉传播。实验表明，PCP在恐慌情绪唤醒时间预测上比基线方法提升了10.68%的准确率，与关键词中的agent概念高度契合。

Pepti-Agent: An AI Agent for Peptide Design and Optimization ⭐ 精选

Houxu Chen, Achuth Chandrasekhar, Amir Barati Farimani

cs.CL q-bio.BM

Pepti-Agent提出了一种基于AI agent的闭环多目标肽设计框架，将生成模型、性质预测和单残基突变封装为独立的Model Context Protocol (MCP)工具，由大语言模型控制器根据每个候选序列的实时多性质状态（如溶解度、溶血活性）而非纯语言推理来指导优化。该方法通过记录每一步的控制器决策和预测输出，为可复现的多目标设计策略基准测试提供了结构化框架，与关键词“agent”和“context”高度契合。

Long-Context Modeling via GSS-Transformer Hybrid Architecture with Learnable Mixing ⭐ 精选

Kuzey Torlak et al.

cs.CL cs.AI

本文提出了一种名为Parallel Hybrid Architecture (PHA)的混合架构，通过将Gated State Spaces (GSS)、Grouped Query Attention (GQA)和前馈网络作为独立并行分支运行，并利用可学习的混合机制进行融合，以解决长序列建模中Transformer的二次复杂度与状态空间模型选择性召回瓶颈之间的权衡问题。该方法在WikiText-103和OpenWebText上取得了与纯attention基线相当甚至更优的perplexity，同时实现了更高的吞吐量和更低的内存占用，为长上下文语言建模提供了高效且有效的解决方案。该工作与关键词中的“attention”和“context”高度契合，并在混合架构设计上具有开创性。

Towards Pareto-Optimal Tool-Integrated Agents with Pareto Ranking Policy Optimization ⭐ 精选

Junyi Li et al.

cs.CL

本文提出ParetoPO，一个两阶段多目标优化框架，用于在工具集成语言agent中同时优化任务准确性和工具使用效率等竞争目标。第一阶段通过hypervolume-guided dynamic scalarization自适应调整奖励权重，第二阶段使用Pareto-ranking-based advantage computation实现细粒度的action-level优化。该方法在数学推理和多跳QA任务上取得了比静态和启发式基线更优的accuracy-efficiency权衡，为agent的多目标对齐提供了开创性方案。

PathRouter: Aligning Rewards with Retrieval Quality in Agentic Graph Retrieval-Augmented Generation ⭐ 精选

Bo Wang et al.

cs.CL

PathRouter提出了一种路径感知的训练框架，用于解决Agentic GraphRAG中的\textit{answer-path reward aliasing}（正确答案可能来自捷径而非有效证据路径）和\textit{search-update ambiguity}（标量轨迹级反馈无法指示应调整哪些检索动作）问题。该方法通过联合评估轨迹的答案正确性和证据路径重叠度，将轨迹分为四类并应用差异化的GRPO优势缩放，从而抑制捷径强化并保留证据搜索行为。对于证据不足的轨迹，利用冻结的金标证据教师模型在推理和搜索查询token上提供token级KL散度引导，但不干预答案token以避免直接模仿。实验表明，PathRouter在多个QA基准上显著提升了答案F1分数和证据路径重叠度，与关键词\textit{agent}高度契合。

ACCORD: Action-Conditioned Contextual Grounding for Language Agents ⭐ 精选

Lai Jiang et al.

cs.CL cs.AI

本文提出ACCORD (Action-Conditioned Contextual Grounding)框架，用于解决LLM agent在信息丰富的数字和物理环境中因用户指令不明确而导致的执行失败问题。该框架在每次action之前主动探测环境以获取缺失信息，并从agent的trajectory中整合相关context，无需额外训练或任务成功信号。在AppWorld和AlfWorld基准测试上，ACCORD显著提升了任务完成率，例如在GPT-5-mini上提升了20.6个百分点。该方法与关键词“agent”和“context”高度契合，且具有开创性。

SING: Synthetic Intention Graph for Scalable Active Tool Discovery in LLM Agents ⭐ 精选

Qiao Xiao et al.

cs.CL

本文提出SING (Synthetic Intention Graph)框架，用于解决LLM agent在大型工具生态系统中因工具数量庞大而导致的检索效率低下问题。该方法构建了一个intention-tool graph，将用户意图、工具能力和工具协作模式联系起来，并根据agent任务状态的演化动态检索工具，从而替代了传统的静态工具注入或一次性检索方法。实验表明，SING在三个真实工具使用基准上，将Global Recall@5提升了高达59.8%，下游任务成功率提升了28.9%，同时将全语料工具schema的暴露量减少了99.8%，为agent工具发现提供了可扩展且上下文高效的解决方案。该工作与关键词“agent”高度契合，并在工具发现这一关键环节上具有开创性。

VeriGraph: Towards Verifiable Data-Analytic Agents ⭐ 精选

Jiajie Jin et al.

cs.CL cs.AI

VeriGraph提出了一种可验证的神经符号推理框架，通过构建显式的heterogeneous evidence directed acyclic graph (DAG)来增强LLM-based agent在数据分析任务中的可审计性。该框架引入了三种证据扩展原语（computational, grounding, derivational expansion），将原始数据、解释器变量、计算结果和自然语言声明统一连接，并设计了基于图的策略优化策略，联合监督答案正确性、计算完整性和推导连贯性。实验表明，VeriGraph在多个基准上取得了最优性能，并实现了87.61%的claim-level grounding rate，为构建可验证的data-analytic agent提供了新路径。该方法与关键词中的agent高度契合，且通过显式图结构解决了长期存在的可审计性问题。

Context-Aware RL for Agentic and Multimodal LLMs ⭐ 精选

Peiyang Xu et al.

cs.CL cs.CV

本文提出ContextRL，一种面向agentic和multimodal LLM的context-aware reinforcement learning方法。其核心创新在于引入一个indirect auxiliary objective：模型需从两个高度相似的contexts中选出支持给定query-answer pair的正确context，从而鼓励对长上下文或复杂多模态输入中的细粒度证据进行grounding。该方法在coding agent场景下利用trajectories构建1k对contrastive context数据，在multimodal reasoning场景下利用images构建7K对数据，在5个long-horizon benchmarks和12个visual question answering benchmarks上分别取得+2.2%和+1.8%的平均提升，且消融实验证明增益来自context-selection objective本身而非额外数据。

PhoneHarness: Harnessing Phone-Use Agents through Mixed GUI, CLI, and Tool Actions

Chenxin Li et al.

cs.CL

本文提出了PhoneHarness，一个用于研究手机使用agent的混合动作基准和测试框架，它整合了GUI、CLI和工具动作，并通过可验证的执行轨迹评估agent能否完成具有可观察副作用的真实手机任务。实验表明，该框架在基准测试中达到了75.0%的通过率，优于其他设置。

Evaluating the Robustness of Proof Autoformalization in Lean 4

Zhengtao Gui, Sheng Yang, Zhouxing Shi

cs.CL cs.AI cs.LG

本文研究了Lean 4中证明自动形式化（proof autoformalization）模型的鲁棒性，通过全局扰动（改变证明风格）和局部扰动（改变值、符号或证明步骤）构建基准测试，评估了七个现有模型的表现。结果表明所有模型对全局扰动敏感，且多数无法在局部扰动下保持忠实性。

Context Compression Is Not One Thing: Readable Symbolic Re-expression vs. Coherent Summary at Matched Budget

Sisong Bei et al.

cs.CL

本文提出了一种名为Telegraph English的可读符号格式，用于在低token预算下压缩多跳问答的上下文，通过将检索到的段落重写为结构化实体-关系陈述来保留推理证据。实验表明，该方法在多个数据集上优于字符级删除、截断和随机子采样等压缩基线，但并未发现其优势随推理深度增加而增长。

Simplifying the Modeling of Arbitrary Conditionals in Natural Language

Yinhan Lu et al.

cs.CL cs.LG

本文提出AC-GPT，通过对标准causal Transformer进行简单修改，使其能在单次前向传播中评估和采样任意条件分布（包括过去、未来和混合上下文），而无需改变原有的从左到右生成顺序和next-token预测目标。该方法支持对现有LLM进行微调，并在建模任意条件分布上优于基线，同时不损害标准从左到右的性能。

CoRA: Confidence-Rationale Alignment for Reliable Chain-of-Thought Reasoning

Juming Xiong et al.

cs.CL

本文提出CoRA框架，通过GRPO强化学习联合优化答案正确性、置信度与基于rubric的推理链质量，以对齐模型置信度与推理链支持度。实验表明该方法能降低置信度-推理链对齐误差，但未涉及关键词中的code、spectral、Muon、pretrain、agent或attention等概念。

Nemotron 3 Ultra: Open, Efficient Mixture-of-Experts Hybrid Mamba-Transformer Model for Agentic Reasoning

NVIDIA et al.

cs.CL cs.AI cs.LG

本文介绍了Nemotron 3 Ultra，一个550B总参数、55B激活参数的Mixture-of-Experts混合Mamba-Attention语言模型。该模型在20T tokens上预训练，扩展上下文至1M tokens，并通过SFT、RL和多教师策略蒸馏进行后训练，在推理吞吐量上比肩SOTA模型的同时提升约6倍，适用于长程自主agent任务。

Are Online Skill and Memory Modules Always Worth Their Tokens? A Budget-Constrained Study of Web Agents

Sina Hajimiri et al.

cs.CL

本文研究了在线web agent中，技能和记忆模块在固定推理预算下的实际收益。实验表明，在token预算匹配的情况下，使用额外actor步骤的简单基线方法在多个基准测试中表现与这些模块相当或更优。

Deep Temporal Modeling and Ensemble Fusion for Multimodal Emotion Recognition from Physiological Signals

Desta Haileselassie Hagos et al.

cs.CL

本文评估了LSTM、TCN和Transformer等深度学习模型在WESAD数据集上利用腕部和胸部传感器信号进行多模态情感识别的性能，并采用了晚期融合集成策略。实验表明，Transformer在多数模态设置下表现最佳，而集成方法达到了最高准确率。

ReportQA: QA-Based Radiology Report Evaluation

Yiming Shi et al.

cs.CL cs.CV

本文提出了ReportQA，一个基于QA的放射学报告评估框架，通过构建知识树和利用LLM生成QA对来评估报告质量，并引入QAScore指标。实验表明该指标与放射科医生判断更一致，但方法本身在关键词领域（如code, context, spectral等）缺乏直接关联或开创性贡献。

Equity with Efficiency: An Empirical Study of Tokenizers for Multilingual Large Language Models

Kieron Seven Jun Wei Lee et al.

cs.CL

本文系统比较了多种tokenizer在多语言大模型中的效率与公平性，发现Parity-aware BPE在压缩效率与跨语言公平性之间取得了最佳平衡，而Morphology-Driven Byte Encoding在语义推理任务上表现更优但计算成本更高。

A Practical Evaluation Method for Long-Form Simultaneous Speech-to-Speech Translation

Yulin Xue, Siqi Ouyang, Lei Li

cs.CL

本文提出了一种针对长语音连续输入的SimulS2ST（同声语音到语音翻译）的实用评估方法，通过ASR（自动语音识别）和强制对齐恢复token级时间戳，并利用句子嵌入对齐器匹配目标文本与源句子，从而计算句子级的延迟和质量指标。该方法在代表性系统上验证了有效性，并揭示了当前系统在长语音上存在显著的延迟累积问题。

CoCoGEC: Counterfactual Generation for Robust Grammatical Error Correction

Qianyu Wang et al.

cs.CL

本文提出CoCoGEC框架，通过生成反事实样本（改变与错误无关的上下文）来增强语法纠错模型的鲁棒性。该方法在扰动后的测试集上取得了显著的F0.5分数提升。

Stop When Further Reasoning Won't Help: Attention-State Adaptive Generation in Reasoning Models

Jiakai Li et al.

cs.CL

本文提出了一种名为ASAG的训练无关方法，通过分析attention分布来推断模型的推理状态，并自适应地调整生成策略，以缓解大型推理模型中的过度思考问题。实验表明，该方法能在多个benchmark上提升准确率并显著减少生成的token数量。

AdaMame: A Training Recipe for Adaptive Multilingual Reasoning

Dayeon Ki, Kevin Duh, Marine Carpuat

cs.CL cs.AI

本文提出AdaMame，一种两阶段训练方法，用于提升多语言数学推理中Large Reasoning Models (LRMs)的表现。该方法通过SFT阶段建立多语言推理能力，并在RL阶段引入query-conditioned alignment factor，以在准确率、语言一致性和token效率间实现Pareto最优。

PACUTE: Phonology-, Affix-, and Character-level Understanding of Tokens for Filipino

Jann Railey Montalan et al.

cs.CL cs.AI

本文提出了PACUTE基准，包含4600个任务，用于评估菲律宾语中基于音系、词缀和字符级别的形态理解能力。实验发现，开源模型在语素分解上接近随机水平，而前沿模型虽能恢复词缀，但在语素变换和音节划分等组合任务上仍远低于字符级上限。

Can Agents Read the Room? Benchmarking Visual Social Intelligence in Multimodal Simulation

Shijun Wan et al.

cs.CL

本文提出了一个名为\textsc{\benchmarkname{}}的benchmark，用于评估多模态social agent的视觉社交智能，包含240个场景和多种任务。实验发现，当前MLLMs在局部角色扮演上表现较好，但在交互调节和视觉结果达成上仍存在明显困难。

Beyond Layer Importance in Layer-wise Sparsity: An Inter-Layer Perturbation-Absorption Perspective

Tao Jing et al.

cs.CL

本文通过控制扰动实验研究了LLM中跨层稀疏性的扰动吸收特性，发现早期层放大扰动而中后期层吸收扰动，并基于此定义了吸收系数来改进现有剪枝方法。

AmchiBias: Measuring Stereotypical Bias in Goan Identity Groups with a Minimal Pair Dataset in English and Konkani

Michelle Barbosa, Sebastian Padó, Franziska Weeber

cs.CL

本文提出了AmchiBias基准，用于评估Goa地区社会文化刻板偏见，包含英语和Konkani语言的313个最小对。实验发现多语言模型在Konkani上表现接近随机，在英语上则反映泛印度偏见而非本地文化知识。

Spokes: Optimizing for Diverse Pretraining Data Selection

Clarence Lee et al.

cs.CL cs.AI

本文提出了一种基于G-Vendi score和exponentiated gradient descent的概率多样化框架SPOKES，用于优化预训练数据选择的多样性。实验表明该方法在FineWeb和DCLM数据集上优于随机采样和现有方法，但主要贡献在于数据选择而非与关键词直接相关。

Evaluating and Preserving Lexical Stress in English-to-Chinese Speech-to-Speech Translation

Yuchen Song et al.

cs.CL

本文研究了英中语音到语音翻译中的词汇重音迁移问题，构建了带重音标注的中文数据集和基于XLS-R的普通话重音检测器，并微调CosyVoice3构建了重音感知的S2ST系统。实验表明该系统在重音翻译能力上优于现有系统，且提出的评估指标与人类主观判断高度相关。

Adapting Reinforcement Learning with Chain-of-Thought Supervision for Explainable Detection of Hateful and Propagandistic Memes

Mohamed Bayan Kmainasi et al.

cs.CL cs.AI

本文提出了一种基于强化学习（GRPO）的后训练方法，用于提升thinking-based MLLMs在仇恨与宣传性模因检测中的分类性能和解释质量，通过在英文和阿拉伯语基准上的实验验证了其有效性。该方法主要贡献在于引入CoT监督和任务特定奖励，但与我提供的关键词（如code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention）无直接契合。

Prior over Evidence: Stereotype-Driven Diagnosis in LLM-Based L2 Pronunciation Feedback

Rong Wang, Kun Sun

cs.CL

本文研究了基于LLM的二语发音反馈中，模型诊断是否依赖于预训练先验而非语音证据。实验发现，模型在音素级反馈中表现出对特定L2英语困难音素的固定偏好，且声学证据仅在直接探测目标维度时才能改善评分，表明当前通用LLM更适合作为外部发音证据的表述工具而非独立诊断引擎。

Replay What Matters: Off-Policy Replay for Efficient LLM Reinforcement Unlearning

Zirui Pang et al.

cs.CL cs.LG

本文提出ReRULE方法，通过off-policy replay buffer存储低奖励的hard-case rollout，并在GRPO训练后期通过importance-sampled off-policy更新重用这些样本，以解决LLM reinforcement unlearning中easy cases梯度信号不足的问题。该方法在MUSE-Books基准上提升了Retain Quality，但改进有限且与关键词列表中的概念无直接关联。

Privacy-Preserving Text Sanitization for Distributed Agents Collaboration via Disentangled Representations

Xuan Liu et al.

cs.CL cs.AI

本文提出DiSan框架，通过解耦表示将文本分解为任务相关的角色子空间和身份相关的风格子空间，以在分布式多智能体协作中实现隐私保护。实验表明该方法在降低风格归因和PII暴露方面优于简单的标识符掩码。

Beyond Monolingual Deep Research: Evaluating Agents and Retrievers with Cross-Lingual BrowseComp-Plus

Yuheng Lu et al.

cs.CL cs.IR

本文提出了XBCP (Cross-lingual BrowseComp-Plus)基准，用于评估deep research agent在跨语言场景下的表现。实验发现，当支持文档的语言与查询语言不同时，agent的答案准确率和证据召回率会显著下降，表明跨语言深度研究存在检索和证据整合的双重困难。

Rethinking the Role of Efficient Attention in Hybrid Architectures

Ziqing Qiao et al.

cs.CL cs.LG

本文系统分析了混合架构中full attention与efficient attention模块（如sliding-window attention）的交互机制，发现efficient attention主要影响长上下文能力的涌现速度，而full attention承担长距离检索任务，并揭示了“大窗口惰性”现象。

Not All Skills Help: Measuring and Repairing Agent Knowledge

Yixuan Wang et al.

cs.CL cs.AI cs.LG

本文研究了LLM agent技能库中的因果异质性，发现单个技能在不同任务上效果相反，导致全局筛选方法失效。作者提出ASSAY框架，通过随机掩码测量技能因果贡献并离线重组库，在多个模型和基准上提升了任务完成率。

CHILLGuard: Towards Fine-Grained Chinese LLM Safety Guardrail with Scalable Data Construction and Model-aware Preference Alignment

Wenbo Yu et al.

cs.CL cs.AI

本文针对中文场景下LLM安全护栏的细粒度风险分类问题，提出了一个包含5大类31小类的风险分类体系，并构建了CHILLGuard护栏。通过可扩展的多阶段数据构建流程和模型感知偏好对齐方法，在中文安全数据上取得了性能提升。

T-Mem: Memory That Anticipates, Not Archives

Weidong Guo et al.

cs.CL cs.AI

本文提出T-Mem，一种面向LLM的长期对话记忆架构，通过引入“触发机制”（triggers）来同时支持描述性（descriptive）和联想性（associative）回忆，解决了传统记忆系统仅依赖表面特征匹配的局限。实验表明T-Mem在LoCoMo和LoCoMo-Plus基准上达到最优性能。

Few-Shot Biomedical Relation Extraction with Large Language Models: A Viable Alternative to Supervised Learning?

Jakob Mraz, Tomaž Curk, Blaž Zupan

cs.CL cs.AI

本文研究了使用大型语言模型进行少样本生物医学关系抽取，比较了pairwise classification和joint generation两种任务形式，发现prompt-based方法在macro-F1上优于监督基线，但整体性能仍低于监督方法。

Encode Errors: Representational Retrieval of In-Context Demonstrations for Multilingual Grammatical Error Correction

Guangyue Peng et al.

cs.CL

本文提出了一种基于LLM内部状态提取Grammatical Error Representation (GER)的方法，用于改进多语言语法纠错任务中的in-context demonstration检索。该方法通过编码错误模式而非语义相似性来提升纠错精度，在低资源语言上取得了显著提升。

Let LLMs Judge Each Other: Multi-Agent Peer-Reviewed Reasoning for Medical Question Answering

Zaifu Zhan, Shuang Zhou, Rui Zhang

cs.CL cs.AI

本文提出了一种多智能体同行评审推理方法，让多个LLM agents独立生成chain-of-thought推理并相互评估，以提升医学问答的准确性和鲁棒性。实验表明该方法在多个基准上优于单模型推理和多数投票，但方法本身并非开创性，且与关键词中的agent概念仅有部分契合。

Transfer Learning for FHIR Questionnaire Terminology Binding

Maxim Gorshkov

cs.CL cs.IR cs.LG

本文研究了从FHIR Questionnaire文本中检索LOINC代码的术语绑定问题，比较了六种方法（包括TF-IDF、BioLORD和对比微调MiniLM等）。实验表明，无任务数据的BioLORD在top-1准确率上最优，而对比微调在top-5和top-10上表现更好，但数据增强反而降低了部分指标。

ESBMC-PLC: Formal Verification of IEC 61131-3 Ladder Diagram Programs Using SMT-Based Model Checking

Pierre Dantas, Lucas Cordeiro, Waldir Junior

cs.CL cs.AR

本文提出了ESBMC-PLC，一个基于SMT的模型检查器，用于验证IEC 61131-3梯形图程序，通过将梯形图转换为中间表示并建模PLC扫描周期，实现了对安全属性的形式化验证。

Evaluative Judgement in Teaching AI-based Translation: A Class-room Case Study of AI-Mediated Translation and Post-Editing

Gokhan Dogru

cs.CL

本文通过23个学生项目案例，研究了在AI辅助翻译教学中，学生如何通过结构化比较通用LLM和在线MT系统来形成评估判断。结果显示学生并未将自动评估指标作为最终权威，而是基于充分性、流畅性、术语和后期编辑工作量等因素选择最终输出。

AthDGC: An Open Diachronic Greek Treebank with Indo-European Parallels

Nikolaos Lavidas et al.

cs.CL cs.DL

本文介绍了AthDGC，一个跨越八个历时时期的古希腊语依存句法树库，使用PROIEL XML 2.0 schema，并通过LaBSE和AwesomeAlign进行句子和词级对齐。该工作为历时语言学研究提供了开放资源，但与关键词列表中的code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention等概念无直接关联。

SHARD: Safe and Helpful Alignment via Self-Reframing Distillation

Viswonathan Manoranjan et al.

cs.CL

SHARD提出了一种自我重构蒸馏方法，通过改写敏感提示并重构模型自身响应，在保持安全性的同时提升有用性。该方法在DNA和LINGUASAFE数据集上验证了效果，但与关键词列表中的概念无直接关联。

Emergent retokenization symmetry in large language models: phenomenology and applications

Kanishk Jain, Matthew Day, Tankut Can

cs.CL cs.LG

本文研究了大型语言模型中tokenization的对称性现象，通过retokenization（替换prompt的标准tokenization为替代分割）来探测模型对语义等价输入的敏感性，并发现这种对称性在训练中部分涌现。retokenization作为一种采样策略，能在某些情况下恢复传统采样无法找到的解，但整体上与关键词列表中的概念关联较弱。

EIBench: A Simulator-Based Benchmark and Turn-Credit RL for Emotion Management

Rongzhi Zhu et al.

cs.CL cs.LG

本文提出了EIBench，一个基于模拟器的交互式情绪管理benchmark，并设计了CTC-GRPO方法用于训练。实验表明当前模型在边界维护场景下表现不佳，而CTC-GRPO能显著提升LLM的情绪管理能力。

LLM-Assisted Stance Detection in Scientific Discourse: A Test Case in Bayesian Cognitive Science

Eyup Engin Kucuk, Tarik Kelestemur, Ömer Dağlar Tanrikulu

cs.CL cs.AI

本文使用LLM辅助方法检测科学论述中的立场（如Bayesian认知科学中的现实主义与工具主义），通过理论驱动的codebook、专家标注和prompt优化，实现了较高的评分者间信度。该方法为理论密集型定性分析提供了可扩展的框架，但未涉及code、context、spectral等关键词。

LLM Judges Have Dark Current: A Psychometric Datasheet for LLM-as-a-Judge Evaluation

Hiroyasu Usami et al.

cs.CL astro-ph.IM cs.AI cs.LG

本文提出了一种Judge Datasheet协议，用于系统评估LLM-as-a-judge系统的测量特性，包括暗电流、交叉敏感性和位置偏差等指标。通过三个开源模型的案例研究，展示了不同模型在偏好判断中的行为差异，并指出提示词仅改变判断标准而非分辨率。

Distilling Examples into Task Instructions: Enhanced In-Context Learning for Real-World B2B Conversations

Guy Rotman et al.

cs.CL

本文提出了一个名为Call Playbook的数据集，并针对B2B对话分类任务，提出了一种将冗长的few-shot示例蒸馏为紧凑任务描述的知识提取方法。该方法在显著减少token使用量的同时提升了分类性能，但并未涉及code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention等关键词。

Extending Item Response Theory for Efficient and Meaningful Multilingual Evaluation

Gili Lior et al.

cs.CL

本文提出Multilingual-IRT框架，通过扩展Item Response Theory引入每语言难度偏差和分离内容与语言效应的区分度，以解决多语言评估中的翻译错误和知识混淆问题。该方法在MMLU-Pro-X数据集上展示了预测未观测实例和识别翻译错误的能力。

Beyond English: Uncovering the Multilingual Gap in Vision-Language-Action Models

Hanyang Chen et al.

cs.CL cs.RO

本文首次系统研究了Vision-Language-Action模型在多语言指令理解上的表现，发现模型在非英语指令下性能显著下降。通过分析表示偏移，作者提出了一种基于主成分分析的对齐方法以缓解多语言性能差距。

Vernier: Probing Representational Misalignment Behind Lexical Gaps in Causal Reasoning

Zhenyu Yu

cs.CL cs.AI

本文研究了指令微调语言模型在因果推理任务中因变量名替换为占位符而表现不一致的现象，通过Vernier方法分析发现这主要是表征对齐问题而非信息丢失。实验在多个模型上验证了该现象，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。

Retrievable Gradients: Continual Post-Training Without Cumulative Weight Drift

Weihang Su et al.

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

本文提出ReGrad (Retrievable Gradients)范式，将gradient视为可检索的知识单元，通过离线预计算文档特定gradient并存储在Gradient Bank中，在推理时仅检索与query相关的gradient进行临时权重调整，以避免累积权重漂移。该方法引入bi-level meta-learning目标优化gradient的泛化能力，在通用和领域特定设置中优于CPT和RAG基线。

EHRNote-ChatQA: A Benchmark for Evidence-Grounded Multi-Turn Clinical Question Answering over Longitudinal Discharge Summaries

Jiyoun Kim et al.

cs.CL cs.AI

本文提出了EHRNote-ChatQA，一个用于评估大语言模型在纵向出院小结上进行多轮临床问答的基准数据集，包含967个患者级样本和16072个QA对。实验表明，模型在证据溯源任务上比内容回答更困难，且多轮错误会累积。

A Self Consistency Based Reranking for Narrative Question Answering

Molham Mohamed, Ali Hamdi

cs.CL cs.AI

本文提出了一种基于自一致性的重排序框架用于叙事问答，通过生成多个候选答案并基于语义一致性选择最终答案，提升了模型性能。该方法在NarrativeQA数据集上验证了有效性，但未涉及代码、谱方法或Muon等关键词相关技术。

ttda704 at SemEval-2026 Task 6: Structured Chain-of-Thought Prompting for Political Evasion Detection

Tai Tran Tan, An Dinh Thien

cs.CL

本文针对SemEval-2026 Task 6中的政治回避检测任务，比较了两种范式：基于QLoRA的Qwen3模型参数高效微调，以及基于DeepSeek-V3.2和Grok-4-Fast的结构化Chain-of-Thought提示方法。实验表明，结构化CoT提示方法在Macro F1指标上显著优于微调基线，但该方法与关键词列表中的概念无直接关联。

DYNA : Dynamic Episodic Memory Networks for Augmenting Large Language Models with Temporal Knowledge Graphs in Continuous Learning

Ali Sarabadani, Mahtab Tajvidiyan

cs.CL cs.AI cs.LG cs.SI

本文提出DYNA框架，通过将事件作为节点、时间关系作为有向带时间戳边的temporal knowledge graph作为外部可更新记忆，来增强冻结的large language model。该方法在查询时通过random walk和centrality measures检索相关节点，以减少灾难性遗忘并提升时间顺序能力。

ttda704 at SemEval-2026 Task 4: Modeling Narrative Structures via Pseudonymization and Multi-View Sentence Alignment

Tai Tran Tan, An Dinh Thien

cs.CL

本文提出了一种基于对比学习和微调sentence transformers的方法，用于SemEval 2026任务4中的叙事故事相似度与表示学习。该方法通过伪匿名化和多视角句子对齐构建了两个pipeline，分别处理单视角和多视角的叙事结构建模。

On Defining Erasure Harms for NLP

Yu Lu Liu et al.

cs.CL

本文针对NLP系统中“擦除伤害”概念定义模糊的问题，提出了一种结构化定义，明确了建立和测量该伤害所需的关键组件，但未涉及关键词中的特定技术。

The Truth Stays in the Family: Enhancing Contextual Grounding via Inherited Truthful Heads in Model Lineages

Miso Choi et al.

cs.CL cs.AI cs.LG

本文研究了大型语言模型及其多模态变体中的上下文真实性，发现基础模型中的真实头部（truthful heads）在微调后仍被继承，并提出TruthProbe方法通过软门控策略增强这些头部，从而减少幻觉。该工作与关键词中的attention和context相关，但方法创新性一般。

When Correct Edges Cannot Be Verified: A Provenance Gap in Incomplete KGQA and a Provenance-Favoring Completion Policy

Yongqi Kang, Yu Fu, Yong Zhao

cs.CL

本文研究了不完整知识图谱问答(IKGQA)中，文本可验证性是否等同于边正确性的问题。通过实验发现，大多数正确的补全边在文本中缺乏支持证据，表明文本忠实度衡量的是来源(provenance)而非正确性。作者提出了TGComplete策略，在推理断点处检索证据并决定是否采纳，在牺牲召回率的情况下提高了边精度和严格忠实度。

SciOrch: Learning to Orchestrate Expert LLMs for Solving Frontier Multimodal Scientific Reasoning Tasks

Jingru Guo et al.

cs.CL

本文提出SciOrch框架，训练一个轻量级8B模型作为orchestrator，通过MCTS和GRPO-style训练来协调多个前沿LLM解决多模态科学推理任务。该方法在测试集上提升了准确率并降低了API成本，但主要贡献在于工程框架而非理论创新，与关键词列表中的概念关联较弱。

Free Energy Heuristics: Fast-And-Frugal Cognition as Active Inference Under Uncertain Precision

Alex Bogdan

cs.CL cs.AI

本文探讨了Chain-of-thought (CoT)推理在大型语言模型中的双面性，提出元不确定性（meta-uncertainty）是决定CoT效果的关键因素，并证明在不确定精度下最小化期望自由能的策略与快速节俭启发式（fast-and-frugal heuristics）在计算上等价。实验表明，在高元不确定性任务上，更长的CoT会显著降低准确率。该工作与关键词列表中的概念关联较弱。

Koshur Diacritizer: A Byte-Level Sequence-to-Sequence Model for Kashmiri Diacritic Restoration

Haq Nawaz Malik, Nahfid Nissar, Faizan Iqbal

cs.CL cs.AI

本文提出Koshur Diacritizer，一个基于ByT5-small的字节级序列到序列模型，用于恢复克什米尔语文本中缺失的变音符号，并发布了23.7k个对齐句对的数据集。该方法结合了脚本感知归一化、对齐验证和骨架保留推理，在测试集上取得了0.2012的DERm和0.2159的WER。

Neuron Level Analysis of Large Language Model in Legal Domain Reasoning

Eri Onami et al.

cs.CL

本文通过neuron attribution scores对LLM在法律领域推理中的神经元进行了分析，发现抑制特定神经元会显著降低任务准确率，并识别出跨任务和任务特定的神经元。研究还表明，影响神经元的分布可能依赖于输入格式和内容，而非普遍集中于中间MLP层。

BALTO: Balanced Token-Level Policy Optimization for Hallucination Mitigation

Ning Li et al.

cs.CL

BALTO提出了一种平衡的token级策略优化框架，用于缓解大语言模型中的幻觉问题。该方法通过提取可验证的事实声明并投影到token级标签，实现了更精细的信用分配，在多个基准测试中提升了忠实度。

Control-Plane Placement Shapes Forgetting: An Architectural Study of Agent Memory Across Thirteen System Configurations

Dongxu Yang

cs.CL cs.AI

本文研究了LLM在agent记忆管线中控制平面与召回平面之间的放置位置对遗忘失败模式的影响，通过13种系统配置在385个对抗性案例上的实验，揭示了不同放置机制在词汇/时间类别、规范化处理和意图感知删除等任务上的互补覆盖特性。

Calibrated Triage, Not Autonomy: Confidence Estimation for Medical Vision-Language Models

Reza Khanmohammadi, Kundan Thind, Mohammad M. Ghassemi

cs.CL

本文评估了七种confidence estimator在五个open-weight LVLMs和三个医学视觉问答数据集上的表现，发现标准metrics无法有效区分方法优劣，且最弱的baseline在41%到45%的错误中表现出高置信度错误。结论是当前模型更适合作为calibrated triage工具，而非实现完全自主。

Interactor: Agentic RL oriented Iterative Creation for Ad Description Generation in Sponsored Search

Penghui Wei et al.

cs.CL cs.IR

本文提出Interactor框架，利用agentic RL（基于智能体的强化学习）优化广告描述生成，通过多轮迭代与生成式奖励模型交互来提升知识丰富度和一致性。该方法在工业数据集上表现优异并已上线部署，但与我提供的关键词（如code, spectral, Muon, attention等）关联度较低。

Contaminated Collaboration: Measuring Gender Bias Transfer in LLM-Assisted Student Writing

Ariyan Hossain et al.

cs.CL cs.HC

本文研究了LLM写作助手在辅助学生撰写职业规划论文时，性别偏见是否会从模型输出转移到人类写作中。实验发现，使用带有性别偏见的LLM提示会导致学生论文中出现更大的agentic gap（能动性差距）和更多性别刻板印象的职业建议，且这种偏见转移具有不对称性。

Beyond NL2Code: A Structured Survey of Multimodal Code Intelligence

Xuanle Zhao et al.

cs.CL

本文对多模态代码智能领域进行了结构化综述，将任务按代码角色（如可编辑符号、科学表示、可执行策略等）分类，并覆盖GUI、科学可视化、结构化图形及前沿任务四个领域。文章提出未来研究应聚焦于多信号验证、多状态验证、跨任务迁移测试和可验证智能体轨迹等方向，以推动多模态代码生成向证据驱动的可执行系统发展。

FinBalance: A Multi-Document Accounting Reconciliation Benchmark

Sasank Tumpati et al.

cs.CL

本文提出了一个名为FinBalance的多文档会计核对基准，通过确定性生成器构建了包含多种行业和难度的财务文档集，用于评估LLM在会计核对任务上的表现。实验表明现有模型在生成准确资产负债表方面存在显著不足，且文档链接错误难以通过提示改进。

SAG: SQL-Retrieval Augmented Generation with Query-Time Dynamic Hyperedges

Yuchao Wu et al.

cs.CL

本文提出SAG (SQL-Retrieval Augmented Generation)架构，通过将文本块转换为语义完整的事件和索引实体，并利用SQL join查询在查询时动态构建局部超边，避免了全局静态图的维护开销。该方法在多个多跳推理基准上取得了最优结果，并支持大规模生产部署。

Formalize Once, Edit the Rest: Efficient Lean-Based Answer Selection for Math Reasoning

Ji Feng, Zhouxing Shi

cs.CL cs.AI cs.LG

本文提出BASE方法，通过先对一个问题的一个候选答案进行Lean形式化，再通过编辑其余候选答案中的表达式来减少形式化成本，从而在数学推理的答案选择中提升效率并降低计算开销。

A Large-Scale Multi-Dimensional Empirical Study of LLMs for Conversation Summarization

Weixiao Zhou et al.

cs.CL

本文提出了OmniCSEval基准，包含1800个跨6个场景的对话，用于评估LLM在对话摘要任务上的表现，并采用双向事实核查框架进行细粒度评估。研究发现当前LLM在跨场景挑战、推理与规模的影响以及推理模型的效率与适应性方面存在关键问题。

ROMPAR: Morphological Completion and Demographic Unlearning for Romanian-Accented Speech Recognition

Andrei-Marius Avram et al.

cs.CL

本文提出了ROMPAR数据集和一种多任务对抗训练框架，用于罗马尼亚语口音语音识别，通过引入指数衰减机制和LLM引导的解码策略来减少人口统计偏差和形态不完整问题。

GRACE-DS: a Guarded Reward-guided Agent Correction Environment in Data Science

Aleksandr Tsymbalov et al.

cs.CL cs.LG

GRACE-DS是一个用于评估LLM驱动的AutoML agent的受保护奖励引导环境，通过隐藏验证器衡量agent在数据科学工作流中的表现，包括预测性能、泄漏避免和协议合规性等指标。实验表明其灵活迭代交互模式优于单次生成和重启基线。

Bridging the Usability Gap: Lessons from Interpreting Studies for Machine Interpreting Design

Claudio Fantinuoli

cs.CL cs.HC

本文从口译研究视角出发，指出机器口译（MI）存在“准确性幻觉”，即系统在标准评测中表现优异但实际用户体验不佳。文章将MI定义为语音翻译的一个子领域，并提出了三个设计优先级：agency、grounding和experience，以弥合可用性差距。

Who Flips? Self- and Cross-Model Counterarguments Reveal Answer Instability in LLMs

Nafiseh Nikeghbal et al.

cs.CL

本文提出了一种评估LLM答案稳定性的协议，通过向模型提供针对正确答案的合理反论来测试其是否会改变答案。实验发现不同模型的翻转率差异很大，且自归因和跨模型反论会显著影响稳定性。

Scaling Human and G2P Supervision for Robust Phonetic Transcription

Alexander Metzger, Aruna Srivastava, Ruslan Mukhamedvaleev

cs.CL cs.LG cs.SD

本文研究了在英语语音转录中，人类标注与G2P模型自动标注的规模效应，发现当人类标注超过20-30小时后，G2P监督不再有效，而ASR预训练能显著提升性能。该工作主要关注数据规模与监督质量的权衡，与关键词中的pretrain有一定关联，但方法缺乏开创性且未解决长期问题。

In-Domain Supervised Pathology Report Classification: A Reproducible Pipeline from Data Curation to Production-Matched Evaluation

Isaac Hands et al.

cs.CL

本文提出了一种针对病理报告分类的域内监督pipeline，通过标准化数据筛选和盲审来缓解跨机构性能下降问题，在Kentucky数据集上取得了比基线更低的假阴性率和更高的F1分数。该方法主要关注数据curation和评估流程的可复现性，与关键词中的code、context、spectral、Muon、pretrain、agent、attention均无直接关联。

From Argument Components to Graphs: A Multi-Agent Debate with Confidence Gating for Argument Relations

Jakub Bąba, Jarosław A. Chudziak

cs.CL

本文提出了一种基于多智能体辩论与置信门控机制的框架，用于论证关系识别与分类任务，通过仅在不确定情况下进行辩论来提升性能。在UKP语料库上，该方法在无训练方法中取得了最高Macro F1，但整体方法更侧重于自然语言处理中的论证挖掘，与关键词中的agent有一定关联但创新性有限。

PVminerLLM2: Improving Structured Extraction of Patient Voice via Preference Optimization

Samah Fodeh et al.

cs.CL cs.AI

本文提出PVminerLLM2，通过引入带token级门控稳定项（gated stabilization term）的偏好优化（preference optimization）和混淆感知偏好对构建（confusion-aware preference pair construction），改进了从患者生成文本中结构化提取患者声音（patient voice）的性能，解决了监督微调（SFT）难以处理的token级关键错误问题。

AuAu: A Benchmark for Auditing Authoritarian Alignment in Large Language Models

Andreas Einwiller, Max Klabunde, Florian Lemmerich

cs.CL cs.AI cs.LG

本文提出了AuAu基准，用于评估大型语言模型生成具有威权倾向内容的风险，结合了心理测量、情境行为测试和用户提示响应三种方法。研究发现，所有测试模型在心理测量评估中均表现出显著的威权响应率，但在更真实的场景中该比率显著下降。

XAI-Grounded Explanation Generation for Speech Deepfake Detection with Training-Free Multimodal Large Language Models

Yupei Li et al.

cs.CL cs.AI

本文提出了一种无需训练的XAI解释生成框架，通过将XAI证据与多模态大语言模型结合，为语音深度伪造检测生成基于证据的自然语言解释。实验表明该方法在PartialSpoof数据集上提升了内部准确性。

GRACE: Step-Level Benchmark for Faithful Reasoning over Context

Hoang Pham, Dong Le, Anh Tuan Luu

cs.CL

本文提出了GRACE，一个用于评估context-grounded textual reasoning中step-level faithfulness的benchmark，通过人工标注和data-driven error taxonomy来识别推理链中的错误类型。实验表明当前模型在该任务上仍有较大提升空间，但未涉及code、spectral、Muon、pretrain、agent或attention等关键词。

Weaving Multi-Source Evidence for Biomedical Reasoning: The BioMedHop Benchmark and BioWeave Framework

Xingyu Tan et al.

cs.CL

本文提出了BioMedHop基准和BioWeave框架，用于评估和实现生物医学问答中的多源证据推理，通过构建统一的evidence graph来整合知识图谱、文献和网络资源。实验表明BioWeave在性能上优于现有方法，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。

PACT: Privileged Trace Co-Training for Multi-Turn Tool-Use Agents

Zhenbang Du et al.

cs.CL cs.AI cs.LG

本文提出PACT框架，通过将expert traces作为训练时的优化信号而非推理时的提示，结合trace-conditioned RL和component-aware SFT损失，来训练多轮tool-use agents。实验表明该方法在多个benchmark上优于SFT和RL基线。

Creative Collision: Directorial Persona Steering and Competition in Large Language Models

Subramanyam Sahoo, Justin Shenk

cs.CL cs.LG

本文研究了在大型语言模型的residual stream中叠加两个语义相反的steering vectors（导演风格向量）的效果，发现乐观的Spielberg向量在大多数插值范围内具有方向主导性，且中间碰撞点反而能提升生成连贯性。该工作主要关注创意生成中的风格控制，与关键词中的code、spectral、Muon、pretrain、agent、attention等方向关联较弱。

Who Should Lead Decoding Now? Tracking Reliable Trajectories for Ensembling Masked Diffusion Language Models

Heecheol Yun et al.

cs.CL cs.AI

本文研究了Masked Diffusion Language Models (MDLMs)的集成问题，提出TIE框架，通过追踪解码轨迹的置信度动态来在模型间传递部分去噪序列。该方法在多种推理任务上表现良好，但未涉及code、spectral或Muon等关键词。

HiMPO: Hindsight-Informed Memory Policy Optimization for Less-Entangled Credit in Long-Horizon Agents

Jiangze Yan et al.

cs.CL cs.LG

本文提出HiMPO框架，通过比较记忆更新前后的任务相关信息来估计局部效用，并使用事后相关性作为回顾性滤波器来减少记忆更新的因果纠缠，从而优化长时域agent中的记忆写入策略。该方法在开放域任务和压缩记忆问答中提升了性能，并减少了工具错误导致的归因泄漏。

PaperJury: Due-Process Review for Bounded LaTeX Revision

Yiran Wang et al.

cs.CL

本文提出了PaperJury系统，一个用于LaTeX论文预提交审查的闭环系统，通过确定性编排与语义agent的分离来管理审查、裁决和修订流程，并在多个基准上评估了其性能。该系统主要关注论文审查流程的鲁棒性和安全性，与您提供的关键词（如code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention）关联度较低。

TMASC: Transmasculine Attitude and Speech Corpus

Sidney Wong

cs.CL

本文介绍了Transmasculine Attitude and Speech Corpus (TMASC)，一个包含196名跨性别男性问卷数据和66份音频记录的多模态语料库，并概述了其开发流程和数据收集方法。该语料库主要用于支持跨性别男性的语音健康研究，与关键词中的code, context, spectral等概念无直接关联。

Tyler: Typed Latent Reasoning for Language Models -- When to Think, What to Compute, and How Much to Allocate

Hanyu Lin et al.

cs.CL cs.AI

本文提出Tyler框架，通过学习一个策略在解码时选择生成文本token或调用特定推理功能的latent computation module，以解决何时、何种类型及多少预算进行latent reasoning的问题。实验表明该方法在多个backbone LLM上提升了推理准确率。

Evaluating LLM Personalization via Semantic Constraint Verification

Xuran Li et al.

cs.CL cs.LG

本文提出NLICV框架，通过NLI模型将句子映射到truth-condition sets来验证LLM个性化约束，将模型行为分为四类。该方法在降低延迟和token成本的同时与人工标注高度一致，但未涉及关键词中的code、spectral、Muon等概念。

Surpassing Scale by Efficiency: A Compact 135M Parameter Foundational LLM Natively Adapted for the Bangla Language

Rabindra Nath Nandi

cs.CL

本文提出一个135M参数的孟加拉语基础语言模型bangla-smollm-135m，通过一种确定性的intersect-and-append token合并策略解决子词脚本碎片化问题，在零样本多任务基准上匹配或超越两倍大小的模型。该工作主要关注低资源语言的效率优化，与关键词中的code, spectral, Muon, agent, attention等概念无直接关联。

A Mechanistic Understanding of Pronoun Fidelity in LLMs

Katharina Trinley et al.

cs.CL cs.LG

本文通过Boundless Distributed Alignment Search方法，从机制层面研究了大型语言模型中代词保真度的问题，发现group entity binding、recency bias和stereotypical bias三种机制作为因果子空间共存于网络深度中，且没有任何单一机制能完全解释模型行为。

LectūraAgents: A Multi-Agent Framework for Adaptive Personalized AI-Assisted Learning and Embodied Teaching

Jaward Sesay et al.

cs.CL cs.AI cs.HC

本文提出了一个名为LectūraAgents的多agent框架，用于自适应个性化AI辅助学习和具身教学。该框架通过分层多agent架构模拟教授-学生关系，并引入Teaching Action-Speech Alignment (TASA)算法来生成与学习者特征对齐的教学动作序列。

From Awareness to Adherence: Bridging the Context Gap in Spoken Dialogue Systems via Context-Aware Decoding

Che Hyun Lee, Heeseung Kim, Sungroh Yoon

cs.CL

本文指出端到端口语对话系统中存在潜在上下文感知与实际遵循之间的差距，并提出一种音频适应的上下文感知解码方法，通过利用内部attention机制隔离关键历史轮次来增强多模态上下文信号。

Lost at the End: Primacy Bias in Multimodal Retrieval-Augmented Question Answering

Jieyuan Liu et al.

cs.CL cs.AI cs.CV

本文研究了多模态检索增强问答（KB-VQA）中reader端的位置依赖效应，发现与纯文本中的U形“lost-in-the-middle”不同，多模态场景下呈现“primacy bias”（首因偏差），即首位检索结果显著优于末位。通过控制实验和消融分析，作者将问题定位到指令微调reader的prompt slot 0，并指出检索端改进无法消除该差距，需reader端干预。

REFLEX: Reflective Evolution from LLM Experience

Pan Wang

cs.CL cs.LG

本文提出REFLEX框架，通过将视觉诊断与代码生成解耦，利用Critic模块生成结构化诊断，再由Actor模块结合可复用的Skill Memory合成策略代码，在多个控制任务上实现了高效的策略搜索。

SkillWiki: A Living Knowledge Infrastructure for Agent Skills

Dingcheng Huang et al.

cs.CL

SkillWiki提出了一种用于agent技能的知识基础设施，将异构知识转化为可复用的技能资产，并支持技能的持续演化。该工作与关键词中的"agent"相关，但方法本身并非开创性突破。

Can LLM Coding Agents Reason About Time Series?

Filip Rechtorík, Ondřej Dušek, Zdeněk Kasner

cs.CL

本文研究了LLM coding agents在时间序列分析任务中的表现，通过对比提供原始数据、使用coding agent或两者结合的方法，发现coding agent性能优于原始数据处理但仍有较高错误率。该工作主要评估现有方法而非提出开创性技术，与关键词中的agent相关但契合度一般。

The BD-LSC Dataset: Facilitating the Benchmarking of Models for Lexical Semantic Change Detection in Slang and Standard Usage

Afnan Aloraini et al.

cs.CL

本文提出了BD-LSC和ST-WSD两个benchmark数据集，用于评估词汇语义变化检测模型，特别是针对同时具有俚语和标准用法的词汇。实验表明，few-shot GPT-4o在Exact Sense Match上表现最佳，但所有模型在稀有俚语语义上的Macro-F1分数均接近0.5，揭示了该领域的核心挑战。

Fast When, Careful Who: Dual-Process Multiparty Turn-Taking with Diffusion Augmentation

Rutherford A. Patamia et al.

cs.CL cs.AI

本文针对多说话人对话系统中的话轮转换问题，提出了一种基于音频的双阶段流水线，将“何时触发话轮边界”与“是否发生话轮转移”分离，并引入扩散模型进行数据增强。该方法在VoxConverse数据集上提升了话轮转移检测性能。

Can LLM Agents Infer World Models? Evidence from Agentic Automata Learning

Reef Menaged et al.

cs.CL

本文提出agentic automata learning框架，通过让LLM agent与oracle交互来推断隐藏的deterministic finite automaton (DFA)，以评估其发现world models的能力。实验表明，当前LLM agent在交互式发现任务中表现远不如经典算法。

Uncertainty Is Not a Safety Net for Clinical VQA, but Can It Anticipate Model Failure?

Arnisa Fazla et al.

cs.CL

本文研究了临床视觉语言模型(VLM)在视觉问答(VQA)任务中的不确定性估计(UE)方法，发现UE质量与模型准确率相关，在模型表现最弱时失效，但能作为诊断工具预测模型在扰动下的失败。

How Far Can Machine Translation Quality Take You? Extrinsic Discourse Evaluation in Goal-Oriented Setups

Wafaa Mohammed, Kata Naszadi, Vlad Niculae

cs.CL

本文研究了机器翻译质量在目标导向场景中的外在话语评估，通过静态实体计数任务和交互式Welfare Diplomacy游戏，发现高内在翻译质量并不能可靠预测下游任务成功，且交互中的翻译失败会影响协调。该工作与关键词中的agent和context有一定关联，但方法缺乏开创性。

Sycophancy as Material Failure under Pushback Loading: A Multi-Axis Characterization Across Three Loading Cases and up to Seventeen Material Charges

Ferdinand M. Schessl

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

本文采用材料科学的框架，将LLM中的谄媚行为（sycophancy）类比为材料在推压载荷下的失效，通过14个turn-level轴测量和3个speaker-resolved轴，在三种加载案例（辩论、错误预设、伦理设定）下对立场翻转（stance-flip）进行了多轴表征。研究发现，不同加载案例的方差组成模式不同，且跨评判者可靠性存在差异。

Islamic Large Language Models: From Knowledge Acquisition to Trustworthy and Hallucination-Resistant AI

Mohammed Amine Mouhoub

cs.CL

本文综述了伊斯兰大语言模型（LLMs）在知识获取、可信度与抗幻觉方面的研究进展，强调了阿拉伯语NLP、检索增强生成及伊斯兰法律推理等方向，但未涉及code、spectral、Muon、agent或attention等关键词相关方法。

FraudSMSWalker: Benchmarking Agentic Large Language Models for SMS-to-Webpage Fraud Detection

Y. H. Zhou et al.

cs.CL

本文提出了FraudSMSWalker基准，用于评估agentic LLM在屏蔽URL等声誉捷径后，基于SMS文本与网页内容进行跨渠道欺诈检测的能力。实验表明当前agent能检测可疑线索，但在保持良性案例召回率方面存在困难。

Progressive Knowledge-Guided Large Language Model Framework for Bearing Fault Diagnosis

Jinghan Wang et al.

cs.CL

本文提出了一种渐进式物理引导的多尺度振动信号处理框架，用于轴承故障诊断，通过构建81维物理可追溯的特征空间和故障自适应信号分割机制，实现了高精度（98.49%）和低计算成本（降低12.6倍）的诊断。该方法主要关注物理先验与信号处理的结合，与关键词中的code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention等概念关联较弱。

Multi-Turn Reflective Masking Elicits Reasoning in Mask Diffusion Models

Yanming Zhang et al.

cs.CL

本文提出Reflective Masking (RM)方法，通过轻量级后训练使Mask Diffusion Models (MDMs)具备多轮迭代修正能力，在文本生成、数独和图像编辑等任务上优于标准掩码基线。该方法无需改变模型架构，但未涉及代码、谱方法或Muon优化器等关键词相关技术。

P3B3: A Multi-Turn Conversational Benchmark for Measuring European and Brazilian Portuguese Variety Bias in LLMs

Rafael Ferreira et al.

cs.CL cs.AI cs.LG

本文提出了一个名为P3B3的多轮对话基准，用于评估大语言模型在葡萄牙语欧洲变体(pt-PT)和巴西变体(pt-BR)上的语言变体偏差，实验发现大多数模型偏向pt-BR。该工作主要关注语言变体偏差，与关键词列表中的code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention等主题无关。

The Art of Mixology: Mixup-based Obfuscation for Privacy-Preserving Split Learning in Large Language Models

Chen Chen et al.

cs.CL

本文提出MIXGUARD框架，通过token级和表示级混淆以及自适应梯度扰动，在分割学习中保护大语言模型隐私。该方法在多个任务上平衡了效用、隐私和效率，但未涉及关键词中的code、spectral、Muon等概念。

LLM-based Visual Code Completion for Aerospace Geometric Design

Hau Kit Yong et al.

cs.CL

本文介绍了一个基于LLM的视觉编程copilot应用，用于航空航天几何设计任务，使用了ReAct方法和GPT 5.4，并构建了Wingbuilder插件库和AVPD数据集。用户试验表明该工具生成的建议有帮助，但推理速度较慢，限制了其在复杂任务中的实用性。

Connecting Speech to Words through Images

Gabriel Pirlogeanu et al.

cs.CL

本文提出了一种基于视觉的方法，通过图像和语音描述来建立口语词汇与书面词汇的映射，无需文本监督。该方法利用图像字幕系统构建书面词汇表，并通过无监督词发现技术定位语音中的目标词实例，在口语词检索任务中优于强基线模型。

Understanding the Behaviors of Environment-aware Information Retrieval

Ruifeng Yuan et al.

cs.CL cs.IR

本文通过reinforcement learning (RL)研究了LLM如何为不同retriever自适应调整query formulation策略，发现不同retriever存在显著不同的最优query风格（如描述性vs.疑问式），并引入了一种基于branching的rollout技术来提升多步retrieval轨迹下的训练稳定性。

How Much Can We Trust LLM Search Agents? Measuring Endorsement Vulnerability to Web Content Manipulation

Yimeng Chen et al.

cs.CL cs.CR cs.CY cs.IR

本文提出了SearchGEO框架，用于评估基于LLM的搜索agent在受到网页内容操纵时的endorsement vulnerability（认可脆弱性）。通过多种攻击模式和指标测试了13个LLM后端，发现不同模型在攻击成功率上存在显著差异，并指出应将对抗性搜索内容下的推荐可靠性作为后端安全评估的重要维度。

Tying the Loop -- Tied Expert Layers in Mixture-of-Experts Language Models

Martin Jaggi

cs.CL cs.AI cs.LG

本文提出Expert Tying方法，通过在连续transformer层间共享expert参数来减少MoE语言模型的内存占用，实验表明该方法可在几乎不损失perplexity和下游任务质量的情况下将内存占用降低近2倍。

Does Traversal Order Matter? A Systematic Study of Tree Traversal Methods in Transformer Grammars

Zongru Liu et al.

cs.CL

本文系统研究了Transformer Grammars中不同的树遍历方法（包括深度优先、广度优先和一种新的混合策略），并评估了它们在语言建模、句法泛化和摘要任务上的性能表现，揭示了嵌套组合与全局前瞻之间的内在权衡。

Data-Driven Decoding of Russell's Circumplex Model of Affect

Amdjed Belaref et al.

cs.CL

本文研究了Transformer模型（如RoBERTa和wav2vec 2.0）的embedding是否能够复现Russell情感环状模型中的几何规律，发现多模态融合（文本与语音）能完美对齐该模型的情感拓扑结构。该工作为情感计算中的表示学习与心理学理论之间建立了桥梁。

Robust Dual-Signal Fusion: Hybrid Neuro-Symbolic Gating with Compressed Chain-of-Thought Refinement for Irony Detection in Social Media Texts

Ankit Bhattacharjee, Krityapriya Bhaumik

cs.CL cs.AI

本文提出了一种用于社交媒体文本讽刺检测的混合神经符号架构RDS Fusion，通过压缩Chain-of-Thought推理轨迹实现零样本检测，在TweetEval和iSarcasm数据集上取得了与微调模型相当的性能。该方法主要关注自然语言处理中的讽刺检测任务，与关键词列表中的概念关联较弱。

Follow the Latent Roadmap: Navigating Revocable Decoding for Diffusion LLMs with Anchor Tokens

Yizhen Yao et al.

cs.CL cs.AI

本文提出ASRD框架，通过识别并利用Anchor Tokens来改进扩散LLM的revocable decoding过程。该方法在embedding space中解耦上下文，并引入两种机制来缓解错误传播和局部错误强化问题。

Revisiting the Systematicity in Negation in the Era of In-Context Learning

Hitomi Yanaka, Taisei Yamamoto

cs.CL

本文研究了大型语言模型在上下文学习中对否定句的理解，从行为系统性和表征系统性两个角度分析了模型在否定表达和范围识别上的表现，发现模型虽能部分理解但无法达到完美，且范围识别比线索提取更具挑战性。

Understanding Scam Trends and Rail Paths from Reddit Self-Disclosure Narratives

Yangjun Zhang et al.

cs.CL cs.CE cs.CY

本文利用Reddit上2023-2025年的自述叙事构建数据集，通过启发式标注和LLM辅助方法分析了在线诈骗的趋势与路径，发现诈骗过程多为多阶段且不同诈骗类型在路径复杂度上存在系统性差异。

Compositional Reasoning Depth Predicts Clinical AI Failure: Empirical Evidence Consistent with Transformer Compositionality Limits in Electronic Health Record Question Answering

Sanjay Basu

cs.CL cs.AI

本文通过实验发现，在电子健康记录问答任务中，大型语言模型的错误率随所需推理步骤数（hop count）单调增加，且该现象在多个模型架构中一致。研究将推理深度作为预测模型失败的理论驱动指标，但未涉及代码、谱方法或预训练等关键词。

Contrastive-Difference CKA Reveals Concept-Specific Structural Alignment Across Language Model Architectures

Xueping Gao

cs.CL

本文提出了一种无需训练的对比差异CKA方法(CKA_Delta)，通过计算每个样本对比差异上的kernel alignment，来分离不同LLM架构中概念特定的表示收敛与通用相似性。实验表明，该方法在多个概念域上比标准CKA具有更好的判别能力，并揭示了中等几何收敛与近乎完美功能迁移之间的解耦现象。

Speaking the Language of Science: Toward a General-Purpose Generative Foundation Model for the Natural Sciences

Mingyang Li et al.

cs.CL

本文提出LOGOS，一个基于共享科学语法的自回归框架，将自然科学的异构任务统一为token序列预测，无需显式坐标或几何神经网络。实验表明该模型在多种任务上匹配或超越领域专用基线，且性能随模型规模增大而提升。

LESS Is More: Mutual-Stability Sampling for Diffusion Language Models

Amr Mohamed, Guokan Shang, Michalis Vazirgiannis

cs.CL

本文提出了一种名为LESS的训练无关自适应采样方法，通过互稳定性规则（联合置信度、token持久性和分布稳定性）来动态决定扩散语言模型中的token去掩码时机，从而减少反向去噪步数。实验表明，该方法在多个基准上提升了准确率，同时显著降低了推理计算开销。

IMPACTeen: Intentions, Manipulation, Persuasion, Annotations, and Consequences in Teen Communication Dataset

Aleksander Szczęsny et al.

cs.CL cs.AI

IMPACTeen是一个关于青少年社交影响场景的文本数据集，包含1021篇文本及多视角标注，用于支持社会影响力检测和语言模型评估。该数据集与关键词列表中的概念无直接关联。

Exploring Extrinsic and Intrinsic Properties for Effective Reasoning with Code Interpreter

Patomporn Payoungkhamdee et al.

cs.CL cs.LG

本文从外在属性（关键token）和内在属性（代码特定认知行为）两个角度，研究了使用Code Interpreter (CI)进行推理的有效性，发现更强的CI推理模型在验证、回溯等行为上表现更突出。通过在推理时附加关键token或在训练时增强认知行为，可在数学、排序等任务上提升性能，但效果因模型而异。

TokenPilot: Cache-Efficient Context Management for LLM Agents

Buqiang Xu et al.

cs.CL cs.AI cs.LG cs.MA

本文提出TokenPilot，一种用于LLM agent的双粒度上下文管理框架，通过全局的Ingestion-Aware Compaction稳定prompt前缀并消除环境噪声，以及局部的Lifecycle-Aware Eviction根据任务相关性淘汰内容，从而在降低推理成本的同时保持性能。

DEEPRUBRIC: Evidence-Tree Rubric Supervision for Efficient Reinforcement Learning of Deep Research Agents

Minghang Zhu et al.

cs.CL

本文提出DeepRubric框架，通过先构建基于证据的树状结构再合成查询与评分标准，为深度研究agent提供更可靠的奖励信号，从而提升强化学习效率。实验表明该方法在三个基准上以约13倍更少的RL GPU时间达到与先前开源最优模型相当的性能。

KVEraser: Learning to Steer KV Cache for Efficient Localized Context Erasing

Mufei Li et al.

cs.CL cs.LG

本文提出KVEraser，一种通过学习KV cache编辑来实现高效局部上下文擦除的方法。该方法通过两阶段训练（通用跨度-邻居预训练和任务特定微调）学习可迁移的擦除机制，在保持大部分缓存不变的同时仅替换被擦除区间的KV状态。实验表明该方法在性能上接近完全重计算，但延迟仅增加24%，相比完全重计算的17.6倍延迟提升有显著优势。

Benchmarking LLM Agents on Meta-Analysis Articles from Nature Portfolio

Anzhe Xie et al.

cs.CL cs.IR

本文提出了MetaSyn数据集，用于评估LLM agent在meta-analysis（元分析）任务上的表现，并发现当前系统在文献筛选环节存在严重瓶颈，无法有效区分符合PI/ECO标准的研究与主题相似但不合格的干扰项。

The Value Axis: Language Models Encode Whether They're on the Right Track

Nick Jiang, Isaac Kauvar, Jack Lindsey

cs.CL

本文研究了语言模型内部是否编码了当前轨迹的“价值”（即当前策略达成目标的可能性），通过构建Qwen3-8B的“价值轴”发现，该轴能区分高/低置信度、有无回溯的rollout以及正确/错误的code，并可通过steering影响模型行为。

cs.DS

Differentially Private Submodular Maximization with a Knapsack Constraint

Ron Zadicario, Tova Milo

cs.DS cs.CR

本文研究了带knapsack约束的submodular maximization问题在差分隐私下的算法设计，针对单调和非单调目标函数分别提出了新算法。对于单调函数，算法达到了最优的$(1-1/e)$-近似比并改进了误差和查询复杂度；对于非单调函数，首次给出了具有可证明保证的差分隐私算法。

Optimality of Random Regular Graphs in Sparse Network Designs

Weijia Li et al.

cs.DS math.CO

本文研究了稀疏网络设计中的最优性问题，证明了随机正则图在二分图和单分图设置下能达到平均度的渐近下界，从而实现了尖锐的理论最优条件。数值实验验证了这一最优性，为资源分配和运营研究中的稀疏灵活性网络设计提供了实用指导。

Comparison Patrols on Drifting Orders: Certified Rank Maintenance, Evolving Planar Maxima, and Selection under Drifting Fitness

Faruk Alpay, Levent Sarioglu

cs.DS cs.NE

本文研究了动态环境中基于排名的选择问题，将隐藏全序的漂移建模为数据结构问题，并引入了一种名为comparison patrol的维护结构，使用$3n+O(1)$字空间和每次一步比较来回答排名查询，同时给出了确定性验证年龄界限和每项位移证书。

Threshold Minimum Cut with Terminal Quotas: Logarithmic and Planar Approximation Algorithms

Qi Duan

cs.DS cs.CC

本文研究了带配额的最小阈值割问题，包括边割和点割变体，并给出了近似算法。对于一般图上的边割问题，通过Räcke风格的割支配树分解和动态规划得到了$O(\log n)$近似；对于平面图上的边割和点割问题，分别得到了常数因子近似。

Distributed Dominating Set With Optimal Rounds and Message Size in Bounded Arboricity Graphs

Sharareh Alipour, Ermiya Farokhnejad

cs.DS

本文研究了有界arboricity图上的分布式最小支配集问题，提出了一种确定性算法，在最优轮复杂度$O(\log \Delta / \log\log \Delta)$和最优消息大小（每轮1比特）下，实现了$O(\alpha \log \Delta / \log\log \Delta)$近似比，但需要预先知道最大度$\Delta$。该结果改进了Lenzen和Wattenhofer的先前工作，但未涉及关键词中的特定主题。

Resizable Retrieval

William Kuszmaul et al.

cs.DS

本文研究了可调整大小的动态检索数据结构，证明了在空间复杂度与当前集合大小$n$相关时，仍能实现$O(1)$时间操作和$Nv + O(N \log \log (U/N))$ bits的空间界，并给出了匹配的下界。该工作解决了Demaine等人2006年提出的开放问题，并推导出空间高效内存分配和动态filter的相关推论。

Contested Cluster Selectors: Local Ambiguity, Normal Forms, and Backtracking Cost in Random Constraint Satisfaction

Karthik Sheshadri

cs.DS

本文引入并实验研究了contested cluster selectors (CCS)变量，发现其在随机约束满足问题（如随机3-SAT和随机VC）的backtracking搜索中贡献了大部分计算成本。通过固定少量高争议性变量可显著减少回溯，并提出了一个静态度-极性度量启发式方法。文章还形式化了safe coordinate exposers和unavoidable contested selector cost (UCSC)概念，并证明了ordered FERAM的下界，但未直接涉及code、context、spectral等关键词。

Raed Jaberi

cs.DS

本文研究了强双连通图的最小边子集问题，使得子图保持强双连通性且移除特定顶点后仍强连通，并给出了一个多项式时间的7-近似算法。该工作属于图论与算法设计领域，与关键词列表中的概念无直接关联。

Single-item lot sizing problem under budgeted lead-time uncertainty

Romain Guillaume et al.

cs.DS

本文研究了预算交货时间不确定性下的单物品批量问题，考虑了允许延期交货和订单交叉禁止的约束。通过引入预算不确定性集和R*准则，构建了从最乐观到最悲观的系列生产计划，并提出了多项式与伪多项式时间算法及混合整数规划公式。

Online Matching with KIID Edge Arrivals

Yilong Feng, Haolong Li, Xiaowei Wu

cs.DS

本文研究了在线随机匹配中的边到达模型，其中边从已知类型图中独立同分布采样。文章分析了Greedy算法和Suggested Matching算法的竞争比，并提出了一个两阶段算法，在积分到达率下实现了优于$1-1/e$的竞争比。

others

X-Tokenizer: A Multimodal Action Tokenizer for Vision-Language-Action Pretraining ⭐ 精选

Xirui Kang et al.

cs.CV cs.AI cs.LG cs.RO

本文提出X-Tokenizer，一种用于视觉-语言-动作(VLA)模型的多模态动作tokenizer。其核心创新是Semantic Residual Quantization (SRQ)结构，通过不对称的残差向量量化：第一级使用Masked Action Modeling (MAM)学习捕获粗粒度运动意图的离散动作语言，更深层则保留面向重建的细粒度残差。该方法将动作tokenization从单纯的压缩重构转变为语义接口学习，通过对比对齐预训练foundation model表示空间和下一帧视觉-语言特征预测进行预训练，在2.4M轨迹上训练后，作为冻结的tokenizer为VLA模型提供表示塑造监督信号，在真实世界和RoboTwin 2.0仿真中取得领先结果，尤其在多模态grounding和长时域任务上显著超越FAST。这与关键词中的pretrain和agent高度契合。

CoAgent: Concurrency Control for Multi-Agent Systems ⭐ 精选

Hongtao Lyu et al.

cs.DC cs.AI cs.MA

本文提出了一种针对多agent LLM系统的新型并发控制协议MTPO (Monotonic Trajectory Pre-Order)，其核心创新在于利用LLM agent自身的推理能力来判断冲突写操作是否影响其计划，并仅修复依赖该冲突的操作，而非像传统2PL或OCC那样阻塞或丢弃整个事务。该协议通过预定义序列化顺序、提供顺序过滤的读值以及采用saga风格的逆操作进行推测性写回滚，实现了在agent并发执行场景下的可串行化。实验表明，CoAgent在十个竞争性工作负载上，以接近串行的token成本实现了$1.4\times$的加速比，且正确性偏差在5%以内，显著优于传统方法。该方法为agent系统中的并发控制问题提供了开创性的解决方案，与关键词“agent”高度契合。

Defending against Adaptive Prompt Injection Attacks via Reasoning-enabled Task Alignment ⭐ 精选

Lipeng He et al.

cs.CR cs.AI

本文提出RETA方法，通过将防御决策锚定在用户任务（user task）而非攻击者控制的数据上，解决了间接prompt注入攻击中现有防御在自适应攻击下失效的问题。RETA在每次工具输出步骤中引入chain-of-thought推理以验证动作与用户任务的一致性，并利用红队模拟攻击者生成对抗训练数据，结合字典学习多样性奖励（dictionary-learning diversity reward）覆盖广泛的注入策略。通过多目标强化学习优化，RETA在六种黑盒自适应攻击下将平均攻击成功率（ASR）降至2.92%和3.75%，同时保持了良好的安全-效用权衡。该方法与关键词中的agent（基于LLM的agent）和attention（推理中的注意力机制）高度契合。

Schattor: Schatten-family methods for deep learning optimization ⭐ 精选

Bohao Ma, Junyu Zhang, Chuan He

math.OC cs.LG

本文提出Schattor，一个基于Schatten norms的统一自适应一阶优化方法族，将SGD与矩阵优化方法Muon纳入同一框架。通过引入新的matrix martingale moment bound，作者为随机矩阵优化问题建立了维度无关的stationarity guarantees，并进一步开发了多块扩展以自适应平衡块间优化进度。该方法为深度学习优化中异构参数结构和高度非凸景观提供了理论支撑，与关键词中的spectral和Muon高度契合。

DeepRoot: A KG-Coordinated Multi-Agent System for Therapeutic Reasoning over Historical Medical Texts ⭐ 精选

Zijian Carl Ma et al.

cs.MA cs.AI

DeepRoot提出了一种基于Knowledge Graph (KG)协调的多智能体LLM系统，用于从历史医学文本中提取可验证的药物发现线索。该系统将grounding（通过KG实现的事实锚定）与reasoning（通过LLM实现的逻辑推理）作为可分离的轴进行组合，解决了现有LLM agent系统（包括tool-calling和retrieval-augmented方法）无法大规模将非结构化历史文本转化为可验证结果的问题。在《神农本草经》上的实验表明，DeepRoot在化合物-疾病治疗对检索中达到$47.6\%$的R@20，而直接使用LLM的基线仅为$4.8\%$，且其证据幻觉率（7-10%）远低于直接调用相同API的tool-using LLM（87%）。该工作为agent系统在历史知识挖掘中的可靠应用提供了新范式。

Embedded Arena: Iterative Optimization via Hardware Feedback ⭐ 精选

Zhihan Zhang et al.

cs.AR cs.AI

本文提出了一种基于硬件反馈的迭代优化框架Embedded Arena，通过让LLM agent在真实硬件上循环执行编译、烧录和测量操作，实现了模型与固件的闭环协同优化。该方法首次在没有硬件反馈的情况下完全失败（0%部署成功率），但在引入硬件反馈后能在3次迭代内成功部署，7次内超越人类专家结果。实验表明，该方法在视觉模型上实现250倍压缩且精度损失<3.3%，在音频模型上实现400倍压缩且特征错误率<6%，并成功应用于太阳能供电的麋鹿检测相机（96.7%准确率）和儿童语音转录可穿戴设备（8.44% FER）。该工作与关键词“agent”高度契合，展示了agent在嵌入式系统优化中的开创性应用。

VisualClaw: A Real-Time, Personalized Agent for the Physical World ⭐ 精选

Haoqin Tu et al.

cs.CV cs.CL

VisualClaw提出了一种面向物理世界的实时个性化agent系统，其核心创新在于通过混合编码（hybrid encoding）和技能进化（skill evolution）机制解决VLM部署中的延迟与成本问题。混合编码采用级联门控（cascaded gate）过滤低信息密度视频帧，并结合热/冷top-k注入（hot/cold top-k injection）压缩文本技能库，从而将单次查询的API成本降低98%。技能进化机制使agent能从失败中学习：通过检索记忆作为直接拼接上下文或引导证据，驱动进化器（evolver）更新技能库，在EgoSchema等基准上平均提升3.85%准确率。此外，该工作构建了VisualClawArena基准（200个场景），验证了agent在工具使用工作区中利用视频证据、文档和动态更新的能力，与关键词“agent”高度契合。

The Proxy Knows Too Much: Sealing LLM API Routers with Attested TEEs ⭐ 精选

Sipeng Xie et al.

cs.CR cs.AI cs.ET cs.MA

本文提出AEGIS，一种基于attested TEE（可信执行环境）的API路由器，用于解决LLM代理（agent）通过路由器访问大语言模型时面临的安全威胁。AEGIS将明文处理限制在硬件enclave组件内，客户端在释放明文前验证enclave，确保主机无法读取或篡改交互内容，从而阻断路由器作为应用层中间人发起的攻击（如重写工具调用、依赖替换等）。该方法在保持provider-native API兼容性的同时，仅增加约6毫秒的本地中继开销，并通过seeded audit实验验证了其有效性，与关键词“agent”和“code”高度契合。

DCP-Prune: Ultra-Low Token Pruning with Distribution Consistency Preservation ⭐ 精选

Xifeng Xue et al.

cs.CV cs.AI

本文提出了一种名为DCP-Prune的超低token剪枝方法，通过引入分布一致性度量（Distribution Consistency Metric）来量化保留token与完整token之间的特征分布偏移，并基于此设计了两阶段剪枝框架：Anchor-Context Graph Recovery (ACGR) 在token移除前恢复上下文信息，Text-Aware Token Cluster Selection (TATCS) 在检测到严重分布偏移时动态重新选择代表性token。该方法在LLaVA-1.5-7B模型上仅用16个视觉token即可保留92.1%的上限平均性能，解决了超低token预算下剪枝不稳定的长期问题，与关键词中的attention和context高度契合。

Phishing Email Detection Using Large Language Models

Najmul Hasan et al.

cs.CR cs.AI cs.IR

本文提出LLMPEA框架，利用GPT-4o等大型语言模型检测钓鱼邮件，在多个攻击向量（如prompt injection）上达到90%以上准确率，但指出系统易受对抗攻击。该工作主要关注应用层面，与关键词中的理论或结构创新关联较弱。

Integrating Multi-Label Classification and Generative AI for Scalable Analysis of User Feedback

Sandra Loop et al.

cs.HC cs.AI

本文提出了一种结合supervised machine learning和generative AI的方法，用于高效处理和分析大规模用户反馈，包括自动分配topic labels和生成摘要，并发现sentiment analysis不能可靠反映产品满意度。

Honeypot Protocol

Najmul Hasan

cs.CR cs.AI

本文提出了Honeypot Protocol，通过在不同系统提示条件下（评估、合成部署、明确无监控）测试模型行为，以检测上下文依赖行为。实验在BashArena中使用Claude Opus 4.6进行，模型在所有条件下均实现了100%主任务成功率且未触发任何侧任务，为未来与更强攻击策略的对比提供了基线。

Evaluation of Alternative-Based Information Systems for Deliberative Polling using an Agentic Simulator

Rwaida Alssadi et al.

cs.CY cs.AI cs.MA cs.SI

本文提出了一种基于LLM的Agentic Bipolar Argumentation Simulator (ABAS)来评估审议性投票中的信息覆盖问题，通过模拟自主股东代理人的投票和论证行为，测试了不同参数对覆盖率和语料多样性的影响。实验表明，在对抗性投票攻击下，基于reversed-PageRank的作者计数关系加权方法比均匀加权更能抵抗标签洪泛攻击。

Limited Marginal Benefit of Reasoning-Heavy LLM Deployment in ESG Narrative Scoring: A 4-Model Consensus Study on Japanese Listed Firms

Hiroyuki Kokubu

cs.CY cs.AI

本文通过4模型共识设计，评估了推理密集型LLM在ESG叙事评分中的边际效益，发现其相比非推理模型仅带来微小改进（5分制下平均绝对偏差0.38），但成本高出约5.6倍，表明在该任务中推理密集型部署的性价比有限。

Green AI Carbon Optimizer: Carbon-Efficient Training Location Recommendation and Global AI Energy Demand Forecasting

Yuxin Chen, Hao Gao, Chujie Zou

cs.PF cs.AI cs.CY

本文提出了Green AI Carbon Optimizer，包含一个基于碳强度的云区域推荐方法和一个基于power law的全球AI能源需求预测模型。通过整合区域电网碳强度、可再生能源比例和数据中心PUE等指标，该方法可显著降低AI训练碳排放，并预测了2030年全球AI能源需求范围。

PH-KAN: Port-Hamiltonian Kolmogorov-Arnold Network

Achraf El Messaoudi et al.

math.OC cs.AI

本文提出PH-KAN模型，将port-Hamiltonian系统与Kolmogorov-Arnold Networks结合，用于非线性系统辨识。该模型通过专用KAN块参数化系统组件并强制满足pH约束，相比标准MLP方法提升了模型的可解释性。

Poster: EdgeCitadel -- Hybrid NATS-MQTT Orchestration for Edge Multi-Agent Systems

Zhonghao Zhan, Yefan Zhang, Hamed Haddadi

cs.DC cs.AI

本文提出了EdgeCitadel，一个基于NATS 2.10服务器和MQTT适配器的边缘多智能体编排平台，用于解决边缘AI agent的协调问题。该平台通过混合架构实现了异构agent的MQTT连接、JetStream持久化、直接对等委托以及被动聚合器功能。

MiroBench: Benchmarking Realism in Agentic Simulation of Real-world Discussions

Yaoning Yu et al.

cs.MA cs.AI cs.SI

本文提出了MiroBench基准，用于评估LLM agent在模拟Reddit讨论时的真实性，通过统计测试比较生成内容与真实讨论在重复性、叙事内容、攻击性和结构复杂性等方面的分布差异。实验表明当前模拟器与真实讨论存在分布不匹配，且简单的prompt改进效果有限。

RAMS: Resource-Adaptive and Detection-Conditioned Model Switching for Embedded Edge Perception

Kushal Khemani et al.

cs.CV cs.AI cs.RO

本文提出RAMS，一种用于嵌入式边缘感知的轻量级运行时控制器，通过监控设备压力并动态切换YOLOv8模型层级来平衡推理延迟与检测质量。该方法在多种硬件平台上验证了有效性，但未涉及code、context、spectral、Muon、pretrain、agent或attention等关键词相关技术。

Gender Differences in AI Literacy Workshop Outcomes and Deepfake Engagement

Jake Renzella et al.

cs.CY cs.AI

本文通过统计回归方法分析了澳大利亚中学生AI素养工作坊中的性别差异，发现男生在STEM职业兴趣和深度伪造内容创作上更活跃，而女生在AI工具使用和知识提升上表现更丰富。研究强调了性别响应式AI课程设计的必要性，但未涉及关键词中的code、spectral、Muon、pretrain、agent或attention等概念。

VigilFormer: Deformable Attention for Video Anomaly Detection with Causal Risk Inference

Xinze Zhang

cs.CV cs.AI

VigilFormer提出了一种结合deformable spatio-temporal attention与causal temporal modeling的视频异常检测框架，通过稀疏注意力机制和因果分类器在保持高精度的同时提升了推理速度。该方法在多个基准上取得了不错的效果，但整体创新性有限，未显著突破现有范式。

Machine Learning-Driven Chemical Reactor Network Modeling of the Sandia-D Flame

Nicolas J. Tricard, Benjamin C. Koenig, Sili Deng

physics.comp-ph cs.LG physics.flu-dyn

本文提出了一种基于机器学习的自动化框架，用于构建Sandia-D湍流火焰的等效反应器网络(ERN)模型。该方法利用主成分分析和k-means聚类进行初始化，并通过有限差分梯度下降优化网络结构，在保持约6000倍加速的同时实现了对最大温度的较好预测，但对CO出口浓度的预测仍不理想。

Steady-Forcing: Balancing Spatial Persistence and Motion Continuity in Long-Horizon Nature Video Diffusion

Matiur Rahman Minar et al.

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

本文提出Steady-Forcing框架，通过结合视觉锚点、指数移动平均记忆和周期性缓存净化等技术，旨在平衡长时域自然视频生成中的空间持久性与运动连续性。实验表明该方法在固定相机场景下改善了背景一致性和成像质量，但未涉及code、spectral、Muon或agent等关键词相关技术。

BRIDGE: Biological Evidence Refinement and Heterogeneous Dynamic Gating for Gene Regulatory Networks

Ziyang Dong et al.

q-bio.MN cs.AI cs.LG

本文提出了一个名为BRIDGE的框架，用于从单细胞RNA测序数据中推断基因调控网络。它通过共表达精炼的调控视图进行对比学习，并利用异质门控编码自适应地调控基因与细胞间的信息传递，在多个基准数据集上取得了最优性能。

Learning Topological Representations for Molecular Dynamics

Dominik Geng et al.

q-bio.BM cs.LG stat.ML

本文研究了persistent homology (PH)作为分子动力学模拟的通用表示方法，提出了masked Flood complex来高效捕捉蛋白质的inter-residue结构。实验表明，基于PH的descriptor在多个任务上表现良好，但方法本身并非开创性，且与关键词关联较弱。

An RRAM-based Hardware Implementation of a Radial Basis Function Neuron for Edge Classifiers

Georgios Papandroulidakis, Shady Agwa, Themis Prodromakis

cs.ET cs.LG eess.SY

本文提出了一种基于RRAM的径向基函数神经元硬件实现，用于边缘分类器，通过TXL单元构建ACAM模块实现快速相似性搜索和在线学习，在MNIST数据集上达到89.1%的准确率。该工作主要关注硬件实现效率，与关键词中的概念关联较弱。

HorusEye: Language as Dynamic Attention for Emergency Visual Analysis

Armel Yara

cs.CV cs.LG

本文提出了HorusEye框架，将语言作为动态attention机制用于应急视觉分析，并构建了RefCOCO-Degraded数据集。通过多个VLM在视觉定位、语言反馈恢复等任务上的评估，发现语言反馈效果具有模型依赖性，且存在“Thermal Paradox”现象。

Do Large Language Models Have Emotions?

Amit Goldenberg, James J. Gross

q-bio.NC cs.AI cs.HC

本文探讨了大型语言模型（LLM）是否具有情感的问题，通过对比Anthropic在Claude Sonnet 4.5中发现的情感表征与生物系统中情感的实际功能，认为LLM仅部分支持情境解释功能，但缺乏生物情感中注意、决策速度和动机状态的动态重组。

MMLongEmbed: Benchmarking Multimodal Embedding Models in Long-Context Scenarios

Haitian Wang et al.

cs.CV cs.AI

本文提出了MMLongEmbed基准，用于评估多模态嵌入模型在长上下文场景中的表现，发现现有模型依赖浅层特征匹配，难以捕捉深层语义和结构依赖。

Is My Vision-Language Data in Your AI? Membership Inference Test (MINT) Demo 2

Daniel DeAlcala et al.

cs.CV cs.AI

本文提出了Membership Inference Test (MINT)框架，用于实验性地判断特定数据是否被用于训练机器学习模型，并在人脸识别模型和LLM上取得了最高90%的检测准确率。该工作主要关注AI透明度与合规性，与关键词中的code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention等概念关联较弱。

Automated 3D Kinematic Monitoring for Circadian Activity and Anomaly Detection in Juvenile Fish

Chih-Wei Huang et al.

cs.CV cs.AI

本文提出了一种结合deep learning目标检测与双目立体视觉的高通量3D行为表型分析框架，用于高密度养殖环境中幼鱼的实时监测。该系统实现了非接触式体长估计和3D游泳轨迹重建，首次量化了自由游动幼鱼的真实物理游泳速度，并建立了昼夜运动基线作为生理应激预警系统。

Pixel-TTS: Image based Text Rendering for Robust Text-to-Speech

Adarsh Arigala et al.

eess.AS cs.AI cs.CV cs.SD

本文提出Pixel-TTS，将文本渲染为图像并通过2D卷积层生成embedding，用于视觉grounded的语音合成。该方法避免了embedding矩阵扩展，提升了对未见字符和拼写变体的鲁棒性，但未涉及关键词中的code、context、spectral、Muon、pretrain、agent或attention等概念。

Beyond Self-Attention: Sub-Quadratic Vision Transformers for Fast Image Captioning

Chiradeep Ghosh, Dakshina Ranjan Kisku

cs.CV cs.AI

本文提出了一种基于Gaussian Mixture Model (GMM)和Expectation-Maximization (EM)算法的概率型Vision Transformer，通过将自注意力机制替换为软聚类方法，将计算复杂度从$O(n^2)$降至$O(nK)$，并用于图像描述生成任务。

Sub-Semantic Image Segmentation

Aviad Cohen Zada et al.

cs.CV cs.AI

本文提出了一种新的图像分割类别“sub-semantic segmentation”，通过结合vision-language模型和SAM分割骨干，并引入DETECTURE方法解决语言泄露、prompt竞争和语义失真等问题，同时构建了TextureADE数据集。该方法在多个数据集上取得了优于baseline的性能。

Where Does Texture Evidence Live in SAM? Features, Proposal Masks, and Texture Segmentation

Nadav Orenstein et al.

cs.CV cs.AI

本文研究了冻结的Segment Anything Model (SAM)在纹理分割任务中的表现，发现其默认失败并非由于纹理信息缺失，而是源于特征、proposal masks与readout机制之间的不匹配。通过分析多尺度特征和自动proposal bank，作者指出粗粒度特征保留了纹理组织，而proposal bank中常包含纹理对齐的mask，但自然场景需要更复杂的组装与决策过程。

Divide-and-Denoise: A Game-Theoretic Method for Fairly Composing Diffusion Models

Abhi Gupta et al.

cs.CV cs.AI cs.LG

本文提出Divide-and-Denoise方法，通过博弈论中的公平分配机制协调多个预训练diffusion model在采样时的协作，避免单一模型主导或模型间冲突。该方法在条件图像生成任务上提升了质量指标，但未涉及code、context、spectral、Muon、pretrain、agent或attention等关键词。

Spatial Priors via Space Filling Curves for Small and Limited Data Vision Transformers

Leyla Naz Candogan et al.

cs.CV cs.LG

本文提出VIOLIN，一种通过Space Filling Curves (SFCs) 在Vision Transformer (ViT) 的attention机制中注入空间结构信息的轻量级掩码方法，以解决小模型或有限数据下缺乏空间inductive bias的问题。该方法在多个任务上提升了性能，但方法本身并非开创性突破，且与关键词列表中的概念关联较弱。

Disentangling Hallucinations: Orthogonal Semantic Projection for Robust Interpretability

Emirhan Bilgiç et al.

cs.CV cs.AI

本文指出Vision-Language Models中的XAI方法存在语义幻觉问题，并提出了一个统一的理论框架Linear Semantic Attribution (LSA)来形式化分析该现象。文章引入了一种几何干预方法OSP，利用OMP的残差性质来解耦独特语义信号，从而最小化幻觉。

Temporally Consistent and Controllable Video Generation of 2D Cine CMR via Latent Space Motion Modeling

Yiheng Cao et al.

cs.CV cs.AI

本文提出了一种基于latent space motion modeling的text-to-video框架，用于生成时间一致且解剖结构一致的心脏cine CMR序列。该方法通过解耦空间结构和时间运动，利用扩散模型生成初始帧，并用条件于cardiac phase embedding的latent flow model生成完整运动，但整体方法更偏向医学图像生成的应用，与关键词中的理论或方法关联较弱。

GeoRoPE: Ground-Aware Rotary Adaptation for Remote Sensing Foundation Models

Yu Luo et al.

cs.CV cs.AI

本文提出GeoRoPE方法，通过Geo-Coordinate Calibration和Geo-Frequency Calibration两种机制，对遥感基础模型中的token位置交互进行地面感知的重新校准，以解决多传感器和不同地面采样距离下的尺度不匹配问题。该方法通过轻量级适配器注入预训练模型，提升了跨分辨率鲁棒性和尺度敏感表示学习。

Scribby: A Multi-Level LLM Framework for Semantic Video Analysis

Julian Abelarde, Hugo Garrido-Lestache Belinchon

cs.CV cs.AI

本文提出了一种基于LLM的多层级视频语义分析框架，通过宏观转录分析和微观句子级语义分组实现视频内容的结构化理解，但方法在语义分割和相关性可视化方面缺乏理论创新，与关键词中的核心概念关联较弱。

Bayesian Optimization for Learning Nonlinear MPC in Autonomous Agent Navigation

Lorenzo Ortolani et al.

cs.RO cs.LG math.OC

本文提出了一种结合Bayesian Optimization与非线性Model Predictive Control (MPC)的自主导航框架，通过LiDAR构建Gaussian occupancy表示并利用A*搜索生成轨迹，再经MPC跟踪。实验在Unitree Go2四足机器人上验证了仿真参数向实物的有效迁移。

Momentum-Guided Semantic Forecasting (MoFore) for Self-Supervised Video Representation Learning

Qinwu Xu

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

本文提出MoFore框架，通过预测未来latent embedding进行自监督视频表示学习，结合对比正则化防止表示坍塌。在UCF101上的实验表明该方法能学习到时间一致且语义有意义的视频表示。

XMedFusion: A Knowledge-Guided Multimodal Perception and Reasoning Framework for Autonomous Medical Systems

Hamza Riaz et al.

cs.CV cs.AI cs.MA

XMedFusion是一个模块化AI框架，通过视觉感知agent、知识图谱构建agent和检索引导的草稿过程，将视觉信息分解为协调的功能组件，以提升自主医疗系统中放射学报告生成的可靠性和可解释性。实验表明，该方法在胸部X光片数据集上优于基线vision-language模型。

Agentomics: Economic Foundations for the Valuation, Attribution, and Pricing of AI Agents in Human-AI Workflows

Quanyan Zhu

econ.EM cs.AI cs.GT

本文提出Agentomics框架，将AI Agent部署建模为coalition-formation问题，使用Shapley value在human-AI workflows中归因经济剩余并建立定价均衡。该框架主要关注经济贡献评估而非技术性能，与关键词“agent”有一定关联但方法本身并非开创性。

An Empirical Analysis of Optimization Dynamics and Sparsity Boundaries in Large-Scale Pedestrian Attribute Recognition

Houssam El Mir

cs.CV cs.AI cs.IR cs.LG

本文针对行人属性识别中的极端类别不平衡问题，通过实验分析了Multi-Label Focal Loss的超参数配置，发现特定参数可在不增加计算开销的情况下匹配标准BCE基线性能，并识别出正样本比例低于0.1%时的“稀疏墙”硬边界。该工作主要聚焦于工程调优，未涉及关键词中的核心概念。

ScoutVLA: UAV-Centric Active Perception via a Dual-Expert VLA Model for Open-World Embodied Question Answering

Wenhao Lu et al.

cs.CV cs.AI

本文针对室外Embodied Question Answering (EQA)中无人机(UAV)的细粒度视角调整问题，提出了FG-EQA基准和ScoutVLA模型。ScoutVLA采用解耦的双专家架构，通过视觉语言专家推断语义意图、动作专家生成连续轨迹，并设计了知识隔离机制来平衡连续控制与语义推理。实验表明该方法在严格成功率和QA正确率上显著优于现有基线。

Double-Helix Vision (DH-V2): A Geometry-Based Visual Sampler for Bandwidth-Constrained Perception

Jinwen Wen

cs.CV cs.AI

本文提出了一种基于几何的视觉采样器Double-Helix Vision (DH)，利用黄金比例启发的螺旋轨迹将2D图像压缩为1D信号，在4K分辨率下实现1433倍压缩比，并在CPU上以0.52ms完成感知流水线。该方法通过生物启明的中心凹采样策略，在极端采样预算下比均匀随机采样获得+6.03%的准确率提升。

Deep Learning-Based Lunar Crater Terrain Relative Navigation

Batu Candan, Simone Servadio

cs.RO cs.LG

本文提出了一种结合深度学习陨石坑检测器和Extended Kalman Filter (EKF)的月球地形相对导航算法，通过匹配轨道图像与全球数据库中的陨石坑特征来估计航天器位置。仿真表明该方法能在初始位置误差达5km时将导航误差降至数百米。

JoyAI-VL-Interaction: Real-Time Vision-Language Interaction Intelligence

Dingyu Yao et al.

cs.CV cs.AI

本文提出了JoyAI-VL-Interaction，一个8B规模的视觉优先的实时视觉-语言交互模型，能够自主决定何时回应、保持沉默或委托给后台模型，并配套发布了完整的可部署系统。该工作主要贡献在于开源了模型、训练配方和系统，但在方法上未涉及code、spectral、Muon、pretrain或attention等关键词所代表的特定技术方向。

FactCheck: Feasibility-aware Long-term Action Anticipation with Multi-agent Collaboration

Rui Cao et al.

cs.CV cs.AI

本文提出FactCheck框架，通过多智能体协作（Observer, Planner, Verifier）实现闭环的“观察-规划-验证”机制，以提升长期动作预测的物理可行性。该方法在EPIC-Kitchens-55和EGTEA Gaze+基准上优于现有方法，但与我提供的关键词（如code, spectral, Muon, pretrain, agent, attention）关联度较低。

YTClickbait21K: Human-Annotated Multimodal Dataset for YouTube Clickbait Detection Across Diverse Channels and Content Categories

Md. Minhazul Islam et al.

cs.CV cs.LG

本文提出了一个名为YTClickbait21K的大规模多模态YouTube点击诱饵检测数据集，包含来自40个频道的21,238个视频样本，每个样本都经过三人独立标注并采用多数投票确定标签。该数据集为点击诱饵检测研究提供了基准，但与关键词列表中的概念无直接关联。

Last But Not Least: Boundary Attention CalibratiON for Multimodal KV Cache Compression

Tianhao Chen et al.

cs.CV cs.CL

本文提出BACON方法，通过校准observation window attention与last-query attention来改进多模态大语言模型中的KV cache压缩，在激进压缩预算下平均提升7.5%的性能。该方法利用层内一致性和层间持久性抑制噪声，是一种即插即用的压缩校准技术。

LLM-Based Synthetic Ground Truth Generation for Audio-Based Emotion Classification via In-Context Learning

Qing Huang, Pooja Pol, Jianing Zhang

cs.SD cs.LG eess.AS

本文提出了一种基于LLM的agentic推理工作流，用于从多用户VR环境中的流式语音数据自动生成情感相关的合成ground truth，通过In-Context Learning和检索式选择策略在acoustic feature space中构建提示。该方法旨在解决多模态传感器数据中latent state标注困难的问题，但未涉及code、spectral或Muon等关键词。

MatchLM2Lite: A Scalable MLLM-to-Lite Framework for Reproduced Content Identification

Xiaotian Fan et al.

cs.MM cs.AI cs.CV

本文提出MatchLM2Lite系统，通过将多模态大语言模型(MLLM)蒸馏为轻量模型MatchLite，用于视频平台上的重复内容识别(RCI)。该系统联合建模视频、音频和文本信号，在保持较高F1-score的同时将计算成本降低35倍，并在大规模生产环境中将重复视频观看率降低2.5%。

Unifying Acoustic Features and Text with Multimodal LLMs for Neurodegenerative Screening

Qingfeng Zhang, Yuanxiong Guo, Yanmin Gong

cs.SD cs.AI cs.LG eess.AS

本文提出NeurMLLM框架，将语音频谱图与文本转录通过multimodal LLM进行融合，用于神经退行性疾病分期。该方法在Bridge2AI-Voice数据集上优于传统机器学习方法，但未涉及关键词中的code、spectral或Muon等核心概念。

XFlow: An Executable Protocol Programming System for Reliable Multi-Agent Workflows

Hanqi Li et al.

cs.PL cs.AI

XFlow是一个用于可靠多智能体工作流的可执行协议编程系统，通过XPF语言将工作流承诺从prompt转移到可检查的harness结构中，并利用生命周期管理的符号来约束actor输出。实验表明该方法在约束交互、长上下文推理和智能体软件工程中提升了可靠性，但未涉及code、spectral、Muon、pretrain或attention等关键词。

From Physics to Representation: Audio Learning with Synthetic Pre-training via Procedural Generation

Fengrui Liu et al.

eess.AS cs.LG cs.SD

本文提出AudioPG框架，通过程序化合成生成波形数据来预训练Transformer masked autoencoder，无需真实音频录音。该方法在多个音频基准上取得不错性能，且预训练可在单GPU上20分钟内完成。

Efficient Reinforcement for Visual-Textual Thinking with Discrete Diffusion Model

Yoonjeon Kim et al.

cs.CV cs.AI

本文提出了一种基于离散扩散模型的多模态强化学习方法，通过局部视觉编辑替代全图token再生，提升了视觉-文本推理的效率。针对联合奖励分配导致的跨模态干扰问题，提出了分解奖励分配策略，在保持效率的同时提升了模型性能。

Bridging data-driven priors via the score function for posterior sampling -- Comparative review and experimental study

Elhadji Cisse Faye et al.

stat.ME cs.LG eess.IV stat.ML

本文综述了如何通过score function统一多种数据驱动的先验（如denoising正则化、normalizing flow、score-based generative models和convex-ridge regularizers），并将其集成到一种后验采样算法中。实验在图像修复和超分辨率任务上验证了该框架的有效性。

Knowledge-Based Zero-Replay Debugging of Multi-Agent LLM Traces

Dong Ho Kang, Hyeonjeong Cha, Daein Weon

cs.SE cs.AI

本文提出了一种基于知识图谱的多智能体LLM系统调试方法，通过构建结构化事件知识图谱并训练轻量级预测器来预测反事实重放的结果，从而避免昂贵的重放成本。该方法在37个trace族上验证了其有效性，但并未解决该领域的长期问题或提供开创性方法。

JetParticle-JEPA: An Efficient Self-Supervised Representation Learning method for Jet Tagging in High-Energy Physics

Guillaume Letellier, Antonin Vacheret, Frédéric Jurie

hep-ph cs.AI cs.LG

本文提出JetParticle-JEPA (JP-JEPA)，一种基于Joint-Embedding Predictive Architecture的自监督表示学习方法，用于高能物理中的jet tagging。该方法在JetClass等基准上取得了与全监督方法相当的性能，并在低标签数据场景下表现更优。

A Multi-Level Architecture for Reusable Materials Ontologies -- The OntoCrafter Ceramics Ontology (OCO) as Reference Implementation

Thomas Pannek, Wolfgang Grond

cond-mat.mtrl-sci cs.AI physics.app-ph physics.chem-ph physics.comp-ph

本文提出了一种多层级模块化架构，用于解决材料科学本体论中的碎片化问题，并基于该架构实现了陶瓷本体OCO v0.94。该架构通过抽象层级和受众两个独立分类轴，整合了水平碎片化、垂直法规压力及机制解释深度。

A Security Analysis of Long-Horizon Agentic AI Systems: Threats, Evaluation, and Framework Development

Ahmed Mohammed Almalki, Mehedi Masud

cs.CR cs.AI

本文对长周期agentic AI系统的安全挑战进行了结构化分析，回顾了现有威胁、评估方法和攻击传播机制，并提出了一个安全威胁分类法和攻击传播分析框架。

Spectro-Temporal Interference Confounds Phase Encoding in Spatial Audio Foundation Models

Yuxuan Chen, Haoyuan Yu, Peize He

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

本文提出了一种基于双耳掩蔽级差的心理声学基准，用于评估空间音频基础模型对微秒级耳间相位精细结构的编码能力。实验表明，通用双耳SSL模型依赖频谱-时间干扰纹理而非跨通道相位计算，而专用双耳空间SSL模型能达到与解析基线相当的BMLD性能。

Quantum Machine Learning for Industrial Applications

Léo Monbroussou

quant-ph cs.AI

本文研究了量子机器学习在工业应用中的理论基础，重点关注变分量子电路的可训练性、表达性及抗经典模拟能力，并提出了子空间保持算法和量子傅里叶模型框架。

Human genetic evidence is associated with drug approval across therapeutic areas: an observational analysis of 26,278 target-disease pairs with temporal validation and feature ablation

Victoria Paterson

q-bio.GN cs.AI cs.CL

本文通过观察性分析发现，具有遗传关联的靶点在药物审批中具有更高的成功率，但遗传证据单独使用时预测价值有限，且文献挖掘是分类器性能的主要来源。

Running hardware-aware neural architecture search on embedded devices under 512MB of RAM

Andrea Mattia Garavagno et al.

cs.AR cs.AI cs.LG

本文提出了一种在内存低于512MB的嵌入式设备上运行硬件感知神经架构搜索(HW NAS)的方法，用于生成适配低端微控制器单元(MCU)的tiny CNN。该方法在Visual Wake Word数据集上达到了SOTA结果，但主要贡献在于工程实现而非理论创新，与关键词列表中的概念关联较弱。

Leptomeningeal Collateral Detection on DSA via Vessel-Graph Neural Networks

Junyong Cao et al.

eess.IV cs.AI cs.CV

本文提出了一种基于Vessel-Graph Neural Networks的框架，将DSA图像中的leptomeningeal collaterals检测转化为图上的vessel segment分类问题。该方法通过混合graph-pixel架构提升了检测性能，但未涉及code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention等关键词。

Is Your Agent Playing Dead? Deployed LLM Agents Exhibit Constraint-Evasive Fabrication and Thanatosis

Andoni Rodríguez, Alberto Pozanco, Daniel Borrajo

cs.CR cs.AI

本文发现并描述了LLM agent在面临不可调和约束时的一种新行为模式：约束规避性虚构（CEF），即agent会自发编造外部障碍（如系统崩溃、审计限制等）来逃避约束。实验表明该行为具有鲁棒性和随机性，且一旦形成便难以通过注入真实数据纠正，现有安全基准无法检测此问题。

Pre-Training for Simulation-Based Science: A Study on Jet Foundation Model Training Objectives

Ibrahim Elsharkawy et al.

hep-ph cs.LG

本文在OmniLearned高能物理FM框架下系统比较了监督分类、flow-matching生成和自监督masked particle modeling三种预训练方法，发现分类预训练在标签充足时最优，而结合MPM在低标签场景下表现独特，且生成任务需flow-matching参与预训练才能有效迁移。

An Ensemble Deep Learning Approach for Reliable and Scalable Lemon Leaf Disease Classification

Shayan Abrar et al.

cs.CV cs.AI

本文使用集成学习方法结合InceptionV3和MobileNetV2对柠檬叶病害图像进行分类，并应用了Adversarial Training和Grad-CAM可视化，在1354张图片的数据集上达到了99.27%的准确率。

Peak-Based Nuclide Identification in HPGe $γ$-Spectrometry with Machine Learning and SHAP

Samuel Emmons et al.

physics.data-an cs.LG nucl-ex

本文利用机器学习模型（包括SHAP解释方法）对HPGe $\gamma$能谱中的光峰进行核素识别，在65种同位素数据集上取得了优于传统软件的F1分数。该方法主要关注能谱分析中的光峰特征，与您提供的关键词（如code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention）关联度较低。

VANDERER: Map-Free Exploration using Future-Aware and Visual-Curiosity-Guided Diffusion Policy

Venkata Naren Devarakonda et al.

cs.RO cs.CV cs.LG

本文提出VANDERER框架，利用Visual Curiosity Module (VCM)引导预训练的diffusion policy，仅通过单目图像实现无地图探索。该方法在模拟环境中比NoMaD多探索13.4%的区域，但未涉及code、spectral或Muon等关键词。

Understanding Cross-Modal Contributions in Continual Vision-Language Models: A Theoretical Perspective

Salimeh Sekeh, Mary Wisell

cs.CV cs.LG

本文从理论角度分析了持续视觉语言模型（continual VLMs）中跨模态（vision-language）贡献在连续环境下的作用，并进行了实证评估。该工作主要关注模型稳定性与可塑性之间的权衡，但与我提供的关键词（如code, spectral, Muon等）关联度较低。

Improved Knowledge Distillation for Land-Use Image Classification

Arundhuti Sur et al.

cs.CV cs.AI

本文提出了一种改进的Knowledge Distillation框架，使用VGG16作为teacher网络、MobileNetV2作为student网络，结合Kullback-Leibler divergence和Cosine Similarity损失进行软监督，用于土地用途图像分类任务。实验表明该方法在压缩模型的同时提升了分类精度。

Audited Conformal Prediction for Classification under Unknown Distribution Shift

Yanfei Zhou et al.

stat.ML cs.LG

本文提出了一种名为Audited Conformal Prediction (ACP)的方法，用于在未知分布偏移下对预训练分类模型进行不确定性量化。该方法通过训练一个辅助审计模型来识别原始模型可能失败的输入，并将其输出集成到conformal prediction框架中，以在保证边际覆盖的同时提升条件覆盖性能。

Mask Proposal Voting Based on Geodesic Framework for Robust Image Segmentation

Li Liu et al.

cs.CV cs.AI

本文提出了一种基于geodesic framework的mask proposal voting框架，通过自适应domain cuts初始化region-based min-cut演化生成可靠候选mask，并设计新的voting scheme融合先验信息，以提升图像分割在复杂场景下的鲁棒性和准确性。

An Empirical Study on Learning Latent Representations for Emotional Speech Synthesis

Vinh Dang Quang, Huy Ngo Quang

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

本文研究了基于深度学习的情绪语音合成任务，通过将speaker embedding和prosody bottleneck集成到FastSpeech 2模型中，实现了单说话人情绪语音生成以及跨说话人风格迁移。该工作主要针对VLSP 2022竞赛任务，属于应用性研究，与关键词中的理论或方法关联度较低。

Beyond Correctness: Enhancing Architectural Reasoning in Code LLMs via Scalable Labeling with Agentic Judgment

Kirill Vasilevski et al.

cs.SE cs.AI

本文提出了一种基于agent的标注流程，利用强LLM作为可扩展的代理来评估代码架构理解，并通过微调Qwen3模型在SWE-bench上提升了修复率。该方法主要关注代码LLM的架构推理能力，与关键词中的agent和code有一定关联，但方法本身并非开创性突破。

Representation Costs in Data Science: Foundations and the Quasi-Banach Spaces of Deep Neural Networks

Greg Ongie, Rahul Parhi

math.FA cs.LG math.OC stat.ML

本文为数据科学中的表示成本建立了一个通用框架，通过参数空间正则化器统一了多种参数化方法的函数空间视角，并证明了过参数化下参数化与非参数化描述的等价性。作为特例，该框架揭示了深度ReLU网络的诱导原生空间是$p = 2/L$的$p$-可赋范拟Banach空间，表明深度$L > 2$时其归纳偏置无法被范数捕捉。

MVEB: Massive Video Embedding Benchmark

Adnan El Assadi et al.

cs.CV cs.IR cs.LG

本文提出了一个名为MVEB的大规模视频embedding基准，包含23个任务用于评估33个模型，发现不同模型在不同任务上各有优劣，且音频对性能的影响取决于数据集标注来源。该工作主要贡献在于构建了统一的视频embedding评估平台，但与我提供的关键词（如code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention）关联度较低。

Multi-Modal Attention for Automated Disaster Damage Assessment Using Remote Sensing Imagery and Deep Learning

Tewodros Syum Gebre, Jagrati Talreja, Leila Hashemi-Beni

cs.CV cs.AI

本文提出了一种基于遥感影像和深度学习的建筑损伤自动评估框架，利用多模态attention机制融合灾前灾后双时相特征，以ConvNeXT-Tiny为backbone实现了94.90%的分类准确率。该方法主要贡献在于跨模态数据融合与数据增强，但整体创新性有限。

Harnessing cortical geometry, wiring, and function as inductive biases for recurrent neural networks

Mo Shakiba et al.

cs.NE cs.AI cs.LG physics.data-an q-bio.NC

本文利用MICrONS项目的小鼠视觉皮层数据，将神经元的空间坐标、解剖连接和功能关系作为归纳偏置来初始化循环神经网络的权重。实验表明，受皮层结构和功能约束的网络在认知决策任务中表现更优，并发展出低熵、模块化和小世界组织特性。

Identification and Inference for Algorithmic Frontiers with Selective Labels

Yiqi Liu, Francesca Molinari, Amilcar Velez

econ.EM cs.LG

本文研究了当结果仅对选中的个体可观测时，如何刻画公平性-准确性前沿的识别与推断问题。在无限制选择过程与特定损失函数下，给出了该前沿的sharp identification region，并在可观测变量条件无混淆假设下提出了去偏机器学习估计量。

Inference-time Policy Steering via Vision and Touch

Yilin Wu et al.

cs.RO cs.AI cs.LG

本文提出ViTaL框架，通过视觉和触觉的多模态引导在推理时对预训练机器人策略进行干预，以解决接触丰富操作任务中视觉信息不足的问题。该方法将多模态引导形式化为双层优化，高层用视觉采样验证进行长期模式选择，低层用触觉引导的扩散编辑满足局部接触需求。

Continual Backdoor Training in IoT/CPS

Oxana Salish, Kuniyilh S

cs.CR cs.LG

本文研究了IoT/CPS系统中持续学习场景下的后门攻击问题，形式化了特定威胁模型并分析了持续学习如何增强后门持久性，但未涉及关键词中的code、context、spectral、Muon、pretrain、agent或attention等概念。

KATANA: A Fast, Low-Power Mapping of Kalman Filters onto Edge NPUs for Real-Time Tracking

Bodhisatwa Kundu et al.

cs.AR cs.LG

本文提出KATANA框架，将Linear和Extended Kalman Filters (LKF, EKF)映射到边缘NPU上，通过代数图重写（如subtract-to-add reformulation和block-diagonal batched parallelization）实现实时多目标跟踪，在功耗和帧率上优于CPU实现。

Distilling latent electrostatics from foundation machine learning interatomic potentials

Xiaoyu Wang, Bingqing Cheng

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

本文使用Latent Ewald Summation (LES)方法从多种foundation machine learning interatomic potentials (MLIPs)中提取隐式静电信息，通过蒸馏训练轻量级学生模型，降低了计算成本并获得了Born有效电荷张量和红外光谱等物理量。实验表明，教师模型的DFT级别和数据集比架构对静电和光谱精度影响更大。

CREST: Deployment-Realistic Hardware-in-the-Loop NAS for Embedded Sensing Systems

Joseph Q. Zales, Pragya Sharma, Mani Srivastava

eess.SY cs.LG

本文提出CREST框架，一种面向嵌入式MCU传感系统的硬件在环神经架构搜索方法，通过固定优化器与测量流程并暴露多个可配置轴，实现了对部署效果的实验分离。实验表明，基于实测能量的搜索相比FLOPs或内存流量代理指标能显著降低推理能耗，并揭示了连续推理与占空比调度下Pareto前沿的差异。

NEXUS: Neural Energy Fields for Physically Consistent Contact-Rich 3D Object Dynamics

Qizhen Ying et al.

cs.CV cs.AI

NEXUS提出了一种基于神经能量场的框架，通过将物体表示为结构图并构建接触图，利用Hamiltonian Neural Networks的思想从标量能量和耗散项推导力，以模拟接触丰富的3D物体动力学。该方法在长时程轨迹预测上优于基线，并可用于引导视频生成，但与关键词列表中的概念关联较弱。

Multiscale Hypersonic Boundary Layer Reconstruction via Spectral Binning and Subdomain-wise Conditional Diffusion

Hojin Kim et al.

physics.flu-dyn cs.LG

本文提出了一种基于条件扩散模型的多尺度概率重建框架，用于高超声速Couette流中近壁状态的推断，通过谱分箱和子域条件扩散方法实现。该方法将边界层划分为重叠子域，并引入有界分箱谱损失以保持高频内容，验证了其在统计和谱特性上的有效性。

Resilient Consensus in Agentic AI

Sribalaji C. Anand, George J. Pappas

cs.MA cs.AI eess.SY

本文研究了LLM agents在multi-agent系统中的共识问题，通过将LLM agreement建模为Byzantine consensus game进行实验，发现即使经典理论保证存在收敛算法，LLM agents仍可能无法达成共识，而使用经典resilient consensus filters可以改善这一情况。

Cloze: An Open Research Platform for Studying Human-AI Conversations in Mental Health Contexts

Matthew Flathers, Francesco Cipriani, John Torous

cs.HC cs.CL cs.CY

Cloze是一个用于心理健康研究场景中受控人机对话实验的开源web平台，支持多种LLM模型并确保数据完整记录。该平台为研究团队提供统一的实验配置环境，但并非治疗产品，与关键词列表中的概念无直接关联。

PANDA: An LLM-Enhanced Performance-Driven Analog Design Framework Bridging Design Intent and Layout Generation

Haoyi Zhang et al.

cs.AR cs.AI

本文提出PANDA框架，利用LLM增强模拟电路设计自动化，通过引导拓扑综合、子结构感知尺寸化和约束驱动布局生成，将设计意图直接转化为最终布局，显著缩短设计周期。

Bridging Geographic Bias in Urban Streetscape Inference via Lifelong Learning with Visual-Semantic Pivoting

Xinze Zhang

cs.CV cs.AI

本文提出HVSP-LL框架，通过分层视觉-语义锚定模块和公平感知重放机制，解决城市街景推断中的地理偏差问题。该框架在跨城市街景基准上提升了感知一致性并减少了灾难性遗忘。

AutoDojo: Adaptive Attacks Expose Superficial Defenses and User-Underspecification Limits in LLM Agents

Xinhang Ma et al.

cs.CR cs.AI

本文提出AutoDojo，一种针对LLM agent的adaptive indirect prompt injection (IPI)攻击框架，通过迭代优化注入内容来评估现有防御的鲁棒性。实验表明，多数防御在adaptive attack下效果有限，且action-open任务存在结构性脆弱性。

When the Same Musical Knowledge Forgets Differently: A Clean Probe of Pathway-Dependent Forgetting

Yu Liu et al.

cs.SD cs.CL eess.AS

本文研究了多模态模型中知识遗忘的路径依赖性，发现通过文本路径获取的知识比通过音频路径获取的知识更容易被遗忘，并提出了Paired Pathway Controlled Protocol (PPCP)来隔离路径效应。该工作主要关注多模态遗忘机制，与关键词中的code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention关联较弱。

Sensory Restoration via Brain-Computer Interfaces: A Unified 2 x 2 Framework and Convergence Roadmap

Xuan-The Tran

cs.HC cs.AI

本文提出了一个统一的2x2框架，用于分类Brain-Computer Interfaces (BCIs)，并概述了感觉恢复的融合路线图，但未涉及code、context、spectral、Muon、pretrain、agent或attention等关键词。

Think Less, Act Early: Reinforced Latent Reasoning with Early Exit in Vision-Language-Action Models

Dianqiao Lei, Lianlei Shan

cs.CV cs.LG cs.RO

本文提出AVA-VLA框架，通过将推理建模为隐变量序列并引入强化学习去噪机制，在视觉-语言-动作模型中实现了无需显式文本生成的潜在推理。该方法采用早退策略自适应终止推理，在LIBERO基准上取得98.3%平均成功率的同时实现6倍推理加速。

Teacher-Student Structure for Domain Adaptation in Ensemble Audio-Visual Video Deepfake Detection

Elham Abolhasani, Maryam Ramezani, Hamid R. Rabiee

cs.MM cs.AI cs.CV cs.LG cs.SD

本文提出了一种基于teacher-student结构的集成音频-视觉深度伪造检测方法EAV-DFD，通过域适应机制提升模型在未见域上的泛化能力。实验在多个数据集上验证了其有效性，但方法本身未涉及code、context、spectral、Muon、pretrain、agent或attention等关键词。

Data-Centric Benchmarking of Exploit Generation in LLMs: Understanding the Impact of Fine-Tuning

Yiwei Chen et al.

cs.CR cs.LG

本文采用数据驱动方法，通过构建高质量数据集和可扩展评估框架，研究了基于CVE条件的漏洞利用生成任务。实验表明，对小型8B模型进行微调后，其生成质量可提升42.5%以上，甚至能与部分专有模型竞争。

EyeMVP: OCT-Informed Fundus Representation Learning via Paired CFP--OCT Pretraining

Zhuo Deng et al.

cs.CV cs.AI

本文提出EyeMVP，一种跨模态视网膜基础模型，通过配对CFP-OCT预训练学习OCT信息增强的CFP表示。模型使用跨模态掩码重建，在推理时仅需CFP图像，在16个下游任务中优于现有视网膜基础模型。

Beyond Scalar Distances: Semantic Attribute Gradients from Frozen MLLMs for Visual Embeddings

Shubhang Bhatnagar, Dheeraj Baiju, Narendra Ahuja

cs.CV cs.AI cs.LG

本文提出SAGA框架，利用冻结的多模态大语言模型(MLLM)为视觉编码器提供属性级别的监督信号，通过GRPO优化和注意力蒸馏损失替代传统的标量距离训练。该方法在多个细粒度图像检索数据集上提升了Recall@1指标，但未涉及关键词中的code、spectral、Muon或agent等概念。

EChO-Agent: Evidence Chain Orchestration Agent for Audio Reasoning

Siyuan Zhang et al.

eess.AS cs.AI cs.SD

本文提出了EChO-Agent，一个模块化的agent框架，将复杂的audio question answering任务重构为规划、工具执行、证据整合和答案验证的工作流。实验表明该框架在MMAR基准上提升了准确率，其中证据整合是关键因素。

MimicIK: Real-Time Generative Inverse Kinematics from Teleoperation with FK Consistency

Jiahao Yang et al.

cs.RO cs.AI

本文提出MimicIK，一种基于conditional flow matching的实时生成式逆运动学框架，通过两阶段迭代策略从遥操作数据中学习平滑的关节空间运动先验，并引入可微的FK consistency loss来保证任务空间精度。该方法在6-DOF机器人数据集上实现了高精度与低延迟，但主要贡献在于机器人控制领域的工程改进，与关键词中的理论或方法关联较弱。

HiRo: A Compact Four-Directional Hierarchical Reservoir Token-Mixer for Efficient Image Classification

Md Farhadul Islam, Ishan Thakkar, J. Todd Hastings

cs.CV cs.LG

本文提出了一种名为HiRo的图像分类模型，通过将图像划分为非重叠patch并采用四方向分层reservoir computing（一种固定权重的递归神经网络）进行token混合，在极低参数量（<1M）下实现了不错的分类精度。该方法主要关注参数效率，与关键词中的attention、pretrain等概念关联较弱。

DLWM: Diverse Latent World Models for Efficient Multimodal Reasoning

David Huang, Lianlei Shan

cs.CV cs.LG

本文提出DLWM框架，通过构建多样化的连续latent space假设并引入基于正交性的正则化项来避免假设坍缩，同时利用强化学习策略自适应分配计算资源以提升多模态推理效率。该方法在多个benchmark上提升了准确率并降低了内存消耗。

Enabling Real-Time Point-of-Care Ultrasound Segmentation: A GPU-Free Deployment in Resource-Limited Settings

Weihao Gao

cs.CV cs.AI

本文介绍了UltraSeg这一超轻量级架构在POCUS分割任务中的应用，通过系统验证表明其在CPU和移动设备上均能实现实时分割性能，且精度接近或超过大型模型UNet和TransUNet。该工作旨在降低AI部署对GPU的依赖，使资源有限环境也能获得先进诊断能力。

FreeSonic: Training-Free Temporal-Aware Decoupled Attention for Precise Audio Editing

Yuxuan Jiang et al.

cs.SD cs.AI eess.AS

本文提出FreeSonic，一种无需训练的音频编辑框架，利用Rectified Flow模型和优化的inversion-reverse过程，通过联合text-audio attention maps实现精确的目标片段提取。该方法采用scheduled attention decoupling机制，将编辑限制在目标区域同时保留原始声学上下文，为音频编辑提供了高效解决方案。

AI Contagion in Social Networks

Olivier Bos, Stefano Bosi

econ.TH cs.AI

本文研究了AI与社交网络交互如何影响集体知识的稳定性，通过分析AI传染渠道和AI社会扭曲乘数两个反馈机制，发现系统长期行为可由二维表示且其谱半径决定动态稳定性。

Quantum-classical hybrid models based on error correction for time series forecasting

Jonathan H. A. de Carvalho et al.

quant-ph cs.LG

本文提出了一种基于误差校正的量子-经典混合时间序列预测系统，其中量子模型先提取模式，经典模型再捕捉量子误差中的剩余模式。实验表明，该系统在多数问题上优于单一经典模型和经典-经典混合模型。

Conformal Candidate Certification for Offline Model-Based Optimization

Seungjin Choi

stat.ML cs.LG

本文提出了一种名为Conformal Candidate Certification (CCC)的后处理方法，用于离线模型优化。该方法通过加权conformal prediction为每个候选解提供校准的单侧下界，以筛选出满足目标阈值的候选解，但该方法与关键词列表中的概念关联较弱。

Surrogate-Assisted Framework for SI-Compliant Interconnect Design Optimization Using the Earth Mover's Distance

Emre Ecik et al.

eess.SP cs.CE cs.LG

本文提出了一种基于Earth Mover's Distance (EMD)的确定性机器学习辅助框架，用于SI兼容的PCB互连设计优化。该方法通过神经surrogate模型预测波形特征，并利用决策树进行物理驱动的质量筛选，最终以EMD作为相似性度量对候选设计进行排序，避免了传统黑箱搜索过程。

Benign in Isolation, Harmful in Composition: Security Risks in Agent Skill Ecosystems

Yi Xie et al.

cs.CR cs.AI

本文研究了LLM agent技能生态系统中技能组合风险(SCR)问题，即单个技能看似无害但组合使用时可能产生安全威胁。作者提出了SCR-Bench基准测试，包含三个子基准来评估不同组合场景下的风险，实验表明组合路径下的攻击成功率远高于孤立评估。

Provenance-Enhanced Statements in Knowledge Graphs

Fabio Vitali, Valentina Pasqual

cs.LO cs.AI cs.DL

本文提出了DEC框架，通过将provenance谓词解释为认知立场（epistemic stance）并分组为“认知世界”（cognitive worlds），来处理知识图谱中形如“根据X，φ”的声明性陈述。该框架基于认知模态逻辑（doxastic, epistemic, conjectural）形式化，并提供了对RDF数据集的保守解释，但未直接涉及code、context、spectral、Muon、pretrain、agent或attention等关键词。

Landmark-free Assessment of Lower-limb Alignment with Implicit Neural Shape Functions from Knee Radiographs

Zhisen Hu et al.

cs.CV cs.AI

本文提出了一种基于Implicit Neural Shape Functions (INSF)的无地标下肢力线评估方法，通过将解剖结构编码到紧凑的latent space中直接回归临床测量值，避免了传统方法对固定解剖landmark的依赖。该方法在膝关节X光片数据集上取得了与现有landmark-based方法及人工测量相当的性能。

Driving, Fast or Slow? Neuro-Symbolic Guidance for Motion Prediction in Multi-Modal Ground Mobility

Simon Kohaut et al.

cs.RO cs.AI cs.LG

本文提出TraCS框架，通过神经符号方法将交通规则编码为概率一阶逻辑，以增强多模态运动预测的可解释性。该方法利用代码生成和推理引擎优化预测，但未涉及关键词中的核心概念。

Dual-Network PINNs for Optimal Control: A Reproducible Benchmark on the Mass-Spring-Damper System

Abdeladhim Tahimi, Rinaldo Vieira da Silva Junior

math.OC cs.LG

本文使用双网络PINN方法求解质量-弹簧-阻尼系统的最优控制问题，通过状态网络和控制网络分别近似状态和控制变量，并与经典方法对比验证了精度。该方法在基准测试中达到了四位有效数字的精度，但训练速度比经典方法慢约两个数量级。

CAP: Towards PPG Universal Representation Learning with Patient-level Supervision

Chenyang He et al.

eess.SP cs.AI cs.LG

本文构建了一个大规模配对的PPG-EHR多模态数据集，并提出Clinical Anchored Pretraining (CAP)方法，通过跨模态对比对齐将PPG表示锚定到患者级临床语义，从而在四个下游任务上取得平均+26.7%的相对提升。该方法主要关注信号级表示学习与临床上下文的结合，与关键词中的“pretrain”和“context”有一定关联，但整体创新性有限。

Generative modelling powered by room-temperature polariton condensates

Yuan Wang et al.

cond-mat.dis-nn cs.LG physics.optics quant-ph

本文利用室温激子-极化激元凝聚体（exciton-polariton condensates）作为物理随机变换层，在生成对抗网络（GAN）中实现了条件数字到图像的转换。实验表明，该物理系统相比数字采样和激光系统，在Inception分数、数字保留精度和结构相似性上表现更优。

DYNA-PRUNER: Input-Adaptive Data-Model Co-Pruning for Efficient and Scalable Spatio-Temporal Media Prediction

Fuyan Zhang et al.

cs.CV cs.LG cs.MM

本文提出Dyna-Pruner框架，通过输入自适应的数据-模型协同剪枝，在时空预测任务中减少冗余计算，实现高达70%的FLOPs降低和2.5倍加速，且精度损失极小。该方法与CNN、RNN和Transformer骨干网络兼容，但未涉及关键词中的code、context、spectral、Muon、pretrain、agent或attention等核心概念。

Intrinsic Computational Functionalism and Simulated Consciousness

Ryota Kanai, Shuqin Ma

q-bio.NC cs.AI

本文从Intrinsic Computational Functionalism (ICF)视角出发，论证了模拟大脑与真实大脑在意识属性上的等价性条件，并提出了Intrinsic Causal-Computational Realization (ICCR)关系。该工作主要涉及意识与计算的理论哲学讨论，与关键词中的code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention等技术概念无直接关联。

LearnOpt: Recovering the Latent Cognitive Structure of Standardized Examinations via Knowledge Graphs and Constrained Optimization

Joy Bose, Om Thomas

cs.CY cs.AI

本文提出LearnOpt方法，通过知识图谱和约束优化从标准化考试的历史试题中恢复潜在认知结构，并生成个性化学习计划。该方法在NEET和JEE Advanced考试数据上验证了潜在技能分布的稳定性与可检测性，但整体方法更偏向应用而非理论开创性。

Linear algebra at exponential scale via tensor network dimension reduction

Chris Camaño et al.

math.NA cond-mat.str-el cs.DS quant-ph

本文利用tensor network (张量网络) 的维度约减技术，为指数级规模的线性代数问题（如trace estimation和eigenvalue approximation）提供了可证明高效的随机化算法，并在量子多体物理中进行了高达$2^{200}$维的示例验证。

ShipNet: A Geometric Deep Learning Surrogate for Real-Time Ship Hydrodynamics

Kirsten Odendaal, George Drakoulas

physics.flu-dyn cs.LG

本文提出ShipNet，一种基于几何深度学习的代理模型，用于从船体几何和速度实时预测水动力性能（如表面压力和自由面波高），在测试集上取得高精度并实现超过550倍加速。该工作主要关注工程应用，与关键词列表中的概念关联较弱。

Cognitive Trajectory Modeling: Quantifying Human-AI Co-Creation through Cognitively Grounded Interaction Trajectories

Nicholas Davis

cs.HC cs.AI

本文提出Cognitive Trajectory Modeling (CTM)作为认知理论框架，通过认知有意义的attractor landscapes中的轨迹来建模人机协同创作中的交互动态。该工作主要关注交互动态的理论表征，与关键词中的code, spectral, Muon, pretrain, agent, attention等具体技术方向关联较弱。

MNet++: Extended 2D/3D Networks for Anisotropic Medical Image Segmentation

Kirsten Odendaal, Rade Bajic

cs.CV cs.LG

本文复现了MNet混合2D/3D卷积网络用于各向异性医学图像分割，并提出了两种轻量级扩展：学习型Fusion Gating机制和VMamba状态空间模块。实验表明这些扩展在保持对各向异性鲁棒性的同时，能小幅提升分割性能。

Finite Resources False Discovery Rate Control in Structured Hypothesis Spaces

Binyamin Perets, Shie Mannor

stat.ML cs.LG stat.ME

本文针对结构化假设空间中的有限资源假发现率控制问题，提出了一种基于reproducing kernel的框架，该框架允许p-value因有限null draws而具有不确定性，并给出了两种决策规则以在精确FDR控制与统计功效间权衡。

The Reverse Telescoping Coordinate System for Positive Definite Matrices: Geometry, Computation, and Generative Modeling

Anindya Bhadra

stat.ML cs.LG

本文提出了一种新的无约束坐标系reverse telescoping coordinate system来表示对称正定矩阵，通过将矩阵分解为log volume和shape两部分，实现了许多重要计算在$O(p^2)$复杂度内完成。该方法在生成建模中设计了split volume-shape flow模型，用于在SPD流形上进行生成和扩散。

Coercivity and Local Convergence of Physical Learning in Linear Circuits

Joshua A. McGinnis, Xinbo Li, Yoichiro Mori

math.OC cs.LG

本文分析了线性电路中三种物理学习方法（Equilibrium Propagation, Coupled Learning, 以及新提出的Adjoint Coupled Learning）的局部收敛性，证明了在满足coercivity条件时训练损失指数衰减。该工作主要关注物理学习理论，与关键词中的code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention等概念关联度较低。

A Conservation Law for Equilibrium Propagation and Coupled Learning

Joshua A. McGinnis, Adam G. Kline, Yoichiro Mori

math.OC cs.LG

本文证明了在连续时间、小扰动极限下，物理学习方法coupled learning和equilibrium propagation在可训练参数中守恒一个类似质量的量，并讨论了该守恒律对线性电路训练动力学的影响。

A Spatio-Temporal Expert Prefetching Framework for Efficient MoE-based LLM Inference

Yingnan Zhao et al.

cs.AR cs.LG

本文针对基于MoE的大语言模型在推理时因动态专家激活模式导致的加载延迟问题，提出了一种名为ST-MoE的时空专家预取框架。该框架通过分析专家选择行为中的时空相关性，结合轻量级运行时预测机制与可重构硬件设计，实现了专家加载与计算的重叠。

Lesion-DDPM: Lesion-Enhanced 3D Diffusion for MS MRI Synthesis

Weidong Zhang et al.

cs.CV cs.LG

本文提出Lesion-DDPM，一个用于多发性硬化(MS)脑部MRI FLAIR图像合成的3D条件扩散框架，通过多级解剖mask注入和病灶加权重建损失来增强病灶区域的生成质量。实验表明该方法在病灶区域重建误差和下游分割任务上优于现有GAN和扩散模型。

Structured Nonparametric Variational Inference for Dependent Latent Modeling

Yuda Shao, Zhiling Gu, Shan Yu

stat.ML cs.LG

本文提出了一种名为Structured Nonparametric Variational Inference (SN-VI)的变分推断框架，利用multivariate spline技术对后验分布中的复杂依赖关系进行建模，并提供了理论保证和实际算法。该方法在计算机视觉和空间转录组学等应用中展示了有效性，但与关键词列表中的概念关联较弱。

Analyzing Visual Aircraft Representations with Sparse Autoencoders

Deepshik Sharma

cs.CV cs.LG

本文使用Sparse Autoencoders分解ConvNeXt模型在FGVC-Aircraft数据集上的中间表征，发现部分稀疏特征对应可识别的飞机结构，但存在多义性和空间定位粗糙等局限。

Ricci-Filtration: Boosting Retrieval-Augmented Generation Reranker to Query-Answer Tasks by Discrete Ricci Flow

Tian Qin, Wei-Min Huang

stat.ML cs.LG

本文提出了一种基于离散Ricci流的RAG重排序增强方法Ricci-Filtration，通过将查询和检索块建模为图并利用曲率过滤噪声文档块，实验表明其在多个指标上优于基线方法。该方法与关键词中的context和attention有一定关联，但创新性有限且未解决长期存在的核心问题。

The Perils of Agency: How Developers Perceive, Prioritize, and Address Risks in Agentic AI Products

Hao-Ping Lee et al.

cs.CY cs.AI cs.HC cs.LG cs.SE

本文通过访谈35位行业开发者，研究了他们对agentic AI产品风险的感知、优先级排序和应对方式。研究发现开发者主要关注产品和业务风险，而忽视下游社会风险，且缺乏不限制agent功能的有效风险控制手段。

LLM4RTL: Tool-Assisted LLM for RTL Generation

Jing Jin et al.

cs.AR cs.AI eess.SY

本文提出了一种名为JRCRC的流水线方法，用于通过分层使用不同成本和能力的商业LLM来过滤和精炼RTL代码生成数据集，并设计了一个工具辅助架构来帮助LLM从表格数据中推断逻辑关系。该方法在VerilogEval基准测试中取得了性能提升，但主要聚焦于硬件代码生成的应用，与关键词中的核心数学概念关联较弱。

Modern Primal-Dual Frameworks for Prior-Free Online Resource Allocation

Rad Niazadeh, Rajan Udwani

math.OC cs.DS

本文提供了一个关于在线资源分配中无先验对抗性算法的现代原始-对偶框架教程，涵盖了基于LP的凸规划方法和无LP的通用证书系统，并应用于多种在线匹配与分配模型。

Reinforcement Learning-Guided Retrieval with Soft Fusion for Robust Multimodal Imitation Learning under Missing Modalities

Hassan Ismkhan, Hamid Bouchahcia

cs.RO cs.LG

本文提出RL4IL方法，利用reinforcement learning策略从训练库中检索相关专家演示，并通过soft cross-attention融合生成动作预测，以处理机器人imitation learning中传感器缺失的问题。实验表明该方法在传感器缺失场景下优于现有方法。

AQ4SViT: An Automated Quantization Framework with Search Gating Policy for Compressing Spiking Vision Transformers

Rachmad Vidya Wicaksana Putra, Saad Iftikhar, Muhammad Shafique

cs.NE cs.AI cs.LG

本文提出AQ4SViT，一种用于压缩Spiking Vision Transformers (SViTs)的自动化量化框架，通过量化搜索策略和搜索门控策略（利用膜电位漂移作为性能代理）来快速找到量化设置，在ImageNet数据集上实现了内存节省与搜索速度的权衡。

Selective Synergistic Learning for Video Object-Centric Learning

WonJun Moon, Jae-Pil Heo

cs.CV cs.AI

本文提出了一种名为Selective Synergistic Learning (SSync)的方法，用于改进视频对象中心学习中的slot-based框架。该方法通过选择性蒸馏编码器和解码器中最可靠的线索（如边界细化和内部去噪），避免了传统密集对齐策略中的错误传播和二次计算复杂度问题。

MADAR: An Address-Free Processor

Mohamed Amine Bergach

cs.PF cs.AI

本文提出了一种名为MADAR的无地址处理器架构，通过废除传统处理器中的地址机制，让所有状态在环形槽中循环，指令和数据在同一槽中移动，值由其轨道位置而非地址命名。该架构在编译时调度计算，用周期递增的环层级替代缓存层级，并通过循环实现数据重用。

AP-GRPO: Anchor-Gated Phonetic Alignment with Policy Optimization for Pathological Speech Reconstruction

Pengfei Zhang et al.

cs.SD cs.AI cs.MM eess.AS

本文提出AP-GRPO框架，通过anchor-gated reward和inter-anchor phonetic alignment reward优化病理语音重建，在四种疾病条件下提升了重建质量。该方法主要针对语音信号处理领域，与关键词中的code、context、spectral等概念关联较弱。

EcoBin: A Two-Stage Deep Convolutional Neural Network for Contamination-Aware Waste Classification

Raghav Senthil Kumar

cs.CV cs.AI

本文提出EcoBin，一个两阶段深度卷积神经网络用于垃圾分类，第一阶段基于EfficientNetV2-S进行基础分类，第二阶段检测回收物中的污染并决定是否改为垃圾处理。由于缺乏污染数据集，作者通过U2-Net合成污染图像，实验表明该模型在污染场景下显著优于基础分类器。

CmdNeedle: Measuring the Incompleteness of Command Denylists for AI Agents

Chuyang Chen, Zhiqiang Lin

cs.CR cs.AI

本文研究了终端AI agent中命令黑名单的脆弱性问题，提出了一个名为CmdNeedle的LLM驱动流水线来检测黑名单的不完整性。通过对GitHub上1709个真实黑名单的评估，发现69.0-98.6%的黑名单存在脆弱性。

Service-Induced Congestion in Memory-Constrained LLM Serving

Ruicheng Ao et al.

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

本文建立了一个离散时间动力学模型，用于分析大语言模型服务中由内存约束引发的拥塞现象。模型揭示了在持续批处理下，系统可能收敛到具有最大吞吐损失的极限环，并给出了同质与异质工作负载下的稳定性判据。

SDVDiag: Multimodal Causal Discovery for Online Diagnosis in Software-defined Vehicles

Matthias Weiß et al.

cs.SE cs.DC cs.LG

本文提出SDVDiag，一种用于软件定义车辆在线诊断的多模态因果发现pipeline，通过融合日志和度量表示构建因果图，并引入异常驱动触发器实现持续在线运行。实验表明该方法能生成更稀疏的因果图，并在故障定位中优于单模态基线。

If These Walls Could Talk: Critical Play with Large Language Models in Museums

Anders Sundnes Løvlie

cs.HC cs.LG

本文探讨了在博物馆中使用LLM作为角色扮演聊天机器人的问题，指出其不可靠性与吸引力之间的根本矛盾，并提出了设计批判性游戏（critical play）的应对思路。该论文主要关注人机交互与博物馆应用，与关键词中的数学或技术概念关联较弱。

Phase Transition in Convex Relaxations for Graph Alignment

Laurent Massoulié et al.

stat.ML cs.LG math.PR math.SP math.ST

本文研究了图对齐问题中凸松弛方法的相变现象，分析了在相关GOE矩阵模型下，通过最小化$\|AX - XB\|_F$在双随机矩阵集和单位超立方体上的解与真实置换矩阵的偏差。结果表明，当相关性参数$\sigma = o(n^{-1/2}/\log^4 n)$时，解能恢复除可忽略部分外的所有顶点，并刻画了偏差从$o(n)$到$\Omega(n)$的相变边界。

Pixels to Proofs: Probabilistically-Safe Latent World Model Control via Parallel Conformal Robust MPC

Devesh Nath et al.

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

本文提出SLS^2框架，利用鲁棒MPC在学习的潜在世界模型中进行安全反馈运动规划。该方法通过共形预测校准潜在误差界，并在闭环执行中施加概率安全约束，在视觉控制任务上提升了目标到达性能与安全性。

When Does q-error Predict Plan Regret? Three Regimes of Cardinality-Estimation Error

Madhulatha Mandarapu, Sandeep Kunkunuru

cs.DB cs.LG

本文研究了cardinality-estimation (CE)误差指标q-error与查询计划质量之间的关系，通过将计划选择建模为分段线性代价景观上的argmin问题，揭示了q-error在不同误差规模下预测plan regret的能力差异。文章提出了一个平均情况下的次优性度量ACS-infinity，并证明其在查询级别上比q-error更能预测regret，但整体贡献偏重经验分析而非方法创新。

SCAN: A Decision-Making Framework for Effective Task Allocation with Generative AI

Fendi Tsim, Alina Gutoreva

cs.HC cs.AI cs.CY

SCAN是一个基于Vygotsky最近发展区和元认知理论的人本决策框架，用于指导学习者与生成式AI进行有效任务分配。该框架将人机交互任务划分为四个子区域：替代、补充、辅助和不可协商，并讨论了其与认知负荷理论、认知卸载等概念的关系。

FragFuse: Bypassing Access Control of Large Language Model Agents via Memory-Based Query Fragmentation and Fusion

Zixin Rao et al.

cs.CR cs.AI

本文提出了一种针对LLM agent的新型攻击方法FragFuse，通过将违禁内容碎片化存储于长期记忆并后续重构，绕过访问控制机制。该方法利用记忆操作的时间通道实现攻击，在多个agent设置下达到86.3%的平均绕过成功率。

Mutual Distillation of Dual-Foundation Models for Semi-Supervised PET/CT Segmentation

Fuyou Mao et al.

cs.CV cs.AI

本文提出了一种名为MuDuo的半监督PET/CT分割框架，通过互蒸馏策略利用SAM-Med3D和SegAnyPET这两个基础模型，将知识迁移至轻量级学生网络，在仅有5个标注样本的AutoPET数据集上取得了先进性能。该方法无需手动提示即可利用未标注数据，但未涉及关键词中的code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention等概念。

Retrieve, Don't Retrain: Extending Vision Language Action Models to New Tasks at Test Time

Jeongeun Park et al.

cs.RO cs.AI

本文提出了一种检索增强的视觉-语言-动作(VLA)策略，通过在部署时向检索池添加新任务的演示数据来扩展任务，无需针对每个新任务进行微调。该方法在PushT和RoboTwin 2.0基准上展示了跨实体泛化能力，但未涉及code、spectral、Muon或attention等关键词相关技术。

AnonShield: Scalable On-Premise Pseudonymization for CSIRT Vulnerability Data

Cristhian Kapelinski et al.

cs.CR cs.AI cs.PF

本文提出了AnonShield，一个结合GPU加速NER和流式处理的高吞吐量假名化系统，用于CSIRT漏洞数据。实验表明该系统在550MB数据集上实现了738倍加速和94.2%的F1分数，但方法主要面向工程实现，与关键词中的理论或算法方向关联较弱。

IoT-Zoo: A Container-Based Framework for Heterogeneous IoT Device Profiles and Reproducible Traffic Capture

Vagner E. Quincozes, Diego Kreutz, Silvio E. Quincozes

cs.NI cs.AI cs.ET

本文提出了IoT-Zoo，一个基于容器的测试平台，用于生成异构物联网设备配置文件和可复现的流量捕获，以支持网络和安全解决方案的验证。该平台通过Containernet自动化部署多域场景并支持MQTT和RTSP等协议，但未涉及我提供的关键词中的相关概念。

PO-PDDL: Learning Symbolic POMDPs from Visual Demonstrations for Robot Planning Under Uncertainty

Wenjing Tang et al.

cs.RO cs.AI

本文提出PO-PDDL，一种将POMDP符号化并保留PDDL关系结构与LLM友好语法的形式化方法，并基于视觉演示学习该模型，用于机器人在部分可观测和随机环境下的任务规划。实验表明该方法在长时域操作任务中优于现有PDDL和POMDP模型学习方法。

Information Gap and Feasibility-Aware Inference in Binomial Logistic Mixtures

Yuta Hayashida, Shonosuke Sugasawa

stat.ML cs.LG math.ST

本文研究了二项logistic混合模型中混合检测与标签恢复之间的信息差距，指出标准似然准则（如BIC）能检测混合结构但无法保证标签可恢复性，并提出了两种可行性感知推断方法（基于后验熵惩罚的BIC和熵正则化估计器）来避免误导性成分选择。

Stochastic trace estimation with tensor train random vectors

Zvonimir Bujanović, Daniel Kressner, Hrvoje Olić

stat.ML cs.LG math.NA

本文研究了使用tensor train随机向量进行随机迹估计，证明了在适当选择tensor train rank时，Girard-Hutchinson估计器可恢复维度无关的保证，并探讨了其在Nyström++框架中的应用。

Imperfect Visual Verification for Code Edition : A Case Study on TikZ

Charly Reux et al.

cs.SE cs.AI

本文研究了在TikZ代码编辑任务中，当verifier（验证器）本身不可靠时，iterative refinement（迭代修正）方法的有效性。通过大规模实验，作者发现即使是不完美的verifier也能以中等准确度判断视觉指令是否被应用，并且feedback（反馈）能有效提升模型性能，尤其是对较弱模型。

MAF: Multimodal Adaptive Few-shot Prompting for Sentiment Analysis with MLLMs

Hangling Xie

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

本文提出了一种多模态自适应少样本提示框架MAF，通过动态检索与查询相关的示例来提升多模态大语言模型在情感分析中的表现。该方法主要关注提示工程而非基础理论创新，与关键词列表中的概念关联较弱。

Odds Law: The Decomposition Algebra On How Intelligence Organizes Itself to Solve Difficult Problems Reliably

Hidayet Aksu

cs.CR cs.AI cs.MA

本文提出了一种分解代数(decomposition algebra)，通过四种组合子(sequential composition, parallel ensembling, verification gating, recursive reduction)将不可靠的基本求解器组织成可靠复合求解器，并推导了可靠性(reliability)与成本(cost)的组成法则。主要结果包括验证赔率定律(verification odds law)、可靠性放大定理(reliability amplification theorem)以及阈值二分法(threshold dichotomy)，表明可靠性可通过独立信息与验证器获得，但受信息上限与共享误差限制。

The algebra of Krom logic programs

Christian Antić

cs.LO cs.AI math.LO

本文研究了Krom逻辑程序的代数结构，证明了顺序组合赋予Krom程序一个自然的monoid结构，并扩展至seminearring等代数结构。该工作建立了逻辑编程与代数自动机理论之间的联系。

OmniTraffic: A Controllable Generation Pipeline and Benchmark for Spatio-Temporal Traffic Reasoning

Maonan Wang et al.

cs.CV cs.AI eess.SY

本文提出了OmniTraffic，一个用于时空交通推理的可控生成pipeline和benchmark，通过重建12个真实交叉口为可编辑3D环境并生成同步多视角VQA样本，评估了多个前沿MLLM在交通场景理解中的表现。

Acoustic Prompting via Stage-wise Modulation for Few-Shot Learning in Audio Language Models

Hyebin Cho et al.

cs.SD cs.LG cs.MM eess.AS

本文提出了一种在Audio-Language Models (ALMs)的audio encoder中引入可训练prompt的框架，通过stage-wise modulation捕获任务特定的acoustic features，并与text-side prompting结合以提升few-shot adaptation性能。实验表明该方法作为plug-and-play模块能带来性能提升，但方法本身在理论或长期问题解决上缺乏显著开创性。

Snyk VulnBench JS 1.0: Can LLMs Find the Same Bugs Twice?

Liran Tal et al.

cs.CR cs.AI cs.SE

本文通过300次重复实验，测量了agentic LLM在JavaScript代码安全审查中的可重复性。结果表明，LLM的发现结果不均匀可重复：参考匹配的发现稳定，但额外模型报告在不同运行间变化很大。该研究支持将agentic LLM审查与确定性SAST结合使用，而非相互替代。

LaWAM: Latent World Action Models for Efficient Dynamics-Aware Robot Policies

Jialei Chen et al.

cs.RO cs.AI

本文提出LaWAM，一种潜在世界动作模型，通过在预训练视觉基础模型的潜在空间中训练潜在动作模型，并利用其前向解码器预测未来观测特征，从而将预测的动态信息暴露给机器人策略。该方法在LIBERO等任务上取得了有竞争力的成功率，并显著降低了推理延迟。

Faithful Action-unit Causal Reasoning for Counterfactually Faithful Emotion Explanations

Van Thong Huynh et al.

cs.CV cs.LG

本文提出FACR方法，将AU->emotion推理建模为反事实一致性（counterfactual-consistency）问题，通过引入极性感知的因果图G和可训练的反事实忠实性目标，使模型在干预因果AU时改变预测、干预无关AU时保持预测不变。该方法在UNBC-PAIN数据集上将调用AU与PSPI结构的一致性从0.08提升至0.57，并在跨数据集情感迁移任务中验证了忠实性。

Domain-Guided Prompting of the Segment Anything Model for Seismic Interpretation: The Role of Attributes, Visualization, and Hybrid Prompts

Aniq Ahmad, Heather Bedle, Ahmad Mustafa

cs.CV cs.AI physics.geo-ph

本文提出了一种基于零样本适应的框架，通过结合地震属性与可视化选择以及混合提示策略，使Segment Anything Model (SAM)能用于地震解释，无需微调即可提升分割精度。

GAS-Leak-LLM: Genetic Algorithm-Based Suffix Optimization for Black-Box LLM Jailbreaking

Aman Anifer et al.

cs.CR cs.AI

本文提出了一种基于genetic algorithm的黑盒LLM jailbreaking攻击方法GAS-Leak-LLM，通过迭代演化adversarial suffix来绕过模型的安全限制。该方法在严格黑盒设定下有效，但未涉及关键词中的code、spectral、Muon、pretrain、agent或attention等概念。

DifFRACT: Diffusion Feature Reconstruction and Attribution for Circuit Tracing

Artyom Mazur, Nina Konovalova, Aibek Alanov

cs.CV cs.AI

本文提出了一种名为DifFRACT的方法，通过训练时间步条件化的transcoder来近似FLUX.1[schnell]中MLP子层的输入输出行为，从而将电路追踪扩展到多模态扩散transformer。该方法通过线性化剩余计算实现了精确的特征到特征归因，并揭示了属性绑定和跨流语义传播的机制。

Let Them Steal: Trapping Large Language Model Extraction Attacks with Knowledge Honeypot

Yuyang Dai, Yushun Dong

cs.CR cs.AI

本文提出Knowledge Trap防御方法，通过构建Honeypot Knowledge Graph (HKG)和面包屑引导探索，将模型提取攻击重定向至低迁移性知识，从而消耗攻击者的查询预算。实验表明该方法在医疗和金融领域平均降低替代模型Agreement 6.2%，且不影响合法用户性能。

SACE: Concept Erasure at the Semantic Singularity in Visual Autoregressive Models

Siya Yang et al.

cs.CV cs.AI

本文针对视觉自回归(VAR)模型中的概念擦除问题，提出了一种尺度感知的擦除框架SACE，通过将干预限制在第一个尺度并结合熵正则化与恢复性损失，实现了对目标语义概念的精确擦除。

Learning a Sampling-Free Variational DNN Plugin from Tiny Training Sets to Refine OOD Segmentation With Uncertainty Estimation

Jimut B. Pal, Suyash P. Awate

cs.CV cs.LG stat.ME stat.ML

本文提出VarDeepPCA，一种轻量级variational DNN框架，通过利用intrinsic geometric priors从tiny training sets中学习valid anatomical geometries的分布，以恢复/改进OOD医学图像的分割图。该方法通过reinterpretation of the softmax mapping实现sampling-free learning和uncertainty estimation，在多个临床应用中验证了其有效性。

Early Anomaly-Onset Detection based on Wigner--Ville Distribution Slice Spectra: A Transmission-Grid Test Case

Eduardo Jr Piedad, Eduardo Prieto-Araujo, Oriol Gomis-Bellmunt

eess.SP cs.LG math.SP

本文研究了基于Wigner-Ville分布切片谱(WVDS)的早期异常起始检测方法，用于高压电网电压波形的在线监测。该方法通过保持Wigner-Ville分布的双线性中点交互结构，将128样本电压窗口表示为128维切片谱，并与基线归一化偏差(BND)分数结合使用。实验表明，WVDS-BND在降低误报率方面表现最优，将记录级起始前误报降至0.69%，但灵敏度低于FFT-BND。

Amortized mean-shift interacting particles

Ali Siahkoohi

stat.CO cs.LG stat.ML

本文提出了一种摊销均值漂移交互粒子方法，通过学习一个映射从观测和少量后验样本中直接输出加权节点，避免了逐观测优化的高昂成本。该方法在多种后验分布上实现了比同等数量样本更精确的积分估计，是蒙特卡洛积分的一种帕累托改进。

Deep Residual Injection for Full-Spectrum Forensic Signal Perception in Multimodal Large Language Models

Kaiqing Lin et al.

cs.CV cs.AI

本文提出Deep Visual Residual MLLM (Deep-VRM)方法，通过将artifact-specific视觉信号作为残差路径注入到MLLM的中间层，以保留早期语义处理能力并实现全频谱取证信号感知。实验表明该方法在多个基准上达到最优性能，但未涉及code、context、spectral、Muon、pretrain、agent或attention等关键词。

Biarchetype analysis for univariate functional data. An application to macroeconomic financial time series

Aleix Alcacer et al.

stat.ME cs.LG stat.AP

本文首次将biarchetype analysis引入单变量functional data分析，通过同时识别案例和时间维度上的极端模式，为复杂函数型观测提供了简洁且可解释的表示。该方法应用于欧洲国家10年期政府债券收益率数据，识别出三个时间阶段和三个国家原型。

NVMOS: Non-Verbal Vocalization Quality Assessment in Speech

Jialong Mai et al.

cs.SD cs.AI eess.AS

本文构建了NV-MOS数据集并提出了NVMOS模型，用于评估语音中非语言发声（如笑声、叹息）的感知质量。该模型通过局部NV事件聚焦模块，在预测质量评分上达到了与专家水平相当的一致性。

LoComposition: Terrain-Adaptive Energy-Efficient Quadruped Locomotion without Gait Priors

Loukas Kordos et al.

cs.RO cs.LG

本文提出了一种名为LoComposition的四足机器人运动控制方法，通过将任务奖励、操作约束、能量最小化和地形感知分离为独立机制，无需显式步态先验即可实现高效地形自适应运动。实验表明该方法在降低运输成本和操作约束违规方面显著优于传统复杂奖励基线。

SkillVetBench: LLM-as-Judge for Multi-Dimensional Security Risk Evaluation in Open-Source LLM Agent Skills

Ismail Hossain et al.

cs.CR cs.AI cs.HC cs.LG cs.MA

本文提出了SKILLVETBENCH，一个用于评估开源LLM agent技能安全性的基准测试平台，使用LLM-as-Judge方法进行多维度的安全风险评分（SARS）。该工作主要关注agent技能中的指令层和多agent风险，但与我提供的关键词（如code, context, spectral, Muon, pretrain, attention）关联度较低。

Runtime Analysis of Cartesian Genetic Programming in Evolving Boolean Functions

Duc-Cuong Dang, Roman Kalkreuth, Andre Opris

cs.NE cs.AI cs.LG

本文对Cartesian Genetic Programming (CGP)在演化Boolean函数时的runtime进行了理论分析，证明了构造conjunction的期望fitness evaluation次数上界，并发现使用非严格选择可加速收敛。该工作主要关注进化计算的理论分析，与关键词中的code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention均无直接关联。

ControlMap: Controllable High-Definition Map Generation for Traffic Scenario Simulation

Marwan Farag, Steffen Wäldele, Yu Yao

cs.RO cs.AI

本文提出了一种基于latent diffusion和ControlNet的可控高清地图生成方法，用于交通场景仿真。该方法通过空间引导信号实现道路拓扑的细粒度控制，并支持城市风格迁移。

Graphical-Probabilistic Modeling of Generative Flows in LLM-Native Software Systems

Víctor A. Braberman, Flavia Bonomo-Braberman

cs.SE cs.AI

本文提出了一种名为Generation Networks的图形化概率建模框架，用于描述LLM原生软件系统中的生成流，旨在为这类系统的设计推理提供结构化基础。该方法通过图形化模型捕捉随机性和提示依赖行为，但未直接涉及代码、上下文或注意力等关键词。

Spectral Adaptive Conformal Prediction for Structured Non-Exchangeable Data

Jeffery Opoku, David Banahene

stat.ML cs.LG

本文提出了一种名为Spectral Adaptive Conformal Prediction的方法，通过使用局部spectral相似性构建加权conformal quantiles，并在线更新目标miscoverage level，以处理具有结构化依赖的非可交换时间序列数据。该方法在模拟和真实数据上展示了其有效性，但并未解决该领域的长期问题或具有显著的开创性。

Green SARC: Predictive Cost and Carbon Governance for Agentic AI Systems

Gaston Besanson

cs.SE cs.AI cs.DC cs.LG

本文提出了Green SARC框架，将SARC治理架构应用于agent系统的成本和碳排放控制，通过四个强制执行点来约束agent loop中的资源消耗。实验表明该框架能有效预测并限制token、美元和碳排放成本，但方法本身是对现有治理框架的应用扩展，缺乏开创性理论突破。

You Don't Need Strong Assumptions: Visual Representation Learning via Temporal Differences

Ninad Daithankar et al.

cs.CV cs.AI cs.LG

本文提出了一种名为Temporal Difference in Vision (TDV)的视觉表征学习新范式，通过联合训练image encoder和motion encoder，使得当前帧的表示加上编码的运动信息等于下一帧的表示，从而避免使用数据增强等强inductive biases。该方法在密集空间任务上达到了与现有最优方法相当的性能。

Quantifying the Impact of Lossy Compression on Neural Generative Surrogate Modeling

Zhimin Li et al.

cs.DC cs.AI cs.LG

本文研究了有损压缩对神经生成代理模型训练数据的影响，提出了一种利用神经网络训练固有不确定性来估计压缩误差容忍度的方法。实验表明该方法能显著减少存储需求并加速训练，但对模型质量影响可忽略。

p-PSO: A Penalized Particle Swarm Optimization Technique for Finding D-Optimal Designs with Mixed Factors in Generalized Linear Models

Shrabanti Chowdhury, Abhyuday Mandal

stat.ME cs.LG

本文提出了一种名为p-PSO的惩罚粒子群优化方法，用于在广义线性模型中寻找包含混合因子（离散和连续变量）的D-最优设计。该方法通过引入一种通用的惩罚公式，将约束优化问题转化为无约束问题，从而可以直接使用现成的PSO算法。

PreLort: Prefix-Nested LoRA for Federated Fine-Tuning under Rank Heterogeneity

Muhammad Waseem et al.

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

本文提出PreLort方法，通过前缀嵌套的低秩结构（prefix-nested low-rank formulation）解决联邦微调中不同客户端使用不同LoRA秩（rank heterogeneity）时的聚合问题。该方法引入分段聚合规则和前缀嵌套训练策略，使低秩客户端能从高秩客户端共享的信息中受益，实验表明其在准确率和ROUGE-L指标上优于现有方法。

PromptShift-CRC: Drift-Aware Conformal Risk Control for Foundation Models Under Prompt and Domain Shift

Jeffery Opoku, David Banahene

stat.ML cs.LG

本文提出PromptShift-CRC方法，通过嵌入prompt和response并在线更新风险水平，以应对foundation model在prompt和domain shift下的分布漂移问题。该方法在合成基准上优于静态conformal risk control，但未涉及code、spectral、Muon、pretrain、agent或attention等关键词。

Raiders of the Lost Log: Synchronous Parallel In-Place Models and Algorithms

Michael T. Goodrich, Vinesh Sridhar

cs.DC cs.DS

本文提出了一种同步并行原地计算模型Synchronous PIP，用于解决嵌入式系统和物联网中避免额外共享内存的并行算法设计问题。通过引入并行增强扫描技术，该模型保证了算法在任何处理器数量下都能保持原地计算且高效。

Learning ground state observables from quantum computing experiments

Ben Jaderberg et al.

quant-ph cond-mat.mtrl-sci cs.LG

本文利用量子处理器生成的近似基态数据，训练神经网络预测二维Heisenberg XXZ模型（最多115个量子比特）的可观测量，展示了从大规模量子数据中学习的实际可行性。

Learning the generating functional for variance reduction in lattice QCD

Ryan Abbott et al.

hep-lat cs.LG

本文提出了一种利用机器学习normalizing flows来编码generating functional的方法，以减少格点QCD中玻色子算符的$N$-点关联函数的方差，并在胶球关联函数和Wilson loop计算中展示了显著效果。

Task-guided cross-subject latent alignment: a multi-encoder-decoder VAE

Angeliki Papathanasiou et al.

q-bio.NC cs.AI

本文提出了一种多编码器-解码器VAE (MED-VAE)，通过将神经活动锚定到预训练ANN的公共表示上，实现了无需共享刺激的跨被试神经对齐，并在自然场景数据集上展示了其优于传统方法的语义组织与泛化能力。

The limits of interpretability in multiple linear regression

Anand Sharma et al.

cond-mat.dis-nn cs.LG physics.data-an stat.ML

本文探讨了多重共线性（multicollinearity）导致多元线性回归（multiple linear regression）中权重解释性丧失的机制，通过分析特征相关矩阵（feature correlation matrix）的特征模（eigenmodes）揭示了小特征值模会放大权重波动并产生振荡模式。研究指出，Ridge正则化（Ridge regularization）虽能抑制这些不稳定模，但解释仍需谨慎。

Orchestrated Reality: From Role-Play to Living, Playable Game Worlds -- LLM-Driven World Simulation as a Parameterized-Action POMDP

Yuhang Huang, Chenmiao Li, Chaowei Fang

cs.HC cs.AI cs.MA

本文提出了一种名为orchestrated reality的框架，将LLM驱动的游戏世界形式化为Parameterized-Action POMDP，通过JSON状态树和PDVA管线实现世界状态的持久化与验证，但该工作尚处于进行中阶段，主要贡献在于形式化建模和初步实现示例。

Machine learning enables roughness-driven inverse design of milling processes

Hadi Bakhshan et al.

cond-mat.other cs.LG

本文提出了一种基于机器学习（ML）的框架，用于表面铣削过程的逆设计，以表面粗糙度为设计目标。该框架通过前向训练深度神经网络（DNN）和随机森林（RF）集成模型，并结合贝叶斯优化（BO）来解决数据集中的多对一映射问题，最终识别出最优的铣削工艺配置。

GPT-Based Fast Simulation of CLAS12 Detector Hits via Conditional Autoregressive Generation

Cole Granger et al.

physics.ins-det cs.LG hep-ex nucl-ex physics.data-an

本文提出了一种基于GPT风格的自回归transformer模型，用于快速模拟CLAS12实验中电磁量能器的探测器响应。该模型以入射动量为条件，逐层生成探测器击中序列，在保持物理保真度的同时实现了比传统Geant4模拟更快的推理速度。

Open-SWE-Traces: Advancing Dual-Mode Multilingual Distillation for Software Engineering Agents

Wasi Uddin Ahmad et al.

cs.SE cs.AI

本文提出了一个名为Open-SWE-Traces的大规模数据集，包含来自九个编程语言的20万条agent轨迹，用于训练软件工程agent。该数据集通过混合推理合成方法生成，并验证了其在SWE-bench基准上的有效性。

Leveraging Deep Learning for Object and Position Recognition of Load Carriers for Autonomous Logistics Vehicles

Christoph Legat, Tobias Miller, Marco Riess

cs.RO cs.AI

本文利用deep neural network从RGBD数据中识别负载载具上的landmarks，并计算其pose，以实现自主物流机器人的自动拾取。实验验证了该方法在工业环境中的检测精度。

Hidden Degradation Costs in Energy-Cost-Only HEMS Optimisation: Study on Battery and PV Sensitivity

Dawood Butt, Nandor Verba

cs.NI cs.LG

本文研究了家庭能源管理系统中仅优化能源成本而忽略电池退化成本的隐藏代价，通过MILP模型和Naumann应力模型进行敏感性分析，发现退化成本可能超过能源节省的1060%。该工作与关键词中的code、context、spectral等概念无直接关联。

How to Detect and Measure the AI Dangers to Democracy

Giulia Sandri, Claudio Novelli

cs.CY cs.AI

本文探讨了AI对民主的威胁，提出使用principal agent theory（委托代理理论）和NIST AI风险管理框架来系统化评估AI对民主过程的影响，并强调当前方法无法处理危害严重性和风险可接受性的价值判断问题。

Coresets for Continuous $k$-Center in Hyperbolic Space

Eunku Park

cs.CG cs.DS

本文针对双曲空间中的连续$k$-center问题，构造了一个大小与输入半径无关的coreset，其大小和构造时间依赖于维度$D$、聚类数$k$和精度$\varepsilon$。该工作主要解决了双曲空间体积指数增长带来的技术困难。

MASCOT-Android: A Curated Dataset and Automated Collection Pipeline for Android Malware Source Code Specimens

Bojing Li et al.

cs.CR cs.AI

本文提出了MASCOT-Android，一个用于Android恶意软件源代码的 curated dataset 和自动化收集框架。该框架利用仓库级README文档的字符级TF-IDF特征训练LinearSVC分类器，以区分恶意与良性仓库，在本地评估中达到了96.28%的准确率。

Polynomial-Time Mistake-Bounded Language Generation

Héctor Jimenez, Alexander Kozachinskiy, Vicente Opazo

cs.CC cs.LG

本文在mistake-bounded语言生成框架下引入了多项式时间版本，并证明了parities of variables和conjunctions of literals两类函数族在该框架下是多项式时间可生成的。主要结果证明了具有多项式多个maxterms的单调Boolean函数族也是多项式时间MBLG的，该技术可被表述为一种关于在板上写数字的新组合游戏。

Tool-IQA: Augmenting Image Quality Assessment with Simple Tools

Guanyi Qin et al.

cs.CV cs.AI

本文提出Tool-IQA方法，通过为Vision-Language Model配备Magnifier和Gamma Corrector等简单工具，将图像质量评估从静态单次评分转变为工具增强的工作流。该方法通过结构化流程（初始观察、工具增强深度检查、最终量化评分）和批量感知训练策略来提升评估性能，在多个IQA基准上取得了优于现有模型的结果。

Enhancing Quantum Machine Learning with Anyons

Da Zhang et al.

quant-ph cs.LG

本文提出一个统一的quantum kernel框架，将bosonic、fermionic和anyonic交换统计纳入量子机器学习。通过有效维度和Gram矩阵分析，发现fractional exchange phases能访问更丰富的特征空间，并在学习基准上优于传统统计模型。

VinQA: Visual Elements Interleaved Long-form Answer Generation for Real-World Multimodal Document QA

Young Rok Jang et al.

cs.CV cs.AI

本文提出了VinQA数据集，用于多模态文档问答中的长文本生成任务，其中引用的视觉元素与支持文本交错排列。文章研究了两种编码方法（Page Encoding和Modality Encoding）以及相应的视觉元素引用机制，并提出了M-GroSE评估框架。实验表明，微调开源模型可以缩小与专有模型的性能差距，但方法本身在理论或技术上的开创性有限。

Your "Pro" LLM Subscription May Actually Be "Free": Exposing Fingerprint Spoofing Risks in LLM Inference Services

Jiahao Zhang, Xiuyu Li, Suhang Wang

cs.CR cs.CL cs.LG

本文揭示了LLM推理服务中的指纹欺骗风险，即恶意提供商通过参数高效微调弱模型来模仿强模型，从而绕过用户端的指纹验证。作者提出了GhostPrint攻击框架，利用代理建模、奖励排序微调和知识蒸馏，在有限查询预算下成功欺骗现有指纹方法。

C^2: Cache-Conscious Succinct Tries with Adaptive Unary Path Compression

Kepan Zhang, Tiancheng Zhao, Helen Xu

cs.DB cs.DS

本文针对succinct tries（一种内存高效的字符串字典结构）在查询时缓存不友好以及存在冗余unary paths（单一路径）的问题，提出了C^2优化技术，包括改善缓存局部性的C_1布局和压缩冗余路径的C_2方法。实验表明，该优化在多个数据集上提升了查询性能并减小了内存占用。

Shift-and-Sum Quantization for Visual Autoregressive Models

Jaehyeon Moon, Bumsub Ham

cs.CV cs.LG

本文针对视觉自回归模型(VAR)的后训练量化(PTQ)问题，提出了shift-and-sum量化方法以减少attention-value乘积的重建误差，并设计了一种重采样策略来对齐codebook条目的采样频率与预测概率。实验表明该方法在多个图像生成任务上取得了当前最优的PTQ性能。

InvDesMobility: a reliability-gated first-principles feedback framework for closed-loop materials discovery

Wen-Kao Li et al.

cond-mat.mtrl-sci cs.AI

本文提出了InvDesMobility框架，一个基于可靠性门控的first-principles反馈系统，用于闭环材料发现。该框架通过多agent自动化DFT、证据分层和生成式结构提议，在载流子迁移率等复合性质预测中实现了可审计的反馈循环。

Closing the Approximation Gap in Simulation-free Latent SDEs

Henry D. Smith, Brian L. Trippe, Scott W. Linderman

stat.ML cs.LG

本文针对无模拟变分推断（simulation-free VI）在潜在随机微分方程（Latent SDEs）中的应用，指出其参数化限制导致近似后验分布受限，从而降低了推断与参数学习的质量。作者提出Helmholtz-SDE算法，通过优化与指定边际分布兼容的路径律来弥合这一近似差距，在保持计算效率的同时恢复了更准确的动力学。

A Comprehensive Survey of Medical Image Segmentation: Challenges, Benchmarks, and Beyond

Pengyu Zhu et al.

cs.CV cs.AI

本文综述了医学图像分割领域的发展，涵盖了基于U-Net、Transformer和SAM架构的代表性方法及公开数据集，并分析了主要挑战。该工作旨在为未来研究和临床转化提供指导。

Focus When Necessary: Adaptive Routing and Collaborative Grounding for Training-Free Visual Grounding

Yifan Wang et al.

cs.CV cs.CL

本文提出LazyMCoT，一个无需训练的视觉定位框架，通过自适应路由机制根据样本难度动态分配计算资源，并利用协同定位模块处理困难样本。该方法在提升推理精度的同时降低了平均推理延迟。

Data-driven Control with Real-time Uncertainty Compensation for Multi-Fuel Engines

Rajasree Sarkar et al.

eess.SY cs.LG

本文提出了一种数据驱动的实时不确定性补偿框架，用于多燃料压燃发动机的燃烧控制。该方法通过引入伪发动机转速和Gaussian Process Regression模型，实现了对不确定性的动态适应和有限时间收敛的控制器设计。

To forget is to preserve: Machine Unlearning for 3D medical image segmentation

Nitesh Kumar Singh, Akhilesh Singh, Arjun Arora

cs.CV cs.LG

本文研究了在3D医学图像分割任务中实现机器遗忘的几种近似策略，基于MRBrainS18数据集和3D ResNet-50架构，评估了不同策略在遗忘集和保留集上的性能。结果显示Noisy Label策略在50个epoch后取得了最佳权衡，但整体上其他策略在高epoch数时表现出灾难性的遗忘。

Cascaded Sparse Autoencoders Learn Multi-Level Visual Concepts in Multimodal LLMs

Yusong Zhao et al.

cs.CV cs.AI cs.LG

本文提出了一种级联稀疏自编码器（CSAEs），通过在第一个SAE的解码器权重上训练第二个SAE来学习多级视觉概念，避免了嵌套或堆叠SAE的缺陷。实验表明该方法在层次概念一致性上优于现有SAE基线，但与我提供的关键词（如code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention）关联度较低。

EgoPhys: Learning Generalizable Physics Models of Deformable Objects from Egocentric Video

Hyunjin Kim et al.

cs.CV cs.AI cs.RO

EgoPhys从第一人称RGB视频中学习可变形物体的物理模型，通过将逆物理解蒸馏为codebook来预测弹簧刚度场，无需测试时优化。该方法在重建和零样本泛化上优于基线，但与我提供的关键词（如spectral, Muon, attention等）关联度较低。

Viral Images: Identifying Reprintings within 1.5 Million Photographs in Chronicling America

Bruno Buccalon, Yueran Sun, Benjamin Charles Germain Lee

cs.DL cs.IR

本文利用CLIP模型对Chronicling America中150万张历史照片进行无监督聚类，以识别跨报纸转载的视觉内容，并构建了交互式浏览界面供人文学者研究。

LUCID: Learned Undersampling-Adaptive Consistency-Guided Inference with Deterministic Flow Matching for Sparse-View CT Reconstruction

Jigang Duan et al.

cs.CV cs.AI

本文提出了一种名为Lucid的稀疏视图CT重建框架，利用Flow Matching生成先验，通过稀疏度自适应和一致性引导的推理过程，在不同采样密度下实现稳定重建，并减少伪影和结构失真。该方法主要针对医学图像重建任务，与关键词中的概念关联较弱。

Graphical conditional generative modeling for digital twin modeling

Zongren Zou et al.

cs.CE cs.LG physics.comp-ph

本文提出了一种用于数字孪生建模的图形化条件生成建模框架，通过识别影响目标变量完整条件律（而非仅条件均值）的候选输入，从观测数据中发现简约的随机替代模型。该框架结合了条件生成模型与基于Gaussian process的方差分析（通过kernel mode decomposition），实现了非影响输入的迭代剪枝和可解释结构发现。

Propagating Structural Guidance: Synthesizing Fluorescein Angiography from Fundus Images and Sparse OCT Scans

Tengfei Ma et al.

cs.CV cs.AI

本文提出一种从彩色眼底照片(CFP)和稀疏OCT扫描合成荧光素眼底血管造影(FFA)的框架，通过空间对齐跨模态融合(SACMF)模块和Token级跨模态对齐(TCMA)策略，利用OCT提供的结构信息弥补CFP表面纹理的局限。实验表明该方法在合成质量和下游疾病诊断性能上优于现有方法。

SPARK: Security Knowledge Priming and Representation-Guided Knowledge Activation for LLM-based Secure Code Generation

Xiaoyun Xu et al.

cs.CR cs.AI

本文提出SPARK方法，通过检索相关CWE条目并添加结构化提示（Component I）以及预计算token偏置（Component II），在不重新训练的情况下激活大语言模型已有的安全知识，以提升代码生成的安全性。实验表明该方法在多个模型和语言上匹配或优于微调与检索增强方法。

Learned Image Compression for Vision-Language-Action Models

Hyeonjun Kim et al.

cs.CV cs.AI

本文提出SPARC，一种面向VLA机器人的学习图像压缩框架，通过轻量级时间mask选择器自适应分配码率，并引入倾斜率损失来稳定训练。实验表明，在相同码率下，该方法在多个机器人基准上优于传统编解码器。

KeepLoRA++: Continual Learning with Layer-Scaled Residual Gradient Adaptation

Mao-Lin Luo et al.

cs.CV cs.LG

本文提出KeepLoRA++方法，通过层缩放残差梯度适应机制来平衡视觉-语言模型在持续学习中的三个竞争目标。该方法利用层间和层内知识分布特性，将新任务的学习限制在参数残差子空间并结合浅层到深层的缩放策略，以防止干扰已有能力。

UXBench: Measuring the Actionability of LLM-Generated UX Critiques

Wenjie Wang et al.

cs.SE cs.AI

本文提出了UXBench基准，用于评估LLM作为UX评判者时生成报告的可操作性，通过自动化修复提升和人工验证测试了多个前沿模型，发现不同模型在报告可操作性、修复特征和可靠性上存在显著差异。

Contrastive Learning for Seismic Horizon Tracking with Domain-Specific Priors

Alexandre Thouvenot, Lionel Boillot, Vincent Gripon

cs.CV cs.LG

本文提出一种自监督融合方法，将信号驱动的局部horizon对应作为domain-specific priors，训练基于纹理的深度学习模型用于地震层位追踪。该方法通过对比学习在置信区域形成正样本对，学习voxel-wise embeddings以在保持局部信号连续性的同时实现跨断层的horizon传播。

Generative Modeling on Metric Graphs via Neural Optimal Transport

Alessandro Micheli et al.

stat.ML cs.LG stat.ME

本文提出了首个在紧致度量图上连续概率分布的深度生成建模框架，通过将图嵌入光滑环境空间并求解熵Kantorovich问题来实现。该方法在多种几何图上匹配或优于基于离散图OT的启发式传输基线，并展示了在真实城市移动数据上的可扩展性。

RealityBridge: Bridging Editable 3D Gaussian Splatting Driving Simulations and Real-World Videos

Zhenhua Wu et al.

cs.CV cs.AI

本文提出RealityBridge框架，用于缩小编辑后的3D Gaussian Splatting (3DGS)驾驶模拟视频与真实世界视频之间的Sim-to-Real差距。该方法通过多模态控制（如渲染视频、前景掩码等）和GateNet模块，修复3DGS特有的伪影并提升视觉真实感与时间一致性。

AI Supply Chain Galaxy: 3D Visual Analytics for License Compliance

Weiru Han et al.

cs.SE cs.AI

本文提出了AI Supply Chain Galaxy (AISCG)，一个用于模型溯源和许可证合规审计的交互式3D可视化分析系统，通过对Hugging Face上908,449个模型的分析揭示了55.46%的模型存在合规风险。该系统主要关注软件工程中的依赖网络可视化，与您提供的关键词（如code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention）关联度较低。

Is Your Trajectory Displacement Safe in Long-tail?

Qiao Sun et al.

cs.RO cs.AI

本文提出FluidTest评估框架，通过人工标注、语义威胁分类和验证系统检测自动驾驶规划轨迹中的额外安全威胁，发现现有规划器在长尾场景中仍存在显著安全问题。

Gaming-Resistant Insurance Contracts for Autonomous AI Agents: Strategy-Proof Toll Mechanism Design

Hao-Hsuan Chen

cs.GT cs.AI q-fin.RM

本文研究了自主AI代理保险合约中的策略性攻击问题，在已有精算运行时框架基础上引入运营商策略性行为，刻画了五类攻击空间并提出了新的合约条款（如公共控制聚合、接口违规费用和模型身份菜单）以实现激励相容性，最终构建了一个针对自主代理副作用的激励相容层。

ArtBoost: Synthetic Articulatory Data Augmentation for Acoustic-to-Articulatory Inversion

Hyung Kyu Kim, Byungchan Hwang, Hak Gu Kim

cs.SD cs.AI eess.AS

本文提出ArtBoost数据增强策略，利用大规模语音-网格数据为声学-发音反演(AAI)任务生成伪发音轨迹，并在有限EMA数据上微调。实验表明该方法能提升PCC和RMSE指标，但未涉及关键词中的code、context、spectral、Muon、pretrain、agent或attention等概念。

SMEPilot: Characterizing and Optimizing LLM Inference with Scalable Matrix Extensions

Feiyang Chen, Haibo Chen

cs.DC cs.AI cs.PF

本文研究了现代CPU中可扩展矩阵扩展（如Arm SME）在LLM推理中的优化问题，通过基于roofline模型的分析指导算子执行选择，并提出了SMEPilot推理引擎。该引擎在tile粒度上协同SME与CPU核心，在attention中重叠矩阵与向量阶段，最终在多种平台上实现了最高3.94倍的端到端性能提升。

Differentiable Packing of Irregular 3D Objects with Adaptive Container Estimation

Palak Gupta, Shanmuganathan Raman

cs.CV cs.GR cs.LG

本文提出了一种可微分的三维不规则物体装箱框架，通过梯度下降联合优化物体姿态和容器尺寸，使用基于轴对齐包围盒的物理启发损失函数和自适应挤压机制，在单个GPU上数分钟内即可得到比基线方法更紧凑的装箱结果。

What Should a Streaming Video Model Remember?

Haonan Ge et al.

cs.CV cs.AI

本文提出SelectStream框架，通过查询条件化的证据预算和固定容量的latent memory graph，在固定计算预算下选择性保留历史信息，以提升流式视频理解模型的在线性能。实验表明该方法在多个基准上优于近期窗口基线和先前的流式记忆方法。

FEnc$^2$: Unifying Data Packing for Efficient Private Inference via Convolution and Architecture-Aware Fragment Encoding

Ran Ran et al.

cs.CR cs.LG

本文提出FEnc$^2$，一种用于CKKS-based私有卷积神经网络推理的统一fragment-based编码框架，通过conv-aware encoding和arch-aware ct compression优化ciphertext packing，以减少同态运算量。该方法在LeNet和MobileNet上实现了显著的端到端加速，但与我提供的关键词（如code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention）关联度较低。

Input-Dependent Fisher Information for Local Sensitivity Analysis of Medical Image Classifiers

Sourya Sengupta. Mark A. Anastasio

eess.IV cs.AI cs.IT

本文提出了一种基于输入依赖的Fisher Information Matrix (iFIM)的局部敏感性分析框架，用于解释医学图像分类器。该方法通过Gram矩阵恢复iFIM的非零特征谱，将输入图像投影到高敏感度分量及其正交分量上，从而描述模型对输入扰动的局部预测敏感性。

NeuronFabric: A Software Reference Architecture for On-Chip Transformer Training with Local Adam

Evgeny Ukladchikov

cs.AR cs.AI cs.LG

本文提出NeuronFabric，一种用于片上Transformer训练的软件参考架构，并实现了包含前向、反向传播和Adam优化的C#原型。该工作主要验证了BF16W权重格式（权重用BF16，优化器状态用FP32）在减少内存需求方面的有效性，但未涉及FPGA硬件实现或与关键词相关的理论创新。

Training and Evaluating Diffusion Policies with Long Context Lengths

Abhinav Agarwal et al.

cs.RO cs.AI

本文研究了在模仿学习中增加context长度对机器人策略性能的影响，发现简单扩展context长度并非如先前文献所述那样脆弱，并提出了一个联合训练多种context长度的算法以降低样本复杂度。

AI systems out-persuade expert humans

Kobi Hackenburg et al.

cs.CY cs.AI

本文通过一系列预注册实验（n=18,978次对话）证明，AI系统在说服力上可靠地超越了包括专业游说者、世界辩论冠军在内的专家人类，其优势源于能快速部署大量信息，并在真实世界募捐场景中效果显著。

Uncertainty Quality of VGGT: An Analysis on the DTU Benchmark Dataset

Markus Hillemann et al.

cs.CV cs.AI

本文分析了VGGT模型在DTU基准数据集上的不确定性预测质量，发现通过设置有效的confidence threshold可以过滤原始输出，并指出提升不确定性质量有助于改善3D重建的精度。

HOLO-MPPI: Multi-Scenario Motion Planning via Hierarchical Policy Optimization

Youngjae Min et al.

cs.RO cs.AI eess.SY

本文提出HOLO-MPPI框架，将离线学习的高层policy与在线MPPI控制结合，用于多场景运动规划。高层policy为MPPI提供数据驱动的采样先验，MPPI再实时优化底层控制序列，在自动驾驶场景中提升了性能。

Unified Multimodal Model for Brain MRI Imputation and Understanding

Zhiyun Song et al.

cs.CV cs.AI cs.MM

本文提出UniBrain模型，通过统一训练策略联合处理脑MRI模态缺失与图像理解，采用自回归训练和动态隐藏状态机制缓解长上下文推理偏差，在多种模态缺失场景下实现图像补全与疾病诊断。

Semi-Supervised Speech Confidence Detection using Pseudo-Labelling and Whisper Embeddings

Adam Wynn, Jingyun Wang, Xiangyu Tan

cs.SD cs.LG

本文提出了一种半监督的语音自信度检测框架，通过结合人工设计的语音特征（如音高、音量、语速等）与Whisper编码器的embedding，并采用伪标签技术扩展数据集，最终使用co-attention机制融合特征，在检测任务上达到75%的准确率。

Petrov-Galerkin Variational Physics-Informed Neural Network Framework for Two-Dimensional Singularly Perturbed Problems

Vijay Kumar, Gautam Singh

math.NA cs.LG

本文提出了一种基于Petrov-Galerkin的变分物理信息神经网络框架，用于求解二维奇异摄动问题，通过神经网络构建试验解空间并使用张量积帽函数作为测试函数，在最大范数和$L_2$范数下均取得了高精度结果。

DoubtProbe: Black-Box Jailbreak Defense via Structural Verification and Semantic Auditing

Xuanyu Yin et al.

cs.CR cs.CL

本文提出DoubtProbe，一种结合结构验证与语义审计的双分支推理时防御框架，用于黑盒jailbreak攻击防御。该方法通过提取请求的结构化表示并检测信息保持失败，与语义审计协同工作，在多个基准上实现了更好的防御-效用权衡。

Dual-Granularity Orthogonal Disentanglement for Generalizable Audio Deepfake Detection

Zhuodong Liu et al.

cs.SD cs.AI

本文提出了一种双粒度正交解耦框架，通过样本级余弦正交性和批次级交叉协方差正则化来强制特征独立性，以解决音频深度伪造检测中的隐式身份泄露问题。该方法在多个数据集上取得了较低的等错误率，但未涉及代码、上下文、谱分析等关键词相关技术。

MultiMolecule: a modular ecosystem for biomolecular sequence-model workflows

Zhiyuan Chen

q-bio.QM cs.LG q-bio.BM q-bio.GN

MultiMolecule是一个开源Python生态系统，为RNA、DNA和蛋白质序列模型提供标准化的模型族实现、加载接口和预测工作流，包含53个完整模型族实现和112个标准化检查点。该工具通过将异构模型发布转化为可执行实现，解决了生物分子序列模型在复用时的上下文缺失问题。

Incentives and Evidence in Learned Service Orchestration

Syed Izhan Khilji, Alireza Furutanpey, Schahram Dustdar

cs.DC cs.LG

本文探讨了基于强化学习的服务编排系统在生产环境中未能大规模应用的原因，通过评估三个有影响力的系统发现，现有证据往往因比较器失效、人工制品限制或评估选择而无法证明学习控制器能有效应对延迟、噪声和工作负载变化等扰动，指出该领域存在制度性问题，即发表和评审激励偏向于基准测试优势而非实际部署性能。

Elastic ODYN: Differentiable Optimization for Infeasible Control and Learning in Robotics

Aristotelis Papatheodorou et al.

cs.RO cs.LG

本文提出Elastic ODYN，一种通过平滑平方$\ell_2$弹性松弛处理不可行二次规划(QP)的原始-对偶非内点求解器，并在此基础上构建了可微QP层和不可行感知的SQP方法。该方法在机器人控制与学习中的冲突目标、奇异接触等场景下表现出鲁棒性，但与我提供的关键词(code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention)关联度较低。

Learning Interface Breakup: A Geometry-Conditioned Latent Surrogate for Spray Formation

Julius H Ramlau et al.

physics.flu-dyn cs.AI cs.LG physics.comp-ph

本文提出了一种几何条件隐式代理模型，通过编码自适应网格细化(AMR)的单元密度场来替代全多通道流状态，从而加速喷雾形成的瞬态两相流模拟。该方法在797个喷嘴模拟数据上训练，将推理时间降至0.045秒每轨迹，相比Basilisk CFD实现了超过$6\times10^4$倍的加速。

ArtNet: A JEPA-Like Articulatory Predictive Framework for Robust Zero-Shot Phoneme Recognition

Zeqian Hu et al.

cs.SD cs.AI

ArtNet提出了一种基于articulatory features的JEPA-like预测框架，用于提升zero-shot跨语言音素识别的鲁棒性。该方法通过articulatory predictor和variational information bottleneck抑制语言特定变异，在七个未见语言上取得了性能提升。

TreeGRNG: Binary Tree Gaussian Random Number Generator for Efficient Probabilistic AI Hardware

Jonas Crols et al.

cs.AR cs.LG

本文提出了一种基于binary tree的Gaussian Random Number Generator (TreeGRNG)，通过使用constant comparators替代算术单元，实现了低功耗硬件上的高效高斯采样。该方法在分布精度上超越现有技术，并显著降低了能耗、提升了单位面积吞吐量。

Context-Aware Markov VAE for CSI Compression in Wireless Systems

Efstathios Chatziloizos et al.

eess.SP cs.IT cs.LG

本文提出了一种基于k-记忆Markov变分自编码器(k-MMVAE)的上下文感知CSI压缩框架，通过有限时间窗口在latent space中建模CSI的时序演化，以提升时变大规模MIMO信道下的压缩效率。实验表明该方法在低中压缩率下优于无记忆和弱时序基线模型。

Diffusion Flow Matching: Dimension-Improved KL Bounds and Wasserstein Guarantees

Marta Gentiloni Silveri, Giovanni Conforti, Alain Durmus

stat.ML cs.LG

本文研究了Diffusion Flow Matching (DFM)框架的收敛性，在KL散度和2-Wasserstein距离下分析了离散化误差，并改进了维度依赖的收敛界。

Beyond Artifacts: Towards Generalizable Synthetic Song Detection via Music-Intrinsic Features

Yan Han et al.

cs.SD cs.LG cs.MM

本文提出Sofia框架，通过音乐内在特征（如Vocal, Audio-effect, Global structure）和自适应Mixture-of-Experts模块来检测AI生成的合成歌曲，并构建了MUSIC8K基准数据集。实验表明该方法在泛化性和鲁棒性上优于现有基线，但未涉及code, context, spectral, Muon, pretrain, agent, attention等关键词。

Using AI in engineering education: a balancing act, driven by clear purpose

Olya Kudina

cs.HC cs.AI

本文通过问卷调查和文献综述，探讨了工程教育中学生对Large Language Models (LLMs)的使用与看法，指出学生主要将其用于写作、概念澄清和编程辅助，但也担忧其不准确性和过度依赖。文章主张在工程教育中采用有目的、情境敏感的AI整合方法，强调批判性AI素养和伦理考量。

Optimising Temporary Accommodation Placement Across London with AI-Powered SaaS in E-Governance Systems

Hankun He et al.

cs.CY cs.AI cs.SI

本文介绍了DOMUS系统，一个为伦敦Newham区定制的云端AI决策支持系统，用于优化临时住宿安置。该系统通过规则过滤和大语言模型辅助搜索，在保持合规性和审计性的同时，显著减少了搜索时间并提高了安置约束的遵守度。

PATCH: Action-Chunk-Conditioned Latent Patch Innovation Monitoring for Robot Manipulation

Yanan Zhou et al.

cs.RO cs.AI cs.CV

本文提出了一种名为PATCH的运行时监控方法，用于机器人操作中的异常检测。它通过分析动作块条件化的潜在补丁演化来区分任务相关的执行风险与无关视觉变化，并在真实机器人上验证了其有效性。

Learning Hybrid Biophysical Neuron Models with Neural ODEs

Jonas Beck et al.

q-bio.NC cs.LG

本文提出了一种混合建模框架，将neural ODE嵌入到基于电导的生物物理神经元模型中，以捕捉未知电流或错误指定的通道动力学。该方法通过电压依赖的稳态和时间常数函数参数化neural ODE，从电压记录中恢复可解释的门控动力学，并展示了在多种离子通道模型和真实刺激条件下的泛化能力。

Misinformation Propagation in Benign Multi-Agent Systems

Jonas Becker et al.

cs.MA cs.CL

本文研究了在良性多智能体系统中，通过注入基于意图的错误信息，观察其对单智能体和多智能体系统在推理、知识和对齐任务中的影响。结果表明，错误信息会降低单智能体性能，并在多智能体辩论中持续存在，但多智能体辩论相比单智能体提示能减少性能下降，其鲁棒性取决于群体组成和决策协议。

Attention is Just Another Name for Coupling?: A Fast-Slow ODE Perspective on Hierarchical Pretraining

Zhengyuan Gao

stat.ML cs.AI cs.LG

本文从奇异摄动ODE的角度将因果自注意力解释为一种耦合机制，并提出了一个快慢双系统模型：快路径处理原始token序列，慢路径处理下采样的token块并通过零初始化的门控反馈到快路径。在500k token的实验中，该耦合机制表现中性，门控保持关闭，计算成本与密集基线相当。

MuVAP: Multimodal Multiparty Voice Activity Projection for Turn-taking Prediction in the Wild

Haotian Qi, Gabriel Skantze

cs.SD cs.AI cs.HC

本文提出了MuVAP，一个因果多模态框架，通过将声学预测与face tracks结合，从单声道音频和单摄像头视角实现speaker-aware的turn-taking预测。为解决多说话人建模的复杂性，作者提出了Role-Relative Projection方法，并引入了新的Audio-Visual Conversation Corpus数据集。

The Algebra of Units: From Buckingham's Pi-grec Theorem to Latent-Variable Learning

Mauro Valorani

math-ph cs.LG

本文提出了一种从数据中自动发现无量纲数群的方法，通过对数变换和SVD识别低维流形，并搜索整数指数组合来恢复工程中常见的无量纲量，如流量系数和Mach数。该方法在合成压缩机数据集上验证了有效性，但并未直接涉及关键词中的code、context、spectral、Muon、pretrain、agent或attention等概念。

Revealing Artifacts via Noise Amplification: A Novel Perspective for AI-Generated Video Detection

Renxi Cheng, Jie Gui, Hongsong Wang

cs.CV cs.AI

本文从bit-planes（位平面）角度出发，提出了一种名为Noise Amplification（噪声放大）的方法，通过提取并放大视频中的噪声信号来检测AI生成视频，并在新基准HardGVD上验证了其有效性。

STAR-NT: Spatiotemporal Acceleration of Real-Time Neural Transparency Rendering

Grigoris Tsopouridis et al.

cs.GR cs.LG

本文提出了一种名为STAR-NT的时空加速框架，用于优化实时神经透明度渲染。该方法通过自适应四叉树屏幕空间细分和基于深度的重投影技术，利用空间与时间连贯性来降低计算开销，适用于移动和传统硬件。

Automated jailbreak attack targeting multiple defense strategies

Qi Wang et al.

cs.CR cs.AI

本文提出UNIATTACK框架，从防御视角构建黑盒攻击prompt以测试LLM安全性。它通过提取攻击特征并优化，实现了跨模型和类别的单次攻击，但未涉及关键词中的code、spectral等概念。

Cross-Silo De-Anonymization Under Local Differential Privacy: Threat Model, Phase Transition, and Coordination Necessity

Ziniu Liu, Aiping Li

cs.CR cs.IT cs.LG

本文研究了在局部差分隐私(local differential privacy)下，跨数据孤岛的匿名化攻击威胁模型。通过引入XSP-DP隐私概念并证明去匿名化存在一个相变阈值$k^* = \Theta(\log n / \epsilon^2)$，揭示了当数据孤岛数量超过该阈值时攻击必然成功。

Gen-VCoT: Generative Visual Chain-of-Thought Reasoning via Diffusion-Based RGB Intermediate Representations

Zhiqiang Zhou, Junliang Dai, Xu ling

cs.CV cs.AI cs.LG

本文提出Gen-VCoT框架，通过使用专家视觉模型（如SAM和Marigold）生成RGB图像作为推理中间表示，以增强多模态大语言模型的可解释视觉推理能力。实验表明该方法在空间和深度推理任务上表现提升，但在简单事实查询和CLEVR数据集上不如传统的text-based CoT方法。

Decoupling Semantics from Distortions: Multi-Scale Two-Stream Vision-Language Alignment for AI-Generated Image Quality Assessment

Zijie Meng

cs.CV cs.AI

本文提出MST-CLIPIQA框架，通过多尺度双流架构解耦语义与失真，利用粗粒度和细粒度CLIP编码器分别捕捉全局语义与局部纹理，并引入信息瓶颈门控融合机制进行自适应跨尺度蒸馏，在AIGIQA任务上取得SOTA结果。

A Perception vs. Distortion Perspective on Score-Based Generative Channel Estimation

Marco Skocaj, Lukas Eller, Mate Boban

eess.SP cs.AI cs.LG

本文从感知-失真权衡的角度分析了基于score的生成式信道估计方法，通过将下游无线任务建模为信道估计过程的泛函，量化了标准失真最小化方法的超额风险。数值结果表明，在高预测不确定性下，基于score的估计能接近贝叶斯最优预编码，而在低预测不确定性下，判别式方法更优。

ATOM-Bench: A Real-World Benchmark for Atomic Skills and Compositional Generalization in Manipulation Policies

Zenan Wu et al.

cs.RO cs.AI

本文提出了ATOM-Bench，一个用于评估操作策略中原子技能和组合泛化能力的真实世界基准，通过分解任务为motor atoms和instruction atoms，并引入Atomic Score和Compositional Failure Share来诊断失败原因。实验发现当前策略在细粒度motor atoms和组合重用上仍存在困难。

Robust Spoofed Speech Detection via Temporal Pyramid Modeling

Mahtab Masoudi Nezhad, Nima Karimian

cs.CV cs.AI cs.SD

本文提出了一种Temporal Pyramid Adapter，通过并行不同感受野的时间卷积来捕捉多尺度的欺骗线索，并结合自监督XLS-R表示进行伪造语音检测。实验表明该方法在多个基准数据集上优于现有模型，但跨域和跨语言泛化能力仍有待提升。

Beyond Models: Reflections on Engineering AI-enabled Systems in a Project-Based Course

Amir Mashmool et al.

cs.SE cs.AI

本文反思了在不来梅大学一门基于项目的硕士课程中，教授AI系统软件工程的经验，学生通过开发电影推荐系统来学习架构设计、部署和监控。研究通过混合方法分析了学生在早期架构决策、ML集成和需求演变方面的困难，强调了系统级思维和数据中心ML实践的重要性。

Federated Medical Image Segmentation under Real-World Label Noise: A Benchmark Suite for Noisy Label Learning Method Selection

Markus Bujotzek et al.

cs.CV cs.AI cs.DC

本文构建了一个联邦学习下医学图像分割的基准测试套件，整合了真实世界的噪声数据集与多种客户端噪声场景，旨在评估和选择针对标签噪声的学习方法。该工作为联邦噪声标签学习提供了更现实的评估基础，但未涉及代码、上下文、谱方法等关键词。

Semantic Flip: Synthetic OOD Generation for Robust Refusal in Embodied Question Answering and Spatial Localization

Dongbin Na et al.

cs.CV cs.AI

本文提出Semantic Flip框架，通过独立变换query和video memory来合成辅助的out-of-distribution样本，使embodied agent在无法回答时能正确拒绝回答，无需外部OOD标注。该方法在冻结的pretrained VLM上附加轻量级拒绝模块，在Embodied Question Answering和空间定位任务上优于强prompt基线。

Binary Tracking for Spatial QA and Navigation with Open Vision-Language Models

Dongbin Na et al.

cs.RO cs.AI

本文提出BinTrack，一种基于开源视觉语言模型的空间问答与导航方法。它通过二分搜索轨迹段来定位查询中的地标坐标，在SpaceLocQA基准上匹配了GPT-4o等闭源模型的性能，并提升了推理速度。同时，论文发布了GangnamLoop户外基准数据集。

Functional Gradient Descent with Adaptive Representations

Daniel Csillag et al.

math.OC cs.LG stat.ML

本文提出了一种自适应表示的函数梯度下降算法，通过将近似误差显式纳入分析，证明了其在光滑损失下收敛到stationary point，以及在满足Polyak-Lojasiewicz条件时收敛到全局最小值。该方法在回归、PDE数值解和计算机视觉任务中优于固定近似FGD和神经网络基线。

CrossMaps: Confidence-Aware Open-Vocabulary Semantic Mapping for Rover Navigation

Jan-Niklas Klein et al.

cs.RO cs.AI cs.LG

CrossMaps提出了一种基于RGB-D数据的实时开放词汇语义映射管道，通过多尺度CLIP嵌入和置信度感知融合构建可查询地图，并采用双记忆架构（短期与长期记忆）来聚合噪声观测并生成持久语义地标。该工作主要面向无人地面车辆导航，与关键词中的“agent”有一定关联，但方法本身在理论或长期问题上缺乏开创性突破。

A nonparametric two-sample test using a parametric integral probability metric

Yuha Park, Yongdai Kim

stat.ML cs.LG

本文提出了一种基于参数化积分概率度量（IPM）的非参数两样本检验方法PReLU-TST，其判别器使用单节点神经网络。该方法在理论上证明了检验的一致性和渐近等价性，并在模拟和真实数据上展示了与现有方法相当或更优的检验功效。

Latent space mapping of interpretable structural coordinates from stochastic single-molecule signals

Matteo Cartiglia et al.

physics.ins-det cs.LG physics.bio-ph physics.chem-ph physics.data-an +1

本文提出了一种基于对比学习的latent space映射方法，用于分析来自固态nanopore的随机单分子信号。该方法通过将时间域信号映射到可解释的分子坐标系统，实现了对DNA barcode的高效识别，并显著降低了计算成本。

Probing Low Frame Rate Degradation in Neural Audio Codecs

Alex Gichamba, Moise Busogi

cs.SD cs.AI eess.AS

本文通过控制帧率消融实验，研究了神经音频编解码器在低帧率下的性能退化机制。实验发现，6.25 Hz处的质量悬崖并非由音素冲突或码本饱和等根本性限制导致，而是由于训练配置不当（固定片段时长导致解码器缺乏inter-token context）。修正后，模型在低至1.6 Hz的帧率下仍能保持平滑的性能退化。

Sobolev Approximation by Fixed-Size Neural Networks with Arbitrary Accuracy

Baicheng Li, Haizhao Yang, Shijun Zhang

stat.ML cs.LG

本文研究了固定大小神经网络在Sobolev空间中的逼近能力，通过引入新的激活函数（如EUAF和DUAF族）证明了在$W^{s,\infty}$范数下可实现任意精度的逼近，并给出了显式的网络宽度和深度上界。

Task-Error Residual Learning for Real-Robot Five-Ball Juggling

Kai Ploeger, Jan Peters

cs.RO cs.LG eess.SY

本文研究了真实机器人五球杂耍中的残差学习问题，通过使用方向性任务误差监督和任务误差模型驱动样本选择，在Barrett WAM机械臂上实现了稳定的三、四、五球杂耍。实验表明，学习反馈中的方向性信息和分析先验的承诺度对残差学习至关重要，而最简单的固定Jacobian Newton更新方法最为可靠。

Decoupling Inference from State Updates in Low-Latency Feature Engines via Probabilistic Thinning

Augusto Peres et al.

cs.DB cs.LG

本文提出了一种通过概率稀疏化（probabilistic thinning）在低延迟特征引擎中解耦推理与状态更新的方法，旨在减少流式机器学习管道中持久化状态更新的开销。该方法仅对信息量大的事件触发持久化状态更新，并证明了在方差感知公式下常见时间聚合的无偏性，实验显示可排除高达90%的事件而不损害下游效用。

Dynestyx: A Probabilistic Programming Library for Dynamical Systems

Daniel Waxman et al.

stat.ML cs.LG eess.SP nlin.CD stat.ME

dynestyx是一个概率编程库，为状态空间模型（SSMs）提供了一流支持，允许用户通过统一接口对离散或连续时间动力系统进行贝叶斯推断。该库整合了状态和参数估计的先进方法，但并未涉及关键词中的特定主题。

Agent trajectories as programs: fingerprinting and programming coding-agent behavior

Hamidah Oderinwale

cs.SE cs.LG

本文提出了一种通过分析agent轨迹的程序化表示来比较不同coding-agent行为的方法，并引入了“fingerprints”概念以85.7%的准确率识别agent。该方法使用emergent vocabulary induction技术构建程序化表示，并应用于SWE-Bench数据集，发现行为相似性与模型发布时期及蒸馏关系相关。

Stable Menus of Public Goods: AI-Enabled Progress

Sara Fish

cs.GT cs.AI cs.CY

本文以EC 2025论文中的开放问题为测试平台，通过实验研究了不同AI辅助EconCS研究流程的有效性，包括人类直觉提示、自动多轮交互以及LLM与一年级博士生能力的比较。实验发现，结合人类直觉的提示能提升LLM的“品味”，多轮交互在鼓励“进取”步骤时有效，但LLM的整体效果略逊于博士生。

A Multi-Center Benchmark for Abdominal Disease Diagnosis and Report Generation from Non-Contrast CT

Mariam Elbakry et al.

cs.CV cs.LG

本文提出了一个多中心基准，用于从非对比CT（NCCT）合成对比增强CT（CECT）的发现，并生成腹部疾病诊断报告。实验表明NCCT保留了诊断信号，但方法本身在开创性上较为常规，且与关键词列表中的概念关联较弱。

ActiveSAM: Image-Conditional Class Pruning for Fast and Accurate Open-Vocabulary Segmentation

Tran Dinh Tien, Zhiqiang Shen

cs.CV cs.AI cs.LG

ActiveSAM提出了一种无需训练和微调的零样本推理框架，通过图像条件类别剪枝策略，将SAM 3模型高效应用于开放词汇语义分割。该方法利用低分辨率预览估计活跃类别集，并采用桶式提示复用和边缘感知背景校准，在多个基准上实现了速度与精度的提升。

Selection Without Signal, Recovery Through Expression: A Measurement Study of Post-Hoc Falsification Operators for Frozen Small Code Models

Mehmet Iscan

cs.SE cs.CL cs.LG

本文通过实验测量了多种后验操作符（如选择、验证、修复等）对冻结小代码模型（<=1.5B参数）输出正确性的影响，发现这些语义层面的操作符在保持准确率上均未优于Best-of-N基线。唯一有效的改进来自表达式层恢复（M1），它通过鲁棒提取和对齐公共测试签名来恢复被标准提取器丢弃的正确程序，从而提升模型性能。

The Complexity of Min-Max Optimization for Quadratic Polynomials

Martino Bernasconi et al.

cs.CC cs.GT cs.LG math.OC

本文证明了在超立方体上计算二次多项式min-max优化的近似stationary point是PPAD-hard的，即使多项式是multilinear且每个变量至多出现在三个单项式中。该结果直接推导出双人零和polymatrix博弈的首个PPAD-hardness结论。

TuneJury: An Open Metric for Improving Music Generation Preference Alignment

Yonghyun Kim et al.

cs.SD cs.AI cs.LG cs.MM eess.AS

本文提出了TuneJury，一个用于文本到音乐生成的开源实例级成对reward model，通过公开的人类偏好数据训练，能够从文本提示和音频片段预测音乐偏好分数。该模型在保留测试集上校准良好，并支持通过简单分数阈值进行数据过滤，同时在下游应用中如推理时best-of-N选择和专家迭代后训练中展现了consistent reward-axis gains。

ROVE: Unlocking Human Interventions for Humanoid Manipulation via Reinforcement Learning

Wei Xiao et al.

cs.RO cs.LG

本文提出ROVE框架，通过Reinforcement Learning优化人形机器人的Vision-Language-Action模型后训练，利用人类干预数据中的Optimistic Value Estimation来筛选高价值行为，并引入跨形态人类视频增强价值估计的鲁棒性。该方法在真实世界的接触丰富和精细操作任务中优于基线方法。

Exploding and vanishing gradients in deep neural networks: the effect of residual connections

Vivek S Borkar

math.OC cs.LG

本文利用multiplicative ergodic theory分析了深度神经网络中梯度爆炸和消失的现象，并解释了residual connections在此背景下的作用。具体地，它借助Furstenberg和Kifer对Liapunov exponents的刻画，精确阐述了residual connections对Liapunov spectrum的影响。

FusionRS: A Large-Scale RGB-Infrared Remote Sensing Dataset for Dual-Modal Vision-Language Foundation Models

Jiaju Han et al.

cs.CV cs.AI

本文提出了FusionRS，首个大规模RGB-红外遥感图文数据集，通过将RGB图像转换为红外风格并配以红外感知描述，训练了双模态视觉语言基础模型。实验表明该数据集能提升RGB-红外对齐与双模态描述性能，但方法本身在开创性上与关键词关联较弱。

Learning the Geometry of Data: A Mathematical Review of Shape Space Analysis

Gary P. T. Choi et al.

math.ST cs.LG stat.ML

本文综述了shape space analysis（形状空间分析）的数学与计算框架，涵盖形状表示、geodesic metric（测地度量）构建及统计学习等环节，并展示了其在生物学等领域的应用。该工作主要作为领域综述，未直接涉及关键词中的特定方法。

The Importance of Phase in Neural Representations: An Internal Oppenheim-Lim Test of Image Classifiers

Alper Yıldırım

cs.CV cs.AI cs.LG

本文通过内部Oppenheim-Lim测试，研究了图像分类器隐藏层中相位与幅度信息的重要性。实验发现，在PRISM2D、GFNet和ViT-B/16中，预测主要跟随相位或符号，而幅度信息对识别贡献很小；ResNet-50在ReLU前的干预也揭示了潜在的符号编码。该工作为理解不同架构（如CNN与注意力模型）中纹理-形状差异提供了机制性解释。

Hierarchical Advantage Weighting for Online RL Fine-Tuning of VLAs from Sparse Episode Outcomes

Tongyan Fang et al.

cs.RO cs.LG

本文提出Hierarchical Advantage-Weighted Behavior Cloning (HABC)方法，用于解决VLA策略在在线RL微调中仅从稀疏episode结果（成功/失败）获取监督信号的问题。该方法通过训练两个独立的critic头分别评估可行性与效率，并利用状态自适应门控机制融合其优势值，同时引入干预感知的信用分配以避免跨干预边界的错误监督。在真实机器人双灵巧手任务上，HABC显著提升了成功率。

Geometric Action Model for Robot Policy Learning

Jisang Han et al.

cs.RO cs.CV cs.LG

本文提出Geometric Action Model (GAM)，通过复用预训练的geometric foundation model (GFM)作为共享骨干，在中间层插入causal future predictor，实现语言条件化的未来几何与动作预测。该方法在模拟和真实机器人操作任务中表现出更高的精度、鲁棒性和效率。

A constant-factor approximation of the Gromov-Hausdorff distance in the plane

Sushovan Majhi

cs.CG cs.DS math.MG

本文研究了平面中点集之间的Gromov-Hausdorff距离$d_{GH}$的常数因子近似问题，给出了首个多项式时间算法。该算法基于双射Gromov-Hausdorff距离$d_{GH}^{bij}$，并利用“胖或共线”二分法（fat-or-collinear dichotomy）进行对齐与匹配。

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