语言大模型 / LLM

When AI Writes, Whose Voice Remains? Quantifying Cultural Marker Erasure Across World English Varieties in Large Language Models

当AI写作时，谁的声音仍保留？量化世界英语变体中大型语言模型的文化标记消失

Satyam Kumar Navneet, Joydeep Chandra, Yong Zhang

机构 * Independent Researcher（独立研究者） ； BNRIST, Dept. of CST, Tsinghua University（BNRIST计算机科学与技术系，清华大学） 纠错

专题命中 其他LLM ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究揭示大型语言模型在处理不同英语变体时对文化标记的系统性消除现象，并提出量化指标与改进方法。

One Brain, Omni Modalities: Towards Unified Non-Invasive Brain Decoding with Large Language Models

一个大脑，多模态：迈向统一非侵入式脑解码的大型语言模型

Changli Tang, Shurui Li, Junliang Wang, Qinfan Xiao, Zhonghao Zhai, Lei Bai, Yu Qiao, Bowen Zhou, Wen Wu, Yuanning Li, Chao Zhang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） 纠错

专题命中 其他LLM ：language model(title,abstract)；large language model(title)；LLM(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 NOBEL通过统一EEG/MEG与fMRI信号，利用大型语言模型实现多模态非侵入式脑解码，提升解码准确性和对视觉语义的解读能力。

Incentive-Aligned Multi-Source LLM Summaries

对齐激励的多源大语言模型摘要

Yanchen Jiang, Zhe Feng, Aranyak Mehta

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Google Research（谷歌研究） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(title)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出TTS框架，通过激励对齐提升多源摘要的事实准确性与稳健性，同时保持流畅性。

Comments Accepted at ICLR 2026

DualWeaver: Synergistic Feature Weaving Surrogates for Multivariate Forecasting with Univariate Time Series Foundation Models

DualWeaver: 用于基于单变量时间序列基础模型的多变量预测的协同特征编织替代方案

Jinpeng Li, Zhongyi Pei, Huaze Xue, Bojian Zheng, Chen Wang, Jianmin Wang

机构 * School of Software, BNRist, Tsinghua University（软件学院，北京理工大学，清华大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

专题命中 其他LLM ：foundation model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 DualWeaver通过结构对称的替代序列提升多变量预测的准确性和稳定性，利用共享特征融合模块和无参数解码实现高效预测。

Comments 16 pages. Preprint

Multi-Head RAG: Solving Multi-Aspect Problems with LLMs

多头RAG：利用LLMs解决多方面问题

Maciej Besta, Ales Kubicek, Robert Gerstenberger, Marcin Chrapek, Roman Niggli, Patrik Okanovic, Yi Zhu, Patrick Iff, Michal Podstawski, Lucas Weitzendorf, Mingyuan Chi, Joanna Gajda, Piotr Nyczyk, Jürgen Müller, Hubert Niewiadomski, Torsten Hoefler

机构 * Department of Computer Science, ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院计算机科学系） ； IDEAS Research Institute（IDEAS研究 institute） ； NASK National Research Institute（国家研究 institute） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 多头RAG通过利用Transformer多头注意力机制提升多方面查询的检索准确性，实现更高的检索成功率和下游生成性能。

Are Foundation Models the Route to Full-Stack Transfer in Robotics?

基础模型是否是机器人领域全栈迁移的途径？

Freek Stulp, Samuel Bustamante, João Silvério, Alin Albu-Schäffer, Jeannette Bohg, Shuran Song

机构 * Institute of Robotics and Mechatronics, German Aerospace Center (DLR)（机器人与机电研究所，德国航空航天中心（DLR）） ； Stanford AI Lab, Stanford University（斯坦福大学人工智能实验室） 纠错

专题命中 其他LLM ：foundation model(title,abstract)

AI总结 本文探讨基础模型在机器人全栈迁移中的作用，分析其对不同迁移层次的影响及面临的挑战。

Comments 12 pages, 4 figures

Exploring Vision-Language Models for Open-Vocabulary Zero-Shot Action Segmentation

探索用于开放词汇零样本动作分割的视觉-语言模型

Asim Unmesh, Kaki Ramesh, Mayank Patel, Rahul Jain, Karthik Ramani

机构 * Purdue University（普渡大学） ； Birla Institute of Technology and Science (BITS) Hyderabad（比拉理工学院和科学研究院（BITS）海得拉巴） 纠错

专题命中 其他LLM ：language model(title,abstract)

AI总结 本文提出开放词汇零样本时间动作分割方法，利用视觉-语言模型的零样本能力，通过帧-动作嵌入相似性和相似性矩阵时间分割实现无需训练的分割任务，展示了其在结构化时间理解中的潜力。

Comments ICRA 2026

TherA: Thermal-Aware Visual-Language Prompting for Controllable RGB-to-Thermal Infrared Translation

TherA: 用于可控RGB到热红外转换的热感知视觉-语言提示

Dong-Guw Lee, Tai Hyoung Rhee, Hyunsoo Jang, Young-Sik Shin, Ukcheol Shin, Ayoung Kim

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） ； Kyungpook National University（庆北国立大学） ； KENTECH 纠错

专题命中 其他LLM ：prompting(title)

AI总结 TherA通过热感知视觉-语言提示方法，实现了可控的RGB到热红外转换，提升了翻译性能和细粒度控制能力。

Hidden Topics: Measuring Sensitive AI Beliefs with List Experiments

隐藏主题：通过列表实验测量敏感的AI信念

Maxim Chupilkin

专题命中 其他LLM ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文通过列表实验揭示大型语言模型对监控、酷刑和核打击等敏感问题的潜在态度，验证了该方法在检测AI隐藏信念的有效性。

Comments 14 pages, 3 figures

Emergence of a phonological bias in ChatGPT

聊天机器人ChatGPT中元音偏见的出现

Juan Manuel Toro

专题命中 其他LLM ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 ChatGPT表现出类似人类的辅音偏见，其在不同语言中均能识别单词，表明语言处理机制的相似性。

Comments 15 pages, 1 figure, corrected typo

StoryComposerAI: Supporting Human-AI Story Co-Creation Through Decomposition and Linking

StoryComposerAI：通过分解与链接支持人机故事共创

Shuo Niu, Dylan Clements, Marina Margalit Nemanov, Hyungsin Kim

专题命中 其他LLM ：prompting(abstract)

AI总结 StoryComposerAI通过分解与链接范式，提升人机共创故事的控制感与内容一致性。

Comments Extended Abstracts of the 2026 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI EA '26)