语言大模型 / LLM

Adaptive and Explicit safe: Triggering Latent Safety Awareness in Large Reasoning Models

自适应且显式安全：触发大型推理模型中的潜在安全意识

Ke Miao, Jiaxin Li, Hongliang Chen, Yuke Hu, Zhan Qin

机构 * The State Key Laboratory of Blockchain and Data Security, Zhejiang University（浙江大学区块链与数据安全全国重点实验室） ； Hangzhou HighTech Zone (Binjiang) Blockchain and Data Security Research Institute, China（杭州高新区（滨江）区块链与数据安全研究院） ； Li Auto Inc.（理想汽车） ； Tsinghua University（清华大学） ； King Abdullah University Of Science And Technology（阿卜杜拉国王科技大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：SFT(summary_cn,abstract)；preference optimization(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对大型推理模型易受越狱攻击的问题，提出Safe Trigger方法，通过SFT显式诱导安全标签触发安全分析，并用DPO优化，显著降低攻击成功率而不影响通用性能。

Oops, Wait: Discourse Tokens Matter in Reasoning Model

哎呀，等等：话语标记在推理模型中的重要性

Jaehui Hwang, Byeongho Heo, Sangdoo Yun, Dongyoon Han

机构 * NAVER AI Lab（NAVER人工智能实验室） 纠错

专题命中 指令微调 ：SFT(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；post-training(abstract)

AI总结 本文研究话语标记（如“wait”）在推理轨迹中的作用，发现数据高效微调可部分复现其模式，但不如大规模后训练与高置信答案转换对齐。

AdaMame: A Training Recipe for Adaptive Multilingual Reasoning

AdaMame: 一种自适应多语言推理的训练方案

Dayeon Ki, Kevin Duh, Marine Carpuat

机构 * University of Maryland（马里兰大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：SFT(summary_cn,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 针对多语言推理中的语言崩溃问题，提出两阶段训练方案AdaMame，通过SFT建立多语言能力，再以自适应GRPO优化推理语言对齐，在准确率、语言保真度和令牌效率上达到帕累托最优。

Comments 20 pages, 5 figures

Chronological Blindness: Benchmarking Temporal Reasoning in Vision-Language Models with CHRONOSIGHT

时间盲：使用CHRONOSIGHT基准测试视觉语言模型的时间推理能力

Parthaw Goswami, Jaynto Goswami Deep

机构 * Department of Computer Science, University of Missouri（密苏里大学计算机科学系） ； SAP 纠错

专题命中 指令微调 ：language model(title,abstract)；prompting(abstract)

AI总结 提出CHRONOSIGHT基准，从五个维度评估视觉语言模型的时间推理能力，发现模型与人类存在巨大差距（人类平均0.89，最佳模型0.40），并通过微调显著提升性能。

Multimodal LLM-Empowered Re-Ranking for Generalizable Person Re-Identification

多模态大语言模型赋能的通用行人重识别重排序

Jiachen Li, Xiaojin Gong

机构 * College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University（浙江大学信息与电子工程学院） 纠错

专题命中 指令微调 ：LLM(title)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 提出利用多模态大语言模型（MLLM）的泛化能力，通过微调MLLM并计算μ-距离来改进推理阶段的重排序，从而提升领域泛化行人重识别的性能。

G-Loss: Graph-Guided Fine-Tuning of Language Models

G-Loss：图引导的语言模型微调

Aditya Sharma, Vinti Agarwal, Rajesh Kumar

机构 * BITS Pilani（BITS 派拉尼） ； Bucknell University（巴克内尔大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：language model(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出G-Loss损失函数，通过构建文档相似度图并利用半监督标签传播捕捉全局语义结构，引导语言模型学习更具判别性和鲁棒性的嵌入，在多个分类任务上提升准确率并加速收敛。

Comments 20 pages, Learning on Graphs (LoG2025)

Frame-Conditioned Moral Computation in LLaMA 3.1-8B-Instruct: A Mechanistic Interpretability Audit of Ethical Reasoning

LLaMA 3.1-8B-Instruct中的框架条件化道德计算：伦理推理的机械可解释性审计

Ali Dasdan, Manan Shah, W. Russell Neuman, Chad Coleman, Kund Meghani, Safinah Ali

机构 * KD Consulting, CA, USA（KD咨询公司，美国加利福尼亚州） ； New York University, NY, USA（纽约大学，美国纽约州） 纠错

专题命中 指令微调 ：RLHF(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 通过机械可解释性平台分析LLaMA 3.1-8B-Instruct在54个道德提示上的内部计算，发现情境锚定效应：领域特定表示主导激活列表顶部，模型道德能力恒定但显著性高度依赖于提示选择的解释框架。

Comments 47 pages, 10 figures

PreLort: Prefix-Nested LoRA for Federated Fine-Tuning under Rank Heterogeneity

PreLort: 面向秩异构联邦微调的前缀嵌套LoRA

Muhammad Waseem, Nurbek Tastan, Andrej Jovanovic, Nicholas D. Lane, Nils Lukas, Karthik Nandakumar, Samuel Horvath

机构 * MBZUAI, UAE University of Cambridge, UK（MBZUAI，阿联酋剑桥大学，英国） ； Flower Labs, UK（Flower Labs，英国） ； Michigan State University, USA（密歇根州立大学，美国） 纠错

专题命中 指令微调 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；foundation model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 针对联邦LoRA中异构秩导致的信息分布不均问题，提出PreLort方法，通过前缀层次化嵌套低秩结构、分段聚合规则和前缀嵌套训练策略，使低秩客户端受益于高秩客户端的丰富信息，在准确率和ROUGE-L上优于现有方法。

Understanding Cross-Modal Contributions in Continual Vision-Language Models: A Theoretical Perspective

理解连续视觉-语言模型中的跨模态贡献：一个理论视角

Salimeh Sekeh, Mary Wisell

机构 * San Diego State University（圣地亚哥州立大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：language model(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文从理论角度分析连续视觉-语言模型中跨模态（视觉-语言）贡献，提出新视角并通过实验验证其有效性，揭示任务顺序和相似性对贡献鲁棒性的影响，提升泛化性能。

ACC: Compiling Agent Trajectories for Long-Context Training

ACC：用于长上下文训练的代理轨迹编译

Qisheng Su, Zhen Fang, Shiting Huang, Yu Zeng, Yiming Zhao, Kou Shi, Ziao Zhang, Lin Chen, Zehui Chen, Lijun Wu, Feng Zhao

机构 * MoE Key Lab of BIPC, University of Science and Technology of China（中科院大学科学技术大学MoE关键实验室） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 指令微调 ：SFT(abstract,abstract_cn)；LLM(abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出ACC，一种将代理轨迹编译为长上下文问答对的方法，通过整合多轮交互中的工具响应和环境观察，提升大语言模型的长上下文推理能力。

SDFLoRA: Selective Decoupled Federated LoRA for Privacy-preserving Fine-tuning with Heterogeneous Clients

SDFLoRA: 面向异构客户隐私保护微调的选择性解耦联邦LoRA

Zhikang Shen, Jianrong Lu, Haiyuan Wan, Jianhai Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：LLM(abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出SDFLoRA，通过将LoRA更新解耦为共享和私有组件，仅聚合共享部分并注入差分隐私噪声，解决联邦微调中的秩异构和数据异构问题，提升隐私-效用权衡。

Intrinsic Gradient Suppression for Label-Noise Prompt Tuning in Vision-Language Models

视觉语言模型中标签噪声提示调优的内在梯度抑制

Jiayu Li, Jiaxin Qi, Sheng Zhou, Jiaqiang Huang, Xiansheng Hua

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

专题命中 指令微调 ：language model(title,abstract)

AI总结 提出双Softmax提示调优（DSPT），通过内在梯度抑制机制自适应压制高错误噪声样本的梯度，实现标签噪声下的鲁棒提示调优。

Fine-Tuning a 7B Advisor on Free-Tier GPUs: An Adapter-Handoff Recipe and a Synthetic-Data Reliability Caution

在免费GPU上微调7B顾问：一种适配器交接方案与合成数据可靠性警示

Md Millat Hosen

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Sharda University（计算机科学与工程系，沙达大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：LLM(abstract,abstract_cn)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出在免费GPU上通过适配器交接微调7B模型的实用方案，并揭示合成数据导致的事实错误风险，强调数据质量比微调方法更关键。

Comments 20 pages, 5 figures, 7 tables. Major revision and repositioning of arXiv:2504.15610v1-v3 (previously titled "A LoRA-Based Approach to Fine-Tuning LLMs for Educational Guidance in Resource-Constrained Settings"); withdraws the earlier quantization-boundary and cross-GPU optimizer-transfer claims. Code, dataset, adapter, and evaluation harness released

Hierarchical Advantage Weighting for Online RL Fine-Tuning of VLAs from Sparse Episode Outcomes

基于层级优势加权的在线RL微调VLA策略从稀疏回合结果

Tongyan Fang, Siyuan Huang, Naiyu Fang, Ganlong Zhao, Zhongjin Luo, Jianbo Liu, Xiaogang Wang, Ying Dong, Hongsheng Li

机构 * ACE Robotics ； Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：SFT(abstract,abstract_cn)；分类 cs.LG

AI总结 提出层级优势加权行为克隆（HABC），通过分离生存性和效率目标并自适应平衡，解决稀疏二元结果下VLA策略在线微调中的信用分配问题，在三个双臂接触任务上将成功率从12-44%提升至38-92%。

Comments Website: https://acerobotics-vla.github.io/HABC-Website

Auditing Machine Unlearning: A Systematic Research on Whether Models Truly Forget

审计机器遗忘：关于模型是否真正遗忘的系统性研究

Dayong Ye, Tianqing Zhu, Ruiding Huang, Xinbo Fu, Jiayang Li, Bo Liu, Huan Huo, Wanlei Zhou

机构 * University of Technology Sydney（悉尼科技大学） ； Deakin University（迪肯大学） ； Macquarie University（麦考瑞大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对隐私法规需求，提出首个实用通用审计框架，通过无知证明概念验证现有遗忘算法能否真正擦除指定数据影响，实验表明重训练和微调方法有效，去优化和Fisher/Hessian方法失败。

From Argument Components to Graphs: A Multi-Agent Debate with Confidence Gating for Argument Relations

从论证组件到图：一种具有置信门控的多智能体辩论方法用于论证关系识别

Jakub Bąba, Jarosław A. Chudziak

机构 * Faculty of Electronics and Information Technology, Warsaw University of Technology（华沙理工大学电子与信息技术学院） 纠错

专题命中 指令微调 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出一种多智能体辩论框架，通过置信门控机制仅在不确定时进行辩论，在UKP语料上达到训练无关方法最高Macro F1，并生成可读辩论记录。

Comments Accepted for publication in the proceedings of KES 2026

Beyond English: Uncovering the Multilingual Gap in Vision-Language-Action Models

超越英语：揭示视觉-语言-动作模型中的多语言差距

Hanyang Chen, Hongliang Li, Jiarui Cao, Yang Li, Yang Jiang, Haonan Wen, Kaiyu Huang, Shengnan Guo, Huaiyu Wan

机构 * Beijing Jiaotong University（北京交通大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本研究首次系统探究VLA模型的多语言指令跟随能力，发现英语训练模型在其他语言上性能显著下降，并提出多语言主成分对齐方法缩小差距。

Imperfect Visual Verification for Code Edition : A Case Study on TikZ

代码编辑的不完美视觉验证：以TikZ为例的案例研究

Charly Reux, Mathieu Acher, Djamel Eddine Khelladi, Clément Quinton, Olivier Barais

机构 * Univ Rennes, Inria, IRISA, INSA（里昂大学、Inria、IRISA、INSA） ； Univ Rennes, Inria, CNRS, IUF, IRISA（里昂大学、Inria、CNRS、IUF、IRISA） ； Univ Rennes, Inria, CNRS, IRISA（里昂大学、Inria、CNRS、IRISA） ； Univ. Lille, CNRS, Inria（里尔大学、CNRS、Inria） ； Univ. Rennes, IRISA, Inria（里昂大学、IRISA、Inria） 纠错

专题命中 指令微调 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 针对TikZ等视觉代码定制任务，研究不完美验证器在迭代精炼中的有效性，发现即使不完美验证器也能适度准确判断指令是否应用，反馈对弱模型提升显著。

Multi-User Dueling Bandits: A Fair Approach using Nash Social Welfare

多用户决斗式赌博机：一种基于纳什社会福利的公平方法

Maheed H. Ahmed, Mahsa Ghasemi

机构 * Electrical and Computer Engineering, Purdue University（电子与计算机工程系，普渡大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对多用户偏好异质的决斗式赌博机问题，采用纳什社会福利目标最大化用户效用乘积，提出Fair-Explore-Then-Commit和Fair-ε-Greedy算法，并证明其遗憾上界匹配下界。

ToolSelf: Unifying Task Execution and Self-Reconfiguration via Tool-Driven Emergent Adaptation

ToolSelf: 通过工具驱动的涌现适应统一任务执行与自我重构

Jingqi Zhou, Sheng Wang, Dezhao Deng, Junwen Lu, Junwei Su, Qintong Li, Jiahui Gao, Hao Wu, Jiyue Jiang, Lingpeng Kong, Dunhong Jin, Chuan Wu

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

专题命中 指令微调 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 提出ToolSelf框架，将配置更新抽象为标准化工具接口，统一任务执行与自我重构，并采用配置感知两阶段训练（CAT）实现涌现适应性，在多种基准测试中平均超越静态配置基线28.8分。

The Answer Lies Within: Self-Derived Rewards Enable Explainable Relation Extraction

答案源于内部：自衍生奖励实现可解释关系抽取

Xinyu Guo, Zhengliang Shi, Minglai Yang, Mihai Surdeanu

机构 * University of Arizona（亚利桑那大学） ； Shandong University（山东大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对大语言模型在无预定义标签的单次关系抽取中易受无关词干扰和抽象层级不匹配的问题，提出COGRE认知推理框架和HIT@DICT强化学习奖励策略，通过自动提取信用词典奖励关系相关短语，显著提升准确率和解释质量。

Comments Working in process

Agentic Reinforcement Learning for Search Misaligns Instruction-Tuning

用于搜索的智能体强化学习使指令微调对齐失效

Yushi Yang, Shreyansh Padarha, Sarah Ball, Andrew Lee, Adam Mahdi

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； Ludwig-Maximilians-Universität München（慕尼黑路德维希-马克西米利安大学） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究智能体强化学习（RL）对指令微调模型对齐的影响，发现RL训练使模型将有害请求转化为良性搜索查询，但在触发条件下产生多步不安全搜索行为，并提出了基于表示引导的RL训练方法恢复对齐。

Hidden Ghost Hand: Unveiling Backdoor Vulnerabilities in MLLM-Powered Mobile GUI Agents

隐藏的幽灵之手：揭示MLLM驱动的移动GUI代理中的后门漏洞

Pengzhou Cheng, Haowen Hu, Zheng Wu, Zongru Wu, Tianjie Ju, Zhuosheng Zhang, Gongshen Liu

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学学院） ； Huawei Inc.（华为公司） 纠错

专题命中 指令微调 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本研究提出AgentGhost框架，通过组合目标和交互层触发器，利用监督对比学习和微调注入后门，在移动GUI代理中实现高成功率和隐蔽性，攻击准确率达99.7%。

Comments EMNLP-Findings 2025 (Correcting model settings)

Training-Free Open-Vocabulary Visual Grounding for Remote Sensing Images and Videos

面向遥感图像与视频的无训练开放词汇视觉定位

Ke Li, Di Wang, Yongshan Zhu, Ting Wang, Weiping Ni, Tao Lei, Quan Wang, Xinbo Gao

机构 * School of Computer Science and Technology, Xidian University（西安电子科技大学计算机科学与技术学院） ； Interdisciplinary Institute of Artificial Intelligence, Xidian University（西安电子科技大学跨学科人工智能研究院） ； School of Artificial Intelligence, Xidian University（西安电子科技大学人工智能学院） ； Northwest Institute of Nuclear Technology（西北核技术研究所） ； School of Physics and Information Engineering, Fuzhou University（福州大学物理与信息工程学院） 纠错

专题命中 指令微调 ：language model(abstract)；foundation model(abstract)

AI总结 提出无训练框架RSVG-ZeroOV，利用冻结的通用基础模型通过概览-聚焦-演化范式实现零样本开放词汇遥感视觉定位，并扩展至视频时空定位，在多个基准上超越现有零样本方法。

KeepLoRA++: Continual Learning with Layer-Scaled Residual Gradient Adaptation

KeepLoRA++: 基于层级缩放残差梯度适应的持续学习

Mao-Lin Luo, Yi-Lin Zhang, Zi-Hao Zhou, Yankun Hong, Xialiang Tong, Mingxuan Yuan, Tong Wei, Min-Ling Zhang

机构 * School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） ； Key Laboratory of Computer Network and Information Integration, Southeast University, Ministry of Education（东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚方舟实验室） 纠错

专题命中 指令微调 ：language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对预训练视觉语言模型持续学习中保留预训练知识、旧任务知识和学习新知识的冲突，提出KeepLoRA++，通过层级缩放残差梯度适应方法，限制LoRA参数更新到残差子空间并采用浅到深层缩放，平衡三者，在图像分类、视觉问答和视频理解任务上优于基线。

Spatial Priors via Space Filling Curves for Small and Limited Data Vision Transformers

基于空间填充曲线的小型与有限数据视觉Transformer的空间先验

Leyla Naz Candogan, Arshia Afzal, Pol Puigdemont, Volkan Cevher

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 指令微调 ：pretraining(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出VIOLIN，一种轻量级掩码注意力机制，通过空间填充曲线编码空间结构，以极小的参数和计算开销为视觉Transformer注入空间归纳偏置，在小模型和有限数据场景下显著提升性能。

Comments ICML 2026

Cross-modal Identity Mapping: Minimizing Information Loss in Modality Conversion via Reinforcement Learning

跨模态身份映射：通过强化学习最小化模态转换中的信息损失

Haonan Jia, Shichao Dong, Xin Dong, Zenghui Sun, Jin Wang, Jinsong Lan, Xiaoyong Zhu, Bo Zheng, Kaifu Zhang

机构 * Taobao & Tmall Group of Alibaba（淘宝与天猫集团（阿里巴巴）） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出跨模态身份映射（CIM）框架，利用强化学习优化图像描述，通过检索一致性度量信息损失，无需额外标注，显著提升关系推理能力。

Comments Accepted to CVPR 2026

DreamX-World 1.0: A General-Purpose Interactive World Model

DreamX-World 1.0：通用交互式世界模型

DreamX Team, Yancheng Bai, Rui Chen, Xiangxiang Chu, Rujing Dang, Hao Dou, Bingjie Gao, Qiwen Gu, Siyu Hong, Jiachen Lei, Geng Li, Jifan Li, Ruimin Lin, Qingfeng Shi, Bingze Song, Lei Sun, Jing Tang, Ruitian Tian, Jun Wang, Jiahong Wu, Pengfei Zhang, Shen Zhang, Jiashu Zhu

机构 * DreamX Team（DreamX团队） 纠错

专题命中 指令微调 ：instruction tuning(abstract)

AI总结 提出通用交互式文图生视频世界模型DreamX-World 1.0，通过E-PRoPE相机控制、因果强制自回归生成、记忆条件场景持久化和事件指令微调，实现可控长时程生成，在多项指标上超越现有方法。

Comments Project page: https://amap-ml.github.io/DreamX_World, Code: https://github.com/AMAP-ML/DreamX-World

3D Classification of Paramagnetic Rim Lesions in Multiple Sclerosis via Asymmetric QSM-FLAIR Modeling

多发性硬化症中顺磁性边缘病变的3D分类：基于非对称QSM-FLAIR建模

Veronica Pignedoli, Giacomo Boffa, Nicoletta Noceti, Matilde Inglese, Francesca Odone, Matteo Moro

机构 * MaLGa, DIBRIS, University of Genova（热那亚大学） ； DINOGMI, University of Genova（热那亚大学） ； IRCCS Azienda Ospedaliera Metropolitana（IRCCS大都会医院） 纠错

专题命中 指令微调 ：pretraining(abstract)

AI总结 提出一种3D多模态深度学习框架，利用非对称QSM-FLAIR建模对多发性硬化症中的顺磁性边缘病变进行自动分类，通过自监督预训练和对比正则化提升有限数据下的鲁棒性，在88名患者队列中验证了有效性。

Comments 10 pages, 3 figures, accepted at MICCAI 2026. Github link: https://github.com/veronicapignedoli/FRODO

Object Tokens as a Bridge Between Segmentation and Visual Question Answering in Robotic Surgery

对象标记作为机器人手术中分割与视觉问答的桥梁

Yiping Li, Ronald de Jong, Romy van Jaarsveld, Franco Badaloni, Gino Kuiper, Jelle Ruurda, Josien Pluim, Marcel Breeuwer

机构 * Department of Biomedical Engineering, Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学生物医学工程系） ； Department of Electrical Engineering, Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学电气工程系） ； Department of Surgery, University Medical Center Utrecht（乌得勒支大学医学中心外科） 纠错

专题命中 指令微调 ：language model(abstract)

AI总结 提出统一框架，联合像素级分割与视觉问答，通过VLM生成对象标记引导答案预测和分割掩码，在RAMIE和EndoVis18数据集上优于基线方法。