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技术方向 · 把模型跑起来的工程实践：推理优化、量化与成本、Serving 架构与可观测性 · 共 3313 条

只展示置信度达到公开门槛且每篇排名前三的主题标签，降低泛化误贴。

10月6日周二 · 20 条

当日发布

正文结构化主题已通过公开置信门槛

arXiv cs.AI一手来源研究

行动前先选择：面向长程工具使用智能体的比较价值估计

论文提出 CITA 方法，训练比较推理模型（CIM）来估计长程工具调用序列中候选下一步工具调用的长期价值，从而在执行前做出更优选择。CIM 利用真实轨迹配对、贝叶斯工具图模拟器和 LLM 语义比较三种信号进行训练。在三个工具使用基准和多个骨干 LLM 上，CITA 一致提升了 Tool F1 和任务成功率。

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正文结构化主题已通过公开置信门槛

arXiv cs.LG一手来源研究

贝叶斯充分压缩还不够：通信如何帮助多智能体系统？

该论文提出「接收者相对有界协调」框架，研究多智能体LLM系统中发送者向执行者传递短消息何时优于直接提供原始上下文。作者将消息价值分解为接收者增益减去协议税，并指出即使贝叶斯充分压缩也可能因执行者无法使用其表面形式而失败。在六个基准上，同一Qwen协议提升了ContextBench联合准确率却降低了ToolSandbox表现，固定消息重放揭示了内容恢复正确但动

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正文结构化主题已通过公开置信门槛

arXiv cs.CL一手来源研究

SynLat：句法对齐的文本-潜在思维链压缩

论文提出 SynLat，一种文本-潜在混合的思维链压缩框架，通过句法对齐单元（SAU）将压缩边界与句法结构对齐，避免 token 级或固定长度边界割裂短语、公式等连贯片段。方法用答案条件化的 Teacher 为单一压缩条件化 Student 构建渐进式 KEEP/LATENT 目标，推理时仅需问题和压缩级别即可生成混合推理。在 Qwen3-8B/14B 上，

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正文结构化主题已通过公开置信门槛

arXiv cs.LG一手来源研究

锯齿状能力从何而来？受控两层任务研究

该研究构建了一个由已知两层组成的受控任务：下层A从记录中计算五个逐槽和，上层B利用槽1的和及历史模式预测下一类别，因此B无法仅由当前A计算得出。训练小型循环网络仅学习B后发现，网络对A的习得呈现「锯齿状」——B需要的槽1可读性达97-98%，而其他槽仅5-10%，类别误读集中在槽1临界值附近。匹配实验表明，即使提供精确的A也不足以消除B的失败，说明下层理论的

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正文结构化主题已通过公开置信门槛

arXiv cs.AI一手来源研究

CALM：文本到图像生成中全局不安全性的局限分析

该论文对文本到图像生成中「全局不安全信号」假设进行了受控几何分析，发现紧凑的不安全子空间无法覆盖异构的不安全语义，而扩大聚合范围又会扭曲安全邻近的良性提示，形成覆盖度与选择性的权衡。为此作者提出免训练的 CALM（反事实自适应局部调制）方法，利用匹配的不安全-良性锚点，将每个提示路由到活跃的不安全类别，仅对违规 token 表示做最小编辑并抑制正向对齐的不安

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正文结构化主题已通过公开置信门槛

arXiv cs.AI一手来源研究

MintFlow：面向约束流匹配的最小轨迹干预

论文提出 MintFlow，一种无需训练的约束采样框架，将约束满足建模为对预训练流轨迹的最小干预。它通过伴随方程得到闭式最小范数扰动，避免高维雅可比矩阵和迭代优化，并自适应选择干预时间。在图像逆问题、图像编辑和物理信息生成等任务上，MintFlow 在满足约束的同时比现有方法更好地保持预训练生成分布。

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正文结构化主题已通过公开置信门槛

arXiv cs.MA一手来源研究

基于BAG感知互信息最大化的抗FDI攻击多智能体目标定位与跟踪

该论文提出一种在虚假数据注入（FDI）攻击下具有韧性的多智能体目标定位与跟踪框架。方法结合基于互信息的导航、基于贝叶斯攻击图（BAG）的攻击检测，以及可达集引导的恢复策略，通过信任门控隔离被攻陷智能体的传感信息，并用LQR引导未受攻击智能体重定位目标。仿真表明该框架在FDI攻击下仍能保持稳健的跟踪性能。