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10月8日· 周四

arXiv 论文日报

智能体与极低比特量化双热

今日最值得关注三条线：智能体内部机制与多智能体协作（工具调用向量、成本高效定理证明、自动开放问题求解）；极低比特量化与KV缓存压缩（W2A4KV2、自剪枝Transformer）；以及扩散蒸馏与强化学习理论新解（无数据蒸馏、凸-凹RL）。

📄 10 篇精选</> 2 篇带代码🏆 7 篇 SOTA
📈 趋势速览智能体从『能调用工具』走向『可解释、可编排、可自动求解开放问题』，工具调用向量与多智能体证明搜索成为新热词；同时极低比特量化与KV缓存压缩密集出现，W2A4KV2与自剪枝Transformer把大模型推理成本压到新低。
1
一致性分布匹配：无数据扩散蒸馏方法
扩散蒸馏SOTA
Consistent Distribution Matching for Data-Free Diffusion Distillation
💡 无需数据与模拟即可蒸馏扩散模型，加速生成不损质量
生成扩散Yuxiang Fu、Qi Yan、Zike Wu 等
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2
凸-凹强化学习
强化学习理论
Convex-Concave Reinforcement Learning
💡 揭示策略优化凸-凹结构，可精确求解突破PPO代理目标
强化学习Shripad V. Deshmukh、Yaswanth Chittepu、Dhawal Gupta 等
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3
智能体LLM如何决定调用工具？一个由抑制塑造的工具调用向量
工具调用机制</> 代码
How Do Agentic LLMs Decide to Call Tools? A Tool-Call Vector Shaped by Suppression
💡 找到LLM调用工具的内部向量，由抑制塑造，可解释可干预
大模型Xijie Gong、Tingxu Han、Jiahao Zhang 等
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4
MeshCarve：在紧凑隐空间用流匹配进行工匠级网格生成
网格生成SOTA
MeshCarve: Artisan Mesh Generation with Flow Matching in Compact Latent Spaces
💡 流匹配在紧凑隐空间分生成顶点与边，快速高质量网格
视觉Xiyu Wang、Ruocheng Wu、Yufei Wang 等
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5
基于智能体编排的程序验证中成本高效定理证明
程序验证SOTA
Cost-Efficient Theorem Proving via Agent Orchestration in Program Verification
💡 智能体编排降低定理证明成本，兼顾成功率与开销
大模型Shuangjie Yao、Nikolaus Holzer、Mark Paul Santolucito 等
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6
RLHND：视频基础模型作为物理接地的手部追踪器用于机器人学习
机器人学习SOTA
RLHND: Video Foundation Models as Physically Grounded Hand Trackers for Robot Learning
💡 视频基础模型做手部追踪并估计触觉，助力机器人学习
生成扩散Seungjun Moon、Subin Jeon、Sangwoo Kim 等
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7
少比特，一法则：迈向W2A4KV2
极低比特量化SOTA
Few Bits, One Law: Toward W2A4KV2
💡 统一量化训练实现权重激活KV缓存同时2比特压缩
大模型Kai Yi、Tarek Elgamal、Sruthikesh Surineni 等
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8
自剪枝Transformer：基于通用注意力的极致KV缓存压缩
KV缓存压缩SOTA
A Self-Pruning Transformer: Extreme KV-Cache Compression with Universal Attention
💡 自剪枝注意力压缩KV缓存，保持RoPE与Softmax兼容
大模型Davis Wertheimer、Haochen Shen、Ahan Gupta 等
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9
WAPR：面向未见物体位姿估计的宽角度精化基础模型
位姿估计SOTA</> 代码
WAPR: A Foundation Model for Wide-Angle Refinement in Unseen Object Pose Estimation
💡 零样本修正90度旋转偏差，单帧1秒内完成位姿精化
机器人Yulin Wang、Mengting Hu、Hongli Li 等
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10
从专家引导的证明搜索到自动开放问题求解
自动数学求解
From Expert-Guided Proof Search to Automated Open-Problem Solving
💡 多智能体Bolzano自动求解约3800个开放数学问题，专家验证8项
大模型Adrián Zámečník、Matěj Kripner、Martin Koutecký 等
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生成于 5 天前 · 来源 arXiv · AI 编排

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