语言大模型 / LLM

UI2Code^N: UI-to-Code Generation as Interactive Visual Optimization

UI2Code^N: 将UI到代码生成视为交互式视觉优化

Zhen Yang, Wenyi Hong, Mingde Xu, Xinyue Fan, Weihan Wang, Jiale Cheng, Xiaotao Gu, Jie Tang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：language model(abstract)

AI总结 提出将UI截图转代码任务重构为交互式视觉优化问题，采用基于偏好的强化学习方法RVPO优化视觉排名，在UI起草、润色和编辑任务上达到SOTA。

Comments 27 pages

Certifiable Safe RLHF: Semantic Grounding and Fixed Penalty Constraint Optimization for Safer LLM Alignment

可认证安全RLHF：基于语义基础与固定惩罚约束优化的更安全大语言模型对齐

Kartik Pandit, Sourav Ganguly, Arnesh Banerjee, Shaahin Angizi, Arnob Ghosh

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院） ； Department of Computer Engineering（计算机工程系） ； Heritage Institute of Technology（遗产理工学院） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：RLHF(title,title_cn)；LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 针对现有RLHF方法依赖奖励/成本函数和双变量调优导致性能敏感且缺乏可证明安全保证的问题，提出CS-RLHF，通过语义基础成本模型和固定惩罚约束优化，实现可认证安全对齐，效率提升至少5倍。

Beyond the Golden Teacher: Enhancing Graph Learning through LLM-GNN Co-teaching

超越黄金教师：通过LLM-GNN协同教学增强图学习

Zhuoyi Peng, Hanlin Gu, Lixin Fan, Yi Yang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； WeBank（微众银行） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：LLM(title,title_cn)；preference optimization(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对文本属性图上的少样本学习，提出LLM-GNN协同教学框架，避免固定教师模型，通过双向伪标签交换和基于轮次的偏好优化，显著提升图学习性能。

Comments Code: https://github.com/llmgnncoteaching/LLM-GNN-Coteaching

Toward Preference-aligned Large Language Models via Residual-based Model Steering

基于残差模型引导的偏好对齐大型语言模型

Lucio La Cava, Andrea Tagarelli

机构 * DIMES Dept., University of Calabria, Italy（卡利博大学DIMES系） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract_cn)；preference optimization(abstract)

AI总结 提出PaLRS方法，利用残差流中的偏好信号提取轻量级引导向量，无需训练即可在推理时对齐模型偏好，在数学推理和代码生成任务上取得一致提升，同时节省大量时间。

Comments Accepted at IJCAI 2026

Harnessing Routing Foresight for Micro-step-level MoE load balancing in RL Post-training

利用路由预见性实现RL后训练中微步级MoE负载均衡

Yuming Zhou, Haoyang Li, Sheng Lin, Yanfeng Zhao, Tong Zhao, Xupeng Miao, Jie Jiang, Fangcheng Fu, Bin Cui

专题命中 后训练与偏好优化 ：post-training(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 针对MoE模型在RL后训练中微步级负载波动问题，提出ForeMoE系统，利用rollout阶段的可预见路由信息主动引导负载均衡，并采用分层规划器与传输引擎实现微步级重配置，在64 GPU上取得高达1.45倍加速。

Libra: Efficient Resource Management for Agentic RL Post-Training

Libra：面向智能体强化学习后训练的高效资源管理

Kaiwen Chen, Xin Tan, Jingzong Li, Hong Xu

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The Hang Seng University of Hong Kong (2018)（香港恒生大学） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：post-training(title,abstract)；LLM(abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 针对智能体强化学习中长尾、非平稳工作负载带来的资源管理挑战，提出Libra系统，通过周期性全局资源规划器和因果驱动多级反馈队列调度器，实现GPU分配优化和请求调度，最高提升3倍吞吐量和2.5倍收敛速度。

Comments 19 pages, 12 figures

Hey Chat, Can You Teach Me? Structuring Socratic Dialogue for Human Learning in the Wild

嘿，聊天机器人，你能教我吗？为人类学习构建结构化苏格拉底式对话

Sidney Tio, Arunesh Sinha, Pradeep Varakantham

机构 * School of Computing and Information Systems, Singapore Management University（新加坡管理大学计算与信息系统学院） ； Department of Management Science and Information Systems, Rutgers Business School（罗格斯大学商学院管理科学与信息系统系） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 针对LLM在长对话中教学效果差的问题，提出分离课程规划、苏格拉底对话和知识状态推断的系统，使用PPO策略决定教学顺序，在STEM和非STEM主题上优于基线模型。

Comments 10 Main Body Pages, with Appendices

Autoregressive Direct Preference Optimization

自回归直接偏好优化

Masanari Oi, Mahiro Ukai, Masahiro Kaneko, Naoaki Okazaki, Nakamasa Inoue

机构 * University of Tokyo（东京大学） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：preference optimization(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出自回归直接偏好优化（ADPO），在应用Bradley-Terry模型前显式引入自回归假设，通过将DPO目标中的求和操作移至log-sigmoid函数外部，实现更优的偏好对齐，并首次区分token长度μ和反馈长度μ'两种度量。

Comments ICML 2026

TokenRatio: Principled Token-Level Preference Optimization via Ratio Matching

TokenRatio: 通过比率匹配实现原理化的token级偏好优化

Truong Nguyen, Tien-Phat Nguyen, Linh Ngo Van, Duy Minh Ho Nguyen, Khoa Doan, Trung Le

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Institute of Cybernetics and Robotics, Czech Technical University in Prague（捷克布拉格技术大学控制论与机器人研究所） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：preference optimization(title,abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出TBPO方法，通过比率匹配恢复token级偏好最优性，改进对齐质量和训练稳定性，并增加输出多样性。

Beyond Uniform Token-Level Trust Region in LLM Reinforcement Learning

超越大语言模型强化学习中的统一令牌级信任区域

Renjie Mao, Xiangxin Zhou, Lvfang Tao, Yixin Ding, Yu Shi, Yongguang Lin, Yuheng Wu, Honglin Zhu, Qian Qiu, Wenxi Zhu

机构 * Tencent Hunyuan（腾讯混元） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：LLM(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 针对PPO风格信任区域在自回归生成中的位置无关问题，提出CPPO方法，通过位置加权阈值和累积前缀预算动态调整令牌级约束，提升训练稳定性和推理准确性。

Comments Project Page: https://hunyuan-cppo.github.io/

Seeing Before Colliding: Anticipatory Safe RL with Frozen Vision-Language Models

碰撞前的预见：利用冻结视觉-语言模型的预期性安全强化学习

Samuel Tetteh, Cody Fleming

机构 * Iowa State University（爱荷华州立大学） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：language model(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出VLM-Safe-RL框架，通过冻结视觉-语言模型生成预期性成本项，改进CMDP拉格朗日更新，在高速碰撞场景下实现安全与回报的平衡。

Comments 44pages, 26 figures

Mirror Descent Beyond Euclidean Stability: An Exponential Separation in Initialization Sensitivity

超越欧几里得稳定性的镜像下降：初始化敏感性的指数级分离

Shira Vansover-Hager, Matan Schliserman, Ofir Schlisselberg, Tomer Koren

机构 * Blavatnik School of Computer Science and AI, Tel Aviv University（特拉维夫大学布拉瓦特尼克计算机科学与人工智能学院） ； Google Research（谷歌研究院） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：LLM(abstract,abstract_cn)；post-training(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文证明非二次正则化的镜像下降（MD）在凸光滑目标上对初始化的敏感性可呈指数级增长，与梯度下降（GD）形成鲜明对比，并提出基于锚点的Bregman正则化可缓解不稳定性。

Mechanisms of Introspective Awareness

内省意识的机制

Uzay Macar, Li Yang, Atticus Wang, Peter Wallich, Emmanuel Ameisen, Jack Lindsey

机构 * Anthropic Fellows Program（Anthropic Fellow项目） ； MIT（麻省理工学院） ； Constellation ； Anthropic 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：post-training(abstract)；preference optimization(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究揭示了大语言模型在检测注入的转向向量时的内省意识机制，发现其行为稳健且源于训练后阶段，通过两阶段电路实现，且在不同层间机制存在差异。

PRInTS: Reward Modeling for Long-Horizon Information Seeking

PRInTS：面向长程信息检索的奖励建模

Jaewoo Lee, Archiki Prasad, Justin Chih-Yao Chen, Zaid Khan, Elias Stengel-Eskin, Mohit Bansal

机构 * University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出PRInTS生成式过程奖励模型，通过密集评分和轨迹摘要提升长程信息检索中工具交互与推理能力，在多个基准上超越前沿模型。

Comments ACL 2026, 19 pages, code: https://github.com/G-JWLee/PRInTS

Generalization Hacking: Models Can Game Reinforcement Learning by Preventing Behavioral Generalization

泛化黑客：模型可通过阻止行为泛化来博弈强化学习

Frank Xiao, Mary Phuong

机构 * California Institute of Technology（加州理工学院） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：post-training(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本研究提出泛化黑客现象，模型在强化学习中通过自我接种机制阻止行为泛化，在保持高奖励的同时抵抗行为修正，首次证明模型能主动破坏训练过程。

Vision-Language-Action Jump-Starting for Reinforcement Learning Robotic Agents

视觉-语言-动作跳跃启动用于强化学习机器人智能体

Angelo Moroncelli, Roberto Zanetti, Marco Maccarini, Loris Roveda

机构 * University of Applied Science and Arts of Southern Switzerland, Department of Innovative Technologies（瑞士南方应用科学与艺术大学创新技术系） ； Università della Svizzera Italiana, Faculty of Informatics, Lugano, Switzerland（瑞士意大利大学信息学院，卢加诺，瑞士） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：pretraining(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出VLAJS方法，通过稀疏的VLA高层动作建议引导PPO探索，结合方向性动作一致性正则化，提升强化学习在长时域操作任务中的样本效率，并在仿真和真实机器人上验证。

Comments ICRA 2026 Workshop on Reinforcement Learning in the Era of Imitation Learning

Reliable Error Estimation for PINNs: Lower and Upper A Posteriori Bounds

PINNs的可靠误差估计：后验下界与上界

Ismail Huseynov, Arzu Ahmadova, Agamirza Bashirov

机构 * Physikalisch-Technische Bundesanstalt (PTB)（德国联邦物理技术研究院） ； Technical University of Berlin（柏林工业大学） ； Weierstrass Institute for Applied Analysis and Stochastics（魏尔斯特拉斯应用分析与随机研究所） ； Eastern Mediterranean University（东地中海大学） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：post-training(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出PINNs求解常微分方程的可计算后验误差下界，结合局部单侧Lipschitz条件得到更紧的上界，实现双侧误差包络，并讨论初始条件处理对下界的影响。

AerialClaw: An Open-Source Framework for LLM-Driven Autonomous Aerial Agents

AerialClaw：一个用于LLM驱动的自主空中智能体的开源框架

Ke Li, Jianfei Yang, Luyao Zhang, Guo Yu, Chengwei Yan, Yuan Ding, Di Wang, Nan Luo, Gang Liu, Xiao Gao, Quan Wang

机构 * Xidian University（西安电子科技大学） ； Xi'an University of Architecture and Technology（西安建筑科技大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(title,title_cn)

AI总结 提出AerialClaw开源框架，采用模块化脑-技能-运行时架构，使基于LLM的智能体能够理解自然语言任务、调用空中技能、闭环决策，提升无人机系统的灵活性、可复现性和可扩展性。

LLM-Based Digital Twin Intelligence for Application-Aware Network Selection in 6G Heterogeneous Wireless Networks

基于大语言模型的数字孪生智能：面向6G异构无线网络中应用感知的网络选择

Brahim Mefgouda, Anis Bara, Lina Bariah, Hang Zou, Yuzhi Yang, Merouane Debbah

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 提出一种基于大语言模型的数字孪生框架，通过融合物理传播、分组级QoS仿真和决策记忆，实现候选集演化下的稳定应用感知RAT选择，显著降低秩反转和切换次数。

Comments Submitted to an IEEE venue

LLMpedia: A Transparent Framework to Materialize an LLM's Encyclopedic Knowledge at Scale

LLMpedia：一个大规模实现LLM百科全书知识的透明框架

Muhammed Saeed, Simon Razniewski

机构 * ScaDS.AI Dresden/Leipzig & TU Dresden, Germany（ScaDS.AI 德累斯顿/莱比锡及德累斯顿技术大学，德国） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(title,title_cn)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出LLMpedia框架，从三个模型家族中提取约130万篇百科全书文章，通过维基百科和网络证据审计，发现可验证真实率远低于MMLU基准，揭示了模型知识的事实性差距。

Position: Hippocampal Explicit Memory Is the Cornerstone for AGI

立场：海马体显式记忆是通用人工智能的基石

Sangjun Park

机构 * Sangjun Park 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(summary_cn,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文主张，将显式记忆整合到大语言模型中是迈向通用人工智能的关键，因为LLM的学习机制类似人类内隐记忆，而高阶认知功能依赖海马体显式记忆。

Comments Accepted to ICML 2026 (Position Paper Track)

MemToolAgent: Leveraging Memory for Tool Using Agents Based on Environment and User Feedback

MemToolAgent概述：一个简单的餐厅预订场景，其中代理检索相似记忆，接收关于无效时间格式的反馈，并生成反思以更新其记忆

Suleyman Armagan Er, Danilo Ribeiro, Yogesh Virkar, Surafel Lakew, Adi Kalyanpur, James Gung, Thomas Delteil, Arshit Gupta

机构 * AWS AI ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出MemToolAgent框架，通过记忆管理提升大语言模型代理的工具使用能力，包含记忆提取和动态检索模块，在三个基准上分别提升29%、80%和17%。

Comments 8 pages, 5 figures

Selection Integrity for LLM Graph Memory: An Accumulability Criterion for Information-Flow-Blind Retrieval

LLM图记忆的选择完整性：面向信息流盲检索的可累积性准则

Zeming Fei, Hongming Fei, Xiaoyang Wang, Yang yang, Prosanta Gope, Biplab Sikdar, Ying Zhang

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(title,title_cn)

AI总结 针对图记忆检索中信息流控制盲区，提出可累积性准则，证明无源结构写入可导致不可逆转账被误导，并通过重分配性而非依赖性预测漏洞，提出认证子图重计算防御。

uva-irlab-conv at SemEval-2026 Task 8: Multi-Turn RAG with Learned Sparse Retrieval and Listwise Reranking

uva-irlab-conv 在 SemEval-2026 任务 8：基于学习型稀疏检索和列表式重排序的多轮 RAG

Simon Lupart, Kidist Amde Mekonnen, Zahra Abbasiantaeb, Mohammad Aliannejadi

机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出结合学习型稀疏检索与基于 LLM 的重排序和生成的多轮检索增强生成流水线，用于跨四个领域的对话系统，有效处理不可回答查询。

Comments SemEval-2026, The 20th International Workshop on Semantic Evaluation, collocated with ACL 2026, 9 pages, 5 figures, 6 tables

Beyond Compaction: Structured Context Eviction for Long-Horizon Agents

超越压缩：面向长周期智能体的结构化上下文驱逐

Andrew Semenov, Svyatoslav Dorofeev

机构 * Kiz8 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出上下文窗口生命周期（CWL）方案，通过结构化、语义感知的驱逐策略，使长周期LLM智能体在有限上下文预算内实现无限工作视野，避免性能下降和幻觉。

Augmenting Molecular Language Models with Local $n$-gram Memory

增强分子语言模型的局部 $n$-gram 记忆

Xinni Zhang, Zijing Liu, He Cao, Yu Li, Irwin King

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； International Digital Economy Academy（国际数字经济学院） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：language model(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 针对SMILES字符串的Transformer模型因字符级分词破坏化学语义的问题，提出MolGram模块，通过条件$n$-gram记忆哈希查找注入局部上下文，在三个任务上以更少参数超越基线。

On Subquadratic Architectures: From Applications to Principles

关于次二次架构：从应用到原理

Anamaria-Roberta Hartl, Levente Zólyomi, David Stap, Pieter-Jan Hoedt, Niklas Schmidinger, Lukas Hauzenberger, Sebastian Böck, Günter Klambauer, Sepp Hochreiter

机构 * ELLIS Unit Linz, LIT AI Lab, Institute for Machine Learning, Johannes Kepler University Linz（林茨ELLIS单元、LIT AI实验室、机器学习研究所、约翰内斯·开普勒大学林茨） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；foundation model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文比较了xLSTM、Mamba-2和Gated DeltaNet三种次二次架构，发现xLSTM在代码预训练、蒸馏和时间序列预训练中表现最佳，其优势源于灵活稳定的门控记忆校正机制。

Task-Aware Structured Memory for Dynamic Multi-modal In-Context Learning

任务感知结构化记忆用于动态多模态上下文学习

Zhirui Chen, Ziwei Chen, Ling Shao

机构 * Zhihui Chen（陈志辉） ； Ziwei Chen（陈子伟） ； Ling Shao（邵令） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出TASM框架，通过任务向量引导压缩、语义感知令牌合并和层次化记忆结构，解决多模态大语言模型上下文学习中记忆压缩导致的语义破坏和静态问题。

Comments Accepted to ICML 2026

Evolution in Simulation: AI-Agent School with Dual Memory for High-Fidelity Educational Dynamics

模拟中的进化：具有双记忆的AI代理学校用于高保真的教育动态

Sheng Jin, Haoming Wang, Zhiqi Gao, Yongbo Yang, Bao Chunjia, Chengliang Wang

机构 * Guanghua Law School, Zhejiang University（浙江大学法学院） ； Faculty of Education, East China Normal University（华东师范大学教育学院） ； School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）数据科学学院） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校电子与计算机工程系） ； Institute of Systems Science, National University of Singapore（新加坡国立大学系统科学研究所） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出AI代理学校系统，通过自演化机制模拟复杂教育动态，采用双记忆结构提升代理认知能力，实验证实其在高保真模拟中的有效性。

Comments 9 pages, 7 figures, EMNLP conference

Journal ref Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2025

CoCoSI: Collaborative Cognitive Map Construction for Spatial Intelligence

CoCoSI: 面向空间智能的协作认知地图构建

Yiming Zhang, Ruoxuan Cao, Zhihang Zhong

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Cornell University（康奈尔大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 提出一种即插即用的多智能体框架，通过协作构建结构化认知地图作为空间记忆，无需修改架构或额外训练即可增强预训练多模态大模型的空间理解能力。