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arXiv:2610.37680v1 发布类型：新 摘要：缩小前沿模型与小型语言模型之间的差距，通常采用蒸馏方法：在前沿模型（教师）的输出上对小型模型（学生）进行微调，但这使得迁移过程依赖于训练计算，并且被迁移的知识往往难以解释。我们提出了一种名为“制品蒸馏”的方法：由教师模型解决一系列训练实例，并将其求解过程外化为一个制品库，学生在推理时直接查询该库，而无需进行梯度更新。在四项LiveBench任务中，由Claude Opus 4.5构建的制品库使Claude Haiku 4.5在空间推理任务上的表现（0.707 vs. 0.647）达到其自身成本的60%时，已超越未借助任何辅助的Claude Sonnet 4.5；而在表格连接任务上，该制品库仅以Sonnet 4.5成本的89%便达到了相同水平。同样的原始制品库还提升了
arXiv:2502.02727v4 发布类型：替换-交叉 摘要：客户端漂移补偿方法能够缓解联邦学习（FL）中数据异构性带来的影响。尽管针对基于随机梯度下降（SGD）的联邦学习，漂移校正已得到充分研究，但其与自适应客户端优化器之间的相互作用仍缺乏深入理解。诸如Adam等自适应优化器会根据过去梯度的运行平均值来构建每次更新，因此仅对最终更新方向进行校正，将无法改变这些平均值及其所包含的漂移。我们提出了联邦自适应梯度校正（{\tt FA-GC}），该方法在梯度进入这些运行平均值之前即对其进行校正，并将其与联邦自适应朴素跟踪（{\tt FA-NT}）进行了对比——后者是在最终更新方向上添加校正。我们证明，在一种理想情况下
Google DeepMind 在面向可信测试人员的研究预览中发布了 Genie 4，这是一款具备实时音频、更逼真模拟以及中期模拟文本提示的世界模型。
arXiv:2610.33065v1 发布类型：新 摘要：由于头皮记录存在噪声、空间分辨率较低，且在不同试验和受试者之间具有较大差异，脑电图（EEG）的视觉解码仍然十分困难。大多数系统将每次试验与一个密集的图像嵌入对齐，然而该嵌入同时混杂了语义内容以及与具体实例相关的纹理、姿态和背景信息。这种做法往往需要EEG本身并不具备的细节信息，且未能明确说明支持预测的视觉因素。我们提出\textbf{ProtoEEG}，一种基于原型的框架，它将EEG与图像的对齐问题重新表述为在共享的可学习视觉码本之上进行软性组合。一个可训练的EEG编码器与一个冻结的视觉教师共同生成针对同一$K=64$个原型的分配分布。它们的加权重构构成了一种结构化的表征
arXiv:2610.32103v1 发布类型：新 摘要：在药物研发中，先导化合物的优化需要同时提升各项性能指标，例如提高渗透性并降低毒性，同时尽量减少骨架结构的改动，以免影响化合物的活性。基于强化学习的后训练方法，如 C-MORAL，通过微调分子语言模型，直接针对目标优化分子先导化合物，但这种方法依赖于昂贵的任务特定数据集，并且在实现多目标优化（MOO）方面面临诸多挑战。我们认为，预训练模型可能已经蕴含了有益的分子修饰信息，而零样本生成难以高效地触及这些信息。鉴于零样本生成的搜索能力有限，我们提出了一种高效的 Metropolis-Hastings 搜索策略，以……
对机器而言，“夜晚”是什么？
arXiv：2610.32122v1 发布类型：新 提要：我们报告了现代文本嵌入模型中的一种系统性脱节现象：情感信息几乎可以被其嵌入表示完美解码，却几乎完全无法从其度量空间中体现出来。在涵盖2021年至2026年的十一种冻结编码器中，包括2026年发布的模型以及4B参数的大型语言模型嵌入器Qwen3-Embedding-4B，线性探测器在句子极性分类任务上的准确率高达91.3%，而余弦相似度对极性的区分幅度却仅为0.003至0.064。作为该测试集中表现最强的探测器，Qwen3-Embedding-4B的探测准确率达到91.3%，但在检索平均精度（MAP）方面却仅有64.3%。由于检索、聚类、去重以及检索增强生成等任务均基于度量空间而非经过训练的探测器进行，这些系统实际上对相关信息处于“视而不见”的状态。
arXiv：2610.32583v1 发布类型：交叉摘要：多智能体确定性GLP（madGLP）以仅通过异步消息传递进行通信的智能体运行草根逻辑程序（GLP），并假定消息传递是公平的：每条发出的消息最终都会被送达。每个智能体运行在用户的智能手机上，其身份由该用户的公钥标识。草根平台不依赖任何全局资源，仅依赖网络，因此智能体必须通过低功耗蓝牙、局域网以及穿越NAT后的互联网，经由任何人都可运行的 rendezvous 服务器实现彼此间的通信。然而，madGLP对这类网络的要求，以及网络对平台的要求，此前尚未明确。我们在此对 madGLP 下层的网络层进行了规范。凡是能在 GLP 中完成的操作，均在 GLP 中得以实现；该层仅提供
arXiv:2610.32034v1 发布类型：新 摘要：随着轨道碎片数量的不断增加，人们对主动清除碎片和在轨服务的兴趣日益浓厚。与单臂系统相比，双臂空间机械手能够在抓取稳定性和载荷分布方面提供更优的性能。然而，在存在臂间碰撞规避、姿态对齐以及传感不确定性的情况下，协调两台机械手仍是一项极具挑战的任务。本文针对具有臂间碰撞规避约束的目标到达任务，提出了一种用于双臂空间机械手协同运动规划的协调强化学习框架。该框架采用一种集中式状态表示，融合了关节空间、末端执行器以及目标相对位置等信息；同时，设计了一种多目标奖励函数，以促进目标达
