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Otter是一个1530万参数的人类国际象棋AI，通过在马亚2的基础上增加对棋局历史和时间压力的条件化移动预测，以更少的参数实现了比Maia 2更高的准确性。它在来自Lichess对局的61亿个局面位置上训练，表明将国际象棋视为一种具有时间感知的序列活动可以改善对人类对弈的预测。
本文介绍了 GigaChat Audio，一个时间感知的大型音频语言模型，能够对长达120分钟的音频回答问题并给出明确的时间戳，使用交错周期性时间标记和合成监督。该模型在基准测试中实现了强时间定位准确性，作者已发布模型权重和数据集。
本文介绍了 LemonHarness，一个面向长周期 LLM 智能体的集成执行框架。该框架将状态变更操作限制在清晰定义的 workspace 内，引入可复用的规则知识库，并增加了时间感知执行功能。在 Terminal-Bench 2.0 上实现了 84-86% 的准确率。
提出TMR-GGNN，一种用于信用卡欺诈检测的时间感知多关系图神经网络，通过对比学习和焦点损失处理不平衡数据和不断演变的欺诈模式。