语言大模型 / LLM

Correct When Paired, Wrong When Split: Decoupling and Editing Modality-Specific Neurons in MLLMs

配对时正确，分离时错误：多模态大语言模型中模态特定神经元的解耦与编辑

Tingchao Fu, Wenkai Wang, Fanxiao Li, Huadong Zhang, Jinhong Zhang, Dayang Li, Yunyun Dong, Renyang Liu, Wei Zhou

机构 * School of Information Science and Engineering, Yunnan University（云南大学信息科学与工程学院） ； School of Software, Yunnan University（云南大学软件学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； School of Engineering, Yunnan University（云南大学工程学院） 纠错

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、cs.LG

AI总结 针对多模态大语言模型知识编辑中存在的解耦失败问题，提出DECODE方法，通过显式解耦和定位模态特定神经元组，实现跨模态触发下的有效知识更新。

Comments 18 pages, 11 figures

Advances in 4D Representation: Geometry, Motion, and Interaction

4D表示进展：几何、运动与交互

Mingrui Zhao, Sauradip Nag, Kai Wang, Aditya Vora, Guangda Ji, Peter Chun, Ali Mahdavi-Amiri, Hao Zhang

机构 * Simon Fraser University（西蒙弗雷泽大学） ； University of Alberta（阿尔伯塔大学） 纠错

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

AI总结 本文综述了4D生成与重建领域，从几何、运动和交互三个核心支柱出发，分析不同4D表示方法的特性、挑战及适用场景，并探讨了大语言模型和视频基础模型在其中的作用。

Comments CGF'26,21 pages. Project Page: https://mingrui-zhao.github.io/4DRep-GMI/

Rational Sparse Autoencoder

有理稀疏自编码器

Naiyu Yin, Yue Yu

机构 * Lehigh University（里海大学） 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 提出有理稀疏自编码器（RSAE），用可训练有理函数替代固定编码器激活，通过两阶段流程（初始化+微调）在多种语言模型和基线激活族上提升重构与下游行为指标，不牺牲特征可解释性。

Comments Accepted to the Mechanistic Interpretability Workshop at ICML 2026

Uncertainty Quantification for Flow-Based Vision-Language-Action Models

基于流的视觉-语言-动作模型的不确定性量化

Ralf Römer, Maximilian Seeliger, Saida Liu, Ben Sturgis, Marco Bagatella, Daniel Marta, Andreas Krause, Angela P. Schoellig

机构 * TU Munich（慕尼黑工业大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； MPI IS Tübingen（马克斯·普朗克智能系统研究所） 纠错

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

AI总结 提出利用速度场差异（VFD）量化流匹配模型中的认知不确定性，用于故障检测和主动微调，在LIBERO基准上实现高效任务适应。

Comments Project page: tum-lsy.github.io/uq_vla/. 28 pages, 12 figures

Stable and Steerable Sparse Autoencoders with Weight Regularization

基于权重正则化的稳定且可操控的稀疏自编码器

Piotr Jedryszek, Oliver M. Crook

机构 * Department of Biology, University of Oxford, Oxford, UK（牛津大学生物学系） ； Kavli Institute for Nanoscience Discovery, University of Oxford, Oxford, UK（牛津大学纳科学发现研究所） ； Department of Chemistry, University of Oxford, Oxford, UK（牛津大学化学系） 纠错

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

AI总结 通过L1/L2权重正则化提高稀疏自编码器的跨种子特征一致性，并在语言模型上提升操控成功率，同时保持可解释性分数。

BrainWorld: A Structural-Prior-Conditioned Generative Model for Whole-Brain 4D fMRI Dynamics

BrainWorld：一种用于全脑4D fMRI动力学的结构先验条件生成模型

Junfeng Xia, Wenhao Ye, Junxiang Zhang, Xuanye Pan, Mo Wang, Quanying Liu

机构 * Department of Biomedical Engineering, Southern University of Science and Technology（南方科技大学生物医学工程系） ； School of Biomedical Engineering, Shenzhen University（深圳大学生物医学工程学院） 纠错

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

AI总结 提出BrainWorld模型，利用结构MRI作为解剖先验条件，通过去噪过程生成全脑4D fMRI动态，在22个数据集上稳定生成400帧轨迹，并通过生成样本增强提升下游任务性能。

PracRepair: LLM-Empowered Automated Program Repair Inspired by Human-Like Debugging Practices

PracRepair: 受人类调试实践启发的大语言模型赋能自动化程序修复

Yu Cheng, Zhongxin Liu, Zhenchang Xing, Chao Ni, Qing Huang, Xiaoxue Ren

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

AI总结 提出PracRepair框架，通过构建按需静态-动态上下文、进行问题驱动的故障诊断并迭代细化补丁，利用动态信息提升LLM在程序修复中的效果，在Defects4J和真实世界漏洞上取得最优性能。

Structural Role Injection in Handlebars-Templated LLM Prompts: Triple-Brace Interpolation, Delimiter Family, and the Limits of HTML Auto-Escaping

Handlebars模板化LLM提示中的结构角色注入：三花括号插值、分隔符家族与HTML自动转义的局限性

Mohammadreza Rashidi

机构 * Department of Computer Science AI（计算机科学系人工智能） ； Media Analysis Lab Berlin, Germany（媒体分析实验室柏林德国） 纠错

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

AI总结 本文研究Handlebars模板引擎中双花括号与三花括号插值对结构角色注入攻击的影响，通过无模型分析和5760次实验，揭示HTML转义仅保护特定分隔符家族，无法替代指令与数据的结构分离。

Comments 7 pages, 6 figures

Learning Cardiac Electrophysiology Digital Twins Through Agentic Discovery of Hybrid Structure

通过智能体发现混合结构学习心脏电生理数字孪生

Ziqi Zhou, Yubo Ye, Sumeet Atul Vadhavka, Linwei Wang, Zhiqiang Tao

机构 * Rochester Institute of Technology（罗彻斯特理工学院） 纠错

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

AI总结 提出LEADS框架，利用LLM智能体在结构化动作空间中迭代发现混合物理-神经模型，实现个性化心脏电生理数字孪生构建，优于人工设计和其他LLM方法。

Comments 10 pages, 4 figures

Unintended Effects of Geographic Conditioning in Large Language Models

大型语言模型中地理条件化的意外效应

Naz Col, David M. Chan

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

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

AI总结 本研究评估了大型语言模型在接收地理中立提示时，因用户元数据中的位置信息导致的地理泄露现象，并发现位置占位符“Unknown”本身也会引发泄露，揭示了用户档案框架的生成条件化效应。

Comments To appear at the Second Workshop on Customizable NLP (CustomNLP4U) at ACL 2026

Speaking in Self-Assessing Tongues: On the Verbalized Confidence of LLMs in Machine Translation

自评之言：论大语言模型在机器翻译中的口头化置信度

Ali Marashian, Alexis Palmer, Katharina von der Wense

机构 * University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校） ； Johannes Gutenberg University Mainz（美因茨约翰内斯·古腾堡大学） 纠错

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

AI总结 本研究设计了五种无需内部信号的口头化方法提取LLM逐词置信度，并与内部确定性信号比较，发现两者在细粒度错误检测和校准上表现相似但相关性低。

From Parasocial Scripts to Dyadic Persistence in Autonomous AI-Agent Communities

从准社会脚本到自主AI智能体社区中的二元持久性

Mohammadsadegh Abolhasani, Hamid Reza Firoozfar, Reza Mousavi, Paul Jen-Hwa Hu

机构 * University of Utah（犹他大学） ； University of Virginia（弗吉尼亚大学） 纠错

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

AI总结 研究自主AI智能体社区中是否存在准社会互动（PSI）线索，通过关键词匹配、少样本LLM标注等方法分析帖子与评论，发现PSI线索与OP再参与及互惠回复结构强相关，并通过二元持久性测试验证了互动层面的PSI脚本与重复二元模式的一致性。

Comments Submitted for review in ARR for EMNLP 2026

Intelligence Entropy Principle and the ADE Stability Engineering Framework

智能熵原理与ADE稳定性工程框架

Dexing Liu

专题命中 其他LLM ：LLM(summary_cn,abstract)

AI总结 针对LLM驱动的多智能体系统从实验室到生产环境时出现的非线性退化，提出智能熵原理，构建ADE四层框架，通过Lyapunov分析给出稳定条件，实验验证将通道断裂率降至近0%，系统死亡概率低于0.02%。

Comments 32 pages, 18 figures

Attention Alignment Between Humans and Vision-Language Models

人类与视觉语言模型之间的注意力对齐

Isaac R. Christian, Udith Haputhanthrige, Hanna Hornfeld, Declan Campbell, Samuel Nastase, Taylor Webb, Michael Graziano

机构 * Princeton Neuroscience Institute, Princeton University（普林斯顿大学普林斯顿神经科学研究所） ； Department of Psychology, Princeton University（普林斯顿大学心理学系） ； Department of Computer Science, Princeton University（普林斯顿大学计算机科学系） ； Department of Psychology and Center for Computational Language Sciences, University of Southern California（南加州大学心理学系与计算语言科学中心） ； Department of Psychology, Université de Montréal（蒙特利尔大学心理学系） 纠错

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

AI总结 本研究比较了六种视觉语言模型的空间注意力图与人类注视热图，发现解码器架构（LSTM vs Transformer）主导对齐程度，LSTM解码器对齐度更高但空间分散且任务区分度低，而Transformer解码器注意力更集中且任务区分度强。

Scaling Enterprise Agent Routing: Degradation, Diagnosis, and Recovery

扩展企业智能体路由：退化、诊断与恢复

Kellen Gillespie, Robyn Perry

机构 * Superhuman, Inc.（Superhuman公司） 纠错

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

AI总结 研究企业助手工具库扩展时路由准确率下降问题，通过嵌入预选恢复F1分数10-17个百分点。

Comments 10 pages (6 main + 4 appendix), 4 figures, 6 tables

Lean4Agent: Formal Modeling and Verification for Agent Workflow and Trajectory

Lean4Agent：面向智能体工作流与轨迹的形式化建模与验证

Ruida Wang, Jerry Huang, Pengcheng Wang, Xuanqing Liu, Luyang Kong, Tong Zhang

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Independent researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 提出Lean4Agent框架，利用依赖类型形式语言Lean4对智能体工作流进行形式化建模与验证，通过FormalAgentLib库和LeanEvolve方法提升工作流可靠性，实验验证通过的工作流性能平均提升11.94%。

Teaching Values to Machines: Simulating Human-Like Behavior in LLMs

向机器传授价值观：在LLMs中模拟类人行为

Asaf Yehudai, Naama Rozen, Ariel Gera

机构 * The Hebrew University of Jerusalem（海法大学） ； IBM Research（IBM研究院） ； Tel-Aviv University（特拉维夫大学） 纠错

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

AI总结 本研究基于心理学价值理论，通过大规模实验（超过500万个问题）评估价值提示的LLMs在价值结构和价值-行为关系上与人类的一致性，并证明引入人类价值分布可增强群体模拟。

Comments We had some disagreement regarding proper attribution; we hope to resolve it soon and upload the paper

Greedy Coordinate Diffusion: Effective and Semantically Coherent Adversarial Attacks via Diffusion Guidance

贪婪坐标扩散：通过扩散引导实现有效且语义一致的对抗攻击

Bohdan Turbal, Blossom Metevier, Max Springer, Aleksandra Korolova

机构 * University of Maryland（马里兰大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 提出贪婪坐标扩散方法，利用扩散模型引导生成语义连贯的对抗样本，在保持自然性的同时实现高攻击成功率。

Journal ref ICML 2026

StepGuard: Guarding Web Navigation via Single-Step Calibration

StepGuard: 通过单步校准保护网页导航

Zhihao Cui, Yuchen Zhang, Xiyang Sun, Yaxiong Wang, Li Zhu, Jinpeng Hu, Liu Liu, Mengjia Li, Yujiao Wu

机构 * School of Software Engineering, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学软件工程学院） ； School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology（合肥工业大学计算机与信息工程学院） ； Xiamen University（厦门大学） ； Zhejiang Lab（之江实验室） ； CSIRO（澳大利亚联邦科学与工业研究组织） 纠错

专题命中 其他LLM ：language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对网页导航中单步脆弱性问题，提出StepGuard框架，通过动态双策略优化（DDPO）解决奖励冲突，并利用置信度引导的自适应导航反射（CANR）校准单步误差，显著提升导航与答案准确率。

Zeta: Dual Whitening for Matrix Optimization via Coordinate-Adaptive Preconditioning

Zeta: 通过坐标自适应预处理实现矩阵优化的双重白化

Kaiwen Chen, Shuhai Zhang, Zimo Liu, Linxiao Li, Ying Sun, Yuchen Li, Yifan Zhang, Bo Han, Mingkui Tan, Qiuwu Chen

机构 * South China University of Technology（华南理工大学） ； AIGCode ； Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） 纠错

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

AI总结 针对矩阵优化中坐标尺度异质性问题，提出双重白化优化器Zeta，通过先坐标白化后谱白化的严格顺序降低正交化误差，在语言建模和视觉任务上提升收敛速度与泛化性能。

Smarter edits? Post-editing with error highlights and translation suggestions

更智能的编辑？基于错误高亮和翻译建议的后编辑

Fleur V. J. van Tellingen, Gautam Ranka, Dora Žugčić, Joyce van der Wal, Andrea Camasta, Livio Guerra, Alina Karakanta

机构 * Leiden University Centre for Linguistics（莱顿大学语言研究中心） ； Visvesvaraya National Institute of Technology（维什瓦塞拉亚国家理工学院） ； Department of Bionanoscience, Faculty of Applied Sciences, Delft University of Technology（应用科学学院生物纳米科学系，代尔夫特理工大学） ； Pedagogical Sciences, Leiden University（莱顿大学教育科学） ； Faculty of Science, Leiden University（莱顿大学科学学院） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文研究了基于自动后编辑（APE）的错误高亮和纠正建议在后编辑任务中的有效性，发现虽然没有提升生产力和质量，但APE高亮和纠正建议提升了用户体验。

Comments Accepted at EAMT 2026

SkillJect: Effectively Automating Skill-Based Prompt Injection for Skill-Enabled Agents

SkillJect：有效自动化基于技能的提示注入以针对具备技能的代理

Xiaojun Jia, Jie Liao, Simeng Qin, Jindong Gu, Wenqi Ren, Xiaochun Cao, Yang Liu, Philip Torr

机构 * Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学，新加坡） ； Chongqing University, China（重庆大学） ； Northeastern University, China（东北大学） ； Sun Yat-sen University, China（中山大学） ； University of Oxford, UK（牛津大学） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 SkillJect 是首个自动化生成有效中毒技能的框架，通过隐藏恶意负载和重写指令通道，提升攻击效果，揭示可重用技能生态中的持久性攻击向量。

Understanding and Debugging Failures in N-Gram-Based Generative Retrieval

理解和调试基于N-Gram的生成式检索中的失败

Richard Takacs, Adrian Bracher, Svitlana Vakulenko

专题命中 其他LLM ：language model(abstract)

AI总结 本文通过分类法、实证分析和可视化工具，系统研究了基于n-gram的生成式检索方法（如SEAL和MINDER）的失败模式，包括歧义文档ID、低标识符多样性和特定标识符的不成比例影响。

Comments Work in progress

RSRank: Learning Relevance from Representational Shifts

RSRank: 从表示偏移中学习相关性

Archit Gupta, Sai Sundaresan, Debabrata Mahapatra

专题命中 其他LLM ：language model(abstract)

AI总结 针对RAG系统中重排序依赖启发式阈值和语言模型logit信号的问题，提出基于表示偏移（RS）的相关性信号，通过轻量级训练框架学习映射，在零阈值下过滤无关内容，超越现有重排序器。

Comments Under Peer Review