编码代理在视觉生成方面能走多远？
arXiv:2610.19025v1 公告类型：新 摘要：现代图像生成很大程度上依赖于专门的生成模型，这些模型将图像构建过程隐含在学习参数中。我们探索一种替代方案：通过可执行程序构建图像的通用编码代理。
理解这一领域
把论文视为需要核对的研究主张：明确任务、测试数据、基线和失败案例。预印本不等同于经过同行评审的证据，基准进步也不一定能迁移到实际场景。
研究前沿
研究前沿
法学硕士可以利用他们的世界知识来预测事件吗？
arXiv:2610.19021v1 公告类型：新 摘要：最近的工作质疑大型语言模型 (LLM) 是否可用于时间事件预测。尽管法学硕士拥有大量预先训练的世界知识，但法学硕士的表现往往不如更简单的专业模型。我们询问这些知识是否真的无法获得，或者当前的方法是否无法以法学硕士可以使用的形式呈现事件预测。
研究前沿
神经元的海岸有多长？分辨率相关的交互顺序和计算能力
arXiv:2610.19487v1 公告类型：cross 摘要：Mandlebrot 的海岸线悖论将测量重新定义为对象及其统治者的联合属性。在这里，我们要问的是观察分辨率如何塑造神经计算的表观结构。我们引入了尺度索引分解，将直接依赖项捕获的预测信息与模型族外部的残差分开。
研究前沿
零膨胀连续结果的贝叶斯因果森林
arXiv:2610.18889v1 公告类型：新摘要：当结果为半连续时（即，在零处呈现离散点质量，在正值时呈现偏斜连续分布），估计（异质）治疗效果仍然具有挑战性，尽管这种数据类型在现实世界设置中大量存在。
研究前沿
Long-Horizon-Terminal-Bench 2.0：自动化多样化任务构建并衡量持续的智能体进度
arXiv:2610.14146v1 公告类型：新 摘要：长期终端基准衡量智能体是否可以通过具有过程奖励的扩展工作流程来维持进度，而不仅仅是其最终状态是否通过二进制检查。我们提出了 Long-Horizon-Terminal-Bench 2.0 (LHTB 2.0)，它是 Long-Horizon-Terminal-Bench 的扩展，保留了 46 个原始任务，同时纠正了任务和评估基础设施……
研究前沿
跨越性别二元：科幻小说和一般小说中的性别参考建模
arXiv:2610.19028v1 公告类型：新 摘要：科幻小说被广泛认为具有令人不安的性别特征。本文询问这是否在语言层面上成立，即性别指称如何容易让位于其对应词、中性术语或其他社会类别，以及它是否将这种类型与一般小说区分开来。