大模型对齐与安全

Attention, not scale, drives human-AI alignment in multimodal language prediction

注意力，而非规模，驱动多模态语言预测中的人机对齐

Viktor Kewenig, Andrew Lampinen, Samuel A. Nastase, Christopher Edwards, Quitterie Lacome D'Elascombe, Akilles Rechardt, Jeremy I Skipper, Gabriella Vigliocco

机构 * Psychology and Language Science, Experimental Psychology, University College London, London, UK（心理学与语言科学、实验心理学，伦敦大学学院，伦敦，英国） ； Google Deepmind, Mountain View, US（谷歌DeepMind，山景城，美国） ； Princeton Neuroscience Institute, Princeton University, Princeton, NJ, USA（普林斯顿神经科学研究所，普林斯顿大学，普林斯顿，新泽西州，美国） ； Computer Science Department, Exeter University（计算机科学系，埃克塞特大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本研究通过比较五种视觉-语言模型与600名人类在视觉世界范式中的表现，发现添加视觉上下文显著提升模型与人类在预测评分上的一致性，且注意力机制而非模型规模是主要驱动因素。

Comments 39 pages, 6 Figures, published in NPJ Artificial Intelligence

Landmark-free Assessment of Lower-limb Alignment with Implicit Neural Shape Functions from Knee Radiographs

基于膝关节X光片的隐式神经形状函数的无地标下肢对齐评估

Zhisen Hu, Antti Kemppainen, David Johnson, Egor Panfilov, Huy Hoang Nguyen, Timothy Cootes, Claudia Lindner, Aleksei Tiulpin

机构 * Division of Informatics, Imaging and Data Sciences, The University of Manchester（曼彻斯特大学信息学、影像与数据科学部） ； Research Unit of Health Sciences and Technology, University of Oulu（奥卢大学健康科学与技术研究部） ； Medical Research Center Oulu, University of Oulu and Oulu University Hospital（奥卢大学与奥卢大学医院医学研究中心） ； Department of Trauma and Orthopaedics, Stockport NHS Foundation Trust, Stepping Hill Hospital（斯泰平希尔医院斯托克波特NHS基金会创伤与骨科） ； School of Health and Society, University of Salford（索尔福德大学健康与社会学院） ； School of Biological Sciences, The University of Manchester（曼彻斯特大学生物科学学院） ； Weill Cornell Medicine, Cornell University（康奈尔大学威尔康奈尔医学院） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出隐式神经形状函数（INSF）方法，无需显式地标，通过编码解剖形状到潜在空间并直接回归临床对齐测量，实现自动化下肢对齐评估，性能与现有方法相当且易于扩展。

Comments Accepted to MICCAI 2026

Fusion is not one-size-fits-all: Cross-Modal Representation Alignment for Time-to-Event Modeling

融合并非一刀切：用于时间-事件建模的跨模态表示对齐

Zhemin Zhang, Weijie Chen, David Le, Amara Tariq, Alex Wallace, Matthew Stib, Juan Maria Farina, Chadi Ayoub, Reza Arsanjani, Imon Banerjee

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Mayo Clinic（梅奥诊所） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对多模态临床数据中的模态不平衡和分布偏移问题，提出一种基于基础模型的跨模态对齐框架，通过四种融合策略在CT影像和纵向EHR数据间进行表示对齐，在肺栓塞死亡率和心血管疾病结局预测任务上验证了融合的有效性，并首次系统分析了时间-事件预测中的模态不平衡对融合行为的影响。

Prompt Disentanglement via Language Guidance and Representation Alignment for Domain Generalization

基于语言引导与表示对齐的提示解缠用于域泛化

De Cheng, Zhipeng Xu, Xinyang Jiang, Dongsheng Li, Nannan Wang, Xinbo Gao

机构 * School of Telecommunications Engineering, the State Key Laboratory of Integrated Services Networks (ISN), Xidian University, Xi’an, China（电信工程学院、集成服务网络国家重点实验室（ISN）、西安电子科技大学） ； Microsoft Research Asia, Shanghai, China（微软亚洲研究院，上海，中国） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出利用大语言模型自动解缠文本提示，并引入最差显式表示对齐，结合抽象提示增强源域多样性，实现域不变视觉表示学习，在多个基准上超越现有方法。

Journal ref IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 48, no. 6, pp. 6799-6816, June 2026

Agentic Framework for Deep Learning workload migration via In-Context Learning

基于上下文学习的深度学习工作负载迁移智能体框架

Qiyue Liang, Steven Ingram, George Vanica, Andi Gavrilescu, Newfel Harrat, Hassan Sipra, Sethuraman Sankaran

机构 * Google（谷歌） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出结合上下文学习与Oracle驱动的自调试的自主系统，实现从PyTorch到JAX的深度学习模型自动迁移，在神经模块上达到91%数值等价性。

Cloze: An Open Research Platform for Studying Human-AI Conversations in Mental Health Contexts

Cloze：一个用于研究心理健康背景下人机对话的开放研究平台

Matthew Flathers, Francesco Cipriani, John Torous

机构 * Beth Israel Deaconess Medical Center（贝塞斯达以色列德acons医疗中心） ； University College London（伦敦大学学院） ； Division of Digital Psychiatry（数字精神病学部） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.CL、cs.CY

AI总结 提出开源平台Cloze，支持在心理健康研究中控制、监控人机对话，统一配置模型、指令、安全约束并记录完整溯源，为建立人机交互证据基础提供研究基础设施。

Comments 7 pages, 2 figures. Cloze is released under AGPL-3.0

Gender Differences in AI Literacy Workshop Outcomes and Deepfake Engagement

AI素养工作坊成果与深度伪造参与中的性别差异

Jake Renzella, Christian Bergh, Natasha Banks, Alexandra Vassar

机构 * University of New South Wales（新南威尔士大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI、cs.CY

AI总结 本研究通过统计回归分析澳大利亚中学生AI素养工作坊前后数据，发现男性在STEM职业兴趣上显著更高，女性更常使用AI工具，且工作坊后女性在AI知识和职业兴趣上提升更大，部分缩小了性别差距。

CAF-Gen: A Multi-Agent System for Enriching Argumentation Structures

CAF-Gen: 一种用于丰富论证结构的多智能体系统

Jakub Bąba, Jarosław A. Chudziak

机构 * Faculty of Electronics and Information Technology, Warsaw University of Technology（电子与信息技术学院，华沙技术大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出CAF-Gen多智能体框架，通过迭代创建-评审流程将浅层论证结构自动转换为符合Carneades论证框架的丰富模型，克服单次生成的结构不稳定性。

Comments Accepted for publication in the proceedings of ICCCI 2026

Mechanistic Analysis of Catastrophic Forgetting in Large Language Models During Continual Fine-tuning

大型语言模型在持续微调过程中灾难性遗忘的机制分析

Gustav Olaf Yunus Laitinen-Fredriksson Lundstrom-Imanov

机构 * Division of Statistics and Machine Learning (STIMA), Department of Computer and Information Science (IDA), Linköping University（统计与机器学习系（STIMA）、计算机与信息科学系（IDA）、利厄普堡大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 本文系统比较了20个顶级LLM在持续微调中的灾难性遗忘，通过行为分析和机制解释定位易受参数覆盖的神经回路，并提出低秩电路投影（LRCP）方法，在开放权重模型中恢复高达94.2%的祖先能力。

Comments 12 pages, 8 figures, 5 tables. Preprint submitted to Elsevier

Interpretation as Linear Transformation: A Cognitive-Geometric Model of Concepts and Meaning

解释作为线性变换：概念与意义的认知几何模型

Chainarong Amornbunchornvej

机构 * National Electronics and Computer Technology Center（国家电子与计算机技术中心） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出一个几何框架，通过线性映射和向量空间建模异构智能体间的概念传递、动机与影响，揭示误解与概念消亡的结构条件，并给出领导力的可达性解释。

Comments The revised draft w.r.t. reviewer comments. The code is at https://github.com/DarkEyes/Cognitive-Geometry

Journal ref Minds and Machines, Volume 36, Issue 3, Article number 36, (2026)

LM-SPT: LM-Aligned Semantic Distillation for Speech Tokenization

LM-SPT：面向语音标记化的LM对齐语义蒸馏

Daejin Jo, Jeeyoung Yun, Byungseok Roh, Sungwoong Kim

机构 * Department of Artificial Intelligence, Korea University（韩国大学人工智能系） ； Multi-modal Model Training, Kakao Corp（Kakao公司多模态模型训练部） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出LM-SPT方法，通过语义语音重合成蒸馏，在不降低帧率的情况下生成与语言模型更对齐的离散语音标记，在ASR和TTS任务中优于现有方法。

Speaking the Language of Science: Toward a General-Purpose Generative Foundation Model for the Natural Sciences

说科学的语言：面向自然科学的通用生成基础模型

Mingyang Li, Yurou Liu, Jieping Ye, Bing Su, Ji-Rong Wen, Zheng Wang

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学高瓴人工智能学院） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出LOGOS模型，通过统一科学语法将异构任务转化为自回归框架中的下一个词预测，在多个科学任务上匹配或超越领域专用基线，验证了“一模型适用于所有”的可行性。

Data-Driven Decoding of Russell's Circumplex Model of Affect

基于数据驱动的Russell情感环状模型解码

Amdjed Belaref, Samir Sadok, Zineb Noumir, Renaud Seguier

机构 * Alten ； CentraleSupélec IETR UMR CNRS 6164（中央理工-高等电力学院 IETR CNRS 6164 联合研究单位） ； Inria at Univ. Grenoble Alpes, CNRS, LJK（法国国家信息与自动化研究所，格勒诺布尔阿尔卑斯大学，CNRS，LJK） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文研究Transformer嵌入是否恢复Russell环状模型的几何规律，通过文本和语音模型实验，发现多模态融合完美对齐情感排序，零样本下细粒度情感词接近人类映射坐标。

Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication

LLM-based Visual Code Completion for Aerospace Geometric Design

基于LLM的航空航天几何设计视觉代码补全

Hau Kit Yong, Robert Marsh, Edmar A. Silva, András Sóbester, Stuart E. Middleton

机构 * Faculty of Engineering and Physical Sciences, University of Southampton（南安普顿大学工程与物理科学学院） ； School of Electronics and Computer Science, University of Southampton（南安普顿大学电子与计算机科学学院） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出基于LLM的视觉编程副驾驶系统，结合ReAct方法和GPT 5.4，用于航空航天几何设计，并构建Wingbuilder插件库和AVPD数据集，用户试验表明系统能生成有用建议但推理速度慢。

Skill-to-LoRA: From Using Skills to Learning Behaviors for Token-Efficient LLM Agents

Skill-to-LoRA：从使用技能到学习行为以实现令牌高效的LLM智能体

Tianyi Zhang, Zhonghao Qi

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出Skill-to-LoRA方法，将技能文本转换为LoRA适配器，替代运行时注入技能文档，在SWE-Skills-Bench上提升通过率并降低令牌成本。

Comments Preprint. 10 pages, 4 figures

User as Code: Executable Memory for Personalized Agents

用户即代码：面向个性化智能体的可执行记忆

Bojie Li

机构 * Pine AI 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出可执行记忆范式User as Code，将用户模型转化为可运行的Python代码，通过两阶段流水线实现精确聚合与规则执行，在长对话基准上达到78.8%召回率，聚合问题准确率99%，并能主动触发安全警报。

One-Step Generalization Ratio Guided Optimization for Domain Generalization

一步泛化比率引导的域泛化优化

Sumin Cho, Dongwon Kim, Kwangsu Kim

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国高级科学技术研究所） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出GENIE优化器，通过一步泛化比率（OSGR）动态均衡参数更新，抑制虚假相关，促进域不变特征学习，在域泛化任务中超越现有优化器。

Comments 29 pages, accepted at the 42nd International Conference on Machine Learning (ICML 2025)

Enhancing Quantum Machine Learning with Anyons

利用任意子增强量子机器学习

Da Zhang, Wen-Qiang Liu, Zhaohui Wei, Zhang-Qi Yin

机构 * Center for Quantum Technology Research and Key Laboratory of Advanced Optoelectic Quantum Architecture and Measurements (MOE), School of Physics, Beijing Institute of Technology（量子技术研究中心和先进光电量子架构与测量（MOE）重点实验室，物理系，北京理工大学） ； Department of Mathematics and Physics, Shijiazhuang Tiedao University（数学物理系，石家庄铁道大学） ； Yau Mathematical Sciences Center, Tsinghua University（叶中数学科学中心，清华大学） ； Yanqi Lake Beijing Institute of Mathematical Sciences and Applications, Beijing（燕奇湖北京应用数学科学研究所，北京） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出统一玻色子、费米子和任意子交换统计的量子核框架，通过表示、核几何和学习基准分析，证明任意子核在特征空间结构和学习性能上优于传统统计。

Comments 19 pages, 3 figures

Beyond English: Uncovering the Multilingual Gap in Vision-Language-Action Models

超越英语：揭示视觉-语言-动作模型中的多语言差距

Hanyang Chen, Hongliang Li, Jiarui Cao, Yang Li, Yang Jiang, Haonan Wen, Kaiyu Huang, Shengnan Guo, Huaiyu Wan

机构 * Beijing Jiaotong University（北京交通大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本研究首次系统探究VLA模型的多语言指令跟随能力，发现英语训练模型在其他语言上性能显著下降，并提出多语言主成分对齐方法缩小差距。

Advanced Machine Learning and Deep Learning Techniques for Enhanced Cattle Identification and Detection: A Comprehensive Review

用于增强牛只识别与检测的先进机器学习和深度学习技术：一项全面综述

Fayazunnesa Chowdhury, Syed Md. Galib, Md Nasim Adnan, Md. Moradul Siddique, Md Robiul Karim, K M Tanvir Anjum

机构 * Jashore University of Science and Technology（贾沙雷科学与技术大学） ； University of Information Technology & Sciences (UITS)（信息科技与科学大学） ； Gazipur Agricultural University（加兹ipur农业大学） ； Shanto Mariam University of Creative Technology（沙托·马里姆创意技术大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文系统综述了利用机器学习和深度学习技术进行牛只识别的研究，比较了传统方法（如K近邻、支持向量机）与深度学习方法（如CNN、ResNet、YOLO）的效果，指出深度学习方法在识别和检测任务中更优，并讨论了数据集有限、数据质量问题和实时处理需求等挑战。

Comments Published in the journal of Annals of Emerging Technologies in Computing (AETiC), 34 pages, 5 Figures. The Article is available here: http://aetic.theiaer.org/archive/v10/v10n2/p1.html

Journal ref Annals of Emerging Technologies in Computing (AETiC),Vol. 10, No. 2, 2026

Towards Next-Generation Healthcare: A Survey of Medical Embodied AI for Perception, Decision-Making, and Action

迈向下一代医疗：医疗具身AI在感知、决策与行动中的综述

Cheng Zhang, Qing Cai, Xingzheng Wu, Xun Yang, Xiaojun Chang, Bingkun Bao, Liqiang Nie, Xinwang Liu, Yi Yang

机构 * School of Information Science and Engineering, Ocean University of China（中国海洋大学信息科学与工程学院） ； Innovation School of Artificial Intelligence, Hefei University of Technology（合肥工业大学人工智能创新学院） ； School of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学信息科学技术学院） ； School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology（合肥工业大学计算机与信息工程学院） ； School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院） ； College of Computer Science and Technology, National University of Defense Technology（国防科技大学计算机科学与技术学院） ； ReLER Laboratory, CCAI, Zhejiang University（浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文系统综述医疗具身AI的核心组件，强调感知、决策与行动的协调集成，并分析临床实践中的挑战与未来方向。

Comments 19 pages, 9 figures

Prior over Evidence: Stereotype-Driven Diagnosis in LLM-Based L2 Pronunciation Feedback

先验优于证据：基于LLM的二语发音反馈中的刻板印象驱动诊断

Rong Wang, Kun Sun

机构 * University of Tuebingen（蒂宾根大学） ； Tongji University（同济大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究测试了LLM在二语发音反馈中是否基于语音证据而非预训练先验进行诊断，发现评分准确性与推理脱钩，音素级反馈收敛于固定困难音素集，且声学证据仅在直接探测目标维度时改善评分。

Comments 12 pages, 2 figures

Metric Match: A Subset Selection Approach to Evaluating LLM Judge Reliability

Metric Match：一种评估LLM评判可靠性的子集选择方法

Alyssa Unell, Natalie Dullerud, Naomi Boneh, Meena Jagadeesan, Tatsu Hashimoto, Nigam Shah, Sanmi Koyejo

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出Metric Match方法，通过选择少量样本进行人工标注，以子集匹配总体可靠性指标，从而高效估计LLM评判的可靠性，实验表明在15个数据集上平均估计误差降低18.7%，标注需求减少32.5%。

An RRAM-based Hardware Implementation of a Radial Basis Function Neuron for Edge Classifiers

基于RRAM的径向基函数神经元硬件实现用于边缘分类器

Georgios Papandroulidakis, Shady Agwa, Themis Prodromakis

机构 * Centre for Electronics Frontiers, Institute of Micro and Nano Systems（电子前沿中心，微纳系统研究所） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出一种基于金属氧化物RRAM的模拟内容可寻址存储器（ACAM）硬件设计，通过可配置感受野神经元实现边缘设备上的度量分类和在线自适应，在MNIST上达到89.1%准确率，每单元每操作能耗185fJ。

Human-Enhanced Loop Modeling (HELM): Agent-Based Finite Element Modeling of Concrete Bridge Barriers

人类增强循环建模（HELM）：基于智能体的混凝土桥梁护栏有限元建模

Quankai Wang, Yulin Xie, Tongfei Yang, Minghui Cheng, Ran Cao

机构 * College of Civil Engineering, Hunan University（湖南大学土木工程学院） ； Department of Civil and Architectural Engineering, University of Miami（迈阿密大学土木与建筑系） ； School of Architecture, University of Miami（迈阿密大学建筑学院） 纠错

专题命中 其他安全 ：safety(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出HELM框架，通过人机协作将有限元建模分解为可验证的检查点，在MASH TL-4和TL-5条件下将自主建模成功率从20%提升至75%。

SimSiam Naming Game: A Unified Approach for Emergent Communication and Representation Learning

SimSiam 命名博弈：一种用于涌现通信和表示学习的统一方法

Nguyen Le Hoang, Tadahiro Taniguchi, Tianwei Fang, Akira Taniguchi, Masatoshi Nagano

机构 * Kyoto University（京都大学） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出SimSiam命名博弈（SSNG），通过对称自监督表示对齐替代采样更新，实现无反馈的涌现通信，在CIFAR-10和ImageNet-100上线性探针分类准确率显著优于现有方法。

Discrete Optimal Transport and Voice Conversion

离散最优传输与语音转换

Anton Selitskiy, Maitreya Kocharekar

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出kDOT框架，利用预训练语音嵌入空间进行语音转换，通过离散最优传输计划的质心投影改进分布对齐，提升WER、MOS和FAD性能。

Comments 5 pages, 1 figure, 7 tables. 11th International Conference on Machine Learning Technologies (ICMLT), Berlin, Germany, May 2026

CADO: From Imitation to Cost Minimization for Heatmap-based Solvers in Combinatorial Optimization

CADO：从模仿到成本最小化的组合优化热力图求解器

Hyungseok Song, Deunsol Yoon, Kanghoon Lee, Han-Seul Jeong, Soonyoung Lee, Woohyung Lim

机构 * LG AI Research（LG人工智能研究院） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对热力图求解器监督训练中模仿损失与成本最小化的目标不匹配问题，提出CADO框架，通过强化学习微调直接优化解码后解的成本，在多个基准上取得最优性能。

Comments 22 pages, 4 figures. Accepted for publication in Transactions on Machine Learning Research (TMLR), 2026. OpenReview: https://openreview.net/forum?id=fvxx5FOED6

Structure-aware Knowledge-guided Heterogeneous Mamba for Zygomaticomaxillary Suture Assessment

结构感知知识引导的异构Mamba用于颧上颌缝评估

Xiaoqi Guo, Birui Chen, Xinquan Yang, Chaoyun Zhang, Xuefen Liu, Mianjie Zheng, Kun Tang, Xuguang Li, Wen Ma, Yanhua Xu, Linlin Shen

机构 * College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University（深圳大学计算机与软件学院） ； School of Artificial Intelligence, Shenzhen University（深圳大学人工智能学院） ； Affiliated Stomatology Hospital of Kunming Medical University（昆明医科大学附属口腔医院） ； Shenzhen University General Hospital（深圳大学总医院） 纠错

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 提出首个ZMS公开数据集（3790张图像，覆盖4-24岁），并设计SKMamba框架，通过解耦双路径架构、隐式边缘提取器和跨模态语义对齐模块，实现自动化ZMS成熟度评估，性能优于现有方法。

Harmonizing Semantic and Collaborative in LLMs: Reasoning-based Embedding Generator for Sequential Recommendation

在LLMs中协调语义与协同：基于推理的序列推荐嵌入生成器

Qidong Liu, Mingyao Huang, Moranxin Wang, Wenxuan Yang, Haiping Zhu

专题命中 其他安全 ：alignment(abstract)

AI总结 提出ReaEmb框架，通过潜在推理增强对比学习和协同奖励强化学习，利用LLM推理能力并显式注入协同信号，解决序列推荐中的长尾问题。

Comments 11pages,5figures