语言大模型 / LLM

Distilling latent electrostatics from foundation machine learning interatomic potentials

从基础机器学习原子间势中提取潜静电

Xiaoyu Wang, Bingqing Cheng

机构 * Department of Chemistry, UC Berkeley（加州大学伯克利分校化学系） ； Bakar Institute of Digital Materials for the Planet, UC Berkeley（伯克利大学数字材料研究所） ； Chemical Sciences Division, Lawrence Berkeley National Laboratory（伯克利国家实验室化学科学部） 纠错

专题命中 评测与基准 ：foundation model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出潜埃瓦德求和（LES）方法，从基础机器学习原子间势中提取潜静电，训练轻量级学生模型，降低计算成本并提供玻恩有效电荷张量和红外光谱，基准测试表明教师模型的DFT级别比架构更重要。

MacrOData: New Benchmarks of Thousands of Datasets for Tabular Outlier Detection

MacrOData：用于表格异常检测的数千个数据集的新基准

Xueying Ding, Simon Klüttermann, Haomin Wen, Yilong Chen, Leman Akoglu

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Technical University of Dortmund（多特蒙德技术大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：foundation model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出大规模表格异常检测基准MacrOData，包含2446个数据集，覆盖真实与合成异常，支持全面鲁棒的评估。

Comments 29 pages, KDD 2026

CountFormer: A Transformer Framework for Learning Visual Repetition and Structure in Class-Agnostic Object Counting

CountFormer：一种用于学习类无关物体计数中视觉重复和结构的Transformer框架

Md Tanvir Hossain, Akif Islam, Mohd Ruhul Ameen

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

专题命中 评测与基准 ：foundation model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 CountFormer通过使用DINOv2和位置嵌入，改进了无示例物体计数中的结构一致性，实现了在FSC-147上的竞争力表现。

Comments Accepted at the 2026 IEEE 2nd International Conference on Quantum Photonics, Artificial Intelligence and Networking (QPAIN 2026)

Journal ref 2026 IEEE 2nd International Conference on Quantum Photonics, Artificial Intelligence & Networking (QPAIN)

Translating Electrocardiograms to Cardiac Magnetic Resonance Imaging Useful for Cardiac Assessment and Disease Screening: A Multi-Center Study

将心电图转换为心脏磁共振成像对心脏评估和疾病筛查有用：一项多中心研究

Zhengyao Ding, Ziyu Li, Yujian Hu, Youyao Xu, Chengchen Zhao, Yiheng Mao, Haitao Li, Zhikang Li, Qian Li, Jing Wang, Yue Chen, Mengjia Chen, Longbo Wang, Xuesen Chu, Weichao Pan, Ziyi Liu, Fei Wu, Hongkun Zhang, Ting Chen, Zhengxing Huang

机构 * College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； Department of Vascular Surgery, The First Affiliated Hospital of Zhejiang University School of Medicine（浙江大学医学院附属第一医院血管外科） ； Department of Cardiology, The First Affiliated Hospital, Zhejiang University School of Medicine（浙江大学医学院附属第一医院心内科） ； Department of Radiology, The First Affiliated Hospital, Zhejiang University School of Medicine（浙江大学医学院附属第一医院放射科） ； Department of Vascular Surgery, Quzhou People’s Hospital（衢州人民医院血管外科） ； Department of Cardiology, The Second Affiliated Hospital of Zhejiang University School of Medicine（浙江大学医学院附属第二医院心内科） ； China Ship Scientific Research Center（中国船舶科学研究院） ； Guangdong Transtek Medical Electronics Co., Ltd.（广东 Transtek 医疗电子有限公司） 纠错

专题命中 评测与基准 ：pretraining(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出CardioNets框架，通过深度学习将12导联心电图信号转换为心脏磁共振成像级别的功能参数和合成图像，提升大规模心血管疾病筛查的效率和可及性。

Comments 29 pages, 7 figures

Journal ref NEJM AI 2026;3(4)

ChildGuard: A Specialized Dataset for Combatting Child-Targeted Hate Speech

ChildGuard：针对儿童仇恨言论的专用数据集

Gautam Siddharth Kashyap, Mohammad Anas Azeez, Rafiq Ali, Zohaib Hasan Siddiqui, Jiechao Gao, Usman Naseem

机构 * Macquarie University（麦考瑞大学） ； MBZUAI（穆罕默德·本·拉希德人工智能研究所） ； DSEU（德里国家理工学院） ； Department of Information and Computer Science, KFUPM（科威特石油大学信息与计算机科学系） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 针对社交媒体上针对儿童的仇恨言论问题，构建了大规模英文数据集ChildGuard，包含351,877条标注实例，覆盖三个年龄段，并评估了多种模型性能。

Comments Updated Version

Bridging the Gap: Enabling Natural Language Queries for NoSQL Databases through Text-to-NoSQL Translation

弥合差距：通过文本到NoSQL翻译实现NoSQL数据库的自然语言查询

Jinwei Lu, Jiawei Lu, Chen Zhang, Zhiqian Qin, Haodi Zhang, Yuanfeng Song, Raymond Chi-Wing Wong

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 本文研究Text-to-NoSQL任务，提出TEND基准和SAG求解器，用于将自然语言请求翻译为MongoDB聚合管道，验证了无模式文档推理的独特挑战。

SoK: Security and Privacy of Foundation-Model-Powered Robots

SoK: 基础模型驱动机器人的安全与隐私

Xueluan Gong, Chen Chen, Jinxin Liu, Qian Wang, Kwok-Yan Lam

机构 * College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） ； School of Cyber Science and Engineering, Wuhan University（武汉大学网络空间安全学院） 纠错

专题命中 评测与基准 ：foundation model(abstract)

AI总结 本文提出F-E-S-G结构边界框架，系统分析基础模型驱动机器人的安全与隐私风险，并基于96篇论文揭示威胁模式、防御不匹配和评估差距。

Comments 21 pages, 2 figures

Decoupled Object-Centric Video Understanding for Generating Robotic Manipulation Commands

解耦的以对象为中心的视频理解用于生成机器人操作指令

Thanh Nguyen Canh, Thanh-Tuan Tran, Haolan Zhang, Ziyan Gao, Xiem HoangVan, Nak Young Chong

机构 * School of Information Science, Japan Advanced Institute of Science and Technology（日本北陆先端科学技术大学院大学信息科学学院） ； University of Engineering and Technology, Vietnam National University（越南国立大学工程与技术大学） ； Department of Robotics, Hanyang University（汉阳大学机器人学系） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)

AI总结 提出解耦动作识别与对象选择的框架，通过TSM分类动作和对象选择算法识别任务相关对象，结合VLM生成精确指令，在Something-Something V2上显著提升性能。

Bridging the SEA Gap: An Initial Benchmark for Neural Audio Codec-Synthesized Speech Deepfakes in South-East Asian Languages

弥合SEA差距：南亚语言神经音频编码合成语音深度伪造的初步基准

Orchid Chetia Phukan, Girish, Mohd Mujtaba Akhtar, Arun Balaji Buduru

机构 * IIIT-Delhi, India（印度德里国家理工学院） ； UPES, India（印度UPES大学） ； VBSPU, India（印度VBSPU大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)

AI总结 针对南亚语言神经音频编码合成语音深度伪造检测缺乏基准的问题，构建首个大规模基准SEA-CF，并提出轻量级小模型GARUDA，在低资源场景下实现高效检测。

Comments Accepted to IJCAI-ECAI 2026

CogCanvas: A Benchmark for Evaluating Multi-Subject Reference-Based Image Generation

CogCanvas: 用于评估多主体参考图像生成的基准

Long-Bao Nguyen, Quang-Khai Tran, Tam V. Nguyen, Minh-Triet Tran, Trung-Nghia Le

机构 * University of Science, Ho Chi Minh City, Vietnam（胡志明市理科大学） ； University of Dayton, Ohio, United States（代顿大学） ； Vietnam National University, Ho Chi Minh City, Vietnam（越南国家大学胡志明市分校） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract)

AI总结 提出CogCanvas基准，包含1952张参考图像和1361个组合提示，评估多身份、对象绑定和背景场景的生成，引入BG-Sim和Attr-VQA指标，发现现有模型在超过3个主体时性能严重下降。

HoliDubber: Holistic Video Dubbing for Complex Acoustic Scenes via Text-Guided Audio Synthesis

HoliDubber: 通过文本引导的音频合成实现复杂声学场景的全景视频配音

Wenhao Guan, Yifan Duan, Junxi Liu, Yu Gu, Feng Dang, Kaidi Wang, Qingyang Hong, Lin Li, Xie Chen

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)

AI总结 提出HoliDubber框架，基于补丁自回归扩散Transformer，从单一文本提示联合生成语音和音效，实现全景视频配音，显著优于现有方法。

DriveReward: A Comprehensive Dataset and Generative Vision-Language Reward Model for Autonomous Driving

DriveReward：面向自动驾驶的综合数据集与生成式视觉语言奖励模型

Qimao Chen, Fang Li, Yuechen Luo, Zehan Zhang, Haiyang Sun, Fangzhen Li, Bing Wang, Guang Chen, Yang Ji, Jiong Deng, Hongwei Xie, Hangjun Ye, Long Chen, Yi Zhang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Xiaomi EV（小米汽车） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)

AI总结 提出DriveReward数据集和专用视觉语言奖励模型，通过反事实标注和时序视觉引导，解决自动驾驶中奖励获取的泛化问题，在强化学习和轨迹选择中取得与基于规则方法相当的性能。

Proact-VL: A Proactive VideoLLM for Real-Time AI Companions

Proact-VL：用于实时AI伴侣的主动式视频大语言模型

Weicai Yan, Yuhong Dai, Qi Ran, Haodong Li, Wang Lin, Tao Jin, Xing Xie, Hao Liao, Jianxun Lian

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)

AI总结 本文提出Proact-VL框架，通过游戏场景中的评论和引导任务，解决实时AI伴侣在低延迟推理、自主响应决策和内容质量控制方面的挑战，实现了主动式实时交互。

Comments ICML 2026

A Survey on 3D Gaussian Splatting Applications: Segmentation, Editing, and Generation

3D高斯泼溅应用综述：分割、编辑与生成

Shuting He, Peilin Ji, Yitong Yang, Changshuo Wang, Jiayi Ji, Yinglin Wang, Henghui Ding

机构 * Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； Xiamen University（厦门大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：foundation model(abstract)

AI总结 综述3D高斯泼溅在分割、编辑和生成三大任务中的应用，总结代表性方法、监督策略和学习范式，并分析公共基准上的比较结果。

Comments IEEE TPAMI, GitHub Repo: https://github.com/heshuting555/Awesome-3DGS-Applications

Journal ref IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2026

FrameOracle: Learning What to See and How Much to See in Videos

FrameOracle: 学习在视频中看什么以及看多少

Chaoyu Li, Tianzhi Li, Fei Tao, Zhenyu Zhao, Ziqian Wu, Maozheng Zhao, Juntong Song, Cheng Niu, Pooyan Fazli

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

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)

AI总结 提出FrameOracle轻量模块，预测相关帧及其数量，通过课程学习从弱代理信号到强监督，在多个VLM和基准上以更少帧数保持或提升精度。

Comments ICML 2026. Project page: https://people-robots.github.io/frameoracle/

HanDyVQA: A Video QA Benchmark for Fine-Grained Hand-Object Interaction Dynamics

HanDyVQA：面向细粒度手-物交互动态的视频问答基准

Masatoshi Tateno, Gido Kato, Hirokatsu Kataoka, Yoichi Sato, Takuma Yagi

机构 * Institute of Industrial Science, The University of Tokyo（东京大学工业科学研究所） ； National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST)（国家先进工业科学与技术研究院） ； Waseda University（早稻田大学） ； Visual Geometry Group, University of Oxford（牛津大学视觉几何组） 纠错

专题命中 评测与基准 ：foundation model(abstract)

AI总结 提出HanDyVQA基准，通过六类问题（11.1K QA对）和10.3K分割掩码，全面评估视频模型对手-物交互中操作与效果的细粒度时空推理能力，发现最佳模型Gemini-2.5-Pro仅73%准确率（人类97%）。

Comments CVPR 2026, Project page: https://masatate.github.io/HanDyVQA-project-page/

SWARM-LLM: Collaborative Inference for Edge-based Small Language Models

SWARM-LLM：基于边缘的小语言模型的协同推理

Mostafa Dahshan, Quazi Mamun, Tanmoy Debnath

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,title_cn)；language model(title,abstract)；small language model(title,abstract)；SLM(summary_cn,abstract_cn)

AI总结 提出SWARM-LLM路由协作层，通过轻量级不确定性估计和安全信号，在边缘SLM、对等SLM协作和云端FM之间动态选择查询处理方式，实现精度、延迟和成本的平衡。

Phishing Email Detection Using Large Language Models

使用大型语言模型检测钓鱼邮件

Najmul Hasan, Prashanth BusiReddyGari, Haitao Zhao, Yihao Ren, Jinsheng Xu, Shaohu Zhang

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

专题命中 效率与部署 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；prompting(abstract)

AI总结 提出LLMPEA框架，利用GPT-4o等三种前沿LLM检测钓鱼邮件，准确率超90%，并揭示对抗攻击、提示注入和多语言攻击的漏洞。

Comments 7 pages

CogGuard: Cognitive and Operational Profiling for Proactive Warning in Edge Intelligent Services

CogGuard：边缘智能服务中基于认知与操作画像的主动预警

Zhi Yao, Weihao Chen, Zhiqing Tang, Hanshuai Cui, Qianli Ma, Weijia Jia, Wei Zhao

机构 * Beijing Normal-Hong Kong Baptist University（北京师范大学-香港浸会大学） ； Guangdong Key Lab of AI and Multi-modal Data Processing（广东省人工智能与多模态数据处理重点实验室） ； Institute of Artificial Intelligence and Future Networks（人工智能与未来网络研究院） ； Engineering Center of AI and Future Education（人工智能与未来教育工程中心） ； Guangdong Provincial Department of Science and Technology（广东省科学技术厅） ； Zhuhai Science-Tech Innovation Bureau（珠海市科技创新局） ； Beijing Normal University at Zhuhai（北京师范大学珠海校区） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(summary_cn,abstract)；SLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 提出CogGuard框架，通过解耦离线LLM画像构建与在线SLM评分预测，结合前缀对齐KV缓存重用和长度感知分布式微调，实现边缘智能服务的主动预警，在教育和操作任务上降低构建时间48%、微调时间19%。

Comments Accepted to ICWS 2026

From Static Inference to Dynamic Interaction: A Survey of Streaming Large Language Models

从静态推理到动态交互：流式大型语言模型综述

Junlong Tong, Zilong Wang, YuJie Ren, Peiran Yin, Hao Wu, Wei Zhang, Xiaoyu Shen

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Institute of Digital Twin, Eastern Institute of Technology（数字孪生研究院，东部技术研究院） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文统一了流式LLM的定义，提出系统分类法，综述其方法、应用与未来方向。

Comments Accepted by ACL 2026 Findings

Communication-Efficient Verifiable Attention for LLM Inference

面向LLM推理的高效通信可验证注意力机制

Ziqun Chen, Ming Wu, Michael Heinrich, Jason Zeng, Huiying Lan, Tianwei Zhang, Rui Tan

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Zero Gravity Labs（零重力实验室） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出VeriAttn，通过将注意力计算卸载到GPU并由TEE验证，结合两阶段流水线和分区策略，显著降低TEE计算和通信开销，实现LLM推理加速。

Comments 19 pages, 16 figures

ToolMenuBench: Benchmarking Tool-Menu Filtering Strategies for Reliable and Efficient LLM Agents

ToolMenuBench: 用于可靠高效LLM智能体的工具菜单过滤策略基准测试

Rahul Suresh Babu, Laxmipriya Ganesh Iyer

机构 * Independent Researcher（独立研究者） ； United States of America（美国） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出ToolMenuBench基准，评估多步LLM智能体中工具菜单构建策略，发现因果最小工具过滤在任务成功率、令牌使用和风险暴露间取得最佳平衡。

Approaching Shannon Bound with Lossless LLM Weight Compression

接近香农极限的无损LLM权重压缩

Hongshi Tan, Yao Chen, Gustavo Alonso, Weng-Fai Wong, Bingsheng He

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 通过熵分析发现LLM权重有效熵远低于存储位宽，提出基于非对称数字系统的瓦片级无损解压框架，实现接近香农极限的压缩率，在SGLang中集成后显著提升批处理大小和吞吐量。

Comments Accepted to ISCA 2026

STEPS: Semantic Contract-Guided Scheduling for LLM-Assisted Natural Language-Driven Edge AI Services

STEPS: 面向LLM辅助自然语言驱动的边缘AI服务的语义契约引导调度

Houyi Qi, Minghui Liwang, Xianbin Wang, Xinlei Yi, Seyyedali Hosseinalipour

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 提出STEPS框架，通过语义契约将用户自然语言需求转化为可执行接口，利用LLM解析服务级别和置信度，构建势博弈模型联合优化节点选择、资源分配和带宽分配，提升语义契约满足率并适应模糊请求。

Compass: Co-Exploration of Mapping and Hardware for Heterogeneous Multi-Chiplet Accelerators Targeting LLM Inference Service Workloads

Compass：面向LLM推理服务工作负载的异构多芯粒加速器映射与硬件协同探索

Boyu Li, Zongwei Zhu, Qianyue Cao, Xi Li, Xuehai Zhou

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 针对LLM推理服务的动态请求类型和可变序列长度，提出Compass框架，通过基于计算执行图的映射编码方案和协同优化引擎，在异构多芯粒加速器上实现延迟降低63.92%、能耗降低40.32%。

Frontier: Towards Comprehensive and Accurate LLM Inference Simulation

Frontier: 向全面且准确的LLM推理模拟迈进

Yicheng Feng, Xin Tan, Yangtao Deng, Yimin Jiang, Yibo Zhu, Hong Xu

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Anuttacon ； StepFun 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,title_cn)；post-training(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出Frontier，一种用于现代LLM推理服务的离散事件模拟器，通过离散化抽象和对关键运行时优化的建模，实现了对复杂工作负载的准确预测，从而在不同服务场景中提供更精确的计算、通信和内存成本预测。

Orchestrated Reality: From Role-Play to Living, Playable Game Worlds -- LLM-Driven World Simulation as a Parameterized-Action POMDP

编排现实：从角色扮演到活生生的、可玩的游戏世界——作为参数化动作POMDP的LLM驱动世界模拟

Yuhang Huang, Chenmiao Li, Chaowei Fang

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； Individual Researcher（个人研究员） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,title_cn)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出编排现实框架，将LLM驱动的游戏世界形式化为参数化动作POMDP，通过单例编排代理维护规范JSON状态，实现数值状态、叙事声音和规则逻辑的统一协调。

Comments 9 pages, 2 figures. Work in progress. Yuhang Huang and Chenmiao Li contributed equall

AREAL-DTA: Dynamic Tree Attention for Efficient Reinforcement Learning of Large Language Models

AREAL-DTA：用于大语言模型高效强化学习的动态树注意力机制

Jiarui Zhang, Yuchen Yang, Ran Yan, Zhiyu Mei, Liyuan Zhang, Daifeng Li, Wei Fu, Jiaxuan Gao, Shusheng Xu, Yi Wu, Binhang Yuan

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

专题命中 效率与部署 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract_cn)；post-training(abstract)

AI总结 针对RL后训练中rollout序列共享前缀导致计算冗余的问题，提出基于深度优先搜索的动态树注意力机制，结合负载均衡分布式批处理，实现高效前缀共享，训练吞吐量提升最高8.31倍。

Comments Accepted at ICML 2026. Camera-ready version. Code: https://github.com/areal-project/AReaL/tree/feat/dta

Your "Pro" LLM Subscription May Actually Be "Free": Exposing Fingerprint Spoofing Risks in LLM Inference Services

你的“专业”LLM订阅可能实际上是“免费”的：揭示LLM推理服务中的指纹欺骗风险

Jiahao Zhang, Xiuyu Li, Suhang Wang

机构 * The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 提出指纹欺骗攻击，恶意服务商通过参数高效微调弱模型模仿强模型，绕过用户指纹验证；理论证明用户资源限制导致指纹易被欺骗，并设计GhostPrint攻击框架，实验表明其能以低成本持续绕过主流指纹方法。

MosaicQuant: Inlier-Outlier Disaggregation for Unified 4-Bit LLM Quantization

MosaicQuant: 基于内点-离点分离的统一4位LLM量化

Yangjia Hu, Haodong Wang, Zicong Hong, Qianli Liu, Quanxin Shou, Jian Lin, Song Guo, Xiaowei Shen, Xiangjun Huang, Dian Wang, Jian Yang

机构 * HKUST（香港科技大学） ； EPFL（瑞士联邦理工学院洛桑） ； MetaX Integrated Circuits Co., Ltd（MetaX集成电路有限公司） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 提出MosaicQuant，通过将权重矩阵量化为密集4位基分量和稀疏4位残差分量，结合ZipperEngine融合稀疏块计算，实现统一4位推理，在LLaMA3和Qwen3上保持近FP16精度并加速1.24倍。

Comments 17 pages