语言大模型 / LLM

Real-time Spatial Retrieval Augmented Generation for Urban Environments

城市环境的实时空间检索增强生成

David Nazareno Campo, Javier Conde, Álvaro Alonso, Gabriel Huecas, Joaquín Salvachúa, Pedro Reviriego

机构 * ETSI de Telecomunicación, Universidad Politécnica de Madrid（电信工程学院，马德里理工大学） ； FIWARE Foundation（FIWARE基金会） 纠错

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

AI总结 针对城市环境中基础模型更新难及传统RAG架构不适用问题，提出实时空间RAG架构，利用链接数据的时空过滤能力，借助FIWARE实现，通过马德里旅游助手用例验证了该架构能正确集成基础模型。

Journal ref ACM Transactions on Intelligent Systems, 2026

SciClaimSeekers at CheckThat! 2026: Retrieving Scientific Sources for Social Media Claims with LLM Reranking

SciClaimSeekers参加CheckThat! 2026：使用大语言模型重排检索社交媒体声明的科学来源

Mohotarema Rashid, Nansu Baniya, Anirban Saha Anik, Xiaoying Song, Lingzi Hong

专题命中 指令微调 ：LLM(title)；分类 cs.CL

AI总结 针对社交媒体科学声明难核实且少链接原始学术来源的问题，提出SciClaimSeekers系统，结合BM25、E5检索及倒数排名融合，经Qwen2.5-14B-Instruct重排，在相关评估中表现良好，证明大型预训练模型组合在该任务中可与微调方法竞争。

Comments CLEF 2026 Working Notes / CheckThat! Lab at CLEF 2026, Jena, Germany

Retraction-Free Optimization over the Stiefel Manifold for the LoRA Fine-Tuning

用于LoRA微调的Stiefel流形上无回缩优化

Yuan Zhang, Jiang Hu, Zhijian Lai, Lin Lin, Zaiwen Wen

机构 * Center for Data Science, Peking University（北京大学数据科学中心） ； Yau Mathematical Sciences Center, Tsinghua University（清华大学丘成桐数学科学中心） ； Beijing International Center for Mathematical Research, Peking University（北京大学北京国际数学研究中心） ； Department of Mathematics, University of California, Berkeley（美国加州大学伯克利分校数学系） ； Center for Machine Learning Research and Changsha Institute for Computing and Digital Economy, Peking University（北京大学机器学习研究中心和长沙计算与数字经济研究院） 纠错

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

AI总结 研究针对Stiefel流形优化中现有方法的问题，提出无回缩且无惩罚参数算法，利用相关特性建立收敛保证。将LoRA微调问题转为流形优化问题，引入Manifold-LoRA，经实验验证其在加速训练及下游性能方面的优势。

Aletheia: An Offline-First Clinical Decision Support System for Differential Diagnosis in Low-Resource Healthcare Settings

Aletheia：用于低资源医疗环境中鉴别诊断的离线优先临床决策支持系统

Joseph Walusimbi, Ann Move Oguti, Abubakhari Sserwadda, Precious Boss Kasasira, Charles Brian Okoboi

机构 * Soroti University（索罗蒂大学） 纠错

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

AI总结 针对撒哈拉以南非洲低资源医疗环境，提出基于Qwen2.5 - 3B - Instruct并经QLoRA微调的Aletheia临床决策支持系统，评估显示其在诊断准确率等指标上表现良好，证明在无云设施的资源受限环境初级保健层部署大语言模型临床推理的可行性。

Comments 8 pages, 11 figures, 4 tables

Med-R$^3$: Enhancing Medical Retrieval-Augmented Reasoning of LLMs via Progressive Reinforcement Learning

Med-R$^3$：通过渐进强化学习增强LLMs的医学检索增强推理

Keer Lu, Zheng Liang, Youquan Li, Jiejun Tan, Da Pan, Shusen Zhang, Guosheng Dong, Bin Cui, Yunhuai Liu, Wentao Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； Baichuan Inc.（北川科技公司） 纠错

专题命中 指令微调 ：SFT(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 Med-R$^3$ 通过渐进强化学习提升医疗场景下LLMs的检索增强推理能力，实现检索与推理的协同优化。

How Small Can You Go? A Controlled Study of LoRA Rank, Target Modules, and Quantization Trade-offs for Text-to-SQL on a 60M-Parameter Model

你能做多小？关于60M参数模型上文本到SQL的LoRA秩、目标模块和量化权衡的对照研究

Mahendra Singh Rathor, Anagheem Azzam

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

AI总结 研究在60M参数模型上文本到SQL时，LoRA秩、目标模块和量化的权衡。通过对照单变量研究，发现r = 16的LoRA在训练参数少、内存消耗低时接近全量微调准确性，QLoRA的INT8和NF4量化以低内存成本实现可比准确性，为内存受限部署提供方案。

Comments 8 pages, 3 figures, 3 tables

Inverse RL Helps Align AI by Imitating Humans

逆强化学习通过模仿人类帮助对齐人工智能

Michał Wiliński, Liu Leqi, Chirag Nagpal

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

AI总结 研究语言模型对齐问题，受逆强化学习启发提出PARED方法，通过恢复示范的隐式奖励来改进基础策略，无需特定任务偏好注释，经实验验证其有效性及可用于上下文对齐。

Harm is not Universal: Community-Specific Toxicity Detection is Urgently Needed

危害并非普遍存在：迫切需要针对特定社区的毒性检测

Xinnuo Xu, Anja Thieme, Daniela Massiceti, Ioana Tanase, Rita Marques, Melanie Fernandez Pradier, Martin Grayson, Camilla Longden, Cecily Morrison

机构 * Microsoft Research Cambridge, UK（英国剑桥微软研究院） ； Microsoft Paris, France（法国巴黎微软） 纠错

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

AI总结 研究指出文本到图像生成的通用毒性检测方法不能保护边缘化社区，主张特定社区毒性检测（CTD）。通过与专家合作制定指南，利用图像数据集实验表明现有模型表现不佳，基于提示的方法和参数高效微调可提升性能，但CTD性能仍远低于通用检测，需持续研究。

Comments 18 pages, under review

Generalization from Low- to Moderate-Resolution Spectra with Neural Networks for Stellar Parameter Estimation: A Case Study with DESI

利用神经网络从低分辨率到中等分辨率光谱进行泛化：恒星参数估计的案例研究

Xiaosheng Zhao, Yuan-Sen Ting, Rosemary F. G. Wyse, Alexander S. Szalay, Yang Huang, László Dobos, Tamás Budavári, Viska Wei

机构 * Department of Physics \& Astronomy, The Johns Hopkins University, Baltimore, MD 21218, USA ； Department of Astronomy, The Ohio State University, 140 West 18th Avenue, Columbus, OH 43210, USA ； Center for Cosmology ； AstroParticle Physics (CCAPP), The Ohio State University, Columbus, OH 43210, USA ； Department of Computer Science, The Johns Hopkins University, Baltimore, MD 21218, USA ； School of Astronomy ； Space Science, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, People's Republic of China ； National Astronomical Observatories, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100012, People's Republic of China ； Department of Information Systems, E\"otv\"os Lor\' ； University, Budapest 1117, Hungary ； Department of Applied Mathematics \& Statistics, Johns Hopkins University, Baltimore, MD 21218, USA 纠错

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

AI总结 本研究利用神经网络从低分辨率到中等分辨率光谱进行泛化，通过预训练和微调策略提升恒星参数估计的准确性。

Comments 22 pages, 13 figures, 4 tables. Accepted for publication in ApJ. Comments welcome

From Semantics to Readout: Mechanistic Understanding of Audio Tokens after Fine-Tuning for Temporal Audio Grounding

从语义到读出：时间音频接地微调后音频令牌的机制理解

Yujian Ma, Jinqiu Sang, Ruizhe Li, Jiaao Yu, Ang Li

专题命中 指令微调 ：language model(abstract)

AI总结 研究大型音频语言模型中音频令牌在微调后的机制，通过四种分析研究其分层语义等，发现微调前已有潜在证据，微调后解码器更易访问事件信息，支持从语义到读出的解释，有助于解码器连接时间输出。

$M^2PO$: Multi-Perspective Multi-Pair Preference Optimization for Machine Translation

$M^2PO$：用于机器翻译的多视角多对偏好优化

Hao Wang, Linlong Xu, Heng Liu, Yangyang Liu, Xiaohu Zhao, Bo Zeng, Liangying Shao, Yichen Dong, Xinwei Wu, Jiang Zhou, Tianyu Dong, xiangxiang Zeng, Longyue Wang, Weihua Luo

机构 * Alibaba International Digital Commerce（阿里巴巴国际数字商业） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：preference optimization(title,abstract)；LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 研究针对机器翻译中主流方法受误导性奖励信号影响的问题，提出$M^2PO$框架，通过双视角机制和多对目标优化偏好，实验证明该框架能使模型性能提升，超越开源基线并接近专有模型。

NormWorlds-CF: Solver-Verified Counterfactual Normative Reasoning with Metamorphic-Relation GRPO

NormWorlds-CF：使用变质关系GRPO进行求解器验证的反事实规范推理

Xinqi Zhang

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：SFT(abstract,abstract_cn)；LLM(abstract)；language model(abstract)；post-training(abstract)

AI总结 介绍NormWorlds-CF用于可执行规则世界的反事实规范推理，其求解器能产生多种结果用于监督评估。通过实验对比不同奖励机制对任务的影响，显示验证的反事实结构可影响训练后表现。

Less Data, Better Alignment: Data-Centric Multi-Evaluator Agreement for Preference Optimization

数据更少，对齐更好：用于偏好优化的数据中心多评估器一致性方法

Zhengtao Yao, Runhao Li, Xupeng Chen, Jiayi Cheng, Chenqian Le, Michael Yue, Siheng Wang, Haoyan Xu, Yuqi Li, Chenhao Wei, Zhengdao Li, Rongchao Zhang, Guang Yang, Yidong Wang, Junhao Dong

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； New York University（纽约大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of California, Berkeley（加利福尼亚大学伯克利分校） ； City College of New York, CUNY（纽约市立大学城市学院） ； Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：preference optimization(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究聚焦偏好优化，提出DMAPO方法，从目标策略生成候选响应，经多评估器评估、校正后保留高一致性示例。实验表明该方法数据效率高，能提升模型在MT - Bench等指标上的表现，且改变评估器或准则对下游性能影响小。

Comments 19 pages

Contrastive Weak-to-strong Generalization

对比性弱到强泛化

Houcheng Jiang, Junfeng Fang, Jiaxin Wu, Tianyu Zhang, Chen Gao, Xiang Wang, Xiangnan He, Yang Deng

机构 * ustc（中国科学技术大学） ； nus（新加坡国立大学） ； zgc（中关村学院） ； smu（新加坡管理学院） 纠错

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

AI总结 研究针对弱到强泛化中弱模型输出噪声和偏差问题，利用隐式奖励与对比解码的联系，提出ConG框架，通过对比解码生成高质量样本，实现可靠能力转移等，经实证验证其有效性和通用性，推动了弱到强泛化及通向通用人工智能。

CoRT: Counterfactual Replay for Token-Level Rubric-Guided Policy Optimization

CoRT：用于令牌级评分标准引导策略优化的反事实重放

Bo-Wen Zhang, Junwei He, Wen Wang, Song-Lin Lv, Wentao Ma, Rongyi Lin, Shuhan Zhong, Lan-Zhe Guo

机构 * ByteDance（字节跳动） 纠错

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

AI总结 研究基于评分标准的强化学习中响应内信用分配问题，提出CoRT方法，利用反事实重放对响应重新评分，将对比映射为权重来重新分配优势，实验表明该方法能有效提升训练效果，兼具简单性与稳定性。

VisRAG2.0: Mitigating Visual Hallucinations via Evidence-Guided Multi-Image Reasoning in Visual Retrieval-Augmented Generation

VisRAG2.0：通过视觉检索增强生成中的证据引导多图像推理减轻视觉幻觉

Yubo Sun, Chunyi Peng, Yukun Yan, Shi Yu, Zhenghao Liu, Sen Mei, Chi Chen, Maosong Sun

机构 * School of Software and Microelectronics, Peking University, China（北京大学软件与微电子学院） ； School of Computer Science and Engineering, Northeastern University, China（东北大学计算机科学与工程学院） ； Department of Computer Science and Technology, Institute for AI, Tsinghua University, China（清华大学人工智能研究院计算机科学与技术系） 纠错

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

AI总结 研究针对视觉检索增强生成中VLM存在的视觉幻觉及证据识别问题，提出证据引导的多图像推理框架EVisRAG，引入RS-GRPO改进训练，实验表明该方法能提升性能、减少幻觉，有效提高视觉基础和推理可靠性。

Robust Hedging Valuation Adjustment for Deep Hedging Policies under Market Frictions

市场摩擦下深度套期保值策略的稳健套期保值估值调整

Takayuki Sakuma

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

AI总结 研究在市场摩擦下对衍生品头寸套期保值的交易规则，应用稳健套期保值估值调整，结合资金和保证金附加项评估跟踪损失CVaR，在不同流动性市场比较经典与学习到的套期保值规范，给出不同风险预算下的选择建议。

ForgeDrive: Bidirectional Cross-Conditioning for Unified Visual-Action Generation in Autonomous Driving

ForgeDrive: 自动驾驶中统一视觉-动作生成的双向交叉条件

Xuchang Zhong, He Zheng, Chenxu Zhao, Tianxiong Lv, Hangqi Fan, Bohua Wang, Yushan Liu, Li Gao, Zhihao Liao, Leigang Luo, Congyang Zhao, Yang Cai

机构 * Amap, Alibaba Group（阿里巴巴集团高德地图） 纠错

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

AI总结 提出ForgeDrive统一自回归扩散框架，通过“先动作后想象”范式实现视觉与动作的双向交叉条件，解决级联误差问题，在NAVSIM上优于现有规划器。

Memory for Large Language Models

大语言模型的记忆

Sining Zhoubian, Dan Zhang, Evgeny Kharlamov, Jie Tang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Bosch AI（博世人工智能） 纠错

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

AI总结 综述对大语言模型中记忆这一基础架构维度进行系统分类，沿表示、更新动态、持久性三个正交轴表征记忆，形式化相关机制，阐明不同内存概念界限，分析混合架构等，为以记忆为中心的LLM设计及未来创新提供基础。

Comments 20 pages, 4 figures

MemLens: A Value-Aware Memory Management System with Interactive Analytics for LLM-based Agents

MemLens：一种用于基于大语言模型的智能体的具有交互式分析的价值感知内存管理系统

Shuyue Wei, Chang Liu, Zimu Zhou, Yongxin Tong, Lizhen Cui

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

AI总结 研究针对基于LLM的智能体内存管理问题，提出价值感知内存管理系统MemLens，通过端到端交互式分析仪表板展示内存生命周期，经学习助手应用程序帮助用户比较策略，可实现高效、可解释和个性化的长期内存管理。

Beyond Memory: A Templated Substrate for Heterogeneous Collaborative Knowledge Work with LLM Agents

超越记忆：一种用于异构协作知识工作的带大语言模型代理的模板化基础架构

Priscila Saboia Moreira, Christopher R. Sweet

机构 * University of Notre Dame（圣母大学） 纠错

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

AI总结 研究指出知识工作成果难传承，大语言模型代理无持久记忆。提出llm-wiki-memory-template，它是异构协作知识工作基础架构，沿多人类、多代理、多领域三个轴，通过案例研究展示其能保留失败路径等，解决负面结果丢失问题。

Comments 15 pages, 3 figures, 1 table

Neuromorphic Diffusion Language Models: Addressing Compute and Memory Bottlenecks via Sparsity and Block Denoising

神经形态扩散语言模型：通过稀疏性和块去噪解决计算和内存瓶颈

Dengyu Wu, Clement Ruah, Jiechen Chen, Bipin Rajendran, Osvaldo Simeone

机构 * King’s College London（伦敦国王学院） ； Institute for Intelligent Networked Systems (INSI), Northeastern University London（伦敦东北大学智能网络系统研究所） 纠错

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

AI总结 研究针对自回归大语言模型推理低效问题，提出神经形态掩码扩散语言模型，结合块扩散与脉冲神经形态计算，利用脉冲诱导稀疏性减少参数流量和计算，开发模型分析协同效应，实验表明该模型在能源效率和吞吐量上有显著提升。

Comments Accepted for presentation at 2026 IEEE Workshop on Signal Processing Systems (SiPS)

How Affect Propagates among LLM Agents: Emergent Emotional Contagion in Crowd Simulation

情感如何在大语言模型智能体之间传播：人群模拟中的涌现情感传染

Funda Durupinar

机构 * University of Massachusetts（马萨诸塞大学） 纠错

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

AI总结 研究多智能体人群模拟中情感传播，通过感知 - 评估 - 表达循环及借鉴相关模型构建架构，在多场景评估，揭示情感传染动态，包括警报扩散、个性影响等，还发现评估步骤动态依赖后端。

Comments 31 pages, 14 figures

Food Image Segmentation with LLM-Derived Ingredient Labels and Multimodal Fusion

基于大语言模型衍生成分标签和多模态融合的食品图像分割

Jui-Feng Chi, Wei-Ta Chu, Sheng-Long Lin

机构 * National Cheng Kung University（国立成功大学） 纠错

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

AI总结 针对现有食品图像分割模型在相似成分和罕见类别上表现不佳的问题，提出两个多模态模块LIM-F和LIM-Q，利用大语言模型衍生标签提升分割性能，在FoodSeg103基准测试中取得领先，且内存消耗增加适度，为细粒度食品理解提供实用方案。

MemSFT: Mitigating Alignment Tax with an External Parametric Memory

MemSFT：使用外部参数内存减轻对齐代价

Jiarui Wang, Xiang Shi, Jiaqi Cao, Rubin Wei, Xiquan Wang, Hao Sun, Jingzhi Wang, Zhiqi Yang, Qipeng Guo, Bowen Zhou, Zhouhan Lin

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 研究针对大语言模型应用于特定领域产生的对齐代价问题，提出MemSFT方法，通过参数内存解耦领域专业化与主干参数更新，经多领域多模型评估，能提升领域性能且通用性能下降小，实现通用与专业能力解耦。

Comments 33 pages, 11 figures, 13 tables

Reasoning with Memory: A Temporal Granularity-Adaptive Framework for Training-Free Long Video Understanding

利用记忆进行推理：一种用于免训练长视频理解的时间粒度自适应框架

Linghao Meng, Qiankun Li, Junyuan Mao, Pujin Liao, Zhicheng He, Enbo Zhang, Kun Wang, Yang Liu, Huazhu Fu, Yueming Jin

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Institute of High Performance Computing, Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（高性能计算研究所，科学、技术与研究机构（A*STAR）） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Jilin University（吉林大学） 纠错

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

AI总结 研究针对多模态大语言模型长视频理解受限问题，提出ReMem框架，通过双级记忆增强自适应，在查询和视频级别分别处理，能适应不同时间粒度，经实验验证在多个基准测试中实现高效零样本性能，提升模型长视频推理能力。

Comments Accepted by ECCV 2026

PatchWorld: Gradient-Free Optimization of Executable World Models for Agent Environments

PatchWorld：可执行世界模型的免梯度优化

Jiaxin Bai, Yue Guo, Yifei Dong, Jiaxuan Xiong, Tianshi Zheng, Yixia Li, Tianqing Fang, Yufei Li, Yisen Gao, Haoyu Huang, Zhongwei Xie, Hong Ting Tsang, Zihao Wang, Lihui Liu, Jeff Z. Pan, Yangqiu Song

机构 * Hong Kong Baptist University（香港 Baptist 大学） ； Independent Researcher（独立研究员） ； HKUST（香港科技大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Wayne State University（韦恩州立大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

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

AI总结 提出 PatchWorld 框架，通过反例引导的代码修复将离线轨迹转化为可执行的 Python 世界模型，实现无需梯度优化的符号信念状态程序，在 AgentGym 环境中达到 76.4% 的宏观成功率。

Speculate While You Reason: Teaching Agents to Predict Their Next Tool Call via Joint Agent-Speculator RL

推理时进行推测：通过联合智能体-推测器强化学习教智能体预测其下一个工具调用

Jiabao Ji, Yujian Liu, Li An, Rohit Jain, Gungor Polatkan, Siyu Zhu, Shiyu Chang

机构 * University of California, Santa Barbara（加利福尼亚大学圣巴巴拉分校） ； Linkedin Inc（领英公司） 纠错

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 研究针对大型语言模型智能体等待工具调用结果时间长的问题，提出联合智能体-推测器强化学习方法，统一智能体和推测器为自推测智能体，复用缓存，提升了Qwen不同模型下一个工具调用的Hit@1指标及任务成功率。

Authoring Agent Skills: A Software-Engineering Approach

编写智能体技能：一种软件工程方法

Giuseppe Destefanis

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 研究如何编写智能体技能，遵循软件工程原则，以Claude Code为参考实现阐述技能结构等，与其他塑造智能体行为机制比较并给出选择规则，还介绍评估驱动编写过程等，为智能体技能编写提供方法。

MusiChat: Vibe Composing for Music Creation

MusiChat：用于音乐创作的氛围作曲

Callie C. Liao, Duoduo Liao, Ellie L. Zhang

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； George Mason University（乔治梅森大学） ； IntelliSky（智能天空） 纠错

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 研究针对AI音乐创作中迭代难问题，提出MusiChat系统，通过分层可控框架、记忆增强架构及混合意图路由机制，实现人机协作音乐创作，经评估在交互准确率和用户喜好比例上表现良好，支持多轮音乐创作和人机共创。