6G智能体AI安全综述：多模态风险如何跨层传播
arXiv 新发布一篇综述论文，讨论 6G 通信系统中智能体 AI 与多模态智能的安全隐私问题，指出风险会沿多模态数据管线、记忆、工具和智能体协作循环传播，并梳理了威胁模型与缓解思路。
标签： 算力
TTR-Compressor 提出将测试时回归用于序列压缩，视觉 token 减 55.6% 仍持平
一篇新论文提出 TTR-Compressor，把序列压缩重新表述为“在推理时求解回归问题”，在稀疏注意力和多模态视觉 token 合并两个场景中，都报告了优于池化、MLP 投影等常规压缩方式的初步结果。
RoleFlow提出多智能体自我进化框架，七项基准平均领先4.7分
arXiv 2026年10月23日发布的一篇新论文提出 RoleFlow，让大模型多智能体系统不再依赖预设协作结构，而是通过反馈驱动的局部编辑和按需生成角色来自我调整分工。摘要称其在覆盖四个领域的七项基准上取得最优平均成绩，比最强对手高4.7分。
arXiv新论文提出Route-and-Generate框架：按题目难度分配推理算力
arXiv 上一篇新论文提出 Route-and-Generate（Rouge）框架，让大模型按输入难度自适应决定推理“用多少力”，试图同时缓解简单题过度思考和难题思考不足。该研究目前仅有摘要公开，尚未核验全文实验。
人机协作攻克 Lehmer 高次难题，AI 数学探索闭环现雏形
一篇最新 arXiv 论文提出“人机发现闭环”，让 AI 代理参与数值与符号求解、分布式搜索和假设提炼，在 Lehmer 问题上给出覆盖任意目标次数的构造方法。其价值在于展示了大模型参与数学研究的可复用工作流，而非某个产品发布。
Deep Fusion Memory：块级参数记忆让大模型免检索融合外部知识
Hugging Face Papers 收录的论文提出 Deep Fusion Memory（DFM），用因果记忆预测器在中间隐藏状态融合外部知识，构建训练数据所需的检索查询减少 32 倍，且在多个 QA 任务上优于最强基线。
AI替代模型将加拿大野火灾害制图从数天缩短至秒级
arXiv 上的一篇新论文提出用多任务深度学习“替代模型”来模仿 BurnP3+ 野火模拟器的输出，把原本需要数天到数周的灾害制图流程压缩到秒级，为加拿大全国尺度的野火风险分析提供了新思路。
WorldStream 论文：分层规划让3D世界持续扩展并保留编辑痕迹
Hugging Face Papers 收录的论文 WorldStream 提出一种开放式 3D 世界模型，试图让可玩地形超出预设地图，同时支持语言指令交互与已访问区域的状态恢复，值得关注的是它把“无限生成”拆成了可管理的规划与流式编译问题。
LoopRec 提出按条目自适应递归深度：序列推荐不再所有历史项都重算
Hugging Face Papers 于 2026 年 10 月 21 日收录的论文提出 LoopRec，让序列推荐模型针对每个历史交互项单独决定“继续深算还是提前退出”，以改变现有推荐器对所有条目分配固定算力的做法。值得关注的原因在于，它把推理算力分配从全局固定改成可按条目学习的策略，但目前信息仅来自论文…
SpatialBrain不训练底模，靠积累推理经验提升空间智能
Hugging Face Papers 于 2026 年 10 月 21 日收录的论文摘要介绍 SpatialBrain：在不改动视觉语言主干模型的前提下，让模型积累“何时该测量、何时该换参考系”的推理经验。摘要称其在五个空间推理基准中四个优于同一主干的直接回答，第五个持平。