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本文主张，依赖思维链追踪来确保 AI 安全是无效的，因为这些追踪可被操纵且无法真实反映模型行为，因此应聚焦于控制机制。
本文提出了深度时间序列模型中记忆机制的统一分类体系，将方法从内部记忆到外部记忆进行分类，并识别研究空白以解决时间依赖挑战。
本文研究Transformer与Mamba架构在其红外光谱中是否表现出类似的集体动力学，发现尽管微观机制不同，两者都发展出近临界慢模动力学。
这篇预印本介绍了Neuroevolution Arena，一个GPU加速的人工生命平台，通过嵌套生态评估协议，比较跨神经架构的进化与基于强化学习的更新机制。
本文指出了逻辑门网络无法从深度增加中受益的两个原因，并提出了输入锚定逻辑门网络（IALGNs），该方法使每一层都基于原始输入进行条件化，实现了超过100层的持续深度精度提升。
本文研究了SIREN、ReLU MLP和傅里叶特征MLP中隐式神经表征的迁移特异性，发现迁移幅度和特异性依赖于架构，其中ReLU更具选择性，而SIREN广泛重用权重。结果表明，架构选择应考虑显式的控制条件，而不仅仅是迁移幅度。