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2026年8月10日
04:00
ArXiv AI

TRIBE：通过通信行为集成预测团队绩效

TRIBE通过通信行为在任务早期（10%）预测团队绩效，跨领域适用，发现AI改变团队轨迹，优化后提速增效。

04:00
arXiv cs.LG

ArchEGraph：面向几何-拓扑-物理对齐的建筑能耗建模的大规模图数据集

提出大型建筑图数据集ArchEGraph，含5481栋建筑及热负荷数据，支持图重建与拓扑感知负荷预测两任务，助力建筑能耗建模。

04:00
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PHASE-Tree：面向长时程角色扮演对话的角色状态演化建模

提出PHASE-Tree多尺度角色状态树及LongEvoRoleBench基准，显著提升长期角色扮演中的演化状态生成。

04:00
arXiv cs.LG

KReF：面向长期时间序列预测与预测不确定性的免训练检索

免训练检索框架KReF，以检索历史未来构建经验预测分布，CRPS全面最优，点预测不逊于基线。

04:00
ArXiv AI

CEDAR：面向复杂系统目标导向优化的智能体编排树搜索

CEDAR利用LLM智能体驱动树搜索，自动发现满足行为目标的复杂系统，减少人工并揭示结构如何影响涌现行为。

04:00
ArXiv AI

SkillEval：将智能体技能质量分解为可解释信号

提出SkillEval框架，从技能文档学习可解释方向评估质量，预测下游表现，并指导技能修订。

04:00
arXiv cs.CV

一次剪枝：面向视觉语言模型的免重训练任务无关剪枝

提出PORTA，基于激活变化任务无关剪枝，免重训练，自适应稀疏分配，高效压缩视觉语言模型。

04:00
arXiv cs.CL

确认我们的偏见？评估大型语言模型的能力、风险与社会影响

研究发现大型语言模型会随提示框架调整回答，即使事实问题也易受引导，可能强化用户潜在偏见。

04:00
arXiv cs.AI

从点到边：面向物理敏感PDE学习的边条件谱算子

提出边条件谱算子ESO，利用局部边变化调制谱混合，并引入物理感知重加权，在九个PDE基准上达最优。

04:00
arXiv cs.CV

AVCap：利用细节感知奖励强化音视频联合描述

针对音视频联合描述数据稀缺、奖励粗糙等问题，提出高质量数据集AVCap-100K、模型AVCap及基准AVCap-Bench，实现原子级细节评估并达最优性能。

04:00
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语言模型能否未见而想象？——Ekphrasis：衡量纯文本大语言模型的视觉创意构思

提出Ekphrasis基准，用400任务评估纯文本语言模型的视觉创意构思，区分有用性、表现力、新颖性，经跨模态验证。

04:00
arXiv cs.LG

基于近似最近邻的次二次双模拟度量：覆盖增强保证与可计算双侧证书

提出基于近似最近邻的次二次双模拟度量，给出覆盖增强保证与可计算双侧证书，显著降低计算复杂度。

04:00
arXiv cs.CL

GPTKB 2.0：浏览、查询与审计消歧后的LLM派生知识库

本演示探索消歧后的LLM知识库，含3840万三元组，支持浏览、查询、审计、SPARQL及实体链接。

04:00
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CubicQuant：采用1-8比特权重的参数化非均匀码本实现高吞吐量LLM推理

提出CubicQuant参数化非均匀量化，用三次曲线映射码字，1-8比特下重建误差更低，且可直接GPU执行。

04:00
ArXiv AI

长时程智能体轨迹归因：统一基准与细粒度标注框架

提出轨迹归因统一基准与细粒度标注框架，含千余条带标注轨迹，定义定位与链恢复两类任务，支持多种归因场景。

04:00
ArXiv AI

Fast LapSum：百万规模下的精确可微Top-k

提出Fast LapSum，排序后线性时间实现精确可微Top-k，开销近零，支持百万级稀疏优化。

04:00
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通过微分与积分几何理解可微嵌入

所有嵌入诊断源于同一几何对象；微分视图管局部，积分视图揭示路径依赖且不可约；实验验证曲率信任与路径依赖检测。

04:00
arXiv cs.CV

先摘要，后下载：星载视觉语言模型实现带宽高效地球观测

先摘要后下载范式：星载视觉语言模型生成摘要，地面提问验证，仅关键信息下载全分辨率影像，省带宽、提时效。

04:00
arXiv cs.AI

ReGraph：从食物图像中学习生成食谱图

提出食谱图数据集与两阶段框架，提升多模态模型从食物图生成结构化流程，但成分状态捕捉仍难。

04:00
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隐藏规范控制ReLU网络中的特征特化

隐藏规范控制ReLU网络特征特化：初始预测不变，仅缩放规范即决定重复神经元特征归属，并加速特化、剪除冗余。

04:00
arXiv cs.CL

更多检索证据是否有助于扩散语言模型的视觉检索增强生成？

提出基于熵的候选过滤器，选择性纳入证据，提升扩散语言模型视觉检索增强生成准确率约2.6个百分点。

04:00
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更快的查询-键学习使自注意力模型的注意力更集中

分析自注意力中查询-键与输出-值电路的参数化，发现因子分解改变学习率；查询-键学习更快时注意力更集中，性能相当。

04:00
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一种基于智能体的自顶向下与自底向上混合知识图谱生成方法

提出混合知识图谱生成法，以大模型结合维基数据，用智能体反思从多语言噪声技能文本构建可扩展技能体系。

04:00
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或许成交：情感在多智能体谈判中的作用

多智能体谈判中，愤怒买家几乎不成交，快乐买家成交率最高但价格更差，情感影响因角色而异。

04:00
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RibAssist 3D：基于CT投影的双平面肋骨骨折检测、定位与选择性三维定位

双平面投影可精确重建肋骨骨折三维点，但对应匹配是瓶颈；选择性输出几何准确，假阳性低。

04:00
arXiv cs.CV

MaskFlow：精确、一致且无缝的区域图像编辑

提出MaskFlow训练框架，将掩码融入概率路径，实现精确区域编辑与背景保持，Soft-Poisson去缝模块平滑过渡，并构建MEData数据集，效果优于现有方法。

04:00
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Skaling定律：融合Chinchilla指数与Kaplan耦合

提出Skaling定律，耦合模型与数据，误差降1.5-3倍，仅需约1/10计算量。

04:00
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基于LLM激活测量文本概念内容：概念向量与线性探针的ESG证据

用冻结LLM激活的线性探针和RFM测概念内容，无需微调即近微调分类器精度，优于模型自身回答。

04:00
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MuST-VAD：面向视频异常检测的相互结构化学习

提出互学习框架，检测器与LVLM双向更新，UCF-Crime上AP42.46%，超SOTA4.13点。

04:00
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在文本中去偏，相信你的眼睛：面向视觉反常识推理的文本锚定跨模态迁移

视觉推理瓶颈在语言解码器偏向常识先验，文本锚定后训练可去偏，无需视觉数据即可提升反常识推理。

04:00
arXiv cs.CL

HNR-DAC：面向科学声明验证的难负样本重排与分布对齐分类

提出HNR-DAC两阶段框架，用难负样本重排与分布对齐分类提升科学声明验证，平均分95.13%居第三。

04:00
arXiv cs.CV

Vernata：激光雷达点表示的自监督学习

提出多模态多教师蒸馏框架Vernata，用于LiDAR点云自监督，含稀疏视图增强、记忆库与跨模态蒸馏，性能显著超越Sonata基线。

04:00
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双空间模态一致性学习用于通用跨模态重识别

提出DSMCL框架，联合空间与频域一致性学习，解决跨模态ReID频域差异与泛化问题，显著提升多基线性能。

04:00
arXiv cs.CV

恶劣天气去除的退化感知跨模态补偿提示学习

提出退化感知跨模态提示补偿网络，融合视觉语言先验，对齐语义与结构特征，提升恶劣天气恢复效果。

04:00
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基于正确示范的多尺度奖励对冲

提出连续奖励类首个无回合数界：多尺度投票对冲，总隐藏差距受熵积分控制；熵多项式时总差距对数级、统计率快，证下界。

04:00
arXiv cs.CL

从测试时扩展到可复用记忆：衡量文本到SQL中的结晶化

提出结晶化：存储修正查询在BIRD上使新问题首答准确率提升4.34个百分点，关键在数据库特定内容。

04:00
arXiv cs.CL

CoinRAG：面向长上下文RAG的上下文信息片段KV缓存复用

CoinRAG复用细粒度信息片段KV缓存，兼顾低延迟与高精度，在长上下文问答中获平均5.3%相对F1提升，实现新的帕累托最优。

04:00
arXiv cs.AI

中文标题：大语言模型中的评论界赞誉导向：来自电影偏好诱导的证据

中文摘要：大模型普遍偏好影评界赞誉但商业冷门的电影，且随模型规模增强；调整可见度和大众接受度后偏好反转，提示评价导向存在于部署中。

04:00
arXiv cs.AI

ReQuant：后训练量化的固定网格离散优化

ReQuant无需反向传播，在固定网格上迭代优化离散权重，通用提升各类PTQ精度，尤其低比特。

04:00
ArXiv AI

忽视关键投票：聚合独立性指标遗漏验证真正起作用之处

验证信号仅在胜负一票之差的问题上提升准确性（+10至23个百分点），其余为零；据此替换规则可提升准确率3个百分点以上。

04:00
arXiv cs.CV

单一模态不够时：基于航拍RGB-热成像视频的马鹿性别与生命阶段多模态分类

融合RGB与热成像多模态，用DINOv3特征分类马鹿性别与年龄，准确率96%，优于单传感器。

04:00
arXiv cs.LG

弱监督学习的最新进展：新的监督范式、假设放宽与实际解决方案

综述弱监督学习新进展，包括置信度差异分类、互补标签学习、部分标签学习等，提出放宽假设和实用方法。

04:00
arXiv cs.AI

模态迁移：自主GIS智能体的先决条件

研究检验大语言多模态模型在图像与文本间传递空间信息的能力，发现现有模型（如OpenAI）在简单彩色网格再生任务中仍存在明显短板，凸显多模态对齐是关键瓶颈。

04:00
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为何知晓两跳仍不足：理解语言模型的两跳泛化

模型泛化依赖第二跳分布；失配因上层只映射而非推理；循环训练可提升。

04:00
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视觉世界实验中的注视行为可借助现成语言-视觉编码器建模

结合CLIP双编码器与双模态归因，无需微调即可预测视觉世界实验注视行为，复现人类预测加工。

04:00
arXiv cs.CV

Scenix：基于可执行场景程序的稀疏视图3D场景重建

Scenix用可执行程序从稀疏视图重建可编辑3D场景，含感知实例化与闭环空间优化。

04:00
arXiv cs.LG

人工神经网络中符号模式涌现的数学原理与实验发现

证明神经网络推理逻辑可重构为稀疏符号交互，满足两个数学准则即涌现该模式，实验验证其可迁移性与泛化解释力

04:00
arXiv cs.CV

生成式嵌入基准：稠密嵌入中留存多少信息？

新基准GEB用生成式读取检验嵌入可恢复信息量，发现现有多模态嵌入存在信息瓶颈，分离性评估无法揭示。

04:00
arXiv cs.CV

用于即插即用扩散图像恢复的局部认知不确定性引导主动采样

提出局部认知不确定性引导的主动采样，用于扩散图像恢复，增强细节并加速收敛，即插即用。

04:00
ArXiv AI

科学边界评估：看见迈向真正科学发现的缺失一步

新基准SEE：19个多模态模型最佳准确率48.7%，工具辅助升至52.7%，仍难从实验证据推理。

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