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EvoCache：利用公共缓存锚点加速浏览器中的大语言模型交付

arXiv:2611.04638v1 公告类型：新 基础摘要：大型语言模型（LLM）可以直接在浏览器中运行，但通常需要先下载数百 MiB 甚至数 GiB 大小的模型文件。同一款 LLM 往往由不同发布者重新打包；这些文件内容高度相似，但字节级差异导致全文件缓存无法复用它们。我们提出了 EvoCache，一种由浏览器管理的 LLM 分发系统。EvoCache 利用由浏览器预先存储且独立于浏览历史的公共缓存锚点，无损重建站点请求的发布者版本。站点仅需指定目标，浏览器则选择锚点并执行重建，整个过程对站点保持透明。对 1,000 个公开仓库的审计发现，100 款最受欢迎的 LLM 中有 61 款由多个发布者提供，且 98.1% 的重叠版本无法通过全文件缓存复用。在 23 对跨发布者模型包组合中，EvoCache 实现了 77.3% 的流量中位数降低，性能优于所有对比方案。在 240 项真实的端到端浏览器实验中，与普通完整下载相比，EvoCache 将网络流量降低了 78.9%，页面就绪时间缩短了 64.2%。对于其他站点留下的缓存数据，EvoCache 还通过为缓存命中和未命中使用相同的返回时间，保护用户的跨站缓存隐私。

推理在拓扑上是简单的

arXiv:2611.03739v1 公告类型：新 摘要：我们提出并研究了一种假设，即推理性文本的共现拓扑结构比非推理性文本更简单，且高质量的推理比低质量的推理具有更简单的共现拓扑结构。我们讨论并测试了其在人工智能安全和人工智能评估中的应用。

ReCoPII：一种基于关系的上下文化PII掩码数据集构建框架

arXiv:2610.35925v1 发布类型：新 摘要：训练用于个人身份信息（PII）的上下文化掩码系统，需要能够区分某一实体类型中可掩码与不可掩码提及的示例，但隐私限制使得获取真实数据受到制约。基于作者的增强方法（SPY）会将与作者无关的提及标记为非PII，这种方法假定存在单一的数据主体，而忽视了其他可能的主体。我们提出了ReCoPII（基于关系的上下文化PII掩码），该框架无需这一假设即可构建此类数据：它规划受本体约束的实体关系，编写带有占位符的插入句，通过代码重建标注，利用独立的大型语言模型检查结果，并根据实体关系推导出MASK/KEEP标签。在来自六个领域的韩语文档上，它生成了Re

迁移作为稳态执行原语：一种用于近地轨道虚拟静止状态的运行时环境

arXiv：2610.32720v1 发布类型：新 提要：低地球轨道（LEO）卫星巨型星座为对时延敏感的地球同步应用提供了在轨边缘计算能力，但卫星的运动使视距通信窗口被压缩至仅几分钟。为保持逻辑上的地理邻近性，一种被称为“虚拟静止性”（VS）的范式要求应用程序在星座中不断跨过经过的卫星进行迁移。传统的实时迁移机制仅针对单个发起的重定位或复制操作进行优化，而未能满足轨道运动所必需的连续宿主机间切换需求。我们重新将实时迁移表述为一种稳态执行模型，并提出了一种全新的虚拟静止性运行时范式。我们形式化了连续迁移的可行性……

通过分层算法实现突发型HPC工作负载的公平调度的边界队列等待

arXiv:2610.32027v1 发布类型：新 摘要：HPC 集群被多个项目共享，每个项目都享有一定数量的节点小时配额，而如何确保公平性正变得愈发困难。基础模型工作流与自动化流水线使得作业提交呈现出突发且高度集中的特点，少数重度用户占据了大量资源，导致偶尔使用的用户不得不承受由频繁提交的用户造成的队列等待延迟，却无法获知自己的作业究竟需要等待多久。现有的调度器要么忽视历史使用情况，要么仅保护队列头部的作业，要么假定正在运行的作业可以被抢占。我们提出了一种名为 HyDRA 的混合式截止时间与排名感知调度器，它能够在保障用户间公平性的同时，严格限制每项作业的队列等待时间。HyDRA 在作业到达时即根据其规模及其所属项目的优先级为其分配一个截止时间……

CEMIR 与 FISER：基于推理与基于知识扩充的语用意图识别方法的比较研究

arXiv：2610.32022v1 发布类型：新 摘要：在人机交互中，意图识别要求智能体通过推断说话者的潜在目标来化解含糊不清的自然语言指令。近年来，研究日益聚焦于两种颇具代表性的范式来应对这一任务：结构化符号推理与多模态输入增强。然而，在那些歧义源于未明示的人类意图而非缺失可观测场景信息的情形下，基于增强的方法是否确实具有优势，仍不明确。本文开展了一项对比与诊断性研究，将采用结构化社会与具身推理的FISER框架与CEMIR（上下文增强型多模态意图识别）方法进行基准测试——后者是一种实施多模态增强的技术。

权衡感知的区域设计：一种用于企业客户与销售人员分配的多目标决策系统

arXiv：2610.31701v1 发布类型：新 提要：企业客户的旅程不仅由产品体验和营销所塑造，还受到反复出现的资源分配决策的影响。在B2B市场进入（GTM）组织中，区域划分决定了哪些客户将获得销售人员的覆盖、哪些销售人员与客户的关系得以保留，以及有限的现场资源如何进行分配。然而，这一流程往往仍依赖人工操作，导致难以比较潜在机会、评估价值延续性，并权衡增长、平衡、产能与可行性之间的取舍。我们提出了一套面向生产决策的系统，用于在企业级GTM规划中实现兼顾权衡的客户—销售人员分配。该系统整合了三个组成部分：一个多维度的客户价值层，通过融合预测性指标进行评分

用于室内无线电地图估计的协同上下文学习

arXiv：2610.31702v1 发布类型：新 摘要：室内无线地图估计（RME）对于覆盖规划、定位和网络部署等无线应用至关重要。然而，现有方法大多采用监督学习范式，需要耗费高昂成本的标注数据，并进行针对特定任务的模型训练。此外，室内环境涉及建筑布局与结构等隐私敏感信息，这些信息往往无法集中管理。为应对上述挑战，我们首次尝试将室内RME建模为一种协同式上下文学习（ICL）问题。我们提出了Poly-Ripple框架，其中多个客户端在无需更新模型的情况下，利用大型自回归视觉模型（LAVMs）进行ICL。每个客户端均通过其私有演示数据获得提示。

英语与普通话中的居高临下与傲慢语气检测

arXiv：2610.31808v1 发布类型：新 摘要：居高临下的语言（PCL）是一种有害的语言形式，它贬低并以怜悯的态度对待弱势群体，从而强化了社会中的负面刻板印象。然而，与公开的仇恨言论不同，这种语言往往难以被识别，即便是人类裁判也常常感到棘手。本文提出了一套用于自动检测PCL的系统。我们的第一种方法采用静态词嵌入和卷积神经网络进行分类，而第二种方法则使用针对PCL任务微调过的预训练BERT嵌入。第二种方法的表现显著更优，在开发集上的F1分数达到了0.528。

研究提出图推理驱动的模糊感知结构化生成新范式

一篇于2026年10月26日发布在arXiv（编号2610.31681v1）的论文指出，传统结构化生成将输入到输出视为确定性单映射，与自然语言固有的多重语义有效性相冲突；作者将其重构为“模糊感知推理问题”，通过构建图表示的候选结构空间并开展图基推理，在保留语义模糊性的前提下提升输出稳定性与鲁棒性。

推荐理由该研究直击结构化生成中长期被忽视的歧义建模缺陷，提出可验证的技术路径（多有效学习+图结构候选空间+语义对齐与关系一致性推理），并在标准基准上报告了准确性、稳定性和鲁棒性的系统性提升，具有方法论创新性与实践指导价值。

$M^3$：一种基于马尔可夫决策过程的多轮越狱多语言大模型系统

arXiv：2610.31937v1 发布类型：新 摘要：现代大型语言模型（LLMs）仍然容易受到精心设计的多轮交互攻击，这些攻击能够逐步绕过安全机制。然而，许多现有的红队测试方法依赖于启发式规则或施加了严格的假设，这限制了它们在完全黑盒环境中的适用性。我们通过提出 $M^3$ 来弥补这一不足，这是一种自动化的红队测试框架，它将多轮越狱行为形式化为一个有限 horizon 的马尔可夫决策过程（MDP）。在 $M^3$ 中，攻击者语言模型与目标语言模型进行交互，并基于由状态语言模型生成的紧凑内部状态开展操作。在两个基准测试和六个目标模型上，$M^3$ 在攻击成功率（ASR）方面始终优于最先进的多轮红队测试方法，一个

LeWorldModel 是否保留局部动作几何？

arXiv：2610.31716v1 发布类型：新 摘要：我们考察了预训练的 LeWorldModel（LeWM）在多大程度上能够重现微小动作变化所产生的效应。通过匹配的模拟器与模型响应，我们在三种扰动尺度下利用 Gram 矩阵测量动作敏感性。在 Reacher 和 OGBench Cube 的近千个状态中，最敏感的动作方向在最小尺度下的中位夹角分别约为 36° 和 42°。将扰动幅度扩大十倍后，Reacher 上的归一化 Gram 差异中位数降低了约 70%，而在 Cube 上则降低了约 47%。以像素和嵌入表示的几何结构在不同尺度间的差异，大于所选用的物理状态几何结构的差异。在保留的方向上，环境 Gram 矩阵对应的嵌入响应误差中位数分别为 17% 和

迈向NDE 4.0之路：自主检测的算法、技术与策略综述

arXiv:2610.31704v1 发布类型：新 摘要：无损检测（NDI）是现代质量保证的基石，对于在不造成损伤的情况下确保基础设施和制造部件的安全性与可靠性至关重要。本文对当前无损检测领域的现状进行了全面综述，从四个不同视角展开分析，即计算算法、物理技术、工业应用以及研究目标。我们综合了大量学术文献，展示了从人工、模拟式解读向以数据为中心的数字化范式——即所谓的“无损检测4.0”——的快速演进过程。我们的分析凸显了超声波与视觉检测作为主要物理技术的主导地位，同时揭示出一种显著的转变趋向……

面向金融犯罪分析的对抗鲁棒多图神经网络

arXiv:2610.31718v1 发布类型：新 摘要：金融交易网络通常以多重图的形式进行建模，其中同一账户对之间的重复交易被表示为不同的边。近期提出的多重图神经网络架构明确利用了这一结构，从而在反洗钱（AML）任务上取得了优异的性能。然而，这些模型对于那些通过操纵交易结构以规避检测的攻击者的鲁棒性仍鲜有研究。我们提出了首个可扩展的框架，用于针对多重图神经网络实施结构化攻击并开展对抗训练，该框架基于节点—边关联矩阵，并适配投影梯度下降法与投影随机化块坐标下降法，以优化此类多重图上的结构扰动。

基于大型语言模型的微服务系统自回归多模态异常检测

arXiv：2610.31722v1 发布类型：新 摘要：微服务系统已成为大规模云应用的主流架构，支持快速部署与弹性伸缩。然而，确保微服务系统的可靠性和可用性，关键在于有效的异常检测，因为故障与性能异常可能迅速在各服务间传播，并严重干扰端到端的系统行为。现有的面向微服务系统的多模态异常检测方法往往面临两大根本性局限：(i) 忽略各模态的特性而一味追求跨模态融合；(ii) 存在影响特征重建过程的“身份捷径”问题。为解决这些问题，我们提出了 LLMMAD，一种自回归式

PnP*：一种用于透视-点-点问题的可认证求解器

arXiv:2610.31797v1 发布类型：新 摘要：从3D-2D对应关系中估计相机位姿——即Perspective-n-Point问题——是计算机视觉中最基础的难题之一。现有方法要么求解极小化问题，要么用更简单的目标函数替代原目标。令人惊讶的是，目前尚不存在一种可扩展且能提供严格证明的、用于求解实际最大似然估计（MLE）的算法。我们提出了PnP*，这是首个既能保证高效计算、又能给出严格可证的全局最优解的实用算法。我们证明，在中等噪声条件下，其背后的凸松弛是精确的；据我们所知，这是首次针对PnP的最大似然估计问题的松弛方法提供稳定性保证。此外，我们还通过利用弦图稀疏结构和商环约简等技术进一步降低了松弛的复杂度……