语言大模型 / LLM

False Summit and Silent Drift: A Failure Taxonomy and Efficiency Analysis of LLM-Assisted Multiphysics Simulation in an Open-Source Framework

假峰与无声漂移：开源框架中LLM辅助多物理场仿真的失败分类与效率分析

Chi-Chun Chiang, Shih-Ming He

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；prompting(abstract)

AI总结 研究LLM辅助多物理场仿真开发中的失败模式，提出八类失败分类法，并通过LPCVD模型案例揭示假峰和无声漂移两类关键错误。

Comments 29 pages, 7 figures, 9 tables

DRC-Aid: Design-Rule Correction via Agentic Framework utilizing Inference-Time Large Language Models

DRC-Aid：利用推理时大语言模型通过智能体框架进行设计规则校正

Anushka Mukherjee, Kang He, Kaushik Roy

专题命中 效率与部署 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究针对布局中设计规则违规问题，提出DRC-Aid闭环智能体框架，利用确定性规则引擎、大语言模型等，通过预算深度优先搜索等方法进行局部DRC修复，在相关布局评估中效果良好，基于LLM的选择优于其他策略。

Comments 7 pages

Training Language Models to Cooperate with Inference-Time Controllers

训练语言模型以与推理时控制器协作

Moumita Choudhury, Vanshaj Khattar, Jing Liu, Toshiaki Koike-Akino, Ankush Chakrabarty, Shlomo Zilberstein, Ye Wang

专题命中 效率与部署 ：LLM(summary_cn,abstract)；language model(title,abstract)；large language model(abstract)；post-training(abstract)

AI总结 研究LLM性能依赖推理时控制器的问题，提出CALM框架，将其表述为多任务强化学习，通过模块级分解研究训练策略，评估显示该框架能提升推理时工作流程的泛化能力。

CONSISTRE: A Unified Consistency-Aware Framework for Document-Level Relation Extraction with Large Language Models

CONSISTRE：用于文档级关系抽取的统一一致性感知框架及大语言模型

Mingxuan Sun

机构 * Université de Sherbrooke（舍布鲁克大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract)；prompting(abstract)

AI总结 研究针对文档级关系抽取中，大语言模型预测易违反关系约束的问题，提出CONSISTRE统一框架。通过推理时的约束感知等及训练时的知识蒸馏强化学习两条路径解决，实验表明该框架有效提升性能，缩小开源与专有模型差距，增强可靠性。

Comments 13 pages, 2 figures. Submitted to IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing

An MLIR-Based Compilation Method for Large Language Models

一种基于MLIR的大语言模型编译方法

Pengchao Hu, Zhibin Xin, Yifan Chen, Yangyang Zhou, Liang Wang, Xin Zhang

机构 * Sophgo Inc（算能科技有限公司） 纠错

专题命中 效率与部署 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 针对大语言模型在专用硬件部署的挑战，提出基于MLIR的编译方法，用TopOp和TpuOp方言表示模型，分阶段编译，在TPU-MLIR编译器等项目实现，支持多种模型及量化部署形式。

Hierarchical Grading in Large Language Models

大语言模型中的分层分级

T. Shaska

机构 * Oakland University（奥克兰大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究提出分级大语言模型（GLLMs）框架，通过代数方法为变换器表示空间分级并传播加权标量作用，扩展相关理论到自回归语言模型。证明分层目标下分级与无分级的极小极大分离，最优分级可离线估计，训练后编译成标准变换器，兼具多种优势。

CSV-Decode: Certifiable Sub-Vocabulary Decoding for Efficient Large Language Model Inference

CSV-Decode: 可证的子词汇解码以实现高效的大型语言模型推理

Dong Liu, Shu Wang, Yanxuan Yu, Haisheng Wang, Ben Lengerich

机构 * Department of Computer Science, Yale University（耶鲁大学计算机科学系） ； College of Engineering, Columbia University（哥伦比亚大学工程学院） ； Department of Statistics, University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校统计学系） 纠错

专题命中 效率与部署 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 CSV-Decode通过构建子词汇表实现高效的大语言模型推理，提供精确的top-k认证和ε-认证的softmax近似，显著提升速度并保持分布保证。

Omni-Prune: Query-Aware Unified Token Pruning for Efficient Omnimodal Large Language Models

Omni-Prune：用于高效全模态大语言模型的查询感知统一令牌剪枝

Yiming Zhong, Chang Nie, Caifeng Shan

机构 * Nanjing University（南京大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究针对全模态大语言模型推理时音频-视频令牌序列长、预填充延迟高和GPU内存使用量大的问题，提出无需训练的查询感知Omni-Prune框架，联合去除冗余并保留跨模态证据，实验证明其性能优于基线方法，能加速预填充并减少内存。

Comments 14 pages, 7 figures. Code: https://github.com/kimberlyii/Omni-Prune

TriSP: Tri-Signal Structured Pruning for Large Language Models

TriSP：用于大语言模型的三信号结构化剪枝

Manel Kara laoua, Soumia Bouyahiaoui, Aicha Boutorh

机构 * National School of Artificial Intelligence (ENSIA)（国家人工智能学院） 纠错

专题命中 效率与部署 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对大语言模型部署受参数成本限制问题，提出TriSP方法，结合权重幅度、激活范数与梯度敏感性产生通道级分数，联合自适应预算分配和低秩适应恢复，实现低困惑度、高零样本准确率及高推理吞吐量。

Keyword Matters: Unveiling the Energy Sensitivity of On-Device LLM Prompting

关键词很重要：揭示设备端大语言模型提示的能量敏感性

Ruiyi Tao, Xiaolong Tu, Haoxin Wang

机构 * Georgia State University（佐治亚州立大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(title)；prompting(title)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 研究设备端大语言模型提示措辞与能耗关系，通过在智能手机上收集功率测量数据，量化语言特征对解码长度和总能量的影响，发现提示工程是提高能效的有效手段。

Compressing LLMs with MoP: Mixture of Pruners

用MoP压缩LLM：剪枝混合方法

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

专题命中 效率与部署 ：LLM(title_cn,summary_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 MoP通过结合深度和宽度剪枝，提升了LLM的压缩效率和推理速度，同时在视觉-语言模型中实现了更高的计算效率。

Comments Code and models are available at: https://github.com/c2d-usp/Efficient-LLMs-with-MoP

RP-OPSD: Resolution-Privileged On-Policy Self-Distillation for Multimodal Large Language Models

RP - OPSD：用于多模态大语言模型的分辨率特权在线自蒸馏

Qihui Zhu, Yuchen Wang, Zijian Wen, Tao Zhang, Mengjie Zhang, Yang Liu, Shuangwu Chen, Siying Wu, Jian Yang, Xiaofeng Jiang

专题命中 效率与部署 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)

AI总结 研究针对多模态大语言模型在线自蒸馏问题，利用同一图像高低分辨率视图信息差提出RP - OPSD，学生策略用低分辨率图像生成轨迹，教师策略用原始分辨率图像监督，实验表明该方法能提升性能并加快训练速度，为在线自蒸馏提供有效途径。

PCA: Persistence-Aware Compression and Aggregation for Fast Video Large Language Models

PCA：用于快速视频大语言模型的持久性感知压缩与聚合

Zihan Song, Shuo Ye, Bo Zhao, Ruixin Zhang, Jiayu Zhang, Shouhong Ding, Zitong Yu

机构 * Institute for Artificial Intelligence, Great Bay University（大湾区大学人工智能研究院） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Youtu Lab, Tencent（腾讯优图实验室） ； Shenzhen University（深圳大学） ； Dongguan Key Laboratory for Intelligence and Information Technology（东莞市智能信息技术重点实验室） 纠错

专题命中 效率与部署 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)

AI总结 研究视频大语言模型长时帧冗余问题，提出PCA方法，含动态下采样和持久性感知运动增强模块，能在编码前保留视觉信息，提升效率与准确性，优于现有方法，速度有显著提升。

Comments Accepted by ACM MM 2026

SkipOPU: An FPGA-based Overlay Processor for Large Language Models with Dynamically Allocated Computation

SkipOPU：一种基于FPGA的覆盖处理器，用于具有动态分配计算的大型语言模型

Zicheng He, Anhao Zhao, Xiaoyu Shen, Chen Wu, Lei He

专题命中 效率与部署 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)

AI总结 本文提出SkipOPU，一种基于FPGA的覆盖处理器，通过轻量级路由机制动态分配计算，提升大型语言模型推理效率，减少冗余计算并降低存储开销。

Comments 28 pages, 10 figures, accepted by TRETS

KBF: Knowledge Boundary as Fingerprint for Language Model and Black-Box API Auditing

KBF：知识边界作为语言模型和黑盒API审计的指纹

Yijia Fang, Yiqing Feng, Bingyu Li, Mingxun Zhou

机构 * Beihang University China（北航中国） ； Xidian University China（西电中国） 纠错

专题命中 效率与部署 ：language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出KBF协议，利用知识边界附近的稳定数值召回率作为指纹，低成本黑盒审计模型API，检测替代和混合路由攻击。

Understanding Tone-Dependent Inference Cost in Large Language Models

理解大语言模型中与语气相关的推理成本

Akhil Kumar, Om Dobariya

专题命中 效率与部署 ：large language model(title)；language model(title)；LLM(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究提示语气对大语言模型答案准确性及推理成本的影响，通过在MMLU数据集上对七种语气进行实验，发现输出令牌长度变化超准确性变化，不同模型在不同语气下有不同表现，揭示语气对答案质量和推理资源消耗的作用。

Comments 16 pages, 1 figure, 9-page Appendix

MixQuant: Adaptive Mixed-Precision Quantization for Large Language Models

MixQuant：大语言模型的自适应混合精度量化

Ashitabh Misra, Madhav Agrawal, Arham Jain, Tarek Abdelzaher

机构 * University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

专题命中 效率与部署 ：large language model(title)；language model(title)；post-training(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究针对大语言模型量化中预算变化及层敏感度评估问题，提出MixQuant自适应框架，通过边缘化失真获与预算无关分数、校准参数并惩罚不合理分配，在多种模型上优于基线，提升准确率并降低困惑度。

Comments Preprint

Low-Latency Turn-Taking via Context-Aware Preface Generation in a Real-World Dialogue Robot

通过真实世界对话机器人中的上下文感知前言生成实现低延迟轮流发言

Yuki Okafuji, Koji Inoue, Yoshiki Ohira

机构 * CyberAgent（CyberAgent公司） ； The University of Osaka（大阪大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究基于LLM的对话系统响应延迟问题，提出两阶段增量框架，通过意图准备检测器和VAP模型生成并确定传递前言回复时机，经现场实验评估三种情况，揭示了不同方式在延迟上的时间权衡。

Comments 5 pages, 4 figures. Accepted at ICMI LBR 2026

HeraSys: Collaborative Serving of Multiple LLM Workflows via Fine-Grained End-to-End Optimization

HeraSys：通过细粒度端到端优化实现多个大语言模型工作流的协同服务

Size Li, Zhiqing Tang, Hongrui Liang, Jianxiong Guo, Jiong Lou, Tian Wang, Weijia Jia

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对大语言模型服务系统，HeraSys通过细粒度编排消除工作流间计算冗余，引入负载感知联合调度策略，结合资源倾斜机制等，有效减轻尾部延迟并提高吞吐量，实验证明其能显著降低延迟、提升服务吞吐量。

Comments to be published in ICML 2026

Efficient LLM-Generated Shuttling Compilers for Complex Trapped-Ion Architectures

用于复杂囚禁离子架构的高效大语言模型生成的穿梭编译器

Fabian Kreppel, Reza Salkhordeh, Ferdinand Schmidt-Kaler, André Brinkmann

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究利用大语言模型Claude Opus 4.7和Claude Fable 5为复杂囚禁离子架构生成穿梭编译器，经实验对比，该编译器能有效减少穿梭时间步，无需人工算法工程，大幅缩短新架构开发时间。

Comments 56 pages, 6 figures, 7 tables

Co-Harness: Co-Evolving Harnesses and Model Weights for LLM Agents

协同控制：大语言模型智能体的控制与模型权重协同进化

Zhengyu Chen, Teng Xiao, Huaisheng Zhu, Yige Yuan, Luan Zhang, Jingang Wang

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,abstract)；post-training(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究针对训练后智能体优化问题，提出协同控制框架，交替优化控制与模型参数。通过基于大语言模型的控制批评家分析失败轨迹并提出更新，再用改进控制生成的轨迹微调模型，案例研究显示该方法能提升智能体性能。

Masked Distillation: Internalizing the Chain-of-Thought in Language Models

掩码蒸馏：将思维链内化到语言模型中

Durgesh Kalwar, Vardhan Palod, Subbarao Kambhampati

机构 * SCAI, Arizona State University（亚利桑那州立大学计算与增强智能学院） 纠错

专题命中 效率与部署 ：language model(title,abstract)；LLM(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究能否将大型推理模型中间步骤计算内化到语言模型参数中，提出掩码蒸馏框架，在自我蒸馏和双模型设置中实例化，并改变中间令牌支架长度，通过实验在GSM8K和Countdown推理领域进行评估。

When LLM Defenses Backfire: Characterizing Safety, Performance, and Cost Trade-offs

当大语言模型防御适得其反时：刻画安全性、性能和成本的权衡

Tong Zhang, Zexin Li, Simin Chen, Yun Peng

专题命中 效率与部署 ：LLM(title)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究大语言模型越狱防御的安全性、性能和成本权衡，按操作策略组织防御并研究其副作用，发现不同防御在安全与可用性、效率权衡上有差异，为评估防御副作用及选择防御提供基准和指导。

UltraViT: Latency-Optimized On-device Vision Encoder for Large Vision-Language Models

UltraViT：用于大型视觉语言模型的延迟优化设备端视觉编码器

Ioannis Maniadis Metaxas, Adrian Bulat, Alberto Baldrati, Anestis Zaganidis, Yassine Ouali, Hyeonuk Kim, Georgios Tzimiropoulos

机构 * Samsung AI Cambridge（三星人工智能剑桥实验室） ； Technical University of Iasi（雅西技术大学） ； Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：language model(title,abstract)；LLM(abstract)

AI总结 针对大型视觉语言模型在设备端部署受限问题，提出UltraViT视觉编码器，通过考虑设备延迟设计金字塔架构，并采用两阶段生成式预训练策略，有效提升编码效率，优于现有基线。

Comments Accepted at ECCV 2026

Mask2Shield: Strengthening LLM Safety against Neuron-Pruning Attacks

Mask2Shield：增强大语言模型抵御神经元剪枝攻击的安全性

Ying JinCheng, Minghui Xu, Yinhao Xiao, Xiuzhen Cheng, Wencheng Yang

专题命中 效率与部署 ：LLM(title)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 研究针对大语言模型神经元剪枝攻击问题，提出Mask2Shield方法，通过掩码前向对齐训练模型，减少对可移除安全神经元集的依赖，降低针对性剪枝攻击成功率，同时保持能力基准。

Visual Information Extraction from Documents via Classification-Guided Large Vision-Language Models

通过分类引导的大型视觉语言模型从文档中提取视觉信息

Huafu Li, Guo Chen, Jia Xia, Lei Wang, Wei Du, Yun Yao, Weijun Peng, Liming Li

机构 * China Mobile Information Technology Co., Ltd.（中国移动信息技术有限公司） ； School of Information Science and Engineering, NingboTech University（宁波诺丁汉大学信息科学与工程学院） 纠错

专题命中 效率与部署 ：language model(title,abstract)；SFT(abstract)

AI总结 研究从视觉丰富文档提取视觉信息的挑战，提出分类引导大型视觉语言模型框架，通过解耦分类与提取、运用动态提示工程实现零样本推理，在真实数据集上性能超监督基线，为办公自动化文档理解提供高效方案。

Comments 14 pages, 3 figures

Journal ref Scientific Reports 16, 14158 (2026)

Socioeconomic Inference in LLM Medical Triage: Same Symptoms, Different ZIP Code

大语言模型在医疗分诊中的社会经济推断：相同症状，不同邮政编码

Qi Han Wong

专题命中 效率与部署 ：LLM(title)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 研究大语言模型对相同症状但不同社会经济地位患者的医疗分诊建议，通过三个模型固定症状改变SES信号，发现对明确信号各模型均提高低SES患者急诊转诊率，对隐含信号的敏感性因模型而异，揭示信号明确性梯度并发布相关内容。

Comments 8 pages, 4 tables. Code, prompts, and raw results: https://github.com/wongqihan/triagebench

MMOE: Modernizing Diffusion Transformers with Efficient Expert Design

MMOE：通过高效专家设计使扩散变压器现代化

Yanhao Jia, Jiepeng Wang, Haibin Huang, Chi Zhang, Erik Cambria, Xuelong Li

机构 * College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） ； Institute of Artificial Intelligence of China Telecom (TeleAI)（中国电信人工智能研究院） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；foundation model(abstract)

AI总结 研究AIGC基础模型中扩散变压器未平衡质量与成本问题，提出MMOE对其现代化改造，将多种专家设计应用于AIGC生成，实验表明MMOE能达更好质量成本平衡，使AIGC基础模型可循大语言模型平衡扩展路径。

Comments 13 pages, 5 figures

Failures Reveal What Metrics Miss: An Evidence-Driven Agent for Recursive Refinement of ECG Classifiers

失败揭示指标遗漏之处：用于心电图分类器递归优化的证据驱动智能体

Jinliang Deng, Yiming Niu, Yibo Pan, Zhiqi Shao, Qin Luo, Yongxin Tong

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Chongqing University（重庆大学） ； Fuwai Hospital（阜外医院） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究聚焦心电图分类器优化依赖人工的问题，提出RecursiveECG框架，利用LLM基于具体失败情况和心电图证据优化分类器，经特殊转换和审查分析制定修订，在多数据集上表现出色，验证了基于证据优化过程的有效性。

Athena-Brain Technical Report: An Efficient Robot Brain for General Intelligence and Embodied Interaction

雅典娜大脑技术报告：用于通用智能和具身交互的高效机器人大脑

Jialian Li, Junhong Liu, Yuchen Cao, Weiran Guo, Jiaming Song, Xutao Wang, Yi Zhao, Jiangpin Liu, Jie Chen

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；post-training(abstract)

AI总结 研究针对具身智能体对设备端紧凑模型需求，提出雅典娜大脑8B模型，经多阶段训练流程，使其兼具通用与具身交互能力，实验证明该模型在通用和具身评估中有效，能在保持性能同时生成更简洁回复。