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2026年7月13日
04:00
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AugServe：增强型大语言模型推理服务的自适应请求调度

AugServe通过两阶段自适应调度和动态批处理，提升增强型LLM推理的有效吞吐量，大幅降低延迟。

04:00
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COAST：空间转录组学中基因表达预测的上下文感知差分学习

COAST利用上下文感知差分学习，联合绝对与相对表达回归，提升组织学基因表达预测的准确性和分布一致性。

04:00
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SVF-CR: 同步视觉-面部交叉优化用于多模态矛盾与犹豫识别

提出同步视觉-面部交叉优化框架，通过跨模态互优化与证据融合，在BAH数据集上macro-F1达0.7156。

04:00
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关注细节：评估vLLM配置中的能源、性能和准确性权衡

研究vLLM配置对能源、性能和准确性的影响，发现效果高度依赖模型和工作负载，无通用最优配置。

04:00
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面向自动驾驶的多模态场景相似性搜索

融合视觉与轨迹的多模态检索框架，证实外观与运动互补，实现最佳场景相似性搜索。

04:00
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存在但缩放：加法激活引导从聊天到智能体的迁移

加法激活引导迁移至智能体后，效果真实但缩放，拒绝绕过行为因模型而异，安全影响不可预测。

04:00
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生成式通信：概述、技术与趋势

生成式通信（GenCom）是6G新范式，利用大模型驱动语义理解与可控内容生成，实现超高效传输和语义鲁棒性。

04:00
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Rethinking Monocular Depth Embedding for Generalized Stereo Matching

04:00
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QQ：多语言自然语言处理的元数据工具包

多语言NLP元数据工具包，支持语言标识标准化、元数据检索与资源联动发现。

04:00
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潜在思维调优：在潜在标记中融合上下文与推理信息

提出LT-Tuning框架，融合上下文隐藏状态与词汇语义指导，缓解特征塌陷，实现稳健潜在推理。

04:00
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迷失在反向传播中：语言模型头部是梯度瓶颈

语言模型输出层梯度瓶颈导致95%以上梯度信息丢失，造成优化方向次优，需改进头部设计。

04:00
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分布漂移下的时序知识图谱预测：一种合成评估

合成生成器评估七种TKG模型，分布漂移下鲁棒性依赖信号类型，结构变化挑战最大。

04:00
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REMIND：用于室内导航的基于记忆的重识别

提出REMIND在线跟踪器，融合特征记忆与空间上下文实现室内物体长期重识别，IDF1达90.35%，大幅超越现有方法。

04:00
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分层思维链：提升大语言模型推理性能与效率

Hi-CoT通过分层子步骤，提升大模型推理准确率6.2%，缩短推理链长度13.9%。

04:00
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RELISH：基于潜在迭代状态头的LLM回归

提出轻量级架构，通过迭代潜在状态和线性回归，从冻结LLM直接预测标量，性能优且参数极少。

04:00
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你只需SAMPAT

三层可解释神经网络SAMPAT，可逼近任意光滑函数，解析表达，性能佳。

04:00
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持续学习中的干扰与保留

通过几何分析直接建模干扰为遗忘原因，提出IGFA方法，实现任务可分离时无损保留，冲突时将不可逆遗忘转为可恢复塑性。

04:00
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从分类到定位与临床验证：泰国胸部X光片疾病检测深度学习系统的大规模开发

基于87万张泰国胸片开发，实现多病种分类与病灶定位，准确率高，跨13家医院泛化，获放射科医生高度信任。

04:00
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对比弱到强泛化

提出ConG框架，利用对比解码去噪，提升弱到强模型的泛化鲁棒性，实验验证有效。

04:00
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TextileNet：面向手稿的零样本文本风格分割

提出仅用合成数据训练的TextileNet，实现手稿零样本文本风格分割，建立人类基线，发现笔迹性别识别需谨慎。

04:00
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触觉与视觉双重条件约束下的全臂操作接触中心控制

融合触觉视觉与接触雅可比，实现接触中心MPC，在多接触任务中性能领先。

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理解非凸优化中的无调度方法：速率保证与逃逸鞍点

本文证明无调度梯度下降和随机梯度下降在非凸优化中达到最优收敛率，并证明能逃逸鞍点。

04:00
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窄遗忘，广保留：作为不对称泛化问题的机器遗忘

针对LLM遗忘中的欠/过遗忘问题，提出SUITE评估法与JensUn++算法，实现最佳遗忘与保留权衡。

04:00
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Robustifying Vision-Language Models via Test-Time Prompt Adaptation

04:00
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Hydra++：实时分层三维场景图构建与对象级形状估计

Hydra++集成学习型形状估计与重投影一致性检查，实现实时分层3D场景图构建，提升对象和场景重建质量。

04:00
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通过对话对齐世界模型的具身多智能体协调

对话减少动作冲突但降低成功率，需评估世界模型真实对齐程度。

04:00
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基于InfoNCE损失的对比学习中相似性搜索的泛化

证明InfoNCE中k个负样本的泛化误差随k增大而稳定，与理想交叉熵差距为O(1/k)。

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完全可训练的深度可微逻辑门网络与查找表网络

提出连接优化方法，用概率分布选择连接并学习门类型，显著减少门数且提升准确率。

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Shortcut Trajectory Planning for Efficient Offline Reinforcement Learning

04:00
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超越黑盒混淆：白盒监控的机制分析与防御

揭示LLM白盒监控规避机制（几何移位与协方差操纵），SafetyNet集成防御实现近100% AUROC。

04:00
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地缘政治对齐：大型语言模型中的背书效应

大型语言模型对政策评价受地缘政治背书影响，西方背书提升评分，中俄背书降低评分。

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面向电信/物联网欺诈控制请求的区块链关联可审计决策管理

QLoRA微调LLM优于零样本，但不如低成本集中式集成，其中M1（集中式ML）平衡最佳。

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计数存在但错位：理解与纠正视觉语言模型中的计数失败

VLMs内部编码正确计数但输出错误，检测引导自纠正方法提升计数准确率15.6%

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解耦语言引导与骨干网络用于文本引导医学分割

BTHA框架通过适配器和分层监督解耦语言引导与骨干，泛化多种编码器，提升分割性能。

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是看不见还是不知道？视觉-语言模型中错误的归因

提出解耦VLM失败模式的框架，发现预生成信号可预测失败源，支持定向干预。

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图神经网络实现可扩展与可迁移的节点中心性近似

GNN可扩展近似介数与接近中心性，混合分布训练提升跨图迁移，接近中心性对拓扑敏感，推理加速达97.7倍。

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电动汽车的车载自适应电池功率预测

提出车载自适应方法，调整预训练模型以应对数据分布变化，使电池功率预测误差降低7.49%-14.88%。

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注视引导的动态标记选择用于鲁棒且高效的视觉Transformer

受人类视觉启发，FDT模型通过注视引导动态标记选择，在降低34.57%计算量的同时实现81.9%准确率，超越DeiT-S。

04:00
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风险感知的一般效用马尔可夫决策过程

提出风险感知GUMDPs，用熵风险度量，经MCTS在线规划求解，实验验证优化风险行为。

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多样性验证：当任务等价程序的验证性不同时

任务等价程序验证性差异大，多样性实现可提升验证成功率至67.1%。

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学习基于几何的线弹性位移场物理信息代理模型

提出物理信息DeepONet，从边界条件与断裂几何预测位移场，无需有限元数据，通过局部惩罚弱施加无牵引边界条件，验证可行性。

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ArXiv AI

基于锚点检索与LLM推理的二进制函数源代码恢复实践

提出结合锚点检索与LLM推理的二进制源代码恢复方法，高质量数据库下指令覆盖率达95.2%，低质量环境仍有效。

04:00
ArXiv AI

当路由耗尽时：量子中继器网络中的对抗性协同学习与可解释鲁棒性

量子中继器网络中对抗性协同学习路由，保留率接近最优，瓶颈族零保留，非瓶颈族遵循1-1/N覆盖。

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基于多智能体系统与微调小语言模型的电信网络自动故障排除

提出多智能体系统框架，结合微调小语言模型自动诊断故障并推荐修复方案，显著加速电信网络故障排除。

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SigLIP-HD：通过由细到粗的监督

提出SigLIP-HD，用由细到粗监督让中分辨率图像模仿高分辨率特征，相同推理预算下提升视觉token质量，OCR任务效果显著。

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自回归潜在扩散用于3D分子生成

KRONOS框架结合自回归与潜在扩散，实现无条件和片段条件3D分子生成，性能领先自回归方法，媲美扩散模型。

04:00
ArXiv AI

STEEL：面向AMD XDNA NPU的能效长序列推理的稀疏感知融合注意力机制

STEEL是首个面向XDNA NPU的开源FlashAttention，通过稀疏感知融合与数据流优化，能耗较CPU/GPU降低9.17倍/1.75倍，延迟显著减少。

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SYNRARE：用于机器学习基准测试的合成罕见病电子健康记录生成

SYNRARE基于Synthea的图形界面，快速生成合成罕见病EHR，助力ML算法基准测试。

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VGGT对重叠的了解：探测几何基础模型中的共视性

发现VGGT隐式编码共视性，层L17为负锚点；Co-VGGT冻结骨干训练轻量MoE头，性能超越基线超25%。

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DGSfM：深度引导的尺度感知全局运动恢复结构

提出深度引导全局SfM，利用单目深度图解决尺度模糊，显著提升位姿精度。

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