代码大模型 / AI 编程

Experience Makes Skillful: Enabling Generalizable Medical Agent Reasoning via Self-Evolving Skill Memory

经验造就熟练：通过自进化技能记忆实现可泛化的医疗智能体推理

Haoran Sun, Wenjie Li, Yujie Zhang, Zekai Lin, Fanrui Zhang, Kaitao Chen, Xingqi He, Yichen Li, Mianxin Liu, Lei Liu, Yankai Jiang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出SkeMex框架，通过技能记忆实现医疗智能体后部署自进化，无需更新模型权重，在临床任务中优于现有记忆型智能体。

ttda704 at SemEval-2026 Task 4: Modeling Narrative Structures via Pseudonymization and Multi-View Sentence Alignment

ttda704 在 SemEval-2026 任务 4：通过假名化和多视角句子对齐建模叙事结构

Tai Tran Tan, An Dinh Thien

机构 * University of Information Technology, Ho Chi Minh City, Vietnam（胡志明市信息技术大学） ； Vietnam National University, Ho Chi Minh City, Vietnam（越南国立大学胡志明市分校） 纠错

专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出基于对比学习和微调句子变换器的叙事相似度方法，包括单视角（智能层冻结）和多视角（主题/情节/结局投影头+自监督对齐）两条流水线，在合成数据上训练。

Simultaneous Latent Budget Trees for Stratified Classification

用于分层分类的同时潜在预算树

Simultaneous Latent Budget Trees for Stratified Classification Cristian Buoncompagni, Stefano Pellegrino, Giulia Vannucci, Raffaele Dubbioso, Roberta Siciliano

机构 * Department of Physics, University of Naples Federico II（物理系，那不勒斯费德里科二世大学） ； Department of Electrical Engineering and Information Technologies, University of Naples Federico II（电气工程与信息科技系，那不勒斯费德里科二世大学） 纠错

专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出同时潜在预算树框架，通过模型驱动的分裂规则处理分层因素，实现可解释分类，并应用于肌萎缩侧索硬化症性别差异分析。

From Static Inference to Dynamic Interaction: A Survey of Streaming Large Language Models

从静态推理到动态交互：流式大型语言模型综述

Junlong Tong, Zilong Wang, YuJie Ren, Peiran Yin, Hao Wu, Wei Zhang, Xiaoyu Shen

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Institute of Digital Twin, Eastern Institute of Technology（数字孪生研究院，东部技术研究院） 纠错

专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文统一了流式LLM的定义，提出系统分类法，综述其方法、应用与未来方向。

Comments Accepted by ACL 2026 Findings

Physics-Driven Zero-Shot MRI Reconstruction with Non-local Image Priors

基于非局部图像先验的物理驱动零样本MRI重建

Lingtong Zhang, Wenlei Li, Mu He, Li Xiao, Yang Ji

机构 * School of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学信息科学技术学院） 纠错

专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)

AI总结 提出一种物理驱动的零样本自监督学习框架，通过线圈灵敏度图引导的动态存储库、SPIRiT正则化和非局部自相似像素银行，解决欠采样MRI重建中的监督不足和过拟合问题，在FastMRI数据集上达到最优性能。

SWARM-LLM: Collaborative Inference for Edge-based Small Language Models

SWARM-LLM：基于边缘的小语言模型的协同推理

Mostafa Dahshan, Quazi Mamun, Tanmoy Debnath

专题命中 仓库级理解 ：repository(abstract)

AI总结 提出SWARM-LLM路由协作层，通过轻量级不确定性估计和安全信号，在边缘SLM、对等SLM协作和云端FM之间动态选择查询处理方式，实现精度、延迟和成本的平衡。