语言大模型 / LLM

The Geometry of Harmful Intent: Training-Free Anomaly Detection via Angular Deviation in LLM Residual Streams

有害意图的几何学：通过残差流中的角度偏差实现无训练异常检测

Isaac Llorente-Saguer

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 本文提出LatentBiopsy方法，通过分析大语言模型残差流激活的几何特性，无需训练即可检测有害提示。该方法基于残差流激活的主成分分析和角度偏差，实现高精度的异常检测，具有低延迟和强鲁棒性。

Comments 20 pages, 10 figures, 3 tables. Training-free harmful-prompt detector via angular deviation in LLM residual streams. Evaluated on six Qwen variants (base / instruct / abliterated). Achieves AUROC over 0.937 (harmful-vs-normative) and 1.000 (harmful-vs-benign-aggressive) with no harmful training data

CLMN: Concept based Language Models via Neural Symbolic Reasoning

基于神经符号推理的概念语言模型：CLMN

Yibo Yang

机构 * College of Science, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学理学院） 纠错

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

AI总结 CLMN通过神经符号推理方法，在保持性能的同时提升NLP的可解释性，通过连续嵌入和模糊逻辑推理学习概念交互规则，提升医疗和金融等领域的文本处理效果。

Comments 7 pages, 2 figures

CoE: Collaborative Entropy for Uncertainty Quantification in Agentic Multi-LLM Systems

CoE：协作熵用于代理多语言模型系统中的不确定性量化

Kangkang Sun, Jun Wu, Jianhua Li, Minyi Guo, Xiuzhen Che, Jianwei Huang

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

AI总结 本文提出CoE，一种用于多语言模型协作中语义不确定性的信息理论度量，通过结合模型内语义熵和模型间与集均值的差异，提供更准确的不确定性估计，实验表明其在TriviaQA和SQuAD上优于传统基线。

Comments 18 pages, 7 figures, has already published in ICLR workshop "Agentic AI in the Wild: From Hallucinations to Reliable Autonomy"

Beyond Completion: Probing Cumulative State Tracking to Predict LLM Agent Performance

超越完成：探究累积状态跟踪以预测LLM代理性能

Dengzhe Hou, Lingyu Jiang, Deng Li, Zirui Li, Fangzhou Lin, Kazunori D Yamada

机构 * Tohoku University（东北大学） ； Lappeenranta-Lahti University of Technology LUT（拉彭兰塔-拉赫蒂理工大学） ； Texas A&M University（德克萨斯农工大学） ； Worcester Polytechnic Institute（伍斯特理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出WMF-AM方法，通过评估20种模型的累积算术状态跟踪能力，发现其与代理性能密切相关，且在控制完成分数和模型规模后仍保持显著相关性。

Structural Graph Probing of Vision-Language Models

视觉-语言模型的结构图谱探查

Haoyu He, Yue Zhuo, Yu Zheng, Qi R. Wang

机构 * Northeastern University（东北大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 研究通过神经拓扑分析视觉-语言模型的层间相关图谱，揭示群体结构对行为的意义、跨模态变化及因果影响，提出神经拓扑作为解释性中间尺度。

Comments IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2026

Overthinking Causes Hallucination: Tracing Confounder Propagation in Vision Language Models

过度思考导致幻觉：追踪视觉语言模型中的混杂因素传播

Abin Shoby, Ta Duc Huy, Tuan Dung Nguyen, Minh Khoi Ho, Qi Chen, Anton van den Hengel, Phi Le Nguyen, Johan W. Verjans, Vu Minh Hieu Phan

机构 * Australian Institute for Machine Learning, University of Adelaide（阿德莱德大学澳大利亚机器学习研究所） ； Hanoi University of Science and Technology（河内科技大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

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

AI总结 研究发现视觉语言模型幻觉源于过度思考，通过分析模型推理过程揭示混杂因素传播机制，提出Overthinking Score提升幻觉检测性能。

Comments CVPR2026 Findings

SECOND: Mitigating Perceptual Hallucination in Vision-Language Models via Selective and Contrastive Decoding

SECOND：通过选择性和对比性解码缓解视觉-语言模型中的感知幻觉

Woohyeon Park, Woojin Kim, Jaeik Kim, Jaeyoung Do

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Seoul National University（首尔大学电气与计算机工程系） ； Interdisciplinary Program in Artificial Intelligence, Seoul National University（首尔大学人工智能跨学科项目） 纠错

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

AI总结 本文提出SECOND方法，通过选择性与对比性解码机制，有效利用多尺度视觉信息，减少视觉语言模型中的感知幻觉并提升性能。

Journal ref ICML 2025

Conditional Factuality Controlled LLMs with Generalization Certificates via Conformal Sampling

基于符合采样的通用化证书的条件事实性控制大语言模型

Kai Ye, Qingtao Pan, Shuo Li

机构 * Case Western Reserve University（凯斯西储大学） 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 本文提出条件事实性控制框架CFC，通过增强分位数回归定义连续特征条件接受阈值，实现条件覆盖保证，并在理论和实验上证明其高效性与稳定性。

Comments CVPR 2026

EpiPersona: Persona Projection and Episode Coupling for Pluralistic Preference Modeling

EpiPersona：基于人格与事件耦合的多元偏好建模

Yujie Zhang, Weikang Yuan, Zhuoren Jiang, Pengwei Yan

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 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

AI总结 EpiPersona通过显式人格-事件耦合方法，有效分离持久性人格特征与情境信号，提升大语言模型在多元偏好下的泛化能力。

TriDF: Evaluating Perception, Detection, and Hallucination for Interpretable DeepFake Detection

TriDF：评估可解释深度伪造检测的感知、检测和幻觉

Jian-Yu Jiang-Lin, Kang-Yang Huang, Ling Zou, Ling Lo, Sheng-Ping Yang, Yu-Wen Tseng, Kun-Hsiang Lin, Chia-Ling Chen, Yu-Ting Ta, Yan-Tsung Wang, Po-Ching Chen, Hongxia Xie, Hong-Han Shuai, Wen-Huang Cheng

机构 * National Taiwan University（国立台湾大学） ； National Yang Ming Chiao Tung University（国立阳明交通大学） ； Jilin University（吉林大学） ； VinUniversity 纠错

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

AI总结 TriDF提出一个全面的可解释深度伪造检测基准，评估模型感知、检测和幻觉能力，揭示三者间的相互作用，为构建可信系统提供基础。

Comments CVPR 2026

Hierarchical Concept Embedding & Pursuit for Interpretable Image Classification

层次化概念嵌入与追求用于可解释的图像分类

Nghia Nguyen, Tianjiao Ding, René Vidal

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出HCEP框架，通过在潜在空间中诱导概念嵌入的层次结构，利用层次稀疏编码恢复图像中的概念，提升分类可解释性与精度。

Comments To be published in Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2026

SAGE: Sink-Aware Grounded Decoding for Multimodal Hallucination Mitigation

SAGE：面向sink的 grounded 解码用于多模态幻觉缓解

Tripti Shukla, Zsolt Kira

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 SAGE通过动态调节自注意力机制，实时监控 grounding 可靠性，有效缓解多模态幻觉问题，实验显示在MSCOCO和AMBER基准上取得显著提升。

Comments 25 pages, 6 figures, 7 tables

Goal-VLA: Image-Generative VLMs as Object-Centric World Models Empowering Zero-shot Robot Manipulation

Goal-VLA: 图像生成视觉语言模型作为对象中心世界模型，赋能零样本机器人操作

Haonan Chen, Jingxiang Guo, Bangjun Wang, Tianrui Zhang, Xuchuan Huang, Boren Zheng, Yiwen Hou, Chenrui Tie, Jiajun Deng, Lin Shao

机构 * School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院） ； The HKU Musketeers Foundation Institute of Data Science, The University of Hong Kong（香港大学数据科学研究院） ； Yuanpei College, Peking University（北京大学元培学院） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） 纠错

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

AI总结 本文提出Goal-VLA框架，利用图像生成视觉语言模型生成目标状态，通过对象状态表示分离高阶与低阶策略，提升机器人操作的泛化能力。

Streamlined Open-Vocabulary Human-Object Interaction Detection

简化开放词汇人类-物体交互检测

Chang Sun, Dongliang Liao, Changxing Ding

机构 * South China University of Technology（华南理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SL-HOI框架，基于DINOv3模型简化开放词汇人类-物体交互检测，通过融合特征和跨注意力机制提升性能，实验显示在SWiG-HOI和HICO-DET基准上达到最新水平。

TrackMAE: Video Representation Learning via Track Mask and Predict

TrackMAE：通过轨迹掩码和预测进行视频表示学习

Renaud Vandeghen, Fida Mohammad Thoker, Marc Van Droogenbroeck, Bernard Ghanem

机构 * University of Liège（列日大学） ； KAUST（阿卜杜拉国王科技大学） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：pretraining(abstract)

AI总结 TrackMAE通过显式利用运动信息作为重建信号，改进随机管掩码策略，提升视频表示学习的判别性和通用性。

Comments Accepted to CVPR 2026

GUIDED: Granular Understanding via Identification, Detection, and Discrimination for Fine-Grained Open-Vocabulary Object Detection

GUIDED: 通过识别、检测和辨别实现细粒度理解的细粒度开放词汇物体检测

Jiaming Li, Zhijia Liang, Weikai Chen, Lin Ma, Guanbin Li

机构 * School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学计算机科学与工程学院） ； Meituan（美团） ； GuangDong Province Key Laboratory of Information Security Technology（广东省信息安全技术重点实验室） ； Research Institute, Sun Yat-sen University（中山大学深圳研究院） 纠错

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

AI总结 GUIDED通过分解框架解决细粒度提示中主体与属性的语义纠缠问题，通过分离定位与识别任务提升细粒度开放词汇物体检测性能。

Comments NIPS2025

ParaUni: Enhance Generation in Unified Multimodal Model with Reinforcement-driven Hierarchical Parallel Information Interaction

ParaUni: 通过强化驱动的分层并行信息交互增强统一多模态模型的生成

Jiangtong Tan, Lin Liu, Jie Huanng, Xiaopeng Zhang, Qi Tian, Feng Zhao

机构 * MoE Key Laboratory of Brain-inspired Intelligent Perception and Cognition, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学，教育部类脑智能感知与认知重点实验室） ； Huawei Inc.（华为技术有限公司） 纠错

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

AI总结 ParaUni通过并行提取多层视觉语言模型特征并结合强化学习动态调整机制，提升统一多模态模型的生成能力。