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10月15日周四
  1. arXiv cs.AI27

    ProAda:面向视觉语言模型的提示词自适应对抗图像

    针对现有视觉语言模型对抗图像"提示词无关"、会无差别拒绝所有提问的问题,研究者提出 ProAda 对抗图像,通过迭代更新文本提示词并配合分类器判断其危害性,以更精准地优化对抗方向。在视觉隐私相关数据集上,ProAda 能拒绝超过 90% 的有害提示词,同时放行超过 90% 的合法提示词,整体表现优于现有提示词无关方法,并具备有竞争力的跨模型迁移性和更强的抗反制鲁棒性。

  2. arXiv cs.AI20

    面向模态无关的癫痫发作分类:统一 EEG 与 iEEG 信号的深度学习框架

    研究者提出统一多模态信号协调框架 UMSH,将不同受试者与来源的异构 EEG 和 iEEG 记录整合进同一癫痫发作分类流程,并用基于 cGAN 的数据增强缓解类别极度不平衡。该框架以 EEGNet-ViT 作为特征提取与分类网络,同时学习局部判别模式与全局上下文信息,实验验证了其在鲁棒癫痫分类上的有效性。

  3. arXiv cs.AI24

    AlignCache:面向视频扩散模型加速的校准与纠错缓存框架

    AlignCache 是一个闭环缓存框架,通过阶段自适应预算路由、闭环阈值校准和动量增强草稿合成三个组件,将视频扩散模型的缓存调度从静态风险累积转变为反馈驱动的自校正控制器。该方法针对现有自适应缓存依赖启发式差异度量、单一全局阈值且从不校验预算估计的问题,在多个 SOTA 视频生成模型上取得更优的加速-质量权衡,代码已开源。

  4. arXiv cs.AI23

    pi-Net:面向数据稀缺系统的可微物理头经验潜表征

    pi-Net 是一种物理信息潜变量模型,通过编码器将输入映射到物理归一化潜空间,再由可微物理头解码输出,用于解决将量纲分析引入有向计算图时产生的欠定系统问题。在数据稀缺的 GMAW 案例中,仅用 60 个实验样本即达到 R2 0.864,显著优于纯数据驱动基线,并提供因果、过程级的可解释性。

  5. arXiv cs.AI31

    从漫画到集体产物:人格构建如何驱动生成式社会模拟中的极化

    研究基于类 Twitter 的生成式社会模拟平台,用 ANES 数据构建 LLM 智能体人格,并消融情感极化标记、党派认同与投票选择三层党派身份。结果显示,仅移除少数明确党派表述,网络就从近乎完全隔离转为接近真实 Twitter 的跨党联系。作者认为匹配单一结果不足以证明行为效度,并指出问卷对所有议题一视同仁、人格构建将每个回答变成直接行为指令,可能是关键原因。

  6. arXiv cs.AI22

    CryptoFlowBench:面向加密货币资金追踪的多跳推理基准

    研究者提出 CryptoFlowBench,一个基于权威加密货币非法事件报告构建的基准,包含从局部到多跳资金追踪的四项任务,现有学习和启发式方法在这些任务上均面临显著挑战。同时提出图工具增强的智能体 ChainSleuth,通过迭代推理、调用图工具并更新追踪轨迹,实现自适应信息获取与错误路径恢复。实验显示没有基线能在四项任务上全面占优,ChainSleuth 在多跳任务上取得明显提升。

  7. arXiv cs.AI22

    VisExMEM:基于视觉证据的可解释多模态评估指标

    研究者提出无参考评估器 VisExMEM,将图像描述拆解为原子断言、定位视觉证据并逐条验证,再平均为全局分数。基于 Qwen3.5 训练的 4B 和 9B 模型在八个基准上,VisExMEM-9B 的描述性综合分超过 VQAScore 11.7 分,与 GPT-5.6 Sol 保持竞争力。团队同时发布含 600 个人工标注图文对和 8.7K 原子断言的 AGITA-Bench。

  8. arXiv cs.AI22

    ARMED:自适应检索增强的药物推荐框架

    ARMED 是一个自适应临床 RAG 框架,可根据检索充分性和当次就诊相关性动态扩展检索,在证据不足时选择性执行补充或回退多查询检索。该框架引入相关性门控,仅激活临床相关的同一患者病史,并将证据组织为结构化的查询级临床证据。在 MIMIC-IV 上的实验表明,ARMED 持续优于此前的静态检索基线,并提升药物推荐质量;它结合本地可运行的小语言模型,无需依赖外部语言模型 API 或任务特定微调。

  9. arXiv cs.AI27

    LoopQuant:面向循环 Transformer 的精准高效训练后量化框架

    LoopQuant 是面向循环语言模型(LoopLM)的循环感知训练后量化(PTQ)框架,通过 CLDC、ILPA、LCTC 三个组件解决跨循环激活动态与递归误差传播问题。在 Ouro-2.6B 上,其 W4A4 精度超过所有 W4A8 基线,模型内存减少 65.3%,相比朴素 INT4 仅增加 3.4% 存储开销,解码速度较 BF16 提升 1.7 倍。代码已开源。

  10. arXiv cs.AI12

    基于 DWI 连接组与监督变分自编码器的青年性别分类

    研究用监督变分自编码器(SVAE)从 787 名 15-25 岁青年的 DWI 结构连接组中提取潜空间特征,覆盖 82 个 Desikan-Killiany 图谱 ROI,用于性别分类。将 SVAE 学到的潜空间特征输入多种机器学习模型后,多层感知机取得最高 80% 的分类准确率。该工作展示了 DWI 脑连接组与深度学习区分性别的潜力,并为未来纳入跨性别个体的多样化人群研究铺路。

  11. arXiv cs.AI18

    评估 Forward-Forward 学习的新指标:Boundary Proximity Index 与错误决策区域内的样本拯救

    研究者提出 Boundary Proximity Index(BPI)分析框架,用于评估 Forward-Forward 学习及其变体在分类准确率之外的表现。实验发现,未训练的卷积神经网络线性探针准确率已远超随机水平,而靠近决策边界的误分类样本比深陷错误决策区域的样本更容易被"拯救"。该框架在七种 Forward-Forward 变体上验证,揭示了不同方法在拯救深度嵌入错误区域样本上的显著差异。

  12. arXiv cs.AI20

    FlexLMV-Net:显式对齐的多视角乳腺癌风险预测框架

    FlexLMV-Net 是一个乳腺级别的纵向多视角框架,可联合建模 CC 与 MLO 视角并显式对齐纵向特征图,支持可变数量的历史筛查检查。在 EMBED 和 CSAW-CC 数据集上,该模型在乳腺密度、癌症亚型及人口统计亚组上均优于现有方法。研究同时开源了统一单/多时间点风险预测模型预处理、训练、推理与评估协议的基准。

  13. arXiv cs.AI22

    强化学习中的流匹配综述

    一篇发表于 TMLR 2026 的 52 页综述系统梳理了强化学习中的流匹配(Flow Matching)方法。该综述沿两个维度组织文献:所建模的目标分布(动作策略、价值评论家、转移动态)与 RL 信号的整合机制(能量加权回归、基于流的策略梯度、组相对策略优化),并对比了高斯与扩散基线,覆盖离散及非欧几里得动作空间等前沿方向。

  14. arXiv cs.AI32

    AutoNovo:智能体程序搜索发现可迁移的核酸设计算法

    AutoNovo 用智能体程序搜索迭代地提出、执行、评估和修改核酸设计器代码,其设计器在 3/3 个 DNA 设计任务的 in-silico 性能上取得所评估方法中的最佳均值,并在 6/6 个独立模型迁移任务上表现最佳。这些设计器来自一个被发现的设计器家族,而非单一通用最优设计器,团队计划发布这些设计器。

  15. arXiv cs.AI29

    GenRevisit:让智能体学会回看历史图像的组合式图像生成框架

    GenRevisit 是一个智能体框架,将动作选择扩展为联合的延续状态与动作选择,让智能体可从交互历史中挑选图像候选再编辑,而非固定从最新图像继续优化。该框架采用 SFT 加智能体强化学习训练,并提出 Normalized Action Credit Assignment(NACA)解决 GRPO 中轨迹级优势分配过粗的问题。

  16. arXiv cs.AI29

    EventLens:面向视频理解的事件结构强化学习框架

    EventLens 是一个以视觉为中心的强化学习框架,通过事件结构恢复来训练视频理解,涵盖事件分割、进程判别和多事件关系推理三类可验证任务,并可用确定性奖励进行 GRPO 训练。在 Qwen3-VL 骨干上,该方法在时间定位与事件敏感推理基准上取得一致提升,同时保持通用视频问答性能。研究还提出多教师在线策略蒸馏(MT-OPD)将多个专用策略整合为统一模型,训练成本显著低于直接混合 RL 优化。

  17. arXiv cs.AI22

    Fisher 信息与神经网络记忆的几何结构

    研究揭示 Fisher 信息可刻画神经网络如何在泛化与记忆之间分配容量。在 CIFAR-10 上训练的视觉模型中,将权重投影到 Fisher 特征向量顶部可解耦通用任务性能与噪声样本记忆,且该效应在不同层表现各异。相同现象在小 Transformer 的合成上下文学习任务及可解析线性模型中均得到复现。

  18. arXiv cs.AI27

    WildTrace:评估真实大规模 LLM 后训练中的训练数据检测

    研究团队提出 WildTrace,一个面向真实大规模后训练场景的训练数据检测基准,覆盖 SFT、DPO、RL 各阶段模型,并针对四类任务构建分布匹配、成员标签可验证的评估集。结果显示,表现最好的检测方法平均 AUC 仅 0.529,接近随机猜测的 0.5。分析还表明,评估协议会显著影响检测性能的测量结果。

  19. arXiv cs.AI36

    Unravel:从单张图像重建可交互 3D 场景

    Unravel 是一个免训练框架,能把单张图像转成每个物体都可独立移动的交互式 3D 场景。它先用视觉语言模型规划可见物体、由图像编辑器逐层移除并修复遮挡区域,再按移除的逆序重建场景,并以点云作为空间关系恢复的主要模态。在多种室内场景实验中,Unravel 比现有方法恢复出更多物体、摆放更忠实,场景物理合理性也更高。

共 2000 篇论文