语言大模型 / LLM

Confidence-Aware Tool Orchestration for Robust Video Understanding

置信度感知的工具编排用于鲁棒视频理解

Yangfan He, Yujin Choi, Jaehong Yoon

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

AI总结 针对视频推理模型盲目信任所有帧的问题，提出Robust-TO框架，通过每帧可信度评分、统一证据接口和三阶段合成机制，在八项任务上实现56.4%准确率，超越最强开源基线10.6%，并在五种真实扰动下保持54.3%准确率。

Comments Project page: https://rova-v2.github.io/

VoiceTTA: Enhancing Zero-Shot Text-to-Speech via Reinforcement Learning-Based Test-Time Adaptation

VoiceTTA: 通过基于强化学习的测试时自适应增强零样本文本到语音

Tianxin Xie, Chenxing Li, Dong Yu, Li Liu

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Tencent（腾讯） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：preference optimization(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出VoiceTTA，一种基于强化学习的测试时自适应方法，通过优化可学习前缀和风格奖励，提升预训练零样本TTS模型对罕见语音风格的模仿能力。

Comments 5 pages, accepted to Interspeech 2026

Focusing on What Matters: Saliency-Harnessing Accurate Routing for Diffusion MoE

关注重要之处：面向扩散MoE的显著性引导精确路由

Haoyou Deng, Keyu Yan, Chaojie Mao, Xiang Wang, Yu Liu, Changxin Gao, Nong Sang

机构 * Key Laboratory of Image Processing and Intelligent Control, School of Artificial Intelligence and Automation, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学人工智能与自动化学院图像处理与智能控制重点实验室） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里巴巴集团通义实验室） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：post-training(abstract)

AI总结 针对扩散MoE中路由无法准确分配计算资源给显著令牌的问题，提出SharpMoE后训练框架，利用干净潜在特征作为无噪声引导信号，并引入轨迹路由损失，实现精确资源分配，在视觉生成中达到最优性能。

Comments ECCV 2026

PortraitGen: Exemplar-Driven GRPO with Dual-Reward Guidance for Photorealistic Portrait Generation

PortraitGen: 基于示例驱动的双奖励引导GRPO的逼真肖像生成

Xiaomin Li, Qian Liang, Yinan Li, Ying Zhang, Chen Li, Jing Lyu, Huchuan Lu, Xu Jia

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

专题命中 后训练与偏好优化 ：post-training(abstract)

AI总结 提出PortraitGen框架，通过将真实图像引入GRPO采样组并设计双奖励机制（OmniReward和AI-Portrait），有效抑制AI伪影，实现逼真肖像生成。

RMTL: Reinforced Micro-task Learning for Long-Horizon Manipulation with VLM Rewards

RMTL: 基于强化微任务学习与VLM奖励的长时域操作

Anıl Can Ateş, Orhan Kahraman, Cihan Topal

机构 * Istanbul Technical University（伊斯坦布尔理工大学） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：language model(abstract)

AI总结 针对长时域操作中单提示VLM奖励信号稀疏的问题，提出RMTL方法，将任务分解为语言描述的微任务，通过多视角VLM奖励和反向课程学习加速训练，并学习层次化策略切换微任务。

Comments 16 pages, 11 figures

Symbolic Reasoning Frameworks Trigger Memory-Mediated Ecosystem Dynamics in Multi-Agent LLM Systems

符号推理框架在多智能体战略环境中调节大语言模型的风险规避

Augustin Chan

机构 * iterative.day 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(title,summary_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本研究通过注入符号推理框架（如易经、塔罗牌）作为反思提示，发现其能差异化调节LLM的风险规避倾向，并在多智能体博弈中产生框架特定的胜者分布，且该效应源于反思过程而非内容遵循。

Comments 28 pages, 4 figures, 9 tables, 6 listings. Code and data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20338937

From Weights to Features: SAE-Guided Activation Regularization for LLM Continual Learning

从权重到特征：SAE引导的激活正则化用于大语言模型持续学习

Evan Ning, Wei Xue, Dong Lou, Yike Guo

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(title)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 针对大语言模型持续学习中的灾难性遗忘问题，提出利用预训练稀疏自编码器（SAE）在激活空间进行正则化，通过特征掩码平衡稳定性和可塑性，无需旧任务数据，内存效率高，在TRACE和MedCL基准上超越EWC等方法。

Comments 21 pages, 4 figures, 6 tables

ProfileFoundry: A Synthetic Person-Object Substrate for Privacy, Memory, and Tool-Use Evaluation in LLM Agent

ProfileFoundry: 用于LLM智能体隐私、记忆和工具使用评估的合成人物-对象基底

Sriram Selvam, Anneswa Ghosh

机构 * NVIDIA Corporation（英伟达公司） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.CL

AI总结 提出ProfileFoundry，一个确定性生成器，发布10万个合成成人人物对象，包含快照、家庭、雇主等字段及事件、关系边，用于下游基础模型评估中的记忆、隐私等任务。

EGG: An Expert-Guided Agent Framework for Kernel Generation

EGG: 一种专家引导的核函数生成智能体框架

Yaochen Han, Ke Fan, Hongxu Jiang, Wanqi Xu, Weiyu Xie, Runhua Zhang, Chenhui Zhu, Yixiang Zhang

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出EGG框架，通过将核函数生成分解为算法结构设计与硬件特定调优两阶段，并采用阶段感知的多智能体协作机制，实现正确性与高性能，在KernelBench上平均加速比PyTorch达2.13倍。

Temporal Validity in Retrieval Memory: Eliminating Stale-Fact Errors for AI Agents over Evolving Knowledge

检索记忆中的时间有效性：消除AI智能体在知识演化中的过时事实错误

Neeraj Yadav

机构 * MemStrata.dev — Called It Inc. (Enterprise)（MemStrata.dev — Called It Inc.（企业）） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 针对RAG无法处理知识演化导致过时事实错误的问题，提出MemStrata，通过确定性替换规则维护时间有效性，在演化知识上准确率达0.95-1.00，过时事实错误率降至~0%。

Comments 21 pages, 5 tables. Code, prompts, and evaluation datasets included

Information-Aware KV Cache Compression for Long Reasoning

面向长推理的信息感知KV缓存压缩

Jushi Kai, Zhuiri Xiao, Alexandra Birch, Zhouhan Lin

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出InfoKV框架，通过结合预测不确定性与注意力分数进行KV缓存压缩，在长上下文推理中优于现有方法。

SocialPersona: Benchmarking Personalized Profiling and Response with Multimodal Social-Media Context

SocialPersona: 基于多模态社交媒体上下文的个性化画像与回复基准测试

Qinkai Zhang, Yanyan Zhao, Xin Lu, Yulin Hu, Pengtao Han, Bing Qin

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出SocialPersona基准，评估多模态大语言模型从社交媒体时间线推断用户偏好并用于对话的能力，实验表明模型在细粒度与近期偏好上表现不足。

Structure Before Collapse: Transient semantic geometry in next-token prediction

坍塌前的结构：下一词预测中的瞬态语义几何

Yize Zhao, Isabel Papadimitriou, Christos Thrampoulidis

机构 * The University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 研究下一词预测语言模型在独热标签训练下如何学习语义结构，发现早期训练出现语义聚类但最终会过渡到对称态，通过Gram矩阵分析提出改进模型。

Erase-then-Delta Attention: Decoupling Erase and Write Addresses in Delta-Rule Linear Attention

先擦除后增量注意力：在Delta规则线性注意力中解耦擦除与写入地址

Xiao Li, Chengruidong Zhang, Hao Luo, Xi Lin, Zekun Wang, Zihan Qiu, Yunfei Mao, Langshi Chen, Man Yuan, Minmin Sun, Huiqiang Jiang, Siqi Zhang, Rui Men, Wei Hu, Gong Cheng, Bo Zheng, Dayiheng Liu, Jingren Zhou

机构 * Qwen Team（Qwen团队） ； Nanjing University（南京大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：pretraining(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出Erase-then-Delta Attention (EDA)，通过解耦擦除和写入地址，在Delta规则基础上增加选择性擦除步骤，提升循环记忆模型的记忆管理能力，在2.5B密集和MoE 25B-A2.8B模型上取得最优性能。

Comparing BERT Sentence-Pair Classification and Few-Shot LLM Prompting for Detecting Threat and Solution Framing in German Climate News

比较BERT句子对分类与少样本LLM提示在检测德国气候新闻中的威胁和解决方案框架

Raven Adam, David Maier, Marie Kogler

机构 * University of Graz（格拉茨大学） ； Technical University of Graz（格拉茨技术大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)；prompting(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 针对德语气候新闻句子级框架检测，比较了微调BERT（句子对分类）与少样本LLM提示（Llama 4）方法，BERT在F1上达到0.83，优于LLM的0.78。

Comments 15 pages

The Riddle Riddle: Testing Flexible Reasoning in Large Language Models and Humans

谜语谜题：测试大型语言模型和人类的灵活推理

Bella Fascendini, Kathryn McGregor, Max D. Gupta, Thomas L. Griffiths

机构 * 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） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 通过谜语谜题范式，发现LLM在真实谜语上准确率高（84.9%），但在谜语谜题上表现差（50.7%），而人类相反；错误分析表明LLM更倾向于过度使用创造性推理。

Resource-Aware Neuro-Symbolic Reasoning for Local Small Language Models

资源感知的神经符号推理用于本地小型语言模型

Carlos Ramírez Ovalle, Abel Alvarez

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(summary_cn,abstract)；language model(title,abstract)；small language model(title,abstract)

AI总结 提出VFR-LLM管道，将问题翻译为类型化有限域规则和约束，通过符号层验证一致性，用确定性求解器推理，在本地小模型上以单次调用达到高精度，替代重复采样。

Empirical Software Engineering TerraProbe: A Layered-Oracle Framework for Detecting Deceptive Fixes in LLM-Assisted Terraform

实证软件工程 TerraProbe: 用于检测LLM辅助Terraform中欺骗性修复的分层Oracle框架

Manar Alsaid, Chimdumebi Nebolisa, Faris Abbas

机构 * East Texas A&M University（东德克萨斯农工大学） ； Texas Woman’s University（德克萨斯女子大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出TerraProbe五层Oracle框架，评估LLM辅助Terraform安全修复，发现71.4%的真实修复为欺骗性修复，并建立四维欺骗性修复分类法。

Comments 34 pages, 12 figures, 14 tables. Journal-first manuscript submitted to Empirical Software Engineering. Primary classification: cs.SE; cross-list: cs.CR

An Empirical Study of LLM-Generated Specifications for VeriFast

LLM 生成的 VeriFast 规范实证研究

Wen Fan, Minh Tran, Sanya Dod, Xin Hu, Marilyn Rego, Danning Xie, Jenna DiVincenzo, Lin Tan

机构 * Purdue University（普渡大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Meta ； Ann Arbor, Michigan, USA（美国密歇根州安阿伯） ； Menlo Park, California, USA（美国加州Menlo Park） ； West Lafayette, Indiana, USA（美国印第安纳州西拉法叶） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；prompting(abstract)

AI总结 本研究评估了大型语言模型为分离逻辑验证器 VeriFast 生成规范的能力，发现虽然功能保持良好（>91%），但验证成功率仅31.4%，主要错误源于领域知识不足。

Investigating LLM's Problem Solving Capability -- a Study on Statics Questions

探究大语言模型的问题解决能力——基于静力学问题的研究

Tanner Culleton, Hung-Fu Chang

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,summary_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本研究通过模型蒸馏方法评估LLM在静力学问题上的表现，发现引入图表和多步推理时准确率下降，主要源于多步推理和视觉信息应用困难。

Comments 9 pages, Engineering and Technology Symposium 2026

Adaptive Intellect Unleashed: The Feasibility of Knowledge Transfer in Large Language Models

自适应智能释放：大型语言模型中知识迁移的可行性

Qing Huang, Yishun Wu, Zhenchang Xing, He Jiang, Yu Cheng, Huan Jin

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 通过知识迁移提升大型语言模型在软件工程任务中的泛化能力，实验发现迁移跨度、策略和架构是关键因素，层次策略优于直接迁移，AI-Chain优于CoT。

Comments The paper is withdrawn for further clarification of the alignment between the proposed knowledge transfer framework and its implementation, and for refinement of the transfer span definition and experimental evaluation design

Not All Proofs Are Equal: Evaluating LLM Proof Quality Beyond Correctness

并非所有证明都平等：超越正确性的LLM证明质量评估

Ivo Petrov, Jasper Dekoninck, Dimitar I. Dimitrov, Martin Vechev

机构 * INSAIT（INSAIT研究所） ； Sofia University "St. Kliment Ohridski"（索菲亚大学"圣克莱孟·奥赫里迪斯基"） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出ProofRank基准，评估证明的简洁性、计算便捷性、认知简单性、多样性及适应性，揭示正确性之外的证明质量差异及优劣权衡。

Comments 9 main text pages, 36 total pages, Accepted at ICML 2026 AI for Math workshop

Vis-CoT: A Human-in-the-Loop Framework for Interactive Visualization and Intervention in LLM Chain-of-Thought Reasoning

Vis-CoT：一种用于LLM思维链推理中交互式可视化和干预的人机协同框架

Kaviraj Pather, Elena Hadjigeorgiou, Arben Krasniqi, Claire Schmit, Irina Rusu, Marc Pons, Kabir Khan

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；prompting(abstract)

AI总结 提出Vis-CoT框架，将线性思维链文本转换为交互式推理图，允许用户可视化逻辑流程、识别错误步骤并通过剪枝和嫁接进行干预，显著提升推理准确性和用户信任。

Comments arXiv admin note: This paper has been withdrawn by arXiv due to unverifiable authorship and affiliation

Speaking Numbers to LLMs: Multi-Wavelet Number Embeddings for Time Series Forecasting

向LLM讲述数字：用于时间序列预测的多小波数字嵌入

Defu Cao, Zijie Lei, Muyan Weng, Jiao Sun, Yan Liu

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Meta ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title_cn,summary_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出TempoWave，一种即插即用的多小波数字嵌入接口，将标量观测映射为数字级嵌入，以对齐LLM的离散分词与连续数值，提升时间序列预测的排序准确性和可靠性。

Comments Camera Ready version of IJCAI 2026

ConcoLixir: Reactive LLM Discovery Oracles for Python Concolic Testing

ConcoLixir：用于Python符号执行的响应式LLM发现预言

Dong Chen, Chih-Duo Hong, Fang Yu

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)

AI总结 针对Python符号执行中库调用降级、语义操作难解和路径覆盖停滞问题，提出ConcoLixir，利用LLM作为发现预言生成种子、输入并引导覆盖，平均行覆盖率提升8.6-17.0个百分点，成本仅$1.63。

Verifying Intent and Harm: A Unified Defense Against LLM-Generated Threats

验证意图与危害：针对LLM生成威胁的统一防御

Poojitha Thota, Yun Lei, Santhosh Thangaraj, Siddhartha Reddy Jonnalagadda, Shirin Nilizadeh

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 提出一种联合验证用户提示意图和模型响应危害的防御框架，通过专门分析器与裁决器协同工作，在五个威胁类别上平均F1提升至0.95，攻击成功率降至4.1%。

BrepCoder: A Unified Multimodal Large Language Model for Multi-task B-rep Reasoning

BrepCoder: 用于多任务B-rep推理的统一多模态大语言模型

Mingi Kim, Yongjun Kim, Jungwoo Kang, Hyungki Kim

机构 * Chungnam National University（全南国立大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract_cn)；分类 cs.LG

AI总结 提出BrepCoder，一种统一的多模态大语言模型，通过将CAD建模序列转换为类Python代码并与B-rep对齐，采用两阶段训练策略，实现从B-rep输入执行多种CAD任务，包括补全、纠错和问答。

Beyond Logical Forms: LLM-Extracted Patterns for Fallacy Classification

超越逻辑形式：LLM提取的谬误分类模式

Eleni Papadopulos, Firoj Alam, Giovanni Da San Martino

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出利用大语言模型从谬误示例中归纳提取抽象逻辑结构与上下文线索的模式，用于谬误分类，在多个实验设置中显著优于零样本基线并跨数据集验证泛化性。

In-Context Model Predictive Generation: Open-Vocabulary Motion Synthesis from Language Models to Physics

上下文模型预测生成：从语言模型到物理的开放词汇运动合成

Xiaomeng Fu, Junfan Lin, Yang Liu, Yaowei Wang, Guanbin Li, Liang Lin, Ziliang Chen

机构 * School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学计算机科学与工程学院） ； Department of Networked Intelligence, Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室网络智能部） ； School of Computer Science and Engineering, Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与工程学院） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出ICMPG框架，结合语言模型规划与推理时物理反馈，通过上下文感知运动生成和模型预测生成模块实现语义忠实且物理合理的开放词汇运动合成。

Orthogonal Hierarchical Decomposition for Structure-Aware Table Understanding with Large Language Models

正交层次分解：面向结构感知的大语言模型表格理解

Bin Cao, Huixian Lu, Chenwen Ma, Ting Wang, Ruizhe Li, Jing Fan

机构 * Zhejiang University of Technology, China（浙江工业大学，中国） ； Zhejiang Key Laboratory of Visual Information Intelligent Processing, China（浙江视觉信息智能处理重点实验室，中国） ； University of Aberdeen, UK（爱丁堡大学，英国） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(title)；language model(title)；LLM(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对复杂表格中多级表头、合并单元格等结构导致大语言模型理解困难的问题，提出正交层次分解（OHD）框架，通过空间-语义联合约束的正交树归纳方法将不规则表格分解为列树和行树，并设计双路径关联协议重构单元格语义，在AITQA和HiTab基准上优于现有方法。

Comments ICML 2026