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。

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arXiv cs.CL12:00

SLICE-Mem：用于高效LLM智能体记忆的显著性门控轻量级信息策展

arXiv：2610.33015v1 发布类型：新摘要：长期记忆使大型语言模型（LLM）代理能够维持个性化且时间上连贯的交互，但为实现记忆的接纳、提取与组织而反复调用LLM进行推理，会带来显著的成本与延迟。我们提出了SLICE-Mem，一个轻量级的记忆框架，它将基于显著性引导的接纳与基于谓词的信息提取相结合。一个紧凑的分类器用于识别值得保留的用户发言，而基于语义依赖关系的提取器则将被接纳的发言转化为简洁的记忆条目。这一在线处理流程无需调用生成式LLM，同时跨条目的一致性校验被推迟至离线的整合阶段。我们在Memora和LongMemEval-S的每周子集上，使用8B a对SLICE-Mem进行了评估

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arXiv cs.CV12:00

Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB：一种用于本地人工智能的视觉-语言混合模型

arXiv：2610.33039v1 发布类型：新摘要：我们推出了 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB，这是一种混合型 Mamba-Transformer 视觉语言模型，可在本地智能体驱动的工作负载中实现每 GB 内存的计算速度与智能性能的最优平衡。该模型源自 Nemotron 3.5 Super VL 120B-A12B 系列，通过结合 Star Elastic 压缩与 2 位量化感知蒸馏技术，适用于内存受限的部署场景。该模型针对推理、智能体工具调用以及网页与终端交互进行了优化。此外，我们还训练了一款名为 LiLiCorr 的投机性起草器，并随模型一同发布，以达到预期的推理速度。最终得到的模型在多项通用智能体任务基准测试中，相较于具有相似内存占用和速度的领先模型，实现了更高的准确率。

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arXiv cs.CL12:00

我的还是你的？经过心智桥接的语言模型会将彼此的记忆据为己有

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。

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arXiv cs.DC12:00

前缀键值对的重要性：在循环语言模型中用于自推测解码的RIPE缓存

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

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arXiv cs.CL12:00

FlexA-Mem：面向LLM智能体驱动的预算自适应智能体记忆

arXiv:2610.33274v1 发布类型：新摘要：大型语言模型（LLM）智能体在不同场景下有着截然不同的记忆需求。关于过往对话的问题需要精确引用其中提及的事实，而多步骤任务则需要记录已执行的每一步，并附上下一步无法直接表述的细节。现有的各类记忆系统往往针对某一特定场景进行设计与测试。诸如A-Mem之类的检索型记忆会遗漏当前查询未明确表达的步骤，摘要则会丢失精确的字符串信息，而将两者结合又会在事前就固定了内存预算的分配。我们提出FlexA-Mem，这是一种通用的记忆机制，它将历史中的每一项内容仅写入一次不可更改的存储中，并为每次调用生成一份全新的记忆。生成的记忆是一份紧凑的记录时间线，外加由固定规则所决定的详细信息……

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马克科技帖子00:46

Nace AI 推出用于搜索 AI 智能体的 Drex：在 BrowseComp-Plus 上的准确率为 92.05%，并进行了 12.6 次搜索调用

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% 成绩，仅需 12.6 次搜索调用”首发于 MarkTechPost。

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2026-10-26

arXiv cs.DC12:00

InferSlice：一种面向电信广域网的、由SLO驱动的LLM推理参考架构

arXiv：2610.32638v1 发布类型：新摘要：大型语言模型（LLM）推理正日益作为企业和交互式应用的核心服务被部署，但主权、合规、延迟以及资源本地化等方面的要求，可能限制集中式云部署的适用性。电信运营商提供地理分布式的计算与网络基础设施，以应对这些约束。然而，现有的 LLM 服务框架主要面向紧密耦合的数据中心设计，对协调地理分布且异构的资源支持有限。我们提出了 InferSlice，一种面向电信基础设施、以服务等级目标（SLO）为导向的 LLM 推理参考架构，集成了网络切片、GPU 分区、弹性服务与可观测性等功能。

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arXiv cs.DC12:00

面向开放ISA的超级计算：RISC-V、Arm与x86架构在HPC工作负载上的比较研究

arXiv：2610.32632v1 发布类型：新摘要：RISC‑V 正在成为高性能计算（HPC）领域的候选架构，但其与成熟的 x86 和 Arm 处理器相比的竞争力仍难以评估，因为现有研究采用的平台、工作负载和方法各不相同，且很少考虑能效。我们的工作基于统一的软件栈和评估方法，对当前主流的 HPC RISC‑V、Arm 和 x86 处理器进行了全面评测。我们详细分析了 Sophgo SG2044，并将其与 NVIDIA Grace CPU 超级芯片以及 Intel Xeon Platinum 8480+ 在四项 HPC 基准测试（STREAM、HPL、HPL‑MxP 和 HPCG）以及四款典型应用（iPIC3D、PLUTO、OpenFOAM 和 llama.cpp）上进行了对比。用于本研究的 HPL‑MxP 版本链接至 OpenBLAS，并以此为基础进行构建和测试……

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arXiv cs.CL12:0087

SpecMem提出实时工具调用记忆管理机制，提升智能体响应速度

arXiv于2026年10月26日发布题为《SPECMEM: Accelerating Agentic Tool Calling via Live Memory Management》的预印本论文（编号2610.31840v1），提出名为SpecMem的新系统，通过跨会话、在线更新的用户级工具调用记忆管理，显著降低工具调用延迟。

推荐理由：该研究针对当前工具调用智能体在部署中因自回归解码导致的高延迟问题，提出可验证写回、LRU淘汰、副作用门控等关键技术，并在多用户多会话真实查询流上验证了其有效性（最高1.74倍实测加速、27%平均接受token提升），属AI系统工程方向的重要进展。

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arXiv cs.DC12:00

KVStream：面向大规模LLM推理的KV缓存自适应并行存储管理

arXiv:2610.31827v1 发布类型：新摘要：针对智能体驱动、编码及文档工作负载的长上下文大语言模型服务，会重复使用那些键值（KV）缓存超出GPU和主机内存容量的前缀，从而导致在推理阶段为获取这些前缀而产生存储I/O，使其成为关键路径。单个节点本地的NVMe设备承担了所有检索任务，而各节点已挂载的并行文件系统或云文件存储几乎不承载任何推理流量。我们将前缀检索视为跨这些层级的聚合带宽调度问题，并提出了KVStream——一种KV缓存引擎，它将某一步骤的读取操作进行批处理，在前向传播之后延迟写入，在每一层级上复制每个数据块，并允许每个层级在空闲时自适应地获取下一个未读取的数据块。我们的性能模型表明，这种路由方式能够实现聚合

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arXiv cs.LG12:00

缪子预条件何时以及如何生效？结构化梯度噪声的作用

arXiv:2610.31728v1 发布类型：新摘要：Muon 已成为大型语言模型训练中广受欢迎的优化器，但其理论基础仍缺乏深入理解。在本研究中，我们探讨了梯度噪声的几何结构如何影响 Muon 的预条件化优势。我们首先从理论与实验两方面证明，在经典的各向同性噪声假设下，Muon 仅能通过重新缩放学习率而带来加速效果，无法进一步提升性能。这一发现促使我们进一步考察由异构任务频率下的关联记忆中的小批量采样所引起的结构化噪声。我们为两类任务确定了一个精确的平衡阈值，并将分析扩展至多任务场景，揭示了任务覆盖率与梯度可靠性如何共同塑造学习过程。我们的分析表明，Muon 能够缓解……

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arXiv cs.DC12:00

超越热度：面向分层内存的ARM SPE云与LLM工作负载高分辨率内存特性分析

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

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arXiv cs.AI12:00

测试时记忆进化能否在科学发现中超越测试时训练？

arXiv:2610.32046v1 发布类型：新摘要：近期的“测试时训练”（TTT）框架使开放权重的大规模语言模型（LLMs）在科学发现任务上超越了由前沿模型驱动的仅推理框架。然而，TTT 在发现过程中引入了额外的在线权重更新计算开销，这使得在扩展至更大规模模型时，计算效率成为一项重要考量。因此，我们致力于探索一种用于科学发现的高效“测试时适应”方法。我们提出了一种即插即用的测试时适应方法——“测试时记忆演化”（TTME），作为 TTT 的替代方案。TTME 通过提炼经验不断更新外部记忆，从而指导后续的发现过程，而无需进行权重更新。

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arXiv cs.AI12:00

在 MXFP4 上训练 MoE 大型语言模型：我们如何缩小与 BF16 的差距

arXiv：2610.32229v1 发布类型：新摘要：在低于8位的算术运算下训练大型语言模型（LLMs）有望显著提升内存带宽和计算吞吐量，然而FP4格式引入的量化误差若不加以处理，将严重扰乱优化过程。我们提出ALTO，这是一种开源的训练方案，用于在MLPerf小型MoE训练基准测试中，以MXFP4微缩尺度格式训练GPT-OSS-20B——一款拥有200亿参数的专家混合模型（MoE）。该方案融合了Abecassis、Felix等人[arXiv:2509.25149]提出的成熟技术（混合1D/2D块量化、随机化哈达玛变换以及随机舍入），并结合了一种基于TetraJet-v2[arXiv:2510.27527]改进的简化权重去振荡机制。在C4验证集上，采用全局批量大小

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arXiv cs.CL12:00

EDWARD-NMT：用于神经机器翻译的自适应路由与双重一致性弹性维度

arXiv：2610.32115v1 发布类型：新摘要：稀疏混合专家（MoE）是一种强大的范式，可用于扩展神经机器翻译（NMT）并应对语言异构性。然而，实际限制阻碍了其在资源受限设备上的部署：整个专家池必须常驻内存，且每个标记的计算预算在训练期间由严格的 top-k 路由机制静态固定。我们提出了 EDWARD-NMT（用于 NMT 的弹性维度与自适应路由及双重一致性），这是一种新颖的 MoE 编码器—解码器架构，旨在实现“一次训练、随处部署”的范式，并在推理时提供一系列可部署的子网络。EDWARD-NMT 集成了三项关键创新：(i) 采用套娃式弹性维度，以灵活降低内存占用；(ii) 一个

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