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arXiv：2610.32720v1 发布类型：新 提要：低地球轨道（LEO）卫星巨型星座为对时延敏感的地球同步应用提供了在轨边缘计算能力，但卫星的运动使视距通信窗口被压缩至仅几分钟。为保持逻辑上的地理邻近性，一种被称为“虚拟静止性”（VS）的范式要求应用程序在星座中不断跨过经过的卫星进行迁移。传统的实时迁移机制仅针对单个发起的重定位或复制操作进行优化，而未能满足轨道运动所必需的连续宿主机间切换需求。我们重新将实时迁移表述为一种稳态执行模型，并提出了一种全新的虚拟静止性运行时范式。我们形式化了连续迁移的可行性……
arXiv:2610.32027v1 发布类型：新 摘要：HPC 集群被多个项目共享，每个项目都享有一定数量的节点小时配额，而如何确保公平性正变得愈发困难。基础模型工作流与自动化流水线使得作业提交呈现出突发且高度集中的特点，少数重度用户占据了大量资源，导致偶尔使用的用户不得不承受由频繁提交的用户造成的队列等待延迟，却无法获知自己的作业究竟需要等待多久。现有的调度器要么忽视历史使用情况，要么仅保护队列头部的作业，要么假定正在运行的作业可以被抢占。我们提出了一种名为 HyDRA 的混合式截止时间与排名感知调度器，它能够在保障用户间公平性的同时，严格限制每项作业的队列等待时间。HyDRA 在作业到达时即根据其规模及其所属项目的优先级为其分配一个截止时间……
arXiv：2610.32022v1 发布类型：新 摘要：在人机交互中，意图识别要求智能体通过推断说话者的潜在目标来化解含糊不清的自然语言指令。近年来，研究日益聚焦于两种颇具代表性的范式来应对这一任务：结构化符号推理与多模态输入增强。然而，在那些歧义源于未明示的人类意图而非缺失可观测场景信息的情形下，基于增强的方法是否确实具有优势，仍不明确。本文开展了一项对比与诊断性研究，将采用结构化社会与具身推理的FISER框架与CEMIR（上下文增强型多模态意图识别）方法进行基准测试——后者是一种实施多模态增强的技术。
arXiv：2610.31701v1 发布类型：新 提要：企业客户的旅程不仅由产品体验和营销所塑造，还受到反复出现的资源分配决策的影响。在B2B市场进入（GTM）组织中，区域划分决定了哪些客户将获得销售人员的覆盖、哪些销售人员与客户的关系得以保留，以及有限的现场资源如何进行分配。然而，这一流程往往仍依赖人工操作，导致难以比较潜在机会、评估价值延续性，并权衡增长、平衡、产能与可行性之间的取舍。我们提出了一套面向生产决策的系统，用于在企业级GTM规划中实现兼顾权衡的客户—销售人员分配。该系统整合了三个组成部分：一个多维度的客户价值层，通过融合预测性指标进行评分
arXiv：2610.31702v1 发布类型：新 摘要：室内无线地图估计（RME）对于覆盖规划、定位和网络部署等无线应用至关重要。然而，现有方法大多采用监督学习范式，需要耗费高昂成本的标注数据，并进行针对特定任务的模型训练。此外，室内环境涉及建筑布局与结构等隐私敏感信息，这些信息往往无法集中管理。为应对上述挑战，我们首次尝试将室内RME建模为一种协同式上下文学习（ICL）问题。我们提出了Poly-Ripple框架，其中多个客户端在无需更新模型的情况下，利用大型自回归视觉模型（LAVMs）进行ICL。每个客户端均通过其私有演示数据获得提示。
arXiv：2610.31808v1 发布类型：新 摘要：居高临下的语言（PCL）是一种有害的语言形式，它贬低并以怜悯的态度对待弱势群体，从而强化了社会中的负面刻板印象。然而，与公开的仇恨言论不同，这种语言往往难以被识别，即便是人类裁判也常常感到棘手。本文提出了一套用于自动检测PCL的系统。我们的第一种方法采用静态词嵌入和卷积神经网络进行分类，而第二种方法则使用针对PCL任务微调过的预训练BERT嵌入。第二种方法的表现显著更优，在开发集上的F1分数达到了0.528。
arXiv：2610.31716v1 发布类型：新 摘要：我们考察了预训练的 LeWorldModel（LeWM）在多大程度上能够重现微小动作变化所产生的效应。通过匹配的模拟器与模型响应，我们在三种扰动尺度下利用 Gram 矩阵测量动作敏感性。在 Reacher 和 OGBench Cube 的近千个状态中，最敏感的动作方向在最小尺度下的中位夹角分别约为 36° 和 42°。将扰动幅度扩大十倍后，Reacher 上的归一化 Gram 差异中位数降低了约 70%，而在 Cube 上则降低了约 47%。以像素和嵌入表示的几何结构在不同尺度间的差异，大于所选用的物理状态几何结构的差异。在保留的方向上，环境 Gram 矩阵对应的嵌入响应误差中位数分别为 17% 和
arXiv:2610.31704v1 发布类型：新 摘要：无损检测（NDI）是现代质量保证的基石，对于在不造成损伤的情况下确保基础设施和制造部件的安全性与可靠性至关重要。本文对当前无损检测领域的现状进行了全面综述，从四个不同视角展开分析，即计算算法、物理技术、工业应用以及研究目标。我们综合了大量学术文献，展示了从人工、模拟式解读向以数据为中心的数字化范式——即所谓的“无损检测4.0”——的快速演进过程。我们的分析凸显了超声波与视觉检测作为主要物理技术的主导地位，同时揭示出一种显著的转变趋向……
arXiv:2610.31718v1 发布类型：新 摘要：金融交易网络通常以多重图的形式进行建模，其中同一账户对之间的重复交易被表示为不同的边。近期提出的多重图神经网络架构明确利用了这一结构，从而在反洗钱（AML）任务上取得了优异的性能。然而，这些模型对于那些通过操纵交易结构以规避检测的攻击者的鲁棒性仍鲜有研究。我们提出了首个可扩展的框架，用于针对多重图神经网络实施结构化攻击并开展对抗训练，该框架基于节点—边关联矩阵，并适配投影梯度下降法与投影随机化块坐标下降法，以优化此类多重图上的结构扰动。
arXiv：2610.31722v1 发布类型：新 摘要：微服务系统已成为大规模云应用的主流架构，支持快速部署与弹性伸缩。然而，确保微服务系统的可靠性和可用性，关键在于有效的异常检测，因为故障与性能异常可能迅速在各服务间传播，并严重干扰端到端的系统行为。现有的面向微服务系统的多模态异常检测方法往往面临两大根本性局限：(i) 忽略各模态的特性而一味追求跨模态融合；(ii) 存在影响特征重建过程的“身份捷径”问题。为解决这些问题，我们提出了 LLMMAD，一种自回归式
