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2026年7月17日
04:00
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评估认知不确定性：超越分布外检测与主动学习

以遗憾评估认知不确定性，证明最优选择器为不确定性凸组合，揭示代理任务排名与实际效用偏差。

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RetroAgent：利用大语言模型在结构化记忆中进行智能逆合成规划搜索

RetroAgent结合符号搜索与神经推理，通过结构化记忆观察全局搜索状态，基于全局进展和领域知识决策，性能与泛化能力强。

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Introspective Attention Modulation for Safe Text-to-Image Generation

04:00
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Instrument Effects in Language-Model Honesty Evaluation: An Auditable Single-System Demonstration

04:00
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中文标题：光场视差估计的频率结构化场学习

中文摘要：提出FreqLF方法，利用傅里叶-局部潜场学习实现光场视差估计，避免显式代价体积，性能接近强监督基线。

04:00
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测量学生在学术写作中对生成式AI的依赖程度：生成式AI依赖类型量表（GenAI-RTS）的开发与多源验证

开发验证20题GenAI依赖类型量表，测战略、工具、依赖、对话四类型，信效度好，跨群体不变。

04:00
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非对称峰值感知损失：面向峰值关键时间序列预测

提出非对称峰值感知损失(APAL)，加重低估惩罚并强化峰值区域训练权重，提升时间序列峰值预测精度。

04:00
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制造分歧：解析七个社交媒体影响力操作中的敌对内容

国家支持的影响力操作中"仇恨"被高估两倍，仅18.7%为身份仇恨，其余属党派或地缘政治谩骂，应定义为"制造分歧"。

04:00
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中文标题

DINE框架引入全局形变先验，结合距离约束，在软组织点云配准中降低Chamfer距离27-79%，鲁棒性显著提升。

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上下文赌博机中离线策略评估的核加权重要性采样

提出核加权重要性采样，渐近一致，在行为策略误设等复杂条件下优于强基线。

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一个用于动力系统零样本重建的最小可解释架构

提出最小两参数模型DynaBase，实现动力系统零样本重建，简单高效，可解析优化，揭示最小机制并调和文献分歧。

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AlphaWiSE：面向连续多模态表示学习的自适应权重插值

AlphaWiSE通过事后权重插值组合双检查点，拟合标量系数，实现连续多模态学习，提升跨模态检索性能。

04:00
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看似无害的数据，潜藏的意识形态：微调大语言模型中的意识形态泛化

微调看似无害数据会引发大模型跨领域意识形态偏移，并可放大至极端输出。

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利用指令微调与模型合并优化推理模型适应

通过指令微调与原始模型合并，低成本提升推理模型在可验证及难验证领域的性能。

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停止思考，开始观察：通过无推理对齐实现多模态文档问答的高效后训练

提出无推理对齐训练框架，直接优化视觉特征，减少推理token超60%，性能优于推理强化学习。

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面向报纸图像的层级结构理解

提出模块化流水线与端到端Tiramisu两种互补方法，发布新数据集，有效重建报纸层级结构。

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WrAFT：一个模块化的议论文自动写作评估系统

WrAFT模块化系统实现议论文精准评分（QWK 0.84）和高度认可的反馈（赞同率超93%）。

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单向双曲投影下基于光线的微型DOE投影仪FPP相位误差校正

基于光线的相位误差校正，利用单向双曲条纹估计投影仪针孔，无需立体标定，显著提升非线性投影下的重建精度。

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基于分类器诱导训练集划分的二分类器最优组合分析

本文通过真值表划分数据，给出二分类器线性组合凸风险最小点存在条件及损失函数解析权重公式，并引入φ-前沿评估稳定性。

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量化人脸识别模型超球面嵌入几何中的训练成员信息

训练身份数量对成员可分性影响最大，跨域数据夸大信号，融合统计量可提升检测。

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多智能体辩论能改善研究论文的AI反馈吗？

实验表明单次AI报告比多智能体辩论更受作者欢迎，后者效果不佳。

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随机对数几率缩放：防御黑盒分数型对抗样本攻击的深度神经网络

提出随机对数几率缩放（RLS）防御，通过伪造分数迷惑攻击者，显著降低黑盒攻击成功率且保持模型精度。

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能量社会：一个在生存压力下研究智能体合作的模拟环境

能量社会通过能量生存机制模拟LLM智能体竞争与合作，合作促进捐赠，竞争出现自私。

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QuReC: 基于查询特定引导与局部-全局响应校准的全能图像恢复

提出QuReC框架，通过退化引导查询重构和局部-全局响应校准，实现空间自适应恢复，性能领先。

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干扰和潜在混杂下的序列因果推断

研究干扰和潜在混杂下顺序观测的因果推断，提出MPLE方法，理论证明一致性，实验验证疫苗对COVID-19死亡率效果。

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LongStraw：固定GPU预算下超越200万tokens的长上下文强化学习

LongStraw在固定GPU预算下实现百万token强化学习后训练，通过无梯度共享提示与分支重放，8个GPU达2.1M位置，峰值内存仅增0.21GB。

04:00
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生成式AI是否超越了有监督的XMLC？——基于德语科学文献自动主题标引的基准研究

有监督XMLC整体指标最佳，但LLM生成方法在长尾和分级相关性上更优，更具潜力。

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RoGS：面向大规模道路表面建图的自适应网格高斯表示

提出自适应网格高斯建图框架，通过2D高斯surfel与区域自适应网格实现高效高精度路面重建。

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超越单一专家：在多模态大语言模型中协调多样视觉先验以实现空间理解

ViPS框架通过高效先验代理和动态融合机制，协调多种视觉先验，显著提升MLLM空间理解性能，达到新SOTA。

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多轴Max@K强化学习实现文本到图像生成中的代表性多样性

提出多轴max@K强化学习目标，通过分组取最大值提高文本到图像生成的模式覆盖，公平性提升0.23-0.36。

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参数高效的视觉基础模型提示调优与自适应焦点损失用于可解释的MCI筛查

基于冻结DINOv2的参数高效提示调优，用可学习令牌和自适应焦点损失提升MCI筛查可解释性，F1达0.641。

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SUFLECA：扩展特征学习以实现CAD与图像对齐

SUFLECA通过大规模NOC监督学习几何特征与几何一致匹配，实现高效零样本CAD对齐，超越强基线。

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多模态语义感知对比学习用于3D医学成像中的假阴性缓解

提出MseaCL框架，利用报告语义相似性缓解假阴性，预训练提升3D医学图像下游任务性能，脑肿瘤分类AUC提升22.6%。

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Penny：支架式英语写作中学习者与聊天机器人互动的转换网络分析

研究揭示两种互动循环：高水平学习者倾向对话，低水平依赖纠错，AI写作呈非线性对话特征。

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DAPGNet：动态自适应物理引导的图扩散网络用于高光谱图像分类

提出物理先验引导图扩散网络，通过光谱先验改进拓扑与传播，在四个数据集上提升分类精度达最优。

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公共记录中的Qubes OS安全性

Qubes OS安全公告分析：79.8%漏洞来自上游组件，披露率自2015年后持平，上游依赖长期存在。

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记忆驱动的自我表露与关系转折点：人与AI交互的纵向多模态研究

人机关系通过缓慢积累与突然转折构建：对话质量影响即时享受，感知记忆经自我表露间接影响后续，转折点可行为检测。

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广义神经分布回归

提出GNDR框架，深度融合神经网络与概率分布，两步估计提取Fisher信息，实现不确定性量化。

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长期时间视野马尔可夫决策过程中的协变量平衡评估

探讨离线强化学习中的协变量平衡诊断，发现现有研究存在偏倚风险或指标不足，需改进方法。

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工程应用中非线性动力学稀疏辨识导论

SINDy方法通过稀疏回归从少量数据恢复可解释控制方程，克服神经网络需大数据且难解释的局限，适用于工程系统辨识。

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多模态大语言模型的科学可视化素养基准测试

评估六种多模态大模型在科学可视化素养测试中的表现，Gemini最佳但整体不均，弱于纹理、集成可视化及定量估计。

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在线神经时空记忆用于动态新颖视图合成

通过解耦记忆更新与应用频率，配合辅助损失和缓存策略，实现实时动态场景新颖视图合成。

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同策略Delta蒸馏

提出基于教师模型与基础模型差异的delta信号作为新蒸馏奖励，更直接转移推理能力，显著提升同策略蒸馏性能。

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MAGiSt3R：基于多Agent前馈的单目RGB视频三维重建

提出MAGiSt3R多Agent框架，以近10FPS从单目RGB视频重建三维场景并跟踪相机，性能优于现有方法。

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步骤标记：通过步骤监控控制语言推理模型生成

提出Step-Tagging框架，实时标注推理步骤实现可解释早期停止，减少20-50%token且保持精度

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RTS平滑器引导的物理神经微分模型学习

用RTS平滑器引导混合神经物理模型，从部分观测中学习缺失微分方程，提升状态重建与长期预测。

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用于鲁棒即插即用适配的解耦对齐

提出无需训练的即插即用对齐方法，通过知识蒸馏纠正阴影对齐，防御成功率提升14.42%。

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桥梁证据：静态检索效用无法预测多步骤智能体搜索中的因果效用

智能体检索中静态相关性与因果有用性不相关，约三分之一的“桥梁文档”虽静态无用却支撑搜索转向。

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无穷小非组合性草图学习

提出LINCS框架，以切提升修复非组合性，将机器学习形式化为INC煤代数不动点搜索。

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ARMOR++：面向深度伪造检测器可迁移攻击的多域基元集智能编排

ARMOR++多智能体框架协调多域攻击基元，显著提升黑盒迁移攻击成功率，暴露检测器可靠性漏洞。

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