语言大模型 / LLM

GiPL: Generative augmented iterative Pseudo-Labeling for Cross-Domain Few-Shot Object Detection

GiPL: 用于跨域小样本目标检测的生成增强迭代伪标签方法

Jiacong Liu, Shu Luo, Yikai Qin, Yaze Zhao, Yongwei Jiang, Yixiong Zou

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

专题命中 领域大模型 ：language model(abstract)；foundation model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出GiPL双分支训练框架，通过迭代伪标签自训练和生成数据增强，解决跨域小样本目标检测中支持集利用不足和过拟合问题。

Comments CVPR 2026 Workshop

CVEvolve: Autonomous Algorithm Discovery for Unstructured Scientific Data Processing

CVEvolve：面向非结构化科学数据处理的自主算法发现

Ming Du, Xiangyu Yin, Yanqi Luo, Dishant Beniwal, Songyuan Tang, Hemant Sharma, Mathew J. Cherukara

机构 * Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室） ； Advanced Photon Source（先进光子源） 纠错

专题命中 领域大模型 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 提出CVEvolve，一种零代码自主智能体框架，通过多轮搜索与工具集成，自动发现用于非结构化科学数据处理的算法，并在多个任务上超越基线方法。

Bridging the Domain Divide: Supervised vs. Zero-Shot Clinical Section Segmentation from MIMIC-III to Obstetrics

弥合领域鸿沟：从MIMIC-III到产科的监督式与零样本临床章节分割

Baris Karacan, Barbara Di Eugenio, Patrick Thornton

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

专题命中 领域大模型 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 通过构建产科笔记数据集、评估基于Transformer的监督模型和首次与零样本大语言模型对比，发现监督模型在域内表现强但域外下降显著，而零样本模型在修正幻觉后展现出稳健的域外适应性。

Comments 14 pages. Camera-ready version accepted at LREC 2026; includes minor revisions and an appendix. To appear in the conference proceedings

Journal ref Proceedings of the 2026 Language Resources and Evaluation Conference (LREC 2026), pages 2594-2607, Palma, Spain. ELRA 2026

Deep Interest Mining for Intent-Enriched Semantic IDs in Multimodal Generative Recommendation

面向多模态生成式推荐中意图增强语义ID的深度兴趣挖掘

Yangchen Zeng, Jinze Wang

机构 * Amazon（亚马逊） 纠错

专题命中 领域大模型 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 提出DeepInterestGR框架，通过视觉线索和意图描述符丰富量化前的物品表示，并结合相关性门控语义奖励，提升基于语义ID的生成式推荐性能。

ExpertGen: Scalable Sim-to-Real Expert Policy Learning from Imperfect Behavior Priors

ExpertGen: 从非完美行为先验的可扩展仿真到现实专家策略学习

Zifan Xu, Ran Gong, Maria Vittoria Minniti, Kausik Sivakumar, Ahmet Salih Gundogdu, Eric Rosen, Riedana Yan, Tushar Kusnur, Zixing Wang, Di Deng, Peter Stone, Xiaohan Zhang, Karl Schmeckpeper

机构 * Robotics and AI Institute（机器人与人工智能研究院） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Sony AI（索尼人工智能） 纠错

专题命中 领域大模型 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出ExpertGen框架，通过扩散策略初始化行为先验并结合强化学习优化噪声，在仅稀疏奖励下生成高质量专家策略，实现从仿真到现实的可扩展迁移。

Bridging What the Model Thinks and How It Speaks: Expressive Speech Generation via Self-Aware Intent-Realization Alignment

弥合模型所想与所言之间的鸿沟：通过自我意识意图-实现对齐的富有表现力的语音生成

Kuang Wang, Lai Wei, Ping Lin, Qibing Bai, Wenkai Fang, Li Zhou, Feng Jiang, Zhongjie Jiang, Jun Huang, Yannan Wang, Haizhou Li

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Tencent Ethereal Audio Lab（腾讯虚实音频实验室） ； Southeast University（东南大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳先进技术大学） 纠错

专题命中 领域大模型 ：language model(abstract)；SLM(abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 提出SASLM框架，通过自蒸馏意图和自奖励优化，无需外部标注即可弥合语义理解与声学实现之间的差距，实现富有表现力的语音生成。

Comments Submitted to EMNLP 2026. Project page: https://wangkevin02.github.io/SASLM/

Rethinking Scientific Modeling: Toward Physically Consistent and Simulation-Executable Programmatic Generation

重新思考科学建模：迈向物理一致且可模拟执行的程序化生成

Yongqing Jiang, Jianze Wang, Zhiqi Shen, Zhenghong Lin, Jiayuan Wang, Yijian Yang, Kaoshan Dai, Haoran Luo

机构 * Sichuan University（四川大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Fuzhou University（福州大学） 纠错

专题命中 领域大模型 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对大型语言模型在工程建模中生成代码的物理不一致问题，提出结合领域知识构建、约束对齐和验证驱动的框架，并引入CivilInstruct数据集和MBEval基准，通过两阶段微调提升模型生成的可执行性和物理一致性。

DECKER: Domain-invariant Embedding for Cross-Keyboard Extraction and Recognition

DECKER: 跨键盘提取与识别的域不变嵌入

Bikrant Bikram Pratap Maurya, Nitin Choudhury, Daksh Agarwal, Arun Balaji Buduru

机构 * IIIT-Delhi（印度德里理工学院） ； Guru Gobind Singh Indraprastha University（戈克辛格印度教大学） 纠错

专题命中 领域大模型 ：LLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 针对键盘声学侧信道攻击的跨键盘、跨用户和噪声环境泛化问题，提出包含四阶段域不变击键推理框架DECKER，并构建了多维度数据集HEAR，实验表明该方法在跨键盘和跨用户场景下显著提升击键识别性能。

Comments Accepted to AsiaCCS'26

Enhancing BiGRU with a KAN Block for Legal Document Classification and Summarization

增强BiGRU与KAN模块在法律文档分类与摘要中的应用

Ahmed Faizul Haque Dhrubo, Souvik Pramanik, Most. Aysha Siddika Sumona, Shahnewaz Siddique, Mohammad Ashrafuzzaman Khan, Mohammad Abdul Qayum, Mohsin Sajjad

机构 * Dept. of ECE North South University（电子工程系北南大学） 纠错

专题命中 领域大模型 ：language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出一种基于KAN的BiGRU模型，用于低资源多语言法律文档的分类与摘要，通过KAN模块提升分类准确率至67.96%。

Comments This paper contains of 10 pages, 10 figures, 4 tables and version 2 after it review from ACL 2026

GAP3D: Generative Alignment of VLM Latents to Patch-Level Embeddings for 3D Generation

GAP3D: 将VLM潜在表示与补丁级嵌入进行生成式对齐以实现3D生成

Polytimi Anna Gkotsi, Andrii Zadaianchuk, Mohammad Mahdi Derakhshani

机构 * Polytimi Anna Gkotsi ； Andrii Zadaianchuk ； Mohammad Mahdi Derakhshani 纠错

专题命中 领域大模型 ：language model(abstract)；foundation model(abstract)

AI总结 提出GAP3D，一种基于扩散的模块化方法，将VLM生成的潜在表示直接对齐到预训练图像编码器的完整补丁级特征空间，使冻结的下游生成模型能够利用VLM作为提示编码器，同时保持空间结构化的条件信号，在3D资产生成中无需大规模3D数据训练，并展现出多模态提示的零样本能力。

Which Institutional Frameworks Do Chatbots Assume? Auditing Jurisdictional Defaults in Multilingual LLMs

聊天机器人假设了哪些制度框架？审计多语言大语言模型中的司法默认值

Zhizhi Wang, Harini Suresh

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 领域大模型 ：LLM(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究多语言大语言模型在未指定司法管辖区时，是否将输入语言作为默认司法信号，通过审计7个模型在60个提示上的2520个响应，发现中文输入更常产生中国特定答案，英文输入更常产生美国特定答案，揭示了制度框架误选风险。

RadAgent: A tool-using AI agent for stepwise interpretation of chest computed tomography

RadAgent：一种用于胸部CT逐步解读的工具型AI智能体

Mélanie Roschewitz, Kenneth Styppa, Yitian Tao, Jiwoong Sohn, Jean-Benoit Delbrouck, Benjamin Gundersen, Nicolas Deperrois, Christian Bluethgen, Julia E. Vogt, Bjoern Menze, Farhad Nooralahzadeh, Michael Krauthammer, Michael Moor

机构 * Department of Biosystems Science and Engineering, ETH Zurich（生物系统科学与工程系，苏黎世联邦理工学院） ； ETH AI Center, Zurich（ETH人工智能中心，苏黎世） ； Department of Computer Science, ETH Zurich（计算机科学系，苏黎世联邦理工学院） ； Faculty of Computer Science and Mathematics, Heidelberg University（计算机科学与数学学院，海德堡大学） ； Stanford Center for Artificial Intelligence in Medicine and Imaging, Stanford University（斯坦福大学人工智能在医学和影像中的中心） ； Department of Radiology, Stanford University（放射科，斯坦福大学） ； Department of Quantitative Biomedicine, University of Zurich（定量生物医学系，苏黎世大学） ； Institute of Computer Science, Zurich University of Applied Sciences（应用科学大学计算机科学研究所） 纠错

专题命中 领域大模型 ：language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出RadAgent，一种通过逐步、可解释过程生成CT报告的工具型AI智能体，在临床准确性、鲁棒性和忠实度上优于3D VLM方法。

GuidedVLA: Specifying Task-Relevant Factors via Plug-and-Play Action Attention Specialization

GuidedVLA: 通过即插即用的动作注意力特化指定任务相关因素

Xiaosong Jia, Bowen Yang, Zuhao Ge, Xian Nie, Yuchen Zhou, Cunxin Fan, Yufeng Li, Yilin Chai, Chao Jing, Zijian Liang, Qingwen Bu, Haidong Cao, Chao Wu, Qifeng Li, Zhenjie Yang, Chenhe Zhang, Hongyang Li, Zuxuan Wu, Junchi Yan, Yu-Gang Jiang

机构 * Institute of Trustworthy Embodied AI (TEAI)（可信具身人工智能研究院） ； Shanghai Key Laboratory of Multimodal Embodied AI（上海多模态具身人工智能重点实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； OpenDriveLab, The University of Hong Kong（OpenDrive实验室，香港大学） 纠错

专题命中 领域大模型 ：language model(abstract)

AI总结 提出GuidedVLA框架，通过为动作解码器中的注意力头分配人工定义的辅助信号（如物体定位、空间几何、时序技能逻辑），显式引导模型关注任务相关因素，提升VLA模型在域内和域外场景的成功率。

Comments Accepted to RSS 2026. Project page: https://guidedvla.github.io/project_page/

SCL: Towards Domain Generalization via Single-Temporal Multimodal Contrastive Learning for Remote Sensing Change Detection

SCL：面向遥感变化检测的单时相多模态对比学习域泛化方法

Qiangang Du, Jinlong Peng, Xu Chen, Qingdong He, Liren He, Qiang Nie, Mingmin Chi

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Tencent YouTu Lab（腾讯YouTu实验室） 纠错

专题命中 领域大模型 ：foundation model(abstract)

AI总结 提出基于视觉-语言预训练模型的单时相多模态对比学习（SCL）基础模型，结合动态文本-视觉上下文优化（DTCO）和可控生成与单时相训练策略（SAIN），无需目标数据集训练即可实现遥感变化检测的跨数据集泛化。

Comments CVPRW 2026

Algorithmic Fragility and Persona Bias in LLM-Generated Autistic Communication

LLM生成的自闭症交流中的算法脆弱性与人格偏见

Naba Rizvi, Mohammed Rizvi, Harper Strickland, Saleha Ahmedi, Nedjma Ousidhoum

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Cardiff University（卡迪夫大学） 纠错

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

AI总结 通过双人格改写范式，发现LLM在生成自闭症人格文本时存在词汇与情感偏离、输出坍塌等系统性失败，且对齐策略而非参数规模主导这些失败，表明当前对齐训练导致深层表征鸿沟。

Comments main paper: 9 pages; total: 19 pages; 2 figures; 5 tables

Mechanistic Diagnostics of Spatial Lexical Bias in Multimodal Large Language Model Spatial Reasoning

多模态大语言模型空间推理中空间词汇偏差的机制诊断

Chuang Ma, Qianying Liu, Tomoyuki Obuchi, Fei Cheng, Wang Yang, Sudong Cai, Shuyuan Zheng, Akiko Aizawa, Sadao Kurohashi

机构 * Kyoto University（京都大学） ； NII LLMC（日本国立信息与通信技术研究所语言模型中心） ； RIKEN AIP（日本理化学研究所先进理工研究所） ； Case Western Reserve University（凯斯西储大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； The University of Osaka（大阪大学） ； University of Tokyo（东京大学） 纠错

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

AI总结 本文发现多模态大语言模型存在空间词汇偏差，即添加空间关系词会吸引模型选择该选项，并通过机制可解释性工具揭示偏差主要源于语言侧而非视觉侧，最后提出轻量级LLM-only DPO更新可有效缓解偏差。

Revisiting Parameter-Based Knowledge Editing in Large Language Models: Theoretical Limits and Empirical Evidence

重新审视大型语言模型中基于参数的知识编辑：理论极限与实证证据

Wanying Ren, Xin Song, Futing Wang, Guoxiu He, Aixin Sun

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 本文通过理论分析和实证评估，揭示了基于参数的知识编辑方法会因维度坍缩假设导致全局干扰和推理崩溃，而简单的检索基线方法在所有条件下均表现更优。

Comments Accepted to ICML 2026. Equal contribution by the first two authors. 9 pages main paper, 10 figures, with appendix

Quality-Diversity Evolution for Discovering Diverse Vulnerabilities in LLM Safety

用于发现LLM安全中多样漏洞的质量-多样性进化

Subhadip Mitra

机构 * Rota Labs（Rota实验室） 纠错

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

AI总结 提出基于质量-多样性进化框架（MAP-Elites）在语义层面生成可解释攻击策略，发现不同LLM的特定漏洞模式。

Comments 9 pages, 6 figures. Accepted at the ICLR 2026 Workshop on Agents in the Wild (AIWILD)

Gradients with Respect to Semantics Preserving Embeddings Tell the Uncertainty of Large Language Models

相对于语义保持嵌入的梯度揭示大语言模型的不确定性

Mingda Li, Rundong Lv, Xinyu Li, Weinan Zhang, Ting Liu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出首个基于梯度的自由文本生成不确定性量化方法SemGrad，通过语义空间中的梯度计算实现高效且无需采样的不确定性估计。

Comments Accepted by ICML 2026

Model-Dowser: Data-Free Importance Probing to Mitigate Catastrophic Forgetting in Multimodal Large Language Models

Model-Dowser：无数据重要性探测以缓解多模态大语言模型中的灾难性遗忘

Hyeontaek Hwang, Nguyen Dinh Son, Daeyoung Kim

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

AI总结 提出Model-Dowser，一种基于重要性评分的稀疏微调方法，通过联合考虑权重幅度、输入激活和输出敏感性来缓解多模态大语言模型微调中的灾难性遗忘，在LLaVA和NVILA上优于现有方法。

Comments Accepted at ICML 2026. Code link: https://model-dowser.github.io

AdaptiveK: Complexity-Driven Sparse Autoencoders for Interpretable Language Model Representations

AdaptiveK：基于复杂度的稀疏自编码器用于可解释的语言模型表示

Yifei Yao, Hanrong Zhang, Mengnan Du

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学香槟分校） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

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

AI总结 提出 AdaptiveK SAE，根据输入语义复杂度动态调整稀疏度，利用线性探针引导特征分配，在重构保真度、解释方差、余弦相似度和可解释性指标上优于固定稀疏度方法。

Comments Accepted by ACL 2026

KG-Guard: Graph-Based Hallucination Detection for Knowledge Base Question Answering

KG-Guard: 基于图的知识库问答幻觉检测

Albert Sawczyn, Piotr Bielak, Tomasz Kajdanowicz

机构 * Department of Artificial Intelligence（人工智能系） ； Wroclaw University of Science and Technology（波兹南科技大学） 纠错

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

AI总结 针对知识库问答中LLM的幻觉问题，提出一种轻量级图框架，将问答实例构建为增强图，通过图编码器和MLP分类器检测幻觉答案节点，在三个基准上取得最高F1并显著提升下游KBQA性能。

Comments preprint

DLLM-JEPA: Joint Embedding Predictive Architectures for Masked Diffusion Language Models

DLLM-JEPA：用于掩码扩散语言模型的联合嵌入预测架构

Sangdae Nam

机构 * Sangdae Nam 纠错

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

AI总结 提出DLLM-JEPA，通过将联合嵌入预测架构与掩码扩散语言模型结合，消除显式多视图数据和双梯度前向传播需求，在多个任务上提升准确率并降低训练FLOPs。

Comments 17 pages, 4 figures, 13 tables. Accepted at SPIGM Workshop, ICML 2026

A Monosemantic Attribution Framework for Stable Interpretability in Clinical Neuroscience Transformer-Based Language Models

面向临床神经科学中基于Transformer的语言模型的稳定可解释性的单语义归因框架

Michail Mamalakis, Tiago Azevedo, Cristian Cosentino, Chiara D'Ercoli, Subati Abulikemu, Zhongtian Sun, Richard Bethlehem, Pietro Lio

机构 * Department of Computer Science and Technology（计算机科学与技术系） ； Cancer Research UK（癌症研究英国公司） ； Cambridge Institute（剑桥研究所） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； United Kingdom（英国） ； DIMES（迪梅斯） ； University of Calabria（卡拉布里亚大学） ； Italy（意大利） ； Department of Computer Automatic and Management Engineering (DIAG)（计算机自动与管理工程系） ； Sapienza Università di Roma（罗马大学萨皮恩扎） ； Department of Psychiatry（精神病学系） ； School of Computing（计算学院） ； University of Kent（肯特大学） ； Department of Psychology（心理学系） 纠错

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

AI总结 提出一种通过单语义特征提取整合归因与机制视角的统一可解释性框架，生成稳定的输入级重要性分数，促进语言模型在认知健康和神经退行性疾病中的安全应用。

PEACE: A Planner-Executor Agent with Constraint Enforcement for UAVs

PEACE: 一种用于无人机的带约束执行的规划-执行智能体

Erdem Uysal, Timo Kehrer, Sebastiano Panichella

机构 * Institute of Computer Science, University of Bern（伯尔尼大学计算机科学研究所） ； AI4I - The Italian Institute of Artificial Intelligence（意大利人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 提出一种基于大语言模型的规划-执行智能体架构，通过解耦高层任务规划与低层控制，并引入约束执行层和有限重规划，实现无人机可解释、可约束的自主飞行。

Comments Accepted to ICRA 2026 Workshop on Semantics for Reliable Robot Autonomy: From Environment Understanding and Reasoning to Safe Interaction

Vibe-driven model-based engineering

基于氛围驱动的模型工程

Jordi Cabot

机构 * Luxembourg Institute of Science and Technology（卢森堡科学与技术研究院） ； University of Luxembourg（卢森堡大学） 纠错

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

AI总结 本文提出氛围驱动模型工程概念，融合大型语言模型（LLM）的代码生成能力与模型驱动工程（MDE）的严谨性，以加速可靠复杂系统的开发。

Same Payload, Different Channel: Measuring Trust Asymmetry in Tool-Using Language Models

相同载荷，不同通道：测量使用工具的語言模型中的信任不对称性

Mohammed Sameer Syed, Rozhin Yasaei

机构 * University of Arizona（亚利桑那大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出安全不对称分数（SAS），通过匹配恶意载荷仅改变传递上下文，系统测量了语言模型在不同通道（用户消息、工具元数据、工具输出）中对对抗性内容的脆弱性差异，发现代理原生模型在工具描述通道更脆弱，而通用模型相反，且机制研究表明安全相关表示在深层网络非线性编码。

Comments 13 pages, 1 figure. Submitted to EMNLP 2026

How Language Models Process Negation

语言模型如何处理否定

Zhejian Zhou, Tianyi Zhou, Robin Jia, Jonathan May

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 研究大型语言模型处理否定的内部机制，发现模型内部存在正确处理的组件，但后期注意力层导致错误，通过消融可提升准确率；模型同时采用抑制和构建两种机制，其中构建机制更显著。

Comments ICML 2026

Concept Heterogeneity-aware Representation Steering

概念异质性感知表示引导

Laziz U. Abdullaev, Noelle Y. L. Wong, Ryan T. Z. Lee, Shiqi Jiang, Khoi N. M. Nguyen, Tan M. Nguyen

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.AI、cs.LG

AI总结 针对大语言模型表示非均匀导致全局引导脆弱的问题，提出基于最优传输的输入依赖引导方法CHaRS，通过高斯混合模型和离散最优传输实现更有效的行为控制。

Journal ref ICML 2026

Interpreto: An Explainability Library for Transformers

Interpreto：一个用于Transformer的可解释性库

Antonin Poché, Thomas Mullor, Gabriele Sarti, Frédéric Boisnard, Corentin Friedrich, Charlotte Claye, François Hoofd, Raphael Bernas, Nicholas Asher, Céline Hudelot, Fanny Jourdan

机构 * IRT Saint Exupéry Toulouse（伊尔杜夫圣埃克苏佩里图卢斯） ； IRIT Toulouse（图卢兹IRIT） ； Khoury College of Computer Sciences（科赫里计算机科学学院） ； Ampere（阿姆佩尔） ； MICS, CentraleSupélec（MICS，中央超导学院） ； Scienta Lab（科学实验室） ； Thales Avionics（泰勒斯航空电子） ； ANITI 纠错

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

AI总结 Interpreto是一个开源Python库，通过归因方法和基于概念的解释，为HuggingFace语言模型（从早期BERT变体到LLM）提供统一的解释工作流，其端到端基于概念的流水线是主要创新。

Comments Accepted to ACL 2026 System Demonstration. Equal contribution: Poché and Jourdan