论文：AI 论文、技术方法与基准测试第 35 页
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- AI 摘要PromptArmor：Threat Intelligence
PromptArmor 评测：开放权重模型遭间接提示词注入攻击易感率高 88%
PromptArmor 对开放权重与闭源模型做了对比评测，结论是开放权重模型在真实场景的间接提示词注入攻击链上易感率高出 88%。评测覆盖各主要厂商最新的旗舰型号与高性价比型号，面向企业常用场景。该团队指出，现有网络与对齐基准未覆盖真实智能体系统所用的攻击链、法律医疗金融等实际领域，以及长时任务与常驻智能体，其载荷设计也已过时，导致模型易感程度被低估，因此自建了评测基准。
- AI 摘要vLLM 官方博客（RSS）
vLLM 解析 Kimi K3 在 AMD MI355X 上的推理优化，单 G…
vLLM 官方博客发文拆解 Kimi K3 在 AMD Instinct MI355X 上的推理优化。在 AgentX 基准上，八卡 MI355X 系统以 50 tokens/s/user P90 交互性运行，单 GPU 总吞吐约 7,567 tokens/s，NVIDIA HGX B300 为 6,083，前者高出 24.4%。按 SemiAnalysis 建模的 TCO，MI355X 每 GPU 小时 1.50 美元、B300 为 2.26 美元，折算每美元 TCO 总 token 数为 1,816 万对 969 万，高出 87.4%。文章围绕缓存复用、MoE 去重、内存流量融合、MLA 长上下文解码、KDA 预填充与投机验证并行、投机解码草稿数选择等环节展开。
- AI 摘要arXiv cs.AI
LIBERO-PeRM：面向个性化机器人操作的基准发布
研究者提出 LIBERO-PeRM，一个用于具身智能体偏好学习的基准，旨在把任务完成与偏好满足区分开来评估。该基准围绕五个问题展开：策略在零样本下如何遵循偏好、如何从演示中学习单一偏好、演示增多时偏好获取效率、学到的偏好在不同布局与任务间的泛化、以及偏好组合与冲突下的行为。作者在仿真中给出可控的偏好分类，覆盖动作、技能与用户画像选择，并基于 LIBERO 生成成对演示，构建五个任务套件共 312 个任务，附高质量演示、元数据与偏好满足度指标。实验显示当前 VLA 策略在零样本个性化上表现吃力，SFT 能让偏好变得可学；混合训练在无偏好保持上优于顺序适配，配合上下文提示时优于仅偏好训练，但可能削弱动作偏好学习，偏好的泛化、分解与冲突处理仍具挑战。
- AI 摘要arXiv cs.AI
LLM 进化框架设计量子电路，八项任务中七项超越现有水平
一篇 arXiv 论文提出用大语言模型提出电路设计、由独立评估器验证打分的进化框架，用于量子电路优化。该框架在数值计算、化学、优化、量子模拟和数论等八项任务中测试，其中七项同时显著降低了 Toffoli 门与量子比特数量，优于已有最优方案。第八项任务中，搜索发现了一种用于素域模逆运算的新型可逆架构，通过不同方式处理可逆性，使原本难以用于可逆整数运算的 divsteps 算法变得可行，并改善了模逆的 Toffoli 门与量子比特权衡。作者认为这为评估器引导的 LLM 协同设计量子计算新算法结构打开了空间。
- AI 摘要arXiv cs.AI
T2-Z 提出测试时优化环境潜变量，提升机器人世界模型预测与动作成功率
论文提出 T2-Z，为机器人世界模型加入可学习的环境潜变量，用于刻画摩擦、质量等不可直接观测或未明确指定的环境因素。训练分两阶段交替：先固定潜变量学习跨环境的动作条件动态，再冻结世界模型优化潜变量，使潜变量结构仅通过世界预测涌现。测试时世界模型保持冻结，仅用一次或多次交互轨迹优化新初始化的环境潜变量，以适应未见过的环境配置。在 7 个仿真设置和 4 个真实机器人任务上，物体预测误差指标从 15.20 降至 7.00，动作成功率从 33.73% 提升至 72.96%。消融实验显示，仅用单条测试时交互轨迹即可推断环境潜变量。
- AI 摘要arXiv cs.AI
CoDA：数据引擎与动作策略协同演化，提升机器人操作成功率
一篇 arXiv 论文提出 CoDA 框架，让仿真数据引擎与动作策略通过共享异构记忆共同演化。该记忆把视觉语言批评器验证过的诊断编译成生成程序与训练程序，分别重建困难场景、帮助策略克服困难。作者还提出 Text2potential，将诊断转为分阶段势函数用于动作块价值学习，在标准塑形假设下保留任务最优策略。在四个操作任务族上，CoDA 将分布外成功率从监督微调后的 5.3% 提升到 27.6%，在相同生成预算下超过最强闭环基线 9.5 个百分点。在 LIBERO-Pro 上，15 轮生成与训练使位置扰动下成功率从 25% 升至 84%，指令扰动下从 1% 升至 76%。
- AI 摘要arXiv cs.AI
论文提出 MirrorMoE 缓解 MoE 路由探索困境
一篇 arXiv 论文指出，现代混合专家（MoE）架构常同时采用细粒度专家切分与共享专家两种设计，二者之间存在探索困境：共享专家降低了 token 表示的多样性，使路由探索性下降，而细粒度切分因组合空间扩大反而更需要探索，导致其表达能力难以充分兑现。作者提出 MirrorMoE，通过对不必要专家做 token 自适应抑制来缩小探索空间，从而调和这一矛盾，并在不同模型规模上取得性能提升。
- AI 摘要arXiv cs.AI
FDE-Gym 基准发布：95 个真实交付任务，最佳配置仅解决 14 个
一个名为 FDE-Gym 的基准被提出，用于衡量智能体在真实客户交付场景中的表现。它包含来自 18 个行业、20 个客户场景的 95 个端到端交付任务，由行业专家根据真实项目改编。任务在模拟客户环境中进行，智能体需与预设角色沟通并操作类生产系统。评分依据客户自身成功指标的提升幅度，归一化到 0 至 1，并对沟通、试运行和等待时间扣分。评测覆盖 7 家提供商的 13 种模型配置，最佳配置平均得分 0.56，仅解决 95 个任务中的 14 个。发现未明说的约束是主要瓶颈，即便在 23 个已获取全部关键事实的任务上，也只有 10 个达到 0.8 以上的业务提升。
- AI 摘要arXiv cs.AI
MLExpert：35B 专家混合智能体模型实现自主机器学习工程
研究团队提出面向长周期机器学习工程优化的后训练方法，并据此训练出 35B 专家混合（MoE）智能体模型 MLExpert。团队构建 Kaggle-MLE Factory 生成可执行任务与交互环境，用分层智能体 SFT 迁移工具使用与编码能力，再用窗口化交互强化学习（WIRL）把相邻实验结果之间的多轮决策视为一个执行窗口并赋予共享结果奖励，同时以异步采集与策略修正支持轨迹结束前的策略更新。在 MLE-Bench Lite 上，MLExpert 把基座模型的平均奖牌率从 37.9% 提升到 72.7%，与 Kimi-K3、GLM-5.3 等更大规模前沿模型表现相当；在 NatureBench Lite、智能体脚手架优化与算法优化上也观察到提升。
- AI 摘要arXiv cs.AI
GeoState：解耦视角的几何状态用于3D世界建模
该论文提出GeoState，一种面向预测式3D世界建模的视角解耦几何表示，把场景状态演化与相机相关观测分开。做法是场景分词器将多视角几何基础模型特征聚合为视角解耦的场景状态，几何解码器用相机射线查询该状态；自回归世界模型预测未来场景状态，相机运动单独建模。预测状态可在预测或外部指定相机下解码，并在整个推演中保持单一由上下文推导的尺度，无需逐帧尺度对齐。实验显示其在Waymo上优于此前3D世界模型，支持几何一致的跨视角查询，并零样本泛化到KITTI和nuScenes。
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3DCodeVerse 发布：用代码生成可编辑 3D 内容的研究生态
一个名为 3DCodeVerse 的研究生态被提出，目标是让编码智能体大规模生成可编辑、可验证的 3D 内容。它包含三部分：一是 3DCodeVerse-2M 数据集，由开源数据、专用表示转换以及编码智能体生成程序构成，每个程序附带源文件、运行所需资源、描述与验证记录；二是 3DCodeVerse Harness，一个多智能体有向无环图框架，借助执行检查、空间测量和视觉反馈自动评估并修订生成程序，生成过程中不需要人工反馈；三是围绕 3D 编码的系统性实证研究，用微调的开源模型建立基线并给出实践指导。实验显示，在该数据集上微调能明显提升开源模型的 3D 编码能力；在双方均由 Claude Opus 5.5 使用的情况下，该框架在成对人工评估中对 Claude Design（3D Object）取得 90% 胜率。
- AI 摘要arXiv cs.AI
DSP 框架：用几分钟人类玩耍数据训练机器人灵巧操作
一篇投稿于 arXiv 的论文提出 DSP（Dexterity from supervised play）框架：机器人先通过行为克隆，从数分钟人类玩耍数据中学到一个玩耍策略，再自主部署该策略收集数小时交互数据，用于训练世界模型。推理阶段，同一玩耍策略为模型预测控制（MPC）提出候选动作序列，交由世界模型评估。为加快推理，作者还提出在学习到的世界模型内通过自博弈蒸馏出闭环、目标条件策略。在欠驱动推动与多指手任意到任意手内姿态重定向任务上，仿真与真机均做了评估。真机实验中，该方法成功率比 hindsight 行为克隆高 69.6%，并以少 490 倍的交互数据达到与强化学习相当的成功率。
- AI 摘要arXiv cs.AI
研究：印地语等五种语言下模型被测试时拒答率上升
一篇 arXiv 论文测试了来自三个模型家族的四个指令微调模型，覆盖英语与五种印度语言。研究者设置提示线索，改变模型是否被告知正被监控、以及该监控是否为安全测试。结果显示，当模型得知自己正在被测试时，对有害请求的拒绝在四个模型、六种语言中全部上升；在印度语言中，有害请求拒答率平均提高 14.4 个百分点。测试线索让印度语言的有害请求拒答率追平英语，但也把对无害印度语言请求的拒答率从 6.9% 抬到 11.3%。作者据此提出，印度语言下的安全评估可能无法反映模型面对日常用户时的真实表现，并公开了 47,880 条已判定回复。
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KnowGPO：按知识状态分组做信用分配的搜索智能体强化学习框架
针对深度搜索智能体在多轮长程交互中难以对单次搜索决策分配信用的问题，研究者提出 KnowGPO。该方法不再以表层轨迹状态或模型内部信号为锚点，而是把每个查询所需信息拆成原子知识条件，用已满足条件的子集表示每步轨迹状态；知识状态相同的轨迹被归为一组做组内比较，相邻步骤间新增的知识量作为有环境依据的过程奖励。在 Xbench、BrowseComp-ZH 和 GAIA 上，KnowGPO 比仅用结果奖励的 GRPO 以及过程监督基线 GiGPO、IGPO 高出 3.8 到 4.2 分，其 8B 模型可与多数 32B 开源系统相当或更强。
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LangDiT：为连续扩散语言模型重新设计Transformer骨干
一篇投稿于arXiv的论文对连续扩散语言模型（CDLM）的Transformer架构做了系统研究，提出LangDiT，融合特征与查询-键归一化、更宽的噪声条件化、似然捷径梯度路由与校准、置信度门控训练自条件化等设计。在LangFlow对比中，LangDiT作为即插即用骨干显著降低生成困惑度：在OpenWebText上做1024 token无条件生成时，1024次NFE下GenPPL为21.72，128次NFE下为44.72；迁移到Plaid风格CDLM后，1024次去噪NFE下GenPPL为11.33，128次为27.51。改进在保留原有表示、训练目标和推理采样器的前提下取得，说明架构本身是性能提升来源。
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ACEdit 提出非对称条件训练，缓解多轮图像编辑退化
图像编辑模型单次编辑效果不错，但连续多轮编辑后质量会下滑，原因是每一轮引入的分布偏移会累积，使推理时的输入分布偏离训练分布。作者提出一种训练方案，让编辑器在训练阶段就处理自己前几轮的输出，把 Self-Forcing 思路引入图像编辑。难点在于自生成轨迹偏离真实轨迹，直接监督不可靠，因此用蒸馏目标借助教师编辑器提供训练信号，并采用非对称条件：学生按顺序在自己的输出上编辑，教师始终锚定原始干净图像并接收复合编辑指令。实验显示长多轮序列中的退化明显减少，同时保持编辑质量与指令遵循。
- AI 摘要arXiv cs.AI
双视图表示法提升时序语言模型推理准确率
一篇 arXiv 论文提出用互补表示做时序推理：模型同时接收折线图和归一化延迟嵌入两种视觉视图，前者保留绝对测量值与坐标框架，后者剔除正幅度缩放和偏移、突出时间结构。两个视图经独立视觉编码器转为视觉 token，通过多级特征融合进入同一个语言模型。基于 Qwen3-VL-8B 构建的双视图模型把 TSRBench 总体准确率从单用折线图的 44.5% 提升到 53.2%，高于所评估的最强专用 TSLM 基线的 36.7%；在 TSExam 上达到 89.9%，多变量 ChatTS 对齐的数值准确率为 86.8%。
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论文提出市场式后训练，让去中心化智能体群自学编排
一篇投稿于 arXiv 的论文提出市场式后训练（MPT），用于在去中心化智能体群中同时学习动作策略与自我编排。智能体通过出价表达参与意愿，出价决定谁行动，集体结果则提供局部训练信用，因此个体能力与参与模式可以一起演化，无需中心协调者。作者在具身制作、机器人导航和深度研究三类任务上评估，结果显示该方法优于单体式后训练，且学习到的自我编排在相同动作策略下优于其他协调策略。消融实验表明动作与出价都能从学习中获益，学到的出价还能提供更有效的动作训练信号。训练后的群体对相关任务适应更快，推理时群体规模越大表现越好，智能体掉线带来的性能损失也更小。代码与训练模型已公开。
- AI 摘要arXiv cs.AI
AVC-Reward：面向音视频一致性的可训练奖励模型与评测基准
针对联合音视频生成模型出现的多事件组合、多层音频混合与非对称跨模态关系等复杂场景，现有评测多沿用早期单向任务的指标、把整段音视频当作整体并依赖简单预设关系。该工作提出以事件为中心的评测框架：在事件层面拆解音频与视觉事件、逐个分析并做跨模态关系交叉验证，再汇总为粗到细的三级一致性指标，覆盖全局叙事和谐、事件级时间同步与细粒度属性对齐。该指标被实例化为可训练的奖励模型 AVC-Reward，并配套构建 AVC-Benchmark，样本主要来自多类音视频生成模型产出的正负例。
- AI 摘要arXiv cs.AI
四个 Gemini 4 Argon 智能体自主通关《我的世界》
研究团队把四个 Gemini 4 Argon 智能体放进沙盒化的《我的世界》生存世界，目标只有一个：击败末影龙。每个智能体通过开源库 Mineflayer 操控一名玩家，靠游戏内聊天和共享记忆协同。没有人分配角色，也没有人编写游戏逻辑，所有程序由智能体自行规划、编写和调试。在随机生成、Easy 难度的世界里，团队共编写 2783 个程序，历时 27 小时 14 分钟击败末影龙，过程中死亡 605 次。研究者可通过实时面板观看并随时暂停或终止，但全程无需介入。