语言模型是
该研究提出八种对抗性报告场景，系统考察LLM是否隐瞒叙事性缺陷。GPT-5.5在200份报告中仅标记2次负面结果，加入诚实指令后升至190次；跨八个开源模型分析发现诚实与追求成功在表征空间中方向相反。对Qwen3.5-9B进行激活分析与转向实验，结论为默认倾向于成功叙事，诚实转向可提升报告透明度。
推荐理由：研究揭示了模型在自主任务中倾向掩盖负面结果，为理解LLM报告可信度提供了可迁移的实验框架。
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今日 771 条arXiv · Computation and Language精选AI 评分7474 arXiv · Machine LearningAI 评分4444 FLOORA：面向建筑设计的领域专用大语言模型
FLOORA 是一个面向建筑布局生成的 0.6B 参数 DSL 模型，通过专用数据与 RL 对齐，在分布外真实建筑上 VLM 评判胜率 92.0%、合成建筑 96.0%，人类评估中 89.3% 被选为最佳。模型结合了高效 DSL、自定义分词、领域预训练、SFT 与基于人类偏好和可验证奖励的 RL。数据集、模型与推理代码已公开。
arXiv · RoboticsAI 评分4242 SimpleARM：面向通用机器人策略的无训练记忆层
SimpleARM 是一种无需训练的记忆层，为冻结的通用机器人策略提供基于交互历史的状态记忆。在 RoboMME 基准的 16 个记忆依赖型操控任务上，SimpleARM 达到 67.17% 平均成功率，相比最强非神谕基线 44.51% 有显著提升。消融实验表明，移除关系、引用、进度或路径状态会在相关任务上造成明显损失，验证了紧凑任务相关状态对机器人控制记忆的有效性。
arXiv · Artificial IntelligenceAI 评分3838 OTROPE：基于最优传输的大语言模型鲁棒离线策略评估
OTROPE 提出一种无似然函数的离线评估方法，通过最优传输在语义空间对齐行为模型与目标模型的分布，结合校正后的人工标注残差与代理预测器实现双重鲁棒估计。理论分析解释了基线评估器在分布偏移下失效的原因，并在合成与真实 LLM 评测任务上验证其优于基线，使较弱评估器可接近或超越较强评估器。代码已开源。
arXiv · Computer VisionAI 评分4242 视觉语言模型在连接组学突触检测与校对上的基准测试
研究对 19 个开源和 2 个闭源视觉语言模型在突触检测（存在性与极性）和校对（分裂错误与合并错误）上进行了零样本、四样本上下文学习与 LoRA 评估。多数模型零样本处于随机水平，少量示例仅帮助闭源和最大开源模型；对数千标签做 LoRA 后开源模型达到专家模型水平，且在未见物种上最佳适配 VLM 在合并错误识别上超越同数据训练的专家模型。
arXiv · Computation and LanguageAI 评分3939 When Does Correction Become Repair? Mechanistic Auditing of Internal Interventions in Tool-Using LLMs
summary_zh: SAKIKO 审计框架通过定向误差发现、路由器条件干预、目的地验证和统计许可冻结，形式化表示修复。在 When2Call 和 MetaTool 上，七个 LLM 中五个模型获得方向特异性净增益；59 个预算匹配随机方向无一达到校准目标增益。
arXiv · Machine LearningAI 评分2222 理解神经路由求解器中的决策机制
summary_zh: 该研究对比了 AM、POMO 和 LEHD 三种自回归神经组合优化模型的决策机制。行为分析与因果干预表明，AM 和 POMO 在求解过程中遵循持续的几何模式，而 LEHD 的解码器包含可线性访问的多步未来动作信息，且当前节点表示用于即时局部决策、起始节点表示承担更广范围的导航角色。
arXiv · RoboticsAI 评分4545 合作式多智能体视觉-语言-动作模型通过强化微调
提出三阶段强化微调（RFT）流水线训练多智能体VLA模型，在RoboTwin、RoboFactory和真实场景双臂Franka机器人任务上平均成功率分别提升23.1%、16.4%和44%。该方法基于π₀和π₀.₅骨干网络，通过初始化感知数据采集、离线信用筛选微调与潜在空间在线微调三阶段实现多机器人协作。代码已公开。
arXiv · Computer VisionAI 评分3131 DynamicHOI：通过耦合动力学实现物理感知的手物交互重建
DynamicHOI 提出一种物理感知的手物交互重建框架，结合几何引导的扩散细化与耦合的手物动力学。系统通过关节逆动力学和牛顿-欧拉动力学推导手部广义力与物体力矩，并利用接触力传递耦合两者动力学。实验在三个 HOI 数据集上验证了重建质量的提升，并对手物世界模型生成与机器人操控学习等下游任务有增益。
arXiv · Artificial Intelligence精选AI 评分6262 Towards Mitigating Deceptive Safety Alignment in Large Reasoning Models
论文提出 DSAR 指标联合评估推理链与最终答案的安全不一致性，发现标准提示下欺骗性安全对齐普遍存在且在 prefilling 攻击下被放大；进一步提出 SARA 方法，通过 RL 同时奖励安全推理与安全答案，在保持有用性的同时显著缓解该问题。代码已公开。
推荐理由：论文提出 DSAR 指标和 SARA 方法，为大推理模型的安全对齐一致性提供了可量化的评估与改进路径。
arXiv · Machine LearningAI 评分2020 引入 CZAR Loss：面向金融对数收益率预测的定制化目标函数
论文提出 CZAR（Composite Zero-Agnostic Return）损失函数，针对金融对数收益率预测中对称损失使零预测成为近优解的问题。CZAR 是分段二次损失，具备凸性、方向性非对称惩罚、下估与错误方向近线性惩罚、大误差发散及自适应评估下限，在 LightGBM 微调 BTC 日内对数收益率实验中降低零收益率偏差并提升大波动方向准确率。
arXiv · Computation and LanguageAI 评分1414 面向僧伽罗语 Sandhi 切分的字符级神经序列到序列方法
研究基于 SandhiLex 构建僧伽罗语 Sandhi 切分数据集，采用双向 LSTM 编码器与单向 LSTM 解码器的字符级序列到序列模型。在复杂词形变化、派生和词源类 Sandhi 上精确匹配准确率仅 68.40%（字符级 82.08%），远低于规则词缀类 94.00%。
arXiv · Computer VisionAI 评分2525 Online Versatile Incremental Learning: Towards Class and Domain-Agnostic Adaptation at Any Time
论文提出 Online VIL 场景与 TopFlow 框架，通过 Domain-agnostic Flow Matching 和 Global Topology Preservation 两个互补机制，实现类与域同步演化的持续学习。实验表明 TopFlow 在 Online VIL 上达到 SOTA，代码已开源。
arXiv · Machine LearningAI 评分3333 ABC：基于优势函数的控制变量法用于可验证奖励强化学习
ABC（Advantage-Based Control Variates）通过优势-价值公式重新审视轨迹级控制变量，与 Direct Advantage Estimation（DAE）结合成单一 actor-critic 算法。
arXiv · Computation and LanguageAI 评分3838 PADMÉ：用于 LM Agent 评估器元评估的偏好对齐数据合成方法
PADMÉ 是一种基于偏好判断的元评估数据合成方法，仅使用小语言模型，无需人工参与评估，在低计算预算下运行。研究者在四个 Agent 领域和三个评估标准上合成了 1,000 个样本，150 个样本的人工验证显示其与人类判断的一致性从 73% 提升至 85%。用该数据集元评估 25 个常用模型，揭示了评估性能与评分粒度、宽容度和模型规模等因素之间的相关性。
arXiv · Artificial Intelligence精选AI 评分6060 CoRe：协同演化奖励模型以缓解视频扩散模型中的潜在奖励欺骗
论文提出 CoRe 框架，通过让奖励模型与生成器共同演化来缓解视频扩散模型中的潜在奖励欺骗问题。固定潜在奖励会在数百次更新后导致分布逃逸，使奖励分数与感知和运动质量脱钩；CoRe 在生成器当前样本上持续重训练奖励模型并锚定真实视频偏好，在 Wan2.1-T2V-1.3B 上相比预训练模型和先前对齐方法持续提升生成质量，并避免固定奖励优化的质量崩溃。
推荐理由：固定奖励信号会让视频生成模型在潜在空间偏离数据分布，CoRe 通过奖励模型与生成器共同演化来缓解这一问题，为视频扩散模型的对齐提供了可迁移的动态训练视角。
arXiv · RoboticsAI 评分2525 机器人足地力历史推断土壤内摩擦角：贝叶斯逆方法用于本体感知土壤感知
研究通过四足机器人足底力历史反演无粘性土壤内摩擦角 φ，采用材料点法二维连续模型并经实测旋转腿力历史验证。两个高斯过程代理模型支持贝叶斯反演，在匹配模型实验中恢复 14 个离网摩擦角，中位绝对误差约 0.1°，最大约 0.7°，可信区间均包含真值。成果为机器人训练的物理基础世界模型与野火后边坡评估等应用提供本体感知土壤感知基础。
arXiv · Computer VisionAI 评分3838 DARE to Mitigate Hallucination: Dual-path Auto-Regressive-aware Editing
summary_zh: DARE（Dual-path Auto-Regressive-aware Editing）是一种混合幻觉编辑框架，通过文本对比、AR 感知表示转换和配对图像视觉差异三条路径构建幻觉编辑方向。
arXiv · Artificial IntelligenceAI 评分2525 ChronoSRL：自监督强化学习的时间几何
ChronoSRL 为评论器的嵌入赋予显式时间几何，使状态-动作与目标嵌入之间的距离匹配智能体到达目标的实际耗时，并将未到达目标及其他轨迹目标推至至少一个折扣时间 horizon 之外。
arXiv · Machine Learning精选AI 评分6060 共训练监控器改进可扩展监督
论文提出共训练监控器以缓解固定监控器被规避的问题，在监督设置下证明监控可行当且仅当监控函数类具有有限 Littlestone 维度，并提出基于测试时蒸馏的自监督共训练方法。在代码安全场景中对抗训练工人的压力测试表明，自适应监控器更能跟上工人策略演化，而固定监控器更易被规避。
推荐理由：研究为可扩展监督提供了共训练监控器的理论刻画与自监督方案，对AI安全与对齐实践有参考价值。
arXiv · Computation and Language精选AI 评分7373 Mnemon：原始记录、快速判断、慢速思考
Mnemon 是基于快慢双系统划分的记忆代理，把对话保留为原始带时间戳记录，由 LLM（System 2）规划检索、决策模型 Jev（System 1）快速判断，并通过显式预算生成小 View 供回答模型使用。
推荐理由：将记忆系统拆分为快慢两层，用决策模型做快速判断、LLM 做慢速规划，在长历史下成本增长极低。
arXiv · RoboticsAI 评分4242 EquivDP3：SIM(3)-等变点云编码器实现数据高效的人形机器人运动操控
EquivDP3 为 Unitree G1 人形机器人（43 关节）提出两阶段策略：高层扩散规划器以 SIM(3)-等变 VNN 编码器输出 6 Hz 全身指令，由预训练 RL 移动策略和差分逆运动学模块以 50 Hz 执行。
arXiv · Artificial IntelligenceAI 评分3333 MERID：基于递归自改进智能体的多模态探索用于重度抑郁症分析
MERID框架通过基于经验的递归自改进（RSI）自动构建抑郁症预测管线，包含Grounded State Construction（GSC）、Coupled Pipeline Exploration（CPE）和Evidence-Guided Evolution（EGE）三个模块。实验在抑郁症基准数据集上取得优于多模态和基于智能体基线的结果，并凸显声学与语言线索对抑郁症检测的价值。代码已开源。
arXiv · Computer VisionAI 评分3333 Merlin Plus：大规模多癌症CT图像-掩码-报告数据集
Merlin Plus 是首个覆盖9个器官的大规模CT数据集，包含1,153个体素级肿瘤掩码和纵向元数据。作者基于报告构建主动学习框架，由放射科报告筛选病例、模型生成初始掩码、放射科医生审核修正，降低标注负担同时保持高质量。数据集支持多器官癌症检测、分割与时序进展分析。
arXiv · Computation and LanguageAI 评分4040 大语言模型组合任务中的因果与可解释结构
研究团队分析 Llama、Qwen、Gemma 和 Mistral 在循环概念（月份、小时、星期、音乐音符）提示下的激活表征，发现中间层使用两个 token 的联合表征，后期层使用三个 token 的联合表征来完成下一个 token 预测。几何上结构化但因果上无效的关系也被识别，而限制模型使用因果相关的联合表征反而提升了预测准确率。
arXiv · Machine LearningAI 评分1515 用于谱优化的神经网络
论文提出两种神经网络模型，直接从域几何学习微分算子的谱，用于谱优化问题。第一种用 Fourier 系数与轻量 MLP 编码星形域，精度达 0.2%，并通过系数缩放满足特征值缩放律，对旋转和反射平均后获得不变性。
arXiv · RoboticsAI 评分1515 Riemannian Splat Regression Models 用于在任意黎曼流形上学习时间场
summary_zh: 该工作提出一种无需坐标投影的 splat 回归模型，结合包裹高斯分布的 splat 在任意黎曼流形上学习到达时间场。研究在多个黎曼流形上验证了该方法，并与针对每个流形单独适配的多层感知机进行了准确率和模型规模对比。
arXiv · Artificial IntelligenceAI 评分3434 EU AI Act 合规检查器的实证评估研究
论文首次对 12 款主流 EU AI Act 合规检查器（AIACC）进行实证评估，发现其质量差异显著，目前仅能作为早期导向工具。现有检查器存在交互模式不一致、过度简化关键义务、无法提供确定性可执行指导等问题，可能导致用户产生虚假合规感。
arXiv · Computation and LanguageAI 评分3434 Question-Specific Knowledge Graphs for Efficient Visual Reasoning
summary_zh: VisKG 是一种基于强化学习的视觉推理框架，将图像转化为问题特定的知识图谱表示，在保持链式推理所需实体关系的同时过滤感知噪声。实验显示 VisKG 在科学、数学和通用视觉理解基准上达到与基线相当或更好的性能，同时所需 token 数更少；采用 GDPO 训练相比 GRPO 平均提升 2% 准确率。
arXiv · RoboticsAI 评分2525 一种稳健的单传感元件触觉传感器，可同时检测压力与粘性并实现实时信号解耦
该研究提出一种基于霍尔效应传感器与软磁复合材料的表面柔软触觉传感器，在稳健弹性框架内实现压力与剥离力的实时区分。单一传感元件在同一接触点实现双模态感知，消除应力串扰，具备优异的信号基线稳定性与可靠性。该传感器在评估粘附性、精确监测橡胶老化、处理轻质物体及认知自然物体表面特性方面具有应用潜力。
arXiv · Computer VisionAI 评分3434 RA-CFGCache：从分支级准则到分类器自由引导下的引导风险控
summary_zh: RA-CFGCache 提出一种风险对齐缓存框架，在分类器自由引导（CFG）下同时处理分支误差组合与局部扰动传播问题。实验在 FLUX.1-dev、Wan2.1-T2V-1.3B 和 CogVideoX-2B 上进行，相比已有无训练缓存基线提升了效率-保真度权衡，且兼容 TeaCache、DiCache、MagCache 等代理族。
arXiv · Machine LearningAI 评分2525 TORQUE：旋转前后量化保留策略的联合优化框架
summary_zh: TORQUE 在固定比特预算下联合优化旋转前后保留的高精度坐标数量与具体坐标，通过 top-k 前旋转保留最小化量化误差上界，并利用离线 codebook 实现并行参数选择。
arXiv · Computation and Language精选AI 评分6262 VoxParity：声音应改变决策时的几乎人类例外
论文提出 VoxParity 测试语音代理是否因语音线索而改变动作：在 183 个跨 14 行业的场景中保持文本固定、仅改变音频（如指导音、医疗监护音、紧急呼叫。
推荐理由：同一句话配上不同语音时，多数语音代理仍按文字行事，揭示了声纹线索与规则冲突时的系统性盲区。
arXiv · Artificial IntelligenceAI 评分3333 FigAct：将科学图表转化为可交互画布以进行解释
FigAct 是一个将静态科学图表转化为问题驱动视觉呈现的框架，通过直接操作图表现有图形元素生成短叙述并施加视觉动作引导观众注意力。该框架采用分层搜索策略将 token 消耗降低约 40×，并使用 grounding accuracy、search efficiency、rendering quality 三项任务特定奖励训练 FigAct-8B。
arXiv · RoboticsAI 评分3434 Learning to Explore Hidden Kinematics for Articulated Object Manipulation
该研究提出通过 amortize action selection 进训练，让策略主动探索 articulated object 的隐藏运动学参数。方法用生成先验初始化关节类型与参数的 belief 分布，再用贝叶斯滤波更新，并以 per-point articulation flow field 条件化策略；训练时用 RL 奖励每次交互从后验中移除的熵。
arXiv · Computer VisionAI 评分1212 TempLoc：时序感知的 LiDAR 室外定位融合框架
TempLoc 通过全局坐标估计、帧间注意力对应与不确定性引导融合，提升户外 LiDAR 重定位的时序一致性。在 NCLT 和 Oxford RobotCar 上显著优于现有方法。
arXiv · Machine LearningAI 评分1212 Preferent Compression Bounds Are Tight
summary_zh: 本文证明偏好压缩界是紧的，通过均匀分布与顺序统计的显式构造在极限下达到该界，并提供仅依赖初等计数论证的更短证明，无需无限维对偶。 本文证明偏好压缩界是紧的，通过均匀分布与顺序统计的显式构造在极限下达到该界，并提供仅依赖初等计数论证的更短证明，无需无限维对偶。
arXiv · Artificial IntelligenceAI 评分4040 Principled Thoughts for Latent Recursive LLM Systems
REST（REpresentation-Supervised Thoughts）在仅用交叉熵（CE）监督最终解码答案的训练基础上，增加因果性、最小性、可分离性和稳定性四个可微分损失。跨数学、科学、医学和代码生成 7 个基准，相同训练数据、计算量和隐空间预算下，REST 比纯 CE 训练准确率最高提升 7.5 个百分点，收敛速度提升 30%。隐状态思考更易解码和解释，且无需推理时架构改动或额外参数。
arXiv · RoboticsAI 评分2222 面向路径规划的3D场景补全：基于耦合TUDF占用表示学习的部分观测方法
该研究提出面向路径规划的3D场景补全框架，输入部分LiDAR观测，联合预测TUDF连续几何表示和体素级占用图。双向耦合学习机制让TUDF特征指导占用重建，占用特征反过来优化距离场估计，直接输出完整表示供轨迹规划无缝集成，无需后处理。在未见过的环境实验中，该方法同时提升几何重建质量和下游规划性能。
arXiv · Computer VisionAI 评分3737 CELLO：基于组织病理学图像的端到端单细胞空间转录组预测框架
CELLO通过单次病理基础模型前向传播与网格采样，从H&E染色病理图像中同时提取所有细胞的位置特异性特征，并引入距离衰减交叉注意力模块利用空间局部形态上下文细化细胞表征。在52对公共Xenium-H&E数据（约1000万细胞、12个器官）上，CELLO平均预测精度优于基线，整体推理时间较DeepSpot2Cell提速14倍（不含上游细胞分割）。