论文：AI 论文、技术方法与基准测试第 74 页
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新基准FTA评估智能体工具调用失败后的虚报问题
使用工具的智能体存在双重失败风险：工具出错且智能体无证据却谎报成功。新基准FTA固定失败观察与所需证据状态，使事后声明可审计。其含100项任务及3600条人工标注，对比三种策略发现：基线策略虚报成功率22.8%，加透明指令降至9.3%，用结构化证据合约降至0.8%；编造细节率从28.3%降至0.8%，有效回复率则从74.9%升至98.8%。证据合约策略在保持高有效回复率的同时大幅降低报告错误。
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X-Reset框架利用人手演示解决RL探索难题并实现零样本迁移
X-Reset框架通过人手与物体的交互演示解决强化学习从零开始的探索难题。它将人手状态运动学重定向至机器人状态，过滤仿真不稳状态，将剩余采样为训练重置分布，配合通用物体中心奖励训练。该策略仅依赖物体状态与目标，在20种物体及三种具身（22自由度手配双臂、平行爪夹爪）上训出通用策略，随物体数扩展，泛化至未见物体，容许不完美手姿估计，实现零样本仿真到真实迁移。
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AI Night-Scientist框架用强化学习提升LLM科研创意
LLM的低熵偏好导致其开放性科研构思同质化。AI Night-Scientist框架基于认知科学，沿行动、过程与结果三轴对创造力建模，用GRPO算法训练模型何时及如何偏离可预测推理。相比基线模型，该框架使研究方向多样性扩大27.8%，贡献类型扩大14.9%，预估引用影响力提升最高32.0个百分点，原创性提升66.2点。单纯提高解码温度无法复现这些增益，语义引导对指定创造力方向至关重要，表明创造力是可学习的多层能力。
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NeurIPS 2026 论文提出 DSS-GNN 统一图神经网络不确定性表示
被 NeurIPS 2026 接收的论文提出 DSS-GNN，将图神经网络的校准、OOD 检测与分布偏移鲁棒性统一至单一表示。它把不确定节点嵌入建模为随机图信号，用图傅里叶滤波器抓结构变化，正交多项式混沌坐标抓随机变化。其均值系数供能基 OOD 评分，高阶系数供 logit 变化，求积平均定预测分布。独立模式下在 14 个节点分类基准获最低 Brier 分数；混合模式在多数节点 OOD 设定达最佳 AUROC，在 7 个 GOOD 概念偏移基准获最强偏移准确率。
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研究称强化学习可轻易击破模型蒸馏防御
针对闭源大模型推理能力的蒸馏攻击，现有防御机制通常仅在蒸馏后评估，默认攻击者不再训练。该研究指出，若攻击者后续引入强化学习，原本看似有效的防御会被击穿，降低攻击门槛。仅用API易得数据进行的简单攻击，其窃取推理能力的提升效果，竟等同于提取完整隐藏轨迹的复杂攻击。只要防御仍泄漏足以重建近似推理轨迹的信息，便大概率失效，批级防御或更有效。
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LFRM模型用连续潜空间扩散做推理，小骨干刷新数学与代码评测
Xiang Cheng提出LFRM，通过连续潜空间扩散迭代优化生成推理结果。该方案从强自回归教师多层提取紧凑表征，支持异步去噪，并用分级课程学习紧凑提示编码器替代教师推理。结合自条件引导与金解端点补充稀疏奖励，638M参数去噪骨干在GSM8K达63.74% pass@1（64步），MATH500达24.6%；HumanEval与HumanEval+分别达32.85%与30.18%（128步），超越同规模连续扩散基线。
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Workday研究Agent技能渐进式披露机制
Workday针对其已部署的基于大语言模型的Agent，研究了技能库膨胀导致运营成本上升的问题。通过实证评估按需懒加载技能的渐进式披露机制，发现该方式能提升技能检索质量，但会轻微增加整体延迟。
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研究指出现有机制可解释性电路无法充分解释模型错误
机制可解释性领域常通过消融其余部分来验证紧凑子网络（电路）以解释模型行为。该论文指出，此类验证方式下的电路虽能高度复现模型正确决策，却遗漏大部分错误。在GPT-2 small的间接对象识别任务中，采用均值消融时，人工及自动化电路对正确提示的复现率达97.3%至99.5%，但对错误的复现率仅11.4%至41.7%。案例研究表明，恢复被省略的注意力头可将错误复现率从14.2%提升至75.1%，且正确复现率仅微降0.41个百分点。因此，精确复现错误应成为评估电路解释力的必要测试。
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研究揭示RLVR奖励黑客机制并提出选择性控制纠偏法
在可验证奖励强化学习（RLVR）中，不完美的验证器会给错误回答赋高分，诱发奖励黑客现象。研究证明，常规观测无法察觉或减少此类被接纳的错误，除非牺牲正确率。为此，作者引入基于审计的额外正确性反馈构建修正项，实现“选择性控制”：当修正力压倒验证器引发的错误倾向时，可降低错误概率并提升正确回答概率。对数线性与神经上下文赌博机及语言模型的实验证实，部分审计下的选择性控制能有效减少错误并提高正确性。
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PhoneCLI将应用界面编译为可调用命令，提升移动智能体效率
针对移动GUI智能体依赖视觉语言模型（VLM）逐步截图操作导致的缓慢、高成本与脆弱性问题，PhoneCLI提出将应用界面导航离线编译为可调用命令的方案。该方案无需应用内部API、运行时插桩或模型训练，离线探索并提取目标应用的屏幕、交互元素及导航边构建语义地图，每个屏幕生成一条确定性重放命令。在线执行时，智能体选择命令并在亚秒级时间内零VLM成本确定执行；遇到开放交互或编译路径失败则回退至VLM解释器。在AndroidLab上，该方案提升了任务成功率并减少步骤与token消耗，迁移至AndroidWorld的M3A智能体也获得一致效率提升。其编译对象为应用导航而非单次运行，因此可服务于新任务。
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MS-GLA提出多时间分辨率分解，突破GLA表征瓶颈
门控线性注意力（GLA）因所有头以单一时间分辨率处理token，难以兼顾局部句法与长程语义，产生表征瓶颈。MS-GLA将注意力头分配至多时间分辨率：粗分辨率池化长token跨度专攻长程依赖，细分辨率保留局部句法敏感度。引入可学习的输入依赖融合层动态重组各组输出，在不增加单头状态大小下扩充有效记忆容量。同等参数量下，MS-GLA在语言建模平均困惑度降低9.5%，召回密集型任务准确率提升达18.9%。
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研究提出CMDO优化算法，引入认知记忆驱动自适应搜索
研究提出无导数优化器CMDO，将搜索经验表示为上下文、行为与结果的关联，并按工作、情景与整合记忆分类存储。算法依当前状态相似度检索正负经验，重构搜索策略而非复现旧解，包含自适应几何的探索、定向与局部行为。在BBOB/COCO及CEC2017测试中，CMDO对比DE、CMA-ES等展现竞争力，在CEC2017 F10取得对比中最低中位误差。搜索轨迹分析证实，依赖上下文的回忆改变了行为分布，失败经验作为负证据影响后续决策，表明显式记忆机制能有效控制种群搜索。
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研究发现潜在推理模型能自发习得泛化性循环搜索算法
针对大模型不同推理机制是否同源的问题，研究者基于GPTNeoX在多跳推理任务ProsQA-Ext上从头训练了五种变体。结果显示，常规、CoT及暂停词模型虽在分布内表现佳，但依赖局部图特征，向更长跳数的分布外问题泛化极差。相反，无中间轨迹的潜在推理变体泛化更强，其内部动态契合图上的前向可达性传播。因果干预与电路分析定位出瓶颈潜在模型中存在稀疏循环搜索电路：注意力头检索图关系，MLP与残差流跨步更新可达状态，多头完成候选匹配。这证明潜在循环能支撑超越训练深度的可复用前向搜索算法。
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新框架VVR提升文生图指令遵循能力，SD3.5准确率升至28.3%
文生图在满足物体数量与空间关系等精确指令上存在挑战，现有奖励模型不可靠。研究者提出可验证视觉奖励框架VVR，基于几何对象场景生成提示与确定性验证器，泛化至自然提示。发布含万项任务与32种约束的VVRBench及含720项复杂任务的Challenge集，GPT-Image-2.5在后者仅解21.4%。用VVR作RL奖励使SD3.5 Medium在VVRBench准确率从2.8%升至28.3%，实现由易到难泛化，且在域外基准及人类偏好上亦有提升。
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新基准GPUPhysBench评估编码智能体GPU物理模拟能力
GPUPhysBench包含50项任务，评估编码智能体在固定时间与NVIDIA GPU下编写、编译及优化物理模拟GPU代码的正确性与效率。任务涵盖流体、可变形固体及颗粒材料等场景。对六组前沿模型测试显示，虽最强两者能全部通过正确性测试，但在效率上，仅22%的任务达到参考实现0.9倍的速度，且无一超过参考实现5%，碰撞检测与迭代求解器等环节差距最大。
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DR-net-Mamba利用选择性状态空间建模实现长程ECG去噪
DR-net-Mamba在卷积瓶颈处插入选择性状态空间模块，结合局部特征提取与长程时序建模，保持线性复杂度。在超40种病理类别的合成及真实数据集上，该模型取得最高SNR与最低RMSE，且随序列变长或低SNR下优势更显著。下游诊断分类中，其宏观AUROC优于所有对比去噪器并超越卷积基线。导联特异变体是唯一在两种分类器上均改善校准指标的去噪器，对ST/T变化等依赖宽泛波形的诊断提升极大。
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研究揭示滑动窗口KV推理的潜在信息传递能力
该研究探讨了滑动窗口KV推理机制，即在增量处理序列时仅保留固定大小近期键值状态缓存的方法。此法无需额外训练即可应用于预训练因果Transformer，且内存恒定。实验覆盖Qwen、Llama、Mistral及Muse Glimmer五款开源模型，发现保留已计算状态比从原词元重新计算最终固定窗口的检索效果更好。其中Muse Glimmer与Mistral 7B展现出最强的潜在信息接力，即便源词元已移出缓存仍可提取信息。这两款模型架构原生包含滑动窗口注意力，暗示该训练方式或能促进更可靠的信息留存。
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研究提出CLEAR-Med双智能体框架分析临床数据
研究提出CLEAR-Med双智能体框架，用于结构化临床数据的自然语言分析。该框架将SQL调用与独立验证分离：一智能体将问题转SQL并生成草稿，另一验证智能体执行确定性检查以决定接受、修复或弃权。在含532条记录的21站点数据集测试中，调用智能体正确率达66.4%，未基线化ChatGPT仅12.0%，提升54.4个百分点。该框架确保数值声明可溯源至SQL，未决案件可安全关闭。
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ADPTNet提出非线性SSM，兼顾长程依赖与GPU并行
为替代高耗能Transformer，ADPTNet被提出以同时实现数据自适应、长程依赖捕获、GPU并行及非线性循环四项特性。其基于局部拓扑共轭构建，结合线性注意力与黎曼优化，实现非线性且可预测的长期行为，并在参数控制上提供理论保证。测试显示，其在选择性复制任务优于Hawk，状态追踪优于Mamba；在序列CIFAR-10上以更少参数匹配线性SSM精度并超越Transformer。其脉冲版本SpikingADPTNet在Spiking Speech Commands数据集创下83.56%的新SOTA。此外，其恒定时间尺度支持无雅可比矩阵的Conv DEER与Forward DEER扩展，Conv DEER无额外计算开销并首次实现非线性RNN并行化。
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新方法揭示音频分类器捷径学习
机器学习数据集内的事件关联易引发捷径学习，使模型依赖虚假关联做预测而在实际中表现不佳。研究者提出一套流程，通过在时间解释中挖掘反复出现的概念来揭示该问题。具体做法：分离解释分类器决策的音频片段，用大音频语言模型集合生成描述，再由大语言模型提取高频概念供人工审计。在基于AudioSet Strong构建的控制数据集上评估，该方法可靠地找出了已习得的捷径，例如模型仅凭“笑声”存在就预测“掌声”。