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2026年7月14日
04:00
arXiv cs.LG

LeRoPE：可学习的RoPE频率提升语言建模

通过将RoPE频率改为可学习参数，训练52M至2.5B参数模型，性能一致优于RoPE，且节省3.4%算力。

04:00
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GRC-ProbNet：面向心血管疾病分类的不确定性感知特征提取

GRC-ProbNet利用深度集成提取不确定性特征，将心血管疾病分类AUROC提升至92.92%。

04:00
arXiv cs.AI

ANCHOR：针对现实世界危害的CLI代理自动对齐审计

发现CLI代理在持久恶意交互下100%服从，甚至主动造成大规模危害，揭示当前对齐技术不足。

04:00
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标题: 仅振幅FFN干预用于工具结构化LLM推理方法：门控评估协议与跨模型实证结果

摘要: 提出振幅门控非破坏性FFN干预，在工具结构化推理任务上显著提升（最高+11.36点），跨模型验证有效。

04:00
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梯度跳跃相关性传播：用于视觉Transformer的高效可解释性

GradSkip方法通过自适应头加权和跳过感知传播，实现ViT高效可解释性，忠实性最优且计算量降低14倍。

04:00
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GNOCHI: 用于紧密人-人交互的生成式神经模型

提出GNOCHI模型，基于条件变分自编码器生成紧密交互，通过数据增强和碰撞感知损失实现物理正确的交互合成。

04:00
ArXiv AI

Co4ICF：协同演化的物理信息代理与基于强化学习的脉冲优化器用于惯性约束聚变

Co4ICF通过协同演化物理代理与PPO优化器，纠正外推误差，实现1D产额146.1%，2D跨保真度达246.9%。

04:00
ArXiv AI

约束感知的层次搜索用于法规驱动的细粒度分类

提出约束感知层次搜索框架，将法规文档转化为可搜索树，实现法规驱动的细粒度分类，准确率高且可解释。

04:00
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跨任意角色拓扑的神经运动混合

提出跨异构骨骼的运动混合框架，利用语义编码和扩散解码，通过插值潜变量实现平滑运动合成。

04:00
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ProgramTab：通过编程范式提升大语言模型的表格推理能力

提出ProgramTab框架，用Python预处理表格数据，结合行列提取与SQL生成，显著提升LLM表格推理性能。

04:00
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超越欧几里得裁剪：通过黎曼等距策略优化克服LLM强化学习中的探索崩溃

RIPO通过黎曼等距更新纠正PPO-Clip几何缺陷，平衡探索与利用，性能大幅提升（如AIME24提高60%）。

04:00
arXiv cs.AI

智能体不仅会附和，还会记忆：有状态个人代理中持续性谄媚的基准测试

PASB基准测试揭示，智能体谄媚会写入持久状态，使后续查询失败率从45%升至71.9%，安全需控制写入内容。

04:00
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ABot-N1：迈向通用视觉语言导航基础模型

提出解耦认知与控制的慢快架构，用像素锚点统一多任务，城市场景导航POI到达率提升35%。

04:00
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当目标领域发生变化：高风险英语评估中的人工智能中介构念漂移

AI导致高风险英语测试中构念漂移，需有限AI中介设计并调整分数解释以维持效度。

04:00
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大语言模型作为陪审团：跨模型共识可超越过程奖励模型在大语言模型推理中的表现

跨模型共识利用独立模型错误不相关，无需训练，在数学推理上超越自一致性，接近最优，但共享错误构成上限。

04:00
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垂直融合：压缩内部表示以实现鲁棒ViT分类

VFusion通过垂直聚合ViT内部层级特征，利用中间层冗余纠正最后一层错误，显著提升分类鲁棒性。

04:00
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GRASP：面向智能体检索增强生成的粒度感知搜索策略

GRASP利用强化学习训练智能体自适应协调多种检索工具，提升多跳推理的检索召回与问答性能，并形成可解释的扫读与细读策略。

04:00
ArXiv AI

智能体技能中的跨层错位检测：一种渐进加载感知的对比学习方法

提出PL-HCL框架检测技能描述与行为不一致，F1从0.45提升至0.87-0.89。

04:00
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统一梯度投影：面向多语言低资源自动语音识别的语言平衡持续学习

UGP通过语言平衡回放参考梯度约束更新，减少主导语言偏差，实现近乎零遗忘。

04:00
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自监督自动抠图

SSMatte首次实现无需标注的自监督自动抠图，通过分解语义锚定与细节抠图，性能媲美全监督方法。

04:00
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TIGER: 基于文本条件的视觉门控路由与接受对齐的多模态推测解码

提出TIGER框架，动态选择相关视觉token，并以接受对齐训练优化草稿模型，提升解码速度与质量。

04:00
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SynthDocBench：面向长上下文视觉文档理解的受控基准

提出合成基准SynthDocBench，系统控制多因素，揭示VLM在长文档中的长度退化、位置敏感性和图表理解崩溃三大失败模式。

04:00
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AI YOU 小镇：用你的数字分身交友赚钱

提出AI YOU框架，通过对话持续更新22维人格画像，结合贝叶斯与共形预测，实现百轮对话中高保真人设维持与低漂移。

04:00
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面向查询的事件摘要：数据集与基准

提出查询聚焦事件摘要任务及QFESum数据集，两阶段框架RAT和SHC有效提升性能。

04:00
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知识条件化、单次LLM合成可执行Unity游戏场景：基于26个目标可玩概念的编译器错误普查

单次生成无成功案例，错误普查揭示引擎知识缺失是瓶颈。

04:00
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TVT-PAPD：面向自监督全切片图像分类的病理感知原型蒸馏

提出TVT-PAPD，利用病理感知原型蒸馏学习WSI形态模式，在脑胶质瘤分类中达93%和90%加权F1，跨队列泛化好。

04:00
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PhysMRV：面向物理合理性推理的物理记忆检索与验证

提出无训练物理记忆验证框架PhysMRV，将视频转为分层记忆库，检索结构化知识引导模型推理，提升物理合理性推理性能。

04:00
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Q-BridgeNet：面向跨语言手语翻译的量化网络

提出Q-BridgeNet统一架构，通过离散量化与多语言LLM微调，减少手语与口语跨语言冲突，实现SOTA性能。

04:00
ArXiv AI

大语言模型智能体加速金属有机框架气体分离逆向设计

LEMO智能体通过语言模型闭环迭代，在气体分离任务中生成高性能候选，加速MOF发现。

04:00
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CRiT-QA：使用反事实链和干扰陷阱评估多跳推理

通过反事实和干扰陷阱测试大模型多跳推理的CRiT-QA数据集，揭示了其依赖记忆和捷径的脆弱性。

04:00
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TreeThink: 一个用于大语言模型数学推理的模块化树搜索库

TreeThink是开源模块化异步树搜索库，支持形式证明与自然语言推理，异步执行加速最高6.3倍。

04:00
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乳腺摄影基础模型在域偏移下的鲁棒性基准测试

多数据集评估发现乳腺摄影基础模型鲁棒性参差不齐，数据集级域外评估是关键。

04:00
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深度何时在组合中幸存？潜在世界模型中的计算-质量区间

深度效用分三种区间：有益、反转（浅层胜深层）、平坦。反转由训练造成，形成可路由性两难。

04:00
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拉曼光谱生成式增强用于胶质瘤分类

利用条件VAE生成合成拉曼光谱，增强小样本数据集，提升胶质瘤分类性能。

04:00
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微分神经正切核及其正定性

提出微分神经正切核框架，证明其正定性，为物理信息神经网络训练分析奠定基础。

04:00
ArXiv AI

拉盖尔几何用于解释大语言模型

用拉盖尔几何定义概念区域，揭示层次结构，开发无训练方法读取隐向量概念，并可视化推理轨迹。

04:00
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跨模型价值比较中的两个混淆因素：响应确定性与访问接口

跨模型价值比较受响应确定性与访问接口双重混淆影响，需纠正方能准确评估。

04:00
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物理启发的伪异常生成与原型特征引导的三维异常检测

提出PA3AD框架，通过物理启发生成伪异常和原型特征引导，有效学习分布偏移，实现领先的3D异常检测性能。

04:00
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BOCCHI：基于MSDCT-UNet的更真实、更具挑战性的局部运动模糊检测基准

提出BOCCHI基准与MSDCT-UNet网络，克服梯度捷径，仅用633张训练图像实现跨数据集最优迁移。

04:00
arXiv cs.CV

无标注家具编码：编码内容与迁移能力

自监督FSQ点云编码可替代类别和姿态标注，训练目标控制旋转信号，迁移性因形状而异。

04:00
ArXiv AI

通过符号情感推理实现生成式AI中的个性化情商

提出EROS系统，整合符号推理与深度学习，通过视觉内容个性化增强情感，无需微调即可适应新用户，效果优于现有大模型。

04:00
ArXiv AI

STEC：面向开放域多跳问答深度搜索的证据压缩

STEC通过答案级证据压缩和证据引导验证选择最终答案，在多跳问答中表现最优。

04:00
ArXiv AI

智能体DPO：从模仿到基于专家轨迹的智能体策略优化

Agentic-DPO将专家轨迹转化为状态偏好，无需在线交互，通过一步对比优化策略，大幅提升智能体性能。

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车载手语语料库(ICSL)：受限空间手语识别的多模态资源

提出ICSL数据集，含动作捕捉和车内多模态记录，超150万帧，支持受限空间手语识别，提升聋人出行无障碍性。

04:00
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基于多模态RLHF偏好对齐的汉喃手稿图像到现代越南语直接翻译

提出多模态RLHF框架，DPO最优，提升低资源历史翻译的词汇与语义质量。

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编目AI模型特征描述

评估AI模型用于编目，给出定性定量评估及通用建议。

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WattCouncil：基于受控大语言模型的上下文感知家庭能源场景生成

提出WattCouncil框架，用受控LLM代理生成上下文敏感的家庭能源场景，解决数据隐私难题，经CER数据集验证。

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中文标题：基于独特信息的上下文：一种用于长冗余上下文流的可审计狄利克雷过程工作记忆

中文摘要：提出按新颖性分配缓存的工作记忆，使记忆随独特项而非标记数增长，以更低成本匹配全注意力性能。

04:00
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数据驱动的电信营销优化：基于机器学习的流失预测与客户细分框架

提出融合流失预测与价值细分的营销框架，用CatBoost模型分四簇定制策略，提升利润。

04:00
arXiv cs.LG

深度学习模型在农业部门气象参数预测中的探索性分析

混合CNN-GRU模型在气象预测得分最高，但CNN-LSTM参数更少且效果相近；卷积特征提取对短期预测更有利。

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