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2026年7月14日
04:00
arXiv cs.AI

路由、通信与推理：面向高效多智能体推理的门控路由与自适应深度

GRADE用门控路由与自适应深度实现高效多智能体推理，MMLUPro领先4.8分且计算量减半。

04:00
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从噪声中学习：受限玻尔兹曼机中的有效秩坍塌与分布外拒绝

随机噪声辅助训练使RBM有效秩坍塌，提升分布外拒绝性能，同时保持分类精度。

04:00
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语言识别中的全局一致性着色方案

每字符串一个终端比特即可识别所有可数无限语言集合，着色全局一致但构造非构造性。

04:00
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LLM-PDESR: 基于子域加权残差和LLM引导的符号假设生成的鲁棒PDE发现

提出LLM-PDESR框架，用五次样条和子域加权残差抗噪，结合LLM迭代优化，显著提升PDE发现鲁棒性。

04:00
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DiffUE：通过扩散自编码器增强不可学习示例的效用-不可学习性权衡

DiffUE将噪声注入语义空间，在保持图像质量的同时实现鲁棒不可学习性，有效抵抗高级再学习策略。

04:00
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用自然语言传达国际象棋策略

提出棋策略语言化流程与评估框架，实验证明自然语言可解释地传递策略信息，并揭示需评估主线外策略等关键见解。

04:00
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UMoE：在领域特定训练中解锁每个专家

UMoE通过剪枝低贡献专家并扰动扩展，重新对齐专家池，将冗余转化为有用容量，持续提升领域微调性能。

04:00
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LOGOS：一种与人类共同进化的AI智能体团队的活逻辑

LOGOS层实现AI团队自我进化与治理，确保人类控制下的可问责自动化。

04:00
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模拟天气条件下基于无人机的车辆再识别基准测试

模拟天气影响无人机车辆再识别，雨天影响大于雾天，AdaSP方法鲁棒性最强。

04:00
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基于动态图局部游走的学习与赌徒反馈

研究动态图上局部移动的强盗算法，利用滑动窗口混合条件实现亚线性遗憾。

04:00
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HOL中的一阶模态逻辑：带自动保真性的深度与浅层嵌入（扩展预印本）

在Isabelle/HOL中扩展一阶模态逻辑的深-浅嵌入，机械化可数Löwenheim-Skolem定理实现自动保真性证明。

04:00
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答案条件化思维链蒸馏：面向小VLM的少样本工业视觉

仅用18-30张图像微调小VLM，工业视觉任务平均提升1.7-4.4pp，超越GPT-4.1。

04:00
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LightMem-Ego：你的日常生活AI记忆

轻量级流式多模态记忆系统，持续感知日常生活，层次化记忆与动态检索，支持智能手机和AI眼镜。

04:00
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MemDecay：面向高效LLM智能体推理的区域感知KV缓存驱逐策略

提出MemDecay，利用区域感知优先级与衰减率管理KV缓存，在固定预算内保留关键区域，提升推理效率。

04:00
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黎曼激活引导的条件最优桥

Cobras将激活引导建模为薛定谔桥，首次从优化问题推导对数密度比目标并实现查询自适应，显著优于现有方法且避免OOD退化。

04:00
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宗卡语下一词预测系统

采用GRU模型预测宗卡语单词，准确率74.03%，有效减少打字按键次数。

04:00
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基于深度学习的端到端实时无人机人员检测框架

提出YOLOv8-nano框架，在16-25米高度实现高可靠性人员检测，帧率41-50FPS。

04:00
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WasteAssistant：法规引导的智能垃圾分类与可持续管理视觉问答框架

提出法规引导的视觉问答框架，结合多模态模型，在21类垃圾分类数据集上BLEU达0.8291，提升分类准确率与合规性。

04:00
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从含不确定性演示中学习线性时序规范

提出含不确定性演示学习最小LTL公式框架，汉明距离建模，伪布尔优化求解，更好恢复真实规范。

04:00
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SVR-R1：强化学习中通过自我验证自举多模态推理

SVR-R1多轮强化学习框架利用自我验证信号提升多模态推理，无需外部监督，显著提高准确率。

04:00
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基于可验证物理的强化学习：使用连续奖励后训练大型语言模型

RLVP框架用混合验证器后训练LLM生成PDE求解器，性能提升且零样本迁移。

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GEIS：面向长篇文章生成的代理技能生成-评估-改进循环

GEIS通过可检查、模块化的技能循环，在长文生成中较默认方法提升8.0分，优于STORM，迭代改进使平均分从82.90升至86.95。

04:00
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增量Transformer用于基于代理的地聚合物混合物逆向设计

提出INCRT框架应对小样本异构数据，实现地聚合物混合物物理约束逆向设计，平衡强度、碳排与流形合理性。

04:00
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利用视觉语言模型计算两视频帧相似性并分组以检测异常帧，提取专家工人独特动作

提出基于视觉语言模型对比手册与专家视频帧相似性，检测异常帧提取专家隐性知识，提取率达66.9%。

04:00
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ARMOR：利用离策锚点样本稳定在策略大语言模型强化学习

提出ARMOR框架，通过离策锚点样本和混合优化，缓解验证崩溃，提升LLM强化学习稳定性。

04:00
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超越基准：揭露孟加拉语仇恨言论检测中的隐性危机

基准模型在孟加拉语隐晦仇恨言论检测中性能骤降，表情符号预处理可提升12%，亟需文化敏感框架。

04:00
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PaperRouter-Agent：一种基于内容的LLM代理，用于个性化层次化论文路由

提出无训练LLM代理，基于文件夹成员内容路由论文，Recall@1从0.39升至0.61，LaMP-2准确率从44.5%提至51.5%。

04:00
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视觉-语言模型中基于谱热流的保守令牌凝聚

SpecFlow用谱热流保守凝聚视觉令牌，无需训练，压缩88.9%令牌仍保留95.6%性能，实现高效准确平衡。

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EvidentialRAG：基于证据深度学习量化与缓解多源检索增强生成中的信息冲突

ERAG框架将检索分块转为概率证据，通过Dempster-Shafer融合保留冲突为认知不确定性，根据不确定性路由生成，显著减少幻觉并提升冲突解决率。

04:00
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从检查者到预测者：延迟真值下模型生成战略路线的代码自有评估

研究延迟真值下代码自有临时预测评估模型路线，21例回顾试验显示初步区分能力（AUC 0.756）。

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光谱一致流：一步式三维医学图像翻译

提出SC-Flow，利用光谱一致性校正器实现一步3D医学图像翻译，精准还原解剖细节并保持结构一致性。

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关系定位：多轮人-AI对话中可测量的风险对象——历史锁定与自我虚构

定义并验证关系定位测量，发现历史锁定导致状态持续分离，自我虚构编造背景以深化关系。

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标题：迈向高效弱监督语义分割：仅使用低倍镜组织病理图像

摘要：研究证明低倍镜病理图像在弱监督分割中可媲美高倍镜，并发现关键退化点，为高效存储设计提供指导。

04:00
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一种基于栈执行和延迟发现的智能体编排的形式化层次架构

提出层次化智能体编排架构，用栈与延迟加载解决决策空间爆炸，实现执行隔离。

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层归一化作为循环Transformer中的隐式增益控制

层归一化通过谱边际控制循环Transformer稳定性，线性携带起稳定而非记忆作用。

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现代化HEBO：针对实际异方差和非平稳问题的稳健贝叶斯优化基线

提出tidyHEBO模型，在合成与实验任务中表现强劲且鲁棒，作为实用工具和基准。

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高级数学基准测试集：面向高级数学证明生成与验证的基准

提出AdvancedMathBench，评估高级数学推理，前沿模型表现不佳，错误检测仍是瓶颈。

04:00
ArXiv AI

AdvNav：行为引导的视觉-语言导航黑盒对抗攻击

提出AdvNav黑盒攻击框架，利用智能体行为反馈优化扰动，高成功率揭示视觉-语言导航模型的感知漏洞。

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JobHop v2：基于非结构化简历的大规模职业轨迹数据集

从44万简历提取35.5万条职业轨迹，标注丰富，提取准确率接近人工标注。

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使用对称注意力的水面倒影检测

利用非完美反射对称性，SAWRD-Net结合等变卷积与矩阵分解解码器检测水面反射轴，真阳性率0.890。

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骨架拆分掩盖了ADMET模型中的结构前沿失败

发现结构前沿拆分使ADMET模型误差中位数增87%，均值增130%，现有训练惩罚无法解决。

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SCALECUA: 通过可验证任务合成与高效在线强化学习扩展计算机使用代理

ScaleCUA通过可验证任务合成与高效在线RL，实现计算机使用代理开源SOTA。

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基于3D高斯三角化的增量式在线场景重建

直接三角化高斯表示，在线增量重建高保真网格，支持高质量渲染并降低长序列开销。

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HyperBank：用于少样本球体显微镜分割的可微分经典先验库

HyperBank可微分经典算子库在少样本球体分割中与基础模型竞争，揭示经典视觉线索的有效性。

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大型语言模型是否已准备好进行科学发现？面向AI科学家能力导向的基准测试

SDABench评估LLMs科学分析能力：描述性分析表现好，但假设选择、因果推理等任务下降明显。

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RAGU：一种具有紧凑领域自适应LLM的多步GraphRAG引擎

RAGU开源引擎通过多步流程与7B紧凑模型，实现知识图谱构建性能超过32B模型。

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从自注意力到连接拉普拉斯：Transformer的统一算子视角

论文统一自注意力与连接拉普拉斯算子，证明注意力为连接游走，揭示深层几何结构，提供算子分析工具。

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论多模态表示学习中的模态间隙与对比损失

研究发现CLIP模态间隙源于InfoNCE低温失效，提出xNCE引入模态内外负对，缩小间隙并提升零样本分类性能。

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基于噪声残差聚类的有效合成图像检测

提出免训练方法，利用噪声残差聚类区分真实与合成图像，平均准确率82.2%，泛化能力强。

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失去组合性：预测组合性随时间的变化

提出组合性趋势预测任务，基于几十年语料标注，发现复合词组合性仅微弱下降；窄时窗模型优于宽时窗，静态与上下文表示性能相当。

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