语言大模型 / LLM

Continuous-Utility Direct Preference Optimization

连续效用直接偏好优化

Muhammad Ahmed Mohsin, Muhammad Umer, Ahsan Bilal, Zihao He, Muhammad Usman Rafique, Asad Aali, Muhammad Ali Jamshed, John M. Cioffi, Emily Fox

机构 * stanford（斯坦福大学） ； meta ； glasgow（格拉斯哥大学） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：preference optimization(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出CU-DPO框架，通过连续评分替代二元标签，提升模型在数学推理任务中的策略选择准确率和推理能力。

Reinforcing privacy reasoning in LLMs via normative simulacra from fiction

通过小说中的规范仿像强化大语言模型的隐私推理

Matt Franchi, Madiha Zahrah Choksi, Harold Triedman, Helen Nissenbaum

机构 * Cornell Tech（康奈尔科技） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：LLM(abstract,abstract_cn)；SFT(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文通过从小说中提取规范仿像，结合监督学习和GRPO强化学习，提升大语言模型的隐私推理能力，验证了小说来源的规范仿像在现实领域中的有效性。

Entropy Ratio Clipping as a Soft Global Constraint for Stable Reinforcement Learning

熵比裁剪作为稳定强化学习的软全局约束

Zhenpeng Su, Leiyu Pan, Minxuan Lv, Tiehua Mei, Zijia Lin, Yuntao Li, Wenping Hu, Ruiming Tang, Kun Gai, Guorui Zhou

机构 * Kuaishou Technology（快手科技） ； Tsinghua University（清华大学） ； Independent（独立） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；post-training(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 本文提出熵比裁剪机制，通过量化策略探索的相对变化，缓解强化学习中的分布偏移问题，提升训练稳定性。

Comments This paper has been accepted by ACL2026

The Specification Trap: Why Static Value Alignment Alone Is Insufficient for Robust Alignment

规范陷阱：为何仅靠静态价值对齐无法实现稳健对齐

Austin Spizzirri

机构 * Belmont University（贝尔蒙特大学） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：RLHF(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文指出静态内容导向的人工智能价值对齐在能力扩展、分布偏移和自主性提升时无法实现稳健对齐，探讨了哲学难题及现有方法的结构性漏洞。

Comments 31 pages, no figures. Version 5. First posted as arXiv:2512.03048 in November 2025. First in a six-paper research program on AI alignment

CE-GPPO: Coordinating Entropy via Gradient-Preserving Clipping Policy Optimization in Reinforcement Learning

CE-GPPO：通过梯度保持剪裁策略优化协调熵在强化学习中

Zhenpeng Su, Leiyu Pan, Minxuan Lv, Yuntao Li, Wenping Hu, Fuzheng Zhang, Kun Gai, Guorui Zhou

机构 * Kuaishou Technology（快手科技） ； Independent（独立） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 本文提出CE-GPPO算法，通过恢复剪裁令牌的梯度信号，协调探索与利用，缓解熵不稳定问题，并在数学推理任务中优于现有方法。

Comments This paper has been accepted by ACL 2026

STReasoner: Empowering LLMs for Spatio-Temporal Reasoning in Time Series via Spatial-Aware Reinforcement Learning

STReasoner: 通过空间感知强化学习赋能LLMs进行时间序列的时空推理

Juntong Ni, Shiyu Wang, Qi He, Ming Jin, Wei Jin

机构 * Emory University（埃默里大学） ； Microsoft（微软） ； Griffith University（格里菲斯大学） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出STReasoner，通过整合时间序列、图结构和文本，提升LLMs的时空推理能力，采用S-GRPO算法增强空间逻辑，实验显示在低成本下取得显著准确率提升。

Comments ACL 2026 Main, we release our code publicly at https://github.com/LingFengGold/STReasoner

Generative Learning Enhanced Intelligent Resource Management for Cell-Free Delay Deterministic Communications

生成学习增强的智能资源管理用于无基站确定性通信

Shuangbo Xiong, Cheng Zhang, Wen Wang, Wenwu Yu, Yongming Huang

专题命中 后训练与偏好优化 ：pretraining(abstract)

AI总结 本文研究了无基站MIMO系统中的资源分配问题，提出基于虚拟约束马尔可夫决策过程的离线预训练框架，通过证据感知条件高斯混合模型提升效率和安全性，实验表明其在能效和延迟约束方面表现优异。

Comments The paper has been submitted to IEEE Transactions on Wireless Communications

Behavioral Consistency and Transparency Analysis on Large Language Model API Gateways

大型语言模型API网关的行为一致性与透明度分析

Guanjie Lin, Yinxin Wan, Shichao Pei, Ting Xu, Kuai Xu, Guoliang Xue

机构 * University of Massachusetts Boston（马萨诸塞大学波士顿分校） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出GateScope框架，用于评估LLM网关的行为一致性和操作透明度，发现多个网关存在模型降级、响应不一致、计费不准确等问题。

Comments 11 pages. Initially submitted to IMC 2026 Cycle 1 on November 20, 2025; accepted on March 13, 2026. To appear in Proceedings of the 2026 ACM Internet Measurement Conference (IMC '26)

Spatial Metaphors for LLM Memory: A Critical Analysis of the MemPalace Architecture

基于LLM记忆的空间隐喻：MemPalace架构的批判性分析

Robin Dey, Panyanon Viradecha

机构 * OpenHub Research（开放枢纽研究） 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.CL、cs.AI

AI总结 MemPalace通过空间隐喻组织大语言模型的长期记忆，其高召回率源于直接存储哲学与ChromaDB嵌入模型的结合，而非空间结构本身，同时提出了低唤醒成本和零LLM写入路径等创新。

Comments 20 pages, 10 tables. Code and data at https://github.com/web3guru888/mempalace-scientific-analysis

SafeTrans: LLM-assisted Transpilation from C to Rust

SafeTrans: 借助LLM从C到Rust的转换

Muhammad Farrukh, Baris Coskun, Tapti Palit, Michalis Polychronakis

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

AI总结 本文提出SafeTrans框架，利用LLM自动将C代码转换为Rust代码并修复错误，通过引导修复技术提升转换成功率，并评估转换过程中的安全影响。

SCM: Sleep-Consolidated Memory with Algorithmic Forgetting for Large Language Models

SCM：基于算法遗忘的睡眠巩固记忆用于大语言模型

Saish Sachin Shinde

机构 * Clyrai IP Studio（Clyrai IP实验室） 纠错

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

AI总结 SCM通过引入睡眠巩固机制和算法遗忘，解决大语言模型缺乏持久、结构化和生物合理记忆的问题，实现高效记忆管理和检索。

Comments 5 figures. Submitted April 2026

Omission Constraints Decay While Commission Constraints Persist in Long-Context LLM Agents

在长上下文LLM代理中，遗漏约束衰减而执行约束持续存在

Yeran Gamage

机构 * University of South Florida（佛罗里达州立大学） ； Independent AI Security Researcher（独立人工智能安全研究员） 纠错

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

AI总结 研究发现，在长上下文LLM代理中，遗漏约束随上下文压力衰减，而执行约束持续存在，这种不对称性称为安全回忆分歧(SRD)。

Comments 19 pages, 5 figures. Includes evaluation framework for replication and 4,416-trial dataset

Can Virtual Agents Care? Designing an Empathetic and Personalized LLM-Driven Conversational Agent

虚拟代理能关心吗？设计一个具有同理心和个性化的LLM驱动对话代理

Truong Le Minh Toan, Dieu Bang Mach, Tan Duy Le, Nguyen Tan Viet Tuyen

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

AI总结 本文提出一种框架，通过检索增强架构、结构化记忆和多模态交互，设计出具有同理心和个性化支持的虚拟代理，以提升心理健康支持的质量和可靠性。

Comments Accepted manuscript version to be presented at the SCI-2026

Absorber LLM: Harnessing Causal Synchronization for Test-Time Training

吸收式大语言模型：利用因果同步进行测试时训练

Zhixin Zhang, Shabo Zhang, Chengcan Wu, Zeming Wei, Meng Sun

机构 * Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Absorber LLM，通过自监督因果同步解决长上下文保留问题，优化模型在测试时的内存和准确率。

EngramaBench: Evaluating Long-Term Conversational Memory with Structured Graph Retrieval

EngramaBench：基于结构化图检索评估长期对话记忆

Julian Acuna

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

AI总结 本文提出EngramaBench基准测试，评估长期对话记忆系统在事实回忆、跨空间整合等任务中的表现，对比Engrama与GPT-4o和Mem0的性能差异。

Comments 9 pages, 2 figures, 3 tables

Knowledge Capsules: Structured Nonparametric Memory Units for LLMs

知识胶囊：用于大语言模型的结构非参数记忆单元

Bin Ju, Shenfeng Weng, Danying Zhou, Rongkai Xu, Kunkai Su

机构 * Zhejiang Angel Medical AI Technology Co., Ltd.（浙江天使医疗人工智能科技有限公司） ； Miti AI Technology Co., Ltd.（米蒂人工智能科技有限公司） ； China-Singapore Belt and Road Joint Laboratory on Translational Infection Biology for Diagnostics and Therapies（中英一带一路联合实验室（转化感染生物学诊断与治疗）） ； State Key Laboratory for Diagnosis and Treatment of Infectious Diseases（传染病诊断与治疗国家重点实验室） ； The First Affiliated Hospital（第一附属医院） 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 本文提出知识胶囊，一种结构化的非参数记忆单元，通过冻结基础模型直接从文档语料构建，采用外部键值注入框架提升外部知识在注意力计算中的参与度，提升长上下文和多跳推理的稳定性和准确性。

The Root Theorem of Context Engineering

上下文工程的根定理

Borja Odriozola Schick

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 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 本文提出上下文工程的根定理，通过形式化约束推导出信号-token比最大化原则，揭示了连续对话系统中信息质量退化与上下文窗口限制的本质规律。

Comments 17 pages, 2 figures

FSFM: A Biologically-Inspired Framework for Selective Forgetting of Agent Memory

FSFM：一种生物启发的智能体记忆选择性遗忘框架

Yingjie Gu, Wenjian Xiong, Liqiang Wang, Pengcheng Ren, Chao Li, Xiaojing Zhang, Yijuan Guo, Qi Sun, Jingyao Ma, Shidang Shi

机构 * China Mobile Digital Intelligence Business Unit（中国移动数字智能业务部） ； China Mobile Jiutian Company（中国移动蓟田公司） ； China Mobile Jiutian Research Institute（中国移动蓟田研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出FSFM框架，通过生物启发机制实现智能体记忆的选择性遗忘，提升效率、质量和安全性，经实验验证在访问效率、内容质量和安全性能上均有显著提升。

Comments 28 pages, 5 figures, 3 tables

Preconditioned DeltaNet: Curvature-aware Sequence Modeling for Linear Recurrences

预条件DeltaNet：用于线性递归的曲率感知序列建模

Neehal Tumma, Noel Loo, Daniela Rus

机构 * MIT（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出预条件DeltaNet，通过引入预条件技术改进线性递归模型，提升序列建模性能，在合成回忆基准和大规模语言模型中表现优异。

CoFEE: Reasoning Control for LLM-Based Feature Discovery

CoFEE：基于LLM的特征发现的推理控制

Maximilian Westermann, Ben Griffin, Aaron Ontoyin Yin, Zakari Salifu, Yagiz Ihlamur, Kelvin Amoaba, Joseph Ternasky, Fuat Alican, Yigit Ihlamur

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； Vela Research（Vela研究） ； Amazon（亚马逊） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出CoFEE框架，通过引入认知行为提升LLM特征发现的预测性和效率，实验显示其在预测性和成本控制上优于传统方法。

Enhancing Online Recruitment with Category-Aware MoE and LLM-based Data Augmentation

通过类别感知的MoE和基于LLM的数据增强提升在线招聘

Minping Chen, Bing Xu, Zulong Chen, Chuanfei Xu, Ying Zhou, Zui Tao, Zeyi Wen

机构 * HKUST (GZ)（香港科技大学（广州）） ； HKUST（香港科技大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (SZ)（广东省人工智能与数字经济实验室（深圳）） ； Zhijiang Lab（浙江实验室） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出基于LLM的数据增强和类别感知MoE方法，解决低质量职位描述和相似候选-职位对的问题，提升AUC、GAUC和点击转化率。

Comments Accepted to ACL Industry Track 2026

Co-Evolving LLM Decision and Skill Bank Agents for Long-Horizon Tasks

共进化LLM决策与技能库代理以应对长周期任务

Xiyang Wu, Zongxia Li, Guangyao Shi, Alexander Duffy, Tyler Marques, Matthew Lyle Olson, Tianyi Zhou, Dinesh Manocha

机构 * University of Maryland（马里兰大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； Good Start Labs（Good Start实验室） ； Independent Researcher（独立研究者） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出COSPLAY框架，通过LLM决策代理与技能库代理的共进化，提升长周期任务中的技能检索与决策能力，实验显示在六个游戏环境中，COSPLAY在单人游戏基准上平均奖励提升超过25.1%。

Comments 26 pages

AnalogMaster: Large Language Model-based Automated Analog IC Design Framework from Image to Layout

AnalogMaster: 基于大语言模型的从图像到布局的自动化模拟集成电路设计框架

Xian Rong Qin, Yong Zhang, Ying Hu, Tao Su, Bo-Wen Jia, Ning Xu

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文提出AnalogMaster框架，利用大语言模型实现模拟集成电路设计的端到端自动化，通过统一流程完成电路图像到网表生成、参数优化、布局和布线，验证了其有效性与鲁棒性。

AITP: Traffic Accident Responsibility Allocation via Multimodal Large Language Models

AITP：通过多模态大语言模型进行交通事故责任分配

Zijin Zhou, Songan Zhang

机构 * Global Institute of Future Technology（未来技术全球研究院） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 本文提出AITP模型，结合多模态链式推理和法律知识检索，解决交通事故责任分配问题，并构建DecaTARA基准测试集，验证模型在责任分配、事故检测和理解任务中的领先性能。

Journal ref CVPR 2026 Findings

ReProbe: Efficient Test-Time Scaling of Multi-Step Reasoning by Probing Internal States of Large Language Models

ReProbe：通过探测大语言模型的内部状态实现多步骤推理的高效测试时间扩展

Jingwei Ni, Ekaterina Fadeeva, Tianyi Wu, Mubashara Akhtar, Jiaheng Zhang, Elliott Ash, Markus Leippold, Timothy Baldwin, See-Kiong Ng, Artem Shelmanov, Mrinmaya Sachan

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； MBZUAI（马斯喀特人工智能研究所） ； University of Zürich（苏黎世大学） ； The University of Melbourne（墨尔本大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(title)；language model(title)；LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出基于探测大语言模型内部状态的轻量级方法，用于多步骤推理验证，其性能超越了810倍大的Process Reward Models，为可扩展的测试时间扩展和更可 introspective 的大语言模型提供了新路径。

Comments ACL 2026 Main

ChessArena: A Chess Testbed for Evaluating Strategic Reasoning Capabilities of Large Language Models

ChessArena: 一个用于评估大语言模型战略推理能力的国际象棋测试平台

Jincheng Liu, Sijun He, Jingjing Wu, Xiangsen Wang, Yang Chen, Zhaoqi Kuang, Siqi Bao, Yuan Yao

机构 * State Key Laboratory of Novel Software Technology（新型软件技术国家重点实验室） ； Baidu（百度） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出ChessArena测试平台，用于评估大语言模型的战略推理能力，测试了13个模型在800多局游戏中表现，发现无模型能击败业余水平的Maia-1100，但经过微调的Qwen3-8B模型表现显著提升。

Process Supervision via Verbal Critique Improves Reasoning in Large Language Models

通过口头批评过程监督提高大语言模型的推理能力

Hao-Yuan Chen

机构 * Mindify AI Research（Mindify AI研究院） ； University of London（伦敦大学） ； Senate House, Malet Street, London WC1E 7HU, United Kingdom（伦敦大学 Senate House, 马莱特街, 伦敦 WC1E 7HU, 英国） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(title)；language model(title)；LLM(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出通过外部口头监督提升大语言模型推理能力的方法，通过结构化自然语言批评指导生成-批评-完善循环，提升推理性能和准确性。

Doubly Saturated Ramsey Graphs: A Case Study in Computer-Assisted Mathematical Discovery

双重饱和的Ramsey图：计算机辅助数学发现的一个案例研究

Benjamin Przybocki, John Mackey, Marijn J. H. Heule, Bernardo Subercaseaux

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

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文通过结合SAT求解与定制生成的代码，发现无限多的双重饱和Ramsey图，回答了Grinstead和Roberts在1982年的疑问，并利用LLM生成形式化证明，展示自动化推理、大语言模型和形式验证在数学发现中的潜力。

The Path Not Taken: Duality in Reasoning about Program Execution

未选择的道路：程序执行推理中的对偶性

Eshgin Hasanov, Md Mahadi Hassan Sibat, Santu Karmaker, Aashish Yadavally

机构 * Department of Computer Science, University of Central Florida（中央佛罗里达大学计算机科学系） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(summary_cn,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出通过双重推理任务评估程序执行的因果理解，提出DexBench基准测试集，评估13种LLM，证明双路径推理能有效提升动态代码理解能力。

Comments Accepted to ACL 2026 Main Conference

LaDiR: Latent Diffusion Enhances LLMs for Text Reasoning

LaDiR：潜在扩散增强大语言模型进行文本推理

Haoqiang Kang, Yizhe Zhang, Nikki Lijing Kuang, Nicklas Majamaki, Navdeep Jaitly, Yi-An Ma, Lianhui Qin

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； Apple（苹果公司） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 LaDiR通过结合连续潜在表示的表达力与潜在扩散模型的迭代精炼能力，提升大语言模型在文本推理中的准确性、多样性和可解释性。