语言大模型 / LLM

LinkAnchor: An Autonomous LLM-Based Agent for Issue-to-Commit Link Recovery

LinkAnchor：一个基于自主LLM的代理用于问题到提交链接恢复

Arshia Akhavan, Alireza Hoseinpour, Abbas Heydarnoori, Hamid Bagheri, Mehdi Keshani

机构 * Bowling Green State University（伯灵顿州立大学） ； University of Nebraska-Lincoln（内布拉斯加大学林肯分校） ； University of Zurich（苏黎世大学） 纠错

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

AI总结 针对软件仓库中问题到提交链接恢复的挑战，本文提出LinkAnchor，通过懒惰访问架构动态检索相关数据，提升链接恢复的准确性和效率。

Comments Proceedings of the ACM International Conference on the Foundations of Software Engineering (FSE), Montreal, Canada, July 2026

Towards Benign Memory Forgetting for Selective Multimodal Large Language Model Unlearning

面向选择性多模态大语言模型遗忘的良性记忆遗忘

Zhen Zeng, Leijiang Gu, Zhangling Duan, Feng Li, Cees G. M. Snoek, Meng Wang, Zenglin Shi

机构 * Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center（合肥综合性国家科学中心人工智能研究院） ； University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） 纠错

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

AI总结 针对多模态大语言模型隐私泄露问题，提出S-MLLMUn Bench基准和SMFA框架，实现精确删除敏感知识同时保持模型基础能力。

Comments Accepted by ECCV 2026

HiMu: Hierarchical Multimodal Frame Selection for Long Video Question Answering

HiMu: 面向长视频问答的分层多模态帧选择

Dan Ben-Ami, Gabriele Serussi, Kobi Cohen, Chaim Baskin

机构 * INSIGHT Lab, Ben-Gurion University of the Negev, Israel（本-古里安内盖夫大学INSIGHT实验室，以色列） ； Ben-Gurion University of the Negev, Israel（本-古里安内盖夫大学，以色列） 纠错

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

AI总结 提出HiMu框架，通过文本LLM将查询分解为层次逻辑树，由视觉和音频专家处理原子谓词，经模糊逻辑算子组合生成连续帧满意度曲线，在16帧预算下达到帧选择方法的最优精度，并作为即插即用模块提升多种MLLM性能。

Learning to Evict from Key-Value Cache

学习从键值缓存中驱逐

Luca Moschella, Laura Manduchi, Ozan Sener

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.CL、cs.LG

AI总结 提出基于强化学习的KV缓存驱逐策略KVP，通过轻量级逐头代理学习预测令牌未来效用，显著提升长上下文和多轮对话性能。

Comments Accepted to ICML 2026. Code available at: https://github.com/apple/ml-learning-to-evict

LIFT: A Novel Framework for Enhancing Long-Context Understanding of LLMs via Long Input Fine-Tuning

LIFT：一种通过长输入微调增强大语言模型长上下文理解的新型框架

Yansheng Mao, Yufei Xu, Jiaqi Li, Fanxu Meng, Haotong Yang, Zilong Zheng, Xiyuan Wang, Muhan Zhang

机构 * Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, BIGAI（通用人工智能国家重点实验室，北京通用人工智能研究院） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；pretraining(abstract)

AI总结 LIFT通过动态调整参数提升短上下文LLM的长上下文性能，避免二次复杂度，同时通过合成任务增强长上下文理解能力。

Comments 22 pages, ICML 2026 Poster, camera-ready

On the Inseparability of Instructions and Data in Shared-Embedding Sequence Models

论共享嵌入序列模型中指令与数据的不可分离性

Dewank Pant, Shruti Lohani, Avijit Kumar

机构 * Independent Researcher（独立研究员） 纠错

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

AI总结 本文证明在共享嵌入架构中，由于缺乏强制控制-数据分离，完美防御提示注入在数学上是不可能的，并提出了语义忠实控制（SFC）的概念，通过三个理论结果揭示了其根本原因，类比冯·诺依曼架构的代码-数据混淆问题。

Comments 18 pages, 1 figure, 2 tables

Simplified Sparse Attention via Gist Tokens

遗忘，然后回忆：通过概要稀疏注意力实现可学习的压缩与选择性展开

Yuzhen Mao, Michael Y. Li, Emily B. Fox

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种通过概要稀疏注意力实现可学习的压缩与选择性展开机制，结合紧凑的全局表示与目标访问细粒度证据，提升长上下文大语言模型的效率与性能。

Beyond Sequential Distance: Inter-Modal Distance Invariant Position Encoding

超越序列距离：模态间距离不变位置编码

Lin Chen, Bolin Ni, Qi Yang, Zili Wang, Kun Ding, Ying Wang, Houwen Peng, Shiming Xiang

机构 * MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, China（MAIS，自动化研究所，中国科学院，中国） ； University of Chinese Academy of Sciences, China（中国科学院大学，中国） ； Tencent Hunyuan Team, China（腾讯文言团队，中国） 纠错

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

AI总结 针对多模态大模型在长上下文中的视觉衰减问题，提出模态间距离不变位置编码（DIPE），通过解耦模态间位置编码消除距离惩罚，保持视觉感知一致性，显著缓解视觉衰减。

Towards Reliable and Robust LLM Planning: Symbolic Feedback-Driven Iterative Self-Refinement Framework

迈向可靠稳健的LLM规划：符号反馈驱动的迭代自我精炼框架

Jiajing Zhang, Jiamei Jiang, Chenyang Zhang, Feifei Mo, Linjing Li, Daniel Zeng

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） 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 提出符号反馈驱动的迭代自我精炼框架，通过自然语言提示、符号验证器和计划识别器增强LLM在长时域规划中的鲁棒性和可靠性。

Delayed Verification Destabilizes Multi-Agent LLM Belief: Instability Thresholds and Optimal Corrector Placement

延迟验证破坏多智能体LLM信念：不稳定性阈值与最优校正器放置

Igor Itkin

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 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、cs.LG

AI总结 研究多智能体LLM系统中延迟验证导致信念不稳定的问题，通过图论和谱分解推导出验证剂量的稳定性阈值，并提出贪心近似算法优化校正器放置。

Comments 20 pages, 5 figures, 1 table. Code and data: https://github.com/YehudaItkin/delayed-verification-llm

Intuition-Guided Latent Reasoning for LLM-Based Recommendation

直觉引导的潜在推理用于基于LLM的推荐

Chang Liu, Yimeng Bai, Xiaoyan Zhao, Yang Zhang, Qifan Wang, Fuli Feng, Wenge Rong

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IntuRec框架，通过提取用户历史生成候选集作为直觉，注入偏好对齐的直觉嵌入初始化潜在推理起点，提升LLM推荐推理准确性。

Enhancing Numerical Prediction in LLMs via Smooth MMD Alignment

通过平滑MMD对齐增强LLM中的数值预测

Zhuo Zuo, Li Yue, Wenhao Zheng, Chenpeng Wang, Xianggen Liu

机构 * College of Computer Science, Sichuan University, Chengdu, China（四川大学计算机学院，成都，中国） 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、cs.LG

AI总结 针对LLM在数值预测任务中精度不足的问题，提出平滑最大均值差异（SMMD）方法，通过数值令牌的距离核和图平滑对齐预测分布，在数学推理等任务中显著提升准确率。

From Detection to Action: Using LLM Agents for Fault-Tolerant Control

从检测到行动：使用LLM智能体进行容错控制

Javal Vyas, Milapji Singh Gill, Artan Markaj, Felix Gehlhoff, Mehmet Mercangöz

机构 * Imperial College London（帝国理工学院伦敦校区） ； Helmut Schmidt University（海德堡-施密特大学） 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 提出基于大语言模型智能体的主动容错控制框架，通过多智能体协作、数字孪生和知识图谱增强检索，生成并验证最小风险恢复路径，在离散和连续过程控制中实现从故障检测到有效纠正行动的闭环。

Glite ARF: Verifier-Driven Research with Parallel LLM Coding Agents

Glite ARF：基于验证器的并行LLM编码代理研究

Vassili Philippov, Pavel Katunin, Dmitry Andreev, Igor Ostanin, Anton Nikolaev

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)

AI总结 提出Glite ARF框架，通过确定性验证器脚本强制执行任务隔离和不可变性，实现并行LLM编码代理的可重复研究，在BEA 2026词汇难度共享任务中取得领先结果。

Comments 13 pages, 6 figures, 7 tables. Open-source framework (Apache-2.0) and a public demo project at https://github.com/GliteTech/glite-arf and https://github.com/GliteTech/research-ace-cefr

MIRAGE: Online LLM Simulation for Microservice Dependency Testing

MIRAGE：微服务依赖测试的在线LLM模拟

XinRan Zhang

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)

AI总结 MIRAGE通过在线LLM模拟动态响应微服务依赖请求，提升测试场景的覆盖率和准确性，尤其在错误处理和代码推理方面表现更优。

DiARC: Distinguishing Positive and Negative Samples Helps Improving ARC-like Reasoning Ability of Large Language Models

DiARC：区分正负样本有助于提升大型语言模型的类ARC推理能力

Yuxuan Yang, Feiyang Li, Yile Wang

机构 * College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University（深圳大学计算机与软件学院） 纠错

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

AI总结 提出DiARC方法，通过构建偏好对（正负样本）来提升大型语言模型在类ARC任务上的推理能力，实验表明该方法在多个基准上持续改进基线模型。

When are LLMs Sufficient Policy Optimizers for Sequential RL Tasks?

何时LLMs足以作为序列RL任务的策略优化器？

Stephane Hatgis-Kessell, Emma Brunskill

机构 * Department of Computer Science, Stanford University（计算机科学系，斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出PromptPO方法，利用LLM通过Python描述状态空间、动作空间和奖励函数，基于rollout反馈迭代生成和优化可执行策略，在多种环境中匹配或超越标准RL基线，但在细粒度连续控制任务中表现不足。

Self-Stigma Is Not a Monolith, but Generic Empathy Is: Persona-Conditioned LLM Support for People Who Use Drugs

自我污名并非单一概念，但通用共情是：面向吸毒者的人物条件化LLM支持

Layla Bouzoubaa, Rezvaneh Rezapour

机构 * Department of Information Science（信息科学系） 纠错

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

AI总结 针对吸毒者自我污名表达异质性问题，提出基于潜在剖面分析的四人物类型学，并用序列贝叶斯和循环神经网络从有限发帖历史中恢复人物类型，发现人物匹配响应虽能实现行为转变，但临床专家更偏好通用共情。

Learning to Refine Hidden States for Reliable LLM Reasoning

学习精炼隐藏状态以实现可靠的LLM推理

Chia-Hsuan Hsu, Jui-Ming Yao

机构 * Tongyu0924 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ReLAR框架，通过强化学习引导的潜在状态精炼，自适应调整推理步数和方向，提升复杂多步推理的准确性和稳定性，降低推理开销。

Comments Code is available at tongyu0924/Learning-to-Refine-Hidden-States

Distilling Answer-Set Programming Rules from LLMs for Neurosymbolic Visual Question Answering

从LLM中蒸馏答案集编程规则用于神经符号视觉问答

Thomas Eiter, Nelson Higuera Ruiz, Johannes Oetsch

机构 * Vienna University of Technology ( TU Wien )（维也纳技术大学） ； Jönköping University（约克灵厄普大学） 纠错

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

AI总结 提出从大语言模型中蒸馏答案集编程规则的方法，以可解释的方式扩展视觉问答系统的推理能力，仅需少量示例即可生成正确规则。

Comments Under consideration in Theory and Practice of Logic Programming (TPLP)

HyLaR: Hybrid Latent Reasoning with Decoupled Policy Optimization

混合潜在推理与解耦策略优化

Tao Cheng, Shi-Zhe Chen, Hao Zhang, Yixin Qin, Jinwen Luo, Zheng Wei

机构 * Tencent PCG（腾讯PCG） ； Tencent CSIG（腾讯CSIG） 纠错

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

AI总结 本文提出HyLaR框架，通过结合离散文本生成与连续视觉潜在表示，提升多模态大语言模型在细粒度感知和通用多模态理解中的性能。

Comments Accepted to ECCV 2026

Journal ref ECCV 2026

Triadic Werewolf: A Jester Role for Multi-Hop Theory of Mind in LLMs

三狼人杀：大型语言模型中多跳心智理论的丑角角色

Avni Mittal

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

AI总结 通过引入第三阵营“丑角”（Jester），将狼人杀游戏扩展为三方博弈，测试LLM的多跳心智理论能力。实验表明，模型常做出自毁行为，而自我学习能帮助部分模型学会微妙策略。

SidConArena: An Environment Evaluating Agents in Open-Ended,Positive-Sum Bargaining Game

SidConArena：一个在开放、正和博弈中评估智能体的环境

Yeqi Feng, Yuxin Chen, Tianxing He

机构 * Institute for Interdisciplinary Information Sciences, Tsinghua University（清华大学交叉信息研究院） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出SidConArena基准框架，通过三阶段部分可观测随机博弈评估LLM智能体在开放、正和谈判中的经济决策能力，发现前沿模型虽表现更好但仍存在资源误估、谈判被动和长期规划不足。

Comments 15 pages

Just Ask: Curious Code Agents Reveal System Prompts in Frontier LLMs

Just Ask: 好奇的代码代理揭示前沿大语言模型中的系统提示

Xiang Zheng, Yutao Wu, Hanxun Huang, Yige Li, Xingjun Ma, Bo Li, Yu-Gang Jiang, Cong Wang

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

AI总结 提出JustAsk框架，利用代码代理的自主交互能力，通过在线探索策略自动提取大语言模型的隐藏系统提示，揭示了系统提示作为新兴安全漏洞。

Comments Accepted at ICML 2026

TruEye: Fine-Grained Detection of AI-Generated Human Subjects in Images

TruEye：图像中AI生成人物的细粒度检测

Jay Barot, Dan Lin

机构 * Vanderbilt University（范德堡大学） 纠错

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

AI总结 提出TruEye模型，通过掩码条件双流Transformer区分五种合成内容类别，实现AI生成或篡改人物与场景的细粒度检测和定位，无需大型语言模型，速度提升百倍。

Comments 18 Pages, 3 figures

SingGuard: A Policy-Adaptive Multimodal LLM Guardrail with Dynamic Reasoning

SingGuard: 一种策略自适应的多模态大语言模型护栏，具有动态推理能力

SingGuard Team

机构 * AI Security Lab, Ant Group（蚂蚁集团AI安全实验室） 纠错

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

AI总结 提出SingGuard，一种策略自适应的多模态护栏模型，通过将策略作为运行时输入，支持快速、混合和慢速推理模式，实现动态规则下的安全评估，在多个基准上取得最优F1。

Democratic ICAI: Debating Our Way to Steering Principles from Preferences

民主ICAI：通过辩论从偏好中推导指导原则

Kevin Kingslin, Anish Natekar, Ashutosh Ranjan, Vivek Srivastava, Savita Bhat, Shirish Karande

机构 * TCS Research（TCS研究） 纠错

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

AI总结 提出Democratic ICAI方法，通过结构化角色辩论收集多元理由，从偏好中提取更全面的指导原则，提升偏好预测准确性。

Comments Accepeted to the ICLR 2026 HCAIR Workshop, 40 pages

CascadeOcc: Rethinking 3D Occupancy World Models with Cascaded VQ Representations

CascadeOcc: 用级联VQ表示重新思考3D占用世界模型

Kyumin Hwang, Wonhyeok Choi, Jaeyeul Kim, Jihun Park, Daehee Park, Sunghoon Im

机构 * Daegu Gyeongbuk Institute of Science and Technology (DGIST)（大邱庆北科学技术院） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；foundation model(abstract)

AI总结 提出CascadeOcc，一种通过级联向量量化机制在自回归框架中利用占用表示内在结构层次，实现从粗到细的3D场景预测和运动规划，在4D占用预测和运动规划基准上取得优越性能。

Comments Accepted to IEEE Signal Processing Letters (SPL), 2026

Adaptive Turn-Taking for Real-time Multi-Party Voice Agents

自适应轮流发言：面向实时多方语音代理

Soumyajit Mitra, Prabhat Pandey, Abhinav Jain, Shanmukha Sahith, K V Vijay Girish

机构 * Amazon AGI（亚马逊人工智能研究院） ； IIT Kharagpur, India（印度克里ш格布尔理工学院） 纠错

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

AI总结 提出ModeratorLM，一种基于角色条件的语音大模型，通过分块流式处理和链式推理，在多方对话中实现自适应轮流发言，显著提升轮流精度和召回率。

Comments Accepted for publication at Interspeech 2026

EXPLORE-Bench: Egocentric Scene Prediction with Long-Horizon Reasoning

EXPLORE-Bench：具有长视距推理的自我中心场景预测

Chengjun Yu, Xuhan Zhu, Chaoqun Du, Pengfei Yu, Wei Zhai, Yang Cao, Zheng-Jun Zha

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Foundation Model Team, Li Auto Inc.（蔚来汽车基础模型团队） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出EXPLORE-Bench基准，通过初始场景图像和动作序列预测最终场景，评估多模态大模型在自我中心长视距推理中的能力，发现与人类存在显著差距。