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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。

2026-04-16 至 2026-04-16 共收录 12 信号源:cs.CL, cs.AI, cs.LG

1. 知识编辑与模型理解 12 篇

2601.07422 2026-04-16 cs.CL cs.AI 92%

Two Pathways to Truthfulness: On the Intrinsic Encoding of LLM Hallucinations

通往真实性的两条路径:关于LLM幻觉内在编码的研究

Wen Luo, Guangyue Peng, Wei Li, Shaohang Wei, Feifan Song, Liang Wang, Nan Yang, Xingxing Zhang, Jing Jin, Furu Wei, Houfeng Wang

机构 * State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University(信息处理国家重点实验室,计算机科学学院,北京大学) Microsoft Research Asia(微软亚洲研究院)

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

AI总结 本文探讨LLM幻觉的内在编码机制,通过两种信息路径揭示真实性信号的来源,发现其与知识边界和内部表示密切相关,并提出改进幻觉检测的应用。

Comments Accepted to the ACL 2026 Main Conference

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2604.13101 2026-04-16 cs.SE cs.AI 92%

Building Trust in the Skies: A Knowledge-Grounded LLM-based Framework for Aviation Safety

在天空中建立信任:一种基于知识的LLM框架用于航空安全

Anirudh Iyengar, Alisa Tiselska, Dumindu Samaraweera, Hong Liu

机构 * Senior Member, IEEE(IEEE高级会员) IEEE

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

AI总结 本文提出结合LLM和知识图谱的框架,提升航空安全分析的可信度,通过双阶段流程构建和验证安全知识,提高准确性和可追溯性。

Comments Initial version of a conference publication

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2604.13991 2026-04-16 cs.CL cs.AI cs.LG 91%

Adaptive Conformal Prediction for Improving Factuality of Generations by Large Language Models

自适应置信区间预测用于通过大语言模型提高事实性

Aleksandr Rubashevskii, Dzianis Piatrashyn, Preslav Nakov, Maxim Panov

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence(莫扎德·本·扎耶德人工智能大学)

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

AI总结 本文提出自适应置信区间预测方法,用于提升大语言模型生成内容的事实性,通过改进置信度校准以提高条件覆盖性能。

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2601.22795 2026-04-16 cs.CL 89%

Sparse or Dense? A Mechanistic Estimation of Computation Density in Transformer-based LLMs

稀疏还是密集?一种对基于Transformer的LLM计算密度的机理估计

Corentin Kervadec, Iuliia Lysova, Marco Baroni, Gemma Boleda

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

AI总结 本文通过机理可解释性方法系统量化了基于Transformer的LLM的计算密度,发现LLM通常涉及密集计算,计算密度动态变化,且不同模型对相同输入的密度相关性显著。

Comments We have detected an error in the code used for the experiment. Most of the results in sections 4 and 5 are significantly affected. A new and corrected version will be available soon. For further information, please contact the first author

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2604.13114 2026-04-16 cs.SE cs.AI 83%

The Code Whisperer: LLM and Graph-Based AI for Smell and Vulnerability Resolution

代码低语者:结合图神经网络和大语言模型的代码和漏洞解决方法

Mohammad Baqar, Raji Rustamov, Alexander Hughes

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

AI总结 本文提出Code Whisperer框架,结合图分析与大语言模型,统一检测和修复代码维护性和安全性问题,提升检测性能和修复建议实用性。

Comments 10 Pages

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2512.20481 2026-04-16 q-bio.NC cs.CL 81%

Coherence in the brain unfolds across separable temporal regimes

大脑中的相干性在可分离的时间 regime 中展开

Davide Staub, Finn Rabe, Akhil Misra, Yves Pauli, Roya Hüppi, Ni Yang, Nils Lang, Lars Michels, Victoria Edkins, Sascha Frühholz, Iris Sommer, Wolfram Hinzen, Philipp Homan

机构 * Department of Adult Psychiatry and Psychotherapy, University of Zurich, Zurich, Switzerland(大学精神病学与心理学系,苏黎世大学,苏黎世,瑞士) Department of Translation and Language Sciences, University Pompeu Fabra, Barcelona, Spain(翻译与语言科学系,庞培法拉大学,巴塞罗那,西班牙) Department of Neuroradiology, Clinical Neuroscience Center, University Hospital Zurich, Zurich, Switzerland(神经放射学系,临床神经科学中心,苏黎世大学医院,苏黎世,瑞士) Department of Psychology, University of Oslo, Oslo, Norway(心理学系,奥斯陆大学,奥斯陆,挪威) Cognitive and Affective Neuroscience Unit, University of Zurich, Zurich, Switzerland(认知与情感神经科学单元,苏黎世大学,苏黎世,瑞士) Center for Clinical Neuroscience and Cognition, University of Groningen, Groningen, Netherlands(临床神经科学与认知中心,格罗宁根大学,格罗宁根,荷兰) Neuroscience Center Zurich, University of Zurich and ETH Zurich, Zurich, Switzerland(苏黎世神经科学中心,苏黎世大学和ETH苏黎世分校,苏黎世,瑞士)

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

AI总结 研究通过无标注的漂移和移位信号揭示了语言理解中相干性的神经机制,发现默认模式网络枢纽和初级听觉皮层存在不同的神经偏好。

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2510.12460 2026-04-16 cs.CL 81%

Beyond Black-Box Interventions: Latent Probing for Faithful Retrieval-Augmented Generation

超越黑盒干预:用于忠实检索增强生成的潜在探测

Linfeng Gao, Qinggang Zhang, Baolong Bi, Bo Zeng, Zheng Yuan, Zerui Chen, Zhimin Wei, Shenghua Liu, Linlong Xu, Longyue Wang, Weihua Luo, Jinsong Su

机构 * School of Informatics, Xiamen University(厦门大学信息学院) The Hong Kong Polytechnic University(香港理工大学) University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学) Alibaba Group(阿里巴巴集团) Key Laboratory of Digital Protection and Intelligent Processing of Intangible Cultural Heritage of Fujian and Taiwan (Xiamen University), Ministry of Culture and Tourism, China(福建省和台湾非物质文化遗产数字化保护与智能处理重点实验室(厦门大学),中华人民共和国文化和旅游部,中国)

专题命中 知识编辑与模型理解 :LLM(abstract,abstract_cn);preference optimization(abstract);prompting(abstract);分类 cs.CL

AI总结 本文提出ProbeRAG框架,通过潜在冲突探测和注意力调节提升检索增强生成的忠实度,解决传统方法在评估知识冲突时的不足。

Comments ACL 2026 Findings; Code is available at https://github.com/LinfengGao/ProbeRAG

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2604.11671 2026-04-16 eess.SP cs.RO 78%

VLMaterial: Vision-Language Model-Based Camera-Radar Fusion for Physics-Grounded Material Identification

VLMaterial: 基于视觉-语言模型的相机-雷达融合用于物理基础的材料识别

Jiangyou Zhu, He Chen

机构 * Department of Inforation Engineering(信息工程系)

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

AI总结 本文提出VLMaterial框架,通过融合视觉语言模型与雷达知识实现物理基础的材料识别,采用双管道架构和上下文增强生成策略,提升跨模态融合性能,实验表明其在120余次真实实验中达到96.08%的识别准确率。

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2604.13692 2026-04-16 cs.CL 77%

Breaking the Generator Barrier: Disentangled Representation for Generalizable AI-Text Detection

突破生成器障碍:面向通用化AI-文本检测的解耦表示

Xiao Pu, Zepeng Cheng, Lin Yuan, Yu Wu, Xiuli Bi

机构 * Chongqing University of Posts and Telecommunications(重庆邮电大学)

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

AI总结 本文提出解耦框架,通过紧凑潜在编码和扰动正则化提升AI-文本检测的泛化能力,在MAGE基准上取得显著提升。

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2604.13950 2026-04-16 cs.CL 57%

Causal Drawbridges: Characterizing Gradient Blocking of Syntactic Islands in Transformer LMs

因果桥梁:Transformer语言模型中语法岛屿的梯度阻塞特性

Sasha Boguraev, Kyle Mahowald

机构 * The University of Texas at Austin(德克萨斯大学奥斯汀分校)

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

AI总结 研究通过Transformer模型的因果干预揭示语法岛屿的提取机制,发现其与wh依赖关系机制相似但受阻程度不同,提出'and'在可提取与不可提取结构中表示方式不同。

Comments 19 pages, 7 figures, 3 tables

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2510.05056 2026-04-16 cs.LG 57%

Modeling Student Learning with 3.8 Million Program Traces

用380万条程序轨迹建模学生学习

Alexis Ross, Megha Srivastava, Jeremiah Blanchard, Jacob Andreas

机构 * MIT CSAIL(麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室) Stanford University(斯坦福大学) University of Florida(佛罗里达大学)

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

AI总结 本文通过分析380万条程序轨迹,探讨训练语言模型以理解学生编程行为及学习过程,发现基于真实轨迹的模型能更准确预测学生行为并生成更正确的代码。

Comments Accepted to 27th International Conference on AI in Education (AIED 2026)

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2604.13584 2026-04-16 cs.RO 50%

UNRIO: Uncertainty-Aware Velocity Learning for Radar-Inertial Odometry

UNRIO:面向雷达-惯性里程计的不确定性感知速度学习

Jui-Te Huang, Tinashu Huang, Anthony Rowe, Michael Kaess

机构 * Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学)

专题命中 知识编辑与模型理解 :pretraining(abstract)

AI总结 UNRIO通过直接处理雷达IQ信号预测体坐标系速度,结合Transformer架构和GRT框架,在多模式下实现不确定性估计与姿态图融合,有效提升横向运动轨迹中的里程计精度。

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