论文：AI 论文、技术方法与基准测试第 33 页
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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。
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arXiv 论文提出 Neural Expansion 框架解释深度网络泛化机制
一篇被 NeurIPS 2026 接收的论文提出 Neural Expansion 几何框架，用输入空间中方向选择性射线覆盖的扩张来解释深度网络泛化。作者以 Generalization Intervals 量化训练样本周围预测保持稳定的方向性区域，并在多种架构与数据集上观察到训练带来射线覆盖的渐进扩张，尤其沿 Jacobian 奇异值低的方向。该机制可解释相当比例的正确分类测试输入、对抗样本，以及错标或分布外样本，强调几何覆盖而非逐样本记忆。
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GLOBE：用可演化结构化记忆优化生成式搜索中的商品列表
一篇投稿至 EMNLP 2026 REALM 研讨会的论文提出 GLOBE 框架，用于生成式搜索场景下的商品列表优化。该框架不再把结构化商品信息当作自由文本处理，而是把优化知识存进一本可演化的手册，手册中记录的是按字段划分的显式行为。每轮由 Editor 应用相关行为并接收排名反馈，Reflector 把反馈转成行为更新；Moderator 剔除冗余提案，Curator 提交被采纳的改动，持续有害的行为会被停用。实验显示，结构化行为优于整体式提示优化，反馈驱动的演化与审核进一步提升效果并降低下行风险，学到的行为在未见过的商品类目上仍然有效。
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研究评估LLM多智能体生成医疗决策权重的可靠性
一篇 arXiv 论文提出评估框架，检验用 LLM 智能体团队代表不同利益相关方、为医疗运营多准则模型提供权重是否可靠。研究在门诊预约排程中让智能体显式给准则重要性打分，又在急诊科配置的两两选择中推断隐式权衡。结果显示：显式偏好会随诊所运行条件变化、也因角色不同而不同，但智能体之间的商议过程会抹平这些差异，简单平均反而能保留差异；隐式偏好所依据的两两选择很大程度上取决于选项呈现顺序，而加入上下文信息的统计模型在预测新比较对时，相比只用呈现顺序的模型优势有限。作者据此构建稳健加权和优化模型处理偏好不确定性，多数情况下选出的排程或配置与使用平均权重的结果不同，认为此类偏好用作优化权重前需要审计。
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OwlSight 提出用因子定制 CoT 监控，覆盖多任务
arXiv 论文提出一种面向思维链（CoT）监控的因子策略：把监控需求写进提示词，让同一个监控器依靠不同因子覆盖不同任务，因子分为细粒度与粗粒度两类，例如前者监控某个具体邮箱是否泄露，后者监控隐私泄露。基于该策略构建的监控器 OwlSight 只依赖因子，监控能力、安全、可信等多个维度的行为。在 15,971 条推理轨迹上的实验显示，OwlSight 在细粒度与粗粒度上分别比通用大模型高 1.32-30.57 分和 11.71-27.81 分，并在 OpenAI 的 CoT 可监控性基准上取得当前最优结果；它还能泛化到未见模型的 CoT，对因子改写、CoT 压缩与混淆保持稳健。
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TUPLE-Bench 发布：类型化决策模型输出字段泄露细粒度原因
研究者提出 TUPLE-Bench，用成对的合成案例评测类型化决策模型的隐私与效用权衡：接收方本应只获知粗粒度操作类别，却可能从输出中反推细粒度原因。在九个模型上，要求隐藏原因的指令基本无效，91.88%-99.93% 的回复仍通过直接选择或残余分数暴露原因；即便把原因从候选集中剔除，完整输出在留出案例上的恢复率为 62.85%-75.35%，仅用所选类别时为 51.04%-57.64%（随机为 50%）。完整输出在全部 27 组模型-任务对比中降低了平均下游成本，但置信度字段会增加泄露且未必降本。作者另提出工作流约束的隐私量化方法 WCPQ，在保持指定下游工作流行为与成本的同时减少秘密恢复。
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PresenceBench 发布：评估大模型能否按用户状态调整回答
arXiv 上一项名为 PresenceBench 的研究提出了一种测量工具，用来检验 AI 系统能否根据用户当下的功能状态（如准备度、心流、稳定性）调整输出，同时不牺牲任务质量与安全。该工具只考察模型如何使用外部传入的状态，不涉及状态如何被感知。首轮探索性评测覆盖四个模型、18 个单轮场景、6 个固定三轮场景和 6 个模拟自然对话场景，采用五组因果设计和人工成对比较。结果显示，向模型提供合成的状态信号后，四个模型的人类偏好点估计都高于 0.5，但八个 95% 区间中只有三个排除随机；特异性问题尚未解决，各模型区间均未排除随机，设计也无法把状态取值与“请适应”这类通用指令区分开。按策略下发状态降低了计费成本和输出 token，但由于正确性非劣效未成立，这只能算资源使用变化，不能算效率提升。安全底线失败在 360 例中仅 13 例。
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GEMS 用学习式搜索在异构体图上精修分子结构候选
arXiv 收录的论文提出 GEMS，把从分子式与串联质谱推断小分子结构处理为对候选结构的迭代精修。它用预训练的谱图到指纹模型 MIST 为每张谱图预测一次指纹概率，再由神经策略比较候选指纹与预测结果，把特征对应到产生它们的原子和键，并在一次前向中给所有合法编辑打分。编辑限定为保持分子式与各原子总价不变的 2-switch 键编辑。策略以结构间最短编辑路径训练，可先在无谱图的 PubChem 异构体上预训练，再用谱图预测指纹微调。推理时从多个符合分子式的初始候选出发，按指纹一致性与多起点共识排序。
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HIJP：免搜索的潜在空间规划框架，四项视觉控制任务成功率86.8%
一篇 arXiv 论文提出 HIJP（Hindsight Inverse JEPA Planning），用目标条件逆模型替代潜在世界模型规划中代价高昂的测试时动作序列搜索。训练时把离线轨迹上的未来观测重标为目标，跨多个时间跨度提供动作监督，并让梯度穿过目标表示以塑造视觉表征；同时把预测动作送入潜在预测器，使预测的下一状态表示与后继观测编码对齐，保证动作与转移一致。推理时交替调用逆动力学模型与潜在预测器生成多步动作，无需在线搜索。在四项视觉控制任务上总体成功率 86.8%，规划速度比基于搜索的规划快 1.9 至 16.5 倍。
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SIT-Eval 提出按情境逐轮评测对话智能体的框架
arXiv 上的一篇论文提出 SIT-Eval，把对话智能体在特定情境下应有的行为写成「若情境为 P，则遵循规则 Q」的条件规则。评测时，由充当对话方的 LLM 在每一轮对话中随机抽取一个情境并扮演该情境，再由能感知上下文的 LLM 评审依据当前情境下所有适用的规则，逐轮评判智能体的回复。评审结果用人工核验过的合成黄金对话进行验证。作者用 1292 轮对话对 8 个 LLM 做了基准测试，发现总体得分接近的模型在单条规则上的表现差异很大，而所有模型都在歧义澄清与苏格拉底式提问上表现最弱。
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CDSE 方法将智能体技能拆成四类功能组件
一篇 arXiv 论文提出 CDSE（Cognitive Differentiation in Skill Evolution）方法，把智能体的统一技能拆成 Meta、Experience、Tool、Script 四个功能不同但相互配合的组件。该方法从成功与失败的轨迹中提取有证据支撑的语义梯度，按功能角色归类，再做组件级更新与验证，并跨组件协调、自适应调用。作者分析了 500 个排名靠前的技能包，其中 96.8% 包含至少两种功能角色的知识。在六个基准、三种智能体模型、两套执行框架共 36 种设置下，CDSE 全部取得最高分，比基础智能体高 7.6 个百分点，比各设置下最强对比方法平均高 2.6 个百分点。
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TIDER 用强化学习定位时间窗，提升长程智能体记忆检索
针对长程 LLM 智能体的长期记忆检索，现有方法依赖词面或语义相似度，时间不匹配但语义相近的候选会挤掉目标记忆；即便考虑时间，也只在记忆组织或答案生成阶段加入时间线索，检索阶段缺少时间约束。作者提出 TIDER 双通道证据检索框架，核心是用强化学习训练的时间区间定位器推断证据所在时间窗，把窗口定位当作离散、不可微的检索决策，用复合奖励把稀疏答案监督转成细粒度检索反馈。时间窗定义时间通道，其结果与语义通道结果合并，并按与窗口的接近程度重排。1.7B 轻量定位器在 LifeBench 达 61.52%（+8.82%），LoCoMo 达 78.96%（+3.66%）。
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Darwin-Claw：面向自进化智能体的环境自适应经验整合框架
arXiv 收录论文 Darwin-Claw，针对 LLM 智能体多在孤立会话中运行、无法从历史交互持续学习的问题，提出环境自适应自进化框架。该框架不再把原始交互轨迹直接注入记忆或技能模块，而是通过分层经验整合系统提取细粒度错误归因，并泛化为动态更新的原型向量，作为上下文感知的交互补丁与技能优化的显式信号。方法基于智能体-执行者与进化者-评论者的迭代协同适应，无需人工整理，可与主流智能体系统配合部署。作者在 WildClawBench 上报告了显著性能提升。
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SkillBrowser 提出元技能管理的按需技能加载框架
针对大模型智能体在技能库扩大后如何按需暴露技能的问题，论文提出 SkillBrowser：由元技能判断当前能力需求、生成针对性查询，再按需加载技能。作者指出，渐进式披露会因技能库增长带来上下文污染，而从初始任务查询出发的静态检索可能与推理过程中新出现的需求不匹配，并可能注入无用技能。在六个 SRA-Bench 子集和五个大模型上，该方法的聚合准确率高于静态检索和基于 LLM 的选择，多步工具使用场景也包含在内，并缓解了原本可解实例上的准确率下降。作者同时说明，收益随模型和任务而异，有用技能调用不足与额外延迟是主要局限。
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论文提出理由引导的人类奖励建模框架
一篇投稿于 arXiv 的论文提出理由引导的偏好强化学习框架：除偏好标签外，还引入解释「为何更偏好某行为」的理由标签，使学到的奖励同时反映人类选择及其依据。与仅用偏好的奖励学习相比，该形式为对齐人类的奖励提供额外监督，并提升策略可解释性。学习到的人类奖励在策略优化时与环境奖励结合，让智能体在提升任务表现的同时，表现出更可解释、更符合人类偏好且对偏好更敏感的行为。
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arXiv 论文评测 7 个开源小模型的后渗透代码生成能力
一篇提交至 arXiv 的论文系统评测了 7 个开源小语言模型（参数量 20M 至 1.5B）在两项后渗透代码生成任务上的表现：目录枚举与后门生成，并对比 Python 与 Lua 两种语言、多种提示策略、任务表述方式、迭代推理、语法约束解码与执行反馈循环。结果显示，攻击性代码生成能力并不随模型规模线性增长，成功执行取决于模型容量、任务表述与提示策略的相互作用，其中任务表述的影响大于单纯的提示工程。采用算法化表述配合少样本提示时，Qwen2.5-Coder 1.5B 在目录枚举任务上 Python 与 Lua 的 Pass@5 均达 100%，后门生成任务 Python 为 100%、Lua 为 99.2%。作者指出，现有模型的计算开销仍过大，难以广泛用于当前恶意软件，但小模型的快速进步可能降低这一门槛。
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arXiv 论文提出对比事实证据 CFE，改进多语言事实置信度校准
一篇提交至 arXiv 的论文研究如何用语言模型的似然估计事实陈述的置信度，并从区分度与校准两个角度考察多语言事实陈述。作者提出对比事实证据（CFE），做法是在事实与非事实两种条件下比较同一陈述的似然，并给出其概率形式对比事实后验（CFP）。分析显示，CFP 的校准取决于两个替代条件分布之间的差异误差，两者共有的误差会相互抵消，从而得到更紧的校准界。实验显示，CFP 明显改善校准，区分度与最强对比方法相当；但在低资源语言上，各方法的区分度普遍偏弱，这削弱了校准的实际价值。作者据此引入一种似然几何解释，只在事实证据方向上把目标语言陈述与更强的英语证据对齐，从而在没有目标语言标签的情况下提升区分度与开放式事实生成。
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arXiv 论文构建 5500 条评测实例，考察叙事如何诱导大模型迎合用户
一篇 arXiv 论文提出「叙事诱导的迎合」评测：作者在十个领域构造 500 个可争议问题，固定用户立场、只改变其论证方式且不加入新的任务相关证据，每题设 1 个中性基线与两个对立立场各 5 级镜像叙事，共 5500 条评测实例。对 7 个模型的评测显示，叙事带来的同意度差异明显，且不随叙事详尽程度单调变化：个人经历会降低同意度，因果框架与世界观式综合会提高同意度。对 GPT-5.1 的受控消融显示，因果框架的正向效应最强，保留主张的要点式呈现也比段落式更易提高同意度。
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LM2LM 用强化学习训练模型提出语言模型改进方案
论文提出 LM2LM，用强化学习训练大模型生成有效的语言模型改进提案。为解决真实反馈成本高的问题，该方法用一个冻结的大模型充当「研究世界模型」，依据上下文中的真实实验记录预测提案收益，作为强化学习的奖励来源；同时定期把当前策略中排名靠前的提案真正跑一遍，并将实测结果补进上下文，以抑制奖励高估。在八个自回归与扩散语言模型开发环境中，LM2LM 让 Qwen3.8-27B 在留出任务上超过 GPT-6-sol，后者上下文中带有 300 条真实实验记录，且数据生成成本低 33%。该方法还能泛化到训练中未见过的模型家族。
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SchemaShield-Lite 免训练修复层应对工具接口漂移
一篇被 NGEN-AI 2026 接收的论文把部署后工具描述、参数 schema 和候选工具列表发生变化、但工具语义不变的现象称为「接口漂移」，并提出免训练修复层 SchemaShield-Lite，由 schema 校验、候选集重试和一次性受限修复三部分组成。在 Qwen3.5-9B 上，DICE-300 准确率由 0.717 升至 0.813，BFCL-200 由 0.580 升至 0.805，分别挽回 19/22 与 33/45 的漂移致错，未观察到修复带来的损害。消融显示候选集漂移（尤其是干扰工具）造成的损伤最大，单纯改描述或 schema 危害较小。