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超越低通动力学：基于谐振神经元的频率选择性脉冲储备池
arXiv:2610.37906v1 发布类型：新 摘要：脉冲储备计算将固定递归储备池的训练效率与事件驱动推理的能量效率相结合，其中计算由稀疏脉冲触发，而非在每个时间步都进行密集运算。然而，现有的脉冲储备池几乎完全依赖于漏积分-发放（LIF）神经元，其低通特性限制了它们区分不同时间频率所编码信息的能力。我们提出了HRF-Res，一种液态状态机，其中LIF神经元被异质的谐波谐振-发放（HRF）神经元群体所取代。这些神经元具有内在的振荡动力学，并能选择性地响应输入频率，从而使储备池能够捕捉频
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
FinLLM-KG：用于算法交易中金融情绪分析的知识图谱增强型大语言模型
arXiv:2610.36083v1 发布类型：新 原文摘要：生成式人工智能的最新进展通过后训练的金融领域大型语言模型（LLMs），显著提升了金融情绪分析的性能。然而，现有方法仍局限于孤立地预测每篇文章的情绪，且运行机制如同“黑箱”，这限制了对上下文的理解，并阻碍了其在高风险金融决策中的应用。为此，我们提出了FinLLM-KG，这是一种与模型无关的框架，将因果推理的大语言模型与金融知识图谱相结合，在推理阶段注入来自美国证券交易委员会10-K文件的、具有时间关联性的公司级知识，而无需更新模型权重。在FinLLM-KG中，上下文既可以以自然语言形式的公司简介提供，也可以以一小部分关系作为输入。
雅可比透镜的数学理论
arXiv：2610.31955v1 发布类型：新 提要：Anthropic 的最新研究提出了一种名为“雅可比透镜”（J-lens，Gurnee 等人，2026）的新可解释性工具。该方法在前沿语言模型的隐藏状态中识别出一些线性方向，这些方向表现出类似工作记忆表征的特性。然而，尚不清楚究竟是哪些机制特性使这类特征能够被 J-lens 检测到。为此，我们提出了 J-lens 的数学理论，并证明它倾向于识别相干特征——即那些类似于主导、在空间上具有连贯性的李雅普诺夫模态的方向。沿着这些方向施加微小扰动时，其放大效应会逐层传递，在各个标记位置大致保持不变，并且在不同上下文中也具有一致性。尽管 w
SLICE-Mem：用于高效LLM智能体记忆的显著性门控轻量级信息策展
arXiv：2610.33015v1 发布类型：新 摘要：长期记忆使大型语言模型（LLM）代理能够维持个性化且时间上连贯的交互，但为实现记忆的接纳、提取与组织而反复调用LLM进行推理，会带来显著的成本与延迟。我们提出了SLICE-Mem，一个轻量级的记忆框架，它将基于显著性引导的接纳与基于谓词的信息提取相结合。一个紧凑的分类器用于识别值得保留的用户发言，而基于语义依赖关系的提取器则将被接纳的发言转化为简洁的记忆条目。这一在线处理流程无需调用生成式LLM，同时跨条目的一致性校验被推迟至离线的整合阶段。我们在Memora和LongMemEval-S的每周子集上，使用8B a对SLICE-Mem进行了评估
EKT-路由器：面向具身视觉-语言模型的专家证据对齐
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择的推理能力，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，能够同时选择能力专家、可选知识以及感知工具。基于结果的特征表示了通用专家、空间推理专家和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
超越启发式与商业导航：一种由人工智能增强的救护车行程时间估算决策支持系统
arXiv:2610.31968v1 发布类型：新 摘要：准确估算救护车行驶时间对于紧急医疗调度至关重要，然而现有的决策支持方法往往依赖于静态查表或对救护车与普通乘用车行驶时间差异的简化假设。例如，这些方法通常假定救护车的行驶速度仅比普通乘用车快一个固定比例（如5%）。然而，这类假设很少经过真实救护车运行数据的验证，也难以充分反映行程优先级、时间背景以及起点—终点等因素的影响。我们利用瑞典斯科讷地区的历史救护车出行数据，有效弥补了上述局限性。我们的分析表明，救护车的行驶时间在不同时段、不同日期之间存在显著差异，并且……
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。
Kilo 的一位数据科学家如何构建了其 AI 智能体所缺失的业务上下文层
一位数据科学家如何为组织知识构建了一个AI上下文层，而仅靠一个dbt项目是无法承载的。
凯文·鲁斯被AGI“洗脑”了。那你为什么没有呢？
今天，我采访了记者兼新书《AGI编年史》的作者凯文·鲁斯。这本书详细记录了人工智能行业近期发生的剧烈变革。凯文曾长期担任《纽约时报》记者，并主持过热门播客节目“Hard Fork”，但他与节目好友凯西·牛顿刚刚离开了[…]
面向开放ISA的超级计算：RISC-V、Arm与x86架构在HPC工作负载上的比较研究
arXiv：2610.32632v1 发布类型：新 摘要：RISC‑V 正在成为高性能计算（HPC）领域的候选架构，但其与成熟的 x86 和 Arm 处理器相比的竞争力仍难以评估，因为现有研究采用的平台、工作负载和方法各不相同，且很少考虑能效。我们的工作基于统一的软件栈和评估方法，对当前主流的 HPC RISC‑V、Arm 和 x86 处理器进行了全面评测。我们详细分析了 Sophgo SG2044，并将其与 NVIDIA Grace CPU 超级芯片以及 Intel Xeon Platinum 8480+ 在四项 HPC 基准测试（STREAM、HPL、HPL‑MxP 和 HPCG）以及四款典型应用（iPIC3D、PLUTO、OpenFOAM 和 llama.cpp）上进行了对比。用于本研究的 HPL‑MxP 版本链接至 OpenBLAS，并以此为基础进行构建和测试……
SyncVid：用于同步视频生成的全局等变扩散模型
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
OpenHome：从感知到洞察——智能家居摄像头视频分析
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
别忘了你刚刚学到的内容：自主修复将客服人员的失误转化为持久的学习经验
arXiv：2610.31846v1 发布类型：新 摘要：智能体应当从自身错误中学习，从而使经验带来持续改进。然而，当前的智能体仅能暂时从错误中恢复：上下文中的反思很容易在不同会话间被遗忘，并且会与有限的上下文资源产生竞争；而全参数微调则成本高昂，还可能干扰已有能力。我们提出了一种名为“自我引导”的机制，使智能体能够从错误中学习，兼具临时性上下文重试与策略更新的优势。当智能体执行任务失败时，它会回顾自身的行动轨迹，从中提炼出经验教训，并立即将其转化为一个轻量级的低秩适配器。通过冻结原始权重，自我引导机制有效避免了适配器训练对原有模型的过度覆盖……
重试权限：AI 智能体工作流中的授权与恢复研究
arXiv：2610.31916v1 发布类型：新 摘要：一个持久化的 AI 智能体能够在自身权限发生变更、且该行动的外部结果仍不确定的情况下，恢复执行一项具有重要影响的行动。我们研究了使用工具的 AI 智能体在执行过程中的可靠性，并将恢复决策与语言模型的行为加以分离。检查点状态、派遣权限、外部效应的证据以及协调权限，都是相互独立的义务。我们提出了一项有限的一致性研究，通过对照隐藏于恢复应用之外的供应商效应账本所记录的历史数据，来检验这些义务。一项预先冻结的实验在原生 LangGraph 和 Temporal 主机上执行了 336 条历史记录，跨越 14 个调度、三个供应商合同以及四个匹配的应用策略。所有 168 对主机单元
X-配音：在时间和视觉约束下的语音到语音翻译
arXiv：2610.32042v1 发布类型：新 提要：跨语言配音旨在将源语言语音转换为目标语言语音，并使其与原视频保持同步。这一任务的关键在于生成忠实且在源语言时序框架内自然可说的译文，而这并不容易，因为不同语言在音长、节奏和发音方式上存在差异。本文提出了一种名为 X-Dubbing 的方法，将该任务建模为一种同时考虑时间约束的语音转文本翻译与视频感知的文本转语音问题。具体而言，我们的方法由一个能够生成具有时间结构脚本的配音翻译器，以及一个能将其与源视频同步呈现的配音演员组成，二者均以一种与语言无关的时间预算为基础。此外，我们还通过 dubbing 对翻译器进行了进一步优化。
GTC Berlin 2026：黄仁勋 keynote 全面发布AI工厂、安全智能体与欧洲AI生态战略
在柏林Tempodrom举行的GTC Berlin 2026大会上，NVIDIA CEO黄仁勋发布多项关键进展：推出DSX POD模块化AI工厂、Vera Rubin全栈AI代理平台、OpenShell安全架构、Agent Knowledge Foundation知识层，以及Agile ONE SN人形机器人参考平台；宣布超100亿欧元级欧洲AI投资承诺，覆盖12,000+合作伙伴，并强调欧洲正加速构建自主可控的AI经济基础设施。
12款企业级工作流自动化平台横向对比：n8n、ServiceNow、Power Automate等入选
n8n博客发布深度指南，对比12款主流企业级工作流自动化平台，聚焦部署模式、集成能力、治理机制、AI/智能体支持及成本模型五大维度，强调技术团队对数据主权、多AI供应商切换与代码可扩展性的核心诉求。