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。
已收录 721 篇解读
如何稳定且高效地训练评论家
How to Train a Critic Stably and Efficiently
提出最佳实践评论家优化 BPCO，结合有界价值预测、蒙特卡洛目标、未归一化优势与长度自适应 GAE，使单次采样评论家训练稳定高效并匹配或超越 GRPO
VIALS：生命科学中视觉产物的解读基准
VIALS: A Benchmark for Visual Interpretation of Artifacts in the Life Sciences
该论文构建了涵盖 161 项生命科学视觉解读任务的 VIALS 基准，并揭示前沿视觉语言模型准确率仅 26.5%、远低于领域专家
牛顿法的原始加速
Primal Acceleration of Newton's Method
该论文提出一种每次迭代仅需一次线性求解的原始变量加速牛顿法，首次对海森矩阵利普希茨连续的凸函数以预设参数实现 O(1/k³)全局收敛率
用于探测真空非线性的经典与非经典光子态
Classical versus non-classical photon states for detecting vacuum non-linearity
该研究发现用经典或非经典光子态替代初始真空态，可显著提升量子电动力学真空非线性探测的可检测性
从计算机使用痕迹中归纳任务模型
Inducing Task Models from Computer-Use Traces
该论文提出 TMI 方法，从无约束计算机使用轨迹中自动发现并分离并发任务，为每个任务归纳层级目标与控制流模型，执行步骤重建率达 74.9%
面向主动数据收集、出行行为建模与天气敏感需求预测的智能体方法
An Agentic Approach for Active Data Collection, Travel Behavior Modeling, and Weather-Sensitive Demand Prediction
该论文实现对话调查、行为建模与多模态大模型预测一体的智能体工作流，视觉天气图像将五类出行方式预测准确率提升至 71.5%
吸顶式 FMCW、IR-UWB 与 Wi-Fi 雷达在卧室人体活动监测与睡眠中断检测中的比较
A comparison between ceiling-mounted FMCW, IR-UWB and Wi-Fi radar for in-bedroom human activity monitoring and sleep interruption detection
该研究在相同天花板部署下同步采集三种雷达数据并用同一卷积网络比较，发现 IR-UWB 活动识别精度最高、FMCW 跨房间泛化最好，睡眠监测宏 F1 均超 92%
TCPα：面向可靠音乐信息检索的间隔控制置信度估计
$TCP_α$: Margin-Controlled Confidence estimation for reliable Music Information Retrieval
提出 TCPα置信度目标，对误分类样本施加边际惩罚，使正确与错误预测完全分离，在音乐信息检索中拒绝最低置信 8% 样本后宏 F1 从 0.89 提升至 0.98
偶极量子气体中相互竞争的三角和条纹超固体序
Competing triangular and stripe supersolid orders in a dipolar quantum gas
在偶极量子气体中调节接触相互作用和偶极倾角，实验实现三角形与条纹超固态，识别其结构相变并观测到临界区非高斯涨落增强
G-CARL：面向患者医学报告解读的基于证据的清单对齐奖励学习
G-CARL: Grounded Checklist-Aligned Reward Learning for Patient-Oriented Medical Report Interpretation
提出 G-CARL 框架，通过多源检索与上下文加权清单强化学习，使患者导向医学报告解读更准确且更贴合患者需求
一种屏蔽增强的将单个极性分子装载入光镊的方案
A Protocol for Shielding-Enhanced Loading of Single Polar Molecules into Optical Tweezers
该论文发现静电场与微波场组合可在任意偏振下消除束缚态并抑制三体复合，进而用电场梯度受控溢出钠铯分子，使光镊阵列填充率超 95%
轨迹上的信息：鞅与随机时间
Information on trajectories: martingales and random times
将混合巧合恒等式置于非负鞅路径空间，得到精确序贯变分等式，统一恢复 Ville 至 PAC-Bayes 等集中不等式并量化其丢弃的松弛与随机时刻窥视惩罚
任意激发数下强光-物质耦合的群论处理
Group-theoretic treatment of strong light-matter coupling with an arbitrary number of excitations
利用置换对称性处理任意激发数的强光-物质耦合，导出本征谱结构和允许辐射跃迁规则，并把指数增长的计算复杂度降至与激发数同阶
超越教师似然：用于长上下文推理的组校准同策略蒸馏
Beyond Teacher Likelihood: Group-Calibrated On-Policy Distillation for Long-Context Reasoning
提出组校准在线蒸馏，用组内有符号教师与验证器残差和相对优势分配修正长上下文推理，使两个模型五基准平均提升十一点四和九点五分
ADEPT：利用强化学习通过预训练与后训练加速灵巧性
ADEPT: Accelerating Dexterity via Pre-Training and Post-Training using Reinforcement Learning
该框架先在通用重摆任务上预训练灵巧策略，再用保守微调与蒸馏，使两种高自由度臂手零样本实机完成长程插入任务
SPADE：自适应合成可执行环境中的自我博弈
SPADE: Self-Play in Adaptive Synthetic Executable Environments
让单一模型既设计可执行环境又作为智能体求解，以遗憾信号自适应生成能力边界任务，在多个推理和工具使用基准上超越最强固定环境基线
量子 Rényi 熵与 Tsallis 熵的近似样本最优估计器
Nearly Sample-Optimal Estimators for Quantum Rényi and Tsallis Entropies
该论文为量子 Rényi 熵和 Tsallis 熵提供了近最优样本复杂度的估计器，显著改进已有上界并匹配最新下界，从而闭合了剩余差距
用于冷原子的超快高分辨率空间光调制
Ultrafast and high resolution spatial light modulation for cold atoms
该论文提出色散空间光调制器，以千分之一强度分辨率、超 84 兆帧每秒和 83×52 束腰实现任意光图案，并解锁可编程哈伯德模型与二维镊子快速重排
从语料库到协同演化的能力：面向通用图像生成的以能力为核心的数据设计
From Corpora to Co-Evolving Capabilities: Capability-Centric Data Design for Generalist Image Generation
该论文提出能力驱动的数据基础设施，通过三类数据引擎与能力对齐课程调度构建大规模图文、编辑和知识语料，从零训练 3B 和 6B 扩散模型并实现多能力泛化
利用现代优化与 AlphaEvolve 改进矩阵乘法指数
Improving the matrix multiplication exponent with modern optimization and AlphaEvolve
该论文通过现代优化与 AlphaEvolve 求解激光法组合损失分析中更大规模的非凸优化问题，将矩阵乘法指数上界从 2.371339 降至 2.371177
基于 Q 值的变分逆强化学习
Q-based Variational Inverse Reinforcement Learning
提出 Q 值变分逆强化学习，首次使贝叶斯逆强化学习兼具可扩展性与不确定性量化，并实现从原始像素观测训练
别丢掉 BATON：基于智能体式子任务探索与过渡感知记忆的长时程机器人操作
Don't Drop the BATON: Long-Horizon Robot Manipulation via Agentic Subtask Exploration and Transition-aware Memory
Baton 用子任务级探索和转换感知记忆，把长程机器人操作探索成本由指数降为线性，并在 RoboMemArena 上将任务成功率与累计成功率分别提高 11.6% 和 14.9%
Marionette：预测世界状态、渲染几何、绘制外观
Marionette: Predicting World States, Rendering Geometry, Painting Appearance
该论文提出将显式三维状态预测、零参数渲染与外观扩散解耦的世界模型，在保持高画质下实现长时程可控的角色交互生成
解码过去：一种面向史前手印模性别归属的不确定性感知深度学习框架
Decoding the Past: An Uncertainty-Aware Deep Learning Framework for Sex Attribution in Prehistoric Hand Stencils
该论文提出了不确定性感知的深度学习框架，用双轮廓提取和集成网络对史前手印做性别归属，并给出置信度以区分稳定与模糊案例