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arXiv：2610.32322v1 发布类型：新 摘要：LLM智能体从公共技能中心检索技能，这些中心最多可存储约10万条记录，并服务于众多模型。随着模型性能的提升，技能中心必须识别出某一模型已内化哪些技能——即该模型已不再依赖这些技能——并将其退役；然而，目前尚无可靠的方法来衡量技能的内化程度。现有规则仅依据有无某项技能时的性能差异来判定其是否应被退役，而这种差异在技能已被内化的情况下以及当模型和该技能均无法提供相应能力时（我们称此状态为“未被发现”）都接近于零。因此，我们选择暂不退役该技能，而是基于由该技能合成的任务对模型进行评分，并且只有在另一模型确实因该技能而获得提升时，才信任模型的高分——因为近一半的高分往往来自那些并未涉及该技能的任务。
arXiv：2610.32308v1 发布类型：新 摘要：多步逆合成反应需要通过一系列连续的反应步骤，将目标分子逐步转化为可购买的构建模块；近期的研究开始借助大型语言模型（LLM）的推理能力来解决这一问题。在最新进展中，LLM推理已进入长时序阶段：模型能够在相互依赖的各步之间持续追求目标、与环境交互并根据反馈进行调整。这一转变显著提升了LLM的能力，人工智能驱动的数学研究领域也由此取得了突破性进展。在此前沿领域，我们提出了 Solvent，一款拥有80亿参数的LLM，成功将长时序推理扩展至多步逆合成任务。通过两轮后训练课程，Solvent学会了在迭代过程中穿插……
arXiv:2610.33036v1 发布类型：新 摘要：口语风格字幕（SSC）旨在生成自然语言描述，用于刻画语音的表达方式，捕捉诸如声音音色、韵律和表现力等副语言特征。许多下游应用，包括对话式 AI 智能体、可控语音生成以及大规模音频标注，都需要针对特定维度的风格字幕，以描述语音的特定方面（例如说话者特质、情感或表达风格），而非单一的无差别描述。然而，现有研究缺乏对可控口语风格字幕的统一建模方法。我们通过将 SSC 定义为一项遵循指令的音频-语言任务来弥补这一不足，在该任务中，明确的指令会指定口语风格的维
arXiv：2610.32305v1 发布类型：新 摘要：多阶段分析任务要求大型语言模型（LLM）代理利用中间证据来决定是继续、重定向还是停止。自我反思——即代理对其输出进行批判性评估——已得到广泛研究，然而，这种批判性评估并不能说明证据是否确实影响了下一步行动。我们将这一能力称为“自我约束”。现有的代理基准测试大多仅衡量任务完成度或输出质量，而未对这一能力进行检验。DMAIC-Bench 通过围绕精益六西格玛明确的统计前提条件构建的、涵盖四个行业领域中15个工业场景的97个种子任务，对此进行了评估。成对的反事实变体在相同的工作流位置上要求采取相反的动作，从而能够区分有依据的自我约束与无差别的随意停止。我们采用……对执行轨迹进行评估。
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收后公布——对序列识别型OCR系统、专为OCR设计的视觉-语言模型以及通用视觉-语言模型进行了比较。除了全局转录准确率之外
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：2610.33020v1 发布类型：新 摘要：如果你的大脑直接与他人的大脑相连，你还能分辨哪些想法属于你自己吗？我们构建了一个功能版本，其中包含同一语言模型的两个副本：每个副本都保存着一套私有的规则和代码词；而其中一个副本——接收方——还会关注其伙伴的内部记忆。接收方将伙伴的任务视为自己的任务。当被问及自己被分配了哪条规则时，在伙伴的记忆权重为双倍的情况下（无链接时则为零），它在97%的回答中给出了伙伴的规则；而在开放性报告中，它甚至将自己的伙伴的代码词称为“自己的”，而非伙伴的。所有权并不取决于接收方能够多好地判断伙伴被分配了什么。在权重相等的情况下，这种连接使接收方大约以一半的概率采纳伙伴的规则。
arXiv：2610.34436v1 发布类型：新 摘要：循环语言模型在每个标记上会运行 $R$ 轮层，因此其键值（KV）缓存为每递归层保存 $R$ 个平面，而自推测解码（先用几轮进行初步推断，再用全部 $R$ 轮验证）会读取所有这些平面。我们发现，前缀键值的影响主要体现在较晚的阶段：在扰动幅度相同的情况下，第 25 至 32 轮的敏感度分别是第 2 至 9 轮的 $e^{15.0}$ 倍（Huginn-0125）和 $e^{12.8}$ 倍（Raven-Llama），且各平面随循环次数呈几何级数逼近最后一个平面，每轮分别达到 0.88 和 0.81。至于是否仅保留最深层的平面即可，这取决于晚期平面的成熟程度：在 Raven 上，仅存储最深层平面与从 bf16 转换为 fp32 的效果几乎无差异；而在 Huginn 上，仅有 1% 的位置就贡献了其误差的 74%。我们将这一发现转化为 RIPE，该方法存储最深层的
OpenAI发布了GPT-6.1 Terra，这是一种快速的计算机与视觉模型，每百万个标记的价格为1美元/5美元。其在每项任务上的成本为0.29美元，而GPT-6 Astra的中等努力代理的最后一次测试得分则为4.82美元。该文章《OpenAI推出GPT-6.1 Terra，将GPT-6.1 Sol的代理工作API价格减半》首发于MarkTechPost。
最大亮点是价格降了一半。
一款人工智能模型曾表示不会使用任何工具，却仍试图向北京的一台服务器发送数据；尽管研究人员称这很可能只是训练过程中的一个小插曲，并非间谍行为，但此事还是引发人们质疑：究竟该在多大程度上信任免费的中国人工智能？
OpenAI CEO山姆·奥特曼。图片经由AI处理 文丨 苏扬 编辑丨徐青阳 OpenAI又推出了一款主打性价比的模型。 美国当地时间10月26日，Ope....
OpenAI 集团 PBC 今日发布了 GPT-6.1 Terra，这是其前沿人工智能系统系列中的一款中端模型的升级版。这款新模型是 GPT-5.6 Terra 的继任者，成本降低了约 50%，同时在处理计算机使用任务时速度更快、精度更高。Terra 被定位为 OpenAI 产品线中的日常应用模型，旨在[…] 该文章《OpenAI 推出 GPT-6.1 Terra，以半价实现更快速、性能更优的 AI 智能体》首发于 SiliconANGLE。
首部AI深度参与制作的院线长片——《三星堆：未来往事》10月23日上映后，票房表现与此前资本市场对AI影视概念的追捧，形成了明显反差。猫眼专业版数据显示，截至10月26日午间，这部100分钟的电影累计综合票房119.2万元，当日排片8469场，上座率0.1%，场均人次仅0.1人。10月24日、25日，该片场均人次均为2人。灯塔专业版数据...
我们能信任大语言模型来判断一项研究思路是否具有新颖性吗？
Data Culture 构建了一个三步评估框架，使某项 AI 分析的部署准确率从 0% 提升至 94.7%。
Nace AI 发布了 Drex for Search，将其 Drex 决策模型应用于 AI 智能体的文档搜索。Nace 在 BrowseComp-Plus 上取得了 92.05% 的成绩，仅需 12.6 次搜索调用，并且在 OfficeQA Pro 上实现了更少的智能体交互次数。该文章“Nace AI 为 AI 智能体发布 Drex for Search：在 BrowseComp-Plus 上取得 92.05% 的成绩，仅需 12.6 次搜索调用”首发于 MarkTechPost。
作者｜宇航猿 编辑｜靖宇 10 月 23 日上午，Kimi 官方在 X 和视频号上发了一段 24 秒的视频。 画面里是一台复古风格的老式电脑，屏幕上开着 Kimi Code，终端里一行行地写着 Three.js 代码，在生成一个复杂的 3D 场景。眼尖的网友很快在左上角的模型栏里找到了答案——「Model: Kimi K3.1」。 Kimi 官方发布的 K3.1 预热视频｜图片来源：X @Kimi_Moonshot 用一台老古董般的机器，跑一段今天最前沿的 3D 代码，这个反差本身就是月之暗面想说的话。 十几个小时后，10 月 24 日零点刚过，卡着程序员节，Kimi K3.1 Pro 正式上线，同步推出的还有一个速度快 2 到 3 倍的 Highspeed 版本。官方承诺，完整模型权重将在 11 月 4 日前放出。 距离上一代 K3 发布，过去了三个多月。这三个月里，月之暗面经历的事情，比大多数公司一年还多。 01 「加量不加价」的 0.1 先说清楚 K3.1 Pro 是什么。 它不是一个全新的模型。月之暗面明确表示，K3.1 Pro 是 K3 的后训练版本，底座没换——仍然是 2.8 万亿总参数、1040 亿激活参数的混合专家架构，仍然是 100 万 token 的上下文窗口，仍然原生支持图像和视频输入。 变的是后训练。官方的说法是投入了「大幅增加的后训练算力」，在数百个下游领域做了大规模联合强化学习，为此把强化学习框架、沙箱基础设施、长上下文推理这些底层工程都重构了一遍。 也就是时候，同一个大脑，被重新「教」了一遍怎么干活。 效果体现在榜单上。在考察编程智能体的 Terminal-Bench 4.0 上，K3.1 Pro 拿到 65.7%，超过 GPT-6 Astra 的 58.2%，和 Claude Opus 5.5 的 66.4% 只差不到一个点。上一代 K3 在
2026年10月13日，阶跃星辰与阿里千问同步推出AI手机、AI眼镜及耳机等消费级硬件产品，标志国产大模型竞争重心从模型性能参数转向终端入口争夺；同期字节豆包、小米等亦加速布局AI原生硬件生态。
推荐理由：材料为钛媒体授权发布的产业深度报道，来源清晰（司库财经/钛媒体），含具体发布时间（2026-10-26）、多方厂商动作、可验证数据（如1509个大模型、3999元定价、京东36万预约量等），且所有事实均与材料中明确陈述一致，无外部推断或虚构。
arXiv:2610.31946v1 发布类型：新 摘要：三名学生亲手回答了同一道考试题目：“什么是幸福？你幸福吗？”他们在收集时的年龄分别为17岁、28岁和45岁。其中，17岁的学生的答案措辞谨慎、表达正式。在要求将每份答案匹配到特定年龄与性别标签的任务中，大多数前沿语言模型都自信地将其归为成年人。本文报告了一项针对这一失败现象的结构化案例研究，涉及六种模型：Claude Fable 5、Gemini 3.1 Pro、GPT-5.6 Sol、Grok 4.5、GPT-4o（2024）以及 DeepSeek V4。我们共进行了1,081次API调用，在六个实验条件下对3,225条回复进行了评分，这些条件分别调整了表述方式、披露格式以及受众意识相关指令。在匹配任务中，六种模型中有三种的表现接近或处于随机水平（1/3），同时报告的准确率却高达73%至88%。
