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2026年8月27日
04:00
arXiv cs.CV

论CLIP嵌入空间中人类与AI生成图像的分离

CLIP中人类与AI生成图像自发分离，源于多尺度结构，对近不可见扰动敏感，揭示AI与人类视觉差异。

04:00
arXiv cs.LG

神经贝叶斯结构学习用于离散选择建模

提出Neural-BSL，结合可微结构学习与离散选择估计，联合学习属性结构，支持干预传播，预测模式选择及下游变化。

04:00
arXiv cs.CV

LongVU-TTT：长视频理解中用于视觉重采样的因果测试时训练

长视频多模态模型在视觉令牌受限前需建模时序变化。LongVU-TTT在视觉编码器与LLM间插入卷积测试时训练重采样器，用分组二维快速权重自适应视频并上下文化帧特征，混合均匀与变化感知选择器保留证据。受控条件下优于多种重采样器，可处理512帧并压缩至128帧，在五个基准上表现优异。

04:00
arXiv cs.CV

扩散加权MRI急性缺血性卒中的深度学习分割：三个数据集上的实用性评估

基线nnU-Net仅用DWI图像、无需预处理，即可快速准确分割急性缺血性卒中，性能优于DeepISLES。

04:00
arXiv cs.LG

输出稀释：混合专家模型中冗余却脆弱的表征

MoE模型编码道德信息冗余但脆弱，噪声鲁棒性比稠密模型低4.2倍；源于输出稀释，属架构固有而非习得。

04:00
arXiv cs.CL

关键点分析需要结构恢复：任务定义、数据集诊断与结构感知基准

作者指出KPA实为结构化预测，现有基准有缺陷，提出结构感知新基准提升分组、覆盖与流行度估计。

04:00
arXiv cs.CL

将科学论文展开为多轮生成轨迹以继续预训练

将论文按写作过程重构为多轮生成轨迹，构建继续预训练语料，提升学术写作能力，保持推理并改善长文阅读。

04:00
arXiv cs.LG

基于强化学习微调缓解LLM谄媚：贝叶斯真相血清方法

用贝叶斯真相血清作GRPO奖励微调LLM，无需标签即可缓解谄媚，提升真实性。

04:00
arXiv cs.LG

InsightSR：通过并行语义与结构LLM引导优化符号回归搜索空间

通过并行语义与结构LLM引导优化搜索空间，显著提升符号回归恢复率与泛化性。

04:00
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面向LLM评判的先定位后决策保证

提出先定位后决策框架：定位候选短名单，再按校准置信度选择或弃权，恢复置信度与风险单调性，提供高概率一致保证。

04:00
arXiv cs.CL

技能问题：LLM中的技能是否具有语言不变性？

通过多语言自博弈发现，同一模型在不同语言下技能表现不一致，语言影响决策过程，换推理语言可恢复部分性能。

04:00
arXiv cs.LG

前缀去噪一致性：扩散语言模型的测试时验证

扩散语言模型可用前缀条件再生成实现测试时验证，正确轨迹更稳定，能提升推理表现。

04:00
arXiv cs.CV

用于屋顶图合成与重建的扩散Transformer

提出RoofDiT：扩散Transformer生成2D屋顶图，先顶点后边，支持多种条件，几何保真度高。

04:00
arXiv cs.CL

MoganBert-TR：从零训练、采用CLM至MLM课程的土耳其语编码器基础模型

提出从零训练的土耳其语编码器，采用因果至掩码建模课程，优于纯掩码，土耳其语基准最佳，嵌入模型土语评测居首。

04:00
arXiv cs.LG

两个维度决定不可知多类直推学习

多类不可知直推学习最优误差由DS维与N维共同决定，任意标签空间成立，与PAC学习一致。

04:00
arXiv cs.LG

长期可信协作伙伴选择的双向Mamba行为评估模型

提出双向Mamba模型，综合历史协作中前后时序依赖，评估设备长期行为，提升可信协作者选择准确性。

04:00
arXiv cs.AI

基于强化学习的欧拉跟车间距控制缓解高速公路拥堵

提出强化学习欧拉跟车间距控制，利用自适应巡航提升响应与合规性，避免依赖驾驶员意图，车流提升最高10.6%，优于传统限速。

04:00
ArXiv AI

ExPhy：多目标轨迹预测中显式物理属性学习基准

提出ExPhy基准，含2.4万物理场景，显式标注质量、摩擦与恢复系数。物理引导模型PhyODE在OOD-Initial下ADE/FDE降33.1%/31.0%，但轨迹准不必然保证属性准。

04:00
arXiv cs.AI

生成式AI用于验证物理定律

提出生成式学习器，估计异质性因果效应并刻画其全分布，性能优于现有方法，应用于恒星数据验证斯特藩-玻尔兹曼定律。

04:00
arXiv cs.CV

迈向纯净的多标签视觉语言模型测试时适应

提出PuRF方法，通过区域纯化与缓存纯化解决多标签测试时适应中的共享表征纠缠与标签偏差问题，性能提升4.05% mAP。

04:00
arXiv cs.CL

面向神经抽象式摘要的基于损失的主动学习

LOBSTER主动学习框架优先选高损失相似样本，性能达最优，查询提速665倍。

04:00
arXiv cs.LG

SHSP：面向混合整数线性规划的结构感知层次化解预测

SHSP：结构感知层次化解预测框架，按变量耦合图条件解码并修复错误，显著缩小MILP求解差距。

04:00
arXiv cs.AI

大型语言模型能否助力选择建模？关于提示策略与当前模型能力的见解

研究评估七种LLM辅助离散选择建模的能力：专有模型配合结构化提示效果佳，开源模型较弱，GPT o3可自主估计。

04:00
arXiv cs.CL

从被动响应到主动纠正：增强大语言模型对输入事实扰动的鲁棒性

提出DEDUCE三阶段框架，检测并纠正输入事实错误，显著提升大模型鲁棒性与纠错能力。

04:00
arXiv cs.LG

ShuttleArena：物理羽毛球中的可解释自对弈

提出基于物理的羽毛球单打自对弈环境，用PPO训练可解释策略，验证恢复行为对竞技表现关键。

04:00
arXiv cs.CL

SAMpLE：面向虚拟样机的SystemC-AMS机器学习框架

介绍开源框架SAMpLE，将ML模型作为TDF组件集成到SystemC-AMS仿真，支持原生与离线后端，提升复用性与可复现性。

04:00
arXiv cs.CL

LLM即法官系统中的锚定偏差：先验分数损害评估独立性

LLM评审中先前分数会引发锚定偏差，显著影响数值评分和分类判断，需上下文工程而非默认公正。

04:00
arXiv cs.AI

SA-RSQ：面向多模态推荐系统的通用稀疏表示框架

SA-RSQ用Top-K稀疏路由和softmax权重存储(索引,概率)元组，解耦存储与码本维度，在广告推荐中CTR提升2.51%，CPM提升3.66%。

04:00
arXiv cs.AI

MobilePA-Bench：面向复杂真实世界任务的移动规划智能体基准

提出交互式有状态工具中心基准，评估移动智能体工具调用与规划，含子智能体协作、记忆与技能使用，发现当前大模型在移动场景仍不可靠。

04:00
arXiv cs.LG

激活空间顺序交换几何：位点不对称性审计

位点不对称审计：单干预基线解释84-97%序交换范数，自曲率大于残差；先跑基线再解读交互或几何结构。

04:00
arXiv cs.CL

一种形式统摄所有迁移：超越原生书写系统的多语言模型预训练

多语言预训练中，罗马化输入跨语言迁移最强，随规模扩大优势增加；IPA次之。罗马化应作为核心设计，而非事后补救。

04:00
arXiv cs.AI

机器人路径规划中安全性与最优性的平衡：算法与度量

提出UPP规划器，兼顾安全与最优，OptiSafe得分0.94，路径长度仅增0.5-1%，成功率100%。

04:00
arXiv cs.CV

基于扩散模型的无监督解剖特征学习：利用去噪扩散概率模型增强医学图像分割

无标注CT扩散预训练提取解剖特征，提升肝肾分割（Dice 0.93/0.95），标注减至10%仍稳健。

04:00
ArXiv AI

MediSkill-Evo：基于过程约束自进化的循证临床交互

MediSkill-Evo无需微调，通过四类知识库自进化，提升诊断准确率7.81%，关键失误减少43.04%，并增强多模态诊断能力。

04:00
arXiv cs.AI

从经验评估到上下文感知增强：用大语言模型修复回归错误

研究回归缺陷的APR技术，新基准含200个真实bug；LLM方法有效，结合引发bug的上下文信息后修复数量提升1.6倍。

04:00
arXiv cs.AI

Quasar：专为LLM代码操作设计的编程语言

提出Quasar语言，分离内部逻辑与外部调用，实现安全控制、并行与不确定性量化，增强LLM代码操作。

04:00
arXiv cs.CV

MAMA-FLUX.2：面向MAMA-SYNTH挑战的乳腺DCE-MRI增强后图像合成

提出MAMA-FLUX.2基于流匹配与LoRA联合肿瘤损失合成增强后乳腺MRI兼顾质量与准确性

04:00
arXiv cs.CV

SeVeR：面向三维医学图像问答的选择性视觉暴露与检索

提出乳腺MRI VQA基准BreMRIs-VQA及SeVeR选择视觉暴露，压缩视觉标记，提升判别与生成性能。

04:00
arXiv cs.CV

难度感知样本分配用于语义分割中的自适应数据增强

提出DASA框架，综合多种难度信号自适应分配增强强度，提升语义分割性能，多项实验优于标准训练。

04:00
arXiv cs.CV

CloSeR: 面向类别发现的闭集教师统一关系蒸馏

提出CloSeR，用闭集教师蒸馏全局原型和局部关系，解耦闭集识别与开放发现，提升广义类别发现性能。

04:00
arXiv cs.CV

基于骨架的零样本时空动作定位：通过弱监督预训练

提出弱监督预训练策略，融合语言对齐与场景对比学习，用于骨架零样本时空动作定位，降低高标注成本。

04:00
arXiv cs.LG

拒绝几何反映拒绝训练：多样化的拒绝前缀能提高稳定秩并削弱拒绝向量消融攻击

研究发现拒绝几何反映训练：多样化拒绝前缀提升稳定秩，使拒绝更难被向量消融攻击移除。

04:00
arXiv cs.LG

基于差商聚类的多模态回归求解：快速粗条件标签分配

提出差商聚类解决多模态回归均值坍缩，按最小矛盾比分配标签并训练条件网络，合成测试优于随机标签和均值坍缩。

04:00
arXiv cs.CV

基于伪标签差异的无标签基础模型选择：面向分布偏移下的医学影像分类

提出无标签选择指标AURCC，利用伪标签差异评估基础模型在跨医院分布偏移下的性能，无需目标域标注，排序准确率与真实排名高度一致。

04:00
arXiv cs.CL

概念与指称干扰在人类阅读和大语言模型处理中的不同动态

人类阅读中概念干扰产生强而短暂的加工代价，指称干扰弱而持久；语言模型预测与表示也呈现类似差异化动态。

04:00
arXiv cs.CV

DEFUSE：基于生成先验的自监督编码器通用后门防御

提出DEFUSE，将后门检测重构为条件扩散模型的似然估计，适用于视觉与视觉语言编码器，减少先验依赖。

04:00
arXiv cs.AI

VGGT-DP：基于视觉基础模型的泛化机器人控制

提出VGGT-DP，融合3D几何先验与本体感觉，采用VGGT编码器及帧间令牌复用，降低延迟并提升鲁棒性，在MetaWorld任务上优于DP/DP3。

04:00
arXiv cs.AI

可解释性需求的信息流视角：规约与验证

用认知时序逻辑与反事实原因量化信息流，规约并验证系统级可解释性，兼顾隐私。

04:00
arXiv cs.LG

基于梯度追踪与AdamW的鲁棒去中心化无线联邦学习

结合梯度追踪与自适应优化，双流量化误差反馈加本地回退，应对异质数据与信道不可靠，保证收敛并优化精度通信权衡。

04:00
arXiv cs.CV

InteractGesture：面向连续流式共语手势控制的渐进式分块引导

提出模型无关的推理时空间可控手势生成法，借助可微分解码器与渐进分块引导跨块回传梯度，提升多关节控制精度。

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