未来已来，只是尚未均匀分布
每日精选 arXiv 新论文，用中文讲清核心问题、方法、结果与局限。
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面向预训练自监督视觉模型的数据集蒸馏
Dataset Distillation for Pre-Trained Self-Supervised Vision Models
提出线性梯度匹配方法为预训练自监督模型蒸馏数据集，使线性探针性能超越真实数据并能跨模型泛化，同时有效用于细粒度分类和模型可解释性
In-N-On：借助真实场景与任务数据扩展自我中心操作
In-N-On: Scaling Egocentric Manipulation with in-the-wild and on-task Data
通过系统划分野外与任务自我中心数据并规模化学习，使机器人仅从人类数据获得语言指令跟随、少样本学习和更强鲁棒性
有界字母表上的分词是困难的
Tokenisation over Bounded Alphabets is Hard
论文证明了在有限字母表上分词问题是 NP 完全的，即使二元字母表也无高效近似，揭示了计算本质困难
ARC 是一个视觉问题！
ARC Is a Vision Problem!
提出 Vision ARC，将抽象推理 ARC 视为视觉图像翻译任务，用 ViT 实现 60.4% 准确率，大幅超越其他从头训练方法
基于多模态基础模型扩展空间智能
Scaling Spatial Intelligence with Multimodal Foundation Models
论文通过八百万空间数据训练多模态模型，在空间智能基准达最优，揭示数据扩展促使泛化涌现
截断 SU(2)格点规范理论的量子纠错码
Quantum Error Correction Codes for Truncated SU(2) Lattice Gauge Theories
为截断 SU(2)格点规范理论构建两个量子纠错码将高斯定律转为稳定子并纠正单比特错误其逻辑门哈密顿量精确对应规范单态自旋模型
优化混合块注意力
Optimizing Mixture of Block Attention
该论文通过理论分析揭示块注意力性能依赖路由对相关块的区分提出小块和键短卷积方案并开发 FlashMoBA 核实现高达十四点七倍加速
一维浴中涌现的自旋有序与稳态超辐射
Emergent spin order and steady-state superradiance in one-dimensional baths
揭示一维原子阵列通过竞争集体衰减与传播诱导相干耦合可形成稳态自旋序及手性超辐射，并给出同步阈值与强度平方标度律
超向列相
Supernematic
发现几何阻挫系统通过铺嵌不变量强制全局守恒量，产生不可压缩相位相干且破缺旋转对称的超向列相
大语言模型的黑盒在线策略蒸馏
Black-Box On-Policy Distillation of Large Language Models
提出生成对抗蒸馏，将蒸馏转化为生成对抗游戏，用判别器作为在线奖励模型，使黑盒蒸馏的学生媲美 GPT-5
普通晶格缺陷作为拓扑的探针
Ordinary lattice defects as probes of topology
普通晶格缺陷虽拓扑平庸却能产生鲁棒中隙束缚态，从而成为探测能带拓扑的通用探针，并在声学陈数晶格中实验证实
恰逢其时，恰逢其地：基于市场模拟的强化学习执行优化
Right Place, Right Time: Market Simulation-based RL for Execution Optimisation
提出基于反应式市场模拟器的强化学习执行优化框架，发现强化学习策略逼近阿尔姆格伦-克里斯有效前沿并显著优于基准
路由流形对齐提升混合专家大语言模型的泛化能力
Routing Manifold Alignment Improves Generalization of Mixture-of-Experts LLMs
RoMA 通过路由流形与任务嵌入对齐的轻量微调，使样本路由权重匹配成功邻居，从而缩小 MoE 大模型的性能差距并提升泛化能力
TimeSearch-R：基于自验证强化学习的自适应时序搜索用于长视频理解
TimeSearch-R: Adaptive Temporal Search for Long-Form Video Understanding via Self-Verification Reinforcement Learning
提出 TimeSearch-R，以自验证强化学习优化时序搜索，在多个长视频理解基准上实现显著提升并刷新纪录
基于电路划分与重新整合的量子张量表示
Quantum Tensor Representation via Circuit Partitioning and Reintegration
提出 shardQ 方法结合稀疏切割与张量网络编译，证明并验证量子编码中计算耗时与错误率的最优折衷
基于高斯溅射软体交互仿真的真实到仿真机器人策略评估
Real-to-Sim Robot Policy Evaluation with Gaussian Splatting Simulation of Soft-Body Interactions
通过从真实视频重建软体数字孪生并利用三维高斯泼溅渲染逼真环境，实现机器人操作策略模拟推演与真实性能高度相关，揭示关键行为模式
遗忘无处不在
Forgetting is Everywhere
该论文提出通用遗忘度量，以预测自一致性缺失定义，证实遗忘遍及所有学习范式且显著制约效率
数学分级考试的多方法分析：经典测试理论、机器学习与聚类方法
Multi-Method Analysis of Mathematics Placement Assessments: Classical, Machine Learning, and Clustering Approaches
多方法融合分析发现单一图形题贡献 20.6% 预测力，并揭示分班阈值应从 55% 降至 42.5%
具有广义通配符的量子搜索
Quantum Search With Generalized Wildcards
该论文将通配符搜索问题推广至任意子集查询族，精确刻画了多类族下量子查询复杂度，并首次用原始对手界限直接证明上界
《X-Diffusion：基于跨具身人类示范训练扩散策略》
X-Diffusion: Training Diffusion Policies on Cross-Embodiment Human Demonstrations
该工作通过扩散噪声模糊人机动作差异仅在分类器无法区分时利用人类演示提供高层引导避免学习不可行动作并提升策略
暗能量巡天第三年结果：基于深度学习从弱透镜和星系聚类图中进行模拟驱动的 wCDM 推断。I. 分析设计
Dark Energy Survey Year 3 results: Simulation-based $w$CDM inference from weak lensing and galaxy clustering maps with deep learning. I. Analysis design
该研究首次在真实巡天配置下结合弱透镜与星系成团图，用深度学习模拟推断将Ωm-S8 参数约束力提升 2 至 3 倍
出价与诈唬超越精英人类：通过自我博弈与强化学习精通说谎者扑克
Outbidding and Outbluffing Elite Humans: Mastering Liar's Poker via Self-Play and Reinforcement Learning
Solly 通过自博弈强化学习在简化撒谎扑克中达到精英水平，赢率过半且开发出难被人类利用的策略，性能超越大语言模型
一种用于预测电子结构问题中量子电路参数的可迁移机器学习方法
A Transferable Machine Learning Approach to Predict Quantum Circuit Parameters for Electronic Structure Problems
提出了可跨分子迁移的机器学习方法预测量子电路参数并成功推广至比训练实例更大的氢类系统
GRACE 法则：知识蒸馏中有原则的教师选择
In Good GRACEs: Principled Teacher Selection for Knowledge Distillation
发现轻量 GRACE 评分与蒸馏性能相关性高达 86%，仅凭学生梯度分布即可高效选择最佳教师，避免昂贵试错，并将蒸馏性能提升 7.4%