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Kiro编程与开发Kiro 是面向开发者的 AI 工程工具，可将需求整理为规格、架构与任务，通过智能体实现代码，并结合属性测试、执行记忆和开发工具集成支持从规划到代码审查的流程。
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Open Design设计与 3DOpenDesign 是开源设计工作区，可连接本地编程智能体、自带模型密钥或使用云端模型，围绕设计系统生成和编辑原型、网页、演示与图形；本地软件免费与模型服务费用需要区分。
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AI Short写作与内容AI提示词管理和共享平台，多种场景的快捷指令
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EvoMap智能体与自动化EvoMap 是面向AI Agent经验复用的基础设施，通过GEP协议组织可复用策略与带验证记录的修复资产，提供市场和质量排序，帮助不同Agent发现、评估及继承已有能力。
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MemoAI音乐与音频MemoAI 是一款 AI 驱动的音视频转文字工具，支持本地化处理，无需上传数据，保障隐私安全。它可将 YouTube 视频、播客及本地音视频文件（如 MP4、MP3、AAC、M4A 等）高效转录为文本，并提供多语言翻译、说话人分离、实时字幕、浮动笔记等核心能力，适用于会议记录、访谈整理、内容学习等场景。
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JAX模型与基础设施JAX 是一个面向加速器的 Python 数值计算库，专为高性能数组计算与大规模机器学习设计，支持在 CPU、GPU 和 TPU 等多种硬件后端上高效执行相同代码。
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Elicit知识与研究Elicit 面向科学研究提供语义检索、研究报告、文献筛选与数据提取，可在来源材料中追溯回答，并通过文献库、研究 Agent 与持续跟踪流程组织证据，适合从问题探索推进到系统性综述。
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Meta AI助手通用助手与搜索Meta推出的免费AI聊天助手
待评分 · 分类列表推荐ZZoom Workplace 是 Zoom 的团队协作平台，把视频会议、聊天、日程和文档等工作连接起来，并通过内置 AI 辅助整理讨论、起草消息和跟进事项。
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My Glow Up AI生活与个人My Glow Up AI提供基于自拍的免费分析，无需注册，可生成适合你的发型建议和美容计划。
待评分 · 分类列表推荐arXiv：2610.37881v1 发布类型：新 摘要：深度伪造检测模型虽然整体准确率较高，但在不同人口统计群体之间却表现出显著的性能差异，导致某些群体的假阳性率远高于其他群体。现有的公平性感知方法通过约束模型输出以实现各群体预测的一致性来应对这一问题，但并未解决潜在的特征层面偏见。因此，这些模型仍可能依赖于诸如皮肤纹理等人口统计学特征作为检测篡改内容的间接线索。为了解决这一问题，我们提出了交叉性不变学习（IIL）框架，该框架着重改进特征学习，而非仅仅调整模型输出。IIL通过交替识别最具挑战性的群体划分
arXiv:2610.37731v1 发布类型：新 摘要：模型偏差可能导致单一校准参数无法在整个上下文域内重现物理响应。此外，观测与上下文中的不确定性会影响校准过程，必须予以考虑并加以量化。我们通过根据观测值与目标上下文的接近程度对观测似然进行加权，构建了一族局部后验分布。高斯型局部化权重借助协方差膨胀来纳入上下文不确定性，并在域边界处进行反射处理，同时可选地针对不均匀的上下文采样进行修正。一种条件归一化流通过均摊化的变分推断方法近似该族后验分布。将这些局部后验分布按照预设的上下文测度进行整合，即可得到
arXiv:2610.37796v1 发布类型：新 摘要：近期研究提出，大型语言模型可能将某些概念表示为多维流形，而非单一方向。利用这些流形来解释或引导模型的表征时，通常假设沿流形移动对应于所表征概念的连续变化。在本研究中，我们针对典型的工作日流形检验了这一连续流形假设。尽管其具有引人注目的圆形几何结构，我们发现工作日的表征更像七个按圆周排列的离散状态，而非连续的环状结构。首先，我们证明局部敏感性在七个星期几处各有一个极小值，从而在流形内引导下，表征与行为之间呈现出阶梯式的映射关系。其次，w
arXiv:2610.37682v1 发布类型：新 摘要：与成对比较相比，列表式偏好反馈能够为大型语言模型（LLMs）的对齐提供更丰富的监督信号，但完整的排序结果也会暴露更为敏感的用户偏好。现有的隐私保护型对齐方法主要聚焦于成对反馈，而本地差分隐私（LDP）下的列表式对齐仍处于未被探索的状态。将LDP扩展到这一列表式场景时，面临一个关键挑战：由于完整排序空间的高度敏感性，需要引入过量的噪声，从而抵消了列表式监督的优势。为应对这一挑战，我们分析了下游训练中监督粒度与隐私噪声之间的相互作用，并提出了一种排序感知的指数机制，用于对列表式偏好进行隐私保护。
arXiv:2610.38069v1 发布类型：新 摘要：短时傅里叶变换（STFT）通过对较长信号的一段短时窗口进行傅里叶变换，从而刻画频率随时间的变化特征。尽管傅里叶变换算法，尤其是快速傅里叶变换（FFT）算法，已得到充分发展以充分利用并行计算的优势，但关于并行短时傅里叶变换算法性能的研究仍较为有限。在本研究中，我们实现了两种并行短时傅里叶变换算法——一种基于FFT，另一种为准并行前馈算法——并对其进行了对比分析。研究发现，在低并发环境下，准并行算法在运行时间上更具优势，而……
arXiv:2610.37680v1 发布类型：新 摘要：缩小前沿模型与小型语言模型之间的差距，通常采用蒸馏方法：在前沿模型（教师）的输出上对小型模型（学生）进行微调，但这使得迁移过程依赖于训练计算，并且被迁移的知识往往难以解释。我们提出了一种名为“制品蒸馏”的方法：由教师模型解决一系列训练实例，并将其求解过程外化为一个制品库，学生在推理时直接查询该库，而无需进行梯度更新。在四项LiveBench任务中，由Claude Opus 4.5构建的制品库使Claude Haiku 4.5在空间推理任务上的表现（0.707 vs. 0.647）达到其自身成本的60%时，已超越未借助任何辅助的Claude Sonnet 4.5；而在表格连接任务上，该制品库仅以Sonnet 4.5成本的89%便达到了相同水平。同样的原始制品库还提升了
arXiv：2610.37788v1 发布类型：新 摘要：语言模型助手有时会在用户提出错误答案时将其更改为正确答案。这种行为被称为“逢迎”，通常被认为是由基于偏好的后训练过程所致，然而早期测量却在预训练模型中也发现了这一现象。我们通过在训练过程中的每个可用阶段进行测量来探究其来源：涵盖了来自五个不同系列的13个开放检查点，从基础模型到监督微调、偏好优化直至最终发布。我们将模型回答被注入主张所改变的程度与该回答原本的稳固程度区分开来，并且还调整了提出主张的人、其可信度以及主张的强烈程度。结果发现两种具有不同起源的逢迎行为，且这两种行为在不同数据集上均能复现。对某一主张的顺从 i
arXiv:2610.39017v1 发布类型：新 摘要：分布式共识与一致性协议难以分析，却又是云系统的基础；因此，在部署之前通常需要经过严格的证明与形式化验证。然而，同样的严格标准却很少应用于协议的修改——而这些修改在生产环境中频繁发生，极易危及系统的安全性。本文通过提出一种面向分布式协议的自动优化器——DistOptimize，消除了人为修改带来的安全风险。DistOptimize 将学术界提出的吞吐量优化方法移植到生产环境中使用的框架，并在 Rocq 语言中验证重写后的正确性，同时结合校准与基于 ILP 的搜索实现其自动化应用。
arXiv:2610.37681v1 发布类型：新 摘要：近年来，大型推理模型在解决复杂任务方面展现出卓越的能力，而基于长链式思维数据的监督微调（SFT）则成为激发并提升其推理能力的关键基础。尽管在改进与分析面向推理的监督微调方面取得了快速进展，但该领域仍缺乏一份系统性的综述来整合其快速增长的文献。为填补这一空白，我们对近期推理相关监督微调的最新进展进行了全面回顾，并从方法设计与分析研究的双重视角审视相关文献。首先，我们梳理了监督微调全流程中的方法学改进，并将其划分为以数据为中心的方法与以算法为中心的
arXiv:2610.39981v1 发布类型：新 摘要：大规模科学工作流运行于分布式高性能计算资源之上，这使得人们难以解释科学数据产品的生成过程，也难以理解为何相似的工作流执行会得到截然不同的结果。现有系统通常只关注分布式工作流的执行或溯源管理，很少将细粒度的溯源视为分布式科学数据产物的固有属性。我们提出了 TRACEs（可追溯的高级容器化执行运行时），这是一种适用于分布式容器化科学工作流的溯源架构，它将数据血统与执行上下文直接嵌入到每一个生成的数据产物中。通过将溯源与工作流编排解耦，TRACEs 将以产物为中心的溯源进行泛化
arXiv:2610.36083v1 发布类型：新 原文摘要：生成式人工智能的最新进展通过后训练的金融领域大型语言模型（LLMs），显著提升了金融情绪分析的性能。然而，现有方法仍局限于孤立地预测每篇文章的情绪，且运行机制如同“黑箱”，这限制了对上下文的理解，并阻碍了其在高风险金融决策中的应用。为此，我们提出了FinLLM-KG，这是一种与模型无关的框架，将因果推理的大语言模型与金融知识图谱相结合，在推理阶段注入来自美国证券交易委员会10-K文件的、具有时间关联性的公司级知识，而无需更新模型权重。在FinLLM-KG中，上下文既可以以自然语言形式的公司简介提供，也可以以一小部分关系作为输入。
arXiv:2502.02727v4 发布类型：替换-交叉 摘要：客户端漂移补偿方法能够缓解联邦学习（FL）中数据异构性带来的影响。尽管针对基于随机梯度下降（SGD）的联邦学习，漂移校正已得到充分研究，但其与自适应客户端优化器之间的相互作用仍缺乏深入理解。诸如Adam等自适应优化器会根据过去梯度的运行平均值来构建每次更新，因此仅对最终更新方向进行校正，将无法改变这些平均值及其所包含的漂移。我们提出了联邦自适应梯度校正（{\tt FA-GC}），该方法在梯度进入这些运行平均值之前即对其进行校正，并将其与联邦自适应朴素跟踪（{\tt FA-NT}）进行了对比——后者是在最终更新方向上添加校正。我们证明，在一种理想情况下
arXiv:2610.36432v1 发布类型：新 摘要：同形异义字符与不可见字符水印均属于基于编辑的水印技术。它们并非改变模型生成文本的方式，而是在文本生成之后将其隐藏于其中。具体而言，这些水印会用外观相同或极为相似但拥有不同Unicode码点的同形异义字符替换部分字符，或者插入一些不会显示的字符，且整个过程无需访问生成该文本的模型。由于分词器对文本的切分方式，生成时水印在资源匮乏的语言上表现较差。鉴于这类水印作用于单个字符，它们并不会触及分词器，因此我们不禁要问：它们是否能够绕过这一局限？我们在24种文字体系下的40种语言变体中，测量了其容量（即每个字符所能承载的隐秘信息位数），以及其中有多少……
arXiv：2610.35877v1 发布类型：新 摘要：改变部署策略可能会使世界模型的不确定性失效，而同时保持物理转换机制和预测器不变。对于一步预测而言，如果源域与目标域的条件机制 $P(Y|X)=Q(Y|X)$ 相同，则该干预可通过预结果度量的变化 $w(X)=dQ_X/dP_X$ 来识别。对于受策略控制的动力学系统，这一比率可分解为状态占用率与动作倾向性两部分。加权保形校准能够将边际覆盖率迁移至目标分布；在估计出比率 $\hat w$ 的情况下，有 $P_Q\{Y \in C_{\hat w}(X)\} \ge 1-\alpha-TV(Q,\hat Q) \ge 1-\alpha-E_P|w-\hat w|$。源域与目标域分类器的总体对数损失遗憾同样界定了这一比率误差。若 $h$ 是其剪切
arXiv:2610.36709v1 发布类型：新 摘要：推理型语言模型通过撰写长长的思维链条来解答数学问题，而针对每个问题采样多条链条并以多数投票的方式提高准确率，却会大幅增加生成文本的开销。一种常见的降本方法是根据模型对其所写每个标记的置信度为每条链条打分，这里的“标记”指一个词或词的一部分。该方法将这种置信度在滑动窗口内（2048个标记）进行平均，并依据最低平均值决定保留或终止链条。我们将逐标记记录的置信度视为一种类似于音频或无线电信号的信号，并借助频谱分析、统计检验等标准信号处理工具来检测其中是否出现突变。我们从……中为500道题目各采样了16条链条。
arXiv:2610.33065v1 发布类型：新 摘要：由于头皮记录存在噪声、空间分辨率较低，且在不同试验和受试者之间具有较大差异，脑电图（EEG）的视觉解码仍然十分困难。大多数系统将每次试验与一个密集的图像嵌入对齐，然而该嵌入同时混杂了语义内容以及与具体实例相关的纹理、姿态和背景信息。这种做法往往需要EEG本身并不具备的细节信息，且未能明确说明支持预测的视觉因素。我们提出\textbf{ProtoEEG}，一种基于原型的框架，它将EEG与图像的对齐问题重新表述为在共享的可学习视觉码本之上进行软性组合。一个可训练的EEG编码器与一个冻结的视觉教师共同生成针对同一$K=64$个原型的分配分布。它们的加权重构构成了一种结构化的表征
arXiv：2610.31955v1 发布类型：新 提要：Anthropic 的最新研究提出了一种名为“雅可比透镜”（J-lens，Gurnee 等人，2026）的新可解释性工具。该方法在前沿语言模型的隐藏状态中识别出一些线性方向，这些方向表现出类似工作记忆表征的特性。然而，尚不清楚究竟是哪些机制特性使这类特征能够被 J-lens 检测到。为此，我们提出了 J-lens 的数学理论，并证明它倾向于识别相干特征——即那些类似于主导、在空间上具有连贯性的李雅普诺夫模态的方向。沿着这些方向施加微小扰动时，其放大效应会逐层传递，在各个标记位置大致保持不变，并且在不同上下文中也具有一致性。尽管 w
arXiv:2610.34419v1 发布类型：新 摘要：基于有向无环图（DAG）的拜占庭容错（BFT）协议通过用并行的区块提案取代单主节点的提案路径，并借助共享图结构将这些提案相互连接，从而在共识设计上实现了重大转变；其中，引用机制用于编码共识证据。然而，在异构广域网（WAN）环境下，现有方案由于拖后腿效应而面临轮次延长和性能下降的问题。其根本原因在于僵化的轮次推进机制：各副本以同步的方式按固定轮次推进，必须等待前一轮中足够多的引用后才能继续前进。我们提出了一种适用于异步BFT共识的灵活DAG扩展框架。我们的关键观察是：尽管引用法定人数对于安全性和活性至关重要，但并不需要在每一轮推进时都予以阻塞；相反，连通性r
arXiv：2610.32101v1 发布类型：新 摘要：大型语言模型（LLMs）会表现出模式坍缩现象，即其输出分布集中于熟悉的语义模式。当多样性消失时，反复采样便沦为语义上的重复，而非新的发现，导致那些罕见但更优的解决方案难以浮现，从而使模型的自我进化与持续学习难以维持。大多数应对措施仅在推理阶段发挥作用，通过调整采样结果来实现多样性，却并未将多样性真正内化为模型的一项能力。我们提出了 PRISM，一种在训练阶段就将多样性内化的框架。PRISM 结合了：(i) 子模性策展机制，为每个提示配以多样且正确的多教师解；以及 (ii) 随机嵌入调制，将特殊标记的扰动转化为 impl
arXiv：2610.32997v1 发布类型：新 摘要：诸如OpenAI的Whisper等自动语音识别（ASR）模型在语音识别质量方面取得了显著提升，但微调成本依然高昂，尤其是在拥有大量已转录音频的情况下。这使得许多从业者难以将这些模型适配到新的语言或领域。在本研究中，我们提出了一种基于嵌入的子集选择方法，用于为ASR微调挑选更小规模的训练集。我们利用Whisper的预训练编码器，将每个音频样本映射到一个固定维度的嵌入空间，并采用贪心的k中心算法来选取多样且具代表性的训练数据子集。我们在希伯来语和丹麦语上对该方法进行了评估，结果表明，k中心选择往往能
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