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2026年8月19日
04:00
ArXiv AI

SPACE：用于多元时间序列预测的样本云预测自适应共形椭球

提出一种共形方法，从当前预测样本云估计协方差并动态选窗校准半径，改善多元时序预测的覆盖与效率。

04:00
arXiv cs.AI

MoFE：基于傅里叶神经算子的新型混合专家加密货币预测框架

MoFE结合傅里叶神经算子与混合专家，捕捉多频动态，缓解相位滞后，在比特币预测中达SOTA，提升交易收益与夏普比率。

04:00
arXiv cs.CV

级联多尺度注意力用于低分辨率图像增强的多尺度特征提取与交互

提出级联多尺度注意力(CMSA)，集成于CNN-ViT架构，无需下采样即可提取融合多尺度特征，低分辨率下姿态估计性能提升且参数更少。

04:00
arXiv cs.LG

工作区拓扑作为智能编码助手的一种攻击向量

研究揭示工作区拓扑影响提示注入成功率，高模块化可显著降低攻击，上下文框架与安全提示亦有作用，测试环境需无污染。

04:00
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机器学习交换关联改进何时能继承到密度泛函紧束缚中？

机器学习交换关联改进不能直接继承到DFTB，传递比率可预测反传递，修正在位项可移除大部分带隙误差。

04:00
arXiv cs.CV

接缝裁剪作为CNN中的特征池化

用接缝裁剪替代最大池化作特征池化，在鸟类数据集上性能更优，保留更多结构信息，并讨论局限与未来方向。

04:00
arXiv cs.AI

超越MSE：重新思考不规则时间序列预测的评估指标与基准

提出CSE替代MSE，消除采样分布影响，理论证明估计误差更小，实证其更准确评估不规则时间序列预测。

04:00
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高质量层级的本质：音乐基础模型逐层内在属性评估

系统分析12个音乐基础模型逐层表征，发现内在指标可预测多数任务性能，但在调性任务上失效，需新增移调等变性指标。

04:00
arXiv cs.CV

基于量热计图像的端到端夸克-胶子喷注分类视觉Transformer

系统评估视觉Transformer及混合模型，在CMS开放数据上分类夸克-胶子喷注，性能优于CNN基线。

04:00
arXiv cs.AI

当智能体在Web3上行动：MCP、技能与工具调用的攻击面综述

Web3智能体攻击：区块链不可逆、签名、自主、序列组合放大影响；防护<30%，模型拒答<3%。

04:00
ArXiv AI

用于波散射逆问题的可归纳扩展单步神经代理模型

动态采样训练单步神经代理，突破波散射逆问题规模限制，可归纳扩展至百万变量，实现快速光子系统设计。

04:00
arXiv cs.CV

CoSeP：基于类可分性聚类的互补可分离性剪枝

提出基于类可分性聚类的互补剪枝方法，自动确定剪枝比例，提升精度并大幅降低计算量。

04:00
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FishBack：Transformer中最优激活引导的拉回Fisher几何

提出拉回费希尔几何修正欧氏空间假设，于变换器中间层推导最优引导方向，令非目标相对熵降1.4至6.5倍。

04:00
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公平ASR：在共享目标调用预算下重新评估黑盒越狱

提出Fair-ASR协议，以共享目标调用预算公平评估黑盒越狱，发现攻击排名随预算变化，并推出高效ReCode攻击。

04:00
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整合新奇与惊喜用于基于图像的强化学习中的经验优先排序与探索

提出NSPER方法，用新奇和惊喜信号优化经验回放与探索，在图像RL任务中提升训练效率和收敛速度。

04:00
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基于O-RAN的下一代网络的可解释性增强异常检测框架

提出可解释AI异常检测框架，用于O-RAN下一代网络，高精度且数据集复杂度降低80%，并识别攻击特征。

04:00
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基于多尺度光谱注意力模块的自动驾驶场景高光谱分割

提出MSAM模块用于UNet跳跃连接，自动驾驶高光谱分割mIoU+2.32%，mF1+2.88%

04:00
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大象发声分类的无参数少样本评估

无参数最近质心分类用于大象叫声少样本评估，在低资源数据上少量示例即超训练基线，大数据集上仍不及。

04:00
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小语言模型中的可解释跨语言对齐：探针日英双语LLM中的文化与语用推理

构建J-PragEval-v0探针日英小模型：敬语在残差流，隐主语/内群体在生成中处理，间接拒绝受长度干扰；提出推理期干预方法。

04:00
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BRAID：利用权重共享迭代图神经网络学习相互依存安全博弈中的均衡映射

提出BRAID，用权重共享迭代GNN学习相互依存安全博弈的均衡映射，单次前向快43倍，恢复敏感性。

04:00
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主动式道路安全干预：基于联网车辆数据预测澳大利亚危险驾驶热点

利用悉尼联网车辆数据预测高风险驾驶区域，ARIMA模型误差最低，可与深度学习媲美，助力主动安全干预。

04:00
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MultiSigBERT：多模态与序列建模在肿瘤生存分析中的新突破

提出MultiSigBERT，融合文本与结构化数据的时序轨迹，利用路径签名建模，在肿瘤队列中C指数达0.743，超越单一模态方法。

04:00
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Mr.Dec：用于30天再入院预测的日尺度纵向多模态建模

提出Mr.Dec，按日多模态序列预测30天再入院，用Transformer解码器整合EHR与CXR，辅以疾病对比学习，达最优性能并识别关键日。

04:00
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混合PDE参数学习中算子误设的检测与判别：一种无参考工具，样本内判别有界

提出无参考工具，从单次拟合区分算子误设与参数不可辨识；统计量在正确设定下中位数0.19，误设时拒斥率100%。

04:00
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文档敏感性分类中经典模型与Transformer模型的基准评测

构建泄漏受控的Strategic 16K语料，评测六种模型；BERT最优（准确率89.14%），TF-IDF+逻辑回归在经典模型中性价比最高。

04:00
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DOW-KE：通过直接端到端权重优化的无锚点多层知识编辑

提出DOW-KE无锚点方法，端到端联合优化多层权重更新，消除锚点传播偏差，编辑与保留效果最优。

04:00
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SW-ProxyCE：从公共脑电编码器到私有下游模型的零查询对抗迁移

脑电基础模型公开编码器带来安全风险：攻击者无需查询即可用少量标记数据生成可迁移对抗样本，攻击私有下游模型。

04:00
ArXiv AI

MobileWorldSafety：针对安卓应用中环境注入攻击的GUI智能体安全基准测试

提出MobileWorldSafety基准，含142个风险任务，评估6款GUI智能体，攻击成功率40.4%-66.9%，揭示其对环境注入攻击高度脆弱。

04:00
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超越FLOPs：面向可持续LLM的代码相关任务能量感知知识蒸馏

FLOPs不能可靠反映能耗，用能量替代模型指导蒸馏可让LLM推理能耗降90%、内存减86%，精度损失小。

04:00
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探索遥感中的高效开放词汇分割

建立统一基准，提出RSKT-Seg，融合多方向成本图与知识迁移，mIoU提升3.8，推理快2倍。

04:00
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EdNet日志中的学习策略聚类反映参与度而非掌握程度

对EdNet-KT3日志聚类，学习策略可预测后续参与度而非未辅助正确率；掌握信号与行为风格几乎无关。

04:00
ArXiv AI

HarnessRisk：面向智能体框架生命周期的安全基准

提出HarnessRisk基准，覆盖框架配置等六阶段，发现配置阶段最易受攻击，显式风险识别未必带来安全行动。

04:00
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Data-DPO：面向目标模型数据选择的大语言模型后训练直接偏好优化

提出Data-DPO目标模型数据选择法，通过一步探测将激活差异转为偏好，结合质量与多样性，超越全量训练。

04:00
ArXiv AI

从学生风险预测到SC2R：面向教育决策支持的语义约束反事实补救

SC2R框架结合预测模型、整数规划与SHACL验证，生成可行且语义合规的干预计划，提升教育决策可操作性。

04:00
arXiv cs.AI

迭代抓取位姿细化：一种用于二维视觉的深度强化学习方法

基于强化学习和DQN，迭代细化抓取候选，将几何法失败抓取转为成功，Dex-Net 300物体上达100%成功率，并验证仿真到现实迁移。

04:00
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用于卒中诊断的低剂量CT：便携式神经影像的双通道深度学习框架

低剂量CT卒中分类：直接分类优于先降噪，最高AUC0.937；重建质量提升未改善分类。

04:00
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RoBell-RVFL：一种鲁棒的广义贝尔随机向量功能链接网络

提出RoBell-RVFL，样本级加权抑制噪声、保留少数类，优于现有变体。

04:00
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DEPT：面向统一查询扩展与检索的文档嵌入保持调优

单解码器LLM端到端训练统一查询扩展与检索，通过文档嵌入保持调优稳定目标并传递梯度，在BEIR五个数据集上提升检索质量。

04:00
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UrbanWorld2.0：面向城市尺度真实感三维生成的多模态智能体框架

提出UrbanWorld2.0多模态智能体框架，利用多种基础工具生成高保真城市级3D世界，通过迭代自反思减少误差，感知质量胜率达86%以上。

04:00
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文字中的细胞构筑：人类脑显微图像的弱监督视觉-语言建模

提出检索-增强监督弱监督法，无需图文对，耦合脑细胞构筑视觉模型与语言模型，生成描述并预测脑区。

04:00
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无监督深度生成模型用于神经影像异常检测：系统范围综述

综述33项研究，评估无监督生成模型在脑MRI/CT异常检测中的潜力与挑战，指出异质性及验证不足等问题。

04:00
ArXiv AI

tinyDSM：面向资源受限微型机器人的技能建模与发展框架

提出技能建模框架，用内在动机与适应度评估，使资源受限微型机器人用极少先验知识自主从基础动作学到复杂轨迹

04:00
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面向驾驶场景生成的风险可控多视图扩散

提出风险可控多视图扩散方法，结合物理风险建模，生成驾驶场景，显著提升3D检测精度与视觉质量。

04:00
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利用生成式幻觉与生物物理建模实现统一的生物分子序列-结构协同设计

MCTH利用蒙特卡洛树搜索与生成幻觉，统一生物分子序列-结构设计，无需微调。

04:00
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DMT-Dens：用于生物数据的密度保持流形可视化

提出DMT-Dens，基于Transformer编码器与秩保持对齐，优化k近邻对数半径相关损失，实现密度保持与标签可分离性。

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从扩散到流：MotionGPT3中的高效运动生成

MotionGPT3中整流流比扩散收敛快、采样少、质量更优。

04:00
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Know3D：利用视觉-语言模型知识引导3D生成

提出Know3D框架，注入多模态大模型隐状态，传递语义知识至3D生成模型，实现背面视图的可控生成。

04:00
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视觉语言增强的半监督医学图像分割基础模型

提出视觉语言增强的半监督分割助手，以模板引导伪标签，在极低标注下提升精度，超越现有方法。

04:00
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无需高斯分布：面向JEPA世界模型的对比逆向动力学

用动作对比逆向动力学替代高斯正则化防坍缩，无需高斯假设；多对象任务成功率80%，胜过SIGReg的58%。

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世界基准：通过隔离物理概念评测世界模型的物理理解

世界基准通过隔离物理概念的视频测试，逐项评估物理理解，发现现有模型在具体物理概念上缺乏一致性。

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