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Open-MMUnlearning：统一多模态大模型遗忘的方法与评估
最近arXiv上挂出的Open-MMUnlearning框架，把多模态大模型（MLLM）遗忘领域的混乱，给梳理出了清晰的脉络——这个开源项目覆盖5个基准、8个模型家族、12种遗忘方法。为什么ML...
大模型生成开源电化学多物理模型，误差不到0.7%
同样的CO₂还原制CO的电化学反应模型，大模型写的开源代码，和COMSOL专业软件的结果差不到0.7%的峰值部分电流密度。测试场景与可复现性这次的测试选得很具体：一维电化学CO₂还原成CO的过程...
情感分析的共识缺口：人、工具、大模型各说各话
拿100条推文找6个人评情感，结果发现就算是人，对情绪的判断也只处于“一般一致”水平——这是arXiv上一篇cs.CL分类的研究刚捅破的窗户纸。研究专门测了人和工具对社交媒体文本的情感判断一致性...
SemanticFold：压缩居然拆分了大模型的三大核心能力
在Qwen3-1.7B模型上，用1.7倍压缩率应用SemanticFold后，压缩分支的负对数似然（NLL）比原生分支低了0.135——这是arXiv那篇序列压缩论文里最反常识的结果，一般压缩模...
机器人抓稳的秘密：触觉数据提了10.5个百分点成功率
用多手指机器人抓东西，加了高分辨率触觉数据后，抓稳成功率比只用视觉的提了10.5个百分点——这是arXiv上一篇cs.RO分类的最新研究，没玩虚的，全是实测堆出来的结果。实验怎么来的？1万次抓取...
基于WFR-JKO的神经采样新方法 避开对数凹性限制
arXiv刚上线一篇属于math.NA、cs.LG、math.PR、stat.ML四分类的论文，直接戳破了神经采样领域的一个旧限制——之前要从复杂多模态分布里采样，大多得默认目标分布是对数凹的，...
超越LLM-GA：ReEvo让流体天线系统更安全
相同迭代次数下，ReEvo算法在流体天线系统的安全和速率上，比传统遗传算法和现有最先进的LLM辅助遗传算法表现更好。流体天线的安全瓶颈，原来的方案有短板流体天线系统空间灵活性极强，军用、卫星、物...
LLM劝说力的评估：不同方法结果为何天差地别？
arXiv上一篇归类于cs.CL、cs.AI、cs.CY的论文，把9种已发表的LLM劝说力自动化评估方法，统一套在15款大模型上跑了一遍。最后算出来的排名一致性，平均只有0.25——这个数值叫斯...
大模型生成决策树：小样本表格分类的新路径
arXiv上一篇cs.LG方向的论文，戳中了做表格分类的核心矛盾：大模型有知识但推理成本高、没法解释；决策树快还透明，但数据少的时候准确率拉胯。大模型和决策树的天生错配现在很多团队做表格分类，要...
分布式LLM公平性审计：对抗“漂绿”的新方案
哪怕49%的审计者是恶意的，新的审计方案也不会让不公的LLM蒙混过关。现在大语言模型要做合规审计，公平性是监管的核心要求。传统黑箱审计需要审计方拿到大量有代表性的查询数据，实际很难实现，于是业内...