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2026年7月29日
04:00
ArXiv AI

通过“检验与划分”方法计算提取法律原因：封闭教法章节的集合论形式化

提出集合论形式化算法，从法理裁决真值表提取最小规则，消除冗余属性，生成候选法律原因。

04:00
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用Transformer探索线丛标准模型

提出LB-Explorer架构，利用Transformer强化学习搜索异质线丛标准模型，高效学习约束并过滤有效配置。

04:00
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大型推理模型认知习惯探究

大型推理模型展现类人认知习惯，能自适应任务，某些习惯与有害输出相关。

04:00
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不确定处投入专家：混合专家LoRA的置信自适应路由

提出CARE方法，根据置信度动态激活专家，在同等算力下性能更优且激活更少专家。

04:00
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在大型语言模型中定位人格表征

研究发现LLM人格表征集中于解码器后三分之一层，伦理观有重叠，政治观区分明显。

04:00
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表格基础模型在分布外性能上的实证评估

实证评估9种表格基础模型在分布偏移下的性能，发现系统性下降（差距0.003-0.060）及可扩展性差距。

04:00
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Med-R$^3$：通过渐进式强化学习增强LLMs的医学检索增强推理

提出Med-R$^3$框架，渐进强化学习联合优化检索与推理，性能超越GPT-4o-mini。

04:00
ArXiv AI

面向中文语音产生与感知的脑电-文本解码中的联合文本-音频对齐

提出EEGAlign联合文本-音频对齐，在中文EEG上达82.37%朗读与41.43%被动听分类准确率。

04:00
ArXiv AI

引擎平等，人类不平等：引擎判均势棋局的可重复结果偏差

引擎判为均势的棋局中，人类实际结果存在可重复的偏向，方向稳定，量小但显著。

04:00
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PilotRL：全局规划引导的渐进强化学习训练语言模型智能体

提出全局规划引导的渐进强化学习框架PilotRL，在智能体任务中超越GPT-4o，性能提升3.6%。

04:00
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面部去标识化：从采集到处理的领域视角综述

首篇覆盖物理、传感器、数字域的面部去标识化综述，系统分析进展与挑战，强调标准化基准。

04:00
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MODUS：仅解码器的多样模态任意到任意建模

提出仅解码器的任意到任意多模态模型Modus，对称处理各模态，无需特定头或损失，性能强且灵活。

04:00
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锐度感知最小化与Muon：谱范数下的鲁棒性

提出谱内步结合Muon外步的矩阵感知SAM，在ImageNet上达到最佳验证精度。

04:00
ArXiv AI

超越认知假象：认识论分裂学与大语言模型作为技术符号机器

提出认识论分裂学，视LLM为技术符号机器，指出认知假象源于社会技术分裂，强调完整实践。

04:00
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强化信息梦境者：通过潜在引导高效训练的非对称世界模型

提出潜在引导的非对称表示学习，新算法Reinformed Dreamer在多基准上稳定优于先前方法。

04:00
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评估VLMs在游戏QA中自主代理驱动的几何裁剪检测中的应用

VLMs检测游戏几何裁剪误报多，适合作为多阶段QA流水线的高召回候选过滤器。

04:00
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当算法遇见艺术家：公共AI艺术话语中的语义压缩与利益相关者边缘化（2013-2025）

公共AI艺术话语中，艺术家的多样化关切被窄化，具体监管诉求被忽略，导致利益相关者边缘化。

04:00
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生成器对齐表示接口用于诊断软等变性

提出GARI表示设计原则，通过对齐生成器视图实现软等变性诊断，无需针对特定群重新设计骨干网络。

04:00
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面向视频级矛盾与犹豫识别的知识引导多模态交互流推理

PRISM-AH将矛盾与犹豫建模为多模态冲突，融合流式推理与知识引导LLM，视频级识别Macro F1达0.6133。

04:00
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OrchBench：通过确定性仿真隔离评估多智能体编排计划

OrchBench通过仿真隔离评估编排计划，与真实执行高度相关，高效节省资源。

04:00
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基于广义切线近似的强超高斯似然变分推断框架

提出利用凸对偶的切线变换变分框架，实现强超高斯似然与高斯先验共轭，保证收敛并优化风险，性能优于现有方法。

04:00
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守护者与加害者：大语言模型有害内容生成与安全缓解综述

综述LLM在有害内容生成与安全缓解中的双重角色，涵盖无意毒性、对抗性越狱及RLHF等防御策略，指出评估局限与未来方向。

04:00
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VisRAG2.0：通过证据引导的多图像推理减轻视觉检索增强生成中的视觉幻觉

EVisRAG通过显式收集多图像证据与范围奖励设计，有效减轻视觉幻觉，提升推理可靠性，平均性能提升19%。

04:00
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利用开放模型构建大规模英-罗文学翻译资源

提出TF2框架，基于12B开放模型两阶段微调，低成本生成高质量英-罗文学翻译，性能接近专有模型，已开源模型和数据集。

04:00
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Wonder：视频世界模型新高度

Wonder实现实时相机可控视频世界探索，核心创新包括密集坐标场控制、稀疏注意力记忆与自蒸馏训练优化。

04:00
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超越事实准确性：用LogicScore评估RAG系统的全局推理完整性

LogicScore通过后向验证评估RAG推理完整性，揭示模型高事实精度低推理质量的差距。

04:00
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准SVD：李约束矩阵分解用于实时成像

准SVD通过李约束并行分解矩阵，在医学成像中实现3-20倍加速和25+ FPS吞吐量，优先重建保真度。

04:00
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语言模型的物理：第4.1部分，架构设计与Canon层的魔力

通过合成预训练发现Canon层，增强推理深度与广度，提升弱架构性能，可预测未来架构行为。

04:00
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通过工具链工程分发安全控制

SHarD工具链嵌入OS沙箱等三类安全控制，单命令分发，效能等同最佳商业代理，实测满分。

04:00
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中文标题：超越预测准确性：对人类嗅觉分子表征的可靠性感知审计

中文摘要：预训练分子编码器在嗅觉任务中预测准确性有限，与人类感知对齐弱，需多维评估表征可靠性、结构对齐、增量信息及分布外迁移。

04:00
ArXiv AI

OmniDelta：面向全模态大语言模型的技能驱动型令牌压缩预算分配

OmniDelta通过技能驱动预算分配，优化令牌压缩，在25%保留率时节省22%GPU内存并加速1.64倍。

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NEXT：基于视觉语言模型的推理驱动视频推荐

NEXT-8B推理用户意图推荐视频，三阶段训练，提升观看时长0.53%和曝光量0.51%。

04:00
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损失不变性决定概念层编码内容：超声心动图中的容积基准化

因射血分数比值不变性，概念层容积失去物理尺度，需验证训练目标不变性结构而非仅准确性。

04:00
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通过LLM生成的推荐解释助推可持续选择

LLM生成的助推解释通过框架化或社会规范显著促进可持续选择，单纯披露信息无效。

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ClinFusion：以视觉为中心的多模态大语言模型系统，实现全面医学理解

ClinFusion以视觉为中心，用组合级联编码器统一2D/3D图像理解，并引入视觉评估框架，在多项基准中达SOTA，超越GPT-5.2等，经放射学家盲评验证。

04:00
arXiv cs.LG

帕金森病中打字错误后运动恢复的选择性损伤：一项生存分析

帕金森病选择性损害打字错误后的运动恢复（与严重度相关），而错误监控未受损，日常打字可检测。

04:00
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Bumblebee：面向大规模推荐系统的交错混合层构建模块

Bumblebee通过交错混合层模块实现特征早期融合与跨模态信息通路，显著提升推荐系统性能。

04:00
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并行解码蒸馏：实现快速图像与视频生成

PDD通过并行预测多个去噪步骤加速生成，无需复杂损失，实现SOTA并提升多样性。

04:00
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语言模型中的跨语言影响研究

跨语言影响受语言主导性与熟练度支配，通过正负迁移权衡与深层注意力机制实现结构化传递。

04:00
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Cognivia：面向循证心理保健的认知行为疗法辅助系统

提出Cognivia AI治疗师，基于CBT自动识别认知扭曲并生成理性回应，效果优于基线方法。

04:00
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一种函数型曲线对齐与形状分析方法

提出函数型数据分析框架，用基展开解析估计变形变量，实现曲线对齐与形状分析，成功捕捉随机轮廓分布。

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VetClaw：一种用于兽医疾病筛查的边缘-云端多模态智能体系统

VetClaw通过摄像头和症状描述进行零样本兽医疾病筛查，症状引导可提升分类性能。

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公平性并非全部：审计AI简历筛选中的胜任力和交叉偏见

研究发现AI简历筛选存在交叉偏见且缺乏胜任力，仅公平性评估不够，需双重验证框架。

04:00
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基于在线学习与迭代定价的分布式约束优化及其在大规模卫星调度中的应用

通过在线学习与迭代定价分解DCOP，实现卫星调度99%请求满足率，远超基线87%。

04:00
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边推理边推测：通过联合智能体-推测器强化学习教会智能体预测下一次工具调用

提出自推测智能体，用联合强化学习统一任务执行与工具调用预测，在保持成功率同时大幅提升预测准确率。

04:00
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论合成数据在面部识别阈值校准中的应用：对边境控制系统的性能与安全影响

合成数据可用于初步校准，但高安全场景仍需真实数据验证，否则导致性能下降和攻击风险增加。

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遗忘不是修复：序列印记编辑中的路径依赖

实证表明序列印记编辑不具交换性，编辑顺序影响结果，记忆漂移与恢复，原交换流形假设被证伪。

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深度Delta学习

DDL通过门控秩-1校正实现残差流的目标导向更新，保留恒等路径，提升语言建模与下游性能。

04:00
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中文标题：基于物理引导的领域自适应的变工况飞机压缩机真实世界剩余寿命预测

中文摘要：提出物理引导领域自适应框架，实现变工况压缩机跨域剩余寿命预测，提升准确度并提供不确定性估计。

04:00
arXiv cs.CV

超越缩放：面向超高分辨率遥感的多工具视觉推理学习

针对超高分辨率遥感多工具推理难题，提出GeoMTVR数据集和GeoLens模型，结合强化学习优化工具调用，提升准确性和效率。

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