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2026年7月3日
04:00
arXiv cs.LG

频移物理信息极限学习机求解高频偏微分方程

提出频移物理信息极限学习机，通过加性初始化克服谱偏差，高效求解高频偏微分方程。

04:00
arXiv cs.AI

Pre-Flight：评估大语言模型航空运营知识的基准

Pre-Flight基准测试LLM航空运营知识，最强模型仅82.7%，远低于专家95%，表明差距显著。

04:00
ArXiv AI

故障树中的实际因果关系

基于Halpern & Pearl实际因果理论，通过图与逻辑结构分类故障树因果概念，最小割集揭示故障原因。

04:00
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扩散模型的数学导引

从采样视角，以证明为导向介绍扩散模型，涵盖经典动力学到现代采样器、误差分析与推理时控制。

04:00
arXiv cs.AI

ElephantAgent：智能体系统中的上下文状态连续性

ElephantAgent通过强制上下文状态连续性及历史可追溯性，防御智能体系统中的状态投毒攻击。

04:00
arXiv cs.AI

CamoNAS：面向增强的伪装目标检测的神经架构搜索

提出CamoNAS，一种频率感知多分辨率NAS框架，自动搜索层级结构与RGB频率双流，在COD基准上达最优。

04:00
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多语言环境与低资源语言中LLM作评判的挑战与建议

LLM在多语言低资源场景下评判存在评估不一致、过度信任及单一模型依赖问题，并给出改进建议。

04:00
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BamiBERT：一种新的基于BERT的越南语语言模型

BamiBERT是越南语新BERT模型，支持2048令牌长上下文，无需分词，多项基准达最优。

04:00
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World Wide Models: Literary Tools for Cultural AI

04:00
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模型合并：微调参数空间中的概率推断

提出产品专家概率推断框架，用能量模型定义单任务解，柯西专家处理重尾残差，显著提升多任务性能。

04:00
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CLAP：面向领域智能体后训练的闭环训练、评估与发布控制

CLAP提出闭环后训练，整合数据验证与诊断门控，制造场景部分指标微升，强调集成循环管理而非单一评分。

04:00
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SkillCoach: 自我演化评分标准以评估与增强代理技能使用

SkillCoach通过自我演化评分标准从技能选择、遵循、组合和反思四维度评估代理过程，区分质量与偶然成功，提升评估与训练效果。

04:00
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重新思考LLM集成应用的复杂性度量：超越源代码

提出HECATE工具评估提示与代码层复杂性，筛选出10个有效度量，提示层维度独立且重要。

04:00
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CheckRLM：检索增强推理中知识与思维连贯性的有效检查

CheckRLM通过RAG检查纠正推理中的事实错误，保障知识连贯，低成本减少误差累积。

04:00
arXiv cs.CV

NI-Tex: 基于非等距图像的服装纹理生成

提出非等距图像服装纹理生成方法，借助数据集、图像编辑和迭代烘焙，生成高质量PBR纹理。

04:00
ArXiv AI

中文标题

通过精炼的安全目标嵌入攻击（STEER）将关键词翻译为低资源语言，攻破大模型安全机制，成功率最高96.7%且可迁移至GPT-4o-mini，揭示多语言安全泛化不足。

04:00
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RoadBench：城市道路场景下MLLMs细粒度空间理解与推理的基准测试

提出RoadBench基准，评估MLLMs在城市道路场景的细粒度空间理解与推理，发现其性能显著不足，甚至低于简单基线。

04:00
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Spec-AUF: 面向掩码块草稿器的训练-推理不一致下“接受直至失败”训练

AUF截断交叉熵支持至首次失败位置，提升推测解码平均接受长度，Qwen3-8B上τ从2.40增至2.61。

04:00
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论方向性在结构泛化中的作用

通过CCG有向类型重设计符号层，方向性将瓶颈转向神经层，与编码器升级互补提升结构泛化。

04:00
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基于单调交替样条的高效时间点过程

提出单调交替样条框架建模时间点过程的累积条件强度函数，解决单调神经网络瓶颈，提升效率与泛化性能。

04:00
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PanoGrounder：基于全景场景表示连接2D与3D的VLM三维视觉定位框架

PanoGrounder利用全景场景表示和2D VLM，实现强泛化3D视觉定位，在ScanRefer等数据集上取得SOTA。

04:00
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了解你的信息源：面向媒体背景核查的公共知识库

提出MEDIAREF公共知识库，解决RAG事实核查中证据不可靠及背景核查生成成本高问题，支持可复现、低成本评估，生成质量更高。

04:00
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预测潜在世界模型的闭环性能：LunarLander中非马尔可夫奖励下MPC和基于模型强化学习的离线检查点选择

提出CROF指标离线选择世界模型检查点，在LunarLander上显著提升模型基强化学习与MPC性能。

04:00
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循环表示的有穷延迟算子几何

提出有穷延迟算子几何，基于源-后继对导出运输张量与环流，证明协变性与稳定性。

04:00
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MonoMSK: 单目三维肌肉骨骼动力学估计

混合数据驱动与物理仿真，从单目视频恢复逼真3D人体运动与力，大幅提升精度。

04:00
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中文标题：角色感知的神经凸散度头用于非对称表示学习

中文摘要：提出角色感知凸散度头，通过源/目标角色投影实现非对称评分，在语义与本体任务中提升方向准确率且保持零负散度。

04:00
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GimbalDiffusion：重力感知的视频生成摄像机控制

提出GimbalDiffusion框架，以重力为参考实现极端角度摄像机控制，解决视角冲突并建立新基准。

04:00
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SONIC：用于一致性修复的噪声频谱优化

通过线性近似和频谱预处理优化初始噪声，实现无需训练的即用型文本到图像模型修复，性能领先。

04:00
arXiv cs.AI

ContextSniper：AntTrail面向仓库级程序修复的令牌高效代码记忆层

ContextSniper通过精准证据选择减少51.5%令牌用量和36.4%成本，解决率仅小幅下降。

04:00
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更密≠更好：持续后训练中在线自蒸馏的局限性

在线自蒸馏加速领域特化但泛化差，持续训练中导致遗忘和崩溃，稠密信号放大参数漂移与格式伪影。

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The Future of NLP may not be at NLP Conferences: Scholarly Migration Patterns in Natural Language Processing

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Language Models as Measurement Apparatus for Culture

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EHHN：面向对象中心的下一个活动预测的事件驱动异构超图网络

提出EHHN模型，用事件驱动异构超图及双流架构预测下一活动，精度最优，显存降低24倍。

04:00
arXiv cs.CL

HULAT2在MER-TRANS 2026：面向西班牙语易读文本生成的受控多智能体简化方法

HULAT2采用信号引导多智能体路由，在西班牙语易读文本生成任务中最佳SARI达44.05，优于线性再生基线。

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TetraSDF：基于多分辨率四面体网格的解析等值面提取

提出TetraSDF框架，用多分辨率四面体编码与ReLU MLP实现精确零等值面提取，保持网格编码器表现力。

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Set Diffusion: Interpolating Token Orderings Between Autoregression and Diffusion for Fast and Flexible Decoding

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通过自重采样实现自回归视频扩散的端到端训练

本文提出无教师框架，通过自重采样解决曝光偏差，实现端到端训练，长视频时间一致性更优。

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被动场景声音与野外视频的视听相机位姿估计

首次利用被动场景声音结合视频实现相对相机位姿估计，在视觉退化时保持鲁棒，显著提升性能。

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Unlocking Speech-Text Compositional Powers: Instruction-Following Speech Language Models without Instruction Tuning

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VisReason：用于视觉思维链推理的大规模数据集

VisReason大规模数据集（489K样本）及专家级子集VisReason-Pro，提升多模态大模型逐步视觉推理与泛化能力。

04:00
ArXiv AI

用于最优决策树全局分析的代数模型计数

提出ADTC框架，将优化、计数等任务统一为半环和积计算，实现决策树假设空间的高效全局分析。

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arXiv cs.CL

推理大语言模型提升长篇电视剧中的说话人识别

提出DramaSR-LRM推理模型，整合视听语言线索，显著提升长篇电视剧中短语句的说话人识别性能。

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ArXiv AI

A-TMA：解耦长期智能体记忆中的状态感知故障

提出ATMA状态感知层，分离记忆存储、检索与回答中的时序混淆，在冲突基准上提升准确率0.240。

04:00
ArXiv AI

Episodic-to-Semantic Consolidation Without Identity Drift

04:00
arXiv cs.LG

基于单通道脑电图的在线学习认知负荷评估：一种混合深度学习方法

使用单通道EEG与混合深度学习模型评估在线学习认知负荷，准确率达78.5%，但样本少，需主体无关评估。

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原子任务图：智能体规划与执行的统一框架

提出原子任务图(ATG)，通过显式图管理依赖，实现递归分解、并行执行与失败局部修复，用小模型即可超越强基线。

04:00
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OntoLearner：一个基于大语言模型的本体学习模块化Python库

OntoLearner统一本体访问与LLM学习管道，实证发现本体复杂度而非模型能力是主要瓶颈。

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基于音频的有声书叙述吸引力研究

提取声学特征发现与消费数据强相关，验证了叙述吸引力对听书效果的独立影响，助力个性化推荐与配音选角。

04:00
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高斯定位模型中的正则化变分和谱对数密度比估计

对比岭正则化对数密度比估计的变分与谱方法：多观测时变分法风险低，少观测时谱法方差小。

04:00
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EPnG: 面向参数高效MoE微调的自适应专家剪枝与增长

EPnG自适应剪枝冗余专家、增长重要专家，仅更新0.55%-0.72%参数即达全微调性能，参数节省140-180倍。

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