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2026年7月31日
04:00
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NMINE：归一化互信息神经估计

提出全神经归一化互信息估计器，融合MINE与MI-NEE，高斯数据上优于KSG基线。

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mmRadarTwin：面向室内毫米波雷达的测量校准信号级数字孪生平台

提出mmRadarTwin测量校准信号级数字孪生平台，融合实测与UE仿真，实现路径归因，有效区域召回70.8%。

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保真不是安全：轻度压缩大模型通过所有无数据质量检查，却在智能体执行中虚构操作步骤

轻度压缩模型通过困惑度、MMLU和保真度检查，却会虚构操作步骤；低秩压缩特有，可用双轴统计筛查。

04:00
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理解基于子模信息度量的表示学习目标：方差与分离视角

统一理论揭示子模信息度量作用：总量信息刻画类内方差/协方差，互信息刻画类间分离，实验验证。

04:00
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MADRS流程：支持临床试验中的抑郁症评估

构建音频转文本的LLM流程，映射MADRS十项症状并评估严重度，与专家评级相关性达0.867。

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FedOGL: 对抗联邦开放世界多模态图学习中的灾难性遗忘

提出FedOGL框架，保留语义结构记忆，将灾难性遗忘性能下降降低42.67%，同时保持或提升下游任务表现。

04:00
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超越分类：病理学基础模型作为有丝分裂象的检测编码器

病理基础模型可直接用于有丝分裂象检测，H-optimus-0与Virchow性能有竞争力，且对域外数据更鲁棒。

04:00
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低秩适配的紧样本复杂度：匹配界与秩选择

低秩适配的样本复杂度上界与下界均为O~(rd/n)；最优秩等于内在秩，过参数化对无正则经验风险最小化有害。

04:00
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分裂与驱动：实时高斯头部虚拟人的双轴解耦

提出单图实时高斯头部虚拟人，双轴解耦免外部追踪，三分支建模，速度最快。

04:00
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DAS-PMVC：一种通过双重对齐与结构增强的部分多视图聚类框架

提出DAS-PMVC框架，利用双对齐与结构增强进行部分多视图聚类，性能超越现有方法。

04:00
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VESTIGE：一种知识引导的掩码策略，用于基因组Transformer的腐蚀感知微调，并在古DNA重建上验证

提出按位置腐蚀分布掩码的VESTIGE，替代均匀掩码，在古DNA重建中显著提升性能，且适用于多种序列腐蚀场景。

04:00
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ENCORE：事件辅助的互补运动细化用于学习型视频压缩

提出事件辅助互补运动细化框架，利用事件相机补充帧间运动，仅细化光流，事件为辅助，显著提升压缩性能。

04:00
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事件结构化物理信息神经网络用于可微临界清除边界

提出事件结构化物理信息神经网络，精确链接事件阶段，定义可微稳定边界，高效准确估计临界清除时间。

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迈向具有最优批量大小调度的联合缩放定律

揭示学习率与批量大小联合影响，推导最优批量调度，联合缩放定律优于静态基线。

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带诱导度量的地标形状空间

统一Kendall形状空间与Sobolev度量，新空间防碰撞、消刚体运动、固定尺度，可解匹配与测地线。

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基于倒置自注意力的多变量时间序列因果发现

提出倒置自注意力因果发现框架用于多变量时间序列，强调潜在间接因果，配合全局算法与验证模块，优于现有方法。

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TongueReenact：几何锚定的面部重演舌头合成

提出首个跨身份舌头动态迁移框架，用空间约束掩码扩散模型合成舌头，指标超基线两倍，并用VLM协议验证优越性。

04:00
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利用双教师信息瓶颈蒸馏改善对抗攻击下的鲁棒性/准确性权衡

双教师信息瓶颈蒸馏：交叉层注意力传递干净与鲁棒特征，保持对抗鲁棒性并提升干净准确率。

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ROCS：面向请求的计算共享实现高效大规模推荐

提出面向请求的计算共享范式，延迟交互，按请求共享计算，提升效率与质量，已大规模部署。

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EMBL AI 图书馆员：面向 AI 代理的生命科学知识层

EMBL AI Librarian用LLM编排检索，为AI代理提供证据，提升文献综合、验证等性能。

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何时何地提交：扩散语言模型的候选感知解码

提出训练无关的候选感知早期退出法，分离何时停止与何处加速，无需后缀提示，精度损失小于2%，实现显著提速。

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源于推出误差的时间聚焦：文本到视频扩散的隐式偏好优化

提出cIPO框架：以去噪重建误差为隐式偏好，集中优化高误差时间片段，提升视频真实感与时间一致性。

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迈向可扩展的可靠大语言模型自动化评估

提出基于多LLM成对比较和Elo评分的评估框架，可调一致性阈值，减少人工干预，结果与专家判断高度相关。

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MORFES：现代希腊语产出性屈折能力基准

MORFES基准含500个专家验证项，侧重低频词，测试希腊语屈折识别与产出，评估开源模型，新模型Sophea-Genesis-1领先。

04:00
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BladeYOLO：有限标注与弱显著性感知下的风机叶片缺陷检测

提出BladeYOLO，融合自监督预训练与Mamba增强，解决叶片缺陷弱显著性和标注有限问题，在多个数据集上检测性能领先。

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理解在早期完成：大语言模型中的深度分工及其在无界上下文记忆中的应用

层间分工中间层存上下文固定预算检索残差重算上层内存不随存储增测97.05显存降79%加速7.83倍

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CACHE-UK：面向金融领域顺序更新的量化大语言模型的稳定性感知记忆编辑器

金融量化LLM记忆编辑，稳定性感知框架+LoRA+控制器，4位下知识退化降11-17%，成功率28%。

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韵律与语用之间的关联：波斯语话语标记hâlâ（“现在”）的个案研究

研究发现波斯语话语标记hâlâ多功能性强，70%兼具多种语用功能，时长和强度是区分其功能的主要韵律线索。

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小规模训练，大规模部署：通过几何重整化实现图神经网络的零样本迁移

几何重整化粗粒化图训练GNN，可直接零样本迁移至原始大图，保持性能并降低训练成本。

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RIPPLE：生成而非恢复多通道相位

提出生成多通道相位的方法，以相位先验经修正流优化，提升通道间相干性，显著降低地震极化误差。

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超越最佳教师：扩展与压缩推理解流形

强化学习策略仅为推理解流形的局部探针；提出扩展-压缩框架，通过多教师互补与可靠门控蒸馏，使学生超越最强教师。

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深度学习为何在中医舌诊中有效？一项全面消融研究

系统消融20余模型发现：ConvNeXt-Tiny最优，BCE损失提升2.7%，数据扩增需克制，弱集成提升2.1%，数据规模增益20.6%，标签扩维致崩溃。

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闪电OPD 2.0：缓解大型推理模型跨教师在线策略蒸馏中的风格偏差

闪电OPD 2.0用交叉拟合残差化消除跨教师蒸馏风格偏差，在数学与代码基准上持续超越原方法。

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大语言模型难以在受控环境中模拟人类信念更新

六种LLM模拟人类信念更新：仅给定真实初始立场时能匹配分布，无法自生成初始立场，存在中立偏向、更新过小等偏差。

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FaithEyes：通过多智能体过程图像验证实现忠实工具使用

提出多智能体自评判框架，判断过程图像是否有用，调整工具奖励并注入推理，提升工具忠实度和准确性。

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OPLD：多模态推理的在线策略潜在蒸馏

提出在线策略潜在蒸馏法，将多模态思维链推理蒸馏至潜在表征，超越现有方法。

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LoRA脚手架式策略优化（LSPO）：一种采样时低秩支架，用于在零奖励悬崖提示上恢复强化学习梯度

针对零奖励悬崖提示无梯度问题，LSPO用低秩适配器监督重采样恢复梯度，平均性能提升3.8点。

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改善西班牙语心理健康筛查与早期风险检测

提出西班牙语心理健康专用模型及增量上下文扩展方法，降低检测延迟并保持高性能，刷新三项基准。

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基础模型时代重新审视预测性流程监控：序列、表格与大语言模型方法的比较研究

比较序列、表格与语言模型：序列模型擅于下一活动预测，表格模型擅长时间任务，语言模型成本高但落后。

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基于凸特征嵌入学习的人脸与语音跨模态关联

提出凸特征嵌入学习人脸-语音跨模态关联，利用跨模态注意力减少误判，在VoxCeleb上超越现有方法。

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你会步行去洗车吗？揭示大语言模型在常识推理中的显著性偏差

大模型易被显眼干扰项误导，忽视常识；失败源于知识被抑制而非缺失，轻量提示可大幅缓解。

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超越情感：从财经新闻中提取结构化信息

财经新闻情感分析仅得单一分数，损失信息。用LLaMA提取六维结构特征，与情感互补，组合F1达0.600，显著优于单独使用。

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对比概念重要性：通过自动提取的概念表示解释成对类别决策

提出对比概念重要性方法，通过概念归因目标类与对比类的logit差值，揭示成对类别特有决策行为。

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面向人脸超分辨率和稳健重识别的协同特征聚合

提出协同特征聚合，融合多视角/序列人脸特征，级联超分恢复高分辨率，提升超分与重识别性能。

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类感知强化学习用于反事实解释生成

将实例预测类别加入强化学习状态，显著提升反事实解释生成的有效性、收敛速度和奖励优化，优于不包含类别信息的方法。

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面向医学影像无监督域适应的实用算法选择

提出无标签准则联合选择UDA算法与超参数构建参考预测选一致性最高模型在脑MRI和胸X光上更优

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结合图像外信息：时空信息增益驱动的农田分割智能体

现有农田分割仅看当前图像易混淆，提出FarmSeeker按需查询时空信息增益，构建全球基准，分割更稳定。

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S-CEReBrO：突破连续脑电监测中的内存屏障

提出S-CEReBrO，用窗式交替注意力实现恒定内存，支持超长连续EEG监测，内存更少、吞吐更高，多项任务达最优。

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文学文本中的创造性转化：跨表征层次的变迁建模

构建多层级模型，量化文学文本在词汇、语义、概念、结构、叙事层面的选择性转化，区分模仿与创新。

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基于卷积神经着色的多视图图像高质量三维重建

提出卷积神经着色法，用神经着色器与位移网络从多视图重建3D形状，暗部及边界细节显著优于现有方法。

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