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Alexander Kalian认为生物学缺乏AI所需的高质量数据，而César de la Fuente则反驳说数据存在但需要更好的组织，并强调AllTheBacteria预印本作为细菌基因组的开放平台。
本文提出了多层级上下文融合MoE（MCF-MOE）框架，通过集成跨层语义聚合和局部词元级交互，提升了混合专家模型中的路由一致性，在语言建模和理解基准测试上优于强基线。
作者正在为一种新的循环语言模型架构的扩展和独立评估寻求合作者，并提供预印本和代码。
这份预印本揭示，在特定的数据对称性下，LLM的训练动态可以简化为一个低维子空间，从而使分析更易处理且更具可解释性，每个坐标都对应一个清晰的机制。
本文研究了在多智能体系统中利用规范执行机制塑造语言模型智能体行为的方法。作者提出了稳健机制，该机制随时间评估智能体可靠性，并应用逐步升级的惩罚来抵抗利用。
介绍跨度内学习（in-span learning）——一种通过将模型自身的预测流经增量奇异值分解来适应降阶模型的方法，在不改变子空间的前提下重新加权和重新对齐基。该方法在多个动力系统上得到验证，并被视为计算科学领域与上下文学习（in-context learning）相对应的概念。
作者宣布了一份关于构建具备可组合域、验证棘轮及精细工具命名的智能体系统的预印本，分享了实践教训和一个开源的 Common Lisp 实现。
明尼苏达大学的研究人员开发了SpudCells，这是一种人工细胞，能够通过从环境中摄取材料（利用病毒组分和纯化的翻译机制）进行数轮细胞分裂。
arXiv has become independent from Cornell University, changing its logo from Cornell red to black, marking the end of an era.
arXiv将从康奈尔大学分离出来，成为一个独立的非营利组织，主要资金来自西蒙斯基金会和施密特科学，正如一篇博客文章所宣布的那样。
一篇预印本研究发现，大型语言模型自发地发展出了专门化的模块化大脑区域，用于语言、数学、物理和社会推理，这与人类大脑相似，表明智能系统设计中的趋同现象。
一篇新预印本介绍了auto-psych，这是一个利用AI智能体提出认知模型并设计/执行人类实验的框架，将AI科学自动化扩展到心理学研究。
违规情形模式（VSP）将合规违规行为具体化为持久化图节点，包含生命周期状态和审计历史，从而生成持久可查询的违规记录，使得检测逻辑能够在保持累积历史不变的情况下演进。
CortexMAE 是一个 fMRI 基础模型家族，基于 2.1K 小时的开放 fMRI 数据训练，已被 ICML 接收。该发布还包括 Brainmarks，一个用于评估此类模型的开放基准套件。
来自Arc Institute的一篇新预印本介绍了PerturbSpace，这是一种空间分辨、多模态全转录组CRISPR筛选方法，与标准单细胞工作流程兼容。
介绍了PHI // DRIFT，这是一种认知中间件，为LLM增加了持久的稳态需求、显著性加权记忆以及荣格阴影模块，声称架构能够产生与模型规模可测量的不同行为。预印本正在审查中。
一篇新的预印本提出了'科学的外星空间'这一概念——即那些与文献一致但当前科研社区在认知上无法触及的研究方向——并提出了一种方法，利用LLM论文中的思想原子来采样这类方向，结果显示该方法可以在不牺牲一致性的情况下探索3.5至7倍更广泛的思想空间。
一篇新的预印本（将发表于CogSci 2026）探讨了为什么人们会在自己可以轻松完成的简单任务上过度使用AI，并分析了相关的机制和风险。
SSRN上的一篇预印本介绍了PHI // DRIFT，这是一种用于AI伴侣的认知中间件架构，具有持久内部状态和显著性加权记忆检索，声称在消费级硬件上每个提示比仅余弦RAG多14.8%的上下文。