语言大模型 / LLM

Evaluating Large Language Models Abilities for Addressee, Turn-change, and Next Speaker Prediction in Meetings

评估大型语言模型在会议中的收话人、话轮转换和下一说话人预测能力

Ryo Fukuda, Takatomo Kano, Siddhant Arora, Marc Delcroix, Naohiro Tawara, Atsunori Ogawa, Yuya Chiba, Atsushi Ando, William Chen, Shinji Watanabe

机构 * NTT, Inc., Japan（日本电信电话公司） ； Language Technologies Institute, Carnegie Mellon University, USA（卡内基梅隆大学语言技术研究所） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 利用大型语言模型（LLMs）研究多模态多人对话中的话轮转换，构建了收话人检测、话轮转换预测和下一说话人预测三个任务的评估框架，实验表明LLMs在下一说话人预测上优于监督模型和人类，但多模态LLM在收话人检测和话轮转换预测上仍低于人类水平。

Comments Accepted to INTERSPEECH 2026

SING: Synthetic Intention Graph for Scalable Active Tool Discovery in LLM Agents

SING: 用于LLM代理中可扩展主动工具发现的合成意图图

Qiao Xiao, Haochen Shi, Yisen Gao, Wenbin Hu, Huihao Jing, Tianshi Zheng, Baixuan Xu, Ziheng Zhang, Weiqi Wang, Haoran Li, Jiaxin Bai, Yangqiu Song

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出SING框架，通过构建意图-工具图并动态检索工具，在长周期任务中提升工具发现准确率，Global Recall@5提高59.8%，下游成功率提高28.9%。

Visored: A Controlled-Natural-Language Prover for LLM-Generated Mathematics

Visored: 一种面向LLM生成数学的受控自然语言证明器

Xiyu Zhai, Xinyi Chen, Yiping Wang, Runlong Zhou, Liao Zhang, Simon S. Du

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； University of Innsbruck（因斯布鲁克大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.AI

AI总结 提出一种基于依赖类型的证明器，其表面模仿数学自然语言，并通过规则驱动的自动化层填补常规步骤，使LLM无需专用训练数据即可在miniF2F基准上有效使用，并输出可检查的Lean文件。

MGUP: A Momentum-Gradient Alignment Update Policy for Stochastic Optimization

MGUP：一种用于随机优化的动量-梯度对齐更新策略

Da Chang, Ganzhao Yuan

机构 * Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳理工大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；pretraining(abstract)

AI总结 提出MGUP机制，通过按固定比例选择参数施加大步长、其余参数用小步长，增强动量优化器，理论保证收敛，实验表明提升训练效率与稳定性。

Comments Published in NeurIPS 2025

Geometry-Consistent Endoscopic Representations for Image-Guided Navigation via Structured Foundation Model Adaptation

几何一致的内窥镜表示用于图像引导导航：基于结构化基础模型适配

Hongchao Shu, Roger D. Soberanis-Mukul, Hao Ding, Morgan Ringel, Mali Shen, Saif Iftekar Sayed, Hedyeh Rafii-Tari, Mathias Unberath

机构 * Department of Computer Science, Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学计算机科学系） ； Semaphor Surgical ； Johnson & Johnson MedTech（强生医疗科技） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：foundation model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出统一框架，结合合成数据管道与层级感知几何语义适配，学习几何一致且领域鲁棒的图像表示，提升单目内窥镜中的位姿估计与深度预测性能。

SMGFM: Spectral Multimodal Graph Pretraining for Multimodal-Attributed Graphs

SMGFM: 面向多模态属性图的谱多模态图预训练

Zhengyu Wu, Xu Wang, Hongchao Qin, Xunkai Li, Guang Zeng, Rong-Hua Li, Guoren Wang

专题命中 预训练与数据 ：pretraining(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出SMGFM框架，利用图频谱分解区分结构诱导语义与模态特有语义，通过频带路由实现跨模态融合，在图级和模态级任务上取得最优性能。

ACE-Ego-0: Unifying Egocentric Human and Robotic Data for VLA Pretraining

ACE-Ego-0：统一第一人称人类与机器人数据用于VLA预训练

Hao Li, Ganlong Zhao, Yufei Liu, Haotian Hou, Guoquan Ye, Tongyan Fang, Chunxiao Liu, Siyuan Huang, Jianbo Liu, Xiaogang Wang, Hongsheng Li

机构 * ACE Robotics ； CUHK MMLab（香港中文大学多媒体实验室） ； CUHK, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； SJTU（上海交通大学） ； THU（清华大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：pretraining(title,abstract)

AI总结 提出ACE-EGO-0框架，通过可扩展的第一人称视频到动作管道和可靠性感知训练目标，统一人类与机器人数据用于VLA预训练，在多个基准上达到最优性能。

Transductive Zero-Shot Audio Classification with Audio-Language Models

基于音频-语言模型的直推式零样本音频分类

Jingwen Zhou, Mingzhe Wang

机构 * Xidian University, Xi'an, China（西安电子科技大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：language model(title)；pretraining(abstract)

AI总结 提出一种文本锚定的球面高斯混合EM算法，利用测试批次音频嵌入统计信息改进零样本后验，无需标签和梯度，在三个数据集上提升4.6-9.2个点。

ReproRepo: Scaling Reproducibility Audits with GitHub Repository Issues

ReproRepo: 利用 GitHub 仓库问题扩展可重复性审计

Shanda Li, Qiuhong Anna Wei, Jingwu Tang, Valerie Chen, Nihar B Shah, Tim Dettmers, Yiming Yang, Ameet Talwalkar

机构 * School of Computer Science, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学计算机科学学院） ； Datadog 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出 ReproRepo 框架，利用 GitHub issues 作为监督信号，对 1149 篇论文进行可重复性评估，发现 Codex with GPT-5.5 能识别约 90% 论文的语义相关复现问题。

Toward Controllable Catalyst Inverse Design via Large-Scale Autoregressive Pretraining

面向可控催化剂逆向设计的大规模自回归预训练

Dong Hyeon Mok, Jonggeol Na, Seoin Back

机构 * Department of Chemical and Biomolecular Engineering, Institute of Emergent Materials, Sogang University（化学与生物分子工程系，新兴材料研究所，首尔大学） ； Department of Chemical Engineering and Materials Science, Ewha Womans University（化学工程与材料科学系，成实女子大学） ； Department of Chemical Engineering, Graduate Program in System Health Science and Engineering, Ewha Womans University（化学工程系，系统健康科学与工程研究生院，成实女子大学） ； Institute for Multiscale Matter and Systems (IMMS), Ewha Womans University（多尺度物质与系统研究所（IMMS），成实女子大学） ； KU-KIST Graduate School of Converging Science and Technology, Korea University（KU-KIST融合科学与技术研究生院，韩国大学） ； Department of Integrated Energy Engineering, Korea University（整合能源工程系，韩国大学） ； Center for Hydrogen and Fuel Cells, Korea Institute of Science and Technology(KIST)（氢气与燃料电池中心，韩国科学技术院（KIST）） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：pretraining(title)；分类 cs.LG

AI总结 提出基于生成式预训练Transformer的条件催化剂生成模型，通过大规模预训练和微调实现高结构有效性和条件匹配率，显著提升筛选效率。

Darshana Graph: A Parallel Commentary Corpus for Comparative Indian Philosophy, with Stylometric and Exploratory Graph Analyses

Darshana Graph：用于比较印度哲学的平行注释语料库，附文体计量与探索性图分析

Joy Bose

机构 * Independent Researcher（独立研究者） ； Bangalore, India（印度班加罗尔） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 构建包含超12.5万条记录的印度哲学平行注释语料库，其中约8500条记录实现跨18位注释者的根颂对齐，通过文体计量和约束大语言模型管道分析论证风格与概念关系，揭示学派间分歧模式。

Comments 12 pages, 1 figure. Open Source Code available at https://github.com/joyboseroy/darshana-graph and dataset at https://huggingface.co/datasets/joyboseroy/darshana-graph

DeMix: Debugging Training Data with Mixed Data Error Types by Investigating Influence Vectors

DeMix: 通过影响向量调试包含混合错误类型的训练数据

Jiale Deng, Yanyan Shen, Xiaogang Shi, Junjun Chai

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； ByteDance Inc.（字节跳动） ； Tiktok 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.LG

AI总结 提出DeMix框架，利用影响向量捕捉不同错误类型对模型行为的独特模式，将数据调试转化为多标签分类问题，并引入基于干预的学习策略，在11个任务上显著提升调试F1分数和修复后模型性能。

ScratchLens: Lens-Parametric Behavioral Equivalence for Scratch Programs

ScratchLens: 用于 Scratch 程序的透镜参数化行为等价性

Yuan Si, Jialu Zhang

专题命中 预训练与数据 ：LLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 针对块编程语言中程序等价性判定问题，提出透镜参数化等价框架SPECTRA，通过因果IR、规范化和Mazurkiewicz迹商等技术，实现高精度行为等价判定。

Handling Feature Heterogeneity with Learnable Graph Patches

处理特征异质性：可学习图块方法

Yifei Sun, Yang Yang, Xiao Feng, Zijun Wang, Haoyang Zhong, Chunping Wang, Lei Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Finvolution Group（信也科技集团） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：foundation model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出可学习图块概念，将图分解为语义单元，通过补丁编码器和聚合器实现跨域图数据的可迁移预训练，提升下游任务性能。

Comments Accepted at KDD 2025

ProCUA-SFT Technical Report

ProCUA-SFT 技术报告

Jaehun Jung, Ximing Lu, Brandon Cui, Muhammad Khalifa, Shaokun Zhang, Hao Zhang, Jin Xu, Amala Sanjay Deshmukh, Karan Sapra, Andrew Tao, Yejin Choi, Jan Kautz, Mingjie Liu, Yi Dong

机构 * NVIDIA（英伟达） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Allen Institute for AI（艾伦人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 提出 ProCUA-SFT 数据集，通过自动化管道从 2484 个应用组合的合成轨迹中蒸馏出 310 万步级 SFT 样本，微调 UI-TARS 7B 在 OSWorld 上达到 45.0% 的成功率，比基线提升 18.7 个百分点。

Comments 15 pages, 5 figures

Are you speaking my languages? On spoken language adherence in multimodal LLMs

你在说我的语言吗？多模态大语言模型中的口语遵循问题

Hyungwon Kim, Kandarp Joshi, Lillian Zhou, Pavel Golik, Petar Aleksic

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 针对多模态大语言模型在自动语音识别中输出语言识别错误的问题，提出软提示方法、监督微调和思维链推理三种缓解策略，并引入新指标量化语言违背，比较各方法在减少违规和保持ASR性能上的效果。

Comments 7 pages, 3 tables in the main body

Environment-Grounded Automated Prompt Optimization for LLM Game Agents

面向LLM游戏智能体的环境驱动自动提示优化

Rean Clive Fernandes, Lukas Fehring, Theresa Eimer, Marius Lindauer, Matthias Feurer

机构 * Lamarr institute for ML and AI（拉马尔机器学习与人工智能研究所） ； TU Dortmund University（多特蒙德工业大学） ； Leibniz University Hannover（莱布尼茨汉诺威大学） ； L3S Research Center（L3S研究中心） 纠错

专题命中 指令微调 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.CL

AI总结 提出一种自动提示优化框架，将观察-动作管道分解为描述器和选择器，通过环境回报驱动的进化循环迭代优化提示，在BabyAI任务中显著提升成功率。

WAM-RL: World-Action Model Reinforcement Learning with Reconstruction Rewards and Online Video SFT

WAM-RL：基于重建奖励和在线视频SFT的世界-动作模型强化学习

Zezhong Qian, Xiaowei Chi, Yu Qi, Haozhan Li, Zhi Yang Chen, Shanghang Zhang

机构 * State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院多媒体信息处理国家重点实验室） ； Northeastern University（东北大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：SFT(title,title_cn)

AI总结 提出WAM-RL框架，通过强化学习联合优化世界模型和动作模型，解决长时域任务中仅优化动作模型的不足，首次将强化学习引入世界-动作范式。

PromptMN: Pseudo Prompting Language

PromptMN: 伪提示语言

Enkhzol Dovdon

机构 * ICT Group（ICT集团） 纠错

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

AI总结 提出PromptMN，一种伪提示领域特定语言，通过紧凑的%前缀类型指令注释自然语言，减少上下文歧义，提升人机交互的清晰度和可审查性。

Comments 32 pages, 2 figures

Clay-CNN Hybrids: Leveraging Geospatial Foundation Models as Auxiliary Context for Landslide Detection

Clay-CNN混合模型：利用地理基础模型作为滑坡检测的辅助上下文

Huong Binh Vu

机构 * Harvard University（哈佛大学） 纠错

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

AI总结 针对滑坡检测中的极端类别不平衡问题，提出将地理基础模型Clay v1.5作为辅助上下文注入U-Net瓶颈的混合方法，在Landslide4Sense基准上达到64.5% F1，优于纯Clay或U-Net基线。

Comments 9 pages, 7 figures, 2 tables

Self-Generated Error Training for Token Editing in Diffusion Language Models

扩散语言模型中令牌编辑的自生成错误训练

Lin Yao

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学与技术学院） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） 纠错

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

AI总结 针对LLaDA2.1中令牌编辑的训练-推理不匹配问题，提出自生成T2T方法，通过无梯度草稿传递和自生成错误监督，提升编辑准确率并减少编辑强度。

TuneAhead: Predicting Fine-tuning Performance Before Full Training Begins

TuneAhead: 在完整训练开始前预测微调性能

Yuxiang Luo, Haonan Long, Chen Wang, Qiqi Duan, Xiaotian Lin, Yanwei Xu, Yuyu Luo, Weikai Yang, Nan Tang

机构 * The Hong Kong University of Science（香港科学与技术大学） ； Huawei Technologies Ltd.（华为技术有限公司） 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TuneAHEAD框架，通过元特征向量和SHAP归因，在微调前预测性能，在Qwen2.5-7B-Instruct上RMSE为1.47个百分点，95.1%预测误差在±3%内。

Comments 9 pages, 6 figures, accepted as ICML 2026 poster:https://icml.cc/virtual/2026/poster/64847

Rift: A Conflict Signature for Deception in Language Models

Rift: 语言模型中欺骗行为的冲突特征

Petr Nyoma

机构 * Harmonic Labs 纠错

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

AI总结 通过对比知情欺骗与无知错误，发现欺骗性前向传递具有高残差秩的冲突特征，能以100%准确率无标签识别谎言，并跨模型、语言和架构迁移。

Comments 13 pages, 4 figures. Code and experiment logs: https://github.com/Omibranch/Rift

From Refusal Geometry to Safety Geometry: Harmfulness--Refusal Coupling under Dynamic Adversarial Fine-Tuning

从拒绝几何到安全几何：动态对抗微调下的有害性-拒绝耦合

Wenhao Lan, Shan Li, Xinhua Lai, Meiqi Wu, Junbin Yang, Haihua Shen

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

AI总结 研究通过双安全几何协议测量语言模型在对抗微调中有害性与拒绝机制的耦合程度，发现R2D2训练早期高耦合带来强鲁棒性但牺牲实用性，后期低耦合恢复部分实用性但攻击成功率回升。

EnvRL: Learn from Environment Dynamics in Agentic Reinforcement Learning

EnvRL: 在智能体强化学习中从环境动力学中学习

Zhitong Wang, Songze Li, Hao Peng, Shuzheng Si, Yi Wang, Maosong Sun, Juanzi Li

机构 * Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 提出EnvRL框架，通过状态预测和逆动力学两个辅助目标，将环境动力学学习融入智能体强化学习，在长周期任务中显著提升成功率。

Divide, Deliberate, Decide: A Multi-Agent Framework for Fine-Grained Egocentric Action Recognition

分、议、决：一种用于细粒度自我中心动作识别的多智能体框架

Alessandro Sottovia, Alessandro Torcinovich, Oswald Lanz

机构 * Faculty of Engineering, Free University of Bozen-Bolzano（博尔扎诺自由大学工程学院） 纠错

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

AI总结 提出一种零样本多智能体框架，通过视频分割、异构VLM专家协商和Borda计数聚合，提升细粒度自我中心动作识别性能。

Discovering Functionally Selective Brain Regions with a Deep Topographic Multimodal Model

发现功能选择性脑区：一种深度地形多模态模型

Badr AlKhamissi, Johannes Mehrer, Lara Marinov, Ahmed Abdelaal, Abdulkadir Gokce, Martin Schrimpf

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Max Planck Institute for Human Cognitive and Brain Sciences（马克斯·普朗克人类认知与脑科学研究所） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 提出Topo-Omni模型，通过空间平滑微调预训练基础模型，在单一连续虚拟皮层上整合视觉、听觉和语言/认知处理，产生与人类神经影像一致的多模态聚类，并用于发现新脑区。

Comments Preprint. First two author contributed equally

When English Isn't the Best Teacher: Source Language Effects in Cross-Lingual In-Context Learning

当英语不是最好的老师：跨语言上下文学习中的源语言效应

Fred Philippy, Siwen Guo, Jacques Klein, Tegawendé F. Bissyandé

机构 * Snt, University of Luxembourg（卢森堡大学科学技术系） ； Luxembourg Institute of Science and Technology（卢森堡科学技术研究院） 纠错

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

AI总结 研究跨语言上下文学习（ICL）中源语言选择的影响，发现基于微调的预期在ICL中不成立，提出有效选择源语言的替代启发式方法。

Comments Accepted at 1st Workshop on Multilinguality in the Era of Large Language Models (MeLLM 2026), co-located with ACL 2026

Pareto LoRA: Mitigating Modality Imbalance in Unified Multimodal Models via Pareto-Optimal Gradient Integration

Pareto LoRA：通过帕累托最优梯度集成缓解统一多模态模型中的模态不平衡

Xiwen Wei, Mark Nutter, Madhusudhanan Srinivasan, Radu Marculescu

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Advanced Micro Devices, Inc.（超威半导体公司） 纠错

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

AI总结 针对统一多模态模型在LoRA微调中语言梯度主导优化导致图像生成质量下降的问题，提出帕累托最优梯度集成策略Pareto LoRA，通过调节梯度方向和强度平衡文本与图像目标，在CoMM基准上显著提升图像感知质量达44.9%。

LLM Consumer Behavior Theory: Foundations of a Novel Research Field

LLM消费者行为理论：一个新兴研究领域的基础

Manon Reusens, Sofie Goethals, David Martens

机构 * Department of Engineering Management, University of Antwerp（安特卫普大学工程管理系） 纠错

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

AI总结 本文提出LLM消费者行为理论，研究LLM代理在市场中代表人类消费决策的行为，整合经济学与自然语言处理，探讨偏好表达、市场聚合及理性假设的失效。