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• 自动化发现并不存在普遍更优的运行框架 — OpenEvolve、TTT-Discover 等自主发现系统常被用作通用运行框架。然而在实践中，这些是由若干模块组合而成的复合系统……
• 关键不在说什么，而在怎么说：评估 LLM 对信念表达的回应 — 用户经常向大语言模型（LLM）表达自己的信念。在某些情境下，LLM 应当将这类上下文信念视作事实；而在另一些场景下，LLM 则应坚持……
• SWE-Pruner Pro：代码大模型本身已经知道该剪枝什么 — 为编码 Agent 剪枝长上下文一直是实现高效上下文管理的关键技术。现有上下文剪枝方法（如 SWE-Pruner）通过附加……
• PPL-Factory：面向语言建模到推理的任务感知与预算感知数据选择 — 并非所有训练样本对大语言模型微调的贡献都相同。选取信息量更高的训练样本可以在保持下游任务性能的同时降低计算开销……
• VEHBench：面向 LLM 辅助振动能量收集器设计的阶段局部诊断基准 — 无电池物联网（IoT）需要在多物理场耦合约束下对振动能量收集器（VEH）进行迭代设计，而 LLM 正逐渐成为……