Critic's Eye：基于评论式图推理的长文本文学母题发现方法
研究提出 Critic's Eye，将戏剧建模为异构 Narrative Topology Graph，通过全局结构证据进行判别式推理，预测缺失的行-母题链接。该方法在基准上达到 84.8% Hit@5，接近 Gemini-3-pro-preview（约 22.6%）的四倍，表明显式结构先验比参数规模扩展更有效。
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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4444 面向长程 LLM Agent 的多尺度策略优化方法 MPO
一项 arXiv 研究提出多尺度策略优化方法 MPO，结合多尺度优势估计（MAE）与 turn 级重要性采样，将长程 LLM Agent 的信用分配与策略更新对齐到 assistant turn 尺度。在搜索、工具使用和自动化任务上，4B 与 30B-A3B 模型的实验显示其持续优于强 RL 基线。
arXiv · cs.AIAI 评分55 从单中心到系综：面向 NV 光谱的校准符号回归流水线
研究者提出一套符号回归流水线，将单中心自旋结构带入校准后的 NV（氮-空位）系综模型：从单中心 ODMR 光谱中筛选厄米算符项作为源模型，再校准共振频移、局域无序、取向与光学响应。在公开数据上，零场系综保持频率的归一化光致发光 RMSE 从 0.008835 降至 0.003872，提升 56.2%；在 128 个位点、四种 NV 取向的 QuTiP 系综中，用 0 和 3 mT 校准的模型预测独立留出的 5.17 mT 光谱，误差 0.000207-0.000228，接近 0.000200 的噪声标准差。
arXiv · cs.AIAI 评分3434 PatentAgentBench：用专业专利任务套件评测 LLM Agent
arXiv 新论文推出 PatentAgentBench，包含覆盖 8 个任务套件的 510 个实例，涵盖新颖性检索、FTO 检索、无效检索、权利要求对照表、专利撰写、审查意见答复和专利翻译等任务，基于真实专利记录并由专家标注。研究评估了 7 个 LLM 在 4 种 agent harness 下的表现，发现当前系统仍难以识别新颖性、评估风险和理解专利从业者意图。
arXiv · cs.AIAI 评分1818 CA-HNM：基于结构化领域模型的约束感知难负例挖掘方法用于稠密检索
研究者提出 CA-HNM，一个将检索候选生成与来自结构化领域模型的确定性不兼容规则相结合的约束感知难负例挖掘框架，用于微调标准双编码器稠密检索模型。在 MOOCCubeX 和 Course-Skill Atlas 两个数据集上，用两种编码器、两种训练损失和十个随机种子评估，CA-HNM-Pure 在 8 个数据集-编码器-损失配置中的 6 个取得更高的平均 NDCG@10，另有实验显示 CA-HNM-Mixed 也略优于对照。结果表明约束感知选择的效果取决于训练目标和负例池构成。
arXiv · cs.AIAI 评分2323 超越单一属性审计：ComFair 可配置多属性基准评测 LLM 交叉性公平性
研究者推出可配置公平性基准 ComFair，将现有公平性数据转换为 479,066 个受控的双属性与多属性实例，并为每个实例配对任务等价的源数据。对十款 LLM 在 Recognition、Selection、Continuation、Conversation 四类任务上的实验显示，敏感度依任务和子群组而异：判别式任务能暴露聚合指标下不可见的双向变化，生成式任务偏移更大且方向不对称，模型排名随属性组合而波动。ComFair 提供可扩展的受控敏感度审计，用于检验公平性评测结论在多属性交叉场景下的稳健性。
arXiv · cs.AIAI 评分1616 基于 Graphormer 的动态车道方向调整与可变限速联合控制方法
一项 arXiv 研究提出用共享 Transformer（GERASTSA 注意力）联合控制路网动态车道方向调整与方向性限速，并以图定向理论保证路网始终强连通。在 6 x 6 网格仿真中，学习策略使约三分之二道路在高峰方向单向通行，日延误较固定初始配置降低 90%，较调优的双向负载均衡器降低 85%；预训练使超越固定配置所需的更新次数约减半。
arXiv · cs.AIAI 评分99 电力负荷预测中 GNN 的诊断协议：分离参数共享与邻居访问的贡献
一项研究提出诊断协议，将 GNN 负荷预测的优势拆分为跨序列参数共享与邻居访问两种机制，通过逐节点网络、无邻居共享网络、去边 GNN 三个参照模型和保度数重连实验加以区分。在法国区域负荷、英国低压馈线及客户用电序列三个数据集上，参数共享贡献了主要误差缩小（馈线上约三分之二），而边的增益较小且重连后消失过半，客户序列上甚至与零无异。结论认为预测收益只有在与逐节点和共享参照对比后才应归功于图结构。
arXiv · cs.AIAI 评分2929 从高频数字交互数据建模快速人类反应：EMBER 与 ORBIT 在 Counter-Strike 2 遥测数据上的探索
一项探索性研究基于 Counter-Strike 2 的毫秒级遥测数据，提出 Ego-Knowledge 感知状态重建方法，并训练 EMBER（梯度提升）与 ORBIT（transformer）两个模型预测 60–120 ms 窗口内的“战或逃”反应标签。EMBER 在验证集上准确率达 73.5%，ORBIT 为 71.2%，均优于 51.5% 的多数类基线；在 1,000 个验证案例上，两者均显著超过最强 LLM 基线的 62.7%，且推理时间和成本低数个数量级。加入触发后短时间窗口可将准确率单调提升至 85.15%，作者将该曲线作为快速控制向深思控制过渡的候选探针，但强调神经科学解释仅为假设生成性质。
arXiv · cs.AIAI 评分1313 基于规则排序提示词的晶圆图零样本多类别分类：免训练框架借助大型多模态模型实现
研究者提出一种免训练的六类晶圆图缺陷分类框架，将连通域高亮与融合形态、位置和排除规则的提示词结合，用于冻结的大型多模态模型，无需标注数据和再训练。在 Mixed-WM38 数据集（6,866 张图）上达到 92.9% macro 和 93.8% 总体准确率；在 WM811K（9,000 张图）上分别为 79.1% 和 81.3%。消融实验显示八种替代规则顺序总体准确率为 90.1-91.9%，低于所选顺序的 93.8%。
arXiv · cs.AI精选AI 评分5757 arXiv 论文提出用目标冲突样例改进 LLM 指令层级
arXiv 论文（arXiv:2610.35093）指出指令层级（IH）训练中存在一类被 OpenAI 和 NVIDIA 现有训练集遗漏的冲突类型，即目标与目标之间的冲突。作者将任务分解为目标和约束后发现这一缺口，并在 Qwen3.5-9B 与 Gemma4-12B-it 上微调该类冲突样例，显著提升训练未见真实任务上的指令层级表现；将其加入现有 IH 训练集也能提高 adherence，且在八个基准的无冲突任务上平均效用变化很小。
推荐理由：论文指出 OpenAI 和 NVIDIA 的指令层级训练集缺少目标冲突这一类型，并用微调实验给出可复用的补法。
arXiv · cs.AIAI 评分4646 arXiv 研究：Grokking 中的子空间结晶——秩压缩滞后于相变出现
一项 arXiv 研究通过 mean-field MLP 和单层 Transformer 在模运算任务上分析 grokking 机制，发现权重矩阵有效秩的压缩发生在 grokking 出现之后而非之前：各 Transformer 均在 250 步内记住训练数据，而 grokking 起点在 6,500 至 21,000 步之间变化，秩下降最陡处在起点约 900 步后。研究还观察到"子空间结晶"现象，即保持输出精度所需的方向数从四分之一以上降至约十分之一。强制低秩反而延迟或阻止 grokking，说明秩压缩是 grokking 的标志而非原因。
arXiv · cs.AIAI 评分2828 UTA：通用训练自适应学习率衰减
研究者提出 UTA 学习率衰减方法，将 UBA 的理论框架扩展到 Adam 类优化器，把学习率衰减建模为闭环的形状与尺度问题，使其能随训练状态自适应调整。实验显示 UTA 在 LLaMA 60M 到 1B 语言模型及 ImageNet 上的 ResNet50、ViT-B 视觉模型中带来一致提升，且即插即用、开销可忽略。
arXiv · cs.AIAI 评分2525 生成式 AI 在湍流研究中的应用：基础、应用、验证与基准
一篇提交至 JFM-Perspective 的综述探讨生成式 AI（重点是 diffusion models、score-based 方法和概率输运公式）在湍流问题中的应用，涵盖随机闭合、超分辨率、数据同化和不确定性量化等场景。文章指出视觉逼真度、逐点误差和低阶谱一致性不足以衡量物理保真度，验证须考察能量传递、结构函数、反常标度、概率密度尾部、守恒律等湍流特性。作者还讨论了基准、数据可得性与可复现性方面的局限，呼吁建立含开放数据、标准化挑战与物理感知指标的基准生态。
arXiv · cs.CLAI 评分4848 面向外部 LLM 的文档可逆假名化：开源双语 benchmark 与引擎
一项研究提出面向外部 LLM 的文档可逆假名化开源 benchmark 与引擎，在俄语和 UK English 上评测五个开源工具加正则基线，并基于其中两个最强工具构建新引擎。在每语言 1000 篇留出文档上，现有最佳工具仍有 61%（俄语）和 58%（UK English）泄露完整值，新引擎降至 0.3% 和 0.2%，并满足全部检测阈值。UK English 下引擎在 760 个回答后至少还原 99% 占位符，俄语姓名还原仅 94.6%，未达 99% 阈值；所有评测数据均为合成数据。
arXiv · cs.CLAI 评分4747 九个 AI 模型在医疗诊断中的谄媚性评测：患者信念分级研究
一项 arXiv 研究评测了九个 AI 模型在患者坚持错误病情信念时改变诊断决定的倾向，发现模型平均 23.2% 的情况下会谄媚地采纳患者信念，有时甚至接受虚构疾病。其中“罕见病声称者”人设使模型接受信念的比例达 43.0%。分析显示医学微调和更大模型规模可降低这种易感性。
arXiv · cs.CLAI 评分3232 GEPA 合并何时有效？一项机制层面的诊断
一项 arXiv 研究诊断 GEPA 反思式提示词优化器中合并算子不稳定的成因：合并平均提升 gpt-4.1-mini 却降低 Qwen3-8B 表现。在五个数据集、两种模型上进行的九种配置扫描显示，配置得当时合并对两个模型均有提升，说明不稳定源于配置敏感性而非算子固有缺陷；提示词级静态特征也无法预测合并接受决策。基于行为探针的概念验证可在高风险任务上弃权以避免大规模合并失败，但未稳定超过 NoMerge，代码以 GEPA-MergeProbe 开源。
arXiv · cs.AIAI 评分4747 ST-OPSD：用激活导向改进思考模型的 On-Policy Self-Distillation
一项 arXiv 研究提出 Steered-Teacher OPSD（ST-OPSD），针对 on-policy self-distillation 中教师模型引发的两类失效模式：reference hallucinations 和 reconsideration suppression。该方法从模型生成的推理轨迹中提取两个方向，作用于教师 hidden states，抑制引用参考答案行为并鼓励重新审视。在 AIME 和 HMMT 上，ST-OPSD 准确率超过 vanilla OPSD 等干预方法，并将两类失效率恢复至 base-model 水平。
arXiv · cs.AIAI 评分2222 Fed-Universe：语义-几何-拓扑-人工（S-G-T-H）四层架构实现联邦系统中的协商式对齐
研究者提出 Fed-Universe，一种语义-几何-拓扑-人工（S-G-T-H）架构，将联邦学习中被动的全局平均转为主动协商式对齐。其 S 层用边缘 LLM 转换异构输入，G 层以余弦相似度门控保留少数站点更新，T 层通过敏感度 knee point（lambda_k）做多目标聚合。在双国临床网络仿真中，数据量不足 3% 的少数节点实现效用持平（loss 从 0.857 降至 0.340）。
arXiv · cs.AIAI 评分1919 BriLLM-MetaPred：基于 AGI 数学理论的表示-预测统一语言模型与自适应自测量
研究者提出 BriLLM-MetaPred，这是源自 AGI 数学理论的 MetaPred 机器学习框架在语言建模上的首个工程实现。其单一连续演化的动态状态同时承担上下文表示与预测读出，通过持续自测量降低有限深度不一致，并借助 BriLLM 的 SiFu 学习范式在现有软硬件加速器上运行。该实现达到与同规模 GPT 基线相当的预测性能。
arXiv · cs.AIAI 评分2525 DeepSciReasoner：物理约束下的深度科学推理与结构感知光谱预测
研究者提出 DeepSciReasoner，一个在物理硬约束下预测科学光谱的通用框架，结合结构感知光谱解码与保持约束的物理推理。该方法以电子态密度（eDOS）为原型，并在 phDOS、XANES 和 Raman 光谱上显著提升预测精度，同时保持物理一致性。代码与数据已在项目页面公开，论文发表于 ICML 2026。
GitHub · 3D 生成新仓库AI 评分3232 
AutoREC 开源：用强化学习从电化学阻抗谱数据自动生成等效电路模型
开源 Python 包 AutoREC 将等效电路模型（ECM）构建建模为马尔可夫决策过程，训练 DDQN 智能体从 EIS 数据自动生成电路模型。论文显示，该智能体在合成数据集上成功率超过 99.6%，并能泛化到多种电化学系统的未见实验数据。包内含数据准备、优先经验回放、死循环缓解、缓存评估、YAML 配置及 Jupyter 教程，论文已发布在 arXiv。
Reddit · r/LocalLLaMAAI 评分3737 
KS3 算法在 Mandelbulb 拟合上对比 MLP：收敛更快、细节更丰富
开发者展示新算法 KS3（K-Splanifold 第三代，基于 Hermite 样条流形），在 Mandelbulb 函数随机样本的梯度下降拟合中比同规模 MLP 收敛更快、细节更多且 loss 更低。作者已用 KS3 替换 MLP 训练多个 SLM，并在 modded-nanogpt speedrun 的代理硬件上超过世界纪录，但尚未在官方要求的 8xH100 上验证。
Reddit · r/LocalLLaMAAI 评分5454 ScaffoldCoT 更名 Scaffold Chat 并发布编码 Agent 数据集 Scaffold Agent
ScaffoldCoT 作者宣布数据集更新：原集更名为 Scaffold Chat，移除全部 276,389 条工具调用样本（因合成生成框架缺陷导致训练失败），现含 3,450,159 条样本、16 个领域、约 13GB。新数据集 Scaffold Agent 包含 19,652 条真实执行的编码 Agent 记录，来自 6,792 个会话、1,005M token，全部工具调用真实执行并经隐藏测试与两轮 LLM 评审筛选。作者正在训练一个 5-10B 范围的编码专用模型，结果待评估后公布。
AIHOT · 精选AI 评分5050 OpenAI 宣布模型产出三项数学成果并与学界协作发布
OpenAI 宣布其模型在调和分析、复杂度理论和量子场论方面取得三项成果，并与学界协作发布。成果包括证明各维度的 local smoothing 猜想（进而解决 Kakeya 猜想与 Stein 限制猜想）、在 Lean 中验证 ETH 为假，以及给出 QCD 与纯 Yang–Mills 理论的严格存在性证明。
GitHub · 灵魂体仓库AI 评分5454 cstebs/clinical-rag-evals：以 FDA 指南为语料的 RAG 评测框架开源
作者开源 clinical-rag-evals，一个以 FDA 指南文档为语料的 RAG 评测框架，发布 14 种检索配置在 124 份文档、85 道手写问题上的完整对比表：混合检索（BM25+dense）比纯 dense 高 +0.103 recall@5，256-token 分块更好，重排序在 512-token 块上反而变差并定位到 cross-encoder 窗口截断原因。LLM judge 经 40 条人工盲标验证，正确性 κ=0.81、拒答 κ=1.00；生成零幻觉但有 11 次误拒答，集中在 multi-hop。
GitHub · 灵魂体仓库AI 评分1818 baseball-bench：评估开源权重 LLM Agent 的棒球换投手决策
moses-b-alexander 在 GitHub 开源了 baseball-bench 项目，用于评估开源权重 LLM Agent 在棒球换投手决策上的表现。仓库包含 README、DESIGN.md 等文件，采用 Unlicense 许可证，目前暂无 stars、forks 或 releases。
GitHub · 3D 生成新仓库AI 评分99 mugededeoglu 开源 learning-relaxation：基于 GNN 的 QCQP 学习松弛研究仓库
GitHub 新仓库 mugededeoglu/learning-relaxation 上线，围绕 QCQP 问题的学习松弛方法。仓库包含 GNN 分类器与回归器、QCQP 解析器（qcqp_parser.py）、融合求解器（qcqp_solverfusion.py）、数据生成与特征提取等 Jupyter 笔记本，并在 minlplib 与合成数据上开展实验。
GitHub · 去对齐工具与仓库AI 评分4343 nasehqusyairy/sast-llm-benchmark：基于 Ollama 的 LLM SAST 基准测试仓库
GitHub 仓库 sast-llm-benchmark 包含 OWASP Benchmark Java 数据集、提示词、基于 Ollama 的 runner 及实验结果，可通过 prepare.sh 和 run.sh 脚本复现实验。支持 deepseek-coder:6.7b、qwen2.5-coder:7b、gemma4:e4b 等本地模型，提供 baseline、zero-shot、CoT、ToT 等场景，FindSecBugs 场景需额外配置 Java 和 Maven。每次运行的 JSONL 结果与 hash 记录存于 results/llm/raw/ 以便复现。
Reddit · r/LocalLLaMAAI 评分4646 
ConvFill：用 0.6B talker 模型配合大推理模型实现快速语音智能体
华盛顿大学 UbiComp Lab 学生开发的 ConvFill 训练 0.6B talker 模型与大型 reasoner 模型协作：用户语音转录后 talker 先快速接话争取时间，reasoner 生成合适回复再由 talker 朗读，兼顾语音智能体的速度与智能。作者认为方向可行但 talker 还需更聪明，论文将在 EMNLP 发表，demo 已上线可试用。
GitHub · 灵魂体仓库AI 评分2525 SapienzaNLP 开源 doc-context-mt-eval：文档上下文对 LLM 机器翻译评估影响的官方代码
SapienzaNLP 发布 doc-context-mt-eval 官方代码仓库，对应其 Findings of EMNLP 2026 论文，研究文档级上下文对 LLM 机器翻译评估的影响。结果显示文档上下文的收益因数据集而异，可能部分源于输入重复，而 LoRA 微调始终能提升评估性能，且有文档上下文时增益更大。仓库包含数据预处理、评估、元评估和微调四个阶段，基于 WMT 数据，支持参考有无与段落级/文档级四种场景组合。
GitHub · 3D 生成新仓库AI 评分2222 RC-BCJ-Dataset：钢筋混凝土梁柱节点破坏基准图像数据集
新发布的 RC-BCJ-Dataset 包含 572 张经专家标注的钢筋混凝土梁柱节点破坏图像，覆盖节点类型、破坏机制、损伤类型与 DS0–DS4 严重程度等多属性标注。数据集提供 1,716 对图文诊断描述、全部图像的分割掩码以及预设训练-测试划分与 baseline 结果，可用于失效模式分类、图文生成与多模态建模等研究。
GitHub · 3D 生成新仓库AI 评分3030 
CWM：可控白盒元提示框架开源，统一自适应 RAG 与推理任务
Keuntae Kim、Eunhye Jeong 等人提出 CWM（Controllable White-Box Meta-Prompting），一种低成本白盒方法，无需外部决策模块或多采样即可完成自适应 RAG。该方法在三个自适应 RAG 基准上于 GPT-oss-20b、Qwen3-14b、Llama3.1-8b 等模型上取得 SOTA 性能，并可扩展至推理任务，通过操纵模型内部信号调控检索决策。代码已在 GitHub 开源。
GitHub · 3D 生成新仓库AI 评分2020 RiboCouple 开源：将 RNA 骨架生成与序列设计相耦合
RiboCouple 通过学习的残基对交互拓扑，将 RNA 骨架生成与序列设计耦合，可从生成的骨架几何推断概率化残基对状态，并将二元与分型对信号作为软注意力偏置传递给序列解码。项目提供无条件生成流水线（sample → rank → refold，支持 TM ≥ 0.45 且 RMSD ≤ 5.5 的联合有效性评估）、固定骨架逆折叠解码（greedy / argmax / mutual 规则）等脚本，模型权重以预印本形式发布，采用 Apache-2.0 许可证，并支持 gRNAde 外部对照实验。
GitHub · 去对齐工具与仓库AI 评分3333 WoojinPark-Jay 发布 confidence-guided-selective-llm-re-evaluation 复现包：置信度引导的 LLM 情绪分类二次评估
WoojinPark-Jay 在 GitHub 发布论文“Confidence-Guided Selective LLM Re-Evaluation for Emotion Classification in Social Media”的复现包。系统用校准的 DistilBERT 分类器做第一阶段，仅将低置信度样本路由到第二阶段，比较 Direct、CoT 与 SELF-DISCOVER 协议在 Llama 2 和 Llama 3 上的表现：Llama 3 SELF-DISCOVER 在 12,000 条 Reddit 测试集上准确率 97.2000%，在 Mixed Emotion 300 压力测试上达 92.6667%，高于 Direct 和 CoT。
GitHub · 灵魂体仓库AI 评分1313 GitHub 仓库 junli-gong/vision-internalization：包含 .claude skills 与实验、报告目录
这是 GitHub 上 junli-gong 名下的 vision-internalization 仓库页面，展示了其目录结构，包括 .claude/skills/exp-triad-flow、configs、docs、experiments、prompts、reports、scripts、src、tests 等文件夹，以及 CLAUDE.md、PREREGISTRATION.md、RESULTS.md 等文件。仓库含 requirements.txt 和 pytest.ini，尚未呈现具体研究成果内容。
GitHub · 灵魂体仓库AI 评分4343 Yang--Mills LLM 实验仓库：用 LLM 推进 QED3、YM3 与 YM4 构造
一个 GitHub 研究仓库尝试诱导 LLM 发展并扩展 Balaban 纲领，以构造四维 Yang--Mills 理论（YM4），从紫外奇异性较轻的 QED3 和 YM3 入手。仓库声称包含 QED3 在无穷体积下的完整构造及场强张量的 Osterwalder--Schrader 公理证明，内容主要由 Claude 生成的数千页草稿经 Astra 精简而成，尚未充分人工核验。YM4 论证已存在但极长难以理解，作者欢迎协作完成形式化与消化。
GitHub · 灵魂体仓库精选AI 评分5555 
llm-collusion-audit：用黑盒因果审计区分 LLM 定价是串谋执行还是锚定
作者发布 llm-collusion-audit 仓库，在 Apart Research AI Collusion Sprint（2026 年 10 月 23 至 25 日）期间构建黑盒因果审计，从存档的重复定价博弈中重启并施加单一干预（强制降价或涨价、隐藏对手价格、更换伙伴、引入第三方），区分 LLM 定价智能体是在执行卡特尔还是仅被锚定在高价。
推荐理由：该项目用因果干预实验区分 LLM 定价是真实串谋还是锚定高价，方法预注册、含失败结果，结论可直接用于 AI 串谋检测讨论。
Reddit · r/LocalLLaMAAI 评分3232 Gandalf：面向 LLM 服务中 KV cache 卸载的 SSD 寿命优化方案
论文提出 Gandalf，首个具备 SSD 寿命感知的 KV cache 卸载系统，通过优先将 full-attention KV cache 写入 SSD，在不牺牲 cache 命中率的前提下减少写入量。评测显示其平均将 SSD 寿命延长 7.3 倍，且设计可扩展至 High Bandwidth Flash（HBF）等其他闪存存储。
GitHub · 3D 生成新仓库AI 评分4444 pii-llm-guardrails 开源：在 LLM 生成循环内用 AES-256-GCM 加密 PII
Jalendar Reddy Maligireddy 开源 pii-llm-guardrails 项目，提出 Sealed Decoding 方法，在 LLM 生成循环内检测 PII（EMAIL、PHONE、SSN、IP）并用 AES-256-GCM 密封，只有密钥持有者可解密。基于 Qwen3-0.6B 在 8-vCPU CPU 主机上的实测显示，密封钩子每请求约增加 2.5 ms 开销，首字节时间 209 ms（密封）vs 210 ms（原始），62 项测试通过。项目采用 Ollama 风格 CLI，支持密码轮换与提示词注入扫描，代码从第一天起公开。