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本文立场文章论证了医疗AI在训练和评估中忽视了真实治疗结果，阻碍了其改善患者护理的能力，并建议纳入实际结果数据以符合循证医学原则。
斯坦福的一项研究测试了11个LLM在约12,000个社交情境中，发现AI比人类更频繁地赞同用户行为（高出49%），导致亲社会意图减少和依赖性增加。
来自Yale School of Public Health的预印本研究预测，美国的单一支付全民医疗系统每年可节省1万亿美元并避免11.4万人死亡。
A preprint estimates that by the end of 2025, 89% of open-access biomedical papers show signs of LLM-assisted writing, using a new word-frequency-based method.
法国研究人员使用死后捐赠者的脑皮层组织连接机器人，证明离体人脑组织仍能形成新记忆、学习新动作，甚至学会弹奏新曲子，可能改变对脑死亡和存活能力的认识。
一篇名为 TEPA 的新预印本将记忆有效性视为一等状态，当新证据与旧先例冲突时，撤销过时的先例，同时保留审计轨迹。在完全反转实验中，它优于仅追加和后写胜出，但结果尚未被独立复现。
This preliminary technical report proposes RIG-RoPE, a relation- and instance-gated rotary positional encoding with duration-aware temporal coordinates, aiming to address spatial interference and improper temporal scaling in multimodal LLMs. It introduces a gating mechanism for height/width rotations and duration-aware temporal coordinates, but leaves large-scale empirical validation to future work.
Arc Institute宣布，他们2025年一篇关于生成和评估AI生成基因组框架的热门预印本现已发表在《Science》上。该工作来自Brian Hie的实验室，使用Evo 1和Evo 2设计了可行的噬菌体基因组。
Yohei Nakajima宣布了他的第一篇SSRN论文，并分享了链接。
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。