语言大模型 / LLM

Mixture-of-Translators: Translating KV Caches Across Heterogeneous Large Language Models

混合翻译器：跨异构大语言模型的KV缓存转换

Jin-woo Lee, Minkyung Song, Junghyun Oh, Seunghoon Han, Soyoung Park, Gwangseon Jang, Sungsu Lim

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 提出MoT框架解决异构LLM间KV缓存无法复用问题，通过多翻译器模块和上下文校正损失实现缓存转换，在多模型转换和实际场景中验证了性能与复用效果。

Characterizing LLM Kernel Access and Memory Interaction in Multi-Partition NUMA GPUs

表征多分区NUMA GPU中的LLM内核访问与内存交互

Donghyeon Joo, Sooraj Puthoor, Nuwan Jayasena, Bahar Asgari

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

AI总结 本文针对多分区NUMA GPU中LLM内核访问与内存交互问题，通过分析三类LLM内核实现，提出内存追踪与周期级模拟方法，划分操作数共享模式并给出对应优化策略，强调需针对性内核编程与架构支持。

Comments 12 pages, 6 figures

Know It, Act on It: Investigating Memory Utilization in LLM Personalization

了解它，执行它：研究大语言模型个性化中的记忆利用

Zhaoxin Feng, Jianfei Ma, Emmanuele Chersoni

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 本研究针对LLM个性化中记忆利用的问题，提出解耦评估范式，发现智能体常能回忆用户偏好却未在行为中体现，健康相关偏好的利用薄弱且风险最高。

Memory Provenance Laundering in LLM Agents: A Non-Amplification Firewall for Persistent Memory

大语言模型智能体中的内存来源洗白：用于持久内存的非放大防火墙

Jinghan Xu, Yiyong Xiao, Wanru Shao, Hankai Liu, Xinjin Li

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

AI总结 针对LLM智能体内存来源洗白的安全问题，提出PPMF防火墙，通过匹配行动风险与记忆权限，成功阻止高风险未授权行动，保障智能体内存安全。

Comments EMNLP2026 submitted

LLM Agents Are Latent Context Managers: Eliciting Self-Managed Context via State Proprioception

LLM 智能体是潜在上下文管理者：通过本体感觉仪表盘引发自我管理上下文

Binyan Xu, Haitao Li, Kehuan Zhang

机构 * Tencent（腾讯） 纠错

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

AI总结 提出 VISTA 框架，通过为 LLM 智能体提供上下文状态仪表盘（令牌使用量、时效性、访问历史），无需训练即可实现自我上下文管理，在多个基准上显著提升性能。

Comments 27 pages, 12 figures

Zero-Mem: Zero-Token Memory Operations for LLM Agents

Zero-Mem：面向大语言模型智能体的零令牌内存操作

Yilin Xiao, Zhehan Zhu, Yujing Zhang, Jin Chen, Zijin Hong, Luyao Zhuang, Qinggang Zhang, Shengyuan Chen, Xiaocao Ouyang, Lingfei Ren, Xiao Huang

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

AI总结 Zero-Mem提出零令牌内存操作，以原始交互轨迹为记录来源，通过实体-上下文图与时间层次结构组织信息，仅在最终问答时调用LLM，在长记忆问答基准中实现性能与效率的平衡，降低内存操作时间成本57.6%。

Selective KV Cache Protection for Noise-Resilient LLM Inference on Analog Compute-In-Memory Systems

面向模拟存算一体系统上抗噪声大语言模型推理的选择性键值缓存保护

Yuannuo Feng, Wenyong Zhou, Yuang Ma, Yizhe Chen, Wenshuai Yao, Yuxin Xie, Ngai Wong, Wang Kang

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(title,summary_cn)

AI总结 针对模拟存算一体系统上LLM推理的KV缓存易受硬件噪声影响的问题，本文首次开展相关系统研究，提出分层token保护策略，大幅降低噪声下的困惑度并提升编程行利用率。

ParaASR: Multi-Token Prediction for Fast and Long-Context LLM-Based Speech Recognition

ParaASR：面向快速长上下文基于大语言模型的语音识别的多令牌预测

Qingjian Lin, Yuxin Li, Haoyang Zhang, Jun Chen, Yechang Huang, Feng Tian, Xie Li, Xiangyu Tony Zhang, Daijiao Liu, Yuxin Zhang, Jinglan Gong, Bo Zhao, Fei Tian, Xuerui Yang, Gang Yu, Xiangyu Zhang, Daxin Jiang

机构 * StepFun（阶跃星辰） ； NTU（南洋理工大学） ； PKU（北京大学） ； UNSW（新南威尔士大学） ； SJTU（上海交通大学） ； USTC（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 ParaASR是一款基于大语言模型的ASR系统，通过多令牌预测技术，在保持低错误率、低延迟的同时，支持32K长上下文及30分钟音频的快速转录，兼顾识别质量、速度与上下文长度。

Comments 14 pages, 3 figures, 4 tables

AgenticRepair: Multi-Faceted Program Context Engineering for Agentic Vulnerability Repair

AgenticRepair：面向智能体漏洞修复的多维度程序上下文工程

Michael Fu, Qiyue Mei, Patanamon Thongtanunam, Kla Tantithamthavorn

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

AI总结 针对现有智能体漏洞修复方法缺乏多维度程序上下文工程的问题，提出AgenticRepair框架，协调三个LLM子智能体构建三类上下文，在SEC-Bench上取得73%的修复成功率，显著优于基线。

Comments Under Review at IEEE TSE

MemForest: An Efficient Agent Memory System with Hierarchical Temporal Indexing

MemForest: 一种具有层次化时间索引的高效智能体记忆系统

Han Chen, Zining Zhang, Wenqi Pei, Bingsheng He, Ming Wu, Jason Zeng, Michael Heinrich, Wei Wu, Hongbao Zhang

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Zero Gravity Labs（零重力实验室） 纠错

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

AI总结 针对长上下文LLM智能体记忆系统中粗粒度状态管理和顺序更新导致的维护开销问题，提出MemForest框架，通过并行块提取和层次化时间索引树MemTree实现高效写入和局部更新，在LongMemEval-S上达到79.8% pass@1准确率，吞吐量比现有方法高约6倍。

Comments 12 pages. Extended version with appendix as supplemental material. Submitted to VLDB

HijackKV: New Threat in Position-Independent KV Cache Reuse

HijackKV：位置无关的键值缓存重用中的新威胁

Yichi Zhang, Zhiqi Wang, Huan Zhang, Yuchen Yang

机构 * The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 研究位置无关的KV缓存重用中的新威胁KV缓存劫持，介绍HIJACKKV攻击框架，该框架可优化攻击者控制的前缀，使受污染的KV在特定条件下劫持模型行为，单次尝试成功率达94%，还为构建安全KV重用系统提供设计见解。

Comments 20 pages, accepted by USENIX Security 2026

Copy Less, Ground More: Overcoming Repetitive Copying in Long-Context Reasoning via Evidence-Aware Reinforcement Learning

少复制，多扎根：通过证据感知强化学习克服长上下文推理中的重复复制

Lizhe Fang, Weizhou Shen, Tianyi Tang, Yisen Wang

机构 * Peking University（北京大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 研究长上下文推理中语言模型的重复复制问题，提出GEAR奖励塑造方法，通过区分关键证据和干扰上下文来增强奖励信号，经实验验证该方法能提升模型性能，减少重复复制，凸显准确扎根证据对长上下文推理的重要性。

Stem: Rethinking Causal Information Flow in Sparse Attention

Stem: 重新思考稀疏注意力中的因果信息流

Lin Niu, Xin Luo, Linchuan Xie, Yifu Sun, Guanghua Yu, Jianchen Zhu, S Kevin Zhou

机构 * tencent（腾讯） ； ustc（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 Stem通过位置依赖的top-k和输出感知度量，优化稀疏注意力机制，提升LLMs在长上下文处理中的效率与准确性。

Comments Accepted at ICML 2026. Lin Niu and Xin Luo contributed equally to this work. Camera-ready version

AIvilization v0: Toward Large-Scale Artificial Social Simulation with a Unified Agent Architecture and Adaptive Agent Profiles

AIvilization v0：迈向大规模人工社会模拟的统一代理架构与自适应代理档案

Wenkai Fan, Shurui Zhang, Xiaolong Wang, Haowei Yang, Tsz Wai Chan, Xingyan Chen, Junquan Bi, Zirui Zhou, Jia Liu, Kani Chen

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Bauhinia AI 纠错

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

AI总结 AIvilization v0通过统一代理架构和自适应代理档案，实现大规模人工社会模拟，解决目标稳定性与反应正确性矛盾，支持长周期自主性和多目标环境下的稳健性。

Comments v2: major revision. Agent architecture and environment consolidated into self-contained sections; new problem-setting section formalizing the asynchronous event model; evaluation reorganized by experiment with results reported alongside each protocol; added action-simulator audit, and human-steering analyses; other sections rewritten

HAM-VLN: Harnessing Hierarchical Agentic Memory for Zero-Shot Vision-and-Language Navigation

HAM-VLN：利用分层智能体记忆实现零样本视觉与语言导航

An Liu, Bingxi Liu, Hongyu Ding, Yixuan Jiang, Yaran Chen, Fulin Tang, Cong Leng, Hong Zhang, Jian Cheng

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 本研究提出HAM-VLN零样本VLN方法，通过分层智能体记忆缓解长程导航的记忆与推理瓶颈，提升导航指标并缩短上下文长度，在多个基准数据集上取得优异零样本性能。

TFGformer: Multivariate Time Series Forecasting via Time-Frequency Graph Learning and Covariate Fusion

TFGformer：基于时频图学习与协变量融合的多变量时间序列预测

Yu Sun, Yuan Chang, Xiaohou Shi, Yan Sun

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

AI总结 针对异构IoT传感器多变量时间序列预测问题，提出CrossRAG框架，结合SAM、FCC学习与CATF，在7个基准上性能优于仅参数化基线及现有检索增强预测方法。

Combining Large Language Models and Symbolic Reasoning for Multi-Robot Temporal Planning through Explainable Knowledge Bases

结合大语言模型与符号推理，通过可解释知识库实现多机器人时序规划

Enrico Saccon, Matteo Saveriano, Edoardo Lamon, Luigi Palopoli, Marco Roveri

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

AI总结 本研究提出PLANTOR框架，结合LLM与符号推理，通过可解释知识库实现多机器人时序规划，在基准场景及多臂装配场景验证，可减少手动建模但需人工修正，主张混合工作流。

Reflection or Re-Generation? Why LLM Revision Fails Where Human Revision Succeeds

反思还是重新生成？为什么大型语言模型（LLM）的修正会失败，而人类的修正却能成功

Yefan Tao, Gerald Friedland, Madhusudhanan Chandrasekaran, Luyang Kong

机构 * Amazon（亚马逊） 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 本研究提出人类-LLM反思框架（HRF）对比人类与LLM的修正，发现LLM反思在客观任务增益近零、主观任务增益为负，本质是条件重新生成，而非真正的错误驱动修正。

Comments 20 pages, 8 figures

Implicit Reasoning for Large Language Model-based Generative Recommendation

基于大语言模型的生成式推荐的隐式推理

Yinhan He, Liam Collins, Bhuvesh Kumar, Jundong Li, Neil Shah, Donald Loveland

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； Snap Inc.（Snap公司） 纠错

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

AI总结 针对大语言模型用于生成式推荐时显式推理的三大局限（世界知识表达弱化、语义ID与自然语言嵌入空间不对齐、推理质量敏感），提出轻量级隐式推理范式PauseRec，在性能、训练成本和推理速度上均优于显式方法。

Think Before You Code: Dual Reasoning for the NLSafety-Utility Trade-Off in LLM Code Generation

结构化安全审计：在LLM生成代码的正确性与内容安全之间平衡

Honghao Tan, Haibo Wang, Shin Hwei Tan

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

AI总结 本文提出NLSafety-Utility Duality Score和Dual Reasoning，通过结构化安全审计和任务导向的代码审查，提升LLM生成代码的安全性和正确性，实验显示其在多个模型上显著提升SUDS评分。

Comments 13 pages. Accepted at the 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE 2026). Artifact: https://doi.org/10.5281/zenodo.19245736

ReSum: Synergizing LLM Reasoning and Summarization with Reinforcement Learning

ReSum: 通过强化学习协同LLM推理与摘要生成

Xucong Wang, Ziyu Ma, Yong Wang, Shidong Yang, Hailang Huang, Renda Li, Pengkun Wang, Xiangxiang Chu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； AMAP, Alibaba Group（阿里巴巴集团高德地图） 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.AI

AI总结 提出ReSum框架，利用自摘要机制让LLM压缩和组织推理轨迹，通过对比评估自适应触发摘要，在提升性能4%的同时减少18.6%的推理长度。

Comments 24 pages, including 13 pages of main text and 11 pages of appendix

RePaCA: Leveraging Reasoning Large Language Models for Static Automated Patch Correctness Assessment

RePaCA：利用推理型大语言模型实现静态自动化补丁正确性评估

Marcos Fuster-Pena, David de-Fitero-Dominguez, Antonio Garcia-Cabot, Eva Garcia-Lopez

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

AI总结 RePaCA是利用推理型大语言模型的静态APCA技术，经强化学习微调后在Defects4J测试集上达83.1%准确率，泛化能力优于现有方法，可准确识别过拟合补丁并提升可解释性。

Comments Final published version in the Neurocomputing journal. Volume 701, 7 November 2026, 134583. DOI: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2026.134583

Journal ref Neurocomputing (7 November 2026), Volume 701, 134583

AMTFV: Agentic Mathematical Tool-Flow Verification for LLM Self-Correction

AMTFV：面向LLM自校正的智能体数学工具流验证

Rui Zou, Yutao Zhu, Mengqi Wei, Ji-Rong Wen

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.AI

AI总结 本研究针对LLM数学答案验证难题，提出AMTFV方法，通过MTF接口解耦验证建模与执行，在5个数学推理数据集上较基线提升最高8.3个百分点，验证复杂度越高增益越显著。

Comments 19 pages, 9 figures

Harnessing the Wisdom of LLM Crowds through Complementarity-Driven Iterative Collaboration

通过互补驱动的迭代协作挖掘大语言模型群体的智慧

Yanbin Fang, Xuan Wei, Wei Chen

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

AI总结 该研究针对现有LLM组合方法忽略动态互补性的问题，提出WILC框架，通过迭代反思优化与双门互补模型选择机制，在四个基准上性能优于现有方法，成本仅为GPT-5.2的约1/7，扩展了群体智慧理论并提供多AI协调设计原则。

Overcoming the Weakest-Link Effect in LLM-Driven Program Optimization via Heterogeneous Edit Recombination

通过异构编辑重组克服大语言模型驱动的程序优化中的最弱链效应

Jingwen Fu, Zhen Liu, Yuhan Liu, He Zhang, Nanning Zheng

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

AI总结 本研究针对LLM程序优化的最弱链效应，提出HERO异构编辑重组优化器，可生成多样非重叠原子编辑并结合评估器分数组合改进，在多领域实现更高分数、更快收敛与更少token消耗。

Open-Source LLM-Driven Formal Verification: A Multi-Agent Pipeline for RTL Repair

开源大语言模型驱动的形式化验证：用于RTL修复的多智能体流水线

Ha Trung Tran

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

AI总结 本文提出将LLM与开源形式化后端结合的多智能体RTL修复流水线，通过反例引导迭代实现RTL修复，经ALU案例及6基准测试验证可行性并分析失效模式。

Comments 6 pages, 3 figures

Agreement Is Not Quality: Blind Expert Verification of Human and LLM Qualitative Coding When Human Consensus Is Not Ground Truth

一致性并非质量：当人类共识并非真值时，对人类与大语言模型定性编码的盲专家验证

Alex Liu, Lief Esbenshade, Michael Xiao, Victor Tian, Zachary Zhang, Kevin He, Min Sun

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

AI总结 该研究发现以人类共识为标准的一致性评估无法准确衡量LLM定性编码质量，盲专家验证显示部分LLM编码优于人类，提出了可迁移的验证协议与编码分工框架。

Chain-of-Models: Cross-Model Auditing for Bias-Robust LLM Judges

模型链：面向偏见鲁棒性大语言模型评判器的跨模型审计

Qian Wang, Zhanzhi Lou, Zhenheng Tang, Nuo Chen, Bingsheng He

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

AI总结 本研究针对LLM评判器的认知偏见问题，提出跨模型审计流程CoM，发现审计器身份的关键作用，制定偏见特异性审计器选择规则，在多模型多偏见实验中取得优于基线的准确率。

Comments WIP

Why It Hurts: Identifying the Drivers of Negative Thoughts in Emotional Support Conversations

为何会痛苦：识别情感支持对话中消极想法的驱动因素

Hainiu Xu, Zhaoyue Sun, Hanqi Yan, Jinhua Du, Caroline Catmur, Yulan He

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

AI总结 本研究针对LLM情感支持任务中认知评估维度显著性被忽视的问题，推出AppraiSal基准并提出基于贝叶斯逆规划的多智能体概率框架PRISM，提升了LLMs识别情境特定显著评估维度的能力。

Learning Stateful Predictive Knowledge From Experience

从经验中学习有状态的预测知识

Yan Song, Xidong Feng, Bo Liu, Xinyu Cui, Haotian Fu, Zichen Liu, Mengyue Yang, Cheng Deng, Jian Zhao, Jun Wang

机构 * University College London（伦敦大学学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； Brown University（布朗大学） ； University of Bristol（布里斯托尔大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Zhongguancun Academy（中关村科学院） ； The Yangtze River Delta（长三角） 纠错

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

AI总结 该研究针对LLM智能体现有轨迹级反思学习的缺陷，提出SKL方法，通过两种算法训练智能体学习有状态预测知识，在多任务上性能优于现有范式。