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alphaXiv 发布综述论文，将大模型系统的异常检测划分为“边界建模”和“对齐检测”两种思路，后者主张对照当前请求的 SLO、用户意图和安全要求来判断异常，而非只比对历史运行模式。

一项预注册实验发现，把与真事实高度相似的假事实移入或移出语言模型的局部注意力窗口，模型误信概率并未在窗口边界发生跳变；省显存的滑窗混合架构整体上更易被迷惑，但原因不是窗口边界本身。

Hugging Face Papers 收录的论文提出 SpatialASM 框架，通过训练时空间模拟，把主动空间想象能力内化到大视觉语言模型中，以改善多视角空间推理。

Hugging Face Papers 收录的论文提出 TerminalHorizon，一个面向长周期终端智能体的自动化数据合成引擎，并用 1.5K 任务环境微调 Qwen3.5-27B 得到 TerminalHorizon-27B，在 12 项基准上报告性能提升。

Hugging Face Papers 上出现一篇论文，提出多流注意力残差（MSAR），把注意力残差从单流扩展为多头深度注意力，在 18B 和 28B MoE 规模下报告了优于标准残差和已有残差变体的结果。