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我们已经在打昨天的仗了”：希腊总理坦诚谈论人工智能
大多数贸易代表团领导人都坚持立场，但当我本周采访希腊总理基里亚科斯·米佐塔基斯时，他也承认没有政府为人工智能即将要做的事情做好准备。
TechCrunch — AI
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All published intelligence, sovereign stack research, ecosystem news, and AI foundation model reviews.
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Исследования1 мин
一天内发布两个主要的人工智能版本正如我们之前所写的，本周承诺将充满更新和……
Сразу два крупных AI-релиза за один день Как мы и писали ранее, эта неделя обещала быть насыщенной на обновления И....
Telegram — BlueScreen.kz
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一天内发布两个主要的人工智能版本正如我们之前所写的，本周承诺将充满更新和……
Сразу два крупных AI-релиза за один день Как мы и писали ранее, эта неделя обещала быть насыщенной на обновления И....
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Общее1 мин
Grok 4.7 发布 - xAI 用于编程和 AI 代理的新旗舰模型 xAI 推出了 Grok 4.7 - 一个新的...
Вышел Grok 4.7 — новая флагманская модель xAI для программирования и AI-агентов xAI представила Grok 4.7 — новую м....
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arXiv — cs.AI
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AI 神经科学家：用于神经影像分析的交互式代理界面
分析神经影像数据需要专门的编码和统计专业知识，这限制了没有计算背景的研究人员的可访问性。我们推出了 AI Neuroscientist，这是一种用于交互式数据探索的语言代理。该系统集成了一个大...
arXiv — cs.AI
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当法学硕士代理人无法阅读房间时：重新适应关系社会推理
社交代理最基本的决定（我应该对这篇文章做出反应吗？我应该联系谁？）并不纯粹是内容问题。正确的行动往往取决于人与人之间的潜在关系——纽带强度、互惠、相互联系——而不是……
arXiv — cs.AI
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作为路由图的注意力：从单个前向传递中提取实时电路
在语言模型中寻找回路通常意味着进行许多仔细的干预。我们尝试一些更简单的方法：将注意力视为来自一次前向传递的路由图，保留一小组指向答案的路由，并询问这些路由是否真的重要。他们…
arXiv — cs.AI
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学习企业数据理解：数据代理的压缩和路由
企业环境中的结构化数据代理必须对复杂的数据环境进行推理，其相关证据分布在模式、关系、策略和重复业务角色中。现代代理系统通常通过可重用的降价风格来解决这个负担……
arXiv — cs.AI
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使用 Wiki LLM 索引增强机器学习课程学习的潜力
大型语言模型越来越多地被部署为特定课程的导师，但它们的实用性取决于经过审查的教学材料的基础，而这些材料通常会在学期中期进行修订。我们之前的工作在……上构建了一个多模态检索增强生成（RAG）系统。
arXiv — cs.AI
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让代理更加一致：技能应该形成重复任务的习惯
在重复的工作中，代理人的表现不一致。我们运行 42 个任务，每个任务 3 次，发现根据模型的不同，38% 到 74% 的人返回的答案不一致。一致性是买家、审计员或监管机构所要求的，而代理商却没有。他们也很浪费：...
arXiv — cs.AI
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使用基于 Transformer 的机器学习对 OpenXR 进行实时手势识别
手势识别是人机交互 (HCI) 的关键组成部分，可为游戏、虚拟现实 (VR)、机器人等应用程序提供直观的界面。这项研究集成了基于变压器的机器学习模型，用于实时手势……
arXiv — cs.AI
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ShowTellArena：通过演示评估对业务工作流程的理解
我们经常通过展示工作并解释我们所做的决定来教导同事。我们如何检查代理从同一课中理解了什么？我们介绍 ShowTellArena，这是一个基准协议和公共数据集，用于在叙述的业务演示后进行理解。这…
arXiv — cs.AI
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澄清不是纠正：法学硕士未能放手
语言模型中的对话失败通常被认为是记忆失败：上下文太长、摘要有损、忘记了约束。我们认为这忽略了一个更深层次的问题：在许多对话中，模型不会忘记，但它提交得太早了。一个暧昧的早期转折崩溃了……
arXiv — cs.AI
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从装饰到承重：任务难度塑造思维链的因果作用
仅当书面推理因果性地限制答案时，思想链 (CoT) 监控才有意义。我们引入基于连续的因果测试，这是一种消融补丁干预，它会扰乱一个推理步骤，截断链条，并迫使模型从……继续下去。
arXiv — cs.AI
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异构批处理的高效迭代检索
现代信息检索越来越多地采用嵌入模型和生成模型来处理复杂的查询。然而，当前的服务系统由于单独执行这些模型而面临吞吐量低和 GPU 利用率低的问题。粗粒度划分，...
arXiv — cs.AI
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鲁棒故障，保守修复：跨模型故障的文本知识蒸馏
基于失败的文本知识蒸馏旨在通过检查模型的任务错误来发现模型知识中的差距。提炼的知识可用于该模型（“源模型”）和其他模型的推理。然而，这种知识转移可能并不……
arXiv — cs.AI
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从离线代理到在线决策：对话式人工智能的分层参与评估框架
在线 A/B 实验是用户参与度的决策标准，但流量和读出时间限制了可以测试的对话式 AI 更改的数量。我们询问设计为无需治疗臂用户暴露即可计算的离线信号是否与……的结果一致。
arXiv — cs.AI
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用于推理大型语言模型的强化学习的推出效率：分类法和未来方向
面向推理的强化学习使大型语言模型能够解决数学、编码和其他多步骤任务，但将很大一部分训练成本转移到了部署上，即为策略更新生成轨迹。高效的推出机制...
arXiv — cs.AI
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ZeroGate：受控 AI 代理运行时的信任保护快速路径
提前移动授权可以缩短代理的调度边界，而无需删除授权工作。它还可以接受有效负载、权限或相关状态已更改的操作。 ZeroGate 将确切的行动批准与持久的本地许可分开：发行人签署......
arXiv — cs.AI
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RAG-NAROK：RAG 中具有特定来源反驳的检索感知知识语料库中毒
检索增强生成（RAG）系统已成为将大型语言模型（LLM）输出建立在可验证的外部知识中的主导架构，但它们对动态检索管道的结构依赖引入了很大程度上未经探索的一类……
arXiv — cs.AI
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Spectra：用于自动化 KYC 文档处理的规则驱动的 LLM 管道
资本市场中的了解你的客户 (KYC) 要求分析师手动对文档进行分类，从异构来源提取结构化数据，并验证对复杂监管政策的合规性。这个过程需要每个客户大量的分析师时间，其中......
arXiv — cs.AI
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合成人物角色可以预测真实的受众反应吗？一项模拟真实研究，其中无角色基线击败基于角色的复制模拟
营销人员越来越多地使用大型语言模型 (LLM) 作为“合成角色”，以在发布之前预测受众对一份副本的反应，这受到了基于个人资料条件的 LLM 模仿人类样本的证据的鼓舞。但这个预测真的对真实有效吗？
arXiv — cs.AI
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现有的预处理器是否可以改善生物医学表格基础学习？ TabPFN优化的实证研究
表格基础模型最近显示出结构化生物医学数据分析的强大潜力。其中，TabPFN 已成为低数据表格分类任务的有效方法。然而，优化和预处理策略对……的影响
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DGS-JEPA：动态高斯泼溅的时间组合联合嵌入预测
动态高斯分布提供了不断变化的 3D 场景的明确表示，但现有方法主要针对重建、未来状态生成或渲染进行优化，而不是针对学习可重用的预测动力学进行优化。我们提出 4DGS-JEPA，一个……
arXiv — cs.AI
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Ovis-Embedding：推动通用全模态嵌入的前沿
在本报告中，我们介绍了 \textbf{Ovis-Embedding}，这是一个基于文本、图像、视频和音频的本机集成构建的最先进的全模态嵌入系列。 Ovis-Embedding 没有组装单独的模态塔，而是使用共享的多模态主干来编码不同的……
arXiv — cs.AI
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用于 GBM 生存预测的准确且可解释的超图神经网络
多形性胶质母细胞瘤（GBM）的生存预测需要模型既准确又可解释，但现有方法将这些目标视为竞争，其中高性能模型牺牲了透明度，而可解释模型接受降级的预测......
arXiv — cs.AI
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X-Planner：实体智能的事件结构任务规划
任务规划在长视野操作中将高级指令和可执行行为联系起来，但现代视觉-语言-动作（VLA）系统通常会隐含这种中间结构。现有的思想链 (CoT) 规划器也倾向于依赖粗略的任务级别……
arXiv — cs.AI
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MedGate-Fusion：整合首次遇到的语义叙述和生理生物标志物以进行前瞻性中风风险分层
初级保健中的前瞻性卒中风险分层具有挑战性，因为早期风险信号分布在常规生物标志物和非结构化临床叙述中。我们提出 MedGate-Fusion，一种多模式门控架构，集成了基于变压器的……
arXiv — cs.AI
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