标签： 推理

alphaXiv 上一篇数学论文提出用条件期望是否可交换来度量“局部信息无法拼成整体”的失败，并用一个三枚二元 token 的玩具模型把这种失败量化为 1−3ε，窗口一致率低于 1/3 时不存在共同联合分布。

alphaXiv 上公开的一篇论文提出 ReplaySSM，把 SSM 的循环状态改写成“检查点+近期输入缓冲”，在 vLLM 上实现 Mamba-2 与 Gated DeltaNet 的解码加速，最高约 1.47 倍，并让投机解码的驳回只动指针、不恢复状态。

2026年10月8日，alphaXiv 发布论文 LeWAM，提出将动作预测与潜在动态模型联合训练的端到端 JEPA，在视觉规划基准上成功率从 28.6% 提升至 89.7%，规划速度提升 32.3 倍。

港科大团队推出首个面向“数据视频”的多模态理解基准 DataVista，含 961 条真实视频与 6775 道题；测试 19 个主流多模态大模型，最好成绩仅 70.0%，远低于人类专家。

Hugging Face Papers 收录的论文提出 MetaKernelBench，用 74 个融合子图问题测量 GPU 内核优化经验能否从一种 DSL 迁移到另一种，跨六模型、双向迁移的配对提升在 -19% 到 +29% 之间。

社区开发者推出 DeepSeek Bot 插件，在 DeepSeek Harness（DSH）之上叠加多 Bot 界面，支持独立角色、长期记忆和主管自动派活，目前该项目为非官方 Apache 2.0 开源项目，GitHub 关注度快速上升。

机器人策略把传感器时间、推理延迟和动作执行时间当成显式输入，而不是用序列位置隐式代替。在仿真动态任务下，这种时间感知策略的成功率从 0% 提升到 32.7%。

alphaXiv 发布的一篇综述系统梳理了基础模型如何用于可供性学习，把视觉、语言和 3D 感知连接到机器人操作，但作者指出，语义理解和空间定位的进步尚未自动转化为可靠的物理抓取。