TamilEOT：泰米尔语电话语音语义轮次结束检测数据集与模型
研究者发布TamilEOT，据称是首个面向南印度语言的语义轮次结束检测开放数据集与检测器，含116通真实泰米尔语电话对话中的18,485个标注轮次边界。在30通未见通话的4,168个片段上，准确率从零样本70.30%提升至83.71%（8.7 MB）和86.13%（21 MB），ROC-AUC从0.751升至0.921，两个模型在笔记本CPU单线程下运行均低于150毫秒。
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arXiv · cs.AI模型评分4444 arXiv · cs.AI模型评分4848 BeyondArena：表格基础模型在真实场景下到底有多通用？
研究团队推出首个统一表格数据基准 BeyondArena，覆盖 IID、时序和分组任务，并配套数据集整理框架 DataFoundry。在 11 个模型、142 个数据集上的测试显示，开源表格基础模型在 10 万行以内数据上具备竞争力，但分组或大规模数据仍由传统树模型和深度学习模型主导。
arXiv · cs.AI模型评分4141 RECAST：无需隐藏推理通道，从 Claude-Sonnet-5.5 等闭源模型重建思维链
RECAST 提出一种基于重建的框架，仅凭问题和目标模型的最终答案，就能重建第一人称结构化推理过程，并清理成可直接用于监督微调（受监督微调（SFT，Supervised Fine-Tuning），Supervised Fine-Tuning）的数据。