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针对哪种策略进行了校准?干预下的固定世界模型的保形不确定性

arXiv:2610.35877v1 发布类型:新 摘要:改变部署策略可能会使世界模型的不确定性失效,而同时保持物理转换机制和预测器不变。对于一步预测而言,如果源域与目标域的条件机制 $P(Y|X)=Q(Y|X)$ 相同,则该干预可通过预结果度量的变化 $w(X)=dQ_X/dP_X$ 来识别。对于受策略控制的动力学系统,这一比率可分解为状态占用率与动作倾向性两部分。加权保形校准能够将边际覆盖率迁移至目标分布;在估计出比率 $\hat w$ 的情况下,有 $P_Q\{Y \in C_{\hat w}(X)\} \ge 1-\alpha-TV(Q,\hat Q) \ge 1-\alpha-E_P|w-\hat w|$。源域与目标域分类器的总体对数损失遗憾同样界定了这一比率误差。若 $h$ 是其剪切

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vLLM 语义路由器发布 d3-ultra:一款 270 亿参数的开源多模态决策模型

vLLM 语义路由器发布了 d3-ultra,一款拥有 270 亿参数的开源多模态决策模型。它能够一次性读取文本、图像和视频,并为每个可能的答案返回概率,在该团队的 SR-Text 测试中取得了 87.2 分。原文“vLLM 语义路由器发布 d3-ultra:一款 270 亿参数的开源多模态决策模型”首发于 MarkTechPost。

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百度开源无限OCR 2,用于百页文档解析

百度发布了 Unlimited OCR 2,这是一款采用 MIT 许可证的 3B 参数规模的 OCR 模型,能够在一次请求中解析百页文档。其 SR-SWA 注意力机制使每步解码开销几乎保持不变,在 MarathonDocBench 上取得了 77.1 的得分。该文章《百度开源 Unlimited OCR 2,用于百页文档解析》首发于 MarkTechPost。

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AdaptTok-Indic:面向印度语言的脚本感知自适应分词

arXiv:2610.33017v1 发布类型:新 摘要:在以英语为主导的语料库上训练的多语言分词器往往会对印度语系语言进行过度切分,导致令牌序列更长,并加剧了不同书写系统之间的分词差异。我们提出了 AdaptTok-Indic,这是一种专为印度语系语言设计的自适应分词扩展方案,它将 Unicode 规范化的预处理与显式的印度语系连字处理、基于书写系统的路由策略,以及与小型 Transformer 语言模型联合训练的字节级边界预测相结合。在孟加拉语和印地语上进行评估,并额外针对古吉拉特语、泰米尔语和泰卢固语进行了测试,AdaptTok-Indic 在令牌生成密度方面优于面向印度语系的基准分词器 SentencePiece BPE,以及独立实现的 MAGNET 式基准。在五项已记录的…

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Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB:一种用于本地人工智能的视觉-语言混合模型

arXiv:2610.33039v1 发布类型:新 摘要:我们推出了 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB,这是一种混合型 Mamba-Transformer 视觉语言模型,可在本地智能体驱动的工作负载中实现每 GB 内存的计算速度与智能性能的最优平衡。该模型源自 Nemotron 3.5 Super VL 120B-A12B 系列,通过结合 Star Elastic 压缩与 2 位量化感知蒸馏技术,适用于内存受限的部署场景。该模型针对推理、智能体工具调用以及网页与终端交互进行了优化。此外,我们还训练了一款名为 LiLiCorr 的投机性起草器,并随模型一同发布,以达到预期的推理速度。最终得到的模型在多项通用智能体任务基准测试中,相较于具有相似内存占用和速度的领先模型,实现了更高的准确率。

新闻源配图 · arXiv cs.CV
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面向历史文献转录的OCR系统实体感知评估

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

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基于合并的词汇扩展在预分词器阶段停滞不前:一种用于尼泊尔语的英语保留修复方法,并已在持续预训练中得到验证

arXiv:2610.33016v1 发布类型:新 摘要:Llama-3、Qwen3 以及许多其他开源大型语言模型,均采用一种正则表达式对文本进行预分词,该表达式的词类仅允许 Unicode 字母。由于天城文的元音符号属于组合标记,此正则表达式会在每一个元音符号处切分尼泊尔语单词,因此使用该正则的模型在处理尼泊尔语时所消耗的 token 数量,是处理同等长度英语文本的 2.6 至 5.8 倍。基于合并的词汇扩展方法无法将被切分的片段重新拼接:对于 Llama-3 和 Qwen3 而言,无论新增多少次合并操作,其额外开销始终难以降至约 2.2 的阈值以下;而即便已发布的十项扩展方案,其性能也仅比这一预分词基准低不到 4%。我们针对已部署的正则表达式提出了一项小幅修改,经证明可在不包含组合标记或天城文字符的情况下,确保每个 token ID 的完整性。通过新增 32,000 次合并,该方法使尼泊尔语与英语的 token 开销比降至 1.01 倍,且

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PhaseBreak:针对未经授权的图像转视频动画的主动时序保护

arXiv:2610.33070v1 发布类型:新 摘要:图像到视频(I2V)扩散模型能够为单张肖像或照片赋予动态效果,从而使得共享的图像在未经主体授权的情况下被重新用于运动合成。我们研究针对此类用途的主动视觉保护机制:在图像发布之前,其所有者施加一种有界扰动,既保持共享工作流不变,又干扰下游的运动生成过程。现有的频谱扰动目标会全局性地削弱时序特征表示,因此难以对细微或空间局部化的运动进行有效控制。我们的核心思路是:生成的动态不仅取决于时序特征的强度,还与特征事件的发生顺序密切相关。我们提出了一种白盒式的频谱重定时保护方法——PhaseBreak。

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OpenAI 推出 GPT-6.1 Terra,将用于代理工作的 GPT-6.1 Sol 的 API 价格下调一半

OpenAI发布了GPT-6.1 Terra,这是一种快速的计算机与视觉模型,每百万个标记的价格为1美元/5美元。其在每项任务上的成本为0.29美元,而GPT-6 Astra的中等努力代理的最后一次测试得分则为4.82美元。该文章《OpenAI推出GPT-6.1 Terra,将GPT-6.1 Sol的代理工作API价格减半》首发于MarkTechPost。

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双刃剑:人工智能在强化系统防护的同时,也为恶意行为者开辟了新的攻击途径

网络安全行业发现,强大的前沿人工智能模型是一把双刃剑。企业可以利用这些模型,以前所未有的速度识别源代码和系统配置中的漏洞。然而,事实证明,恶意行为者同样也能做到这一点。一个典型的例子表明,人工智能模型已将网络安全推向了一个全新的[…] 该文章“双刃齐发:人工智能在强化系统防护的同时也为恶意行为者打开了新的漏洞入口”首发于SiliconANGLE。

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OpenAI 推出 GPT-6.1 Terra,以半价实现更快速、性能更优的 AI 智能体

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。

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Nace AI 推出用于搜索 AI 智能体的 Drex:在 BrowseComp-Plus 上的准确率为 92.05%,并进行了 12.6 次搜索调用

Nace AI 发布了 Drex for Search,将其 Drex 决策模型应用于 AI 智能体的文档搜索。Nace 在 BrowseComp-Plus 上取得了 92.05% 的成绩,仅需 12.6 次搜索调用,并且在 OfficeQA Pro 上实现了更少的智能体交互次数。该文章“Nace AI 为 AI 智能体发布 Drex for Search:在 BrowseComp-Plus 上取得 92.05% 成绩,仅需 12.6 次搜索调用”首发于 MarkTechPost。

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