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15:20TechCrunch：AI（RSS）T2Community
Apple Watch’s AI features for rewinding and recapping conversations begin beta testing
来自 TechCrunch：AI（RSS） 的这条信息指向AI 产品形态和落地方式变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
AIProducts#多模态#Apple Watch#Now
AI · All
Tue, November 3
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03:19TechCrunch：AI（RSS）T2Community
New York Times and other outlets sue web browser Brave over alleged content scraping
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AIProducts#Anthropic#New York Times#Brave
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02:59arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
Pixel-UMI: Learning Environment-Aware Whole-Body Manipulation from Sensorized Human Demonstrations
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AIResearch#RAG#多模态#Pixel-UMI
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02:56arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
Pretraining Data Scale Reverses the Muon-AdamW Fine-Tuning Gap
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AIModels#LLM#Pretraining Data Scale#Reverses
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02:53arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
FADE: Factored Ability--Difficulty Filtering for Online RLVR Scheduling
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AIModels#RAG#FADE#Factored Ability--Difficulty Filtering
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02:50arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
Tracing the Scientific Discovery Capacity of LLMs to Their Training Data
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AIModels#LLM#Tracing#Scientific Discovery Capacity
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02:49arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
Benchmark Prediction with Sparse and Unpaired Cached Responses
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AIModels#Benchmark Prediction#Sparse#Unpaired Cached Responses
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02:40arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
Four Bridges: Measuring Deception Propensity in a Multi-Agent Game
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AIModels#AI Agent#Four Bridges#Measuring Deception Propensity
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02:40arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
Should We Combine Our Data? Algorithms and Limits for Privately Assessing Data Sharing
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AIModels#AI Agent#Should#Combine Our Data
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02:39arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
Spacetime Emergence in the Memory of a Learning Agent
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AIModels#AI Agent#Spacetime Emergence#Memory
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02:14arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
Nonparametric Intensity Estimation for Covariate-Driven Poisson Processes Using Deep Learning
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AIModels#RAG#Nonparametric Intensity Estimation#Covariate-Driven Poisson Processes
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02:04arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
Variational Functional Neural Networks (vfNN)
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AIProducts#Variational Functional Neural#Networks#Lagrangian
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02:00OpenAI：News（RSS）T1RSS
FeaturedRewarding defenders with bigger bug bounties
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AIResearch#OpenAI#安全#Rewarding
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01:57arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
Grading the Unannotated: Insights from the WorkRB Skill Extraction Challenge at RecSys-HR 2026
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AIModels#LLM#Grading#Unannotated
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01:53arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
VIAS: Value-Isolating Activation Steering for Multi-Value Alignment and Compliance for Organisations
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AIModels#LLM#AI Agent#安全
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01:39arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
Can AI Do Formal Demography? Why Vaccinating the Oldest Saves Both the Most Lives and the Most Years of Life
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AIModels#Anthropic#Can#Formal Demography
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01:36arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
Harder Than the Task: From Technical to Organizational Difficulty in AI Benchmarking
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AIProducts#AI Agent#RAG#Harder Than
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01:28arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
Identifying the Shear Piezoelectric Coefficient using Physics-Informed Neural Networks under Exact Boundary and Initial Constraints
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AIProducts#Identifying#Shear Piezoelectric Coefficient#Physics-Informed Neural Networks
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01:13arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
Tilted Convexity and an Exact Offline-Online Separation
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AIResearch#Tilted Convexity#Exact Offline-Online Separation#Convexity
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01:05Hacker News 热门（Algolia · 中文化）T2HN digest
Launch HN: Momentic (YC W24) – Agents that catch bugs by using your app
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AIProducts#AI Agent#Launch#Momentic
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00:57arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
Error Accumulation in Second-Order Sequential Machine Unlearning
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AIModels#Error Accumulation#Second-Order Sequential Machine#Unlearning Machine
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00:55arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
Subpolynomial-Query Proximal Sampling Beyond Log-Concavity
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AIProducts#OpenAI#Subpolynomial-Query Proximal Sampling#Beyond Log-Concavity
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00:54arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
Playing Dumb: How a Chess Transformer Simulates Users Across Skill Levels
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AIModels#Playing Dumb#Chess Transformer Simulates#Users Across Skill
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00:53arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
A Living Leaderboard for Graph Machine Learning
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AIResearch#LLM#Living Leaderboard#Graph Machine Learning
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00:43arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
Temporal Island Sparse Autoencoders for Interpreting Clinical Time-Series Models
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AIModels#Temporal Island Sparse#Autoencoders#Interpreting Clinical Time-Series
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00:38arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
Finite-Memory Control of POMDPs: Fundamental Limits and Efficient Design
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AIResearch#Finite-Memory Control#POMDPs#Fundamental Limits
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00:37arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
DeliverBench: Benchmarking AI Agents on Delivering Realistic Multi-Stage Professional Projects
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AIModels#LLM#AI Agent#安全
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00:30TechCrunch：AI（RSS）T2Community
42AI comes out of stealth with $62.5M and a world model that can ‘predict human behavior’
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AIModels#Here#What
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00:28arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
CrowdForge: Effects of Audio and Visual Audience Participation Modalities on Agency, Collaboration, and Engagement in AI-Mediated MR Performances
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AIProducts#多模态#CrowdForge#Effects
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00:23TechCrunch：AI（RSS）T2Community
Elon Musk throttles Grok Bot limits due to ‘unsustainably high’ costs
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AIModels#Elon Musk#Grok Bot#Musk
Mon, November 2
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23:44arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
Steering with Multilingual Lexicons for Sentiment Control in Low-Resource Languages
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AIModels#RAG#Steering#Multilingual Lexicons
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23:37arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
Calibrated Multiaccuracy: Deterministic and Randomized Sample Complexity
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向AI 产品形态和落地方式变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
AIProducts#Calibrated Multiaccuracy#Deterministic#Randomized Sample Complexity
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23:32arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
Inferring Transferable Rewards via Active Inverse Reinforcement Learning
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AIProducts#Inferring Transferable Rewards#Active Inverse Reinforcement#Learning Inverse Reinforcement
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23:15arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
Strictly proper scoring rules for node selection tasks on graphs
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
AIModels#Strictly#Classical#Resistance
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23:05arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
Rethinking Fairness Metrics for Multi-Class and Multi-Group Assessment: Not Everything is Binary
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AIProducts#Rethinking Fairness Metrics#Multi-Class#Multi-Group Assessment
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21:59arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
From PID to Reinforcement Learning in Building HVAC Control: A Control-Architecture Review of Tuning Strategies, Formulations, and Deployment Trade-offs
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
AIModels#From PID#Reinforcement Learning#Building HVAC Control
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21:45arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
Meet Students Where They Are: Student-Prefix Teacher Adaptation for On-Policy Distillation
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向研究方向和技术路线变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
AIResearch#RAG#多模态#Meet Students Where
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21:34arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
Inner optimizers in active-learning Kriging reliability analysis: a pre-specified comparison and the unconservative estimates left by unlearned failure modes
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向研究方向和技术路线变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
AIResearch#RAG#Inner#Kriging
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21:32arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
Preprocessing Choices in Fine-Tuning Data Matter: Utility and Demographic Sensitivity in LLM-Based Recommendation
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
AIModels#LLM#推理效率#RAG
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21:13arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
DR Pixel: Page-Native Deep Research with Vision-Language Models
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
AIModels#AI Agent#OpenAI#Google
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21:12arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
A Fine-Grained Hierarchy and Benchmark for State Tracking in Language Models
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
AIModels#Fine-Grained Hierarchy#Benchmark#State Tracking
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20:49arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
PRIME: Predictive Routing of Interventions by Modeling Effects for Scientific Ideation
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
AIModels#LLM#多模态#PRIME
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20:48arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
Optimal Subgroup Discovery at Every Support Threshold
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
AIModels#Optimal Subgroup Discovery#Every Support Threshold#Subgroup
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20:46arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
Unlocking Criminal Court Decisions: Flexible Information Extraction for Empirical Legal Research
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
AIModels#LLM#Unlocking Criminal Court#Decisions
57
20:39arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
VERS: Steering Reasoning Models by Editing Their Activation Explanations
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
AIModels#RAG#VERS#Steering Reasoning Models
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20:29arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
Hybrid Federated Learning for Multimodal Fusion under Missing Modalities and Site Heterogeneity
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
AIModels#多模态#Hybrid Federated Learning#Multimodal Fusion
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20:18arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
The Tower of Babel in artificial intelligence: who should speak, and when it pays to listen
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
AIModels#RAG#The Tower#Babel
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20:14arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
Comparative study of global pooling for pre-departure ship fuel consumption prediction: Advantages over per-ship and adaptation-based approaches
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
AIModels#Comparative#Advantages#Most
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20:10arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
BLPO: Beyond-Local Policy Optimization for Long-Horizon LLM Agents
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
AIModels#LLM#AI Agent#多模态
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19:56arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
Distilling Literary Sentiment from LLM Annotations into an Ordinal BERT Model
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向模型能力或模型生态变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
AIModels#LLM#多模态#Distilling Literary Sentiment