语言大模型 / LLM

Yuvion LLM: An Adversarially-Aware Large Language Model for Content And AI Safety

Yuvion LLM：一种面向内容和AI安全的对抗感知大语言模型

Ting Ma, Xiufeng Huang, Benlei Cui, Xiaowen Xu, Shikai Qiu, Ruijie Jian, Hongxing Li, Guanghui Wang, Longtao Huang, Haiwen Hong, Haolei Xu, Wenjing Jiang, Ziwen Xu, Zhaoyu Fan, Shaoxuan He, Chuxi Xiao, Yujian Li, Xinyue Chen, Chunyang Chai, Wenxuan Liu, Ziheng Wang, Dongjie Zhang, Yangfan Zhou, Libin Dong, Yupeng Cao, Xiaoqian Xia, Jing Wang, Zhe Jiang, Zhenan Ye, Guang Yang, Bin Liu, Wei Peng, Ziqiang Zhu, Meihui Lian, Kaiwen Lv Kacuila, Haidong Ding, Bingyu Zhu, Yan Wang, Hai Zhao, Xuan Jin, Wei Zhao, Pengfei Sun, Wei Wang, Huiming Zhang, Bin Li, Hui Xue

机构 * Alibaba Security AGI Lab（阿里巴巴安全AGI实验室） 纠错

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

AI总结 针对大语言模型在对抗性攻击下的安全脆弱性，提出Yuvion LLM，通过对抗感知数据构建、知识增强预训练及多任务安全后训练，在安全基准和对抗鲁棒性上优于GPT-5.4等更大模型。

Large Language Model Teaches Visual Students: Cross-Modality Transfer of Fine-Grained Conceptual Knowledge

大型语言模型教授视觉学生：细粒度概念知识的跨模态迁移

Thomas Shih-Chao Liang, Zhuoran Yu, Yong Jae Lee

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

AI总结 提出LaViD框架，利用语言模型生成多选题来蒸馏细粒度视觉概念，无需多模态数据，在多个基准上超越现有方法。

Comments Accepted by ICML 2026

A Sensitivity-Aware Test Collection for Search Among Personal Information

一种面向个人信息搜索的敏感性感知测试集

Jack McKechnie, Graham McDonald, Craig Macdonald

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

AI总结 为解决个人信息搜索中的敏感信息泄露问题，构建了包含敏感与非敏感标注的Enron邮件子集测试集，通过众包和LLM扩展查询与相关性评估，并提供了基线性能。

Comments SIGIR 2026 Resource Paper

Temporal-Emerged Prompting for Segment Anything in Multiframe Infrared Small Target Detection

时间涌现提示用于多帧红外小目标检测中的Segment Anything

Yinghui Xing, Donghao Chu, Shizhou Zhang, Di Xu

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

AI总结 提出TEP-SAM框架，通过联合建模全局运动模式和局部运动偏差，利用时间涌现线索提示SAM，实现低信噪比红外序列中小目标的精准定位与分割。

Comments Accepted to the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

Position: The Term "Machine Unlearning" Is Overused in LLMs

立场：术语“机器遗忘”在大型语言模型中被过度使用

Sangyeon Yoon, Yeachan Jun, Albert No

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

AI总结 本文主张机器遗忘应限于数据集定义的删除，而许多标为“遗忘”的任务（如拒绝有害请求、实体/知识移除）实为不同目标，需不同术语和基线，并指出术语混淆导致指标误用。

Comments 13 pages; ICML 2026 Position Paper Track. Sangyeon Yoon and Yeachan Jun contributed equally

Scaling limit of the Random Language Model

随机语言模型的标度极限

Eric De Giuli

机构 * Department of Physics, Toronto Metropolitan University（物理系，多伦多 Metropolitan 大学） 纠错

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

AI总结 研究随机语言模型在隐藏符号数趋于无穷、语法温度趋于零的标度极限下的相变行为，发现规则使用在临界值x_c=1/8处发生凝聚转变，并推导出熵等可观测量的标度律。

Comments 17 pages + 14 pages SI

Phase structure of the Random Language Model

随机语言模型的相结构

Alessio Giorlandino, Eric De Giuli, Sebastian Goldt

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

AI总结 通过双标度极限分析，揭示随机语言模型存在一系列相变，包括符号关联涌现、单符号边缘分布非均匀化以及规则使用的玻璃态冻结，并导出与大型语言模型一致的标度律。

LA4VLA: Learning to Act without Seeing via Language-Action Pretraining

LA4VLA：通过语言-动作预训练实现无视觉行动学习

Tao Lin, Yuxin Du, Yiran Mao, Zewei Ye, Yilei Zhong, Bing Cheng, Yiming Wang, Jiting Liu, Yang Tian, Junchi Yan, Feiran Wu, Zenan Meng, Hu Wei, Yuqian Fu, Gen Li, Bo Zhao

机构 * School of AI, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； KAUST（阿卜杜拉国王科技大学） 纠错

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

AI总结 提出LA4VLA框架，通过语言-动作预训练学习动作先验，减少对视觉线索的依赖，提升VLA策略的鲁棒性，在仿真和真实任务中成功率显著提升。

Comments Github: https://github.com/MINT-SJTU/LA4VLA

Direct Action-Head Injection of A Grounded 3D Point Unlocks Spatial and Task Generalization

直接动作头注入接地3D点实现空间与任务泛化

Shiang-Feng Tsai, Jin-Cheng Jhang, Yen-Ling Tai, Jia-Hong Lai, Shih-Yun Wong, KangTung-Hsu, Yi-Ting Chen

机构 * National Tsing Hua University（国立清华大学） ； National Yang Ming Chiao Tung University（国立阳明交通大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：pretraining(abstract)；prompting(abstract)

AI总结 提出轻量级模块，将3D点表示的接地信号通过自适应层归一化直接注入VLA模型的动作头，在LIBERO-PRO上显著提升空间和任务泛化性能。

Internalizing the Future: A Unified Agentic Training Paradigm for World Model Planning

内化未来：一种统一的世界模型规划智能体训练范式

Xuan Zhang, Zhijian Zhou, Lingfeng Qiao, Yulei Qin, Ke Li, Xing Sun, Xiaoyu Tan, Chao Qu, Yuan Qi

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Tencent Youtu Lab（腾讯优图实验室） 纠错

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

AI总结 提出一种三阶段训练范式（WM-AMT、FE-SFT、FC-RL），使LLM智能体内化世界模型以进行前瞻性规划，在搜索和数学推理任务上优于基线方法。

LLM Agents as Static Level-k Players in Behavioural Games

LLM智能体作为行为博弈中的静态k级玩家

Po Han Teo

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

AI总结 通过p-beauty竞赛和公共物品博弈实验，发现LLM在不同部署设置下可部分复现人类选择的分散性，但无法模拟人类的策略过程，表现为静态的、按模型规模检索类别的k级玩家，缺乏信念更新和逆向归纳能力。

Comments 30 pages, 3 figures, 6 tables

Continual Learning for Sequential Personalization of Small Language Models: A Stability Monitoring Analysis

小语言模型的持续学习与顺序个性化：稳定性监测分析

Thomas S. Paula, Lucas S. Kupssinskü, Rodrigo C. Barros

机构 * MALTA, Machine Learning Theory and Applications Lab, PUCRS（MALTA，机器学习理论与应用实验室，PUCRS） ； Kunumi Institute（Kunumi研究所） 纠错

专题命中 指令微调 ：language model(title,abstract)；small language model(title,abstract)；large language model(abstract)；SLM(abstract_cn)

AI总结 研究小语言模型在顺序LoRA个性化中的灾难性遗忘问题，提出基于检查点的监测协议，利用轻量级参考集分布诊断揭示模型特定不稳定性模式。

POTracker: Optimizing Large Language Models for Standard-Compliant Power Outage Report Generation

POTracker：优化大语言模型以生成符合标准的停电报告

Hung Phan, Aniroop Naladala, Dubey Avanindra, Supryia Chinthavali, Lunga Dalton, Ali Jannesari

机构 * Iowa State University（爱荷华州立大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 提出POTracker，通过新损失函数POTrackerLoss同时优化文本相似度和结构相似度，微调Qwen2.5-7B-Instruct生成符合美国电力行业标准的停电报告，结构准确率达86.47%。

Comments Data Science paper

When the Aggregator Cheats: Data-Free Backdoors in Federated LLM-based QA Systems

当聚合者作弊：联邦LLM问答系统中的无数据后门

Chenqing Zhu, Yanbo Dai, Yulong Tian, Qingming Li, Songze Li

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

AI总结 针对联邦学习问答系统中恶意聚合者植入广告后门的问题，提出利用客户端梯度恢复样本并构造中毒数据集的两阶段攻击方法，实现高攻击成功率且几乎不影响正常性能。

Comments Accepted at the 35th USENIX Security Symposium (USENIX Security 2026)

RSICCLLM: A Multimodal Large Language Model for Remote Sensing Image Change Captioning

RSICCLLM：用于遥感图像变化描述的多模态大语言模型

Yelin Wang, Zijia Song, Shuo Ye, Chuanguang Yang, Miaoyu Wang, Yong Xu, Zhulin An, Yongjun Xu, Zitong Yu

机构 * State Key Laboratory of AI Safety, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（人工智能安全国家重点实验室，计算技术研究所，中国科学院，北京，中国） ； Great Bay University, Dongguan, China（东莞Great Bay大学，中国） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen, China（哈尔滨工业大学深圳学院，中国） ； Dongguan Key Laboratory for Intelligence and Information Technology, Dongguan, China（东莞智能与信息科技重点实验室，中国） 纠错

专题命中 指令微调 ：language model(title,abstract)；large language model(title)；post-training(abstract)；preference optimization(abstract)

AI总结 提出首个针对遥感图像变化描述任务的大视觉语言模型后训练框架RSICCLLM，通过数据生成范式、差异感知微调和双负偏好优化，仅7B参数即超越更大规模模型。

Comments Accepted by ECCV 2026

Fine-tuning a multimodal large language model for clinician-grade autism behavioral scoring from short home videos

微调多模态大语言模型用于从短视频中对自闭症行为进行临床级评分

Mohammadmahdi Honarmand, Parnian Azizian, Aaron Kline, Kae Nurge, Zerin Nasrin Tumpa, Saimourya Surabhi, Kaitlyn Dunlap, Yang Qian, Ali Kargarandehkordi, Sameer Neupane, Peter Washington, Dennis P. Wall

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of Hawaii at Manoa（夏威夷大学马诺阿分校） ； University of California San Francisco（加利福尼亚大学旧金山分校） 纠错

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

AI总结 微调Gemini 2.5 Pro模型，从400个临床评分的家庭视频中提取30个行为特征，在99名儿童上实现与临床医生评分的一致性提升40%，并零样本达到53%的自闭症诊断F1提升。

Yuvion VL: A Multimodal Foundation Model for Adversarial Content and AI Safety

Yuvion VL：面向对抗性内容和AI安全的多模态基础模型

Shikai Qiu, Xiaowen Xu, Benlei Cui, Ting Ma, Xiufeng Huang, Wenjing Jiang, Shaoxuan He, Haolei Xu, Chunyang Chai, Yujian Li, Yiliang Zhang, Guanghui Wang, Ziheng Wang, Ziwen Xu, Zhaoyu Fan, Jinhao Chen, Ruijie Jian, Hongxing Li, Chuxi Xiao, Xinyue Chen, Wenxuan Liu, Libin Dong, Yupeng Cao, Xiaoqian Xia, Jing Wang, Zhe Jiang, Zhenan Ye, Guang Yang, Bin Liu, Wei Peng, Ziqiang Zhu, Meihui Lian, Kaiwen Lv Kacuila, Haidong Ding, Dongjie Zhang, Yangfan Zhou, Bingyu Zhu, Yan Wang, Hai Zhao, Xuan Jin, Wei Zhao, Pengfei Sun, Huiming Zhang, Wei Wang, Xipeng Cao, Jialun Chen, Xiao Chen, Shaola Ren, Yunqing Hu, Bin Li, Chengwen Yao, Meng Huang, Xianfeng Li, Bin Tang, Chao Liu, Hui Xue, Longtao Huang, Haiwen Hong

机构 * Alibaba Security AGI Lab（阿里巴巴安全AGI实验室） 纠错

专题命中 指令微调 ：foundation model(title)；large language model(abstract)；language model(abstract)；pretraining(abstract)

AI总结 提出Yuvion VL系列多模态大语言模型，通过对抗性感知数据合成、三阶段训练和混淆对比微调，在内容和AI安全任务上达到行业领先性能，同时保持通用能力。

KG2Cypher: Data-Centric Pipeline for Building Enterprise Text-to-Cypher Systems

KG2Cypher：面向构建企业文本到Cypher系统的数据驱动流水线

Minjun Choi, Yerin Kim, Junghyuk Seo, Sujin Mo, Hyemin Lee, Youngjoong Ko

机构 * Sungkyunkwan University（成均馆大学） ； NAVER 纠错

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

AI总结 提出KG2Cypher数据驱动流水线，从现有知识图谱生成可执行Cypher查询及对应自然语言问题，通过LoRA微调提升企业文本到Cypher转换的准确率。

Comments 11 pages, 2 figures, 10 tables

Low-Agreeableness Persona Conditioning for Safe LLM Fine-Tuning

低宜人性人格条件化用于安全的大语言模型微调

Austin MY Cheung, Yi Yang

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

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

AI总结 针对温暖微调降低大语言模型安全性的问题，提出基于低宜人性人格的改写流水线，在保持对话温暖的同时降低越狱成功率与有害输出率。

Comments 9 pages, 8 tables, 5 figures

LLawCo: Learning Laws of Cooperation for Modeling Embodied Multi-Agent Behavior

LLawCo: 学习合作法则以建模具身多智能体行为

Qinhong Zhou, Chuang Gan, Anoop Cherian

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Mitsubishi Electric Research Laboratories（三菱电机研究实验室） 纠错

专题命中 指令微调 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出LLawCo框架，通过反思失败提取行为模式并推导高层合作法则，结合监督微调融入推理，提升具身多智能体在分散部分可观测环境中的合作效率与任务成功率。

Comments Accepted to ICML 2026

Towards Explainable Adjudicative Variance: Quantifying Judicial Discretion via Gated Multi-Task Learning

迈向可解释的裁判差异：通过门控多任务学习量化司法裁量权

Stanisław Sójka, Felix Steffek, Matthias Grabmair

专题命中 指令微调 ：SFT(summary_cn,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出法官感知门控多任务学习架构，通过细粒度结果分类和门控融合机制区分客观事实与司法裁量，在UK就业法庭数据上以更少参数超越生成式SFT基线，实现可解释的裁判差异量化。

Comments 17 pages (8 pages main text), 5 figures, 9 tables. Accepted to the AI for Law Workshop at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026), Seoul, South Korea

HPRO: Hierarchical Progressive Reward Optimization via Preference Extraction for Emotional Text-to-Speech

HPRO：通过偏好提取的分层渐进奖励优化用于情感文本到语音

Sihang Nie, Xiaofen Xing, Rui Xing, Haoming Li, Ruitong Xiao, Jingyuan Xing, Baiji Liu, Xiangmin Xu

机构 * South China University of Technology, China（华南理工大学，中国） ； Huya Inc., China（欢丫公司，中国） ； Tongyi Fun Team, Alibaba Group, China（通义 Fun 团队，阿里巴巴集团，中国） ； Foshan University, China（佛山大学，中国） 纠错

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

AI总结 提出HPRO框架，通过HD-Emo编解码器分离内容与情感偏好，并分层对齐帧、词、句级别目标，解决信息冲突和尺度差距，提升情感表现力同时保持语言清晰度。

Comments 7 pages, 3 figures, 3 tables; Preprint

EchoSonar-R: A Multi-View Reasoning-Enabled Model for Disease Classification and Report Generation in Echocardiography

EchoSonar-R: 一种用于超声心动图疾病分类和报告生成的多视图推理增强模型

Darya Taratynova, Ahmed Aly, Numan Saeed, Mohammad Yaqub

机构 * Division of Computing and Mathematical Sciences, Mohamed Bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI), Abu Dhabi, UAE（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学计算与数学科学系，阿布扎比，阿联酋） 纠错

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

AI总结 提出EchoSonar-R，一种结合时空视频编码器和结构感知心脏检测器的多视图推理视觉语言模型，通过两阶段训练（监督微调+组相对策略优化）联合实现多标签疾病分类和报告生成，在私有数据集和公共基准上分别提升宏平衡准确率17.1%和6.1%。

Causal Connections: Leveraging Multilingual Fine-Tuning for Financial QA@FinCausal 2026

因果联系：利用多语言微调进行金融问答@FinCausal 2026

Akash Kumar Gautam, Serhii Hamotskyi, Christian Hänig

机构 * Anhalt University of Applied Sciences（安哈尔特应用技术大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：LLM(abstract,abstract_cn)；prompting(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文通过对比编码器、编码器-解码器和仅解码器模型，发现监督微调效果最佳，GPT-4.1 Mini在英西双语微调后取得英语最高分和西班牙语第三名。

Journal ref Proceedings of the 7th Financial Narrative Processing Workshop (FNP 2026) at LREC 2026, pp. 132-138, 2026

ProMSA:Progressive Multimodal Search Agents for Knowledge-Based Visual Question Answering

ProMSA: 渐进式多模态搜索智能体用于基于知识的视觉问答

ZhengXian Wu, Hangrui Xu, Kai Shi, Zhuohong Chen, Yunyao Yu, Chuanrui Zhang, Zirui Liao, Jun Yang, Zhenyu Yang, Haonan Lu, Haoqian Wang

机构 * OPPO AI Center, OPPO Inc. China（OPPO AI中心，OPPO公司） ； The Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Nanyang Technological University, Singapore（新加坡南洋理工大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：SFT(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 提出渐进式多模态搜索智能体ProMSA，通过迭代选择图像搜索、文本搜索或停止，在显式工具调用预算和去重机制下，结合序列级强化学习优化，提升基于知识的视觉问答的检索和端到端准确性。

Drop-Then-Recovery: How Redundant Are Vision-Language-Action Models?

丢弃-再恢复：视觉-语言-动作模型有多冗余？

Guoheng Sun, Kaixi Feng, Shwai He, Xiaochuan Gong, Yexiao He, Ziyao Wang, Zheyu Shen, Wanghao Ye, Ramana Rao Kompella, Gaowen Liu, Ang Li

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； Cisco Research（思科研究院） 纠错

专题命中 指令微调 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 通过提出Drop-Then-Recovery分析协议和GateProbe敏感性指标，发现VLA模型中语言骨干高度冗余，而视觉和动作路径对移除更敏感。

Learning to Reason with Curriculum II: Compositional Generalization

课程学习推理 II：组合泛化

Nived Rajaraman, Audrey Huang, Miroslav Dudik, Robert Schapire, Dylan Foster, Akshay Krishnamurthy

机构 * Microsoft Research（微软研究院） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 通过递归分解序列为子问题并组合解决方案，课程学习在模拟半自动机任务中实现了比亚直接方法更优的统计复杂度，显著降低了监督需求和参考模型覆盖条件。

Comments 82 pages, 5 figures

TextDS: Parameter-Efficient Representation Alignment for Scene Text Detection under Distribution Shifts

TextDS: 分布偏移下场景文本检测的参数高效表示对齐

Boyuan Chen, Zichen Dang, Chuang Yang, Lap-Pui Chau, Yi Wang

机构 * School of Electrical Engineering, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学电气工程学院） ； Department of Electrical and Electronic Engineering, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学电机及电子工程学系） 纠错

专题命中 指令微调 ：foundation model(abstract)；pretraining(abstract)

AI总结 提出TextDS框架，通过视觉基础模型、逐步LoRA适应和公共子空间融合，仅用4.9M参数实现跨域和退化条件下的鲁棒场景文本检测。

Comments Accepted by ECCV 2026. Project page: https://github.com/ZChenDang/TextDS

Two-Stage Fine-Tuning for Protein Sequence Generation with Targeted Amino-Acid Composition

针对目标氨基酸组成的蛋白质序列生成的两阶段微调

Violeta Basten-Romero, Rubén Muñoz-Tafalla, Anna María Díaz-Rovira, Bertran Miquel-Oliver, Isaac Filella-Merce, Víctor Guallar

机构 * Barcelona Supercomputing Center (BSC)（巴塞罗那超级计算中心） ； Nostrum Biodiscovery S.L.（Nostrum生物发现有限公司） ； ICREA 纠错

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

AI总结 提出两阶段微调方法，先领域自适应微调，再强化学习迭代微调，以生成符合目标氨基酸组成且保持序列质量的蛋白质序列。

Comments 17 pages, 5 figures, ICML 2026 Workshop GenBio

Position Bias Correction is Insufficient for One-Pass Attention Sorting

位置偏差校正不足以实现单遍注意力排序

Qiong Tang, Xiangkun Hu, Xiangyang Liu, Yiran Chen, Yunfan Shao

机构 * Analemma 纠错

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

AI总结 针对长上下文语言模型的位置偏差问题，提出去偏单遍注意力排序方法，通过估计位置偏差曲线校正注意力分数，实验表明校正效果有限，无法替代迭代排序。