语言大模型 / LLM

LENS: Adaptive Spatio-Temporal Zooming for Keyframe Sampling in Long-Form Videos

LENS：用于长视频关键帧采样的自适应时空缩放

Ce Zhang, Jinxi He, Katia Sycara, Yaqi Xie

机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） 纠错

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

AI总结 研究针对长视频理解受限于上下文窗口的问题，提出无需训练的关键帧采样框架LENS，它能基于文本查询动态分配帧预算，在时空缩放间平衡，提升关键帧采样效果，优于现有方法，提高了Video-MME准确率。

Comments Accepted at ECCV 2026. Project page: https://zhangce01.github.io/LENS/

Addressable Recall Compaction for Long Context-Window Control in AI Agents

用于人工智能代理中长上下文窗口控制的可寻址召回压缩

Thang Dang, Yuma Ichikawa, Sakina Fatima, Koichi Shirahata

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

AI总结 研究针对长时程语言模型代理上下文窗口超界问题，提出ARC框架，将存档与活动上下文分离，以ID可寻址日志存储工具观察结果，压缩时替换旧观察结果。实验表明该方法能提高信息保留和服务效率。

Comments 20 pages, 2 figures

RSMeM: Knowledge-Enhanced Memory Evolution for Remote Sensing Agents with Systematic Evaluation

RSMeM：用于遥感智能体的知识增强记忆进化及系统评估

Bingxian Wu, Yu Zhang, Zonghao Guo, Tang Liu, Chen Qian, Yuxiang Lu, Xingbo Du, Yanghao Li, Yidan Zhang, Chi Chen, Ling Yao, Maosong Sun

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

AI总结 研究针对现有遥感智能体问题，提出RSMeM机制，通过分层知识基础和失败感知经验提炼两个组件，迭代吸收领域知识转化为执行经验，经实验验证能提升工具使用性能和答案质量，具有强大知识密度。

Comments Accepted to ACL 2026 Main. Code: https://github.com/AI9Stars/RSMeM

UniMem: Complementary Episodic-to-Parametric Memory for Boundary-Agnostic Task Streams

UniMem：用于无边界任务流的互补情景到参数记忆

Siyu Xia, Chenheng Zhang, Yanting Wu, Haoxuan Li, Jiajun Chai, Xiaohan Wang, Guojun Yin, Wei Lin, Zhouchen Lin, Haifeng Zhang, Jun Wang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； State Key Lab of General Artificial Intelligence, School of Intelligence Science and Technology, Peking University（北京大学智能科学与技术学院通用人工智能国家重点实验室） ； Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） ； Meituan（美团） ； AI Centre, Department of Computer Science, University College London（伦敦大学学院计算机科学系人工智能中心） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究针对大语言模型在无边界任务流部署的稳定性 - 可塑性困境，提出UniMem自路由框架，用可学习路由令牌协调互补记忆路径，能按需扩展记忆，实验证明其在长周期流任务序列中优于基线并保持执行保真度。

Towards an Agent Operating System - Lessons from Classical and Cloud OS

迈向智能体操作系统——从经典操作系统和云操作系统中汲取的经验教训

Gosia Steinder, Hubertus Franke

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 智能体人工智能系统处于发展试验阶段，缺乏核心抽象概念共识。研究提出借鉴经典和云操作系统发展路径，扩展原语推导新智能体抽象概念，精确指定语义并整合，以推动该领域发展。

MemTX: Transactional Belief Commit for Stateful Agent Memory

MemTX：用于有状态智能体内存的事务性信念提交

Xiaoyang Li, Yiqi Wang, Haohui Lu, Zhi Chen, Mo Li, Pingan Song, Mingkai Zheng, Taotao Cai

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对大语言模型智能体通过共享内存协调时内存写入问题，提出事务性信念提交协议MemTX，通过携带多种信息、在事务中暂存写入等方式，经机器检查确保不变量，在多主干上领先基线且无下游危害。

Comments Preprint

LazyMem: Retrieve Broadly, Construct Selectively for Efficient Long-Term Agent Memory

LazyMem：广泛检索，按需构建以实现高效长期智能体记忆

Jing Yu, Yibo Zhao, Jiaming Zhang, Xiang Li

机构 * School of Data Science and Engineering, East China Normal University（数据科学与工程学院，华东师范大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对大语言模型智能体长期记忆中原始对话历史的问题，提出LazyMem方法，将记忆构建推迟到查询时，通过轻量级模型处理候选池，经特定训练方式，在基准测试中取得高准确率，减少记忆令牌数和延迟。

Comments 29 pages, under review

VPR-Evolve: Multi-Agent-Driven Algorithm Evolution for FPGA Place and Route

VPR-Evolve：用于FPGA布局布线的多智能体驱动算法进化

Qihang Wu, Taizun Jafri, Aman Arora, Vidya A. Chhabria

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract)

AI总结 研究针对CAD工具固定算法在不同电路设计效果不佳的问题，提出VPR-Evolve多智能体框架，通过进化VPR源代码优化布局布线。经实验，相比原始VPR和超参数调整基线，该框架在关键路径延迟、布线线长和工具运行时等方面有显著提升。

DisDP: Disaggregating Compute, Network, and Storage for Model-Sharded Data-Parallel Training

DisDP：用于模型分片数据并行训练的计算、网络和存储解耦

Mo Sun, Zihan Yang, Changyue Liao, Yingtao Li, Jie Zhang, Kaiqi Chen, Fei Wu, Zeke Wang

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract)

AI总结 研究针对模型分片数据并行训练中网络通信开销大问题，提出DisDP架构，通过将计算、网络和存储解耦，把集合操作卸载到智能网卡和交换机，存储卸载到增强型参数服务器，提升了GPU利用率，实验验证了该方法的高效性。

Comments Accepted by ISCA 2026

LLM as Forecasting Planner: Training-Free Text Conditioning for Time-Series Foundation Models

大语言模型作为预测规划器：时间序列基础模型的免训练文本条件设定

Huu Hiep Nguyen, Dung Nguyen, Minh Hoang Nguyen, Dai Do, Hung Le

机构 * Deakin University（迪肯大学） ； Applied Artificial Intelligence Initiative（应用人工智能倡议） 纠错

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

AI总结 研究文本条件时间序列预测问题，核心方法是将预测设为TSFM生成轨迹上的规划问题，以冻结TSFM为模拟器、LLM为策略和价值函数，实例化\rc{}框架，主要贡献是通过实验证明该框架能带来持续改进。

Linear-LLM-SCM: Benchmarking LLMs for Coefficient Elicitation in Linear-Gaussian Causal Models

线性-LLM-SCM：用于线性高斯因果模型系数提取的LLM基准测试

Kanta Yamaoka, Sumantrak Mukherjee, Thomas Gärtner, David Antony Selby, Stefan Konigorski, Eyke Hüllermeier, Viktor Bengs, Sebastian Josef Vollmer

机构 * Data Science and its Applications, German Research Centre for Artificial Intelligence (DFKI)（德国人工智能研究中心数据科学与应用部门） ； Dept. of Computer Science, University of Kaiserslautern–Landau (RPTU)（科隆-兰道大学计算机科学系） ； Digital Health - Machine Learning Research Group, Hasso Plattner Institute for Digital Engineering（哈索·普朗纳研究所数字工程学院数字健康-机器学习研究组） ； Institute of Informatics, University of Munich (LMU)（慕尼黑大学信息学院） ； Hasso Plattner Institute for Digital Health at Mount Sinai, Icahn School of Medicine at Mount Sinai（西奈山医学院哈索·普朗纳研究所数字健康中心） ； Munich Center for Machine Learning (MCML), Germany（慕尼黑机器学习中心） 纠错

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

AI总结 本文提出线性-LLM-SCM框架，用于评估LLM在连续域中对线性高斯因果模型参数化的表现，揭示了LLM在定量因果推理中的局限性。

Comments [v2] Accepted at Workshop on Structured Data for Health@ICML 2026 Seoul,South Korea. 19 pages, 8 figures, preprint

Measuring and Improving Behavioral Consistency in Large Language Models through Fact-Heuristic-Emotion State Enforcement

通过事实-启发式-情感状态强制来测量和提高大语言模型中的行为一致性

Gi-Hun Lee, Joong Yull Park

机构 * School of Mechanical Engineering, Chung-Ang University（韩国中央大学机械工程学院） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型行为一致性，通过认知内核模型CKM强制模型在决策前区分事实、假设和评估信号，经多实验评估发现其可降低输出变异性、减少决策翻转率，证明行为一致性可测且能部分改善。

Comments 40 pages, 6 figures; 54-page supplementary material included as an ancillary file. Code, prompts, and data: https://github.com/TeenyToolSoftware/cogos-behavioral-consistency

PerceptionBench: Evaluating Atomic Visual Perception in Multimodal Large Language Models

感知基准：评估多模态大语言模型中的原子视觉感知

Zichao Lin, Yifeng Xie, Bowen Qu, Haiming Wang, Jia Li, Haoning Wu, Yuhao Dong, Zuhao Yang, Jinguo Zhu, Haoyu Lu, Zijia Zhao, Tongtian Yue, Zhangyang Qi, Junwei Yang, Mengfan Dong, Peizhou Cao, Chenzhuang Du, Zaida Zhou, Haotian Yao, Hao Yang, Hongcheng Gao, Lin Sui, Weihong Li, Xinxing Zu, Jia Chen, Yao Wang, Xiaoxue Wu, Yalin Wang, Y. Charles, Yiping Bao, Yangyang Liu, Zhiqi Huang, Xinyu Zhou

机构 * Moonshot AI（登月人工智能） 纠错

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

AI总结 介绍用于评估多模态大语言模型原子视觉感知能力的PerceptionBench基准，通过自下而上方法构建错误分类法及相关问题，测试16个前沿模型，发现原子感知待解决，该基准为衡量MLLM视觉感知边界提供标准。

PilotRL: Training Language Model Agents via Global Planning-Guided Progressive Reinforcement Learning

PilotRL: 通过全局规划引导的渐进式强化学习训练语言模型代理

Keer Lu, Chong Chen, Bin Cui, Yunhuai Liu, Wentao Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； Huawei Cloud BU（华为云业务部） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 PilotRL通过全局规划引导的渐进式强化学习训练语言模型代理，提升长周期决策能力。

RepoReasoner: Evaluating Repository-Level Code Reasoning Ability of Long-Context Language Models

RepoReasoner：评估长上下文语言模型的仓库级代码推理能力

Yanlin Wang, Suiquan Wang, Yanli Wang, Bowen Zhang, Daya Guo, Jiachi Chen, Zibin Zheng

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

AI总结 研究针对现有代码推理基准测试局限，引入RepoReasoner评估仓库级代码推理，通过多阶段管道构建基准，评估输出预测和调用链预测能力，发现当前LLMs在仓库级推理存在局限，为未来相关研究提供方向。

Comments Published in FSE'2026

A Cost-Effective Multimodal LLM Reasoning Framework for Question Answering over Irregular Clinical Time Series

一种用于不规则临床时间序列问答的经济高效多模态大语言模型推理框架

Frank Nie, Ethan B Liu, Yuan Zhu, Wei Fan, Jindong Han

机构 * Shandong University（山东大学） ； University of Auckland（奥克兰大学） 纠错

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

AI总结 针对不规则临床时间序列问答，提出ClinPRISM框架。该框架含不规则感知多尺度编码器、时间证据蒸馏器和渐进对齐策略，通过构建训练数据，在40亿参数大语言模型主干上实现最优性能，兼具低时间序列令牌数和低推理延迟。

NEXT: Reasoning-Driven Video Recommendation via a Vision-Language Model

NEXT：通过视觉语言模型进行推理驱动的视频推荐

Yuming Liu, Hongye Yang, Harrison Zhao, Ellie Zhu, Bokai Cao, Lei Huang, Lizhu Zhang, Xiangjun Fan

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

AI总结 研究提出推理驱动的视频推荐框架NEXT，通过对用户已观看视频推理推断其下一个意图来检索后续视频。训练NEXT-8B视觉语言模型，在DocVQA性能上表现出色，在特定评估中提升下一个意图逻辑质量，部署后带来生产收益，证明其可作为实用推理引擎。

Comments 13 pages, 2 figures, 5 tables

ALIBI: Adaptive Agentic Attacks on LLM-Based Vulnerability Detectors via Adversarial Code Comments

ALIBI：通过对抗性代码注释对基于大语言模型的漏洞检测器进行自适应智能体攻击

Zixuan Wu, Cristina Nita-Rotaru

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

AI总结 研究如何通过对抗性代码注释对基于大语言模型的漏洞检测器进行自适应智能体攻击，提出ALIBI框架，将现实世界漏洞修复提交转换为编码任务评估多个检测器，发现其高度易受攻击，揭示攻击面并推动安全意识设计。

LLM-generated personalized nudges for improving pro-environmental behavior: Field evidence from resource conservation

利用大型语言模型的迭代个性化增强行为提示：一项关于电力和热水节约的实地实验

Zonghan Li, Yi Liu, Chunyan Wang, Song Tong, Kaiping Peng, Feng Ji

机构 * School of Environment, Tsinghua University（清华大学环境学院） ； Department of Applied Psychology and Human Development, University of Toronto（多伦多大学应用心理学与人类发展系） ； State Key Laboratory of Regional Environment and Sustainability, Tsinghua University（清华大学区域环境与可持续性国家重点实验室） ； Department of Psychology, Beijing Normal University at Zhuhai（北京师范大学珠海校区心理学系） ； Department of Psychology and Cognitive Sciences, Tsinghua University（清华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(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究利用大型语言模型实现迭代个性化，通过实地实验发现其在促进节能方面效果显著，且在前两轮干预中表现更优，但热水节约效果较弱且随时间减弱。

Agentic AI for Scientific Reasoning in Autonomous Quantum Sensing Experiments

用于自主量子传感实验中科学推理的智能体人工智能

Takuya Isogawa, Ryotaro Okabe, Nutdech Phadetsuwannukun, Mingda Li, Paola Cappellaro

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

AI总结 该研究围绕大语言模型智能体实现用于金刚石中NV中心自主实验的智能体人工智能工作流程，主要贡献为展示自主实验流程，引入离线基准评估智能体推理，结果表明自主实验中智能体与代码分工明确，智能体负责假设和数据评估，代码控制硬件与执行安全约束。

Comments 11 pages, 4 figures + Supplementary Information

Context Assembly as the Controlled Variable: A Control-Theoretic View of Harness Policies for Frozen LLM Agents

作为受控变量的上下文组装：冻结大语言模型智能体利用策略的控制理论视角

Debjyoti Paul

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

AI总结 研究聚焦大语言模型智能体，以往控制工具选择等，本文将上下文组装视为受控变量，通过上下文博弈或强化学习策略在线学习，进行形式分解、稳定性论证及不确定性校准分析，给出控制理论视角的相关证据。

Comments 6 pages, 2 figures, 1 table. Code and companion paper's data: https://github.com/dpaul0501/context-optimization-rl

RadioMaster: Multi-Agent System for Autonomous Radio Signal Generation

RadioMaster: 自主无线电信号生成的多智能体系统

Jiazhen Lei, Yuxin Sha, Tianze Cao, Sihan Wang, Bingbing Wang, Zeming Yang, Fengyuan Zhu, Xiaohua Tian

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

AI总结 提出RadioMaster，一个全自主的多智能体框架，通过RadioWiki、RadioAgent和RadioEmulator三大支柱，将用户意图转化为真实无线信号，解决现有模型因领域知识和硬件约束敏感性不足而无法生成无线电信号的问题。

Comparing RAG and GraphRAG for Page-Level Retrieval Question Answering on a Math Textbook

比较RAG和GraphRAG在数学教科书页面级检索问答中的应用

Eason Chen, Chuangji Li, Eric Li, Zimo Xiao, Jionghao Lin, Kenneth R. Koedinger

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

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

AI总结 研究在本科数学教科书页面级问答中比较RAG和GraphRAG，用477个问答对数据集在检索准确率和答案质量两指标上对比五个RAG模型、BM25基线及GraphRAG，发现基于嵌入的RAG更优，还通过开源模型复制实验，为AI辅导系统设计提供参考。

Comments 6 pages, 1 figure

Controllable LLM Reasoning via Sparse Autoencoder-Based Steering

通过稀疏自编码器基于的转向实现可控的大语言模型推理

Yi Fang, Wenjie Wang, Mingfeng Xue, Boyi Deng, Fengli Xu, Dayiheng Liu, Fuli Feng

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SAE-Steering方法，通过稀疏自编码器分解隐藏状态，实现对大语言模型推理策略的高效控制，提升推理准确率和灵活性。

Comments Accepted to the ACL 2026 Main

Beyond Zooming: Learning Multi-Tool Visual Reasoning for Ultra-High-Resolution Remote Sensing

超越缩放：学习用于超高分辨率遥感的多工具视觉推理

Fengxiang Wang, Jiangnan Huang, Mingshuo Chen, Yueying Li, Yang Shi, Junwei Luo, Haoyu Wang, Yansheng Li, Jing Zhang, Haiyan Zhao, Wenjing Yang

机构 * National University of Defense Technology（国防科技大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 针对超高分辨率遥感图像给多模态大语言模型带来的挑战，提出GeoMTVR数据集，结合监督微调与以工具注意力为重点的强化学习算法开发GeoLens，实验证明其在多工具视觉推理方面优于直接推理和单工具放大基线。

HOBA: Hierarchical On-Policy Bidding Agents for Adaptive Online Advertising

HOBA：用于自适应在线广告的分层策略性投标代理

Ji Wu, Yunshan Peng, Wentao Bai, Yunke Bai, Wenzheng Shu, Jinan Pang, Yanxiang Zeng, Xialong Liu

机构 * Kuaishou Technology（快手科技） 纠错

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

AI总结 针对在线广告投标系统问题，提出 HOBA 分层强化学习框架，在三个时间尺度解耦相关环节，通过实验验证其优于现有基线，大规模在线部署实现目标成本提升 3.6%，证明该范式有效。

Comments 10pages,accepted by KDD 2026 ads track

When Prompts Ignore Structure: Graph-Based Attribute Reasoning for Calibrated VLMs

当提示忽略结构时：基于图的属性推理用于校准视觉语言模型

Tanay Sodha, Aditya Sharma, Ramya Hebbalaguppe, Vinti Agarwal, Pranav Murthy Yeluripaty

机构 * Birla Institute of Technology and Science, Pilani（贝拉科技与科学学院皮拉尼分校） ； TCS Research（塔塔咨询服务公司研究院） 纠错

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

AI总结 研究视觉语言模型测试时自适应中可靠置信度估计问题，提出ARGTCA方法，将（类，属性）对表示为符号属性图节点，用对比目标训练图注意力网络，引入两种属性选择策略，实验证明该方法能有效降低校准误差。

UrbanTrace: LLM-Assisted Discovery and Semantics-Aware Integration of Spatial Data

UrbanTrace：基于大语言模型的空间数据发现与语义感知集成

Sonia Castelo, Eden Wu, Joao Rulff, Harish Doraiswamy, Juliana Freire, Claudio Silva

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title)

AI总结 研究针对城市决策中异构空间数据整合问题，提出UrbanTrace视觉分析系统，利用离线分析器结合大语言模型，通过三个交互式视图实现有效空间聚合，经评估在数据发现上表现优异，将空间聚合敏感性转化为视觉资产。

Comments 11 pages, 7 figures. Accepted to IEEE VIS 2026 (Full Papers Track). Author's version accepted for publication in IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics

Visual prompt engineering for video models

视频模型的视觉提示工程

Robert Geirhos, Yuxuan Li, Thaddäus Wiedemer, Neha Kalibhat, Zi Wang, Mani Malek, Oyvind Tafjord, Kevin Swersky, Been Kim, Priyank Jaini

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

AI总结 研究视频模型能否从视觉提示工程中受益，通过自动修改任务图像提升性能，如视觉物理推理任务。发现视觉提示工程（VIPE）能提高视频推理性能，比传统方法更有效，为提升视频模型视觉推理性能提供简单高效途径。

Preliminary Guidelines for Using and Evaluating GenAI Tools to Support Systematic Literature Reviews

使用和评估生成式人工智能工具以支持系统文献综述的初步指南

Barbara Kitchenham, Sebastián Pizard, Lech Madeyski, Ronnie de Souza Santos, Martin Shepperd, David Budgen

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 研究探讨如何用GenAI支持系统文献综述，通过快速审查、思想实验等方法，识别评估GenAI用于SLRs的问题及过程要点，形成GUEST建议，助研究人员利用GenAI开展可靠综述与评估研究，强调其需人工监督及能提供成本效益帮助。

Comments 58 pages, 2 figures, 11 tables