@elonmusk: 在Cybercab带你去任何地方时，观看4K流媒体视频
乘坐Cybercab途中可观看4K流媒体视频。
@elonmusk: 是的
是的
多级上下文建模实现混合专家模型中一致的专家选择
通过跨层语义聚合与局部交互构建上下文感知表示，显著提升专家路由一致性与模型性能。
NOWJ@COLIEE 2026：面向法律检索与推理的自适应流水线
提出多阶段自适应流水线，覆盖检索、重排序、蕴含验证与动态路由，用于法律领域五项任务。
语言模型虽努力仍会犯错：面向自我纠正科学生成的共形预测
提出图结构共形预测框架SFC，通过实时验证保证科学推理有效性，准确率达50.1%，减少73%科学违反。
RIMS：面向小型LLM检索增强生成的平滑多对聚合偏好优化
RIMS通过平滑多对聚合优化偏好，提升小模型检索增强生成抗噪性，实验优于基线。
在推理之前就承诺：开放权重大语言模型中答案预承诺的行为复制与初步激活层证据
LLM在推理前预承诺错误答案，隐藏状态在输出前已显示倾向，推理无法纠正，行为复制与激活证据支持。
编码脑电图信号以检验语言模型中类人下一词预测行为
仅惊奇度与阅读认知电位相关，扩大模型参数不必然提升类人语言处理一致性。
开放语言模型：面向教育与研究的可读可组合小语言模型预训练
开源PyTorch库，实现可读可组合的小语言模型预训练，面向教育与研究，代码即架构。
从记忆到技能：基于证据的共演化治理用于长周期大语言模型智能体
提出MSCE框架，无需训练即可将记忆转化为技能，实现长周期智能体持续进化。
SpecLA：面向线性注意力模型的高效推测解码
SpecLA通过拓扑感知核验证与紧凑状态恢复，实现线性注意力模型1.7倍推测解码加速。
算术启发式神经元是否形式不变？LLM中符号、文本与代码的机制分析
LLM算术启发式神经元跨格式共享且形式不变，失败源于激活状态而非不同电路。
RLHF偏好数据中的评估者状态偏差：一个审计框架
提出RLHF偏好数据中评估者状态导致的系统偏差，并构建审计框架与可检验预测。
仅需8个Token：弱到强离线策略RL的辅助分支方法
W2SPO通过插入短辅助段（8 token）实现弱到强学习，提升数学推理性能并加速训练3.55倍。
用于软毛绒伴侣情感触觉分类的轻量级1D CNN设计与验证
提出轻量1D CNN用于软毛绒伴侣情感触觉识别，公开数据集，模型达75%准确率，可20Hz实时运行。
面向网络防御的大语言模型遗忘：方法、挑战与新兴威胁综述
LLM遗忘面临真假删除知识难题，以梯度法为主流，综述其网络安全、鲁棒性与验证挑战。
融合灰色关联系数的强化学习引导NSGA-II多目标优化：纳斯达克投资组合优化应用
提出RL-NSGA-II-GRC方法，集成强化学习与灰色关联系数，提升多目标优化收敛性和多样性，在纳斯达克投资组合中实现高效前沿。
HantaWatch：用于汉坦病毒基因组监测的联邦学习
HantaWatch联邦学习框架无需共享数据，协同训练模型，平衡性能与风险，提供风险评分与专家优先排序。
基于轨迹的在线策略蒸馏用于掩码扩散语言模型
TOPD通过教师监督目标扩散模型自身的去噪轨迹，无需奖励估计，在数学推理上匹配RL效果并实现96倍计算加速。
Some Large Language Models Exhibit Consistent Risk Attitudes
PlanFlip：通过规划阶段提示注入攻击多智能体LLM系统
揭示规划阶段注入攻击可级联放大，强模型更脆弱，同质管线存在盲点，推理模型可抵抗。
JOR-Bench：面向大语言模型的日文运筹学基准
提出日文运筹学基准JOR-Bench，评估7个LLM，发现强多语言模型能力语言无关，但存在跨语言差异。
群体熵控策略优化
基于群体熵的不对称优势塑造，平衡多任务探索-利用，显著提升对齐性能。
全传感器智能眼镜平台，支持设备端机器学习
提出ARGO智能眼镜平台，集成NPU实现设备端ML，低延迟高隐私，实时障碍识别，性能高效。
DocOCR-Eval: 一种基于校正的、无需真实标注的OCR工具选择框架
提出无需标注的OCR评估框架，通过三步校正与排序策略，聚合多模型实现可靠工具选择。
基于图神经网络的链接预测综述：技术、应用与挑战
综述GNN链接预测，从编码器架构和应用角度分类，探讨技术优缺点及在知识图谱、推荐系统中的应用与挑战。
模式约束的文档级事件论元抽取与轻量级LLM微调
利用LoRA微调中等开源LLM，结合角色注入与JSON后处理，在MAVEN-ARG上超越GPT，Phi-4达42.39% F1。
面向AI智能体系统的确定性重放
agrepl框架通过MITM代理实现AI智能体执行的确定性重放，保真度1.0，延迟降低98.3%。
正交梯度约束影响噪声标签记忆动态
正交梯度约束移除径向梯度分量，提升小数据下CNN抗噪性，大数据下效果减弱，仅改变记忆轨迹而非完全阻止过拟合。
层级式攻击性语言检测中的级联建模与联合建模对比
级联系统准确性更高，尤其在类不平衡子任务上宏F1提升7.1点，但代价是参数增加3倍、延迟增加1.67倍。
生成式本体归纳：使用大语言模型从文档语料中发现领域无关的模式
提出GOI框架，自动生成结构化本体，在四个领域覆盖95-100%，优于通用模板。
用小型语言模型推动AI民主化：面向本地部署的结构化基准测试与参数高效微调
通过结构化基准测试和参数高效微调，证明子3B小型模型可作为本地专家胜任专业任务。
从权重到文字：用自然语言表达和编辑偏好模型推断
一种从选择数据自动发现自然语言偏好维度的方法，提升预测准确度并支持用户实时编辑。
RouteCost：一种受生产实践启发的电商预订单运费估算多阶段框架
提出RouteCost框架，融合需求预测、基线定价、残差修正与箱体合并，在25万订单数据上提升运费预测精度与校准。
自判断混淆下的正确性探针诊断
客观正确性探针受自我判断混淆，跨域转移性仅保留自我判断极性，不保证客观正确语义。
在迭代指令微调中从合成数据学习而不发生模型崩溃
发现合成数据训练导致能力极化，提出KITE框架通过失败引导和边界感知策展实现稳定改进。
AI代理起草转化影响摘要的真实世界评估
人机协同AI代理可替代15小时人工汇编，审查时间降至14分钟，81.7%结果可用，准确率4.5，有用性4.8。
面向张量核的算子感知混合精度容差校准
提出算子感知混合精度容差校准，提升张量核错误检测召回率9.3%，误报仅增1.1%。
掩码扩散语言模型：智能体强化学习中强大且可操控的文本世界模型
提出MDLM作为可操控文本世界模型，双向锚点去噪超越大4倍LLM，零样本迁移获47%绝对提升。
BLAD：一部历史语境化的孟加拉国法律法案多语言数据集（1799-2025）
提出BLAD数据集，含1484条孟加拉国法案（1799-2025），多语言结构完整，填补南亚低资源法律NLP空白。
Scope3Trace: Evidence-Based Identification and Extraction of Scope 3 GHG Emissions from Sustainability Reports
基于令牌级跨模态Transformer和对比多任务学习的乳腺癌亚型分类与生存预测
提出令牌级跨模态Transformer与对比多任务学习，解决多模态整合、融合及联合优化问题，实现乳腺癌亚型分类与生存预测。
BACON：基于预算的人类校准与多AI评委建模评估框架
BACON结合预算内人工校准与多AI评委输出，改进预测准确性，降低偏差，实现有限标注下的可扩展评估。
JUMP：针对微调扩散语言模型的单次成员推断
提出JUMP方法，利用扩散模型并行解码特性，单次查询实现高效成员推断，AUC从0.82提升至0.90。
PPO-HSC：一种基于广域策略覆盖优化的探索性强化学习框架
提出PPO-HSC框架，通过高阶采样覆盖奖励鼓励发现低相似高有效推理模式，提升多样性并保持准确性。
通用型AI控制：迈向多用途自适应算法
提出通用型AI控制器，通过注意力机制和系统标签，单网络控制多种动力学系统，性能媲美专用控制器。
CIGPO：面向多轮证据阅读LLM智能体的上下文信息增益策略优化
针对结果强化学习的零优势锁定问题，CIGPO使用信息增益作为回合奖励防止方差坍塌，在HotpotQA上F1从0.252升至0.518。
使用QQ等式审计大语言模型中的问题顺序效应：机制刻画与饱和警示
将QQ等式发展为LLM顺序效应审计准则，理论刻画机制类，实证发现多数项对饱和，建议预指定饱和诊断。
夏普利上下文剪枝：基于合作博弈的上下文重排序与剪枝方法
提出夏普利上下文剪枝框架，合作博弈视角，蒙特卡洛采样高效剪枝，多任务性能优异。
ColGraphRAG：面向多模态图RAG的后期交互证据检索
用后期交互多向量评分替换视觉候选排序，提升多模态图问答检索与推理准确率。