语言大模型 / LLM

Omnilingual SONAR: Cross-Lingual and Cross-Modal Sentence Embeddings Bridging Massively Multilingual Text and Speech

Omnilingual SONAR：跨语言与跨模态句子嵌入，连接大规模多语言文本与语音

Omnilingual SONAR Team, João Maria Janeiro, Pere-Lluís Huguet Cabot, Ioannis Tsiamas, Yen Meng, Vivek Iyer, Guillem Ramírez, Loic Barrault, Belen Alastruey, Xiang "Tony" Cao, Yu-An Chung, Marta R. Costa-Jussa, David Dale, Kevin Heffernan, Jaehyeong Jo, Artyom Kozhevnikov, Alexandre Mourachko, Christophe Ropers, Holger Schwenk, Paul-Ambroise Duquenne

机构 * FAIR at Meta（Meta的FAIR） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 提出OmniSONAR模型，通过渐进式训练和教师-学生蒸馏，在数千种语言上实现文本、语音、代码和数学表达式的统一语义嵌入，在跨语言检索和翻译任务上显著降低错误率，并支持零样本语音翻译。

Modeling U.S. Attitudes Toward China via an Event-Steered Multi-Agent Simulator

通过事件驱动的多智能体模拟器建模美国对华态度

Chenxu Zhu, Hantao Yao, Wu Liu, Junbo Guo, Yongdong Zhang

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 提出事件驱动多智能体模拟器（ES-MAS），利用CURE数据集和双流数据集成引擎（DSDIE）及新闻驱动动态交互模块（NDDI），模拟美国对华舆论的动态演化，实验表明优于现有模型。

Beyond Grading Accuracy: Exploring Alignment of TAs and LLMs

超越评分准确性：探索助教与LLMs的一致性

Matthijs Jansen op de Haar, Nacir Bouali, Faizan Ahmed

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 本文提出一个评估管道，通过定量研究92个UML类图，比较助教与六个开源LLMs在单个评分标准上的表现，发现开源LLMs在评分准确性上接近助教，为混合主动评分系统提供了可能。

Comments 7 pages, 3 figures

Can Agents Distinguish Visually Hard-to-Separate Diseases in a Zero-Shot Setting? A Pilot Study

智能体能否在零样本设置中区分视觉上难以分离的疾病？一项初步研究

Zihao Zhao, Frederik Hauke, Juliana De Castilhos, Sven Nebelung, Daniel Truhn

机构 * Department of Diagnostic and Interventional Radiology, University Hospital Aachen, 52074 Aachen, Germany（诊断与介入放射科，亚琛大学医院，德国亚琛，52074） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 本研究探索多模态大语言模型智能体在零样本下区分视觉混淆疾病（如黑色素瘤与不典型痣、肺水肿与肺炎）的能力，提出基于对比裁决的多智能体框架，在皮肤镜数据上准确率提升11个百分点，但总体性能仍不足临床部署。

Comments Code available at https://github.com/TruhnLab/Contrastive-Agent-Reasoning. Accepted by MICCAI 2026

The Scaffold Effect: How Prompt Framing Drives Apparent Multimodal Gains in Clinical VLM Evaluation

脚手架效应：提示框架如何驱动临床VLM评估中的表面多模态增益

Doan Nam Long Vu, Simone Balloccu

机构 * Technical University of Darmstadt（达姆施塔特技术大学） 纠错

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

AI总结 研究发现，在临床VLM评估中，提示中提及MRI可用性即可解释70-80%的性能提升，与图像数据是否存在无关，这种“脚手架效应”揭示了表面评估无法反映真实多模态推理能力。

SARLO-80: Worldwide Slant SAR Language Optic Dataset 80cm

SARLO-80：全球斜距SAR语言光学数据集80cm

Solène Debuysère, Nicolas Trouvé, Nathan Letheule, Elise Colin, Georgia Channing

机构 * DEMR-ONERA – The French Aerospace Lab, Université Paris-Saclay（法国航空航天实验室DEMR-ONERA，巴黎-萨克雷大学） ； DTIS-ONERA – The French Aerospace Lab, Université Paris-Saclay（法国航空航天实验室DTIS-ONERA，巴黎-萨克雷大学） ； Hugging Face 纠错

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

AI总结 为解决高分辨率SAR与光学图像及文本对齐的数据稀缺问题，基于Umbra SLC数据构建了80cm斜距网格的SAR-光学-文本三元组数据集，支持跨模态检索与生成任务。

EFIQA: Explainable Fundus Image Quality Assessment via Anatomical Priors

EFIQA: 基于解剖先验的可解释眼底图像质量评估

Pengwei Wang, José Morano, Qian Wan, Hrvoje Bogunović

机构 * Institute of Artificial Intelligence, Center for Medical Data Science, Medical University of Vienna, Austria（维也纳医科大学医学数据科学中心人工智能研究所） ； Christian Doppler Lab for Artificial Intelligence in Retina, Medical University of Vienna, Austria（维也纳医科大学视网膜人工智能克里斯蒂安·多普勒实验室） 纠错

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

AI总结 提出无需质量标签的EFIQA框架，利用解剖先验通过掩膜解剖修复学习正常结构，生成空间质量图，在多个基准上超越监督方法，兼具可解释性。

Comments Accepted in MIDL 2026. Code: https://github.com/penway/EFIQA

Journal ref Proceedings of Machine Learning Research 315:2248-2264, 2026

Exploring the potential of AlphaEarth and TESSERA embeddings for Fine-scale Local Climate Zone Mapping: A case study across five cities in Switzerland

探索AlphaEarth和TESSERA嵌入在精细尺度局地气候区制图中的应用潜力：以瑞士五个城市为例

Htet Yamin Ko Ko, Clement Atzberger

机构 * International Space Science Institute（国际空间科学研究所） ； CYCLOPS MRV 纠错

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

AI总结 本研究对比TESSERA和AlphaEarth嵌入与传统Sentinel-1/2数据，使用注意力U-Net将粗分辨率LCZ图提升至10米，发现嵌入模型在跨城市迁移和精度上表现更优，但跨年迁移仍是挑战。

NEST: Narrative Event Structures in Time for Long Video Understanding

NEST：面向长视频理解的时间叙事事件结构

Ali Asgarov, Kaushik Narasimhan, Najibul Haque Sarker, Hani Alomari, Chia-Wei Tang, Anushka Sivakumar, Zaber Ibn Abdul Hakim, Shaurya Mallampati, Chris Thomas

机构 * Department of Computer Science, Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 提出NEST数据集（1005部全长电影），通过多模态叙事事件标注和关系链接，评估模型在长视频中理解事件结构、时间顺序和长程依赖的能力，实验表明事件检测等任务极具挑战性。

LaViSA: A Language and Vision Structural Ambiguity Benchmark

LaViSA：语言与视觉结构歧义基准

Lee Sangmyeong, Shun Inadumi, Koichiro Yoshino

机构 * Nara Institute of Science and Technology（奈良先端科学技术大学院大学） ； Guardian Robot Project RIKEN（RIKEN守护机器人项目） ； The University of Osaka（大阪大学） 纠错

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

AI总结 提出LaViSA基准，通过七类歧义句及对应图像评估视觉语言模型利用视觉场景解决结构歧义的能力，实验显示现有模型虽能部分利用视觉信息，但在特定歧义类型和细微语义区分上仍有局限。

ARTEMIS: Agent-guided Reliability-aware Temporal Mask Evolution for Imperfectly Supervised Video Polyp Segmentation

ARTEMIS: 基于智能体引导的可靠性感知时间掩码演化用于不完美监督的视频息肉分割

Tong Wang, Siwen Wang, Yaolei Qi, Jinxing Zhou, Yuting He, Guanyu Yang, Yutong Xie

机构 * Key Laboratory of New Generation Artificial Intelligence Technology and Its Interdisciplinary Applications, Southeast University, Ministry of Education（东南大学教育部新一代人工智能技术及其跨学科应用重点实验室） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI)（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； School of Medicine, Case Western Reserve University（凯斯西储大学医学院） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language agent(abstract)

AI总结 提出ARTEMIS框架，利用视觉语言智能体选择可靠时间锚点，结合SAM2传播和可靠性感知鲁棒学习，从不完美监督（点、涂鸦、少量密集标签）中学习高质量视频息肉分割掩码，在多个基准上达到最优性能。

WeGenBench: A Multidimensional Diagnostic Benchmark towards Text-to-Image Model Optimization

WeGenBench：面向文本到图像模型优化的多维诊断基准

Qian Liang, Xiaomin Li, Ying Zhang, Jia Xu, Lihao Ni, Hongrui Li, Jingjing Li, Jing Lyu, Chen Li

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Weixin, Tencent（腾讯微信） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)

AI总结 提出WeGenBench基准，包含4000个中英双语提示，通过场景分类和多维标签实现跨维度评估，并设计基于视觉语言模型的新颖指标，精准定位模型在特定生成类别中的缺陷。

HypOProto: Hyperbolic Ordinal Prototypes for Left Ventricular Filling Pressure Classification

HypOProto: 用于左心室充盈压分类的双曲序数原型

Victoria Wu, Nima Hashemi, Hooman Vaseli, Christina Luong, Purang Abolmaesumi, Teresa S. M. Tsang

机构 * The University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Vancouver General Hospital（温哥华综合医院） 纠错

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

AI总结 提出HypOProto框架，利用双曲空间中的序数原型对左心室充盈压进行分类，通过冻结的可解释基础模型实现高精度与临床可解释性。

Vibe Coding for Visualization Implementation: An Empirical Study of Practices and Challenges

Vibe Coding 用于可视化实现：实践与挑战的实证研究

Zhengyu Sun, Xiaolin Wen, Fengjie Wang, Can Liu, Yi Lai, Christophe Hurter, Yong Wang

专题命中 评测与基准 ：prompting(abstract)

AI总结 通过16名参与者的实证研究，探讨用户使用AI驱动的自然语言交互工具生成可视化时的实践（提示、评估、迭代）和挑战。

Comments 5 pages, 2 figures. Short paper under review

Text2Structure3D: Graph-Based Generative Modeling of Equilibrium Structures with Diffusion Transformers

Text2Structure3D: 基于扩散变换器的图生成建模平衡结构

Lazlo Bleker, Zifeng Guo, Kaleb E. Smith, Kam-Ming Mark Tam, Karla Saldaña Ochoa, Pierluigi D'Acunto

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

AI总结 提出Text2Structure3D，结合潜在扩散、变分图自编码器和图变换器，从自然语言提示生成接近平衡状态的结构图，并通过残余力优化确保完全满足静力平衡。

Journal ref Results in Engineering 31 (2026) 111375

Closing the Social-Semantic Gap: SPSD for Edge-Based Prompt Compression in Cloud LLM Inference

缩小社会-语义差距：SPSD用于云LLM推理中的边缘端提示压缩

Abhinit Sen, Ajeet Kumar, Manaranjan Pradhan

机构 * Indian School of Business（印度管理学院） 纠错

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

AI总结 针对云LLM推理中提示词预填充阶段能耗高的问题，提出SPSD边缘端管道，利用4比特量化小语言模型压缩用户提示，在保持响应质量非劣效的前提下，平均节省99.9个输入token，每调用净节能70-270 uWh。

Comments 19 pages, 7 tables, 1 figure, includes appendix

NIM4-ASR: Towards Efficient, Robust, and Customizable Real-Time LLM-Based ASR

NIM4-ASR：迈向高效、鲁棒且可定制的实时基于LLM的语音识别

Yuan Xie, Jiaqi Song, Guang Qiu, Xianliang Wang, Kai Qiao, Junfeng Yuan, Shengqing Liu, Yi Zhang, Bowen Chen, Ming Lei, Jie Gao, Jie Wu

机构 * Advanced Intelligent Systems Group, NIO（蔚来智能系统集团） 纠错

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

AI总结 提出NIM4-ASR框架，通过重新设计多阶段训练范式（包括预训练架构优化、迭代异步SFT和ASR专用强化学习）以及生产优化（噪声鲁棒性、流式推理和RAG热词定制），在2.3B参数下实现SOTA性能。

Exposing the Unsaid: Visualizing Hidden LLM Bias through Stochastic Path Aggregation

揭示未言明之事：通过随机路径聚合可视化隐藏的LLM偏见

Matteo Pelossi, Rita Sevastjanova, Thilo Spinner, Mennatallah El-Assady

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 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.AI

AI总结 提出TreeTracer工具，通过系统扰动分析、语法对齐聚合和分类感知节点合并，利用桑基图对比不同语义上下文，揭示LLM中隐藏的代表性和句法偏见。

Comments 14 pages

Mitigating Anchoring Bias in LLM-Based Agents for Energy-Efficient 6G Autonomous Networks

缓解基于LLM的智能体在节能6G自主网络中的锚定偏差

Hatim Chergui, Claudia Carballo González, Farhad Rezazadeh, Merouane Debbah

机构 * i2CAT Foundation（i2CAT基金会） ； Universitat Politècnica de Catalunya（政治技术大学） ； Research Institute for Digital Future（数字未来研究院） 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 提出一种基于截断三参数威布尔分布的随机锚定策略，缓解LLM智能体在6G网络切片中的锚定偏差，结合CVaR数字孪生保障SLA尾延迟，实现高达25%的节能。

Comments 7 pages, 4 figures

A Survey of On-Policy Distillation for Large Language Models

大型语言模型的在线策略蒸馏综述

Mingyang Song, Mao Zheng

机构 * Tencent, China（腾讯，中国） 纠错

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

AI总结 本文综述了大型语言模型的在线策略蒸馏方法，探讨了蒸馏过程中如何通过反馈减少累积误差，提出了基于f-散度最小化的蒸馏框架，并分析了蒸馏与强化学习之间的联系。

Comments Ongoing Work

SAGE: Semantic-Aware Gray-Box Game Regression Testing with Large Language Models

SAGE: 基于语义的灰盒游戏回归测试与大型语言模型

Jinyu Cai, Jialong Li, Nianyu Li, Zhenyu Mao, Mingyue Zhang, Kenji Tei

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

AI总结 提出SAGE框架，利用LLM引导强化学习自动生成测试套件，通过语义多目标优化精简测试，并基于更新日志语义分析优先排序，在Overcooked Plus和Minecraft中实现高效回归测试。

Comments This paper has been accepted by Automated Software Engineering journal

AutoPass: Evidence-Guided LLM Agents for Compiler Performance Tuning

AutoPass：基于证据的LLM智能体用于编译器性能调优

Zepeng Li, Jie Ren, Zhanyong Tang, Jie Zheng, Zheng Wang

机构 * Shaanxi Normal University（陕西师范大学） ； Northwest University（西北大学） ； University of Leeds（利兹大学） 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.AI

AI总结 提出AutoPass多智能体框架，通过查询编译器内部状态和中间表示，利用运行时反馈迭代优化编译选项，无需训练即可提升性能，在x86-64和ARM64上分别实现1.043倍和1.117倍加速。

Navigating Unreliable Parametric and Contextual Knowledge: Explicit Knowledge Conflict Resolution for LLM Inference

导航不可靠的参数化与上下文知识：面向LLM推理的显式知识冲突解决

Huang Peng, Jiuyang Tang, Weixin Zeng, Hao Xu, Xiang Zhao

机构 * National Key Laboratory of Big Data and Decision, National University of Defense Technology（国防科技大学大数据与决策国家重点实验室） 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

AI总结 提出MACR框架，通过自适应知识评估与多智能体推理，显式解决大语言模型内部参数知识与外部上下文之间的冲突，超越传统二元选择范式。

Comments 12 pages, 3 figures

SafeSpec: Fast and Safe LLM via Dynamic Reflective Sampling

SafeSpec: 通过动态反射采样实现快速且安全的LLM

Haotian Xu, Zeyang Zhang, Linbao Li, Huadi Zheng, Yu Li, Cheng Zhuo

机构 * Zhejiang University, Hangzhou, China（浙江大学） ； Huawei（华为） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen, China（哈尔滨工业大学（深圳）） 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SafeSpec框架，将轻量安全头集成到推测解码的验证过程中，通过风险估计和反射采样恢复安全生成，在保持加速的同时显著降低攻击成功率。

From Construction to Injection: Edit-Based Fingerprints for Large Language Models

从构建到注入：面向大型语言模型的基于编辑的指纹

Yue Li, Xin Yi, Dongsheng Shi, Yongyi Cui, Gerard de Melo, Linlin Wang

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； Hasso Plattner Institute/University of Potsdam（哈索罗普拉特纳研究所/波茨坦大学） 纠错

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

AI总结 提出端到端注入指纹框架，通过代码混合指纹和多候选编辑方法，解决黑盒部署中指纹的不可感知性和鲁棒性挑战。

Comments preprint

Pruning via Causal Attribution Preserves Reasoning Performance in Large Language Models

基于因果归因的剪枝保留大型语言模型的推理性能

Amogh Sheth, Biruk Assefa, Yi Wen Huang, Andrew Lin, Yuhao Ge

机构 * Edison Academy Magnet School（爱迪生学院磁石学校） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； State University of New York College at Plattsburgh（纽约州立大学普拉茨堡学院） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Independent Researcher（独立研究员） 纠错

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

AI总结 提出无需训练的因果归因剪枝（CAP）方法，通过测量注意力头对推理任务的因果影响进行细粒度剪枝，在20%稀疏度下相比Wanda在ARC-Challenge上准确率提升高达61%。

Comments Accepted at the ICLR 2026 Workshop on LLM Reasoning. 13 pages, 2 figures

PerceptionDLM: Parallel Region Perception with Multimodal Diffusion Language Models

PerceptionDLM：基于多模态扩散语言模型的并行区域感知

Yueyi Sun, Yuhao Wang, Jason Li, Ye Tian, Tao Zhang, Jacky Mai, Yihan Wang, Haochen Wang, Jinbin Bai, Ling Yang, Yunhai Tong

机构 * Peking University（北京大学） ； MSALab ； ByteDance（字节跳动） 纠错

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

AI总结 提出PerceptionDLM，利用扩散语言模型的并行解码特性，通过高效提示和结构化注意力掩码实现多区域并行感知，显著提升推理效率，并构建ParaDLC-Bench基准进行评估。

Comments Code available at https://github.com/MSALab-PKU/PerceptionDLM

Displacement Is Not Direction: Evaluating Fidelity Metrics for Quantized LLM Deployment

位移不是方向：评估量化LLM部署的保真度指标

Miloš Nikolić, Ali Hadi Zadeh, Enrique Torres Sanchez, Andreas Moshovos

机构 * ByteShape ； University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute for Artificial Intelligence（向量人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 本文研究KL散度等保真度指标在量化语言模型部署中与下游基准分数的相关性，发现整体强相关但在近基线区域失效，归因于KL散度主要衡量分歧量而非方向。

Wisdom of Committee: Diverse Distillation from Large Foundation Models and Domain Experts

委员会智慧：来自大型基础模型和领域专家的多样化蒸馏

Zichang Liu, Qingyun Liu, Yuening Li, Liang Liu, Anshumali Shrivastava, Shuchao Bi, Lichan Hong, Ed H. Chi, Zhe Zhao

机构 * Rice University（Rice大学） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Google Inc（谷歌公司） ； University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） 纠错

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

AI总结 针对基础模型向紧凑领域模型蒸馏时能力、架构和模态差异大的问题，提出DiverseDistill框架，通过可学习的问答机制和对齐异构教师输出，在推荐和视觉任务上恢复73-114%的性能差距。

Comments Accepted at the 1st Workshop on Resource-Efficient Learning and Knowledge Discovery (RelKD), KDD 2026

Journal ref Proceedings of the International Workshop on Resource-Efficient Learning and Knowledge Discovery (RelKD), KDD 2026

Interpreting Neural Combinatorial Optimization via Evolving Programmatic Bottlenecks

通过演化程序瓶颈解释神经组合优化

Haocheng Duan, Yuxin Guo, Jieyi Bi, Anqi Xie, Sirui Li, Yining Ma, Cathy Wu

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出演化程序瓶颈（EPB）框架，通过将黑盒神经组合优化模型蒸馏为可读程序组合，利用LLM和混合梯度下降实现可解释性，揭示模型行为与经典启发式变体的关系。

Comments Under Review