语言大模型 / LLM

Shared Selective Persistent Memory for Agentic LLM Systems

用于智能语言模型系统的共享选择性持久内存

Sanjana Pedada, Aditya Dhavala, Neelraj Patil

机构 * Apple Inc.（苹果公司） 纠错

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

AI总结 智能语言模型系统面临上下文问题，本文提出共享选择性持久内存架构，识别保留四类可重用上下文，丢弃特定会话推理痕迹，实现共享协作重用。在企业场景和公共数据集实验中验证其有效性，提高任务完成率，降低成本，优于全历史持久化等极端方式。

Comments 11 pages, 2 figures, 4 tables

Evaluating Retrieval-Augmented Generation vs. Long-Context Input for Clinical Reasoning over EHRs

评估检索增强生成与长上下文输入用于电子健康记录临床推理的效果

Skatje Myers, Dmitriy Dligach, Timothy A. Miller, Samantha Barr, James Landefeld, Yanjun Gao, Matthew Churpek, Anoop Mayampurath, Majid Afshar

机构 * University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Loyola University Chicago（芝加哥洛约拉大学） ； Boston Children’s Hospital Harvard Medical School（波士顿儿童医院哈佛医学院） ； University of Colorado-Anschutz（科罗拉多大学安舒茨分校） 纠错

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

AI总结 研究评估检索增强生成（RAG）用于电子健康记录临床推理的效果，定义三个基于EHR的任务，用真实住院临床记录评估三种大语言模型，发现RAG在成像程序和抗生素时间线任务中令牌效率高，诊断生成任务较具挑战性，RAG是临床任务的有效方法。

Self-Guided Test-Time Training for Long-Context LLMs

长上下文语言模型的自引导测试时训练

Xinyu Zhu, Zhe Xu, Xiaohan Wei, Yunchen Pu, Fei Tian, Chonglin Sun, Kaushik Rangadurai, Hua Zhi, Frank Shyu, Sandeep Pandey, Luke Simon, Yu Meng, Xi Liu

机构 * Meta AI ； University of Virginia（弗吉尼亚大学） 纠错

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

AI总结 研究针对长上下文语言模型处理中单纯扩窗口不能有效利用长输入、准确率易降的问题，提出自引导测试时训练（S-TTT）方法，通过模型识别证据跨度并仅对选定跨度训练，在两个基准上提升了模型准确率。

REAL: REtrieval-reAsoning and Logic-constructed Attention Behaviors for Long-Context KV Cache Compression

REAL：用于长上下文KV缓存压缩的检索推理和逻辑构建注意力行为

Mengjie Li, Yuan Feng, Xike Xie, William J. Song

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

AI总结 针对大语言模型KV缓存问题，受混淆矩阵启发提出REAL方法，通过注意力行为矩阵全面分析注意力头行为，最大化信噪比，经评估在多模型和基准测试中性能显著，为长上下文建模方法转变提供新思路。

Comments Accepted at ACL 2026 Main Conference

RoboStream: Weaving Spatio-Temporal Reasoning with Memory in Vision-Language Models for Robotics

RoboStream: 用记忆融合时空推理提升视觉语言模型在机器人中的应用

Yuzhi Huang, Jie Wu, Weijue Bu, Ziyi Xiong, Gaoyang Jiang, Ye Li, Kangye Ji, Shuzhao Xie, Yue Huang, Chenglei Wu, Jingyan Jiang, Zhi Wang

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（深圳国际研究生院，清华大学） ； YXGN Robotics（YXGN机器人） ； China University of Mining and Technology（中国矿业大学） ； Shenzhen Technology University（深圳技术大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Xiamen University（厦门大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：language model(title)

AI总结 RoboStream通过时空融合令牌和因果时空图实现持久记忆，解决机器人长时间任务中的几何锚定和状态追踪问题，提升长期任务表现。

Comments Accepted by ECCV 2026

COBS: Cumulant Order Block Sparse Attention

COBS：累积阶数块稀疏注意力

Alexander Tian, Aditya Ghai, Sanjit Neelam, Zaal Vasania, Akshay Mishra

机构 * MatX 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 研究大语言模型中缓解KV缓存读取瓶颈的块稀疏注意力方法，以DeepSeek的NSA为代表分析其块选择问题。通过累积量展开指出现有方法局限，提出COBS方法，在32k RULER基准上提升了NSA基线分数，缩小与密集注意力差距，且减少了KV缓存读取流量。

SAGEAgent: A Self-Evolving Agent for Cost-Aware Modality Acquisition in Multimodal Survival Prediction

SAGEAgent：用于多模态生存预测中成本感知模态获取的自进化智能体

Chongyu Qu, Can Cui, Zhengyi Lu, Junchao Zhu, Tianyuan Yao, Junlin Guo, Juming Xiong, Yanfan Zhu, Yuechen Yang, Bennett A. Landman, Yuankai Huo

机构 * Vanderbilt University（范德堡大学） ； Vanderbilt University Medical Center（范德堡大学医学中心） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究多模态生存预测中如何平衡预测准确性与临床侵入性，提出基于自进化大语言模型的SAGEAgent，通过多种记忆和工具为患者决定诊断方式，实验证明其能在胶质瘤队列中降低获取负担并保持竞争力。

WAM-TTT: Steering World-Action Models by Watching Human Play at Test Time

WAM-TTT：在测试时通过观察人类行为来引导世界行动模型

Yusen Feng, Bingchen Han, Jiangran Lyu, Kai Liu, Yixin Zheng, Yuxuan Wan, Weiheng Liu, Sun Han, Ruiqin Li, Yulong Zhang, Fangfu Liu, Xuesong Shi, Libin Liu, Yizhou Wang, Zhizheng Zhang, He Wang

机构 * Peking University（北京大学） ； Galbot ； CASIA（中国科学院自动化所） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 研究旨在解决引导机器人基础模型的难题，提出WAM-TTT框架，通过自监督视频预测吸收人类视频到自适应内存，经元训练阶段对齐人机行为，测试时仅用未标记人类视频，实现高效可重复引导且优于基线。

Ruby: Unmasking Unsafe Rust in Stripped Binaries via Machine Learning

Ruby：通过机器学习揭示剥离二进制文件中的不安全Rust

Xiang Cheng, Sangdon Park, HyungSeok Han, Xiaokuan Zhang, Taesoo Kim

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Pohang University of Science and Technology（釜山科学技术大学） ； Microsoft（微软公司） ； George Mason University（乔治·梅奥大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究旨在揭示Rust二进制文件中的不安全区域，核心方法是用机器学习工具Ruby捕获二进制指令差异，主要贡献为识别大部分不安全区域且误报率低，应用于指导符号执行和模糊测试有显著速度提升并帮助修复安卓库漏洞。

Comments Accepted to DSN 2026

REBASE: Reference-Background Subspace Elimination for Training-Free In-Context Segmentation

REBASE：用于无训练上下文分割的参考背景子空间消除

Mantha Sai Gopal, Jaison Saji Chacko, Harsh Nandwana, Sandesh Hegde, Debarshi Banerjee, Uma Mahesh

机构 * CamCom Technologies Private Limited（卡姆康技术私人有限公司） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：foundation model(abstract)

AI总结 研究无训练上下文分割问题，提出REBASE框架，通过识别参考图像低秩背景特征子空间并投影特征，结合相似性加权最远点采样等生成正点提示，在多个数据集上取得无训练方法新成果，有效提升一次性定位效果。

Test-Time Adaptation via Cache Personalization for Facial Expression Recognition in Videos

基于缓存个性化的时间测试适应用于视频面部表情识别

Masoumeh Sharafi, Muhammad Osama Zeeshan, Soufiane Belharbi, Alessandro Lameiras Koerich, Marco Pedersoli, Eric Granger

机构 * LIVIA, Dept. of Systems Engineering, ETS Montreal, Canada（LIVIA系统工程系，蒙特利尔工程学院，加拿大） ； LIVIA, Dept. of Software and IT Engineering, ETS Montreal, Canada（LIVIA软件与信息工程系，蒙特利尔工程学院，加拿大） 纠错

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

AI总结 本文提出TTA-CaP方法，通过缓存实现高效视频面部表情识别的模型个性化，减少计算开销并提升跨主体和环境变化的性能。

A Note on k-NN Gating in RAG

关于检索增强生成（RAG）中k近邻门控的一个注释

Gérard Biau, Claire Boyer

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

AI总结 为检索增强生成（RAG）提出统计代理框架，推导出最优查询级门控，通过检索不一致性分析幻觉并建模查询-内存不匹配，还进行了数值验证。

Neuro-Agentic Control: A Deep Learning-based LLM-Powered Agentic AI Framework for Controlling Security Controls

神经代理控制：一种基于深度学习的由大型语言模型驱动的用于控制安全控制的代理人工智能框架

Saroj Gopali, Bipin Chhetri, Deepika Giri, Sima Siami-Namini, Akbar Siami Namin

机构 * Texas Tech University（德克萨斯理工大学） ； Cumberland University（坎伯兰大学） ； Advanced Academic Programs Science（高级学术项目科学部） ； Johns Hopkins University（约翰·霍普金斯大学） 纠错

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

AI总结 针对运营技术网络攻击问题，提出神经代理控制框架，结合基于LLM的规划器与预训练的TimesFM，并引入“反事实物理注入”机制，在工业数据集评估中表现优于基线，能有效保障关键基础设施中代理人工智能。

Agora: Enhancing LLM Agent Reasoning Via Auction-Based Task Allocation

Agora：通过基于拍卖的任务分配增强大语言模型智能体推理

Kaiji Zhou, Ales Leonardis, Yue Feng

机构 * University of Birmingham（伯明翰大学） 纠错

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

AI总结 研究旨在增强LLM智能体推理能力，提出Agora框架，通过基于拍卖的机制动态分配任务，将推理步骤视为可交易项目让智能体依纠正能力投标，实验表明该框架在多基准测试中表现优且能实现成本-质量权衡。

Comments Preprint. 12 pages, 4 figures

GATS: Graph-Augmented Tree Search with Layered World Models for Efficient Agent Planning

GATS：用于高效智能体规划的具有分层世界模型的图增强树搜索

Maureese Williams, Dymitr Nowicki

机构 * Institute for Cybernetics of NAS of Ukraine（乌克兰国家科学院控制论研究所） 纠错

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

AI总结 研究针对LLM智能体规划计算成本高和行为随机的问题，提出GATS框架，结合系统树搜索与分层世界模型，在合成任务和综合测试中表现优异，规划时无需LLM调用，生成确定性计划，优于LLM引导探索。

Resample or Reroute? Budget-Aware Test-Time Model Selection for Large Language Models

重采样还是重新路由？大语言模型的预算感知测试时模型选择

Teng-Ruei Chen

机构 * Institute of Bioinformatics and Systems Biology, National Yang Ming Chiao Tung University（国立阳明交通大学生物信息与系统生物学研究所） ； Krixvon（克瑞克斯冯） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型测试时模型选择问题，提出预算感知测试时模型选择方法，通过在重采样和重新路由间分配预算单位最大化预期正确性，提出RoR分配策略，实验表明该策略在成本-质量方面优于多种基线。

Comments 10 pages, 3 figures. v2: corrected Phi-4 cost (14.7B) and re-ran all replays; conclusions unchanged. Code: github.com/luka-krixvon/resample-or-reroute-experiment

iLENS: Interpretable LLM-Guided Mixture-of-Experts for Neuroimaging Survival Analysis

iLENS：用于神经影像生存分析的可解释大语言模型引导的专家混合模型

Farica Zhuang, Seong Woo Han, Zixuan Wen, Shu Yang, Yize Zhao, Li Shen

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Yale University（耶鲁大学） 纠错

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

AI总结 针对阿尔茨海默病前驱期转化预测问题，提出iLENS框架，基于专家混合模型，利用大语言模型合成信息指导专家路由，具备竞争力的预测性能，能为决策提供透明且基于生物学的原理。

QAgent: An LLM-based Multi-Agent System for Autonomous OpenQASM programming

QAgent：一种基于大语言模型的用于自主OpenQASM编程的多智能体系统

Zhenxiao Fu, Lei Jiang, Yilun Xu, Gang Huang, Fan Chen

机构 * Zhenxiao Fu1, Lei Jiang1, Yilun Xu2, Gang Huang2, Fan Chen1（作者1、作者2、作者3、作者4、作者5） 纠错

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

AI总结 研究针对OpenQASM编程挑战提出QAgent，它是基于大语言模型的多智能体系统，集成规划、合成和校准工作流程，利用检索增强生成及多智能体推理确保正确性，在多模型评估中表现出色，证明集成对可靠量子程序生成很关键。

Multi-Agent LLM Collaboration for Unit Test Generation via Human-Testing-Inspired Workflows

通过受人工测试启发的工作流程进行多智能体大语言模型协作以生成单元测试

Quanjun Zhang, Ye Shang, Siqi Gu, Jianyi Zhou, Chunrong Fang, Zhenyu Chen, Liang Xiao

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

AI总结 研究针对现有基于大语言模型的单元测试生成方法的局限，提出TestAgent，通过多智能体协作机制模拟人工测试，设计专门智能体、配备工具API并构建知识图谱，在Java项目实验中取得优异结果，性能优于基线和搜索工具。

Practical Source Code Recovery from Binary Functions Using Anchor-Based Retrieval and LLM Reasoning

使用基于锚点的检索和大语言模型推理从二进制函数中进行实用的源代码恢复

Charles Edward Gagnon, Steven H. H. Ding, Philippe Charland, Benjamin C. M. Fung

机构 * McGill University（麦吉尔大学） ； Defence Research and Development Canada（国防研究与发展加拿大） 纠错

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

AI总结 研究如何从二进制函数恢复源代码，结合逆向工程、基于锚点检索和大语言模型推理，在基于高保真数据库对tcpdump二进制文件评估中，匹配方法实现95.2%汇编指令覆盖率，在GitHub数据库实验中平均覆盖率35.5%。

Comments 12 pages, 5 figures

Toward Auditable AI Scientists: A Hypothesis Evolution Protocol for LLM Agents

迈向可审计的人工智能科学家：大语言模型智能体的假设演化协议

Izumi Takahara, Teruyasu Mizoguchi

机构 * Institute of Industrial Science, The University of Tokyo（东京大学产业科学研究所） 纠错

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

AI总结 研究旨在让大语言模型智能体在科学发现中发挥核心作用。提出假设演化协议（HEP），使假设生成等操作可审计。在材料科学任务中，该协议能让智能体运行关键循环，跨问题概括并随模型能力提升更充分利用协议，迈向可审计的人工智能科学家。

Hierarchical Chain-of-Thought: Enhancing LLM Reasoning Performance and Efficiency

层次化思维链提示：提升大语言模型推理性能与效率

Xingshuai Huang, Derek Li, Bahareh Nikpour, Parsa Omidi

机构 * Huawei Technologies Canada, Canada（华为技术加拿大公司，加拿大） 纠错

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

AI总结 本文提出层次化思维链提示方法，通过分层步骤规划与执行提升复杂多步推理的准确率和效率，实验显示在多种模型和任务中平均准确率提升6.2%。

HALO: Hybrid Adaptive Latent Reasoning for Language Models

HALO：语言模型的混合自适应潜在推理

Micah Zhang

机构 * Lockheed Martin（洛克希德·马丁公司） 纠错

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

AI总结 研究如何用少量自适应计算改进预训练语言模型，提出HALO混合自适应潜在细化方法，结合粗略与选择性第二阶段细化。在基准比较中，HALO成绩最佳，使用细化步骤少，兼具更好的细化分配，计算量也少。

Comments 15 pages, 4 figures, preprint

Zero-shot 3D General Obstacle Detection via Multimodal Foundation Models and Geometry

通过多模态基础模型和几何进行零样本3D通用障碍物检测

Tamás Matuszka, Péter Hajas, Dávid Szeghy

机构 * aiMotive 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：foundation model(title,abstract)

AI总结 针对自动驾驶中通用障碍物检测难题，提出结合多模态基础模型与几何推理的免训练零样本方法，能精准定位达100米，借基础模型先验提升召回率，还可实现可扩展自动标注。

Comments Accepted to CVPR 2026 AUTOPILOT Workshop

VEXAIoT: Autonomous IoT Vulnerability EXploitation using AI Agents

VEXAIoT：使用人工智能代理进行物联网漏洞自动利用

Katherine Swinea, Kshitiz Aryal, Lopamudra Praharaj, Maanak Gupta

机构 * Department of Computer Science Tennessee Tech University Cookeville, TN, USA ； School of Interdisciplinary Informatics University of Nebraska Omaha Omaha, NE, USA ； 1 Department of Computer Science, Tennessee Tech University, TN, USA. ； 2 School of Interdisciplinary Informatics, University of Nebraska Omaha, NE, USA. ； 3 Dept. of Mathematics \& Computer Science, University of North Carolina at Pembroke, NC, USA. 纠错

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

AI总结 研究针对物联网系统漏洞，提出VEXAIoT自主多代理框架，利用大语言模型推理和进攻性安全工具，结合漏洞检测与攻击执行代理，在特定环境评估中取得高成功率，证明其可实现物联网漏洞评估及安全工作流程自动化。

Latent Thoughts Tuning: Bridging Context and Reasoning with Fused Information in Latent Tokens

潜在思维调整：通过潜在令牌中的融合信息连接上下文与推理

Weihao Liu, Dehai Min, Lu Cheng

机构 * University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

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

AI总结 研究提出潜在思维调整（LT-Tuning）框架，通过重新定义潜在思维构建与部署方式，引入上下文预测融合机制，结合三阶段课程学习，实现潜在与显式思维模式动态切换，优于现有潜在推理基线，有效缓解特征崩溃并提升推理精度。

Comments In Proceedings of the Forty-third International Conference on Machine Learning

Programming over Thinking: Efficient and Robust Multi-Constraint Planning

编程而非思考：高效且稳健的多约束规划

Derrick Goh Xin Deik, Quanyu Long, Zhengyuan Liu, Nancy F. Chen, Wenya Wang

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Agency for Science, Technology and Research（科技研究局） 纠错

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

AI总结 多约束规划面临挑战，现有大语言模型方法有局限。本文提出SCOPE框架，将特定查询推理与通用代码执行分离，产生一致、可重用的求解器函数，降低成本和延迟，性能达最优。

Comments Accepted at ACL 2026 : Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)

GReFEM: Multimodal LLMs as Zero-Shot Semantic Assistants for Physics-Guided 3D Mesh Refinement

GReFEM：多模态大语言模型作为用于物理引导的3D网格细化的零样本语义助手

Kartik Bali, Mahish K. Guru, Christian J Cyron, Roland Aydin

机构 * Institute of Material Systems Modeling（材料系统建模研究所） ； Helmholtz Zentrum Hereon（海德堡研究中心Hereon） ； Institute of Material and Process Design（材料与加工设计研究所） ； German Research Center for Artificial Intelligence（德国人工智能研究中心） 纠错

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

AI总结 研究探索多模态大语言模型能否作为有限元网格细化的零样本几何代理，引入GReFEM框架及orthoViews视图选择模块，经实证评估发现其展示出强大零样本能力，能准确遵循复杂指令，比盲目启发式方法更精确，定义了基础模型在自动模拟中作为语义助手的前沿。

Estimating Uncertainty from Reasoning: A Large-Scale Study of Multi- and Crosslingual MCQA Performance in LLMs

从推理中估计不确定性：对大语言模型中多语言和跨语言MCQA性能的大规模研究

Andrea Bacciu, Andrea Alfarano, Saab Mansour, Amin Mantrach, Marcello Federico

机构 * INSAIT（萨格勒布信息与智能技术研究所） ； Amazon（亚马逊） 纠错

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

AI总结 研究对22种语言的不确定性估计方法进行大规模评估，使用两个人工整理的问答数据集，比较不同模型和架构下的UE方法。发现促使模型用英语推理可提升UE性能，缩小不同资源语言间的性能差距，且UE方法选择取决于模型规模，还给出了选择性预测阈值选择的分析。

SCOReD: Student-Aware CoT Optimization for Recommendation Distillation

SCOReD：用于推荐蒸馏的学生感知思维链优化

Haz Sameen Shahgir, Yufei Li, Xiaohan Wei, Yunchen Pu, Fei Tian, Chonglin Sun, Frank Shyu, Sandeep Pandey, Luke Simon, Yue Dong, Xi Liu

机构 * University of California Riverside（加州大学河滨分校） ； Meta AI 纠错

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

AI总结 研究针对推荐蒸馏中原始教师轨迹不适用于任务的问题，提出SCOReD框架，先解析教师轨迹片段并评分，再动态选择编辑操作，使轨迹适应学生输出分布，训练能为学生模型提供清晰信号，提升指标并减少推理长度。

Comments 31 pages