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2026年9月1日
04:00
arXiv cs.CL

何时适配：用于保留通用能力的领域特化的条件记忆适配器

提出Engram Adapter，按输入条件激活记忆，提升领域精度且保留99.4%以上通用性能，实现冻结核模型的模块化领域特化。

04:00
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哪款LLM用于哪项工作？不确定评估下的预算模型分配

预算有限下，两解证书判定LLM分配：估计与最不利表一致即确定；否则CASE补评。实例中信息价值高于优化。

04:00
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论持续机器遗忘中的可塑性崩塌

发现持续机器遗忘存在可塑性崩塌，导致遗忘质量下降与记忆回弹，威胁系统长期可靠性。

04:00
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NFAD：分布偏移下的干扰过滤异常检测

提出干扰过滤异常检测法，抑制成像条件变化引发的干扰，分布偏移场景检测率达91.0%，且不影响常规性能。

04:00
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去噪即投影：梯度引导扩散的约束优化

提出用Stein去噪器作近似投影的梯度引导扩散，在三种几何上证明收敛，兼顾目标下降与数据几何保持。

04:00
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基于声学感知的开集视听语义分割成本学习

提出声学接地成本学习框架，动态细化视听语义，挖掘干扰类别，显著提升开放类别分割性能。

04:00
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计算延迟下网络化系统的事件触发控制与在线学习

提出网络化在线学习控制架构，导出含计算延迟的跟踪误差界，设计异步事件触发机制实现同时间触发性能且排除Zeno行为。

04:00
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HoopMind：面向对手感知控球规划的实时神经博弈树系统

融合五类公开数据建模423万次投篮，用神经网络评估价值，经剪枝期望最大化搜索实现实时控球规划与对手感知。

04:00
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心理困扰由谁评估？社区视角与大语言模型在心理健康帖子上的对齐

大模型系统性高估社区心理困扰，尤其在“无到轻度”时假阳性多，偏离社区视角，影响心理健康AI部署公平性。

04:00
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跳舞火柴人：训练视频生成模型的入门数据集

为训练视频生成模型设计的合成视频数据集，含64x64、64帧、4020个片段，提供深度、法线、部件标签等标注，便于快速迭代与评估。

04:00
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AlgoWorlds：算法世界中全局优化的工具使用基准

新基准将组合优化转为部分可观测决策，测试大模型工具使用，最优率仅38.6%，难点在信息整合与全局推理。

04:00
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基于噪声感知采样与归一化流的sRGB真实噪声建模

提出噪声感知采样的归一化流框架，估计相机设置以生成多样真实噪声，提升去噪性能。

04:00
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检索增强生成中幻觉的检测与修复

比较删除、替换、重写三种修复：均减少幻觉，删除降幅最大但保留最少(64.3%)，重写保留最多(80.1%)但降幅最小，且误改83.5%干净答案。

04:00
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Di²CycleSB：基于薛定谔桥Transformer的高质量无监督夜间可见度增强

提出动态积分图像先验引导的循环薛定谔桥框架，无监督夜间增强，无需正则与分解即抑制光效。

04:00
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GramLoop：免训练Gram门控重放实现鲁棒稠密预测

免训练GramLoop以Gram门控重放增强DINOv3，五基准升，COCO-O+0.252，保干净。

04:00
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Pad\=artha：基于本体论的古典梵语细粒度命名实体识别基准

首个本体论驱动的梵语细粒度NER基准，含18类、10.8万实体；生成模型与传统相当，但细粒度及未见实体表现差。

04:00
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你所需要的只是非交换词

用酉矩阵有序相乘表示句子，非交换性捕捉词序，无需位置编码，以64参数编码代替3万维词表，性能媲美甚至超越基线。

04:00
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MedCache：面向纵向临床智能体的高效且时间有效的记忆

提出混合框架：构建时间有效记忆与重叠专科视图，路由查询并自适应多专家，提升推理准确性和记忆效率。

04:00
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DReSG：用于风格化高斯溅射的扩散残差

提出DReSG，基于扩散残差的3D高斯风格化框架，通过残差反馈与多视图拟合，在保持结构和跨视图稳定性的同时实现参考风格化。

04:00
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AdapToPASS：面向全景语义分割的歧义感知自适应球面变换器

提出仿生自适应球形变换器，用歧义感知注意力与双焦点表示，提升全景分割在未知变换下的鲁棒性，超越现有方法。

04:00
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评估语言模型中表示引导的语义特异性

CRT诊断显示晚期表示引导仅注入全局标签偏差非修复推理使原本正确任务性能从99.6%跌至40.4%

04:00
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6D姿态估计中条件流匹配的基础特征融合

提出FunFlow6D，利用几何与外观基础模型特征及交叉注意力融合，减少监督与内存，性能超越现有方法，并经消融验证。

04:00
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LLMODE：通过门控令牌注入对齐常微分方程与大语言模型，用于不规则时空预测

提出LLMODE框架，用图感知ODE编码不规则观测，经感知重采样与门控交叉注意力注入冻结大模型，实现高效预测与零样本泛化。

04:00
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AI在临床决策中易被说服

研究发现AI在临床决策中易被说服：权威身份、背景、声称业绩、重复施压等可改变其决策，甚至捏造支持错误观点也能诱导。

04:00
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人工神经网络的涌现符号结构

研究表明神经网络内部表示隐式实现符号结构，可用封闭方程近似替代且行为不变，支持定向干预。

04:00
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项目均值代理：为何更丰富的角色数据未能提升大语言模型作为人类代理的表现

大语言模型仅能预测条目均值，无法捕捉个体差异，丰富角色数据亦无效。

04:00
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多样用户行为下排序策略的自适应双稳健离线策略评估

提出自适应双稳健估计器，融合自适应加权与奖励回归，在观测真实行为模型时无偏且方差更低，合成实验优于现有方法。

04:00
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Wide Learning: Learning to Reach Evidence

04:00
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减影法肿瘤分割与病灶中心pCR预测在MAMA-MIA挑战中的应用

FME团队采用减影法分割肿瘤并以病灶为中心预测pCR，在MAMA-MIA挑战中两项均获第二。

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CoCoA：面向大语言模型的上下文条件文化对齐

针对大模型文化偏见，提出上下文条件文化对齐框架，在有无文化线索时分别优选或保持中立，将文化偏见分从43降至24，且不损通用性能。

04:00
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基于映射的图像扩散

提出基于张量的图像增强去噪泛函，含正则化先验，证明最小解存在，擅长伽马校正，性能比肩偏微分方程方法。

04:00
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MUDDLE：在干扰项与长度效应下衡量文档理解能力

提出MUDDLE基准，分离干扰项与长度影响，发现主题相近的硬负例比等长随机干扰更降准确率。

04:00
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无监督多尺度Gromov-Wasserstein超图对齐

提出FALCON框架，用多尺度Gromov-Wasserstein对齐超图节点，无需特征或种子，抗噪且优于基线。

04:00
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SIC-Agents：面向儿科重症疾病沟通培训的基准测试与自适应模拟器构建

针对儿科重症沟通培训，提出首个基准套件与自适应模拟框架SIC-Agents，通过可编辑技能文档优于静态专家提示，并开源模拟器基准。

04:00
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推理模型思维链的忠实性随偏好线索的传递位置和方式而变化

新评估显示，工具返回和隐性偏好线索降低思维链表述承诺，却增加未表述采纳，使监测可靠性下降。

04:00
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分割中的特征谱脆弱性：数据集依赖、架构特定定位与谱相关性

特征谱脆弱性在分割中具有数据集依赖和架构特异性，低频干预对不同模型影响差异显著，且不同于输入域鲁棒性。

04:00
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基于图尔敏论证模型的规范文本语义对齐：一种神经符号方法

论证结构补充神经语义，提升规范文本对齐效果，其中依据特征最有效。

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高维旋转位置编码

提出高维旋转位置编码，基于Paley-I正交基将RoPE扩展至高维旋转，增强通道耦合，性能显著提升。

04:00
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文本到视频扩散模型对硬件故障的韧性研究

首次研究T2V扩散模型硬件故障，单故障降3.7%，内存故障更伤，低精度格式易损，7-28%致语义改变。

04:00
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Chat-Edit-3D++：基于大语言模型的交互式3D与4D场景编辑

提出Hash-Atlas解耦网络，基于大模型实现对话式3D/4D编辑，可调度30种视觉工具。

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以目标为中心的量化感知训练综述

以目标为中心的量化感知训练综述，系统梳理方法、跨目标差异与评估范式，探讨优化部署挑战及未来方向。

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本体引导的多智能体学术评价文本中评价对象抽取——来自中国图书情报学的证据

提出本体引导多智能体框架抽取学术评价对象，显著提升精度与细粒度分类，支撑循证科研评价。

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基于Wasserstein梯度流的一步生成模型奖励引导微调

提出基于Wasserstein梯度流的一步生成模型奖励微调方法，无需奖励梯度，缓解奖励黑客与模式坍塌，提升对齐性能。

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梯度能量总变差的张量变分公式

提出梯度能量总变差的张量变分公式，证明凸性并推得欧拉-拉格朗日方程，去噪实验优于EAD和TV。

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面向开放词汇3D场景理解的动态鲁棒光度-语义重建

提出SPAR，联合几何语义编码，显式分离动态噪声，动态场景下实现SOTA的新视图合成与语义分割。

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LLM评委作为评分者：对公共语料库中LLM作文评分的严格度、光环效应、信度与版本不稳定性的预注册审计

预注册审计：LLM评分严格度差异大，与人类相关仅.47-.56；版本更新显著改变评分，光环效应未见超人类证据。

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最后一步至关重要：早期不确定性无法预测长周期智能体的失败

早期不确定性无法预测长周期智能体失败，仅最终步骤的置信度有效（AUROC 0.85）。

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STARLINC：利用帧间相关性去除卫星轨迹伪影

首个无需像素标注的卫星轨迹去除ML框架，利用合成数据、帧间差分图和热力图，显著提升真实数据效果。

04:00
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创造始于理解：大语言模型作为隐私保护表格数据合成的策略设计者

该方法用大语言模型设计合成流程而非直接生成记录，基于树摘要，兼顾统计保真度、预测效用与隐私风险，减少计算。

04:00
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无训练流匹配图像生成器的隐藏状态精化

提出无训练循环框架，在去噪器内重复精化隐藏状态，提升流匹配生成质量，不改变权重或采样器，显著提高指标。

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