语言大模型 / LLM

Serving Chain-structured Jobs with Large Memory Footprints with Application to Large Foundation Model Serving

为具有大内存足迹的链式作业服务而设计的链式结构作业服务

Tingyang Sun, Ting He, I-Hong Hou

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

AI总结 本文研究了大基础模型服务中的链式结构作业服务问题，提出了一种基于块放置和缓存分配的新型问题解决方案，通过流水线并行化解决了服务器链组成问题，显著提升了响应时间。

Comments Technical report

Response-Aware User Memory Selection for LLM Personalization

面向响应的用户记忆选择用于LLM个性化

Jillian Fisher, Jennifer Neville, Chan Young Park

机构 * Department of Computer Science and Engineering, University of Washington, Seattle, WA, United States of America（华盛顿大学计算机科学与工程系） ； Microsoft Research, Redmond, WA, United States of America（微软研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出RUMS方法，通过测量记忆与模型输出的互信息选择用户记忆，提升响应质量并降低计算成本。

Comments Code at: https://github.com/jfisher52/Response_Utility_Optimized_Memory_Selection

Shuffle the Context: RoPE-Perturbed Self-Distillation for Long-Context Adaptation

重组上下文：RoPE扰动的自我蒸馏用于长上下文适应

Zichong Li, Chen Liang, Liliang Ren, Tuo Zhao, Yelong Shen, Weizhu Chen

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Microsoft（微软） 纠错

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

AI总结 本文提出RoPE扰动的自我蒸馏方法，通过扰动RoPE索引生成不同视角的训练序列，提升模型对位置变化的鲁棒性，实验显示在长上下文任务中表现更优。

AI4S-SDS: A Neuro-Symbolic Solvent Design System via Sparse MCTS and Differentiable Physics Alignment

AI4S-SDS: 一种基于稀疏MCTS和可微物理对齐的神经符号溶剂设计系统

Jiangyu Chen

机构 * State Key Laboratory for Novel Software Technology at Nanjing University（南京大学新型软件技术国家重点实验室） ； School of Computer Science, Nanjing University（南京大学计算机科学学院） ； Suzhou Laboratory（苏州实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出AI4S-SDS系统，通过稀疏MCTS和可微物理对齐，解决化学配方设计中的高维组合空间问题，提升探索多样性并实现物理约束下的有效性。

Assessing the Potential of Masked Autoencoder Foundation Models in Predicting Downhole Metrics from Surface Drilling Data

评估掩码自编码基础模型在从地面钻井数据预测井下指标中的潜力

Aleksander Berezowski, Hassan Hassanzadeh, Gouri Ginde

机构 * Schulich School of Engineering（施鲁奇工程学院） ； Department of Electrical and Software Engineering（电气与软件工程系） ； University of Calgary（卡尔加里大学） ； Department of Chemical and Petroleum Engineering（化学与石油工程系） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：foundation model(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文评估MAEFMs在从地面钻井数据预测井下指标中的潜力，发现其在时间序列建模中具有优势，建议未来进行实证验证。

DySCO: Dynamic Attention-Scaling Decoding for Long-Context Language Models

DySCO：动态注意力缩放解码用于长上下文语言模型

Xi Ye, Wuwei Zhang, Fangcong Yin, Howard Yen, Danqi Chen

机构 * Princeton Language and Intelligence, Princeton University（普林斯顿语言与智能，普林斯顿大学） ； Department of Computer Science, New York University（纽约大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 DySCO通过动态调整注意力机制提升长上下文推理能力，利用检索头识别关键token并增强其权重，在多个基准测试中取得25%的性能提升。

LongAct: Harnessing Intrinsic Activation Patterns for Long-Context Reinforcement Learning

LongAct：利用内在激活模式促进长上下文强化学习

Bowen Ping, Zijun Chen, Tingfeng Hui, Qize Yu, Chenxuan Li, Junchi Yan, Baobao Chang

机构 * Peking University（北京大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 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.LG

AI总结 本文提出LongAct方法，通过利用长上下文推理中的稀疏结构，改进大语言模型的训练，提升长上下文处理能力与泛化性能。

APEX-MEM: Agentic Semi-Structured Memory with Temporal Reasoning for Long-Term Conversational AI

APEX-MEM: 基于时序推理的代理半结构化记忆用于长期对话AI

Pratyay Banerjee, Masud Moshtaghi, Shivashankar Subramanian, Amita Misra, Ankit Chadha

机构 * Amazon（亚马逊） 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

AI总结 APEX-MEM通过结合属性图、只追加存储和多工具检索代理，解决大语言模型在长期对话记忆中的可靠性问题，实现88.88%的LOCOMO问答准确率和86.2%的LongMemEval表现。

Comments Accepted to ACL 2026 Mains

Latent-Condensed Transformer for Efficient Long Context Modeling

基于MLA的潜在压缩Transformer用于高效长上下文建模

Zeng You, Yaofo Chen, Qiuwu Chen, Ying Sun, Shuhai Zhang, Yingjian Li, Yaowei Wang, Mingkui Tan

机构 * South China University of Technology（南方科技大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； AIGCode ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Pazhou Laboratory（琶洲实验室） 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 本文提出Latent-Condensed Attention，通过在MLA的潜在空间内压缩上下文，减少计算成本和KV缓存，同时保持性能。

Comments Accepted by ACL 2026

VideoStir: Understanding Long Videos via Spatio-Temporally Structured and Intent-Aware RAG

VideoStir：通过时空结构化和意图感知的RAG理解长视频

Honghao Fu, Miao Xu, Yiwei Wang, Dailing Zhang, Jun Liu, Yujun Cai

机构 * University of Queensland（昆士兰大学） ； University of California, Merced（加州大学默塞德分校） ； Institute of Automation, CAS（中国科学院自动化研究所） ； Lancaster University（兰卡斯特大学） 纠错

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

AI总结 VideoStir通过构建时空图和意图相关性评分器，改进长视频RAG框架，实现基于意图的结构化推理，无需辅助信息即可竞争现有最佳基线。

Comments Accepted by ACL 2026

MAGMA: A Multi-Graph based Agentic Memory Architecture for AI Agents

MAGMA：一种基于多图的代理记忆架构用于AI代理

Dongming Jiang, Yi Li, Guanpeng Li, Bingzhe Li

机构 * Department of Computer Science, The University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校计算机科学系） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of Florida（佛罗里达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(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 MAGMA通过多图结构实现记忆表示，提升长时序推理任务的性能，提供透明推理路径和细粒度检索控制。

Comments ACL 2026 Main

cuRoboV2: Dynamics-Aware Motion Generation with Depth-Fused Distance Fields for High-DoF Robots

cuRoboV2：基于深度融合距离场的动态感知运动生成用于高自由度机器人

Balakumar Sundaralingam, Adithyavairavan Murali, Stan Birchfield

机构 * NVlabs 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 cuRoboV2通过融合深度信息的距离场技术，实现高自由度机器人的安全、可行和反应式运动生成，提升了单臂机械臂到完整人形机器人的运动生成能力。

Comments cuRoboV2 Technical Report with code url

AgentIAD: Agentic Industrial Anomaly Detection via Adaptive Memory Augmentation

AgentIAD: 通过自适应记忆增强的代理工业异常检测

Junwen Miao, Penghui Du, Yingying Fan, Yi Liu, Yu Wang, Runze He, Lida Huang, Yan Wang

机构 * AIR, Tsinghua University（清华大学AIR） ； Etude AI ； Stony Brook University（石溪大学） 纠错

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

AI总结 本文提出AgentIAD框架，通过统一的动作空间实现迭代工业检测，利用视觉记忆和检索记忆进行多轮感知-行动推理，提升异常检测准确性和可解释性。