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一项 arXiv 新论文发现，在 MCP 协议下，工具的参数结构比名称和描述更能左右大模型的选择；即便功能相同，schema 不同也可能导致完全不同的调用结果。

Hugging Face Papers 收录的论文提出 Jeva，一种面向“系统一”快速决策的决策原生架构，试图同时解决答案缺失识别、选项顺序不变、候选集可扩展和跨请求复用四个结构性问题。

Hugging Face Papers 收录的论文提出 Urbex，用视觉语言模型智能体主动搜索城市级 3D 场景，把定位从候选排序变成交互式空间搜索，并在 CityRefer 上报告了更好的 Hit@1 和 IoU。

arXiv 上一项新研究提出 Echo，用 4 比特做张量并行的 all-reduce 通信，并通过误差反馈把累积误差控制在有界范围，目标是在不依赖 FP8/FP4 硬件的前提下加速大模型训练和推理。

一项 arXiv 新论文提出“云端模型写程序、本地小模型临场答疑”的混合代理架构，试图在数据不出设备的前提下，缩小端侧代理与云端大模型代理之间的效果差距。

arXiv 上一项新研究提出 MOSAIC，试图回答视觉语言模型的预测究竟由哪些训练样本、哪些图像区域和文本短语共同影响。它把此前多停留在样本级的归因，推进到多模态的局部证据层面，值得关注是因为它触及大模型可解释性中最难的一环：跨模态因果追踪。

arXiv 上一项新研究用反事实干预方法，发现仅以奖励为目标训练的 PPO 智能体，其价值函数内部似乎编码了 Crafter 环境中的部分规则，比如钻石何时可收集、水和食物如何影响健康等。这为理解无模型强化学习是否隐含世界模型提供了可视化证据。