语言大模型 / LLM

The Last Visible Pixel: Probing Fine-Scale Perception in Vision-Language Models

最后一个可见像素：探究视觉-语言模型中的精细尺度感知

Lujun Li, Lama Sleem, Niccolo Gentile, Yangjie Xu, Yewei Song, Wenbo Wu, Radu State

机构 * University of Luxembourg（卢森堡大学） ； Foyer S.A. ； Université Paris-Saclay（巴黎-萨克雷大学） 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 提出FineSightBench基准，通过4-48像素尺度分离感知与推理任务，发现视觉-语言模型感知在12像素饱和，推理在更大尺度仍受限，揭示精细视觉推理的根本缺陷。

Comments 25 pages

Beyond Point Estimates: Benchmarking Uncertainty Quantification Methods on the AION-1 Astronomical Foundation Model

超越点估计：在AION-1天文基础模型上基准测试不确定性量化方法

Karla Tame-Narvaez, Aleksandra Ćiprijanović, Shubhendu Trivedi

机构 * Scientific Computing Division Fermi National Accelerator Laboratory（费米国家加速器实验室科学计算部） ； Fermi National Accelerator Laboratory（费米国家加速器实验室） ； Department of Astronomy and Astrophysics University of Chicago（芝加哥大学天文学与天体物理学系） ； NSF and Simons SkAI Institute（国家科学基金会与Simons SkAI研究所） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 本文在AION-1基础模型嵌入上比较七种不确定性量化方法，发现共形预测（尤其是LVD框架）在星系属性回归中提供可靠的边际和局部覆盖，优于非共形基线。

Comments 7 pages, 1 table, 1 figure

Journal ref Contribution to Conference on Physics and AI at Stanford University (PAI 2026)

GPT-Micro: A large language paradigm for accelerated, inexpensive, and thermodynamics-consistent discovery of constitutive models in manufacturing

GPT-Micro: 一种用于制造业中加速、低成本且热力学一致的本构模型发现的大语言范式

Soumik Dutta, Kiarash Naghavi Khanghah, Sania Shree, Logan McNeil, Thomas Feldhausen, Hongyi Xu, Rajiv Malhotra

机构 * Department of Mechanical and Aerospace Engineering, Rutgers University（罗格斯大学机械与航空航天工程系） ； Department of Mechanical, Aerospace & Manufacturing Engineering, University of Connecticut（康涅狄格大学机械、航空航天与制造工程系） ； Edison Welding Institute（埃迪森焊接研究所） ； Manufacturing Science Division, Oak Ridge National Laboratory（橡树岭国家实验室制造科学分会） ； Department of Aerospace and Mechanical Engineering, University of Texas at El Paso（德克萨斯州埃尔帕索大学航空航天与机械工程系） 纠错

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

AI总结 提出GPT-Micro范式，结合大语言模型、热力学约束和稀疏数据，实现自主发现本构模型，在印刷电子测试中数据量减少70%、发现时间缩短400倍。

Comments 23 pages, 4 tables, 11 equations, 9 figures

VQ-Atom: Semantic Discretization of Local Atomic Environments for Molecular Representation Learning

原子作为语言：VQ-Atom：用于分子表示学习的语义离散化

Takayuki Kimura

机构 * Atoms as Language, LLC（Atoms as Language公司） 纠错

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

AI总结 本文提出VQ-Atom，一种用于分子表示学习的语义离散化框架，通过将连续的原子级图表示转换为对应局部化学环境的离散标记，从而提升分子表示的学习效果。

Comments 7 pages, 6 figures. Submitted to ICML 2026 Workshop on Foundation Models for Life Sciences

Bridging Traditional Explainability Methods and Multimodal Multilingual Models: An XAI-Based Analysis

桥接传统可解释性方法与多模态多语言模型：基于XAI的分析

Paweł Pozorski, Jakub Muszyński, Maria Ganzha

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

AI总结 提出多模态Shapley值框架，结合频谱图引导的音素对齐（SGPA）预处理方法，实现文本与音频特征的可解释性归因，并开源计算包与可视化工具。

Comments Bachelor's thesis

Governance Controls for AI-Generated Test Artifacts in Autonomous Software Testing

自主软件测试中AI生成测试工件的治理控制

Dimple Bajaj, Deepak Khetan

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

AI总结 提出治理感知自主测试框架(GATF)，通过治理验证、可解释性分析、风险评估、合规监控和审计治理，将AI生成测试工件的治理风险降低89.6%，准确率达94.3%。

Comments 21 pages, 9 figures

Vision-Language Asymmetry in Bistable Image Captioning

双稳态图像描述中的视觉-语言不对称性

Arohan Agate

机构 * Arohan Agate 纠错

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

AI总结 通过83个双稳态刺激的行为基线和稀疏自编码器分析，发现视觉塔中同时激活两种解释，但因果干预仅能翻转默认主导刺激的描述，揭示视觉表征与语言承诺之间的不对称性。

Comments Accepted at ICML 2026 Workshop on Philosophy of Machine Learning

A Universal Dense Football Event Representation Based on TabTransformer

基于TabTransformer的通用密集足球事件表示

Weiran Yang, Daniel Memmert, Maximilian Klemp-Weins

机构 * Institute of Exercise Training and Sport Informatics, German Sport University Cologne（科隆德国体育大学运动训练与体育信息学研究所） 纠错

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

AI总结 提出基于TabTransformer的模型，通过学习分类特征的嵌入向量，生成密集的足球事件表示，在下游任务中优于基线方法。

Comments 12 pages, 1 figure. Preprint submitted to the 13th Workshop on Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics (MLSA 2026)

How Many Counterfactuals Does It Take? Probing VLM Hallucinations Through Circuits and Causal Effects

需要多少反事实？通过电路和因果效应探究VLM幻觉

Abhivansh Gupta, Simardeep Singh, Advika Sinha, Shreyansh Modi, Akshat Tomar

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； DeepMind（深度思维） 纠错

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

AI总结 本文通过定义基于对数概率差异的因果影响度量，并利用电路发现技术，研究视觉语言模型幻觉输出的反事实鲁棒性，推导出检测不稳定所需的最小反事实样本数。

Steer Where It Matters: Token-Level Visual-Sensitivity Steering for LVLMs Hallucination Mitigation

关键位置引导：基于令牌级视觉敏感度引导的LVLMs幻觉缓解

Ruipeng Zhang, Zhihao Li, C. L. Philip Chen, Tong Zhang

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 ：language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 提出令牌级视觉敏感度引导（TLVS）方法，通过提取令牌级引导向量并自适应调整引导强度，仅在关键解码步骤抑制幻觉，在多个基准上优于现有方法。

Similarity-Distance-Magnitude Activations

相似度-距离-幅度激活函数

Allen Schmaltz

机构 * Reexpress AI 纠错

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

AI总结 本文提出SDM激活函数，通过引入相似度和距离意识提升softmax的鲁棒性和可解释性，并通过密集匹配实现基于实例的可解释性。SDM估计器通过数据驱动的CDF分区控制分类准确性，优于现有校准方法。

Comments Accepted to Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2026. 21 pages, 8 tables, 1 algorithm. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2502.20167

Explicit Representation Alignment for Multimodal Sentiment Analysis

显式表示对齐用于多模态情感分析

Baode Wang, Ziming Wang, Huacan Wang, Ronghao Chen, Biao Wu

机构 * AgentAlpha 纠错

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

AI总结 针对多模态情感分析中表示不对齐问题，提出利用视觉-语言模型将视觉内容转为文本描述，结合语义标记选择和批量级均匀性正则化，实现跨模态对齐，在多个基准上取得最优性能。

Comments 10 pages, 5 figures

Brain2Text Decoding Model Reveals the Neural Mechanisms of Visual Semantic Processing

Brain2Text解码模型揭示视觉语义处理的神经机制

Feihan Feng, Jingxin Nie

机构 * Ministry of Education Center for Studies of Psychological Application（教育部心理应用研究中心） ； Center for Studies of Psychological Application（心理应用研究中心） ； Key Laboratory of Brain, Cognition and Education Sciences（脑认知与教育科学重点实验室） ； School of Psychology（心理学学院） ； Guangdong Key Laboratory of Mental Health and Cognitive Science（广东省心理健康与认知科学重点实验室） 纠错

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

AI总结 提出一种直接从fMRI信号解码自然图像语义描述的深度学习模型，揭示了高级视觉皮层在语义处理中的关键作用，并展示了类别特异性神经表征。

Comments 39 pages, 9 figures

Training-Free Generalized Few-Shot Segmentation through Open-Vocabulary Semantic Arbitration

无需训练的通用的少样本分割通过开放词汇语义仲裁

Silas Kwabla Gah, Ebenezer Owusu

机构 * University of Ghana（加纳大学） 纠错

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

AI总结 提出Open-V框架，通过推理时协调冻结的语义先验（SAM3 PCS与K-shot CLIP支持质心）实现无需训练的通用少样本分割，在多个基准上超越有监督方法。

Uncertainty-Aware Intention Prediction for Human-to-Robot Assembly Teleoperation

面向人机装配遥操作的不确定性感知意图预测

Fnu Heman, Yixuan Wang, Kolin Xu, Conner Wallace, John Dang, Akhil Joshi, Jun Sheng, Pinhas Ben-Tzvi, Mingyu Cai

机构 * University of California, Riverside（加州大学河滨分校） ； University of Miami（迈阿密大学） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：pretraining(abstract)

AI总结 提出结合层次迁移学习、共形预测和VLM引导校正的不确定性感知意图预测框架，利用人类演示数据预训练，仅用少量机器人数据即提升动作分割性能。

Comments 7 pages, 6 figures. Preprint version

UAOR: Uncertainty-aware Observation Reinjection for Vision-Language-Action Models

UAOR: 面向视觉-语言-动作模型的不确定性感知观测重注入

Jiabing Yang, Yixiang Chen, Yuan Xu, Peiyan Li, Zichen Wen, Bowen Fang, Tao Yu, Xiangnan Wu, Qisen Ma, Kai Wang, Ziheng He, Yingda Li, Zhengbo Zhang, Jing Liu, Nianfeng Liu, Yan Huang, Liang Wang

机构 * School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； New Laboratory of Pattern Recognition (NLPR), Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所模式识别新技术实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； FiveAges（五代） 纠错

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

AI总结 提出UAOR模块，通过动作熵检测不确定性，在语言模型高不确定层重注入观测信息，无需额外训练或数据，提升VLA模型在仿真和真实任务中的性能。

"So There's a Catch-22 Here": How Early Adopters Who Build Multi-Agent LLM Systems Conceptualize Transparency

"所以这里有个第22条军规"：构建多智能体LLM系统的早期采用者如何概念化透明度

Suchismita Naik, Samir Passi, Mihaela Vorvoreanu, Scott Saponas, Amanda Hall

机构 * Purdue University（普渡大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 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 通过访谈13位早期采用者，研究多智能体LLM系统构建者如何理解透明度，提出包含可重复性、调试、边界设定、可视化和审计的多维框架，强调透明度作为情境化的社会技术实践。

Scaling Search Relevance: Augmenting App Store Ranking with LLM-Generated Judgments

扩展搜索相关性：用LLM生成的判断增强应用商店排名

Evangelia Christakopoulou, Vivekkumar Patel, Hemanth Velaga, Sandip Gaikwad, Sean Suchter, Venkat Sundaranatha

机构 * Apple（苹果公司） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 针对应用商店排名中专家文本相关性标签稀缺的问题，通过微调LLM生成数百万标签，结合行为相关性优化排序器，显著提升Pareto前沿和转化率。

Safety is Contextual, LLM-Judges Are Not: Navigating the Rigid Priors of Evaluators

安全是上下文相关的，而LLM评判者不是：应对评估者的刚性先验

Anissa Alloula, Federico Licini, Ava Batchkala, Seraphina Goldfarb-Tarrant

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； Cohere 纠错

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

AI总结 研究LLM作为安全评判者时，对上下文信息的依赖性和对不同安全定义的可引导性，发现它们难以在上下文或安全定义与自身先验矛盾时调整评估。

From Backward Spreading to Forward Replay: Revisiting Target Construction in LLM Parameter Editing

从反向传播到正向回放：重新审视LLM参数编辑中的目标构造

Wei Liu, Hongkai Liu, Zhiying Deng, Yee Whye Teh, Wee Sun Lee

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.CL

AI总结 本文重新审视LLM参数编辑中的目标构造，提出一种更简洁的替代方法，通过正向传播代替反向传播，提高目标隐藏状态的准确性和兼容性。

Comments ICML 2026, code: https://github.com/jugechengzi/FE

A retrieval conditioned rebinding circuit for dynamic entity tracking in large language models

一种用于大语言模型中动态实体追踪的检索条件重绑定电路

Soyoung Oh, Vera Demberg

机构 * Saarland University（萨尔兰大学） ； Max Planck Institute for Informatics（马克斯·普朗克信息学研究所） 纠错

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

AI总结 通过因果干预识别出大语言模型中实现动态状态追踪的检索条件重绑定机制，该机制由紧凑的注意力头电路编码并恢复绑定信息，在不同模型家族中表现不同。

Independent amplitude and phase control using a single phase-only SLM

使用单个纯相位SLM实现独立幅度和相位控制

Marius Constantin Chirita Mihaila, Mikuláš Fiala, Martin Kozák

专题命中 其他LLM ：SLM(title,title_cn)

AI总结 提出利用单个纯相位空间光调制器（SLM）的不同区域实现双调制平面，通过偏振器将相位转换为幅度调制，实现复振幅调制的紧凑方案，并验证了贝塞尔-高斯光束等生成。

Comments v2: AAM; licence: CC BY 4.0

Zero and Few Shot Load Forecasting with Large Language Models

基于大语言模型的零样本和少样本负荷预测

Wenlong Liao, Chengrui Zhang, Zhe Yang, Mengshuo Jia, Christian Rehtanz, Jiannong Fang, Fernando Porté-Agel

机构 * School of Electrical Engineering, Southeast University（东南大学电气工程学院） ； Wind Engineering and Renewable Energy Laboratory, Ecole Polytechnique Federale de Lausanne (EPFL)（瑞士联邦理工学院洛桑分校风能与可再生能源实验室） ； College of Electrical Engineering and New Energy, China Three Gorges University（中国三峡大学电气工程与新能源学院） ； Department of Electrical and Electronic Engineering, Imperial College London（伦敦帝国理工学院电子与电气工程系） ； The Department of Automation, School of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自动化与智能感知学院） ； The Key Laboratory of System Control and Information Processing, Ministry of Education of China, Shanghai（中国教育部系统控制与信息处理重点实验室，上海） ； State Key Laboratory of Submarine Geoscience, Shanghai（上海 submarine 地球科学国家重点实验室） ； Institute of Energy Systems, Energy Efficiency and Energy Economic, TU Dortmund University（德意志图林根大学能源系统、能效与能源经济研究所） 纠错

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

AI总结 提出利用预训练语言模型Chronos进行零样本和少样本负荷预测，在数据稀缺场景下显著优于多种基线模型。

Comments 24 pages,5 figures

Journal ref International Journal of Electrical Power & Energy Systems, Volume 177,April 2026

UniVoice: Unifying Autoregressive ASR and Flow-Matching based TTS with Large Language Models

UniVoice: 统一自回归ASR与基于流匹配的TTS的大语言模型框架

Wenhao Guan, Zhikang Niu, Ziyue Jiang, Kaidi Wang, Peijie Chen, Qingyang Hong, Lin Li, Xie Chen

机构 * Xiamen University, China（厦门大学） ； Shanghai Innovation Institute, China（上海创新研究院） ； Shanghai Jiao Tong University, China（上海交通大学） ； Zhejiang University, China（浙江大学） 纠错

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

AI总结 提出UniVoice，通过连续表示统一语音识别与合成，结合自回归建模和流匹配，设计双重注意力机制解决模态差异，实现高质量零样本语音克隆。

Comments accepted at interspeech2026

"Can you be my mum?": Manipulating Social Robots in the Large Language Models Era

你能做我的妈妈吗？：在大型语言模型时代操纵社交机器人

Giulio Antonio Abbo, Gloria Desideri, Tony Belpaeme, Micol Spitale

机构 * IDLab-AIRO , Ghent University – imec（IDLab-AIRO 和根特大学-imec） ； DEIB , Politecnico di Milano（DEIB 和米兰理工学院） 纠错

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

AI总结 研究探讨了在大型语言模型时代，用户如何利用机器人违反伦理原则，通过三种场景测试发现五种操纵技术，旨在为设计更安全的伦理人机交互提供参考。

Comments 10 pages, 2 figures

Journal ref HRI '25: Proceedings of the 2025 ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction

Know More, Know Clearer: A Meta-Cognitive Framework for Knowledge Augmentation in Large Language Models

知道更多，更清晰：大型语言模型中知识增强的元认知框架

Hao Chen, Ye He, Yuchun Fan, Yukun Yan, Zhenghao Liu, Qingfu Zhu, Maosong Sun, Wanxiang Che

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

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

AI总结 提出元认知框架，利用内部认知信号划分知识空间为掌握、混淆和缺失区域，通过差异化干预和认知一致性机制增强知识并校准置信度，实验证明优于基线方法。

Vision Language Models as Values Detectors

视觉语言模型作为价值检测器

Giulio Antonio Abbo, Tony Belpaeme

机构 * IDLab-AIRO, Ghent University – imec, Belgium（IDLab-AIRO、根特大学 – imec、比利时） 纠错

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

AI总结 本文研究了先进LLM与人类标注者在家庭环境场景中检测相关元素的对齐情况，发现LLaVA 34B表现最佳但仍需改进，表明LLM在检测图像中价值元素方面有潜力。

Comments 13 pages, 2 figures

Journal ref Value Engineering in Artificial Intelligence (VALE 2024) (LNAI,volume 15356)

Brain-Prompt Injection: A Route-Safety Audit for BCI-LLM Agents

脑提示注入：BCI-LLM代理的路径安全审计

Jianwei Tai

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

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

AI总结 提出路径安全审计契约，通过分离定理和共形校准量化BCI-LLM代理中脑信号注入攻击的风险，实验证明确认通道可降低路由风险。

Causal Semantic Alignment for LLM-based Time Series Forecasting

基于大语言模型的时间序列预测的因果语义对齐

Kexuan Zhang, Xiaobei Zou, Cesare Alippi, Gary G. Yen, Yang Tang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 提出CVAformer框架，通过因果干预解耦变量中的动态和不变成分，消除对齐中的混杂偏差，在多种预测场景下达到或超越最先进性能。

Does Persona Make LLMs K-pop Fans? A Pilot Study of LLM-Based Online Concert Audience Agents

角色设定会让LLM成为K-pop粉丝吗？基于LLM的在线演唱会观众智能体初步研究

Kirak Kim, Hyojin Kim, Yejin Son, Sungyoung Kim, Kyung Myun Lee

机构 * Graduate School of Culture Technology, KAIST, Daejeon, South Korea（韩国成均馆大学文化科技研究生院） ； Department of Artificial Intelligence, Yonsei University, Seoul, South Korea（延世大学人工智能系） 纠错

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

AI总结 研究通过多智能体系统模拟K-pop演唱会实时粉丝聊天，发现角色设定能提升聊天质量和自然度，但未增强社交连接或情感反应，表明有意义的集体体验需更深层次对齐。

Comments Accepted at the ICML 2026 Workshop on Culture x AI: Evaluating AI as a Cultural Technology