语言大模型 / LLM

RGB-Pointmap Pretraining for Unified 3D Scene Understanding

对比语言-彩色点图预训练用于统一3D场景理解

Ye Mao, Weixun Luo, Ranran Huang, Junpeng Jing, Krystian Mikolajczyk

机构 * Imperial College London（帝国理工学院伦敦分校） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：pretraining(title,abstract)；foundation model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出UniScene3D，一种基于Transformer的编码器，通过多视图彩色点图联合建模外观和几何，并引入跨视图几何对齐和接地视图对齐，在少样本和任务特定微调中达到SOTA。

Comments 19 Pages, ECCV 2026 Accepted

Fisheye3R: Adapting Unified 3D Feed-Forward Foundation Models to Fisheye Lenses

Fisheye3R：将统一的3D前馈基础模型适应于鱼眼镜头

Ruxiao Duan, Erin Hong, Dongxu Zhao, Eric Turner, Alex Wong, Yunwen Zhou

机构 * Yale University（耶鲁大学） ； Google XR（谷歌XR） 纠错

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

AI总结 本文提出Fisheye3R框架，通过灵活学习方案在不退化性能的前提下，使多视角3D重建模型适应高径向畸变的鱼眼图像。

Comments European Conference on Computer Vision 2026

ChemGraph-XANES: An Agentic Framework for XANES Simulation and Curation

ChemGraph-XANES：用于XANES模拟与分析的代理框架

Vitor F. Grizzi, Thang Duc Pham, Luke N. Pretzie, Jiayi Xu, Murat Keceli, Cong Liu

机构 * Chemical Sciences and Engineering Division Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室化学科学与工程部） ； Computational Science Division Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室计算科学部） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出ChemGraph-XANES框架，结合自然语言任务描述与结构获取，实现XANES模拟与分析的自动化，支持高通量计算与机器学习应用。

AlienLM: Alienization of Language for API-Boundary Privacy in Black-Box LLMs

AlienLM: 面向黑盒大语言模型API边界隐私的语言异化

Jaehee Kim, Pilsung Kang

专题命中 预训练与数据 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 提出AlienLM，通过词汇级双射将文本转化为异化语言，在仅使用API的情况下减少明文暴露，平均保留81%以上的性能，且恢复攻击成功率低于0.22%。

Journal ref ICML 2026

Dean of LLM Tutors: A Framework for Automated Quality Review of AI-generated Feedback

LLM导师院长：AI生成反馈的自动质量审查框架

Keyang Qian, Yixin Cheng, Rui Guan, Wei Dai, Flora Jin, Kaixun Yang, Sadia Nawaz, Zachari Swiecki, Guanliang Chen, Lixiang Yan, Dragan Gašević

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

AI总结 提出DeanLLM框架，通过16维度评估LLM导师反馈的内容、教育效果和幻觉风险，并利用微调GPT-4.1实现与人类专家高度一致的自动审查。

CLIP-AUTT: Test-Time Personalization with Action Unit Prompting for Fine-Grained Video Emotion Recognition

CLIP-AUTT: 基于动作单元提示的测试时个性化方法用于细粒度视频情绪识别

Muhammad Osama Zeeshan, Masoumeh Sharafi, Benoit Savary, Alessandro Lameiras Koerich, Marco Pedersoli, Eric Granger

机构 * LIVIA, ILLS, Dept. of Systems Engineering, ETS Montreal（LIVIA, ILLS, 系统工程学院, 蒙特利尔高等技术学院） ； LIVIA, Dept. of Software and IT Engineering, ETS Montreal（LIVIA, 软件与IT工程学院, 蒙特利尔高等技术学院） ； Dept. of Computer Science, École Polytechnique（计算机科学系, 巴黎综合理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出CLIP-AUTT，通过动作单元提示实现测试时个性化，提升细粒度视频情绪识别的鲁棒性和个性化能力。

Comments ECCV, 2026

Ophiuchus: Incentivizing Tool-augmented "Think with Images" for Joint Medical Segmentation, Understanding and Reasoning

Ophiuchus: 激励工具增强的“图像思考”用于联合医学分割、理解与推理

Yankai Jiang, Yujie Zhang, Peng Zhang, Wenjie Li, Yichen Li, Jintai Chen, Xiaoming Shi, Shihui Zhen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Information Hub, HKUST (Guangzhou)（信息枢纽，香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 提出Ophiuchus框架，通过三阶段训练策略（冷启动SFT、自反思微调、工具强化学习）使MLLM动态聚焦细粒度视觉区域，实现精准医学分割与诊断。

MetaTT: A Global Tensor-Train Adapter for Parameter-Efficient Fine-Tuning

MetaTT: 一种用于参数高效微调的全局张量列适配器

Javier Lopez-Piqueres, Pranav Deshpande, Archan Ray, Mattia J. Villani, Marco Pistoia, Niraj Kumar

机构 * Global Technology Applied Research（全球技术应用研究） 纠错

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

AI总结 提出MetaTT，一种基于张量列（TT）分解的适配器框架，通过共享单个TT因子化Transformer子模块，实现参数高效的多任务微调，并在单任务和多任务基准上达到竞争性性能。

Comments Accepted version to TMLR

Activation Steering for Aligned Open-ended Generation without Sacrificing Coherence

激活引导用于不牺牲连贯性的对齐开放式生成

Niklas Herbster, Martin Zborowski, Alberto Tosato, Gauthier Gidel, Tommaso Tosato

机构 * Tara Research ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Mila Quebec AI Institute（Mila魁北克人工智能研究所） 纠错

专题命中 指令微调 ：LLM(abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出激活引导方法，通过在生成过程中持续修正偏差激活，提升大模型的对齐性能，实验表明StTP和StMP在保持连贯性的同时更有效维护通用能力。

LearNAT: Learning NL2SQL with AST-guided Task Decomposition for Large Language Models

LearNAT: 基于AST引导任务分解的NL2SQL大语言模型学习

Weibin Liao, Xin Gao, Tianyu Jia, Rihong Qiu, Yifan Zhu, Yang Lin, Xinyu Ma, Junfeng Zhao, Yasha Wang

机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学系） ； Key Laboratory of High Confidence Software Technologies, Ministry of Education（教育部高可信软件技术重点实验室） ； Big Data Technology Research Center, Nanhu Laboratory（纳米实验室大数据技术研究中心） ； National Engineering Research Center For Software Engineering, Peking University（北京大学软件工程国家工程研究中心） ； Peking University Information Technology Institute (Tianjin Binhai)（北京大学信息技术研究院（天津滨海）） ； School of Computer Sciences, Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学计算机科学系） ； Huawei Technologies Co., Ltd（华为技术有限公司） ； Seed, ByteDance Inc.（字节跳动公司） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(title)；language model(title)；preference optimization(abstract)

AI总结 提出LearNAT框架，通过AST引导的分解合成过程和边际感知强化学习，增强小规模LLM的NL2SQL任务分解能力，以7B参数模型达到GPT-4可比性能。

Comments Accepted by ICLR'26

Optimizing RAG Rerankers with LLM Feedback via Reinforcement Learning

通过强化学习优化RAG重排序器与LLM反馈

Yuhang Wu, Xiangqing Shen, Fanfan Wang, Cangqi Zhou, Zhen Wu, Xinyu Dai, Rui Xia

机构 * Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：LLM(title,title_cn)；preference optimization(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出RRPO框架，通过强化学习将重排序与LLM生成质量对齐，消除了对昂贵人工标注的依赖，实验显示其在知识密集型基准上优于基线模型。

Comments 17 pages

Direct Diffusion Score Preference Optimization via Stepwise Contrastive Policy-Pair Supervision

直接扩散分数偏好优化：通过逐步对比策略对监督

Dohyun Kim, Seungwoo Lyu, Seung Wook Kim, Paul Hongsuck Seo

机构 * Dept. of CSE, Korea University（韩国大学计算机科学与工程系） ； NVIDIA 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：preference optimization(title,abstract)

AI总结 提出DDSPO方法，通过对比策略对直接监督反向去噪步骤，无需奖励建模或人工标注，在文本-图像对齐和美学质量任务上优于现有方法。

Comments Accepted to ECCV 2026

Navigating the Alignment-Calibration Trade-off: A Pareto-Superior Frontier via Model Merging

导航对齐-校准权衡：通过模型合并实现帕累托更优前沿

Tiancheng Hu, Benjamin Minixhofer, Nigel Collier

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

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

AI总结 本文发现后训练对齐不仅降低任务准确率，还严重损失校准性能，导致模型过度自信且输出多样性下降。通过简单地在对齐前后模型权重间进行插值，可以持续获得帕累托最优模型，同时提升准确率和恢复校准。

Comments ACL 2026 Findings

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。

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

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

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。

From One-to-One to Many-to-Many: Dynamic Cross-Layer Injection for Deep Vision-Language Fusion

从一对一到多对多：面向深度视觉-语言融合的动态跨层注入

Cheng Chen, Yuyu Guo, Pengpeng Zeng, Jingkuan Song, Peng Di, Hang Yu, Lianli Gao

机构 * Tongji University（同济大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 提出跨层注入框架，通过自适应多投影模块和自适应门控融合机制实现视觉层与LLM的动态多对多连接，显著提升多模态理解性能。

BLAgent: Agentic RAG for File-Level Bug Localization

BLAgent: 一种面向文件级Bug定位的代理RAG

Md Afif Al Mamun, Gias Uddin

机构 * University of Calgary（卡尔加里大学） ； York University（约克大学） 纠错

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

AI总结 本文提出BLAgent，一种新型代理RAG框架，用于文件级Bug定位，通过结合代码结构感知的仓库编码、双视角查询转换和两阶段代理重排序，提高了Bug定位的准确性和效率。

Comments Accepted for publication in ACM Transactions on Software Engineering and Methodology (TOSEM)

From Textual Columns to Query Plans: A Unified Relational-Semantic Execution Framework for Hybrid Query Processing

OmniTQA：一种面向半结构化数据的混合查询处理成本感知系统

Nima Shahbazi, Seiji Maekawa, Nikita Bhutani, Estevam Hruschka

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(summary_cn,abstract)

AI总结 OmniTQA通过整合LLM语义操作与传统关系运算符，提出了一种成本感知的混合查询处理框架，有效处理结构化与半结构化数据，提升复杂查询和大规模表的准确性和效率。

Wiki-R1: Incentivizing Multimodal Reasoning for Knowledge-based VQA via Data and Sampling Curriculum

Wiki-R1: 通过数据和采样课程激励基于知识的多模态推理用于VQA

Shan Ning, Longtian Qiu, Xuming He

机构 * ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Shanghai Engineering Research Center of Intelligent Vision and Imaging（上海智能视觉与成像工程研究中心） ； Lingang Laboratory（临港实验室） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；pretraining(abstract)；post-training(abstract)

AI总结 提出Wiki-R1框架，通过可控课程数据生成和课程采样策略，结合强化学习激励MLLMs在KB-VQA中的推理能力，在Encyclopedic VQA和InfoSeek上取得新SOTA。

Comments Accepted by ICLR 26, code and weights are publicly available

SPADER: Step-wise Peer Advantage with Diversity-Aware Exploration Rewards for Multi-Answer Question Answering

SPADER: 面向多答案问答的逐步同伴优势与多样性感知探索奖励

Qiming Shi, Zhaolu Kang, Yunfan Zhou, Di Weng, Yingcai Wu

机构 * State Key Lab of CAD&CG, Zhejiang University（浙江大学CAD与CG国家重点实验室） ； School of Software and Microelectronics, Peking University（北京大学软件与微电子学院） ； School of Software Technology, Zhejiang University（浙江大学软件技术学院） 纠错

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

AI总结 提出SPADER强化学习框架，通过逐步同伴优势（SPA）机制和多样性感知探索奖励，解决多答案问答中长程工具使用的细粒度信用分配与持续探索问题，实验表明在多个数据集上提升了召回率和F1分数。

A pragmatic classification framework for AI incident monitoring

一种实用的AI事件监控分类框架

Isaak Mengesha, Branwen Owen, Charlie Collins, Tina Wong, Simon Mylius, Peter Slattery, Sean McGregor

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

AI总结 本文提出一种分类框架，用于分析AI事件随时间变化的趋势，通过结构化问题、分层估计过程和分类方案，提升AI治理的实用性。

BuilderBench: The Building Blocks of Intelligent Agents

BuilderBench：智能体的构建模块

Raj Ghugare, Roger Creus Castanyer, Catherine Ji, Kathryn Wantlin, Jin Schofield, Karthik Narasimhan, Benjamin Eysenbach

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Mila – Quebec AI Institute（魁北克AI研究院） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） 纠错

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

AI总结 提出BuilderBench基准，通过开放式探索训练智能体构建结构，实验表明现有前沿语言模型和强化学习算法无法解决任何非平凡任务。

Comments Blogpost: https://rajghugare19.github.io/builderbench and Code: https://github.com/rajghugare19/builderbench

Recursive Models for Long-Horizon Reasoning

长程推理的递归模型

Chenxiao Yang, Nathan Srebro, Zhiyuan Li

机构 * Toyota Technological Institute at Chicago（丰田技术研究所） 纠错

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

AI总结 提出递归模型，通过递归调用自身在隔离上下文中解决子任务，突破上下文长度限制，理论证明可指数级降低活跃上下文需求，实验验证在SAT求解和围棋任务中提升长程准确性。

Comments in ICML 2026

CaP-X: A Framework for Benchmarking and Improving Coding Agents for Robot Manipulation

CaP-X: 用于基准测试和改进机器人操作编码智能体的框架

Letian Fu, Justin Yu, Karim El-Refai, Ethan Kou, Haoru Xue, Huang Huang, Wenli Xiao, Guanzhi Wang, Dantong Niu, Fei-Fei Li, Guanya Shi, Jiajun Wu, Shankar Sastry, Yuke Zhu, Ken Goldberg, Linxi "Jim" Fan

机构 * nvidia ； stanford（斯坦福大学） ； cmu（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 提出CaP-X框架，通过CaP-Gym交互环境和CaP-Bench评估，发现编码智能体依赖人工抽象，但通过扩展测试时计算可提升鲁棒性，并推出无需训练的CaP-Agent0和强化学习CaP-RL。

Aria: An Agent For Retrieval and Iterative Auto-Formalization via Dependency Graph

Aria: 基于依赖图的检索与迭代自动形式化智能体

Hanyu Wang, Ruohan Xie, Yutong Wang, Guoxiong Gao, Xintao Yu, Bin Dong

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

AI总结 提出Aria系统，通过两阶段思维图过程递归分解定理陈述为依赖图并构建形式化，结合AriaScorer验证语义正确性，在ProofNet、FATE-X和同调猜想数据集上显著超越现有方法。

CaST-Bench: Benchmarking Causal Chain-Grounded Spatio-Temporal Reasoning for Video Question Answering

CaST-Bench：面向视频问答的因果链时空推理基准

Mingfang Zhang, Jingjing Pan, Ashutosh Kumar, Rajat Saini, Mustafa Erdogan, Hsuan-Kung Yang, Caixin Kang, Yifei Huang, Yoichi Sato, Quan Kong

机构 * Woven by Toyota（丰田公司） ； The University of Tokyo（东京大学） 纠错

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

AI总结 提出CaST-Bench基准，通过构建包含因果链时空标注的数据集和评估指标，系统评测视觉语言模型在视频因果推理中的细粒度证据定位能力。

Comments CVPR 2026

CreativityPrism: A Cross-Domain Evaluation Framework for Large Language Model Creativity

CreativityPrism：大语言模型创造力的跨域评估框架

Zhaoyi Joey Hou, Bowei Alvin Zhang, Yining Lu, Bhiman Kumar Baghel, Anneliese Brei, Ximing Lu, Meng Jiang, Faeze Brahman, Snigdha Chaturvedi, Haw-Shiuan Chang, Daniel Khashabi, Xiang Lorraine Li

机构 * University of Pittsburgh（匹兹堡大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； University of Notre Dame（诺特丹大学） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Allen Institute for Artificial Intelligence（人工智能研究院） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；post-training(abstract)

AI总结 提出CreativityPrism框架，整合发散思维、创意写作和逻辑推理三个领域的八项任务，从质量、新颖性和多样性三个维度评估LLM创造力，发现前沿模型在创意写作和逻辑推理上领先，但在发散思维上无显著优势，且各维度间相关性弱。

Comments Published in Transactions on Machine Learning Research (06/2026)