导语：arXiv 最新论文提出 LuMamba，一个轻量级 EEG 脑电波基础模型。该框架结合拓扑不变编码与线性复杂度状态空间建模，仅用 4.6M 参数在阿尔茨海默症检测上达到 0.97 AUPR，计算效率比现有最佳模型提升 377 倍，支持 12 倍更长序列处理，为临床诊断和脑机接口提供高效新方案。 核心内容 脑电图（EEG）作为非侵入式脑活动监测技术，在临床诊断、认知神经科学和脑机接口领域发挥着核心作用。然而，构建 EEG 基础模型面临两大根本挑战：不同数据集的电极拓扑结构差异巨大，以及 Transformer…

导语：arXiv 最新论文对比人类与 LLM 的创造力机制，发现跨域映射干预对人类有效但对 LLM 无效。研究让参与者为日常产品设计新功能，人类从随机类比中显著受益，而 LLM 本身创意更多但不受干预影响，语义距离越远效果越明显。 核心内容 创造力是人类智能的核心特征之一，也是大语言模型（LLM）备受关注的能力。然而，LLM 的创造力是否与人类遵循相同机制？同样的创意激发方法是否对两者都有效？来自研究团队的最新论文《Serendipity by Design》给出了令人惊讶的答案。 研究设计采用对照实验方法，让人类…

GitHub 热门项目 OpenDataLoader-PDF 开源高性能 PDF 解析器，专为 AI 数据提取设计。在 200 份真实 PDF 基准测试中综合准确率 0.90 排名第一，支持 Markdown/JSON/HTML 输出，内置 OCR 和复杂表格识别。

arXiv 最新论文提出 OS-Themis，一个可扩展的多 Agent 批评框架，用于 GUI 智能体强化学习奖励评估。将轨迹分解为可验证里程碑，采用审查机制严格审核证据链，在 OmniGUIRewardBench 基准上超越现有方法 18.8%。

arXiv 最新论文提出 cuGenOpt，一个 GPU 加速的通用元启发式组合优化框架。采用"one block evolves one solution"CUDA 架构，LLM 助手可将自然语言问题描述转换为可执行代码。

GitHub 热门项目 TradingAgents 开源多 Agent 金融交易框架，模拟真实投行决策流程。支持 GPT-5.x、Gemini 3.x、Claude 4.x 等多模型 provider。

导语：arXiv 最新论文提出 LuMamba，一个面向脑电信号（EEG）的基础模型框架。该框架结合拓扑不变编码与线性复杂度状态空间建模，在 21000 小时无标签 EEG 数据上预训练，仅需 4.6M 参数即可在阿尔茨海默症检测任务上达到 0.97 AUPR，计算开销比现有最佳模型降低 377 倍，为神经科技 AI 应用提供高效新方案。 核心内容 脑电图（EEG）作为非侵入式脑活动监测技术，在临床诊断、神经科技和人机交互等领域具有广泛应用。然而，构建 EEG 基础模型面临两大核心挑战：电极拓扑差异和计算可扩展性。…

导语：arXiv 最新论文提出 OS-Themis，一个可扩展的多智能体评论框架，用于提升 GUI 智能体的强化学习训练效果。在 AndroidWorld 基准上实现 10.3% 的性能提升。

导语：arXiv 最新论文推出 cuGenOpt，一个 GPU 加速的通用元启发式组合优化框架。通过 LLM 建模助手将自然语言问题描述直接转换为可执行求解器代码。

导语：GitHub 热门项目 TradingAgents 开源多智能体金融交易框架，模拟真实投行协作流程。框架部署 7 类专业角色，通过动态辩论机制生成交易决策。