模型09:30
DriftWorld: 基于漂移生成模型的快速机器人世界建模DriftWorld 能让机器人快速想象动作结果，比扩散模型快 17 倍，还能离线评估策略，性能强又省时。
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模型11:33
MetaPerch：利用元数据提升生物声学基础模型性能MetaPerch通过引入元数据作为辅助信号，让生物声学模型学会了更多环境关联信息，在多个数据集上比现有模型更强。
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模型09:41
原子动作驱动的音乐舞蹈生成方法这篇论文用原子动作来编舞，比直接生成连续动作更可控，效果也更自然，做AI舞蹈生成可以看看。
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模型09:40
HealthClaw：一种用于纵向个人健康管理的自演化智能体HealthClaw能记住你的健康习惯和变化，测试中准确率从0.2%飙到45.7%，还更保护隐私，开源可用。
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模型11:35
PalmClaw：原生移动端智能体框架手机上跑智能体不用再模拟点击了，PalmClaw直接调用摄像头、传感器等设备功能，速度快94%，值得试试。
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模型09:58
AVQ-Attention：自适应分配码本容量的高效注意力机制这篇论文提出了一个聪明的点子：让注意力机制像人一样，在关键地方用更多计算资源，其他地方粗略处理。复杂度降低但精度不降，做推理优化的同学可以关注。
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模型09:56
ATACOM-DC：方向性约束增强安全强化学习探索ATACOM-DC改进了安全强化学习，通过方向性约束只在必要时限制动作，比普通方法探索更高效。
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模型09:11
用大语言模型学习化学反应机理推理，Qwen3微调模型超越专用FlowERQwen3微调模型在化学机理推理上直接击败了专用FlowER，准确率从5.1%提升到8.3%，化学和AI交叉领域值得一看。
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模型11:52
NeuralActuator：机器人动力学与外力感知的神经驱动建模NeuralActuator 让几百块的机器人也能感知外力，不用额外传感器。它缩小了仿真和现实的差距，还能提升模仿学习效果。
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模型11:47
Q2SAR：利用量子多核学习克服药物发现中的经典瓶颈药物筛选老难题，量子版QSVM直接拿AUC从0.80干到0.875，比传统梯度提升强了近9个点，搞药化的人值得看看。
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模型11:01
Bandit PCA的极小极大最优遗憾这篇论文把Bandit PCA的遗憾上界从O(d√(rT log T))降到O(r√(dT))，下界也提到Ω(r√(dT))，彻底解决了这个优化问题的理论最优性。
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模型10:54
ZoRRO：零权重个人化新闻推荐系统，可扩展部署ZoRRO 不用训练就能做新闻推荐，速度比深度学习模型快 600 多倍，点击率还差不多，特别适合大规模部署。
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模型09:31
Imaging-101: 针对科学计算成像的LLM编码智能体基准测试这基准测试了LLM在科学计算成像编程上的真实水平，发现它们在算法选择和物理建模上容易出错，挺有参考价值。
arXiv cs.AI原文
模型10:47
Semantic Pareto-DQN 多目标强化学习框架用于金融异常检测金融欺诈检测的老大难问题有了解法：Semantic Pareto-DQN 不用重采样，直接多目标优化，既能抓到欺诈又少误拦正常交易。
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模型09:57
ALICE：从视觉、视觉语言和切片级专家学习通用病理学基础模型ALICE用聚合蒸馏把8个专家模型塞进一个骨干，在96个病理任务上拿了最佳平均分，还开源了代码。
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NVIDIA 实验室提出 ARDY，能实时生成高质量人体运动，支持文本+约束控制，比传统方法更可控、更快速。
模型11:26
gspDAG-FL：基于Gossip与虚拟投票的安全去中心化联邦学习这个框架用Gossip历史做共识，不用区块链，训练质量不差还能抗恶意节点，适合想搞去中心化联邦学习的人看看。
arXiv cs.LG原文
模型11:24
BiSCo-LLM：无查找表二进制球面编码实现极低比特LLM压缩想省显存又不想损失太多模型质量？BiSCo-LLM用二进制球面编码把LLM压到2比特，不用查码表，存储更省。
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Infinity-Parser2 用多任务强化学习搞定文档解析，开源了500万样本数据集，Pro版在OCR基准上刷新纪录，Flash版速度快3倍多。适合做文档智能处理的开发者。
arXiv: DeepSeek原文
他们搞了个带记忆的 8B 多模态智能体，20 轮对话检索准确率 91.4%，比 32B 模型还快一半。代码和 demo 都开源了，值得看。
arXiv: OpenAI原文
模型10:18
SciReasoner：基于原生结构推理的多学科属性预测模型这篇论文发布了SciReasoner，一个能同时处理蛋白质、小分子和晶体的推理模型，在67项基准上成绩最好，专家评价也很高。
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模型10:17
CO-LMLM：基于连续查询的有限记忆语言模型CO-LMLM用360M参数打平gpt-4o-mini，事实准确度比Claude还高，这是用更小模型做更好知识检索的路线。
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模型09:53
MedPMC：可扩展的高保真医学多模态数据挖掘框架想训练医学多模态模型但缺高质量数据？MedPMC从610万篇论文里筛出1100万对数据，效果比现有数据集好5倍。
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模型12:20
RSF-GLLM：循环软流解耦生成弥合多跳知识图谱语义鸿沟多跳知识图谱问答一直难在中间节点没语义关联，RSF-GLLM用循环软流解决了这个瓶颈，比那些全靠LLM暴力推理的更快更准。
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模型12:18
VAORA：通过视觉动作结果推理对齐桥接物理推理与任务泛化VAORA 用一个巧妙的奖励设计，让 VLM 在物理推理中不再瞎想，在 PHYRE 和 Virtual Tool 上泛化能力更好。
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模型12:17
FreqDepthKV：频率引导深度共享实现长上下文LLM高效KV缓存压缩FreqDepthKV在长上下文推理中将KV缓存压缩3.9倍，同时保持任务精度，比此前压缩方法更稳定，适合内存受限场景。
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模型11:55
GraphBU：基于图原生块单元的MILP实例生成器GraphBU用图原生块单元生成MILP实例，能保持源图结构，可行性高，还能提升下游训练效果。
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模型10:17
面向BioASQ 14b的问答类型感知LLM管道框架这个框架在BioASQ 14b比赛里factoid子任务拿了第一，针对不同问题类型用不同推理策略，很实用。
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模型10:16
RuBench: 俄语仓库级智能体编码基准评测发布想了解用非英语自然语言写代码任务的基准？RuBench用俄语从真实提交中挖了25个任务，还抓到了模型被悄悄替换的证据。
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模型10:16
TopoBrick：外生变量智能拓扑采样实现零样本建筑IoT预测TopoBrick不用训练就能预测建筑传感器数据，靠知识图谱和智能采样选变量，比很多基础模型还准，跟专门训练的模型差不多。
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模型09:54
DT-Guard：面向无推理LLM安全护栏的意图驱动推理主动训练想用轻量模型做好内容安全？DT-Guard靠训练时推理、运行时只打标签，4B就干掉8B的护栏，速度快还准。
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DeepSeek-V4搞了个新框架DSpark，把生成和验证分开调度，用户实际体验加速60%到85%，还不会拖慢系统吞吐。
arXiv: DeepSeek原文
模型11:42
从固定相机到自由相机：无需标定的视角鲁棒VLA模型CamVLA阿里DAMO Academy开源的CamVLA，机器人不用提前知道相机位置也能适应视角变化，单张RGB图像搞定，部署更灵活。
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模型11:36
Cortex: 双向对齐体现代理框架实现长程操作Cortex把长程操作拆成32个标准动作，用开放数据自动训练，比纯VLA模型在Libero和RoboTwin上高3-4%，还能零样本做化学实验。
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模型11:12
OptiAgent：端到端优化建模的多智能体迭代精炼框架运筹学问题用自然语言描述就能自动建模生成代码，OptiAgent在多个基准上SOTA，迭代自纠正机制很靠谱。
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模型12:12
可控模拟代理的行为潜变量：CNeVA框架这篇论文提出了CNeVA，能在Waymo数据集上仿真交通，并且沿速度、加速度等轴直接操控行为，比纯模仿模型多了可控制性，做自动驾驶仿真的可以看看。
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模型12:04
Exformer：面向极端事件的时序预测Transformer这篇论文的Exformer模型专门处理时间序列中的极端事件，比如洪水，比普通Transformer在3天预报上表现更好。
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模型11:56
WattGPU：预测未见过GPU和LLM的推理功耗与延迟想省电又怕买错GPU？WattGPU用公开数据就能预测新GPU和新LLM的功耗和速度，不用自己跑实验，误差才几个点。
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模型11:54
PAW编程范式：4B编译器生成适配器，0.6B模型匹敌32BPAW让模糊函数（如日志告警、修复JSON）不再依赖大模型API。用4B编译器一次编译，0.6B小模型就能跑出32B的效果，还省内存和算力。
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模型11:52
ReContext：递归证据重放提升长上下文推理ReContext不用训练就能让模型用上长文里的关键信息，Qwen3和Llama3上都有效，适合处理超长文档推理。
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