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arXiv：2610.32803v1 发布类型：新 摘要：大多数高性能区块链的共识协议都采用法定人数证书，该证书将法定人数内验证者的签名打包在一起。诸如 BLS 之类的签名方案能够将整个法定人数的签名聚合为一个短签名，从而保持这些证书的规模较小。然而，一台大规模量子计算机将打破这类方案，而目前尚无任何后量子方案能够在聚合规模和聚合时间上与之相当。如果不进行聚合，每个证书都需要为法定人数中的每一位成员存储一条大型后量子签名，这使得每位验证者广播证书变得不可行，而这正是现代共识协议通常所要求的。我们提出了 Quantum Cadence，一种支持多个并发提议者的后量子共识协议，其
arXiv:2610.31874v1 发布类型：新 摘要：计算框架分析领域长期以来以监督式分类器为主，这类方法需要大规模的标注语料库和预先定义的框架分类体系，从而限制了其在非英语语言、新型事件以及低资源环境中的应用。本文提出了一种基于关联规则挖掘（ARM）的无监督、无需标注的新闻框架检测框架。其中，每篇文档或每个句子都被视为一个由词汇项构成的“交易”，而高提升度的共现规则则被解读为候选的框架信号（即甘森与莫迪利亚尼所提出的“凝缩符号”），并由记者与研究人员在具体语境中加以验证。主要验证案例为《聚焦加沙：来自美国、英国、法国和德国16家媒体的25,512篇英文报道，涵盖加沙战争的第一年（10月……》
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
arXiv：2610.31722v1 发布类型：新 摘要：微服务系统已成为大规模云应用的主流架构，支持快速部署与弹性伸缩。然而，确保微服务系统的可靠性和可用性，关键在于有效的异常检测，因为故障与性能异常可能迅速在各服务间传播，并严重干扰端到端的系统行为。现有的面向微服务系统的多模态异常检测方法往往面临两大根本性局限：(i) 忽略各模态的特性而一味追求跨模态融合；(ii) 存在影响特征重建过程的“身份捷径”问题。为解决这些问题，我们提出了 LLMMAD，一种自回归式
arXiv:2610.31797v1 发布类型：新 摘要：从3D-2D对应关系中估计相机位姿——即Perspective-n-Point问题——是计算机视觉中最基础的难题之一。现有方法要么求解极小化问题，要么用更简单的目标函数替代原目标。令人惊讶的是，目前尚不存在一种可扩展且能提供严格证明的、用于求解实际最大似然估计（MLE）的算法。我们提出了PnP*，这是首个既能保证高效计算、又能给出严格可证的全局最优解的实用算法。我们证明，在中等噪声条件下，其背后的凸松弛是精确的；据我们所知，这是首次针对PnP的最大似然估计问题的松弛方法提供稳定性保证。此外，我们还通过利用弦图稀疏结构和商环约简等技术进一步降低了松弛的复杂度……
arXiv：2610.31747v1 发布类型：新 摘要：现有的3D会说话的虚拟形象方法主要依赖于参数化人脸模型，包括3DMM或FLAME，而这些模型紧凑的运动表示限制了其生成极端表情以及建模头饰等配件的能力。我们提出了一种名为AudioLift的两阶段框架，该框架以生成的多视角视频作为音频驱动虚拟形象生成的中间表示，无需使用参数化人脸模型或针对每个实例进行优化。我们的框架将同步的多视角视频生成阶段与一种抗不一致性高斯重建阶段相结合，从而仅凭一张肖像图像即可恢复出连贯的全头几何结构。大量实验表明，AudioLift能够生成捕捉更多表情变化的3D会说话虚拟形象……
arXiv:2610.30355v1 发布类型：新 基本摘要：幻觉引用使得追踪来源并验证科学论断背后的证据变得更加困难。由于书目记录可能不完整，且在不同来源类型和出版版本之间存在差异，因此对其进行检测十分棘手。仅凭一个看似合理的匹配既无法确认该引用的有效性，也无法确定其背后的真实来源。我们提出了 CiteResolve，这是一个包含423条真实世界中幻觉引用的基准数据集，并已标注了其来源可恢复性。此外，我们还提出了一种名为 CiteAnchor 的源信息感知对齐框架，该框架能够针对每种来源类型调整检索策略与字段级验证方法，并分别判断引用的有效性以及是否能恢复出唯一的原始来源。在现有的一项检测基准上，CiteAnchor 使用 GPT-5.6 时达到了 0.841 的 F1 分数。
arXiv：2610.30296v1 发布类型：新 摘要：大型语言模型（LLMs）加速了针对低资源和多语言自然语言处理的研究，但其在构建公平研究环境方面的有效性仍未得到充分评估。我们分析了2020年至2025年间发表的1,158篇同行评议的开放获取论文，考察了研究界对低资源语言（LRLs）的关注程度以及在不同语言和语种群体中的代表性。为超越单纯出版数量来评估语言包容性，我们提出了语言包容性框架（LIF），这是一个多维度框架，从四个维度衡量语言包容性：研究增长、代表性扩展、代表性延续以及分布公平性。尽管年度论文发表量从52篇增至415篇，增幅达5.4倍，但在ACL文集中……
arXiv:2610.31107v1 发布类型：新 摘要：网络代理在预订旅行、购物、日程安排等重复性在线任务中，越来越多地为同一用户提供服务，因此其长期实用性取决于对用户偏好的了解程度。被动记忆与个性化方法无法获取用户从未透露的偏好，而仅以当前任务收益为依据的澄清方法，则忽视了在后续任务中复用答案所带来的价值。我们研究主动偏好获取（APA）：哪些缺失的偏好值得付出询问的成本？我们将某项缺失偏好 的未来个性化价值（PPV）定义为其在未来任务中预期累积效用的提升，减去询问所需的努力及披露风险成本，并据此选择提问内容。
