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当你把代码仓库交给别人训练之前，先给模型装一个后门

你有没有想过一件事：你用的那个编程助手模型，最初的权重文件从哪来的？大概率不是公司自己从零训练的。现在做AI应用的公司,十个里有九个是拿一个别人训练好的基础模型,再用自己的数据微调一下,变成自己产品里的"大脑"。Cursor的Composer 2用的是Kimi K2.5底子,WebRL把Llama模型改造成了网页操作助手。这事本身没毛病,省时...

面向大语言模型对齐的排序感知差分隐私发布方法

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。

制品蒸馏：无需训练的前沿模型到小型语言模型的迁移

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

在开放语言模型的各个训练阶段中定位逢迎行为

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

面向推理的大型语言模型的监督微调：综述

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

Liquid AI重磅发布LFM3 多模态模型家族，主打高效专用智能

近日，Liquid AI正式发布新一代基础模型家族LFM3。首个版本包含六款约2B参数模型，覆盖文本、视觉、音频、全模态与决策等维度，均基于LFM3-1.7B-Base，预训练吞吐达22T Token。该系列采用全新三混合层架构，融合门控短卷积、滑动等机制，主打参数更少、效率更高。

微调 NVIDIA Nemotron，使其不仅懂本地语言，更懂本地规则

随着人工智能在全球范围内的普及，不同语言和文化背景的人们正在将其应用于日常生活的更多方面。通用语言模型服务于……

ProtoEEG：用于脑电图视觉解码的结构化原型对齐

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

明智地低语：用于ASR微调的智能子集选择

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

OpenESM：能量引导模型具有可扩展性，是基础学习者

arXiv:2610.33005v1 发布类型：新 摘要：基于能量的模型在特定领域任务中表现出良好的性能，但在建模通用场景时仍面临挑战。为弥合这一差距，我们设计了用于基础语言建模的能量引导模型（ESMs）。ESMs 将能量引导与标记生成整合于同一架构之中，利用能量引导的搜索来优化标记生成。具体而言，ESMs 首先在能量景观上优化潜在状态，随后基于优化后的潜在状态进行标记生成。通过在大规模语料库上开展此类能量引导的预训练，ESMs 学习到一种普遍有效的能量景观，其中有利的标记对应较低的能量值。为探究 ESMs 的规模扩展特性，我们对 ESM 进行了预训练

EKT-路由器：面向具身视觉-语言模型的专家证据对齐

arXiv:2610.33044v1 发布类型：新 摘要：具身视觉-语言模型必须根据部分且不断变化的观测结果来回答问题。其成功既取决于所选择的推理能力，也取决于该能力所能获取的证据。专家路由器通过调整内部计算来应对，而工具增强系统则通过获取外部证据来弥补；若单独选择其中一种方式，可能会导致合适的专家缺乏其所需的证据。我们提出了 EKT-Router，这是一种有限框架，能够同时选择能力专家、可选知识以及感知工具。基于结果的特征表示了通用专家、空间推理专家和时空推理专家之间的优势互补。一个联合效用函数在调用预算范围内对完整的专家—证据路径进行评分。获取完成后，数据包验证器会确认有效数据包

ReMedI：用于可控分子优化的推理阶段精化与自蒸馏

arXiv:2610.32103v1 发布类型：新 摘要：在药物研发中，先导化合物的优化需要同时提升各项性能指标，例如提高渗透性并降低毒性，同时尽量减少骨架结构的改动，以免影响化合物的活性。基于强化学习的后训练方法，如 C-MORAL，通过微调分子语言模型，直接针对目标优化分子先导化合物，但这种方法依赖于昂贵的任务特定数据集，并且在实现多目标优化（MOO）方面面临诸多挑战。我们认为，预训练模型可能已经蕴含了有益的分子修饰信息，而零样本生成难以高效地触及这些信息。鉴于零样本生成的搜索能力有限，我们提出了一种高效的 Metropolis-Hastings 搜索策略，以……

基于证据的直觉：面向多模态智能体的自适应双重记忆

arXiv:2610.33019v1 发布类型：新 摘要：随着多模态智能体开展持续交互，长期记忆发挥着两种既 distinct 又互补的功能：细粒度的证据召回，以及用于全局理解的内化解读。尽管情景记忆与隐式记忆分别通过显式的历史记录和内化的经验来满足这些需求，但由于情景记忆在证据覆盖与整合方面存在局限，而隐式记忆又缺乏扎实的事实基础，单一的范式难以兼顾不同任务间多样化的记忆偏好。为弥合这一鸿沟，我们提出了一种双记忆框架，将模型原生的隐式记忆作为直观的先验，同时结合多索引的情景记忆，通过检索驱动的联合对齐实现精确的证据重建。在 i

利用稀疏历史进行搜索：基于不完整搜索日志与零成本代理的跨任务架构搜索

arXiv：2610.32179v1 发布类型：新 提要：神经架构搜索（NAS）成本高昂，但通过复用先前任务的知识，跨任务迁移能够有效降低成本。然而，现有方法在处理稀疏的搜索历史以及任务特定的迁移失败时面临困难。我们提出了一种风险稳健的策略，该策略通过基于冠军的初始化和联合的成对排序器预训练，将稀疏的源日志与零成本代理相结合。在 TransNAS-Bench-101 上，该方法显著缓解了严重的最差情况下的失败，使微观自动编码任务的最差10%排名从290降至43，宏观房间布局任务的最差10%排名从465降至45。在13个细胞空间目标上，该方法在平均性能和最差情况性能两方面均优于仅使用代理的排序器，并且在平均性能上仍保持竞争力。

何时停止惩罚行为？用于VLA强化学习的鞅GRPO

arXiv：2610.32431v1 发布类型：新 摘要：一次失败的视觉—语言—动作（VLA）展开并不意味着所有动作都导致了失败。然而，在群体相对策略优化（GRPO）中，展开中的所有动作都会被赋予单一的轨迹级优势。这样一来，那些本可带来帮助的恢复尝试也可能与其试图纠正的错误一同受到惩罚。我们利用成功概率与策略得分的鞅理论，刻画了用于失败反馈的理想停止条件。在这些停止点上，基于保留信息的条件期望下，被移除的梯度贡献的条件期望为零。因此，截断操作既能保持参考GRPO群体梯度估计器的期望值，又能降低其协方差。其中一种停止情形发生在成功条件概率达到……时。

导入AI 478：对齐数学；ProgramBench；以及Mirendil展示了RSI的含义

对机器而言，“夜晚”是什么？

实时分区控制中的零样本协同认知受限伙伴

arXiv:2610.31726v1 发布类型：新 摘要：有效的人机协作需要能够与不可预测的人类伙伴进行协调的智能体。通过实时人类反馈或大规模行为数据集进行强化学习成本高昂，而纯模拟训练则容易过拟合于人工设定的规范，在与真实人类的零样本协作中往往表现不佳。我们提出了一种针对认知受限伙伴训练协作智能体的框架：这些模拟伙伴的多样性源于基于人类生理学文献的程序化约束，具体包括反应延迟和感知局限，而非依赖奖励塑造或历史训练中的关键节点。在经过改造的月球着陆器环境中，我们报告了初步证据，表明这些伙伴的表现更接近r

新研究发现：强化学习中的现有Critic可直接复用为大语言模型置信度估计器

一篇于2026年10月26日发布在arXiv（编号2610.31820v1）的AI研究论文指出，针对采用基于价值的强化学习（value-based RL）训练的大语言模型（LLMs），其已有的Critic模块无需额外训练或数据即可作为高精度、高校准性的置信度估计器使用。

推荐理由该研究揭示了置信度估计与RL中Critic训练在数学本质上的等价性（在正确性结果定义下），并通过跨十余个领域（数学、代码、工具调用、通用推理）的实证验证了复用Critic的有效性与泛化能力；成果对降低LLM可信部署门槛具有直接工程价值。

用于上下文依赖解析的POS签名演示检索

arXiv:2610.31966v1 发布类型：新 摘要：上下文学习的示范通常通过语义相似度进行检索，而这在结构化预测任务中可能并非相关性的良好替代指标。我们研究了面向通用依存句法分析的示范选择方法，采用一种基于词性签名的策略，该策略以加权词性统计特征表示句子，并从已标注的训练集里检索出三个长度兼容、由人工标注的示例。我们在UD英语网络树库测试集的全部2,077个句子上，对两种未经过微调的开放权重语言模型进行了评估，将该策略与按样本数量和格式匹配的固定三元组及语义三元组基线，以及零样本、链式思维和批判性修正等系统进行了比较。结果表明，基于词性签名的检索方式获得了最高的标注准确率