W1 推广选题榜（2026-10-26）

有界候选选题，非全库评审。仅从本次候选池中选取，被引数与 SOTA 均为来源自述，未实测处标注待验证。

1. 前瞻性后见：自校准强化学习的预测—现实落差 · arxiv: 2610.02740 推广理由：新方法把"预期与复盘之间的落差"变成可优化的自校准信号，机制清晰易讲。 建议形式：深度解读

2. NEAR：邻域感知残差让记忆检索免训练提效 · arxiv: 2610.13314 推广理由：training-free 思路对 RAG 工程落地友好，便于讲解其局部参照构造方式。 建议形式：深度解读

3. 有监督对比学习：把分类损失换成批次内对比目标 · arxiv: 2004.11362 推广理由：改动小、收益路径明确，是讲表示学习基础方法的经典切口。 建议形式：科普

4. GPT-4o 系统卡：多模态模型的能力与安全评估清单 · arxiv: 2410.21276 推广理由：系统卡提供公开可核对的评估维度，适合做方法与风险的科普解读。 建议形式：深度解读

5. 从人类反馈学习摘要：奖励模型与 ROUGE 的分歧 · arxiv: 2009.01325 推广理由：展示"优化指标不等于人满意"的反例，是讲 RLHF 直觉的好入口。 建议形式：科普

6. Ray：面向新兴 AI 应用的分布式框架设计 · arxiv: 1712.05889 推广理由：控制面集中加自底向上调度，架构叙事完整，适合做工程向解读。 建议形式：深度解读

7. GATv2：图注意力为何"注意"得不够动态 · arxiv: 2105.14491 推广理由：指出排序与查询无关的表达力缺陷并给出修法，论证干净易懂。 建议形式：科普

8. 苏格拉底模型：零样本多模态推理的组合式路径 · arxiv: 2204.00598 推广理由：用模块化组合支撑零样本图文理解，覆盖新的多模态叙事角度。 建议形式：视频