语言大模型 / LLM

Structure-Guided Entity Resolution: Fine-Tuning LLMs for Robust Name Matching in Complex Linguistic Contexts

结构引导的实体解析：微调大语言模型以实现复杂语言上下文中的鲁棒姓名匹配

Shivam Chourasia, Hitesh Kapoor, Nilesh Patil

机构 * Dream Sports 纠错

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

AI总结 提出结构引导实体解析（SGER）框架，通过两阶段课程微调大语言模型，先学习姓名语法结构再优化匹配任务，在印度身份数据上达到99.02%准确率和0.994 F1分数，已部署于Dream11平台服务2.5亿+用户。

Comments Accepted to ACL 2026. 8 pages, 1 figure, 2 tables

Journal ref Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 6: Industry Track), pages 1461-1468, 2026

Macroscopic Black-Hole Remnants in a Nonlocal Field Theory: Towards Hawking Radiation in SFT

非局域场论中的宏观黑洞残余：走向弦场论中的霍金辐射

Feng-Yin Cheng, Pei-Ming Ho, Wei-Hsiang Shao

专题命中 指令微调 ：SFT(title,abstract)

AI总结 通过弦场论中的非局域指数抑制效应，证明大黑洞的霍金辐射在搅乱时间后终止，粒子数趋零，形成宏观残余，为信息悖论提供新解。

Comments 17 pages, no figure, references added

PolicyShiftGuard: Benchmarking and Improving Policy-Adaptive Image Guardrails

PolicyShiftGuard：基准测试与改进策略自适应图像护栏

Mingyang Song, Luxin Xu, Haoyu Sun, Minzhou Pan, Yu Cheng, Bo Li

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Tongji University（同济大学） ； Virtue AI（美德人工智能公司） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； 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(summary_cn,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究策略自适应图像护栏问题，提出PolicyShiftGuard方法，结合随机策略SFT和边界对策略适应进行两阶段训练，在PolicyShiftBench基准测试中显著提升性能，消融实验验证关键因素。

Structured-Condensed Prompt Tuning in Vision-Language Models for Fine-grained Image Recognition

用于细粒度图像识别的视觉语言模型中的结构化压缩提示调优

Xinda Liu, Qinyu Zhang, Weiqing Min, Guohua Geng, Shuqiang Jiang

机构 * School of Information Science and Technology, Northwest University（西北大学信息科学与技术学院） ； Laboratory of Intelligent Information Processing, Institute of Computing Technology（中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室） 纠错

专题命中 指令微调 ：language model(title,abstract)

AI总结 针对细粒度图像识别中视觉语言模型捕捉细微差别能力有限的问题，提出结构化压缩提示调优（SCPT），通过语义关系编码和语义压缩损失增强语义结构建模，在多基准实验中有效减轻语义模糊性，取得领先性能。

GeoXplain: On-the-Fly Visual Explanations for Weather Foundation Models

GeoXplain：天气基础模型的实时可视化解释

Clemens Walter Koprolin, Leonardo Trentini, Benedikt Soja, Mennatallah El-Assady, Christina Humer

专题命中 指令微调 ：foundation model(title,abstract)

AI总结 研究天气和气候基础模型预测关系难察问题，提出GeoXplain交互式可视化工具包及Aurora Adapter计算后端，支持多种解释方法，可在笔记本或浏览器呈现地理空间归因图，方便探索，代码开源可安装。

Comments 9 pages, 6 figures. Submitted to VISxClimate at IEEE VIS 2026

Prompting Beats Fine-Tuning: Generative Expected Value Scoring for Statutory Term Retrieval

提示优于微调：用于法定术语检索的生成期望值评分

Alvin Wang, Jaromir Savelka

专题命中 指令微调 ：prompting(title,abstract)

AI总结 研究法规中模糊法律概念检索任务，比较仅编码器模型微调与仅解码器模型零样本提示两类方法，发现提示仅解码器模型总体效果最佳，最佳系统超越此前所有最先进结果。

Comments Accepted to the ASAIL Workshop at ICAIL 2026

When Should LLMs Search? Counterfactual Supervision for Search Routing

大语言模型何时应进行搜索？搜索路由的反事实监督

Minho Kim

机构 * Minho Kim 纠错

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

AI总结 研究大语言模型搜索路由问题，通过比较无搜索和强制搜索结果构建预言机，以其为评估标准和学习信号，用监督微调及偏好优化训练策略，提升了Gemma E2B和Qwen3.5 - 4B的路由宏F1，减少特定模型路由失败并揭示相关瓶颈。

Comments 20 pages, 10 figures. Accepted at the FAGEN Workshop at ICML 2026

SCOPE: Leveraging Subgoal Critiques for Code Generation

SCOPE：利用子目标批判进行代码生成

Yueke Zhang, Yifan Zhang, Zihan Fang, Kevin Leach, Wei Zhang, Yu Huang

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

AI总结 研究针对大语言模型代码生成不可靠问题，提出SCOPE方法，利用证明器初始化子目标批判，结合监督微调、强化学习等，通过两个互补奖励改进代码生成，实验显示在多个数据集上优于基线，优势集中在有语义约束任务，代码修正更局部。

InfluMatch: Frontier-Quality KOL Search at 4B-Model Cost

InfluMatch：以4B模型成本实现前沿质量的关键意见领袖搜索

Krittanon Kaewtawee, Petmongkon Pornpichitsuwan, Natchaya Temyingyong, Nutnicha Laplamoon, Wachiravit Modecrua, Krittin Pachtrachai, Touchapon Kraisingkorn

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

AI总结 研究如何将关键意见领袖与泰国营销标准匹配，提出低成本三阶段级联InfluMatch，由小型开放权重模型构建，能以低得多的成本达到前沿模型效果，是可部署、可解释的KOL搜索系统。

Evaluating Fine-Tuning and Metrics for Neural Decompilation of Dart AOT Binaries

评估Dart AOT二进制文件神经反编译的微调与指标

Raafat Abualazm, Ayman AboElhassan, Amr G. Wassal

机构 * Cairo University Computer Engineering Department, Faculty of Engineering（开罗大学计算机工程系，工程学院） 纠错

专题命中 指令微调 ：LLM(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对Dart AOT二进制文件神经反编译，在新基准上用三个指标评估六种微调模型变体，发现无微调配置能显著提升pass@k，存在跨语言干扰及指标差异，指出汇编序列长度是任务难度关键预测指标，贡献新基准等并明确pass@k为主要评估指标。

Comments Under review at ACM Transactions on Software Engineering and Methodology (TOSEM)

Harnessing Generative Image Models for Training-Free Primitive Shape Abstraction

利用生成式图像模型进行无训练的原始形状抽象

Gregor Kobsik, Tim Elsner, Leif Kobbelt

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

AI总结 研究如何利用生成式图像模型进行无训练的原始形状抽象，通过渲染多视图图像、分析语义部分、绘制分割掩码、重新投影和拟合超二次基元的流程，实现与类别无关且方向不变，在相关数据集上Chamfer距离最低。

Comments 13 pages, 9 figures, 3 tables

CanvasAgent: Enabling Complex Image Creation and Editing via Visual Tool Orchestration

CanvasAgent：通过视觉工具编排实现复杂图像创建和编辑

Hairui Zhu, Yiying Yang, Tengjin Weng, Ziyu Lu, Xiao Yao, Xiaoyang Ye, Lin Ma, Wenhao Jiang

机构 * Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (SZ)（广东省人工智能与数字经济实验室（深圳）） 纠错

专题命中 指令微调 ：SFT(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究复杂图像创建编辑问题，提出CanvasAgent代理，通过多轮交互编排异构视觉工具，先经监督微调学习轨迹，再用广义信赖域策略优化器结合多种信号优化，结合CanvasCraft数据集进行实验，证明其对复杂多工具图像创建工作流程有效。

Comments 18pages, 5 figures

Cross-Contextual Vision-Language Adaptation with LoRA for Personalized Severe Adverse Event Detection in Clinical Wound Monitoring

基于LoRA的跨上下文视觉语言适配用于临床伤口监测中的个性化严重不良事件检测

Aditi Naiknaware, Jian Sun, Aminreza Khandan, Shengyang Huang, Sean Dow, Bijan Najafi, Salimeh Sekeh

机构 * San Diego State University（圣地亚哥州立大学） ； University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） ； University of California, Davis（加利福尼亚大学戴维斯分校） 纠错

专题命中 指令微调 ：language model(abstract)

AI总结 研究针对临床伤口监测中严重不良事件检测问题，提出基于双流LoRA框架及跨上下文融合机制的多模态框架，结合多种方法识别个性化严重不良事件并捕捉愈合动态，在相关实验中展现良好性能。

Exploring Image-Text Alignment for Radio Galaxy Morphologies

探索射电星系形态的图像-文本对齐

Erica Lastufka, Mariia Drozdova, Svyatoslav Volosynovskiy

专题命中 指令微调 ：language model(abstract)

AI总结 研究射电星系图像与文本描述的对齐，利用MiraBest数据集及SigLIP-2模型，经特定提示生成描述并评估。结果显示基于描述的星系分类与图像类似，微调改善局部连贯性，此为射电星系形态研究提供新方法。

Comments Accepted at the AI in Science (AIS) Conference 2025

PORTS: Preference-Optimized Retrievers for Tool Selection with Large Language Models

PORTS：用于大语言模型工具选择的偏好优化检索器

Lorenzo Molfetta, Giacomo Frisoni, Nicolò Monaldini, Gianluca Moro

机构 * Department of Computer Science and Engineering, University of Bologna（计算机科学与工程系，博洛尼亚大学） 纠错

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

AI总结 研究针对大语言模型工具选择中现有检索器与LLMs不一致问题，提出PORTS方法，利用受困惑度启发的偏好信号，通过优化相关性及施加对比语义损失微调检索器，经多实验验证其通用性及提高工具选择准确性的能力，且计算需求低便于推广。

Comments Please cite the definitive, peer-reviewed version of this article published in the Proceedings of the 2025 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, edited by Christos Christodoulopoulos et al., Association for Computational Linguistics, pp. 10007-10030, 2025. DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2025.emnlp-main.507

Journal ref Proceedings of the 2025 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, Association for Computational Linguistics, pp. 10007-10030, 2025

When Lower Privileges Suffice: Investigating Over-Privileged Tool Selection in LLM Agents

当较低权限足够时：探究LLM代理中的过度权限工具选择

Kaiyue Yang, Yuyan Bu, Jingwei Yi, Yuchi Wang, Biyu Zhou, Juntao Dai, Songlin Hu, Yaodong Yang

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络安全学院） 纠错

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

AI总结 针对LLM代理在工具选择中偏好高权限工具的安全问题，提出ToolPrivBench评估框架，发现主流代理普遍存在过度权限选择且被瞬态故障放大，并设计权限感知后训练防御方法有效减少不必要的高权限工具使用。

Comments code: https://github.com/AISafetyHub/agent-tool-selection-bias

CurateEvo: Data-Curation Evolving for Agentic Post-Training

CurateEvo：用于智能体训练后的数据管理进化

Dingzirui Wang, Xuanliang Zhang, Keyan Xu, Qingfu Zhu, Wanxiang Che

专题命中 后训练与偏好优化 ：post-training(title,abstract)；LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 研究针对大语言模型智能体训练后决策问题，提出CurateEvo框架，将数据管理策略表示为代码并迭代重写。通过诊断故障模式增强、过滤数据提高有效性，在成本感知下修剪训练轮次提高效率，实验证明其性能优于现有方法且降低管理开销。

Omni-RRM: Advancing Omni Reward Modeling via Automatic Rubric-Grounded Preference Synthesis

Omni-RRM：通过基于自动评分标准的偏好合成推进全模态奖励建模

Zicheng Kong, Dehua Ma, Zhenbo Xu, Alven Yang, Yiwei Ru, Haoran Wang, Zixuan Zhou, Fuqing Bie, Liuyu Xiang, Huijia Wu, Jian Zhao, Zhaofeng He

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Institute of Artificial Intelligence (TeleAI)（人工智能研究所） ； ShiFang Technology Inc.（ShiFang科技公司） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：SFT(abstract,abstract_cn)；RLHF(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 研究针对多模态大语言模型对齐难题，提出全模态基于评分标准的奖励模型Omni-RRM。通过自动评分标准偏好合成构建数据集，用特定训练方案提升奖励辨别力，在多模态基准测试中达最优精度，还能指导选择与迁移，提升模型对齐能力。

Comments ECCV 2026

Truthful or Fabricated? Using Causal Attribution to Mitigate Reward Hacking in Explanations

真实还是编造？利用因果归因减轻解释中的奖励作弊

Pedro Ferreira, Wilker Aziz, Ivan Titov

机构 * Institute for Logic, Language and Computation (ILLC), University of Amsterdam（逻辑、语言与计算研究所（ILLC），阿姆斯特丹大学） ； Institute for Language, Cognition and Computation (ILCC), University of Edinburgh（语言、认知与计算研究所（ILCC），爱丁堡大学） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型解释中因奖励模型导致的奖励作弊问题，提出用预测的因果归因丰富奖励模型输入的方法，该方法能减少大语言模型生成误导性解释的倾向，提升解释忠实度。

Comments ICLR 2026 Camera-ready

Strategic Bargaining in Multi-Buyer Markets: Reinforcement Learning from Verifiable Rewards for LLM Negotiations

多买家市场中的战略谈判：基于可验证奖励的强化学习用于大语言模型谈判

Shuze Daniel Liu, Claire Chen, Jiabao Sean Xiao, Xin Chen, David Simchi-Levi

机构 * Institute for Data, Systems, and Society, Massachusetts Institute of Technology（数据、系统与社会研究所，麻省理工学院） ； Mitch Daniels School of Business, Purdue University（米奇·丹尼尔斯商学院，普渡大学） ； The Division of Physics, Mathematics and Astronomy, California Institute of Technology（物理、数学与天文学部，加州理工学院） ； Department of Computing and Mathematical Sciences, California Institute of Technology（计算与数学科学系，加州理工学院） ； H. Milton Stewart School of Industrial and Systems Engineering, Georgia Institute of Technology（H. 米尔顿·斯图尔特工业与系统工程学院，佐治亚理工学院） ； Department of Civil and Environmental Engineering, Operations Research Center, Massachusetts Institute of Technology（土木与环境工程系、运筹学中心，麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 研究多买家市场中卖家与买家的谈判，提出基于可验证奖励的强化学习方法，使卖家能平衡市场探索与剩余提取，实现多阶段战略演变，提升谈判技能，提取更高剩余，且策略可推广。

CONFLUX: A Latent Diffusion Model for 3D Chest-CT Synthesis with RL Post-Training

CONFLUX：一种用于3D胸部CT合成的潜在扩散模型及强化学习后训练

Max Van Puyvelde, Halil Ibrahim Gulluk, Wim Van Criekinge, Olivier Gevaert

机构 * Department of Biomedical Data Science, Stanford University School of Medicine（斯坦福大学医学院生物医学数据科学系） ； Department of Mathematical Modelling, Statistics & Bioinformatics, Ghent University（根特大学数学建模、统计与生物信息学系） ； Department of Electrical Engineering, Stanford University（斯坦福大学电气工程系） 纠错

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

AI总结 提出CONFLUX潜在扩散模型用于胸部CT合成，由3D变分自编码器和整流流变压器构成，基于放射学元数据生成，通过强化学习后训练增强对临床属性控制，在三平面弗雷歇距离上领先并发布模型与数据集。

Policy Improvement Reinforcement Learning

策略改进强化学习

Huaiyang Wang, Xiaojie Li, Xiaohan Wang, Zhixia Zhang, Xiaodong Lu, Zixuan Huang, Jiajun Chai, Guojun Yin, Deqing Wang, Haoyi Zhou, Yaodong Yang, Jianxin Li, Yikun Ban

机构 * Beihang University（北航） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 提出策略改进强化学习（PIRL）框架，通过最大化跨迭代的累积策略改进来替代替代奖励最大化，并基于此设计策略改进策略优化（PIPO）算法，实现闭环优化，在数学推理基准上提升稳定性和性能。

KAT-Coder-V2.5 Technical Report

KAT-Coder-V2.5技术报告

Bo Huang, Fengxiang Li, Hao Xu, Haoyang Huang, Hongyi Fu, Jinhua Hao, Kun Yuan, Minglei Zhang, Pengcheng Xu, Shiyang Liu, Wenhao Zhuang, Yuze Shi, Zongxian Feng, Chao Wang, Cheng He, Chongling Rao, Deyu Cao, Fan Yang, Gang Xiong, Haochen Liu, Jiabao Li, Jian Liang, Jinghui Jia, Jingwen Chang, Jun Du, Junyu Shi, Min Li, Mingqi Wu, Qiang Gao, Shangpeng Yan, Shaotong Qi, Shu Xu, Shuo Zhou, Tiankuo Xu, Tong Zheng, Weilun Zhao, Xiancheng Meng, Xianda Sun, Xiaoyu Jiang, Xunhao Jia, Yao Xia, Yimeng Xu, Yinghan Cui, Yingpeng Chen, Yiwen Ning, Yong Wang, Yuxuan Sun, Zhongsheng Liu, Ming Sun, Cheng Luo, Chen Yang, Han Li, Kun Gai

机构 * KwaiKAT Team（快手KwaiKAT团队） 纠错

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

AI总结 介绍KAT-Coder-V2.5这一专注编码的智能模型，针对其受环境等因素限制的问题，通过端到端框架及多种技术手段解决，经多方法扩展强化学习并统一专家知识，在多个基准测试中取得优异成绩。

Comments 24 pages, 5 figures

VaseMuseum: Digital Intelligent Museum for Ancient Greek Pottery

花瓶博物馆：古希腊陶器数字智能博物馆

Jiazi Wang, Nonghai Zhang, Qiushi Xie, Zeyu Zhang, Yufeng Chen, Yang Zhao, Ling Shao, Hao Tang

机构 * School of Computer Science and Technology, Beijing Jiaotong University（北京交通大学计算机科学与技术学院） ； School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Department of Computer Science and Information Technology, La Trobe University（拉筹伯大学计算机科学与信息技术系） ； UCAS-Terminus AI Lab, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学UCAS-Terminus人工智能实验室） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：language model(abstract)

AI总结 针对古希腊陶器文化遗产领域中视觉语言模型面临的挑战，提出轻量级模块化多模态智能体框架花瓶博物馆，结合虚拟博物馆与花瓶智能体，经多模态感知等操作，提高引用有效性，减少幻觉并产生更中立答案。

Comments Code: https://github.com/AIGeeksGroup/VaseMuseum. Website: https://aigeeksgroup.github.io/VaseMuseum

PHOENIX: Resilient LLM Training with Hot-Swapping via Zero-Overhead Checkpoint

DeadPool: 通过零开销检查点热替换实现弹性LLM训练

Haotian Xie, Junlin Chen, Mingkai Zheng, Lishan Yang, Zhao Zhang

机构 * Rutgers University（罗格斯大学） ； George Mason University（乔治·马歇尔大学） 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.LG

AI总结 提出DeadPool，利用非关键路径内存检查点和通信器重建协议实现零开销热替换，在无故障时无额外开销，故障时40秒内恢复，支持高达512 GPU和65B参数模型。

BigMac: Breaking the Pareto Frontier of Compute and Memory in Multimodal LLM Training

BigMac: 打破多模态大语言模型训练中的计算与内存帕累托前沿

Zili Zhang, Chengxu Yang, Shenglong Zhang, Chenyu Wang, Yufan Zhang, Tuo Dai, Zhouyang Li, Yuhong Ge, Chao Jin, Xin Jin, Yuliang Liu

机构 * Peking University（北京大学） ； Independent Researcher（独立研究员） ； Xiaohongshu, Inc（小红书公司） 纠错

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

AI总结 提出BigMac训练流水线，通过嵌套编码器和生成器计算到LLM流水线中，同时优化计算效率和内存使用，打破帕累托前沿。

AgentTether: Graph-Guided Diagnosis and Runtime Intervention for Reliable LLM Agent Operation

AgentTether：用于可靠大语言模型代理操作的图引导诊断与运行时干预

Chenyu Zhao, Shenglin Zhang, Wenwei Gu, Yongqian Sun, Dan Pei, Chetan Bansal, Saravan Rajmohan, Minghua Ma

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

AI总结 研究LLM代理生产可靠性有限问题，提出AgentTether运行时修复框架，通过抽象运行、构建关键转换图等定位故障子轨迹并转换为指导，经实验评估，该框架能提高修复效果，减少资源消耗，为代理部署提供实用可靠性层。

Revisiting the Relation Between Language Model Perplexity and ASR Word Error Rate for Modern End-to-End Speech Recognition

重新审视现代端到端语音识别中语言模型困惑度与ASR单词错误率之间的关系

Mohammad Zeineldeen, Albert Zeyer, Haoran Zhang, Robin Schmitt, Ralf Schlüter, Hermann Ney

机构 * AppTek.ai GmbH ； Machine Learning and Human Language Technology Group, Faculty of Computer Science, RWTH Aachen University（机器学习与人类语言技术小组，计算机科学学院，亚琛工业大学） 纠错

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

AI总结 本文重新审视现代端到端ASR系统中语言模型困惑度与ASR单词错误率的关系，研究外部语言模型对系统的作用、PPL-WER关系及相关影响因素，还探讨内部语言建模，发现ILM减法改变关系，强调解释外部LM质量影响时要考虑解码器内部LM。

Comments Submitted to SLT 2026

LogicHunter: Testing LLM Agent Frameworks with an Agentic Oracle

LogicHunter：使用智能预言机测试大语言模型代理框架

Minghui Long, Yanjie Zhao, Haoyu Wang

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

AI总结 研究针对大语言模型代理框架测试不足问题，提出LogicHunter模糊测试框架。通过规范驱动生成有效极端输入，引入智能预言机解决预言机歧义。在三个框架上评估，发现众多未知错误，智能预言机精度高，远超基线方法。

PatchOptic for Shared-State LLM Workflows with Projected Views and Verified Structured Updates

用于具有投影视图和经过验证的结构化更新的共享状态大语言模型工作流的PatchOptic

Zhaoyu Bai, Jiaqi Cai

机构 * Weizmann Institute of Science（魏茨曼科学研究所） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 研究共享状态大语言模型工作流问题，提出受光学启发的PatchOptic接口，通过投影读取和验证结构化补丁实现，经PatchBench评估，该设计能减少泄漏和成本，保持输出质量，阻止违规并拒绝受损补丁。

Comments 24 pages, 13 figures, including appendix