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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。

2026-04-13 至 2026-04-13 共收录 12 信号源:cs.CL, cs.AI, cs.LG

1. 长上下文与记忆 12 篇

2506.17310 2026-04-13 q-bio.NC cs.CL cs.NE 89%

PaceLLM: Brain-Inspired Large Language Models for Long-Context Understanding

PaceLLM:用于长上下文理解的脑启发式大语言模型

Kangcong Li, Peng Ye, Chongjun Tu, Lin Zhang, Chunfeng Song, Jiamin Wu, Tao Yang, Qihao Zheng, Tao Chen

机构 * School of Information Science and Technology, Fudan University(复旦大学信息科学与技术学院) Shanghai Artificial Intelligence Laboratory(上海人工智能实验室) The Chinese University of Hong Kong(香港中文大学)

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.CL

AI总结 PaceLLM通过引入持久活动机制和皮层专家聚类,解决大语言模型在长上下文中的信息衰减和语义碎片化问题,提升多文档问答和无限基准任务性能,扩展上下文长度至200K tokens。

Comments Accepted by NeurIPS 2025

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2602.15313 2026-04-13 cs.CL 83%

Mnemis: Dual-Route Retrieval on Hierarchical Graphs for Long-Term LLM Memory

Mnemis:基于分层图的双路检索用于长期LLM记忆

Zihao Tang, Xin Yu, Ziyu Xiao, Zengxuan Wen, Zelin Li, Jiaxi Zhou, Hualei Wang, Haohua Wang, Haizhen Huang, Weiwei Deng, Feng Sun, Qi Zhang

机构 * Microsoft(微软)

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

AI总结 Mnemis提出一种结合系统1相似性搜索和系统2全局选择机制的新型记忆框架,通过分层图实现语义层次的自顶向下检索,提升长期记忆检索性能。

Comments Accepted to ACL2026

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2604.04144 2026-04-13 cs.CL cs.AI 81%

Many Preferences, Few Policies: Towards Scalable Language Model Personalization

多种偏好,少数政策:迈向可扩展的语言模型个性化

Cheol Woo Kim, Jai Moondra, Roozbeh Nahavandi, Andrew Perrault, Milind Tambe, Swati Gupta

机构 * Harvard University(哈佛大学) Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学) The Ohio State University(俄亥俄州立大学) Massachusetts Institute of Technology(麻省理工学院)

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

AI总结 本文提出PALM方法,通过多维权重向量建模用户偏好,生成小规模LLM组合以实现个性化,理论保证了规模和近似质量的平衡。

Comments Fixed typos

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2507.10722 2026-04-13 q-bio.NC cs.NE 75%

Bridging Brains and Machines: A Unified Frontier in Neuroscience, Artificial Intelligence, and Neuromorphic Systems

连接大脑与机器:神经科学、人工智能与神经形态系统的统一前沿

Sohan Shankar, Yi Pan, Hanqi Jiang, Zhengliang Liu, Mohammad R. Darbandi, Agustin Lorenzo, Junhao Chen, Weihang You, Md Mehedi Hasan, Arif Hassan Zidan, Eliana Gelman, Joshua A. Konfrst, Jillian Y. Russell, Katelyn Fernandes, Tianze Yang, Yiwei Li, Huaqin Zhao, Afrar Jahin, Triparna Ganguly, Shair Dinesha, Yifan Zhou, Zihao Wu, Xinliang Li, Lokesh Adusumilli, Aziza Hussein, Sagar Nookarapu, Jixin Hou, Kun Jiang, Jiaxi Li, Brenden Heinel, XianShen Xi, Hailey Hubbard, Zayna Khan, Levi Whitaker, Ivan Cao, Max Allgaier, Andrew Darby, Lin Zhao, Lu Zhang, Xiaoqiao Wang, Xiang Li, Wei Zhang, Xiaowei Yu, Dajiang Zhu, Yohannes Abate, Tianming Liu

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

AI总结 本文探讨神经科学、通用人工智能与神经形态计算的融合,提出基于脑生理学的框架,总结了突触可塑性、稀疏脉冲通信和多模态关联在下一代AGI系统中的应用,并讨论了突破冯·诺依曼瓶颈的物理子系统及四个关键挑战。

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2509.02967 2026-04-13 cs.LG cs.AI eess.SP 73%

AR-KAN: Autoregressive-Weight-Enhanced Kolmogorov-Arnold Network for Time Series Forecasting

AR-KAN:用于时间序列预测的自回归权重增强的科莫戈洛夫-阿诺尔德网络

Chen Zeng, Tiehang Xu, Qiao Wang

机构 * School of Information Science and Engineering, Southeast University(东南大学信息科学与工程学院) School of Economics and Management, Southeast University(东南大学经济管理学院)

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

AI总结 本文提出AR-KAN,结合自回归模块和KAN,通过理论证明和实验验证,展示了其在时间序列预测中的优越性能。

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2604.09308 2026-04-13 cs.AI 70%

Constraint-Aware Corrective Memory for Language-Based Drug Discovery Agents

基于约束的纠正记忆:用于基于语言的药物发现代理

Maochen Sun, Youzhi Zhang, Gaofeng Meng

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(中国科学院自动化研究所) School of Advanced Interdisciplinary Sciences, University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学先进交叉科学学院)

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CACM框架,通过精确的集合级诊断和简洁的记忆写回机制,提升语言基药物发现代理的可靠性,实验表明其在目标级成功率提升36.4%。

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2508.06869 2026-04-13 cs.CV cs.AI 70%

VSI: Visual Subtitle Integration for Keyframe Selection to enhance Long Video Understanding

VSI:视觉字幕整合用于关键帧选择以增强长视频理解

Jianxiang He, Meisheng Hong, Jungang Li, Weiyu Guo, Xuming Hu, Hui Xiong

机构 * AI Thrust, HKUST(GZ)(香港科技大学(广州)) Shandong University(山东大学)

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 VSI通过融合视觉与文本信息提升长视频关键帧检索精度,实现在文本相关任务中的突破性表现。

Comments Accepted to CVPR 2026 Findings, 10 pages

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2604.08644 2026-04-13 cs.CL 70%

EXAONE 4.5 Technical Report

EXAONE 4.5 技术报告

Eunbi Choi, Kibong Choi, Sehyun Chun, Seokhee Hong, Junwon Hwang, Hyojin Jeon, Ahra Jo, Hyunjik Jo, Yeonsik Jo, Joonkee Kim, Seonghwan Kim, Soyeon Kim, Sunkyoung Kim, Yireun Kim, Yongil Kim, Changhun Lee, Haeju Lee, Jinsik Lee, Kyungmin Lee, Sangha Park, Kwangrok Ryoo, Minju Seo, Sejong Yang, Heuiyeen Yeen, Hwan Chang, Stanley Jungkyu Choi, Yejin Choi, Kyubeen Han, Joonwon Jang, Kijeong Jeon, Geunyeong Jeong, Gerrard Jeongwon Jo, Jiyeon Jung, Daeseong Kim, Dohoon Kim, Dohyun Kim, Hyunseo Kim, Minu Kim, Myoungshin Kim, Youchul Kim, Byungoh Ko, Christopher Lee, Edward Hwayoung Lee, Honglak Lee, Jiyoung Lee, Sangeun Lee, Seungwon Lim, Woohyung Lim, Jueun Mun, Jaewoo Park, Jimin Park, Jinho Park, Yongmin Park, Wooseok Seo, Yongwoo Song, Sihyuk Yi, Kyungjae Yoo, Sangyeon Yoon

机构 * LG AI Research(LG AI 研究院)

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

AI总结 EXAONE 4.5通过集成专用视觉编码器扩展EXAONE 4.0框架,实现多模态预训练,提升文档理解和语言能力,支持256K tokens上下文长度,优于同类模型。

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2604.09494 2026-04-13 cs.CL cs.AI cs.IR cs.LG 67%

RecaLLM: Addressing the Lost-in-Thought Phenomenon with Explicit In-Context Retrieval

RecaLLM:通过显式上下文检索解决‘思维迷失’现象

Kyle Whitecross, Negin Rahimi

机构 * University of Massachusetts Amherst(马萨诸塞大学阿默斯特分校)

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 RecaLLM通过交替推理与显式上下文检索解决推理过程中因长上下文导致的检索性能下降问题,显著提升了RULER和HELMET基准测试表现。

Comments Code, data, and models available at https://github.com/kswhitecross/RecaLLM

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2604.08256 2026-04-13 cs.CL cs.AI 62%

HyperMem: Hypergraph Memory for Long-Term Conversations

HyperMem:用于长期对话的超图记忆

Juwei Yue, Chuanrui Hu, Jiawei Sheng, Zuyi Zhou, Wenyuan Zhang, Tingwen Liu, Li Guo, Yafeng Deng

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences(中国科学院信息工程研究所) School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学网络空间安全学院) EverMind AI

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

AI总结 HyperMem通过超图结构建模高阶关联,提升长期对话中的记忆检索效率与准确性,实验表明其在LoCoMo基准上达到92.73%的LLM-as-a-judge准确率。

Comments ACL 2026 Main

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2512.19396 2026-04-13 cs.AI 57%

EchoTrail-GUI: Building Actionable Memory for GUI Agents via Critic-Guided Self-Exploration

EchoTrail-GUI: 通过批评者引导的自我探索构建可操作的记忆以改进GUI代理

Runze Li, Yuwen Zhai, Bo Xu, LiWu Xu, Nian Shi, Wei Zhang, Ran Lin, Liang Wang

机构 * Taobao & Tmall Group of Alibaba(阿里巴巴淘宝天猫集团) East China Normal University(华东师范大学) Shanghai Innovation Institute(上海创新研究院)

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

AI总结 本文提出EchoTrail-GUI框架,通过动态记忆系统提升GUI代理任务成功率和效率,验证了结构化记忆在GUI自动化中的有效性。

Comments CVPR 2026 Findings

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2502.14925 2026-04-13 cs.SE 50%

CODEPROMPTZIP: Code-specific Prompt Compression for Retrieval-Augmented Generation in Coding Tasks with LMs

CODEPROMPTZIP:用于编码任务中基于检索的生成的代码特定提示压缩

Pengfei He, Shaowei Wang, Tse-Hsun Chen

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

AI总结 本文提出CodePromptZip框架,通过程序分析识别代码token类型并进行消融分析,训练小型LM实现灵活压缩,提升编码任务性能。

Comments Accepted at Findings of ACL 2026

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