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2026年9月2日
04:00
arXiv cs.LG

EEG-VID：面向脑电解码与辅助目标选择的任务引导潜在预测预训练

任务引导潜在预测预训练框架用于脑电解码，跨会话/被试精度大幅提升，辅助目标选择准确率超随机。

04:00
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VOIM：面向RGB-D与单目SLAM的免训练开放词汇三维实例建图

免训练体素级实例管理器，延迟标签决策，从深度或单目视觉构建开放词汇三维实例地图，性能胜过现有最强系统。

04:00
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RingMoClaw：遥感自演进研究的经验启发式多智能体框架

遥感模型研究仍靠人工试错，RingMoClaw用多智能体闭环优化，四任务精度提升，演进步骤减40%。

04:00
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面向大语言模型的效度感知越狱评估

SEAV框架通过检索验证与分步评估纠正越狱误判，降低误报率14.9个百分点

04:00
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以人为锚的事实性评测与策略性标注

用失败空间分析指导人工标注子集，以人为锚校正模型偏差，提升事实性评测效率四成/近三成。

04:00
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拓扑引导

提出拓扑引导框架，利用激活空间的拓扑表示（持续图）实现更稳健的大模型行为控制，跨多种模型有效。

04:00
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检索增强生成中基于文档关系图的反馈辅助信任传播

提出基于文档关系图的信任传播方法，以少量人工反馈为锚，多跳估算文档可信度，提升检索质量和答案准确率。

04:00
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模因桥：用于基准测试和缓解模因解读中双向文化鸿沟的数据集

提出模因桥数据集，涵盖美式模因的中美双向解读，标注情感与知识类型，微调可提升大模型跨文化理解。

04:00
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中间语假说：大语言模型通过潜在任务无关特征空间进行翻译

提出中间语假说：LLM将源句读入潜在特征空间并从中生成目标句，三项证据支持。

04:00
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颠覆字节级语言模型中的层级结构

研究发现层级字节模型虽提升效率，但损害字符理解；纯字节模型在字符操作上更优，注意力机制是关键，效率与精细理解需权衡。

04:00
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超越词元位置：扩散语言模型中跨去噪步骤的安全对齐

拒绝信号在扩散语言模型早期去噪和开头位置集中；RAEC免训练解码承诺早期拒绝信号，降低攻击成功率。

04:00
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TRIS：一种抵御知识投毒的三层检索完整性筛

提出三层筛防御RAG检索投毒，经跨嵌入聚类、结构过滤与LLM一致性验证，大幅降低攻击成功率并恢复干净准确率。

04:00
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坦白你所知：大语言模型遗忘学习中的遗忘集与模型知识错位

大模型遗忘错位造成泄漏或损伤；提出用模型自述知识构建对齐遗忘集，平衡遗忘与效用。

04:00
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带引导式稀疏全局精化的先进像素扩散模型

提出PixSGR，以稀疏全局精修高效生成高保真图像，FID在256/512分辨率达1.51/1.60。

04:00
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GeoPAR：面向大规模多智能体组合优化的几何引导并行自回归学习

几何引导并行自回归，用投影稀疏几何和缓存冲突感知，提升大规模多智能体优化的零样本泛化及推理效率。

04:00
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打破结构同一性：秩异构下的个性化联邦LoRA微调

针对秩异构联邦，提出新方法，以奇异值分解解耦共享方向与个性化权重，实现细粒度微调，性能更优。

04:00
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基于事件的无人机预测的残差卡尔曼动态

事件相机无人机框预测：残差卡尔曼模型优于基线，事件条件最强，去相关测试下仍有效。

04:00
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EEG-AS：基于行为重建的脑电基础模型实例级选择

提出EEG-AS实例级选择框架，重建模型行为以选择最优脑电基础模型，显著缩小与理想上界的差距。

04:00
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视觉语言模型中的视觉注意力忠实性具有异质性

因果扰动分析显示视觉语言模型注意力忠实性分为充分忠实分布式忠实和非聚焦三种模式与人类标注仅六成一致

04:00
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DK-GBMKKM：动态核空间粒球多核k均值聚类

提出动态核空间粒球多核k均值聚类，通过交替优化核权与隶属度生成融合核空间粒球，构建尺寸加权粒球核，性能优异。

04:00
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场景文本识别能否识读罕见组合？

罕见词与字符组合使场景文本识别准确率大跌，模型扩增无效，根因在自回归解码器先验；改CTC解码有效，需架构变革。

04:00
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CRAFT：面向AI原生6G无线接入网的事前可解释性微调

CRAFT用带推理链的验证三元组微调小模型，破解冷启动，F1达94.6%，能耗比GRPO低59%。

04:00
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预测编码网络中隐藏状态优化顺序的研究

研究发现边界优先分块推断可显著提升预测编码网络的精度与特征学习。

04:00
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从术语到图表：面向科学图表理解的视觉指令生成

提出利用科学术语生成图表指令数据的方法，构建19.4万图表、140万指令的SciGram数据集，微调模型显著提升科学图表问答性能，达到领先水平。

04:00
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漂移感知的大语言模型路由：稀疏上下文与共享预算

提出漂移感知稀疏路由（DRS），应对共享预算与非平稳漂移，借助影子审计与滚动估计，实现次线性遗憾界。

04:00
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MUGEN：为多学习任务生成不可学习图示例的框架

首个多任务统一生成不可学习图示例的框架，通过TASO与TAP保护节点分类、图分类和链接预测，且跨骨干网络可迁移。

04:00
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相同语义，不同结果：知识冲突下多模态大模型的模态稳健性

多模态大模型在知识冲突下模态不稳健：图像比文本更易接受矛盾上下文；图文同现时偏好不稳定，影响RAG且易受攻击，SFT仅部分有效。

04:00
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视觉不敏感鸿沟：诊断视觉-语言模型何时未能利用视觉证据

揭示视觉语言模型存在“视觉不敏感鸿沟”：常忽视图像证据；提出样本固有敏感度指标，用于条件集成诊断。

04:00
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参考集重采样下OOD评分的判定不稳定性

提出判定不稳定性，度量参考集重采样引发的OOD分数波动，闭式解为类内离散度除以参考数平方根；错误符号弃权比随机更差。

04:00
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基于输出重要性的残差稀疏化用于压缩混合专家大语言模型

提出基于输出重要性的残差稀疏化方法，压缩MoE大模型，更接近原模型精度。

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控制-数据流分离：多智能体大语言模型中的稳定提示优化

提示优化中协议与内容易互相干扰；分离为可执行控制与可优化数据流，可保协议稳定并提升任务性能。

04:00
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实践中的模式化：利用敏感度对奖励模型去偏

用patterning按敏感度重加权偏好对，对奖励模型去偏，在RM-Bench Hard提升14.2个百分点，保持整体精度，权重可迁移至其他模型。

04:00
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EM^2Mem：面向大语言模型的事件中心多模态记忆

提出事件中心多模态记忆方法，将异质证据绑定至事件锚点，提升长视频问答精度与召回，并大幅降低延迟与令牌消耗。

04:00
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面向垃圾分拣语义分割无监督域适应的视觉语言引导伪标签

提出跨模态伪标签流程，用视觉语言模型生成可靠伪标签，实现无监督域适应，证明质量比数量更重要。

04:00
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DramaChain Bench：短剧生成的端到端基准测评

首个覆盖短剧全制作链的基准，评估各环节对剧本意图的遵循及成片连贯性；人工标注证实上游缺陷级联影响最终质量。

04:00
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视觉语言适配中的文本能力损失：注意力汇聚诊断

视觉语言微调破坏注意力汇聚位置，导致模型遵循精确规则能力下降。提出Sink Strength指标，可在数秒内预测性能退化，无需视觉语言训练。

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arXiv cs.CL

SCoNE：面向鲁棒检索增强生成的选择性上下文感知神经元编辑

提出免训练的选择性上下文感知神经元编辑方法，可增强检索增强生成对检索噪声的鲁棒性，效果优于基线。

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在线自加权微调

提出OSW-FT方法，用少量推理采样估计成功率并动态调整SFT损失权重，在中小模型推理任务上优于标准SFT。

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REVISE：智能体工作流中在线修订的有效性引导恢复

Revise通过依赖传播识别受影响工作，仅重算受影响区域，在保证无陈旧输出的同时减少模型调用40%以上。

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冠状动脉CTA报告生成的多中心基准与临床结构化指标

建立四中心基准及CSM_CCTA指标，评估7个模型；与放射科医生评分高度相关(r=0.97)，优于现有指标，支持临床对齐的CCTA报告评估。

04:00
ArXiv AI

无对齐的一致性：对项目敏感的语言模型与随机不可区分

项目敏感性不足以证明任务能力：21个组合均敏感，但8个与随机无异，5个更差，相关仅0.30，即无对齐一致性。

04:00
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训练神经网络中的子空间莱文贝格-马夸特算法

本文评估子空间LM算法在神经网络回归与分类中的效果，其相对经典LM降低计算与内存开销，并对比SGD、Adam。

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Enoki: 高效多层级幻觉检测

提出多层级幻觉检测框架，统一文本锚定关系事实的提取与验证，实现声明级检测与跨度定位，高效且省资源。

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面向自动化病理诊断与报告生成的视觉语言模型基准评测

构建万余对病理报告数据集及REG2025基准；最佳方法依赖结构化表示与多模态融合，但仍存在数值幻觉和过度诊断。

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语言模型如何在上下文与记忆之间做选择？

反事实实验检验激活方向：干预可复现30-68%权威偏移，跨任务仅9%，本地57%，权威计算因任务而异，不可通用。

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仅在确定时信任你的引导：推理时不确定性感知的稀疏对齐

提出TUSA，仅在监督者自信且语义重要时干预，跳过约50%对齐步骤，安全偏好提升15.6%，通用偏好提升12.0%。

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HELIOS：从午夜到正午，连续户外城市场景重光照

提出一种无需配对的重光照方法，利用真实数据与反照率蒸馏，结合太阳角度实现连续昼夜光照，性能领先。

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ArXiv AI

苏格拉底走向核安全：基于脑感知比较学习情境中的AI交互策略

比较三类AI交互后发现：无限制聊天学习收益最高，但脑电投入低，其成功或源于即时后测而非深层学习。

04:00
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同一请求，不同边界：对话情境下的网络安全协助评估

3R-Bench显示，相同网络安全请求因对话情境而异：拒绝历史后遵从率62%，接受后85.1%，对话分解后骤降。

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使用角色向量探究大语言模型用户模拟器中的助手偏差

提取用户角色向量可识别并定向分析LLM模拟器的助手偏差，但过度强化会夸大用户行为。

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