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arXiv：2610.37905v1 发布类型：新 摘要：诸如美国证券交易委员会EDGAR等公开披露数据库通过网络访问企业申报文件，为知情投资提供支持。借助语言模型智能体对这些文件进行审查时，需要发现相关文档中未明示的缺陷、获取缺失的企业信息，并验证所请求的修订是否符合有据可依的要求。然而，现有的金融问答评测难以充分反映此类交互能力。我们提出了\textbf{FilingLoop}，一个用于企业披露审查与修订的交互式基准测试及自进化智能体框架。FilingLoop以美国证券交易委员会的历史往来函件为基础，从96家公司的文件中重构出380项以首次公开募股审查为主的任务。
arXiv:2610.33442v1 发布类型：新 文摘：据报道，大型语言模型（LLMs）容易出现包括幻觉和推理错误在内的可靠性问题。现有的质量检测器能够基于内部表征以相当高的准确率预测不可靠的输出。然而，这些检测器的训练通常需要大量特定领域的标注数据，这限制了它们在新领域的适用性。我们提出通过在相关领域之间迁移表征签名来应对这一挑战。具体而言，我们构建了一个统计框架，首先为每个领域提取低维表征签名，然后利用交叉拟合学习各领域特定预测器的组合权重。这些权重会根据源领域各自的预测相关性进行自适应调整。
arXiv：2610.32412v1 发布类型：新 摘要：递归式大型语言模型（LLM）智能体通过分解、执行与环境反馈来解决长周期任务。然而，在生成一个原子级子任务后，它们往往再次调用同一款大型模型，将熟悉的指令转化为可执行的动作。我们观察到，高层规划具有任务特定性，而底层动作的具身化则在不同任务间反复出现，并且能够对照环境允许的动作进行验证。为此，我们提出了 LeafSkill，这是一种外部复用层，它能够检索语义相关的具身化经验，将动作模板绑定到当前对象与可执行动作上，并借助一个轻量级的 17 亿参数选择器来决定采用已绑定的动作，或将未发生变化的子任务交由原始智能体继续处理。技能始终处于外
arXiv:2610.32107v1 发布类型：新 摘要：参与对话不仅涉及决定该说些什么，还涉及是否应该开口。在诸如狼人杀这样的环境中，由于参与者利益相冲突，这种判断显得尤为重要，因为无论是发言还是沉默，都会受到他人的解读与评判。因此，对于一个参与狼人杀游戏的 LLM 智能体而言，何时发言以及说什么至关重要。在本研究中，我们介绍了一款专为 AIWolfDial 共享任务中的“随时发言赛道”开发的狼人杀 AI 智能体。我们的系统基于现有的 Inner Thoughts 框架，通过生成内部思考并评估每种想法的价值，来决定对话中的发言时机。
arXiv:2610.32711v1 发布类型：新 摘要：数据分析与大语言模型工作负载对内存的需求正迅速增长，推高了云环境和数据中心的内存成本。多级内存已成为一种颇具前景的解决方案，可在性能与成本之间实现平衡。然而，要有效利用多级内存，必须深入理解工作负载的内存访问行为。本文提出了一种高分辨率的内存特性分析方法，用于评估针对特定工作负载的多级内存使用机会。鉴于基于ARM的处理器在数据中心中的部署日益增多，我们采用ARM最新的统计剖析扩展（SPE）来实现这一方法。通过对CloudSuite和大语言模型应用中的八个内存密集型工作负载进行特性分析，我们识别出了具有区域特异性的访问模式
arXiv：2610.32045v1 发布类型：新 摘要：面向科学的人工智能代理正越来越多地被用于提出科学假设、开展自主实验以及解读证据。这些代理通过将大型语言模型（LLM）集成到特定领域的代理框架中构建而成，而该框架又能提升LLM的科学能力，并使其能够协调运用各类科学工具。在本研究中，我们探讨了当大型语言模型被整合进面向科学的人工智能代理框架时，模型的安全性是否仍能得到有效保障。我们针对50个有害的化学相关请求，对五种代理框架进行了评估。具体而言，我们考察了在直接提示、两种简单的对抗性提示策略以及一种自适应攻击情境下，模型的安全行为如何发生变化。基于四种近期发布的GPT变体，我们的研究结果表明
