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模型合併新架構：C2M3、TSV 與 MERGE3 將已學習能力直接組合
背景：深度學習通常把模型獨立處理。作者主張在權重空間合併網路：單一任務以C2M3對齊參數，多任務以任務向量和TSV分解減低干擾，並以MASS路由和MERGE3節省評估成本。主要結果：建立理論與演算法基礎，促成已學習能力的組合與重用。可降低評估與部署摩擦。
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Graph Physics：以多節點預測、時序修正與3D RoPE強化CFD機器學習替代模型
CFD替代模型常受逐節點監督與顯式時間積分限制。本研究提出三項做法：多節點預測維持空間導數一致、時間交互注意實作預測—修正取代不穩定顯式法、以及3D RoPE捕捉旋轉對稱。並在多種架構與資料集上驗證，取得一致性改善與長時程模擬精度及穩定性提升。
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DeepSeek估值飆升至45B美元：輕量化訓練與華為晶片成關鍵
DeepSeek因在2025年推出以更少運算與更低成本訓練的大型語言模型而獲關注。該模型維持開放權重並針對華為晶片進行優化，持續在推理與程式碼能力上與頂級模型競合。近期公司洽談首次募資，估值短期內顯著上升，可能助力中國發展本土人工智慧生態。
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SpaceX擬建Terafab晶片廠：在德州打造次世代垂直整合AI運算製造基地
德州縣府文件顯示SpaceX擬建名為Terafab的晶片廠。該案定位為多階段、垂直整合的次世代半導體與先進運算製造基地，計畫初期提及$55billion、總投入估計$119billion。目標是供應xAI訓練運算、衛星與太空資料中心，以及特斯拉自駕與機器人所需晶片。
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生成式人工智慧改寫就業地圖：從 prompt 工程到人機混合技能
研究聚焦生成式人工智慧如何改寫全球職場技能與職缺需求。採用逾150,000筆英文職缺語料，運用BERTopic、LDA、KMeans、句向量嵌入與ARIMA時間序列等方法進行分析。結果指出自2021年後AI相關技能提及急速上升，顯示人機混合能力正在成為就業關鍵。
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音訊-語言模型挑戰構音障礙語音：ASR提示策略與LoRA微調評測
自動語音辨識對構音障礙語音仍脆弱。本研究用SAP資料檢視診斷與臨床提示是否幫助音訊-語言模型，發現提示改進有限；LoRA微調搭配混合提示將WER降至0.066，對部分族群帶來顯著提升，並指出唐氏症與輕度語者受益最明顯，研究為測試更具包容性的ASR進步提供基準。
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FitText：將檢索嵌入推理迴圈以縮短語意落差
工具文件與使用者描述有語意落差，使靜態檢索難以應付大規模API生態。FitText將檢索嵌入代理推理，生成偽工具描述當作檢索探針，並以回饋反覆細化。以隨機生成擴增候選，並用Memetic選擇與工具記憶避重複搜尋。在大型工具集上，FitText能顯著提升檢索排名與任務通過率。
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遞迴語言模型循環的持久定向：上下文更新規則如何決定逃逸與持續性
本研究檢視遞迴語言模型循環被外部注入文本重定向的持久性。比較append、replace與dialog三種上下文更新規則，在12,000字尾截斷條件下，目的地一致性持續率約16%，來源逃逸保留約36%；在完整歷史協定下，來源逃逸於約400token越過50%，至1,500token飽和至75–80%。
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NORA：為地理資訊科學與空間資料科學打造的領域專門化自動研究代理
科學研究流程自動化持續躍進。NORA提出一套為地理資訊科學與空間資料科學量身設計的多代理人系統。系統以harness工程化架構整合領域專屬技能、子代理與MCP伺服器，並具備專門的空間分析與空間資料下載技能。評估指出，此領域專門化架構在效率與研究品質上優於通用代理。
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路由收據：把模型路由當作自適應人工智慧的信任關鍵
模型請求在實際服務中會經過版本別名、服務分級、工具選擇與區域端點等多重路徑，這些運行時路徑會影響成本、品質與責任歸屬。論文提出「路由收據」概念，將每次回應的執行路徑以緊湊紀錄形式保存，記錄關鍵事實以便重構路由決策，同時透過遮蔽機制保護專有內部細節。
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CP-SynC：以多代理與合成檢核器推進零樣本 MiniZinc 約束建模
將自然語言問題自動轉成約束式程式模型長期是瓶頸。CP-SynC 提出一套多代理零樣本建模流程：建模代理生成並精煉 MiniZinc 候選模型，驗證代理合成語義檢核器以提供回饋；系統並行探索多條建模路徑，最後以證據聚合挑選最終模型。
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MILD與ECPO：讓駕駛從監督者變經理的代理人式人車協作
部分自動駕駛會增加駕駛認知負擔。本研究提出Mediator-in-the-Loop-Driving(MILD)，以代理人架構整合座艙與車外感知，並由輕量策略代理人提出可解釋建議，採Evidence-and-Constraint-weightedPolicyOptimization(ECPO)及檢驗器與檢索增強模組強化決策。實驗於三個公開資料集顯示MILD於可稽核指標與人類評分上優於基線。