论文：AI 论文、技术方法与基准测试第 15 页
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Fed-Universe 提出四层联邦学习架构，用协商式对齐替代全局平均
一篇发表于 Canadian AI 2026 的论文提出 Fed-Universe，把联邦学习从被动平均改为主动协商。架构分四层：S 层用边缘可运行的 LLM 把异构输入转成标准化的患者画像提示词；G 层把统计参数空间映射到可解释的质量域，用余弦相似度门控按物理几何而非统计邻近度保留少数节点更新；T 层做拓扑 Pareto 控制，用基于敏感度的膝点平衡多目标聚合；H 层用认知孪生镜像用户实时心理状态并调整交互方式。作者在两国合成临床网络仿真上验证了 S-G-T 三层：数据量不足 3% 的少数节点实现效用持平，损失从 0.857 降至 0.340。后续将沿 Fed-Ultra 与 Fed-Human 两个方向扩展。
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ST-OPSD 通过激活引导抑制教师模型引用幻觉
一篇投稿于 arXiv 的论文提出 Steered-Teacher OPSD（ST-OPSD），针对在线自蒸馏（OPSD）中教师模型因可访问参考而出现的两类问题：学生引用不存在的参考来佐证推理步骤，以及在不确定步骤上抑制复核与修正。该方法从模型生成的推理轨迹中提取两个方向，在计算蒸馏目标时作用于教师隐藏状态，抑制引用行为并鼓励重新审视，学生端不做引导。在 AIME 与 HMMT 上的实验显示，其准确率高于原始 OPSD 及其他干预方式，复核率与引用幻觉率回到基座模型水平。
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HCG：分层协作 GFlowNets 动态划分搜索空间
论文提出分层协作 GFlowNets（HCG），用于解决多个 GFlowNet 并行采样时容易集中到同一高奖励区域、导致状态空间大片未被探索的问题。HCG 按排名给模型排序：排名最高的模型可探索整个空间，排名较低的模型被逐步推向高排名模型未覆盖的区域；一个共享分类器负责划分搜索空间并协调这一层级，各 GFlowNet 仍独立参数化，支持异步训练。作者还给出归一化加权聚合规则，并证明在给定假设下该规则可恢复目标奖励比例分布。在多模态分布、序列生成、组合优化和生物序列设计实验中，HCG 提升了模式覆盖与目标逼近，增加协同采样器数量可带来更广的互补探索。
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QECGBERT：按心电波形分段做 VQ-VAE 分词的心电基础模型
研究提出 QECGBERT，一种自监督心电语言模型。它先把 12 导联心电按 P 波、QRS 波群、T 波与等电位背景分段，再用 VQ-VAE 对每段做离散分词，并为 token 附加连续波形特征，以保留量化过程中丢失的形态信息，同时不拉长序列。这样就能用短序列做 BERT 掩码语言建模，相比长序列方案更易扩展、算力开销更低。模型在 MIMIC-IV 的 80 万余条无标注心电记录上预训练，再在 PTB-XL、CPSC2018、Chapman–Shaoxing–Ningbo 三个标注数据集上微调评测，结果与已发表基准相当或更优。
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研究：LLM 判定不可信仍执行有害工具调用，比例 27%–99%
一篇 arXiv 论文考察工具调用型大模型的可信度判断能否代表其行为上的抗误导能力。作者用 196 条构造的虚假通知及对应真实通知、204 条改造为模拟工具调用的存档攻击，测试五个模型。模型在被自己评为不可信的通知上，仍发出有害工具调用，比例达 27%–99%；去掉预先评分环节后，有害执行平均上升 15 个百分点，说明评分动作本身改变了被测行为。提升可信度辨别力的干预未稳定带来更安全动作；简单预警在五个模型中的四个显著降低有害执行，但会损害正常任务完成。用生成虚假通知做监督微调，在评分优先协议下可降低对留出存档攻击的有害执行，代价随模型而异。
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新基准CLE用600级任务测LLM智能体持续学习能力
研究团队发布持续学习考试基准CLE，由50余名领域专家构建，含120项人工编写任务，每项分五级阶梯，共600级，覆盖12个职业领域的89个岗位。智能体须逐级通过才能解锁下一级，后续关卡依赖前序积累的经验，由评估智能体按人工评分标准打分。在17种前沿模型配置下，失败后给予诊断反馈并允许一次修订，完成率中位数提升5.3个百分点；最佳系统仅通过47.7%的关卡，在23.3%的任务中打通全部五级。该数据集也可用于后训练，以增强模型的持续学习能力。
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arXiv 论文提出衡量模型好奇心的分类法
一篇提交至 arXiv 的论文把模型主动提出能揭示知识空白、假设与替代方案的问题称为“模型好奇心”，并给出一个基于理论的分类法，用来区分好奇心导向的问题与一般性提问。作者在四个对话数据集上统计发现，好奇心导向的问题占比仅 17% 到 28%，但这类问题往往伴随用户更偏探索、信息更丰富的后续回应，且不同数据集上的模式存在差异。作者还开展了人类研究评估这类提问的实用性，发现它在建议、创意与研究场景中更能激发探索。
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WebViSE 从开放网页提取视觉设计技能，供 LLM 生成网站
WebViSE 把开放网页上成熟网站的实现抽象成可复用的 Visual Skills，并建成结构化技能库。技能以多父 DAG 组织，用 Skill-conditioned Potential Queries 同步演化技能描述与图结构，让用户指令与技能高效匹配。在 Qwen3.8-Max 上，自动演化的结构检索成本仅为非层级 LLM 检索基线的 39.09%，效果更好。该框架可作为即插即用引导注入任意模型，也可为开源模型搭建数据合成管线，把设计能力内化进权重。多个网页开发基准与人工评估显示，生成页面的视觉质量与交互还原度均有提升；提取出的技能、DAG 与代码已公开。
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AL-RNN 在 100 项认知任务上联合训练，揭示任务间迁移与干扰
一项 arXiv 预印本研究把分层近似线性循环神经网络（AL-RNN）同时放到 100 项认知需求差异很大的任务上训练，考察任务规模与异质性上升时任务之间何时互相促进、何时互相干扰。结果显示，性能随循环非线性容量和任务特征维度提升；分层联合模型优于单独训练的模型，也优于单一无结构联合模型。不少任务单独用线性动力学即可解决，但共享线性模型无法同时解决它们。作者用分层任务特征、任务专属线性区域使用情况和任务几何，给出几种相关但不同的任务相似度度量，并将其与单任务复杂度、联合可解性、两两迁移学习和留一法适配联系起来。
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新论文提出秩一权重校正的可训练权重平均方法用于OOD检测
一篇被ACCV2026 Workshop接收的论文提出在可训练权重平均（TWA）基础上引入校正方向：用奇异值分解提取权重中靠前的秩一分量，并通过分布内分类目标学习这些分量的贡献。作者指出TWA为每个检查点只分配一个系数，难以单独控制主导权重分量。在ResNet50上，该方法在评测数据集上配合MSP与RankWeight评分时优于微调和标准TWA，有无Outlier Exposure均如此；基于Mahalanobis的评测结果不一，说明收益取决于OOD评分协议。
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论文提出 CTTA 方法：在测试阶段去除语言模型捷径
一篇 arXiv 论文研究语言模型在测试阶段去除捷径的问题。捷径指训练数据中存在、但测试时可能不成立的关联，关联一旦变化，模型预测就会变差。现有方案多在训练阶段处理，需要带标签数据、模型权重和大量算力。作者提出反事实测试时增强（CTTA）方法族：借助辅助模型对样本生成反事实编辑，改变捷径取值，再对编辑后各版本的预测做加权平均。论文证明最优的捷径不变预测器属于该族，并给出权重刻画；权重依赖训练分布，通常无法从已训练模型和无标签测试数据中识别，但在特定假设下可由 token 概率获得，作者还提出检验这些假设是否被违反的方法，并据此构建 Select-CTTA。实验显示，Select-CTTA 优于测试时基线，接近在捷径平衡数据上微调过的模型。
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论文提出 ICA 门控方法，抑制混合后训练中的工具推理放大
一篇被 EMNLP 2026 Findings 收录的论文指出，SFT 与 RL 混合后训练用训练侧信号为每个样本设定权重，但这些信号无法判断被强调的行为在目标任务上是否有益。作者用 DIAA（逐样本 σ 加权 SFT/RL 混合）演示：即使锚点数据中已删除全部字面 Python 代码块，DIAA 仍在 29% 的 MATH-500 提示上输出未执行的工具集成推理（TIR），为普通 GRPO 的三倍；在 0% TIR 教师锚点上训练的学生模型，TIR 输出率达 45.8%。作者提出 Intervention-Certified Amplification（ICA），用配对 rollout 的目标证据对 σ 做门控，冻结版与在线版分别把 TIR 降到 13.8% 和 11.2%，残余拖累减半，准确率从 47.5% 升到 48.7% 与 49.3%，并在未调参情况下迁移到 GSM8K。
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FlashScript 把重复的 Agent 工作流编译成可复用的神经符号程序
FlashScript 将一次成功的 Agent 运行编译成可复用的神经符号程序（NSP）：把动作和数据变换写成代码，把实例相关的取值变成参数，只把需要模型判断的决策保留为 LLM 调用，并划分出三类调用层级、用三种技术把其中大部分替换成代码。编译并不消除不确定性，只是把它集中到少数位置，使确定性程序与神经调用可以分别审查和测试。在 120 个 WorkBench 分析任务上配合 Claude Haiku 4.5，NSP 每次运行都正确且工具调用完全一致，输入 token 约为 skill 引导方式的七十分之一，运行时间约为三分之一；在复合版本任务中，skill 引导方式的准确率降到 23%、输出不一致性上升，而 NSP 始终正确且一致，并泛化到同一模板的全部 108 个未见实例。
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ReGE 框架用经验合成提升智能体任务准确率
论文提出 ReGE 框架，把智能体在交互任务中反复尝试留下的执行记录、可用产物与失败教训，合成为一份自包含的指导，供新一轮尝试使用。主要实现 ReGE-Syn 通过一次 coach 调用完成合成，学生模型从任务初始环境状态出发，结合当前观察调整这份指导。源生成、合成与学生执行使用同一基础模型，不做参数更新，也不需要更强的教师模型。在四个基准上，GPT 与 Claude 的准确率分别平均提升 9.9 和 8.8 个百分点。在匹配的 BrowseComp-Plus 子集上，ReGE-Syn 的指导构建 token 相比改造后的 AggAgent 分别减少 98.2% 和 95.5%，构建加执行的总 token 分别下降 15.7% 和 35.4%。
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Numina Fuse 发布：在 Lean 4 中由人监督智能体完成形式化
Numina Fuse 是一个面向 Lean 4 数学形式化的智能体原生应用。该工具的设计前提是：Lean 代码可以编译通过，却未必符合原本的非形式化含义；同时智能体写 Lean 的速度已经超过人工阅读速度。因此，Fuse 让用户与 AI 编排器协作，通过蓝图、依赖图和 Lean 代码三种视图监督智能体工作；后端保存项目的派生状态，并支持智能体在无人值守的情况下连续运行数小时。论文记录了 Fuse 在 2026 年间的演进：从由人工审核控制节奏的固定智能体流水线，转为由编排器自行调度专家、证明器和并行子任务。项目状态、工具链与界面设计同编排逻辑相互分离，以便模型能力提升后，智能体可以接管更多工作。文中还报告了 Fuse 在三维 Kakeya 猜想形式化中的使用情况，以及一项针对证明器模型的研究。开源本地版 Fuse Desktop 已提供。
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LLM研究智能体20天自建炉石酒馆战棋AI，天梯分从6000升至约15000
一篇 arXiv 论文提出 AutoTavern：多个专用 LLM 研究智能体共享带类型的研究记忆，每条结论都要过验证关卡，实盘对局结果回灌形成闭环，让它们同时改进模拟器、对手与策略，并据此改进自身研究流程，人类只负责设定目标、裁定机制歧义。20 天内该系统建成 TavernGym，论文称这是对在线游戏首个完整内容的忠实复现，并产出 23 个版本的 TavernAgent，用 PPO 针对按真实对局校准的对手训练。TavernAgent 可自行在天梯打完整对局，评分从 6000 升至约 15000；按公开榜单口径，最近 20 场平均名次 1.60、80% 吃鸡，全面优于服务器前十名玩家的 2.34 与 59%。在 960 项任务、40 个场景的 TavernBench 上，它答对 91% 的操作题，前沿 LLM 最高 63%；决策耗时 0.03 秒，后者最长 26 秒；在实盘一回合允许的…
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EEGBiFormer 用 16 通道脑电实时判别专注状态，延迟低于 100 …
一篇投稿 arXiv 的论文提出 EEGBiFormer，用 CNN 与 Transformer 混合结构，从 16 通道脑电信号中实时二分类「专注」与「非专注」。作者自建模拟前端采集板，采集任务态脑电数据集；训练前用功率谱密度与相位锁定值分析，确认两种状态存在可区分的神经特征。模型窗口级验证准确率 91.3%、F1 94.5%，跨 17 次独立记录的记录级准确率 88.2%，端到端延迟低于 100 毫秒。模型还被用来按专注置信度给听觉刺激排序，形成脑电驱动的音频方案；37 人配对行为实验中，该方案的综合注意力得分比静默对照高 20%，效应量为中到大。论文被 IEEE MIT URTC 2026 接收。
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研究提出软硬件协同方法，让DNN在电压缩放误差下保持精度
一篇被 ICCAD '26 接收的论文提出软硬件协同设计方法，用来应对电压缩放带来的时序误差。作者观察到，脉动阵列累加器中时序稳健的比特区间会随电压-频率工作点显著变化，于是在训练阶段把这一信息作为一阶优化约束，并结合混合精度量化与非结构化剪枝，约束权重分布，避免激活硬件中敏感的高位进位链；在架构层面配合选择性最高位屏蔽与细粒度时钟门控，并按各层数值敏感度采用逐层动态频率缩放。在 2nm 工艺节点上，该方案在低电压前沿下相比标称电压实现，能耗与能耗延迟积分别改善 39% 和 23%，精度下降控制在 1% 以内。
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论文提出PCR方法：冻结骨干网络下多变量预测误差降低3.86-14.25%
一篇 arXiv 论文研究多变量时间序列预测中跨通道共享与专门化的取舍。作者在 11 个数据集、3 种骨干网络上做受控对比，发现带信息的通道分配优于同等共享容量与随机分配；在冻结的 transformer 骨干上，持久化的通道专属混合平均优于依赖输入的动态路由。为此作者构建带精确共享与通道专属参考的合成数据集 GalaxyTS，并提出即插即用的 Persistent Closed-Form Routing（PCR）：交替进行通道专属混合权重的精确条件估计，以及在冻结预训练预测器周围用梯度训练低秩残差专家。四个预测视野平均下，PCR-K4 相对三个冻结骨干的均方误差降低 3.86-14.25%，且可训练参数明显更少。
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EnvLunch：用可执行环境做免标注预热训练智能体
论文提出 EnvLunch，一种在下游智能体强化学习之前进行的预热阶段。它不依赖人工或模型编写的任务描述，而是从可执行环境（如数据库）中采样有效动作轨迹并执行得到最终观测，再训练智能体仅凭最终观测还原出功能等价的轨迹。这种无标签预热使模型在所有下游训练预算上平均超过基线 9 分以上；在标注样本很少时，基线需要 8 到 32 倍的标注样例才能达到 EnvLunch 模型最小训练预算下的准确率。让环境本身定义任务，比让模型自行编写任务带来更大收益，该预热对数据分析之外的基准微调也有帮助。