语言大模型 / LLM

From Sampled Outcomes to Capability Distributions: Rethinking Supervision for LLM Routing

从采样结果到能力分布：重新思考LLM路由的监督

Guannan Lai, Haoran Hu, Long Chen, Zhenguo Li, Han-Jia Ye

机构 * School of Artificial Intelligence, Nanjing University（南京大学人工智能学院） ； National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学新型软件技术国家重点实验室） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Frontier Robotics（前沿机器人） 纠错

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

AI总结 针对LLM路由中单次响应作为监督信号噪声大的问题，提出DARS框架，从分布视角构建路由监督，考虑输入和输出不确定性，实验表明分布感知监督更稳定有效。

LLM-Conditioned Synthesis of Pathological Gaits via Structured Gait-Language Representations

基于结构化步态-语言表示的LLM条件病理步态合成

Mritula Chandrasekaran, Sanket Kachole, Jarek Francik, Dimitrios Makris

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； MIT Media Lab（麻省理工学院媒体实验室） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(title,title_cn)

AI总结 提出一种多模态LLM引导框架，通过结构化文本描述合成病理步态3D数据，利用运动标记化、病理感知语言条件、LLM语义增强和语言到步态生成，改善下游分类性能。

Comments Accepted at CVPR MOMA Workshop 2026 and selected for spotlight presentation at the workshop

Probing Multimodal Large Language Models on Cognitive Biases in Chinese Short-Video Misinformation

探究多模态大语言模型在中国短视频虚假信息中的认知偏差

Jen-tse Huang, Chang Chen, Shiyang Lai, Wenxuan Wang, Michelle R. Kaufman, Mark Dredze

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） 纠错

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

AI总结 本文通过200个短视频数据集评估8种多模态大语言模型在健康领域虚假信息中的表现，发现Gemini-2.5-Pro表现最佳（信念分数71.5/100），而模型易受权威频道ID等社会线索影响。

Comments Accepted to ACL 2026 (Findings)

Exploring Agentic Tool-Calling Decisions via Uncertainty-Aligned Reinforcement Learning

通过不确定性对齐强化学习探索智能体工具调用决策

Yijin Zhou, Linqian Zeng, Xiaoya Lu, Wenyuan Xie, Dongrui Liu, Junchi Yan, Jing Shao

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；post-training(abstract)

AI总结 针对智能体工具调用中错误累积问题，提出TRUST方法，将不确定性量化作为排斥力融入奖励设计，并标注轻量关键轮次用于多轮轨迹统一后训练，显著提升决策质量与智能体性能。

Acoustic Cue Alignment in Audio Language Models for Speech Emotion Recognition

语音情感识别中音频语言模型的声学线索对齐

Iosif Tsangko, Andreas Triantafyllopoulos, Björn W. Schuller

机构 * DFG's Reinhart Koselleck project（德国科研基金Reinhart Koselleck项目） ； EU H2020 project（欧盟H2020项目） 纠错

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

AI总结 研究音频语言模型中显式声学线索的对齐性，通过eGeMAPS特征提取六种可解释声学概念标记，发现对齐标记提升UAR，而错乱标记降低性能，模型对符号线索敏感但仍部分依赖音频信号。

Comments 6 pages, 3 figures, 3 tables

Causality Is Key to Understand and Balance Multiple Goals in Trustworthy ML and Foundation Models

因果关系是理解和平衡可信机器学习与基础模型中多个目标的关键

Ruta Binkyte, Ivaxi Sheth, Zhijing Jin, Mohammad Havaei, Bernhard Schölkopf, Mario Fritz

机构 * CISPA Helmholtz Center for Information Security（CISPA海德堡信息安全中心） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems, Tübingen（马克斯·普朗克智能系统研究所（图宾根）） ； Google Research（谷歌研究） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

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

AI总结 本文主张将因果方法集成到机器学习中，以平衡公平性、隐私、鲁棒性、准确性和可解释性等可信原则之间的权衡，并探讨其在基础模型中的实际应用。

The Geometry of Representational Failures in Vision Language Models

视觉语言模型中表征失败的几何结构

Daniele Savietto, Declan Campbell, André Panisson, Marco Nurisso, Giovanni Petri, Jonathan D. Cohen, Alan Perotti

机构 * Dipartimento di Fisica, Università di Torino（都灵大学物理系） ； Princeton Neuroscience Institute and AI Lab, Princeton University（普林斯顿大学神经科学研究所和AI实验室） ； Intesa Sanpaolo AI Research（Intesa Sanpaolo AI研究中心） ； Dipartimento di Scienze Matematiche, Politecnico di Torino（都灵理工学院数学科学系） ； Network Science Institute, Northeastern University London, UK（伦敦大学东北方大学网络科学研究所） 纠错

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

AI总结 通过分析开源视觉语言模型的概念向量几何重叠，揭示多目标视觉任务中幻觉等错误与认知约束的关联，并提出基于干预的验证方法。

Workflow-to-Skill: Skill Creation via Routing-Workflow-Semantics-Attachments Decomposition

工作流到技能：通过路由-工作流-语义-附件分解创建技能

Yuyang Zhang, Xinyuan Han, Xudong Jiang, Run Wang

机构 * Key Laboratory of Aerospace Information Security and Trusted Computing, Ministry of Education, School of Cyber Science and Engineering, Wuhan University（航天信息安全部门与可信计算重点实验室，教育部，网络安全科学与工程学院，武汉大学） ； Nanchang University（南昌大学） 纠错

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

AI总结 提出RWSA中间表示和W2S框架，从异构交互证据中自动构建技能，通过分解工作流结构、执行语义和运行时附件，提升行为重放一致性10.5%。

Comments 10 pages, 2 figures

Lost in Migration: Exposing Android Framework Vulnerabilities in Parallel Java-Kotlin Implementations

迷失在迁移中：揭示Android框架中Java-Kotlin并行实现的安全漏洞

Rui Li, Wenrui Diao, Debin Gao

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

AI总结 本文首次系统研究Android框架中Java-Kotlin并行实现的语义差异，设计ParaDroid分析框架识别并比较并行方法，发现37个可利用漏洞，其中3个已确认并分配CVE。

Comments 14 pages

SV-Detect: AI-generated Text Detection with Steering Vectors

SV-Detect: 基于引导向量的AI生成文本检测

Mikhail Vishnyakov, Tatiana Gaintseva

机构 * Independent Researcher（独立研究者） ； Queen Mary University of London（伦敦女王学院） 纠错

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

AI总结 提出从冻结语言模型的隐藏表示中提取引导向量，通过层间投影特征训练轻量分类器，实现跨域、跨模型和编辑攻击下的机器生成文本检测。