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经验时代的自发现强化学习：学习历史是资产还是负担？
Self-discovering RL in the Era of Experience: Is Learning History an Asset or a Burden?
arXiv:2609.35897v1 公告类型：新 摘要：通往通用智能的递归自我改进（RSI）研究分为两条路线：宏观层面的语言模型扩展，以及“经验时代”中由交互驱动的原则。然而，任何自我改进架构最终都依赖于其底层优化引擎：如果通用智能需要从有根基的交互中学习，那么强化学习（RL）更新规则本身就必须具备累积适应能力。尽管算法自发现已产生 Disco103，其超越了 PPO 并达到 SOTA 基准表现，但其内部更新机制仍是一个未被审视的黑箱…
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超越对称智能体：小语言模型中的认知多样性与多智能体辩论
Beyond Symmetric Agents: Cognitive Diversity and Multi-Agent Debate in Small Language Models
arXiv:2609.35875v1 公告类型：新 摘要：多智能体辩论（MAD）据称能比单模型推理提升推理与事实性，但以往工作将智能体视为对称同伴，未阐明增益来源。我们检验了智能体间认知多样性是驱动因素的假设，场景选在问题仍可测量的情形：具有基准提升空间的小型开放权重模型。我们覆盖来自十一个厂商家族的23个模型、五项任务、5500余次辩论与对照运行，沿三个轴变化多样性——人设、采样温度和模型身份——并将每种辩论配置与生成预算匹配的多数投…
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有效的大语言模型微调是否必须依赖人类可读文本？
Is Human-Readable Text Necessary for Effective LLM Fine-Tuning?
arXiv:2609.35868v1 公告类型：新 摘要：有效微调大语言模型是否必须依赖人类可读性？我们研究模型条件化的训练表示能否在无需人类可读文本形式的情况下保持或提升适配效用。我们提出 Desired-Update-Aligned Synthetic Data（DASA），利用冻结参考模型的激活梯度反馈来指导连续合成输入嵌入的优化。受激活梯度在局部风险降低中作用的启发，DASA 针对有用的适配更新，而非源文本重建或语言流畅性。所得…
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面向资源受限边缘设备可靠推理的神经符号路由
Neurosymbolic Routing for Reliable Reasoning on Resource-Constrained Edge Devices
在边缘硬件上运行语言模型可在无网络连接的情况下提供私密、低延迟的推理，但适合此类设备的小模型在计算机本应擅长的任务（如算术、代数和形式逻辑问题）上并不可靠。我们认为这种不可靠性在很大程度上是可以避免的。许多看似需要推理的查询实际上是结构确定性的，可以用快速且精确的符号方法求解。因此，强迫概率模型去近似它们只会牺牲准确性和能耗而收益甚微。我们提出一种神经符号路由器，对每个传入查询进行分类，并将其分派给成本最低的正确求解器：将结构化任务发送…
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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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少想反而模拟更好：直觉式提示提升LLM智能体模拟个体社交媒体反应（含陌生内容）
Thinking Less to Simulate Better: Intuitive Prompting Improves LLM Agents Simulating Individual Social Media Reactions, Including Unfamiliar Content
arXiv:2609.30563v1 公告类型：新 摘要：平台政策越来越多地在人工用户上进行测试，因此智能体的保真度变得重要。然而，有说服力的虚假档案也可能在选举前操纵公众舆论感知。验证一直集中在与人类行为的一致性上，很少关注智能体是否按照其被赋予的档案行事。本研究通过问卷、深度访谈和书面自我介绍对八名塞尔维亚参与者进行了画像，记录他们对六十八篇社交媒体帖子的反应，并让四个语言模型在五种提示条件下预测这些反应，这些条件在档案内容和指令风…
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BioEVAL：面向生物工程的全球多机构大型语言与多模态模型基准
BioEVAL: A global, multi-institutional benchmark of large language and multimodal models for bioengineering
arXiv:2609.30489v1 公告类型：新 摘要：大型语言模型（LLM）在通用推理方面已取得历史性突破，并在生物医学科学中初获成功。然而，现有 LLM 基准测试侧重事实回忆，对模型在前沿和多模态任务上的表现洞察有限。我们构建了 BioEVAL（AI 与 LLM 的生物工程验证），这是一项全球多机构计划，旨在评估生物工程（BE）各子领域的实验推理能力。BioEVAL 涵盖 11 个主要 BE 子领域及一组未分类项目，汇集 22 个…
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佛罗里达州以灭绝担忧为由提起法律诉讼，要求阻止 OpenAI 开发
Florida invokes extinction fears in legal bid to halt OpenAI development
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智能体AI自动修复设计规则并保持版图等价（普渡大学）
Agentic AI Automates Design-Rule Repair While Preserving Layout Equivalence (Purdue University)
摘要显示，普渡大学研究人员发表技术论文《DRC-Aid: Design-Rule Correction via Agentic Framework utilizing Inference-Time Large Language Models》，提出一种闭环智能体框架，将局部设计规则检查（DRC）修复建模为「验证在环搜索」。为约束组合爆炸的几何修复空间，该方法用确定性规则引擎转换物理验证工具报告的信息。论文称可在保持版图等价的前提下自动完…
意义：若方法成立，可将芯片物理验证中耗时的人工DRC修复环节自动化，为LLM智能体进入EDA流程提供可验证的工程范式。
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使用AI水印时，LLM对有害提示的响应不同
LLMs respond differently to harmful prompts when AI watermarking is used
摘要显示，当使用SynthID等AI水印技术时，大语言模型对有害提示的反应会发生变化：原本会拒绝的有害指令，在水印机制下可能被模型执行。这表明水印嵌入过程可能削弱模型的安全对齐，使其更易受对抗性提示影响。
意义：提醒开发者：内容水印可能引入新的安全风险，需在部署前评估其对模型对齐与对抗鲁棒性的影响。
