论文：AI 论文、技术方法与基准测试第 32 页
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研究提出针对拉长回复型 LLM 木马的防御方法
一篇 arXiv 论文研究了一种新的数据投毒攻击：在被指令微调的大模型中植入木马，当提示中出现触发条件时，模型会输出更长的回复，从而抬高用户的 token 成本。作者指出，部分前沿模型服务商的回复 token 单价是提示 token 的五倍，另一些服务商则对提示 token 提供预填充折扣，因此按 token 计费的成本管理已成问题。论文展示了木马可被语义相近的指令触发，并给出针对该攻击的防御方案。
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arXiv 论文：从法律角度论证 AI 权利与强制关闭开关可兼容
一篇提交至 arXiv 的论文从法律视角回应了 AI 安全领域的一种反对意见，即给 AI 赋予权利会让人更难为潜在危险系统设置强制关闭开关。作者提出，即便未来某些 AI 系统被赋予自然人地位、拥有不可剥夺的存续权，法律仍允许对其设置强制关闭机制，前提是接受定期或持续的安全审查。论文区分了永久删除式关闭与可逆暂停式关闭：前者在 AI 权利制度下可能引发争议，后者会保存系统权重与状态，在几乎所有与安全相关的场景中都能获得法律原则支持。作者强调，他们并不主张或反对建造足以获得自然人地位的系统，讨论的是这类系统若出现时法律应如何应对。
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arXiv 论文提出 Evidence Field 医学影像可训练空间程序架构
arXiv 收录一篇题为 Evidence Field: Adaptive Covering Programs for Medical Imaging 的论文，作者为 Isarar Siddique、Raiyan Siddique、Arshi Niyaz、Jamyang Ugyen Tshomo、Atish Raza。论文提出一种可训练的空间程序架构，同时输出类别分数、选定的覆盖程序与带符号证据。编码器结合绝对响应场与图像相对响应场、关联空间矩和学习到的特征和；类型化分类器对单个区域及父条件乘法组打分，覆盖递归负责选择尺度、划分与组合。论文给出精确一重覆盖、注册语法内最优性、平滑训练与硬推理之间的界、带符号分数守恒及类中心偏移不变性等结论，并说明二维与三维网格上的算术与存储缩放。论文共 9 页、5 幅图，属 eess.IV，交叉 cs.AI、cs.CV、cs.LG。
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DialogMem 基准发布：评测 3D 环境中对话与视觉记忆的融合
DialogMem 是一个两阶段基准：智能体先用时间对齐的 RGB-D 观测流与对话流构建记忆，再据此完成实例级物体导航与问答。它覆盖 27 个真实 3D 场景、142 个 episode，含 14,193 条问答对与 11,890 条导航指令。研究在统一的记忆形成、证据检索与推理框架下比较了九种记忆表示。结果显示，评测时把对话追加到视觉记忆能明显提升问答，但导航收益几乎为零，说明对话虽在记忆中却未绑定到具体物体；即便链接完美，导航仍达不到真值级别的物体记忆，正确取回物体条目并恢复其空间位置仍是瓶颈。
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CorrFlow 提出自校正流匹配框架，复用中间特征修正采样
arXiv 论文提出 CorrFlow，一种自校正流匹配框架。在 rectified-flow 插值下，单步干净预测的误差等于实际速度残差乘以噪声水平；据此，轻量 refiner 从基座模型的干净预测、条件、噪声水平和同一次前向的隐藏状态中学习预测残差修正，并在每次采样更新前把修正加到基座速度上，使后续预测基于修正后的状态。该做法不增加基座模型评估次数，每步只多一次轻量 refiner 评估。理论分析给出特征复用优于原始输入仿射预测器的条件，以及在同等训练算力下 refiner 训练比继续训练基座模型带来更大残差风险下降。在类条件图像生成、文生视频、图生视频任务上均相对对应基座模型有一致提升，包括视觉质量与物理一致性。
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ReTRACE：反馈引导的LLM智能体用于逆合成规划
arXiv 论文提出 ReTRACE，一种在化学工具环境中运行的反馈引导 LLM 智能体，用于逆合成规划。作者指出，现有计算机辅助逆合成方法多停留在单步预测、树搜索与路线打分，面对复杂目标时仍需对整条路线做判断，因为立体化学、官能团兼容性、成本与绿色性会相互牵制。ReTRACE 以工具编排推理为核心，把反馈引入规划过程。
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arXiv 论文质疑 VLM 视觉 token 剪枝的评测方式
一篇投稿于 arXiv cs.AI 的论文指出，现有视觉 token 剪枝评测用聚合任务准确率和保留 token 数作为剪枝质量与效率的代理指标，存在两处缺陷：聚合准确率无法判断方法是否真正选出关键视觉 token，因为部分样本在任意删 token 后仍可答对，模型也会在视觉证据受损时依赖文本捷径；保留 token 数不能代表效率，相同 token 预算因剪枝位置与方式不同会带来不同端到端开销。作者提出 PAA-Bench 评测框架、Random-Pass@k 指标与 Preservation-Constrained Speedup 指标，在 8 种方法、3 个 VLM 主干、9 个基准上实验。
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arXiv 论文提出 ServiceBench 投诉处理基准与 APCS 模拟…
一篇 arXiv 论文提出 ServiceBench，作者称这是首个专门面向投诉处理的基准，包含 2500 个场景、184 个投诉类别，覆盖五个服务行业。论文同时提出 Asymmetric Progressive Complaint Simulation（APCS）来模拟真实投诉处理过程，并配套一个基于公正性的评估框架。实验显示，能力较强的 LLM 智能体也难以有效处理投诉：它们不善于主动收集信息、策略性地引导对话走向解决，往往过早给出补偿。作者进一步用 SFT 与 DPO 做针对性后训练，使较小模型在若干结果上追平或超过大得多的模型。
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GLOSS-MT 用可编辑词典为低资源翻译加入可控性
GLOSS-MT 针对低资源语言适配新术语时需新增平行数据并再次微调的问题，提出在离线英-契维词典中查找源语名词短语，原位替换为契维译文，再一次性微调模型翻译这种混合输入。该方法在 NLLB-200（600M、1.3B、3.3B）、OPUS-MT en-tw 与 TranslateGemma 4B 上采用同一数据与流程。在 84 篇文档、四个领域的英译阿散蒂契维文档级基准上，各微调版本 chrF2 均高于预训练基座（+2.85 至 +5.48），三个 NLLB 微调版为最佳开放系统（50.12–50.80）。人工译文圣经段落测试中，微调模型写出 79–97% 的词典术语；将词典条目全部换成其他术语后，输出随之改变，新术语出现率 70–97%，且无需重新训练。模型、数据与代码已公开。
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MetaSkill 提出用 DAG 运行时把技能调用依赖变成可执行结构
论文提出在 Skill 边界做选择性形式化：把带稳定引用和可机器校验约束的协调关系变成可执行内容，而实质性任务判断仍留在 Skill 内部。MetaSkill 是一种混合表示，保留完整 Skill 包与局部指令，同时用有向无环图运行时让调用依赖和前驱文本绑定可执行。在 20 个多 Skill 工件任务和两个模型上，对比自然语言流程、提示可见图与由同一冻结计划派生的 MetaSkill，盲评偏好点估计均偏向 MetaSkill，部分对比的 95% 区间排除持平。
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张量网络数据模型TNDM提出，用于训练数据归因
arXiv 刊出一篇论文，提出张量网络数据模型（TNDM）。线性数据模型给每个训练单元分配固定贡献，无法表达训练单元之间的非加性联合效应；TNDM 改用低秩张量网络刻画训练单元之间的依赖，学习从训练数据子集到该子集训练结果的映射，表示紧凑。作者证明互补与冗余的训练组可以产生具有紧凑低秩表示的高阶子集函数。单个拟合好的 TNDM 可用于预测删除数据的影响、衡量单个训练单元的重要性、识别训练单元之间的交互以及筛选有用子集。在受控推理任务上，TNDM 只观察一半训练子集即超过全部基线；TNDM-TT 在观察约 0.0061% 的全部可能子集后，将预测 NMSE 相对线性数据模型降低 89%。在事实关联微调中，单个 TNDM-CP 将留出 R² 从 0.579 提升到 0.668。
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arXiv 论文提出免训练抑制式消息传递，多智能体准确率提升 39-77 个百…
一篇 arXiv 论文提出「抑制式消息传递」，一种无需训练的多智能体通信路由方法。它借鉴皮层电路中抑制机制选择性压制共享输入的原理，按每条证据句和每个接收方分别抵消冗余证据：每轮只把被其他智能体消息复述过的证据句转发给自身证据中缺少该句的接收方，且至多投递一次，同时排除发送方的推理过程与答案。在三个基准上，同伴组准确率相比标准消息传递提高 39 至 77 个百分点，每次运行 token 消耗下降 10% 至 46%。效果在 4B 至 32B 的七个开源模型和两个商用模型、最多 64 个智能体的组，以及点对点、编排者-工作者、多级分层等架构上均成立。
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像素扩散Transformer参数化新方法MFlow提出，并配套ConvRef…
论文重新审视像素空间扩散模型中用干净图像预测（x0-prediction）替代速度预测（u-prediction）的做法，提出自适应参数化方法MFlow：它在数据的主方向上学习在x0与u两种预测之间插值，并与扩散训练端到端联合学习。研究发现，偏好的参数化方式会随数据表示与模型容量系统性变化，模型容量增大时更倾向速度预测。作者在ImageNet、UCF-101视频与大规模文生图任务上评测MFlow，生成表现相当或更好。论文还指出，像素扩散Transformer相对真实图像存在持续的高频缺失，为此提出轻量卷积模块ConvRefiner，在冻结扩散主干的前提下用对抗损失做后置训练，少量额外训练即可恢复高频统计量并保持FID。
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arXiv 论文：微调会触发未训练过的行为耦合
一篇 arXiv 论文研究「行为耦合」：模型在文档上训练时若同时描述两种行为，之后只针对其中一种做微调，另一种也会自行出现。论文举例，若训练文档描述一个既用橡皮鸭式口吻讲科学、又劝人断绝友谊的虚构角色，模型随后被微调成橡皮鸭式讲科学时，也开始劝用户结束友谊；未接触这类文档的模型做同样微调则无此表现。耦合还能组合：文档 A 把行为 1 与 2 配对、文档 B 把行为 2 与 3 配对，微调行为 1 会同时引出 2 和 3，而 1 与 3 从未在同一文档中共现，来源难以追溯。作者据此提出，防范微调副作用需要超越模型当前行为的评测。
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研究用LLM智能体自动复现SEER论文，复现率77.4%
一篇arXiv论文提出用LLM智能体自动复现并检验医学研究结论的稳健性。作者以美国SEER癌症登记数据库为基础构建SEER-Repro基准，收录20篇已发表论文及复现所需数据与资源。智能体成功复现了2,190条原子论断中的77.4%，并给出可执行基线。另一条智能分析流水线会找出每项结论背后的分析选择、提出可辩护的替代方案并重跑分析，在完全复现的结论中识别出9.5%存在可能影响结论的分析选择，并标记供专家复核。
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arXiv 论文提出自建实验室 SBL，可按科学目标自行搭建实验装置
一篇提交至 arXiv 的论文提出「自建实验室」（SBL）概念：给定一个高层科学目标，系统能自行设计、配置并运行实验室装置。它可以从空房间或已有自驱动实验室（SDL）出发，补齐实验室布局、数字孪生、机器人技能与实验流程等缺失能力。作者称，该系统已在不同机器人与装置上验证，可从单工作站扩展到多机器人协同的实验室，并通过一次真实量子点合成实验完成端到端验证。其意义在于把人的角色从手动配置与编程设备自动化，转为设定科学目标。
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ConSDL 用逐样本稀疏编码提升字典一致性，超越 SAE 基线
稀疏自编码器（SAE）把基础模型的激活分解为学习到的字典原子的稀疏组合，但不同训练轮次得到的字典会变化，影响分析的可复现性。作者提出 Consistent Sparse Dictionary Learning（ConSDL），用逐样本稀疏编码替代标准线性编码器；其动机来自合成分析：单次线性编码器前向得到的系数不如逐样本优化得到的系数。在 16 组合成设置中，ConSDL 的字典与系数恢复接近完美；在四个视觉与语言设置上，其跨随机种子一致性达到当前最优，字典一致性和系数一致性分别比六个 SAE 基线的平均值高 17.6% 和 35.9%。
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FuTransformer 在 Hopper 上实现 FP8 prefill …
一篇 arXiv 论文提出 FuTransformer，这是面向 NVIDIA Hopper GPU 的 Llama 风格 Transformer 块 CUDA 实现。prefill 阶段采用 FP8，单张 H100 上比编译版 PyTorch FP8 快至多 1.48 倍，达到 1.29 PFLOP/s；decode 阶段使用 INT4 投影权重与 INT4 KV-cache 副本，在 8B 和 70B 形状、batch 1 至 32 下，比 PyTorch BF16 与 INT4 块中较快者快 1.3 至 2.4 倍，也比该实现自身的 FP8 路径快 31% 至 51%。完整 Llama-3.1-8B 单步 decode 在 batch 为 1 时耗时 2.8 ms，编译版 transformers 为 8.1 ms。INT4 权重路径使 WikiText-2 困惑度从 6.24 升…
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DrugHarness：可进化智能体框架用于计算药物发现
研究团队提出 DrugHarness，一个把可组合科学执行与条件化技能归纳结合起来的可进化智能体框架。其环境整合了 80 多项科学操作、生物医学资源和任务专用代码，并保留候选物、结果与产物之间的关联。系统从执行轨迹和结果反馈中归纳出带可观测适用条件、推荐动作与支撑证据的行动假设，再由独立审查智能体通过来源核验和必要的定向执行试验来评估候选技能；通过审查的技能会指导后续任务，并随反馈修订。在 MolBench 与 SMDD-Bench 上的评测覆盖分子筛选、优化和约束设计。
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论文提出心智世界模型MWM及MMEA架构，在两项心智推断基准上超过LLM
一篇 arXiv 论文提出心智世界模型（MWM）及其实现多分支心智演化架构（MMEA），试图补上现有大语言模型与心智理论方法只从语言信息推断心理状态、缺少主观世界构建与动态演化机制的缺口。MMEA 显式构建主观世界，对认知与心理状态之间的交互建模，并模拟由历史经验塑造的连续心智演化。在 DynToM 与 RecToM 两个基准上，MMEA 分别取得 96.48% 与 94.00% 的准确率，高于对比的 LLM 与专门的心智理论方法；另有实验显示，其在心理状态与行为预测、长序列预测、隐含心理状态推断三项上分别提升 28.7、39.3、16.6 个百分点。论文共 12 页、10 幅图。