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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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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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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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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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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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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。
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ClipDrop图像生成与编辑Clipdrop 是一组 AI 图像创作与修图工具，涵盖背景移除、局部清理、扩图、放大、重新打光、文字移除和背景替换，可在网页处理图片，也提供面向开发者的图像能力接入入口。
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。
待评分 · 分类列表推荐R
Rows数据与分析Rows 是结合 AI 分析、数据集成与可交互报表的表格工具，可用自然语言整理文档和业务数据、合并数据集、生成报告与计算模型；当前官网提示已加入 Superhuman，并提供对应的继续使用入口。
待评分 · 分类列表推荐arXiv:2610.33237v1 发布类型：新 摘要：语言模型如何判断自己是否拥有足够的证据来作答？语言模型往往会在证据不足的情况下仍给出答案。决定是直接作答还是继续收集更多证据，需要对现有证据下答案正确的概率做出精确的校准估计。然而，大多数校准研究都将输入视为固定不变，而未考虑这种估计应如何随证据的变化而调整。我们提出了“证据状态校准”，要求模型在作答前的置信度与其正确作答的概率相匹配，并且每当证据改变这一概率时，置信度也相应调整。我们提出了一种名为\ours{}（即“充分性置信度估计”）的方法，该方法通过微调
arXiv:2610.33440v1 发布类型：新 摘要：从现有问答库中适配医学语言模型时，选择一个紧凑的训练子集是至关重要的一步。我们研究了基于扰动的数据选择方法，该方法利用最终层表示的高斯扰动所衍生的两种信号：预测变化频率与非翻转边际收缩。在经过共享熵预过滤后，表示敏感度优先化（RSP）通过自动均方根缩放将这两种信号进行整合，而RSP-Drop则仅依据收缩程度对候选样本进行排序。这两种选择器在筛选过程中仅使用问题和答案选项。我们在MedGemma-4B上，针对五个医学问答数据集，在保留集规模分别为64、128和256个样本的情况下对其进行了评估。在主要预算为128个样本时，
arXiv：2610.33275v1 发布类型：新 摘要：计算型笔记本会在整个会话期间独占一块GPU，然而GPU仅在单元格执行时进行计算，其余时间则处于空闲状态。无服务器执行模式可以在各单元格之间释放GPU资源，但在新的工作节点上重建累积的笔记本状态会对每个GPU单元格带来显著的开销。本文提出了一种面向交互式笔记本的无服务器GPU平台——LooseLeaf。LooseLeaf能够推导出每个单元格的状态及其导入闭包，即该单元格所需的最小变量与软件包集合。我们在5,000个真实世界笔记本上的分析表明，这些闭包规模很小，且用户对单元格的编辑操作只需数秒即可完成准备。LooseLeaf会在用户编辑单元格的同时，基于这些闭包为GPU工作节点做好准备。执行结束后，该工作节点会…
arXiv:2610.33442v1 发布类型：新 文摘：据报道，大型语言模型（LLMs）容易出现包括幻觉和推理错误在内的可靠性问题。现有的质量检测器能够基于内部表征以相当高的准确率预测不可靠的输出。然而，这些检测器的训练通常需要大量特定领域的标注数据，这限制了它们在新领域的适用性。我们提出通过在相关领域之间迁移表征签名来应对这一挑战。具体而言，我们构建了一个统计框架，首先为每个领域提取低维表征签名，然后利用交叉拟合学习各领域特定预测器的组合权重。这些权重会根据源领域各自的预测相关性进行自适应调整。
arXiv：2610.33027v1 发布类型：新 摘要：下一个标记预测（NTP）仅奖励紧随其后的那个标记，而对所有其他可能的候选标记均予以惩罚。然而，自然语言往往存在多种表达相同意义的方式。我们提出了一种名为 Conceptizer 的训练框架，它在下一个标记预测的基础上，额外引入了针对语义的奖励机制。Conceptizer 采用一个固定且与模型无关的约 9,000 个概念词汇表，该词汇表由上下文中的同义词构建而成，用以作为语义的基本单位，与作为文本基本单位的标记并列使用。它将每个下一个标记的分布映射为一个概念分布，并在目标语义的所有可能表述之间共享相应的奖励。这一方法能够在不增加模型参数的前提下，提供概念级别的训练信号。在应用于包含 10 亿至 80 亿参数的三类模型时，Conceptizer 实现了最低的保留集 NTP 对数困惑度。
arXiv：2610.32322v1 发布类型：新 摘要：LLM智能体从公共技能中心检索技能，这些中心最多可存储约10万条记录，并为众多模型提供服务。随着模型性能的不断提升，技能中心必须识别出某一模型已内化哪些技能——即该模型已不再依赖这些技能——并将其从该模型的技能库中移除；然而，目前尚无可靠的方法来衡量技能的内化程度。现有规则仅依据有无某项技能时的运行表现差异来进行判断，而这种差异往往微乎其微。无论是对于已被内化的技能，还是在模型与该技能均无法实现相应能力的情况下——我们称这种状态为“未被发现”——其收益几乎都接近于零。因此，我们改采另一种做法：暂不启用该技能，而是基于由该技能衍生的任务对模型进行评分，并且只有当另一模型确实因该技能而获益时，才信任模型在无辅助条件下的高分；因为事实上，近一半的高分都来自那些并未真正体现该技能作用的任务。
arXiv：2610.33475v1 发布类型：新 摘要：基础大型语言模型（LLM）在云数据中心的广泛部署，标志着从无状态深度学习向分布式、内存密集型生成式工作负载的根本性范式转变。然而，在严格的服务水平目标（SLO）下为海量基础模型提供服务，会暴露出关键的物理与系统瓶颈。这些挑战包括持续存在的高带宽存储器（HBM）墙、计算密集型预填充与内存带宽受限的解码之间的运行不对称、键值（KV）缓存的爆炸式增长、代价高昂的无服务器冷启动，以及硬件可靠性方面的漏洞。现有的文献综述仍局限于各层次的孤立视角，未能将底层加速器的虚拟化与集群……
arXiv:2610.33001v1 发布类型：新 摘要：当合法的写作目标发生冲突时，学术修改便呈现出治理难题。写作过程与社会科学的研究表明，修改具有递归性，且措辞承载着认识论与学科层面的承诺。这些文献指出了若干重要约束，却未能明确在简洁性、发表形式或风格多样性与证据及主张边界发生冲突时，究竟应以何者为优先。本文将修改建模为一种在有序约束下的可接受性问题。任务相关的不变量、情境约束以及可变的呈现方式共同界定可接受的空间；而一项主张保持契约则将证据与判断与经授权的主张边界相联结。四项治理命题具体阐明了p
arXiv：2610.32308v1 发布类型：新 摘要：多步逆合成反应需要通过一系列连续的反应步骤，将目标分子逐步转化为可购买的构建模块；近期的研究开始借助大型语言模型（LLM）的推理能力来解决这一任务。在最新进展中，LLM推理已进入长时序阶段：模型能够在相互依赖的各步之间持续追求目标、与环境交互并根据反馈进行调整。这一转变显著提升了LLM的能力，人工智能驱动的数学研究领域也由此取得了突破性进展。在此前沿领域，我们提出了 Solvent，一款拥有80亿参数的LLM，成功将长时序推理扩展至多步逆合成。通过两轮的后训练课程，Solvent学会了在迭代过程中穿插……
arXiv:2610.33036v1 发布类型：新 摘要：口语风格字幕（SSC）旨在生成自然语言描述，用于刻画语音的表达方式，捕捉诸如声音音色、韵律和表现力等副语言特征。许多下游应用，包括对话式 AI 智能体、可控语音生成以及大规模音频标注，都需要针对特定维度的风格字幕，以描述语音的特定方面（例如说话者特质、情感或表达风格），而非单一的无差别描述。然而，现有研究缺乏对可控口语风格字幕的统一建模方法。我们通过将 SSC 定义为一项遵循指令的音频-语言任务来弥补这一不足，在该任务中，明确的指令会指定口语风格的维
arXiv：2610.32305v1 发布类型：新 摘要：多阶段分析任务要求大型语言模型（LLM）代理利用中间证据来决定是继续、重定向还是停止。自我反思——即代理对其输出进行批判性评估——已得到广泛研究，然而这种反思并不能说明证据是否改变了下一步行动。我们将这一能力称为“自我约束”。现有的代理基准测试大多仅衡量任务完成度或输出质量，而未对这一能力进行检验。DMAIC-Bench 通过围绕精益六西格玛明确的统计前提条件构建的、涵盖四个行业领域中15个工业案例的97个种子任务，对此进行了评估。成对的反事实变体在相同的工作流位置上要求采取相反的操作，从而能够区分有依据的自我约束与无差别的停止行为。我们采用……对执行轨迹进行评估。
arXiv：2610.33018v1 发布类型：新 摘要：学术知识图谱（SKGs）支持文献检索、科学发现以及智能体辅助研究。然而，大多数构建学术知识图谱的方法都预先规定了所要表示的知识单元，通常以学术实体或贡献层面的陈述为名，并且仅保留能够通过该单元表达的出版内容。这种选择导致了两种主导但截然不同的范式：以概念为中心的学术知识图谱侧重于保存实体及其局部关系，而以陈述为中心的学术知识图谱则聚焦于以句子形式呈现的高层次话语。在这两种情形下，图谱反映的都是所选定的抽取目标，而非论文实际如何构建并传达知识。我们提出了 SUDO——学术上层话语本体，它定义了知识的……
arXiv：2610.33004v1 发布类型：新 提要：光学字符识别（OCR）对于历史档案的数字化至关重要，然而诸如字符错误率（CER）等标准评估指标并不一定能反映诸如姓名、日期和标识符等重要信息是否得以保留。在本研究中，我们从实体层面分析OCR错误，以此作为评估历史文献中OCR质量的补充视角。我们使用了一个公开的基准数据集，包含来自Berrutti档案馆的175份文档，并辅以5,209个经人工标注的实体提及，这些标注将在论文被接受后公布；在此基础上，我们比较了序列识别型OCR系统、专为OCR设计的视觉—语言模型以及通用型视觉—语言模型。除了全局转录准确率之外
arXiv：2610.33016v1 发布类型：新 摘要：Llama-3、Qwen3 以及许多其他开源大型语言模型，均采用一种正则表达式对文本进行预分词，该表达式的词类仅允许 Unicode 字母。由于天城文的元音符号属于组合标记，此正则表达式会在每一个元音符号处切分尼泊尔语单词，因此使用该正则的模型在处理尼泊尔语时所消耗的 token 数量，是处理同等长度英语文本的 2.6 至 5.8 倍。基于合并的词汇扩展方法无法将被切分的片段重新拼接：对于 Llama-3 和 Qwen3 而言，无论新增多少次合并操作，其额外开销始终难以降至约 2.2 的阈值以下；而即便已发布的十项扩展方案，其性能也仅比这一预分词基准低不到 4%。我们针对已部署的正则表达式提出了一项小幅修改，经证明可在不包含组合标记或天城文字符的情况下，确保每个 token ID 的完整性。通过新增 32,000 次合并，该方法使尼泊尔语与英语的 token 开销比降至 1.01 倍，且
arXiv：2610.32412v1 发布类型：新 摘要：递归式大型语言模型（LLM）智能体通过分解、执行与环境反馈来解决长周期任务。然而，在生成一个原子级子任务后，它们往往再次调用同一款大型模型，将熟悉的指令转化为可执行的动作。我们观察到，高层规划具有任务特定性，而底层动作的具身化则在不同任务间反复出现，并且能够对照环境允许的动作进行验证。为此，我们提出了 LeafSkill，这是一种外部复用层，它能够检索语义相关的具身化经验，将动作模板绑定到当前对象与可执行动作上，并借助一个轻量级的 17 亿参数选择器来决定采用已绑定的动作，或将未发生变化的子任务交由原始智能体继续处理。技能始终处于外
arXiv:2610.31968v1 发布类型：新 摘要：准确估算救护车行驶时间对于紧急医疗调度至关重要，然而现有的决策支持方法往往依赖于静态查表或对救护车与普通乘用车行驶时间差异的简化假设。例如，这些方法通常假定救护车的行驶速度仅比普通乘用车快一个固定比例（如5%）。然而，这类假设很少经过真实救护车运行数据的验证，也难以充分反映行程优先级、时间背景以及起点—终点等因素的影响。我们利用瑞典斯科讷地区的历史救护车出行数据，有效弥补了上述局限性。我们的分析表明，救护车的行驶时间在不同时段、不同日期之间存在显著差异，并且……
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。
arXiv：2610.35564v1 发布类型：新 摘要：无服务器计算平台必须在适应高度突发且不可预测的工作负载的同时，确保服务质量（QoS）。为应对工作负载的波动并满足QoS要求及服务等级协议（SLA），这些平台依赖于资源的自动扩展。商业化的函数即服务（FaaS）平台采用不同的自动伸缩策略，以动态调整活跃函数实例的数量和可用的处理能力。在本研究中，我们对三种具有代表性的自动伸缩策略进行了建模与比较：按请求伸缩（SPR）、并发级别伸缩（CLS）以及基于指标的伸缩（MBS）。为了实现独立于各厂商特定实现的系统化评估，我们……
arXiv：2610.33020v1 发布类型：新 摘要：如果你的大脑直接与他人的大脑相连，你还能分辨哪些想法属于你自己吗？我们构建了一个功能版本，其中包含同一语言模型的两个副本：每个副本都保存着一套私有的规则和代码词；而其中一个副本——接收方——还会关注其伙伴的内部记忆。接收方将伙伴的任务视为自己的任务。当被问及自己被分配了哪条规则时，在伙伴的记忆权重为双倍的情况下（无链接时则为零），它在97%的回答中给出了伙伴的规则；而在开放性报告中，它甚至将自己的伙伴的代码词称为“自己的”，而非伙伴的。所有权并不取决于接收方能够多好地判断伙伴被分配了什么。在权重相等的情况下，这种连接使接收方大约以一半的概率采纳伙伴的规则。
arXiv：2610.33062v1 发布类型：新 摘要：统一的大型多模态模型（ULMMs）能够通过交错进行的文本-图像生成来执行视觉推理，但生成显式的中间图像会带来显著的计算开销。尽管视觉潜在推理可以解决这一问题，但现有方法大多依赖于无法进行视觉生成的视觉-语言模型（VLMs）。我们提出了一种名为Oddin的新框架，能够在ULMMs中实现潜在的视觉推理。Oddin用紧凑的潜在标记取代中间图像，这些标记完全由理解分支处理，而生成分支则专门用于生成最终输出图像。我们通过离线自蒸馏训练该模型，包含三项优化目标：最终图像生成损失、文本蒸馏损失以及交叉熵损失，用于
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