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🧭我的反馈

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反馈记录（521 条）

只显示我已产生过反馈的信息

Unprecedented hole opened up in Antarctic winter sea ice

⚪ 一般 ❔ 待判断 未分类 未分类

Nature, Published online: 06 October 2026; doi:10.1038/d41586-026-03160-6 ‘Rivers in the sky’ helped to keep an expanse…

Nature 最新研究（RSS） 2026-10-06 08:00 未评分
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Preprints must not leak sensitive research information

⚪ 一般 ❔ 待判断 未分类 未分类

Nature, Published online: 06 October 2026; doi:10.1038/d41586-026-03177-x Preprints must not leak sensitive research inf…

Nature 最新研究（RSS） 2026-10-06 08:00 未评分
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Follow the Winners: Conservative Policy Improvement with the Cross-Entropy Method for Critic-Free RFT

🟡 值得了解 ❔ 待判断 技术进展 AI 离线降级摘要

Critic-free reinforcement fine-tuning (RFT) for agentic large language models is often done through GRPO-style methods,…

为什么值得关注：属于技术进展，可能扩散到其他领域

arXiv 人工智能预印本（Atom） 2026-10-02 22:24 综合价值 3.6 / 5
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Multilingual GSM-Symbolic: What determines capability transfer across languages?

🟡 值得了解 🌍 国际 技术进展 AI 离线降级摘要

We understand little about how capabilities acquired in one language carry over to another, or what governs this transfe…

为什么值得关注：属于技术进展，可能扩散到其他领域

arXiv 人工智能预印本（Atom） 2026-10-02 22:26 综合价值 3.6 / 5
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CVE2AP: Automated Generation of PDDL-Encoded Attack Paths via Large Language Models

🟡 值得了解 🌍 国际 行业报告 AI 离线降级摘要

Attack Path (AP) modeling is fundamental to cybersecurity analysis, where the Planning Domain Definition Language (PDDL)…

为什么值得关注：为行业报告，可提供结构化数据

arXiv 人工智能预印本（Atom） 2026-10-02 22:35 综合价值 3.6 / 5
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Benchmarking Candidate Coverage in Typed Decision Models

🟡 值得了解 🌍 国际 技术进展 AI 离线降级摘要

Typed decision models return choices or distributions over answer options supplied at request time.Accuracy with complet…

为什么值得关注：属于技术进展，可能扩散到其他领域

arXiv 人工智能预印本（Atom） 2026-10-02 22:36 综合价值 3.6 / 5
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DriftTTS: Few-Step Text-to-Speech Without Distillation via Distribution-Matching Drift

🟡 值得了解 ❔ 待判断 政府/政策 AI 离线降级摘要

Few-step neural text-to-speech models often rely on short- ened diffusion or flow-matching schedules, or on distillation…

为什么值得关注：属于政府/政策信息，对教育或研究方向可能产生影响

arXiv 人工智能预印本（Atom） 2026-10-02 22:38 综合价值 3.7 / 5
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ForestQuery: Boundary-Aware and Spatially Anchored Query Learning for Unified Forest Point Cloud Segmentation

🟡 值得了解 ❔ 待判断 技术进展 AI 离线降级摘要

Forest point cloud segmentation is fundamental for fine-grained 3D forest scene understanding, yet remains challenging d…

为什么值得关注：属于技术进展，可能扩散到其他领域

arXiv 人工智能预印本（Atom） 2026-10-02 22:54 综合价值 3.6 / 5
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近 30 天反馈概览

用于理解自己的注意力分配是否与预期一致
标记重要 4
标记一般 17
标记不重要 8
尚未评价 490
收藏总数 2
跟踪总数 3

按主题的价值判断分布

近 30 天，我标记为「重要」的比例
心理学 重要 2 一般 3 不重要 0 共 5 40%
教育改革 重要 1 一般 2 不重要 0 共 3 33%
教育 重要 2 一般 5 不重要 1 共 8 25%
脑科学与神经科学 重要 1 一般 4 不重要 1 共 6 17%
AI 重要 1 一般 4 不重要 5 共 10 10%
生物 重要 0 一般 3 不重要 1 共 4 0%
历史 重要 0 一般 1 不重要 2 共 3 0%
哲学 重要 0 一般 1 不重要 0 共 1 0%

主题权重建议

系统只做提示，最终决定权在你
  • 近 60 天你把「心理学」相关信息标记为「重要」的比例为 33%（样本 3 条），是否将主题权重从 1.5 调整为 0.6？（系统不会自动修改，需要你确认）
  • 近 60 天你把「教育改革」相关信息标记为「重要」的比例为 33%（样本 3 条），是否将主题权重从 1.5 调整为 0.6？（系统不会自动修改，需要你确认）
  • 近 60 天你把「教育」相关信息标记为「重要」的比例为 50%（样本 4 条），是否将主题权重从 1.5 调整为 0.9？（系统不会自动修改，需要你确认）
  • 近 60 天你把「脑科学与神经科学」相关信息标记为「重要」的比例为 67%（样本 3 条），是否将主题权重从 1 调整为 1.3？（系统不会自动修改，需要你确认）
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