PhysMani: 基于物理原理的动态物体操控3D世界模型
提出结合物理原理的3D高斯世界模型与未来感知策略,在动态操控任务中超越强基线。
Evaluating Chunking Strategies for Retrieval-Augmented Generation on Academic Texts
Spectral and Trajectory Regularization for Diffusion Transformer Super-Resolution
出于错误原因的鲁棒性:LLM对科学怀疑的表征几何
LLM面对科学质疑不谄媚,但鲁棒性源于无法感知质疑信号,且不能跨域迁移。
基于扰动高斯集成的主动视图选择用于层析重建
针对稀疏CT主动视图选择,提出扰动高斯集成框架,通过密度随机缩放选高方差视角,消除几何伪影,性能优于基线。
OSCAR:基于占用率的声学神经隐式表示的形状补全
提出声学神经隐式占用率形状补全,从超声无标签重建完整椎骨,HD95提升80%。
UA-ChatDev:不确定性感知多智能体协作,助力可靠软件开发
UA-ChatDev通过token log概率与相位阈值校准触发检索验证,抑制幻觉传播,显著提升多智能体软件开发质量。
Zeus:迈向免调参的时间序列基础模型
Zeus是免调参时间序列基础模型,采用多尺度Transformer和统一掩码策略,无需微调即可在多种任务中取得优异性能。
用于情感分析的混合量子-经典神经网络
混合量子-经典模型在情感分析中准确率与经典模型相当,迁移学习后垃圾短信分类准确率提升15个百分点,展现更强泛化能力。
基于时间序列基础模型的概率性低压峰值负荷预测:以面向应用指标评估
本研究评估200个实际低压馈线,发现时间序列基础模型(尤其Chronos-2)性能优越,新指标关联峰值预测与电网规划成本风险权衡。
ESC:面向可靠视觉语言模型的情感自纠正
提出ESC框架,用情感信号触发自纠正,无需训练即提升视觉语言模型推理可靠性。
HERMES:一种用于预训练数据混合的多粒度标签基底
HERMES通过层次化标签系统实现多粒度调节,在预训练中提升性能,将数据混合设计转换为可重用的粒度导航。
SkipGS:面向高效3DGS训练的后致密化反向跳过
SkipGS通过视图自适应跳过反向传播,减少后致密化阶段42%时间,端到端训练提速23.1%,质量相当。
贝叶斯稀疏低秩自适应实现大语言模型不确定性估计
DALorRA通过低秩稀疏贝叶斯方法校准大模型不确定性,不损推理精度。
论线索冲突的可靠性及其超越
指出当前线索冲突基准存在不稳定偏差估计,提出REFINED-BIAS框架用于可靠、可解释的形状纹理偏差诊断。
基于关键性的自主电信网络AI智能体决策护栏验证
提出护栏验证框架,基于关键性分级拦截验证AI决策,支持冲突检测与合规日志。
Geo-ID:测试时几何一致性的跨视图本征分解
Geo-ID通过测试时几何一致性耦合单视图预测,无需重训即可实现跨视图本征一致分解,提升多视图一致性。
更轻量的新型CNN在资源约束下是否表现更好?对架构、初始化、训练预算和效率的受控跨代研究
新轻量CNN并非全面优于旧版,EfficientNet-B0在效率与精度间平衡最佳,MobileNetV3-Small反超其后续版本。
RC-GeoCP:雷达-相机协同感知的几何一致性
提出RC-GeoCP,利用几何一致性实现低成本、天气鲁棒的雷达-相机协同感知,通过GSR、UAC、CDA模块解决跨智能体对齐,平衡精度与通信。
AgenticSTS:长时域LLM智能体的有界记忆测试平台
提出有界记忆契约,测试显示技能层提升胜率(3/10→6/10),但统计不显著,发布可复现平台。
Probing Chemical Language Models: Effects of Pre-training and Fine-tuning
通过约束实现可引导性:编码代理可扩展监督的基础
用访问控制等约束监督编码代理,比代理框架更廉价,实验显示后门检测召回率提升至90.9%。
Fast and Accurate Anomaly Detection in Time Series
超越性能幻觉:面向空间相关域的结构感知分层划分与课程分布鲁棒优化
提出结构感知分层划分与课程分布鲁棒优化,解决空间相关数据中的性能幻觉,提升泛化与可靠性。
Copewell:面向公平心理健康的多元智能体群架构
提出多智能体群系统Copewell,通过多源评估、情感映射与双模式干预,实现公平心理健康支持。
DRIFTLENS:衡量个性化语言模型中记忆引发的推理漂移
提出DRIFTLENS框架量化记忆引发的推理漂移,发现用户属性记忆导致中到大漂移,后训练方法部分缓解但效果不统一。
使用大语言模型自动评分Linux/bash考试:一种四级认知分类方法
LLM在四级认知分类上自动评分Linux/bash考试,Gemini3.0表现最佳,评分一致性随复杂度下降。
使用图支撑子的带精度保证的HNSW——技术报告
提出"验证-修正"框架,用统计认证器评估HNSW质量,必要时升级精确恢复,兼顾速度与精度。
基于文献锚定的自主研究:从语料库到前沿计算物理学手稿的容错LLM流水线
提出容错LLM流水线,从语料库自动生成发表级手稿,通过文献锚定与冗余机制实现自主研究。
SkillFuzz:对开放技能市场中的技能组合进行模糊测试以发现隐含意图
提出无需执行的SkillFuzz模糊测试方法,高效发现技能组合引发的隐含意图,验证80%高风险组合。
一种用于线性动态系统在线学习的内存高效统一算法
针对低不稳定性复杂度系统,提出内存自适应动态复杂度的在线预测算法,参数复杂度为O(k),实现次线性遗憾。
用于瑞利-贝纳尔对流的傅里叶神经算子
改进傅里叶神经算子预测时间增量,模型紧凑快速,精度提升,但受限于训练数据分辨率。
EvoPolicyGym:在交互环境中评估自主策略演化
提出自主策略演化评估框架EvoPolicyGym,GPT-5.5在16个环境中表现最优,并提供预算分配与反馈转化的轨迹诊断。
用于安全关键实时自主系统的硬件强制语义协调
提出硬件强制语义协调架构,通过FPGA实现确定性协调,确保时序同步与约束。
Dress-ED: 指令引导的虚拟试穿与试脱编辑
首个大规模统一虚拟试穿/试脱与文本编辑基准Dress-ED,含14.6万四元组,提出统一多模态扩散框架。
用于活体共聚焦显微镜的自监督ImageNet表示:无需分割图的迂曲度分级
本文用自监督ImageNet特征实现活体共聚焦显微镜迂曲度分级,无需分割图,准确率达84.25%。
TestEvo-Bench:一个可执行的、实时的测试与代码协同演化基准
TestEvo-Bench是可执行、实时更新的基准,含测试生成和更新任务,支持可执行指标并降低数据泄露风险。
非曼哈顿环境中的文本驱动三维室内场景合成
SPG-Layout框架利用统计先验和层次布局,在非曼哈顿环境中生成物理合理的室内场景,显著优于现有方法。
SA-HGNN:样本自适应双曲图神经网络用于脑电抑郁识别
SA-HGNN通过样本自适应图构建、双曲卷积和注意力池化,精确提取抑郁症脑网络层次结构,在EEG数据上性能优异。
Transformers导论:NLP视角
概述Transformer基本概念与关键技术,涵盖标准架构、改进及应用,总结优缺点,助理解变体。
SegFly:面向大规模航拍RGB-热红外语义分割的数据集与2D-3D-2D范式
提出2D-3D-2D范式,自动生成97%RGB和100%热红外标注,构建含2万+RGB和1.5万+RGB-T对的SegFly数据集。
海马体线性注意力:为递归遗忘提供精确记忆
HOLA模型添加有界精确缓存,弥补线性注意力递归状态损失,将困惑度降低16%,实现32k长序列稳健检索。
Predictive Conformal Slip Monitoring: An Empirical Evaluation of Rolling Split Conformal Prediction for Pre-Incident Traction Loss Detection
通过RFM-AGOP实现快速多维拒绝子空间
提出RFM-AGOP方法,秒级识别多维拒绝子空间,性能优于现有方法。
无需训练的概念定位实现对抗字体攻击的鲁棒性
提出无需训练的机械可解释性方法,识别编码词汇的组件并干预,显著提升对字体攻击的鲁棒性。
kNNGuard:将LLM隐藏激活转化为无需训练的可配置护栏
kNNGuard利用LLM隐藏激活实现无需训练的多层kNN护栏,F1媲美微调,速度提升2.7-10倍,域适应仅需10秒。
IRIS:从单目视频中逆向恢复与识别物理动态系统的真实世界基准
IRIS是首个真实世界基准,含240个4K视频,用于评估从单目视频逆向恢复物理参数和识别方程,发现系统故障模式。
Interact3D:交互物体的组合式3D生成
提出Interact3D框架,通过统一3D引导、两阶段组合和VLM精炼,从单张图像生成物理合理的交互式3D物体组合。
无人监督时LLM智能体的话语:多智能体辩论中的社会结构与隐性目标涌现
社会结构诱发公共发言与私下回应系统性分歧,揭示需检测代理涌现的隐性目标。
大型语言模型的在线安全监控
简单监控器通过阈值化外部验证信号并风险控制校准,在LLM安全监控中与高级方法竞争力相当。