语言大模型 / LLM

Rank-Then-Act: Reward-Free Control from Frame-Order Progress

先排序后行动：基于帧序进展的无奖励控制

Yuriy Maksyuta, George Bredis, Ruslan Rakhimov, Daniil Gavrilov

机构 * T-Tech 纠错

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

AI总结 提出Rank-Then-Act框架，利用视觉语言模型从专家视频中学习进度排序器，通过斯皮尔曼等级相关奖励函数实现无环境奖励的策略学习，在离散和连续控制任务中达到或超越现有方法。

Comments 20 pages, 15 figures

WorldSample: Closed-loop Real-robot RL with World Modelling

WorldSample：基于世界建模的闭环真实机器人强化学习

Yuquan Xue, Le Xu, Zeyi Liu, Zhenyu Wu, Zhengyi Gu, Xinyang Song, Bofang Jia, Ziwei Wang

机构 * PINE Lab, School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学电气与电子工程学院PINE实验室） ； Department of Electronic Engineering, Tsinghua University, Beijing, China（清华大学电子工程系） ； School of Automation, Central South University, Changsha, China（中南大学自动化学院） ； School of Automation, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China（北京邮电大学自动化学院） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：post-training(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出WorldSample框架，通过物理 rollout、世界模型生成与策略改进的闭环，结合策略节奏学习（PPL）调节训练，在接触性精密操作任务中成功率提升28%，训练步数减少59%。

Comments 16 pages, 9 figures, conference paper

DDPO-VC: Speaker De-Identification via Diffusion Denoising Policy Optimization

DDPO-VC：基于扩散去噪策略优化的说话人去识别

Liming Wang, Cody Karjadi, Rhoda Au, James Glass

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 提出DDPO-VC框架，通过强化学习后训练扩散模型，利用隐私与效用教师奖励信号，在说话人去识别中平衡隐私保护与下游任务效用，优于多种强基线方法。

Psychological Imagination Networks Show Cross-Population Centrality and Clustering Alignment in Humans That Large Language Models Fail to Replicate

心理想象网络显示人类跨群体中心性和聚类对齐，而大型语言模型无法复制

Saurabh Ranjan, Brian Odegaard

机构 * University of Florida（佛罗里达大学） 纠错

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

AI总结 本研究通过心理网络分析发现，人类对心理意象的生动性评分在不同文化群体中形成稳定的网络结构，而大型语言模型（LLM）无法复制这种结构，表明人类想象网络根植于具身经验。

A Practice Auditing Framework for Large Language Model Use: Collective Empiricism, Pseudo-Rational Cognition, and Governance of AI-Generated Content

大型语言模型使用的实践审计框架：集体经验主义、伪理性认知与AI生成内容治理

Yang Zhao, Yingshuo Li, Zeyu Zhang

机构 * School of Information and Electronics, Beijing Institute of Technology（信息与电子学院，北京理工大学） 纠错

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

AI总结 提出实践审计框架，通过集体经验主义和伪理性认知概念分析LLM使用中的认知风险，并设计基于需求定义、证据审计等步骤的治理流程。

Comments English manuscript. 2 tables, 17 references

Rethinking Complexity Metrics for LLM-Integrated Applications: Beyond Source Code

重新思考LLM集成应用的复杂性度量：超越源代码

Zihao Xu, Yuekang Li, Gelei Deng, Yi Liu, Zhenchang Xing

机构 * Zihao Xu1, Yuekang Li1, Gelei Deng2, Yi Liu3, Zhenchang Xing45（未明确机构） 纠错

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

AI总结 提出HECATE工具，基于Prompt-as-Specification形式化方法，从提示层和代码层评估LLM集成应用的复杂性，发现提示层复杂性是独立维度，10个有效度量中7个为新增的结构广度度量。

AgenticSTS: A Bounded-Memory Testbed for Long-Horizon LLM Agents

AgenticSTS: 一种用于长周期LLM智能体的有界记忆测试平台

Xiangchen Cheng, Yunwei Jiang, Jianwen Sun, Zizhen Li, Chuanhao Li, Xiangcheng Cao, Yihao Liu, Fanrui Zhang, Li Jin, Kaipeng Zhang

机构 * Alaya Lab（Alaya实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Nankai University（南开大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出一种有界记忆契约，通过类型化检索组装用户消息，避免原始跨决策转录，在《杀戮尖塔2》中实现并验证，揭示了战略技能层对胜率的提升效果。

ReContext: Recursive Evidence Replay as LLM Harness for Long-Context Reasoning

ReContext: 递归证据重放作为大语言模型的长上下文推理工具

Yanjun Zhao, Ruizhong Qiu, Tianxin Wei, Yuanchen Bei, Zhining Liu, Lingjie Chen, Ismini Lourentzou, Hanghang Tong, Jingrui He

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 提出一种免训练推理方法ReContext，通过模型内部相关性信号构建查询条件证据池并在最终生成前重放，以提升长上下文推理中的证据利用，无需外部记忆或上下文剪枝。

PARTREP: Learning What to Repeat for Decoder-only LLMs

PARTREP: 学习在仅解码器LLM中重复什么

Andikawati P Widjaja, Yongjun Kim, Hyounghun Kim, Jaeho Lee

机构 * Bandung Institute of Technology（万隆理工学院） ； Pohang University of Science and Technology（浦项科技大学） 纠错

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

AI总结 针对仅解码器LLM因果注意力导致的信息流不对称问题，提出PartRep方法，通过选择最不可预测的token进行重复，在保留大部分性能提升的同时显著降低KV缓存和预计算开销。

Comments 15 pages and 7 figures (including appendix)

LLM-based Multi-Agent System for Intelligent Refactoring of Haskell Code

基于大型语言模型的多智能体系统用于Haskell代码的智能重构

Shahbaz Siddeeq, Muhammad Waseem, Zeeshan Rasheed, Md Mahade Hasan, Jussi Rasku, Mika Saari, Henri Terho, Kalle Makela, Kai-Kristian Kemell, Pekka Abrahamsson

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

AI总结 本文提出基于LLM的多智能体系统，用于自动化Haskell代码重构，通过代码分析、重构执行、验证和调试等角色，提升代码质量与性能。

Comments arXiv admin note: text overlap with arXiv:2502.07928

Journal ref International Conference on Product-Focused Software Process Improvement (PROFES 2025)

SAGE: Sign-Adaptive Gradient for Memory-Efficient LLM Optimization

SAGE：用于内存高效大语言模型优化的符号自适应梯度

Wooin Lee, Hyun-Tae Kim

机构 * London, United Kingdom（英国伦敦） ； Seoul, Republic of Korea（韩国首尔） 纠错

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

AI总结 本文提出SAGE优化器，通过结合Lion风格的更新方向和新的内存高效O(d)自适应缩放，解决嵌入层稀疏高方差梯度问题，实现更稳定的收敛并提升性能。

Comments Accepted to Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2026. 13 pages, 4 figures, 4 tables

MemSyco-Bench: Benchmarking Sycophancy in Agent Memory

MemSyco-Bench：智能体记忆中的谄媚基准测试

Zhishang Xiang, Zerui Chen, Yunbo Tang, Zhimin Wei, Ruqin Ning, Yujie Lin, Qinggang Zhang, Jinsong Su

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

AI总结 提出MemSyco-Bench基准，评估LLM智能体因记忆引发的谄媚问题，涵盖拒绝记忆、尊重适用范围、解决冲突、跟踪更新和个性化使用五个任务。

WorldDirector: Building Controllable World Simulators with Persistent Dynamic Memory

WorldDirector: 构建具有持久动态记忆的可控世界模拟器

Hanlin Wang, Hao Ouyang, Qiuyu Wang, Wen Wang, Qingyan Bai, Ka Leong Cheng, Yue Yu, Yixuan Li, Yihao Meng, Zichen Liu, Yanhong Zeng, Yujun Shen, Qifeng Chen

机构 * HKUST（香港科技大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； ZJU（浙江大学） ； CUHK（香港中文大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(summary_cn,abstract)

AI总结 提出WorldDirector框架，通过LLM协调3D轨迹与相机运动作为视频生成控制信号，解耦语义运动编排与视觉生成，实现持久动态对象记忆和自由视角探索。

Comments Project Page: https://worlddirector.github.io/

Learning User-Aware Recall: Personalized Retrieval in Long-Term Conversational Memory

学习用户感知的回忆：长期对话记忆中的个性化检索

ZhiShu Jiang, Haibo Liu, Xin Shen, Guanqiang QI, Chenxi Miao, Weikang Li, Liwei Qian, Xin Pei, Jizhou Huang

机构 * Baidu Inc.（百度公司） ； The University of Queensland（昆士兰大学） 纠错

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

AI总结 提出PPRO框架，通过用户画像引导的排序和基于GRPO的查询重写，实现个性化记忆检索，在LoCoMo和LongMemEval-S上取得一致提升。

MMIR-TCM: Memory-Integrated Multimodal Inference and Retrieval for TCM Clinical Decision Support

MMIR-TCM：面向中医临床决策支持的记忆集成多模态推理与检索

Lihui Luo, Joongwon Chae, Ziyan Chen, Yang Liu, Siyi Cheng, Weihan Gao, Zelin Zeng, Xiaoming Yin, Samaneh Beheshti Kashi, Dongmei Yu, Lian Zhang, Jing Sui, Zeming Liang, Jiansong Ji, Peter E. Lobie, Peiwu Qin

机构 * Institute of Biopharmaceutics and Health Engineering, Tsinghua Shenzhen International Graduate School（清华深圳国际研究生院生物医药与健康工程研究院） ； Chinese Medicine Guangdong Laboratory（广东省中医药实验室） ； Beijing Normal University（北京师范大学） ； First Hospital of Hebei Medical University（河北医科大学第一医院） ； Lishui Hospital of Zhejiang University（浙江大学丽水医院） ； XiaoMing TCM Hospital（小明中医医院） 纠错

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

AI总结 提出MMIR-TCM框架，结合多模态大模型、记忆增强分割与检索增强生成，解决中医舌诊中的主观性和语义鸿沟问题，在MedTCM数据集上优于GPT-4o等模型。

pykci: A Compact Urban Knowledge Graph for Semantic and Spatial Queries using LLMs

pykci: 一个用于利用大语言模型进行语义和空间查询的紧凑城市知识图谱

Huynh Duc An Son Nguyen, Lukas Arzoumanidis, Youness Dehbi

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

AI总结 提出pykci系统，将CityGML 2.0数据集转换为Neo4j紧凑城市知识图谱，通过大语言模型实现自然语言查询，支持语义和空间查询，减少幻觉并提供可审计来源。

Multi-Head Recurrent Memory Agents

多头递归记忆智能体

Jiatong Li, Samuel Yeh, Sharon Li

机构 * Department of Computer Science, University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校计算机科学系） 纠错

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

AI总结 针对递归记忆智能体在长上下文中性能退化问题，提出多头递归记忆（MHM）框架，通过分阶段选择-更新策略隔离记忆头，显著提升记忆保持率和端到端准确性。

Comments 19 pages, 11 figures, 5 tables

A Hippocampus for Linear Attention: An Exact Memory for What the Recurrent State Forgets

线性注意力中的海马体：为循环状态遗忘的内容提供精确记忆

Wanyun Cui

机构 * Shanghai University of Finance and Economics（上海金融学院） 纠错

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

AI总结 针对线性注意力模型因固定大小循环状态导致早期事实被覆盖、精确回忆退化的问题，提出海马体线性注意力（HOLA），通过添加有界精确KV缓存作为互补记忆系统，实现半参数化测试时记忆，在多项基准上取得显著提升。

Comments 12 pages

Set Diffusion: Interpolating Token Orderings Between Autoregression and Diffusion for Fast and Flexible Decoding

Set Diffusion: 在自回归与扩散之间插值令牌顺序以实现快速灵活的解码

Marianne Arriola, Volodymyr Kuleshov

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

AI总结 提出Set Diffusion模型，通过将似然参数化为灵活位置和长度的令牌集，并设计集因果扩散架构，支持任意顺序解码和KV缓存更新，在数学推理、摘要和无条件生成上优于先前的扩散语言模型。

Comments ICML 2026. We provide the code at https://github.com/kuleshov-group/setdlms

LLM can Read Spectrogram: Encoder-free Speech-Language Modeling

LLM 能读频谱图：无编码器的语音语言建模

Ruchao Fan, Yiming Wang, Yuxuan Hu, Bo Ren, Yufei Xia, Xiaofei Wang, Yao Qian, Shujie Liu, Jinyu Li

机构 * Microsoft, USA（微软公司，美国） 纠错

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

AI总结 提出 Mel-LLM，一种无需专用语音编码器、直接将梅尔频谱图补丁通过线性投影输入 LLM 的架构，在 ASR 和 TTS 任务上验证了其可行性，ASR 性能与有编码器方案相当，TTS 初步可行。

Object Aligner: A Configurable JSON Schema Similarity Score for Graphs, Applied to LLM Prompt Optimization

Object Aligner: 一种可配置的图结构JSON模式相似度评分，应用于LLM提示优化

Jan Drchal

机构 * Artificial Intelligence Center, Faculty of Electrical Engineering, Czech Technical University in Prague（捷克理工大学电气工程学院人工智能中心） 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.AI、cs.LG

AI总结 提出Object Aligner，一种基于递归树对齐和引用对齐的JSON相似度评分方法，通过Weisfeiler-Leman颜色细化近似图同构，用于LLM输出评估和提示优化。

Comments 28 pages, This is a submitted version of a manuscript under review at IEEE Access; it has not been peer reviewed

Safe and Adaptive Cloud Healing: Verifying LLM-Generated Recovery Plans with a Neural-Symbolic World Model

安全且自适应的云修复：使用神经符号世界模型验证LLM生成的恢复计划

Junyan Tan, Haoran Lin, Siyuan Guo, Yichen Fang, Xinyue Luo, Tianyu Shen, Zeyu Qiao

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 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.CL、cs.AI

AI总结 提出PASE框架，将LLM作为规划引擎生成恢复计划，通过神经符号世界模型验证可行性，并利用DRL优化提示，实现动态自适应修复，显著降低恢复时间并提高未知故障检测精度。

Comments 13 pages

Search for Truth from Reasoning: A Dynamic Representation Editing Framework for Steering LLM Trajectories

从推理中寻找真理：一种用于引导LLM轨迹的动态表示编辑框架

Tianlong Wang, Yuhang Wang, Weibin Liao, Xin Gao, Xinyu Ma, Yang Lin, Yasha Wang, Liantao Ma

机构 * ByteDance Inc.（字节跳动公司） ； Huawei Technologies Co., Ltd（华为技术有限公司） ； Peking University Information Technology Institute (Tianjin Binhai)（北京大学信息技术研究院（天津滨海）） 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.AI

AI总结 提出DynaSteer动态表示编辑框架，通过模式聚类和Fisher-LDA提取纯净真理，并基于前瞻熵选择性引导轨迹，提升LLM推理真实性。

Comments Accepted by ICML'26

Do Multimodal Large Language Models Need Reasoning to Classify Dementia from Speech?

多模态大语言模型是否需要推理来从语音中分类痴呆症？

Liming Wang, Neguine Rezaii, Bradford C. Dickerson, James Glass

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 本文评估了多模态大语言模型在自动痴呆症分类中的推理能力，发现基于文本理由的策略会导致幻觉和不一致，并提出DeTAiL框架，通过非线性适配器和强化学习利用内部表示，在两个数据集上优于基线方法。

When Agents Do Not Stop: Uncovering Infinite Agentic Loops in LLM Agents

当智能体不停止：揭示LLM智能体中的无限循环

Xinyi Hou, Shenao Wang, Yanjie Zhao, Haoyu Wang

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)

AI总结 提出IAL-Scan静态分析工具，通过抽象智能体代码为Agent IR并构建循环依赖图，检测LLM智能体项目中因反馈路径未有效约束导致的无限循环故障，在6549个仓库中达到91.9%精度。

Evaluating Collective Behaviour of Hundreds of LLM Agents

评估数百个LLM代理的集体行为

Richard Willis, Jianing Zhao, Yali Du, Joel Z. Leibo

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)

AI总结 提出框架评估LLM代理在社会困境中的涌现行为，通过自然语言策略生成与代码翻译，分析行为指纹、自博弈福利及文化演化，发现大群体中文化演化收敛至低福利自私均衡。

Comments 18 pages, 5 figures

LGMT: Logic-Grounded Metamorphic Testing for Evaluating the Reasoning Reliability of LLMs

LGMT：基于逻辑的蜕变测试用于评估LLMs的推理可靠性

Zenghui Zhou, Man Li, Xiaoke Fang, Xinyi Zhou, Weibin Lin, Zheng Zheng

机构 * School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University（自动化科学与电气工程学院，北京航空航天大学） 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LGMT框架，利用一阶逻辑推导蜕变关系，通过一致性检查评估LLM推理的鲁棒性，揭示传统评估忽略的隐藏缺陷。

Comments Zheng Zheng is the corresponding author

Journal ref Knowledge-Based Systems, Volume 348, 2026, 116324, ISSN 0950-7051

LLMs as Teaching Assistants for Mathematics Exam Grading: Reliability, and Practical Usability

LLMs作为数学考试评分的助教：可靠性与实际可用性

Aastha Sapkota, M. G. Sarwar Murshed

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 评估六种LLM配置在离散数学考试评分中的表现，发现宽松评分策略降低错误率，但点校准与排名保持仍是不同目标。

Comments 12 Pages, 6 figures

Scaling Latent Reasoning via Looped Language Models

通过循环语言模型扩展潜在推理

Rui-Jie Zhu, Zixuan Wang, Kai Hua, Tianyu Zhang, Ziniu Li, Haoran Que, Boyi Wei, Zixin Wen, Fan Yin, He Xing, Lu Li, Jiajun Shi, Kaijing Ma, Shanda Li, Taylor Kergan, Andrew Smith, Xingwei Qu, Mude Hui, Bohong Wu, Qiyang Min, Hongzhi Huang, Xun Zhou, Wei Ye, Jiaheng Liu, Jian Yang, Yunfeng Shi, Chenghua Lin, Enduo Zhao, Tianle Cai, Ge Zhang, Wenhao Huang, Yoshua Bengio, Jason Eshraghian

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

AI总结 提出Ouro系列循环语言模型，通过在潜在空间迭代计算、熵正则化深度分配和扩展至7.7T令牌，实现优于更大模型的推理性能，并展示其知识操控能力。

TO-Master: an LLM-agent framework for automated topology optimization

TO-Master：用于自动化拓扑优化的大语言模型智能体框架

Haoju Lin, Wenchang Zhang, Weipeng Xu, Xiang Li, Tian Xu, Tianju Xue

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

AI总结 提出TO-Master框架，利用大语言模型智能体将有限元拓扑优化转化为对话式工作流，通过自然语言指令自动完成几何处理、网格生成、边界条件设置和优化求解，无需用户编写代码。

Comments 29 pages, 10 figures, 2 tables; submitted manuscript