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2026年7月30日
04:00
arXiv cs.CL

Robostreet Flow：一种轻量级超低阻力电动牵引车与四车混合编队架构，用于最低成本点对点货运

提出Robostreet Flow架构，集成低风阻轻量化电动牵引车与4车编队，成本降低56%、能耗降20.5%。

04:00
arXiv cs.CL

评估本地LLM机器翻译中的提示范围与示例相似性

研究提示范围和示例选择对本地LLM翻译的影响，专业MT仍最强，少样本部分有益，嵌入检索略优，多目标提示小模型易失败。

04:00
arXiv cs.LG

早期判断，更优预算：面向计算高效RLVR的序贯自适应推出分配

SARA用序贯分配两阈值停止规则，早期判断提示有效性，节省rollout预算22%-67%，性能匹配或超越现有方法。

04:00
arXiv cs.LG

深度强化学习中冻结随机CNN特征提取器的涌现稀疏性

冻结随机CNN在深度强化学习中涌现稀疏全连接层：活跃神经元数与任务复杂度正相关，限制性能，且早期锁定。

04:00
arXiv cs.CV

BG-REAL：一个基于真实数据的公开基准，用于背景篡改检测与定位

BG-REAL是含7000样本的背景篡改检测基准，揭示重编码伪影是基线模型共有风险。

04:00
arXiv cs.CV

知识引导的原子动作解耦方法用于动作识别

KDA利用LLM分解动作标签为原子动作，通过知识注入与解耦模块增强表征，实现精确解耦，在多标签动作识别中达SOTA。

04:00
arXiv cs.CV

一图胜千言：通过混合深度学习从图像中提取皮肤暴露数据以增强安全评估

混合深度学习量化图像暴露皮肤，与人工评估80%一致，可扩展用于安全评估。

04:00
arXiv cs.CV

从野外单张人体图像中估计体重和身高

提出用深度学习从单张自然人体图像估计体重、身高和BMI，构建新数据集，全身图像效果最佳。

04:00
arXiv cs.CV

TraceCLIP：从Patch到CLS的贡献中恢复局部语义

TraceCLIP无需训练，利用patch-to-CLS贡献恢复局部语义，零样本分割平均mIoU提升1.3-4.5点。

04:00
arXiv cs.CV

DVPSFormer：面向自动驾驶的高效在线深度感知视频全景分割

提出统一在线架构，通过显式场景离散化和在线多数投票，高效实现4D理解，在Cityscapes-DVPS和SemKITTI-DVPS上达SOTA。

04:00
arXiv cs.AI

UrbanDS: 一种图引导的LLM多智能体系统，用于数据密集型城市任务

提出图引导LLM多智能体系统UrbanDS，通过数据集图组织技能与关系，多智能体协作处理数据密集型城市任务，性能领先。

04:00
arXiv cs.AI

CG-World：面向世界模型的大规模世界状态数据集与协议

提出含85万段状态标注的CG-World数据集，支持干预学习与反事实推理，助力视频生成及策略迁移。

04:00
arXiv cs.CV

WildShadowRemover：通过细节保持的视频扩散模型实现野外视频去阴影

提出基于视频扩散模型与LoRA微调的野外视频去阴影框架，通过细节注入和频率分解调制实现高质量、时间一致的阴影去除。

04:00
arXiv cs.CV

物理与隐私交汇之处：面向隐私保护的脑肿瘤生物力学建模的联邦物理信息神经网络

联邦物理信息神经网络结合隐私保护与生物力学建模，在分散数据上达91.4%准确率，超越集中训练基线。

04:00
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CMT-RAG：面向多轮多跳检索增强生成的互补记忆痕迹

引入子问题级推理痕迹的互补记忆框架，在多轮多跳RAG中显著提升答案准确性。

04:00
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Symphony of Bias: Exploring Gender Associations with Musical Instruments in Multimodal LLMs

04:00
arXiv cs.AI

Eco3S：基于智能体的复杂社会经济系统模拟

Eco3S框架通过共演化环境、结构因果模拟和自改进机制，精准复现经济研究现象，支持政策分析。

04:00
arXiv cs.AI

多模态序列动机推理基准：MultivationBench

MultivationBench评估多模态序列动机推理，基于心理学框架，模型难以动态推理，暴露静态识别与动态理解的差距。

04:00
arXiv cs.CV

Rad-JEPA 3D：用于3D计算机断层扫描的放射学联合嵌入预测模型

提出Rad-JEPA 3D联合嵌入预测框架，混合H-Mamba编码器与HSOR正则化，在12万CT扫描上预训练取得SOTA。

04:00
arXiv cs.CL

When Synthetic Users Fail: A Cross-Domain Benchmark of LLM-Simulated Human Survey Responses

04:00
arXiv cs.AI

EvoPINN：基于智能体的物理信息神经网络可行算法发现

EvoPINN智能体自动发现PDE专用学习算法，显著降低L2误差，并自创SLRC-PINN新架构。

04:00
ArXiv AI

潜在通道真的在通信吗？对潜在多智能体LLM的因果审计

通过消息替换的因果审计发现，潜在通信中接收者依赖示例内容或其他代理，总体准确率无法揭示真实影响。

04:00
arXiv cs.CV

延迟感知的双手对齐用于双手动作分割

提出轻量级LACA模块，显式估计双手时序偏移分布，自动对齐提升分割性能，仅增0.0086M参数。

04:00
arXiv cs.LG

Q-Steer：分子策略优化的动作价值引导

Q-Steer用预训练的离线价值评分器引导分子语言模型采样，不增加在线预算，显著提升优化奖励。

04:00
arXiv cs.AI

AlphaSchema：探索基于大语言模型阿尔法挖掘的交易语义空间

提出结构化语义空间解耦探索与实现，迭代选择平衡全局与局部，提升因子挖掘效果。

04:00
arXiv cs.LG

自同构诱导的图神经网络Top-k解释非规范性

自同构导致GNN的top-k解释存在任意性，提出判据验证其普遍性，报告轨道可消除。

04:00
arXiv cs.AI

更少澄清，更好代码：编码助手中跨会话个性化歧义适应基准测试

提出CAPA基准，评估编码助手利用用户历史会话解决重复歧义、减少澄清次数的能力。

04:00
arXiv cs.CL

对齐错误具有人格特征：大五人格视角下的涌现式对齐失误

微调导致的对齐失误表现为大五人格的显著偏移，可用校准向量诊断，为安全现象提供可解释人格画像。

04:00
arXiv cs.CL

（有）碍结对编程：编码智能体提升生产力却损害理解

编码智能体提高任务完成效率，但削弱用户代码理解，用户仍因便捷而偏好。

04:00
arXiv cs.CL

金融披露文本中细粒度不一致性分类的诊断

微调小模型高效分类金融披露细粒度不一致，证据定位是关键瓶颈，不同类型难度分化显著。

04:00
arXiv cs.AI

重新思考自我进化：一种缓解技能过拟合的受约束探索-利用过程

提出SkillBoost框架，通过结构化剥削与先验引导探索，在缓解技能过拟合的同时保持最优性能。

04:00
arXiv cs.AI

面向声明-证据可追溯性的证据账本裁决

证据账本裁决将声明与证据配对并评估支持关系，基准测试准确率0.676，优于基线，实现AI写作可审计追溯。

04:00
arXiv cs.LG

FloDR：一种基于归一化流的可逆降维方法

FloDR利用可逆归一化流降维，保留剩余坐标，实现精确逆映射与密度诊断。

04:00
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面向长上下文语言模型的可合并模型侧聚合状态

提出模型侧HyperLogLog聚合接口，固定2KB内存实现精准可合并聚合，长上下文准确率达99.2%，优于直接推理63.2个点。

04:00
arXiv cs.AI

AgenticCANN：通过知识增强的智能体进化实现自动化的升腾C算子生成

知识增强智能体自动生成升腾C算子，可行性达90-100%，最高加速6.65倍

04:00
arXiv cs.LG

RAGuard：面向检索增强生成系统抵御数据投毒的分层防御框架

提出RAGuard分层防御，对抗性检索结合ZKIP过滤器，将投毒攻击成功率降至0.000，召回率接近基线。

04:00
arXiv cs.LG

实践中的实体解析：自助服务管线的经验教训

自助ER系统三教训：无最优单一算法，精度与召回分别优化，假阳性合并需主动重验。

04:00
arXiv cs.CL

知识先行于推理：EC-Reason-Bench——面向大语言模型酶分类的无训练诊断基准

通用LLM酶分类准确率极低因缺乏知识；EC-Reason-Bench揭示知识先于推理，开放书访问大幅提升性能。

04:00
arXiv cs.CL

Voice Memory for Agentic Speech Recognition

04:00
arXiv cs.CL

ForgetBench：语言模型长期参数记忆遗忘动力学基准

提出ForgetBench基准，通过时序知识编辑系统评估LLM的长期记忆保留与遗忘动态。

04:00
arXiv cs.LG

从多智能体演示中学习隐式因果世界模型

提出隐式因果世界模型，从多智能体离线演示中恢复环境动态，无需预定义因果图，在协调任务中提供可解释因果表示，精度随干预强度提升

04:00
arXiv cs.LG

MetaKoopman：面向分布偏移下结构化动力学的Koopman算子贝叶斯元学习方法

提出贝叶斯元学习框架MetaKoopman，利用Koopman算子线性表示，实现分布偏移下非线性动力学的鲁棒建模与预测。

04:00
arXiv cs.LG

通过k阶忠实性假设松弛的高阶马尔可夫毯发现

提出k阶忠实性松弛，用于发现高阶马尔可夫毯，可处理奇偶关系及数据违反。

04:00
arXiv cs.LG

后训练于可检测性边缘：微调的博弈论方法

提出博弈论框架优化KL正则化系数，平衡奖励与统计可区分性，实验验证有效。

04:00
arXiv cs.LG

ClockRoPE：用于时间例行建模的随机傅里叶旋转

提出ClockRoPE方法，通过随机傅里叶旋转模拟周期注意力，改进序列推荐中的时间建模，已在视频平台部署并提升用户参与度。

04:00
arXiv cs.CV

LumaGuide：扩散模型中免训练HDR生成的分布塑造

LumaGuide通过可微能量引导在采样时塑造亮度分布，无需重训练即可实现HDR生成。

04:00
arXiv cs.LG

从接口到推理：从任意顺序模型中引出任意顺序推理

针对掩码扩散模型接口-推理差距，提出插入式与潜在空间两种方法，实现任意顺序推理并提升性能。

04:00
arXiv cs.CV

基于配准的光谱融合用于未配准WLI/NBI内窥镜病变分割

提出复域融合框架，通过拓扑正则化与可靠性估计引导选择性融合，有效提升未配准WLI/NBI病变分割性能。

04:00
arXiv cs.LG

通过非梯度向量流学习流映射

SGFlow通过非梯度向量流学习流映射，无需可逆约束和反向传播，在CIFAR上10步采样FID最优，具有固定点保证。

04:00
ArXiv AI

Setoka：面向异构数据的个性化智能体层次化用户理解基准

Setoka基准评估智能体理解用户，发现深层理解（行为模式、人格特质）远逊于事实检索，需跨源整合与长期抽象。

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