Low-Density Parity-Check Codes of High Girth from Permutation Polynomials
说明基于置换多项式构造的高围长低密度奇偶校验码
简介论文研究准循环低密度奇偶校验码（QC-LDPC）的构造问题。由于循环置换矩阵的可交换性限制了围长和最小距离，作者采用更高次数的置换多项式构造基于原模图的码，重点考察一类非交换的二项式置换多项式。仿真结果显示，与基于仿射置换多项式的构造相比，该方法的译码性能有所提升。
Multiple Access in Pinching-Antenna Systems: A Survey, Impairment Analysis, and Evaluation
说明波导天线系统中的多址接入：综述、损伤分析与评估
简介论文综述了夹持天线（pinching-antenna）系统中的多址接入技术，将五十六项研究按空间自由度归入统一分类。同一波导上的多个用户只能在时间、频率、功率或导模上分开，多条波导则可增加空间维度。文中还梳理了影响用户分离的各类损伤，并在相同信道与损伤模型下对四类接入方式进行了统一评估。
Randomization Beyond Deterministic Adaptivity in Parallel Sampling
说明并行采样中超越确定性自适应的随机化方法
简介本文研究并行采样器：每个坐标只揭示一次，每批坐标依据精确条件边际独立抽取，并有三轮上限。作者证明，在一个明确的全支撑二元族中，随机化可以优于所有依据已观测值自适应的确定性策略：确定性最优前向KL散度随维度线性增长，而四种固定调度的均匀混合则指数级变小，选择调度只需两个独立公平比特。论文还给出确定性最优的渐近常数，并给出有限和证明，说明在维度389时散度已可分离。
VenusRL: A Fully Disaggregated Agentic RL System with Priority Scheduling and Scalable Interaction
说明VenusRL：一种带优先级调度与可扩展交互的全解耦智能体强化学习系统
简介该论文提出VenusRL，一个用于训练大语言模型智能体的全解耦强化学习系统。它针对多轮工具交互中的两个系统瓶颈：训练受最慢轨迹拖累，以及工具沙箱内存被静态过度分配。系统通过优先级动作调度和内存感知的页面共享机制加以解决。原文报告，相比现有基线最高可实现4.24倍的端到端训练加速，并将环境成本降低最多89%。
Performance Analysis of MR-NOMA with Arbitrary Number of Users and Symbol Rates
说明多速率非正交多址接入（MR-NOMA）在任意用户数与符号速率下的误码率性能分析
简介本文在Nakagami-m衰落信道下，分析下行多速率NOMA系统的误码率性能，先以三用户情形推导，再推广到任意用户数。文中给出首个检测用户的精确误码率表达式及其余用户的闭式近似，并通过符号模式相关的SINR分析解释MR-NOMA相对单一符号速率NOMA的误码率优势。文章还对用户功率分配进行了平均误码率最小化优化，仿真结果与分析一致。
Prompt framing governs LLM default following in collective-action
说明提示词表述如何影响大语言模型对默认选项的遵从：集体行动实验
简介该论文研究大语言模型在两个一次性社会困境博弈（公共池塘资源开采与阈值公共品贡献）中，是否会受界面预填默认值的影响。结果显示，预填默认值会明显拉动模型选择，但拉动强度高度依赖措辞、动作空间粒度和默认值类型。作者认为，评估智能体行为时若不控制选择架构，可能遗漏重要的行为差异来源。
AFORE: Attention-FFN Disaggregation with Overlapped Reconfiguration of Experts
说明AFORE：在注意力-FFN分离架构中通过重叠迁移实现专家动态重配置的MoE推理系统
简介该论文针对混合专家（MoE）大模型的推理服务，指出在注意力与前馈网络分离（AFD）架构下，专家负载不均衡会拖慢FFN阶段。作者提出AFORE系统，利用AFD提前暴露即将到来的微批次的专家分布，并将专家迁移与前序微批次计算重叠，同时采用需求预取和基于NVLink的GPU间迁移。在110B参数MoE模型上的评测显示，相比最强基线，吞吐量提升10.1%至17.6%，P95 token间延迟降低7.1%至9.5%。
Closing the Prediction Gap: Completing Machine Shape So That Predicted Time, Power, Energy, and Mapping Match What Real Hardware Does
说明缩小预测差距：补全机器形状，使预测的时间、功耗、能耗与映射符合真实硬件行为
简介该论文针对异构多机构设备集合的无通信划分方法，补全了设备测量形状中缺失的五个字段，包括内存容量、功耗、执行单元能力、编译指令配置和内存预留开销，并引入布尔量 reached(d) 以解释 NVIDIA fp16 的功耗变化。作者在 A100、H100、V100、MI100 与 Max 1550 五种设备上验证了这些字段，内存预留开销约为 0.004 至 0.030，被排除的 Triton 自动调优器残差为负 9.8%。
PaNGEA: Parallel Node Generation and Exploration Algorithm on GPU
说明PaNGEA：GPU上的并行节点生成与探索算法
简介本文提出PaNGEA，一种适合GPU执行的混合整数优化原始启发式算法，用于快速寻找高质量可行解。它结合线性松弛求解与为GPU批处理设计的局部搜索，并行生成并探索多个受限子问题。在283个MIPcc26与MIPLIB实例上，单节点GPU版本相较CPU版本将平均间隙积分降低8%至18%，多节点并行探索进一步降低12%至19%。
Coda: Exploiting Admission Flexibility for Coding-Agent Serving
说明Coda：利用准入灵活性优化编码智能体服务
简介编码智能体在模型推理与工具调用之间反复切换，形成长时间会话，并会复用键值（KV）缓存状态。论文指出，共享服务系统中的准入效率存在两类失配，并提出 Coda 系统，通过分层老化状态准入与兼容感知执行准入两种机制利用准入灵活性。在单机与多机实验中，Coda 相较现有编码智能体服务系统和 vLLM，输出 token 吞吐量与满足 SLO 的吞吐量平均分别提升 20.3% 和 70.5%，峰值提升分别为 29.3% 和 140.2%。
★★★★☆ 值得关注
The Coverage Depth Problem in Distributed DNA Data Storage
说明分布式DNA数据存储中的覆盖深度问题：何时能降低测序成本
简介该论文研究分布式DNA存储中，在无噪声均匀抽样条件下恢复完整消息所需的覆盖深度问题。作者推导了任意线性码和有序划分下恢复时间的精确分布与期望，并证明MDS码在每种固定划分下最优，同时给出预期总读取成本的通用下界。此外，论文还确定了何时分布式抽样能真正减少总读取次数，并证明单形码在同参数码中是唯一的单容器最优解。
看点针对分布式DNA存储的覆盖深度问题给出精确公式，证明MDS码最优并解决Bertuzzo等人的猜想，理论贡献突出。
PaxosLease in Relativistic Inertial Frames
说明相对论惯性系中的 PaxosLease
简介该论文讨论分布式租约协议 PaxosLease 在相对论框架下的安全性问题。作者用光锥重新表述经典的安全性质，要求租约到期须位于后续其他持有者获取租约的因果过去之中。论文还对经典 PaxosLease 做了修改，在包含规则与隔离规则中引入相对论多普勒因子。
ByteSplat: Efficient Distributed 3D Gaussian Splatting Training via Intra- and Inter-GPU communication reduction
说明ByteSplat：通过减少 GPU 内外通信实现高效的分布式 3D 高斯溅射训练
简介3D 高斯溅射（3DGS）可用于照片级真实的场景重建，但大规模场景训练需要大量内存和计算。ByteSplat 是一个分布式 3DGS 训练框架，针对前向与反向光栅化中的片外内存访问以及 GPU 之间的梯度通信两大瓶颈，通过融合内核、硬件感知剪枝和梯度稀疏利用来减少数据移动。在六个数据集上，相比基线，它将 GPU 内片外流量和反向 GPU 间通信量分别降低 63.4% 和 65.8%，在八块 GPU 上最高实现 6.1 倍训练加速，同时保持重建质量。
★★★★★ 值得关注
On the Optimality of OFDM for Aperiodic Ranging
说明关于OFDM在非周期测距中最优性的研究
简介该论文研究随机通信符号经酉调制矩阵发送后的期望非周期自相关旁瓣问题，考虑四阶绝对矩小于2且伪方差为零的适当亚高斯星座（如常用的均匀QAM和PSK）。对每个给定时延，作者确定了最小期望旁瓣水平及达到该最小值的酉调制矩阵。结论指出，当且仅当时延整除块长N时，完整的OFDM调制可以达到该最小值；多个时延同时最优的条件也随之给出。
看点给出每个滞后下期望旁瓣的精确最小值及达到最小值的酉调制，并解决完整EISL猜想，证明严格。
AI-Assisted GPU optimization of the Stochastic Variational Method for Few-Body Boson System
说明面向少体玻色子系统随机变分法的 AI 辅助 GPU 优化
简介随机变分法是求解原子核、原子物理等领域量子少体系统的强有力方法。本文开发了用于 4He 原子少体团簇的并行随机变分法程序，并在 NVIDIA GH200 与 AMD Instinct MI300A 两种 GPU 上进行优化，整个代码由 AI 编码代理编写。论文引入了 Gu–Eisenstat 修正的久期方程方法来求解该框架中的广义特征值问题，并通过批量处理小矩阵与内存布局优化提高 GPU 效率。对 4800 个基态的五体系统，优化后程序在两种 GPU 上分别比同样优化的 Intel Xeon Max CPU 快 16.2 倍与 14.7 倍，比最初的 CPU 实现快 168 倍与 153 倍。
ServeTwin: A Benchmark-Validated Simulator for Distributed LLM Architecture Exploration
说明ServeTwin：用于分布式大模型架构探索的、经基准验证的仿真器
简介这篇论文提出 ServeTwin，一个闭环仿真器，用于在没有实际硬件时评估分布式大模型推理服务的设计。它结合基于规格的解析式时序预测与有状态的服务循环，并能直接运行未修改的服务基准测试。与真实部署对比时，它在稳态吞吐量与交互性曲线上的平均误差为 3.6%，在多轮对话性能预测上的误差为 9.9%。
Annotation-Driven Migration of CUDA Programs to Tenstorrent Blackhole
说明基于注解驱动的 CUDA 程序向 Tenstorrent Blackhole 迁移
简介论文提出一种基于 MLIR 的编译器，将静态形状仿射 CUDA 子集迁移到 Tenstorrent Blackhole 平台，自动推导数据放置、核间通信和分块计算。开发者可用声明式注解指定计算/数据搬运算子的放置及流式粒度等源代码未确定的选择。在高斯消元、五点模板和对称秩 k 更新三个程序上的评测显示，最佳配置相对默认实现，BF16 高斯消元加速 4.2 倍，FP32 高斯消元与 Jacobi 加速 2.1 至 2.2 倍。论文指出，单项选择的性能影响会随周边策略、精度和循环调度而反转，因此应比较不同的每核实现方案，而非独立选择各项策略。
Beaver: Elastic GPU Sharing between ML and Latency-Critical vRAN Workloads
说明Beaver：面向机器学习与低延迟虚拟无线接入网（vRAN）负载的弹性GPU共享系统
简介本文提出Beaver系统，用于在同一块GPU上同时运行对延迟严格要求的vRAN负载和吞吐导向的机器学习负载。系统按每个时隙的调度负载动态划分流式多处理器资源，并改写ML内核，在vRAN内存关键阶段让出HBM带宽。在H200上的评估显示，vRAN的p99.9延迟保持在1.5ms上行期限内，同时保留Llama-3.3-70B服务吞吐的74%。
★★★★☆ 值得关注
Two-Sided Product Expanding Codes via Rademacher Matrices
说明基于 Rademacher 矩阵的双侧乘积扩张码存在性证明
简介本文证明了双侧乘积扩张码的存在性，且不依赖渐近最优的局部可测试码（c³-LTC）的显式构造。作者证明，当分量码维数固定、码率远离零和一时，在足够大的素数域上独立随机线性码以趋近于一的概率具有常数级双侧乘积扩张性。证明的代价是特征需随码长增长，而此前的 Kalachev 与 Panteleev 结果基于 F₂ 的扩域。
看点用实数域上的Rademacher矩阵替代c^3-LTC构造，以算子范数与trace power方法证明双侧乘积扩张码存在，新思路突出，证明严谨但仅为存在性结果。
Burning Signed Graphs
说明符号图中的燃烧博弈：两种颜色的火在带符号的图上竞争蔓延，目标是尽可能多地烧掉某一种颜色的顶点。
简介论文提出了一种新的图燃烧模型，在带符号的图上，黄色和绿色两种火同时点燃顶点并沿边蔓延，边的符号决定火蔓延时是否改变颜色。每一步，一方玩家可选择颜色点燃新顶点。论文用到二进制码的汉明距离刻画了可达到的最优值（称为plurality数），并确定了某些符号路径的精确值，同时证明了相关问题的计算困难性。
Real-time Optimization of Simulation and Data Processing Pipelines for Experiments on Exascale Computing Platforms
说明面向百亿亿次计算平台实验的模拟与数据处理流水线实时优化
简介这篇论文针对高能物理和宇宙学等大型实验日益增长的数据量，探讨在百亿亿次（exascale）计算机上如何高效使用资源。作者提出一种多阶段任务调度方法，并以短基线近探测器（SBND）的蒙特卡洛模拟流水线为例进行演示。论文还给出了用于建模任务调度的理论与数值工具，可用于寻找最优调度策略并为给定问题规模选择资源。
Conditional Correctness in List Decoding: How a Late Second Codeword Can Rescue Confidence in the First
说明列表译码中的条件正确性：较靠后的第二个码字如何提升对第一个码字的置信度
简介本文研究纠错译码中噪声序列的似然排名与译码正确概率之间的关系。作者在随机码本模型下证明，列表译码的软输出表达式与有限码长条件下的译码正确概率精确一致，并刻画了硬判决最大似然译码中第一个列表项的渐近可靠性。结果显示，该可靠性只取决于第一、第二和最后一个排名；当列表长度为二时，若第二项排名足够靠后，第一项即使单独看排名较差，也可能渐近正确。
Topology-Aware Integrated Sensing, Communication, Charging in Massive Low-Altitude Wireless Network
说明大规模低空无线网络中面向拓扑的感知、通信与充电一体化
简介该论文面向低空无线网络同时支持感知、通信和充电的需求，指出现有多目标优化方法计算复杂、难以扩展。作者提出统一的拓扑感知框架，将地面与空中设备抽象为节点、交互关系抽象为边，构成二分图表示，并基于统一资源调整规则设计低复杂度拓扑重构算法。仿真结果显示，该方法在多功能协调效率上优于现有方法，并在大规模地面与空中用户场景中保持鲁棒性和可扩展性。
From Alert Floods to Precedence Forests: Zero-Prior-Knowledge Incident Triage with LOGOS
说明从告警洪流到优先级森林：LOGOS 零先验知识的事件分诊系统
简介本文探讨仅凭原始无标注文本日志能否定位故障传播路径。作者提出 LOGOS，一个无监督系统，利用实体与事件的共现关系及时间先后顺序，把数百万行日志压缩成紧凑的优先级森林。在 25 次生产环境企业故障和 12 个开源问题上评估，该系统无需任何先验知识，中位运行时间为 4.5 分钟，中位去除背景噪声比例为 99.8%，平均召回率为 0.76。
MoE-CORE: Coordinated Expert Offloading and Residency for Memory-Constrained MoE Inference
说明MoE-CORE：面向显存受限混合专家（MoE）推理的专家卸载与驻留协同调度系统
简介该论文提出 MoE-CORE 系统，用于在设备显存受限条件下运行混合专家（MoE）大模型推理。系统在预填充阶段以交替缓冲区分段加载完整专家层，解码阶段结合分层缓存容量、路由历史感知的替换策略和跨层预取来减少主机与设备间的数据传输。论文报告在 DeepSeek-V4-Flash-W4A8 和 GLM-5.2-W4A8C8 上，其每输出令牌耗时（TPOT）明显低于所对比的 vLLM Prefetch 配置。
Recovery Set Structures and Service Rates of Codes Obtained by the Plotkin-type Construction
说明Plotkin型构造所得码的恢复集结构与服务速率
简介本文研究分布式存储系统中二进制码的恢复集与服务速率区域。作者分析了通过Plotkin型构造得到的码，说明其恢复集如何由基础码的恢复集导出，并利用恢复超图给出服务速率的界。文中还将结果应用于一阶二进制Reed-Muller码，说明任意m阶R(1,m)码的服务速率可由R(1,2)的生成矩阵递归求得。