语言大模型 / LLM

MIMIC-Py: An Extensible Tool for Personality-Driven Automated Game Testing with Large Language Models

MIMIC-Py：一种基于人格驱动的大型语言模型自动游戏测试工具

Yifei Chen, Sarra Habchi, Lili Wei

机构 * Electrical and Computer Engineering, McGill University（麦吉尔大学电气与计算机工程系） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 MIMIC-Py通过模块化架构实现人格驱动LLM代理的可重用性和扩展性，支持多种交互机制，降低新游戏环境部署难度。

Comments 10 pages, Accepted by FSE Companion '26, July 5--9, 2026, Montreal, QC, Canada

Externalization in LLM Agents: A Unified Review of Memory, Skills, Protocols and Harness Engineering

LLM代理中的外部化：内存、技能、协议和Harness工程的统一综述

Chenyu Zhou, Huacan Chai, Wenteng Chen, Zihan Guo, Rong Shan, Yuanyi Song, Tianyi Xu, Yingxuan Yang, Aofan Yu, Weiming Zhang, Congming Zheng, Jiachen Zhu, Zeyu Zheng, Zhuosheng Zhang, Xingyu Lou, Changwang Zhang, Zhihui Fu, Jun Wang, Weiwen Liu, Jianghao Lin, Weinan Zhang

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 本文综述了LLM代理中从模型权重到上下文再到Harness的演变，探讨了内存、技能和协议作为外部化形式的协同作用，分析了参数化能力与外部化能力的权衡及未来发展方向。

Comments 54 pages, tech report on Externalization in LLM Agents

Quine: Realizing LLM Agents as Native POSIX Processes

Quine：将LLM代理作为原生POSIX进程实现

Hao Ke

机构 * Independent Researcher（独立研究员） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Quine通过将LLM代理作为原生POSIX进程实现，利用操作系统提供的隔离、调度和通信机制，继承内核的隔离、组合和资源控制能力，支持递归委托和上下文刷新。

Comments Minor revision clarifying exec semantics

Stacked from One: Multi-Scale Self-Injection for Context Window Extension

从一叠起：多尺度自我注入用于上下文窗口扩展

Wei Han, Pan Zhou, Soujanya Poria, Shuicheng Yan

机构 * Singapore University of Technology and Design (SUTD)（新加坡科技设计大学） ； Singapore Management University (SMU)（新加坡管理大学） ； Nanyang Technological University (NTU)（南洋理工大学） ； National University of Singapore (NUS)（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出多尺度自我注入框架，通过压缩和查询感知信息获取扩展上下文窗口，实现高效且准确的长上下文处理。

Comments 20 pages, 6 figures

"Theater of Mind" for LLMs: A Cognitive Architecture Based on Global Workspace Theory

LLM 的 '心灵剧场'：基于全局工作空间理论的认知架构

Wenlong Shang

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 本文提出基于全局工作空间理论的全局工作空间代理（GWA）架构，通过引入熵驱动机制和双层记忆分叉策略，解决LLM自主性不足的问题，实现持续自主认知。

A Decomposition Perspective to Long-context Reasoning for LLMs

从分解视角看大语言模型的长上下文推理

Yanling Xiao, Huaibing Xie, Guoliang Zhao, Shihan Dou, Shaolei Wang, Yiting Liu, Nantao Zheng, Cheng Zhang, Pluto Zhou, Zhisong Zhang, Lemao Liu

机构 * Large Language Model Department, Tencent（腾讯大语言模型部门） ； Xi'an Jiaotong University（西安交通大学） ； Tencent（腾讯） ； Fudan University（复旦大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文从分解视角出发，将长上下文推理分解为基本原子技能，并通过伪数据集训练提升模型能力，实验证明该方法在多个基准测试中提升了7.7%的性能。

COSMIC: Emotionally Intelligent Agents to Support Mental and Emotional Well-being in Extreme Isolation: Lessons from Analog Astronaut Training Missions

COSMIC：支持心理健康和情绪福祉的智能代理：来自类比宇航员训练任务的启示

A. Xygkou-Tsiamoulou, Alexandra Covaci, Zeqi Jia, Jenny Yiend, Chee Siang Ang

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 本文提出COSMIC，一种高保真情感智能AI伴侣，用于评估生成AI在极端孤立环境下的有效性，通过模块化架构和自然观察框架评估心理韧性。

Comments 7 pages, 2 figures, 3 tables

Beyond Pedestrians: Caption-Guided CLIP Framework for High-Difficulty Video-based Person Re-Identification

超越行人：基于描述的CLIP框架用于高难度视频基的人重识别

Shogo Hamano, Shunya Wakasugi, Tatsuhito Sato, Sayaka Nakamura

机构 * Sony Group Corporation（索尼集团公司） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出CG-CLIP框架，通过文本描述和可学习令牌提升视频中高难度行人重识别性能，实验表明其在多个数据集上优于现有方法。

SepSeq: A Training-Free Framework for Long Numerical Sequence Processing in LLMs

SepSeq：一种无需训练的长数值序列处理框架

Jie Sun, Yu Liu, Lu Han, Qiwen Deng, Xiang Shu, Yang Xiao, Xingyu Lu, Jun Zhou, Pengfei Liu, Lintao Ma, Jiancan Wu, Xiang Wang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Nanjing University（南京大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Ocean University of China（中国海洋大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对LLM处理长数值序列性能下降问题，提出SepSeq框架通过插入分隔符令牌缓解注意力分散，提升准确率并减少推理令牌消耗。

Comments 16 pages, 4 figures, 5 tables

Video Parallel Scaling: Aggregating Diverse Frame Subsets for VideoLLMs

视频并行扩展：聚合多样化的帧子集用于VideoLLMs

Hyungjin Chung, Hyelin Nam, Jiyeon Kim, Hyojun Go, Byeongjun Park, Junho Kim, Joonseok Lee, Seongsu Ha, Byung-Hoon Kim

机构 * EverEx ； University of Michigan（密歇根大学） ； KAIST（韩国科学技术院） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Yonsei University（延世大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出Video Parallel Scaling方法，通过并行处理不同帧子集提升VideoLLMs的时序推理能力，实验表明其在不同模型架构和规模上均显著提升性能，且比其他并行方法更高效。

Comments CVPR Findings 2026; code: https://github.com/hyungjin-chung/VPS

Tokalator: A Context Engineering Toolkit for Artificial Intelligence Coding Assistants

Tokalator：一个用于人工智能代码助手的上下文工程工具包

Vahid Farajijobehdar, İlknur Köseoğlu Sarı, Nazım Kemal Üre, Engin Zeydan

专题命中 长上下文与记忆 ：large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 Tokalator为AI辅助开发提供上下文管理工具，包含实时预算监控、11个命令、九个计算器及17种大语言模型支持，通过50名开发者的调研发现指令文件注入和低相关性标签是主要预算消耗来源。

Comments 37 pages, 2 figures

Optimal Decay Spectra for Linear Recurrences

线性递归模型的最优衰减谱

Yang Cao

专题命中 长上下文与记忆 ：language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出PoST框架，通过谱重参数化和位置自适应缩放，实现线性递归模型的最优衰减谱，提升长上下文处理能力。

PolicyLong: Towards On-Policy Context Extension

PolicyLong：迈向基于策略的上下文扩展

Junlong Jia, Ziyang Chen, Xing Wu, Chaochen Gao, TingHao Yu, Feng Zhang, Songlin Hu

机构 * Hunyuan Team, Tencent（腾讯混元团队） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 PolicyLong通过动态在线策略方法解决LLM上下文扩展中的数据稀缺问题，通过迭代重新执行数据筛选，确保训练分布与模型能力同步，提升长上下文性能。

Comments Work in progress. Correspondence to ucaswu@tencent.com or wuxing@iie.ac.cn

Let the Agent Steer: Closed-Loop Ranking Optimization via Influence Exchange

让代理引导：通过影响交换实现闭环排名优化

Yin Cheng, Liao Zhou, Xiyu Liang, Dihao Luo, Tewei Lee, Kailun Zheng, Weiwei Zhang, Mingchen Cai, Jian Dong, Andy Zhang

机构 * Shopee 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出Sortify，首个自主LLM驱动的排名优化代理，通过影响交换闭环实现从诊断到参数部署的自动化优化，解决了结构问题并提升了GMV和广告收入。

PanoSAM2: Lightweight Distortion- and Memory-aware Adaptions of SAM2 for 360 Video Object Segmentation

PanoSAM2：轻量级的失真和内存感知的SAM2改进用于360视频对象分割

Dingwen Xiao, Weiming Zhang, Shiqi Wen, Lin Wang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：prompting(abstract)

AI总结 本文提出PanoSAM2，通过改进SAM2以应对360视频中的失真和内存问题，提升分割可靠性，同时保持用户友好的提示设计。