语言大模型 / LLM

NL2LOGIC: AST-Guided Translation of Natural Language into First-Order Logic with Large Language Models

NL2LOGIC: 基于抽象语法树的自然语言到一阶逻辑翻译框架

Rizky Ramadhana Putra, Raihan Sultan Pasha Basuki, Yutong Cheng, Peng Gao

机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； Universitas Ary Ginanjar（阿里·金纳jar大学） 纠错

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

AI总结 NL2LOGIC通过引入抽象语法树，结合递归大语言模型和生成器，实现了高准确性的自然语言到一阶逻辑转换，提升了逻辑求解的准确性和可执行性。

Comments Accepted to Findings of EACL 2026. 17 pages, 6 figures

Journal ref 2026.findings-eacl.317

Probing LLMs for Syntactic Structure Beyond Universal Dependencies: A Minimalist Phase Account in English

探究LLM中的最简阶段结构：普遍依赖关系无法表示的内容

Yuanhao Chen, Peter Chin

机构 * Dartmouth College（达特茅斯学院） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(title_cn,summary_cn)；分类 cs.CL

AI总结 通过设计UD距离不变的条件，使用结构探针评估LLM在wh-移位刺激上的表现，发现阶段计数梯度和阶段内凝聚性效应，表明分布预训练能诱导出超越UD的形式句法抽象表征。

Domain Knowledge-Enhanced LLMs for Fraud and Concept Drift Detection

领域知识增强的大语言模型用于欺诈和概念漂移检测

Ali Şenol, Garima Agrawal, Huan Liu

机构 * School of Computing and Augmented Intelligence (SCAI), Arizona State University (ASU)（计算与增强智能学院（SCAI），亚利桑那州立大学） ； Department of Computer Engineering, Tarsus University（计算机工程系，塔鲁斯大学） ； Minerva CQ and HumaConn AI Consulting（Minerva CQ和HumaConn人工智能咨询） ； School of Computing and Augmented Intelligence (SCAI), Arizona State University（计算与增强智能学院（SCAI），亚利桑那州立大学） 纠错

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

AI总结 提出一种领域知识增强的大语言模型框架，通过集成结构化领域知识和漂移检测单元，实现高准确率的欺诈对话检测和概念漂移分类。

Journal ref Electronics 2026, 15(3), 534

Verified LLM-Driven Synthesis for Concept Design

用于概念设计的经过验证的大语言模型驱动的合成

Alcino Cunha

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(title,abstract)；prompting(abstract)

AI总结 研究用于概念设计的大语言模型驱动合成，给出概念和反应的形式语义及验证方法，提出基于大语言模型的合成过程，探讨引导合成的方式及技术，通过评估表明不同方法各有优劣，大语言模型驱动的场景引出多数情况下可恢复预期设计。

Comments 27 pages, 3 figures

ASK-NN: An Asymmetric Nearest-Neighbor Test that detects Distribution Drifts in Natural Language

ASK-NN：一种检测自然语言中分布漂移的非对称最近邻测试

Sergey Zakharov, Rodion Oblovatny, Alexey Zaytsev

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

AI总结 研究自然语言中分布漂移检测问题，提出基于有向k近邻图的非对称双样本测试ASK-NN，其计算高效易实现，在合成基准、人工文本及LLM幻觉检测方面与核和图基线相比具有竞争力。

Comments 9 pages, 4 figures

Mechanistic Interpretability of Cognitive Complexity in LLMs via Linear Probing using Bloom's Taxonomy

通过线性探针利用布洛姆分类法探讨大语言模型中认知复杂性的机制可解释性

Bianca Raimondi, Maurizio Gabbrielli

机构 * University of Bologna（博洛尼亚大学） 纠错

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

AI总结 本研究通过线性探针利用布洛姆分类法，证明大语言模型中认知复杂性可通过线性可访问子空间表示，揭示模型在处理提示时早期解决认知难度的机制。

Comments Preprint. Under review

Code-MUE: Measuring Code LLMs' Uncertainty through Execution-based Semantic Interaction Graphs

Code-MUE：通过基于执行的语义交互图测量代码语言模型的不确定性

Xiaoning Ren, Yinxing Xue, Lei Ma, Yuheng Huang

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Institute of AI for Industries, Chinese Academy of Sciences（中国科学院人工智能产业研究院） ； The University of Tokyo（东京大学） ； University of Alberta（阿尔伯塔大学） 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

AI总结 研究针对代码语言模型内在随机性带来的风险，引入纯黑盒框架Code-MUE，通过基于执行的语义交互图测量不确定性，经大规模实证研究验证其与功能正确性强负相关，优于基线，可实现风险检测和选择性预测。

Comments To appear at The ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis (ISSTA) 2026

Analysing Moral Bias in Finetuned LLMs through Mechanistic Interpretability

通过机制可解释性分析微调语言模型中的道德偏见

Bianca Raimondi, Daniela Dalbagno, Maurizio Gabbrielli

机构 * Department of Computer Science and Engineering, University of Bologna, Bologna, Italy（计算机科学与工程系，博洛尼亚大学，意大利博洛尼亚） ； Center for Studies and Research in Cognitive Neuroscience, Department of Psychology, University of Bologna, Cesena, Italy（认知神经科学研究中心，心理学系，博洛尼亚大学，意大利塞森纳） 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

AI总结 研究微调后大语言模型中的道德偏见，通过层修补分析发现诺布效应不仅在微调时习得且定位在特定层，将预训练模型激活修补到关键层可消除该效应，为通过干预解释、定位和缓解模型社会偏见提供新证据。

Comments Preprint. Under review

CAMMAR: Culture-Aware Matryoshka for Metaphorical Arabic Representations

CAMMAR：用于隐喻阿拉伯语表示的文化感知套娃

Suzan Awinat, Alfonso Ortega del Puente

机构 * Autonomous University of Madrid (UAM)（马德里自治大学） ； IE University（IE大学） ； Oviedo University（奥维耶多大学） 纠错

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

AI总结 研究针对阿拉伯语语言模型语义模糊问题，提出CAMMAR框架，通过分阶段语义课程组织意义到嵌套子空间，基于词汇与隐喻表示距离产生隐喻性几何度量，在新数据集上评估，有监督时检测隐喻效果好，还发现基于形态学词根有提升。

Comments 14 pages, 5 figures

An expressivity analysis of hierarchical modelling in deep transformers via bounded-depth grammars

深度Transformer中基于有界深度文法的层次建模的表达性分析

Vinoth Nandakumar, Qiang Qu, Pramod Thebe, Sakshi Khachariya, Tongliang Liu

机构 * University of Sydney（悉尼大学） ； San Francisco State University（旧金山州立大学） ； IIT Madras（印度理工学院马德拉斯分校） 纠错

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

AI总结 通过有界深度上下文无关文法，证明深度Transformer的深度随文法深度线性增长，神经元数随派生树形状和产生式规则数量缩放，支持线性表示假说。

Comments Withdrawing submission to implement major revisions based on journal feedback

Retraining Seeks Stable Signals

重新训练寻找稳定信号

Moritz Hardt

机构 * Max Planck Institute for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所） ； Tübingen AI Center（图宾根人工智能中心） 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 研究大规模预测模型性能表现现象下重新训练问题，提出稳定信号原理，证明存在稳定信号时经正则化的重复风险最小化会收敛到该信号方向，扩展分析范围并应用于语言建模数据反馈回路。

Comments Companion article to an invited contribution to the Proceedings of the International Congress of Mathematicians (ICM), 2026

Agent Step Value: Auditing Evaluator-Channel Reversals in Black-Box Agent Traces

智能体步骤值：使用基于状态的语言模型评估器进行状态转换测量

Andrew Zhang, Chengzhan Li

机构 * KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究提出智能体步骤值（ASV）框架，通过状态转换测量评估智能体动作，能定位最终答案分数等遗漏的关键信息，还介绍了具体方法及工具，并用实验验证其有效性。

Comments adds source-contract intervention and two-wave retry study; re-acquires cube and extends bridge cohort to n=98 to 100

Modelling ductile strain localization with evolutive stochastic rheologies

用演化随机流变学模拟韧性应变局部化

Andréa Tommasi, Felipe Sáez-Leiva, Lilou Zeller, Michel Peyret, Riad Hassani, Maurine Montagnat

专题命中 知识编辑与模型理解 ：prompting(abstract)

AI总结 该研究针对板块深部韧性应变局部化建模难题，采用流变学随机描述，依局部功率时空演化，利用三个无量纲参数构建状态图，可重现多样响应，预测局部化强度等，为地球动力学板块边界自洽建模提供方法。

Comments 24 pages, 7 figures, 3 tables, article in press in Earth and Planetary Science Letters

On the Effectiveness of Fact Checking Information from Politically Congruent and Incongruent Large Language Models

论政治立场一致和不一致的大语言模型的事实核查信息的有效性

Jiangen He, Benjamin D Horne, Dorit Nevo

专题命中 其他LLM ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)

AI总结 研究政治立场一致和不一致的大语言模型事实核查信息的有效性，通过两个受试者内实验发现，LLM能显著改变对新闻标题的信任度，政治一致性在标题政治距离远时起作用，且LLM出错时也会影响信任度，揭示其纠正与歪曲信息的潜力。

Comments To Appear at ICWSM 2027

Refusal is Not Safety! Benchmarking Latent Safety Risks of LLM-Driven Content Humorization

拒绝并非安全！评估大语言模型驱动的内容幽默化中的潜在安全风险

Yu Cui, Ruiqing Yue, Tingyu Li, Sicheng Pan, Zhuoyu Sun, Xufeng Zhang, Baohan Huang, Haibin Zhang, Cong Zuo

专题命中 其他LLM ：LLM(title,summary_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 研究基于LLM的内容幽默化潜在安全风险，提出HumorSafe框架评估风险传播，发现LLMs幽默化时会引入刻板印象和毒性，还提出HumorPIA攻击，揭示现有LLM安全评估在幽默化设置下的差距。

Exploring Expert Perspectives on Wearable-Triggered LLM Conversational Support for Daily Stress Management

探索专家对可穿戴触发LLM对话支持日常压力管理的视角

Poorvesh Dongre, Sameer Neupane, Priyanka Jadhav, Nikitha Donekal Chandrashekar, Christian Webb, Denis Gračanin

专题命中 其他LLM ：LLM(title,title_cn)

AI总结 本文提出EmBot应用，结合可穿戴设备压力检测与LLM对话支持，通过专家访谈揭示设计中的早期紧张点和考虑因素，为日常压力管理和心理健康支持系统设计提供指导。

Journal ref IH '26: Proceedings of the 2026 ACM Interactive Health Conference

Understanding Agent-Reactive Bugs at the Model-Harness Boundary: An Empirical Study of LLM Agent Issue Reports

理解模型-框架边界处的代理反应性错误：对大型语言模型代理问题报告的实证研究

Jingyi Chen, Songqiang Chen, Hengcheng Zhu, Jialun Cao, Jiasi Shen, Shing-Chi Cheung

专题命中 其他LLM ：LLM(title,abstract)

AI总结 研究聚焦大型语言模型代理在模型-框架边界处的反应性错误，通过分析255份错误报告构建分类法，发现此类错误多为无明确测试预言的静默错误，检测和重现困难，还揭示了用户与开发者对错误归因及修复的不匹配，推动相关技术设计。

CodeCoR: An LLM-Based Self-Reflective Multi-Agent Framework for Code Generation

CodeCoR：一种基于大语言模型的代码生成自反思多智能体框架

Ruwei Pan, Hongyu Zhang, Chao Liu

专题命中 其他LLM ：LLM(title)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 研究针对代码生成中语言模型无法确保代码正确性及多智能体框架工作流性能不稳健的问题，提出CodeCoR框架，通过在不同阶段修剪中间输出减少错误传播，实验证明其优于现有基线。

Map as a Prompt: Learning Multi-Modal Spatial-Signal Foundation Models for Cross-scenario Wireless Localization

地图作为提示：学习用于跨场景无线定位的多模态空间信号基础模型

Yong Chu, Xun Zhou, Zenglin Xu, Hui Wang, Yue Yu

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Shanghai Academy of AI for Science（上海人工智能科学研究院） ； Artificial Intelligence Innovation and Incubation Institute, Fudan University（复旦大学人工智能创新与孵化院） 纠错

专题命中 其他LLM ：foundation model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 针对无线定位在不同环境中面临的挑战及现有方法的局限，提出多模态基础模型SigMap，通过循环自适应掩码策略和“地图即提示”框架学习无线表示并实现跨场景适应，实验证明其性能领先且零样本泛化能力强。

Comments 17pages, 9 figures, poster in International Conference on Learning Representations (ICLR), 2026

TARS: A Theory-of-Mind Agent for Personalized In-IDE Code Comprehension

TARS：用于个性化IDE内代码理解的心理理论智能体

Leopoldo Todisco, Antonio Della Porta, Stefano Lambiase, Fabio Palomba

专题命中 其他LLM ：LLM(summary_cn,abstract)

AI总结 研究针对代码理解中LLM助手的不足，提出TARS智能体，基于心理理论范式，剖析开发者特点并调整解释，通过检索增强生成联系项目文档。实验表明它能提升效率、降低认知负荷，解释更适配开发者。

Comments Accepted at ICSME 2026, Tool Demonstration and Data Showcase Track

EGO: a Recursive and Self-Referential Cognitive Architecture for Artificial General Intelligence

EGO：一种用于通用人工智能的递归和自指认知架构

Alberto Mangiante, Paolo Totaro, Domenico Ninno

专题命中 其他LLM ：large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 该研究将通用人工智能视为自主自组织系统的涌现属性，介绍了基于形式E语言的EGO软件架构，它能自指并维持内部组织，实现自创生，为人工智能与生物认知理论搭建桥梁。

Generative Compilation: On-the-Fly Compiler Feedback as AI Generates Code

生成式编译：人工智能生成代码时的即时编译器反馈

Niels Mündler-Sasahara, Hristo Venev, Dawn Song, Martin Vechev, Jingxuan He

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Sofia University ``St. Kliment Ohridski''（索菲亚大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究针对人工智能生成代码时的问题，提出生成式编译方法，核心是sealor技术，能在生成中获取编译器反馈，在Rust编码任务中评估，减少非编译输出、提高功能正确性，使编译器在生成阶段发挥更重要作用。

AC-VLA: Robust Out-of-Distribution Action Execution via Compositional Learning

AC-VLA：通过组合学习实现稳健的分布外动作执行

Xiaojiang Peng, Kai Peng, Jie Lu, Zheng Lian, Zitong YU, Xiaobo Wang

机构 * Shenzhen Technology University（深圳技术大学） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳先进技术大学） ； Tongji University（同济大学） ； Great Bay University（大湾区大学） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract)

AI总结 研究VLA模型在分布外泛化的问题，提出AC-VLA框架，含组合学习模块和状态条件不对称掩码策略，无需修改架构可集成到VLA主干，在LIBERO和LIBERO-OOD基准测试中，该框架在组合OOD任务上有显著改进，分布内性能良好。

Orca: The World is in Your Mind

Orca: 世界在你心中

Yihao Wang, Yuheng Ji, Mingyu Cao, Yanqing Shen, Runze Xiao, Huaihai Lyu, Senwei Xie, Euan Liu, Klara Tian, Tianfeng Long, Yichi Zhang, Zhengliang Cai, Ruike Chen, Jifan Zhao, Ruochuan Shi, Zihan Tang, Jing Lyu, Wenxing Tan, Ningbo Zhang, Yangtao Hu, Yuming Gao, Xiansheng Chen, Junkai Zhao, Congsheng Xu, Boan Zhu, Ziqi Wang, Yupu Feng, Qiongqiong Zhang, Yingli Zhao, Yulong Ao, Shaoxuan Xie, You Liu, Guocai Yao, Leiduo Zhang, Xiaodan Liu, Yunyan Zhang, Yance Jiao, Xinyan Yang, Jiaxing Wei, Xu Liu, Tengfei Pan, Shaokai Nie, Chunlei Men, Sen Cui, Xiaojie Jin, Hongyang Li, Jianlan Luo, Yao Mu, Yunchao Wei, Jun Yan, Hang Zhao, Xiaolong Zheng, Jiaming Li, Yonghua Lin, Tiejun Huang, Zhongyuan Wang, Pengwei Wang

机构 * Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） 纠错

专题命中 其他LLM ：foundation model(abstract)

AI总结 提出Orca通用世界基础模型，通过无意识学习和有意识学习两种互补范式，从多模态世界信号中学习统一的世界潜在空间，并支持文本生成、图像预测和具身动作生成等下游任务。

Comments Project page: https://orca-wm.github.io/