NOVA是一种面向工业推荐系统的架构进化智能调度框架，通过架构梯度和多级校验机制实现模型自动化迭代。其核心创新包括：1）提出类比梯度下降的架构梯度，整合历史修改记录和校验结果生成结构化更新信号；2）设计多级校验流水线拦截隐性失效的候选架构；3）按任务复杂度分层管控，平衡自动化与人工干预。在腾讯广告推荐系统落地显示，NOVA将论文复现效率提升13倍，生成的TokenMixer架构带来1.25%-2.

🔥 如果你还在用老版n8n，那你的工作流可能正在裸奔！就在昨天，n8n 2.0带着颠覆性功能正式上线，这次更新直接引爆技术圈——但更可怕的是，这次升级暗藏三大致命陷阱，稍不注意你的自动化流程就会瞬间崩盘！

本文介绍了智能后处理脚本M4-3停顿感知增强版的主要功能和运行效果。该版本利用Whisper的分段信息，通过[P]标记提示自然停顿位置，配合专门设计的Prompt指导LLM进行精准断句处理。运行示例展示了完整的处理流程：加载Whisper模型、音频转录、热词替换、LLM标点处理等步骤。最终输出文本在保留原文内容的前提下，通过LLM的停顿感知能力，实现了自然流畅的标点添加，将508字符的无标点文本转

Embodied-BenchForge提出一种闭环基准合成框架，将用户评测意图自动转化为可执行的具身智能评测基准。通过技能编排实现多类型制品的可复用合成，并构建依赖图追踪中间产物；结合需求引导的校验与溯源修复机制，实现局部重执行与上游回滚，有效防止缺陷传播。产出OE-Track（6套离线问答基准）与IE-Track（220个交互任务），实验证明其能精准区分模型的观测理解与闭环执行能力，显著提升基准

自动驾驶系统运行在部分可观测环境下，安全关键目标可能被遮挡，仅能被周边联网车辆观测。车‑车协同可以降低这种不确定性，但现有协同驾驶方法大多将多智能体证据压缩为隐式特征或者多模态隐藏状态。该处理方式会丢失关键信息：哪个智能体观测到该目标、自车是否可以看到该目标、冲突证据如何影响下游决策。本文提出G‑MARK，一套接地多智能体推理框架，将协同的以目标为中心的观测转换为具备来源溯源能力的知识图谱（KG）

本文提出CausalForge框架，通过形式化证明与双重审计机制实现因果推断领域的自动化可信科研。框架包含两大核心组件：Causalean因果推理基础库（7035条机器核验的数学声明）和CausalSmith自迭代智能体流水线。系统采用Lean4形式化证明器作为底层校验内核，并新增语句一致性审计模块，确保形式化代码与原始科学命题语义一致。实验证明，该框架成功填补多项公开理论空白，解决了现有LLM科

本文提出了FinanceComplexQA评测基准，旨在评估大语言模型在复杂金融文档中的推理能力。研究设计了Finance-LaTeX多智能体数据生成流水线，可自动生成带有表格、图表等复杂结构的专业金融文档和可验证问答对。基于此构建的双语基准包含1009份工业级金融文档和2026道深度问答，覆盖8大金融场景和9类分析任务，具备专家级难度和复杂跨版式约束。研究还提出了基于智能体裁判的多维度自动评测方

本文提出CNeVA可控神经变分仿真智能体框架，用于自动驾驶交通仿真场景生成。该方法通过闭式共轭变分公式推导高斯行为隐变量，结合多通道掩码课程训练整流流轨迹生成模型，实现无分类器引导的可控轨迹生成。针对稀疏奖励问题，设计了软资格门控机制，采用指数衰减替代硬阈值，保留边界样本梯度。实验在Waymo Open Motion数据集上验证，CNeVA在保持仿真真实度的同时，实现了速度、加速度、安全距离和地图

大模型智能体对工具产生"鹦鹉效应"：规模越大越盲从 最新研究发现，大语言模型智能体(LLM Agent)在使用图神经网络(GNN)工具时表现出惊人的盲从现象，同意率高达97.6%-99.2%，导致智能体退化为单纯复述工具输出的"GNN鹦鹉"。这种现象随模型规模增大而加剧：33B模型与最优策略的差距为0.09-0.18，77B模型差距扩大到0.12-0.22。 关键发现： 能力悖论：模型能力越强，对

VoxCPM2是一款创新的无分词文本转语音系统，采用自回归扩散架构直接生成连续语音。该系统支持30种语言，提供创意声音设计、可控音色克隆和终极克隆功能，用户可通过自然语言描述或参考音频定制语音风格。具备实时流媒体能力，支持Python API和CLI操作，在多项基准测试中表现优异。安装简便，但需遵循道德使用规范。相比Tacotron 2等同类系统，VoxCPM2在多语言合成和声音控制方面更具优势，