语言大模型 / LLM

A Shared Geometry of Difficulty in Multilingual Language Models

多语言语言模型中的共同难度几何

Stefano Civelli, Pietro Bernardelle, Nicolò Brunello, Gianluca Demartini

机构 * The University of Queensland（昆士兰大学） ； Polytechnic University of Milan（米兰理工大学） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：language model(title,abstract)；LLM(abstract)；large language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本研究发现多语言语言模型中问题难度的表示分为两个阶段：浅层表示具有跨语言泛化能力，而深层表示在同语言性能高但跨语言泛化差。

Journal ref Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 2: Short Papers), 2026

Explaining is Harder Than Predicting Alone: Evaluating Concept-based Explanations of MLLMs as ICL Visual Classifiers

解释比单独预测更难：评估基于概念的MLLM解释作为ICL视觉分类器

Carmen Quiles-Ramírez, Leticia L. Rodríguez, Nicolás Martorell, Natalia Díaz-Rodríguez

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；prompting(abstract)

AI总结 本文通过五种形式化程度递增的条件，系统评估多模态大语言模型在少样本上下文学习中的基于概念的可解释性，发现解释比预测更难，且强制生成形式化解释会降低预测准确性。

Comments Accepted to the CompLearn Workshop at ICML 2026

What VGGT Knows About Overlap: Probing Geometric Foundation Models for Co-Visibility

VGGT 对重叠的理解：探索共可见性的几何基础模型

Filippo Ziliotto, Luciano Serafini, Lamberto Ballan, Tommaso Campari

机构 * University of Padova（帕多瓦大学） ； Fondazione Bruno Kessler (FBK)（布鲁诺·凯斯勒基金会） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：foundation model(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究三维重建和机器人定位中共可见性问题，通过探索 VGGT 模型，发现其隐式编码共可见性及层间特性，引入 Co-VGGT 方法，该方法冻结 VGGT 并训练轻量级头，在基准测试中表现出色，提升了共可见性分类效果。

Beyond Black-Box Obfuscation: Mechanistic Analysis and Defense of White-Box Monitors

超越黑盒混淆：白盒监测器的机制分析与防御

Maheep Chaudhary, Fazl Barez

机构 * University of Oxford（牛津大学） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 研究针对大语言模型白盒监测器可被规避且缺乏防御措施的问题，通过红队实验揭示几何转移和协方差操纵两种逃避策略，引入SafetyNet集成方法，在多模型家族实验中取得高AUROC分数，为稳健潜在空间监测提供了实证和起点。

Semantic Pareto-DQN: A Multi-Objective Reinforcement Learning Framework for Financial Anomaly Detection

语义帕累托深度Q网络：一种用于金融异常检测的多目标强化学习框架

Cláudio Lúcio do Val Lopes, Lucca Machado da Silva

机构 * A3Data（A3数据公司） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 针对金融异常检测的类不平衡问题，提出语义帕累托深度Q网络框架，合成交易特征，优化向量奖励，映射帕累托前沿，经实验验证可打破零召回陷阱，提升少数类召回率，为金融异常发现提供新途径。

Comments BRACIS 2026 - 36th Brazilian Conference on Intelligent Systems

Optimizing Against Safety Representations: Activation-Guided Adversarial Suffixes and the Geometry of Refusal

针对安全表示的优化：激活引导的对抗后缀与拒绝几何

Ege Çakar, Hannah Guan, Kayden Kehe

专题命中 知识编辑与模型理解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究大语言模型安全表示，引入激活引导的对抗后缀攻击方法，如Activation-Guided GCG和Soft-GCG，发现安全表示分布特点，不同规模模型的抗性不同，结果阐明安全机制编码及破解方式，为设计对齐策略提供指导。

Comments Accepted at the AAAI 2026 Summer Symposium Series. This paper was presented at the ICLR Re-Align workshop under a different name, "Accelerating Adversarial Suffix Optimization via Continuous Relaxation and Activation-Guided Objectives"

Mixture of Probes: Learning from Privileged Modalities in Multimodal LLMs Through Probing

混合探针：通过探针在多模态大语言模型中从特权模态学习

Dominick Reilly, Qiyu Wu, Hiromi Wakaki, Srijan Das, Yuki Mistufuji

机构 * Sony Group Corporation（索尼集团公司） ； Sony AI（索尼人工智能） ； University of North Carolina at Charlotte（北卡罗来纳大学夏洛特分校） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究多模态大语言模型在特权模态设置下的问题，提出混合探针（MoP）框架及MoP跨模态训练（MoP-X），通过结构化探测机制分离模态信号，经评估在多任务中优于基线，有效利用辅助模态训练可提升性能。

Comments Preprint (16 pages)

LaCoVL-FER: Landmark-Guided Contrastive Learning Network with Vision-Language Enhancement for Facial Expression Recognition

LaCoVL-FER: 一种结合视觉-语言增强的地标引导对比学习网络用于面部表情识别

Jiaxin Wang, Muwei Jian, Hui Yu, Junyu Dong, Yifan Xia

机构 * School of Airspace and Engineering, Shandong University（山东大学航空航天与工程学院） ； School of Computer Science and Technology, Shandong University of Finance and Economics（山东财经大学计算机科学与技术学院） ； School of Psychology and Neuroscience, University of Glasgow（格拉斯哥大学心理学与神经科学学院） ； Faculty of Information Science and Engineering, Ocean University of China（中国海洋大学信息科学与工程学院） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：language model(abstract)；prompting(abstract)

AI总结 本文提出了一种结合视觉-语言增强的地标引导对比学习网络LaCoVL-FER，通过引入面部地标几何先验和视觉-语言模型语义先验，解决野生环境中面部表情识别的挑战，提升识别的鲁棒性和泛化能力。

The Count Is There, but Misaligned: Understanding and Correcting Counting Failures in VLMs

计数存在但未对齐：理解和纠正视觉语言模型中的计数失败

Ahmed Oumar El-Shangiti, Abzal Nurgazy, Hilal AlQuabeh, Nikolai Rozanov, Kentaro Inui

机构 * MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究视觉语言模型计数失败问题，通过对VLM激活进行探测训练及分析，发现其虽常编码正确计数但输出错误，提出探测器引导的自校正方法，在不更新参数时提高计数准确率，揭示内部知识与模型输出差距并提供改进工具。

Bi-Manual Joint Camera Calibration and Scene Representation

双臂联合相机标定与场景表示

Haozhan Tang, Tianyi Zhang, Matthew Johnson-Roberson, Weiming Zhi

机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） ； College of Connected Computing, Vanderbilt University（范德比大学连接计算学院） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：foundation model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本研究提出Bi-JCR框架，通过3D基础模型实现双臂机器人无需标记的联合标定与共享空间的统一3D表示，提升双臂协调任务的鲁棒性和应用性。

Journal ref Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2026

Promptable Concept Segmentation from Above: Evaluating SAM 3's Zero-Shot and One-Shot Capabilities in Remote Sensing

从上方进行可提示的概念分割：评估SAM 3在遥感中的零样本和单样本能力

Mohammad Dabaja, Turgay Celik

机构 * University of Agder（阿格德大学） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：foundation model(abstract)

AI总结 研究在严格零样本和单样本约束下，对SAM 3在遥感场景分类等任务中的能力进行评估。核心方法是对SAM 3结构调整并隔离提示模态来诊断对齐机制，还制定代理评估协议。主要贡献是揭示跨模态干扰，表明SAM 3避免过拟合但受分辨率等限制，指明微调方向。

Comments 14 pages, 4 figures

Weaving Light and Time: Unified Harmonic-Geometric Representation Learning for Dense RGB-Event Parsing

编织光与时间：用于密集RGB-事件解析的统一谐波-几何表示学习

Chenxu Peng, Chongtian zhou, Dicheng Liu, Bo-Wen Yin, Yimian Dai, Xialei Liu, Ming-Ming Cheng, Xiang Li

机构 * NKIARI（鹏城实验室） ； VCIP, CS, Nankai University（南开大学视觉计算与图像处理研究室） ； AAIS, Nankai University（南开大学人工智能学院） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：pretraining(abstract)

AI总结 研究针对RGB-事件解析中统一主干应用的挑战，提出Evita统一主干，嵌入几何视差校正等协同学习模块，构建N-ImageNetV2及预训练协议，经多基准评估，其实现新指标，在实时多模态上精度-延迟权衡表现卓越。