语言大模型 / LLM

Video Streaming Thinking: VideoLLMs Can Watch and Think Simultaneously

视频流思考：VideoLLMs可以同时观看和思考

Yiran Guan, Liang Yin, Dingkang Liang, Jianzhong Ju, Zhenbo Luo, Jian Luan, Yuliang Liu, Xiang Bai

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； MiLM Plus Xiaomi Inc.（小米公司） 纠错

专题命中 指令微调 ：LLM(abstract,abstract_cn)；SFT(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 VST提出了一种视频流理解的新范式，通过在流式过程中激活推理，提高实时响应和理解能力，同时在多个基准测试中表现出更高的效率和泛化能力。

Comments Accepted by ECCV 2026, project page https://1ranguan.github.io/VST/

Hide and Seek in Embedding Space: Geometry-based Steganography and Detection in Large Language Models

嵌入空间中的隐秘行动：基于几何的隐写术与大语言模型中的检测

Charles Westphal, Keivan Navaie, Fernando E. Rosas

机构 * UCL Centre for Artificial Intelligence, University College London, UK（伦敦大学学院人工智能中心，大学学院伦敦） ； School of Computing and Communications, Lancaster University, UK（兰卡斯特大学计算机与通讯学院） ； Department of Informatics, University of Sussex, UK（苏塞克斯大学信息学院） ； Centre for Psychedelic Research and Centre for Complexity Science, Imperial College London, UK（伦敦帝国学院迷幻研究与复杂科学中心） ； Centre for Eudaimonia and Human Flourishing, University of Oxford, UK（牛津大学幸福与人类繁荣中心） 纠错

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

AI总结 本研究提出了一种低恢复性隐写术，通过嵌入空间衍生映射提升秘密恢复率，同时减少负载恢复性，并提出基于机制可解释性的检测方法，提高微调模型中的秘密检测准确率。

Ask Twice, Look Twice: Prompt Echoing Resolves the Question-First Paradox in Vision-Language Models

问两次，看两次：提示回声解决视觉语言模型中的问题优先悖论

Rakshanda Hassan Abhinandan, John Galeotti, Deva Ramanan, Gautam Rajendrakumar Gare

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：language model(title,abstract)；prompting(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究视觉语言模型中问题优先提示的悖论，发现问题前置虽能引导感知但后续答案生成阶段难关注到问题。提出问题回声方法，即在图像两侧重复问题，解决了悖论，在多基准测试中表现出色且无需训练等。

Scaling Point-in-Time Language Models

扩展即时语言模型

Bryan Kelly, Semyon Malamud, Johannes Schwab, Teng Andrea Xu

机构 * Yale School of Management（耶鲁大学管理学院） ； AQR Capital Management（AQR资产管理公司） ； NBER（美国国家经济研究局） ； Swiss Finance Institute（瑞士金融研究所） ； EPFL（洛桑联邦理工学院） ； CEPR（经济政策研究中心） 纠错

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

AI总结 研究旨在解决大型语言模型的前瞻性偏差问题，通过在大量按时间顺序过滤的令牌上训练仅解码器变压器构建即时语言模型，缩小了与无约束模型的性能差距，经LoRA微调提升可用性，并发布完整管道支持相关研究。

MxGPS: Multiplex Graph Transformers for a Power Grid Foundation Model

MxGPS：用于电网基础模型的多路图变换器

Charilaos Papaioannou, Ioannis Tsantilas, Dimitris Giannakakos, Vasilis Michalakopoulos, Sotiris Pelekis, Vangelis Marinakis, Arsam Aryandoust, Antonello Monti, Ricardo J. Bessa, Perdo P. Vergara, Jochen Cremer, Elissaios Sarmas

专题命中 指令微调 ：foundation model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究电网问题中图神经网络单任务微调的拓扑过拟合故障，提出MxGPS多路图变换器，通过自监督预训练和多任务微调联合训练SSE与PF，实验表明其能有效防止拓扑过拟合，以少得多参数实现拓扑无关泛化。

Comments 10 pages, 4 figues

MindDrive: A Vision-Language-Action Model for Autonomous Driving via Online Reinforcement Learning

MindDrive: 一种通过在线强化学习实现自动驾驶的视觉-语言-动作模型

Haoyu Fu, Diankun Zhang, Zongchuang Zhao, Jianfeng Cui, Hongwei Xie, Bing Wang, Guang Chen, Hangjun Ye, Dingkang Liang, Xiang Bai

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Xiaomi EV（小米电动车） 纠错

专题命中 指令微调 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 MindDrive通过在线强化学习实现自动驾驶中的视觉-语言-动作模型，结合决策专家和动作专家，提升复杂场景下的驾驶决策与探索效率。

Comments Accepted by ECCV 2026; Project Page: https://xiaomi-mlab.github.io/MindDrive/

PASs-MoE: Mitigating Misaligned Co-drift among Router and Experts via Pathway Activation Subspaces for Continual Learning

PASs-MoE：通过路径激活子空间减轻路由器与专家之间的错位协同漂移以进行持续学习

Zhiyan Hou, Haiyun Guo, Haokai Ma, Yandu Sun, Yonghui Yang, Jinqiao Wang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Southeast University, Nanjing, China（南京东南大学） ； Wuhan AI Research, Wuhan, China（武汉人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 研究持续指令调整中多模态大语言模型的问题，提出基于路径激活子空间的固定容量PASs - MoE - LoRA方法，含PAS引导的重新加权和PAS感知的秩稳定，实验表明该方法在准确性和抗遗忘性上优于基线和变体且不增参数。

Comments Published in the Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2026), Volume 1: Long Papers. 14 pages. Code is available at https://github.com/yueluoshuangtian/PASs-MoE

Journal ref Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), pages 31959--31972, San Diego, California, United States, July 2026. Association for Computational Linguistics

Toward Federated Multimodal Graph Foundation Models: A Topology-Aware Multimodal Alignment Framework

迈向联邦多模态图基础模型：一种拓扑感知多模态对齐框架

Xunkai Li, Guohao Fu, Yuming Ai, Zhengyu Wu, Hongchao Qin, Rong-Hua Li, Guoren Wang

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

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

AI总结 研究针对多模态属性图分散在不同隐私受限孤岛的问题，提出FedGAMMA框架，将联邦多模态图基础学习视为两阶段语义结构对齐问题，经实验验证该框架在下游任务中表现出色，超越诸多基线，在少样本学习场景下也有优势。

Comments Under Review

MLLM-DataEngine: Closing the Loop of Multimodal Instruction Tuning Data Generation

MLLM-DataEngine：闭合多模态指令微调数据生成的循环

Zhiyuan Zhao, Bin Wang, Linke Ouyang, Yiqi Lin, Pan Zhang, Xiaoyi Dong, Jiaqi Wang, Conghui He

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 指令微调 ：instruction tuning(title)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出MLLM-DataEngine闭环系统，通过自适应坏例采样模块分析模型弱点，为GPT-4提供信息以生成高质量增量数据集，能有针对性且自动地提升MLLMs能力，有望成为MLLMs数据管理通用方案。

Comments 6 pages, 4 figures, 7 tables; accepted by ICME 2026

Journal ref 2025 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME), Nantes, France, 30 June 2025 - 04 July 2025

Decoupled Alignment for Robust Plug-and-Play Adaptation

用于鲁棒即插即用适应的解耦对齐

Haozheng Luo, Jiahao Yu, Wenxin Zhang, Jialong Li, Chenghao Qiu, Yimin Wang, Eric Hanchen Jiang, Jerry Yao-Chieh Hu, Yan Chen, Binghui Wang, Xinyu Xing, Han Liu

机构 * Northwestern University（西北大学） ； New York University Abu Dhabi（纽约大学阿布扎克分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Texas A&M University（德克萨斯农工大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Illinois Institute of Technology（伊利诺伊理工学院） 纠错

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

AI总结 研究提出无需训练的大语言模型对齐方法，利用知识蒸馏提取对齐信号，经模型融合实现即插即用的对齐校正，采用增量调试识别关键知识组件，在有害问题数据集上显著提升防御成功率，且不损性能。

Comments Revised to correct the Acknowledgments section. Previous versions inadvertently included acknowledgments of NSF and NIH awards that did not support this work. Those funding acknowledgments have been removed. The technical content, results, and conclusions are unchanged

Solar Cycle Prediction: Challenges, Progress, and Future Perspectives

太阳周期预测：挑战、进展与未来展望

Bidya Binay Karak

专题命中 指令微调 ：SFT(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文综述了太阳周期预测的挑战与进展，指出多数方法难以准确预测峰值，ML模型效果不佳，极场预测最具物理依据但早期应用可能不准确，需改进 Dynamo 模型以更好地整合观测数据和物理机制。

Comments Invited review; 44 pages, including 17 figures and 1 Table

Journal ref Reviews of Modern Plasma Physics (2026) 10:11