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Faster-WAM 解读｜世界动作模型需要那么深的动作头吗？
Faster-WAM 解读｜世界动作模型需要那么深的动作头吗？ 做机器人动作预测经常碰上一个问题：推理延迟。模型在仿真里精度看着还行，一上真机，延迟一大，整个控制循环就跟不上了。动
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阅读全文 →「冰上国际象棋」终于被 AI 盯上了：强化学习自学冰壶战术
Curling 常被叫做「Chess on Ice」，冰上国际象棋。但这么多年，AI 把国际象棋、围棋、星际争霸都扫了一遍，冰壶这块几乎没人认真碰过。 上周 arXiv 挂出来一篇
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阅读全文 →扩散草稿的「各自为政」问题，被并行精炼治了——xPress 让 Qwen3-8B 推理提速 1.3 倍
做推理加速的人，这两年大多在盯 speculative decoding。拿一个小模型快速吐草稿，大模型一次验证一批，省掉逐 token 自回归的串行开销。问题落在草稿质量上——草
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阅读全文 →Shortcut Hacking：当大模型靠"蒙"混过科学Benchmark，最高37.4%的正确答案是假的
前几天刷到一篇新论文，标题很直白—— Right Answer, Wrong Method ，答案对了，方法错了。读完后我第一反应不是"又一篇 benchmark 批评"，而是想起
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阅读全文 →Agent评测结果，不用全跑完也能下判断
搞 Agent 评测的人应该都有过这种体验：挂上一个 benchmark，让它慢慢跑，时不时切过去瞄一眼进度条。跑了几百个 case 之后胜负已经很清楚了，但还得等剩下那几百个跑完
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阅读全文 →一篇新论文把 LTL 转进了 LTLf+，搞规划的人可以少跟无限自动机较劲了
搞过 RL 或规划的大概都跟 LTL（线性时态逻辑）打过照面。它是 AI 领域最常用的时序规约语言之一，reactive synthesis、MDP 上的随机规划、带约束的强化学习
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阅读全文 →不确定环境里只能备几套策略？这篇论文给出了精确解法
做 AI 决策系统的人，迟早会撞上同一个问题：上线后遇到什么环境，根本没法提前预料。 这比"不知道明天天气"更底层——状态怎么转移、奖励怎么给，连模型本身都是一个未知数。机器人今天
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阅读全文 →Cross-Session 攻击正在绕过所有 AI 安全防线，Magnet 这篇论文想堵上这个洞
Magnet: Detecting Cross-Session AI Misuse Through Capability Accumulation 今天在 arXiv 上刷到一篇
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阅读全文 →五个缺口：那篇让 Agent 开发者扎心的论文
Agent 系统五个认知缺口 上周四凌晨 arXiv 上来了一篇不怎么起眼的 survey，标题叫「A Taxonomy of Cognitive Capability Gaps
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阅读全文 →Zero-Mem：LLM Agent 的记忆模块终于可以不烧 token 了
做 Agent 时绕不开一个矛盾：记忆模块越做越重，但每次读写都要额外调一次 LLM。写一条记忆要 token，读一条记忆也要 token，检索完再拼进上下文又是一轮。一个跑了几十
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阅读全文 →奖励模型终于不用「二选一」了：LatentRM 用隐变量把推理和打分焊在了一起
做 RLHF 的人大概见过这种场景：scalar reward model 在简单对话数据上跑得好好的，一换到复杂推理任务上就翻车——给了一堆高分，但仔细看都是靠表面套路蒙混过关。
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阅读全文 →Qwen2.5-7B 零样本读难民口述，比分词和 Embedding 更接近人的判断
SIGDIAL 2026 上有一篇论文，任务很具体但问题很底层：让模型判断两段移民叙述是否在讲同一种经历。它在检测「经验的互文性」（Experiential Intertextua
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阅读全文 →GPT-5.5 在长对话里只拿 41 分——新 Benchmark 把大模型的「多轮健忘症」量化了
跟 AI 助手聊到二三十轮之后，很多人都会遇到这种事：模型忘了开头交代的约束，把前几轮提到的东西张冠李戴，或者还没等用户说「好」就自己把事情办了。不是偶然翻车，这是当前大模型在长程
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