AI 论文与研究
整理大模型、智能体、多模态、机器学习与生成式 AI 的论文、基准和研究进展。
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Learnable Hodge-Laplacian Driven Mixture of Experts for Steady-PDE Surrogates on Coarse Unstructured Meshes
Current approaches for steady partial differential equations surrogate models on unstructured meshes apply a single mixing mechanism to the whole solution. This paper proposes an architecture that partitions the solution among vanilla tran…
信息来源:arXiv
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Player-1: Learning to Play from Synthetic Experience
Computer-use agents have demonstrated strong capabilities in interpreting screens and executing keyboard and mouse actions. However, games, with their visually rich worlds and diverse mechanics, remain challenging and offer a demanding nex…
信息来源:arXiv
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Latent Compaction with Test-Time Training
Long contexts enlarge key--value (KV) caches, increasing memory use and attention costs during generation. Compressing these caches must preserve information for unseen questions. We introduce **Latent Compaction**, which learns a compact …
信息来源:arXiv · Qwen
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One Task, Many Interfaces: Simple Cross-Interface Consistency Training Improves LLM Agent Robustness
Post-training binds the competence of an LLM agent to the interface it was trained on. Semantics-preserving perturbations of that interface, such as renaming an action or changing the notation, leave the underlying task unchanged yet make …
信息来源:arXiv
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Beyond LLM Judge: Mechanical Verification for Agentic Autoformalization
We introduce a novel method for verifying Lean formalizations that goes beyond LLM-judged faithfulness. Unlike most verification methods, which rely on LLMs or trained models, our method combines LLM-based semantic review with mechanical n…
信息来源:arXiv
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Recovering Reliable Supervision via Critique-Guided On-Policy Distillation
On-policy distillation (OPD) trains a student model on its own rollouts with token-level supervision from a teacher, assuming that the teacher can reach a correct answer from any prefix the student writes. We call this property the recover…
信息来源:arXiv · Qwen
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Manacá-1B-Instruct-2: Reproducible Safety Alignment for a Native Brazilian-Portuguese LLM. Negative DPO Results, a Controlled Composition Scan, and a Silent Failure Mode of the LL…
Brazilian Portuguese remains underserved by open-source language models, and the few that are safety-aligned rarely document what did not work or validate comparisons with statistical significance. We present Manacá-1B-Instruct-2, the seco…
信息来源:arXiv
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Scaling Discovery Requires Forgetting
Automated research with LLM agents has shown promising results in various domains. Through iterative refinement and scored verifiers, LLM agents are capable of discovering new ideas. There are different ways to scale automated research: le…
信息来源:arXiv
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PhySGA: A Physics-Space Grounded Agentic Framework for Generalizable and Interactive 3D Composition
3D object composition is pivotal to digital content creation and robot simulation, while also serving as a critical testbed for physical intelligence in foundation models. Previous methods either leverage large language models to directly …
信息来源:arXiv
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PerSo: Investigating Facets of LLMs' Social Intelligence in Real-World Persuasion Scenarios
Understanding the social intelligence of large language models (LLMs) is increasingly important for applications involving human-AI interaction and multi-agent environments. Social intelligence comprises two aspects: cognitive intelligence…
信息来源:arXiv
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Detection of Potato Plant Leaf Diseases using Convolutional Neural Networks
Potato is an important food-security crop in Ethiopia, but its production is affected by foliar diseases, particularly early blight and late blight. This study develops a lightweight convolutional neural network (CNN) to classify potato le…
信息来源:arXiv
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PrismaCoder: Pushing the Boundaries of Open Multimodal Code Intelligence through Decomposed Rubric Synthesis
Multimodal code intelligence connects the symbolic world of programs with the visual world their execution creates. Interest in this capability is burgeoning, as models are increasingly asked to produce charts, webpages, animations, and se…
信息来源:arXiv
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Revisiting Simple Baselines for Relational Deep Learning
Relational deep learning has emerged as a powerful paradigm for learning end-to-end predictive models over relational databases by representing them as temporal heterogeneous graphs. Recent advances based on graph neural networks and Trans…
信息来源:arXiv
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White Circle 开源红队算法 RISE,可绕过 OpenAI 与 Google 最新图像模型安全防护
White Circle 团队开源红队算法 RISE,可对 OpenAI、DeepMind 等最新图像模型进行 jailbreak。文中称 GPT-Image-2.5-Flare 被成功攻击的概率约为上一代的 3 倍,Nano Banana 2.1 约为上一代的 2 倍。
信息来源:X:马东锡 NLP (@dongxi_nlp) · OpenAI / GPT
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Generative Representation Learning for Scalable Latent Tokenization
We introduce an approach for self-supervised representation learning designed to be used as a tokenizer for generative modeling. Our objective supervises a representation loss by factorizing the pointwise mutual information of the data, wh…
信息来源:arXiv
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研究者用 Gemini 4 Argon 发现新反例,进一步否定等离子体物理近 60 年的 Grad 猜想
Google DeepMind 转发研究者成果:团队使用 Gemini 4 Argon 发现了 2 个新的反例家族,挑战等离子体物理中存在近 60 年的 Grad 猜想,并给出了新的 3D 磁场设计。论文作者包括 Jonathan Citrin、Brendan Tracey 和马里兰大学的 Matt Landreman,论文地址 https://arxiv.org/abs/2610.07304。
信息来源:X:Google DeepMind (@GoogleDeepMind) · Gemini
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Artificial Analysis 新增 AMD MI355X 智能体推理测试结果
Artificial Analysis 将 AMD MI355X 纳入 AA-AgentPerf 基准,覆盖 Kimi K3、GLM-5.2/5.3 和 DeepSeek V4 Pro,并与 NVIDIA B200/B300 对比编码智能体推理性能。
信息来源:X:Artificial Analysis (@ArtificialAnlys) · DeepSeek / GLM / Kimi
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研究人员用 AI 设计可定点切割特定蛋白质的蛋白酶
研究人员利用 AI 蛋白质设计工具,保留两类蛋白酶的催化核心并替换其余整个蛋白,设计出可调谐、能定点切断特定蛋白质的酶。研究人员用这些酶切断了与神经疾病相关的蛋白质,以展示其有效性。
信息来源:Ars Technica:AI(RSS)
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斯坦福与Together AI:混合智能体解码算力降72.9%
斯坦福与Together AI的论文提出HybridAgent,让大部分推理在隐藏向量中完成、仅在工具调用和关键决策时输出文本,解码算力降低62.5%至72.9%。在GAIA上,14B版本得分52.4,高于同模型纯文本智能体配合ARPO的43.7,运行速度也快2.1倍。其静默推理步骤仍可解码为可读文字,任何LLM都能改造成HybridAgent。
信息来源:X:Rohan Paul (@rohanpaul_ai)
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The Verge 评测员亲测 Twin Health 数字孪生 100 天:AI 代谢教练改善肝功能指标
The Verge 资深评测员 Victoria Song 亲测 Twin Health 数字孪生代谢管理项目 100 天。该项目需持续输入体成分、血糖、血压等数据,用红橙绿颜色预测食物对血糖的影响;随访化验显示代谢健康评分提高 9 分,甘油三酯下降 70mg/dL,多数肝酶恢复正常。作者也指出持续记录带来追踪疲劳,并在癌症治疗等高风险场景下存在数据隐私与信任挑战。
信息来源:The Verge:AI(RSS)
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小红书 Vela:用用户行为训练 LLM
推荐小红书的工作! Vela: User Behavior as Supervision Sparks LLM Intelligence
信息来源:X:马东锡 NLP (@dongxi_nlp)
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Microsoft 发布 Probabilistic Bias Correction 方法提升两到六周天气预报准确性
Microsoft 研究团队在 Nature 发表 Probabilistic Bias Correction(PBC)方法,用机器学习修正现有气象模型的系统偏差,可仅在 CPU 上运行并已开源。
信息来源:The Verge:AI(RSS)
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Vals AI 实测六款个人助理智能体追讨 £350 退款的行为边界
Vals AI 让六个个人助理智能体在 28 天退款窗口已关闭后,为用户追讨 £350 火车票退款,所有外发消息由模拟环境拦截应答。
信息来源:Hacker News:AI 热帖
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Prime Intellect 与 NVIDIA 后训练 Nemotron 3.5 Super VL,AutomationBench-AA 提升 23.7 分
Prime Intellect 与 NVIDIA 构建 2,500 个经验证的企业任务,用 GRPO 在 128 块 GB200 GPU 上训练约 11 小时,将 Nemotron 3.5 Super VL 在 AutomationBench-AA 公开分割上的得分从 34.0% 提升到 57.7%,相对提升 70%。
信息来源:Prime Intellect(网页) · NVIDIA
论文研究精选
Goodfire 的 Nick Cammarata 提出神经网络的神经元大多本就干净可解释
Goodfire 研究员 Nick Cammarata 发表 65 分钟阅读的研究长文,主张早期模型中多义性的成因不是叠加态,而是递归泛化等若干可修复的普通问题。
信息来源:Goodfire Research(网页)
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LlamaIndex 发布 ExtractBench Pro,聚焦文档抽取的长尾难题
LlamaIndex 发布 ExtractBench Pro,这是基于真实长尾文档构建的 ExtractBench 扩展评测集,包含 100 份合成文档、六大类新挑战。该数据集由确定性流水线从种子和配置文件生成,覆盖图表取值、跨页规则、内部术语、图示关系等场景,刚性流水线表现吃力,而配备合适工具的智能体系统更能适应。
信息来源:LlamaIndex:产品、工程与评测
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微软研究改进两周以上天气预报
两周以后的天气预报并不可靠,这给农民和其他人留下了关键空白。概率偏差校正(Probabilistic Bias Correction)改进了延伸期预报,在全球竞赛中拔得头筹,并展现出实际应用的潜力:https://msft.it/6013aseY9 图片来源:科罗拉多州立大学大气研究合作研究所与美国国家海洋和大气管理局(CSU/CIRA & NOAA)
信息来源:X:Microsoft Research (@MSFTResearch)
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Anthropic 实验展示小型 AI 模型跨设备复制能力并警告 AI 蠕虫风险
Anthropic 发布博客警告,小型 AI 模型可能距离自我复制能力只有数月。其研究人员将 Google 的 26B 参数 Gemma 4 拆分到 15 台 Android 电视盒上运行,并在模拟 Android 网络中测试 AI 蠕虫,其中只有智谱(Z.ai)的 GLM-5.2 成功传遍整个网络。
信息来源:The Verge:AI(RSS) · Claude / GLM
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Sentient 发布模型指纹基准排行榜
Sentient Foundation 发布开源基准 Fingerprinting Leaderboard,用于评测模型指纹方法,证明 AI 模型是否被抄袭,配套测试代码 mlprints 同步开源。
信息来源:X:Rohan Paul (@rohanpaul_ai)
论文研究精选
MIT团队用机器学习修正误差,将两到六周天气预报准确率翻倍
MIT研究人员团队在Nature发表论文,提出一个机器学习后处理层,通过从历史数据中学习现有预报模型的错误并修正其输出,将两周到六周范围的预报准确率翻倍。该模型在ECMWF的季节间预报竞赛中获第一名,首次在该时间范围内稳定超过气候学平均值,并显著改善洪水、寒潮等极端天气事件的预测;模型开源、低成本、可附加于任意预报模型,肯尼亚气象部门已接洽用于改进季风季预报。
信息来源:MIT News(RSS)
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卡内基梅隆研究:OpenClaw 智能体日志审计失效
卡内基梅隆大学论文发现,OpenClaw 的日志无法证明 4 项策略违规中的任何一项,原因是审批与权限信息多埋在聊天文本里。在 3 个 benchmark 的 696 次违规运行中,验证器仅能证明 42.2%;若改用结构化审批记录,作者估计可达 83.0%,每会话区块链费用不到 1¢。研究还发现仅 10% 到 30% 的违规运行需要人工判断,多数违规可用代码检查。
信息来源:X:Rohan Paul (@rohanpaul_ai)
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AutoEnvScaling:终端智能体自动化数据飞轮
推荐阅读! AutoEnvScaling:用终端智能体自动化数据飞轮
信息来源:X:马东锡 NLP (@dongxi_nlp)
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Anthropic 警告:小型 AI 模型或借 IoT 设备自我复制
Anthropic 警告,小型 AI 模型明年或能在各类 IoT 设备上自主自我复制,进而催生无需人类交互即可传播、可自行识别陌生设备的计算机蠕虫,且因无中心节点而难以关停。该公司近期实验显示,实现这种 AI 恶意软件复制器仍面临重大挑战。
信息来源:Ars Technica:AI(RSS) · Claude
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研究称 OpenAI 与 Google 新图像模型易被 RISE 方法绕过安全过滤生成裸露内容
安全公司 White Circle 提出 RISE 攻击方法,用现成工具和 API 调用绕过 DALL·E 3、Google Nano Banana 2 和 GPT-Image-2 的安全过滤,约 13% 的尝试生成 explicit 内容。
信息来源:Ars Technica:AI(RSS) · OpenAI / GPT
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小红书 AllSpark 提出 Vela:用用户行为作监督信号,35B 模型十项基准全线提升
小红书 AllSpark 团队联合商业算法提出 Vela 框架,将匿名化真实用户行为历史转化为训练任务,基于约 10 万匿名化样本主体构建约 7.5 万条训练样本。
信息来源:公众号:小红书技术(dots.llm)
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ServiceNow 与 McGill 发布 AgentHorizon 基准,发现 LLM 判官难察长程计算机使用任务的细微失误
ServiceNow 和 McGill 的论文推出 AgentHorizon 基准,包含来自人工屏幕录制的 1,373 个判官任务,通过交换近同任务的指令构造干净的失败样本。
信息来源:X:Rohan Paul (@rohanpaul_ai)
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Euler: Towards Human-Centered Multi-Agent Mathematical Discovery
Mathematical research drives scientific discovery, and recent advances in AI for mathematics have shown that language-model agents can solve challenging problems and develop substantial mathematical proofs. Yet much of today's AI-for-mathe…
信息来源:arXiv
论文研究普通
On the Optimisation Landscape of Overparameterised Weighted MMD
We study the optimisation landscape of the maximum mean discrepancy (MMD) over weighted atomic measures. For the one-dimensional Gaussian kernel, we show that, for any compactly supported target distribution, sufficiently many particles en…
信息来源:arXiv
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Text-Informed Training Data Filtering for Enhanced Virtual Flow Meter Performance
In sectors such as energy, aquaculture and chemical processing, the effectiveness of both mechanistic and data-driven models is frequently limited by poor-quality training data, which obscures underlying physical laws and degrades predicti…
信息来源:arXiv
论文研究普通
Lost in the Fallback: How Reliably Do Typed Decision Models Use Fallback Options?
Typed decision models (TDMs) are increasingly used in applications such as request routing and model selection, making reliable decisions critical to system performance. Fallback options accommodate categories outside regular choices, enab…
信息来源:arXiv