一个专门测手机上跑的图像编辑模型的基准,1150 个样本、按操作和目标两个轴拆任务,比单一分数更能告诉你端侧模型差在哪。
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交通预测新玩法:不用针对每个路网重新训练,换个新传感器网络直接零样本预测,MSE 比 TimePFN 低三成多。
研究者用新指标 LRC 检验了一圈主流 latent world models,结论挺扎眼:没一个真在学环境动态。做 world model 方向的值得看下。
一个时间序列预测的开源基础模型系列,209M 和 123M 在 GIFT-Eval 等三个基准上拿下前两名,权重直接能下。
这篇论文做了个叫 REGER 的生成式推荐框架,让模型在预训练阶段就学会物品间的语义和协作关系,还配了套前缀树偏好蒸馏的理论,实验比现有 GR 基线都好,做推荐系统的话很值得看看。
一个专门测智能体"团队分工"的新环境,8 个模型一测,信息一分散成功率直接掉 22.9 个点,还教你怎么用 RL 训出协作能力。
研究者做了100个实时小游戏测智能体,GPT-6 Astra实时模式才9%通过率,一暂停就飙到75%,差距很直观。
搞医疗 AI 或可信预测的都该看看:类别不平衡时不确定性分数其实是在报数据稀疏,不是真模糊,论文给了修正方法。
机械臂操作评测只看成功率太粗了,这篇 arXiv 论文提出把动作投影到关节轴上,能看出策略到底是干活还是在瞎使劲。
机器人模仿学习到末端精度总翻车?这篇 ARC 只用几次人工纠正加 RL 微调,成功率从 33% 拉到 75%,思路挺聪明。
研究者把 Simon 1961 年的 Heuristic Compiler 和 1984 年的 KBEmacs 原代码跑了起来,还顺带用 Claude Code 干活,看看早期编程 AI 和现在有什么不一样。
摩洛哥 5 个谷物系统的数据建模发现,农场都堆同一个施肥模型会让误差叠加,多样化组合能降 10%-40% 的社会损失。
一篇提升扩散语言模型推理速度的论文:给 LLaDA 和 Dream 加个小模块,参数只多 0.84%,生成最快快 7.15 倍,做推理加速的可以看看。
一篇把 GP-UCB 搬进生产环境的论文,实测比 ε-greedy 显著更省探索成本,做预算分配优化的工程师可以直接参考核函数选型。
有人担心在线服务偷偷套 LoRA 生成有害图片?这篇论文给了一套黑盒检验方法,不用碰模型内部就能分辨基础模型和适配版本。
arXiv上新出的自蒸馏方法,专门修MDLM小窗口推理时过早下结论的毛病,GSM8K涨了9.4个点还更省token。
做强化学习的可以看看,这篇把架构搜索和超参数调优塞进一个进化框架,自动驾驶模拟器里比单独 NAS 效果好,参数还更少。
一篇把 RAG 思路搬到无线信道预测的论文,检索历史信道知识来辅助预测,NMSE 降了 15.42%,做通信的可以看看。
一篇方法论文:TALOR 不更新参数也不存记忆库,在开放集测试时适应上比 UniEnt 高 2.2% H-score,还能当插件给 COME 提分。
WiFi 网络优化的新论文,不在线调参也能接近多臂老虎机的效果,做无线网络优化的人可以看看思路。
一篇电池材料方向的论文,HorizON 能预测有机电池每个循环的容量变化,而不是只给一个平均值,做电池计算材料学的朋友可以看看。
Google 的 AlphaEarth 卫星 embedding 到底好不好用?这篇研究拿美国和印度的田间数据测了,发现分类强但跨洲迁移弱,做遥感的朋友可以看看选特征的思路。
数学味很浓的一篇论文,讲清楚了凸域的边界形状会怎么改变浅层 ReLU 网络的理论逼近速度,做逼近论或网络理论的人可以看看。
一篇新的智能体记忆论文,TrawMem 不按相关性检索,而是按记忆在任务里的角色来组织,在 LoCoMo 上跑赢了 SimpleMem 还更省 token,做 Agent 记忆的可以看看。
用一个小型形式化器给快速决策模型生成候选列表,CALVIN-D 成功率从 11.8% 拉到 52.6%,延迟还比 Qwen3.5-27B 低,做机器人或决策系统的人可以看看。
想知道 LLM 写测试靠不靠谱的看这篇:Codex 加 DeepSeek-V4.1-Flash 八成能跑通,但真对得上需求的只有三成多。
斯坦福之外也有人把 750B 的 DeepSeek-V4.1-Flash 塞进了 24 GB 的 MacBook Air,速度只有 0.21-0.72 tokens/s,但论文把权重加载和预取设计讲得很透,做本地推理的值得看实现细节。
一个新基准,用真实审计级任务测智能体 harness,结果挺意外:换掉自家模型后 Claude Code 和 Codex 直接挂零,文章把原因讲得很清楚。
Lean 形式化证明重构后还成立吗?这篇用 458 个变体实测了 DeepSeek-Prover 和 Goedel-Prover 的证明有多脆,结果挺反直觉。
Frequency-based bit allocation is the wrong heuristic for conditional memory: gates, not access counts, predict which rows carry the facts that break when quantized. Engineers serving large hashed-memory models on vLLM get a drop-in path to 7.8x smaller GPU tables with near-baseline PopQA accuracy and no retraining. The method ties directly to DeepSeek-V4.1-Flash, where removing Engram costs 36.8 PopQA points, making memory-table compression a practical concern for anyone deploying that model.
一篇医学影像论文,把脊柱关键点检测改用对比学习来做,代码和权重都开源了,做医学影像定位的可以直接上手试。
Prompt 的 KV 缓存太大存不动?DCKV 能压到 bf16 的 1/55,长上下文基准只掉 1.8 分,还全流程可微训练。
用 Qwen2.5-Coder 跑了五组实验,发现堆 50 个上下文 token 涨 49 倍却没效果,确定性工具证据反而更靠谱,做安全分析相关的可以看看。
这篇论文教你怎么把检索训练里的正样本直接改造成难负样本,568M 小模型微调后能打更大的检索器,做 RAG 的可以看看。
把 3000 多份金融研报提炼成评估深度研究智能体的打分标准,还能查到每条评分依据,做评估的人可以看看。
上海交大做了个不走 VLM 逐字解码的 GUI 智能体,比 Qwen2.5-VL-7B 快 4 倍、参数只要 6%,做移动端自动化的可以看看。
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