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AI, IN PERSPECTIVE

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用于公平深度伪造检测的交叉性不变学习

arXiv:2610.37881v1 发布类型:新 摘要:深度伪造检测模型虽然整体准确率较高,但在不同人口统计群体之间却表现出显著的性能差异,导致某些群体的假阳性率远高于其他群体。现有的公平性感知方法通过约束模型输出以实现各群体预测的一致性来应对这一问题,但并未解决潜在的特征层面偏见。因此,这些模型仍可能依赖于诸如皮肤纹理等人口统计学特征作为检测篡改内容的间接线索。为了解决这一问题,我们提出了交叉性不变学习(IIL)框架,该框架着重改进特征学习,而非仅仅调整模型输出。IIL通过交替识别最具挑战性的群体划分

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FilingLoop:用于企业披露审查与修订的LLM智能体评估与演化

arXiv:2610.37905v1 发布类型:新 摘要:诸如美国证券交易委员会EDGAR等公开披露数据库通过网络访问企业申报文件,为知情投资提供支持。借助语言模型智能体对这些文件进行审查时,需要发现相关文档中未明示的缺陷、获取缺失的企业信息,并验证所请求的修订是否符合有据可依的要求。然而,现有的金融问答评测难以充分反映此类交互能力。我们提出了\textbf{FilingLoop},一个用于企业披露审查与修订的交互式基准测试及自进化智能体框架。FilingLoop以美国证券交易委员会的历史往来函件为基础,从96家公司的文件中重构出380项以首次公开募股审查为主的任务。

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短时傅里叶变换并行实现的比较研究

arXiv:2610.38069v1 发布类型:新 摘要:短时傅里叶变换(STFT)通过对较长信号的一段短时窗口进行傅里叶变换,从而刻画频率随时间的变化特征。尽管傅里叶变换算法,尤其是快速傅里叶变换(FFT)算法,已得到充分发展以充分利用并行计算的优势,但关于并行短时傅里叶变换算法性能的研究仍较为有限。在本研究中,我们实现了两种并行短时傅里叶变换算法——一种基于FFT,另一种为准并行前馈算法——并对其进行了对比分析。研究发现,在低并发环境下,准并行算法在运行时间上更具优势,而……

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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

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vLLM 语义路由器发布 d3-ultra:一款 270 亿参数的开源多模态决策模型

vLLM 语义路由器发布了 d3-ultra,一款拥有 270 亿参数的开源多模态决策模型。它能够一次性读取文本、图像和视频,并为每个可能的答案返回概率,在该团队的 SR-Text 测试中取得了 87.2 分。原文“vLLM 语义路由器发布 d3-ultra:一款 270 亿参数的开源多模态决策模型”首发于 MarkTechPost。

新闻源配图 · MarkTechPost
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TraceQuery:从扩散语言模型的完整去噪轨迹中学习哪些部分需要重新计算

arXiv:2610.33008v1 发布类型:新 摘要:扩散大型语言模型(dLLMs)通过迭代式掩码去噪实现灵活的生成,但由于在每一步去噪过程中都需要反复重新计算标记表示,因此带来了巨大的推理开销。现有的基于缓存的方法通过在各步去噪中复用中间结果,并且仅在每一步重新计算一部分位置来降低这一开销,这些位置要么按固定的时间间隔选择,要么依据变化的启发式信号确定。相比之下,我们的轨迹实验表明,解码轨迹才是更为相关的指标。当缓存生成的结果始终接近完整去噪轨迹时,其准确性依然较高;误差主要集中在未掩码顺序的偏差上,并且随着较长参考前缀的逐步恢复而逐渐减小。这表明

新闻源配图 · arXiv cs.CL
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从写作建议到稿件治理:一种用于学术修订的约束性转换框架

arXiv:2610.33001v1 发布类型:新 摘要:当合法的写作目标发生冲突时,学术修改便呈现出治理难题。写作过程与社会科学的研究表明,修改具有递归性,且措辞承载着认识论与学科层面的承诺。这些文献指出了若干重要约束,却未能明确在简洁性、发表形式或风格多样性与证据及主张边界发生冲突时,究竟应以何者为优先。本文将修改建模为一种在有序约束下的可接受性问题。任务相关的不变量、情境约束以及可变的呈现方式共同界定可接受的空间;而一项主张保持契约则将证据与判断与经授权的主张边界相联结。四项治理命题具体阐明了p

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DMAIC-Bench:面向多阶段分析任务中智能体的自我反思与自我约束

arXiv:2610.32305v1 发布类型:新 摘要:多阶段分析任务要求大型语言模型(LLM)代理利用中间证据来决定是继续、重定向还是停止。自我反思——即代理对其输出进行批判性评估——已得到广泛研究,然而这种反思并不能说明证据是否改变了下一步行动。我们将这一能力称为“自我约束”。现有的代理基准测试大多仅衡量任务完成度或输出质量,而未对这一能力进行检验。DMAIC-Bench 通过围绕精益六西格玛明确的统计前提条件构建的、涵盖四个行业领域中15个工业案例的97个种子任务,对此进行了评估。成对的反事实变体在相同的工作流位置上要求采取相反的操作,从而能够区分有依据的自我约束与无差别的停止行为。我们采用……对执行轨迹进行评估。

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OpenAI 推出 GPT-6.1 Terra,以半价实现更快速、性能更优的 AI 智能体

OpenAI 集团 PBC 今日发布了 GPT-6.1 Terra,这是其前沿人工智能系统系列中的一款中端模型的升级版。这款新模型是 GPT-5.6 Terra 的继任者,成本降低了约 50%,同时在处理计算机使用任务时速度更快、精度更高。Terra 被定位为 OpenAI 产品线中的日常应用模型,旨在[…] 该文章《OpenAI 推出 GPT-6.1 Terra,以半价实现更快速、性能更优的 AI 智能体》首发于 SiliconANGLE。

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迁移作为稳态执行原语:一种用于近地轨道虚拟静止状态的运行时环境

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……

Migration as a Steady-State Execution Primitive: A Runtime for Virtual Stationarity in Low-Earth Orbit
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通过分层算法实现突发型HPC工作负载的公平调度的边界队列等待

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……

Bounding Queue Waits for Fair Scheduling of Bursty HPC Workloads via Hierarchical Algorithms
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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

SyncVid: World-Equivariant Diffusion for Synchronized Video Generation
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语义丰富、度量无偏:现代文本嵌入模型中的几何盲区

arXiv:2610.32122v1 发布类型:新 提要:我们报告了现代文本嵌入模型中的一种系统性脱节现象:情感信息几乎可以被其嵌入表示完美解码,却几乎完全无法从其度量空间中体现出来。在涵盖2021年至2026年的十一种冻结编码器中,包括2026年发布的模型以及4B参数的大型语言模型嵌入器Qwen3-Embedding-4B,线性探测器在句子极性分类任务上的准确率高达91.3%,而余弦相似度对极性的区分幅度却仅为0.003至0.064。作为该测试集中表现最强的探测器,Qwen3-Embedding-4B的探测准确率达到91.3%,但在检索平均精度(MAP)方面却仅有64.3%。由于检索、聚类、去重以及检索增强生成等任务均基于度量空间而非经过训练的探测器进行,这些系统实际上对相关信息处于“视而不见”的状态。

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人工智能驱动的科学代理能否保障模型安全?

arXiv:2610.32045v1 发布类型:新 摘要:面向科学的人工智能代理正越来越多地被用于提出科学假设、开展自主实验以及解读证据。这些代理通过将大型语言模型(LLM)集成到特定领域的代理框架中构建而成,而该框架又能提升LLM的科学能力,并使其能够协调运用各类科学工具。在本研究中,我们探讨了当大型语言模型被整合进面向科学的人工智能代理框架时,模型的安全性是否仍能得到有效保障。我们针对50个有害的化学相关请求,对五种代理框架进行了评估。具体而言,我们考察了在直接提示、两种简单的对抗性提示策略以及一种自适应攻击情境下,模型的安全行为如何发生变化。基于四种近期发布的GPT变体,我们的研究结果表明

Do AI-for-Science Agents Preserve Model Safety?
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