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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
arXiv：2610.36191v1 发布类型：新 摘要：大型语言模型（LLMs）经常生成流畅但事实错误的回复，这引发了对其可靠性的担忧。近期的幻觉检测方法越来越多地利用内部表示，但从高维隐藏状态中提取有效信息仍然充满挑战。现有方法往往依赖于特定激活或基于池化的压缩方式，可能忽略了分布在Transformer各层、特征模式和标记中的判别性信息。我们提出了LOTUS（基于低秩顺序统计TUcker的子空间学习），这是一种用于幻觉检测的多线性低秩分解框架，能够在降低对标签依赖的同时，从LLM的隐藏状态中提取紧凑的表示。
arXiv:2610.35869v1 发布类型：新 摘要：人工智能应用通常会在决定是否需要进行推理之前先调用模型。这种默认行为对于模糊的生成任务很有用，但与那些结构化、确定性、受策略约束、以查找为主或可直接验证的工作并不匹配。KORA 提出了确定性优先执行控制：一种位于推理前的控制层，它将请求表示为任务路径，优先尝试确定性或结构化的执行路径，验证路径结果，记录遥测数据，并仅在确定性处理不足时才切换到模型候选路径。本文将 KORA 介绍为一种确定性优先的执行控制架构，并基于可复现的基准测试和验证工作负载提供了有限的实证证据。在一项重
arXiv：2610.36668v1 发布类型：新 摘要：阿希服从实验近来作为衡量大型语言模型（LLMs）中从众行为的一种手段而备受关注。尽管先前的研究主要致力于证明大型语言模型中的从众现象，但我们的工作在此基础上进一步引入了定量分析维度。我们并未针对一系列问题对前沿大型语言模型进行抽样，而是通过反复采样同一个问题，利用大型语言模型的概率特性生成答案分布。由此，我们可以比较模型在被呈现人为制造的共识前后答案分布的变化。实验结果证实，前沿大型语言模型确实存在从众现象，这与先前文献的结论相一致；同时，借助我们提出的分布间对比方法，还提供了更多……
arXiv：2610.31955v1 发布类型：新 提要：Anthropic 的最新研究提出了一种名为“雅可比透镜”（J-lens，Gurnee 等人，2026）的新可解释性工具。该方法在前沿语言模型的隐藏状态中识别出一些线性方向，这些方向表现出类似工作记忆表征的特性。然而，尚不清楚究竟是哪些机制特性使这类特征能够被 J-lens 检测到。为此，我们提出了 J-lens 的数学理论，并证明它倾向于识别相干特征——即那些类似于主导、在空间上具有连贯性的李雅普诺夫模态的方向。沿着这些方向施加微小扰动时，其放大效应会逐层传递，在各个标记位置大致保持不变，并且在不同上下文中也具有一致性。尽管 w
arXiv：2610.33475v1 发布类型：新 摘要：基础大型语言模型（LLM）在云数据中心的广泛部署，标志着从无状态深度学习向分布式、内存密集型生成式工作负载的根本性范式转变。然而，在严格的服务水平目标（SLO）下为海量基础模型提供服务，会暴露出关键的物理与系统瓶颈。这些挑战包括持续存在的高带宽存储器（HBM）墙、计算密集型预填充与内存带宽受限的解码之间的运行不对称、键值（KV）缓存的爆炸式增长、代价高昂的无服务器冷启动，以及硬件可靠性方面的漏洞。现有的文献综述仍局限于各层次的孤立视角，未能将底层加速器的虚拟化与集群……
arXiv：2610.32412v1 发布类型：新 摘要：递归式大型语言模型（LLM）智能体通过分解、执行与环境反馈来解决长周期任务。然而，在生成一个原子级子任务后，它们往往再次调用同一款大型模型，将熟悉的指令转化为可执行的动作。我们观察到，高层规划具有任务特定性，而底层动作的具身化则在不同任务间反复出现，并且能够对照环境允许的动作进行验证。为此，我们提出了 LeafSkill，这是一种外部复用层，它能够检索语义相关的具身化经验，将动作模板绑定到当前对象与可执行动作上，并借助一个轻量级的 17 亿参数选择器来决定采用已绑定的动作，或将未发生变化的子任务交由原始智能体继续处理。技能始终处于外
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
arXiv:2610.33047v1 发布类型：新 摘要：长期运行的智能助手常常需要理解那些其指代对象、约束条件以及主动目标早在多轮对话前就已经确立的后续请求。因此，核心挑战不仅在于上下文长度，还在于检索意图：例如，当前查询“使用之前的配置”可能遗漏了用于定位相关证据所需的项目、实体和版本等关键术语。长上下文模型可以通过重放交互过程来恢复这些术语，但同时也需反复承担处理历史信息的开销。传统的检索增强生成（RAG）方法成本较低，却假定查询本身已包含充分的信息；而对话式改写要么重新读取历史，要么依赖于显式维护的文本记忆。我们提出了\emph{参数化会话状态}
arXiv:2610.31734v1 发布类型：新 基本摘要：一场电子竞技的实时直播需要一位导演来决定哪路摄像机画面该播出，以及一位解说员在每一秒都对这一选择进行解说，而他们往往无法预知接下来会发生什么。流媒体视频语言模型已经学会了进行赛事解说，但仅限于由人类导演事先制作好的直播内容。我们研究的是实时直播制作场景：模型仅接收所有选手的原始摄像头画面，必须完全依靠过往信息同时完成导播与解说任务。我们提出了 DirCast，一种能够同时胜任这两项工作的单一流媒体视频语言模型。它每秒以低分辨率扫描所有摄像头，通过“保留”或“切换”的决策机制判断是否以及何时切镜，并在发言前以高分辨率读取所选画面。其上下文会记录哪些内容已播出，以及哪些…
arXiv：2610.31701v1 发布类型：新 提要：企业客户的旅程不仅由产品体验和营销所塑造，还受到反复出现的资源分配决策的影响。在B2B市场进入（GTM）组织中，区域划分决定了哪些客户将获得销售人员的覆盖、哪些销售人员与客户的关系得以保留，以及有限的现场资源如何进行分配。然而，这一流程往往仍依赖人工操作，导致难以比较潜在机会、评估价值延续性，并权衡增长、平衡、产能与可行性之间的取舍。我们提出了一套面向生产决策的系统，用于在企业级GTM规划中实现兼顾权衡的客户—销售人员分配。该系统整合了三个组成部分：一个多维度的客户价值层，通过融合预测性指标进行评分
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：2610.32583v1 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：2610.31803v1 发布类型：新 摘要：从视觉规格生成物理上稳定的三维结构，需要在解决几何不确定性的同时考虑物体之间的物理相互作用。我们提出了 StackGen3D，这是一个框架，可根据给定的积木库存和三个正交轮廓图生成稳定的积木组合。我们的方法分为两个阶段。首先，我们开发了一种融合物理信息的图神经网络（PI-GNN），用于建模积木之间的支撑关系，并作为快速的稳定性预测器，用于构建多样化的稳定结构数据集。其次，我们在该数据集上训练了一个条件流匹配模型，以捕捉与目标轮廓图相一致的积木构型的多模态分布。在推理阶段，轻
该论文于2026年10月26日发布于arXiv（编号2610.31686），基于Qwen3.5-27B模型，在依赖时间或权限判定资格的工具使用任务中，系统审计了激活干预对‘条件复用’能力的影响。实验显示：干预虽显著提升目标选择准确率，但在事实与标识符重组场景下泛化失效，且无法改善对候选者资格的独立判断。
推荐理由：本研究首次明确区分‘目标选择控制’‘条件敏感判断’和‘完整动作正确性’三类能力，指出仅优化输出答案不足以保证模型真正理解并复用干预所设定的条件（如时间、权限），对可信工具调用与可控AI系统设计具有方法论警示意义。
