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10月21日周三
  1. arXiv cs.AI34

    基于 SSM 的脉冲神经网络实现模型级与层级闭环时序预测

    一项 arXiv 研究针对 SNN 在预测阶段标准自回归处理需要不可得数值的问题,提出模型级和层级两种闭环预测策略,将网络自身生成的数值反馈回网络作为观测值。在 ETT-small 基准上,两种方法在 spike 与连续激活函数下的表现与 S4 的 zero-masking 基线相当或更优,多数情况下可匹配 SpaceTime 等 SOTA 方法。

  2. arXiv cs.AI34

    每个模型都会留下痕迹:多分辨率 LLM 指纹识别研究

    一项 arXiv 研究提出“指纹分辨率”框架,从模型族到蒸馏、LoRA 微调变体,分析大语言模型在生成文本中留下的可识别痕迹。结果显示,即使改写输出、抑制表层词汇线索,模型指纹依然可检测,且语义表征在跨语言时最稳健。模型身份可在多个分辨率上被恢复,但可恢复性取决于模型相似度与文本中可用证据的多少。

  3. arXiv cs.AI33

    面向网络-社会影响的数字孪生框架研究

    一篇 arXiv 论文提出将数字孪生与网络-社会安全模型结合的框架,用于模拟和量化关键基础设施中的网络威胁。框架基于 Mininet 和 MiniCPS 构建虚拟化 ICS 环境,核心是扩展 CVSS 的 CSVSS 评分系统,引入基于实体与场所支柱的社会影响维度,生成可复现的严重性评分。LLM 仅做初步分析和起草风险报告,由分析师在可解释 AI 反馈支持下验证结论并保留关键案例的决策权。

  4. arXiv cs.AI42

    WorldSR:利用世界知识检索实现 grounded 图像超分辨率

    WorldSR 是一个图像超分辨率框架,通过显式、实体对齐的视觉世界知识增强生成先验超分辨率方法。它将输入自动分解为语义实体,从大规模外部图像语料中检索对齐参考图,并借助记忆机制复用检索结果和多步筛选流程提升效率与可靠性。实验显示其在真实世界 SR 基准上持续提升结构保真度与视觉质量,超过现有生成式超分辨率方法。

  5. arXiv cs.AI36

    DISTRACT 基准:研究视觉退化下文本描述对视觉语言跟踪器的实际影响

    arXiv 论文提出 DISTRACT 基准,通过四类文本先验与四级图像退化的交叉干预,评测五个视觉语言跟踪器(VLT)中文本是否真正改变跟踪决策。Molmo2 和 JointNLT 表现出有方向的文本利用,且在决策临近状态可解码正确与冲突文本;UVLTrack、MMTrack 和 DUTrack 对文本语义变化仅弱响应,无行为效应通过 FDR 校正。

  6. arXiv cs.AI35

    Brain2Vec:面向结构脑部 MRI 的自监督 3D 基础模型

    研究者推出 Brain2Vec,一个在 74,425 例 T1 加权 MRI 扫描上预训练的自监督 3D 基础模型,可用于下游任务微调或独立特征提取。以其预训练权重初始化进行脑年龄预测时,相比随机初始化获得更高精度和更快收敛;冻结嵌入在五项分类任务中的四项上优于解剖体积特征,并与用更多数据预训练的 SOTA 基础模型表现相当。代码和模型已开源,也可通过 NiChart 云平台直接使用。

  7. arXiv cs.AI41

    事实回忆中的“指令税”:基座模型可胜过其指令微调版本

    该论文介绍 AKBC LM-KBC 2026 共享任务的解决方案,在官方榜单取得 0.6836 分,超过 0.2964 基线一倍以上。在不使用检索和微调、参数上限 32B 的条件下,基座模型用文本补全提示得 0.6836,而指令微调版本经聊天界面仅得 0.5681,作者称之为“指令税”。方案用训练集示例提示基座模型,生成 64–256 个输出并保留重复项,再针对不同关系做两项专门处理。

  8. arXiv cs.AI34

    RayCo4D:面向单目 4D 动态重建的射线条件连续运动模型

    研究者提出 RayCo4D,一种用于单目 4D 动态重建的射线条件连续运动模型,将视觉测量与潜在 3D 运动状态显式分离。该方法通过白噪声加速度过程先验实现连续时间插值,并借助双四元数混合将共享运动传递到高斯基元。实验显示其在快速运动与不完整轨迹下提升了结构与时间一致性,支持连续时间渲染,新视角合成质量具有竞争力。

  9. arXiv cs.AI40

    MuDo-CoM 算法:从多域线性混合中识别相关潜在成分

    ICML 2026 论文提出 MuDo-CoM(Multi-Domain Covariance Matching)算法,研究多域线性混合模型下相关潜在成分的可识别性问题。该方法是 ICA 的推广,假设各域仅通过域特定的成分缩放不同,在域变化充分时仅凭二阶统计量即可识别潜变量与混合函数。算法在模拟数据和真实 fMRI 数据集上完成验证。

  10. arXiv cs.AI31

    ABACUS:评估图像编辑模型在场景保持下的对象类别与计数能力基准

    研究者提出 ABACUS,一个针对指令式图像编辑模型数值编辑能力的基准,用于评估模型在保持场景不变的前提下增、删或改变指定数量对象的能力。该协议无需 VLM 打分,基于 panoptic 真值和检测器共识在实例级验证编辑结果。对主流图像编辑模型的评测显示,数值编辑失败随场景复杂度和对象数量增加而显著加剧。

  11. arXiv cs.AI32

    VGL-stGen:肺组织病理与空间转录组学的共享多模态大语言模型

    arXiv 论文提出 VGL-stGen,一个从预训练医学视觉-语言模型适配而来的多模态大语言模型,使用配对的肺 H&E 病理图像与空间转录组学数据及单细胞参考进行训练。单一部署检查点支持 13 项评测任务,涵盖组织与细胞类型分类、基因预测及基于病理、细胞身份和观测表达的条件表达补全。实验表明正确配对的病理图像能提供超越观测表达之外的信息。

  12. arXiv cs.AI19

    TPO:面向 OOD 直接偏好优化的三层分布鲁棒学习

    论文提出 TPO,一个三层分布鲁棒框架,用于 OOD 偏好对齐,联合建模组级、提示级和偏好级三层分布偏移的不确定性。该方法用 Wasserstein 距离实例化,得到包含闭式偏好级 margin 惩罚、提示级对抗嵌入扰动和最坏情况组重加权的可解目标,各层由独立半径控制。论文给出了有限样本收敛保证,并实证验证 TPO 优于现有鲁棒 DPO 方法,已被 NeurIPS 2026 接收。

  13. arXiv cs.AI42

    数据系统视角下的 LLM 长上下文本地推理分析

    一篇 arXiv 论文从数据系统视角分析长上下文 LLM 在单机 GPU 上本地推理的瓶颈。研究发现 self-attention 主导长上下文推理的运行时间,且其现有结构使关键 GPU 资源利用不足,最新一代 GPU 反而常常表现最差。作者将 KV cache 分页、缓存利用率和 GPU 同步等问题归结为数据管理问题,并以实验观察和建议的形式供数据系统社区参考。

  14. arXiv cs.AI26

    JAXbounce:面向主动推理的连续控制类 Pong 基准测试,突破低维环境限制

    研究者发布 JAXbounce,一个用于评估主动推理的连续控制类 Pong 基准,结合连续状态、随机动力学与可组合的观测模型,基于 JAX 完全可微且可并行。论文在三种难度场景和八种噪声条件下运行超过 10,000 次智能体仿真,比较确定性基线、基于 Unscented Kalman Filter 感知与期望自由能规划的智能体,以及使用预训练神经网络编码器的像素智能体,并已开源为可复现基准。

  15. arXiv cs.AI38

    ORCA 与 ORBiT:以相对表示重构以对象为中心的强化学习

    论文提出对象相对坐标系 ORCA,将实体放在以锚点为参照的相对坐标系中,并引入基于 Transformer 的架构 ORBiT 处理锚点相对输入。ORBiT 在 13 个 Atari 游戏上聚合 HNS IQM 超过 1.0,优于基于像素的 PPO 基线,并能从零学会 Foosball 游戏。实验还显示 ORCA 可扩展到旋转,ORBiT 能泛化到未见过的干扰物数量,且增益依赖与决策相关的锚点。

  16. arXiv cs.AI30

    从代码生成器到工程伴侣:面向 PLC 编程的工厂感知智能体

    arXiv 论文提出一个工厂感知的对话式 copilot,将 PLC(可编程逻辑控制器)编程从一次性代码生成扩展为持续工程陪伴。系统在检索增强大语言模型生成符合厂商规范的 Structured Text 基础上,新增三项能力:工厂特定上下文摄取、面向解释与调试的聊天优先交互,以及从聊天到部署的分级工具访问阶梯。系统面向真实工厂基础设施设计,让工程师对每个产生实际影响的步骤保持控制。

  17. arXiv cs.AI30

    LinADMG:基于多域可识别表示学习的含隐混杂线性模型因果发现

    研究者提出 LinADMG 框架,通过可识别表示学习为线性因果模型学习 ADMG(无环有向混合图),处理含隐混杂的因果发现问题。该方法不依赖非高斯性或 bow-freeness 等图约束,而是利用多域设定识别噪声变量;论文证明噪声变量的可识别性足以恢复所有直接因果关系,并在附加的 latent-confounding no-cancellation 条件下可识别整个 ADMG。

  18. arXiv cs.AI37

    DirectWAM:面向机器人控制的动作充分直接预测,实现世界-动作模型去扩散化

    arXiv 论文提出 DirectWAM,通过动作充分蒸馏将级联世界-动作模型(WAM)中预训练的视频与动作专家转为单步预测器,去除扩散的随机采样迭代推理。该方法在 LIBERO 四个套件上取得 97.1% 平均成功率,在 RoboTwin 2.0 上达到 85.4%,超过同等单次评估预算下的 Flash-WAM,并扩展到三个真实世界任务。相比完整迭代教师模型,推理延迟降低 28.0 倍。