把 SAM 3 的图像编码器权重量化到 4 比特、激活保持 8 比特后，模型常出现“提示对齐漂移”：掩码看着合理，却圈错目标或在视频中丢失同一对象。SPQ 在离线校准阶段给影响文本概念分数的参数更高权重、约束低方差残差方向上的特征误差，并用成对视频推演估计记忆接口的均值偏移后折入已有偏置。在 W4A8 设置下，RefCOCO Pr@0.5 由 PTQ4SAM 的 42.1 升到 72.5，同时保留 54.8 COCO mask AP，推理图不增加算子。
EvoBelief把智能体对环境的认识写成可证伪的假设，只有经过独立证据验证的规则才能影响预测和计划，语言模型本身保持冻结。在ALFWorld上，无行为侧转移记忆时，它相对同配对的冻结世界模型把成功率提高23.9%（Claude Haiku 4.5）和31.3%（GPT-5.4）；在DiscoveryWorld反应堆实验室，它完成83.3%的普通档和58.3%的挑战档实例，而每个被评估基线均为0%。
该研究通过名义群体技术（2025年5月，n=6）与两轮改良德尔菲法（2026年4月至5月，专家组n=13，来自12家学术医学中心，第一轮应答率77%、第二轮100%）构建了美国首个专科特异性的急诊医学AI能力框架，最终形成5个主题（沟通AI、理解适用场景、与AI互动、AI风险管理、AI的认知影响）、5项派生能力（主题与能力一对一映射获13人中12人认可）、19个子主题和10个保留临床场景，所有主题、派生能力及被单独评分的子主题均达到预设共识阈值，10个场景中9个达到共识、1个作为未来态运行模型保留。
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