AI 大模型
大语言模型、预训练、指令微调、后训练和语言模型应用。
GPTKB v1.5：用于探索事实性LLM知识的大规模知识库
机构 * ScaDS.AI Dresden/Leipzig & TU Dresden, Germany（德国德累斯顿/莱比锡ScaDS.AI & 德累斯顿工业大学） ； VNU University of Engineering and Technology, Hanoi, Vietnam（越南河内国立大学工程与技术大学）
专题命中 其他LLM ：LLM(title,title_cn)；language model(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 提出GPTKB v1.5，一个通过GPT-4.1构建的1亿三元组知识库，支持链接遍历、SPARQL查询和LLM知识优劣比较，用于系统分析LLM知识。
Comments 3 pages, 1 figure, 1 table
Journal ref AAAI 2026: Demo track
冗长性权衡与规模对LLM自我解释忠实度的影响
机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Centre for AI, University College London（伦敦大学学院人工智能中心） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； University College London（伦敦大学学院）
专题命中 其他LLM ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 本文分析13个模型家族共75个模型的反事实忠实度，提出phi-CCT和F-AUROC两个新指标，发现更大更强的模型在所有指标上更忠实。
Comments ICLR 2026 Workshop on Principled Design for Trustworthy AI - Interpretability, Robustness, and Safety across Modalities 67 pages, 13 figures
基于注视的主动式AI辅助儿童图画探索
专题命中 其他LLM ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)
AI总结 提出Ollie系统，利用儿童注视估计注意力并触发LLM描述相关图画区域，实验表明注视辅助比随机辅助更有效维持注意力并引导探索。
上下文中的幽灵：在决策时间装配中的政策承载失败测量
专题命中 其他LLM ：LLM(title,abstract)
AI总结 本文研究了在决策时间装配过程中由于状态丢失、削弱或反弹导致的政策边界跨越问题，提出SafeContext控制层以缓解风险，并展示了其在不同模型上的效果。
Comments 19 pages
AlgoBench: 代码生成中算法适配的基准测试
专题命中 其他LLM ：LLM(summary_cn,abstract_cn)；prompting(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出AlgoBench框架，通过结构化约束变换自动生成新算法问题，并引入复杂度感知指标评估模型适配能力，实验发现LLM在算法适配中性能显著下降。
Comments Under Review
确保失败安全：一个用于开放网络数据收集的受约束、可验证的智能体框架
机构 * Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所）
专题命中 其他LLM ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出一个受约束、可验证的智能体框架，通过将LLM输出从自由形式代码转换为类型化JSON收集器配置，结合六类型收集器分类、模板和效用函数约束、静态Airflow DAG执行、基于规则的质量检查和结构化反馈纠正，实现了零执行阶段LLM令牌消耗和最低平均挂钟时间。
Comments 15 pages, 1 figure
当经典缓存策略失效时：面向语义检索缓冲区的学习增强替换
机构 * LIGHTSPEED, Tencent（腾讯光速） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）
专题命中 其他LLM ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.CL
AI总结 针对LLM代理中语义检索缓冲区的缓存替换问题，提出学习增强框架SOLAR，通过遗憾积累和贝叶斯在线学习实现恒定竞争比≤3，在紧缓存下相对FIFO提升5-75%。
从隐藏状态恢复输入文本：基于梯度的解码器专用语言模型反演研究
机构 * AGH University of Krakow, Faculty of Physics and Applied Computer Science（AGH克拉科夫大学物理与应用计算机科学学院）
专题命中 其他LLM ：language model(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 研究解码器专用语言模型最后层隐藏状态的反演问题，提出连续嵌入空间优化方法，通过离散损失评估恢复正确性，发现高频功能词是主要失败原因，内容词几乎完美恢复。
代码语义缩放
专题命中 其他LLM ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)
AI总结 提出基于伪代码的CodeZoom方法，通过多层语义抽象迭代探索、理解和优化代码，在用户研究中相比Claude Code显著提升代码理解与控制感。
利用地球基础模型通过AlphaEarth嵌入增强水文模型的模拟性能
机构 * School of Computer Science and Technology, Dalian University of Technology（大连理工大学计算机科学与技术学院） ； School of Infrastructure Engineering, Dalian University of Technology（大连理工大学建设工程学院） ； School of Information and Communication Engineering, Dalian University of Technology（大连理工大学信息与通信工程学院） ； School of Software, Dalian University of Technology（大连理工大学软件学院） ； School of Artificial Intelligence, Dalian University of Technology（大连理工大学人工智能学院）
专题命中 其他LLM ：foundation model(title)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 研究利用AlphaEarth基础模型从卫星图像中学习的嵌入表征流域特征，相比传统属性更有效提升无测站流域的径流预测精度，并发现基于嵌入相似性选择捐赠流域可改善预测性能。
Comments 12 pages, 11 figures
表面化变异以校准MLLM生成图像描述的可信度感知
机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
专题命中 其他LLM ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 通过系统性地展示多个MLLM响应间的变异，帮助盲人或低视力用户无需视觉检查即可检测不可靠信息，实验表明该方法将识别不可靠声明的能力提升4.9倍。
Comments 18 pages, 6 figures
利用潜在空间：从引导向量到模型校准器以实现控制与信任
机构 * Carnegie Mellon University, Language Technologies Institute（卡内基梅隆大学语言技术研究所）
专题命中 其他LLM ：language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
AI总结 本文提出利用潜在空间中的引导向量控制语言模型行为，并开发基于潜在空间的模型校准器评估输出可信度，从而增强模型的可控性与可靠性。
Comments ACL 2026 (BigPicture Workshop)
ActPlane：面向代理框架的可编程操作系统级策略执行
专题命中 其他LLM ：LLM(abstract,abstract_cn)
AI总结 提出ActPlane，一种在操作系统内核中执行代理策略的引擎，通过eBPF实现信息流控制，弥补语义鸿沟，覆盖工具层无法观察的间接执行路径，开销1.9%-8.4%。
低困惑度即重复：连续扩散语言模型中的一维自调节吸引子
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Westlake University（西湖大学） ； Ant Group（蚂蚁集团）
专题命中 其他LLM ：language model(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 发现连续扩散语言模型（如ELF）的低困惑度源于过度重复，提出一维吸引子机制并设计ACE方法消除重复，提升文本质量。
通过奖励门控实现CLIP的选择性测试时去偏
机构 * Department of Artificial Intelligence, Chung-Ang University（中央大学人工智能系）
专题命中 其他LLM ：language model(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 提出基于强化学习的测试时自适应框架RG-TTA，根据输入对偏见的敏感性选择性应用去偏，在减少偏见的同时保持零样本性能。
Comments 15 pages, 7 figures, 11 tables
Interact3D: 交互式物体的组合3D生成
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Westlake University（西湖大学） ； Adobe ； Fudan University（复旦大学）
专题命中 其他LLM ：language model(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出Interact3D框架，通过统一3D引导场景、两阶段组合流水线（全局到局部几何对齐和基于SDF的优化）以及闭环智能体修正策略，从单张图像生成物理合理的交互式3D组合物体，解决遮挡和空间关系保持问题。
Comments Accepted to ECCV 2026
Spotted: 基于位置信息的相机陷阱调查中鬣狗和豹子的重新识别
机构 * Oxford Robotics Institute, University of Oxford（牛津大学牛津机器人研究所） ； Department of Computer Science, University of Freiburg（弗莱堡大学计算机科学系） ； Bubye Valley Conservancy（布比耶谷保护区） ； Wildlife Conservation Research Unit, Department of Biology, University of Oxford（牛津大学生物系野生动物保护研究组） ； Gonarezhou National Park（戈纳雷若国家公园） ； Oxford e-Research Centre, University of Oxford（牛津大学牛津电子研究中心）
专题命中 其他LLM ：foundation model(abstract)
AI总结 提出Spotted框架，结合视觉相似性与时空可行性先验，减少专家审核量，在三个数据集上Top-5准确率提升最高9pp，查询比较量减少69pp。
从执行视频中检查程序恢复：针对不可信生成器的可靠预言机
专题命中 其他LLM ：language model(abstract)
AI总结 提出一种双层验证预言机，通过静态检查证明镜头等价性并颁发证书，确保从不正确程序中拒绝，从而可靠恢复Scratch程序。
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