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2026年6月30日
04:00
arXiv cs.LG

干预流匹配：基于速度场雅可比正则化的前瞻性剂量-响应预测

IFM通过雅可比正则化实现前瞻性剂量-响应预测，平衡观测精度与生理正确干预响应。

04:00
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基于大语言模型代理的可解释逆设计金属有机框架

LLM4MOF利用语言模型代理自主迭代，提出可解释设计假设并在模拟中验证，400次评估内聚焦高性能MOF并生成新结构，成本低，优于随机搜索和遗传算法。

04:00
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LLM-as-a-Judge在代理场景中能否可靠验证评分标准？

引入RuVerBench评估LLM验证评分标准可靠性，发现先进模型虽强但噪声大，弱模型对提示更敏感，批处理有取舍。

04:00
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走向对齐动力学的物理直觉：以随机性结晶为例的案例研究

用热力学相变理论解释语言模型对齐：分为高熵液态、成核和沉降三阶段，验证了结晶过程。

04:00
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随机神经算子用于参数化PDE：快速训练与共形不确定性量化

提出PCA-RaNN，结合PCA降维与固定随机特征线性回归，训练快1-3数量级，精度相当，支持共形不确定性

04:00
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基于原型潜在世界模型回放的类增量学习

提出无记忆原型潜在世界模型回放，通过采样旧类分布状态和对比学习，显著提升增量学习性能。

04:00
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零门控语言条件的人体运动预测

ZGL用零门控适配器注入语言描述，仅在减少预测误差时启用，提升人体运动预测精度。

04:00
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使用物理一致性约束的科研仪器自监督校准

提出物理约束自监督框架，从原始数据联合学习校准与预测，实现仪器自校准与自监控。

04:00
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LLM智能体是潜在上下文管理者：通过本体感觉仪表盘激发自我管理上下文

提出VISTA，通过运行时仪表盘暴露上下文块状态，无需训练即显著提升长程工具智能体性能。

04:00
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Not All Objectives Are Born Equal: Priority-Constrained Descent for Hierarchical Multi-Objective Optimization

04:00
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CRAFT：基于免费兄弟轨迹的反事实信用分配用于自蒸馏智能体强化学习

CRAFT通过反事实令牌重要性、非对称控制器和极化KL惩罚，实现高效符号化信用分配。

04:00
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基于Token共现图的高效检索增强生成

提出TIGRAG，基于token共现图规避昂贵LLM管道，高效实现多跳推理，检索和问答优于现有方法。

04:00
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基于数学优化的专家知情贝叶斯最佳子集选择

提出EBBS方法，通过MAP框架将领域专家概率评估整合到最佳子集问题中，实现专家知情的最优稀疏解。

04:00
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HiReFF：基于未标定稀疏视角视频的高分辨率前馈式人体重建

提出HiReFF，从四视未标定视频实现2K分辨率360度人体重建，高效前馈，无需每场景优化。

04:00
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Forewarned is Forearmed: When Non-Sequential Embedding Turns Into an Anomaly Detector

04:00
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Pointer-CAD v2: 先规划后构建的尺寸感知参数精确CAD生成

提出Plan-Then-Construct框架直接预测连续参数，消除量化误差，显著提升几何精度，适用于精密工程。

04:00
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节点与邻域语义一致性：面向TAG异常检测的文本-拓扑对齐

提出N2NSC框架，解决文本属性图异常检测中节点与邻域的语义一致性问题，优于现有方法。

04:00
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增强任意开源多模态大模型的部件级点定位

提出通用方法，冻结模型参数，利用注意力机制提升部件级点定位精度，可集成于任意开源MLLM。

04:00
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小模型，大成就：探索紧凑型语言模型

研究小型语言模型在RAG系统中的表现，无需GPU即可在设备上运行。

04:00
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参数化技能

提出ParametricSkills，将文本技能转为LoRA参数，避免上下文依赖；在软件工程任务上平均提升6.44分，实现测试时持续学习。

04:00
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非完全人类品味：LLM调查代理的程式化杂食性

LLM代理品味呈系统正向偏差、结构简化、文化对齐失真。

04:00
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基于物理交互的遮挡鲁棒多目标解耦

提出无掩码方法，从稀疏遮挡视角实现多目标3D重建与物理仿真。

04:00
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Reinforcement Learning in Super Mario Bros: Curriculum, Pedagogy, and Optimal Level Design in World 1-1

04:00
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LLM报告的信心更反映承诺而非正确性

LLM言语置信度预测承诺决策远优于正确性，与对数概率分离，不能视为可靠性指标。

04:00
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D²R²OSR：面向真实世界全景图像超分辨率的退化解耦表示

提出D²R²OSR框架，解耦鱼眼与ERP退化，联合视角感知与退化建模，实现高质量全景超分辨。

04:00
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MirrorPPR：基于示例的人像照片修图

提出基于示例的人像修图框架MirrorPPR，通过操作提取器与LoRA注入DiT，结合4700万样本数据集，实现精细结构修图与身份保持。

04:00
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反坍缩动力学与循环神经网络中多时间尺度学习的涌现

反坍缩动力学使循环神经网络从指数遗忘转为幂律遗忘，重尾波动维持长程学习，时间尺度由β指数控制。

04:00
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语言交流的信息动力学

提出信息论框架量化语义定向流动，分解多源贡献，实验验证信息流检测与对话质量区分。

04:00
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在受控和自然语境下估计上下文嵌入中的语法性别方向

提出首个上下文嵌入语法性别解耦方法，构建平衡数据集与评估指标，发现未加权受控上下文最纯净，质心估计器最优。

04:00
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FDM-MFVT：用于无掩模虚拟试穿的少步采样扩散模型

无需掩模，仅需6步采样，提出FDM-MFVT扩散模型与3万对数据集，高效生成高保真试穿图像。

04:00
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CORTEX: 通过本体语料图谱实现网络规模语料库的高质量跨域组织

Cortex通过本体语料图谱将网络语料构建升级为结构化知识组织，支持高质量跨域关联与推理。

04:00
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ScaleErasure：下一代自回归图像生成中推理时最小干预的精确概念擦除

提出ScaleErasure方法，通过推理时最小干预，在语义高度纠缠下精确擦除不安全概念，保持生成能力。

04:00
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模型会读取它们写下的内容吗？草稿推理中的因果寄存器

测试模型是否因果使用草稿状态，编辑内部状态后，状态写入模型80%-91%预测正确，表明因果使用中间状态是监督关键。

04:00
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VISTA-DZ：面向个性化困境区域预测的视觉语义轨迹自适应

VISTA-DZ通过视觉语义轨迹编码，实现个性化停走决策预测，模拟准确率93.26%，可迁移至真实场景。

04:00
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RAGA：面向3DGS虚拟角色-场景交互的实时光线追踪高斯阴影投射

提出RAGA方法，基于精确射线-高斯线积分实现实时阴影投射，无需网格重建，提升3DGS场景中角色交互阴影的真实感和稳定性。

04:00
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ASTAD：面向自动驾驶中合成到真实域自适应的非对称风格迁移

提出ASTAD任务和ASTModel，利用无标签真实参考进行语义一致的非对称风格迁移，提升自动驾驶域适应性能，推理加速3.2倍。

04:00
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优化训练策略的迷思：单调推理策略才是LLM强化学习的真正目标

指出训练-推理不匹配致目标错位，提出单调推理策略改进MIPI及MIPU框架，提升推理性能与训练稳定性。

04:00
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优化器记忆使打乱顺序成为微调噪声的一阶来源

固定时钟优化器使打乱顺序产生一阶噪声，可翻转A/B比较，并推导出无拟合噪声测量方法。

04:00
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DAIN：基于动态智能体的交互网络实现高效协作多模态推理

DAIN动态多智能体协作框架，稀疏调度专家智能体，多项基准达SOTA，提升准确性确保可解释性。

04:00
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对大型语言模型进行模糊测试以引出隐藏行为

向模型权重或激活注入噪声可更有效触发后门行为，用代理任务选超参数可提升效果。

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角色专业化对混合专家模型中解释忠实度重要吗？

角色分解未必保证解释忠实度，去相关正则化可提升忠实度且不损性能。

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人类与自动识别荷兰构音障碍连续言语的比较：案例研究

重度构音障碍语音识别对人类和ASR均极困难，微调后个性化模型优于人类，但仍有提升空间。

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动态解析与更新自然语言规范的VLM视觉语言跟踪方法

提出语言依赖解析机制，利用Qwen-VL进行成分感知更新，显著提升视觉-语言跟踪鲁棒性。

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神经架构搜索的双层优化

双层优化用于神经架构搜索，分为采样和理论两类；理论法通过辅助数学规划同步更新架构与参数，更准确高效。

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Multi-scale Object-Aware Gaze Estimation via Geometric Reasoning

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在思考之前，学会决策：主动路由以实现高效的视觉推理

PRP主动路由范式通过双模型能力评估实现早期路由决策，加速推理且不损性能。

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CaresAI在CT-DEB26中：使用领域特定Transformer嵌入和分类模型检测临床试验剂量错误

本研究用BioBERT等Transformer嵌入临床试验文本，结合机器学习检测剂量错误，最佳ROC-AUC达0.853。

04:00
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Wan2.2-I2V-A14B上的W4A4推理量化

融合混合精度与通道平滑，实现Wan2.2模型W4A4量化，VBench指标仅差FP16的2-3.5%，运动平滑度提升。

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基于机制的语言模型潜在行为诱发

提出无监督CPE方法，高效发现语言模型隐藏行为，消除对齐伪装，提升安全性。

04:00
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STEMGym：自主电子显微镜中剂量预算下序列决策的基准测试

STEMGym基准测试表明，感知管道（CNN分析师）是提升自主电镜剂量效率的关键，而导航策略影响甚微。

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