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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:2610.31882v1 发布类型：新 摘要：我们提出了TACS-RF框架——一种由工具驱动的智能体驱动射频与毫米波模块电路综合方法。在该框架中，大型语言模型（LLM）编码智能体（Claude Opus 4.8）直接调用业界标准的电子设计自动化（EDA）工具，如Cadence Virtuoso/Spectre、Calibre、Cadence EMX以及Ansys HFSS，用于设计射频与毫米波模块。我们通过在90 nm SiGe BiCMOS工艺下对一款240–251 GHz亚太赫兹发射机进行智能体驱动设计，对该框架进行了验证。该智能体半自主地完成了各子模块的设计，包括具备二次谐波提取功能的60 GHz推挽式Colpitts压控振荡器、多级差分共栅功率驱动器、推挽式倍频器、差分蝴蝶天线以及所有级间匹配网络。
arXiv:2610.32026v1 发布类型：新 摘要：传统的神经网络训练通常遵循预先设定的优化方案，为此我们设计了一种LLM智能体，用于监控训练过程并随训练进展调整优化器参数；然而，固定不变的智能体策略无法在多次运行之间积累经验。我们提出了RSI-Opt，一种即插即用的递归自我改进优化器智能体，它能够不断演化指导这一过程的知识体系：包括一个提示、一套操作规程、一个经过验证的优化器代码库，以及一套决策节奏。一个元智能体基于先前运行中的证据重写这一策略，同时通过存档机制保留已评估的策略，以供后续进一步演化。在三项训练任务上历经五代迭代后，这些元智能体逐步形成了可复用的操作流程与代码，并自主开展其自身的…
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：2610.32115v1 发布类型：新 摘要：稀疏混合专家（MoE）是一种强大的范式，可用于扩展神经机器翻译（NMT）并应对语言异构性。然而，实际限制阻碍了其在资源受限设备上的部署：整个专家池必须常驻内存，且每个标记的计算预算在训练期间由严格的 top-k 路由机制静态固定。我们提出了 EDWARD-NMT（用于 NMT 的弹性维度与自适应路由及双重一致性），这是一种新颖的 MoE 编码器—解码器架构，旨在实现“一次训练、随处部署”的范式，并在推理时提供一系列可部署的子网络。EDWARD-NMT 集成了三项关键创新：(i) 采用套娃式弹性维度，以灵活降低内存占用；(ii) 一个
arXiv:2610.31833v1 发布类型：新 摘要：LawZero 的 Scientist AI 通过一种目标函数训练预测器，使其逼近贝叶斯后验分布，该目标函数会惩罚潜在解释之间概率不一致的情况。我们探究当前处于前沿水平的语言模型——尽管未经过此类训练——是否在零样本条件下已在此意义上保持一致性：当隐变量 z 必须从上下文中的记录中推断时，其概率判断是否满足全概率公式 $P(X)=\\sum_z P(z)P(X|z)$？在单独的单轮调用中，模型被要求给出 $P(X)$、关于隐变量各状态的 $P(z)$，以及 $P(X|z)$；因果家族还对 $P(y|do(x))$ 和后门调整施加了同样的检验。每个查询都配有精确的真值概率，且部分条目以三种不同的表述方式分别提出，以进行区分
