检索标题、摘要与正文，把分散的信息连起来。
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
arXiv:2610.37859v1 发布类型：新 摘要：语言模型驱动的智能体与以往的智能系统存在根本性差异，其能够在上下文中从自然语言中学习。这一能力使智能体能够根据反馈逐步优化自己的回答，而这正是现代智能体工作流中普遍采用的操作模式。然而，学术界目前主要依据Pass@1或Pass@K等指标对模型进行排名，这些指标无法反映模型如何利用先前尝试的反馈信息。我们提出了Seq@K，这是一种自然的评估方案，用于衡量模型在每次先前失败后获得反馈的情况下，是否能在K次连续尝试内解决问题。与那些考察长期规划的多轮智能体基准测试不同，Seq@K将重点聚焦并形式化了从……中进行迭代优化的核心能力。
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任务。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。通过两轮的后训练课程，Solvent学会了在迭代过程中穿插……
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：2610.33020v1 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。
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 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。
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？
arXiv：2610.32114v1 发布类型：新 摘要：加速人工智能对齐研究进展的一种方法，是将对齐研究的部分环节实现自动化。这需要能够可靠地完成难以监督的研究任务的系统，包括识别研究方案中的缺陷，以及评估某项实验设计是否支持其预期结论。为评估这一能力，我们提出了“Tampered ML”基准，包含1,858个项目对，每一对均由一篇已发表的机器学习论文重构而成的实验方案，以及一个经过轻微修改、引入特定方法学缺陷的反事实版本组成。模型需在两种呈现顺序下均能识别出方法上更为合理的方案。一项针对分层抽样的人工验证研究估计，其中86%的项…
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。
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……
arXiv:2610.31971v1 发布类型：新 摘要：大型语言模型（LLM）代理越来越多地代表个人和组织参与谈判，但它们仍然容易受到操纵，尤其是在反复进行的多方互动中。传统的多智能体系统通过显式的信任与声誉模型来应对这一挑战，而现有的LLM谈判研究则大多将信任视为一种涌现现象。我们探究LLM代理能否从以往的交互中形成有用的信任评估，并利用这些评估来改善未来的谈判结果。我们提出了一种重复的、多方的、多议题的谈判框架，在该框架中，循环参与的代理在一系列谈判博弈中展开互动，同时有一名参与者暗中试图阻止达成协议
arXiv：2610.31986v1 发布类型：新 提要：视觉语言模型（VLMs）正越来越多地被应用于消费级智能家居摄像头系统，用于解析录制的视频并提供洞察。然而，从智能家居摄像头捕获的视频片段与现有 VLM 基准测试中占主导地位的精选网络视频存在显著差异。智能家居视频片段通常不包含字幕或旁白，并且拍摄角度各异、光照条件多变、场景也十分多样。然而，在视觉信号稀疏且上下文有限的情况下，现有 VLM 基准测试尚未充分评估模型在这一领域的性能。为弥补这一不足，我们提出了 OpenHome，一个仅基于视觉、采用四选项选择题形式的基准测试，用于评估对智能家居视频的理解能力。I
arXiv：2610.32057v1 发布类型：新 摘要：我们提出了 HyScale，一种用于学习型稀疏注意力的长上下文训练系统。学习型稀疏注意力是一种在百万级token上下文中颇具前景的架构，自 DeepSeek-V3.2 以来已在生产环境中得到广泛应用。然而，选择过程逐渐成为训练中的性能瓶颈。对于每个查询，它需要对每一个先前的token进行打分，而稀疏注意力仅读取$k$个；更糟糕的是，现有系统会显式构建完整的打分表，并在重计算时重复执行选择操作。我们的关键洞察在于：选择过程的输出并非激活值，而是一组索引。基于这一发现，HyScale 引入了 HyTopK 和选择重放机制。HyTopK 能够在无需打分表的情况下，实时为每个查询找到精确的前$k$个索引；而选择重放则在重计算过程中复用前向传播阶段的选择结果。
arXiv：2610.32215v1 发布类型：新 摘要：现代GPU数据中心日益强大的算力，使少数几家行业巨头得以在海量数据上训练并部署大型语言模型（LLMs）。然而，这些模型及其训练数据的庞大规模，使得集中式开发越来越难以为继，同时也将那些拥有相关私有数据但缺乏同等基础设施的小型机构拒之门外。本文围绕预训练与微调两大范式，梳理了我们在分布式LLM训练方面的立场，涵盖联邦学习、分割学习以及去中心化方法，并评估了它们在异构硬件与连接不稳定等地理分布式环境中的适用性。随后，我们提出了一种{\em 统一}的系统
该论文于2026年10月24日在arXiv发布（编号2610.30379v1），提出MemPlan——一种将大语言模型（LLM）作为语言与符号规划之间受限桥梁的记忆条件化PDDL规划框架，适用于部分可观测的交互式文本环境。
推荐理由：MemPlan通过正向图记忆与负向记忆机制动态重构PDDL问题，显著提升任务完成率与步数效率，同时大幅降低在线token消耗；其离线微调的语言–符号接口可跨TextWorld任务类型复用，无需任务特化微调，体现了方法的泛化性与实用性。
NVIDIA联合欧洲多国政府及技术伙伴，基于Nemotron等开源大模型与合成 personas 数据集，在德国、波兰、英国、法国、希腊等国推进主权可控的AI应用，覆盖医疗影像分析、就业服务、数字政务助手、分类信息处理及本地化语言建模等领域。
学习Airbnb如何扩展GPT-6 Astra和OpenAI前沿模型的接入,帮助工程团队解决bug,设计系统,以及更快的飞船.
复杂度使用Astra来写通信,改变软件,并监测生产系统,比起早期的模型,检查次数要少得多.
