语言大模型 / LLM

Emotion Concepts and their Function in a Large Language Model

情感概念及其在大语言模型中的功能

Nicholas Sofroniew, Isaac Kauvar, William Saunders, Runjin Chen, Tom Henighan, Sasha Hydrie, Craig Citro, Adam Pearce, Julius Tarng, Wes Gurnee, Joshua Batson, Sam Zimmerman, Kelley Rivoire, Kyle Fish, Chris Olah, Jack Lindsey

机构 * Anthropic 纠错

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

AI总结 研究揭示大语言模型中情感概念的内部表示及其对输出的影响，探讨其在对齐行为中的作用。

Self-Reported Confidence of Large Language Models in Gastroenterology: Analysis of Commercial, Open-Source, and Quantized Models

大语言模型在胃肠病学中的自我报告置信度：对商业、开源和量化模型的分析

Nariman Naderi, Seyed Amir Ahmad Safavi-Naini, Thomas Savage, Zahra Atf, Peter Lewis, Girish Nadkarni, Ali Soroush

机构 * Icahn School of Medicine at Mount Sinai（西奈山伊坎医学院） ； The Charles Bronfman Institute of Personalized Medicine, Icahn School of Medicine at Mount Sinai（西奈山伊坎医学院查尔斯·布朗夫曼个性化医学研究所） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Ontario Tech University（安大略理工大学） 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.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 研究评估了多种大语言模型在胃肠病学板式问题上的自我报告置信度，发现高性能模型仍存在过度自信问题，凸显了LLM在医疗领域安全使用中的不确定性量化挑战。

Comments 35 pages, 5 figures, 1 table, 7 supplementary figures

Journal ref npj Gut and Liver 3, 6 (2026)

Distributed Multi-Layer Editing for Rule-Level Knowledge in Large Language Models

分布式多层编辑用于大语言模型中的规则级知识

Yating Wang, Wenting Zhao, Yaqi Zhao, Yongshun Gong, Yilong Yin, Haoliang Sun

机构 * School of Software, Shandong University（山东大学软件学院） ； Salesforce AI Research 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.CL、cs.AI

AI总结 研究针对规则级知识的编辑问题，提出分布式多层编辑方法，通过多层干预提升规则理解和实例可迁移性。

Comments 17 pages,3 figures. Under review

Entropy-Gradient Grounding: Training-Free Evidence Retrieval in Vision-Language Models

熵-梯度基础：在视觉语言模型中无需训练的证据检索

Marcel Gröpl, Jaewoo Jung, Seungryong Kim, Marc Pollefeys, Sunghwan Hong

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； ETH AI Center（ETH人工智能中心） ； KAIST AI（韩国科学技术院人工智能系） 纠错

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

AI总结 本文提出一种无需训练的视觉语言模型证据检索方法，通过熵梯度映射提升对微小视觉细节和多区域线索的处理能力，实验显示在多个基准上取得显著改进。

Comments Project Page : https://entropy-gradient-grounding.github.io/

Mitigating Entangled Steering in Large Vision-Language Models for Hallucination Reduction

缓解大型视觉-语言模型中的纠缠引导以减少幻觉

Yuanhong Zhang, Zhaoyang Wang, Xin Zhang, Weizhan Zhang, Joey Tianyi Zhou

机构 * Ministry of Education Key Laboratory of Intelligent Networks and Network Security（教育部智能网络与网络安全重点实验室） ； Centre for Frontier AI Research, Institute of High Performance Computing, Agency for Science, Technology and Research（前沿人工智能研究中心，高性能计算研究所，科技研究局） 纠错

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

AI总结 本文提出MESA框架，通过可控的潜在空间干预减少视觉-语言模型中的幻觉，同时保持生成行为，实验表明其在多个模型家族中表现优于现有方法。

What Drives Representation Steering? A Mechanistic Case Study on Steering Refusal

是什么驱动了表示引导？对引导拒绝的机制性案例研究

Stephen Cheng, Sarah Wiegreffe, Dinesh Manocha

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） 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.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 研究通过机制性案例分析，探讨引导向量如何通过注意力机制影响模型输出，揭示引导向量主要作用于OV电路而非QK电路，并发现引导向量可被稀疏化而不影响性能。

Comments 9 pages + appendix, 7 figures

DSCA: Dynamic Subspace Concept Alignment for Lifelong VLM Editing

DSCA: 动态子空间概念对齐用于终身视觉语言模型编辑

Gyanendra Das, Sai Satyam Jena

机构 * Zynix AI, FL, USA（Zynix AI（美国佛罗里达州）） 纠错

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

AI总结 DSCA通过动态子空间对齐技术，在视觉语言模型中实现精准非干扰编辑，提升终身学习的稳定性与知识保留能力。

Comments Accepted at CVPR 2026

AFGNN: API Misuse Detection using Graph Neural Networks and Clustering

AFGNN：基于图神经网络和聚类的API误用检测

Ponnampalam Pirapuraj, Tamal Mondal, Sharanya Gupta, Akash Lal, Somak Aditya, Jyothi Vedurada

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

AI总结 本文提出AFGNN框架，利用API流程图捕捉代码中的执行序列、数据和控制流信息，通过自监督预训练和聚类识别不同API使用模式，有效检测Java代码中的API误用。

GIRL: Generative Imagination Reinforcement Learning via Information-Theoretic Hallucination Control

GIRL：通过信息论幻觉控制实现生成性想象强化学习

Prakul Sunil Hiremath

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Visvesvaraya Technological University (VTU), Belagavi, India（维斯瓦拉亚科技大学计算机科学与工程系，贝拉加维，印度） ； Aliens on Earth (AoE) Autonomous Research Group, Belagavi, India（地球外星人自主研究组，贝拉加维，印度） 纠错

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

AI总结 GIRL通过引入跨模态锚定信号和不确定性适应信任区域瓶颈，解决模型误差累积导致的轨迹漂移问题，提升长周期任务的样本效率和回报性能。

Comments 20 pages, 2 figures, 7 tables; reinforcement learning, world models

Beyond Human-Readable: Rethinking Software Engineering Conventions for the Agentic Development Era

超越人类可读性：为代理开发时代重新思考软件工程惯例

Dmytro Ustynov

机构 * Military Institute of Telecommunications and Information Technologies (MITIT)（军事电信与信息技术研究所） 纠错

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

AI总结 本文探讨代理开发时代软件工程惯例的变革，提出语义密度优化原则，通过实验验证压缩对开发成本的影响，并提出程序骨架概念和语义意图与可读性分离的主张。

Through the Magnifying Glass: Adaptive Perception Magnification for Hallucination-Free VLM Decoding

通过放大镜：用于无幻觉VLM解码的自适应感知放大

Shunqi Mao, Chaoyi Zhang, Weidong Cai

机构 * School of Computer Science, The University of Sydney, Australia（澳大利亚悉尼大学计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 本文提出感知放大器PM，通过迭代隔离相关视觉标记并放大相应区域，提升VLM对视觉细节的 scrutiny，从而减少幻觉并增强语言生成与推理能力。

Comments ACL 2026 Main Conference

Semantic Noise Reduction via Teacher-Guided Dual-Path Audio-Visual Representation Learning

通过教师引导的双路径实现语义噪声削减

Linge Wang, Yingying Chen, Bingke Zhu, Lu Zhou, Jinqiao Wang

机构 * Foundation Model Research Center, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所基础模型研究中心） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Objecteye Inc.（北京眼神科技有限公司） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：pretraining(abstract)

AI总结 本文提出TG-DP框架，通过分离重建与对齐路径，减少语义噪声，提升音频视频表示学习效果，实现零样本检索性能提升。