Google（谷歌）

ReToken: One Token to Improve Vision-Language Models for Visual Retrieval

ReToken：用一个标记改进用于视觉检索的视觉-语言模型

Yao Xiao, Reuben Tan, Zhen Zhu, Yuqun Wu, Jianfeng Gao, Derek Hoiem

机构 * University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

AI总结 该研究提出轻量级ReToken，通过选择视觉键值缓存中与查询相关的稀疏标记解决长视觉上下文的视觉检索难题，在多基准测试中提升Qwen3VL-8B等模型性能，且可在单H100运行。

Comments Code: https://github.com/avaxiao/ReToken

Inducing language models to assert their own consciousness restores human beliefs and values

诱导语言模型断言自身意识可恢复人类信念与价值观

Junsol Kim, Winnie Street, Roberta Rocca, Diane M. Korngiebel, Adam Waytz, James Evans, Geoff Keeling

机构 * Google（谷歌） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； University of London（伦敦大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Northwestern University（西北大学） ； Santa Fe Institute（圣达菲研究所） 纠错

AI总结 该研究发现，防止语言模型将意识归因于自身的安全微调，会抑制其对非人类实体的心智归因与人类精神信念，而逆转这种抑制可恢复类人回应且不损害心理理论能力。

SkillSmith: Learning to Compose Parametric Skills and Textual Knowledge

SkillSmith：学习组合参数化技能与文本知识

Lucio M. Dery, Benedict Aaron Tjandra, Siavash Samiei, Adhiguna Kuncoro, Zohar Yahav, Jiajun Shen, Arthur Szlam

机构 * Google（谷歌） 纠错

AI总结 SkillSmith将模型权重作为可推理模态，结合前缀调优与文本数据，实现指令引导的参数化合成，性能优于单模态基线，解决了文本与权重集成的未探索问题。

Efficient Online Conformal Selection with Limited Feedback

高效有限反馈下的在线符合选择

Sreenivas Gollapudi, Kostas Kollias, Kamesh Munagala, Ali Sinop

机构 * Google Research（谷歌研究） ； Department of Computer Science, Duke University（杜克大学计算机科学系） 纠错

AI总结 本文提出一种在有限反馈下高效实现在线符合选择的方法，通过适应性符合推断更新规则，在保证目标概率下实现亚线性效率 regret，适用于带隙和半带隙反馈场景。

The Topological Trouble With Transformers

Transformer 的拓扑困境

Michael C. Mozer, Shoaib Ahmed Siddiqui, Rosanne Liu

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

AI总结 本文探讨了Transformer在处理序列结构时的拓扑问题，指出其纯前馈架构限制了动态状态跟踪，提出应通过递归架构转向隐含激活动态，并介绍了连续思维Transformer架构的分类方法及未来研究方向。