WaveStitch：条件时间序列合成的深度生成框架开源仓库
GitHub 新仓库 WaveStitch 提供基于扩散模型与 TimeGAN 的条件时间序列合成框架，可依据标签、元数据等辅助特征和部分观测等信号锚点生成逼真时间序列数据。代码库包含训练、合成、消融实验脚本及自相关、互相关分析工具，实验基于 Python 3.12、PyTorch 2.2.2 + CUDA 12.1 和 RTX 3090 复现。
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GitHub · 3D 生成新仓库AI 评分1818 GitHub · 3D 生成新仓库AI 评分1818 mgachi 开源可再生能源预测项目：用深度学习预测德国光伏与陆上风电 24 小时出力
GitHub 上的探索性深度学习项目 mgachi/renewable-energy-forecasting，对德国归一化光伏与陆上风电发电量做 24 小时预测，比较了 persistence、Ridge 回归基线与 GRU、LSTM 及 encoder-decoder Transformer 模型。数据管道使用 SMARD 小时级发电数据和 Open-Meteo Archive API 的九点气象网格，按 2019–2022 训练、2023 验证、2024 测试做时序切分，以 MSE、MAE、RMSE 评估。项目仍在进行中，结果为初步性质，数据对齐与泄漏检查尚未完成。
GitHub · 3D 生成新仓库AI 评分4141 RAG-NetTwin：基于 GraphRAG 的网络 CLI 配置生成研究系统开源
GitHub 开源研究系统 RAG-NetTwin，用 GraphRAG、多厂商知识图谱和三层验证从自然语言意图生成网络 CLI 配置，降低 LLM 幻觉。在 Cisco IOS-XE 17.6 与 Juniper JunOS 21.4 共 35 个意图上评测，严格语法有效率 94.3%、幻觉率 2.9%、GNS3 命令准确率 82.9%，token 消耗较基线 RAG 降低 16.4 倍（57,533 → 3,503 tokens/query）。系统采用 MIT 许可证，需 Python 3.10+、Groq API key 和 Docker。
GitHub · 灵魂体仓库AI 评分2525 camster811/optimization-vuln-analysis：分析 GCC 优化与符号剥离对 LLM 识别 CWE 漏洞的影响
GitHub 上的 optimization-vuln-analysis 项目研究 GCC 优化和实际符号剥离如何影响静态基线与本地 LLM 在匹配的 x86-64 二进制函数中识别已知 CWE-121 和 CWE-122 实例的能力。仓库包含 corpus、data、llm、pipeline、tests 等目录及 compile.sh、config.json 等配置文件。
GitHub · 去对齐工具与仓库AI 评分3535 hybridquant：面向混合线性注意力 LLM（Qwen3.5、Falcon-H1）的 KV-cache 与循环状态联合量化研究仓库
GitHub 上的 hybridquant 仓库研究混合线性注意力 LLM（Qwen3.5、Falcon-H1）中 KV cache 与循环状态（Gated DeltaNet / Mamba-2）的联合量化，在固定内存预算下比较两者位宽分配及误差交互。它采用 fake quantization 测量 decode 阶段 NLL，对比 RTN 与带 error feedback 的方案，并用噪声匹配对照检验超可加性，每格 20 文档 × 3 seeds 并报告 paired bootstrap 95% CI。
GitHub · 去对齐工具与仓库AI 评分5454 论文 Significant According to Which Judge? 公开代码与结果，测 LLM 判定如何改变检索实验的统计结论
论文 Significant According to Which Judge?（在审）发布代码、判定输出与结果，测量用 LLM 相关性判定替代人工标注时检索实验显著性结论的变化。
GitHub · 3D 生成新仓库AI 评分3333 PLICDiff：基于 PLI 条件的蛋白质口袋配体 3D 扩散模型开源仓库
GitHub 新开源仓库 PLICDiff 提供一个 PLI 条件化的 3D 扩散框架，用于蛋白质口袋配体生成，采用 classifier-free guidance（CFG），用 PLIP 衍生的蛋白原子相互作用标签驱动图注意力编码器与几何扩散骨干。代码已在 Linux x86_64 上以 Python 3.11、PyTorch 2.4.0、PyG 2.7.0 验证，预训练 checkpoint（默认 checkpoint/9430000.pt）需另行下载，数据预处理基于 CrossDocked 并遵循 TargetDiff 流程。
arXiv · cs.AIAI 评分3434 Read-Parse-Describe：统一文档解析与视觉元素描述生成数据集发布
研究者推出 Read-Parse-Describe 统一文档解析数据集，要求模型对页面图像输出含边界框、语义标签、阅读顺序、识别文本及视觉元素替代描述的布局元素列表。数据集基于 2,402 份文档，含 18,163 页、125,218 个布局元素和 11,338 个视觉实例，并提出可插拔的空间感知增强器。实验显示现有端到端 VLM 与流水线解析器仍难以同时恢复阅读顺序与视觉语义，增强模型取得较强联合表现，数据集与代码将公开。
arXiv · cs.AIAI 评分4848 Doc2Harness：评测编码智能体长程 harness 工程能力的基准
中科院研究团队提出 Doc2Harness，首个直接评测 LLM 智能体长程 harness 工程能力的确定性两阶段基准。在 328 个测试用例上对 19 个前沿模型各做 3 次独立构建，GPT-6 Astra 以 53.05% 通过率居首，最弱模型为 27.44%；即使最强模型也失败近半数用例，失败集中在跨模块功能划分上。
arXiv · cs.AIAI 评分2727 平均奖励下带 Options 的 Q-learning 非渐近收敛性分析
一篇 arXiv 论文研究了强化学习中平均奖励形式下带 options 的 Q-learning 算法的有限样本收敛性，覆盖 inter-option 与 intra-option 两种设定。作者证明两类多步 option Bellman 算子在 unichain 假设下满足 span 收缩，并提出同步估计器得到两种算法变体，首次给出均方意义下 $\tilde{O}(1/\text{iterations})$ 的收敛速率保证。
arXiv · cs.AIAI 评分4747 LSPO：通过转移几何内化自我纠正的状态策略优化方法
研究者提出 Lifted State Policy Optimization（LSPO），将有限、成本调整后的状态转移作为学习基本单元，为文本答案学习连续坐标并用能量函数排序，通过塑形奖励与内化损失把低能量答案吸收进直接生成器。在 Qwen3.5-27B 上，单次推理策略在数学、科学、代码与逻辑基准上达到 71.8% 总准确率，接近测试时反思的 71.9%，同时延迟降低 28%、token 减少 25.8%。该模式在稠密与 MoE 骨干上均成立，代码已开源。
arXiv · cs.AIAI 评分4343 人类演示作为任意机器人本体的后训练数据：重定向物体而非手部
arXiv 论文提出一种方法，让手机等设备录制的人类演示可作为结构不同机器人的后训练数据，核心是重定向物体运动而非手部动作。采集生成无本体记录（物体位姿、接触区间与重建 3D 物体），机器人以 URDF 和简短描述文件在仿真中求解并评分。在 8 台机器人、42 次采集共 157 对样本中，31.2% 通过、52.2% 失败、14.0% 被拒；被拒的 13 对实际运行全部失败。
arXiv · cs.AIAI 评分3737 零样本工具选择研究：从语义相关性到功能与上下文有效性验证
一篇 arXiv 论文提出渐进式验证框架，解决 LLM 智能体零样本工具选择中的“迁移有效性缺口”——语义相关的工具在迁移后仍可能不满足功能或上下文要求。该框架在语义相关性之外引入基于端点的功能兼容性与任务条件上下文证据，在跨域和跨数据集迁移中持续提升能力排序，消融实验证实两类验证的互补贡献。
arXiv · cs.AIAI 评分1818 CAP-SAM：面向 SAM 的曲率感知自适应扰动方法
研究者提出 CAP-SAM，将 SAM 中固定的扰动半径 ρ 重新解释为扰动信号强度，并基于 sharpness ratio 动态调节，以更有效地搜索平坦极小值。该方法在非凸随机设置下与标准 SAM 收敛速率相同，在 CIFAR-10、CIFAR-100 和 ImageNet 上跨多种网络架构持续优于 SAM 及其主流变体。
arXiv · cs.AIAI 评分3131 OrionMoE-v1.0：面向表格上下文学习的混合专家基础模型
研究者推出紧凑型表格基础模型 OrionMoE-Small，基于双轴 Transformer 架构，沿特征轴选择性激活稀疏 MoE 专家，路由决策结合特征表示与数据集上下文。模型完全在由结构化因果先验生成的合成分类任务上预训练，无需梯度微调即可完成下游预测。在多个表格基准上与规模大得多的基础模型性能相当，在小上下文和高维数据集上表现尤为突出。
arXiv · cs.AIAI 评分1818 SGQN：解耦 Q-learning 中自适应动作网格的分析
论文提出 Selective Growing Q-Networks（SGQN），在解耦 Q-learning 基础上用自适应动作网格替代均匀增长：按估计 Q 值增删 bin 并采用 epsilon-greedy 选择。在 8 个 DMControl 任务（2 至 12 动作维度）上，SGQN 在 4 个任务平均最终回报最高，3 个任务与最佳方法差距在 1.1% 以内，每维平均仅用 9 个 bin 中的 7.5 个。分析发现自适应网格并非主因，粗网格起点与 epsilon-greedy 选择更关键，softmax 会使回报下降 23% 至 100%。
arXiv · cs.AIAI 评分3838 量化基础模型脑部 MRI 表征中的隐私风险
一项 arXiv 研究评估了五个冻结预训练编码器在 OASIS-2 和 MIRIAD 两个纵向 T1 加权脑部 MRI 数据集上的隐私泄露风险。结果显示 rank-1 患者关联在 MIRIAD 上最高达 99%、OASIS-2 上超过 90%，recorded-sex 预测平衡准确率分别达 90.9% 和 95.5%。这表明用嵌入向量替代原始 MRI 并不能消除患者关联或属性推断风险，不足以实现匿名化。
arXiv · cs.AIAI 评分5151 HP-RLVR：无需组采样的单 rollout token 级信用分配方法发布于 arXiv
Wei Chen 等人在 arXiv 发布 HP-RLVR（Hindsight-Privileged RLVR），用已完成轨迹自身的未来信息生成 token 级更新权重，替代 GRPO 的组采样。方法对每个 token 在因果历史与含验证器反馈的后见上下文两种视角下打分，以归一化 Jensen-Shannon 散度加权奖励，成功与失败轨迹都有有界信用，无需参考答案或 critic。在共享 100 步 schedule 的 Qwen3-8B 配对实验中，HP-RLVR 在数学、代码生成和 ALFWorld 上分别比 GRPO 快 1.21x、1.46x 和 2.30x，每 prompt rollout 用量为八分之一；总体准确率相当，数学上 HP-RLVR 领先，代码与 ALFWorld 上 GRPO 领先。
arXiv · cs.AIAI 评分3333 VascuSR：迭代式解剖感知扩散框架用于 CT 超分辨率
研究者提出 VascuSR，一种结合图像重建与显式 3D 血管引导的迭代式解剖感知扩散框架，用于从严重降采样的 CT 图像恢复细节。在重新标注的 MSD Task08 和 HVM 数据集上，其分割精度与 3D 血管结构优于插值和基于学习的 SR 基线，连接分量数降低超 20%，MSD 上平均中心线距离降低超 10%。
arXiv · cs.AIAI 评分5050 多开发者智能体系统（MDAs）：智能体 AI 的新扩展路径
一篇 arXiv 论文提出多开发者智能体系统（MDAs），让多个开发者协作构建智能体系统以突破单开发者的能力上限。在 GAIA 基准上，单个智能体准确率不超过 35% 的专业化开发者群体，组合成 MDA 后达到 70%，比用数倍开发预算构建的中位通用单开发者系统高 12 个百分点。理论模型显示 MDAs 能激励专业化分工并更高效利用聚合的开发者资源。
arXiv · cs.AIAI 评分3232 ActiveEvidence：带可验证获取间隙的决策导向证据图框架
arXiv 论文提出 ActiveEvidence 框架，将多模态智能体的主动证据获取建模为决策可认证问题，用反事实证据交互图（CEIG）表示证据价值与条件伤害，并通过 ε-决策证书判断未解析项是否可能改变所选动作。在 640 个案例（384/128/128 划分）上，控制器达到任务分 0.842、grounding F1 0.816、证据召回 0.873、1.74 次接受调用、286.5K visual tokens 和 742ms p95 延迟；证书重放显示 0.992 动作一致率与 0.988 证书率，每决策仅评估 19.6 而非 191.4 个昂贵交互项。
arXiv · cs.AIAI 评分2121 埃塞俄比亚研究团队用轻量级 CNN 检测马铃薯叶片病害
一项研究开发轻量级 CNN，将马铃薯叶片分为健康、早疫病和晚疫病三类。模型基于 PlantVillage 数据集 2,215 张图像训练，测试准确率 98.66%，在埃塞俄比亚 Banja 采集的 247 张田间图像上达到 90.28% 准确率。该模型仅含 446,787 个可训练参数、约 1.70 MB，每训练 epoch 平均 5.58 秒，快于 VGG16 的 9.96 秒和 MobileNetV2 的 7.68 秒。
arXiv · cs.AIAI 评分3737 PhySGA：基于物理空间锚定的智能体框架，实现可泛化、可交互的 3D 组合
PhySGA 是一个通过智能体探索与物理仿真实现 3D 物体组合的框架，支持刚性、铰接和可变形物体的交互式装配。其采用 Assembly Agent 负责全局规划、Critic Agent 基于接触动力学做闭环纠错的双智能体架构，并配自进化技能库复用试错经验。在 Isaac Sim 中的实验显示，其在关系保真度、物理合理性和视觉质量上显著超越现有方法。
arXiv · cs.AIAI 评分4242 CriticOPD：通过批评引导的在线蒸馏恢复可靠监督
论文提出 CriticOPD，改进在线蒸馏（OPD）。OPD 假设教师模型能从学生写的任意前缀推出正确答案，但该可恢复性在错误 rollout 上失效——教师会跟随学生错误。CriticOPD 让教师对错误 rollout 给出批评，学生据此重写解答，教师评分时将批评作为特权信息，学生训练时则不含批评。在两个 Qwen3 学生模型和六个数学推理基准上，CriticOPD 均优于 OPD，竞赛题提升最大。
arXiv · cs.AIAI 评分3434 超越 LLM Judge：面向智能体自动形式化的机械验证方法
研究者提出一种超越 LLM 评判的 Lean 形式化验证方法，将 LLM 语义审查与机械化数值和空泛性检查结合，可给出可核查反馈并发现 LLM judge 漏掉的错误。该方法配合 Extract-Verify-Proof 自动形式化流水线构建了 NIST DLMF 的部分形式化库 FLMF；在三个标注数据集上，其接受错误率为被评估方法中最低，专家审查还发现了现有数据集的翻译与来源缺陷。代码已开源。
arXiv · cs.AIAI 评分4949 Player-1：从合成经验中学习游戏操作的后训练框架
研究团队提出 Player-1，一个通过合成经验进行游戏控制后训练的框架，扩展了计算机操作智能体的动作空间，并在 6,044 条精选游戏轨迹上做监督微调。其配套的 Player-1-Gym 提供 16 个可编程验证奖励的 2D/3D 合成环境，支持基于 PPO 的多环境强化学习。Player-1-9B 在 MineDojo-300 上达到 38.33% 成功率，比最强基线 12.63% 高出 27.8 个百分点。
arXiv · cs.AIAI 评分4141 Continuum Attention：用连续积分替代离散查找的注意力算子
论文提出 Continuum Attention（CA），一种因果 Transformer 注意力算子，将离散 key/value 查找替换为对连续分段线性记忆曲线的积分，通过闭式指数矩实现精确归一化注意力，梯度解析可导，支持并行 GPU 实现，保持二次序列复杂度。相比 softmax 与 focal attention，CA 分别将验证集平均负对数似然降低 0.0200 和 0.0480 nats per byte，在独立验证切片上比最强 softmax 基线低 0.0457 nats per byte。
arXiv · cs.AIAI 评分4242 智能体市场中一价拍卖的无序代价分析
一篇 arXiv 论文分析了智能体市场中以一价拍卖（FPA）分配用户提示词时的无序代价（PoA）。论文提出两个可降低福利损失的特征：竞争下限与条件近似独立性，后者可推导出接近最优福利 1 - 1/e² 的效率保证，均优于一般情形的 1 - 1/e；结果在 EmbedLLM 提示词路由数据集上获得实证验证。
arXiv · cs.AI精选AI 评分5353 arXiv 论文提出免重训练方法让预训练 Transformer 可按算力预算弹性伸缩
Walter Simoncini 在 arXiv 发布论文，提出免重训练方法把预训练 Transformer 变成可在连续算力预算间自适应的单一模型，核心是对功能单元排序问题做可微松弛，在统一尺度上联合排序每个 MLP 神经元和注意力头。在 22M 到 8B 参数的 27 个视觉与文本 Transformer 编码器上，方法在最高 60% 稀疏度下平滑退化并优于 one-shot 基线；DINOv3 ViT-H+/16 剪枝到 50% 稀疏度移除 427M 参数，ImageNet-1k linear-probing 精度仅降 0.8%；AugReg ViT-B/16 在 60% 稀疏度下于 A100 GPU 上吞吐提升最高 1.80 倍、单查询延迟降低 1.26 倍。
推荐理由：论文给出免重训练的弹性剪枝方法，在27个模型上验证60%稀疏度下的精度与吞吐数据，可复现。
arXiv · cs.AI精选AI 评分5858 语言智能体协同演化行动与预测的训练方法登上 arXiv
arXiv 论文 2610.20597 提出一种为语言智能体引入多步动作目标的训练方法，在成功轨迹上训练策略骨干生成后续动作序列，并从历史预测每个动作形成时间集成，使行动与预测协同演化。在 ALFWorld、ScienceWorld、WebShop、τ²-bench 和 AppWorld 五个基准上，该方法整体表现超过 GRPO 及带预测辅助目标的 RL 基线，在 ScienceWorld 上样本效率分别比 ECHO 和 GRPO 高 1.9 倍和 2.0 倍，且只用单一策略骨干，推理时无额外开销。代码已开源。
推荐理由：论文给出多步动作目标的训练方法，在五个基准上对比 GRPO 等基线并报告样本效率倍数，方法可复现且代码已开放。
arXiv · cs.AI精选AI 评分5656 HiRe-MoMa：基于稀疏人工引导的移动操作真实世界微调框架
论文提出 HiRe-MoMa 框架，用于移动操作（MoMa）系统的真实世界高效微调。其分层残差架构在冻结基础策略上学习增量修正，并将残差拆分为移动底盘与机械臂两个头以缓解梯度干扰；Expert-Guided Value Alignment 利用覆盖率不足 20% 的稀疏人工干预重塑 critic 价值函数。在 TIAGo++ 平台上的实验显示，约 30 分钟在线交互即可持续提升任务性能，且不依赖基础策略架构。论文被 CoRL 2026 接收。
推荐理由：论文给出在真实机器人上微调移动操作系统的分层残差框架，用不到20%覆盖度的稀疏人工干预提升样本效率。
arXiv · cs.AIAI 评分4242 用扩散模型建模人形机器人策略的神经网络权重
研究者提出用 latent diffusion 框架直接生成人形机器人控制网络权重：线性自编码器将 actor 网络参数压缩到潜空间，Diffusion Transformer 建模其分布。模型在 Unitree G1 强化学习训练得到的网络上训练，生成的网络可在真实世界执行行走、跳舞、回旋踢等动作。分析发现第一层权重结构在 RL 与模仿学习训练下均反映机器人运动学先验。
arXiv · cs.CL精选AI 评分5757 MultiPartyTurnBench：评测多方语音对话中话轮控制的基准发布
作者发布 MultiPartyTurnBench（MPTB），包含 240 段合成、信道分离的 2 至 5 人对话和六种交互类型，评测话轮结束（EOT）检测与打断（INT）检测两项任务。基线模型 EOT 召回率达 82.5-92.6%，但五个全双工智能体在选择性打断处理上接近随机水平（46.9-54.7%），Gemini-3.8-Live 对 97.7% 的附和信号让出话轮，MiniCPM-o-4.5 仅响应 1.4% 的真实打断。论文指出选择性话轮控制仍是多方语音交互的未解难题。
推荐理由：基准把真实话轮转换与易混淆的非事件分开评测，并给出五个全双工智能体在选择性打断上的具体短板数据。
arXiv · cs.CLAI 评分4242 RM-OPD：用在线蒸馏训练生成式奖励模型
论文提出 RM-OPD，一种基于在线蒸馏（On-Policy Distillation）的两阶段生成式奖励模型训练框架，用于替代混合域偏好数据上的 Mix-RL 方法。该框架先通过单域 GRPO 微调训练各领域专家教师模型，再经路由在线蒸馏、域贡献重加权及可选的 criteria context distillation 将其整合进一个学生模型。在多个 RM benchmark 和两个基座模型上，RM-OPD 持续超越 vanilla Mix-RL 等基线，并出现"超越教师"的涌现效应。
arXiv · cs.CLAI 评分4747 TreeSpark：为推测解码学习“可验证的”草稿树
TreeSpark 是一个扩展 DSpark 半自回归架构的推测解码训练与推理框架，通过单次 backbone 前向构建父节点条件候选树，并用 survival NLL 与 capped coverage hinge 两个目标监督树的扩展、剪枝与打包，无需额外 target 前向。在 Qwen3-4B 与 Qwen3-8B 上的九个通用基准和六个写作域评测中，TreeSpark 较 DSpark 将平均接受长度提升 23.4%–31.6%，单请求吞吐提升 15.1%–25.0%，批量 Qwen3-4B 吞吐提升 12.6%–17.2%。
arXiv · cs.CL精选AI 评分5252 arXiv 论文：跨模型 in-context 神经反馈揭示 LLM 对自身激活的控制能力有限
arXiv 论文 arXiv:2610.20179 提出跨模型 in-context 神经反馈方法，测试 5 个家族共 10 个 9B 到 32B 的开放权重模型，检验语言模型能否控制自身激活。部分模型能明显移动自己的激活分数，但幅度不超过同等能力的写手模型；预填固定句子后仅 3 个模型表现出小而稳定的控制效应；在欺骗监测器实验中无模型能降低监测分数，仅 1 个模型能抬高它。作者认为这种控制能力尚不构成对激活监测器的威胁，但需随模型演进持续追踪。
推荐理由：论文用跨模型写手和预填句子的实验设计，把任务能力与对自身激活的真实控制区分开，结论有明确证据支撑。
arXiv · cs.CLAI 评分1818 职业技能为何难以提升职业路径预测：技能增强 CPP 的局限分析
一项 arXiv 研究系统评估了在职业路径预测（CPP）中引入显式技能表示的效果，涵盖 score fusion 与神经架构，并分别测试预测技能和 ESCO 真值标注两种条件。在两个 benchmark 数据集上，所有设置均未显著超越纯文本基线，即便使用真值技能收益也微弱且不稳定。作者归因于文本与技能表示高度冗余、ESCO 分类区分力有限以及技能嵌入的表示坍缩。
arXiv · cs.CLAI 评分5050 HICO-Bench：从可验证结果衡量社交智能体的交互有效性
arXiv 论文提出 HICO-Bench，包含 180 个日常协调场景，通过程序检查 Feasibility、LLM judge 检查 Integrity 来判定 Verified Success。测试 13 个 LLM 发现 36% 被评为高目标完成度的对话无法通过 Verified Success。论文还提出 PaCPO 方法，将 Qwen3-8B 的 Verified Success 从 20.4% 提升至 28.3%。
arXiv · cs.CLAI 评分3737 推理引导翻译方法用于扩展多语言安全与推理评测
研究者提出推理引导的翻译框架，将七个安全、对话与数学推理评测资源扩展为覆盖 11 种语言的多语言评测集，需修复的子集达到 99.94% 的条目-语言对覆盖率。对开源 LLM 的评测发现不同语言下的差异化弱点，包括拒绝行为不一致以及低资源语言中显著的推理能力下降。
arXiv · cs.CLAI 评分4343 多语言 MoE 扩展规律研究：语言覆盖如何改变容量与算力分配
一项 arXiv 研究提出考虑语言重复性的联合扩展规律，刻画活跃参数量、每语言训练 token 数、专家数与语言覆盖之间的关系，基于 64 个预训练配置的 26,300 条逐语言 loss 观测拟合，预测误差较最强基线降低 28%。在相同活跃参数与每语言 token 数下，32 个专家将语言从 12 扩展到 200 时的 loss 损失较稠密模型减少 83%。