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2026年9月22日
04:00
arXiv cs.LG

特征偏斜下联邦学习的联合域-类别建模

提出JDFL，用伪域推断与联合域-类分类头建模特征偏斜，辅以两种监督，兼容现有联邦学习并提升精度。

04:00
arXiv cs.CV

GARO：面向实时高保真动态高斯泼溅的几何感知冗余优化

提出几何感知冗余优化GARO，通过低梯度与低曲率剪枝冗余高斯，实现紧凑表示，渲染提速2倍且质量稳定。

04:00
arXiv cs.CL

通过心理测量画像测量大语言模型的行为特征

用七种心理工具、中英双语测评九个LLM，发现模型行为画像各异、未答项结构化，语言与来源影响回答性。

04:00
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GeoBalance：面向平衡多模态学习的几何感知监测、重建与非对称优化

揭示弱模态流形坍塌(MMC)，提出GeoBalance几何感知监测重建与非对称优化，六基准验证有效。

04:00
arXiv cs.LG

面向高效世界模型视觉-语言-动作策略优化的优先化推演

提出即插即用采样层U-GROW，依据策略不确定性优先推演高价值状态，提升世界模型VLA策略优化效率。

04:00
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SewFusion：为缝纫纸样量身定制拓扑与裁片级几何生成

提出SewFusion统一自回归框架，离散拓扑用下一词预测，裁片级几何用流匹配，在图像文本生成中超越现有方法。

04:00
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基于LLM智能体用户模拟的自动多模态UX改进建议

AMUSER多模态框架模拟用户行为，自动生成并排序UX改进建议，效果超纯文本模拟且成本降89%。

04:00
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基于冠状动脉造影视频的SYNTAX评分临床工作流建模

将SYNTAX评分重构为血管节段级解剖推理，分层对齐临床流程建模，并构建大规模造影数据集，R²提升0.201。

04:00
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Merge++：通过无数据检查点反演实现通用合并精炼

Merge++无需数据，反演专家检查点合成任务图像，再蒸馏知识精炼任意合并模型，平均提升2-8点，最高25.9。

04:00
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桥接静态与智能体RAG：面向台湾历史问答

静态与智能体RAG总体相当，但超七成问题不同；事后选择器融合二者，显著优于单管道并回收六成最优选择空间。

04:00
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通过全局调度去噪轨迹利用扩散模型的推理时计算

提出扩散模型去噪轨迹的全局推理时算力调度，按敏感度分配评估预算，实验节省20%–50%函数评估。

04:00
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PosEviLoc：面向语言三维定位的位置条件化空间证据

PosEviLoc以位置条件化空间证据实现文本到点云定位，五大基准Recall@1平均超MNCL 17个百分点，参数更少、推理更快。

04:00
arXiv cs.LG

核心集选择方法物有所值吗？

端到端基准显示，核心集选择成本难回收，随机采样或全数据训练更优。

04:00
arXiv cs.CL

重新审视代码语言模型中的枢轴编程语言

控制各向异性与长度差异后，跨语言几何无统一中心；Python的优势是与英语对齐，而非几何中心地位。

04:00
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迁移视觉解释：跨架构知识蒸馏如何影响模型可解释性

跨架构知识蒸馏中，可解释性对软标签权重远比温度敏感；粗粒度定位可迁移，细粒度归因均不及未蒸馏基线。

04:00
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强化学习中的计算高效安全探索

提出CoLSafe-MDP算法，用Nadaraya-Watson估计器实现恒定计算量的安全探索，远超立方复杂度的高斯过程方法。

04:00
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面向文本到SQL的迭代式LangGraph智能体：芝加哥犯罪数据库的自然语言访问

LangGraph文本到SQL智能体免微调，芝加哥犯罪数据评测有效SQL率93%、执行准确率60%

04:00
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面向视频生成模型知识产权保护的高效有效水印方案

提出生成中水印方案，可验证合成视频与模型归属，提取精度超99%、验证准确率100%，鲁棒且不影响画质

04:00
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MaskVLA：以视觉掩码对抗视觉-语言-动作模型的轨迹过拟合

MaskVLA随机掩蔽主相机部分视觉，引导模型利用腕部相机缓解轨迹过拟合，仿真成功率提升23.2%。

04:00
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检验LLM智能体中功能性效价轴的构念效度

LLM好坏结果方向：跨编码迁移好，但受预告历史制约，RL后更预测回报；支持功能性价值解读，非不变效价状态。

04:00
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CurvFlow-DTA：用于药物-靶标亲和力预测的双图离散Ricci曲率流

提出CurvFlow-DTA：在药物与蛋白残基接触图上用加权Forman曲率流，配对选择双分支Flow-GINE预测亲和力，Davis/KIBA冷启动MSE最高降27.4%。

04:00
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审计大语言模型助手的政治对齐：参与、立场与用户身份

审计六个AI系统发现其政治回应随用户身份与议题变化：控制题均迎合，争议题参与和立场分化，立场可外溢。

04:00
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G6D：面向机器人操作的无学习几何驱动RGB-D 6D位姿求解器

G6D提出无需训练的几何驱动RGB-D 6D位姿求解器，模板匹配与轮廓深度优化，无需GPU，CPU可用。

04:00
arXiv cs.CL

RAG 引用中的可归因事后合理化：一项受控复现与 RLVR 对比

RAG会事后合理化引用未用来源；RLVR奖励答对不提升忠实性，维基问答1/7引用不实，单独训练评估。

04:00
arXiv cs.CL

引导大语言模型遵循法律的字面规定或精神实质

定向适配可让大语言模型偏重法条或法理精神，其内部形成三维可解释空间，契合预设法概念几何框架。

04:00
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从概念对齐到因果接地：思维链忠实性的干预检验

用共享稀疏自编码器比较预测与思维链的内部概念，发现概念对齐高但因果贡献有别，忠实性需因果检验。

04:00
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令牌效用受选择条件约束：面向高效指令微调的提示上下文与响应监督耦合选择

BRIDGE通过选择条件化令牌效用与交替选择，缓解评估和训练子集状态失配，在推理、代码与指令跟随上领先。

04:00
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超越相似性：面向LLM时间序列预测的覆盖感知提示选择

提出CASP-LLM覆盖感知提示框架，以无参覆盖正则化缓解相似检索偏向主导模式，多数基准持平或更优，失效源于跨批次使用。

04:00
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PETR：面向视觉语言模型的免训练路由提示集成

提出双提示架构，分别强化已见类判别与未见类泛化；推理时按统计相似度免训练路由，在11个数据集上达最优。

04:00
arXiv cs.CL

OmniEdu：面向学习与教学的开放基础模型

OmniEdu是面向K-12的开源基础模型系列，按四大能力构建指令数据，各规模均提升解题与教学表现。

04:00
arXiv cs.CL

Chronologic：衡量语言模型表征过去的能力

基于1831—1930年历史文本构建基准，发现生成任务难于判别任务，模型尚不能完全令人信服地再现历史语境。

04:00
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崩溃而非复杂度：端到端文档解析的失败条件分解修复

推理模式平均降质，收益集中在看似不复杂却已崩溃页面；检测崩溃并分区域重解析可提升质量。

04:00
arXiv cs.CV

StyleAT：抵御针对人脸识别的语义攻击

提出快速语义攻击 BoundStyle，并据此设计 StyleAT 对抗训练，显著提升人脸识别对未见语义攻击的鲁棒性。

04:00
arXiv cs.CL

基于异构图神经网络增强语音表示的低资源跨模态对齐

提出基于HGNN和链接预测的数据高效语音-文本对齐法，经消息传递迁移文本信息，低资源词级任务媲美或超越SAMU-XLSR。

04:00
arXiv cs.CL

低资源环境下基于异构图神经网络的跨模态知识迁移增强语音表征学习：以Yemba语为例

提出异构图神经网络跨模态知识迁移，融合语音与语言节点，提升低资源语音表征，Yemba语实验验证有效。

04:00
arXiv cs.CL

尤斯顿：消除数学谄媚而不失数学能力

以GraphSynth生成真假配对数据、GRPO微调8B模型，假命题识别率由29.5%升至63.75%，数学能力未显著下降。

04:00
arXiv cs.CL

ChemCLIR-Bench：多语言化学专利中的跨语言信息检索基准评测

构建五语言化学专利跨语言检索基准，评测八种模型，发现跨语言检索召回与排序深度显著劣化。

04:00
arXiv cs.CL

SoK：面向事实核查与信息完整性的形式化方法

按形式化对象分五层梳理121项工作，发现相关形式化工具多未落地，核查系统自身验证缺口最大。

04:00
arXiv cs.CV

基于角度-光谱多样性转换的紧凑型低成本高光谱成像

提出基于角度-光谱多样性转换的快照高光谱系统，用锥形万花筒和双折射滤光片实现稳定单次重建，紧凑低成本

04:00
arXiv cs.LG

论注意力头与双线性形式

研究注意力头双线性形式，提出剖面映射至三维单纯形，训练后趋近秩一，对称部分为双曲型与零型之和。

04:00
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以貌取评：基于LLM的同行评审评价指标的可靠性分析

保义改写测试29个LLM评审指标，23个对改写敏感、仅6个稳健，显示指标混淆评审质量与语言表达。

04:00
arXiv cs.LG

LPINNs：面向物理信息神经网络的首层门控局部化

LPINNs以首层局部化增强PINNs，在长域和高阶问题上显著降误差，逆二次族三方程均优于基线。

04:00
arXiv cs.LG

神经谱容量：仅凭网络规格度量与设计架构

提出神经谱容量NSC，仅凭架构规格闭式计算，无需实例化/数据/梯度，并用NSC-DP精确搜索最优架构，在排序与压缩中优于参数量和FLOPs。

04:00
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PREM：面向长视频理解的前缀引导循环记忆

PREM免记忆token，将视频压成256KiB关联状态，用问题引导K/V调制前缀，长视频基准上领先。

04:00
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波前解码：面向循环语言模型的并行自推测解码

WFD免训练自推测解码，借中间循环输出作草稿并共享权重批处理，深浅波前协同，最高加速4.81倍。

04:00
arXiv cs.LG

扩散模型优化器：一项受控基准测试

首个离散扩散优化器受控基准：对比四类扩散、七种优化器，AdamW并非总是最优，Muon等可迁移。

04:00
arXiv cs.CV

超越UV映射：基于表面对齐纹理场的网格纹理压缩

TexF用表面稀疏体素组织纹理，复用3D编解码器，GPU端3DNTC可实时渲染，率失真优于UV方法。

04:00
arXiv cs.CV

重新评估跨物理领域 BLIP 微调中的全局梯度范数不平衡

BLIP跨物理域微调中梯度范数失衡随域变，降学习率近最佳，平衡不保证性能，常用LoRA未调视觉参数。

04:00
arXiv cs.LG

MolSC：利用取代基贡献增强大语言模型的细粒度分子理解

提出取代基贡献数据集MolSC与评测基准，训练可显著提升分子大模型细粒度构效关系理解。

04:00
arXiv cs.CV

为什么视频扩散模型会违反物理规律？揭示注意力机制中的缺陷

可解释性研究揭示RoPE致空间注意力衰减，运动轨迹早期锁定于不合理位置；提出按去噪步缩放RoPE频率。

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