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说明大语言模型服务在双边学习下的冷启动定价
简介论文研究在线大语言模型服务刚上线时缺乏历史数据、价格难以精准确定的问题，把供应商与用户之间的定价视为双边学习问题：用户从私有使用体验中学习，供应商只能依据购买决策动态调价以最大化累计利润。作者给出了最小最大遗憾在两种成本区间下的匹配上下界，并提出两种算法，仿真结果与理论预测的遗憾增长趋势一致，且优于标准在线学习基线。
看点提出两方学习下LLM定价冷启动的新框架，给出极小极大遗憾的matching上下界，并刻画成本引起的相变；摘要报告仿真支持预测的遗憾缩放。
说明利用无蜂窝大规模MIMO中的互耦效应
简介该论文研究了由多个接入点组成的无蜂窝大规模MIMO系统，每个接入点使用小型固定尺寸的均匀线性天线阵列，天线间距可能很近。作者基于多端口通信理论，分析了不同阻抗匹配策略下互耦对上行和下行频谱效率的影响。结果表明，在采用完整匹配网络时，当一个接入点服务多个用户时，互耦本身可以带来益处。
说明在隐性工具退化的LLM智能体流水线中分配验证资源：离散时间平均场分析
简介本文研究一个简化模型，描述角色分工的多步流水线中，验证动作如何在二元继承性错误与隐性工具退化条件下分配。作者给出串行与多角色不动点的存在性，以及独立性假设下有限群体的偏差界。在若干明确条件下，文中刻画了两动作阈值策略与四动作区间策略，并通过合成实验进行检验。该分析为条件性模型研究，并非一般的平均场博弈结论，也不是关于实际部署LLM系统的实证证据。
说明三阶 Reed–Muller 码 RM(3,8) 的覆盖半径为 56
简介该论文证明了八个变量的三阶 Reed–Muller 码的覆盖半径为 56。证明方法是把偶数重量和奇数重量的输入分开，借助矩控制切片和协方差秩障碍进行分析。作者还利用有限证书验证了文中明确陈述的局部覆盖与相容性断言。
说明FEniCS 中界面问题的多 GPU 加速及其在心脏建模中的应用
简介本文扩展了 cuDOLFINx，使 FEniCS 框架中的跨维度界面问题可在 GPU 上组装，并结合 GPU 驻留的 Krylov 求解器与代数多重网格预条件子，实现 EMI（细胞外-细胞膜-细胞内）心脏模型的端到端 GPU 计算。论文在规则与真实三维心脏几何上，将 GPU 实现与 CPU 实现进行了强、弱标度对比，实验规模最多达 8000 个细胞和 2200 万自由度。
说明平面中的分段可见性搜索：两机器人与多机器人的竞争比
简介本文研究 n≥2 个单位速度机器人从平面原点出发的确定性搜索问题，提出"分段可见性"模型：当目标位于某两个机器人连线段上时即被发现。对两个机器人，已知距离时最优竞争比为 1+√3+π/6；未知距离时竞争比下界约为 3.286，上界约为 8.929。对三个及以上机器人，无论是否已知距离，竞争比均为 sec(π/n)。
说明Reed-Muller码是最优的二元线性3查询局部可校正码
简介本文证明，任何纠错半径为常数的线性3查询局部可校正码，其码长至少为2的Ω(√k)次方。此前最好的下界为2的Ω(√(k/log k))次方，本文改进了这一结论。结果表明，由Reed-Muller码构造的线性3-LCC（码长为2的O(√k)次方）在指数的常数因子范围内是最优的。证明采用Kikuchi图与链式导出方程相结合的方法，核心是证明某个边着色Kikuchi图存在唯一颜色环。
看点改进了线性3查询局部可纠码的长度下界至2^Ω(√k)，并证明RM码构造在指数因子上最优，证明依赖Kikuchi图与随机游走论证。
说明容量受限下的动态联盟形成：一个基于体制切换的价值投资博弈
简介该论文研究边缘计算服务部署中网络运营商与服务提供商的协作问题，提出一个基于审计的日常联盟形成框架。模型采用两阶段联盟博弈，把基础设施投资与运营参与分开，需求服从几何随机游走。在五类服务、三年周期的参考运行中，该方法相比静态大联盟获得12.4%的收益，并达到全信息最优的94.6%。
说明基于深度强化学习的BD-RIS辅助多无人机RSMA通信
简介本文研究由超对角可重构智能表面（BD-RIS）辅助的多无人机速率分割多址（RSMA）下行链路，无人机在BD-RIS覆盖良好时同时使用直连与BD-RIS辅助链路。作者以网络总速率最大化为目标，联合优化无人机轨迹、RSMA公共速率分配、波束成形、BD-RIS散射矩阵及无人机与BD-RIS的关联，并采用带约束保持动作层的DDPG算法求解。仿真结果显示，该方法的总速率与SAC相当，高于TD3、PPO和DQN，且单时隙运行时间约为固定轨迹交替优化方法的1/65，主要收益来自RSMA，BD-RIS带来的额外增益较为有限。
说明热插拔编码缓存：非编码放置与逐行编码放置的比较
简介本文研究热插拔编码缓存模型，即K个用户按N个文件填充容量为M的缓存，但交付阶段只有未知的A个用户在线。非编码放置下，证明YMA交付加MAN放置是最优的，离线用户在中间内存规模会造成负载损失。逐行放置下，各经典方案可嵌入Reed-Solomon码，得到与A用户经典模型相同的权衡，且没有负载损失，但放置依赖于K；并给出了该放置下的逆向界，指出多个方案在特定条件下是最优的。
说明用于本地能源社区实时偏差结算的合作博弈框架
简介本文提出一个合作博弈框架，用于社区型本地能源市场中实时偏差的资金结算。作者将实时结算建模为可转移效用合作博弈，并比较了Shapley值、核仁（nucleolus）以及基于比例不平衡责任的结算规则。研究以阿姆斯特丹一个住宅能源社区的真实数据进行了演示。
说明DisC：面向无线空中计算联邦学习的绿色、稳健、公平客户端自主参与激励设计
简介该论文针对空中计算联邦学习（OTA-FL）中客户端异构、信道衰落、能量受限和参与不均衡等问题，提出博弈论分布式客户端选择框架DisC。每个客户端通过最大化综合效用来决定参与程度，效用同时考虑帕累托公平重要性、学习相关性、OTA失真、能耗和时延。论文证明该框架存在纳什均衡，并可表述为精确势博弈。
说明基于共享参考雅可比矩阵低秩修正的GPU并行交流N-1故障分析
简介本文提出一种用于N-1故障分析的GPU并行牛顿-拉夫逊求解器。方法将运行状态变化与拓扑变化分开处理：先对一个参考雅可比矩阵求逆一次并供所有故障场景复用，每次拓扑变化用低秩Woodbury修正表示，剩余的状态相关扰动则由内迭代求解器处理。在输电规模基准测试中，该方法的单拓扑求解时间可与优化后的80核中央处理器基线相比，低秩修正约占工作量的1%至2%。
说明基于流体天线阵列的近场通感一体化：端口位置与发射波束成形联合优化
简介本文提出一种平面流体天线阵列辅助的近场通感一体化框架，用于多用户通信和目标感知。作者推导了目标距离、天顶角、方位角和径向速度联合估计的Fisher信息矩阵及克拉美-罗界，并在通信SINR、发射功率和物理部署约束下，联合优化阵列端口位置与发射波束成形。针对该非凸问题，文中提出两阶段交替优化算法，仿真结果表明其感知性能良好且计算开销合理。
说明同一函数，不同CPU：量化商用FaaS平台中的硬件异构性
简介该论文研究了四个主流商用函数即服务（FaaS）平台上，同一函数因运行在不同型号CPU上而产生的性能差异。作者通过方差分解发现，CPU异构性在AWS Lambda和Google Cloud Run Functions上可解释4%至97%的性能方差；Azure Functions则存在一种平台机制，掩盖了CPU的影响。由于各平台均按执行时长计费，最慢与最快CPU类型上的调用成本最高相差三倍。
说明将集群效率引入大模型推理服务：通过高速互连汇集经济型加速器
简介本文研究长上下文大语言模型推理服务中的集群效率，以每美元和每焦耳可处理的token数衡量。作者在Tenstorrent Galaxy（由Blackhole芯片组成的集群）上实现了包含集成通信引擎、流水线环形传输、通信与计算重叠及设备端解码回放的推理系统。在三个稠密模型、BF16与8位配置、8K至256K上下文下，该系统的每美元token数为八块RTX PRO 6000 Blackwell GPU服务器的1.07至2.24倍；若模拟TCP级通信，吞吐量下降23.5%至67.4%，成本优势在所有测试配置中消失。
说明面向多资源外部速率限制下、基于优先级的多租户工作流的调度控制
简介该论文针对工作流引擎调用外部API时的速率限制问题：当请求被限流后，重试会占用工作线程，导致其他租户饥饿。作者提出Backpressure，一种工作节点端的准入门控，按请求数和令牌数原子地检查调用成本并保证公平，被拒绝的调用会释放工作线程并通过持久化计时器等待。实验表明，在三个优先级类别的负载下，公平性指数从0.60提升到0.89，高优先级尾延迟约降低8倍。
说明通过智能反射面定制无线信道：可行性、基本极限与构造性设计
简介该论文研究仅调相的智能反射面（IRS）能否把信道定制为指定形态，在三种逐步放宽的判据下分析可行性。作者借助与点对点多输入多输出系统信号均方误差相同的数学形式，刻画单个奇异坐标的增益极限，并分析多流相位冲突及主要贡献区域的重叠，给出阵列规模的充分条件与必要条件。数值结果表明，联合选择右奇异向量和IRS相移可降低平均定制误差，但超出传播谱极限的增益无法被精确实现。
说明分部说服：由多个独立来源分别传递信息的说服机制
简介论文研究信息设计者如何通过分别观察各独立分量的多个来源来说服接收者行动。设计者预先承诺一个乘积实验，每个来源只能依据自己的分量发送信号，接收者据此计算后验均值并以一定概率行动。论文证明，在设计者已知接收者策略时，分部说服的最大行动概率至少为联合说服的常数倍平方；指数2是紧的。在未知策略时，论文从先验出发构造乘积实验，给出指数为2+ε的下界。
说明面向低端 GPU 的本地零样本延迟预测
简介该论文提出一种无需在目标设备上采集大量执行数据、即可预测低端消费级 GPU 执行延迟的方法。其思路是在本地主机 GPU 上调整设备参数，使其复现目标 GPU 的执行性能，从而实现零样本预测。在 21 款消费级 GPU 上对 60 个计算机视觉模型的测试中，平均绝对百分比误差为 14.21%，低于基线方法的 25% 以上；预测与实测延迟的平均 Spearman 相关系数为 0.961。
说明协同OFDM通感一体化定位的均方误差分析
简介本文针对使用随机正交频分复用（OFDM）载荷的协同通感一体化定位，建立了面向接收端的均方误差分析框架。该框架考虑两种经典接收处理方式（匹配滤波与互易滤波）下的局部峰值扰动和错误的模糊峰获取。研究量化了匹配滤波下符号能量波动引起的频率扩展与干扰对时延误差的影响，并指出互易滤波可消除符号相关加权但会放大低能量符号的噪声。结果显示接收方式会影响估计误差，并说明了频率相关星座分配的益处。
说明角度刚性与基于角度的网络定位的等价图条件
简介本文研究平面图在角度约束下的几何形状刚性理论，该理论是基于角度的网络定位算法实现全局收敛的理论基础。作者建立了角度约束与方位约束之间的等价关系，给出了循环相容框架可被角度固定的条件，并首次证明Laman图等价于极小全局角度刚性图。基于此，文中提出了一种用于基于角度的传感器网络定位的分布式算法，在比现有文献更宽松的网络拓扑条件下保证全局收敛。
说明Rose：通过图优化与GPU计算资源控制实现高效的具身强化学习
简介该论文提出Rose系统，用于自动化具身强化学习中的细粒度任务重叠与GPU资源管理，同时保持同步训练语义。系统先通过窗口引导的图优化器识别GPU低活跃时段并重叠互补工作，再借助NVIDIA MPS并基于松弛感知的资源管理器调整进程级SM配额。在多种策略、仿真器、强化学习算法和GPU平台上，Rose相比现有系统训练吞吐量提升1.20至1.92倍，平均SM活跃度提高23.8%至39.3%。
说明X-PASS：径向部署波导的捏合天线系统设计与分析
简介本文提出X-PASS，由一个中心节点向径向布置的多条波导臂馈电，每条臂上装一个捏合天线，并通过选择、聚合或复用三种方式驱动。作者建立了包含中心节点插入损耗的模型，推导出三种工作模式统一的信噪比表达式，并给出了聚合优于选择的闭式半径范围。数值结果验证了分析，并在相同发射功率下比较了X-PASS与其他布局的覆盖性能。
说明通过香农熵到最小熵的转换研究内积与矩阵乘法的信息复杂度
简介本文确定了在独立均匀输入下有限域上矩阵乘法的信息复杂度，误差在一个通用常数范围内。对于二元内积，文章解决了Braverman、Garg、Pankratov和Weinstein提出的关于信息复杂度与误差概率最优依赖关系的公开问题。证明依赖于一个关于离散群上卷积的新定理：只要分布数量足够多，有序乘积的最小熵就不低于各分布平均香农熵减去一个常数。
说明OctEx：利用GPU上预计算的格点邻居列表实现十亿级向量检索
简介本文提出面向GPU的向量近似最近邻检索系统OctEx，用显存保存数百份随机投影后的数据副本，每个副本把向量归入近似圆形的规则格点单元，并为每个单元预存最近的向量列表。查询时并行读取候选，再经有限轮次扩展、int8草图排序和一次精确重排。在四块H100上，于召回率0.95至0.995下，相较CAGRA在多个数据集上取得2.0至46.4倍加速，在十亿规模数据集上取得1.46至2.05倍加速。
说明缓存压力变成陷阱：智能体服务中的亚稳态故障
简介论文指出，LLM智能体反复提交不断增长的对话，前缀复用对高效服务至关重要。短暂流量高峰可能破坏这种复用，在预填充-解码分离引擎中引发亚稳态故障，即负载恢复后服务仍持续降级。作者提出流体模型解释该反馈机制，并据此设计了Basin调度方案，在真实H200部署的流量高峰测试中，其有效吞吐量明显高于对比基线。
看点新意在于将缓存压力与会话工作集的反馈识别为PD分离引擎中的亚稳态故障机制，并给出流体模型与自适应调度策略Basin；摘要报告真实H200部署与仿真上的吞吐对比。
说明基于预报水深的城市洪涝实时路径规划：一种沿途粘性封路方法（河内案例）
简介本文提出一种路径规划引擎，接入每15分钟更新一次的两小时水深预报，为特定车型规划避开预报将封闭道路的路线。道路一旦在行程中封闭，该次查询中即保持封闭。在河内西部一场记录的暴雨中测试，仅检查出发时状况的路由会使7.8%的路线驶入抵达时已积水的道路。原文同时指出水深来自未经实测验证的水动力模拟，降雨为回放而非实时预报。
说明为损坏或受限的测量设备寻找最优测量序列
简介论文研究测量设备因疲劳、损坏或故障而无法完全正常工作时，如何在剩余可用的测量中选出最优测量序列。作者用信息论和动态规划建模这一顺序决策过程，证明对一类简单的测量约束而言，贪心策略总是次优的。论文还提出一种与最优二叉决策树相关的高效算法，并给出该任务的复杂度上下界。
说明通过动态测度匹配对有限状态信道进行逆向设计
简介本文提出一个逆问题：构造一种有记忆的有限状态信道，使给定的信号行为能够支持达到容量的编码。作者引入动态测度匹配，将有向信息的逆定理转化为信道动态的条件，并据此定义了动态惊讶量。文中给出了特定有限状态信道族的容量平台、零误差反馈容量差异，以及相关的指数强逆定理和解码界。
说明二元变量对之间互信息的尖锐上界
简介本文给出两个二元随机变量之间互信息的尖锐上界，该上界由依赖分布的KL收缩系数刻画，并解决了Anantharam、Gohari、Kamath与Nair提出的二元对猜想。当两变量相互独立或构成双对称二元源时等号成立。论文还利用张量化与数据处理不等式，给出由两个相关观测序列分别得到的二元输出之间互信息的界；当观测对为有限字母表对的独立副本时，该界仅依赖于单个对的分布，与观测次数无关。
看点解决了Anantharam等人提出的二元对猜想，给出互信息与KL收缩系数之间的紧界，并刻画取等条件，证明依赖支撑切线方法。
说明一种用于被动Wi-Fi感知的波束切换稀疏圆形阵列
简介本文针对Wi-Fi感知需要在全方位角平面上无歧义估计到达角的问题，提出一种角度交错的波束切换圆形阵列结构。该方案利用空间互补性，在不增加射频链路数量的前提下抑制栅瓣歧义。数值评估表明，该方法显著减少了到达角估计的异常值，并提升了全向跟踪性能。
说明联盟、稳定性与多数奖池：统一多数制与比例制多席选举分配的框架
简介本文针对多席位选举，提出两个框架：一是涵盖固定多数、稳固联盟等性质的“联盟”框架；二是涵盖Gehrlein稳定性、局部稳定性等孔多塞准则推广形式的“稳定性”框架。作者发展了理论与工具，刻画两者在无限制候选人偏好及政党名单受限偏好等多种偏好结构下的数学与计算性质。在此基础上，文章分析了此前在社会选择文献中较少被数学研究的多数奖池选举制度。
说明CONGEST模型中平面网络的精确最短路径与最大流
简介本文研究分布式CONGEST模型中的精确最短路径与最大流问题，适用于平面网络。作者借助一项预印本中的近似距离标签，将有向单源最短路径的轮数降至与直径D相关的Õ(D)，并给出包括含负权情形在内的若干相关上界。文中还利用对偶距离关系将平面网络中的对偶距离问题转化为直径为O(D)的平面网络问题，从而得到精确最大流的结果。
说明相邻换位连续出错下的拼接局部性研究
简介本文研究可纠正至多 t 次连续相邻换位错误的编码，采用分块拼接方式支持逐块编码与译码。给定一组长度为 b 的字，所有由其中 m 个字拼接而成的长度为 mb 的编码都具有纠错能力，并可在任意拼接长度下复用同一编码器与译码器。文中证明在 2t+1 个块上的一次有限检验即可保证任意长度的纠错，并给出二元情形下冗余度与最优值接近的显式构造。
说明宽带微波线性模拟计算机（MiLAC），用于频率平坦与频率选择性处理
简介微波线性模拟计算机（MiLAC）是一种在微波域完成运算的模拟处理架构，由可重构阻抗网络组成，无需昂贵的数字处理即可获得多天线系统的部分增益。本文基于可调电容的LC谐振器实现MiLAC，推导了与参考频率下最优预编码对应的电容配置关系，并分析了固定该预编码后剩余的自由度。作者提出了用于频率平坦处理的闭式方法和用于多频处理的数值方法，并在仿真中验证了两者的性能。
说明Fairway：面向大模型预填充调度的负载感知 KV 缓存复用方案
简介该论文提出 Fairway，一种用于大语言模型预填充阶段的调度器，兼顾缓存复用与公平性。它在队列较短时优先复用 KV 缓存，负载突增时逐步转向公平分配。通过快速通道与公平通道的双通道模型，它在不牺牲中位数首词延迟的前提下降低尾部延迟。论文报告其 p99 首词延迟最多可比既有前缀感知调度器低 8.6 倍。
说明为分数误差付费：短广播下覆盖问题的紧致常数轮近似
简介本文提出一个在广播CONGEST模型中对稀疏网络覆盖问题做确定性常数轮近似的通用框架，每个顶点向邻居广播同一条O(log n)位消息。框架结合两个工具：一是对带有界正整数代价的局部覆盖线性规划给出(1+δ)近似解的求解器，二是一个舍入原则，使分数近似解得到精确系数。对普通支配集，作者在每个极小图密度有界的假设下获得相对分数最优值的2a+1近似；平面图上为7，与Hilke、Lenzen和Suomela的下界一致。
看点新框架结合局部覆盖线性规划求解器与舍入原则，在广义图类上给出紧的常数轮近似系数，并在平面图等情形匹配下界。
说明利用利息的双边交易在线学习最优化
简介本文研究Uber、Airbnb、eBay等平台上的双边交易在线学习问题。平台每轮向买卖双方定价，只能观察是否成交，目标是最大化累计交易收益并与最优固定统一价格比较遗憾值。论文引入带利息的全局预算平衡约束，允许平台利用交易利润及累计利息补贴交易。研究表明，随着利率增大，两种估值模型下的最优遗憾从Θ̃(T^{3/4})降至Θ̃(T^{5/7})，并在α-遗憾扩展中给出竞争比从2升至3的结论。
看点提出带利息的全局预算平衡新约束，给出对抗与独立同分布估值下的紧遗憾界，并分析利率变化的相变。