语言大模型 / LLM

When control meets large language models: From words to dynamics

当控制遇见大语言模型：从词语到动态

Komeil Nosrati, Aleksei Tepljakov, Juri Belikov, Eduard Petlenkov

专题命中 其他LLM ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)

AI总结 本文探讨了大语言模型与控制之间的双向关系，研究了LLM如何通过直接辅助控制器设计和间接增强研究流程来推动控制领域的发展，同时分析了控制理论如何帮助LLM偏离不良含义，提高可达性和对齐性，并通过状态空间框架将LLM视为动态系统，最后指出了关键挑战和未来研究方向。

Journal ref Engineering Applications of Artificial Intelligence 178(2), 115119 (2026)

ATLAS: Adaptive Trading with LLM AgentS Through Dynamic Prompt Optimization and Multi-Agent Coordination

ATLAS：通过动态提示优化和多智能体协调实现LLM智能体的自适应交易

Charidimos Papadakis, Angeliki Dimitriou, Giorgos Filandrianos, Maria Lymperaiou, Konstantinos Thomas, Giorgos Stamou

机构 * School of Electrical and Computer Engineering, AILS Laboratory（电气与计算机工程学院，AILS实验室） ； National Technical University of Athens（雅典国家技术大学） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出ATLAS框架，通过动态提示优化和多智能体协调，解决LLM在金融交易中的适应性问题，提升交易决策的鲁棒性和执行效率。

A Multi-Layer Testing Framework for Automated Data Quality Assurance in Cloud-Native ELT Pipelines

面向云原生ELT流水线的多层测试框架：自动化数据质量保障

Ismail Gargouri, Hassan Reza

专题命中 其他LLM ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 本文提出一种多层测试框架，结合 orchestration 层验证、dbt 声明性测试、LLM 生成的语义测试以及 DuckDB 与 Snowflake 之间的跨存储一致性检查，通过 Apache Airflow 协调，显著提升了数据质量验证的覆盖率和效率。

Comments 11 pages, 5 figures, 3 tables

Do LLM Agents Mirror Socio-Cognitive Effects in Power-Asymmetric Conversations?

大语言模型在权力不对称对话中是否反映社会认知效应？

Anvesh Rao Vijjini, Sagar Manjunath, Snigdha Chaturvedi

机构 * UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(title)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究探讨了大语言模型在被赋予高或低地位角色时是否表现出与人类相似的社会认知效应，通过模拟多轮权力不对称对话，分析语言协调、代词使用、说服成功率和对危险请求的遵从性，发现模型在权力效应上表现出关键特征，但存在差异和变异性。

Comments ACL 2026 (main)

Adaptive Probe-based Steering for Robust LLM Jailbreaking

适应性探针引导用于鲁棒大语言模型劫持

Junxi Chen, Junhao Dong, Xiaohua Xie

机构 * School of Computer Science（计算机科学学院） ； Engineering, Sun Yat-Sen University, China（中山大学工程学院，中国） ； Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学，新加坡） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(title)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出了一种基于模型提取的适应性探针引导方法，通过动态调整引导强度来提升大语言模型劫持的鲁棒性和有效性，无需额外对比提示或手动调参，显著提高了攻击效果。

Comments 19 pages, 13 figures, accepted by ICML 2026

Quantifying the cross-linguistic effects of syncretism on agreement attraction

量化语言间合成影响对一致性的吸引力

Utku Turk, Eva Neu

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学学院公园分校） ； University of Massachusetts, Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究探讨了合成对一致性吸引力的影响在不同语言中的差异，通过大规模语言模型的 surprisal 和注意力熵来分析四种语言中的表现，揭示了合成如何调节吸引力的机制。

Comments SCiL Conference Paper

Causal Past Logic for Runtime Verification of Distributed LLM Agent Workflows

因果过去逻辑用于分布式大语言模型代理工作流的运行时验证

Benedikt Bollig

机构 * Université Paris-Saclay, CNRS, ENS Paris-Saclay, LMF, Gif-sur-Yvette, France（巴黎-萨克雷大学，国家科学研究中心，巴黎-萨克雷高等师范学院，LMF，法国吉夫昂蒂埃） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种因果过去逻辑（CPL）用于分布式大语言模型代理工作流的运行时验证，通过在ZipperGen框架中引入CPL，实现了对工作流中因果可见事件的实时监控和控制流影响，从而将运行时验证整合到协调语言本身。

Comments 20 pages

DNACHUNKER: Learnable Tokenization for DNA Language Models

DNACHUNKER: 用于DNA语言模型的可学习分词

Taewon Kim, Jihwan Shin, Hyomin Kim, Youngmok Jung, Jonghoon Lee, Won-Chul Lee, Sungsoo Ahn, Insu Han

机构 * Graduate School of AI, KAIST（韩国科学技术院人工智能研究生院） ； Department of Electrical Engineering, KAIST（韩国科学技术院电气工程系） ； Inocras Korea Inc.（Inocras韩国公司） 纠错

专题命中 其他LLM ：language model(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出DNACHUNKER，一种可学习的DNA分词方法，通过动态分段模块生成上下文依赖的变长单元，提升DNA语言模型在基因组序列处理中的鲁棒性和效率。

Comments ICML 2026 camera-ready version

Automated Kernel Discovery Towards Understanding High-dimensional Bayesian Optimization

面向高维贝叶斯优化理解的自动核发现

Taeyoung Yun, Woocheol Shin, Inhyuck Song, Jaewoo Lee, Jinkyoo Park

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract)；prompting(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出了一种基于大语言模型的进化框架，用于高维贝叶斯优化中的自动核发现，通过扩展核空间并避免依赖观测条件，提高了高维问题中核设计的有效性。

Comments 36 pages, 27 figures, 12 tables

Metaphors in Literary Post-Editing: Opening Pandora's Box?

文学后编辑中的隐喻：打开普罗米修斯之盒？

Aletta G. Dorst, Mayra O. Nas, Katinka Zeven

机构 * Leiden University Centre for Linguistics（莱顿大学语言研究中心） 纠错

专题命中 其他LLM ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文研究了文学文本后编辑者如何回应神经机器翻译和大型语言模型对隐喻的翻译方式，发现三分之一的隐喻被后编辑者修改，表明文学机器翻译中隐喻翻译存在问题，且后编辑工作比从头翻译更耗力。

Comments This paper has been accepted for presentation at the EAMT Conference 2026, which will take place in Tilburg from June 15 to 18, 2026

SURF: Steering the Scalarization Weight to Uniformly Traverse the Pareto Front

SURF: 通过调整标量化权重以均匀遍历帕累托前沿

Liuyuan Jiang, Chentong Huang, Lisha Chen

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出SURF方法，通过调整标量化权重以实现帕累托前沿的均匀覆盖，解决了传统标量化方法在多目标优化中导致非均匀覆盖的问题。

Puzzled By ChatGPT? No more! A Jigsaw Puzzle to Promote AI Literacy and Awareness

对ChatGPT感到困惑？不了！一个拼图游戏以促进AI素养和意识

Francesca Padovani, Malvina Nissim

机构 * Center for Language and Cognition (CLCG)（语言与认知中心（CLCG）） ； University of Groningen（格罗宁根大学） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出了一种基于游戏的互动拼图，通过完成后的漫画信息图来展示生成AI的工作原理、能力、限制及社会影响，并通过漫画草图作为独立信息卡提供具体AI使用、设计和影响的解释，以提高公众对AI的理解和意识。

PaintCopilot: Modeling Painting as Autonomous Artistic Continuation

PaintCopilot: 将绘画建模为自主的艺术延续

Yunge Wen, Yuancheng Shen, Paul Pu Liang

机构 * MIT Media Lab（MIT媒体实验室） ； New York University（纽约大学） 纠错

专题命中 其他LLM ：large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 本文提出了一种基于神经网络的绘画助手PaintCopilot，通过建模绘画作为开放性自回归艺术行为，基于不断演变的画布状态和先前笔触历史，无需目标图像即可预测未来笔触，与现有神经绘画方法不同，后者将绘画建模为向预定参考图像的像素重建。

Framing an AI with Values Reduces AI Reliance in AI-supported Writing Tasks

为AI赋予价值观会减少AI依赖在AI支持的写作任务中

Alice Gao, Andrew N. Meltzoff, Maarten Sap, Katharina Reinecke

专题命中 其他LLM ：large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 研究探讨了通过赋予AI特定价值观并将其与用户自身价值观进行比较，能否减少用户对AI的依赖，从而促进更具个性化的写作。

Comments Accepted to FAccT 2026

Music of Changing Lines: Toward a Culturally Situated Approach to the I-Ching

变化之音：走向一种文化情境下的易经研究

Ling Qi, Aleksandra Teng Ma, Alexandria Smith

机构 * German mathematician philosopher Gottfried Wilhelm Leibniz（德国数学家哲学家戈特弗里德·威廉·莱布尼茨） ； John Cage（约翰·凯奇） ； Christian Wolff（克里斯蒂安·沃尔夫） ； team2023gemini（团队2023年Gemini） ； comanici2025gemini（科曼尼2025年Gemini） ； team2025live（团队2025年Live） 纠错

专题命中 其他LLM ：large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 本文提出一种文化情境下的易经解读方法，通过交互系统将易经作为意义生成框架，利用概率音乐过程实时生成六爻和变爻，并通过大语言模型Gemini进行解释，再转化为生成音乐模型Lyria的提示，产生响应性的音乐实现。

Comments Published and presented at the International Computer Music Conference (ICMC) 2026

One Operator to Rule Them All? On Boundary-Indexed Operator Families in Neural PDE Solvers

一个运算符统治一切？关于神经PDE求解器中边界索引运算符家族的探讨

Lennon J. Shikhman

机构 * College of Computing, Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院计算机学院） ； Department of Mathematics and Systems Engineering, Florida Institute of Technology（佛罗里达理工学院数学与系统工程系） 纠错

专题命中 其他LLM ：foundation model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文探讨了神经PDE求解器中边界索引运算符家族的核心问题，指出传统方法在边界条件变化时存在非识别性问题，并通过实验验证了在不同边界条件下求解器的局限性。

Comments Published in the ICLR 2026 Workshop on AI & PDEs. 10 pages, 5 figures

Zero-Shot Satellite Image Retrieval through Joint Embeddings: Application to Crisis Response

通过联合嵌入实现零样本卫星图像检索：应用于危机响应

James Walsh, William Fawcett, Grace Colverd, Raúl Ramos-Pollán

机构 * Trillium Technologies ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Universidad de Antioquia（Antioquia大学） 纠错

专题命中 其他LLM ：foundation model(abstract)

AI总结 本文提出GeoQuery系统，通过两阶段语义和视觉搜索，在无需配对数据和计算资源的情况下实现全球范围内的自然语言查询，利用部分全球数据的自然语言嵌入，优化描述生成提示以使文本嵌入空间与冻结CLAY视觉嵌入空间的距离相关联，从而在灾难地点查询中实现高精度检索。