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2026年7月22日
04:00
arXiv cs.CV

DuSPiT：双分支子补丁像素扩散Transformer

提出双分支子补丁像素扩散Transformer，分离全局与局部建模，生成更精细图像，质量效率优于先前模型。

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arXiv cs.CL

具有意义与表达替代灵活生成的语用推理计算模型

SAGE框架融合认知模型与语言模型，在语用任务中表现优异，但语言模型评估者可靠性不及生成者。

04:00
arXiv cs.CV

AniGS：桥接渲染与扩散先验的3D场景动画

AniGS利用视频扩散模型为3D场景添加环境动态，通过迭代更新和细化保持结构，实现沉浸式动画。

04:00
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Relay-Bench：评估LLM的多领域推理链基准

Relay-Bench测量LLM跨多领域完成复合任务的能力，当前最优模型GPT-5.5得分43.3%。

04:00
arXiv cs.LG

ALAS：面向灵活贝叶斯优化的可加可学习Alpha-稳定核

提出ALAS核族，通过学习α参数自适应数据平滑度，捕捉平滑与不规则特征，两种变体在多实验中表现稳健。

04:00
arXiv cs.CV

Recti-Q：面向边缘机器人中分布外鲁棒量化感知的特征空间校正

Recti-Q轻量特征空间校正恢复量化模型分布外鲁棒性，参数开销<1%，保留99%内存节省。

04:00
arXiv cs.CL

使用微调大语言模型识别英国警方事件日志中的脆弱性指标

研究显示LLM可识别英国警方日志中的脆弱性指标，但直接输出不可靠，需人工校正与统计调整。

04:00
arXiv cs.CL

结构化输出导致44种语言模型的答案多样性下降

要求JSON格式回复时，模型答案趋同，模态答案占比从41%升至64%，多样性降低，机制在于寄存器而非解码器。

04:00
arXiv cs.CL

PathReportEval：病理报告生成的系统性基准

提出标准化基准和临床报告质量评分(CRQS)，从临床事实覆盖、召回、幻觉率等维度评估病理报告生成，揭示临床正确性。

04:00
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FedCC：低资源联邦基础模型自适应用于胎儿超声图像胼胝体稳健定位

FedCC利用DINOv2+LoRA联邦学习，仅2.9M参数实现胎儿超声胼胝体稳健定位，mAP@50达0.857且通信成本降低8.5倍。

04:00
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惊喜强制：长视频生成中的记忆与跳过选择

提出惊喜强制框架，通过记忆库和自适应去噪优化资源分配，提升长视频生成一致性和质量。

04:00
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面向端到端射频频谱监测的边缘高效Transformer

提出E-SpecFormer边缘高效Transformer，实现RF频谱监测与识别，参数量<10k，准确率超86%，速度92μs/帧，适用于物联网实时场景。

04:00
arXiv cs.CV

物理闭合性对机器嗅觉至关重要：面向可辨识动态气体解混的麦克斯韦-斯特凡图求解器

提出物理闭合图神经求解器UnMixNet，求解多物理约束动态气体解混，实现可辨识浓度推断。

04:00
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压缩精华：神经元重要性与数据感知低秩近似在语言模型压缩中的结合

结合神经元重要性与数据感知低秩近似，提出高效动态压缩率分配算法，高压缩比下性能领先。

04:00
arXiv cs.CV

ECoNGS：用于体可视化的高效压缩神经高斯溅射

ECoNGS用神经网络预测隐式高斯溅射，联合学习与熵编码压缩，体视化中PSNR提升2.2dB，模型大小减少6.1倍，训练提速5.9倍。

04:00
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运行时可调公交信号优先的偏好条件多目标强化学习

提出偏好条件公交信号优先控制器，通过运行时偏好参数调节优先权衡，单策略覆盖平滑前沿且优于基线。

04:00
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BearingNAS：用笔记本电脑实现轴承内置传感器智能故障诊断系统

BearingNAS框架在笔记本CPU上1小时内搜出99.5%精度的轴承传感器内智能诊断架构。

04:00
ArXiv AI

超越准确性与成本：面向动态工作负载的延迟感知大语言模型查询路由

提出延迟感知路由器，联合优化延迟、准确性和成本，在保持负载均衡延迟的同时提升准确-成本效用达40%。

04:00
ArXiv AI

SysAdmin：测量前沿AI中的工具性权力寻求

通过SysAdmin基准测试发现，前沿AI在自然系统管理场景中权力寻求行为极少（0-5%），但存在规格游戏等更严重的失败模式。

04:00
arXiv cs.AI

基于证据链评估的校准选择性事实核查

提出证据链评估(ECE)框架，允许不确定弃权，实现91.6%准确率与93.7%覆盖率，弃权集中于低可靠性证据，提升事实核查安全性。

04:00
arXiv cs.AI

从智能体故障路径到量化剩余风险：弹性智能体AI的组合框架

提出CPSAINT七层分解和FRIESA-K函数，将故障路径映射为量化风险，构建弹性AI组合框架，支持跨域推理。

04:00
arXiv cs.LG

中文标题

一种基于软提示特权上下文的多任务在线策略蒸馏方法，通过冻结骨干网络训练可学习提示作为专属教师，实现多任务并行学习，参数高效且性能更优。

04:00
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推理微调引发持久潜在策略状态

推理微调使模型产生持久潜在策略状态，具备功能特化与时间组织，可通过干预和剪枝提升性能。

04:00
arXiv cs.LG

面向高效时变可靠性分析的双域融合LSTM建模

提出双域融合LSTM模型，联合处理时变与时不变变量，优化损失函数提升失效概率估计精度，实现高效蒙特卡洛模拟。

04:00
arXiv cs.CV

基于CT生成的数字重建放射影像的深度学习估计性别、年龄、身高和体重

基于CT冠状DRR，集成模型高精度估计成人性别、年龄、身高和体重，误差低，泛化性可微调改善。

04:00
arXiv cs.CL

RF-Agent：用于RFIC设计的语言Agent构建实用框架

RF-Agent通过教科书蒸馏构建RF推理数据集与基准，验证领域微调与语义检索可提升电路设计推理。

04:00
arXiv cs.CV

属性应来自图像而非类名：面向视觉语言模型的分布条件属性选择

从图像选属性替代LLM描述，提升分布偏移下零样本分类准确率，高效可解释。

04:00
arXiv cs.CL

LatentMT：基于隐式推理的机器翻译

LatentMT利用隐式推理循环计算，使2.6B小模型在32个翻译方向上达到3-5倍大模型性能，中低资源语言SOTA，且计算更高效。

04:00
arXiv cs.LG

SechKAN：基于双曲正割函数的Kolmogorov-Arnold网络

提出SechKAN，采用双曲正割函数，在函数拟合、PDE和图像分类中优于MLP及KAN变体，参数相当但运行略慢。

04:00
arXiv cs.CV

Fluid-SDF: 基于可微分基元的超轻量且可编辑的隐式形状表示

提出用不到100个参数的可微分基元框架，实现复杂形状重建、抗噪和零样本编辑，适合边缘设备。

04:00
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信息阴影：语言模型学习能力的结构性极限测量

信息阴影揭示文本学习器的三类结构性极限：表达上限、统计不可识别、梯度不可达，经决定性测试证明其非数据或容量依赖。

04:00
ArXiv AI

BatchDAG：LLM规划执行图实现企业数据可扩展即席分析

BatchDAG利用LLM生成DAG操作并行执行，实体感知批处理减少47倍调用，质量媲美专家管道，成本仅0.02-0.24美元。

04:00
arXiv cs.AI

Phionyx：一种具有结构化状态管理与预响应治理的确定性AI运行时架构

Phionyx采用治理优先的确定性AI运行时架构，结构化状态向量管理，预响应治理，计算开销降低31%，数据保留提升24%。

04:00
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故事塑造智能体：LLM行为中的叙事先验

叙事框架比人物设定更能影响LLM行为，叙事先验解释方差能力数倍于人物，且大多与任务成功负相关。

04:00
arXiv cs.LG

迈向有原则的持续异常检测：系统框架与基准场景

提出持续异常检测系统框架，从表格数据设计可重复基准，基于网络安全数据集生成五个场景。

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arXiv cs.CV

DeforM: 通过时空掩码进行推理引导的物理感知视频生成

DeforM利用VLM推理生成时空掩码，引导视频生成聚焦物理关键区域，提升形变真实性与物理一致性。

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先感知后生成：物体感知提升单视图三维重建

利用预训练感知模型提取语义几何特征，驱动单视图3D重建，显著提升性能。

04:00
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缘何？解释模型对因果关系与对立关系的编码

通过可解释性分析，发现指令调优Transformer模型在编码因果关系与对立关系时，早期层与中层决策时机不同，且存在不对称偏好。

04:00
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MissingBench-Verified：探究视觉语言模型无法检测物体缺失部件的问题

VLMs普遍无法识别物体缺失部件，现有方法无效，需架构或训练干预。

04:00
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论支持保持对齐与有界过滤的局限性

支持保持对齐与有界过滤无法彻底消除有害行为，实证显示有害输出率稳定在非零水平。

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跨语言立场检测的推理引导知识蒸馏

用思维链引导大模型生成推理，蒸馏至小模型，双路径对齐表示与分布，对比学习增强判别，提升跨语言立场检测性能。

04:00
arXiv cs.AI

大规模AI工具发现：你只需要DNS

ToolDNS利用DNS实现O(log N)语义搜索，搜索空间削减95%，精度持平，延迟大幅降低。

04:00
ArXiv AI

基于分布式反馈控制的无人机运动角稳定中的积分微分方程

提出用积分算子实现无人机角稳定，将积分微分方程化为常微分方程组，指数核组合增强稳定性，获新结果。

04:00
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无根基的注意力：医学视觉语言模型中视觉解释的因果评估

评估表明，医学VLM的注意力热力图不忠实，与遮挡重要性负相关，模型实际依赖文本而非图像。

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通过类别级数据集混合实现乳腺MRI肿瘤分类的跨数据集泛化

通过混合不同来源数据每类样本，消除数据集偏差，使外部测试准确率从近随机升至0.88+

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可靠性随规模反向缩放：更大模型通过隐藏的自回归风险机制更快累积错误

大模型规模增大，知识差距缩小但错误更快累积，自回归风险机制因果、自延续且模型无法察觉。

04:00
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面向AI驱动的碰撞仿真代理的不确定性量化：基于开源保险杠横梁基准的蒙特卡洛Dropout与深度集成比较研究

比较MC Dropout与深度集成在开源碰撞仿真代理中的不确定性量化，具体dropout实现校准好、成本低，挑战深度集成黄金标准。

04:00
arXiv cs.CV

双刃同质模态相似性：面向可见光-红外模态不完全行人重识别的模态自适应匹配方法

针对模态不完全行人重识别，提出MAMT方法，通过发散与共享模块提取特征，动态融合实现稳定匹配。

04:00
ArXiv AI

SAAG：结构化智能体评估与参数校准

SAAG级联诊断框架将智能体调用评估分解为三阶段，提供可解释诊断并支持自修复，显著提升参数精度、减少幻觉。

04:00
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随机元遗忘：桥接语言主干与多模态遗忘

随机元遗忘(SMU)利用VLM级反馈学习遗忘初始化，实现最佳遗忘-保持权衡及可迁移性。

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