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基礎模型與符號方法的協同：AI 安全、治理與人機介面的新角色
隨著基礎模型的崛起，傳統符號推理被重新定位。文章提出壓縮原則與建模推理權衡，說明模型越豐富，符號推理需求越低。但在人機互動、可解釋性與治理上，符號介面反而更關鍵。因此，未來 AI 系統將依賴符號介面來建立安全、可驗證的運作框架，這將重新塑造 AI 研發與監管的生態。
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深度研究代理人規劃層中毒攻擊：FORGE 手法與根查詢錨定防禦分析
深度研究代理人能自動將開放式問題拆解為多階段子任務，透過多輪網路檢索與證據合成產出長篇報告。這種規劃‑檢索‑生成的迴圈為惡意文件提供了新型攻擊面。
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利用 TRACE 評估 LLM 教學助理在答案鍵情境下的推理提前性
本研究針對大型語言模型教學助理探討答案驅動推理問題，提出TRACE截斷式思考鏈審計方法，以不同答案鍵情境測試1000題GSM8K。結果顯示，提供正確答案鍵可使金標答案在前10%推理前綴即被回收，AUC從0.375提升至0.900。此技術為教育AI的過程層面可靠性提供輕量化診斷。
速報
Heaviside 連續滾動係數 (HCRC) 框架：驗證驅動的 LLM 推理新方法
大型語言模型（LLM）常會產出流暢但錯誤的回應，缺乏即時驗證機制。研究者提出 Heaviside Continuity of Rolling Coefficients（HCRC），將推理重新定義為受 Heaviside Gate 控制的謂詞門檻狀態轉換。
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基於證據的 AI 研究構思平台 ResearchStudio‑Idea：三大技能與技術路線解析
隨著大型語言模型在科研構思上的應用日益成熟，ResearchStudio‑Idea 以 Paper‑Search、Scoop‑Check 與 IdeaSpark 三項開源技能，提供文獻根據、先驗衝突檢查與端到端構思流程，助研究者在實驗前產出具證據基礎的創新方向。該套件在 ICLR、ICML、NeurIPS 等頂會抽取 1,947 篇成果，形成 15 種可重用的構思模式，並顯示口頭發表與高被引間的顯著差異，為未來 AI 研究提供量化指引。
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從基因調控網路到 AI 代理：生物動機在自律系統中的應用
隨著大型語言模型向自律代理轉型，可靠性與安全性成為瓶頸。研究將基因調控網路的五大控制動機映射為軟體設計模式，提供噪聲抑制、分層防護、資源治理等機制，實驗顯示可降低幻覺與循環錯誤，預示未來AI系統將更具結構化安全與可擴展性。並促進跨領域的模型治理與開源工具整合。
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利用 MAG 框架從激活幾何提取 LLM 推理特徵：無監督與線性可控
大型語言模型安全性需求提升，研究提出MAG框架在每筆輸入前加固定指令，利用激活幾何差異抽取推理特徵，證實可預測模型判斷並以單向量操控決策，提升資料選擇精度至94.7%Top‑1。MAG可比較八種操作子，發現部分特徵線性表徵強，適用向量導向調整模型行為；在選擇訓練資料時，RFD相似度超傳統激活相似度。
速報
LLM‑PySR：結合大型語言模型與符號回歸的方程式探索新框架
科學方程式發掘需要結合廣泛的領域先驗與嚴謹的數值驗證。傳統符號回歸提供數值基礎，但搜尋空間龐大；而多數語言模型系統直接讓模型產出或挑選公式。研究團隊測試了不同的角色分工，將大型語言模型設定為方程式作者、候選決策者或搜尋控制器，並與端到端語言模型及純數值基線比較。
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終身學習代理人記憶管理新突破：PlaceMem 的記憶膠囊與 vLLM 控制平面
終身學習 AI 代理人常面臨語義記憶與運行時快取不同步導致的資訊過時問題。PlaceMem 提出記憶膠囊機制，將語義內容與 KV 快取等運算產物綁定在單一版本化識別碼下，並建立控制平面來管理複用與失效。實驗證明該方案能顯著降低首個 Token 延遲，同時在記憶修正後完全消除過時資訊的命中率，為高效能且可靠的長程記憶系統提供新路徑。
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線性規劃驅動的多目標 LLM 路由：同步優化吞吐、即時延遲與尾部效能
隨著 LLM 服務需求激增，研究提出以線性規劃為基礎的多目標路由框架，透過影子價格與雙價控制在毫秒級決策下同時優化吞吐、延遲與尾部效能，該框架將批次槽位與 KV 快取記憶體視為時間耦合資源，並以可解釋的權重將吞吐、端延遲、時間與尾部延遲分解為單請求獎勵，使路由決策透明且，實驗顯示相較傳統啟發式顯著提升表現。
速報
單證明互動驗證：無需辯論的 AI 安全新框架
隨著人工智慧模型功能日益強大，確保其輸出符合使用者意圖變得關鍵。傳統的辯論式驗證依賴兩個能力相當且其中一方誠實的模型，現實中難以保證。研究者提出單證明互動驗證概念，針對具備人類判斷或網路查詢等外部資訊的運算，設計雙重高效的單證明互動證明與論證。
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MentalThink：以 SVG 為基礎的多模態大語言模型視覺推理框架
Aristotle說心靈離不開影像，研究提出MentalThink以SVG作為可執行的視覺思考機制，模型在多輪推理中生成、渲染與解讀向量圖形，提升空間理解。實驗顯示在VSIBench與MindCube上分別達55.1%與76.0%精度，顯示向量圖形成為可驗證的思考工作區。