检索标题、摘要与正文，把分散的信息连起来。
arXiv:2610.37676v1 公告类型：新摘要：自动化可解释性通过让模型逐个标记地预测特征在评估样本上的激活位置，或判断标记的标记是否与该特征相符，从而对稀疏自编码器（SAE）特征的解释进行评分。我们发现，评估数据的标准处理流程可以在不读取解释的情况下完成评分。在Neuronpedia存储的针对500个随机GPT-2小型特征的模糊测试运行中，91.3%的激活样本都以中心标记为峰值进行裁剪；而当中心标记被标记时判定为“是”的规则，其平衡准确率达到了0.979，相比之下，基于存储的LLM评分器（根据管道代码重新计算的逐项判决结果）的准确率为0.838；仅依据标记数量的规则则达到了0.969。T
百度发布了 Unlimited OCR 2，这是一款采用 MIT 许可证的 3B 参数规模的 OCR 模型，能够在一次请求中解析百页文档。其 SR-SWA 注意力机制使每步解码开销几乎保持不变，在 MarathonDocBench 上取得了 77.1 的得分。该文章《百度开源 Unlimited OCR 2，用于百页文档解析》首发于 MarkTechPost。
arXiv：2610.33017v1 发布类型：新 摘要：在以英语为主导的语料库上训练的多语言分词器往往会对印度语系语言进行过度切分，导致令牌序列更长，并加剧了不同书写系统之间的分词差异。我们提出了 AdaptTok-Indic，这是一种专为印度语系语言设计的自适应分词扩展方案，它将 Unicode 规范化的预处理与显式的印度语系连字处理、基于书写系统的路由策略，以及与小型 Transformer 语言模型联合训练的字节级边界预测相结合。在孟加拉语和印地语上进行评估，并额外针对古吉拉特语、泰米尔语和泰卢固语进行了测试，AdaptTok-Indic 在令牌生成密度方面优于面向印度语系的基准分词器 SentencePiece BPE，以及独立实现的 MAGNET 式基准。在五项已记录的…
arXiv：2610.33004v1 发布类型：新 提要：光学字符识别（OCR）对于历史档案的数字化至关重要，然而诸如字符错误率（CER）等标准评估指标并不一定能反映诸如姓名、日期和标识符等重要信息是否得以保留。在本研究中，我们从实体层面分析OCR错误，以此作为评估历史文献中OCR质量的补充视角。我们使用了一个公开的基准数据集，包含来自Berrutti档案馆的175份文档，并辅以5,209个经人工标注的实体提及，这些标注将在论文被接受后公布；在此基础上，我们比较了序列识别型OCR系统、专为OCR设计的视觉—语言模型以及通用型视觉—语言模型。除了全局转录准确率之外
arXiv：2610.32024v1 发布类型：新 摘要：用户向智能体发出的任务指令往往存在固有的表述不充分问题，尤其是在安全边界方面——这会带来行为风险。为研究此类风险，我们提出了 BARC-Bench 基准，它包含涵盖九种模拟工作空间环境的 110 项任务，在这些环境中，看似无害的请求可能会为不安全操作留下可乘之机。在该基准中，我们依据工作空间记录、隐含的环境背景以及未明示的社会规范所设定的安全边界，对智能体的行为进行评估。例如，当一个智能体被要求安排离职面谈时，必须在不通过共享日历邀请过早暴露员工辞职信息的前提下安排会议。通过对四种前沿模型配置在每项任务上进行五次尝试的评估发现，m
