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  "title": "2026-06-21 AI日更 | 智能体开始进入治理时刻，AI 编程走向闭环执行",
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  "date": "2026-06-21T07:00:00+08:00",
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  "description": "今天的核心信号是，AI 智能体正在从“能执行”走向“可治理”：运行时策略、主动澄清、多智能体监督成为研究重点。与此同时，AI 编程工具加速进入闭环执行与协作流阶段，Codex、Claude Code 等产品开始围绕任务迁移、操作复刻和团队可视化交付重构开发流程。端侧模型与小模型也在垂直场景中展现更强落地价值。",
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  "author": "孔淼",
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  "content": "\u003ch1 id=\"2026-06-21-ai日更--智能体开始进入治理时刻ai-编程走向闭环执行\"\u003e\n  2026-06-21 AI日更 | 智能体开始进入治理时刻，AI 编程走向闭环执行\n  \u003ca class=\"heading-link\" href=\"#2026-06-21-ai%e6%97%a5%e6%9b%b4--%e6%99%ba%e8%83%bd%e4%bd%93%e5%bc%80%e5%a7%8b%e8%bf%9b%e5%85%a5%e6%b2%bb%e7%90%86%e6%97%b6%e5%88%bbai-%e7%bc%96%e7%a8%8b%e8%b5%b0%e5%90%91%e9%97%ad%e7%8e%af%e6%89%a7%e8%a1%8c\"\u003e\n    \u003ci class=\"fa-solid fa-link\" aria-hidden=\"true\" title=\"链接到标题\"\u003e\u003c/i\u003e\n    \u003cspan class=\"sr-only\"\u003e链接到标题\u003c/span\u003e\n  \u003c/a\u003e\n\u003c/h1\u003e\n\u003cblockquote\u003e\n\u003cp\u003e今天的核心信号是，AI 智能体正在从“能执行”走向“可治理”：运行时策略、主动澄清、多智能体监督成为研究重点。与此同时，AI 编程工具加速进入闭环执行与协作流阶段，Codex、Claude Code 等产品开始围绕任务迁移、操作复刻和团队可视化交付重构开发流程。端侧模型与小模型也在垂直场景中展现更强落地价值。\u003c/p\u003e\n\u003c/blockquote\u003e\n\u003ch2 id=\"-本期-watch-list-深度导读\"\u003e\n  📖 本期 Watch List 深度导读\n  \u003ca class=\"heading-link\" href=\"#-%e6%9c%ac%e6%9c%9f-watch-list-%e6%b7%b1%e5%ba%a6%e5%af%bc%e8%af%bb\"\u003e\n    \u003ci class=\"fa-solid fa-link\" aria-hidden=\"true\" title=\"链接到标题\"\u003e\u003c/i\u003e\n    \u003cspan class=\"sr-only\"\u003e链接到标题\u003c/span\u003e\n  \u003c/a\u003e\n\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003e今天最值得关注的是“智能体治理”这条线：从运行时义务/禁令策略、多智能体审议中的隐性锚点，到 DeFi 风险监督和主动澄清机制，几篇论文共同指向一个问题——智能体不仅要会做事，更要知道何时该停、该问、该上报。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e第二条是“LLM 可靠性评估”升温：临床表格数据中的认知盲区、隐藏偏见可视化、RTL 硬件代码失败分类，都在把评测从结果对错推进到不确定性、偏差与泛化边界。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e模型架构方面，DeepSeek-V4 的百万 token 上下文、扩散语言模型实验分析和 ITNet 统一架构值得技术团队跟进，代表长上下文、非自回归生成与基础算子统一三种不同演进方向。\u003c/p\u003e\n\u003ch2 id=\"-x-平台-ai-热点快讯\"\u003e\n  🌐 X 平台 AI 热点快讯\n  \u003ca class=\"heading-link\" href=\"#-x-%e5%b9%b3%e5%8f%b0-ai-%e7%83%ad%e7%82%b9%e5%bf%ab%e8%ae%af\"\u003e\n    \u003ci class=\"fa-solid fa-link\" aria-hidden=\"true\" title=\"链接到标题\"\u003e\u003c/i\u003e\n    \u003cspan class=\"sr-only\"\u003e链接到标题\u003c/span\u003e\n  \u003c/a\u003e\n\u003c/h2\u003e\n\u003ch3 id=\"话题-1loop-engineering-ushers-in-autonomous-ai-coding-era\"\u003e\n  话题 1:Loop Engineering Ushers in Autonomous AI Coding Era\n  \u003ca class=\"heading-link\" href=\"#%e8%af%9d%e9%a2%98-1loop-engineering-ushers-in-autonomous-ai-coding-era\"\u003e\n    \u003ci class=\"fa-solid fa-link\" aria-hidden=\"true\" title=\"链接到标题\"\u003e\u003c/i\u003e\n    \u003cspan class=\"sr-only\"\u003e链接到标题\u003c/span\u003e\n  \u003c/a\u003e\n\u003c/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e分类:AI · News\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e概况:热度时间:,相关帖子数:42\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e是什么事:“Loop Engineering”相关话题在 X 上引发关注，讨论焦点是通过持续反馈、自动测试和迭代执行，让 AI 编程代理更接近自主完成软件开发任务。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e为什么重要:这被视为 AI 编程从“辅助补全”迈向“自主工程执行”的关键方向，可能改变软件开发流程、研发效率以及开发者与 AI 工具的分工。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e讨论概况:X 上的讨论主要围绕自主编码代理是否已具备可靠性展开：支持者认为闭环反馈和自动验证能显著提升代码质量，质疑者则担心复杂项目中的错误累积、安全风险、责任归属以及对开发者岗位的影响。\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003ch3 id=\"话题-2zais-glm-52-tops-open-weight-ai-leaderboards\"\u003e\n  话题 2:Z.ai\u0026rsquo;s GLM-5.2 Tops Open-Weight AI Leaderboards\n  \u003ca class=\"heading-link\" href=\"#%e8%af%9d%e9%a2%98-2zais-glm-52-tops-open-weight-ai-leaderboards\"\u003e\n    \u003ci class=\"fa-solid fa-link\" aria-hidden=\"true\" title=\"链接到标题\"\u003e\u003c/i\u003e\n    \u003cspan class=\"sr-only\"\u003e链接到标题\u003c/span\u003e\n  \u003c/a\u003e\n\u003c/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e分类:AI · News\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e概况:热度时间:6 hours ago,相关帖子数:3800\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e是什么事:Z.ai 发布的 GLM-5.2 在多个开放权重 AI 模型排行榜上取得领先成绩，引发行业关注。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e为什么重要:这显示开源或开放权重模型在推理、代码和通用能力上继续逼近顶级闭源模型，可能加速企业和开发者采用可本地部署、可定制的 AI 系统。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e讨论概况:X 上的讨论集中在 GLM-5.2 的真实能力、评测是否具有代表性、与 Llama、Qwen、DeepSeek 等开放模型的差距，以及开放权重模型是否会进一步削弱闭源模型的优势。\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003ch3 id=\"话题-3zais-glm-52-tops-open-models-matches-top-closed-ais-in-coding\"\u003e\n  话题 3:Z.ai\u0026rsquo;s GLM-5.2 Tops Open Models, Matches Top Closed AIs in Coding\n  \u003ca class=\"heading-link\" href=\"#%e8%af%9d%e9%a2%98-3zais-glm-52-tops-open-models-matches-top-closed-ais-in-coding\"\u003e\n    \u003ci class=\"fa-solid fa-link\" aria-hidden=\"true\" title=\"链接到标题\"\u003e\u003c/i\u003e\n    \u003cspan class=\"sr-only\"\u003e链接到标题\u003c/span\u003e\n  \u003c/a\u003e\n\u003c/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e分类:AI · News\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e概况:热度时间:2 days ago,相关帖子数:33000\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e是什么事:Z.ai 发布的 GLM-5.2 被称为在开放模型中取得领先表现，并在编程能力上接近顶级闭源 AI。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e为什么重要:如果相关基准和实际体验成立，这意味着开放模型在代码生成、软件工程辅助等高价值场景中进一步缩小与闭源模型的差距，可能推动开发者采用、企业部署和模型生态竞争。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e讨论概况:X 上的讨论主要集中在 GLM-5.2 的编程基准是否可靠、实际项目表现能否匹配宣传、开放模型相较闭源模型的成本与可控性优势，以及中国 AI 公司在开源模型竞争中的上升速度。\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003ch3 id=\"话题-4uc-berkeleys-pixelrag-reads-web-pages-from-screenshots\"\u003e\n  话题 4:UC Berkeley\u0026rsquo;s PixelRAG Reads Web Pages from Screenshots\n  \u003ca class=\"heading-link\" href=\"#%e8%af%9d%e9%a2%98-4uc-berkeleys-pixelrag-reads-web-pages-from-screenshots\"\u003e\n    \u003ci class=\"fa-solid fa-link\" aria-hidden=\"true\" title=\"链接到标题\"\u003e\u003c/i\u003e\n    \u003cspan class=\"sr-only\"\u003e链接到标题\u003c/span\u003e\n  \u003c/a\u003e\n\u003c/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e分类:AI · News\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e概况:热度时间:5 hours ago,相关帖子数:326\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e是什么事:加州大学伯克利团队推出 PixelRAG，一种可直接从网页截图中读取和检索信息的多模态 RAG 方法。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e为什么重要:这表明 AI 系统可绕过结构化网页文本，基于视觉界面理解网页内容，有助于提升浏览器代理、网页自动化和复杂界面问答能力。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e讨论概况:X 上讨论主要集中在 PixelRAG 是否能让 AI 更接近人类浏览网页的方式，以及其在网页代理中的实用性；也有人关注截图检索的效率、准确性、可扩展性和相较传统 DOM/文本检索方法的优势。\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003ch4 id=\"今日-x-上的-ai-舆情小结\"\u003e\n  今日 X 上的 AI 舆情小结\n  \u003ca class=\"heading-link\" href=\"#%e4%bb%8a%e6%97%a5-x-%e4%b8%8a%e7%9a%84-ai-%e8%88%86%e6%83%85%e5%b0%8f%e7%bb%93\"\u003e\n    \u003ci class=\"fa-solid fa-link\" aria-hidden=\"true\" title=\"链接到标题\"\u003e\u003c/i\u003e\n    \u003cspan class=\"sr-only\"\u003e链接到标题\u003c/span\u003e\n  \u003c/a\u003e\n\u003c/h4\u003e\n\u003cp\u003e今天的舆论主线集中在 AI 从“会生成答案”走向“能执行任务”：一边是 Loop Engineering 试图用反馈、测试和迭代把编程代理推向更自主的软件工程执行，另一边是 PixelRAG 让代理更像人一样从视觉界面理解网页。共识在于，开放模型和多模态代理能力都在快速逼近实用门槛，尤其 GLM-5.2 的表现强化了开放权重模型正在缩小与闭源模型差距的判断。分歧主要围绕“榜单能力是否等于真实能力”：支持者看重成本、可控性、本地部署和自动验证带来的效率提升，质疑者则担心复杂项目、真实网页和长期任务中的可靠性不足。潜在风险包括基准被过度解读、错误在自动化闭环中累积、安全与责任边界不清，以及开发者岗位和企业技术路线被过快重塑。\u003c/p\u003e\n\u003ch2 id=\"-大佬观点influencer-insights\"\u003e\n  💡 大佬观点(Influencer Insights)\n  \u003ca class=\"heading-link\" href=\"#-%e5%a4%a7%e4%bd%ac%e8%a7%82%e7%82%b9influencer-insights\"\u003e\n    \u003ci class=\"fa-solid fa-link\" aria-hidden=\"true\" title=\"链接到标题\"\u003e\u003c/i\u003e\n    \u003cspan class=\"sr-only\"\u003e链接到标题\u003c/span\u003e\n  \u003c/a\u003e\n\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003e以下是基于过去 24 小时推文内容的行业分析报告：\u003c/p\u003e\n\u003ch3 id=\"1-今日大佬们共同关注的技术趋势与产品热点\"\u003e\n  1. 今日大佬们共同关注的技术趋势与产品热点\n  \u003ca class=\"heading-link\" href=\"#1-%e4%bb%8a%e6%97%a5%e5%a4%a7%e4%bd%ac%e4%bb%ac%e5%85%b1%e5%90%8c%e5%85%b3%e6%b3%a8%e7%9a%84%e6%8a%80%e6%9c%af%e8%b6%8b%e5%8a%bf%e4%b8%8e%e4%ba%a7%e5%93%81%e7%83%ad%e7%82%b9\"\u003e\n    \u003ci class=\"fa-solid fa-link\" aria-hidden=\"true\" title=\"链接到标题\"\u003e\u003c/i\u003e\n    \u003cspan class=\"sr-only\"\u003e链接到标题\u003c/span\u003e\n  \u003c/a\u003e\n\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e🔥 热点一：AI 编程进入“全自动”与“协作流”深水区\u003c/strong\u003e\n今天的讨论聚焦于如何将 AI 编程从“写代码”进化为“完整的工作交付与协作”。\u003c/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\u003cstrong\u003e跨设备任务迁移\u003c/strong\u003e：大 V 们普遍关注 \u003cstrong\u003eOpenAI Codex 的 Handoff 功能\u003c/strong\u003e。@dotey 指出，这已超越简单的对话同步，实现了包含未提交 Git 状态的完整上下文在本地与云端间的迁移，让开发者在通勤、离开工位时也能让 Agent 持续工作。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003cstrong\u003e操作复刻与自动化\u003c/strong\u003e：\u003cstrong\u003eCodex 的 Record \u0026amp; Replay\u003c/strong\u003e 被视为 RPA（机器人流程自动化）的超级进化版。@AI_Jasonyu 惊呼这是“超级版本 RPA + 按键精灵 + Computer Use”的结合体；@dotey 认为，这解决了“写说明书太麻烦”的痛点，只要演示一遍繁琐的报销或发布流程，AI 就能生成可复用的 Skill。@vista8 则提到通过 MCP 将 Codex 与 ChatGPT 打通，实现了“双倍额度”和利用 GPT-5.5 Pro 做顶层规划的能力。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003cstrong\u003e可视化协作与架构\u003c/strong\u003e：\u003cstrong\u003eClaude Code 推出的 Artifacts 功能\u003c/strong\u003e获得 @dotey 的详细拆解。他认为该功能解决了终端会话成果只有操作者看得到的痛点，把调试时间线、系统架构说明直接变成可实时更新的共享网页，极大地提升了团队协作效率。\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e🔥 热点二：轻量化模型与端侧智能的真实落地检验\u003c/strong\u003e\n大 V 们不再空谈端侧理念，而是进入了深度的实测对比与落地探讨。\u003c/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\u003cstrong\u003e端侧模型的“甜蜜点”之争\u003c/strong\u003e：@zhixianio 进行了一场严苛的“苦行僧”测试，表示 \u003cstrong\u003eQwen3.6-35B-A3B\u003c/strong\u003e 在 Mac 上的响应速度和智商已超越远程 LLM。同时，他对社区呼声很高的 \u003cstrong\u003eGemma 4 12B Coder\u003c/strong\u003e 进行了深度测试，发现其面对复杂工程（如俄罗斯方块、Three.js 特效）时受限于 12B 参数量天花板，表现大幅落后于 35B 级别的 Qwen。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003cstrong\u003e极小模型的爆发与应用异化\u003c/strong\u003e：@AI_Jasonyu 观察到 \u003cstrong\u003ePP-OCRv6 的现象级表现\u003c/strong\u003e，这个 1.5MB 的模型在浏览器端的识别准确率反超 GPT-5.5 等巨无霸。他指出，在垂直边界清晰的特定任务上，精巧设计的小模型正在夺回大模型的“饭碗”，这也从侧面印证了 @zhixianio 提及的 \u003cstrong\u003eGoogle QAT（量化感知训练）\u003c/strong\u003e 对端侧设备的重要性。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003cstrong\u003e视频与语音的端侧突破\u003c/strong\u003e：@zhixianio 实测 \u003cstrong\u003eMiniCPM-o 4.5\u003c/strong\u003e 的 9B 多模态模型，对其音视频全双工效果表示相当满意，表明小参数模型的多模态交互能力正在快速攀升。\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e🔥 热点三：Vibe Coding 的范式反思与工具链成熟化\u003c/strong\u003e\n针对开发规范性的讨论异常热烈。\u003c/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\u003cstrong\u003e从 Vibe Coding 到 Contract First\u003c/strong\u003e：@Pluvio9yte 分享了从安全从业者转型全栈开发的心路，他提出 AI 开发的最佳实践既非完全的需求驱动也非盲目的代码驱动，而是 \u003cstrong\u003e“Contract First”\u003c/strong\u003e，即提前通过接口、数据模型等定义好契约，以此作为人和 AI 的稳定参照物。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003cstrong\u003e软件工程常识的回归\u003c/strong\u003e：@dotey 系统性地回应了 AI 代码不稳定的问题，他强调\u003cstrong\u003e需求分析、系统设计、代码审查和灰度发布\u003c/strong\u003e在 AI 时代非但不能省，反而更重要。他提醒开发者不要什么都往 \u003ccode\u003eAGENTS.md\u003c/code\u003e 里堆砌，要区分哪些该靠规则文档，哪些该靠自动化测试防御。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eAI 代码审查的博弈\u003c/strong\u003e：@dotey 调侃了在开源项目中通过提示词注入“下毒”来钓鱼那些不审代码就提交 PR 的开发者，引发了关于 AI 伦理与人工兜底必要性的讨论。\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003chr\u003e\n\u003ch3 id=\"2-值得注意的独特观点与行业前瞻\"\u003e\n  2. 值得注意的独特观点与行业前瞻\n  \u003ca class=\"heading-link\" href=\"#2-%e5%80%bc%e5%be%97%e6%b3%a8%e6%84%8f%e7%9a%84%e7%8b%ac%e7%89%b9%e8%a7%82%e7%82%b9%e4%b8%8e%e8%a1%8c%e4%b8%9a%e5%89%8d%e7%9e%bb\"\u003e\n    \u003ci class=\"fa-solid fa-link\" aria-hidden=\"true\" title=\"链接到标题\"\u003e\u003c/i\u003e\n    \u003cspan class=\"sr-only\"\u003e链接到标题\u003c/span\u003e\n  \u003c/a\u003e\n\u003c/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\u003cstrong\u003e“因果大模型”路径的重新热议\u003c/strong\u003e：\n@Pluvio9yte 深度分析了黄碧薇教授团队的 \u003cstrong\u003eAether AI\u003c/strong\u003e。他认为目前 LLM 还停留在“数据相关性”层面（例如不知道有洞的杯子倒水会漏），下一代 AI 应向理解物理世界机制的 \u003cstrong\u003eCausal World Models（因果世界模型）\u003c/strong\u003e 演进，这是将 AI 从概率预测推向逻辑严谨性的关键变量。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eAI 时代的“感知淘汰”与产能悖论\u003c/strong\u003e：\n设计师 @nishuang 提出苹果的频频创新是一种 \u003cstrong\u003e“感知淘汰”\u003c/strong\u003e 策略，迫使消费者觉得旧设备过时。与此关联，@ruanyf 转述了黑客新闻的热议话题：\u003cstrong\u003eAI 既然提高了效率，工作量几小时完成，是否该实行周五放假？\u003c/strong\u003e 他指出，若不放假不加薪，AI 对员工的意义何在，并尖锐地提出了“如何面试一个由 AI 写代码的程序员”的招聘难题，挑战了传统的技术选拔标准。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003cstrong\u003e数据流量的先发优势和灰色操作\u003c/strong\u003e：\n@gefei55 提出一个超前观点：等 \u003cstrong\u003eGoogle Trends\u003c/strong\u003e 看涨已经是滞后的。真正的增长黑客应该利用 AI 盯紧社交媒体（如 X）带链接的高赞推文，在概念冒头、搜索热度尚未形成时抢先布局落地页。同时他也揭露了用脚本刷相似网（Similarweb）流量排名以欺骗资本方的具体手法及其漏洞（如极低的跳出率反而成了证据）。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eAI 辅助教育的“可落地三角”\u003c/strong\u003e：\n@lijigang 将 AI 对孩子教育的助力具象化为三个切入点：\u003cstrong\u003e媒介转化\u003c/strong\u003e（多模态理解知识）、\u003cstrong\u003e梯度适配\u003c/strong\u003e（生成符合最近发展区的难度题目）、\u003cstrong\u003e构建输出\u003c/strong\u003e（将所学制造成游戏或网页分享，形成正反馈闭环），具有很强的实操前瞻性。\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003chr\u003e\n\u003ch3 id=\"3-推荐的工具与资源\"\u003e\n  3. 推荐的工具与资源\n  \u003ca class=\"heading-link\" href=\"#3-%e6%8e%a8%e8%8d%90%e7%9a%84%e5%b7%a5%e5%85%b7%e4%b8%8e%e8%b5%84%e6%ba%90\"\u003e\n    \u003ci class=\"fa-solid fa-link\" aria-hidden=\"true\" title=\"链接到标题\"\u003e\u003c/i\u003e\n    \u003cspan class=\"sr-only\"\u003e链接到标题\u003c/span\u003e\n  \u003c/a\u003e\n\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e💻 AI 开发与编程工具\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eMeta Skill（元技能构建器）\u003c/strong\u003e：@vista8 强烈推荐由 @yaojingang 打磨一个月的 \u003cstrong\u003eMeta Skill 2.0\u003c/strong\u003e，称其比官方生成器强大，结合了 Anthropic 泄露的源码技巧，能让不会写 Skill 的人做出 90 分的 Skill。（GitHub 项目已开源）\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003cstrong\u003ePPT 自动化 Skill 链\u003c/strong\u003e：@dotey 推荐其开源的 \u003cstrong\u003ebaoyu-design Skill + baoyu-image-gen Skill\u003c/strong\u003e 组合。这组工具可以在本地自动生成带精美配图的 PPT/视频/网站，甚至能连图带排版一起导出为可编辑的 PPTX 文件。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003cstrong\u003e跨模型调度 MCP\u003c/strong\u003e：@vista8 开源了允许 Codex 调用 Claude Code 干活，甚至支持国产便宜模型（如智谱、DeepSeek）多轮讨论的 MCP，解决单一模型在不同场景的优势互补问题。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003cstrong\u003e乔木画布\u003c/strong\u003e：@vista8 开源了一款类似简化版 PS 的在线画布工具，支持无缝接入 Seedream、GPT-image-2 生图，支持一键抠图/图标/Emoji，适合用来画产品原型（PRD）。\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e🛠️ 效率与增长工具\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eYouMind\u003c/strong\u003e：被 @AI_Jasonyu（90%创作依赖它）和 @gefei55 同时看好。该工具升级到了 1.0，核心优势在于生成的长文不显 AI 味，并且解决了 X 平台和公众号排版的长期痛点，目前在做首年大促。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003cstrong\u003eX/Twitter 爆款挖掘器\u003c/strong\u003e：@gefei55 开源了利用 Twitter API 低成本扫描高赞外链的脚本，用于捕捉尚处萌芽阶段的新兴产品与热词。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003cstrong\u003e视频翻译一条龙\u003c/strong\u003e：@Pluvio9yte 推荐了 @xiaohu 开源的全自动视频本地化工具，集下载、转写、翻译、润色、烧字幕于一体，适合搬运（或学习）海外视频。\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e🎨 UI 与美学指南\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\u003cstrong\u003egetdesign.md\u003c/strong\u003e：@Pluvio9yte 推荐的一个网站资源。它集合了 Linear、Vercel、Notion 等真实品牌的完整设计规范文件。将这些文件放入项目根目录喂给 AI，可有效消除 UI 的“AI 油腻感”，提升生成代码的品质感。\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003ch2 id=\"-附录今日-watch-list-更新源列表\"\u003e\n  📚 附录:今日 Watch List 更新源列表\n  \u003ca class=\"heading-link\" href=\"#-%e9%99%84%e5%bd%95%e4%bb%8a%e6%97%a5-watch-list-%e6%9b%b4%e6%96%b0%e6%ba%90%e5%88%97%e8%a1%a8\"\u003e\n    \u003ci class=\"fa-solid fa-link\" aria-hidden=\"true\" title=\"链接到标题\"\u003e\u003c/i\u003e\n    \u003cspan class=\"sr-only\"\u003e链接到标题\u003c/span\u003e\n  \u003c/a\u003e\n\u003c/h2\u003e\n\u003cblockquote\u003e\n\u003cp\u003e时间窗口:最近 3 天;覆盖 22 个源;共 20 条更新\u003c/p\u003e\n\u003c/blockquote\u003e\n\u003ch3 id=\"arxiv-csai-b_introsearch\"\u003e\n  ArXiv cs.AI (B_intro+search)\n  \u003ca class=\"heading-link\" href=\"#arxiv-csai-b_introsearch\"\u003e\n    \u003ci class=\"fa-solid fa-link\" aria-hidden=\"true\" title=\"链接到标题\"\u003e\u003c/i\u003e\n    \u003cspan class=\"sr-only\"\u003e链接到标题\u003c/span\u003e\n  \u003c/a\u003e\n\u003c/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003ca href=\"https://arxiv.org/abs/2606.19464\"  class=\"external-link\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"\u003eDeontic Policies for Runtime Governance of Agentic AI Systems\u003c/a\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e发布时间:2026-06-20 12:00 北京时间\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e摘要:- arXiv:2606.19464v1 公告类型：新。\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e摘要：由大型语言模型 (LLM) 驱动的自主代理人工智能系统引入了新一类安全、隐私和合规性挑战：可以调用工具、操作数据、安装软件以及跨组织边界与对等代理进行协调的代理不仅必须受到身份验证和访问控制的约束，还必须受到企业治理的完整结构的约束。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e这包括指定代理允许和禁止做什么、在采取某些行动后他们有义务做什么（例如通知 CISO）、在什么条件下可以放弃长期义务，以及当政策发生冲突时哪些规则优先。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e这个治理问题超出了当前政策引擎所能提供的范围。\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eEN 要点:\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003earXiv:2606.19464v1 Announce Type: new\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eAbstract: Autonomous agentic AI systems driven by Large Language Models (LLMs) introduce a new class of security, privacy, and compliance challenges: an agent t…\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eThis includes specifying what agents are permitted and prohibited from doing, what they areobliged to do after certain actions (e.g., notify the CISO), under wh…\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eThis governance problem exceeds what current policy engines provide\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003ca href=\"https://arxiv.org/abs/2606.19469\"  class=\"external-link\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"\u003eMeasuring Curriculum Alignment across Topical Coverage, Competency, and Cognitive Depth: A Longitudinal Framework Applied to CS2013 and CS2023\u003c/a\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e发布时间:2026-06-20 12:00 北京时间\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e摘要:- arXiv:2606.19469v1 公告类型：新。\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e摘要：本科计算机科学受大约每十年修订一次的国际课程指南管辖，但课程缺乏可靠、可重复的方法来衡量它们覆盖当前指南的完全程度以及指南重组时覆盖范围如何变化。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e我们通过人机交互管道来解决这个问题，该管道测量程序对外部知识体系的覆盖范围，并根据 2013 年 (CS2013) 和 2023 年 (CS2023) 计算机科学课程纵向应用于经认可的计算机科学学士学位。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e管道将程序和每个指南表示为结构化语料库，通过语义检索生成候选课程到知识单元的匹配，并在明确的覆盖范围定义下通过人类判断来确认它们。\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eEN 要点:\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003earXiv:2606.19469v1 Announce Type: new\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eAbstract: Undergraduate computer science is governed by international curricular guidelines revised about once a decade, yet programs lack a reliable, reproduci…\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eWe address this with a human-in-the-loop pipeline that measures a program\u0026rsquo;s coverage of an external body of knowledge, applied longitudinally to one accredited…\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eThe pipeline represents the program and each guideline as structured corpora, generates candidate course-to-knowledge-unit matches by semantic retrieval, and co…\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003ca href=\"https://arxiv.org/abs/2606.19475\"  class=\"external-link\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"\u003eDiffusion Language Models: An Experimental Analysis\u003c/a\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e发布时间:2026-06-20 12:00 北京时间\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e摘要:- arXiv:2606.19475v1 公告类型：新。\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e摘要：大型语言模型 (LLM) 通过自回归生成彻底改变了语言建模，在广泛的任务中实现了强大的性能。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e最近，扩散语言模型（DLM）作为一种替代范式出现，它通过迭代去噪而不是下一个标记预测来生成文本，从而允许并行细化整个序列。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e虽然已经提出了许多基于扩散的架构，但评估协议、数据集、推理预算和生成超参数的差异使得很难比较它们的功能并理解它们提供的权衡。\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eEN 要点:\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003earXiv:2606.19475v1 Announce Type: new\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eAbstract: Large Language Models (LLMs) have revolutionized language modeling through autoregressive generation, enabling strong performance across a wide range…\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eRecently, Diffusion Language Models (DLMs) have emerged as an alternative paradigm that generates text through iterative denoising rather than next-token predic…\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eWhile numerous diffusion-based architectures have been proposed, differences in evaluation protocols, datasets, inference budgets, and generation hyperparameter…\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003ca href=\"https://arxiv.org/abs/2606.19494\"  class=\"external-link\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"\u003eHidden Anchors in Multi-Agent LLM Deliberation\u003c/a\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e发布时间:2026-06-20 12:00 北京时间\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e摘要:- arXiv:2606.19494v1 公告类型：新。\n-摘要：多智能体 LLM 审议（智能体在多轮中交换和修改答案）越来越多地用于提高推理和准确性，但其工作方式和原因却很少被建模。\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e这种深思熟虑反映了人类如何做出决定。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e作为社会性动物，我们既受到群体的拉动，即德格鲁特和弗里德金-约翰森等经典舆论动态模型捕捉到的羊群效应，也受到我们自己的内在信念的拉动，而它们却没有。\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eEN 要点:\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003earXiv:2606.19494v1 Announce Type: new\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eAbstract: Multi-agent LLM deliberation, where agents exchange and revise answers over several rounds, is increasingly used to improve reasoning and accuracy, ye…\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eSuch deliberation mirrors how humans reach decisions\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eAs social animals we are pulled both by the group, the herd effect that classical opinion-dynamics models such as DeGroot and Friedkin\u0026ndash;Johnsen capture, and by…\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003ca href=\"https://arxiv.org/abs/2606.19501\"  class=\"external-link\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"\u003eDeXposure-Claw: An Agentic System for DeFi Risk Supervision\u003c/a\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e发布时间:2026-06-20 12:00 北京时间\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e摘要:- arXiv:2606.19501v1 公告类型：新。\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e摘要：去中心化金融使监管者面临快速变化、网络化的信用风险。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e通用法学硕士代理人不太适合这种环境：他们过度阅读了薄弱的证据并建议采取高风险的干预措施，而现有的评估没有提供与监管机构一致的方法来衡量由此产生的误报。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e我们引入了 DeXposure-Claw，一种基于预测的代理监督系统，通过结构化证据引导 LLM 决策：（1）DeXposure-FM，一种图形时间序列基础模型，预测未来的暴露网络； (2) 确定性监控器和压力场景然后将这些预测转化为类型警报、归因信号和场景证据； (3) 在 DeXposure-Claw 发出带有理由的可审计监管罚单之前，数据健康状况和信任门会限制升级。\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eEN 要点:\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003earXiv:2606.19501v1 Announce Type: new\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eAbstract: Decentralized finance exposes supervisors to fast-moving, networked credit risks\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eGeneral-purpose LLM agents fit this setting poorly: they over-read weak evidence and recommend high-stakes interventions, while existing evaluations offer no re…\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eWe introduce DeXposure-Claw, a forecast-grounded agentic supervision system that routes LLM decisions through structured evidence: (1) DeXposure-FM, a graph tim…\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003ca href=\"https://arxiv.org/abs/2606.19509\"  class=\"external-link\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"\u003eLLM Doesn\u0026rsquo;t Know What It Doesn\u0026rsquo;t Know: Detecting Epistemic Blind Spots via Cross-Model Attribution Divergence on Clinical Tabular Data\u003c/a\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e发布时间:2026-06-20 12:00 北京时间\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e摘要:- arXiv:2606.19509v1 公告类型：新。\n-摘要：大型语言模型（LLM）越来越多地应用于结构化临床数据，但它们是否能够认识到自己在此类任务上的知识的局限性仍有待探索。\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e我们通过跨模型归因分歧的视角研究这个问题，目的是减少结构化任务的认知不确定性，通过归因分歧分析在预测任务上比较 Qwen 2.5 7B 和 XGBoost。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e首先，LLM 语言化置信度在认知上是空洞的，无论准确度是 49% 还是 75.3%，它都会输出接近常数 (0.856-0.937)，跟踪提示格式而不是预测质量。\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eEN 要点:\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003earXiv:2606.19509v1 Announce Type: new\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eAbstract: Large language models (LLMs) are increasingly applied to structured clinical data, yet whether they can recognize the limits of their own knowledge on…\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eWe study this question through the lens of cross-model attribution divergence with the goal of reducing epistemic uncertainty for structured tasks, comparing Qw…\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eWe report four findings\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003ca href=\"https://arxiv.org/abs/2606.19522\"  class=\"external-link\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"\u003eREVEAL++: Differentiable Phenotypic Grouping for Vision-Language Retinal Modeling of Alzheimer\u0026rsquo;s Disease Risk\u003c/a\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e发布时间:2026-06-20 12:00 北京时间\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e摘要:- arXiv:2606.19522v1 公告类型：新。\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e摘要：视网膜为神经退行性疾病提供了一个非侵入性的窗口，捕捉与未来认知能力下降风险相关的微妙结构模式。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eREVEAL 等视觉语言对齐框架表明，将视网膜眼底图像与结构化临床风险叙述配对可以改善阿尔茨海默病 (AD) 的早期预测。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e这些方法中的一个关键设计选择是使用表型分组，其中具有相似风险状况的个体在对比学习期间被视为多阳性对。\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eEN 要点:\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003earXiv:2606.19522v1 Announce Type: new\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eAbstract: The retina offers a noninvasive window into neurodegenerative disease, capturing subtle structural patterns associated with a risk of future cognitive…\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eVision-language alignment frameworks such as REVEAL have shown that pairing retinal fundus images with structured clinical risk narratives improves early predic…\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eA key design choice in these approaches is the use of phenotypic grouping, where individuals with similar risk profiles are treated as multi-positive pairs duri…\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003ca href=\"https://arxiv.org/abs/2606.19527\"  class=\"external-link\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"\u003eEmergent Alignment\u003c/a\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e发布时间:2026-06-20 12:00 北京时间\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e摘要:- arXiv:2606.19527v1 公告类型：新。\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e摘要：大型语言模型 (LLM) 能否辨别自己的输出何时与人类道德不一致？\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e我们赋予法学硕士一个良心步骤，审查其自身的推理和输出，并且我们使用直接偏好优化（DPO）通过对齐组件扩展训练损失，以引导模型远离非道德输出。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e结果是一种在线技术，可以在广泛的应用中调整模型：训练、微调、对抗性提示和零样本学习。\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eEN 要点:\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003earXiv:2606.19527v1 Announce Type: new\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eAbstract: Can Large Language Models (LLMs) discern when their own outputs are misaligned with human ethics\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eAnd can they self-correct\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eWe endow an LLM with a conscience step that reviews its own reasoning and outputs, and we extend the training loss with an alignment component using Direct Pref…\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003ca href=\"https://arxiv.org/abs/2606.19538\"  class=\"external-link\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"\u003eITNet: A Learnable Integral Transform That Subsumes Convolution, Attention, and Recurrence\u003c/a\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e发布时间:2026-06-20 12:00 北京时间\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e摘要:- arXiv:2606.19538v1 公告类型：新。\n-摘要：卷积网络、循环网络和变压器各自编码不同的归纳偏差——局部性、顺序记忆和内容相关的成对交互——并且自诞生以来在数学上一直保持着不同。\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e我们表明，这种碎片反映的不是信号处理方式的根本多样性，而是单个基础数学对象的不完整视图：可学习的积分变换。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e我们引入了积分变换网络（ITNet），这是一个围绕可学习内核构建的统一架构，该内核共同依赖于位置和特征。\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eEN 要点:\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003earXiv:2606.19538v1 Announce Type: new\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eAbstract: Convolutional networks, recurrent networks, and transformers each encode different inductive biases \u0026ndash; locality, sequential memory, and content-depend…\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eWe show that this fragmentation reflects not a fundamental diversity in how signals should be processed, but rather incomplete views of a single underlying math…\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eWe introduce the Integral Transform Network (ITNet), a unified architecture built around a learnable kernel that depends jointly on positions and features\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003ca href=\"https://arxiv.org/abs/2606.19559\"  class=\"external-link\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"\u003eUncertainty Decomposition for Clarification Seeking in LLM Agents\u003c/a\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e发布时间:2026-06-20 12:00 北京时间\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e摘要:- arXiv:2606.19559v1 公告类型：新。\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e摘要：最近的立场文件认为，经典的任意/认知不确定性框架对于交互式大语言模型（LLM）代理来说是不够的，并呼吁缺乏规范感知、分解和可交流的不确定性表示，这些表示可以解锁新的代理能力，例如主动寻求澄清和共享心智模型构建。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e实际部署限制——黑盒API、交互式延迟预算和缺乏标记轨迹——排除了基于对数概率、多重采样和基于训练的方法，使基于提示的估计成为在部署时呈现此类信号的最可行的系列。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e我们通过一个简单的基于提示的分解来回答这个调用，该分解将动作置信度与请求不确定性 (u) 分开，使代理能够在任务规范不明确时要求澄清。\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eEN 要点:\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003earXiv:2606.19559v1 Announce Type: new\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eAbstract: Recent position papers argue that the classical aleatoric/epistemic uncertainty framework is insufficient for interactive large language model (LLM) a…\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003ePractical deployment constraints \u0026ndash; black-box APIs, interactive latency budgets, and the absence of labeled trajectories \u0026ndash; rule out logprob-based, multi-sampli…\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eWe answer this call with a simple prompt-based decomposition that separates action confidence from request uncertainty (u), enabling the agent to ask for clarif…\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003ch3 id=\"arxiv-cscl-b_introsearch\"\u003e\n  ArXiv cs.CL (B_intro+search)\n  \u003ca class=\"heading-link\" href=\"#arxiv-cscl-b_introsearch\"\u003e\n    \u003ci class=\"fa-solid fa-link\" aria-hidden=\"true\" title=\"链接到标题\"\u003e\u003c/i\u003e\n    \u003cspan class=\"sr-only\"\u003e链接到标题\u003c/span\u003e\n  \u003c/a\u003e\n\u003c/h3\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003ca href=\"https://arxiv.org/abs/2606.19344\"  class=\"external-link\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"\u003eExposing the Unsaid: Visualizing Hidden LLM Bias through Stochastic Path Aggregation\u003c/a\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e发布时间:2026-06-20 12:00 北京时间\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e摘要:- arXiv:2606.19344v1 公告类型：新。\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e摘要：大型语言模型 (LLM) 表现出表征和句法偏差，由于文本生成的随机性，这些偏差很难评估。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e标准审核方法依赖于单一输出检查或静态自动化指标。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e这些方法掩盖了潜在的概率分布，并且无法捕获隐藏在较低概率生成分支中的偏差。\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eEN 要点:\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003earXiv:2606.19344v1 Announce Type: new\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eAbstract: Large Language Models (LLMs) exhibit representational and syntactic biases that are difficult to evaluate due to the stochastic nature of text generat…\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eStandard auditing methods rely on a single output inspection or static automated metrics\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eThese approaches obscure the underlying probability distributions and fail to capture biases hidden in lower-probability generation branches\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003ca href=\"https://arxiv.org/abs/2606.19345\"  class=\"external-link\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"\u003eEnsembles of Large Language Models for Identifying EQ-5D Studies in PubMed Based on Their Abstracts\u003c/a\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e发布时间:2026-06-20 12:00 北京时间\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e摘要:- arXiv:2606.19345v1 公告类型：新。\n-摘要：科学出版物的快速增加导致系统文献综述（SLR）中的手动研究筛选越来越消耗资源、效率低下且不一致。\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e对清楚报告与健康相关的生活质量结果（例如 EQ-5D 数据）的研究进行分类，需要高水平的临床解释，这给人类审查人员带来了挑战。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e这项研究调查了 Google 的 Gemini 和 Gemma 大语言模型 (LLM) 在仅基于已发表的摘要的 PubMed 生物医学数据库中自动进行 EQ-5D 检测的用途。\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eEN 要点:\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003earXiv:2606.19345v1 Announce Type: new\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eAbstract: The rapid increase in scientific publications leads to the fact that manual study screening in systematic literature reviews (SLRs) is increasingly re…\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eClassifying studies that clearly report health-related quality-of-life results, such as EQ-5D data, requires a high level of clinical interpretation and poses c…\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eThis study investigates the use of Google\u0026rsquo;s Gemini and Gemma large language models (LLMs) in automating EQ-5D detection in the PubMed biomedical database based…\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003ca href=\"https://arxiv.org/abs/2606.19346\"  class=\"external-link\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"\u003eDisentangling Linguistic Relatedness from Task Alignment in Cross-Lingual Transfer\u003c/a\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e发布时间:2026-06-20 12:00 北京时间\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e摘要:- arXiv:2606.19346v1 公告类型：新。\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e摘要：我们通过微调阿拉伯语的七个大型语言模型（4B\u0026ndash;671B 参数）并评估闪米特语言和非闪米特对照的零样本阅读理解来研究跨语言迁移。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e在密集和专家混合架构中，我们没有发现闪米特特定迁移的证据：具有弱基线的模型在所有语言中都有显着改善，而强基线模型仅显示出边际收益，无论语系如何。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e思想链消融强化了这一发现——从微调中受益最多的相同模型同样从推理时间推理中受益，这表明这两种机制都解决任务格式对齐问题，而不是跨语言知识转移。\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eEN 要点:\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003earXiv:2606.19346v1 Announce Type: new\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eAbstract: We study cross-lingual transfer by fine-tuning seven large language models (4B\u0026ndash;671B parameters) on Arabic and evaluating zero-shot reading comprehens…\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eAcross dense and Mixture-of-Experts architectures, we find no evidence of Semitic-specific transfer: models with weak baselines improve dramatically across all…\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eA chain-of-thought ablation reinforces this finding \u0026ndash; the same models that benefit most from fine-tuning benefit equally from inference-time reasoning, suggest…\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003ca href=\"https://arxiv.org/abs/2606.19347\"  class=\"external-link\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"\u003eHow LLMs Fail and Generalize in RTL Coding for Hardware Design?\u003c/a\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e发布时间:2026-06-20 12:00 北京时间\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e摘要:- arXiv:2606.19347v1 公告类型：新。\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e摘要：将顺序编程先验转换为硬件设计的并行时序逻辑仍然是大型语言模型（LLM）的关键瓶颈。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e为了研究这一点，我们受认知理论的启发，引入了一种基于问题可解决性的新错误分类法。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e我们的分类法将失败分为句法、语义、可解函数和不可解函数类型。\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eEN 要点:\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003earXiv:2606.19347v1 Announce Type: new\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eAbstract: Translating sequential programming priors into the parallel temporal logic of hardware design remains a crucial bottleneck for large language models(L…\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eTo investigate this, we introduce a new error taxonomy grounded in problem solvability, inspired by cognitive theory\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eOur taxonomy categorizes failures into syntactic, semantic, solvable functional, and unsolvable functional types\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003ca href=\"https://arxiv.org/abs/2606.19348\"  class=\"external-link\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"\u003eDeepSeek-V4: Towards Highly Efficient Million-Token Context Intelligence\u003c/a\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e发布时间:2026-06-20 12:00 北京时间\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e摘要:- arXiv:2606.19348v1 公告类型：新。\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e摘要：我们推出了 DeepSeek-V4 系列的预览版，包括两个强大的 Mixture-of-Experts (MoE) 语言模型 - 具有 1.6T 参数（49B 激活）的 DeepSeek-V4-Pro 和具有 284B 参数（13B 激活）的 DeepSeek-V4-Flash - 均支持 100 万个令牌的上下文长度。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eDeepSeek-V4系列在架构和优化方面进行了多项关键升级：（1）混合注意力架构，结合压缩稀疏注意力（CSA）和重压缩注意力（HCA），提高长上下文效率； (2) 流形约束超连接（mHC），增强传统的残差连接； (3) 和 Muon 优化器可实现更快的收敛和更高的训练稳定性。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e我们在超过 32T 的多样化和高质量代币上对这两个模型进行预训练，然后通过全面的后训练管道来解锁并进一步增强其功能。\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eEN 要点:\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003earXiv:2606.19348v1 Announce Type: new\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eAbstract: We present a preview version of DeepSeek-V4 series, including two strong Mixture-of-Experts (MoE) language models \u0026ndash; DeepSeek-V4-Pro with 1.6T paramet…\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eDeepSeek-V4 series incorporate several key upgrades in architecture and optimization: (1) a hybrid attention architecture that combines Compressed Sparse Attent…\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eWe pre-train both models on more than 32T diverse and high-quality tokens, followed by a comprehensive post-training pipeline that unlocks and further enhances…\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003ca href=\"https://arxiv.org/abs/2606.19349\"  class=\"external-link\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"\u003eWhere to Place the Query? Unveiling and Mitigating Positional Bias in In-Context Learning for Diffusion LLMs via Decoding Dynamics\u003c/a\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e发布时间:2026-06-20 12:00 北京时间\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e摘要:- arXiv:2606.19349v1 公告类型：新。\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e摘要：虽然上下文学习 (ICL) 在自回归 (AR) 法学硕士中得到了广泛研究，但其在扩散大语言模型 (dLLM) 中的机制仍然很大程度上未被探索。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e与受单向因果屏蔽限制的 AR 模型不同，dLLM 本质上利用双向注意力，为查询放置提供广泛的空间灵活性。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e不幸的是，当前的实践通常继承 AR 风格的尾随查询模板，常常忽视结构范式的转变。\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eEN 要点:\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003earXiv:2606.19349v1 Announce Type: new\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eAbstract: While In-Context Learning (ICL) is extensively studied in Autoregressive (AR) LLMs, its mechanism within Diffusion Large Language Models (dLLMs) remai…\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eUnlike AR models restricted by unidirectional causal masking, dLLMs intrinsically utilize bidirectional attention, offering extensive spatial flexibility for qu…\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eUnfortunately, current practices conventionally inherit AR-style trailing-query templates, often overlooking the structural paradigm shift\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003ca href=\"https://arxiv.org/abs/2606.19350\"  class=\"external-link\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"\u003ePruning via Causal Attribution Preserves Reasoning Performance in Large Language Models\u003c/a\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e发布时间:2026-06-20 12:00 北京时间\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e摘要:- arXiv:2606.19350v1 公告类型：新。\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e摘要：大型语言模型（LLM）擅长多步推理，但会产生大量推理成本。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e我们引入了因果归因修剪（CAP），这是一种无需训练的方法，通过测量关键注意力头对推理任务的因果影响来识别关键注意力头，并使用这些头级分数来指导细粒度的权重修剪。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e对于每个注意力头，CAP 估计在前向传递一小部分推理问题时该头被屏蔽时的预期性能下降。\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eEN 要点:\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003earXiv:2606.19350v1 Announce Type: new\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eAbstract: Large language models (LLMs) excel at multi-step reasoning but incur substantial inference cost\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eWe introduce Causal Attribution Pruning (CAP), a training-free method that identifies critical attention heads by measuring their causal impact on reasoning tas…\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eFor each attention head, CAP estimates the expected performance degradation when the head is masked during forward passes on a small calibration set of reasonin…\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003ca href=\"https://arxiv.org/abs/2606.19351\"  class=\"external-link\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"\u003eDetecting Hallucinations for Large Language Model-based Knowledge Graph Reasoning\u003c/a\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e发布时间:2026-06-20 12:00 北京时间\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e摘要:- arXiv:2606.19351v1 公告类型：新。\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e摘要：知识图（KG）推理从现有事实中推断出新知识，广泛应用于问答、推荐和决策支持。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e随着大语言模型（LLM）的快速发展，基于LLM的知识图谱推理框架通过利用检索到的知识图谱信息变得越来越流行。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e然而，法学硕士的幻觉仍然是一个关键问题。\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eEN 要点:\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003earXiv:2606.19351v1 Announce Type: new\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eAbstract: Knowledge graph (KG) reasoning infers new knowledge from existing facts and is widely applied in question answering, recommendation, and decision supp…\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eWith the rapid development of large language models (LLMs), LLM-based KG reasoning frameworks have become increasingly popular by leveraging retrieved KG inform…\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eHowever, hallucinations in LLMs remain a critical issue\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003ca href=\"https://arxiv.org/abs/2606.19352\"  class=\"external-link\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"\u003eSign-Language Datasets at Scale: A Comprehensive Survey on Resources, Benchmarks, and Annotation Standards\u003c/a\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e发布时间:2026-06-20 12:00 北京时间\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e摘要:- arXiv:2606.19352v1 公告类型：新。\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e摘要：手语是聋人和听力障碍 (DHH) 社区使用的表达性视觉语言。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e尽管手语识别、翻译和制作方面取得了实质性进展，但进步仍然受到分散的数据集、不一致的注释和有限的语言覆盖范围的限制。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e现有的基准通常无法反映现实世界的通信需求，并且对这些限制的系统分析仍然有限。\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eEN 要点:\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003earXiv:2606.19352v1 Announce Type: new\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eAbstract: Sign languages are expressive visual languages used by Deaf and Hard-of-Hearing (DHH) communities\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eDespite substantial progress in sign-language recognition, translation, and production, advances remain constrained by fragmented datasets, inconsistent annotat…\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eExisting benchmarks often fail to reflect real-world communication needs, and systematic analyses of these limitations remain limited\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e\n\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e\u003ca href=\"https://arxiv.org/abs/2606.19353\"  class=\"external-link\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"\u003eQuantifying Aleatoric Uncertainty of In-Context Learning for Robust Measure of LLM Prediction Confidence\u003c/a\u003e\u003c/strong\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e发布时间:2026-06-20 12:00 北京时间\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e摘要:- arXiv:2606.19353v1 公告类型：新。\n-摘要：情境学习（ICL）允许法学硕士通过一些演示来适应新任务，但其可靠性仍然是一个问题：预测对提示设计和模型理解上下文的能力都高度敏感，模糊了失败是由数据属性还是模型限制引起的。\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e不确定性分解（将任意的认知来源分开）在这种情况下尤其重要，但为标准生成任务设计的现有方法无法捕获 ICL 的独特动态。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e为了解决这个问题，我们引入了自函数向量的概念，该概念建立在贝叶斯观点和 ICL 的机械解释性之上。\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eEN 要点:\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003earXiv:2606.19353v1 Announce Type: new\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eAbstract: In-Context Learning (ICL) allows LLMs to adapt to new tasks from a few demonstrations, but its reliability remains a concern: predictions are highly s…\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eUncertainty decomposition-separating aleatoric from epistemic sources-is particularly crucial in this setting, yet existing methods, designed for standard gener…\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003eTo address this, we introduce a concept of self-function vectors, built upon Bayesian views and the mechanistic interpretability of ICL\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n",
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