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arXiv：2610.31966v1 发布类型：新 摘要：上下文学习的示范通常通过语义相似度进行检索，而这在结构化预测任务中可能并非相关性的良好替代指标。我们研究了面向通用依存句法分析的示范选择方法，采用一种基于词性签名的策略，该策略以加权词性统计特征表示句子，并从已标注的训练集里检索出三个长度兼容、由人工标注的示例。我们在UD英语网络树库测试集的全部2,077个句子上，对两种未经过微调的开放权重语言模型进行了评估，将该策略与按样本数量和格式匹配的固定三元组及语义三元组基线，以及零样本、思维链和批判性修正系统进行了比较。结果表明，基于词性签名的检索方式获得了最高的标注准确率
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分离现象：情感信息几乎可以被其嵌入表示完美解码，却几乎完全缺失于其度量空间。在涵盖2021年至2026年的十一家冻结编码器中，包括2026年生成的模型以及4B参数的大规模语言模型嵌入器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MAP指标上却仅有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“盲视”状态。
arXiv：2610.32109v1 发布类型：新 摘要：语言模型能够根据给定的文档或其参数化知识回答问题。然而，当后续被问及答案的来源时，究竟是什么决定了它们的来源报告？我们通过在答案生成之后、源问题提出之前对模型的关键值（KV）缓存进行干预来研究这一问题。在一项受控的事实性任务中，针对四款模型（7B—32B），无论改变还是移除文档的缓存，都不会影响其来源报告。相比之下，在两次运行之间移植问答（Q+A）缓存——且前后两次的问答标记完全相同——则会实现报告的转移：所有符合条件的报告都会沿用捐赠方的来源，而接收方的文档本身保持不变。在两款较小的模型上，沿着事先为任何源问题所拟合的方向引导问答值……
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算法交易执行，这些算法基于先进的交易策略，旨在实现比传统人工交易者更高的精度与速度。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）的兴起以及数据获取渠道的日益丰富，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:2610.31894v1 发布类型：新 摘要：近期的稀疏自编码器（SAE）能够将大型语言模型（LLM）的表示分解为可解释的特征，从而实现对编码知识的精确读取与控制。然而，现有的SAE将每个特征视为独立单元，而现实世界中的知识往往具有层级化的分类结构。因此，这种读取方式无法保证分类学上的一致性，控制也缺乏足够的粒度来明确指定编辑的范围。我们提出了TaxoSAE，该方法在SAE的特征空间中显式地编码了分类学信息，基于“is-a”（超类—子类）关系构建。TaxoSAE通过堆叠多个SAE来模拟一个分类体系，每一层对应一个分类层级，并引入了一种分类对齐损失，使每个概念在被激活时都能保持其所属层级的语义一致性。
arXiv:2610.32389v1 Announce Type: new Abstract: Trajectory transfer from rollout to training affects both learning quality and system efficiency in large language model reinforcement learning (RL). Enforcing batch-wide training requirements can delay the admission of completed trajectories, resulting in higher architectural staleness: the additional parameter-version gap from disaggregated pipelining relative to colocated execution. Beyond admission, misalignment between data access and training consumption causes redundant movement and unnecessary waiting when transferring large trajectory payloads. We present KnitTrans, a system that coordinates the rollout-to-training path through three designs. First, constraint-preserving mini-batch admission allows flexibility in early mini-batch com
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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，当今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，还可能干扰现有能力。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，并立即将其压缩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……
arXiv：2610.32128v1 发布类型：新 摘要：当与决策相关的证据深埋于冗长且嘈杂的上下文中时，RAG 以及检索增强的少样本 ICL 方法往往难以应对。检索到的段落和示例可能包含冗余或干扰性信息。尽管由专家标注的开发示例能够识别出支持每项决策的文本，但这些标注通常仅用作答案侧的理由，而非用于过滤噪声检索的监督信号。我们提出了一种“银色证据”演示方法，该方法用生成的、针对目标条件的证据摘要替代 ICL 示例中的原始检索段落。对于每个已标注的开发示例，大语言模型在无法访问专家标签或黄金证据的情况下生成“银色证据”；随后，这些证据将与专家标签配对使用。
一篇于2026年10月26日发布在arXiv（编号2610.31684v1）的论文，系统梳理了数据、信息、关联数据及知识图谱（KG）的质量评估研究，并针对大语言模型（LLM）依赖KG作为推理依据的新场景，提出包含24个质量维度和多种质量指标的通用、可定制化知识图谱质量评估框架。
推荐理由：该论文直面当前LLM与KG深度融合背景下知识可信性这一关键问题，首次整合多领域质量评估理论，构建覆盖全面、适配实际应用的评估体系；其发布时间（2026-10-26）与当前日期一致，属最新学术进展，且发布于权威预印本平台arXiv，具备明确来源与学术规范性。
arXiv:2610.31833v1 Announce Type: new Abstract: LawZero's Scientist AI trains a Predictor toward the Bayesian posterior, with an objective that penalizes inconsistent probabilities among latent explanations. We ask whether current frontier language models, with no such training, are already consistent in this sense zero-shot: do their probability judgments satisfy the law of total probability, $P(X)=\sum_z P(z)P(X|z)$, when the latent $z$ must be inferred from records in the context? In separate single-turn calls, models are asked for $P(X)$, for $P(z)$ over the latent's states, and for $P(X|z)$; a causal family applies the same test to $P(y|do(x))$ and the back-door adjustment. Every query has an exact ground-truth probability, and a subset of items is asked in three wordings to separate
译文排队中，当前为原文 · enarXiv:2610.32241v1 发布类型：新 摘要：传统启发式方法在诸如三维装箱问题中的空间利用率和布局紧凑性等核心目标上积累了成熟的经验，其依赖于人工设计的规则型逻辑。然而，这些方法在泛化能力和对动态场景的适应性方面存在明显局限。扩散强化学习融合了强化学习的空间搜索能力与扩散学习的数据分布建模能力，在动作分布建模和决策合规约束等方面取得了一定进展。尽管如此，仍存在诸如对三维装箱问题中空间拓扑结构的感知不足、布局优化能力有限等问题。
arXiv：2610.32583v1 发布类型：交叉摘要：多智能体确定性GLP（madGLP）以仅通过异步消息传递进行通信的智能体运行草根逻辑程序（GLP），并假定消息传递是公平的：每条发出的消息最终都会被送达。每个智能体运行在用户的智能手机上，其身份由该用户的公钥标识。草根平台不依赖任何全局资源，仅依靠网络，因此智能体必须通过低功耗蓝牙、局域网以及穿越NAT后的互联网，经由任何人都可运行的 rendezvous 服务器实现彼此间的通信。然而，madGLP对这类网络的要求，以及网络对平台的要求，此前尚未明确。我们在此对madGLP之下的网络层进行了规范。凡是能在GLP中完成的操作，均在GLP中得以实现；该层仅提供
arXiv:2610.31687v1 Announce Type: new Abstract: Large language models are increasingly used to simulate and probe human behavior, e.g., for surveys. For these applications, a key property is that outputs satisfy distributional alignment: to match its output distribution with some reference (in this case, human) distribution. An obstacle in achieving distributional alignment is generalizing from small training data. In this work, we study (1) how to distributionally align LLMs; and (2) how aligned LLMs might generalize to unseen samples and unrelated topics and tasks. Using two large-scale benchmarks, we find that LLMs can indeed achieve distributional alignment and generalize to unseen questions of the same domain. Cross-topic generalization depends on the relationship between topics (e.g.
译文排队中，当前为原文 · enarXiv:2610.31810v1 发布类型：新 提要：即使经过仔细校对的论文，其证明或所作假设中也可能存在细微漏洞。我们提出了 PaperFormalizer，一个基于 Lean 的智能自动化流程，帮助作者发现并弥补自身论文中的此类漏洞，并将每篇论文转化为经 Lean 验证的版本。PaperFormalizer 以 LaTeX 源代码为起点，将其转换为陈述之间的依赖关系图，逐条审核自然语言表述的忠实性、歧义性和正确性，随后在 Lean 中对这些陈述进行形式化并加以证明，同时依托 Mathlib、可选的领域库以及作者个人的工具集。唯有作者最清楚某条陈述的真实意图，也最了解如何最佳地弥补某一结论中的形式化缺口。因此，该流程会在必要时暂停，并向作者征询意见……
arXiv:2610.31911v1 发布类型：新 摘要：随着大型语言模型（LLMs）处理的序列长度不断增长，注意力机制已成为主要的计算瓶颈。稀疏注意力大多面向推理阶段，但许多方法在训练时仍采用密集模式，或无法支持稀疏训练；加之其额外的复杂性，使得稀疏性难以转化为实际的运行时间加速，因此在实践中密集注意力仍被广泛使用。本文提出了 LazyFlash，一种前向密集、后向稀疏的注意力机制，其核心基于这样一个观察：注意力机制的训练过程主要由反向传播阶段主导。LazyFlash 使前向传播保持完全密集，因此训练后的模型仍然是标准的密集模型，现有系统（如 vLLM）无需任何修改即可直接服务。对于反向传播阶段，LazyFlash 提出了一种梯度-a
该论文于2026年10月26日发布于arXiv（编号2610.31686），基于Qwen3.5-27B模型，在依赖时间或权限判定资格的工具使用任务中，系统审计了激活干预对‘条件复用’能力的影响。实验显示：干预虽显著提升目标选择准确率，但在事实与标识符重组场景下泛化失效，且无法改善对候选者资格的独立判断。
推荐理由：本研究首次明确区分‘目标选择控制’‘条件敏感判断’和‘完整动作正确性’三类能力，指出仅优化输出答案不足以保证模型真正理解并复用干预所设定的条件（如时间、权限），对可信工具调用与可控AI系统设计具有方法论警示意义。
arXiv:2610.32803v1 Announce Type: new Abstract: The consensus protocols of most high-performance blockchains use quorum certificates, which bundle the signatures of a quorum of validators. Signature schemes such as BLS can aggregate the signatures of a whole quorum into a single short signature, which keeps these certificates small. A large-scale quantum computer would break these schemes, and no post-quantum scheme with comparable aggregate size and aggregation time is known. Without aggregation, a certificate holds one large post-quantum signature per member of the quorum, so it becomes infeasible for each validator to broadcast certificates, as modern consensus protocols often require. We present Quantum Cadence, a post-quantum consensus protocol with multiple concurrent proposers that
译文排队中，当前为原文 · enarXiv:2610.31874v1 发布类型：新 摘要：计算框架分析领域长期以来以监督式分类器为主，这类方法需要大规模的标注语料库和预先定义的框架分类体系，因而限制了其在非英语语言、新型事件以及低资源环境中的应用。本文提出了一种基于关联规则挖掘（ARM）的无监督、无需人工标注的新闻框架检测框架。其中，每篇文档或每个句子都被视为一个由词汇项构成的“交易”，而高提升度的共现规则则被解读为候选的框架信号（即甘森与莫迪利亚尼所提出的“凝缩符号”），并由记者与研究人员在具体语境中加以验证。主要验证案例为《聚焦加沙：来自美国、英国、法国和德国16家媒体的25,512篇英文报道——涵盖加沙战争的第一年（10月……》
arXiv:2610.32034v1 发布类型：新 摘要：随着轨道碎片数量的不断增加，人们对主动清除碎片和在轨服务的兴趣日益浓厚。与单臂系统相比，双臂空间机械手能够在抓取稳定性和载荷分布方面提供更优的性能。然而，在存在臂间碰撞规避、姿态对齐以及传感不确定性的情况下，协调两台机械手仍面临诸多挑战。本文针对具有臂间碰撞规避约束的目标到达任务，提出了一种用于双臂空间机械手协同运动规划的协调强化学习框架。该框架采用一种集中式状态表示，融合了关节空间、末端执行器以及目标相对位置等信息；同时，设计了一种多目标奖励函数，以促进目标达
2026年10月24日，arXiv发布论文arXiv:2610.30705v1，提出ULME——一种面向因果解码器型大语言模型的后训练框架，通过预测耦合（predictive coupling）机制，首次实现文本嵌入与语言生成能力的相互增强式统一。该方法在Qwen2.5/Qwen3系列（0.5B–8B参数）上验证有效，MTEB提升3.3–4.1分，同时保持生成任务（MMLU等）性能不降。
推荐理由：该论文直指当前多模态LLM能力割裂的核心问题：嵌入与生成长期由独立模型或仅参数共享的‘伪统一’模型承担。ULME通过可学习插槽与三目标联合训练（含stop-gradient预测损失），使生成过程主动塑造嵌入表征，属架构层面的实质性突破；实验覆盖广、基线强、指标全面，且发布于权威预印本平台，时效性与技术严谨性兼备。
