LLM 内部特征不等于模型机制：论文提出区分"引导"与"使用"的实证检验方法
针对 LLM 内部特征常被当作模型机制的问题，研究者提出一套实证契约，在自然输入观测值上检验特征：通过 installation（将表现某行为的输入特征值复制到不表现的匹配输入）和 removal（反向操作）以及 downstream rescue（上游编辑后恢复特征）来区分特征是否被模型真正使用。
#推理
arXiv cs.AIAI 评分2424 arXiv cs.AIAI 评分3434 Cascadia 在十一台 AI PC 上实现 975B MoE 模型常驻推理
Cascadia 在十一台 Intel Core Ultra X7 358H AI PC 上常驻运行 975B 总参数、41B 激活参数的 MoE 模型 Inkling，每台配 64 GB 内存、Arc B390 核显与千兆以太网。
arXiv cs.AIAI 评分2424 无需重训即可修正物理违规：Boltz-2 与 OpenFold-3 的推理时投影方法
针对 AlphaFold 3 类共折叠模型输出中链间原子重叠、配体键长键角失真、环不共面及手性反转等物理违规问题，研究者提出两种闭式投影算子，直接作用于扩散模型去噪后的干净坐标估计 x̂₀：链间范德华投影推开冲突最严重的原子对，配体距离几何投影恢复键长、键角、内部接触、共面性与手性。
arXiv cs.AIAI 评分2424 MOTIVE：面向视觉语言模型的多视角自验证与可靠性引导重思考框架
针对视觉语言模型自验证依赖单一标准或固定提示词、可靠性评估不完整的问题，研究者提出 MOTIVE 多视角自验证框架，通过正确性对齐的多视角验证学习为每个候选答案打分。推理时该分数决定直接采纳还是触发历史引导的重思考，在多种多模态基准和 VLM 主干上持续优于强自验证与自纠正基线，并减少不必要的推理轮次。
arXiv cs.AIAI 评分2222 TopoPlanner：面向 LLM 智能体的拓扑一致任务规划框架
TopoPlanner 将工具依赖图提升为 cellular workflow complexes，作为拓扑感知上下文供 LLM 进行工具规划，通过 cosheaf 一致检索获取请求相关的闭合子复形，并对检索到的拓扑做多维结构推理后生成工具序列。在四个工具规划基准上，针对 loop、merge 及 loop-merge 工作流，该方法在不同本地 LLM 骨干上均优于基于提示词和图增强的基线。
arXiv cs.AIAI 评分2222 视觉 Transformer 如何通过转喻回路为抽象概念奠基
研究揭示 Vision Transformer 通过"转喻式奠基"机制识别抽象概念：在 CLIP 和 DINO 视觉编码器上应用 Transcoders 后发现，抽象预测由"火"等具体可解释的锚概念驱动，感知原语主导浅层、类物体锚点先于抽象目标出现，含渲染文字的图像则走独立的感知到文本路径。因果干预实验验证这些转喻中间特征确实参与抽象概念奠基。该成果发表于 EMNLP 2026 主会。
arXiv stat.MLAI 评分2222 ENCORE：用副本交换实现扩散生成精确非平衡控制
研究者提出 ENCORE，首个精确的并行推理时控制方法，通过让每个副本存储生成轨迹，将向上移动变为截断，从而避免模拟难以处理的逆时间过程。该方法证明了目标不变性，并在合成目标、生物分子玻尔兹曼采样和图像生成中取得有竞争力的精度与多样性，还能应用于现有 RE 校正无法处理的蒸馏采样器。
arXiv cs.AIAI 评分2424 用程序精化与 LLM 智能体发现认知算法
研究者提出一种混合系统，将认知算法发现视为程序精化问题：人类构建的认知模型以概率程序形式交给一组 LLM 智能体，由其识别模型与行为的不匹配、在研究者设定的约束内提出代码级修改并验证结构保真度，修改结果再传入概率推理模块完成隐变量推理与数据似然计算。在暴露多种认知算法的问题解决范式人类行为数据上，修订后的模型拟合度持续优于原始模型，并揭示出一小组反复出现的创新。
arXiv cs.AIAI 评分2727 MEA：面向忠实模型解释的奖励驱动多智能体系统
研究者提出多智能体框架 MEA，由 Proposer 智能体按问题与模态选择并配置解释工具，Actor 智能体针对忠实度端到端优化，将输出转化为自然语言解释，覆盖表格、文本和视觉模态。
arXiv cs.CLAI 评分1818 大语言模型在时间抽取任务中的多维泛化能力评估
研究评估了多个大语言模型在时间与事件表达抽取任务中的泛化能力，覆盖领域迁移、对抗扰动、组合性和长度增加四个维度。结果显示，基础任务表现强通常预示泛化更好，但在大幅分布偏移下这一关系减弱；归纳式提示词在各维度表现最稳定，而规模、架构及演绎、溯因提示策略的收益不均且依赖具体维度。该研究已被 AACL-IJCNLP 2026 Findings 接收。
arXiv cs.CLAI 评分3232 语言智能体为何无法将历史转化为经验：动作校准研究
语言智能体在任务中难以有效利用交互历史，即使打乱过往动作顺序，任务成功率也仅小幅下降，说明智能体未能可靠地将过去动作与其结果关联。将每个返回的观测显式标注为前一动作的结果，可在不引入新环境信息的情况下提升任务成功率并减少下一步动作重复。基于此，研究者提出一种学习型校准器，通过重新评估过往动作并选择性记录经验来指导后续决策，效果优于单纯的结果标注。
arXiv cs.CLAI 评分3636 Sigma：首个大规模连续扩散语言模型，3B/8B 参数
研究者提出 Sigma，首个大规模（3B/8B）连续扩散语言模型，基于可操控的低维 ODE/SDE 潜轨迹，按块通过似然优化训练，并利用自回归模型预训练权重热启动。
arXiv cs.AIAI 评分2929 一个 token 需要多少算力？用 Mixture-of-Agents 测量充分逐 token 计算量
研究用 Mixture-of-Agents（MoA）方法测量单个 token 实际所需的计算量：由 Qwen、OLMo、R1-distilled 三个模型族共十五个不同规模模型逐 token 复现参考序列，以最小成功模型的推理成本作为该 token 的充分算力。
arXiv cs.LGAI 评分2929 ReRoute：无需受控实验，用部分机制知识实现科学仿真器反事实预测
研究者提出 ReRoute 框架，将事实数据与部分机制知识结合，无需受控干预数据即可对预训练骨干模型进行反事实预测。在气候仿真任务中，面对严重 CO₂ 分布偏移，ReRoute 将聚合气候误差降低 18.2-31.8%，同时保持标准条件下的性能，成本仅为用额外受控模拟数据重训练的很小一部分。该构造的因果识别结果已在 Lean 中完成机器验证。
arXiv cs.CLAI 评分2424 EpiWorld：将 LLM 政策智能体锚定在流行病学世界模型中
EpiWorld 是一个闭环框架，将 LLM 政策智能体锚定在动作条件流行病学世界模型和分层技能库上，通过反事实推演为政策选择提供反馈。在 COVID-19 和 Influenza 回顾性数据集上，该世界模型取得所有预测基线中最佳的分布外 Peak-MAE，闭环框架将累计住院率最多降低 59%，在六个 LLM 骨干上平均降低约 16%，优于强化学习和最优控制基线。
arXiv cs.CVAI 评分2222 用频谱对齐校正引导扩散轨迹：Spectral Correction Guidance 提出免训练采样校正方法
针对 Classifier-free guidance（CFG）缺乏显式判据、难以判断引导轨迹是否按预期推进的问题，研究者提出 Spectral Correction Guidance，通过将中间状态频谱与扩散前向过程的解析参考频谱对齐来校正采样偏差。
arXiv cs.CVAI 评分2424 CHASE-VLA：面向视觉-语言-动作模型的 chunk 感知训练后量化框架
CHASE-VLA 是一种面向 VLA 模型的 chunk 感知训练后量化（PTQ）方法，利用策略生成的动作 chunk 作为因果上下文，结合去噪步分组信息自适应调整动作专家（AE）的激活缩放，无需修改预训练策略即可实现 AE 中 MLP 与注意力投影的 W4A4 量化。
arXiv cs.LGAI 评分1313 Dropout 神经网络的逼近性质：Sobolev 速率与置信界
研究以保留概率 p 随机保留边的 ReLU 网络逼近 W^{n,∞}([0,1]^d) 单位球，构造出常数深度、规模为 Õ_{n,d}(p^{-9}ε^{-max{d/n,2}} log(1/δ)) 的网络，并以至少 1-δ 的概率保证一致逼近。
arXiv cs.CVAI 评分2727 TerrainForge：面向反事实自动驾驶的物理基础道路几何编辑框架
TerrainForge 能从重建的多车驾驶片段中生成以道路几何为核心的反事实场景，其统一道路模型将场景形变与四轮车辆动力学相连，使坡顶、坡谷、减速带和摩擦变化传导至车辆运动、相机视角与车间距。
arXiv cs.LGAI 评分2222 RASS：面向扩散草稿树的秩感知投机采样
研究者提出秩感知投机采样（RASS），一种基于秩感知列表耦合的扩散草稿树验证规则，按提议-目标均值位移对草稿候选排序并采样秩权重，以最小化所选提议与目标分布的总变差。
arXiv stat.MLAI 评分2222 深度序列模型如何用于时间序列的共形预测
研究系统考察了深度序列模型在时间序列共形预测中的三种用法：条件分位数回归、条件分位数函数估计与局部化共形预测。作者给出理论分析，证明这三种方法在适当假设下均具备渐近条件覆盖率保证，并在真实数据集上验证了其有效性。
arXiv cs.CLAI 评分2222 用部分语音学习何时提交：面向端到端同声传译的 prefix 监督
研究者用语音语言模型自身完整与部分波形的翻译结果构造 prefix 监督，无需转录文本或人工翻译，即可适配端到端同声传译。在 FLEURS 和 CoVoST2 三个翻译方向上，prefix 训练改善了质量—延迟前沿，置信度阈值提供了最稳定的操作区间；多轮 append-only 解码在低延迟下更强，其提交校准误差整体下降 63–68%，早期 prefix 下降 68–80%。
arXiv cs.CVAI 评分2222 SpectralCache：通过谱特征缓存加速基于扩散的世界模型
SpectralCache 是一种免训练谱缓存框架，利用扩散世界模型特征在相邻去噪步间奇异子空间高度稳定的特性，复用稳定子空间并通过线性外推估计低维奇异值，从而跳过部分主干网络计算。在 HunyuanWorld-Voyager-13B 上，它实现 5.22 倍加速，静态场景 WorldScore 保持 65.90，推理效率显著优于现有免训练缓存方法。
arXiv cs.AIAI 评分2222 SatisDive：在文本到图像扩散中穿越满意度-多样性前沿
SatisDive 是一种免训练的推理时方法，通过批次相对奖励阈值区分高低奖励候选，在满足奖励下限的同时保证批次多样性。在 Pick-a-Pic 上，以 FLUX.1-dev 为基座模型、HPSv3 为奖励时，最差候选奖励较 FK steering 提升最高 0.43；以 SANA-1.6B 为基座、ImageReward 为奖励时提升最高 0.70。
arXiv cs.AIAI 评分2727 MIRA：面向长时程研究智能体的元推理架构
研究者提出 MIRA，一种将研究分配与执行分离的分层架构：外层元推理器从持久研究记录中整理上下文并生成下一步调查的工作指令，内层执行器逐条执行。无需策略训练，MIRA 在定理证明和开放式神经网络架构研究中提升了长时程推理并更有效分配额外算力。基于该先验初始化的生成式 actor-critic MIRA-AC 在四个 autoresearch 环境中提升了 gold 表现。
arXiv cs.AIAI 评分2727 DeReAct：为可靠 AI 智能体分解推理与行动
DeReAct 是一种模块化智能体架构，将动作校验与完成判定外置为 Critic 和 Context Manager 两个门控策略。在 GAIA 和 SWE-bench Verified 上，Qwen3-Coder-480B 的 Pass@1 提升 6.5–7.0 分，Claude Sonnet 4.5 提升 4.2–5.2 分，模型越弱增益越明显。
arXiv cs.AIAI 评分2727 热带强化学习：TROPIC 用热带半环替换概率求和提升 LLM 组合推理
针对大语言模型强化学习通常最大化期望回报、概率求和无法指出哪条解法真正有效的问题，研究者提出 Tropical Reinforcement Learning，用取最大值的热带半环替代概率相加，使状态价值对应最可能被验证解法的对数概率并附带可复用路径。
arXiv cs.AIAI 评分3636 标签压倒定义：Jev 式类型化决策模型中的选项标签偏差
对四个开放权重类型化决策模型的研究发现，模型返回的概率主要取决于选项标签而非其定义，即存在"选项标签偏差"。删除全部定义后准确率几乎不变（laya-td：0.8559 对 0.8487），而将选项改名为 A、B 后准确率提升 +0.1511。
arXiv cs.AIAI 评分2222 HXAI：分布式能源系统中的分层隐私保护可解释 AI 框架
研究者提出 HXAI，一个在分布式能源系统中兼顾隐私与可解释性的分层框架，由本地模型在安全环境内生成细粒度解释、区域模型聚合解释以支持电网级分析两部分组成。该框架通过灵活的隐私预算管理限制重复查询下的累积隐私暴露，在模拟和真实能源数据集上实现了区域负载管理的有用洞察，同时家电级用电数据始终保留在本地、不传输给电网运营商。
arXiv cs.CLAI 评分2929 LLM 临床概念中心研究：潜空间中存在可定位、可因果驱动临床行为的表征
研究将行为评估扩展到潜空间，在全部 11 个开放权重 LLM 中发现了专门的临床概念中心，这些中心可解释、仅对对齐的临床叙事激活，并在受限与开放式场景中因果驱动模型行为。在对抗性角色提示下模型仍保持内部一致并持续使用相关概念中心，而对齐提示可提升下游临床表现；沿这些中心进行引导也能带来下游改进。盲法临床医生验证显示，这些概念中心的激活与使用可预测临床医生的偏好。
arXiv cs.CLAI 评分2727 以文本为中心的后训练实现全模态推理：Qwen2.5-Omni-7B 推理得分提升 25.83%
针对全模态大模型音视频联合推理成本高的问题，研究提出以文本为中心的后训练范式：先用纯文本训练做主推理优化，再用缩减数据的原生音视频 RL 精修感知。最佳纯文本配置下，SFT 加 RL 使 Qwen2.5-Omni-7B 九项推理得分的几何均值较基座提升 25.83%，GPU 时长比完整原生音视频路线少 56.6%。
arXiv cs.CVAI 评分2727 多模态大模型为何"看得见却说得出用不上"：SpaceConflict 基准与 OSS 监督方法
多模态大模型能正确报告空间事实，却未必在后续推理中使用该事实。研究者提出 SpaceConflict 基准，含 23,196 条输入，覆盖 L1 局部事实绑定到 L4 变换下状态判断四个层级，揭示"可用性—利用率"鸿沟：Qwen3.5-9B 在 100 条正确恢复初始状态的序列中有 50 条无法完成完整变换，显式提供状态可修复全部 50 条。
arXiv cs.LGAI 评分2222 MACTS-EM：多智能体协作时间序列预测框架，引入涌现记忆机制
研究者提出 MACTS-EM 多智能体协作时间序列预测框架，通过领域专用预测智能体、元认知层动态分配、涌现记忆机制、多模态上下文整合与对抗鲁棒性组件协同工作。在金融市场、气候模式、能源消耗和疫情传播等场景评测中，该框架预测准确率提升 8-12%，零样本迁移能力提升 22-27%，regime shifts 期间韧性增强 16-21%，分布偏移后恢复速度加快 15-18%。
arXiv stat.MLAI 评分1818 一致性模型多步采样理论：稳定性、误差界与噪声调度
针对一致性模型（CM）多步采样中步数对样本质量影响难以解释的问题，研究者将多步 CM 采样建模为加噪与近似去噪算子的复合，在可验证的稳定性假设下推导出非渐近误差界，将初始化误差的收缩与近似误差的累积分离。该误差界表明：早期大噪声水平驱动收缩，后期小噪声水平控制残余偏差；对强对数凹与半对数凹目标还给出显式常数。实验显示误差界中的收缩与近似曲线可被可靠测量，并与预测的函数形式吻合。
arXiv cs.CVAI 评分1717 面向域偏移下行人检测的置信度控制 XAI 审计
研究对固定 YOLOv8s 行人检测器的后置解释在 PIE 与 JAAD 数据集上进行审计，发现基于删除的忠实度与解释时的检测强度强相关，D-RISE 的 Spearman 相关系数达 0.70 至 0.82，使朴素置信度分层比较不可靠。
arXiv cs.CLAI 评分3333 SymCE：用逐定理符号验证器生成反例，SFT 模仿有害、强化学习可修复
研究者发布 SymCE，包含 4,707 道本科代数与实分析假猜想，每题配有可执行的逐定理 Python 验证器，验证器同时充当奖励函数。
arXiv cs.CVAI 评分2424 IG-VLA：通过内化时空想象实现高效 VLA 推理
研究团队提出 VLA 推理框架 IG-VLA，让模型在视觉表征空间中想象任务相关的未来场景演变，并通过 Scene Gist Memory 将推理结果内化为紧凑的 Scene Gist Token，从而在推理时跳过显式未来想象。
arXiv cs.CLAI 评分1818 基于生成语法信息的神经符号框架解决阿拉伯语 DP 句法歧义
研究提出一种生成语法信息驱动的神经符号框架，结合生成句法理论与 AraBERT，将现代标准阿拉伯语 DP 的结构歧义建模为候选决策任务，通过候选条件化输入表示进行评估。
arXiv cs.LGAI 评分2222 用大语言模型克服解释结构建模（ISM）的挑战
研究探索用 LLM 作为"不完美专家"完成解释结构建模（ISM）中的因果图发现，以替代传统依赖专家反复交互的方式。对比成对、k-wise、逐行和全图四种方法后，逐行法（SHD=160，F1-score=0.77）与全图法（SHD=135，F1-score=0.73）表现最佳。该集成 LLM-ISM 路径有望让 ISM 扩展到含数百个变量的研究。
arXiv cs.AIAI 评分2222 强化学习优化核物理散射实验中的靶极化
研究提出一种结合代理模型与强化学习的控制框架，用于优化核物理实验中的动态极化靶。基于 APOLLO 低温靶系统运行数据，高斯过程回归模型能提供校准的不确定性估计并识别训练分布外区域，MLP 对分布偏移敏感性有限。采用下置信界奖励训练的强化学习智能体，将操作员操作效果提升近 2 倍。