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2026年9月2日
04:00
arXiv cs.CL

大语言模型能否预测研究者下一步研究什么？

提出研究想法预测基准，含52个主题624轮滚动实验；多模型对比显示，摘要策略更优，Qwen2.5成绩领先。

04:00
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稳定性边缘梯度下降的多时间尺度：中心流的微扰推导

微扰框架证中心流为梯度下降极限 多尺度显示三时间尺度 中心流为首阶自稳定机制为次阶

04:00
arXiv cs.CV

CQF-HMR：基于连续四元数流的单幅图像概率三维人体网格恢复

提出四元数约束连续归一化流，以二维姿态为条件恢复概率性三维人体网格，在多个基准上达领先水平。

04:00
arXiv cs.CL

测量Transformer深度中的最优传输

研究发现末层按最优传输移动词元云，初层不然；中间层接近最优，训练增强该一致性。

04:00
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基于本体扩展与检索的越南历史教科书自动树知识图谱构建

提出端到端流水线；在越南历史教科书构建750节点树知识图谱，Top-Down检索NDCG@10超基线4.7%。

04:00
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CERF：通信高效且免重训练的协同感知

提出基于虚拟模态的协同感知框架，以运动预测补偿延迟，通信开销降低95%且性能相当，无需重训练即可集成异构智能体。

04:00
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从截断到承诺：均匀离散扩散中的持久上下文

提出承诺揭示采样法：将选定词元作为持久上下文，免训练即可降低生成困惑度，优化其与熵的权衡。

04:00
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TEIDAN：多语言多方对话语料库

TEIDAN是日英三方才对话多模态语料库，支持跨语言自然对话研究，可用于轮次转换、受话者识别及多模态互动分析。

04:00
ArXiv AI

采用闭环评估压缩驾驶策略的能力损失与恢复

提出分阶段闭环评估法，发现结构化剪枝先致能力损失，蒸馏可改善但受限，整数量化影响停车再启动，未剪枝模型则保留全部五项课程。

04:00
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SAGE：子群感知的生成式增强方法以缓解虚假相关

提出SAGE两阶段生成增强框架，无群标签下利用聚类子标签生成合成数据填充欠表示区域，构建平衡验证集，显著提升最差组精度。

04:00
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ASSERT：模拟存内计算硬件上鲁棒扩散模型的自适应随机采样

扩散模型在模拟CIM硬件上早期去噪更怕噪声，提出ASSERT无训练采样器，先随机后确定，FID降2.58倍/7.68倍。

04:00
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让置信度改变，而非预测：事后校准的预测保持修复

提出CORD修复校准后概率向量，保持原预测不变，实现零预测改变率，并降低平均校准误差等指标。

04:00
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HarnessEvolve：从参考轨迹中学习以实现可靠的智能体自我进化

通过参考轨迹定位错误，并用质量与性能双重门控，防止捷径学习与遗忘，实现可靠的智能体自我进化。

04:00
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条件流匹配用于基于机器学习的逆向设计问题

条件流匹配（CFM）在工程逆向设计基准上超越扩散模型与GAN，最优性差距更小且采样速度更快。

04:00
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SFAD：事实感知的推测解码

提出上下文忠实推测解码框架，用偏好数据训练草稿模型，以认知摩擦检测并修正幻觉，增强事实性同时提速2.48倍。

04:00
ArXiv AI

S³martCirc：自监督智能电路发现

S³martCirc提出自监督联合框架，同时发现电路并解释功能，用定量指标应对两者相互依赖性问题，优于现有方法。

04:00
ArXiv AI

ContextPipe：受数据库启发的长程智能体上下文组装

受数据库执行启发，该方法以五阶段流水线组装上下文，可审计可回放。相比追加式，词元减31%、调用减23%、延迟降9%。

04:00
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编译而非记忆：用于上下文学习的上下文编译架构（CCA）

提出上下文编译架构：将文本编译为结构化表示，用验证器与纠错循环提升上下文学习，在基准上超越基线。

04:00
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跨场强MRI协调的条件流匹配

条件流匹配用于跨场强脑MRI翻译：三阶段训练，少步求解。单模型覆盖60组合，SSIM0.909，优于基线。

04:00
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分阶段语言播种：面向AI客服中心验证单元问答的扎根查询扩展

AI客服中心受延迟与错误成本约束，仅答验证单元。分阶段语言播种离线扩索引，混合检索R@1提升至0.881/0.930，超doc2query，并消除自由生成的未支持内容。

04:00
ArXiv AI

可靠且实用的评估流水线构建

提出端到端评估流水线，结合清单生成与学习聚合，提升法官一致性及与人类判断的准确率，并支持自洽性、解释与不确定性。

04:00
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低质量人脸识别中的中心对齐表示与局部边界约束

提出统一框架，含局部概率边界、嵌套注意力模块和质量门控协议，兼顾低质识别与高质量泛化，在监控和标准基准上均提升。

04:00
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Inspicio：面向历史语言的开词汇、基于大语言模型的词义检索

提出Inspicio管道，无需源语言词表即可将历史语言词语映射到英语WordNet义项，经LLM生成候选并混合检索，最优配置Recall@50达96%。

04:00
ArXiv AI

可验证的灾害叙事与因果知识图谱：基于引用的异构人道主义信息处理流水线

融合多源人道数据，生成带引用的灾害叙事与因果图谱，专家验证高精度高可信，可扩展至全库。

04:00
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即使有丰富调查和全人口登记数据，生育仍难预测

预测荷兰人生育，数据方法虽好，准确率有限；随机性设定了预测天花板，个体生命预测受限。

04:00
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微调扩散语言模型中的成员推断：基于词元级记忆不对称性

发现扩散语言模型训练中的词元级记忆不对称，提出分位数加权偏度指标Q-Skew，有效推断微调模型成员资格，并可用于提取个人隐私。

04:00
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阈下学习作为特质方向漂移：SFT蒸馏中的机制与定向控制

提出特质方向漂移机制解释阈下学习，并用探针空间走廊正则化在蒸馏中抑制隐特质迁移，保持任务性能。

04:00
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Fi-ImageNet-1k：源自ImageNet-1k验证集内部的OOD基准

利用ImageNet-1k验证集中被重新标注为无类别的图像，构建了更难的新OOD基准Fi-ImageNet-1k，含655张图，挑战性远超现有数据集。

04:00
ArXiv AI

AnalysisBank: An Expert Analysis Pattern Library for Financial Report Generation

04:00
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当特征成为实例：面向无监督特征选择的倒置对比学习

提出倒置对比学习特征选择法，以特征为实例，用嵌入范数排序，十二数据集十最优。

04:00
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基于事实效用估计的搜索代理密集过程监督

用事实效用估计实现密集过程监督，将事实聚类并贝叶斯估计效用，转为步骤奖励，提升多跳问答。

04:00
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基于深度学习与稀疏建模的神经符号回归

提出神经符号回归框架，用神经网络学习鲁棒近似，再以LASSO提取稀疏表达式，超参调优提升精度与泛化，优于基线。

04:00
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StainPresetNet：用于快速多对多染色归一化的染色预设网络

提出染色预设网络，用预设参考图引导像素级归一化，实现多向染色归一化，精度高且计算量较深度学法降九成。

04:00
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中文标题：打磨完成但未解决：识别长时程工具使用智能体的后期压力状态

中文摘要：研究发现长时程工具智能体存在“后期压力状态”，可被线性探针识别，通过激活干预可改变其行为。据此提出PSPR方法，有效提升现有智能体性能。

04:00
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Dyn-3D：揭示并解决视觉语言模型中的自身运动歧义

针对视觉语言模型运动歧义，提出Dyn-3D基准和TempoVista框架，用物理真值优化，缓解运动崩塌，增强3D空间推理。

04:00
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复现TRACE：阈值与粒子预算的实践者指南

复现TRACE发现：最优阈值取决于真实边界；全局阈值仅恢复滞后1真相；F1在N=2即饱和；提炼出五条实践规则。

04:00
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面向迭代问题求解建模的数据集

构建含三百余万次编程提交的数据集；基准测试中，状态空间模型预测最优，大语言模型更擅生成而非预测。

04:00
ArXiv AI

单一策略，任意预算：通过强化学习内化预算感知搜索

提出任一预算搜索框架，通过课程强化学习训练单一策略内化预算感知，兼顾准确与效率，泛化到未见过约束。

04:00
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DiagEvo: 诊断引导的层级错误记忆自进化

DiagEvo从求解器自身失败史中提取错误原因，存入层级记忆并标注状态，据此自主生成针对性训练题，无需外部资源即可持续提升多模型数学推理能力。

04:00
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StudyBench：自我进化能从教科书中榨取奥赛能力吗？

提出受控物理基准，发现自我进化在应用题上的提升难迁移至奥赛题，存在指导差距与计算平台期，瓶颈在方法。

04:00
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ViTAMINS：利用合成难负样本训练自监督视觉Transformer的实证研究

提出合成难负样本训练自监督视觉变换器，提升表征质量，超越基线且更高效。

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Modelpedia：面向AI元科学的模型发现目录

提出自动化LLM框架Modelpedia，从论文提取模型发现并建成可检索目录，支撑AI元科学。

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DualStake：深度研究智能体中的双路径置信度校准

提出双路径校准法，利用检索后证据置信度与答案置信度联合对齐正确性，在8个问答基准上提升校准且不损准确率。

04:00
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FLaG：面向令牌聚合的频域潜注意力门控池化

FLaG在傅里叶域进行潜注意力门控池化，跨蛋白质、图像和文本任务多数指标达到最优，提供可迁移的频域聚合方法。

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校准是瓶颈：多轮工具调用的动作类别诊断

多轮工具调用评测中，校准错误是主要瓶颈且被状态评分掩盖；建议用动作类诊断补充总准确率。

04:00
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波斯语匿名化工具：评估LLM标注训练以实现高效基于NER的波斯语匿名化

比较三种LLM标注训练紧凑NER匿名化波斯语聊天，OSS_ZeroShot监督最优，单GPU约2分钟处理4万条消息。

04:00
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CopyShield：大语言模型中版权防御的跨层级基准

提出CopyShield基准，比较输出、行为、表征三层版权防御，各有合规-效用权衡；DPO易退化，激活干预靠拒绝降险，非字面泄漏抑制仍是难题。

04:00
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SinkPruner：面向多模态大语言模型的无汇点视觉标记剪枝

免训练的视觉标记剪枝框架：先滤高范数冗余、缓解注意力汇点，再按文本语义留关键标记，高效推理。

04:00
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P-PatchDiff：用于低光图像增强的渐进式补丁扩散模型

提出渐进式块扩散模型，动态调整块大小并对齐多尺度特征，实现低光图像全局亮度一致与高效增强。

04:00
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上下文锚定增益由已有机制介导：审计GRPO、SFT与DPO

后训练提升上下文遵循增益主要依赖预存机制：GRPO小，SFT中，DPO近上限；去掉起始方向后收益消失。

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