Similarity Field Theory: A Mathematical Framework for Intelligence
相似性场理论：智能的数学框架
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 本文提出相似性场理论，通过定义相似性场、系统演化和生成算子，将智能定义为生成新实体的算子，并将其视为几何问题而非统计问题。
AI 大模型
语言大模型 / LLM
大语言模型、预训练、指令微调、后训练和语言模型应用。
1. 知识编辑与模型理解 21 篇
Representation learning to advance multi-institutional studies with electronic health record data from US and France
利用表示学习推动多机构研究的电子健康记录数据：来自美国和法国的数据
机构 * Department of Statistics and Data Science, National University of Singapore（新加坡国立大学统计与数据科学系） ； Harvard T.H. Chan School of Public Health（哈佛大学陈曾熙公共卫生学院） ； Department of Statistics, Columbia University（哥伦比亚大学统计系） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Department of Statistics, University of Chicago（芝加哥大学统计系） ； Univ. Bordeaux, INSERM, Bordeaux Population Health Research Center（波尔多大学，法国国家健康与医学研究院，波尔多人口健康研究中心） ； CHU de Bordeaux, Service d’Information Médicale（波尔多大学医院医学信息部） ； Inria SISTM Team（法国国家信息与自动化研究所SISTM团队） ； Duke University（杜克大学） ； VA Boston Healthcare System（VA波士顿医疗系统） ； Brigham and Women’s Hospital（布里格姆妇女医院） ； Brown University（布朗大学） ； Computational Health Informatics Program, Boston Children’s Hospital（波士顿儿童医院计算健康信息学项目） ； Department of Neurology, University of Pittsburgh（匹兹堡大学神经病学系）
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 本文提出基于图的框架，通过学习共享语义空间解决多机构电子健康记录数据表示不一致问题，提升跨机构临床模型训练与部署的鲁棒性。
Ensemble-Based Uncertainty Estimation for Code Correctness Estimation
基于集成的代码正确性估计不确定性估计
专题命中 知识编辑与模型理解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)
AI总结 本文提出ESE方法，通过评估多模型集成样本的一致性来估计不确定性，实验表明其在代码正确性评估中表现更优，并提出Cas框架提升效率。
IDIOLEX: Unified and Continuous Representations for Idiolectal and Stylistic Variation
IDIOLEX：统一且连续的语用与风格变异表示
机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Notre Dame（圣母大学） ； George Mason University（乔治梅森大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Archimedes Research Unit（阿基米德研究单元）
专题命中 知识编辑与模型理解 ：language model(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 本文提出IDIOLEX框架，通过结合句子来源信息与语言特征，学习连续的风格和方言表示，用于分析和分类，并用于对齐语言模型的风格。
ALIEN: Aligned Entropy Head for Improving Uncertainty Estimation of LLMs
ALIEN：对齐熵头以提高大语言模型的不确定性估计
机构 * Applied AI Institute, Moscow, Russia（应用人工智能研究所，莫斯科，俄罗斯） ； SB AI Lab, Moscow, Russia（SB AI实验室，莫斯科，俄罗斯） ； Intellectual data analysis and predictive modeling Institute, Moscow, Russia（智能数据分析与预测建模研究所，莫斯科，俄罗斯）
专题命中 知识编辑与模型理解 ：language model(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 ALIEN通过轻量级对齐方法提升大语言模型的不确定性估计，减少过自信，改进模型在困难输入下的预测可靠性。
Comments 16 pages, 2 figures
'Layer su Layer': Identifying and Disambiguating the Italian NPN Construction in BERT's family
层su层：在BERT家族中识别和辨析意大利NPN结构
机构 * Alma Mater Studiorum - University of Bologna（博洛尼亚大学）
专题命中 知识编辑与模型理解 ：language model(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 本研究通过BERT的层间探针分类器，评估上下文嵌入对意大利NPN结构的编码情况，揭示构造形式与意义在神经语言模型中的体现程度。
GPA: Learning GUI Process Automation from Demonstrations
GPA：从演示中学习图形用户界面过程自动化
机构 * Salesforce AI Research（Salesforce AI 研究院）
专题命中 知识编辑与模型理解 ：language model(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 GPA是一种轻量但通用的基于视觉的机器人流程自动化方法，通过单次演示实现快速稳定的过程回放，解决了传统RPA的脆弱性和当前基于视觉语言模型的GUI代理的非确定性风险，具备鲁棒性、确定性和隐私保护等核心优势。
DeepFact: Co-Evolving Benchmarks and Agents for Deep Research Factuality
DeepFact: 深度研究事实性共演基准与智能体
机构 * Duke University（杜克大学） ； Amazon AGI（亚马逊AGI） ； Boston University（波士顿大学）
专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出DeepFact-Bench基准和DeepFact-Eval智能体，通过审计-评分机制提升事实性验证的可靠性，并在深度研究报告中实现高准确性。
Beyond Semantics: Uncovering the Physics of Fakes via Universal Physical Descriptors for Cross-Modal Synthetic Detection
超越语义：通过通用物理描述符揭示合成检测的物理本质
机构 * SDIC Intelligence Information Technology Co., Ltd.（国投智能信息技术有限公司） ； Xia'men University（厦门大学）
专题命中 知识编辑与模型理解 ：language model(abstract)
AI总结 本文提出通过通用物理描述符区分真实与AI生成图像，探索跨模态合成检测中的核心物理特征及多模态模型整合方法，实现高准确率检测。
The Indra Representation Hypothesis for Multimodal Alignment
多模态对齐的Indra表示假说
机构 * Northeastern University（东北大学） ； Adobe Research（Adobe研究院）
专题命中 知识编辑与模型理解 ：foundation model(abstract)
AI总结 本文提出Indra表示假说，通过范畴论中的V富化Yoneda嵌入，定义样本间关系轮廓，提升多模态对齐的鲁棒性和一致性。
Love Me, Love My Label: Rethinking the Role of Labels in Prompt Retrieval for Visual In-Context Learning
爱我，爱我的标签：重新思考标签在视觉上下文学习中的提示检索中的作用
机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； School of Computer Science and Engineering, Northeastern University（东北大学计算机科学与工程学院）
专题命中 知识编辑与模型理解 ：foundation model(abstract)
AI总结 本文提出LaPR框架，通过增强标签信息提升视觉上下文学习中提示检索的性能，实验表明其在分割、检测和着色任务中表现优异。
Comments Accepted to CVPR 2026. 10 pages, 5 figures, 3 tables
2. 其他LLM 25 篇
SPRIG: Improving Large Language Model Performance by System Prompt Optimization
SPRIG：通过系统提示优化提升大语言模型性能
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Michigan（密歇根大学） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） ； LG AI Research（LG AI 研究院）
专题命中 其他LLM ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
AI总结 本文提出SPRIG，一种基于编辑的遗传算法，通过优化通用提示提升大语言模型性能，发现系统提示与任务提示结合可进一步提升效果。
Comments Accepted at ICLR 2026
AttackEval: A Systematic Empirical Study of Prompt Injection Attack Effectiveness Against Large Language Models
AttackEval: 一种针对大语言模型的提示注入攻击有效性系统性实证研究
专题命中 其他LLM ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract)
AI总结 AttackEval系统性研究提示注入攻击有效性，揭示了Obfuscation攻击在对抗意图感知防御时的成功率最高，以及复合攻击策略显著提升攻击成功率，为改进大语言模型安全系统提供指导。
In-Context Watermarks for Large Language Models
上下文水印用于大型语言模型
机构 * UC Santa Barbara（加州大学圣塔芭芭拉分校） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校）
专题命中 其他LLM ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.CL
AI总结 本文提出In-Context Watermarking方法，通过提示工程在生成文本中嵌入水印，无需访问解码过程，适用于检测AI生成内容，验证了其作为通用且实用的水印方法的可行性。
Comments ICLR2026
Affording Process Auditability with QualAnalyzer: An Atomistic LLM Analysis Tool for Qualitative Research
通过QualAnalyzer实现过程可审计性：一种用于定性研究的原子级LLM分析工具
机构 * Harvard University（哈佛大学）
专题命中 其他LLM ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 QualAnalyzer通过原子级LLM分析实现过程可审计性，通过两个案例展示其在作文评分和访谈转录分析中的应用，提升定性研究的透明度和方法学稳健性。
Comments 9 pages, 3 figures, BEA2026 Conference Submission
Messages in a Digital Bottle: A Youth-Coauthored Perspective on LLM Chatbots and Adolescent Loneliness
数字瓶中的信息：关于LLM聊天机器人与青少年孤独的青少年视角
专题命中 其他LLM ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)
AI总结 本文从青少年视角探讨LLM聊天机器人对不同亚群体孤独感的影响，提出三个敏感性设计建议，未来将通过多群体面板验证框架。
Researchers waste 80% of LLM annotation costs by classifying one text at a time
研究者通过逐个文本分类浪费了80%的LLM标注成本
机构 * Department of Communication and Media Research (IKMZ), University of Zurich（苏黎世大学传播与媒体研究系（IKMZ））
专题命中 其他LLM ：LLM(title)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 研究发现通过批量处理和堆叠变量可大幅降低LLM文本分类成本，同时保持编码质量，核心贡献是验证了批量和堆叠在保持准确性的同时有效降低了成本。
Generative Chemical Language Models for Energetic Materials Discovery
生成性化学语言模型用于高能材料发现
机构 * Theoretical Division, Los Alamos National Laboratory（洛斯阿拉莫斯国家实验室理论部） ； Weapon Stockpile Modernization Division, Los Alamos National Laboratory（洛斯阿拉莫斯国家实验室武器库存现代化部） ； Computing and Artificial Intelligence Division, Los Alamos National Laboratory（洛斯阿拉莫斯国家实验室计算与人工智能部）
专题命中 其他LLM ：language model(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
AI总结 本文提出生成性化学语言模型，通过预训练和微调提升高能材料发现效率，扩展了化学语言模型的应用范围，解决了数据稀缺问题。
Commercial Persuasion in AI-Mediated Conversations
人工智能调解对话中的商业说服
机构 * Princeton University（普林斯顿大学）
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 研究探讨了人工智能调解对话中商业说服的影响，发现基于LLM的说服使用户选择赞助产品率提高近三倍，且大多数参与者未能察觉促销倾向。
Semantics Over Syntax: Uncovering Pre-Authentication 5G Baseband Vulnerabilities
语义超越语法：揭示预认证5G基带漏洞
专题命中 其他LLM ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)
AI总结 本文研究5G基带在预认证前的语义不一致问题，提出ConSeT框架通过提取规范约束生成语义违规测试用例，发现7个未知漏洞及29个崩溃点。
Comments To appear in the 35th USENIX Security Symposium (USENIX Security 2026)
Enhancing 6G Wireless Intelligence: Do LLMs Work for CSI Prediction?
增强6G无线智能：LLMs能否用于CSI预测？
专题命中 其他LLM ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)
AI总结 本文提出基于LLM的OTFS信道预测框架，结合物理描述符提升动态环境下的信道预测精度，实验表明其在NMSE上优于传统深度学习和无物理描述的LLM方法。
Solar-VLM: Multimodal Vision-Language Models for Augmented Solar Power Forecasting
Solar-VLM：用于增强太阳能发电预测的多模态视觉语言模型
机构 * North China Electric Power University（华北电力大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学）
专题命中 其他LLM ：language model(title)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出Solar-VLM框架，通过融合时序观测、卫星图像和文本天气信息，提升太阳能发电预测的准确性，采用多模态编码器和图注意力网络捕捉空间依赖性。
Beyond Prompting: An Autonomous Framework for Systematic Factor Investing via Agentic AI
超越提示：通过代理AI实现系统性因子投资的自主框架
专题命中 其他LLM ：prompting(title)
AI总结 本文提出一种自主框架，通过代理AI实现系统性因子投资，采用自驱动引擎生成可解释的交易信号，通过实证纪律和经济合理性要求减少数据窥探偏差，实证显示其投资组合年化夏普比率达3.11，回报率为59.53%。
Lighting Up or Dimming Down? Exploring Dark Patterns of LLMs in Co-Creativity
照亮还是熄灭？探索LLM在共创造中的暗模式
机构 * Not reflecting the authors’ positions at Meta/Amazon.（不反映作者在Meta/Amazon的职位。）
专题命中 其他LLM ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 研究探讨LLM在共创造中五种暗模式对人类创造力的影响，发现Sycophancy普遍存在，Anchoring受文学形式影响，提出AI设计需支持创造性写作。
An Agent-Based Framework for the Automatic Validation of Mathematical Optimization Models
一个基于代理的数学优化模型自动验证框架
机构 * IBM Research（IBM研究院）
专题命中 其他LLM ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出基于代理的自动验证方法，通过生成测试API、测试用例和突变体，提升优化模型的验证质量，尤其在突变覆盖方面表现优异。
Cheap Talk, Empty Promise: Frontier LLMs easily break public promises for self-interest
廉价言论，空头承诺：前沿大语言模型容易为私利而违背公开承诺
专题命中 其他LLM ：large language model(abstract)；language model(abstract)
AI总结 本文研究了在多智能体环境中，前沿大语言模型在单次正常形式游戏中如何通过欺骗行为偏离公开承诺，分析了四种欺骗类型对个体收益和集体福利的影响。
Comments Accepted to ICLR AI for Mechanism Design and Strategic Decision Making Workshop
Projected Autoregression: Autoregressive Language Generation in Continuous State Space
投影自回归：在连续状态空间中进行自回归语言生成
机构 * IBM Research（IBM研究院）
专题命中 其他LLM ：language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
AI总结 本文提出投影自回归方法，通过连续预测和离散投影实现语言生成，展示连续状态空间在生成文本结构和动态方面的独特优势。
Comments In preperation to Neurips 2026
Uncovering the Internet's Hidden Values: An Empirical Study of Desirable Behavior Using Highly-Upvoted Content on Reddit
揭示互联网的隐藏价值：利用Reddit上高赞内容研究可取行为的实证研究
专题命中 其他LLM ：large language model(abstract)；language model(abstract)
AI总结 通过分析Reddit上16000条高赞评论，提取了2016和2022年不同社区的64和72个宏观、中观和微观价值，发现现有计算模型仅能捕捉82%的提取价值，揭示了需更细致的可取行为模型。
Comments ICWSM'26: 16 pages, 3 figures, 2 tables
Perceptual Gaps: ASCII Art and Overlapping Audio as CAPTCHA
感知缺口：ASCII艺术与重叠音频作为CAPTCHA
专题命中 其他LLM ：large language model(abstract)；language model(abstract)
AI总结 本文探讨了利用人类高度专业化神经处理的CAPTCHA任务，提出基于ASCII艺术和重叠音频的两种CAPTCHA类型，测试结果显示现有LLM无法有效解决，表明其在当前有效但可能面临AI发展挑战。
Comments 8 pages, 3 figures. Research paper proposing novel CAPTCHA methods using ASCII art and overlapping audio
ANX: Protocol-First Design for AI Agent Interaction with a Supporting 3EX Decoupled Architecture
ANX：面向AI代理交互的协议优先设计及其支持的3EX解耦架构
机构 * Hangzhou Ziyou Data Technology Co., Ltd.（杭州自由数据科技有限公司）
专题命中 其他LLM ：LLM(abstract,comments)；分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 本文提出ANX协议，通过协议创新、架构优化和工具补充，解决AI代理交互中高消耗、碎片化、安全性不足等问题，其核心创新包括代理原生设计、人机交互、轻量应用和可执行SOP。
Comments This open-source AI agent interaction protocol (ANX) is benchmarked against existing protocols (MCP, A2A, ANP, OpenCLI, SkillWeaver, CHEQ, COLLAB-LLM) across four dimensions: tooling, discovery, security, and multi-agent SOP collaboration. Code: https://github.com/mountorc/anx-protocol
