PQR-Search 为动态向量数据库的近似最近邻检索提供逐查询召回保证
作者提出 k-ANN 算子 PQR-Search，对每个查询保证 Pr[Recall(q) < τ] ≤ δ，且 τ<1 时 E[Recall(q)] ≥ τ，该概率只来自索引内的随机旋转，插入删除后无需重新调参。
推荐理由：针对 ANN 索引只调平均召回的问题，给出逐查询召回保证并量化其相对 HNSW 的延迟与吞吐代价。
研究方向与科研任务
代码与复现 最新动态
开源代码、复现指南、实验环境与研究工程实践。
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代码与复现的精选
arXiv · cs.DB精选AI 评分7575 arXiv · cs.CV精选AI 评分7272 InstantHMR：可在手机端实时运行的 3D 人体网格恢复模型
LAAS-GEPETTO 团队提出开源单图人体网格回归器 InstantHMR，基于 Momentum Human Rig（MHR）参数模型、仅用 SAM 3D Body 数据集的公开标注训练，在三星 Galaxy S23 NPU 上每人 5.5 ms 恢复 6,890 顶点人体网格，NVIDIA RTX 4070 上为 0.98 ms。
推荐理由：作者开源了可在手机 NPU 上实时运行的 3D 人体网格回归器，并统一复现 11 个基线方法，便于读者判断移动端部署的取舍。
arXiv · cs.CV精选AI 评分7878 CanViT：面向主动视觉基础模型的 Canvas Vision Transformer
作者提出 Canvas Vision Transformer（CanViT），称其为首个任务与策略无关的主动视觉基础模型，用场景相对 RoPE 绑定视网膜拓扑 ViT 主干与场景级画布工作区，并以 Canvas Attention 实现高效交互。
推荐理由：论文给出首个任务与策略无关的主动视觉基础模型，并在 ADE20K 上以更少推理 FLOPs 超过主动模型与 DINOv3 教师。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7272 SWAM：通过跨模态对齐扩展世界动作模型
作者构建约 47,000 小时通用视频、第一视角视频、UMI 演示与机器人演示数据，系统研究语言-视频监督、语言-视频-动作监督及二者联合对世界动作模型性能的影响，并考察语言标注质量与动作监督的作用。
推荐理由：作者系统梳理了动作学习对语言-视频对齐的影响，并给出可复现的数据与训练配方，对做世界动作模型的研究者具有参考价值。
arXiv · cs.SE精选AI 评分7878 研究用大语言模型自然改写测试 CodeQL 污点追踪的鲁棒性
研究测试了 CodeQL JavaScript 污点追踪对保持漏洞的自然改写的鲁棒性：在 CodeQL 从真实 npm 漏洞中检出的 172 条数据流上，每条流做三次改写，其中 26.2% 的告警被消除，每条被消除告警的成本约 0.51 美元。
推荐理由：研究用大语言模型做保持漏洞的自然改写来检验 CodeQL 污点追踪，并给出七类具体缺口，可供 SAST 开发者定位修复目标。
arXiv · cs.SE精选AI 评分7272 VulSpot：覆盖 21 种语言、可月度刷新的漏洞检测与定位基准
作者发布 VulSpot 漏洞基准，包含来自 24k 个已登记 CVE 的 50 多万个函数、覆盖 21 种语言，其中 C/C++ 漏洞函数超过 15k 个。该基准通过把补丁新增代码与其保护的既有语句关联，在以往基于 diff 的数据集未给出位置的函数中，有 99.3% 定位到了漏洞；同时提供标签可靠性说明、无泄漏划分、补充代码上下文和分层 CWE 标签，并由自动化流水线每月刷新。
推荐理由：针对现有漏洞数据集不刷新、标签噪声大、随机划分泄漏的问题，VulSpot 给出可月度更新的定位型基准。
arXiv · cs.CV精选AI 评分7575 Sprint3D 优化 Pixal3D 流水线，单资产生成时间从 133 秒降至 4.05 秒
Sprint3D 从公开的 Pixal3D 图像到 3D 流水线出发做端到端加速，在单张 H200 GPU、相同导出设置下把每个资产的中位耗时从 133 秒降到 4.05 秒（33 倍）。
推荐理由：作者对公开 Pixal3D 流水线做性能剖析，指出瓶颈在 CPU 后处理，并给出可迁移的 GPU 化与蒸馏方案。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7878 OneSteer：单步扩散全身控制器实现可转向的人形机器人通用运动跟踪
OneSteer 是一个单步扩散全身控制器，把通用运动跟踪与测试时选择性转向结合起来：冻结生成器权重，用可微任务代价优化输入噪声，并用身体分组参考掩码放宽部分跟踪要求。
推荐理由：论文给出单步扩散全身控制器，在仿真与 Unitree G1 实机上验证通用运动跟踪与测试时转向，并附项目页。
arXiv · cs.CV精选AI 评分7878 Open Vision Banana：将预训练图像生成器转为多任务感知系统的全开源方案
研究团队提出 Open Vision Banana（OVB），一套把预训练图像生成器转换为统一多任务感知系统的全开源可复现方案。基于 4B 和 9B 参数的开源基础模型、使用 2.1M-3.8M 公开数据集训练对，OVB 在 Cityscapes 零样本上达到 73.9 mIoU，超过 Vision Banana 报告的 69.9。
推荐理由：原文公开了把预训练图像生成器改造成多任务感知系统的完整配方，并给出与 Vision Banana 的零样本对比数字。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7171 Robo-SWE：从机器人软件仓库挖掘的 236 个可执行 issue 解决任务数据集
作者发布 Robo-SWE 数据集，从 28 个公开机器人仓库的已合并 PR 中挖掘出 236 个可执行 issue 解决任务，覆盖 ROS 2 系统、仿真与物理引擎、机器人算法库和机器人学习框架四类。
推荐理由：该数据集把机器人软件的真实 issue 与可执行测试打包，并附多套编码智能体的解题记录，便于比较领域专用评测与通用评测的差异。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7878 Alloy：面向机器人学习的多材料物理引擎
作者提出开源物理引擎 Alloy，让刚性机器人、布料、缆线、液体、颗粒材料和软体共享同一场景，每个物体只描述一次，由引擎分配到适配求解器并在每个控制步内耦合。
推荐理由：多材料统一场景的物理引擎，附吞吐、深度相机与千世界可靠性测试，并给出编码智能体冷启动实测。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7878 ARTS：面向微创手术自主研究的开源可复现三臂平台
作者提出开源三臂平台 ARTS，用于微创手术自主研究，全部采用可采购部件搭建，成本约 137,000 美元。平台用两台 UR5e 臂持 da Vinci X/Xi 腕式器械、一台 UR5 臂持双 FLIR 相机立体内窥镜，并配有独立于软件的硬件急停；ROS 2 软件固定依赖版本，可在裸机或容器中用同一脚本安装。
推荐理由：该平台用可采购部件搭建三臂手术自主研究系统，并给出延迟、重复精度与 dVRK 的对照数据，便于其他实验室评估复现成本。
arXiv · cs.RO精选AI 评分7272 CrowdMAPS：众包为每个机器人状态补充多个动作，提升真实世界模仿学习效果
作者提出 CrowdMAPS，一个基于网页的众包范式，把机器人采集到的状态分发给远程标注者，通过 3D 界面为每个状态补充多个有效动作，从而在轨迹数量之外扩展数据集的“宽度”。
推荐理由：论文提出用网页众包为真实机器人数据补充每个状态的多个动作，并在五个真实操作任务上给出成功率提升幅度。
arXiv · cs.LG 机器学习精选AI 评分7272 BiGym 2.0：面向 Unitree G1 人形家务操作的 20 任务基准
BiGym 2.0 将 BiGym 适配到 Unitree G1，用统一全身控制器覆盖 20 项家务任务，每项提供 60 条 VR 人类演示并同步多相机视角与全身执行记录。
推荐理由：BiGym 2.0 在统一全身控制器下对比四类策略，读者可据此了解人形家务操作各方法的强弱分布。
arXiv · cs.LG 机器学习精选AI 评分8888 STRATA：首个全球风暴分辨率自回归 AI 大气模拟器
研究团队提出 STRATA，这是首个面向全球风暴分辨率大气动力学的自回归 AI 模拟器，在 4.9-km 分辨率、约 2500 万网格单元、每 10 分钟采样的 SCREAM 物理模式输出上训练。
推荐理由：论文给出首个全球风暴分辨率的自回归 AI 模拟器，并公开代码、权重与数据，便于读者评估其能耗与分辨率取舍。
arXiv · cs.LG 机器学习精选AI 评分7373 Continual-ARC：用三个 ARC-AGI 版本构建终身学习评测流
作者提出 Continual-ARC，用三个 ARC-AGI 版本的任务构建终身学习评测流，同一任务在休眠间隔后以新实例重现，新任务持续到来，学习者可按消耗的反馈预算计分，使基于记忆与基于权重的系统在同一尺度上比较。
推荐理由：该基准把记忆型与权重型学习放在同一反馈预算下比较，并给出智能体框架在未见任务上无增益的实测结果。
arXiv · cs.LG 机器学习精选AI 评分7171 ΣΔ-Sampler：面向二值与三值模型边缘训练的去噪采样退火优化器
作者提出 ΣΔ-Sampler 优化器，把随机采样与退火步骤作为带噪量化器嵌入一阶 ΣΔ 噪声整形环路，用于二值和三值神经网络的边缘训练。
推荐理由：论文把二值/三值网络训练与 Ising 模型对应，提出 ΣΔ-Sampler 优化器，并在多个基准上给出精度与内存对比。
arXiv · cs.LG 机器学习精选AI 评分7272 NextLat 让 Transformer 学习紧凑世界模型，推理最高加速 3.3 倍
作者提出 Next-Latent Prediction（NextLat），在标准下一 token 训练之外加入潜空间自监督预测，让 Transformer 的潜表示收敛到预测未来所需的信念状态。
推荐理由：论文给出 NextLat 的理论依据与多类基准对比，并报告推理加速数字，便于读者判断其可复现性。
arXiv · cs.LG 机器学习精选AI 评分7878 小型决策模型配合分析框架在消费级 GPU 上大规模发现内存安全漏洞
作者提出一套漏洞发现框架，用 4B 参数的开源决策模型 Intern-Decision-4B 对候选函数打分排序，配合确定性分析定位可疑代码，在三个 GB10 系统上以每小时 900-1100 个仓库的速度扫描了 4000 多个 C/C++ 项目，确认 187 个内存安全漏洞，按 CVSS v3.1 最坏情况计 12 个严重、148 个高危。
推荐理由：论文用 4B 决策模型配合确定性分析在 4000 多个开源项目中挖出 187 个内存安全漏洞，并给出模型排序能力的量化边界。
arXiv · cs.LG 机器学习精选AI 评分7272 多智能体 LLM 框架结合可微 CFD 实现湍流模型自动发现
作者提出一个梯度感知的多智能体 LLM 框架，把湍流闭包发现建模为双层问题：LLM 智能体搜索闭包形式，GPU 原生可微 CFD 求解器提供梯度，使后验学习成为智能体的可执行动作。
推荐理由：该工作把闭包形式搜索交给多智能体 LLM，并用可微 CFD 求解器提供梯度，为湍流建模自动化提供了一条可迁移的双层流程。