语言大模型 / LLM

Grokers: Bottom-Up Inductive Comprehension and Write-Time Intelligence over Typed Knowledge Graphs

Grokers: 基于类型化知识图谱的自底向上归纳理解与写入时智能

Gregory Magarshak

机构 * Gregory Magarshak 纠错

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

AI总结 提出Grokers架构，通过自底向上的依赖子图归纳遍历构建持久结构化理解，将智能推至写入时，实现零额外LM成本的查询，并证明字节同一性、累积单调性和双遍历顺序三个形式性质。

Comments 6 pages; second in a series with the Magarshak Machine / SPACER paper and the Context paper

Eyettention II: A Dual-Sequence Architecture for Modeling Fixation Location, Within-Word Landing Position, and Fixation Duration in Reading

Eyettention II: 一种用于建模阅读中注视位置、词内着陆位置和注视持续时间的双序列架构

Shuwen Deng, Cui Ding, David R. Reich, Paul Prasse, Lena A. Jäger

机构 * Department of Computer Science, University of Potsdam（波恩大学计算机科学系） ； Department of Computational Linguistics, University of Zurich（苏黎世大学计算语言学系） ； Department of Informatics, University of Zurich（苏黎世大学信息学系） 纠错

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

AI总结 提出端到端训练的轻量级深度学习模型Eyettention II，通过双序列架构生成包含注视位置、词内着陆位置和注视持续时间的完整扫描路径，在预测性能上超越现有模型并捕捉关键心理语言学现象。

Everywhere Learning: Artificial Intelligence with Pointwise Constraints

处处学习：具有逐点约束的人工智能

Ignacio Boero, Ignacio Hounie, Luiz Chamon, Alejandro Ribeiro

机构 * Department of Electrical and Systems Engineering, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学电气与系统工程系） ； École polytechnique, Institut Polytechnique de Paris（巴黎理工学院） 纠错

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

AI总结 提出“处处学习”新范式，通过近似对偶理论分析泛化性能，并用稀疏L1惩罚控制泛化，在语言模型任务中验证其优势。

What Cosine Similarity of Label Representations Can and Cannot Tell us

标签表示的余弦相似度能告诉我们什么，不能告诉我们什么

Beatrix M. G. Nielsen, Andreas Grivas

机构 * IT University of Copenhagen（丹麦哥本哈根技术大学） ； School of Mathematics, University of Edinburgh（爱丁堡大学数学学院） 纠错

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

AI总结 本文证明对于softmax分类器，标签表示（称为unembedding）之间的余弦相似度不提供模型概率的任何信息，而对于sigmoid分类器，所有成对余弦相似度定义了可能的标签组合集。

IAG: Input-aware Backdoor Attack on VLM-based Visual Grounding

IAG: 基于输入感知的后门攻击针对VLM视觉定位

Junxian Li, Beining Xu, Simin Chen, Jiatong Li, Jingdi Lei, Haodong Zhao, Di Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 提出IAG方法，通过文本条件UNet动态生成输入感知的触发器，实现首个多目标后门攻击VLM视觉定位，在多个模型和基准上达到最佳攻击成功率且不影响正常性能。

Comments Accepted by CVPR 2026; Code is at https://github.com/lijunxian111/IAG

Journal ref https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2026/papers/Li_IAG_Input-aware_Backdoor_Attack_on_VLM-based_Visual_Grounding_CVPR_2026_paper.pdf

Domination-Avoiding Learning Agents Cannot Collude

避免支配的学习代理无法合谋

Noam Nisan, Emmanuel Zerah

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract_cn)

AI总结 本文证明避免支配的代理（包括基于均值和内部遗憾最小化代理）在市场中不会合谋，并保证几乎从不玩被重复消除纯支配策略消除的策略。

Comments 27 pages, 1 figure

Literary Emotions in Motion: A Soft Robotics Installation for Tactile Storytelling

文学情感在运动中：用于触觉叙事的软体机器人装置

Carolina Silva-Plata, Abraham Villavicencio-Carmona, Miguel Silva Plata, Stefan Escaida, Ruben Fernandez

机构 * Department of Mechanical Engineering, University of Chile（智利大学机械工程系） ； Independent Researcher（独立研究员） ； Bolivian Catholic University（玻利维亚天主大学） ； Institute of Engineering Sciences, University of O’Higgins（奥希金斯大学工程科学研究所） 纠错

专题命中 其他LLM ：language model(abstract)

AI总结 提出一种将叙事文本语义情感分析映射到软体气动模块可变刚度的交互装置，通过用户研究评估刚度与LED强度多感官耦合对情感感知的影响。

Comments 8 pages, 8 figures

Journal ref IEEE Robotics and Automation Magazine, 2026

Aligning Shared and Routed Experts for Cross-Subject EEG Generalization

对齐共享专家和路由专家以实现跨被试脑电图泛化

Zhi Zhang, Yan Liu, Zhejing Hu, Gong Chen, Sheng-hua Zhong, Changhong Jing, Shuqiang Wang, Jibin Wu, KC Tan, Jiannong Cao

专题命中 其他LLM ：foundation model(abstract)

AI总结 提出共享-路由专家对齐（SREA）框架，通过联合嵌入、原型稀疏路由和互导重加权，协同共享专家与路由专家，解决跨被试EEG泛化中个体差异与可迁移结构的平衡问题。