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2026年7月7日
04:00
arXiv cs.AI

如何避免辩论：通过双重高效交互证明实现可扩展的AI安全

本文提出无需辩论的单证明者交互证明，双重高效验证AI安全，适用于鲁棒计算或低阶多项式预言机。

04:00
arXiv cs.CL

S-DiverSe：西班牙语多样化语音

构建22位神经系统疾病患者的3.2小时西班牙语音数据集，发现启发式文本后处理比微调更稳健，支持ASR评估。

04:00
arXiv cs.CV

令牌级响应-视觉注意力引导用于多模态大语言模型知识蒸馏

揭示响应-视觉注意力对蒸馏关键，提出令牌级注意力引导TRAG自适应加权KL散度，显著提升性能。

04:00
arXiv cs.AI

严谨性在人工智能中的角色

AI缺乏严谨科学基础却能力惊人，从概念、认知、操作三方面剖析矛盾，解释其快速进展与不确定性根源。

04:00
arXiv cs.CL

KARMA: 基于知识图谱的自动推理物化与对齐

KARMA利用知识图谱枚举路径并采用槽级对齐，解决模板对比合成分辨率不匹配问题，性能优于基线。

04:00
arXiv cs.CL

提示语言与翻译理论驱动的提示在大语言模型中的作用：以西中新闻翻译为例

翻译理论驱动的提示可提升西中新闻翻译质量（专家评估），但自动与人工评估结果反转，提示语言影响小。

04:00
ArXiv AI

通过协作分区优化实现稳健可行的路线构建

CoRC通过子问题间交换客户和车辆，确保可行解，实验证明其稳健可扩展。

04:00
arXiv cs.CV

CIPHER：医疗公平性与鲁棒性的因果干预路径

提出多路径因果干预框架CIPHER，利用扩散模型减少敏感属性差异，降幅达35.8%，提升诊断公平与准确率。

04:00
arXiv cs.LG

先例引导的副作用感知药物重新设计协同科学家系统

通过知识图谱与LLM协调，在人类监督下修改药物以减轻副作用并保持疗效的AI工作流。

04:00
arXiv cs.LG

稀疏分布式存储的秩序N选M编码：区分当代神经形态架构中噪声鲁棒性的表示与学习效应

秩序N-of-M编码提升SDM鲁棒性，主要源自与MAX-Hebbian学习的交互，编码自身增益有限。

04:00
arXiv cs.CV

评估自主计算病理学的智能框架系统

ACP-Bench评估自主计算病理学智能框架，发现工作流启动与诊断报告成熟，但工具执行和端到端完成仍不足。

04:00
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TACG：面向扩散语言模型解码的轨迹感知提交门控

提出TACG解码器，利用轨迹感知信号决定提交时机，减少去噪步数并提升准确率。

04:00
arXiv cs.LG

缺失即信号：面向临床时间序列预测的通道独立频谱图学习

CISM框架将缺失视为信号，用通道独立频谱图预测临床时间序列，在MIMIC-IV上取得最优性能，表明观察模式是重要预测信号。

04:00
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MABLE：面向嵌入和图度量学习的带双Lipschitz解码的掩码自编码

MABLE自监督框架，通过掩码重建与余弦相似度对齐，双Lipschitz解码学习节点和图嵌入，在矿产勘探中生成互补信号，无需判别器或硬负样本。

04:00
arXiv cs.CL

通过模型合并的高效去中心化多任务数据集估值

提出DMVM框架，通过模型合并实现去中心化多任务数据集高效估值，无需重训练和数据共享。

04:00
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从判决到争议点：具有引用幻觉控制的法律推理结构化提取

提出幻觉控制的结构化提取管道，分解意大利税务判决为法律争议点并提取XML表示。

04:00
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SE-UNet：面向现实约束生成的奇异等变成像

提出SE-UNet，利用几何等变与奇异值门控，零样本修复80%缺失像素，PSNR超Deep Image Prior 4dB。

04:00
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CLABTOOLKIT：用于神经影像数据常规处理、操作和可视化的开源工具包

CLABTOOLKIT是Python开源工具包，整合神经影像数据（体积、表面、纤维束）的处理与可视化，支持多格式和自定义工作流。

04:00
arXiv cs.AI

使用确定性真实值评估长文本生成中LLM的不确定性

提出SALT基准评估长文本不确定性，发现原子级置信度排名失效，推理带来准确性-排名权衡。

04:00
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中文标题

模型能表征交际意图，但默认输出常未按意图行动；干预表征方向可恢复意图行为，效果等同显式指令。

04:00
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心电图基础模型对罕见心脏病的迁移能力：来自Brugada综合征检测的证据

基础模型预训练仅提供优化稳定性，未带来可迁移的临床知识，效果未显著优于监督基线。

04:00
ArXiv AI

可解释强化学习用于自适应交通信号控制

提出可解释实体中心强化学习框架，利用注意力机制和动作掩码实现透明、安全、高效的交通信号控制。

04:00
arXiv cs.AI

PLACEMEM：面向终身代理的计算感知内存平面

PLACEMEM提出版本化胶囊记忆，统一语义与状态，实现可纠正的控制平面，支持实时检索与级联失效。

04:00
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回归基础：通过SMILES-图翻译提升大型语言模型的分子理解

提出MolBasic框架，通过SMILES-图双向转换增强结构理解，使用渐进学习与思维链，显著提升分子推理与下游任务性能。

04:00
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BiSLW: 生成扩散模型的双谱潜在水印

BiSLW利用扩散潜力的频率结构进行双带嵌入，提升PSNR超3dB，强鲁棒性，计算开销小。

04:00
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EmoteGPT：基于自然语言描述的三维人体面部表情

提出Txt2Emote基准和EmoteGPT框架，实现从文本到3D表情的精细控制，性能超越现有方法。

04:00
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S-EMBER：大规模流式自我中心记忆检索基准

S-EMBER包含388小时智能眼镜视频和9448个QA对，揭示时间定位是架构瓶颈，无法靠扩大模型规模解决。

04:00
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大语言模型的频谱特征

基于重尾自正则化理论的无数据频谱特征，高效实现LLM追踪、聚类与性能量化。

04:00
ArXiv AI

将交错多模态推理桥接为统一决策过程

提出BRAID框架，将多模态推理统一为决策过程，联合优化文本与图像生成，提升推理效果。

04:00
arXiv cs.LG

STELLA：面向设备端人类活动识别的高效传感器到LLM转换

STELLA用轻量级分词器压缩传感器token，使冻结LLM实现设备端HAR，达新SOTA且支持实时个性化与隐私保护。

04:00
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模型合并能否改进DiLoCo中的聚合

利用模型合并改进分布式训练聚合，Iso-C与IsoLoCo显著提升DiLoCo性能。

04:00
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CaresAI在SMM4H-HeaRD 2026：预测TNM分期

研究预测TNM分期，对比多种嵌入和模型，LightGBM+TF-IDF表现最佳，但泛化性不足需优化。

04:00
ArXiv AI

对话时间动态能否改善二人组中的抑郁症检测？多模态视角下的初步研究

利用二元对话轮次时序作为模态，融合自监督编码器，加权融合提升F1至0.804/0.669，是轻量可解释的抑郁症筛查补充。

04:00
arXiv cs.LG

动态伊辛模型中的分布外神经推理

神经网络在伊辛模型中分布外性能被架构先验主导，而非真正物理规则学习。

04:00
arXiv cs.CV

面向视频推理的潜在视觉缓存

提出Latent-VC方法，在解码器中插入循环潜在视觉缓存，保持视觉记忆，提升视频推理性能，缩短响应长度。

04:00
ArXiv AI

折叠、推理与规模化：开源药物发现引擎

OpenDDE开源全原子基础模型，以共折叠实现结构推理与设计，达IsoDDE级精度，推动药物发现民主化。

04:00
arXiv cs.CV

K9-Bench：在以犬类为中心的视频上评估多模态大语言模型

新基准K9-Bench测试多模态大模型对犬类视频的理解，发现零样本能力有限，长程推理表现不足。

04:00
ArXiv AI

服务于大语言模型的多目标路由在线线性规划

提出在线线性规划与出价控制策略，优化LLM请求路由，提升延迟与吞吐量等SLO性能。

04:00
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经典方法在SemEval-2026任务3中的方案：结合Transformer模型与LLM生成标注的维度方面情感分析

采用Transformer集成模型和LLM生成情感描述，实现细粒度情感效价与唤醒度回归及结构化情感元素抽取。

04:00
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从丢失溯源中学习：基于多实例学习的癌症登记肿瘤组分类

利用注意力多实例学习从患者级标签中自动生成高质量训练数据，肿瘤分类宏F1达0.83，无需额外人工标注。

04:00
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OmniFocus：面向全模态大语言模型的查询引导模态平衡令牌压缩

OmniFocus无需训练，以查询引导、模态平衡方式压缩音视频令牌，低保留率下保持强性能并加速推理。

04:00
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Lacuna Inc.在SemEval-2026任务4中：用于解缠叙事相似性的结构门控状态空间模型

提出IVD-SSM模型，通过结构门控对齐头分离故事骨架与表层噪声，实现深层叙事相似性比较。

04:00
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保护隐私的工业人机工程学：基于毫米波的自动REBA评分与姿态估计

提出毫米波雷达端到端框架，实现隐私保护的REBA评分，准确率77.78%，延迟5.70ms。

04:00
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LACE-SVD：面向大语言模型压缩的损失感知奇异值分解与累积误差修正

提出LACE-SVD，通过损失感知秩分配与累积误差修正，显著提升LLM压缩性能，如LLaMA-7B在0.6压缩比下PPL从46.18降至32.57。

04:00
ArXiv AI

框架感知自进化：模型权重、框架与任务解决方案的共同进化

HASE智能体框架让单一模型同时优化任务方案与框架组件，性能超越大模型基线。

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Fusion：视觉Transformer中统一顺序令牌适配框架

Fusion协调令牌合并、早期退出与剪枝，降低计算成本并保持高准确率，校准误差降低4倍，能耗降48%。

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读点之间：解码填充标记中的隐藏计算

LLM在填充标记中隐藏推理，但残差流可解码，无监督管线恢复中间值准确率80-95%。

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SHiPPO：带有传输多项式投影的循环记忆

SHiPPO将HiPPO系数记忆传输至移动通道框架，引入右作用传输，恢复已写记忆的顺序敏感信号。

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arXiv cs.AI

可解释AI筛查孟加拉国儿童虐待相关创伤：基于噪声感知合成数据评估的无训练多模态框架

提出ShishuRaksha AI无训练多模态框架，融合问卷、叙事、绘画和表情，合成数据评估AUC 0.874，助力资源匮乏地区儿童创伤筛查。

04:00
arXiv cs.CL

超越社交媒体的心理健康障碍检测：可用数据集的系统综述

首次系统综述非社交媒体自由文本数据集，发现多集中于英语和抑郁检测，平台方法各异，需开发更可靠临床资源。

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