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照搬相同，蒸馏差异：线性视觉Transformer的初始化
Copy the Same, Distill the Difference: Initializing Linear Vision Transformers
线性视觉Transformer（ViT）旨在用线性复杂度注意力算子替代Softmax ViT中的注意力，以实现更高效的token路由，但需要从头预训练，且通常性能不及原版Softmax。如何初始化是关键。
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用自适应循环Transformer改进测试时扩展
Improving Test-Time Scaling with Adaptive Looped Transformers
循环Transformer通过复用层进行潜在计算，展现出良好的参数效率。此前研究在参数量或每token FLOPs匹配下比较循环与非循环模型，但循环是否改善测试时扩展尚不明确。
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面向智能体强化学习高效压缩的KV-streams
KV-streams for Efficient Compaction in Agentic Reinforcement Learning
扩展智能体LLM的时域受限于需将越来越长的上下文轨迹装入GPU内存。上下文压缩是缓解该问题最常用的机制，可在给定轨迹下保持GPU内存恒定，但多数压缩策略存在不足。
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如何循环MoE：展平专家，解绑注意力
How to Loop MoE: Flatten the Experts, Untie the Attention
循环Transformer多次复用同一层块：通过额外计算让固定规模模型走得更远，更充分利用参数；而稀疏混合专家（MoE）模型每个token只激活少数专家。循环MoE将两者结合。
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神经调和测度算子
Neural Harmonic Measure Operator
我们提出神经调和测度算子（NHMO），一种用于变形状区域上椭圆偏微分方程问题的神经求解器。区域的调和测度是一种边界概率分布，与任意边界数据积分后即返回Dirichlet Laplace解。
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拉伸天线：在9SW上采用9SW与SLATE™先进封装技术的先进天线调谐
Stretching the antenna: Advanced antenna tuning with 9SW and SLATE™ advanced packaging technology on 9SW
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驱动下一次架构转变：深入解读GF的48V方案
Powering the next architecture shift: Inside GF’s approach to 48V
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AMTEX 2026：Machine Tools World 对话 Roxy Lin
AMTEX 2026 – Machine Tools World connected with Ms. Roxy Lin
在 AMTEX 2026 台湾馆，Machine Tools World 与 Roxy Lin 交流智能制造最新发展。她指出，印度是台湾企业扩大先进制造技术应用的重要市场。
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AMTEX 2026——机床世界连线蔡清枝女士
AMTEX 2026 – Machine Tools World connected with Ms. Ching-Chi Tsai
AMTEX 2026 | 台湾馆 在 AMTEX 2026 上，我们在台湾馆连线了蔡清枝女士，探讨塑造智能制造未来的最新发展。从先进技术到更智能的生产流程，这次对话重点介绍了创新如何帮助制造商变得更高效、更互联、更具未来准备。💡 关键要点：台湾馆正在展示可支持印度制造商迈向更自动化和互联生产的技术。🎥 观看完整采访，直接聆听蔡清枝女士的分享，了解他们对制造业未来的看法。#AMTEX2026 #台湾馆 #智能制造 #制造业 #工业自动化 …
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AMTEX 2026：Machine Tools World 对话 Vanessa Chang
AMTEX 2026 – Machine Tools World connected with Vanessa Chang
在 AMTEX 2026 台湾馆，Machine Tools World 与 Vanessa Chang 探讨智能制造趋势。她表示，印度对自动化和先进制造日益增长的需求，正为台湾科技公司带来新机遇。
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AI芯片需求加速，ASML瞄准2028年出货110多台EUV设备
ASML Eyes 110+ EUV Tools in 2028 as AI Chip Demand Accelerates - Yahoo Finance
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ASML 上涨 1.4%，EUV 产能逼近 110 台门槛
ASML Gains 1.4% as EUV Capacity Chases a 110-Tool Threshold - Yahoo Finance
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Gimlet Cloud 与 Cerebras 合作加速推理
Gimlet cloud and Cerebras to accelerate inference
Gimlet Labs 与 Cerebras Systems 达成合作，将 Cerebras 晶圆级计算与 Gimlet Cloud 结合，以大规模提供超高速 AI 推理服务。
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美国2025年风电装机量将比上一年增加36%
US to install 36% more wind turbines in 2025 than previous year
根据Wood Mackenzie与美国清洁能源协会（ACP）发布的《美国风能监测》报告，美国预计在2025年新增超过7 GW的风电装机，较上一年增长36%，五年展望与上一季度预测相比保持不变。在充满挑战的……
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TotalEnergies Corbion 推出用于空气过滤的可再生 PLA
TotalEnergies Corbion Launches Renewable PLA for Air Filtration
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AI驱动专利公司为初创企业大幅降低成本
AI-Powered Patent Firm Slashes Costs for Startups
Fearn推出一家AI原生专利公司，提供三天内完成临时申请和固定费用服务，将前大型律所专家与内部工程团队相结合，服务于制造业和技术领域的初创企业。
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BioDyad：同步生物医学发现与机器学习工程
BioDyad: Synchronize Biomedical Discovery and Machine Learning Engineering
arXiv:2609.31939v1 公告类型：新 摘要：智能体生物医学机器学习（ML）依托生物医学证据获取与可执行程序搜索两方面的互补进展。现有系统连接了这些能力的部分方面，但在整个程序搜索过程中协调它们仍具挑战性。新证据必须指导候选构建，执行结果必须为后续发现与复用提供信息，验证需求必须契合搜索预算。我们提出 BioDyad，通过蒙特卡洛图搜索中的两个层级将生物医学发现与 ML 工程耦合。其科学层级将先验生物医学指导与迭代发现相结合…
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通过嵌入式编码改进大语言模型的医学计算能力
Improving Medical Calculation of LLMs with Embedded Coding
arXiv:2609.31908v1 公告类型：新 摘要：大语言模型（LLM）在医学考试和问答基准上表现良好，但在需要精确数值输出的医学计算任务上仍不可靠。这些计算支撑着用药剂量、器官功能评估和预后评分等高风险决策，即使很小的误差也可能带来严重的临床后果。我们提出 MedCode，一个通过训练 LLM 生成嵌入式可执行代码来改进医学计算的框架。给定临床情境，模型识别相关计算器，提取其输入变量，并生成一段将算术运算委托给确定性解释器的脚本…
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EmailBench：评估LLM智能体在企业邮件与生产力任务上的基准
EmailBench: A Benchmark for Evaluating LLM Agents on Enterprise Email and Productivity Tasks
arXiv:2609.31906v1 公告类型：新 摘要：企业邮件智能体必须结合信息检索、结构化状态变更、时间推理和多步协调。近期的智能体基准包含生产力任务，但很少有以自包含环境中的类型化邮件工作流为中心。我们推出 EmailBench，一个涵盖 16 个任务类别、206 个邮件与生产力场景的基准。该基准将带类型化邮件 API 规范与提供商中立命名相结合，包含一个确定性的、受 Enron 启发的合成语料库，以及一套场景套件，其主题选择参…
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COUNTERMEM：面向语言智能体的世界模型验证反事实记忆
COUNTERMEM: World-Model Verified Counter-Factual Memory for Language Agents
arXiv:2609.31874v1 公告类型：新 摘要：现有智能体记忆框架主要通过智能体与事实世界的交互来构建记忆，例如记住已采取行动的反馈，以提升未来任务的表现。然而，这些框架在构建记忆时很少提出“如果……会怎样”的问题：如果采取了不同的行动，反馈是否会改变，以及这种反馈如何能成为有用的记忆？在主动环境中直接获取此类反馈可能代价高昂，并且可能改变用于比较所需的状态。在这项工作中，我们提出了 COUNTERMEM，一个用于跨任务构建和…
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ConflictVLA-Bench：评估视觉-语言-动作模型对前提冲突的行为反应
ConflictVLA-Bench: Benchmarking Behavioral Responses of Vision-Language-Action Models to Premise Conflicts
arXiv:2609.31792v1 公告类型：新 摘要：视觉-语言-动作（VLA）模型在操作任务上表现强劲，但其对无效任务前提的反应仍未被充分探索。现有对前提冲突的评估往往聚焦于最终任务结果，然而仅凭任务失败无法区分行为脱离与继续追求随后出现执行错误。我们将后一种模式称为“失败坚持”（Failed Persistence）。为研究这一现象，我们提出 ConflictVLA-Bench，它将冲突 rollout 与前提一致的参考 rol…
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SMARtCARE：面向有限自主临床决策支持的隐私保护智能体AI系统
SMARtCARE: Privacy-Preserving Agentic AI Systems for Bounded-Autonomy Clinical Decision Support
arXiv:2609.31763v1 公告类型：新 摘要：长上下文临床AI系统在既往入院记录超出当前推理上下文时，可能遗漏相关患者病史。在ICU监测中，这会导致早期生命体征漂移看似非特异性，即使其与既往恶化模式相似。SMARtCARE通过四状态临床决策支持架构解决这一缺口：稳定、元认知、辅助和受管制（撤销）。SMARtCARE不自动检索既往记录，而是使用患者既往轨迹的有损六通道指纹。当当前漂移与该指纹匹配且既往记录不在上下文中时，系统会…
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Cerebras 将助力 Gimlet 推进更快的 AI 推理
Cerebras to power Gimlet's push for faster AI inference
随着对能够从日益复杂的 AI 模型提供更快响应的计算系统的需求增长，Cerebras Systems 正通过与 Gimlet Labs 的合作，扩大其在 AI 推理基础设施领域的布局。
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复合自适应控制的收缩动力学表示统计学习
Statistical Learning of Contractive Dynamical Representations for Composite Adaptive Control
提出一种面向动态耦合扰动下复合自适应跟踪控制的表示学习框架，将经典扰动适应控制（DAC）与近期末层自适应扰动抑制方法联系起来。
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TokenCast：预测LLM智能体执行中的Token消耗
TokenCast: Forecasting Token Consumption During LLM Agent Execution
同一任务下LLM智能体各次运行的Token消耗可相差一个数量级以上，因智能体依据工具反馈与中间结果选择下一步，且上下文不断膨胀推高输入规模。
