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2026年9月1日
04:00
arXiv cs.LG

联合时空谱神经算子用于不规则域上的PDE学习

提出图谱神经算子：融合图谱与时间傅里叶变换，无需域变形即可高效学习不规则域PDE，具零样本泛化。

04:00
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记忆优先的事实核查：基于知识图谱的多智能体错误信息检测系统

提出记忆优先、知识图谱多智能体事实核查框架，集成语义记忆与对抗推理，准确率97.4%，优于Llama基线。

04:00
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先定位后阅读：基于紧凑视觉语言模型的统一PCB工程图纸解析

采用先定位后阅读课程，令紧凑视觉语言模型直接解析整页印刷电路板图纸，免检测器，定位指标显著提升。

04:00
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LightFuse：基于多扫描融合与二维高斯光线追踪的可重光照交互式场景重建

提出LightFuse，用2D高斯与光线追踪分解材质光照，支持交互重光照，重建质量最优。

04:00
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RAGDiffusion++：从宏观检索到微观保真对齐的服装生成

提出RAGDiffusion++，用强化学习与对抗正则解决高频纹理崩溃和伪影，实现服装微观保真。

04:00
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PrivBench：评估文本到文本私有化的整体模块化基准平台

提出PrivBench，统一评测文本私有化，模块化可扩展，支持实时排行榜，免费开放。

04:00
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评估大语言模型的说服性对话能力

研究发现，大语言模型在主观上更有说服力，但在形式论证裁决中明显弱于人类，两者系统性脱节。

04:00
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3D-MRL：基于套娃表示学习的嵌套多模态三维表示

提出3D-MRL，用套娃学习对齐点云与CLIP嵌入，单模型支持多维度表示，零样本和少样本识别性能提升。

04:00
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AGRICAM：轨道式作物授粉监测机器人

提出轨道式作物授粉监测机器人AGRICAM，在蓝莓农场部署验证，成功绘制授粉时空分布，支持授粉管理决策。

04:00
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基于扩散模型的介质谐振器超表面逆向设计用于塑造智能电磁环境

提出条件扩散框架逆向设计介质谐振器超表面，从目标散射模式生成几何，误差1.39%，推理一分钟。

04:00
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短行枢纽使词元嵌入的内在维度估计偏高

词元嵌入表原点附近有短行枢纽，使最近邻内在维度估计虚高；移除枢纽后，多模型维度降至低值。

04:00
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数据不确定性下基于波损失的鲁棒宽度学习系统

提出Wave-BLS，用波损失替代平方误差，NAG优化；30数据集上优于经典BLS，抗噪鲁棒。

04:00
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ACTD：基于锚点的跨分词器蒸馏与残差正则化

提出基于锚点的跨分词器蒸馏，用锚点损失和残差正则化消除对齐噪声，多教师扩展在五项推理基准上达到最优。

04:00
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潜在世界模型中的干预差距

潜在世界模型的干预保真度是独立可测属性，奖励拟合无法揭示；失败表现为任务方向旋转加过度增益，需直接审计。

04:00
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基于证据融合与冲突折扣信念聚合的不确定性感知多模态反无人机检测

多模态证据融合用于反无人机，但冲突折扣因基准低冲突无效；精度略优，定位失败检测弱于空间方差。

04:00
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词元表征的深度流呈非线性，且不沿其自身密度下降

词元表征的深度流呈非线性，漂移不沿自身密度下降，且旋转分量不可忽略。

04:00
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PET/CT放射报告错误检测：领域专用模型与大型语言模型比较

领域专用模型在PET/CT报告错误检测上优于大语言模型，以更小计算量达到同等准确率。

04:00
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像素空间扩散Transformer的弹性词元压缩

提出RTI：按希尔伯特序切割特征骤变处，池化为区域词元，随机区域数，两倍速保质量。

04:00
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3D高斯溅射何时恢复真实表面

证明几何错位使空间纹理转为高频角信号；角容量受限时表面解更优，无限时广告牌也能解释。

04:00
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DARD：零样本退化感知Retinex引导扩散用于低光图像增强

提出零样本退化感知Retinex引导扩散，用于低光增强，性能优于现有零样本基线。

04:00
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带乘法间隔的多类线性感知机

提出乘法间隔多类线性感知机以分数比例要求置信避免范数影响实验优于感知机向量机等简单高效

04:00
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遗忘还是微调？噪声标签校正中机器遗忘策略的比较研究

比较五种机器遗忘策略，适用性取决于噪声结构：闭集微调强，RL/SalUn稳；开集重训有害。

04:00
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DVBench：评估多模态大语言模型理解数据视频中动态图表与叙事的基准

提出DVBench基准评估数据视频理解含300视频1000问答Gemini最佳Kimi最强开源

04:00
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你懂我意思：智能体对话指代定位基准

对话常含间接指代，需结合上下文与工具证据求解。新基准RepoRef含400段开发对话，最好智能体仅67%成功率，任务仍具挑战。

04:00
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ManGo：漫画主动叙事锚定优化

提出无监督框架，通过主动选择面板、提取线索并决定停止，以双重奖励优化答案与证据路径，实现漫画问答最优性能。

04:00
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稀疏傅里叶神经算子中的选择、表示与执行

稀疏表示未必降低推理成本，需严格定义有效稀疏：既要保精度，又要真正缩减执行开销。

04:00
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基于诊断引导的候选回收实现视频扩散模型测试时扩展

无训练框架GEARS，通过诊断引导回收低分候选，循环编辑修复，以1.3B模型性能比肩14B，超越现有视频TTS方法。

04:00
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ReTrace: 用于投机解码的拒绝轨迹条件化

提出ReTrace，利用被拒绝轨迹条件化下一草稿块，保留并融合其隐藏表示，不增额外计算，提升解码速度。

04:00
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GenFirst：重建前生成，实现稳定的端到端潜空间生成建模

提出先生成后重建的GenFirst，避免潜空间崩溃，实现稳定端到端生成，图像与文生图均优。

04:00
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R$^2$A：通过角色表示学习和运行时对齐学习角色策略

提出角色选择-实现框架，用两阶段学习角色策略，跨12个设置优于静态角色引导，表示学习关键。

04:00
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神经视频编解码器质量评估数据集与基准

提出大规模主观数据集，涵盖神经与传统视频编解码器，众包成对比较评分，用于质量指标基准测试。

04:00
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A^2Agent：面向仓库级代码定位智能体的动作感知强化学习

提出动作感知强化学习方法，分回合奖励与优势估计，提升代码定位F1，4B模型超越8倍大基线。

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HiVe：基于层级垂直混合专家，超越静态提示的多任务学习

HiVe通过层级化提示与垂直混合专家实现输入自适应组合，利用任务关系提升多任务微调性能，超越强基线。

04:00
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FISICA：基于本体推荐的可部署足底压力与姿态评估服务

FISICA生产级体态评估服务，双照片测足压与姿态，规则控制推荐，语言模型解释，3D虚拟人验证脊柱指标。

04:00
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SkillForge：验证在环的组合式技能合成，用于生成形式化验证的Dafny程序

SKILLFORGE将Dafny程序合成分解为原子技能，以验证驱动循环迭代至正确，优于现有方法且更高效。

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流匹配模型中生成样本至训练数据簇的溯源

提出混合分析-学习方法，在流匹配模型中实现基于轨迹的簇级归因，无需重训即可媲美强基线。

04:00
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EVAR：面向预算感知叙事推理的基于证据验证的假设准入

EVAR框架将叙事转为证据库，验证假设后准入，支持、隔离或丢弃，控制推理成本，提升叙事推理性能与证据忠实度。

04:00
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Hyper3-CLIP：层级条件双曲视觉-语言训练

融合层级条件双曲空间与查询条件池化，实现全局-局部对比学习，提升跨模态检索与多标签分类性能。

04:00
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GSPotential：面向稀疏视角三维高斯泼溅的相机势场

提出GS势场法，量化视角监督不均，引导相机采样与保守高斯更新，实现稀疏视角高保真高效重建。

04:00
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思考、审视与修正：多模态大模型中的不一致感知视觉自我校正

提出ReVISE框架，让多模态大模型验证工具输出、检测错误并动态恢复，通过训练与强化学习减少空间偏差，提升复杂视觉推理表现。

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Sketch2Inspire：产品检索的结构敏感评估

提出草图灵感基准，区分类别与结构检索，多模态融合最优，支持结构敏感评估。

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GenRubric：面向可扩展大语言模型评估的自进化评分标准生成

提出GenRubric自进化框架，无需人工标注自动生成评分标准，使LLM评估更贴近专家标准。

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SMOTE-VAR：一种面向大学生抑郁缓解预测的不确定性感知过采样方法

SMOTE-VAR：利用高斯过程方差估计合成样本不确定性，减少误报，更好预测大学生抑郁缓解。

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资源受限不丹温室环境下基于轻量物候感知YOLOv5的番茄生长阶段检测框架

提出轻量物候感知YOLOv5检测不丹温室番茄生长阶段精度90.6% mAP92.6%参数4M。

04:00
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AOI-Net：用于自闭症谱系障碍检测的结构性面部AOI引导眼动轨迹表征学习

提出面部AOI引导网络，融合时间与结构特征，缓解类别不平衡，临床大数据上优于现有方法，实现可解释ASD筛查。

04:00
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Graph4BiLO：双层混合整数线性优化的图神经网络近似

提出GNN学习双层值函数，可跨规模泛化，但嵌入优化模型增大求解开销。

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冰面湖的结局远在季节结束前即可预知

冰面湖结局可提前数月判定：快速排水7月15日、缓慢排水8月1日即可识别，无需等到季末。

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影响导向蒸馏：解决采样令牌在线策略蒸馏中的多样性瓶颈

提出影响导向自适应蒸馏解决采样令牌蒸馏的多样性瓶颈，提升多样通过率并保持单样本通过率，无需全词表教师信息。

04:00
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强化学习用于符号方程求解

提出强化学习智能体逐步求解符号方程，覆盖非线性闭式与受限开族；仅凭奖励学习，性能超越非学习搜索。

04:00
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LLM智能体中世界模型与策略如何组合？一种联合谱与行为的解释

世界模型与策略几何互补：共享输入子空间，输出正交。顺序训练更稳健；免训练合并与在线模型损失可提升效果。

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