检索标题、摘要与正文，把分散的信息连起来。
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:2610.33274v1 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……
arXiv：2610.31916v1 发布类型：新 摘要：一个持久化的 AI 智能体能够在自身权限发生变更、且该行动的外部结果仍不确定的情况下，恢复执行一项具有重要影响的行动。我们研究了使用工具的 AI 智能体在执行过程中的可靠性，并将恢复决策与语言模型的行为加以分离。检查点状态、派遣权限、外部效应的证据以及协调权限，都是相互独立的义务。我们提出了一项有限的一致性研究，通过对照隐藏于恢复应用之外的供应商效应账本所记录的历史数据，来检验这些义务。一项预先冻结的实验在原生 LangGraph 和 Temporal 主机上执行了 336 条历史记录，跨越 14 个调度、三个供应商合同以及四个匹配的应用策略。所有 168 对主机单元
