语言大模型 / LLM

LLM-Aided A* Search in Non-Geometric Network Graphs

LLM辅助的非几何网络图中的A*搜索

Nouf Alabbasi, Esraa Ghourab, Omar Alhussein

机构 * KU 6G Research Centre, Department of Computer Science, Khalifa University, Abu Dhabi, UAE（KU 6G研究中心，计算机科学系，哈利法大学，阿布扎赫德，阿联酋） 纠错

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

AI总结 针对非几何网络图最短路径问题，提出LLM辅助A*算法，利用LLM生成中间路标点引导搜索，结合路标距离作为启发式，减少约50%扩展节点，路径成本略有增加。

VCT: A Verifiable Transcript System for LLM Conversations

VCT: 一种用于LLM对话的可验证转录系统

Ruilin Xing, Feihong Li, Jiayue Liu, Jiali Zheng, Wei Liu, Wanzhi Xie

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

AI总结 针对LLM对话非线性演化（如重提示、回复再生、会话删除等）导致传统日志无法保证完整性的问题，提出VCT系统，通过三层密码学数据结构（分支级哈希链、会话级Merkle树、账户级Merkle根）和带删除屏障的状态转换协议，实现账户级对话记录的完整性、一致性、可验证共享和不可否认性。

Comments 58 pages, 14 figures, 10 tables

Have You Ever Seen Them? Entity-level Membership Inference through Interrogating Large Language Models

你见过它们吗？通过审问大型语言模型进行实体级成员推断

Yiran Zhu, Ziqi Yang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 提出实体级成员推断任务，通过语义特征分析从LLM生成文本中判断实体信息是否用于训练，形式化约束并设计五种审问策略，在人物实体上AUC达0.97。

Library-Aware Doubles and Iterative Repair for Large Language Model-Generated Unit Tests in OpenSIL Firmware

面向OpenSIL固件中大语言模型生成的单元测试的库感知双打与迭代修复

Ma Toan Bach, Yuchi Zheng, Haingo Razafindranto, Tanvir Alam, Aric Leather, Ranveer Sandhu, Jitesh Arora

机构 * School of Software Design and Data Science（软件设计与数据科学学院） ； Seneca Polytechnic（森纳学院） ； Advanced Micro Devices Canada（加拿大先进微器件公司） 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.AI

AI总结 针对OpenSIL固件单元测试因构建约束易失败的问题，提出LLM引导的多智能体自动化测试生成与迭代修复流程，在76个函数中73个生成可编译测试，行覆盖率达98.8%。

Comments 20 pages, 10 figures, 1 Table. This work has been submitted to the IEEE for possible publication

Large Language Model-Assisted Framework for BSM Model Building

大型语言模型辅助的BSM模型构建框架

Shaikh Saad

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

AI总结 提出bsm_agent框架，结合确定性物理后端与LLM聊天接口，通过自然语言指定新场量子数，自动构建可重整拉氏量、检查规范反常、导出对称性破缺条件与质量矩阵，确保结果可重复。

Comments 49 pages. Includes a Python package for BSM model building via LLM chat from user-specified particle quantum numbers. Code: https://github.com/saad-hep/bsm_agent

scLLM-DSC: LLM-Knowledge Enhanced Cross-Modal Deep Structural Clustering for Single-Cell RNA Sequencing

scLLM-DSC：基于LLM知识增强的跨模态深度结构聚类用于单细胞RNA测序

Ping Xu, Pengjiang Li, Tian Du, Zaitian Wang, Jiawei Gu, Zhiyuan Ning, Ziyue Qiao, Pengfei Wang, Yuanchun Zhou

机构 * Computer Network Information Center, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算机网络信息中心） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Hangzhou Institute for Advanced Study, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学杭州高等研究院） ； School of Computing and Information Technology, Great Bay University（大湾区大学计算机科学与技术学院） ； School of Engineering, Westlake University（西湖大学工学院） 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.AI、cs.LG

AI总结 提出scLLM-DSC框架，通过知识驱动语义视图与结构感知拓扑视图的跨模态对比对齐，利用LLM增强单细胞RNA测序数据的聚类性能，显著优于现有方法。

EquivPruner: Boosting Efficiency and Quality in LLM-Based Search via Action Pruning

EquivPruner：通过动作剪枝提升基于LLM的搜索效率与质量

Jiawei Liu, Qisi Chen, Jianshu Zhang, Quan Liu, Defu Lian

机构 * School of Computer Science and Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学计算机科学与技术学院） ； Department of Data Science, City University of Hong Kong（香港城市大学数据科学系） ； iFLYTEK Research（iFLYTEK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.CL、cs.AI

AI总结 针对LLM搜索中语义等价步骤导致的大量冗余消耗，提出EquivPruner方法，通过剪枝等价动作提升效率，并创建数学等价数据集MathEquiv训练轻量检测器，在多种任务中显著减少token消耗并提高准确性。

Comments Accepted by ACL 2026

The Score Granularity Gap in Black-Box LLM Classification: A Comparative Study of Confidence Constructions

黑盒LLM分类中的分数粒度差距：置信度构建的比较研究

Ao Sun, Tian Sun, Jiaxing Geng

机构 * institutetext: 1 1（机构1） ； institutetext: 2 2（机构2） ； institutetext: 3 3（机构3） 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

AI总结 研究黑盒LLM分类中置信度分数的粒度差距，比较七种构建方法，发现单次口头置信度排名良好但取值有限，多查询聚合可帮助弱模型但可能降低强模型性能。

Abstract representational geometry supports inference in large language models

抽象表征几何支持大型语言模型中的推理

Yunan Zeng, Yuwang Wang

机构 * College of Future Information Technology, Fudan University（复旦大学未来信息科技学院） ； Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University（北京信息科学与技术国家研究中心，清华大学） 纠错

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

AI总结 本研究通过文本版情境反转学习范式，比较人类与LLM的行为和表征，发现LLM内部状态在推理时形成类似海马体的抽象几何结构，且该结构分层组织，高层次表征与推理相关。

GRINQH: Graded Input-based Quantization Hierarchy for Efficient LLM Generation

GRINQH：基于分级输入的量化层次结构用于高效LLM生成

Jette Oberländer, Jan Finkbeiner, Catherine M. Schöfmann, Emre Neftci

机构 * Fakultät für Informatik, RWTH Aachen（亚琛工业大学计算机科学系） ； Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik, RWTH Aachen（亚琛工业大学电气工程与信息技术系） ； Peter Grünberg Institut, Forschungszentrum Jülich GmbH（于利希研究中心彼得·格林贝格研究所） 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 提出GRINQH框架，利用激活幅度动态分配权重通道精度，统一量化与稀疏化，加速LLM解码阶段，在Llama3和Qwen3上优于现有方法，实现2位生成。

Demystifying Numerical Instability in LLM Inference: Achieving Reproducible Inference for Mission-Critical Tasks with HEAL

揭秘LLM推理中的数值不稳定性：使用HEAL实现关键任务的可复现推理

Zhenting Zhu, Lucas Thai, Shan Yu, Yicheng Liu, Yifan Qiao, Chenxi Wang, Harry Xu, Junyi Shu

机构 * UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 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.LG

AI总结 针对LLM在关键任务中因16位精度导致输出不一致的问题，提出HEAL方法，通过INT16量化和代数误差补偿，在保持FP32精度的同时减少性能开销。

SVD-Surgeon: Optimal Singular-Value Surgery for Large Language Model Compression

SVD-Surgeon：面向大语言模型压缩的最优奇异值手术

Mahmoud Safari, Frank Hutter

机构 * University of Freiburg（弗莱堡大学） ； Prior Labs ； ELLIS Institute Tübingen（蒂宾根ELLIS研究所） 纠错

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

AI总结 提出SVD-Surgeon，一种无需训练的方法，将最优脑外科医生框架引入奇异值基，通过闭式更新保留的奇异值补偿截断损失，并基于显著性选择修剪值，可叠加于现有SVD压缩器上，改善困惑度-压缩权衡。

Comments 8 pages, 3 figures, 5 tables; appendix

$π$-RAG: Oblivious Retrieval via Semantic Quantization and Transcendental Addressing for Large Language Models

$\pi$-RAG：通过语义量化和超越寻址实现的大语言模型遗忘检索

Aniket Wattamwar, Mrunal Kakirwar

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

AI总结 提出$\pi$-RAG架构，利用$\pi$的数字作为超越熵源，通过语义量化层将用户输入映射到规范意图质心，生成$\pi$-key实现遗忘检索，保障数据隐私。

Parameter-Efficient Neuroevolution for Diverse LLM Generation: Quality-Diversity Optimization via Prompt Embedding Evolution

参数高效神经进化用于多样化大语言模型生成：通过提示嵌入进化实现质量-多样性优化

Dongxin Guo, Jikun Wu, Siu Ming Yiu

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Stellaris AI Limited（Stellaris AI有限公司） 纠错

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

AI总结 本文提出QD-LLM框架，通过进化提示嵌入实现参数高效神经进化，提升大语言模型生成质量与多样性，实验显示其在多个基准测试中表现优异。

Comments 11 pages, 3 figures, 7 tables, 1 algorithm, 1 theorem. Accepted to GECCO 2026

The Language-Energy Divide: Measuring Energy Costs of Multilingual LLM Inference

语言-能量鸿沟：衡量多语言大模型推理的能量成本

Naihao Deng, Alissa Shen, Yiming Feng, Joan Nwatu, Jae-Won Chung, Mosharaf Chowdhury, Yulong Chen, Rada Mihalcea

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Aberdeen（阿伯丁大学） 纠错

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

AI总结 系统研究多语言LLM推理的能量消耗，发现不同语言间每token能耗差异达8.3倍，总能耗差异达179倍，低资源语言能耗高且准确率低，建议将能量作为评估指标。

An LLM-Explainable DRL Framework for Passenger-Directed Autonomous Driving

面向乘客导向自动驾驶的LLM可解释DRL框架

Ouided Braoui, Meriem Bouali, Nadir Farhi

机构 * LITAN, ESTIN（LITAN，ESTIN） ； Cosys-Grettia, Univ Gustave Eiffel（Cosys-Grettia，古斯塔夫·埃菲尔大学） 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、cs.LG

AI总结 提出结合深度强化学习与大型语言模型可解释模块的框架，实现自适应驾驶控制并向乘客解释决策，平衡安全性、适应性和可解释性。

AGENTSERVESIM: A Hardware-aware Simulator for Multi-Turn LLM Agent Serving

AGENTSERVESIM：面向多轮LLM智能体服务的硬件感知模拟器

Rakibul Hasan Rajib, Mengxin Zheng, Qian Lou

机构 * University of Central Florida（中佛罗里达大学） 纠错

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

AI总结 提出AGENTSERVESIM模拟器，通过程序编排器、工具模拟器、会话感知路由器和KV驻留模型等模块，在程序粒度上评估多轮LLM智能体服务策略，在CPU上以6%误差复现真实系统行为。

Comments Preprint

Concordia: JIT-Compiled Persistent-Kernel Checkpointing for Fault-Tolerant LLM Inference

Concordia: 用于容错LLM推理的即时编译持久内核检查点

Yuhang Gan, Yiwei Yang, Yuyi Li, Xiangyu Gao, Yichen Wang, Rain Jiang, Xiaoning Ding, Andi Quinn, Chen Qian

机构 * University of California Santa Cruz（加州大学圣克ruz分校） ； University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 针对LLM推理中GPU状态丢失问题，提出Concordia运行时，利用设备驻留持久内核实现JIT编译的增量检查点，支持PTX/SASS级插桩，无需修改应用代码。

RLM-Cascade: Response-Level Speculative Decoding for Cost-Efficient LLM API Serving

RLM-Cascade：用于成本高效LLM API服务的响应级推测解码

Haifeng Wu, Srinivasan Manoharan, Fangbo Tu, Junhua Zhao, Jian Wan

机构 * PayPal 纠错

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

AI总结 提出RLM-Cascade代理层系统，通过响应级推测解码降低LLM API成本，在真实编码工作负载上实现45.8%成本降低和1.83倍延迟加速，同时保持或超越基线质量。

Comments 9 pages, 1 figure, 9 tables

Delay-Adaptive Speculation Control for Low-Latency Edge-Cloud LLM Inference

面向低延迟边缘-云LLM推理的延迟自适应推测控制

Kangkang Sun, Jianhua Li, Xiuzhen Chen, Junyi He, Minyi Guo

机构 * Shanghai Key Laboratory of Integrated Administration Technologies for Information Security, School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海信息安全集成管理技术重点实验室，上海交通大学计算机科学学院） ； School of Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（深圳大学理学院，香港中文大学（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 针对分布式边缘-云推理中推测解码的草稿长度在线控制问题，提出延迟单调阈值最优策略，并设计在线算法UCB-SpecStop，在真实测试台上验证了相变预测，延迟降低达22.4%。

Comments 16 pages, 9 figures, submitted to an IEEE journal for possible publication

Human-Less LLM Serving: Quantifying the Human Tax on Throughput

无人类交互的LLM服务：量化吞吐量中的人类税

Jianhui Lian, Li Chen, Dan Li, Yong Jiang

机构 * Tsinghua SIGS（清华大学SIGS） ； Beijing Zhongguancun Laboratory（北京中关村实验室） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本研究通过系统测量发现，为满足人类感知延迟的SLO（TTFT和TPOT），LLM服务系统在长上下文场景下牺牲了60-93%的吞吐量，并提出无人类交互服务模式以消除这一开销。

Comments 10 pages, 2 figures, 1 table. Preliminary work

Distribution-Aware Algorithm Design with LLM Agents

具有LLM代理的分布感知算法设计

Saharsh Koganti, Priyadarsi Mishra, Pierfrancesco Beneventano, Tomer Galanti

机构 * Texas A&M University（德克萨斯大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 本文研究了学习可执行求解器代码而非预测器的场景，提出求解器提示抽象，并证明其在正确性和运行时间上的泛化能力，通过LLM代码代理在多个组合优化问题上验证了方法的有效性。

LUQ: Layerwise Ultra-Low Bit Quantization for Multimodal Large Language Models

LUQ: 多模态大语言模型的逐层超低位量化

Shubhang Bhatnagar, Andy Xu, Kar-Han Tan, Narendra Ahuja

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； HP Inc.（惠普公司） 纠错

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

AI总结 提出LUQ方法，通过逐层输出激活熵衡量功能复杂度，对简单层应用超低位量化，结合多模态校准，在LLaVA-1.5和Qwen-2.5-VL上实现低于4-bit量化，内存减少40%和31%，MME性能下降<10%。

Comments Published in Transactions on Machine Learning Research (2026)

LLM-Driven Heuristic Frame-Level Quantization Parameter Adaptation for VVenC

基于LLM的启发式帧级量化参数自适应调整用于VVenC

Liqiang He, Yingwen Zhang, Riyu Lu, Meng Wang, Shiqi Wang

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

AI总结 提出利用大语言模型自动设计帧级QP分配的率失真优化启发式，通过闭环进化框架迭代生成并评估候选算法，在VVenC上实现优于固定QP和拉格朗日基线的率失真性能。

MOCAP: Wafer-Scale-Chip-Oriented Memory-Orchestrated Chunked Pipelining Framework for Prefill-Only LLM Inference

MOCAP：面向晶圆级芯片的面向预填充LLM推理的内存协调分块流水线框架

Zichuan Wang, Huizheng Wang, Yuheng Xiao, Haonan Zuo, Taiquan Wei, Jinyi Deng, Chao Li, Yang Hu, Shouyi Yin

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MOCAP框架，通过内存平衡KV重分配和延迟平衡分块划分，解决晶圆级芯片上长上下文预填充中的内存和延迟不平衡问题，显著降低端到端延迟并提高吞吐量。

Comments 15 pages, 6 figures, accepted by APPT 2026

Evidence-Bound Gateway-Path Provenance for Third-Party LLM Inference

第三方LLM推理的证据绑定网关路径溯源

Fei Wang, Zebai Tian

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,title_cn)

AI总结 针对第三方LLM网关中路由替换、隐藏回退等不可信问题，提出证据绑定架构，通过受信任执行环境分离控制面与执行面，实现可验证的路径溯源。

Comments 9 pages,2 figures

StickyInvoc: Rethinking Task Models for High-throughput Workflows in the LLM Era

StickyInvoc：重新思考LLM时代高通量工作流的任务模型

Thanh Son Phung, Douglas Thain

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,title_cn)

AI总结 针对LLM推理在高通量工作流中因反复加载模型参数导致的性能瓶颈，提出StickyInvoc任务模型，通过分离状态创建与销毁，将状态持久化复用，实现3.6倍加速。

Comments arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2510.14024

RouterWise: Joint Resource Allocation and Routing for Latency-Aware Multi-Model LLM Serving

RouterWise: 多模型LLM服务中的联合资源分配与路由

Hossein Hosseini Kasnavieh, Gholamreza Haffari, Christopher Leckie, Adel N. Toosi

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,title_cn)

AI总结 针对延迟敏感的多模型LLM服务，RouterWise通过联合资源分配与路由策略优化，提升输出质量并满足延迟目标。

EasyUUV: An LLM-Enhanced Universal and Lightweight Sim-to-Real Reinforcement Learning Framework for UUV Attitude Control

EasyUUV：一种用于UUV姿态控制的LLM增强通用轻量级仿真到现实强化学习框架

Guanwen Xie, Jingzehua Xu, Jiwei Tang, Yubo Huang, Zixi Wang, Shuai Zhang, Dongfang Ma, Juntian Qu, Xiaofan Li

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院，清华大学） ； Department of Mechanical Engineering, The University of Hong Kong（香港大学机械工程系） ； Department of Data and Systems Engineering, The University of Hong Kong（香港大学数据与系统工程系） ； School of Civil Engineering, Southwest Jiaotong University（西南交通大学土木工程学院） ； School of Information and Software Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学信息与软件工程学院） ； Department of Data Science, New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院数据科学系） ； Ocean College, Zhejiang University（浙江大学海洋学院） 纠错

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EasyUUV框架，结合并行强化学习与混合控制架构，并集成多模态大语言模型自适应调整参数，实现UUV姿态控制的鲁棒性和泛化性，经仿真与实船验证。

Comments 12 pages, 14 figures

Orchestration for Domain-specific Edge-Cloud Language Models

面向特定领域的边缘-云端语言模型的编排

Prasoon Patidar, Alex Crown, Kevin Hsieh, Yifei Xu, Tusher Chakraborty, Ranveer Chandra, Yuvraj Agarwal

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

AI总结 提出ECO-LLM系统，通过联合优化LLM服务流水线组件配置，在查询级别动态选择策略，在智能家居和智能汽车场景中相比GPT-4o准确率提升至90%，成本降低90%，延迟降低55%。