语言大模型 / LLM

GeoLAN: Geometric Learning of Latent Explanatory Directions in Large Language Models

GeoLAN：大型语言模型中潜在解释方向的几何学习

Tianyu Bell Pan, Damon L. Woodard

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； Florida Institute for National Security Applied Artificial Intelligence Group（佛罗里达国家安全应用人工智能小组） ； University of Florida（佛罗里达大学） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 GeoLAN通过将token表示视为几何轨迹，结合Kakeya猜想相关条件，提升大语言模型的几何指标和公平性，尤其在中等规模模型中表现显著。

Pitfalls in Evaluating Interpretability Agents

评估可解释性代理中的陷阱

Tal Haklay, Nikhil Prakash, Sana Pandey, Antonio Torralba, Aaron Mueller, Jacob Andreas, Tamar Rott Shaham, Yonatan Belinkov

机构 * Kempner Institute at Harvard University（哈佛大学 Kempner 机构） ； Northeastern University（东北大学） ； Boston University（波士顿大学） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文研究了自动化电路分析中可解释性代理的评估挑战，提出基于模型组件功能互换性的无监督内在评估方法，揭示了复制评估的局限性。

Guiding Diffusion-based Reconstruction with Contrastive Signals for Balanced Visual Representation

通过对比信号引导扩散重建以实现平衡的视觉表示

Boyu Han, Qianqian Xu, Shilong Bao, Zhiyong Yang, Ruochen Cui, Xilin Zhao, Qingming Huang

机构 * State Key Laboratory of AI Safety, Institute of Computing Technology, CAS（人工智能安全国家重点实验室，计算技术研究所，中国科学院） ； School of Computer Science and Tech., University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学计算机科学与技术学院） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； Institute of Information Engineering, CAS（信息工程研究所，中国科学院） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络安全学院） ； School of Computer Science and Technology, Beijing Institute of Technology（北京理工大学计算机科学与技术学院） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出通过对比信号优化扩散重建，以提升CLIP中判别能力和细节感知能力，解决传统方法在平衡视觉表示上的不足。

Neither Here Nor There: Cross-Lingual Representation Dynamics of Code-Mixed Text in Multilingual Encoders

既非此处亦非彼处：多语言编码器中混合语言文本的跨语言表示动态

Debajyoti Mazumder, Divyansh Pathak, Prashant Kodali, Jasabanta Patro

机构 * Indian Institute of Science Education and Research（印度科学教育与研究学院） ； Microsoft Corporation（微软公司） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：language model(abstract)；post-training(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究探讨多语言编码器对混合语言文本的内部表示，发现标准模型在英语和印地语间表现良好，但混合文本与任一语言连接松散。通过训练混合数据可提升英语混合文本对齐，但损害英语-印地语对齐。引入三语后训练目标，使混合文本表示更接近构成语言，提升跨语言理解。

Comments 24 pages

Superclass-Guided Representation Disentanglement for Spurious Correlation Mitigation

面向虚假相关性缓解的超类引导的表示解耦

Chenruo Liu, Hongjun Liu, Zeyu Lai, Yiqiu Shen, Chen Zhao, Qi Lei

机构 * New York University（纽约大学） ； NYU Grossman School of Medicine（纽约大学 Grossman 医学院） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出利用超类引导解耦表示以缓解虚假相关性，通过预训练视觉-语言模型的梯度注意力对齐和理论支持的最小最大最优特征使用策略，提升模型对复杂组结构和虚假相关性的鲁棒性。

Reviewing the Reviewer: Graph-Enhanced LLMs for E-commerce Appeal Adjudication

审查审查者：图增强的大语言模型用于电商争议裁决

Yuchen Du, Ashley Li, Zixi Huang

机构 * Purdue University（普渡大学） ； Amazon（亚马逊） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出图增强的大语言模型，通过显式动作建模和冲突建模解决电商争议裁决中的信息不对称问题，提升裁决一致性。

Comments 10 pages, 3 figures, KDD 2026 Applied Data Science Track

Monte Carlo conformal prediction for quantifying uncertainty in radio galaxy classification under ambiguous ground truth

蒙特卡洛置信预测用于量化射电星系分类中的不确定性

Alex Walls, James Barry, Devina Mohan, Anna M. M. Scaife

专题命中 知识编辑与模型理解 ：foundation model(abstract)

AI总结 本文探讨了蒙特卡洛置信预测在射电星系分类中量化不确定性方面的应用，通过对比不同不确定性度量方法，评估其有效性。

Comments Accepted to RAS Techniques & Instruments

AURORA: Adaptive Unified Representation for Robust Ultrasound Analysis

AURORA：适应性统一表示用于鲁棒超声分析

Ufaq Khan, L. D. M. S. Sai Teja, Ayuba Shakiru, Mai A. Shaaban, Yutong Xie, Muhammad Bilal, Muhammad Haris Khan

机构 * MBZUAI ； NIT Silchar（Silchar国立理工学院） ； Birmingham City University（伯明翰城市大学） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：foundation model(abstract)

AI总结 本文提出基于Transformer视觉编码器的统一多任务框架，解决超声图像在不同设备、操作者和解剖目标下的泛化问题，通过轻量级多尺度特征金字塔实现像素级预测与全局推理，提升多任务性能。