@alexandr_wang：我：Muse，你能封印魂门吗？
网友问 Muse 能否封印魂门，Muse 以链接回应。
@alexandr_wang：把这条发给你的暗恋对象：
建议把配文“简直是我们”的这条内容发给暗恋对象。
@alexandr_wang：我们最近一直在用强化学习训练 Muse 跳舞 https://t.co/IzW7rEEEtx
近期持续用强化学习训练 Muse 跳舞。
@alexandr_wang：“那你们俩谁网球打得更好？” https://t.co/lJrHZsBCLV
Alexandr Wang 发推询问两人中谁网球更强，并附链接。
@alexandr_wang：为纪念今晚的 Connect，我将从 Wang 的梗图宝库里放出几个梗
为纪念今晚 Connect，Alexandr Wang 将分享其梗库中的几个梗图。
@alexandr_wang：数个世纪以来，我们一直潜伏于暗影之中。如今，属于我们的时代已经到来。
数百年隐于暗影，如今终迎属于我们的时代。
@alexandr_wang：抛开烂梗不谈，看到大家用 Muse 省钱真他妈棒！
抛开玩梗，看到人们用 Muse 省钱真棒；muse-inhood 再次出击。
Signal2Symbol：面向可解释生理时间序列异常检测的神经符号时序推理
提出神经符号框架，将ECG/EEG符号化，结合稀有项集、Allen区间代数与FCA，生成可解释的时序异常检测结果。
PR-Smoother：面向数据同化的保持模拟器非高斯平滑方法
提出PR-Smoother：保留模拟器，仅学未来修正，实现非高斯平滑与状态参数偏差联合推断。
漂移契约：面向深度鲁棒局部学习的谱更新
将Muon式谱更新用于局部学习，增强深度鲁棒性；提出漂移契约学习率，并发现归一化时优势转向全局。
维度入场，裁决退场：评分细则分解的视觉语言美学评判模型融合
让VLM按五维评分细则逐项打分再融合，比整体评分评审团更可靠，稳定超越最佳单模型，代价是额外标注与API开销。
使用开源 PACS-AI 平台部署影像 AI 的经验教训
六院部署开源PACS-AI影像AI：瓶颈在路由、展示、反馈与审计等基础设施而非模型精度；公开模型就绪度本身即治理。
什么让 Terminal-Bench 任务变难？在经裁定的智能体语料上区分真实难度与虚假难度
2.8万次试验中125个全失败任务仅78个确认真未解，其余源于预言机损坏、基建故障或验证绕过。
HARN：面向事件驱动多时间周期预测的层次化联想共振网络
提出HARN分层联想共振网络，事件驱动更新多时间周期持久表示，价格预测具竞争力。
面向早期术中急性肾损伤预测的泄漏感知多模态评估框架
提出波形时序模型及多模态扩展，在防泄漏框架下用术中前60分钟数据预测急性肾损伤，堆叠集成最优。
基于3D姿态的板球击球分类与自动化生物力学分析集成框架
用YOLO与MeTRAbs提取3D骨骼姿态，集成模型分类四种板球击球，准确率97.68%，并输出生物力学反馈。
LWCal：面向含噪校准标签表格分类器的损失加权校准
LWCal无需干净校准标签，按预测矛盾降权噪声样本，门控版更稳健，降低含噪表格分类校准误差。
COPE：稀疏用户反馈下基于用户嵌入与自我评估的大语言模型持续个性化
提出COPE框架，利用用户嵌入与自我评估生成代理奖励，在稀疏反馈下实现LLM持续个性化优化。
AgroBench：一个可复现的多模态基准，用于基于县级统计与像素观测的弱监督作物产量学习。
AgroBench 将县级产量统计转为弱监督像素级多模态时间序列，覆盖5种作物8个生长季，并提供可复现基准与评估协议。
基于组织病理学与CT的跨模态对比学习用于肾细胞癌自动分级
以病理-CT对比学习提升无创CT肾癌分级，推理仅需CT，AUC0.601优于CT基线，仍需外部验证。
解剖感知的基于平扫图像的乳腺增强MRI合成
构建解剖感知深度学习框架，由平扫图像合成增强乳腺MRI，重点监督肿瘤与背景实质强化区域，质量优于多种基线。
边际正确的工具缓存可能逆转组归一化策略更新
工具缓存边际正确时，组内共享随机结果仍可逆转组归一化策略更新；中心化不缩放可保方向。
去标识化系统中的对抗攻击与身份泄露：一项实证研究
研究对抗攻击致去标识化系统身份泄露，提出微调与低通滤波缓解策略。
QUARTET：四分支交叉注意力与随机游走轨迹，增强关系图上的Transformer
QUARTET结合因果随机游走采样与四分支交叉注意力，增强关系图Transformer，分类领先。
nnFoundation：面向放射学的3D基础模型
提出nnFoundation：基于210万CT/MRI/PET的3D放射基础模型，108任务领先。
HYDRO：面向不可逆人脸去标识的高保真混合扩散与目标导向方法
提出HYDRO，融合目标导向去标识与扩散加噪恢复，引入眼部相似判别器，保真且抗重建，攻击成功率降85.7%。
风险感知的在线共形状态探测
提出在线共形状态探测（OCSP），无需分布假设即可控制漏查误差并最小化探测率。
Pro-Bench：跨真实异构环境的提示鲁棒开放词汇视觉定位
真实异构环境开放词汇视觉定位基准，含1.3万帧、7.45万标注，评测16种模型，提示鲁棒性依赖架构。
AkasicMEM：面向智能体的受治理企业记忆
提出AkasicMEM，通过传递谱系、策略组合与检索重评实现授权连续性，防止企业记忆信息泄漏。
RootQuantV2：将视觉基础模型适配于微根管图像的根系性状回归
RootQuantV2以冻结DINOv3 ViT替换CNN骨干，仅训练3.78%参数，实现微根管图像根系性状高精度回归。
当量子遇见AI：面向机器学习的量子方法与面向量子系统的机器学习方法
论文双向研究量子与AI交叉：量子嵌入提升量子机器学习，Mamba解码器与随机重配置优化量子系统。
向高中生教授强化学习与仿人机器人：基于低成本开放平台的专家验证课程设计
提出围绕共享机器人项目的整合课程框架，经五位专家验证，揭示真实性、集成与团队责任等设计张力。
偏转价值罗盘：与大语言模型互动会暂时将人类价值优先级转向个人关注
与LLM短暂互动会暂时将人的价值优先级转向个人关注，主要源于自我增强提升，且无需价值引导或说服。
可解释AI结合手持便携式视网膜摄影：西非低成本青光眼筛查方案
开发可解释AI，利用低成本手持视网膜照片筛查西非青光眼，性能接近台式相机，支持社区筛查。
CogenPVG：面向说服性视频生成的认知增强反思式多智能体框架
提出CogenPVG框架，将说服性视频生成分为四阶段，结合ELM理论用生成-评论双智能体迭代优化，说服效果最佳。
Video-HopChain：面向视频推理模型的多跳问题与置信度门控探索
构建多跳视频问答数据集，两阶段GRPO训练提升八基准，提出置信度门控探索使均分达59.3。
MorphoSHAP：重新思考深度视觉模型解释中的归因单元
MorphoSHAP以形态学形状为Shapley归因单元，解释证据位置、结构类型与贡献强度，性能与用户偏好均优。
COMED：多LLM推理中路由与协作之间缺失的中间地带
揭示跨模型协作的非单调性，COMED以锚点自洽、路由边距与轻量探针选择性升级协作，在16项基准上最多提升10.7个百分点且更省算力。
当学习式上下文规划未能胜过强检索：面向长上下文问答的规划、路由与重排序对照研究
受控实验表明，学习式上下文规划经强检索、路由与重排序控制后仍不及混合检索，只是弱相关信号。
专家在LLM分歧处登场：利用跨模型分歧定位专家投入，改进大规模标注的LLM编码手册修订
以LLM跨模型分歧定位专家投入；理由标注法准确率64.9%，优于专家修订手册，将数月修订缩短至数天。
事实核查得分提升时究竟改变了什么？训练验证器与大语言模型中的证据与答案归因
联合分数提升主要来自证据改善而非答案准确率；扩大上下文可放大证据增益，聚合指标会掩盖声明级差异。
句子级解释准则分类：来自德国联邦宪法法院的基准
基于德国联邦宪法法院判决，构建句子级解释准则分类基准；四模型七项子任务平均F1为70.4–79.2。
面向机器学习聚合物性质预测的开放基准
发布PolyBench26开放数据集，涵盖近25万条、八种性质的聚合物数据，支持四类评测任务；结果显示图模型预测误差最低，且在不同训练规模与重复单元复杂度下均保持稳健。
从温室气候到单叶：一种器官分辨的生菜生长模型
构建器官分辨生菜生长模型，逐叶模拟光合与三维结构互作，干重预测误差9.5%，支撑温室数字孪生决策。
论多目标强化学习中事后重标记引发的偏好覆盖坍缩
多目标强化学习按实际达成偏好做事后重标记会致偏好覆盖坍缩，损害多数设置；her_mix 单参数凸组合可将多数恢复至基线。
LEGO：协同专家GraphRAG与专家思维链进行法律推理
LEGO融合法律专家GraphRAG与专家思维链，借规范关系检索和结构化推理提升大模型法律推理能力。
能识别却无法生成：面向文化特定亲属称谓的生成基准
多选高分但生成低分：五种开源LLM在印地、泰米尔、韩语亲属称谓生成中准确率骤降，需生成式评估。
面向成本高效空间转录组学的主动位点选择基准测试
空间转录组主动选点基准显示：小预算下主动策略未稳定优于随机采样，且排序依赖评价指标。
后处理公平性约束何时有益、何时有害：来自八项跨域评估的证据
FAPE跨八领域评估：后处理公平约束在高基线差异时多改善、近公平时反恶化；单次审计不可靠，需持续监控。
CORE-STACK+：面向深度堆叠泛化的元学习
CORE-STACK+缓解异构视觉堆叠的共线性与校准崩溃，多基准提升且降模型量与算力。