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大模型 Agent 多模态 RAG CV NLP 工具

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从 arXiv cs.AI / cs.CL / cs.LG / cs.CV 里挑出真正值得读的那几篇

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2026 年 10 月 29 日 cs.CV arXiv:2610.37668

蜂窝面元 Hexels：把 3D 重建的显存账单砍下来

Honeycomb-Surfels: Compact Hexagonal Primitives for Efficient Scene Rendering and Reconstruction

把 2D 高斯的圆形/方形基元换成六边形面元并配上一阶颜色场，同等显存下 PSNR 比 2DGS 高 4.53–7.38 dB，速度还快 2.31 倍。

3D 重建高斯泼溅新视角合成

2026 年 10 月 29 日 cs.CV arXiv:2610.37662

离散视觉 token 真的「有损」吗？量化误差背了太久的锅

Can Discrete Tokens Serve as Semantically Lossless Representations of Visual Signals?

量化误差大不代表语义损失大；真正决定多模态理解上限的是「有效比特预算」。作者用因子化 VQ 在更高比特下追平连续表征，离散表征里刷新 SOTA。

多模态视觉 tokenizer向量量化

2026 年 10 月 29 日 cs.LG arXiv:2610.37657

安全之头：用可学习的注意力门控把提示注入挡在门外

Heads of Security: Learned Attention Gates Improve Prompt Injection Robustness

不重训整个模型，只给每个注意力头配一组「可信 / 不可信」门控，就能把黑盒攻击成功率从 97% 压到 10%，同时通用能力不掉分。

LLM 安全提示注入注意力机制

2026 年 10 月 29 日 cs.CL arXiv:2610.37651

GEPA-Curator：Agent 失败了，未必是提示词的错

GEPA-Curator: Curated Learning for Self Improving Agents

反思式提示优化把所有失败都当学习信号，而很多失败源于环境噪声；先策展任务、再检索历史成功轨迹，效果最高比 GEPA 提升 20.7%、比 ACE 提升 21.2%。

Agent 自进化提示词优化数据策展

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