语言大模型 / LLM

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。