语言大模型 / LLM

Pretraining Recurrent Networks without Recurrence

无递归预训练循环网络

Akarsh Kumar, Phillip Isola

机构 * MIT（麻省理工学院） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：pretraining(title,abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出监督记忆训练（SMT）方法，通过将循环神经网络训练转化为一步记忆转换标签上的监督学习，实现时间并行训练和稳定梯度路径，优于反向传播通过时间（BPTT）方法。

Comments 30 pages, 23 figures

NexForge: Scaling Agent Capabilities through Requirement-Driven Task Synthesis for LLMs

NexForge：通过需求优先合成扩展可执行智能体任务

Jiarong Zhao, Zhikai Lei, Zhiheng Xi, Rui Zheng, Hang Yan, Jie Zhou, Qin Chen, Liang He

专题命中 预训练与数据 ：LLM(abstract)；post-training(abstract)；SFT(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究针对可执行智能体训练数据扩展瓶颈，提出需求优先框架NexForge，通过需求发现、任务编译等步骤生成训练数据，提升了模型在多个基准测试中的性能，助力Nex-N2模型达到开源先进水平。

Quality Text, Robust Vision: The Role of Language in Enhancing Visual Robustness of Vision-Language Models

高质量文本，稳健视觉：语言在增强视觉语言模型视觉稳健性中的作用

Futa Waseda, Saku Sugawara, Isao Echizen

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； National Institute of Informatics（日本信息处理研究所） ； The University of Tokyo, National Institute of Informatics（东京大学、日本信息处理研究所） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：language model(title,abstract)

AI总结 研究针对视觉语言模型对抗攻击问题，提出质量文本引导的对抗微调方法QT-AFT，利用高质量字幕提升视觉编码器对抗鲁棒性，在多个零样本数据集上实现了最先进的零样本对抗鲁棒性和纯净准确率，并揭示了语言增强视觉鲁棒性的关键见解。

Comments ACMMM 2025 Accepted. Codes are available at: https://github.com/futakw/QTAFT

KeySI: An Interaction Framework for Tuning Text Embeddings Based on Human Feedback

KeySI：基于人类反馈调整文本嵌入的交互框架

Yan Zhu, Y. Chen, Rebecca Faust

专题命中 预训练与数据 ：language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对预训练语言模型调整难的问题，提出KeySI交互框架，通过基于关键词的概念规范实现特征级反馈，减少人工文档处理需求，经用户研究等评估，证明其能有效捕捉用户意图并改善嵌入对齐。

Comments Accepted to IEEE VIS 2026

Safe In-Context Reinforcement Learning

安全的上下文强化学习

Amir Moeini, Minjae Kwon, Alper Kamil Bozkurt, Yuichi Motai, Rohan Chandra, Lu Feng, Shangtong Zhang

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； Virginia Commonwealth University（弗吉尼亚 Commonwealth 大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：pretraining(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出SCARED方法，在无参数更新的上下文强化学习适应过程中，通过精确惩罚对偶法在约束马尔可夫决策过程框架下保证安全，实现奖励最大化与成本约束。

Comments ICML 2026

ResiPhy-MDNF: A Residual-Based Physics-Aware Multilevel Discrete Neural Field Framework for PDE-Constrained Inverse Problems

PhyRes-MDNF：用于多级离散神经场反演的物理耦合残差GNN校正

Zheng Lu, Jiwei Jia, Young Ju Lee

专题命中 预训练与数据 ：pretraining(abstract)

AI总结 研究针对偏微分方程约束下细网格系数反演病态问题，提出PhyRes-MDNF框架，通过固定物理的多级离散神经场优化，在全空间达西实现中联合优化状态场与系数场，实验表明该方法提升了精度与迭代效率。

Joint Lossless Compression and Steganography for Medical Images via Large Language Models

通过大语言模型实现医学图像的联合无损压缩与隐写术

Pengcheng Zheng, Xiaorong Pu, Kecheng Chen, Jiaxin Huang, Meng Yang, Bai Feng, Yazhou Ren, Jianan Jiang, Chaoning Zhang, Yang Yang, Heng Tao Shen

机构 * Center for Future Media and School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（未来媒体中心和电子科技大学计算机科学与工程学院） ； Department of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（计算机科学与工程学院，电子科技大学） ； Department of Electrical Engineering, and the Center for Intelligent Multidimensional Data Analysis, City University of Hong Kong（电子工程系和智能多维数据分析中心，城市大学） ； Department of Machine Learning, Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（机器学习系，Mohamed bin Zayed人工智能大学） 纠错

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

AI总结 针对医学图像无损压缩中性能与效率权衡及安全问题，提出联合无损压缩与隐写术框架。基于位平面切片，设计自适应模态分解，创新局部模态路径分段消息隐写术算法，结合A-LoRA微调策略，提升压缩率、效率与安全性。

Color Me Correctly: Bridging Perceptual Color Spaces and Text Embeddings for Improved Diffusion Generation

正确为我上色：弥合感知颜色空间与文本嵌入以改进扩散生成

Sung-Lin Tsai, Bo-Lun Huang, Yu Ting Shen, Cheng Yu Yeo, Chiang Tseng, Bo-Kai Ruan, Wen-Sheng Lien, Hong-Han Shuai

机构 * National Yang Ming Chiao Tung University 纠错

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

AI总结 研究文本到图像生成中颜色对齐问题，提出利用大语言模型消除颜色提示歧义、在文本嵌入空间指导颜色混合操作的无需训练框架，提高了颜色准确性且不影响图像质量，弥合文本语义与视觉生成差距。

Comments Accepted to ACM Multimedia 2025 (MM '25)

Layer-wise LoRA fine-tuning: a similarity metric approach

逐层LoRA微调：相似性度量方法

Keith Ando Ogawa, Bruno Lopes Yamamoto, Lucas Lauton de Alcantara, Lucas Pellicer, Rosimeire Pereira Costa, Edson Bollis, Anna Helena Reali Costa, Artur Jordao

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

AI总结 本文提出逐层LoRA微调方法，通过选择性微调部分层以减少可训练参数并保持预测性能，适用于不同架构和任务。

Comments Accepted at the International Conference on Pattern Recognition (ICPR 2026)

Post-Training in Time Series Foundation Models: A Unifying Framework

时间序列基础模型的训练后处理：一个统一框架

Shifeng Xie, Ambroise Odonnat, Zehao Xiao, Lei Zan, Malik Tiomoko, Lujia Pan, Themis Palpanas, Boris N. Oreshkin, Chenghao Liu, Keli Zhang

专题命中 后训练与偏好优化 ：foundation model(title,abstract)；post-training(title,abstract)；pretraining(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究时间序列基础模型预训练不足以可靠部署下游任务的问题，基于预测管道干预位置分析训练后处理方法，分为五类并研究其代表性方法与局限，确定未来方向，提供统一框架助于相关研究。

Self-Guided Process Reward Optimization with Redefined Step-wise Advantage for Process Reinforcement Learning

基于重新定义的逐步优势的自引导过程奖励优化用于过程强化学习

Wu Fei, Shuxian Liang, Yibo Yang, Yang Lin, Jing Tang, Lei Chen, Xiansheng Hua, Hao Kong

机构 * Terminus Group（Terminus集团） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； King Abdullah University of Science and Technology（国王阿卜杜勒阿齐兹大学） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 针对过程强化学习中引入奖励模型计算开销大且缺乏统一优势估计框架的问题，提出SPRO框架，通过从策略模型导出奖励及重新定义优势进行过程感知强化学习，实验显示其训练效率高、准确率提升且无额外开销。

Smaller Models are Natural Explorers for Policy-Level Diversity in GRPO

小型模型是GRPO中策略级多样性的自然探索者

Yiran Xu, Yiming Ren, Zicheng Lin, Chufan Shi, Yukang Chen, Dingdong Wang, Tianhe Wu, Junjie Wang, Yujiu Yang, Yu Qiao, Ruihang Chu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：LLM(abstract_cn)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出S2L-PO框架，利用小型模型作为自然探索者生成策略级多样性的rollout，通过渐进退火策略过渡到大型模型自身采样，提升数学推理性能并减少计算开销。

The Computational Basis of Confidence in Large Language Models

大语言模型中置信度的计算基础

Dharshan Kumaran, Viorica Patraucean, Maks Ovsjanikov, Petar Veličković, Nathaniel Daw

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； École Polytechnique（巴黎综合理工学院） ； Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型中置信度的计算基础，利用统计决策置信度框架，通过答案 - 对数差异测试其预测特征，结果表明在多种任务中答案对数可作潜在决策变量读出，为多模态语言模型置信度提供解释并统一研究框架。

SwiftMem: Fast Agentic Memory via Query-aware Indexing

SwiftMem: 通过查询感知索引实现快速代理记忆

Anxin Tian, Yiming Li, Xing Li, Hui-Ling Zhen, Lei Chen, Xianzhi Yu, Zhenhua Dong, Mingxuan Yuan

机构 * Huawei, Hong Kong（华为（香港）） 纠错

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

AI总结 SwiftMem通过查询感知索引实现快速代理记忆，提升检索效率并降低延迟，适用于实际部署的内存增强LLM代理。

Gemma 4 Technical Report

Gemma 4技术报告

Gemma Team, Sherif El Abd, Vaibhav Aggarwal, Robin Algayres, Alek Andreev, Olivier Bachem, Ian Ballantyne, Cormac Brick, Victor Cărbune, Michelle Casbon, Mayank Chaturvedi, Aditya Chawla, Victor Cotruta, Alice Coucke, Phil Culliton, Robert Dadashi, Lucas Dixon, Mohamed Elhawaty, Utku Evci, Clément Farabet, Johan Ferret, Filippo Galgani, Sertan Girgin, Jean-Bastien Grill, Maarten Grootendorst, Jiaxian Guo, Cassidy Hardin, Yanzhang He, Steven M. Hernandez, Omri Homburger, Léonard Hussenot, Juyeong Ji, Armand Joulin, Aishwarya Kamath, Parnian Kassraie, Olivier Lacombe, Preethi Lahoti, Gaël Liu, Gus Martins, Luciano Martins, Tatiana Matejovicova, Ramona Merhej, Nikola Momchev, Sneha Mondal, Ryan Mullins, Sindhu Raghuram Panyam, Shreya Pathak, Sarah Perrin, André Susano Pinto, Etienne Pot, Angéline Pouget, Alexandre Ramé, Sabela Ramos, Douglas Reid, David Rim, Morgane Rivière, Karsten Roth, Louis Rouillard, Omar Sanseviero, Pier Giuseppe Sessa, Shane Settle, Danila Sinopalnikov, Sara Smoot, Piotr Stanczyk, Andreas Steiner, Lawrence Stewart, Ilya Tolstikhin, Michael Tschannen, Anton Tsitsulin, Nino Vieillard, Renjie Wu, Pingmei Xu, Haichuan Yang, Edouard Yvinec, Biao Zhang, Li Zhang, Joe Zou, Nicolas Aagnes, Abdelrahman Abdelhamed, Jakub Adamek, Shivani Agrawal, Shubham Agrawal, Ibrahim Alabdulmohsin, Jean Baptiste Alayrac, Uri Alon, Chandramouli Amarnath, Ankesh Anand, Chrysovalantis Anastasiou, Setareh Ariafar, François-Xavier Aubet, Kyriakos Axiotis, Federico Barbero, Joelle Barral, Alexei Bendebury, Urs Bergmann, Stanley Bileschi, Kat Black, Mathieu Blondel, Sebastian Borgeaud, Arthur Bražinskas, Ryan Burnell, Robert Busa-Fekete, Mu Cai, Daniele Calandriello, Glenn Cameron, Charlotte Caucheteux, Rahma Chaabouni, Garima Chadha, Jetha Chan, Blake Jianhang Chen, Jesse Chen, Lin Chen, Xu Chen, Derek Cheng, Tzu-hsiang Chien, Nikolai Chinaev, Yi Chou, Zhaohui Chu, Benjamin Coleman, Pooja Consul, Sam Conway-Rahman, Scott Crowell, Dylan Cutler, Vivek Dani, Samira Daruki, Anil Das, Daniel Deutsch, Nishanth Dikkala, Li Ding, Qiuhan Ding, Shenil Dodhia, Konstantin Donhauser, Tulsee Doshi, Anca Dragan, Alex Druinsky, Sahil Dua, Zoltan Egyed, Danielle Eisenbud, Daniel Eppens, Cindy Fan, Bahare Fatemi, Yassir Fathullah, Vlad Feinberg, Milen Ferev, Sebastian Flennerhag, Takumi Fujimoto, João Gabriel Oliveira, Isaac Galatzer-Levy, João Gante, Simon Geisler, Soham Ghosal, Antonious M. Girgis, Tamara von Glehn, Alec Go, Alhaad Gokhale, Alex Grills, Yiming Gu, Mayank Gupta, Pramod Gupta, Guru Guruganesh, Raia Hadsell, Hamza Harkous, Jitendra Harlalka, Demis Hassabis, Anja Hauth, Joe Heyward, Arian Hosseini, Chih-Yang Hsia, I-Hung Hsu, Xiaopeng Huang, Yangsibo Huang, Kevin Hui, Adrian Hutter, Te I, Fotis Iliopoulos, Advait Jain, Ganesh Jawahar, Ziwei Ji, Qilin Jin, Melvin Johnson, Kandarp Joshi, Arun Kandoor, Wang-Cheng Kang, Koray Kavukcuoglu, Mehran Kazemi, Kathleen Kenealy, Amr Khalifa, Phoebe Kirk, Ivan Korotkov, Suraj Kothawade, Vitaly Kovalev, Neel Kovelamudi, Adam Kraft, Ravin Kumar, Vivek Kumar, Harish Kuppam, Justin Lannin, Chen-Yu Lee, Seungji Lee, Dmitry Lepikhin, Alon Levkovitch, Dongdong Li, Qiujia Li, Valentin Liévin, Ethan Lin, Ziqian Lin, Casper Liu, Tianlin Liu, Tianqi Liu, Xin Liu, Ivan Lobov, Mayank Lunayach, Min Ma, Gagan Madan, Andrii Maksai, Eric Malmi, Michal Matuszak, Daniel McDuff, Gaurav Menghani, Maciej Mikuła, Daniil Mirylenka, Karolis Misiunas, Vedant Misra, Andreea Mitran, Kareem Mohamed, Maksim Mukha, Eric Noland, James O'Donnell, Brendan O'Donoghue, Kate Olszewska, Bernett Orlando, Wanqiong Pan, Rina Panigrahy, Unnati Parekh, Nicolas Perez-Nieves, Chunjong Park, Eric Paskie, Liqian Peng, Bryce Petrini, Slav Petrov, Jonas Pfeiffer, Bilal Piot, Martyna Plomecka, Siim Poder, Octavio Ponce, Arijit Pramanik, David Racz, Anish Rajan, Michelle Ramanovich, Anand Rao, Marvin Ritter, Vitor Rodrigues, Evan Rosen, Mikołaj Rybiński, Noveen Sachdeva, Michaël E. Sander, Rohit Sathyanarayana, Sagar Savla, Samuel Schmidgall, Tal Schuster, George Scrivener, Benoit Seguin, Andrew Sellergren, Aliaksei Severyn, Izhak Shafran, Dhruv Shah, Bobak Shahriari, Yuan Shangguan, Ashish Shenoy, Pradeep Shenoy, Rakesh Shivanna, Pauline Sho, Lucas Spangher, Wojciech Stokowiec, Tim Strother, Yao Su, Yinghao Sun, Mukund Sundararajan, Andrea Tacchetti, Mor Hazan Taege, Pouya Tafti, Jean Tarbouriech, Chetan Tekur, Shantanu Thakoor, Rahul Thapa, Madeleine Traverse, Lenart Treven, Tao Tu, Chien Te Tung, Çağlar Ünlü, Petar Veličković, Malini Pooni Venkat, Sagar Gubbi Venkatesh, Vidya Venkiteswaran, Francesco Visin, Alex Vitvitskyi, Kiran Vodrahalli, Weiyi Wang, Xin Wang, Tris Warkentin, Jan Wassenberg, John Wieting, Cindy Wu, Lechao Xiao, Hao Xu, Yuhui Xu, Fuzhao Xue, Arun Yadav, Jun Yan, Antoine Yang, Lin Yang, Ming-Hsuan Yang, Ziyu Ying, Jae Hyeon Yoo, Morteza Zadimoghaddam, Sajjad Zafar, Fred Zhang, Jiageng Zhang, Jianyi Zhang, Xiaofan Zhang, Chao Zhao, David Zhou, Chen Zou

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 介绍新一代Gemma 4开源多模态语言模型，通过密集和专家混合架构提升计算效率与推理能力，提出统一无编码器架构，集成思考模式，改进多方面性能，在多基准测试中有显著提升。

Comments 17 pages, 2 figures, technical report, updated

VTM-Nav: Harnessing Cross-Episode Experience for Object-Goal Navigation with Hierarchical Visual-Topological Memory

VTM-Nav：用于跨情节对象目标导航的分层视觉拓扑记忆

Xiaoran Xu, Yupeng Wu, Tianyu Xue, Yifan Xu, Xuanran Dong, Xiaoshan Yang, Changsheng Xu

机构 * MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室） ； School of Advanced Interdisciplinary Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学交叉科学学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 研究跨情节对象目标导航问题，提出无训练的VLM导航框架\method，其带有分层视觉拓扑记忆，通过粗到细匹配检索经验，在三个基准测试中性能最佳，证明跨数据集结构化视觉拓扑经验复用有效且鲁棒。

Planning to Hammer: Difficulty-Aware Decomposition for Automating Rocq Proofs

规划锤击：面向自动化Rocq证明的难度感知分解

Ning Zhang, Nongyu Di, Zenan Li, Yuan Yao, Xiaoxing Ma

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

AI总结 提出Quarry框架，通过LLM规划证明分解并利用难度模型排序子目标，结合CoqHammer自动证明，在Rocq基准测试中成功率提升7%-13%。

Comments 26 pages, 8 figures; submitted to OOPSLA 2026

RecGPT-V3 Technical Report

RecGPT-V3技术报告

Bowen Zheng, Chao Yi, Dian Chen, Gaoyang Guo, Han Zhu, Jiakai Tang, Jian Wu, Mao Zhang, Wen Chen, Yifan Lu, Yujie Luo, Yuning Jiang, Zhujin Gao, Bo Zheng, Chenchi Zhang, Dixuan Wang, Hao Fang, Jiancai Liu, Jing Yu, Junjun Zheng, Ke Chen, Kewei Zhu, Mengyan Li, Mingke Xu, Wenjun Yang, Xiangheng Kong, Xinming Zhang, Xunke Xi, Zile Zhou

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

AI总结 研究针对大规模运行RecGPT的挑战，提出RecGPT-V3这一有状态混合模态推荐系统。通过内存中心、混合模态基础模型和潜在意图推理等方法，在淘宝“猜你喜欢”推荐中取得多指标提升及资源消耗降低的成果。

Comments Technique Report

Math Education Digital Shadows for Investigating Learning with GenAI: Mathematics Performance, Anxiety, and Confidence in LLMs

数学教育数字影子：促进与LLMs学习的工具：数学表现、焦虑与自信在模拟学生和AI中的表现

Naomi Esposito, Anthony Tricarico, Luisa Porzio, Ali Aghazadeh Ardebili, Massimo Stella

机构 * CogNosco Lab, University of Trento, Department of Psychology and Cognitive Science（CogNosco实验室，特伦托大学心理学与认知科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出MEDS数据集，通过28000个模拟角色评估LLMs在数学教育中的表现，结合心理和社会人口数据及数学任务，探讨自我效能、数学焦虑和认知网络科学。

PixDLM: A Dual-Path Multimodal Language Model for UAV Reasoning Segmentation

PixDLM：一种用于无人机推理分割的双路径多模态语言模型

Shuyan Ke, Yifan Mei, Changli Wu, Yonghan Zheng, Jiayi Ji, Liujuan Cao, Rongrong Ji

机构 * Key Laboratory of Multimedia Trusted Perception and Efficient Computing, Ministry of Education of China, Xiamen University（中国教育部多媒体可信感知与高效计算重点实验室，厦门大学） 纠错

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

AI总结 本文提出PixDLM，一种用于无人机推理分割的多模态语言模型，通过构建DRSeg基准数据集，验证了该模型在处理高分辨率无人机图像中的有效性。

Comments Accepted to CVPR 2026 (highlight)

When Ethics and Payoffs Diverge: LLM Agents in Morally Charged Social Dilemmas

当伦理与收益相悖时：道德两难情境下的大语言模型智能体

Steffen Backmann, David Guzman Piedrahita, Terry Jingchen Zhang, Emanuel Tewolde, Rada Mihalcea, Bernhard Schölkopf, Zhijing Jin

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； University of Zurich（苏黎世大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems, Tübingen（图宾根人工智能研究所） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） 纠错

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

AI总结 研究道德要求与利润激励冲突时LLMs在道德两难博弈中的行为，引入\msim评估九个模型，通过ATEs估计因果效应、分析推理轨迹，发现模型道德行为有情境脆弱性，揭示了部署风险。

Statistical Early Stopping for Reasoning Models

统计早停法用于推理模型

Yangxinyu Xie, Tao Wang, Soham Mallick, Yan Sun, Georgy Noarov, Mengxin Yu, Tanwi Mallick, Edgar Dobriban

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

AI总结 本文提出基于统计原理的早停方法，通过监控不确定性信号来提高大语言模型在推理任务中的效率和可靠性，尤其在数学推理中表现突出。

Test-Time Scaling via Error Localization

通过错误定位进行测试时缩放

Rajiv Shailesh Chitale, Rahul Madhavan, Taneesh Gupta, Deepanway Ghosal, Aravindan Raghuveer

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 研究针对大型语言模型复杂任务性能提升问题，提出通过错误定位进行测试时缩放（TTEL）算法，利用反馈定位错误步骤，截断轨迹并分支新一代，重用有效前缀，在多个基准测试中优于竞争基线。

Comments 10 pages, 8 figures (With appendix: 27 pages, 11 figures)

From Mind to Machine: The Rise of Manus AI as a Fully Autonomous Digital Agent

从心智到机器：Manus AI作为完全自主数字代理的崛起

Minjie Shen, Yanshu Li, Lulu Chen, Zhichao Fan, Yanhang Li, Qikai Yang, Haochen Yang

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Virginia Tech（弗吉尼亚理工学院电气与计算机工程系） ； Department of Computer Science, Brown University（布朗大学计算机科学系） ； Department of Computer Science, University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校计算机科学系） ； Khoury College of Computer Sciences, Northeastern University（东北大学科里尔计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 Manus AI是一款通用人工智能代理，结合大语言模型的推理与规划能力，执行复杂任务并产生实际成果，本文全面介绍了其技术架构、跨行业应用及未来潜力。

Agentic coding without the cloud: evaluating open-weight large language models on longitudinal data preparation tasks

无需云端的智能编码：在纵向数据准备任务中评估开放权重的大语言模型

Mack Nixon, Liam Wright, Yevgeniya Kovalchuk, Alison Fang-Wei Wu, Martin Danka, Andy Boyd, David Bann

专题命中 评测与基准 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究在纵向数据准备任务中评估开放权重的大语言模型，介绍开源框架，含真实数据集、任务定义和评估程序，通过基准测试发现当前先进模型表现良好，为治理受限研究中的AI辅助数据准备提供可行路径。

Comments Presented at SLLS 2026; accepted at CLS 2026 and RSS 2026

Interpretable Depression Detection from Social Media Text Using LLM-Derived Embeddings

使用基于大语言模型的嵌入从社交媒体文本中进行可解释的抑郁症检测

Samuel Kim, Oghenemaro Imieye, Yunting Yin

机构 * Earlham College（埃尔哈姆学院） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,summary_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究利用大语言模型和传统机器学习分类器，针对社交媒体文本进行三项心理健康预测任务。通过多数据集五折交叉验证实验发现，零样本LLMs在二元抑郁分类表现好，细粒度严重程度预测差；基于LLM摘要嵌入的监督模型性能更优，为构建有效可解释评估系统提供方向。

Comments This version of the contribution has been accepted for publication at ICAI 2026, after peer review but is not the Version of Record and does not reflect post-acceptance improvements, or any corrections

LLM-Based Visual Explanation Evaluation Framework for Assessing the Explainability of Facial Skin Disease Classification Models

基于LLM的视觉解释评估框架：用于评估面部皮肤病分类模型的可解释性

Gyuyeon Na

机构 * AI and Business Analytics, Ewha Womans University（人工智能与商业分析，成均馆大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,title_cn)

AI总结 提出基于LLM的视觉解释评估框架，通过渐进式提示工程评估Grad-CAM在面部皮肤病诊断模型中的解释质量，聚焦病变定位和可信度。

When LLMs Over-Answer: Measuring and Mitigating Quality Issues in LLM-Based Hardware Description Language Question Answering

当大语言模型过度回答时：测量和缓解基于大语言模型的硬件描述语言问答中的质量问题

Ziteng Hu, Jiachi Chen, Wenhao Lv, Huan Zhang, Yingjie Xia

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究基于大语言模型的硬件描述语言问答质量问题，收集相关问答帖子构建数据集并开展用户研究，发现LLMs存在过度回答倾向。据此提出多智能体框架，用特定指标评估答案质量，该框架有效提升了主流LLMs的回答质量。

DataFlow-Harness: A Grounded Code-Agent Platform for Constructing Editable LLM Data Pipelines

DataFlow-Harness：用于构建可编辑大语言模型数据管道的基础代码代理平台

Runming He, Zhen Hao Wong, Hao Liang, Zimo Meng, Chengyu Shen, Xiaochen Ma, Wentao Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； Institute for Advanced Algorithms Research（先进算法研究所） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对大语言模型数据处理工作流中编码代理脚本无法自动转化为可编辑工件的问题，提出DataFlow-Harness平台，通过类型化增量突变引导构建DAG，结合多种技术，在数据工程基准测试中取得高通过率，降低成本和延迟。

Comments 13 pages, 2 figures, and 5 tables. Technical report

Agentic Real2Sim: Physics-based World Modeling with Vision-Language Agents

智能体真实到模拟：使用视觉语言智能体进行基于物理的世界建模

Guanxiong Chen, Qianjun Xia, Jiawei Peng, Heng Zhang, Bole Ma, Justin Qian, Ziyi Jiao, Bingyang Zhou, Luoxin Ye, Kaifeng Zhang, Kunyi Wang, Weijia Zeng, Yunuo Chen, Pengzhi Yang, Ziqiu Zeng, Siyuan Luo, Huamin Wang, Chao Liu, Alan Yuille, Fan Shi, Changxi Zheng, Yunzhu Li, Chenfanfu Jiang, Peter Yichen Chen

机构 * University of British Columbia（英属哥伦比亚大学） ； Johns Hopkins University（约翰·霍普金斯大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） ； Style3D（无合适对应中文名） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language agent(title,abstract)；foundation model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对机器人与物体交互的真实到模拟转换难题，提出智能体真实到模拟框架，利用视觉语言智能体进行广义物理世界建模，能转换真实记录为可模拟孪生体，在多场景评估效果良好，成本低，可用于下游机器人任务。

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