e-ATS：e-process 授权的 Thompson Sampling 何时可以离开锚点？
e-process-authorized Thompson sampling（e-ATS）为每个臂维护全历史和折扣 Beta 状态，由 anytime-valid e-process 先授权折扣状态、再用可逆相关性分数控制其影响，未获授权前完全遵循乐观 Thompson sampling（OTS）。
#推理
arXiv stat.MLAI 评分1212 arXiv stat.MLAI 评分2929 AREX：面向 Flow Matching 少步采样的仿射残差指数积分器
AREX 是一种无需训练的采样器，可将预训练 Flow Matching 模型的采样动态分解为仿射分量与神经残差项，并用显式矩阵传播子对仿射部分做解析积分，仅对残差项做数值积分。在图像与文本到图像生成任务中，AREX 在少步采样下持续提升样本保真度，且无需重新训练底层模型。
arXiv cs.CVAI 评分2222 FUSEye：用重叠视图与零初始化适配器实现轻量训练鱼眼检测
FUSEye 将冻结骨干的 COCO 预训练 YOLO26-x 转为鱼眼检测器，仅新增约 227k 参数，在 WoodScape 环视鱼眼基准上把 mAP50 从 0.148 提升至 0.266，并保留全量微调 84.3% 的精度。
arXiv cs.AIAI 评分3131 如何训练你的世界模型：基于 LM 的世界建模中微调与 RAG 的对比
一项研究在具身、网页导航和社交等五类环境中系统对比了微调与 RAG 两种基于 LM 的世界模型构建方式，发现微调在 20 个设置中的 15 个能让智能体获得更高奖励。RAG 方法数据效率更高，而微调则更受益于扩大经验采集规模。研究者还提出用反事实干预估计检索阶段错误率，并构建了参数化捕捉核心动态、结合检索记忆的混合世界模型系统。
arXiv cs.AIAI 评分3737 开源 Laya 与托管 Jev 的 System-1 决策模型配对评测：LLM 智能体框架下的快速模型与缓慢证据
研究对开源 Laya 与托管 Jev 两个 System-1 决策模型在 11 个智能体决策点上做了配对评测，覆盖 7,283 个基础用例和 6,640 个鲁棒性变体。
arXiv cs.CVAI 评分2424 DAGS：对冻结图像 DiT 的解耦外观与几何引导，实现时序稳定的生成式渲染
DAGS 是一种轻量、无注意力机制的解耦外观与几何条件方案，可引导冻结的图像 DiT 生成高保真、高一致且可独立控制的渲染结果。它用两个小型卷积编码器逐帧计算条件特征，并以逐层逐元素的残差注入图像 token，避免注意力堆叠条件的二次开销。
arXiv cs.CVAI 评分2424 TRAC：面向高效自回归视频生成的轨迹感知复用与自适应校正框架
TRAC 是一个无需训练的自回归视频生成加速框架，通过鲁棒累积调度（RCS）、自回归轨迹感知引导调度（ATGS）和频谱结构校正（SSC）三个组件，解决分块去噪轨迹中近似误差累积传播的问题。在 SkyReels-V2 和 FramePack-F1 上的实验显示，TRAC 相比现有方法同时实现了最高的推理效率和最佳生成质量。
OpenAI NewsAI 评分5050 GPT-6 系列模型选型指南
OpenAI 发布 GPT-6 系列模型指南，面向初创公司讲解如何选择 GPT-6 模型、调节推理强度、优化提示词与技能、协调工具调用，并为生产环境准备工作流。
NVIDIA Blog精选AI 评分7878 NVIDIA GPU 如何加速 OpenAI GPT-6 Astra Ultrafast
GPT-6 Astra Ultrafast 已在 OpenAI API 上线，并向符合条件的 ChatGPT Work 和 Codex 用户开放，运行在 NVIDIA Blackwell GPU 上。
推荐理由：原文给出 Ultrafast 相对标准模式的加速倍数与开放入口，读者可据此判断它对编码智能体循环的实际影响。
Google DeepMind精选AI 评分8787 Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 前沿模型
Google DeepMind 发布新前沿模型 Gemini 4 Argon，先通过 Fairwind Program 向受信任的网络安全防御方开放，随后逐步扩展至开发者、企业和消费者。
推荐理由：官方给出 Argon 在编码、企业知识与网络安全防御上的基准与内部落地案例，可据此判断前沿模型的能力边界与分阶段开放节奏。
Microsoft ResearchAI 评分4141 MindTopo 揭示多模态大模型的空间推理能力短板
Microsoft Research 推出 MindTopo 基准，用于评测多模态大模型在连通性、封闭、顺序、分离与打结五类拓扑关系上的推理与规划能力。测试显示，模型在静态图像识别上表现明显优于交互式规划任务，失败多发生在规划阶段而非感知阶段，且整体远低于人类水平。图像与视频生成仅在单帧内保留拓扑关系时有用，跨多步操作仍不可靠。
Berkeley AI Research精选AI 评分6060 从 CUDA 到 MLX：K-Search 如何把数十年内核经验带到 Apple Silicon
Berkeley AI Research 与 IBM Research 将 K-Search 进化式内核搜索框架扩展到 MLX，通过结构化的 CUDA-to-MLX 翻译层把已有 CUDA 内核经验迁移到 Apple Silicon。
推荐理由：读者可以看到 CUDA 优化经验如何被结构化迁移到 Apple Silicon，以及翻译层对最终性能差距的具体影响。
Berkeley AI ResearchAI 评分3232 Berkeley AI Research 提出 ABBEL：用信念状态监督让 LLM 高效完成长程交互
Berkeley AI Research 提出 ABBEL 框架，将 LLM 的摘要内容隔离为自然语言"信念状态"并加以监督，用受自编码器启发的信念评分（belief grading）奖励能重建最新观测的信念。在协作编程基准 CollabBench 上，ABBEL-rec-BG 将相对全上下文模型的性能差距缩小约 50%，训练步数从 100 降至 50，峰值 token 数也低于全上下文设置。
Berkeley AI ResearchAI 评分3131 自适应并行推理：高效推理扩展的下一个范式
伯克利 AI Research 发布综述，梳理并行推理从固定结构走向自适应控制的研究进展，即让推理模型自行决定何时分解并并行化独立子任务、生成多少并发线程以及如何协调。
Berkeley AI ResearchAI 评分3131 GRASP：面向世界模型长时程规划的梯度规划器
Berkeley AI Research 提出梯度规划器 GRASP，通过将轨迹提升到虚拟状态实现跨时间并行优化、直接向状态迭代加入随机性以探索、并重塑梯度避免高维视觉模型中的脆弱"状态-输入"梯度，使世界模型的长时程规划变得可行。现代世界模型长时程规划常因优化病态、非贪心结构导致的局部极小值和高维隐空间失败模式而脆弱。
Berkeley AI ResearchAI 评分3232 Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX：大规模识别 LLM 关键交互
Berkeley AI Research 提出 SPEX 与 ProxySPEX 算法，可在特征、数据与模型组件归因中大规模识别驱动 LLM 输出的关键交互。SPEX 利用稀疏性与低阶性将交互搜索转化为稀疏恢复问题，ProxySPEX 进一步借助层级结构，以约 10 倍更少的消融达到 SPEX 的性能。