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arXiv:2610.38355v1 发布类型：新摘要：KV缓存复用能够加速大语言模型的推理，但现有系统将主机DRAM和NVMe SSD视为分层结构，其中DRAM充当中间缓存。然而，实际的大语言模型工作负载打破了这一分层结构的两个前提。首先，双模态复用使DRAM的时间过滤失效，因为工作负载要么由具有较长复用距离的一次性块主导，要么由超过DRAM容量的数GB级智能体会话主导，从而将SSD置于关键的读取路径上。其次，DRAM的暂存与按驱逐顺序布局导致SSD恢复出现瓶颈。为在途前缀保留主机暂存缓冲区会在负载下引发争用，进而中止预取操作；而增量式驱逐则会将会话的块分散到整个SSD上，阻碍大规模顺序读取。我们 p
Property Finder 发现，其视觉AI评估标签中有96.8%源自现有模型，这掩盖了该模型的真实准确率。了解他们如何构建无偏的真值数据、实施进化式提示优化，并在 Amazon Bedrock 上选择了一款更精准且更具成本效益的模型，从而在11项图像质量指标上将成本降低了86%。
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%。
arXiv:2610.31972v1 发布类型：新 摘要：评估那些基于实时、动态变化的企业数据运行的对话代理十分困难：由于后端状态不断更新，重放的会话会逐渐偏离真实情况；而今天构建的基准测试，随着其所描述的数据不断演进，也可能在不知不觉中变得过时。我们提出了一种针对生产级对话代理的离线评估框架，该框架能够在所操作的实时数据发生变化的情况下保持可复现性，并且在基准过时时能够按需重新生成。随后，我们将这一框架用作基于GEPA的提示优化的适应度函数，并通过一个正确性约束机制来防范奖励欺骗。将其应用于一款面向商家的生产级代理后，经过正确性约束的压缩处理，可在不降低保留任务正确率的前提下，将代理的完整提示空间缩小3.5%至7.6%。
