Channel
@AIPaperCN
On this record: Growth · Engagement · Posts · Citations · Handles named that no longer answer · Cite this entry
35subscribers
+14 since we began measuring on 6 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1003956050545 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @AIPaperCN |
| Created | Between 1 April 2026 and 5 August 2026 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 11 August 2026 |
| Last confirmed live | 14 September 2026 |
| Measurements held | 7 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 14 September 2026 |
| On Telegram | t.me/AIPaperCN |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 14 Sept 2026, 18:19 | 35 | +5 |
| 7 Sept 2026, 09:39 | 30 | +1 |
| 29 Aug 2026, 05:19 | 29 | +3 |
| 21 Aug 2026, 13:13 | 26 | +1 |
| 14 Aug 2026, 07:37 | 25 | +4 |
| 11 Aug 2026, 14:16 | 21 | no change |
| 6 Aug 2026, 19:52 | 21 | first reading |
20 posts held, back to 5 August 2026 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 1 page of Telegram’s post history, 20 posts per page.
Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 20 posts for this entry, the most recent from 11 August 2026. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
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KGCaRe：用自动知识图谱增强复杂条件问答 复杂条件问答对通用大模型和RAG仍是难题，尤其在专业领域表现不佳。KGCaRe提出混合方案，将文档自动构建为知识图谱，结合向量检索与图谱符号推理，在多个数据集和模型上稳定超越现有基线。 复杂条件问答要求模型理解多条件约束并给出可解释答案，通用大模型和RAG在专业场景下常因缺乏结构化知识而表现不佳。作者假设，在RAG基础上补充来自文档和知识图谱的非结构化与结构化知识，能提升推理与答案准确性。 KGCaRe采用混合架构，结合神经检索与基于LLM生成知识图谱的符号推理。系统先用多提示词提取策略从文档构建知识图谱，存入图数据库；同时将文档嵌入向量库支持神经检索。推理时，LLM引导迭代图遍历，提取相关三元组并剪除无关信息；若首轮遍历未提供足够上下文，则利用额外线索实体再次遍历。 从知识图谱提取的路径形式三元组，与语义检索的文本片段一起输入定制提示词，生成带解释的复杂条件问答答案。研究在…
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CoinRAG：细粒度缓存复用，让长上下文RAG更省更快 检索增强生成（RAG）近期优化研究通过块级KV缓存复用，避免重复处理长检索上下文以提升效率，但粗粒度块中仍存在大量信息冗余与噪声。本文提出CoinRAG，在低预填充延迟约束下优化帕累托前沿并最大化准确率。其核心机制类似用零散硬币累积更大价值：离线计算细粒度信息片段缓存，组合复用形成语义相关且紧凑的上下文表示，而非编码完整块。具体方法通过两阶段检索识别查询相关语义单元，将其切片KV表示与块级上下文无缝组装。在LongBench多跳问答任务上的广泛评估显示，CoinRAG显著降低运营成本，在标准快速预填充延迟预算下，相较其他基线实现平均5.3%的答案质量（F1）相对提升，并达到新的帕累托前沿。 RAG系统常需处理长检索上下文，现有优化尝试复用块级KV缓存以减少重复计算，但粗粒度块包含大量无关内容，既浪费算力又引入噪声。CoinRAG将缓存粒度从块细化到语义片段，每个片段是…
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视频理解新基准：最强模型全球空间感知仅42.68分 现有空间智能基准多聚焦单视角或少数视角的局部感知，忽视了连续长时视频流中的全局空间意识。GST-Bench 提出全球空间-时间基准，要求模型从未见过的视角进行空间推理，并将第一人称观察映射到全局俯视图。评估22个SOTA视觉语言模型后发现，最强零样本模型仅得42.68分，远低于人类的79.08分。 GST-Bench 是一个面向视频理解的 VQA 基准，包含由合成视频生成的6,790分钟人工验证问题。任务设计要求模型在输入视频中未出现的新视角下完成准确空间推理，同时将自我中心的观察映射到全局俯视图像。 研究团队对22个前沿视觉语言模型进行全面评估，结果暴露模型与人类之间的显著差距：最强零样本模型得分仅42.68，而人类得分高达79.08。为探究差距成因，团队构建 GST-Bench-Local 子集，发现模型在相同任务设定下虽具备较强的局部空间理解能力，却仍无法将长时观测…
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EnvACE用世界预演替代环境交互，训练智能体强化学习 训练大语言模型智能体完成长程工具调用，通常依赖真实或合成可执行环境的交互，这类环境的构建与验证成本高昂，外部模拟器又难以落地。EnvACE提出一种智能体强化学习方法，用世界预演替代训练中的外部环境交互。 策略在行动与预演之间交替进行：先生成一次工具调用，再扮演环境角色产出该动作引发的响应，后续决策基于预演出的响应。两个角色通过任务成功奖励端到端联合优化。通过世界预演，策略将动作与环境响应之间的关系内化到参数中，形成直接支撑决策的智能体世界模型。 在BFCL-v4、tau²-Bench、VitaBench和FinMCP-Bench上，EnvACE取得强且可迁移的表现，整体评估优于环境扩展基线。受控研究显示，世界预演在不同模型规模下均稳定提升策略学习。测试阶段，内化的世界模型支持在正式执行前进行私有预演，在适度预演预算下无需额外外部交互即可带来进一步收益。 这项工作为突…
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @AIPaperCN. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.
Named by 28 registered channels — every channel on the register whose own posts have named this one, by its current username or any other username it currently holds, merged from two separately captured readings of the same fact so a namer caught by only one of them is not missed and a namer both caught is not counted twice. A username this channel has since dropped is not matched — that handle may belong to someone else now, and crediting today’s namer to yesterday’s owner would misattribute it. The 24 listed below are the most frequent namers; the rest are counted above but not each listed.
Named by
Channels on the register whose posts name this channel's handle.
Names
Channels on the register whose handles appear in this channel's posts.
A mention is a weaker signal than a forward and is counted separately for that reason — naming a channel is not republishing it, and a handle in a post body is easy to place deliberately. The post counts beside each row below are distinct posts in which the handle appeared, from posts we have read on both sides — the “Named by N registered channels” figure above is a different count, of distinct NAMING CHANNELS rather than posts, and is not the sum of the rows under it.
@AIPaperCN named 1 handle that resolve to nothing today. That is a fact about the reference, not necessarily a fact about the handle’s history — see the two groups below.
Most of these may never have existed as a live channel at all. A handle a channel names can be a typo, an aspirational name nobody registered, or a channel that was already gone before this one ever mentioned it. Unless a row below is marked evidenced, all we know is that it references a handle that is not a live channel today — not that anything “died”. How this is measured.
We ourselves saw each of these resolve to a real page at some point before it went vacant — a genuine, evidenced change, not an inference from absence.
A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 14 September 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“空频道” (@AIPaperCN), 35 subscribers as measured 14 September 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/AIPaperCN.
Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.