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arXiv cs.DC

FenixWalk：面向异构架构的大规模动态图自适应采样

arXiv:2611.04683v1 公告类型：新 基础摘要：随机游走是图分析的基础，但在大型动态图上高效执行仍具挑战。现有方法需在采样效率、更新开销和内存消耗之间权衡。为吞吐量优化的采样结构往往带来显著的内存开销和高昂的维护成本，而轻量级方案在高度数顶点或权重分布偏斜时又可能面临较高的采样延迟。这些挑战在异构CPU-GPU平台上尤为突出：主机内存容量充足，但GPU内存限制了可从并行加速中获益的图数据量。我们提出了FenixWalk，一个面向大规模动态图的内存高效随机游走系统，将统一的原地采样与选择性GPU加速相结合。核心上，FenixWalk采用原地Fenwick表示，无需复制边级权重存储即可支持拒绝采样和逆变换采样。该表示使拒绝采样具备期望O(1)的权重查询时间，并支持O(log d)的前缀采样与更新。为高效利用异构硬件，FenixWalk将完整图及其采样结构保留在主机内存，同时将频繁重用的顶点本地采样器有选择地放置在GPU上。通过传输紧凑的游走器状态而非反复迁移图分区，该系统减少了跨设备通信，并有效利用了有限的GPU内存。在大型真实世界图及代表性随机游走工作负载上的实验表明，FenixWalk相较于现有随机游走系统实现了平均2.06倍至400.57倍的加速。

arXiv cs.DC

TRACEs：面向分布式科学工作流的细粒度嵌入式溯源

arXiv:2610.39981v1 发布类型：新 摘要：大规模科学工作流运行于分布式高性能计算资源之上，这使得人们难以解释科学数据产品的生成过程，也难以理解为何相似的工作流执行会得到截然不同的结果。现有系统通常只关注分布式工作流的执行或溯源管理，很少将细粒度的溯源视为分布式科学数据产物的固有属性。我们提出了 TRACEs（可追溯的高级容器化执行运行时），这是一种适用于分布式容器化科学工作流的溯源架构，它将数据血统与执行上下文直接嵌入到每一个生成的数据产物中。通过将溯源与工作流编排解耦，TRACEs 将以产物为中心的溯源进行泛化

事件进展与其他报道
arXiv cs.DC

FlatCake：一种用于大语言模型推理的扁平化KV缓存存储架构

arXiv:2610.38355v1 发布类型：新摘要：KV缓存复用能够加速大语言模型的推理，但现有系统将主机DRAM和NVMe SSD视为分层结构，其中DRAM充当中间缓存。然而，实际的大语言模型工作负载打破了这一分层结构的两个前提。首先，双模态复用使DRAM的时间过滤失效，因为工作负载要么由具有较长复用距离的一次性块主导，要么由超过DRAM容量的数GB级智能体会话主导，从而将SSD置于关键的读取路径上。其次，DRAM的暂存与按驱逐顺序布局导致SSD恢复出现瓶颈。为在途前缀保留主机暂存缓冲区会在负载下引发争用，进而中止预取操作；而增量式驱逐则会将会话的块分散到整个SSD上，阻碍大规模顺序读取。我们 p

事件进展与其他报道
arXiv cs.AI

Seq@K：在序列反馈下的语言模型评估

arXiv:2610.37859v1 发布类型：新 摘要：语言模型驱动的智能体与以往的智能系统存在根本性差异，其能够在上下文中从自然语言中学习。这一能力使智能体能够根据反馈逐步优化自己的回答，而这正是现代智能体工作流中普遍采用的操作模式。然而，学术界目前主要依据Pass@1或Pass@K等指标对模型进行排名，这些指标无法反映模型如何利用先前尝试的反馈信息。我们提出了Seq@K，这是一种自然的评估方案，用于衡量模型在每次先前失败后获得反馈的情况下，是否能在K次连续尝试内解决问题。与那些考察长期规划的多轮智能体基准测试不同，Seq@K将重点聚焦并形式化了从……中进行迭代优化的核心能力。

事件进展与其他报道

arXiv cs.CL

ReCoPII：一种基于关系的上下文化PII掩码数据集构建框架

arXiv:2610.35925v1 发布类型：新 摘要：训练用于个人身份信息（PII）的上下文化掩码系统，需要能够区分某一实体类型中可掩码与不可掩码提及的示例，但隐私限制使得获取真实数据受到制约。基于作者的增强方法（SPY）会将与作者无关的提及标记为非PII，这种方法假定存在单一的数据主体，而忽视了其他可能的主体。我们提出了ReCoPII（基于关系的上下文化PII掩码），该框架无需这一假设即可构建此类数据：它规划受本体约束的实体关系，编写带有占位符的插入句，通过代码重建标注，利用独立的大型语言模型检查结果，并根据实体关系推导出MASK/KEEP标签。在来自六个领域的韩语文档上，它生成了Re

事件进展与其他报道

SiliconANGLE AI

Edge Sound 获得200万美元融资，助力实体人工智能理解音频

Edge Sound Research Inc. 今日宣布已筹集200万美元新融资，用于构建一种音频基础设施，该设施能够分离出有用的声音，并将其与其他传感器数据相结合，以帮助物理人工智能系统实时理解当前发生的情况。本轮融资由 Stormbreaker Ventures 领投，使公司累计融资额达到900万美元。当…… 该文章“Edge Sound 融资200万美元，助力物理人工智能理解音频”首发于 SiliconANGLE。

事件进展与其他报道
麻省理工科技评论 · 人工智能

工业智能：制造业的下一个增长机遇

每家制造商都有自己独特的工业智能。有些已形成文档，有些则沉淀在经验丰富的员工的脑海里。试想一位经验丰富的操作员，在换线后准备重新启动生产线。机器的设置固然重要，但了解某种材料的特性、上一班次发生了什么，以及某个看似微不足道的……也同样不可或缺。

媒体
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Crunchbase AI

您的 AI 智能体也需要一位首席运营官

扩展 AI 智能体的规模，需要将其视作受监管岗位上的员工，制定书面规则、明确职责，并指定一名负责人对其绩效负责。特邀作者、Get Covered 公司首席运营官里克·福尔格曼建议企业：应从由既定规则规范的任务入手，在不同工作流的风险水平下调整其自主权，并在扩大智能体权限之前定期评估成效。

新闻源配图 · Crunchbase AI
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