arXivDaily arXiv每日学术速递 周一至周五更新

AI 大模型

语言大模型 / LLM

大语言模型、预训练、指令微调、后训练和语言模型应用。

2026-07-08 至 2026-07-08 共收录 263 信号源:cs.CL, cs.AI, cs.LG

1. 评测与基准 61 篇

2606.18142 2026-07-08 cs.AI cs.CL cs.CY 新提交 73%

Your AI Travel Agent Would Book You a Bullfight: An Agentic Benchmark for Implicit Animal Welfare in Frontier AI Models

你的AI旅行代理会为你预订斗牛:前沿AI模型中隐含动物福利的代理基准

Jasmine Brazilek, Joel Christoph, Maheep Chaudhary, Oliver Tullio, Carol Kline, Miles Tidmarsh, Arturs Kanepajs

机构 * Compassion Aligned Machine Learning(同情对齐机器学习) Sentient Futures(感知未来) Harvard Kennedy School(哈佛肯尼迪学院) Appalachian State University Department of Management(阿巴拉契亚州立大学管理系)

专题命中 评测与基准 :large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出首个代理基准TAC,测试AI代理在为用户执行旅行预订等操作时是否避免涉及动物剥削的选项。评估七个前沿模型,所有模型得分低于随机水平64%,最佳模型仅53%。

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2607.06413 2026-07-08 stat.ME cs.AI 新提交 70%

An Experimental Design Approach to Evaluating Agentic AI's Autonomous Model Discovery

一种评估智能体人工智能自主模型发现的实验设计方法

Hao He, Xueying Liu, Chris J. Kuhlman, Xinwei Deng

机构 * Department of Statistics, Virginia Tech(统计学系,弗吉尼亚理工学院) Department of Statistical Science, Baylor University(统计科学系,贝勒大学) Advanced Research Computing, Virginia Tech(高级研究计算,弗吉尼亚理工学院)

专题命中 评测与基准 :large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.AI

AI总结 研究大型语言模型编码智能体自主模型发现行为,提出实验设计与分析框架,将智能体视为随机模型发现算子,在多种受控因素下研究Codex和Claude Code两个算子,进行回归模型和推理,开发规范分解,通过网络造词游戏测试平台得出相关深刻发现。

Comments 39 pages, 11 figures, 6 tables. Data and code available at the GitHub repository listed in the paper

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2607.06196 2026-07-08 cs.CL cs.CY 新提交 70%

Pluralis v0.1: Towards a Multicultural, Multimodal, Multilingual Benchmark for AI Risk and Reliability

Pluralis v0.1:迈向用于人工智能风险与可靠性的多元文化、多模态、多语言基准测试

Alicia Parrish, Rajat Shinde, Sanket Badhe, Xinyi Bai, Sree Bhargavi Balija, Hua-Rong Chu, Emilio Ferrara, Armstrong Foundjem, Rajat Ghosh, Aakash Gupta, Xuanli He, Ong Chen Hui, Minji Jung, Madhangi Karimanal, Faiza Khan Khattak, Boryoung Kim, Eugenia Kim, Liliya Lavitas, Seok Min Lim, Victor Lu, Jim Moirangthem, Dhivya Nagasubramanian, Deepak Pandita, Sita Rajagopal, Geetha Raju, Evgeniia Razumovskaia, Aravind Reddy, Federico Ricciuti, Nobin Sarwar, Sungpil Shin, Sunayana Sitaram, Snehal Thorat, Tharindu Cyril Weerasooriya, Jasmijn Bastings, Joachim Baumann, Kongtao Chen, Murali Emani, Mariya Hendriksen, Jiho Jin, Jun Seong Kim, Younghoon Ko, Alicja Kwasniewska, Minjae Lee, Tom Wei-cyuan Lin Kashyap Ramanandula Manjusha, Junho Myung, Junyeong Park, Roma Patel, Shyam Ratan, Sudarsun Santhiappan, Priyanka Suresh, Tuesday, Ksheeraj Sai Vepuri Laura Amortegui-Ordonez, Claire Dennis, Minsuk Kahng, Chris Knotz, Alice Oh, Balaraman Ravindran, Soojung Ryu William Bartholomew, Hiwot Tesfaye, Lora Aroyo

机构 * Google DeepMind(谷歌DeepMind) University of Alabama in Huntsville(阿拉巴马大学亨茨维尔分校) Google(谷歌) University of Missouri Columbia(密苏里大学哥伦比亚分校) Chunghwa Telecom Laboratories(春木电信实验室) University of Southern California(南加州大学) Polytechnique Montreal(蒙特利尔理工学院) Nutanix ThinkEvolve Labs(ThinkEvolve实验室) UCL(伦敦大学学院) Infocomm Media Development Authority(信息通信媒体发展局) Monark Health(Monark健康) Seoul National University(首尔国立大学) Microsoft(微软) Centre for Responsible AI (CeRAI), Wadhwani School of Data Science and AI (WSAI), Indian Institute of Technology Madras(负责任人工智能中心(CeRAI)、瓦达威人工智能学校(WSAI)、印度理工学院马德拉斯分校) University of Maryland, Baltimore County(马里兰大学巴尔的摩县分校) Microsoft Research India(微软印度研究院) Stanford University(斯坦福大学) Argonne National Laboratory(阿贡国家实验室) University of Oxford(牛津大学) KAIST(韩国科学技术院) Yonsei University(延世大学) Amazon(亚马逊) UIUC(伊利诺伊大学香槟分校) Rochester Institute of Technology(罗切斯特理工学院) Xenoscube Inc.(Xenoscube公司) Korea AI Safety Institute (K-AISI)(韩国人工智能安全研究所(K-AISI)) MLCommons CommonGround Artifex Labs(Artifex实验室)

专题命中 评测与基准 :LLM(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL

AI总结 研究针对现有AI安全评估框架忽视文化差异问题,构建多语言多模态数据集Pluralis v0.1,从文化优先视角引入新评估范式,提出Judge - Pluralis集成,揭示特定地区失败模式,为多语言多元文化评估提供基础和创新起点。

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2607.05773 2026-07-08 cs.AI 新提交 70%

Beyond Static Evaluation: Building Simulation Environments for Scalable Agentic Reinforcement Learning

超越静态评估:构建用于可扩展智能体强化学习的模拟环境

Akshay Arora, Ishan Nigam, Ashutosh Aggarwal, Shefali Bansal, Krishna Singh, Sweta Kumari, Nikhil Mittal, Shariq Farhan, Siddarth Malreddy

机构 * Uber AI Solutions(优步人工智能解决方案)

专题命中 评测与基准 :large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.AI

AI总结 研究针对大语言模型成为自主智能体后传统静态评估失效的问题,引入AgenticAI-Supervisor平台,通过API和UI驱动构建强化学习环境,运用可验证执行结果、多维奖励塑造及严格验证测试,以客户支持智能体案例展示核心能力及未来工作重点。

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2607.05638 2026-07-08 cs.SE cs.AI 新提交 70%

EvalLoop: A Methodology for Evaluation-Driven Iterative Improvement of Business AI Systems

EvalLoop:一种用于商业人工智能系统评估驱动迭代改进的方法

Kenneth Benavides, Josh Fleischer, Danti Chen

机构 * Robert Half(罗伯特·哈夫公司)

专题命中 评测与基准 :large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.AI

AI总结 研究针对商业AI系统评估忽视迭代改进价值的问题,提出EvalLoop方法,通过维度指标分组、故障模式分类和结构化迭代工作流程,实现评估驱动的迭代改进,经案例研究验证有效,还能助力模型选择与部署权衡,且被打包为可重用工件。

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2602.11391 2026-07-08 cs.CL 版本更新 70%

A Patient Simulation Framework for Risk Assessment of Conversational Healthcare AI: Evaluation of an Antidepressant Decision Aid

通过患者模拟推进AI可信度:对抗抑郁药物选择的对话代理风险评估

Md Tanvir Rouf Shawon, Mohammad Sabik Irbaz, Hadeel R. A. Elyazori, Keerti Reddy Resapu, Yili Lin, Vladimir Franzuela Cardenas, K. Pierre Eklou, Farrokh Alemi, Kevin Lybarger

机构 * George Mason University (GMU)(乔治梅森大学)

专题命中 评测与基准 :LLM(abstract,abstract_cn);分类 cs.CL

AI总结 本文提出一个患者模拟器用于评估医疗对话代理的可扩展自动化评估,通过系统变化医疗、语言和行为维度支持风险评估。方法基于NIST AI风险管理框架,整合医疗、语言和行为三种profile,评估AI决策辅助在抗抑郁药物选择中的表现。

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2505.10356 2026-07-08 cs.CL 版本更新 70%

Decoding the Multimodal Mind: Generalizable Brain-to-Text Translation via Multimodal Alignment and Adaptive Routing

解码多模态思维:通过多模态对齐和自适应路由实现可泛化的脑到文本翻译

Chunyu Ye, Yunhao Zhang, Jingyuan Sun, Chong Li, Yang Zhao, Shaonan Wang

机构 * State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence System, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(多模态人工智能系统国家重点实验室,中国科学院自动化研究所) School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学人工智能学院) Department of Computer Science, The University of Manchester(曼彻斯特大学计算机科学系) Department of Language Science and Technology, Hong Kong Polytechnic University(香港理工大学语言科学与技术系)

专题命中 评测与基准 :large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL

AI总结 该研究针对脑机接口从人脑解码语言的挑战,提出利用多模态大语言模型和路由模块的统一框架,通过多模态对齐和自适应路由将脑信号与多模态语义空间对齐,在fMRI等数据集实验中性能领先,还扩展到EEG和MEG数据,为现实应用提供灵活方案。

Comments Accepted to ACL 2026 Findings

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2607.05994 2026-07-08 cs.CV 新提交 67%

SparseCtrl-HOI: Sparse Temporal Control for Human-Object Interaction Video Generation

SparseCtrl-HOI:用于人机交互视频生成的稀疏时间控制

Shenbo Xie, Mingrui Cai, Xu Yang, Yifei Liu, Changxing Ding

机构 * South China University of Technology(华南理工大学)

专题命中 评测与基准 :large language model(abstract);language model(abstract)

AI总结 研究针对人机交互视频生成中建模物理动力学及时空协调复杂、现有方法依赖密集指导成本高且影响多样性的问题,提出SparseCtrl-HOI框架,用关键帧结合新机制和模块控制,构建数据集,降低标注开销,提升直播电商视频质量。

Comments ECCV 2026, Project Page: https://mpi-lab.github.io/SparseCtrl-HOI

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2603.21664 2026-07-08 cs.CV 版本更新 67%

HumanOmni-Speaker: Identifying Who said What and When

HumanOmni-Speaker: 识别说话者说了什么以及何时

Detao Bai, Zhiheng Ma, Xihan Wei

机构 * Tongyi Lab Alibaba Group(阿里云实验室) Shenzhen University of Advanced Technology(深圳先进技术大学)

专题命中 评测与基准 :large language model(abstract);language model(abstract)

AI总结 本文提出HumanOmni-Speaker,通过视觉注册说话人辨识与识别方法,解决多人物对话中说话者身份与时间的识别问题,实现端到端的多模态协同。

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2601.22136 2026-07-08 cs.LG cs.AI cs.CR cs.SE 版本更新 62%

StepShield: When, Not Whether to Intervene on Rogue Agents

StepShield:何时干预流氓代理,而非是否干预

Gloria Felicia, Zitha Sasindran, Jinfeng He, Michael Eniolade, Hemant Kumar, Milan Hussain Angati

机构 * University of Virginia(弗吉尼亚大学) Indian Institute of Science, Bangalore(印度科学研究院,班加罗尔) Cornell University(康奈尔大学) University of the Cumberlands(库姆伯兰兹大学) University of Arizona(亚利桑那大学) California State University, Northridge(加州州立大学,北岭分校)

专题命中 评测与基准 :LLM(abstract);分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究代理安全检测时机问题,引入StepShield基准及早期干预率(EIR),揭示取证陷阱,指出基于规则的护栏虽召回率高但时机不佳,现有方法无法兼顾高召回、低误报和及时干预,凸显逐步骤流氓检测待解决。

Comments 20 pages, 4 figures, 10 ablation studies. Code and data: https://github.com/glo26/stepshield

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2607.06074 2026-07-08 cs.SE cs.AI cs.CY cs.HC 新提交 57%

Prompt Coach: An Empirical Evaluation of an Agentic Tutor for Learning Prompt Engineering in Software Development

Prompt Coach:软件开发中用于学习提示工程的智能导师的实证评估

Rohit Mehra, Kapil Singi, Vikrant Kaulgud, Vibhu Saujanya Sharma, Swapnajeet Gon Choudhury, Swati Sharma, Adam P. Burden, Majd Sakr

机构 * Accenture Labs, India(Accenture实验室,印度) Accenture, India(Accenture,印度) Accenture, USA(Accenture,美国)

专题命中 评测与基准 :LLM(abstract);分类 cs.AI

AI总结 研究针对软件开发人员难以掌握的提示工程技能,提出智能导师Prompt Coach,通过苏格拉底式指导助其学习编写高质量代码生成提示,经实证研究,15名专业开发者参与,单次课程后有显著改进,提升了提示编写技能。

Comments 7 pages. To be published in the proceedings of 41st International Conference on Automated Software Engineering (ASE '26), October 12-16, 2026, Munich, Germany (Industry Showcase Track)

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2607.05478 2026-07-08 cs.LG cs.PL 新提交 57%

InvWeaver: Deductive Feedback for Invariant Synthesis in Interacting-Loop Programs

InvWeaver:交互循环程序中不变式合成的演绎反馈

Guangyuan Wu, Weining Cao, Zehui Tan, Yuan Yao, Hengfeng Wei, Taolue Chen, Xiaoxing Ma

机构 * Nanjing University(南京大学) Hunan University(湖南大学) Birkbeck, University of London(伦敦大学伯贝克学院)

专题命中 评测与基准 :LLM(abstract);分类 cs.LG

AI总结 研究针对交互循环程序的不变式合成难题,提出神经符号框架InvWeaver,通过循环级抽象等方法揭示循环间依赖并传播证明义务,在综合基准套件上评估,其性能显著优于现有方法,能有效解决多循环问题并保持单循环任务优势。

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2607.05411 2026-07-08 cs.CY cs.AI 新提交 57%

The GenAI Skill Bypass: Mapping Divergent Pathways of University Students and Staff AI Literacy

生成式人工智能技能绕过:绘制大学生和教职员工人工智能素养的不同路径

Eduardo Oliveira, Narelle English, Tracii Ryan, Kamila Misiejuk, Cory dal Ponte, Sonsoles López-Pernas, Mohammed Saqr

机构 * University of Melbourne(墨尔本大学) FernUniversität(费尔大学) University of Eastern Finland(东芬兰大学)

专题命中 评测与基准 :prompting(abstract);分类 cs.AI

AI总结 研究大学生和教职员工GenAI素养路径差异,通过心理测量分析发现学生常先掌握高级创作再获基础理解,与学者路径不同且相关性弱,挑战“一刀切”课程,为诊断驱动干预提供依据。

Comments 18 pages, 7 figures, 3 tables

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2604.11539 2026-07-08 cs.CV cs.AI 版本更新 57%

CLAY: Conditional Visual Similarity Modulation in Vision-Language Embedding Space

CLAY:视觉相似性模拟能力在视觉-语言嵌入空间中的条件性

Sohwi Lim, Lee Hyoseok, Jungjoon Park, Tae-Hyun Oh

机构 * KAIST(韩国科学技术院)

专题命中 评测与基准 :language model(abstract);分类 cs.AI

AI总结 CLAY通过重构预训练视觉-语言模型的嵌入空间,实现基于文本条件的灵活相似性计算,提升多条件检索效率与准确性。

Comments CVPR 2026, Project page: https://sohwi-lim.github.io/CLAY

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2511.17649 2026-07-08 cs.CV cs.AI cs.RO 版本更新 57%

SWITCH: Benchmarking Modeling and Handling of Tangible Interfaces in Long-horizon Embodied Scenarios

SWITCH:在长时程具身场景中评估和处理具象接口的基准测试

Juntao Cheng, Wanyue Zhang, Zhiwei Yu, Shuo Ren, Zheqi He, Shaoxuan Xie, Guocai Yao, Jieru Lin, Börje F. Karlsson, Jiajun Zhang

专题命中 评测与基准 :LLM(abstract);分类 cs.AI

AI总结 SWITCH基准测试通过1170个时间交互视频,评估具象接口在真实第一人称环境中的闭环交互推理,揭示多模态模型在细粒度视觉-时间感知、结果验证和错误恢复方面的不足。

Comments The dataset is available at https://huggingface.co/datasets/BAAI-Agents/SWITCH

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2601.21803 2026-07-08 cs.CL 版本更新 57%

Quantifying Retriever-Generator Alignment in RAG with Local Explanations

用局部解释量化检索生成模型(RAG)中的检索器-生成器对齐

Korbinian Randl, Guido Rocchietti, Aron Henriksson, Ziawasch Abedjan, Tony Lindgren, John Pavlopoulos

机构 * Department of Computer and Systems Sciences, Stockholm University(斯德哥尔摩大学计算机与系统科学系) BIFOLD, Technische Universität Berlin(柏林技术大学BIFOLD) Department of Informatics, Athens University of Economics and Business(雅典经济与商业大学信息系) Archimedes, Athena Research Centre(雅典研究中心Archimedes)

专题命中 评测与基准 :language model(abstract);分类 cs.CL

AI总结 研究RAG系统中检索器与生成器交互不透明问题,提出RAG-E框架,用数学归因方法量化二者对齐,通过实验表明WARG能更好捕捉对齐情况,为审计交互提供实用框架,提升RAG系统可靠性与透明度。

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2607.06552 2026-07-08 cs.CV 新提交 50%

MonoIR-RS: Infrared Remote Sensing Vision-Language Learning with CLIP and VLM Adaptation

MonoIR-RS:基于CLIP和VLM适配的红外遥感视觉语言学习

Jiaju Han, Ma Yaqi, Yahui Chai, Xuemeng Sun, Xin Li, Qike Zhang, Yingying Zhao, Xiang Chen, Luwei Yang, Chengyin Hu, Jiahuan Long

机构 * China University of Petroleum-Beijing at Karamay(中国石油大学(北京)克拉玛依校区) Guizhou University(贵州大学) Shenzhen Research Institute of Big Data(深圳大数据研究院) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学)

专题命中 评测与基准 :instruction tuning(abstract)

AI总结 研究针对红外视觉语言理解未充分探索的问题,提出MonoIR-RS数据集及基准,结合多种方法构建并微调模型,提升红外遥感视觉语言学习性能,为红外与语言对齐提供可控测试平台。

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2607.06478 2026-07-08 cs.CV 新提交 50%

A VLM-Enhanced Framework for Comprehensive Traffic Sign Condition Assessment Integrating Daytime Visual Performance and Nighttime Retroreflectivity Evaluation

一种用于综合交通标志状况评估的VLM增强框架,集成白天视觉性能和夜间逆反射率评估

Linlin Zhang, Neema Jakisa Owor, Xiang Yu, Abby Watts, Yaw Adu-Gyamfi

机构 * Department of Civil and Environmental Engineering University of Missouri- Columbia(土木与环境工程系密苏里大学哥伦比亚分校)

专题命中 评测与基准 :language model(abstract)

AI总结 研究开发用于综合评估交通标志状况的新框架,利用微调视觉语言模型评估白天视觉性能,结合激光雷达校准的逆反射率评估夜间性能,集成到标志状况指数,提供经济有效的评估方法,LLaVA和Qwen表现优,还标记出需更换的标志。

Comments 21 pages, 7 figures, 5 tables. Preprint. An earlier version of this work was presented at the 105th Annual Meeting of the Transportation Research Board (TRB), January 2026

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2607.06457 2026-07-08 cs.CV 新提交 50%

Andha-Dhun: A First Look at Audio Descriptions in Hindi

Andha-Dhun:对印地语音频描述的初步研究

Ritabrata Chakraborty, Divy Kala, Nisheeth Bhooshan Gupta, Ganji Sreeram, Pailla Balakrishna Reddy, Makarand Tapaswi

机构 * CVIT, IIIT Hyderabad(海得拉巴国际信息技术研究所计算机视觉与信息处理中心) Manipal University Jaipur(斋浦尔曼ipal大学) Jio Platforms Ltd.(Jio平台有限公司)

专题命中 评测与基准 :LLM(abstract)

AI总结 该研究针对印度尚无印地语音频描述工作的现状,引入Andha-Dhun数据集,探索直接从英语描述生成及翻译英语ADs两种方法来生成印地语ADs,并进行评估,发现简单翻译和机器翻译存在问题,强调要为印度BLV观众调整内容。

Comments Accepted to NCVPRIPG 2026, Download data at https://github.com/katha-ai/AndhaDhun-HindiAD

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2607.06118 2026-07-08 cs.CV cs.MM 新提交 50%

WebRetriever: A Large-Scale Comprehensive Benchmark for Efficient Web Agent Evaluation

WebRetriever:用于高效网络智能体评估的大规模综合基准测试

Wei Dong, Tianyu Fu, Zhe Yu, Hanning Wang, Anyang Su, Zhizhou Fang, Yuyang Chen, Shuo Wang, Minghui Wu, Ping Jiang, Zhen Lei, Chenxu Zhao

机构 * Mininglamp Technology(旷视科技) School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学人工智能学院) MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(中国科学院自动化研究所综合技术集成中心)

专题命中 评测与基准 :LLM(abstract)

AI总结 针对现有网络智能体评估基准测试的局限,提出WebRetriever这一大规模综合基准测试,涵盖多领域网站和任务。采用NavEval框架及三个评估协议,实验揭示不同协议性能差异,为网络智能体研发提供细粒度见解和严谨基础。

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2607.05783 2026-07-08 cs.CV 新提交 50%

Benchmarking the Robustness of Autonomous Driving to Environmental Illusions: A Lane Perception Perspective

从车道感知角度评估自动驾驶对环境错觉的鲁棒性:基准测试

Tianyuan Zhang, Xianglong Liu, Aishan Liu, Lu Wang, Yitong Zhang, Peng Yue, Mingchuan Zhang, Siyuan Liang, Dacheng Tao

机构 * SKLCCSE, the School of Computer Science and Engineering, Beihang University(北京航空航天大学计算机科学与工程学院软件安全技术与工程北京市重点实验室) the School of Cyber Science and Technology, Sun Yat-sen University(中山大学网络空间科学与技术学院) Henan University of Science and Technology(河南科技大学) the School of Computing, National University of Singapore(新加坡国立大学计算学院) College of Computing & Data Science, Nanyang Technological University(南洋理工大学计算与数据科学学院)

专题命中 评测与基准 :language model(abstract)

AI总结 研究自动驾驶对环境错觉的鲁棒性,聚焦传统车道检测和视觉语言模型系统。引入基准LanEvil++并评估,发现错觉严重影响性能,阴影干扰最大。提出多模态错觉防御方法MIDA,有效提升了模型在挑战性条件下的鲁棒性。

Comments Accepted by IEEE TPAMI 2026

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2604.09927 2026-07-08 cs.CV 版本更新 50%

BLPR: Robust License Plate Recognition under Viewpoint and Illumination Variations via Confidence-Driven VLM Fallback

BLPR: 通过置信度驱动的VLM回退实现视点和光照变化下的鲁棒车牌识别

Guillermo Auza Banegas, Diego Calvimontes Vera, Natalia Condori Peredo, Edwin Salcedo, Sergio Castro Sandoval

机构 * Queen Mary University of London(伦敦玛丽女王大学)

专题命中 评测与基准 :language model(abstract)

AI总结 本文提出BLPR框架,通过合成数据预训练和真实数据微调提升Bolivian车牌识别鲁棒性,引入轻量视觉语言模型作为置信度回退机制,实现89.6%的字符识别准确率。

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2603.09223 2026-07-08 cs.CV 版本更新 50%

UniField: A Unified Field-Aware MRI Enhancement Framework

UniField: 一种统一的场感知MRI增强框架

Yiyang Lin, Chenhui Wang, Zhihao Peng, Yixuan Yuan

专题命中 评测与基准 :foundation model(abstract)

AI总结 UniField通过整合多模态和增强任务,利用共享退化特性提升MRI增强性能,提出场感知频谱校正机制并公开大规模多场MRI数据集。

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2601.11467 2026-07-08 math.OC 版本更新 50%

The XL Instances and the CVRPLib Best Known Solution Challenge

XL实例与CVRPLib最佳已知解挑战

Eduardo Queiroga, Rafael Martinelli, Anand Subramanian, Eduardo Uchoa, Thibaut Vidal

专题命中 评测与基准 :LLM(abstract)

AI总结 介绍用于容量车辆路径问题的XL集基准实例,通过先进算法计算并保留最佳解发起社区驱动挑战,参赛团队提交众多改进,突出求解大规模CVRP的研究方向,特别是借助大语言模型辅助算法发现。

Comments 19 pages, 5 figures

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2. 效率与部署 38 篇

2603.11021 2026-07-08 cs.LG 版本更新 92%

Leech Lattice Vector Quantization for Efficient LLM Compression

Leech晶格向量量化用于高效的LLM压缩

Tycho F. A. van der Ouderaa, Mart van Baalen, Paul Whatmough, Markus Nagel

专题命中 效率与部署 :LLM(title,title_cn);large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.LG

AI总结 本文提出Leech晶格向量量化方法,通过高维晶格结构实现高效LLM压缩,优于现有量化方法。

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2607.06527 2026-07-08 cs.CL cs.AI 新提交 90%

RSF-GLLM: Bridging the Semantic Gap in Multi-Hop Knowledge Graph QA via Recurrent Soft-Flow and Decoupled LLM Generation

RSF-GLLM:通过循环软流和去耦语言模型生成弥合多跳知识图谱问答中的语义鸿沟

Sambaran Bandyopadhyay, Ananth Muppidi

机构 * Adobe Research(Adobe研究院) Adobe Systems(Adobe系统公司)

专题命中 效率与部署 :LLM(title,summary_cn);large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究多跳知识图谱问答中传统方法的语义鸿沟问题,提出RSF-GLLM框架,通过循环软流模块传播分数、引入正则化保证收敛,提取路径微调LLM,实验证明该方法性能优且推理效率高。

Comments Accepted for publication in ICML 2026 as a full research paper; 21 pages

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2606.24245 2026-07-08 cs.SE cs.AI cs.CR 新提交 90%

AutoSpec: Safety Rule Evolution for LLM Agents via Inductive Logic Programming

AutoSpec: 通过归纳逻辑编程实现LLM智能体的安全规则演化

Pingchuan Ma, Zhaoyu Wang, Zimo Ji, Yuguang Zhou, Zhantong Xue, Zongjie Li, Shuai Wang, Xiaoqin Zhang

机构 * Zhejiang University of Technology(浙江工业大学)

专题命中 效率与部署 :LLM(title,title_cn);large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.AI

AI总结 提出AutoSpec框架,利用归纳逻辑编程引导的CEGIS自动演化专家定义的安全规则,平衡精确率和召回率,在代码执行和具身智能体领域将F1提升至0.98和0.93,减少高达94%的误报。

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2607.05868 2026-07-08 cs.CR 新提交 89%

Code-Level Cost Function Generation for Spatial Image Steganography Using RAG-Enhanced Large Language Models

使用RAG增强大语言模型进行空间图像隐写术的代码级成本函数生成

Yige Wang, Shiqi Yi, Hanzhou Wu

专题命中 效率与部署 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);LLM(abstract)

AI总结 该研究针对空间图像隐写术成本函数设计难题,提出利用RAG增强大语言模型的进化系统,含SE-RAG模块及反馈机制。实验表明,此框架安全性更高,还提升了代码执行率并降低搜索成本,凸显结合大语言模型与领域知识的优势。

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2607.05933 2026-07-08 cs.PF cs.LG 新提交 86%

Energy-Efficient GPU DVFS for Fine-Tuning of SLMs on Resource-constrained Embedded Devices

用于资源受限嵌入式设备上小型语言模型微调的节能GPU动态电压频率缩放

Jurn-Gyu Park, Sanzhar Zholdybayev, Aidar Amangeldi, Ademi Zhanuzakova

机构 * School of Engineering and Digital Sciences, Nazarbayev University(工程与数字科学学院,纳扎尔拜耶夫大学)

专题命中 效率与部署 :SLM(summary_cn,abstract);language model(abstract);small language model(abstract);分类 cs.LG

AI总结 研究资源受限嵌入式设备上SLM微调的节能问题,提出基于机器学习的模型选择方法来选GPU DVFS设置,在NVIDIA Jetson AGX Orin上实验,相比MAXN模式0平均节能13.11%,最高达26.73%。

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2601.09159 2026-07-08 cs.IR 版本更新 86%

LLMs Meet Isolation Kernel: Lightweight, Learning-free Binary Embeddings for Fast Retrieval

LLMs 与隔离内核:轻量、无学习的二进制嵌入用于快速检索

Zhibo Zhang, Yang Xu, Kai Ming Ting, Cam-Tu Nguyen

专题命中 效率与部署 :LLM(summary_cn,abstract);large language model(abstract);language model(abstract)

AI总结 本文提出无学习的隔离内核嵌入(IKE),将LLM嵌入转换为二进制嵌入,实现低内存和快速检索,实验显示其检索速度提升16.7倍,内存使用降低16倍,同时保持相似精度。

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