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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…
arXiv：2610.32184v1 发布类型：新 提要：基于静息态功能磁共振成像（rs-fMRI）的脑网络机器学习在自闭症谱系障碍（ASD）的诊断中展现出良好前景，但现有方法在训练数据有限的情况下极易出现过拟合，且其事后统计归因的临床可解释性较为有限。我们提出CFBrainAug，一种反事实脑网络学习框架，通过学习标签被改变后的脑网络，将数据增强与反事实解释统一起来。不同于传统的保持标签不变的数据增强方法，CFBrainAug首先检索一个与目标标签相反但拓扑结构相似的候选网络，随后在模块数量约束下对其进行优化。通过对真实网络与反事实网络的联合训练，能够丰富训练
arXiv：2610.32997v1 发布类型：新 摘要：诸如OpenAI的Whisper等自动语音识别（ASR）模型在语音识别质量上已取得显著提升，但微调成本依然高昂，尤其是在拥有大量已转录音频的情况下。这使得许多从业者难以将这些模型适配到新的语言或领域。在本研究中，我们提出了一种基于嵌入的子集选择方法，用于为ASR微调挑选更小规模的训练集。我们利用Whisper的预训练编码器，将每个音频样本映射到一个固定维度的嵌入空间，并采用贪心的k中心算法来选取多样且具代表性的训练数据子集。我们在希伯来语和丹麦语上对该方法进行了评估，结果表明，k中心选择往往能有效
arXiv：2610.34907v1 发布类型：新 摘要：在NVIDIA Hopper架构中推出的张量内存加速器（TMA），已在生产环境中的GPU内核中得到广泛应用，但其使用却表现出明显的选择性：CUTLASS、FlashAttention-3和FlashInfer等领域的资深内核开发者，仅对内核中的部分张量操作数采用TMA，而对其余操作数则退回到cp.async、直接全局加载或分布式共享内存（DSM）等方式。厂商文档虽已阐述了该API，近期的微基准测试也单独刻画了TMA的吞吐性能，但这些研究均未能解答从业者实际面临的疑问：在内核中遇到某个内存操作数时，究竟是否应使用TMA？若使用，又该搭配还是不搭配集群多播？我们通过一项基于工作负载的实证研究，在H100平台上填补了这一空白。我们系统地梳理了TMA、多
arXiv:2610.33005v1 发布类型：新 摘要：基于能量的模型在特定领域任务中表现出良好的性能，但在建模通用场景时仍面临挑战。为弥合这一差距，我们设计了用于基础语言建模的能量引导模型（ESMs）。ESMs 将能量引导与标记生成整合于同一架构之中，利用能量引导的搜索来优化标记生成。具体而言，ESMs 首先在能量景观上优化潜在状态，随后基于优化后的潜在状态进行标记生成。通过在大规模语料库上开展此类能量引导的预训练，ESMs 学习到一种普遍有效的能量景观，其中有利的标记对应较低的能量值。为探究 ESMs 的规模扩展特性，我们对 ESM 进行了预训练
arXiv:2610.33063v1 发布类型：新 摘要：部署后的视觉模型会自动接受置信度较高的预测，因此高置信度错误会在不知不觉中传播。作为标准的故障预测指标，最大 softmax 概率（MSP）存在一个结构性盲点：作为一种从分类器头部读取的标量，它对与其置信度梯度正交的特征变化在一阶上是“视而不见”的。通过对特征空间检测器进行因子分析，我们发现了一条条件冗余原则，用以解释为何这些检测器无法有效补充 MSP：它们所衡量的类别可分性几何结构实际上早已被编码在 MSP 中，并且在融合后会完全失效。最终幸存下来的信号，是位于流形外残差上的类别条件典型性——而由于这一残差的分布因骨干网络的不同而异，从接近高斯分布到重尾分布不等。
arXiv:2610.33044v1 发布类型：新 摘要：具身视觉-语言模型必须根据部分且不断变化的观测结果来回答问题。其成功既取决于所选用的推理能力，也取决于该能力所能获取的证据。专家路由器通过调整内部计算来应对，而工具增强型系统则通过获取外部证据来弥补；若单独选择其中一种方式，可能会导致合适的专家缺乏其所需的证据。我们提出了 EKT-Router，这是一种有限框架，能够同时选择合适的推理能力专家、可选的知识以及感知工具。基于结果的特征表示了通用推理、空间推理与时空推理专家之间的优势互补。一个联合效用函数在调用预算范围内对完整的专家—证据路径进行评分。获取完成后，数据包验证器会确认有效数据包
arXiv:2610.32103v1 发布类型：新 摘要：在药物研发中，先导化合物的优化需要同时提升各项性能指标，例如提高渗透性并降低毒性，同时尽量减少骨架结构的改动，以免影响化合物的活性。基于强化学习的后训练方法，如 C-MORAL，通过微调分子语言模型，直接针对目标优化分子先导化合物，但这种方法依赖于昂贵的任务特定数据集，并且在实现多目标优化（MOO）方面面临诸多挑战。我们认为，预训练模型可能已经蕴含了有益的分子修饰信息，而零样本生成难以高效地触及这些信息。鉴于零样本生成的搜索能力有限，我们提出了一种高效的 Metropolis-Hastings 搜索策略，以……
arXiv：2610.34521v1 发布类型：新 摘要：主流运行时上的 Actor 框架纷纷宣称支持 Erlang/OTP 式的监督机制，但 OTP 的一致性契约假定使用的是同步的单线程监督器，而端口则将这一假设的缺失视为未加审视的风险。我们对照已锁定版本的 OTP 官方文档与源码原文，逐一检验了各项监督保障；同时，还基于三个其他 Rust Actor 框架在固定版本下的源码进行了比对，并参考了有关 Actor 模型的文献，记录下每项设计决策背后的依据。通过盲目的对抗性审计与跨框架研究，我们发现了 24 类缺陷，其中 8 类可归结为同一个根本原因：即通过显式机制重新构建了同步监督器所隐含的原子性。我们提出了一种监督运行时 th
arXiv：2610.32429v1 发布类型：新 摘要：大型语言模型（LLM）代理正越来越多地以异步方式执行任务：主代理在子代理运行的同时继续工作，而任务状态可能在其结果到达之前就已发生变化。主代理必须决定哪些工作需要更新或保留、哪些检查需要重复，同时避免进行被禁止的修改。仅凭最终任务的成功并不能说明这些结果是否被正确处理，而且自然的异步到达现象也难以复现。我们提出了 Async-RBench，一个用于评估 LLM 代理中异步任务执行的基准测试，包含涵盖八种场景的 200 个可执行任务。场景控制器通过预定义的任务状态条件来调控结果的交付，而事件响应契约（ERC）则规定了每种响应应满足的要求
arXiv:2610.32189v1 发布类型：新 摘要：无监督多变量时间序列异常预测（AP）旨在根据当前观测值估计未来的异常风险，为复杂系统中的主动干预与维护提供早期预警信号。现有的无监督AP方法遵循基于扰动的范式，即在历史窗口中注入预定义或随机的扰动，以模拟异常的未来演化。然而，这些方法在不同变量和情境之间共享同一类扰动，并学习一种确定性的历史到未来的演化模式。实际上，异常演化具有变量和情境依赖性：同样的扰动在某一变量或情境下可能被放大为异常的未来动态，而在另一情境下却可能被吸收为正常的波动。
arXiv:2610.33006v1 发布类型：新 摘要：基于Transformer的大型语言模型（LLMs）在上下文长度增加时会带来巨大的计算与内存开销，这促使人们研究在推理前将上下文压缩为更短表示的方法。现有的软提示压缩方法通常采用与目标模型相同的Transformer主干架构，而在生成压缩表示的过程中会产生显著的延迟开销。这使得这些方法仅适用于离线场景——即上下文被一次性压缩后，在多次查询中重复使用。我们提出了Boa压缩器，这是一种即插即用的在线上下文压缩器，基于Mamba状态空间模型（SSM）构建，能够在一次线性时间的遍历中编码任意长度的上下文，并生成一个可用于后续条件化的表示……
arXiv:2610.33012v1 发布类型：新 摘要：具备工具调用能力的大型语言模型（LLM）智能体，在从相同初始状态出发的多次独立运行中，表现出行为不一致的现象，例如调用不同的工具、产生相互矛盾的输出，或采取截然不同的策略。这种行为上的波动会随时间累积，从而削弱部署的可靠性。现有的评估指标主要通过基于任务完成度的得分来衡量正确性，而未能捕捉智能体在多次执行中的行为一致性。此外，对智能体行为的分析要么停留在词元层面，借助概率分布进行评估；要么聚焦于单次响应层面，采用语义聚类方法，但两者均无法刻画不一致性如何在轨迹的后续步骤中进一步传播。我们提出了递归语义发散（RSD），一种无
arXiv:2610.33007v1 发布类型：新 摘要：在集成的地面与非地面（TN/NTN）6G网络中，自然语言服务意图可能存在不完整、模糊或不一致的情况，这使得无约束的大型语言模型生成难以实现面向网络的可靠编排。本文提出了一种知识引导的大型语言模型框架，该框架将语法约束的语义解析与知识图谱驱动的澄清循环相结合，从而为四大典型服务类别生成经过验证、可直接用于编排的服务配置文件。在包含200个样本的意图数据集上，该框架实现了89%的分类准确率和95%的策略有效性，且每条请求平均只需0.66次澄清迭代。与纯大型语言模型基线相比，所提出的框架显著提升了策略的有效性及共
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 内存的处理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 的投机式起草器，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基准测试中，于相同内存占用和速度条件下，其准确率均高于同类领先模型，适用于通用智能体任务。
arXiv：2610.33019v1 发布类型：新 摘要：当多模态智能体进行持续交互时，长期记忆发挥着两种既 distinct 又互补的功能：细粒度的证据召回，以及用于全局理解的内化解读。尽管情景记忆与隐式记忆分别通过显式的历史记录和内化的经验来满足这些需求，但由于情景记忆在证据覆盖与整合方面的局限性，以及隐式记忆在事实基础构建上的不足，单一的范式难以兼顾不同任务间多样化的记忆偏好。为弥合这一鸿沟，我们提出了一种双记忆框架，将模型原生的隐式记忆作为直观的先验，同时结合多索引的情景记忆，通过检索驱动的联合对齐实现精确的证据重建。在 i
arXiv:2610.31981v1 发布类型：新 基本摘要：在最简单的非欧几里得流形——一维平坦环面上，我们展示了一种分布，在该分布下，一种近期提出的黎曼流匹配扩展方法能够通过一个将样本从数据分布中推开的速度场实现全局最优。我们将这种失效模式归因于我们称之为“兼容性”的性质：基于似然的流匹配目标若具备兼容性，则其总体最小化解能够恢复由数据与耦合所诱导的边际速度场。我们给出了兼容性的通用条件，并将其应用于现有方法，同时以在兼容性条件下趋于零的残差项为基准，对最坏情况下的误差进行了界定。此外，我们指出，现有的兼容性目标会在紧致流形上对那些不可行的速度施加密度约束。
arXiv：2610.33014v1 发布类型：新 提要：谈判助手无需准确预测对方的反应，也能达成一笔不错的交易。我们探讨的是，针对社会世界模型的评估是否直接检验了这种预测能力。我们对1999年至2026年间发表的113篇相关研究进行了梳理。其中9项主要评估测量的是，当系统或实验者选定某一行动后，真实个体对该行动的反应。仅有2项还把明确的反应预测与实际反应进行了对比。这些研究的预测模型所使用的信息仅限于行动被选定之时，而用于评估的反应数据在拟合过程中已被排除；且两项研究均对干预措施进行了随机化处理。此外，我们对25篇有关语言模型的研究进行了全文核查，未发现任何一项实验同时满足上述条件。其余评估则侧重于当前状态推断、任务成功率或预测准确性等指标。
arXiv：2610.33275v1 发布类型：新 摘要：计算型笔记本会在整个会话期间独占一块GPU，然而GPU仅在单元格执行时进行计算，其余时间则处于空闲状态。无服务器执行模式可以在各单元格之间释放GPU资源，但在新的工作节点上重建累积的笔记本状态会对每个GPU单元格带来显著的开销。本文提出了一种面向交互式笔记本的无服务器GPU平台——LooseLeaf。LooseLeaf能够推导出每个单元格的状态及其导入闭包，即该单元格所需的最小变量与软件包集合。我们在5,000个真实世界笔记本上的分析表明，这些闭包规模很小，且用户对单元格的编辑操作只需数秒即可完成准备。LooseLeaf会在用户编辑单元格的同时，基于这些闭包为GPU工作节点做好准备。执行结束后，该工作节点…
arXiv：2610.33027v1 发布类型：新 摘要：下一个标记预测（NTP）仅奖励紧随其后的那个标记，而对所有其他可能的候选标记均予以惩罚。然而，自然语言往往存在多种表达相同意义的方式。我们提出了一种名为 Conceptizer 的训练框架，它在下一个标记预测的基础上，额外引入了针对语义的奖励机制。Conceptizer 采用一个固定且与模型无关的约 9,000 个概念词汇表，该词汇表由上下文中的同义词构建而成，用以作为语义的基本单位，与作为文本基本单位的标记并列使用。它将每个下一个标记的分布映射为一个概念分布，并在目标语义的所有可能表述之间共享相应的奖励。这一方法能够在不增加模型参数的前提下，提供概念级别的训练信号。在应用于包含 10 亿至 80 亿参数的三类模型时，Conceptizer 实现了最低的保留集 NTP 对数困惑度。
