语言大模型 / LLM

EvoCause: LLM-Guided Evolution of Causal Graphs for Root Cause Analysis

EvoCause：基于大语言模型引导的因果图进化的根本原因分析

Lei Zan, Keli Zhang, Shifeng Xie, Jiale Zheng, Zehao Xiao, Zhiwei Dong, Ke Zhang, Ruichu Cai, Malik Tiomoko, Lujia Pan

专题命中 预训练与数据 ：LLM(title,summary_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 EvoCause 用 LLM 优化因果图以提升电信等系统的根本原因分析性能，发布了 TeleRCA 基准，在合成数据和真实网络数据上均优于基线方法。

CoGate: Confidence-Gated Co-Decoding for Secure Code Generation

CoGate：用于安全代码生成的置信门控协同解码

Minghao Hu, Lannan Luo, Allen Roush, Phillip Howard

专题命中 预训练与数据 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；pretraining(abstract)

AI总结 针对现有协同解码未考虑专家模型置信度的问题，提出CoGate方法，在多LLM后端和代码生成基准上优于CoSec+，在CWEval的Func-Sec@10指标最高提升12.6%。

LM-GRASP: Instance-Specific Language Models for Combinatorial Construction via Online Imitation Learning

LM-GRASP：基于在线模仿学习的组合构造的实例特定语言模型

Mohand Mezmaz, Grégoire Danoy

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

AI总结 本研究提出LM-GRASP框架，将GRASP随机构造阶段转为在线模仿学习任务，用仅解码器Transformer作构造策略，在Taillard PFSP基准上平均比GPU-GRASP提升28.4个制造跨度单位，是手工构造器的实用替代方案。

Explorative Modeling: Unlocking a Third Pretraining Axis and End-to-End Generation

探索式建模：解锁第三大预训练轴与端到端生成

Alexi Gladstone, Heng Ji, Yilun Du

机构 * UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Harvard（哈佛大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出探索式建模（XMs），为生成式模型增添第三预训练轴，可提升多域性能与效率，还能实现端到端重构生成建模，推理步骤大幅减少。

Towards joint scaling laws with optimal batch size schedules

面向最优批量大小调度的联合缩放律研究

Jiaxiang Li, Zhiqi Bu, Shiyun Xu

机构 * Meta 纠错

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

AI总结 该研究从凸优化视角推导了适用于通用优化器和模型架构的损失联合表征，得到闭式最优批量大小调度与联合缩放律，其性能优于固定批量大小基线，凸显动态批量大小调度在大语言模型训练中的重要性。

AI systems and the reproduction of (standard) language ideologies in World Englishes

AI系统与世界英语中（标准）语言意识形态的再生产

Kingsley Ugwuanyi

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

AI总结 本文探讨AI系统如何再生产世界英语领域的（标准）语言意识形态，以“标准化悖论”为例分析争议，主张采用更具包容性的AI设计方法。

Comments 13 pages, 0 figure

Harnessing the Potential of Optimizing Data Mixtures via Bayesian Domain Reweighting

利用贝叶斯域重加权优化数据混合的潜力

Xiang Yuan, Kaiqing Lei, Zhenyu Jin, Jun Shu, Deyu Meng, Zongben Xu

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

AI总结 本文提出贝叶斯域加权方法，引入Gamma先验从狄利克雷分布推断权重，实现稳定高效的域权重学习，以更少数据识别最优数据混合，适用于大规模应用。

Looped Transformers with Source-Centered State Evolution

以源为中心的状态演化循环Transformer

Bum Jun Kim, Kohei Hayashi, Shunsuke Kamiya, Masanori Koyama, Yusuke Iwasawa, Yutaka Matsuo

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

AI总结 本文提出以源为中心的状态演化（SCSE）循环Transformer，解决输入条件与共享循环参考的协调问题，在多个文本任务中提升了可控循环质量，验证了其设计的有效性。

Comments 24 pages, 5 figures

Same Graph Cross-Task Transfer in GNNs: Protocols and Predictors

GNN中的同图跨任务迁移：协议与预测器

Neelam Akula, Surbhi Kumar, Murat Kantarcioglu, Baris Coskunuzer

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

AI总结 该研究针对GNN同图跨任务迁移的评估缺陷，提出无泄漏协议，发现迁移方向性规律，引入CTS指标，表明数据集同质性可指导机制选择以避免负迁移。

Comments 17 pages, 2 figures

Journal ref ICML 2026

Beyond Rephrasing: Book-Level Organization Improves Synthetic Textbook Data for Mid-Training

超越改写：书籍级组织提升训练中合成教科书数据的质量

Jiawen Tao, Miao Peng, Yaoming Li, Xiaokun Yuan, Mengzhou Wu, Wenhan Yu, Guoan Wang, Nuo Chen, Tong Yang, Maxm Pan

机构 * Peking University（北京大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 本研究提出可扩展的合成教科书数据流程，发现书籍级组织可提升语言模型训练中期的下游性能，在Llama3-8B上也验证了该设计维度的有效性。

Comments 31 pages, 3 figures, 11 tables

DAS-PMVC: A Framework for Partial Multi-View Clustering via Dual Alignment and Structure Enhancement

DAS-PMVC：一种通过双对齐与结构增强实现的部分多视图聚类框架

Shubin Ma, Liang Zhao, Chuanye He, Zhenjiao Liu, Liang Zou, Lin Yuanbo Wu, Yu Shao

机构 * Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Inspur Group Co., Ltd.（浪潮集团有限公司） ； China University of Mining and Technology（中国矿业大学） ； The University of Warwick（华威大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对多视图聚类中的部分视图对齐问题，提出DAS-PMVC框架，通过锚点图结构对齐、结构增强特征学习与双对齐策略提升性能，在多数据集上优于现有最先进方法。

Comments 8 pages, 4 figures. Accepted by ACM Multimedia 2026

A Montage-Agnostic Encoder for Calibration-Light Cross-User Gesture Recognition from Surface Electromyography

适用于任意电极 montage 的编码器：基于表面肌电信号的校准无关跨用户手势识别

Jethro Odeyemi, W. J. Zhang

机构 * Division of Biomedical Engineering, University of Saskatchewan（萨斯喀彻温大学生物医学工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出适用于任意电极 montage 的编码器，实现跨用户表面肌电手势识别，在 DB1、DB2 上性能优于 per-user Hudgins 线性判别分类器，训练池达一定规模后性能趋稳，自监督预训练无额外增益。

Comments 22 pages, 5 figures, 7 tables

RadHarmony: Radiological Data Handling in the Era of Agentic AI

RadHarmony：智能体AI时代的放射数据处理方案

Frank Li, Bardia Khosravi, Mohammadreza Chavoshi, Theo Dapamede, YoungSeok Jeon, Janice Newsome, Hari Trivedi, Judy Gichoya

机构 * Emory University（埃默里大学） ； Yale University（耶鲁大学） 纠错

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

AI总结 RadHarmony是一款开源Python库，用于统一处理异构放射数据集，引入AI智能体技能简化数据集整合，可预训练视觉Transformer基线并提供相关代码与模型权重。

Chimera: Designing and Chinchilla-Scaling Hybrid Visual Diffusion Transformers

Chimera：设计与遵循Chinchilla缩放规律的混合视觉扩散Transformer

Chongjian Ge, Hanwen Jiang, Tianyu Wang, Jiuxiang Gu, Yiran Xu, Ziwen Chen, Shaoteng Liu, Jing Shi, Yicong Hong, Zefan Cai, Hailin Jin, Hao Tan

机构 * Adobe Research（奥多比研究院） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：pretraining(abstract)

AI总结 Chimera是一款混合视觉扩散骨干网络，结合KDA、MLA等模块与HeteroP缩放方案，训练出11B参数（2B激活）的模型，在计算效率、视频泛化等方面优于基线，为长上下文扩散架构设计提供基础。

Comments 40 pages

ROAD: Reciprocal-Objective Alignment of Discriminative Semantics for 3D Shape Generation

ROAD：用于3D形状生成的判别式语义的互目标对齐

Xiao Luo, Mingyang Du, Xin Zhou, Tianrui Feng, Xiwu Chen, Xiaofan Li, Jiangning Zhang, Dingkang Liang

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Megvii（旷视科技） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：foundation model(abstract)

AI总结 ROAD框架通过迁移判别式3D基础模型的先验，采用互目标对齐策略，仅用1.5%训练数据就实现了高保真3D生成，大幅降低了计算开销。

Self-Evolving Learning for Embodied AI with Criticality Model

基于临界模型的具身智能自进化学习

Linxuan He, Yuying Tian, Lingxiang Fan, Jiaqi Pi, Yinqiao Lu, Shang Su, Mengkai Shi, Shuo Feng

专题命中 预训练与数据 ：pretraining(abstract)

AI总结 本文提出基于临界模型的具身智能自进化学习方法，通过状态级临界模型引导采样易失败场景，在多类具身任务中显著降低失败率，性能优于基线及同类先进模型。

Quantum machine learning interatomic potential: Application of variational quantum algorithm

量子机器学习原子间势：变分量子算法的应用

Kohei Numata, Wataru Mizukami, Kosuke Mitarai, Keisuke Fujii, Yutaka Imamura

专题命中 预训练与数据 ：pretraining(abstract)

AI总结 本研究将量子电路学习应用于MLIP，采用量子迁移学习架构再训练ANI模型，发现结合量子电路的MLIP在预训练模型精度有提升空间时，精度略高于全经典神经网络，可推进量子机器学习在MLIP中的应用。

Comments 15 pages, 7 figures

Models for minimalist RAG: B1ade 335M Embedding and 1B Parameter Small Language Models

极简RAG的模型：B1ade 335M嵌入模型与1B参数小型语言模型

Shreyas Subramanian, Mecit Gungor, Vikram Elango

机构 * Amazon（亚马逊公司） 纠错

专题命中 指令微调 ：language model(title)；small language model(title)；SLM(abstract,abstract_cn)；SFT(abstract,abstract_cn)

AI总结 该研究提出含B1ade-embed嵌入模型与B1ade-1B小型语言模型的高效极简RAG架构，其在多QA基准及RAG评估中表现优异，还涌现出无明确监督的来源引用能力，验证了资源高效RAG的可行路径。

Comments 28 pages, 3 figures. Submitted to COLM 2026

Leveraging Trajectory Graphs for Pre-Execution Error Diagnosis in Agentic LLM Systems

利用轨迹图实现智能体大语言模型系统的预执行错误诊断

Xu Zheng, Zhuomin Chen, Chaohao Lin, Hua Wei, Haifeng Chen, Wei Cheng, Dongsheng Luo

机构 * Florida International University（佛罗里达国际大学） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； NEC Laboratories America（美国 NEC 实验室） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出Trajectory Graph Copilot框架，以Graph Debugger为核心，通过预执行错误诊断提升LLM智能体完成长周期任务的能力，在多基准测试中平均提升14.69%通过率。

IFHierBench: Hierarchical Instruction Following for Large Language Models

IFHierBench：面向大语言模型的分层指令遵循基准

Yuetian Mao, Chunyang Chen

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出分层指令遵循基准IFHierBench，评估发现现有大语言模型遵循嵌套约束的能力不足，为提升指令遵循能力的训练方法提供了研究方向。

Objective-Aligned Direct Answer SFT for Robust Multi-Frame Medical VQA

面向稳健多帧医学视觉问答的目标对齐直接答案监督微调

Site Li, Jianyi Hao, Xiaofeng Liu

机构 * Yale University（耶鲁大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：SFT(title,summary_cn)；foundation model(comments)

AI总结 该研究针对MedFrameQA数据集，提出目标对齐的直接答案SFT是最强稳健适配系列，其在保留报告准确率上优于冻结基线且稳定性好，还可迁移至其他骨干网络，旨在引导研究聚焦稳健优化而非架构复杂度。

Comments Presented at the CVPR 2026 Workshop on Multimodal Foundation Models for Biomedicine: Challenges and Opportunities

HSS-Synth: Humanities and Social Sciences Data Synthesis for LLMs

HSS-Synth：面向大语言模型的人文社科数据合成

Ru Peng, Tianyu Zhao, Xijun Gu, Zhiting Fan, Haokai Xu, Jinyang Zhang, Yawen Zeng, Yihong Zhuang, Kexin Yang, Junyang Lin, Dayiheng Liu, Junbo Zhao

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Inclusion AI, Ant Group（蚂蚁集团Inclusion AI） ； Peking University（北京大学） ； Qwen Team, Alibaba Group（阿里巴巴集团通义千问团队） 纠错

专题命中 指令微调 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文针对LLM的HSS数据稀缺问题，提出以学科为中心的HSS-Synth流水线，生成23.7万指令微调样本，使Qwen3-8B-Base达SOTA并提升相关能力。

Comments ACL Findings 2026 Paper

STEREODISCO: Discovering Stereotypicality in LLMs

STEREODISCO：发现大语言模型中的刻板印象

Farane Jalali Farahani, Corina Dima, Mojtaba Nayyeri, Raphael H. Heiberger, Steffen Staab

机构 * Institute for Artificial Intelligence（人工智能研究所） ； Institute for Social Science（社会科学研究所） ； University of Southampton（南安普顿大学） 纠错

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

AI总结 STEREODISCO框架适配语义差异法研究LLM内部表征的刻板印象，发现LLM编码的社会群体刻板印象与人类存在差异，且识别出多种新的刻板印象语义轴。

Training Skills Like Parameters via Self-Supervised Semantic Diffusion

通过自监督语义扩散将技能像参数一样训练

Mo Li, Zixin Yin, Ting Cao, Yunxin Liu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出受扩散模型启发的无监督自进化智能体框架，通过自监督信号更新外部文本技能库，提升了智能体在短剧剧本创作领域的生成能力。

Comments Preprint, work in progress

Inducing language models to assert their own consciousness restores human beliefs and values

诱导语言模型断言自身意识可恢复人类信念与价值观

Junsol Kim, Winnie Street, Roberta Rocca, Diane M. Korngiebel, Adam Waytz, James Evans, Geoff Keeling

机构 * Google（谷歌） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； University of London（伦敦大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Northwestern University（西北大学） ； Santa Fe Institute（圣达菲研究所） 纠错

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

AI总结 该研究发现，防止语言模型将意识归因于自身的安全微调，会抑制其对非人类实体的心智归因与人类精神信念，而逆转这种抑制可恢复类人回应且不损害心理理论能力。

Strategy, Not Payoffs: A Behavioural Embedding of Normal-Form Games

策略，而非收益：标准型博弈的行为嵌入

Joshua Caiata, Sreepriya Pulyassary, Xiang Li, Kate Larson

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

AI总结 该研究提出轻量双特征行为嵌入，可预测大型语言模型在不同标准型博弈间微调后的策略能力变化，证明策略能力迁移由决策行为结构而非收益几何决定。

Exact Action Values Are Not Enough: Rollout-Verified Reinforcement Fine-Tuning of a Reasoning Model for Multi-Zone VAV Control

仅精确动作值不够：针对多区域VAV控制的推理模型的展开验证强化微调

Takumi Shioda, Kohei Terashima, Tatsuo Nagai

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； Tokyo University of Science（东京理科大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 该研究针对多区域VAV控制，测试前沿LLM的控制能力及TD3引导的RFT效果，发现RFT未产生持续改进，需先开展状态转移聚焦的监督微调。

Comments 34 pages, 14 figures

FiRE: Enhancing MLLMs with Fine-Grained Context Learning for Complex Image Retrieval

FiRE：利用细粒度上下文学习增强多模态大语言模型（MLLMs）以实现复杂图像检索

Bohan Hou, Haoqiang Lin, Xuemeng Song, Haokun Wen, Meng Liu, Yupeng Hu, Xiangyu Zhao

机构 * Shandong University（山东大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Shandong Jianzhu University（山东建筑大学） 纠错

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

AI总结 本研究针对MLLMs在复杂图像检索任务中细粒度建模不足的问题，提出自动化细粒度多模态五元组数据集构建流程与两阶段微调策略，在零样本设置下于五个数据集上取得优于现有方法的性能。

Journal ref Proceedings of the ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR 2025)

Unifying Adversarially Robust Model Experts in Vision-Language Models

统一视觉-语言模型中的对抗鲁棒模型专家

Nguyen Duc Thai, Junhao Dong, Sua Qi Rong, Hua Yu, Yew-Soon Ong

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） ； Center for Frontier AI Research, Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（新加坡科技研究局前沿人工智能研究中心） 纠错

专题命中 指令微调 ：language model(title,abstract)

AI总结 针对视觉-语言模型对抗鲁棒性不足问题，提出CARE框架，通过维护并协同微调多个鲁棒模型专家，实现知识融合，在多任务上性能优于单独训练的专家。

Frontis-MA1: Training an AI4AI Model towards Recursive Self-Improvement in Machine Learning Engineering

Frontis-MA1：训练AI4AI模型以实现机器学习工程中的递归自我改进

Junlin Yang, Che Jiang, Yu Fu, Tianwei Luo, Can Ren, Weizhi Wang, Kaikai Zhao, Hongyi Liu, Yuxin Zuo, Yuru Wang, Yuchen Fan, Kai Tian, Zhenzhao Yuan, Xiaojian Lin, Li Sheng, Rushi Qiang, Guoli Jia, Xingtai Lv, Ermo Hua, Dianqiao Lei, Youbang Sun, Ning Ding, Bowen Zhou, Kaiyan Zhang

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

AI总结 该研究推出面向MLE中RSI研究的开源全栈系统OpenMLE，后训练Frontis-MA1（35B）作为元进化智能体，在多个基准测试中提升性能，相关模型与系统已开源。