State-Isolated Vision Mamba via Update-Tendency Routing for Underwater Image Enhancement
说明基于更新倾向路由的状态隔离视觉Mamba用于水下图像增强
简介本文提出状态隔离原则：将更新行为兼容的图像标记分配到相互独立的循环状态流中，以避免不同内容相互干扰。作者据此设计了IsoMamba模型，通过无标签聚类发现兼容标记组，并路由至隔离的Mamba专家。实验显示该方法在多个水下图像增强基准上取得领先性能。
Machine Unlearning for Federated Socially Fair k-Means Clustering
说明面向联邦社会公平 k-means 聚类的机器遗忘方法
简介本文研究联邦学习场景下社会公平 k-means 聚类的精确机器遗忘问题，目标是最小化各群体平均平方距离中最大的那个。方法为每个群体保存独立的本地摘要，使未受影响机构的摘要在全局公平权重变化时仍然有效。实验表明，整体客户端退出时重放比重新训练快很多，而单条记录删除的收益较为有限。
C²LUE: Clinically Aligned Patient-Level Ultrasound Diagnosis via Evidence-Aware Multi-Instance Learning
说明C²LUE：基于证据感知多实例学习的临床对齐患者级超声诊断
简介该论文提出C²LUE框架，用于患者级超声诊断，将多实例学习与风险对齐正则化结合。模型采用基于LoRA适配DINOv3骨干网络的多查询交叉注意力机制，以保留不同的形态学线索，并通过动态权衡正则化项抑制训练中的敏感性与特异性失衡。在经活检证实的甲状腺和乳腺超声数据集上，作者报告该方法优于先前方法。
★★★★☆ 值得关注
Towards Understanding the Training of GFlowNets: A Theoretical Perspective
说明理解 GFlowNet 的训练：一个理论视角
简介论文研究生成流网络（GFlowNets）的训练理论，这类模型按正奖励比例采样离散对象。作者为 Flow Matching、Detailed Balance 和 Trajectory Balance 三种平衡目标建立统一理论，把非零平衡损失与近似平稳性同采样精度联系起来。文中给出了有限时间收敛的结论，并说明参数化、覆盖范围和移动组件如何影响训练。
看点统一刻画了Flow Matching、Detailed Balance与Trajectory Balance的采样误差界并给出有限时间收敛率，理论贡献较扎实，但尚无实验验证。
OpenSocialJax: Evaluating Social Adaptation in Sequential Social Dilemmas with Open-Ended Environmental Dynamics
说明OpenSocialJax：在开放式环境动态中评估序列社会困境中的社会适应能力
简介这篇论文提出 OpenSocialJax 基准，在 Clean Up 和 Commons Harvest 的基础上，让隐藏规则（工具制作、收益和资源动态等）与空间布局在大量可能配置中变化。研究者评估了八个大语言模型，考察它们能否发现隐藏规则并适应其他智能体。结果显示，发现规则通常能提升表现，但不能稳定维持合作：在 OpenCleanup 中清理负担集中于少数智能体，在 OpenHarvest 中所有团队最终都会耗尽共享资源。
Adaptive DHiSparse: Speculative Decoding over a Load-Adaptive KV Hierarchy
说明自适应 DHiSparse：基于负载自适应 KV 层级的推测解码
简介该论文针对长上下文推理中 KV 缓存占用显存的问题，提出 Adaptive DHiSparse。它在分层稀疏 KV 之上支持推测解码，并根据负载动态调整驻留策略：保留必要的工作集，显存空闲时保留更多历史，其余部分通过精确融合检索取回。文中报告，在 100K 上下文、并发 128 的设置下，GLM-5.3 配合 DFlash2 的每 GPU 输出吞吐为 793 token/s，为 HiSparse 的 1.45 倍。
GLIMPSE: Global-Local Indexing with Multi-Precision Spectral Encoding for Explorable Video World Models
说明GLIMPSE：面向可探索视频世界模型的全局-局部索引与多精度谱编码
简介该论文针对相机可控的视频世界模型，在相机回到已见场景时保持画面一致性的问题提出方法。作者提出GLIMPSE，结合局部补丁记忆提供视角相关外观、循环全局记忆提供场景上下文，并通过多精度坐标与几何条件谱衰减降低对不准确投影地址的敏感性。在检索与读取预算匹配的条件下，该方法在几何对应与光度一致性上优于确定性位置传输。