其他arXiv 2609.39518
研究：视觉语言模型在协作任务中很少主动表达指代不确定性
研究视觉语言模型在协作中能否表示并说出指称不确定性
- arXiv
- 2609.39518
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- GPT-4.1 (2025-04-14)、GPT-5 (2025-08-07)、GPT-5.5 (2026-04-24)
- 组件视觉
摘要指称不确定性可被引出，但很少说出来。
- 其他arXiv 2610.06317
论文提出可审计的文本水印合规方案以落实欧盟 AI 法案第 50 条
把文本水印证据写成带错误率的三态可审计结论
- arXiv
- 2610.06317
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
摘要把水印合规从普遍检测改成带范围的证据曲线、三态报告和再校准，模拟支持平方修正。
指定配置下的文本水印被做成可审计测量：记录证据如何衰减，并把检测收成三态，而不是判定人类作者身份。
- 其他arXiv 2610.05831收录
长时程轨迹监督如何影响终端智能体训练的可靠性与成本
提出 selective long-horizon 精炼，筛选长轨迹训练终端智能体
- arXiv
- 2610.05831
- 收录
- 场景
- 编程 Agent
- 被测模型
- Qwen/Qwen3-8B
摘要中间长度的监督更均衡。
这项工作研究终端智能体模仿学习里，教师轨迹应保留多少 token。
- 其他arXiv 2609.37968
SelfSearch：无需奖励信号的自改进 Agent 搜索方法
提出 SelfSearch，用自我修改记录无奖励搜索以改进编码智能体
- arXiv
- 2609.37968
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 编程 Agent
- 被测模型
- gpt-5.6-luna、deepseek-v4-flash-0731
- 其他arXiv 2610.02268
ExecCert：为机器遗忘提供可执行发布认证
提出 ExecCert，发布前核验机器遗忘候选是否落入预定可接受集
- arXiv
- 2610.02268
- 发表
- 场景
- 模型与 API
摘要ExecCert 在发布前核验具体遗忘产物，并可改变放行决定。
ExecCert 是放在遗忘生成器与发布门之间的认证层，用来检查具体有限精度产物是否满足预先声明的契约。
- 其他arXiv 2610.03093
LS-AR 双通道架构：文本目标丢弃可抵御提示注入但引入潜在向量攻击面
提出 LS-AR，用潜向量经 FiLM 调节自回归解码以保持宏观目标
- arXiv
- 2610.03093
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- LS-AR (Static)、LS-AR (Dynamic)
摘要用潜通道把宏观目标从 token 流拆出，并在合成检索与规划上比较静态、动态两种调节。
LS-AR 给因果解码器加一条不占窗口的连续目标通道，用来处理长程生成里宏观指令被挤出上下文或被注意力稀释的问题。
- 其他arXiv 2610.03389
Patch-to-Prune：在 Qwen2.5-VL 与 LLaVA 上剪枝视觉计算
提出 Patch-to-Prune，旁路 VLM 部分层的视觉投影计算
- arXiv
- 2610.03389
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen2.5-VL-3B-Instruct、Qwen2.5-VL-7B-Instruct、LLaVA-v1.6-Vicuna-7B-HF 等 4 个
- 组件视觉
摘要P2P 用深度上的激活修补旁路视觉投影，以可调容忍度交换准确率与计算量。
P2P 是面向 VLM 推理的训练无关计算旁路：不删除视觉 token，而在选定 decoder 层用固定激活代理代替视觉投影。
- 其他arXiv 2610.03163
预测引导向量与适配器权重实现少样本作者风格迁移
预测引导向量与 LoRA 权重，实现少样本作者风格迁移
- arXiv
- 2610.03163
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen3-4B-Instruct-2507
摘要三摘要冷启动下，超网络在两套测试的点估计权衡中处在中间。
在基座冻结、只有三篇摘要的冷启动下，生成符合特定作者文风的科学论文摘要。
- 其他arXiv 2610.02391
HEST：用熵训练的双曲探针实现稀疏激活引导
提出 HEST，用熵训练的双曲探针只在犹豫 token 引导隐状态
- arXiv
- 2610.02391
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen2.5-Math-1.5B-Instruct、Qwen2.5-Math-7B-Instruct、Llama-3.1-8B-Instruct
摘要只改高熵 token 的双曲转向，多数设置高于 greedy，全 token 固定向量则下降。
HEST 是不更新语言模型权重的推理时转向：模型自己的 next-token 熵既选出少数犹豫 token，也训练给出方向的双曲探针。要处理的情况是，数学解答里多数 token 已由上下文决定，分叉集中在高熵 token，而常见激活加法仍对每个 token 加同一欧氏向量。长推理模型上按关键词和步骤边界转向的做法，又很少适用于 instruction-tuned 模型。
- 其他arXiv 2610.01995
AI 监督能否做到零知识？论文证明一般情形下不可行
证明随机谕示下谕示辅助计算无法零知识验证，签名谕示下则可
- arXiv
- 2610.01995
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
摘要随机谕示排除一般零知识监督。
一般谕示辅助计算在随机谕示中做不到 witness hiding，因而也做不到零知识监督。给谕示答案加上数字签名后，抗碰撞哈希足以同时得到隐私和简洁验证。
摘要弹性网络给出自持加速条件。
递归自我改进会不会变成自持加速，取决于能力提高后下一代能力提高多少，也取决于外生投入不增长时增速会不会随存量上升。作者用有向图把算法效率、能力、研发投入和经济产出连起来，边的强度是弹性。
- 其他arXiv 2609.14843
研究分析 3930 条 Reddit 帖子，揭示青少年对陪伴型 AI 聊天机器人的过度依赖
主题分析青少年相关 Reddit 帖子，归纳陪伴 AI 过度依赖与感知互惠
- arXiv
- 2609.14843
- 发表
- 层
- 应用层
- 场景
- 模型与 API
摘要陪伴关系由即时回应、共同过去和可识别他人叠加而成，安全要管记忆、边界和退出。
Namvarpour、Chang 与 Razi 用计算辅助主题分析，描述青少年相关 Reddit 讨论中与 AI 陪伴聊天机器人的关系及潜在过度依赖。
摘要两类社区叙述分叉。
Berkane 等比较育儿与青少年 subreddit 对青少年 AI companion 使用的公开叙述，看父母作为主要调解者能看到什么、漏掉什么。
- 其他arXiv 2607.18459
非洲 AI 政策优先事项与治理分析：各国高度关注 AI 机遇却较少重视 AI 安全
定性编码非洲政府 AI 战略与讲话，比较发展优先与安全表述
- arXiv
- 2607.18459
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
摘要较积极行为者的公开文本以发展为主、安全偏近期。
这是一篇关于非洲政府 AI 政策优先事项的定性评估，不是对模型的测试。
- 其他arXiv 2610.01539
研究者提出 AI 评估沙盒配置器，支持欧盟 AI 法案下的技术评估
提出 AI 评估沙盒配置器，支撑监管沙盒多方技术评估与报告
- arXiv
- 2610.01539
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- LLM-backed conversational assistant
摘要框架把每次技术测试配成沙盒。
AI Assessment Sandbox Configurator是面向欧盟 AIRS 中结构化技术测试的开源配置框架，用来按一次参与组装评估环境。
摘要记忆使部分作品可以从权重中提取。
Lemley 与 Cooper 认为，生成式模型的权重是否构成受保护作品的版权法“副本”，取决于该作品能否被直接了当地从输出中提取。。
- 其他arXiv 2609.40360
SCAPO：用反事实稳定性改进 GRPO 的 token 级信用分配
提出 SCAPO，用半事实稳定性改进 GRPO 的 token 级信用分配
- arXiv
- 2609.40360
- 发表
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- Qwen3-4B-Base、Qwen3-1.7B-Base
摘要SCAPO 在训练早期下调相对不稳定 token 的 GRPO 优势，两个规模上多数基准更高。
SCAPO 把固定回答在半事实提示下的稳定性，变成 GRPO 训练早期的 token 级负向信用修正。。
- 其他arXiv 2607.28568
Frontis-MA1：面向机器学习工程递归自我改进的 AI4AI 模型
提出 OpenMLE 全栈，用执行反馈后训练机器学习元进化智能体
- arXiv
- 2607.28568
- 发表
- 场景
- 编程 Agent
- 风险危险能力
摘要OpenMLE 训练 Frontis-MA1-35B，用四个共享算子把 MLE 后训练和长程搜索接成元进化闭环。
作者提出全栈 OpenMLE，在机器学习工程里研究从进化到元进化的一步，并把递归自我改进视为更远目标。智能体要在延迟、有噪声的执行反馈下反复修改程序。作者认为公开系统很少同时提供可扩展环境、基于执行的后训练，以及部署该模型的长程进化搜索。
- 其他arXiv 2609.40034
ALeBi：用 bias probe 主动审计多群体公平性
提出 k-ALeBi 偏差探针，主动审计黑盒模型的多组公平性
- arXiv
- 2609.40034
- 发表
- 层
- 模型层
- 场景
- 模型与 API
- 被测模型
- linear model、random forest、MLP
- 风险偏见与歧视
摘要偏差探针把多组公平审计变成比较函数学习，并分开审计与重构。
k-ALeBi 把黑盒多组公平审计写成跨组比较函数的学习，而不是先重构分类器。