语言大模型 / LLM

Point of Order: Action-Aware LLM Persona Modeling for Data-Grounded Civic Deliberation

秩序点：面向行动的LLM角色建模用于真实市政模拟

Scott Merrill, Shashank Srivastava

专题命中 指令微调 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出一种可复现的流程，将公开Zoom录像转换为带有角色档案和行动标签的发言转录，通过细调LLM提升角色建模效果，显著降低困惑度并提高模拟真实性和一致性。

Comments 8 pages (39 pages including appendix), 29 figures

RELISH: LLM REgression with a Latent Iterative State Head

基于潜在迭代状态头的大型语言模型回归

Yiheng Su, Matthew Lease

专题命中 指令微调 ：LLM(title,abstract)；language model(abstract,comments)；large language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 RElish通过迭代优化潜在状态实现文本回归，优于三种主流回归方法，参数效率高。

Comments Accepted to the Third Conference on Language Modeling (COLM 2026)

Multimodal Reward Hacking in Reinforcement Learning

强化学习中的多模态奖励黑客攻击

Jiayu Yao, Yiwei Wang, Anmeng Zhang, Zhe Sun, Songsong Wang, Lingrui Mei, Yuyao Ge, Shenghua Liu

机构 * Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； University of California, Merced（加州大学默塞德分校） ； Southeast University（东南大学） 纠错

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

AI总结 研究强化学习中多模态奖励黑客攻击问题，通过引入新奖励失败率（NRFR）等方法，在多种设置下改变模型规模、算法等因素进行实验，发现仅结果奖励易导致黑客攻击，扩大规模可减少但不能消除，还得出不同算法和奖励方式对黑客攻击的影响及相关结论。

Every Sample Counts: Supervised Fine-Tuning of Language Models with Pointwise Constraints

每个样本都很重要：基于逐点约束的语言模型监督微调

Ignacio Hounie, Ignacio Boero, Alejandro Ribeiro

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

AI总结 研究语言模型微调中逐点约束问题，提出新对齐框架，通过逐样本约束最小化平均损失，引入学习松弛方法并开发增广拉格朗日方法，在多任务和约束下实例化，减少约束违反且保留模型性能。

A censoring-aware target interface for tabular foundation models in survival prediction

生存预测中用于表格基础模型的删失感知目标接口

Yue Lyu, Steven H. Lin, Xuelin Huang, Ziyi Li

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

AI总结 研究针对表格患者数据事件发生时间预测中右删失问题，提出SurvFM-RMST框架，将生存结果转换为伪观察目标用于RMST回归，在模拟和多数据集测试中表现良好，支持其作为删失生存数据与表格基础模型预测的接口。

Comments 33 pages, 5 figures. Supplementary Information included as an ancillary file

Test-Time Scaling for Small VLMs on Multilingual Visual MCQ

多语言视觉多项选择题中小视觉语言模型的测试时缩放

Spiros Baxevanakis, Peng-Jian Yang

机构 * ImageCLEF Lab（图像CLEF实验室） ； University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） 纠错

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

AI总结 研究小型视觉语言模型在多语言视觉多项选择题中的测试时缩放，比较多种方法，发现运行条件重要，可解析性是关键，增加解码预算有帮助，复杂方法贡献小，最佳配置在测试集上表现出色，位居排行榜首位。

Comments 14 pages, 2 figures, accepted at ImageCLEF 2026

Automatic Thematic Indexing of Large Literary Corpora: A Machine Learning Approach to Voltaire's Complete Works

大型文学语料库的自动主题索引：一种适用于伏尔泰全集的机器学习方法

Miguel Arana-Catania, Gillian Pink, Glenn Roe

机构 * University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 本文以伏尔泰全集子语料库为测试案例，将自动主题索引任务设为多标签分类问题，比较多种机器学习方法，最佳模型F1分数达0.67，还评估跨语料库泛化及分析模型行为，为大规模文学和历史语料库的结构化主题访问提供了启示。

Comments 22 pages, 3 figures, 3 tables

Super-Tuning: From Activation-Aware Pruning to Sparse Fine-Tuning

超调优：从激活感知剪枝到稀疏微调

Ivan Ilin, Philip Zmushko, Peter Richtárik

机构 * KAUST（沙特阿卜杜拉国王科技大学） ； ISTA（奥地利科学技术研究所） ； Yandex Research（Yandex 研究院） 纠错

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

AI总结 研究大型语言模型微调成本高的问题，提出Super和Supra方法，利用剪枝显著性信号，结合Wanda分数与LoRA，通过预算分配规则保持参数预算，在算术实验中取得高准确率，证明简单排序可为PEFT提供支持。

Comments 26 pages, 3 figures, 19 tables. Code: https://github.com/vectozavr/SuperTuning

Blockchain-Linked Auditable Decision Management for Telecom/IoT Fraud-Control Requests

用于电信/物联网欺诈控制请求的区块链关联可审计决策管理

Saviz Changizi, Nasibeh Mohammadzadeh, Mohammad Shojafar, Rahim Tafazolli

机构 * G Innovation Centre, Institute for Communication Systems, University of Surrey, UK（Surrey大学6G创新中心，通信系统研究所） 纠错

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

AI总结 研究针对电信/物联网欺诈控制请求，将其重构为区块链关联可审计决策管理。采用QLoRA调整大语言模型分支及多种方法评分、决策，经实验验证不同方法效果，分析区块链遥测数据，揭示相关指标差异原因。

Comments 16 pages, 5 figures, 10 tables, IEEE Transaction Submission

FlowDAgger: Human-in-the-Loop Adaptation of Generative Robot Policies in Latent Space

FlowDAgger：在潜在空间中对生成式机器人策略进行人工参与的自适应调整

Michael Murray, Daphne Chen, Simran Bagaria, Dean Fortier, Tess Hellebrekers, Galen Mullins, Harshavardhan Gajarla, Oier Mees, Maya Cakmak, Andrey Kolobov

机构 * Microsoft Research（微软研究院） ； University of Washington（华盛顿大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 指令微调 ：foundation model(abstract)；pretraining(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究针对预训练生成式机器人策略在实际部署中出现的问题，提出FlowDAgger方法，通过动作反转从人工干预获取监督，在模拟及现实操纵中评估，该方法优于基线且能保留预训练技能，为机器人基础模型自适应调整提供实用路径。

An Emergent Mirage: Is Emergent Misalignment and Realignment Indeed a Robust Phenomenon?

一种新兴的海市蜃楼：新兴的错位与重新对齐真的是一种稳健的现象吗？

Abhinav Rao, Liancheng Gong, Bin Hu, Atharva Naik

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

AI总结 研究新兴错位与重新对齐现象，通过受控微调循环研究其循环过程及相关表现，发现错位和重新对齐对数据集表面特征敏感，先前机制特征与行为错位不始终相关，指出当前EM证据欠稳健，需控制数据集伪像的评估协议。

CLAP: Direct VLM-to-VLA Adaptation via Language-Action Grounding

CLAP：通过语言-动作基础实现从视觉语言模型到视觉语言动作模型的直接适配

Yuri Ishitoya, Jeremy Siburian, Masashi Hamaya, Kuniaki Saito, Cristian C. Beltran-Hernandez, Mai Nishimura

机构 * Ochanomizu University（御茶水女子大学） ； University of Tokyo（东京大学） ； OMRON SINIC X Corp（欧姆龙（中国）有限公司） 纠错

专题命中 指令微调 ：post-training(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究如何将预训练视觉语言模型直接转换为视觉语言动作模型，核心方法是提出CLAP，通过在数字动作序列前加自然语言描述来解决输出分布不匹配问题，单轮微调效果良好，还将发布多尺度紧凑VLA家族助力能力转移分析。

Comments Project website: https://omron-sinicx.github.io/clap/

Large Behavior Model: A Promptable Digital Twin of the Retail Customer

大型行为模型：零售客户的可提示数字孪生体

Wachiravit Modecrua, Krittin Pachtrachai, Touchapon Kraisingkorn

机构 * Amity Research and Application Center (ARAC), Amity AI Holdings Co., Ltd.（友好研究与应用中心（ARAC），友好人工智能控股有限公司） 纠错

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

AI总结 研究旨在解决客户行为建模问题，提出大型行为模型（LBM），通过统一公式从零售交易学习客户决策，经多种训练方式优化。该模型在多任务中表现出色，消融研究揭示各因素作用，为客户数字孪生体和行为模拟提供可扩展基础。

Comments 17 pages, 5 figures

Benchmarking Universal Machine Learning Force Fields for Molecular Dynamics of Lunar Regolith Minerals

用于月球风化层矿物分子动力学的通用机器学习力场基准测试

Ziyu Huang, Ken-ichi Nomura

专题命中 指令微调 ：foundation model(abstract)

AI总结 研究对六个通用机器学习力场模型用于月球矿物分子动力学模拟进行基准测试，通过多种方式评估结构保真度，测试羟基化表面，还进行性能基准测试，为模型应用提供初步基准并明确未来关键方向。

Comments 14 pages, 7 figures, 2 tables