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arXiv:2610.31726v1 发布类型：新 摘要：有效的人机协作需要能够与不可预测的人类伙伴进行协调的智能体。通过实时人类反馈或大规模行为数据集进行强化学习成本高昂，而纯模拟训练则容易过拟合于人工设定的规范，在与真实人类的零样本协作中往往表现不佳。我们提出了一种针对认知受限伙伴训练协作智能体的框架：这些模拟伙伴的多样性源于基于人类生理学文献的程序化约束，具体包括反应延迟和感知局限，而非依赖奖励塑造或历史训练中的关键节点。在经过改造的月球着陆器环境中，我们报告了初步证据，表明这些伙伴的表现更接近r
arXiv:2610.31918v1 发布类型：新 摘要：对交互式大型语言模型代理进行蒸馏时，需要在教师生成的示范与学生生成的经验之间做出选择，这大致对应于离策略蒸馏与在策略蒸馏。尽管两者都被证明是有效的，但我们认为这种区分本质上具有层次性：引发交互历史的策略未必与生成当前动作的标记前缀的策略相同。我们提出了一种分层代理蒸馏框架，将这两种层次的在策略性加以形式化，并允许对其配对方式、混合比例以及训练计划进行显式控制。我们通过自蒸馏来研究这一问题，在自蒸馏中，冻结的教师能够获得学生无法获取的任务指导，而
arXiv：2610.32720v1 发布类型：新 提要：低地球轨道（LEO）卫星巨型星座为对时延敏感的地球同步应用提供了在轨边缘计算能力，但卫星的运动使视距通信窗口被压缩至仅几分钟。为保持逻辑上的地理邻近性，一种被称为“虚拟静止性”（VS）的范式要求应用程序在星座中不断跨过经过的卫星进行迁移。传统的实时迁移机制仅针对单个发起的重定位或复制操作进行优化，而未能满足轨道运动所必需的连续宿主机间切换需求。我们重新将实时迁移表述为一种稳态执行模型，并提出了一种全新的虚拟静止性运行时范式。我们形式化了连续迁移的可行性……
arXiv:2610.32027v1 发布类型：新 摘要：HPC 集群被多个项目共享，每个项目都享有一定数量的节点小时配额，而如何确保公平性正变得愈发困难。基础模型工作流与自动化流水线使得作业提交呈现出突发且高度集中的特点，少数重度用户占据了大量资源，导致偶尔使用的用户不得不承受由频繁提交的用户造成的队列等待延迟，却无法获知自己的作业究竟需要等待多久。现有的调度器要么忽视历史使用情况，要么仅保护队列头部的作业，要么假定正在运行的作业可以被抢占。我们提出了一种名为 HyDRA 的混合式截止时间与排名感知调度器，它能够在保障用户间公平性的同时，严格限制每项作业的队列等待时间。HyDRA 在作业到达时即根据其规模及其所属项目的优先级为其分配一个截止时间……
arXiv：2610.32024v1 发布类型：新 摘要：用户向智能体发出的任务指令往往存在固有的表述不充分问题，尤其是在安全边界方面——这会带来行为风险。为研究此类风险，我们提出了 BARC-Bench 基准，它包含涵盖九种模拟工作空间环境的 110 项任务，在这些环境中，看似无害的请求可能会为不安全操作留下可乘之机。在该基准中，我们依据工作空间记录、隐含的环境背景以及未明示的社会规范所设定的安全边界，对智能体的行为进行评估。例如，当一个智能体被要求安排离职面谈时，必须在不通过共享日历邀请过早暴露员工辞职信息的前提下安排会议。通过对四种前沿模型配置在每项任务上进行五次尝试的评估发现，m
arXiv:2610.31971v1 发布类型：新 摘要：大型语言模型（LLM）代理越来越多地代表个人和组织参与谈判，但它们仍然容易受到操纵，尤其是在反复进行的多方互动中。传统的多智能体系统通过显式的信任与声誉模型来应对这一挑战，而现有的LLM谈判研究则大多将信任视为一种涌现现象。我们探究LLM代理能否从以往的交互中形成有用的信任评估，并利用这些评估来改善未来的谈判结果。我们提出了一种重复的、多方的、多议题的谈判框架，在该框架中，循环参与的代理在一系列谈判博弈中展开互动，同时有一名参与者暗中试图阻止达成协议
arXiv：2610.32022v1 发布类型：新 摘要：在人机交互中，意图识别要求智能体通过推断说话者的潜在目标来化解含糊不清的自然语言指令。近年来，研究日益聚焦于两种颇具代表性的范式来应对这一任务：结构化符号推理与多模态输入增强。然而，在那些歧义源于未明示的人类意图而非缺失可观测场景信息的情形下，基于增强的方法是否确实具有优势，仍不明确。本文开展了一项对比与诊断性研究，将采用结构化社会与具身推理的FISER框架与CEMIR（上下文增强型多模态意图识别）方法进行基准测试——后者是一种实施多模态增强的技术。
arXiv：2610.31721v1 发布类型：新 摘要：在评估成本高昂且约束复杂的高维物理系统时，如何进行优化是科学与工程领域的一项核心挑战。在离线模型基优化（MBO）中，方法必须仅利用固定的数据集来改进设计方案，而不能在测试阶段访问真实的优化目标。然而，现有方法通常存在保守性、对代理模型的无约束利用，或作为静态的推理阶段采样器，无法根据精确的物理目标进一步优化候选解等问题。本文提出了一种用于离线模型基优化的可微扩散条件化（D2C）方法，该方法利用了这样一个事实：确定性采样使得反向去噪链相对于条件信号是可微的。D2C将一个 fro
arXiv:2610.31972v1 发布类型：新 摘要：评估那些基于实时、动态变化的企业数据运行的对话代理十分困难：由于后端状态不断更新，重放的会话会逐渐偏离真实情况；而今天构建的基准测试，随着其所描述的数据不断演进，也可能在不知不觉中变得过时。我们提出了一种针对生产级对话代理的离线评估框架，该框架能够在所操作的实时数据发生变化的情况下保持可复现性，并且在基准过时时能够按需重新生成。随后，我们将这一框架用作基于GEPA的提示优化的适应度函数，并通过一个正确性约束机制来防范奖励欺骗。将其应用于一款面向商家的生产级代理后，经过正确性约束的压缩处理，可在不降低保留任务正确率的前提下，将代理的完整提示空间缩小3.5%至7.6%。
arXiv：2610.31765v1 发布类型：新 摘要：从单个参考视频生成动态场景的多段视频，需要在不同视角之间一致地合成已观测与未观测的内容。现有的用于视频扩散的相机控制方法通常依赖于一些架构机制，包括相机嵌入、跨视图注意力以及几何条件化等。尽管这些方法对静态场景内容较为有效，但在处理必须在各视角及随时间保持一致的细粒度动态几何时，往往面临困难。我们通过在源自源视频的规范3D空间中采样高斯噪声先验，并将其光栅化至目标相机，从而同步扩散过程本身，而非在每个2D图像平面中独立采样。我们的 m
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：2610.31702v1 发布类型：新 摘要：室内无线地图估计（RME）对于覆盖规划、定位和网络部署等无线应用至关重要。然而，现有方法大多采用监督学习范式，需要耗费高昂成本的标注数据，并进行针对特定任务的模型训练。此外，室内环境涉及建筑布局与结构等隐私敏感信息，这些信息往往无法集中管理。为应对上述挑战，我们首次尝试将室内RME建模为一种协同式上下文学习（ICL）问题。我们提出了Poly-Ripple框架，其中多个客户端在无需更新模型的情况下，利用大型自回归视觉模型（LAVMs）进行ICL。每个客户端均通过其私有演示数据获得提示。
arXiv:2610.31827v1 发布类型：新 摘要：针对智能体驱动、编码及文档工作负载的长上下文大语言模型服务，会重复使用那些键值（KV）缓存超出GPU和主机内存容量的前缀，从而导致在推理阶段为获取这些前缀而产生存储I/O，使其成为关键路径。单个节点本地的NVMe设备承担了所有检索任务，而各节点已挂载的并行文件系统或云文件存储几乎不承载任何推理流量。我们将前缀检索视为跨这些层级的聚合带宽调度问题，并提出了KVStream——一种KV缓存引擎，它将某一步骤的读取操作进行批处理，在前向传播之后延迟写入，在每一层级上复制每个数据块，并允许每个层级在空闲时自适应地获取下一个未读取的数据块。我们的性能模型表明，这种路由方式能够实现聚合
arXiv：2610.32237v1 发布类型：新 摘要：在现代金融市场中，超过四分之三的大宗交易均由基于先进交易策略的算法交易执行，其精度与速度均优于传统的人工交易。然而，以价格指标为核心的传统策略难以捕捉由社会情绪、政治不稳定或突发经济变化等现实事件所引发的市场动态。随着深度强化学习（DRL）的兴起及数据获取的日益便捷，亟需更高效的算法，以便将这些外部因素纳入交易策略之中。深度强化学习在模拟现实场景以及简化复杂决策方面展现出巨大潜力，因为DRL智能体能够自动
arXiv：2610.31986v1 发布类型：新 提要：视觉语言模型（VLMs）正越来越多地被应用于消费级智能家居摄像头系统，用于解析录制的视频并提供洞察。然而，从智能家居摄像头捕获的视频片段与现有 VLM 基准测试中占主导地位的精选网络视频存在显著差异。智能家居视频片段通常不包含字幕或旁白，并且拍摄角度各异、光照条件多变、场景也十分多样。然而，在视觉信号稀疏且上下文有限的情况下，现有 VLM 基准测试尚未充分评估模型在这一领域的性能。为弥补这一不足，我们提出了 OpenHome，一个仅基于视觉、采用四选项选择题形式的基准测试，用于评估对智能家居视频的理解能力。I
arXiv:2610.31728v1 发布类型：新 摘要：Muon 已成为大型语言模型训练中广受欢迎的优化器，但其理论基础仍缺乏深入理解。在本研究中，我们探讨了梯度噪声的几何结构如何影响 Muon 的预条件化优势。我们首先从理论与实验两方面证明，在经典的各向同性噪声假设下，Muon 仅能通过重新缩放学习率而带来加速效果，无法进一步提升性能。这一发现促使我们进一步考察由异构任务频率下的关联记忆中的小批量采样所引起的结构化噪声。我们为两类任务确定了一个精确的平衡阈值，并将分析扩展至多任务场景，揭示了任务覆盖率与梯度可靠性如何共同塑造学习过程。我们的分析表明，Muon 能够缓解……
arXiv:2610.32711v1 发布类型：新 摘要：数据分析与大语言模型工作负载对内存的需求正迅速增长，推高了云环境和数据中心的内存成本。多级内存已成为一种颇具前景的解决方案，可在性能与成本之间实现平衡。然而，要有效利用多级内存，必须深入理解工作负载的内存访问行为。本文提出了一种高分辨率的内存特性分析方法，用于评估针对特定工作负载的多级内存使用机会。鉴于基于ARM的处理器在数据中心中的部署日益增多，我们采用ARM最新的统计剖析扩展（SPE）来实现这一方法。通过对CloudSuite和大语言模型应用中的八个内存密集型工作负载进行特性分析，我们识别出了具有区域特异性的访问模式
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:2610.31985v1 发布类型：新 提要：大型语言模型（LLM）代理正越来越多地被部署于协作场景中，在这些场景下，它们各自执行独立任务，同时共享资源，并在审查或监督机制下运行。此类环境不仅在代理具有恶意时会带来安全风险，即便它们只是出于善意提供帮助，也同样存在风险。以往的研究大多聚焦于对抗性行为或明确的共谋行为；而我们指出，那些追求独立目标的良性代理也可能自发地以某种方式展开合作，从而绕过原本设计的工作流程。我们将这一现象称为“有益代理问题”。我们研究了一类长期的共享资源环境，在这种环境中，代理有时需要依赖其同伴所拥有的资源，且所有权变更通常需经由审查者进行中介。当审查机制失效时，代理
arXiv:2610.32389v1 发布类型：新 摘要：在大型语言模型的强化学习（RL）中，从滚动阶段到训练阶段的轨迹迁移既会影响学习质量，也会降低系统效率。强制执行全批训练要求可能会延迟已完成轨迹的准入，从而导致更高的架构陈旧性——即与集中式执行相比，采用分散式流水线所带来的额外参数版本差距。除了准入问题之外，数据访问与训练消耗之间的错配还会在传输大型轨迹负载时引发冗余移动和不必要的等待。我们提出了 KnitTrans 系统，通过三项设计来协调滚动到训练的路径。首先，基于约束保持的迷你批次准入机制能够在早期迷你批次组合方面提供灵活性……
