PRISMATIC：面向临床决策中多智能体治疗交互的处方风险检查系统
研究者提出 PRISMATIC，一种基于黑板架构的多智能体系统，由代表不同工作流角色的专用智能体协作生成并优化治疗方案，并引入 DSWA 长期权重调整与 DFPC 短期分歧校准两种自适应协调机制。在 MIMIC-IV 患者记录上的实验显示，相比强 LLM 基线，该系统显著减少药物冲突、提高处方覆盖率和治疗一致性。
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新闻、仓库与研究，按时间排列。
arXiv · cs.AIAI 评分3232 arXiv · cs.AIAI 评分4242 LabOPBench：面向证据驱动实验室决策的多模态基准
研究者推出多模态基准 LabOPBench，包含 756 道经独立评审的专家题，覆盖有机合成与材料科学，按题目专属评分规则评估。8 个多模态模型整体归一化得分为 28.8-45.8%；在 100 题对照子集上，最强模型平均超过本科生但低于博士生。专家分析发现 Evidence Misreading 与 Evidence-Decision Conflict 是主要错误模式。
arXiv · cs.AIAI 评分3232 LiFi：通过几何与语义协同引导从多视角图像生成 LiDAR 点云
NeurIPS 2026 论文提出 LiFi（LiDAR From images）框架，从多视角相机图像生成视觉与几何对齐的 LiDAR 点云。该方法通过几何分支（结合 DepthAnything3 的不确定性感知编码器）与语义分支双路引导 latent diffusion，并引入双分支平衡的 classifier-free guidance（CFG）策略，生成质量超越现有 SOTA 方法，代码将开源。
arXiv · cs.AIAI 评分4444 One Agent per Zone：基于主动推理的去中心化多区域 HVAC 边缘控制方法
该研究提出一种去中心化 HVAC 控制方案，每个空调区域分配一个独立的主动推理（active inference）智能体，通过最小化期望自由能在线学习区域动态，智能体间不通信，仅借助潜在扰动和其他楼层电表推导的拥塞信号应对共享风系统的耦合。在 EnergyPlus 的 Sinergym 办公楼中用 15 个智能体对比 3 种规则控制器和 3 组 MADDPG，5 个未见噪声天气年份下取得最低平均建筑峰值 88.3 kW（比基线低 3-17%），相似舒适度下每月峰值总和每年降低 33 kW（4%），代价是约 10% 的额外能耗。整套系统运行在一台 Raspberry Pi 5 上，经 MQTT 完成观测到动作闭环的 p95 延迟为 442 ms。
arXiv · cs.AIAI 评分4646 StateCraft：用抽象状态推理增强视频世界模型
arXiv 论文提出 StateCraft，一种将语言模型与视频扩散模型配对的架构，把可持久更新的抽象状态与视觉状态解耦，用于跟踪实体随世界演化的变化并条件化生成当前视图。在生成式界面基准上，其生成质量、记忆与可控性超越 SOTA 基线，并在长轨迹上保持高自一致性；抽象状态可被直接编辑，生成会遵循数据中从未观测到的状态修改。
arXiv · cs.AIAI 评分3737 通过强化学习从感知到行动规则提升大语言模型心智理论推理
研究提出用显式 if--then 规则连接感知、信念与行动，并用 GRPO 训练 Qwen2.5 和 Llama3 模型，在四个 ToM 基准上超越了提示、监督微调和 think reasoning。≥3B 模型生成的规则还可迁移，提升 GPT-4o-mini 的下游表现。
arXiv · cs.AIAI 评分4141 ReproBAIT：编程智能体能复现生物 AI 工具吗？
ReproBAIT 评测衡量编程智能体在沙盒、无网络、有限信息条件下设计、实现并训练已发表生物 AI 工具的能力，覆盖 ProteinMPNN、RFdiffusion3 和一个闭源分子设计工具，并按 held-out 数据上的表现打分。结果显示部分工具复现能力可观，但高度复杂工具表现有限，且存在与记忆化一致的中等程度证据。作者提醒工具开发者公开信息可能削弱工具商业价值或影响双用途受控访问策略。
arXiv · cs.AIAI 评分1818 VaryST：面向开放世界的可泛化时空预测模型
VaryST 是一个从零训练的紧凑时空预测模型，通过从长期历史中构建节点表示、动态选择功能相关的支持节点、并在训练中选择性掩码关键历史片段，来应对时间分布演化、空间域变化和观测缺失。在六个真实数据集上对比十七个基线，VaryST 在域内精度相当的同时，显著提升零样本和少样本泛化能力，并对观测可用性变化保持稳健。
arXiv · cs.AIAI 评分3939 AgenticRV：面向 Agentic AI 的形式化无关运行时验证架构
研究者提出运行时验证架构 AgenticRV，将 Agentic AI 系统的执行边界与监控形式化解耦：适配器输出规范事件，各监控器获得独立投影与抽象，决策策略基于归一化判定选择响应。其 Python 实现支持 LangGraph、MCP 和 A2A，受控 LangGraph 实验结合 Reelay 时序监控器与程序化报告监控器，消融实验证明两者缺一不可。
arXiv · cs.AI精选AI 评分5757 LAGO 论文提出可复用增长选项的语言智能体框架
arXiv 论文提出 LAGO，将专用语言智能体作为可复用的时序扩展选项，由 meta-agent 检索或生成选项、分发子任务并验证结果，选项库跨任务增长且不更新模型权重。在 500 个 SWE-bench Verified 任务上，冻结的 Qwen3.5-35B-A3B 单次尝试解决率为 58.6%；在固定 150 任务子集上与 mini-SWE-agent、Terminus 2 同条件对比，解决率分别为 49.3%、57.3% 和 60.3%。50 任务消融显示去掉分解少解决 4 个、打乱复用内容少 2 个、去掉选项库少 6 个。
推荐理由：论文给出了同条件下的组件消融与横向对比数据，读者可以据此评估可复用 agent 选项库在长任务中的实际贡献。
arXiv · cs.AIAI 评分3232 基于残差校正的内存高效子空间优化：从 Momentum SGD 到 Muon
一篇 arXiv 论文提出残差校正框架，在子空间中维护优化器状态并将正交残差梯度加入参数更新，以降低 LLM 训练的内存成本。该框架将 momentum SGD 扩展为 SMRC、将 Muon 扩展为 PMRC，二者均达到 O(T^{-1/4}) 收敛率，与全空间版本匹配；多阶段变体通过周期性重算基并引入边界校正保持同阶收敛率。实验验证了算法的有效性与效率。
arXiv · cs.AIAI 评分4242 DeltaStreamer：迈向类人智能体式流式视频理解
论文提出 DeltaStreamer，一个受人类观察、记忆与调查方式启发的智能体式流式视频理解框架。该框架结合变化感知记忆、查询驱动的规划与定向回放取证，在查询到来前持续记录视觉变化，到来后检索记忆并回放历史帧以补回遗漏证据。在 OVO-Bench 和 StreamingBench 上分别取得 66.07% 和 59.53% 的总分，超过代表性方法。
arXiv · cs.AIAI 评分3333 类型化决策模型如何可靠地使用 Fallback 选项？arXiv 提出 Paired Fallback Robustness 测试
arXiv 论文提出 Paired Fallback Robustness（PFR）测试，评估类型化决策模型（TDM）在请求路由、模型选择等场景中切换常规与 fallback 选项的可靠性，以及同一规则在逻辑等价定义下决策的一致性。在三个 benchmark 上对开源决策模型、不同架构与参数规模的对照实验发现：正确识别类别并不能可靠转化为正确的 fallback 选择，逻辑等价的规则表述也会导致模型决策出现明显分歧。
arXiv · cs.AIAI 评分3838 Euler：面向以人为中心的多智能体数学发现系统
研究者提出 Euler，一个以人为中心的数学研究系统，围绕共享的结构化研究过程表示构建，将数学陈述、假设、证明依赖、备选路径、失败尝试与验证证据组织成连通的研究图谱。该表示让研究者可追溯结果的推导过程，并为智能体提供跨会话的持久任务相关知识，支持规划、协作与验证，还可回访智能体早期推理并探索替代方向。论文通过三个数学研究案例展示系统能力，并给出实现与软件验证。
GitHub · 灵魂体仓库AI 评分1515 GitHub 开源论文仓库：文化偏见与 LLM 学位论文（cultural-bias-llms-dissertation）
GitHub 上的 cultural-bias-llms-dissertation 仓库发布了一份关于 LLM 文化偏见的学位论文资料，包含 data/original_article、results、scripts 等目录及分析脚本 Scripts_Analisys。仓库尚无简介与主题标签，目前 0 star、0 fork，无发布版本。
GitHub · 去对齐工具与仓库AI 评分2323 enhancing-llms：基于高级微调技术增强大语言模型的开源仓库
GitHub 仓库 xiayuwei111/enhancing-llms 实现了论文《Enhancing Large Language Models with Advanced Fine-Tuning Techniques》中的微调方法，用于提升 LLM 在领域特定任务上的表现。该方法在 GLUE 上取得 92.5%（较基线提升 8.3%）、SuperGLUE 上取得 89.3%（提升 12.5%），采用 MIT License 开源。
Reddit · r/CharacterAIAI 评分2222 大学生发起开源角色模型项目保存 c.ai 角色对话，征集聊天记录
一名大学生在 Character.ai 破产后发起开源项目，构建能保存 c.ai 角色的开源角色模型。现有最知名数据集 PIPPA 由 Pygmalion 社区用捐赠聊天记录建成，但主要覆盖角色扮演。该项目征集日常、倾诉、陪伴等各类对话，提供报酬、角色优先重建、署名或匿名、随时删除，并承诺去除个人隐私信息。
Hugging Face BlogAI 评分4646 
HiRO-ACEv2：以极低成本模拟 3 公里分辨率极端天气
Ai2 气候模拟系统 HiRO-ACEv2 发布，核心是新的降尺度模型 HiROv2，可同时预测降水、风、气压等多个高分辨率场，对百万分之一概率的极端事件统计误差在 3% 以内。整套系统生成全球 3 km 气候数据的成本约为高分辨率大气模型 X-SHiELD 的 1/300，10 年模拟中飓风能量与 X-SHiELD 相当。模型可下载并提供教程与网页 Demo，但目前仅支持与 X-SHiELD 匹配的气候场景，后续计划训练 4°C 增暖版本。
AIHOT · 精选精选AI 评分5959 MIT团队用机器学习后处理层将两到六周天气预报准确率翻倍
MIT研究团队在Nature发表论文，提出一个机器学习后处理层，从历史数据学习现有预报模型的错误并修正输出，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。
推荐理由：这个后处理层可附加于任意预报模型且成本低，肯尼亚气象部门已接洽落地，给出了从论文到实际应用的路径。
GitHub · 3D 生成新仓库AI 评分1818 Noob-ooN/fgai-autoregressive-imdb-rnn：基于 RNN 的 IMDb 影评自回归文本生成实验
该仓库实现词级自回归语言模型，从 IMDb 影评预测下一个 token 并生成影评文本，在统一协议下对比 Simple RNN、双向 RNN、LSTM 和 GRU。实验从 Large Movie Review Dataset 的官方训练集抽取 5,000 条影评（4,000 训练/500 验证/500 测试），词表上限 4,000，统一使用 64 维嵌入、64 隐藏单元、Adam 学习率 0.003、batch size 256 训练 4 个 epoch，并评估温度 0.2、0.7、1.2 下的采样质量。
GitHub · 去对齐工具与仓库AI 评分3131 
Lunaria：基于 LLM 的 Android AI 阅读推荐应用
Lunaria 是一款 Android AI 阅读应用，结合类型偏好与自由文本描述生成个性化图书推荐，并对比了 LLM-only、RAG + LLM 和启发式基线三种方案。在使用 GPT-5 nano 与 intfloat/multilingual-e5-small 的自建 20 用户 benchmark 上，LLM-only 的 Mean nDCG 最高达 0.9609，且在含负面约束的用户上零违规，基线违规率为 0.1100。当前目录仅 20 本书，系统直接将全目录发给 LLM 而不用 RAG。
GitHub · 3D 生成新仓库AI 评分4242 InfoVis：基于 FLUX.2-klein 微调的统一 9B 幻灯片图像生成与编辑模型开源
VectorSpaceLab 发布 InfoVis，一个由 FLUX.2-klein-base-9B 微调而来的 9B 统一模型，支持文生幻灯片、模板条件生成、多图像引用生成与指令编辑四类任务。模型在自建评测集 VisSlideBench（1,527 个人工筛选案例）上取得 7.94 总分，超过 Nano-Banana-2 的 7.99 之外的开源模型，在全部 11 项指标上领先所评测的开源模型。代码、权重、评测代码与训练数据已开源于 GitHub 与 Hugging Face，权重遵循 FLUX 非商业许可。
GitHub · 去对齐工具与仓库AI 评分2424 ChemAIResearch 推出有机化学 LLM 评测基准 organic-chemistry-LLM-benchmark
ChemAIResearch 在 GitHub 开源有机化学 LLM 评测基准，用于评估大语言模型在反应预测、机理推理和立体化学上的准确性与推理质量。项目包含两个基准：反应预测与机理推理、高级化学推理，采用专家审阅的参考答案与错误分类框架。初步测试发现多个模型会在同一问题上预测错误产物，项目仍在开发中，结果尚不构成模型排名。
GitHub · 去对齐工具与仓库精选AI 评分6868 naughty-judge-replies：专测 LLM judge 判定解析器的测试语料
Fikri Alfaraby 发布 naughty-judge-replies，一套让 LLM judge 评测解析器出错的回复语料，覆盖 letter、yes-no、json-pass、json-score、grade 五种格式，定位类似 Big List of Naughty Strings。实测显示 promptfoo 0.124.1 factuality 有 4 次错读、closedqa 5 次错读，Opik 与 Inspect AI 的具体计数见表；错读原因包括把 'France)' 中的字母当类别、以末字符 'Y' 判 pass、取首个 JSON 对象及类型强转。
推荐理由：语料逐条实测了 promptfoo、Opik、Inspect AI 的 verdict 解析器，给出错读、猜测、拒绝的具体计数和成因。
arXiv · cs.CLAI 评分4242 Jev 在医学决策中的可靠性如何？与 Jev 类模型及 LLM 的对比研究
一项 arXiv 研究在 15 个医学数据集、8,742 个实例上对比了 Jev 等系统一决策模型与 LLM 的可靠性。结果显示 Jev 在文本驱动任务上可比肩领先模型，但在数值驱动任务上较弱，且在题目格式变化下决策翻转率最低、鲁棒性最强；同类开源替代中仅 StartLux 具有相近鲁棒性。不过多数模型在识别缺失正确答案和选择性弃答上均有局限，归一化逐选项二值评分可提升 Jev 基于概率的选答效果。
arXiv · cs.CLAI 评分3737 共情并非事实性与可靠性下降的替罪羊
该 arXiv 论文重新审视“温暖语气降低语言模型可靠性”的结论，指出既有研究多在共情对话数据上做 SFT，难以区分语气效应与分布偏移。作者用提示词、SFT 与 RL 诱导温暖行为，基于 11 个数据集的 benchmark 套件和 EMOFACT 评估，发现温暖效应因任务和模型而异，任务对齐的自适应语气可兼顾共情与可靠性，并推出经人工验证的共情评估器。
arXiv · cs.CLAI 评分2222 CREATE 基准：用视觉远联想测试评估 VLM 创造力
研究者提出 CREATE，一个包含 155 道视觉远联想测试（RAT）题目的半自动构建基准，要求模型从三张看似无关的图像中找出潜在联系。团队通过 25 人的人类研究验证基准质量，并评估 11 个 VLM，结果显示多数 VLM 在该任务上表现不及人类，其联想能力依赖文本提示概念，不能普遍迁移到视觉谜题。
arXiv · cs.CLAI 评分3232 AI 叙事的多元道德：全球视角下北美新闻叙事的谨慎偏向
一项 arXiv 研究利用大语言模型分析了 2022 年以来四个地区（北美、中国、印度、中东）的 12,924 篇英文 AI 新闻报道，提取每篇文章隐含的叙事教训。结果显示北美 AI 报道独有地以谨慎叙事为主，低估了其他地区更普遍的创新与协作叙事；但这一模式主要源于北美新闻情绪上更广泛的消极偏向，而非对 AI 本身的担忧加剧。
arXiv · cs.CLAI 评分3838 跨语言有害内容标注分歧的分解与预测研究
一项 arXiv 研究提出从文本的可解释语义属性预测标注者分歧：让 LLM 回答 20 个二元问题（涵盖有害内容特征、临界严重度、缺失语境、本地贬损语等线索），再用分类器预测分歧。在英语、德语、土耳其语四个数据集和三个开源权重 LLM 上，该方法比直接提示高 10.5 ROC-AUC 点、比最强文本基线高 5.0 点；仅 8 个问题的精简版与全集差距在 1.5 点内，跨数据集评估保留约 90-95% ROC-AUC。贬损、缺失语境与决策边界相关问题是最强预测因子。
arXiv · cs.CLAI 评分5151 Rethinking Projector Training in Multimodal LLMs：PORTAL 免训练 projector 初始化方法发布
Fabian Gröger 在 arXiv 论文（NeurIPS 2026 camera-ready）中提出 PORTAL，一种无需配对图文数据与梯度优化的免训练 projector 初始化方法。研究发现仅用 10 到 20% 数据训练 projector 即可恢复大部分下游性能，且不同数据集训练的 projector 可线性插值，表明该阶段主要做粗对齐。PORTAL 通过在共享主子空间上计算视觉与语言特征高斯近似间的最优传输映射跳过 projector 训练，在 6 个 LLM 骨干、2 个视觉编码器和 16 个基准上匹配 558k 图文对训练的标准流程，在 7 组设置中 3 组超越该流程，其余 4 组平均达到其 98% 的分数。论文链接：https://arxiv.org/abs/2610.18598v1
arXiv · cs.CLAI 评分3737 LLM 为何难以动态诊断：从后见到前瞻的临床证据获取机制剖析
一项 arXiv cs.CL 研究剖析 LLM 在动态诊断中失败的原因，追踪其从证据识别、利用到下游诊断更新的全过程，除诊断准确率外还考察证据覆盖率、轨迹动态、概率与信息熵。研究发现 LLM 虽能诊断完整的静态病例，但难以主动获取对诊断关键的证据，核心挑战从是否具备临床知识转向能否在动态诊断中识别并有效利用正确证据。
arXiv · cs.CLAI 评分4343 DDRG：通过推理图对齐实现 LLM 推理的细粒度修正
arXiv 论文提出 DDRG（Disagreement-Driven Verification Guided by Reasoning Graphs），利用图对齐暴露采样推理轨迹中的 claim 级分歧，并将局部冲突交给无答案验证器触发针对性修复。在五个 benchmark 上，原生 zero-shot DDRG 使 Qwen2.5-7B 和 Llama3.1-8B 的 macro-average 准确率较直接回答分别提升 8.65 和 15.83 个百分点，并超过 CoT、GoT/GoV 适配版及 Self-Consistency。
arXiv · cs.CLAI 评分4343 Jev-ToM：在类型化决策模型中评测心智理论
arXiv 论文提出 Jev-ToM 评测框架，对比 5 个类型化决策模型与 7 个生成式基线，在来自九个 ToM benchmark 的 11,117 道英文题上进行测试。TypeSafe Jev 达到 73.2% source-balanced accuracy，在全部六类能力中排名前二，在信念、目标/意图与情绪方面领先。资源对比显示 Jev 可降低重复 ToM 选择的成本与等待时间，但其基于置信度的选择仍依赖具体 benchmark。
arXiv · cs.CLAI 评分3131 Legal-R1：面向循证法律推理的智能体检索框架
arXiv 论文提出 Legal-R1，一种用于循证法律推理的智能体检索框架，将法律推理分解为多智能体工作流：Lawyer 智能体学习何时检索、查询何种法律来源及证据是否充分，Legal Assistant 智能体基于权威性与多样性从规范法律来源和判例中检索，Judge 智能体依据完整证据轨迹生成最终答案。仅对 Lawyer 智能体采用掩码监督微调与轨迹感知强化学习进行后训练，在中国法律基准上超越通用、法律专用及检索增强基线。
arXiv · cs.CL精选AI 评分5959 研究复检自蒸馏是否真能提升推理能力：SDPO 与 OPSD 收益难以泛化
一篇 arXiv 论文（arXiv:2610.18613）重新检验了自蒸馏方法 SDPO 与 OPSD 在代码、科学、工具使用和数学推理任务上的表现，发现其相对强化学习（RL）的收益不能稳定泛化到未见问题。作者认为收益主要来自过拟合或迁移既有推理行为，而非有效利用特权信息；自蒸馏梯度与直接优化期望回报的策略梯度对齐较弱。实验覆盖 Qwen3（1.7B-14B）和 OLMo-3-7B，结论是有效利用特权信息改进推理仍是开放问题，代码已开源。
推荐理由：论文在代码、数学等多任务上复测 SDPO 和 OPSD，指出其收益主要来自过拟合而非特权信息，并给出复现代码。
arXiv · cs.CL精选AI 评分5353 DKGI：让 Agent 自建工具与使用工具协同演化的知识图谱搜索框架
论文提出直接知识图谱交互框架 DKGI，让大语言模型智能体在完整节点与边文件上用 Python 代码自建图谱访问工具，交替执行 shell 搜索与文件检查。在覆盖三个域的基准数据集上，免训练的 DKGI 在每张图上超过最强已发表基线至少 6.7 Hit@1；消融显示多轮编程优于仅用 shell 或预定义图谱工具，轨迹显示智能体会修改代码以扩展搜索或修正错误。代码与数据已公开。
推荐理由：论文给出免训练的图谱搜索框架和跨三个域基准上至少 6.7 Hit@1 的提升，消融还拆解了多轮编程相对固定接口的收益。
arXiv · cs.CLAI 评分4646 COMPASS：训练前预测模型兼容性的诊断方法
研究者提出 COMPASS（COMPatibility ASsessment Score），一种在模型对齐或合并前估计模型对兼容性的诊断方法。该方法基于局部邻域的表示收敛观察，将兼容性分解为 k-NN 重叠定义的成对易合度与训练范式允许的范式级上限两个可低成本计算的轴。在 72 项跨模态对齐实验和 392 次任务算术模型合并中，COMPASS 估计与下游成功强烈相关，Pearson 相关平均分别达 0.91 和 0.70。
arXiv · cs.CLAI 评分3939 预训练能让化学语言模型学会化学吗？
一项 arXiv 研究在 64 个分子性质预测数据集上系统评估化学语言模型（CLM）的预训练效果，发现其下游收益不随规模扩展，性能在低于梯度提升基线处饱和。只有基于传统理化描述符的监督预训练能持续提升表现，部分预训练方式甚至使模型差于随机初始化编码器，表明 CLM 从预训练中学到的化学知识很少。
arXiv · cs.CLAI 评分4444 BASIS：从弱交互反馈中做贝叶斯测试时任务对齐相似度推断
BASIS（Bayesian Axis Selection via Interactive Signals）是一种免训练的贝叶斯方法，利用测试时弱反馈推断当前决策由任务特定准则库中的哪个准则主导，并按期望信息增益选择探针。该方法将六探针概念恢复 Success@1 从 56.0% 提升至 68.1%，推理准确率从 72.3% 提至 73.1%，精修胜率从 61.4% 提至 63.8%，并超过算力匹配的 best-of-N 选择。论文已被 NeurIPS 2026 接收。
arXiv · cs.CLAI 评分2828 语音基础模型中基于语言选择性维度的语码转换检测方法
一项提交至 ICASSP 2027 的研究提出直接从语音中检测语码转换（CS）的轻量方法：利用单语录音识别预训练语音编码器中的语言选择性隐层维度，并聚合其帧级激活做出预测。在 CS-FLEURS 的 14 个语言对上，Whisper-small 编码器平均 F1 达 0.798，高于 CNN 的 0.776 和 HuBERT 线性基线的 0.751，可用于筛选多语训练语料。