语言大模型 / LLM

Rethinking Reward Signals in Video GRPO: When Scores Become Targets

重新思考视频GRPO中的奖励信号：当分数成为目标

Rui Li, Yuanzhi Liang, Ziqi Ni, Haibin Huang, Chi Zhang, Xuelong Li

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Southeast University（东南大学） ； Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom（人工智能研究院（TeleAI），中国电信） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：post-training(abstract)

AI总结 本文提出TaRoS框架，通过组件级评估和组内稀疏性解决GRPO中奖励信号失真问题，提升视频生成的视觉质量和对齐性。

A Roadmap for Tamed Interactions with Large Language Models

与大语言模型进行可控交互的路线图

Vincenzo Scotti, Jan Keim, Tobias Hey, Andreas Metzger, Anne Koziolek, Raffaela Mirandola

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

AI总结 研究针对大语言模型交互可靠性等问题，提出LLM脚本语言LSL，将其交互构建为可分析程序，通过引入多种抽象支持规范开发，还能外化提示设计，减少隐式推理，为更易维护的提示系统提供基础。

VarRate: Training-Free Variable-Rate KV Cache Compression for Long-Context LLMs

VarRate：用于长上下文语言模型的免训练可变率键值缓存压缩

Shahrzad Esmat, Dhawal Shah, Ali Jannesari

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、cs.LG

AI总结 研究长上下文LLM推理中KV缓存内存瓶颈问题，提出免训练的VarRate编解码器，依查询显著性为令牌分配可变低秩预算，无需训练，相比其他方法在准确率和开销上表现出色，是较强的匹配内存压缩器。

Comments 20 pages, 8 figures, 24 tables. Includes appendix with additional experiments and analyses

What Should a Skill Remember? Quality--Cost Trade-offs in Cost-Aware Skill Rewriting for Language Model Agents

技能应记住什么？语言模型代理中成本感知技能重写的质量-成本权衡

Qinghua Xing, Yinda Chen, Yaping Jin, Zhenhe Wu, Bohan Lin, Hang Zhou, Xinghao Chen, Hanting Chen, Zhiwei Xiong

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Huawei Technologies（华为技术有限公司） ； Tianjin University（天津大学） 纠错

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

AI总结 研究语言模型代理中技能重写的质量-成本权衡，提出信息保留策略，在SkillsBench上实现成本降低7%-14.7%且保持验证质量。

Cache-Aware Prompt Compression:A Two-Tier Cost Model for LLM API Caching

缓存感知提示压缩：用于大语言模型API缓存的双层成本模型

Yan Song

机构 * PayPal Inc.（贝宝公司） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型API缓存成本，发现现有方法不足。提出缓存感知提示压缩（CAPC），结合查询无关压缩与缓存控制。经实验验证，CAPC在多种配置下成本最低，在生产工作负载中表现出色，验证了交叉模型负投资回报率预测。

Comments 28

MOSS Transcribe Diarize Technical Report

MOSS 语音转录与说话人识别技术报告

MOSI. AI, :, Donghua Yu, Zhengyuan Lin, Hanfu Chen, Chen Yang, Yiyang Zhang, Jingqi Chen, Ke Chen, Liwei Fan, Yi Jiang, Jie Zhu, Muchen Li, Wenxuan Wang, Yang Wang, Zhe Xu, Botian Jiang, Yitian Gong, Yuqian Zhang, Wenbo Zhang, Songlin Wang, Zhiyu Wu, Zhaoye Fei, Qinyuan Cheng, Shimin Li, Xipeng Qiu

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

AI总结 MOSS转录与识别通过端到端多模态大语言模型，实现了说话人属性化和时间戳化的转录，解决了现有系统在上下文窗口、长距离说话人记忆和时间戳输出方面的不足。

Who Needs DRAM? We Have Fiber

谁需要DRAM？我们有光纤

Hannah Atmer, Yuan Yao, Thiemo Voigt, Stefanos Kaxiras

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

AI总结 针对生成式AI对高性能内存需求及超大规模数据中心扩张带来的DRAM压力，提出光纤内存架构，通过考虑光纤物理特性的架构设计及相关技术应用，可消除冗余存储并大幅降低权重传输能量。

A hierarchical memory architecture overcomes context limits in long-horizon multi-agent computational modeling

分层内存架构克服长期多智能体计算建模中的上下文限制

Shivendra G. Tewari, Holly Kimko

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

AI总结 研究针对大语言模型在长期多智能体计算建模中因无状态架构受限的问题，提出Ensemble QSP多智能体框架，其分层内存架构可保持上下文稳定，经测试能自主进行药代动力学 - 药效学模型选择，提升参数恢复能力，且架构与领域无关。

Comments 19 pages, 4 figures, 2 tables. Preprint submitted for publication

Recursive Harness Self-Improvement

递归工具自我改进

Hyunin Lee, Jinglue Xu, Jeffrey Seely, Donghyun Lee, Matei Zaharia, Yujin Tang

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

AI总结 研究在模型-工具协同进化中，通过递归工具自我改进（RHI）优化用户构建工具，以提高执行轨迹质量和智能体性能。RHI将工具表示为提示级规范，经成对反馈迭代改进，在多任务中提升了低推理能力智能体性能，降低推理成本。

Comments This work addresses the first half of the model-harness coevolution loop

Learn to Memorize: Scalable Continual Learning in Semiparametric Models with Mixture-of-Neighbors Induction Memory

学习记忆：基于邻居混合归纳记忆的半参数模型中的可扩展持续学习

Guangyue Peng, Tao Ge, Wen Luo, Wei Li, Houfeng Wang

机构 * State Key Laboratory for Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（多媒体信息处理国家重点实验室，计算机科学学院，北京大学） ； Microsoft（微软公司） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

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

AI总结 研究半参数语言模型中记忆缺乏学习能力的问题，提出将非参数记忆重新概念化为可学习的邻居混合归纳记忆（MoNIM），融入模型信息流，经实验验证其能提升半参数语言模型的可扩展性和持续学习性能。

Comments 15 pages, 5 figures

Journal ref Proceedings of the 63rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), pages 28517-28531, Vienna, Austria. Association for Computational Linguistics, 2025

Do Agents Dream of False Memories? Black-box Visual Attacks on Long-term Memory in Multimodal AI Agents

智能体是否会梦到虚假记忆？对多模态人工智能智能体长期记忆的黑盒视觉攻击

Halima Bouzidi, Mboutidem Ekemini Mkpong, Mohammad Abdullah Al Faruque

机构 * University of California, Irvine（加州大学尔湾分校） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究针对多模态人工智能智能体长期记忆的黑盒视觉攻击，提出Lucid框架，通过制作扰动实现记忆中毒和注入两种攻击模式，在多种对话领域和架构上评估，揭示了多模态记忆管道的结构漏洞。

Comments 34 pages, 5 figures, 15 tables

SkillNav: Score-Level Skill Intervention for Zero-Shot Object Goal Navigation

SkillNav：用于零样本对象目标导航的分数级技能干预

Ruijie Sang, Yiqun Duan, Pinhan Fu, Ruilin Wang, Wei Sui, Xianda Guo

机构 * D-Robotics（D-机器人公司） ； HAI Center, University of Technology Sydney（悉尼科技大学HAI中心） ； School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 研究针对VLM智能体零样本对象目标导航存在的问题，提出SkillNav框架，通过分层技能设计及双表示设计，无需训练，在多个数据集上提升成功率，建立新最优成绩。

A Systematic Study of Large Language Models for Task and Motion Planning With PDDLStream

基于PDDLStream的任务与运动规划大语言模型的系统研究

Jorge Mendez-Mendez

机构 * Stony Brook University（石溪大学） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型在机器人任务与运动规划中的应用，开发16种用LLMs替代关键TAMP组件的算法，通过实验发现基于LLM的规划器成功率低、规划时间长，提供几何细节会增加任务规划错误，多数情况下直接LLM变体表现更好。

Comments 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). 8 pages, 6 figures

Separable Pathways for Causal Reasoning: How Architectural Scaffolding Enables Hypothesis-Space Restructuring in LLM Agents

因果推理的可分离路径：建筑框架如何使LLM代理重构假设空间

John Alderete, Sebastian Benthall, Connie Xu, John Xing

机构 * Simon Fraser University（西蒙弗雷泽大学） ； International Computer Science Institute（国际计算机科学研究所） ； Amigo AI 纠错

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

AI总结 本文提出通过建筑框架使LLM代理重构假设空间，通过实验发现上下文图和动态行为在因果推理中分别提升推理质量和有效性。

Comments 24 pages, 11 tables, 2 figures

From Plausible to Actionable: A Position on LLM Self-Explanations

从似是而非到可付诸行动：关于大语言模型自我解释的立场

Elize Herrewijnen, Benedetta Muscato, Gizem Gezici, Fosca Giannotti

机构 * Utrecht University（乌得勒支大学） ； Scuola Normale Superiore（高等师范学校） ； University of Pisa（比萨大学） 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.CL

AI总结 探讨大语言模型自我解释，指出其虽看似合理但忠实性存疑。从传统可解释人工智能角度识别评估局限，提出评估合理性与忠实性的指南，并强调评估应拓展到可操作性及相关应用，以支持不同利益相关者的明智决策和适当行动。

Comments 5 pages

LLM-Guided Transportation Hub Capacity Planning with Textual Business Inputs

基于文本业务输入的大语言模型引导的交通枢纽容量规划

Xiaoyue Liu, Zheng Dong

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 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.LG

AI总结 研究提出用大语言模型代理依自然语言业务描述迭代提出枢纽容量决策的框架，核心机制是思维链推理协议，经反馈回路验证决策，在实际货运网络中表现优于传统模型。

Can LLMs Prove Robotic Path Planning Optimality? A Benchmark for Research-Level Algorithm Verification

大语言模型能否证明机器人路径规划的最优性？一种用于研究级算法验证的基准测试

Zhengbang Yang, Md. Tasin Tazwar, Minghan Wei, Zhuangdi Zhu

机构 * George Mason University（乔治梅森大学） ； Florida Atlantic University（佛罗里达大西洋大学） 纠错

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

AI总结 本文提出首个评估大语言模型在机器人路径规划算法近似比证明能力的基准测试，包含34个研究级证明任务，揭示了LLM在缺乏领域知识时的局限性，并通过上下文补充分析改进推理质量。

Modularized Dynamic-Granularity Video LLM for Multi-Event Long Video Understanding

用于多事件长视频理解的模块化动态粒度视频语言模型

Wei Feng, Xin Wang, Yu-Wei Zhan, Yuwei Zhou, Wenwu Zhu

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 针对长视频理解中视觉令牌预算与多事件捕捉的矛盾问题，提出MoD-VLLM框架，含正-负视频片段定位和模块化动态粒度反射模块，结合动态粒度强化学习策略，在多事件长视频基准测试中显著优于现有基线。

Comments Accepted by 2026 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME 2026)

MoT: Modularization-of-Thought Prompting for Effective Code Generation

MoT：用于有效代码生成的思维模块化提示

Ruwei Pan, Hongyu Zhang

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

AI总结 研究针对大语言模型代码生成中现有提示技术不足，提出MoT技术，利用模块化原则分解问题，用MLR图构建推理过程，经实验对比六种基线技术，在八个基准上显著提升代码生成性能，Pass@1分数达58.1%至95.1%。

ToolVerse: Unlocking Massive Environments and Long-Horizon Tasks for Agentic Reinforcement Learning

ToolVerse：为智能强化学习解锁大规模环境和长时任务

Shuaiyu Zhou, Fengpeng Yue, Zengjie Hu, Yuanzhe Shen, Chenyang Zhang, feng hong, Cao Liu, Ke Zeng

机构 * LongCat Interaction Team, Meituan（美团长猫互动团队） ； Peking University（北京大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

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

AI总结 研究针对LLM智能体在复杂环境中工具集成问题，提出ToolVerse框架。通过构建大规模训练环境、设计任务策略及提出新算法，经实验验证该框架能增强LLM长时工具使用能力，提升性能与推理能力。

GraphDx: A Cost-Aware Knowledge-Enhanced Multi-Agent Framework for Sequential Diagnosis

GraphDx：一种用于顺序诊断的成本感知知识增强多智能体框架

Shaoting Tan, Ning Liu, Yuntao Du, Shuyue Wei, Wu Shuai, Qian Li, Yanyu Xu, Wei Zhang, Lizhen Cui, Haitao Yuan

机构 * Shandong University（山东大学） ； Nankai University（南开大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； National Technological University（国立科技大学） 纠错

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

AI总结 研究针对顺序诊断中平衡诊断准确性与资源成本的问题，提出GraphDx框架。该框架通过构建特殊知识图谱及引入协作智能体实现创新，实验表明其能显著提高诊断成功率并降低测试成本，为自动临床诊断提供有效方案。

Journal ref Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2026, pages 21721-21736, 2026

Audio-Visual Flamingo: Open Audio-Visual Intelligence for Long and Complex Videos

视听火烈鸟：用于长而复杂视频的开放视听智能

Sreyan Ghosh, Arushi Goel, Kaousheik Jayakumar, Lasha Koroshinadze, Nishit Anand, Siddharth Gururani, Hanrong Ye, Pritam Biswas, Yuanhang Su, Ehsan Hosseini-Asl, Sang-gil Lee, Zhifeng Kong, Jaehyeon Kim, Sungwon Kim, S Sakshi, Ramani Duraiswami, Dinesh Manocha, Andrew Tao, Mohammad Shoeybi, Bryan Catanzaro, Ming-Yu Liu, Wei Ping

机构 * NVIDIA, USA（美国NVIDIA公司） ； University of Maryland, USA（美国马里兰大学） 纠错

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

AI总结 研究提出视听火烈鸟，用于长复杂视频的联合理解与推理。贡献包括构建大规模视频集、设计三阶段课程及推理框架。实验显示其在多基准测试中表现优异，超越同类开放模型，在长复杂视听理解推理任务中竞争力强，有现实应用价值和泛化能力。

Comments Project Page: https://avflamingo.pages.dev/

AnovaX: A Local, Multi-Agent Voice Assistant with LLM Planning, Typed Executors, and Adaptive Recovery

AnovaX：一个具有大语言模型规划、类型化执行器和自适应恢复功能的本地多智能体语音助手

Raunak B Sinha

机构 * BITS Pilani（贝拉理工学院皮拉尼分校） 纠错

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

AI总结 研究桌面语音助手局限，提出AnovaX本地多智能体语音助手，通过Python进程连接多组件，含规划器、安全层等，各工具对应专用智能体类，有递归元智能体及自适应恢复循环，还介绍配套服务器功能，展示其独特优势。

MaxSAT-Based Feedback for Guiding Vision-Language Models in Sudoku

基于最大可满足性的反馈在数独中引导视觉语言模型

Pedro Orvalho, Guillem Alenyà, Felip Manyà

机构 * Artificial Intelligence Research Institute (IIIA), Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC)（人工智能研究所（IIIA），西班牙科学研究高级理事会（CSIC）） ； Institut de Robòtica i Informàtica Industrial (IRI-CSIC-UPC)（工业机器人与信息学研究所（IRI-CSIC-UPC）） 纠错

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

AI总结 研究在数独中引导视觉语言模型的问题，提出通过MaxSAT预言机将形式约束推理集成到VLM求解过程的神经符号方法，经实验验证该方法能提高逻辑一致性和解决实例数量，增强视觉语言推理可靠性。

Comments Accepted at the 25th EPIA Conference on Artificial Intelligence, EPIA 2026. 16 pages, 1 figure, and 1 table

ABot-N1: Toward a General Visual Language Navigation Foundation Model

ABot-N1：迈向通用视觉语言导航基础模型

Ruiyan Gong, Yingnan Guo, Junjun Hu, Jintao Kong, Xiaoxu Leng, Tianlun Li, Weize Li, Fei Liu, Zhicheng Liu, Jia Lu, Minghua Luo, Chenlin Ming, Yanfen Shen, Jiyue Tao, Zhengbo Wang, Mingyang Yin, Minqi Gu, Zihao Guan, Wei Guo, Guoqing Liu, Huachong Pang, Menglin Yang, Zeqian Ye, Xiaoxiao Geng, Zhining Gu, Honglin Han, Di Jing, Hongyu Pan, Mingchao Sun, Kuan Yang, Jianfang Zhang, Yanghong Chen, Ye He, Wei Mei, Jiahao Shi, Xiangpo Yang, Yanqing Zhu, Yang Cai, Jingjing Ma, Shihui Su, Zixiao Tang, Linbo Zheng, Zedong Chu, Xiaolong Wu, Wenbin Tang, Mu Xu

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

AI总结 研究旨在构建通用视觉语言导航基础模型，针对当前方法问题，提出ABot-N1，通过慢-快架构解耦认知与控制，利用双视觉语言信号，实现跨场景稳健、可推广且可解释的导航，在城市规模导航等任务中表现出色并开源新基准。

Better Starts, Better Ends: Bootstrapped Iterative Self-Reasoning Distillation for Compressed Reasoning

更好的开始，更好的结束：用于压缩推理的自引导迭代自推理蒸馏

Leichao Dong, Dongxu Zhang, Yiding Sun, Qirui Wang, Yuhan Wang, Lin Chen, Jihua Zhu

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：SFT(abstract,abstract_cn)；prompting(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究大型推理模型冗余计算问题，提出BIRD两阶段自推理蒸馏方法，先在简洁指令下采样简洁解并学习，再用简洁自教师进行策略内蒸馏，在Qwen3系列模型上提升精度并降低响应长度，凸显前缀支持对高效推理蒸馏的关键作用。

Causal-Audit: Explicit and Auditable Graph-based Reasoning via Target-Aware Causal Chain Construction

因果审计：通过目标感知因果链构建进行显式且可审计的基于图的推理

Su Lan, Xuefei Yin, Yanming Zhu, Alan Wee-Chung Liew

机构 * School of Information and Communication Technology, Griffith University（信息与通信技术学院，格里菲斯大学） 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 针对无上下文干预问答，提出因果审计框架，通过目标感知因果图构建和路径级因果证据聚合机制，将因果推理结构化，实验证明该框架优于现有方法，能提供可解释且可审计的推理痕迹。

Journal ref The 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics 2026

An Exam for Active Observers

主动观察者的测试

Jiarui Zhang, Muzi Tao, Shangshang Wang, Ollie Liu, Xuezhe Ma, Willie Neiswanger

机构 * University of Southern California（南加州大学） 纠错

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

AI总结 研究多模态大语言模型是否具备主动观察能力，引入ActiveVision基准测试，发现前沿模型表现不佳，即便能编写视觉代码差距仍存，表明当前模型缺乏主动视觉观察，呼吁构建闭合感知 - 推理循环的架构和训练目标。

Comments 17 pages, 8 figures, 4 tables. Project page: https://activevision.dev

Instance-Enriched Semantic Maps for Visual Language Navigation

用于视觉语言导航的实例增强语义地图

Jiho Hong, Eunae Kang, Sanghyun Kim, Young-Sik Shin

机构 * Department of Mechanical Engineering, Kyung Hee University（庆熙大学机械工程系） ； Advanced Institutes of Convergence Technology (AICT)（融合技术高级研究院） ； School of Mechanical Engineering, Kyungpook National University（庆北国立大学机械工程学院） 纠错

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

AI总结 研究视觉语言导航问题，提出实例增强语义地图框架，通过实例级二维半丰富信息映射、基于大语言模型的鲁棒查询处理和存储高效的语义表示，提升导航性能，在相关实验中取得优于基线的结果。

Bifocal Attention: Harmonizing Geometric and Spectral Positional Embeddings for Algorithmic Generalization

双焦点注意力：协调几何与谱域的位置嵌入以实现算法泛化

Kanishk Awadhiya

机构 * Indian Institute of Technology, Delhi（印度理工学院德里分校） 纠错

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

AI总结 本研究提出双焦点注意力机制，通过协调几何与谱域的位置嵌入，解决算法泛化中的结构间隙问题，提升模型对递归推理的处理能力。

Comments There is issue with affiliation, any further updates will be communicated but right now removal is necessary