语言大模型 / LLM

End-to-End LLM Flight Planning with RAG-based Memory and Multi-modal Coach Agent

基于基于检索增强生成的记忆和多模态教练代理的端到端大语言模型飞行规划

Amin Tabrizian, Arsyi Aziz, Aarifah Ullah, Mahyar Ghazanfari, Pouria Razzaghi, Peng Wei

机构 * George Washington University（乔治华盛顿大学） ； Metis Solutions Technology Inc 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.AI

AI总结 针对电动垂直起降飞机部署中传统飞行规划算法难以融入人类偏好的问题，提出FRAMe工具，集成规划器LLM、多模态教练代理和基于RAG的记忆，在多场景演示中效果最佳，能将自然语言指令转化为优质飞行路线。

Comments Accepted at the ICML 2026 LM4Plan Workshop

A Large Language Model-Driven Agent-Based Modeling Framework with Multi-Round Communication for Simulating Vaccine Opinion Dynamics

一种用于模拟疫苗舆论动态的基于多轮通信的大语言模型驱动的基于代理的建模框架

Bo Zhang, Na Jiang

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

AI总结 该研究引入大语言模型（Qwen3-8B）集成到基于代理的建模框架，以疫苗接种舆论动态为例，通过启用不同认知模块模拟舆论动态，发现不同模块对突发舆论有相反影响，再现了社会影响的非线性行为模式，证明框架有效性和潜力。

Comments 11 pages, 5 figures

When Agents Remember Too Much: Memory Poisoning Attacks on Large Language Model Agents

当智能体记忆过多时：对大语言模型智能体的内存中毒攻击

George Torres, Sharad Shrestha, Satyajayant Misra

机构 * George Torres3（乔治·托雷斯（第三作者）） ； Sharad Shrestha1（沙拉德·什雷斯塔（第一作者）） ； Satyajayant Misra4（萨蒂亚扬特·米什拉（第四作者）） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型驱动的个人智能体因缺乏内存安全治理存在安全漏洞，提出攻击向量GhostWriter，实现近98%注入率和约60%激活率，还提出AM-Sentry缓解技术，显著降低GhostWriter成功率并保持智能体效用。

ContestTrade: A Multi-Agent Trading System Based on Internal Contest Mechanism

ContestTrade：一种基于内部竞争机制的多智能体交易系统

Rui Sun, Li Zhao, Zuoyou Jiang, Bo Yang, Yuxiao Bai, Mengting Chen, Jing Li, Zuo Bai

机构 * Stepfun ； FinStep 纠错

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

AI总结 针对基于LLM的智能体在金融交易中决策受市场信息影响的问题，提出ContestTrade多智能体交易系统，通过“量化 - 预测 - 分配”竞争机制及两个专业团队协作，在A股回测中取得较好收益和风险调整绩效。

MILES: Modular Instruction Memory with Learnable Selection for Self-Improving LLM Reasoning

MILES：用于自我改进的语言模型推理的具有可学习选择的模块化指令内存

Ruilin Tong, Dong Gong

机构 * University of New South Wales（新南威尔士大学） 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.CL、cs.LG

AI总结 研究针对LLMs测试时推理问题，提出MILES框架，通过动态扩展内存及正确性优化的内存组合，利用模块化内存单元与可学习选择头实现粗到细检索机制，实验表明该框架在性能、效率及权衡上表现出色。

Seeing and Reflecting: Multimodal Memory-Enhanced Agent Collaboration for Recommendation

视觉与反思：用于推荐的多模态记忆增强智能体协作

Hao Cong, Huizu Lin, Zihan Wang, Chengkai Huang, Quan Z. Sheng, Lina Yao

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

AI总结 针对基于LLM的推荐系统局限，提出MMEACR框架，采用双轨记忆架构，通过属性引导机制更新记忆，构建多模态嵌入记忆，经加权倒数排名融合两轨道，实验证明其在多领域表现出色，尤其视觉推荐场景有显著提升。

Co-LMLM: Continuous-Query Limited Memory Language Models

Co-LMLM：连续查询有限记忆语言模型

Yair Feldman, Linxi Zhao, Nathan Godey, Dongyoung Go, Yilun Hua, Kilian Q. Weinberger, Jennifer J. Sun, Yoav Artzi

机构 * Department of Computer Science Cornell University（计算机科学系 哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 研究提出连续查询有限记忆语言模型CO-LMLM，通过将知识库的键与文本知识值配对，以低成本生成灵活向量查询，整合检索知识。经多数据集预训练和多模型规模测试，在困惑度和事实精度上优于同类模型。

Comments preprint

Toward Robust Open-set Adaptation: Synapse Consolidation Inspired by Rac1/MAPK Pathways

在开放测试流中学习并适应未知

Xiao Zhang, Tianyu Hu, Juntao Lyu, Qianchuan Zhao, Huimin Ma

机构 * University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SyCo方法，通过Rac1和MAPK路径实现参数高效适应，解决LLM在动态任务中的适应问题，实验表明其在18个NLP数据集上表现优异。

Learning from Execution: Self-Evolving Memory for Private-Library Code Generation

MEMCoder: 多维演化记忆用于面向私有库的代码生成

Mofei Li, Taozhi Chen, Guowei Yang, Jia Li

机构 * College of AI（人工智能学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Fitten Tech Co., Ltd.（Fitten科技有限公司） 纠错

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

AI总结 MEMCoder通过多维演化记忆机制，解决LLM在企业环境中因缺乏内部私有库文档导致的协调问题与参数理解不足，提升代码生成性能。

Breaking Database Lock-in: Agentic Regeneration of High Performance Storage Readers for Database Bypass

打破数据库锁定：用于数据库绕过的高性能存储读取器的智能再生

Victor Giannakouris, Immanuel Trummer

机构 * Cornell University（康奈尔大学） 纠错

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

AI总结 研究分析工作负载面临的数据访问瓶颈问题，提出Jailbreak方法，利用大语言模型辅助代码合成绕过数据库引擎直接读取存储文件，在PostgreSQL和MySQL上评估，性能显著提升，证明该方法可打破数据库系统数据锁定。

Comments To be presented at AIDB 2026 (co-located with VLDB)

From Custom-Fit to Portable: Bridging the Gap Between Synthesized and Engineered GPU Query Execution

从定制适配到便携性：弥合合成与工程化GPU查询执行之间的差距

Ivan Donchev Kabadzhov, Eugenio Marinelli, Raja Appuswamy

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

AI总结 本文针对GPU分析中合成与工程化的争论，提出SHADB框架回答合成GPU代码效果等三个问题，展示合成代码优势，分解性能差距并分类优化，将可推广优化集成到SYCLDB引擎，缩小与合成代码差距并保持相关特性。

Comments 13 pages, 5 figures

A-TMA: Decoupling State-Aware Memory Failures in Long-Term Agent Memory

A-TMA: 解耦长期智能体记忆中的状态感知记忆故障

Zitong Shi, Yixuan Tang, Anthony Kum Hoe Tung

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 针对长期记忆中状态不一致导致的幽灵记忆问题，提出A-TMA方法，通过状态感知覆盖层在存储、检索和回答三个层面解耦故障，在冲突密集基准上显著提升时间F1。

Psy-Chronicle:A Structured Pipeline for Synthesizing Long-Horizon Campus Psychological Counseling Dialogues

Psy-Chronicle: 一个用于合成长周期校园心理辅导对话的结构化流水线

Chaogui Gou

机构 * University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Psy-Chronicle，一种结构化数据生成框架，用于合成长周期校园心理辅导对话，通过生成学期跨度的时间压力事件图和学生与辅导员代理的交互模拟，构建了包含100个学生档案和9万条对话的CPCD数据集，并通过CPCD-Bench评估模型的长周期校园辅导能力，实验结果表明CPCD有效提升了模型的会话级响应生成和长周期记忆召回能力。

VTC: DNN Compilation with Virtual Tensors for Data Movement Elimination

VTC: 基于虚拟张量的DNN编译以消除数据移动

Muyan Hu, Ahan Gupta, Jiachen Yuan, Vima Gupta, Taeksang Kim, Xin Xu, Janardhan Kulkarni, Ofer Dekel, Vikram Adve, Charith Mendis

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Microsoft（微软） 纠错

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

AI总结 VTC通过引入虚拟张量概念，首次实现消除所有不必要的数据移动，提升DNN编译效率，减少内存占用。

Comments Accepted to OSDI'26

Watts This Smell: A Comprehensive Taxonomy of Software Energy Smells

一种经过验证的软件能耗异味分类

Mohammadjavad Mehditabar, Saurabhsingh Rajput, Tushar Sharma

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

AI总结 本文提出了一种全面的软件能耗异味分类，通过系统文献综述和雪球抽样，将320种低效模式分类为12种主要能耗异味和65种根本原因。通过实证验证，发现71%的样本存在多种共存的异味，内存相关异味的修复节能效果最高。

How Data Shapes RoPE Frequency Usage: From Positional Scale Matching to Length Generalization

数据如何塑造RoPE频率使用：从位置尺度匹配到长度泛化

Xinyi Wu, Siyuan Liu, Ali Jadbabaie

机构 * MIT IDSS（麻省理工学院信息系统与决策科学实验室） ； IIIS, Tsinghua University（清华大学交叉信息研究院） 纠错

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

AI总结 研究RoPE频率使用不均匀的原因，提出数据诱导依赖决定频率使用，最佳频率与1/W成比例，该原则解释了相关观察，还将频率选择与长度泛化联系，表明自然语言有自相似性，长上下文泛化取决于两种尺度匹配。

Platonic Representations for Poverty Mapping: Unified Vision-Language Codes or Agent-Induced Novelty?

贫困地图绘制的柏拉图式表示：统一的视觉语言代码还是智能体诱导的新颖性？

Satiyabooshan Murugaboopathy, Connor T. Jerzak, Adel Daoud

机构 * AI and Global Development Lab（人工智能与全球发展实验室） ； Institute for Analytical Sociology（分析社会学研究所） ； Institute of Computer Science（计算机科学研究所） ； Department of Government（政府系） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究社会经济指标在卫星图像和网络文本中的信息印记，开发多模态框架经五条管道预测家庭财富，贡献包括融合视觉与文本提升预测、发现部分表示对齐证据、发布大规模多模态数据集。

Comments ICSC 2026