语言大模型 / LLM

MIRAGE: Context-Aware Prompt Injection against Mobile GUI Agents via User-Generated Content

MIRAGE：通过用户生成内容对移动GUI代理的上下文感知提示注入

Ruoqi Guo, Yi Liu, Gelei Deng, Yiheng Xiong, Yuekang Li, Ying Zhang, Leo Yu Zhang, Lida Zhao, Ji Jie, Yuxiao Lu

机构 * Griffith University（格里菲斯大学） ； Quantstamp ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Singapore Management University（新加坡管理学院） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Wake Forest University（威克森林大学） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出MIRAGE管道，通过将攻击者控制的文本嵌入用户生成内容区域，在不修改代理、应用或操作系统的情况下，对视觉语言模型驱动的移动GUI代理实现高成功率的提示注入攻击。

When PCOS Meets Eating Disorders: An Explainable AI Approach to Detecting the Hidden Triple Burden

当多囊卵巢综合征遇上进食障碍：一种可解释的AI方法检测隐藏的三重负担

Apoorv Prasad, Susan McRoy

机构 * University of Wisconsin - Milwaukee（威斯康星大学密尔沃基分校） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本研究通过微调小型开源语言模型，利用可解释性AI从社交媒体帖子中自动检测多囊卵巢综合征患者的身体形象困扰、进食障碍和代谢挑战的三重负担，最佳模型在150条测试帖上达到75.3%的精确匹配准确率。

Relevant Is Not Warranted: Evidence-Force Calibration for Cited RAG

相关并不保证：引用RAG的证据力度校准

Pin Qian, Su Wang, Xiaoyuan Wang, Yihang Chen, Wenxuan Xu, Qiaolin Yu, Shuhuai Lin, Sipeng Zhang, Junxian You, Xinpeng Wei

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Dartmouth College（达特茅斯学院） ； Cornell University（康奈尔大学） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； University of Glasgow（格拉斯哥大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：prompting(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对引用RAG中证据力度不足的问题，提出FORCEBENCH基准测试，通过对比证据校准声明与力度增强变体，评估模型在五个操作轴上的单调性，发现标准支持提示不足以校准证据力度。

Auditing Stance Asymmetry in Generative Explanations

审计生成性解释中的立场不对称性

Jiarui Han

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对语言模型在开放式解释中分配责任、合法性和背景时可能产生的立场不对称性，提出对称性分解评估（SDE）方法，通过配对情境测试揭示表面差异的稳定性差异，并指出自动评分的不稳定性。

PAST2HARM: A Simple Adaptive Past Tense Attack for Jailbreaking Multimodal AI

PAST2HARM：一种用于越狱多模态AI的简单自适应过去时攻击

Snehasis Mukhopadhyay

机构 * Indian Institute of Information Technology, Kalyani（印度信息技术学院，卡利安） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出PAST2HARM框架，通过过去时态改写和迭代升级策略，系统性地利用多模态文本到图像模型的安全漏洞，实现黑盒、无梯度的高成功率越狱攻击。

DataClawBench: An Agent Benchmark for Exploratory Real-World Financial Data Analysis

DataClawBench: 面向探索性真实世界金融数据分析的智能体基准

Qiaohong Zhang, Weihao Ye, Jialong Chen, Yi Luo, BoYuan Li, Bowen Deng, Zibin Zheng, Jianhao Lin, Wei-Shi Zheng, Chuan Chen

机构 * School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学计算机科学与工程学院） ； School of Software Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学软件学院） ； Lingnan College, Sun Yat-sen University（中山大学岭南学院） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 提出DataClawBench基准，通过金融智库场景评估智能体在无先验指导下的探索性数据分析能力，包含约206万条跨领域真实噪声数据及492个多步任务，实验发现探索行为与任务进展及正确性不呈正相关。

ICR-Drive: Instruction Counterfactual Robustness for End-to-End Language-Driven Autonomous Driving

ICR-Drive：面向端到端语言驱动自动驾驶的指令反事实鲁棒性

Kaiser Hamid, Can Cui, Nade Liang

机构 * Texas Tech University（德克萨斯科技大学） ； Bosch Center for Artificial Intelligence (BCAI)（博世人工智能中心（BCAI）） 纠错

专题命中 评测与基准 ：foundation model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出ICR-Drive框架，通过生成四类扰动指令（改写、歧义、噪声、误导）并基于CARLA仿真评估，揭示语言条件驾驶模型对指令变化的脆弱性。

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops, 2026, pp. 872-880

Many Dialects, Many Languages, One Cultural Lens: Evaluating Multilingual VLMs for Bengali Culture Understanding Across Historically Linked Languages and Regional Dialects

多种方言，多种语言，一种文化视角：评估多语言视觉语言模型对孟加拉文化的理解，涵盖历史关联语言和地区方言

Nurul Labib Sayeedi, Md. Faiyaz Abdullah Sayeedi, Shubhashis Roy Dipta, Rubaya Tabassum, Ariful Ekraj Hridoy, Mehraj Mahmood, Mahbub E Sobhani, Md. Tarek Hasan, Swakkhar Shatabda

机构 * United International University（国际联合大学） ； BRAC University（布拉塔克大学） ； University of Maryland, Baltimore County（马里兰大学巴尔的摩县分校） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出 BanglaVerse 基准，通过手工标注图像和扩展至多种语言及方言，评估多语言视觉语言模型在孟加拉文化理解中的表现，发现标准孟加拉语评估高估模型能力，方言变化导致性能下降，文化知识缺失是主要瓶颈。

Comments https://labib1610.github.io/BanglaVerse/

Can MACE Potentials Accurately Describe Magnetism and Phase Stability in Fe-Ni Alloys? A Systematic Benchmark

MACE势能否准确描述Fe-Ni合金中的磁性和相稳定性？系统基准测试

Kushal Ramakrishna, Mani Lokamani, Attila Cangi

专题命中 评测与基准 ：foundation model(abstract)

AI总结 通过系统基准测试，评估MACE势在Fe-Ni合金中描述结构、弹性、磁性和有限温度性质的能力，发现基于SQS训练的MACE-sqs模型在大多数性质上与DFT和实验一致，但所有模型均未能正确预测高压下随Ni含量增加的bcc-to-hcp转变压力，表明磁塌缩和成分依赖的磁弹性效应仍需改进。

Every9D-21M: Large-Scale Real-World 9D Canonicalization of Everyday Objects

Every9D-21M：日常物体的大规模真实世界9D规范化

Leonhard Sommer, Emil Akopyan, Adam Kortylewski

机构 * University of Freiburg（弗赖堡大学） ； CISPA Helmholtz Center for Information Security（信息安全赫尔姆霍茨研究中心） 纠错

专题命中 评测与基准 ：foundation model(abstract)

AI总结 针对真实世界9D姿态数据缺乏的问题，提出包含2180万张图像、700类物体的Every9D-21M数据集，通过多视图几何重建点云并跨实例对齐实现大规模标注，验证了其在多个基准上的性能提升。

AndroidDaily: A Verifiable Benchmark for Mobile GUI Agents on Real-World Closed-Source Applications

AndroidDaily: 面向真实世界闭源应用的可验证移动GUI智能体基准

Yifan Sui, Xin Huang, Hongbing Li, Fang Xu, Jiahe Lv, Haolong Yan, Yeqing Shen, Litao Liu, Zhimin Fan, Ziyang Meng, Jia Wang, Junbo Qi, Kaijun Tan, Zheng Ge, Xiangyu Zhang, Daxin Jiang, Osamu Yoshie

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； StepFun ； Waseda University（早稻田大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：foundation model(abstract)

AI总结 针对闭源应用无法获取内部状态导致自动验证困难的问题，提出AndroidDaily基准（350个日常任务）和GRADE评估器（基于可观察外部指南的三层系统），实现无需内部状态的可验证评估，最强模型成功率为62.0%。

Comments 11 pages, 6 figures. Preprint

AgenticVBench: Can AI Agents Complete Real-World Post-Production Tasks?

AgenticVBench: AI代理能否完成真实的后期制作任务？

Zongheng Cao, Yi Zheng, Rui Song, Xinyu Hu

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)

AI总结 本文提出AgenticVBench基准，包含100个来自真实后期制作流程的代理任务，评估多模态AI代理的复合能力，发现最佳代理栈性能仅略超30%，远低于人类专家。

Comments 22 pages, 6 figures. Benchmark website: https://agenticvbench.com

RoofNet: A Global Multimodal Dataset for Roof Material Identification from Earth Observation

RoofNet: 用于地球观测屋顶材料识别的全球多模态数据集

Benjamin Tarver, Noelle Law, Sasha Getz, Yuki Miura

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)

AI总结 针对建筑屋顶材料数据缺失问题，提出RoofNet数据集，包含101个国家49,662个建筑实例的14类屋顶材料标签，结合多模态标注流程和微调方法，将零样本分类准确率从4.9%提升至47.7%，并展示了材料感知数据对灾害风险评估的影响。

Comments v3: Restructured manuscript with updated framing, added hazard case study, clarified data release/licensing, and refined main text and appendix for clarity

Alterbute: Editing Intrinsic Attributes of Objects in Images

Alterbute: 编辑图像中物体的内在属性

Tal Reiss, Daniel Winter, Matan Cohen, Alex Rav-Acha, Yael Pritch, Ariel Shamir, Yedid Hoshen

机构 * Google（谷歌） ； The Hebrew University of Jerusalem（耶路撒冷希伯来大学） ； Reichman University（雷赫曼大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)

AI总结 提出Alterbute方法，通过扩散模型结合松弛训练目标和视觉命名实体，在保持物体身份和场景上下文的同时编辑颜色、纹理、材质和形状等内在属性。

Comments ICML 2026. Project page is available at https://talreiss.github.io/alterbute/

Prompting Is All You Need: Multi-view Prompting Large Language Models for Aspect-Based Sentiment Analysis

提示即一切：基于多视角提示的大语言模型在方面级情感分析中的应用

Nils Constantin Hellwig, Niklas Donhauser, Jakob Fehle, Udo Kruschwitz, Christian Wolff

机构 * Media Informatics Group, University of Regensburg, Germany（里根大学媒体信息学小组） ； Information Science Group, University of Regensburg, Germany（里根大学信息科学小组） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；prompting(title,abstract)

AI总结 提出LLM-MvP方法，通过多视角提示、模式约束解码和前缀批处理，使大语言模型在少量样本下达到与微调模型竞争甚至更优的性能，同时降低计算开销。

Mass-Scale Analysis of In-the-Wild Conversations Reveals Complexity Bounds on LLM Jailbreaking

大规模真实对话分析揭示LLM越狱的复杂性界限

Aldan Creo, Raul Castro Fernandez, Manuel Cebrian

机构 * Valencian Research Institute for Artificial Intelligence (VRAIN), Universitat Politècnica de València, Valencia, Spain.（瓦伦西亚人工智能研究 institute，瓦伦西亚理工大学，西班牙瓦伦西亚） ； Department of Computer Science, The University of Chicago, Chicago, USA（计算机科学系，芝加哥大学，美国芝加哥） ； Center for Automation and Robotics, Spanish National Research Council, Madrid, Spain（自动化与机器人中心，西班牙国家研究委员会，西班牙马德里） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 通过分析超过200万条真实对话，发现越狱尝试的复杂性并不显著高于正常对话，且攻击复杂性随时间保持稳定，表明LLM安全演化受人类创造力限制。

Comments Code: https://github.com/ACMCMC/risky-conversations Results: https://huggingface.co/risky-conversations Visualizer: https://huggingface.co/spaces/risky-conversations/Visualizer

Extracting Small Translation Specialists from LLMs by Aggressively Pruning Experts

通过激进剪枝专家从LLM中提取小型翻译专家

Liu O. Martin, Lucas Bandarkar, Nanyun Peng

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(title_cn,summary_cn)；SFT(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 提出一种从混合专家LLM中激进剪枝与翻译无关的专家，实现大幅压缩MoE块而不显著降低翻译质量的方法。

When NPUs Are Not Always Faster: A Stage-Level Analysis of Mobile LLM Inference

当NPU并非总是更快：移动LLM推理的阶段级分析

Pu Li, Jiawen Qi, Qinyu Chen

机构 * Leiden Institute of Advanced Computer Science (LIACS)（莱顿先进计算机科学研究所） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 通过OPMASK控制管道分解方法，在CPU-NPU异构SoC上对移动LLM推理进行阶段感知的多级基准测试，发现Prefill阶段CPU比NPU快1.6倍，Decode阶段NPU仅提供1.05-1.2倍加速，且NPU卸载增加能耗高达51%。

Structured Agent Distillation for Large Language Model

大型语言模型的结构化智能体蒸馏

Jun Liu, Zhenglun Kong, Peiyan Dong, Changdi Yang, Tianqi Li, Hao Tang, Geng Yuan, Wei Niu, Wenbin Zhang, Pu Zhao, Xue Lin, Dong Huang, Yanzhi Wang

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； MIT（麻省理工学院） ； Northeastern University（东北大学） ； Adobe Research（Adobe研究） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Georgia（佐治亚大学） ； Florida International University（佛罗里达国际大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出结构化智能体蒸馏框架，通过分段对齐推理和动作跨度，将大型语言模型智能体压缩为小型学生模型，在保持决策性能的同时降低推理成本。

Journal ref The 25th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2026)

Joint Optimization of Relevance and Engagement in Multi-Task Ranking for E-Commerce with Efficient LLM Supervision

电子商务中多任务排序的相关性与参与度联合优化与高效LLM监督

Luming Chen, Jiaqi Xi, Raghav Saboo, Kenny Chi, Martin Wang, Sudeep Das, Danny Nightingale, Aditya Dodda, Elyse Winer, Akshad Viswanathan

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 提出一个生产级多任务排序系统，通过序数相关头与统一价值模型联合优化相关性和参与度，并利用微调轻量级LLM生成三级序数相关标签，显著提升语义对齐同时保持核心参与目标。

Rethinking Layer Redundancy: Calibration Matters More Than Search in LLM Depth Pruning

重新思考层冗余：校准比搜索在LLM深度剪枝中更重要

Minkyu Kim, Vincent-Daniel Yun, Youngrae Kim, Suin Cho, Woosang Lim, Sunwoo Lee

机构 * Neural Superintelligence Lab, MODULABS（神经超智能实验室，MODULABS） ； University of Southern California（南加州大学） ； Boston University（波士顿大学） ； Seoul National University（首尔国立大学） ； Inha University（inha大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文通过实验发现，在大型语言模型深度剪枝中，校准配置对剪枝模式和性能的影响远大于搜索算法的选择。

Comments Preprint

SARAD: LLM-Based Safety-Aware Hybrid Reinforcement Learning with Collision Prediction for Autonomous Driving

SARAD：基于LLM的安全感知混合强化学习与碰撞预测在自动驾驶中的应用

Kangyu Wu, Peng Cui, Guoxi Chen, Ya Zhang

机构 * National Natural Science Foundation (NNSF) of China（中国国家自然科学基金委员会） ； National Science and Major Project（国家科学技术重大专项） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出SARAD框架，结合大语言模型和深度强化学习，通过检索增强生成和碰撞预测模块提升自动驾驶的安全性和效率。

Comments 7 pages, 4 figures, accepted by IJCNN 2026

How Far Can Disaggregation Go? A Design-Space Exploration of Attention-FFN Disaggregation for Efficient MoE LLM Serving

解聚能走多远？面向高效 MoE LLM 服务的 Attention-FFN 解聚设计空间探索

Hanjiang Wu, Abhimanyu Rajeshkumar Bambhaniya, Sarbartha Banerjee, Tuhin Khare, Sudarshan Srinivasan, Suvinay Subramanian, Souvik Kundu, Madhu Kumar, Midhilesh Elavazhagan, William Won, Amir Yazdanbakhsh, Tushar Krishna

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Intel（英特尔） ； Google（谷歌） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Infravana 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文系统探索了从分块预填充、预填充-解码解聚到算子级 Attention-FFN 解聚 (AFD) 的不同解聚层次在 MoE 模型推理中的收益与局限，通过融合设备内核测量与高保真网络仿真的框架，在严格 TTFT/TPOT SLO 下 AFD 可在 DeepSeek-V3.2 上维持约 4k tokens/s 的系统吞吐量，并给出了联合优化吞吐与交互性的具体设计原则。

OccuReward: LLM-Guided Occupant-Centric Reward Shaping for Demographic Equity in Grid-Interactive Buildings

OccuReward: 面向电网交互建筑中人口公平性的LLM引导的以 occupant 为中心的奖励塑造

Shadmehr Zaregarizi, Khashayar Yavari

机构 * Politecnico di Torino（都灵理工大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出OccuReward框架，利用大语言模型迭代塑造奖励函数，通过舒适公平指数(CEI)反馈，在CityLearn v2中提升不同人口群体的舒适公平性，同时降低能耗成本。

Comments 4 pages, 2 figures. Accepted at OccuSys 2026, co-located with ACM Sustainability Week 2026. Preprint version

Ocean4Rec: Offline LLM-Derived OCEAN Profiles for Request-Time VOD Reranking

Ocean4Rec：离线LLM生成的OCEAN画像用于请求时VOD重排序

Wonkyun Kim, Sehyun Bae, Kwanki Ahn, Mungyu Bae, Saeun Choi, Soyeon You, Chandra Prabhakar, Sehyun Kim

机构 * Samsung Electronics Republic of Korea（韩国三星电子公司） ； Samsung Electronics India（印度三星电子公司） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.AI

AI总结 提出Ocean4Rec重排序层，利用LLM离线生成物品OCEAN画像，在请求时无需LLM调用，通过数值计算提升VOD推荐性能。

SiDP: Memory-Efficient Data Parallelism for Offline LLM Inference

SiDP：面向离线LLM推理的内存高效数据并行

Alan Zhao, Cyril Y. He

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 提出SiDP，一种将权重视为带宽支持的共享资源的内存高效数据并行范式，通过Weight-as-a-Service和Compute-as-a-Service两种模式，在相同配置下将可用KV容量提升至1.8倍，端到端吞吐量提升至1.5倍。

CIVIC: End-to-End Sequence Compactness for Efficient Vision-Language Models

CIVIC: 面向高效视觉语言模型的端到端序列紧凑性

Fengze Yang, Bo Yu, Xuewen Luo, Cathy Liu, Chenxi Liu

机构 * Department of Civil & Environmental Engineering（土木与环境工程系） ； University of Utah（犹他大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(summary_cn,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出CIVIC框架，通过路径一致的紧凑视觉推理，在视觉编码器、投影层、LLM预填充和KV缓存中保持紧凑序列表示，减少非连续内存访问和局部合并开销，在Qwen3-VL架构上实现KV缓存内存降至约三分之一并降低端到端推理延迟，同时通过文本对齐KL蒸馏和自适应空间保留下限保持精度。

Comments 11 pages, 6 figures, 2 tables, conference

A Paired Testing Protocol for Batch-Conditioned Refusal Robustness in LLM Serving

LLM服务中基于批处理条件的拒绝鲁棒性配对测试协议

Sahil Kadadekar

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,title_cn)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出配对测试协议，通过四项研究验证批处理条件对LLM安全标签的影响，发现批处理导致的安全标签翻转率低但存在，建议精确堆栈验证。

Comments 12 pages. Accepted to the ICML 2026 Workshop on Hypothesis Testing

Democratizing Large-Scale Re-Optimization with LLM-Guided Model Patches

利用LLM引导的模型补丁实现大规模重新优化的大众化

Tinghan Ye, Arnaud Deza, Ved Mohan, El Mehdi Er Raqabi, Pascal Van Hentenryck

机构 * H. Milton Stewart School of Industrial and Systems Engineering, Georgia Institute of Technology（赫尔曼·米利特·斯图尔特工业与系统工程学院，佐治亚理工学院） ； Department of Operations and Decision Systems, Université Laval（运营与决策系统系，拉瓦尔大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一个基于大语言模型的代理重新优化框架，通过自然语言交互和优化工具箱，使非专家用户能够动态更新和重新优化部署的优化模型，并在两个大规模实际案例中验证了其有效性和可扩展性。

Efficient Pre-Training of LLMs through Truncated SVD Layers

通过截断SVD层实现LLM的高效预训练

Kaivan Kamali, Kajetan Schweighofer, Hormoz Shahrzad, Olivier Francon, Babak Hodjat, Risto Miikkulainen

机构 * Cognizant AI Lab（认知AI实验室） ； UT Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(title_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；pretraining(abstract)

AI总结 提出TSVD框架，利用谱能量启发式自适应秩选择和缓存机制保持低秩与严格正交性，在减少计算开销的同时匹配或超越全参数基线的性能。