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09:25Claude Code：GitHub Releases（RSS）T1.5GitHub Release
Featuredv2.1.317
来自 Claude Code：GitHub Releases（RSS） 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。
TechModels#LLM#AI Agent#Anthropic
Technology · All
Tue, November 3
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08:35TechCrunch：AI（RSS）T2Community
Y Combinator’s Garry Tan uses AI agents so much, he spends up to $200K a year on tokens
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。
TechProducts#AI Agent#Combinator#Garry Tan
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08:00Hugging Face：Blog（RSS）T1RSS2 sources
Transformers Model Integration Contracts
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TechModels#开源#Transformers Model Integration#Contracts Transformers Model
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- T2arXiv AI/CL/LG（论文）World Modeling in Transformers
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07:49Simon Willison 博客（Atom）T2Community
Featuredllm 0.37
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TechModels#LLM#OpenAI#Google
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02:59arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
Pixel: A Co-Designed Full-Stack Robot System for Learning General-Purpose Mobile Manipulation
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TechResearch#Pixel#Co-Designed Full-Stack Robot#System
60
02:58arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
From Natural Language to Exact Cover: A Neuro-Symbolic Approach to Zebra Puzzles
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TechModels#LLM#From Natural Language#Exact Cover
59
02:57arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
WebHarbor: Docking Real Websites for Evolving GUI Agent Environments
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TechModels#AI Agent#RAG#WebHarbor
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02:53arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
Not All Reasoning Generalizes: A Case Study on Learning Generalizable Reasoning Strategies in RLVR
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TechModels#LLM#多模态#Not All Reasoning
61
02:52arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
Thought-deciphering via hierarchical EEG-to-text alignment
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TechResearch#安全#Thought-deciphering#EEG-to-text
60
02:52arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
D&A: Decoupling Description and Assessment Enables VLMs as Zero-Shot Robotic Reward Models
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TechModels#多模态#Decoupling Description#Assessment Enables VLMs
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02:51arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
Strategist: Evolving Reasoning with Agents
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TechModels#AI Agent#推理效率#RAG
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02:47arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
Efficient Closure Learning in Dynamical Systems: A Comparison of Data-Assimilated and Embedded Approaches
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TechModels#RAG#Efficient Closure Learning#Dynamical Systems
58
02:42arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
ufakzeka-kulak: Building and Evaluating a 31.6M-Parameter Turkish Speech Recognizer from Scratch
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TechModels#多模态#Building#Evaluating
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02:41arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
DiabAgent: Toward Agentic Physiological Control
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58
02:39arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
Structured Visual Landscape: Generating Preferred Representations in Biological and Artificial Neural Networks
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TechModels#Structured Visual Landscape#Generating Preferred Representations#Biological
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02:39arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
DynaSolver: A Neural Operator for Autoregressive 4D Flow Prediction with Dynamic Boundaries
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TechModels#OpenAI#推理效率#多模态
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02:34arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
Evaluating Uncertainty Calibration in Probabilistic Time Series Foundation Models
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TechModels#Evaluating Uncertainty Calibration#Probabilistic Time Series#Foundation Models Time
58
02:34arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
A Scaling Theory of Multi-Epoch Pretraining: Late-Time Overfitting and Ensembling
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TechModels#RAG#Scaling Theory#Multi-Epoch Pretraining
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02:32arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
FedReady: Bounded Agents for Federation Formation
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TechProducts#LLM#AI Agent#FedReady
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02:30arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
Sonar-MoE: In-Backward Expert Updates for Memory-Efficient Mixture-of-Experts Training
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TechModels#Sonar-MoE#In-Backward Expert Updates#Memory-Efficient Mixture-of-Experts Training
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02:28arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
NitiBench+: A Temporal Thai Legal Question Answering Benchmark Across 17 Domains
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TechModels#AI Agent#RAG#NitiBench
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02:27arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
VeriHarm-Bench: Measuring Harmful Success in LLM Coding Agents Verifiably
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TechModels#LLM#AI Agent#OpenAI
62
02:27arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
BISECT: Bilevel Spectral Decomposition for Low-Rank Continual Learning
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TechProducts#推理效率#多模态#BISECT
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02:19arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
PlantVLM-Edge: Quantized Vision-Language Models for On-Device Crop Health Diagnosis
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TechModels#推理效率#多模态#PlantVLM-Edge
60
02:17arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
MCP Tool Poisoning in Agentic AI Frameworks: A Cross-Framework Measurement Study
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TechModels#AI Agent#Anthropic#MCP Tool Poisoning
59
02:13arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
Can LLM Agents Be Forward-Deployed Engineers? Requirement Discovery and Delivery for Enterprise Text-to-SQL
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TechModels#LLM#AI Agent#Can LLM Agents
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02:05arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
Can LLM Agents Improve Imperfect Earth System Model Parameterizations?
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TechModels#LLM#AI Agent#推理效率
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02:00arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
An Agentic Framework for Automated Power System Studies and Grid Connection Assessment
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TechProducts#AI Agent#RAG#Agentic Framework
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01:58arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
Contrastive Adapter Training and Consensus Knowledge Distillation for Multi-Source-Free Domain Adaptation in Skin Cancer Diagnosis
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TechModels#RAG#多模态#Contrastive Adapter Training
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01:57arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
Library of Layers (LoL): Adaptively Ordering Transformer Layers at Runtime
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TechModels#推理效率#安全#Library
57
01:56arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
DistDebug-Bench: Can LLM Agents Diagnose Bugs in Distributed Systems?
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TechProducts#LLM#AI Agent#多模态
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01:55arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
PanoTac: A Dense Three-Axis Tactile Sensor for Robust Touch-Centric Manipulation
来自 arXiv AI/CL/LG（论文） 的这条信息指向实践方法和工作流变化，适合用于判断近期 AI 圈的真实动向。
TechTips#RAG#多模态#PanoTac
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01:51arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
Ask, Don't Equip: Question-Driven Coding Agents for Deep Kernel Optimization
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。
TechModels#LLM#AI Agent#RAG
60
01:50arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
RASP: Read-All, Sparse-Plasticity Continual Learning in a Stationary-Size LoRA
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。
TechProducts#推理效率#多模态#RASP
60
01:47arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
ST-GFM: Spectral-Temporal Graph Forecasting with Measured Perturbation Bounds and Masked Spectral Reconstruction
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TechModels#ST-GFM#Spectral-Temporal Graph Forecasting#Measured Perturbation Bounds
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01:40arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
A Cross-Domain Matrix Engine for Signal Processing and Deep Neural Net Inference
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。
TechResearch#推理效率#Cross-Domain Matrix Engine#Signal Processing
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01:28arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
A Hybrid Visitor Prediction Framework using Interpretable Temporal features, Integrating IQR and Anomaly Detection in Lakes in Nebraska
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。
TechModels#推理效率#Hybrid Visitor Prediction#Framework
60
01:09arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
A Bayesian Framework for Safe Optimal Control of Unknown Systems from Input-Output Data
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。
TechModels#Bayesian Framework#Safe Optimal Control#Unknown Systems
57
01:04arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
Unrolled gradients in disguise: bridging interpolation-based and Jacobian regularization for stable neural dynamics
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。
TechModels#Unrolled#Jacobian#Hybrid
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00:59arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
Online Class Posteriors for Interpretable and Controllable Discrete Diffusion
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TechModels#RAG#Online Class Posteriors#Interpretable
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00:59arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
Improving Hamiltonian Learning through Local Energy Decomposition
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。
TechModels#推理效率#Improving Hamiltonian Learning#Local Energy Decomposition
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00:53arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
Bridging Neural Tangent Kernel Analysis and Reinforcement Learning for Deep Function Approximation
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。
TechModels#RAG#Bridging Neural Tangent#Kernel Analysis
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00:53arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
Optimize the Harness, Not the Model: Fitting a Minimal Agent to a Self-Hostable LLM for Investigative Analysis
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。
TechModels#LLM#AI Agent#Anthropic
59
00:36arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
Low-Rank Clebsch--Gordan Coupling for Equivariant Spherical Forecasting
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。
TechProducts#推理效率#Low-Rank Clebsch--Gordan Coupling#Equivariant Spherical Forecasting
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00:34arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
From Reactive to Agentic Resilience: Multi-Timescale AI-RAN Orchestration Under Signaling Storms
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。
TechModels#AI Agent#推理效率#多模态
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00:28arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
Progressive Multi-Scale Super-Resolution via Cascaded Bicubic Anchors and Inter-Scale Mutual Refinement
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。
TechModels#安全#Progressive Multi-Scale Super-Resolution#Cascaded Bicubic Anchors
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00:26arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
LAND: Learning an Adaptive Number of Draws for Bayesian Best-of-N Selection
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。
TechModels#RAG#LAND#Learning
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00:24arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
Can We Stop the Backtest Yet? Anytime-Valid Promotion Tests for Adaptive Financial Research Agents
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。
TechProducts#AI Agent#OpenAI#Can
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00:22arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
A Geometry-Informed Neural Operator surrogate of LISFLOOD-FP for rapid pluvial-fluvial flood forecasting: the case of Forlì, Italy
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。
TechModels#推理效率#Geometry-Informed Neural Operator#LISFLOOD-FP
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00:21arXiv AI/CL/LG（论文）T2Paper
RangeFinder: Predicting Ligand Property Ranges from Protein Pockets
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。
TechModels#多模态#RangeFinder#Predicting Ligand Property