语言大模型 / LLM

Imbalanced Data Clustering via Targeted Data Augmentation Using GMM and LLM

基于高斯混合模型（GMM）与大语言模型（LLM）的定向数据增强用于不平衡数据聚类

Noor Khalal, Abdallah Alaa-Eddine Djamai, Imed Keraghel, Mohamed Nadif

机构 * Centre Borelli UMR9010（博雷利中心UMR9010） ； Université Paris Cité（巴黎城市大学） ； Kernix Software（Kernix软件公司） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 针对无监督NLP任务中不平衡数据聚类难以捕捉少数主题的问题，本文提出整合GMM与LLM的定向数据增强方法，实验表明其可保持聚类性能并提升可解释性。

Journal ref Advances in Intelligent Data Analysis: 23rd International Symposium on Intelligent Data Analysis; IDA 2025; Proceedings; pp 246-260

On the Fundamental Impossibility of Hallucination Control in Large Language Models

Michał P. Karpowicz

机构 * Samsung AI Center（三星人工智能中心） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

Comments Mathematics debugged, added examples and illustrations, corrected claims, and re-edited, typos removed

LEX-EC: A Lexical Evidence-Channel Audit Framework for Zero-Shot LLM Personality Classification in Black-Box Settings

LEX-EC：黑盒设置下用于零样本大语言模型人格分类的词汇证据通道审计框架

Brittany Harbison, Ashok K. Goel

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(title)；large language model(abstract)；language model(abstract)；prompting(abstract)

AI总结 研究针对大语言模型人格分类可解释性问题，提出LEX-EC框架，结合多种诊断与词汇消融，通过对不同文本体裁分析，展示特质关联与词汇证据关系，联合评估多项指标，将词汇方法应用于黑盒人格标签可解释性。

Comments Appendix and link to Code repo provided; this version also contains a refined Discussion section and a small error regarding Table 1 was corrected

ELISA: An Interpretable Hybrid Generative AI Agent for Expression-Grounded Discovery in Single-Cell Genomics

ELISA：一种可解释的混合生成式AI代理，用于单细胞组学中的表达基础发现

Omar Coser

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(summary_cn,abstract)；foundation model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 ELISA结合表达嵌入、语义检索和LLM解释，提供交互式单细胞发现，优于CellWhisperer，尤其在基因签名查询中表现突出。

Escaping Mode Collapse in LLM Generation via Geometric Regulation

通过几何调控逃离大语言模型生成中的模式崩溃

Xin Du, Kumiko Tanaka-Ishii

机构 * Department of XXX, University of YYY, Location, Country（XXX系，YYY大学，地点，国家） ； School of ZZZ, Institute of WWW, Location, Country（ZZZ学院，WWW研究所，地点，国家） ； Department of Communications and Computer Engineering, Waseda University, Tokyo, Japan（通信与计算机工程系，早稻田大学，东京，日本） ； Department of Computer Science and Engineering, Waseda University, Tokyo, Japan（计算机科学与工程系，早稻田大学，东京，日本） ； Shanghai Research Institute for Intelligent Autonomous Systems, Tongji University, Shanghai, China（智能自主系统上海研究院，同济大学，上海，中国） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(title)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文从动力系统视角将模式崩溃解释为几何崩溃，并提出轻量级在线状态空间干预方法RMR（通过低秩阻尼调控Transformer值缓存中的自强化方向），显著降低模式崩溃并实现极低熵率下的稳定生成。

Comments Accepted to ICML 2026

CAGE: Certified Authorization under Typed-Return Uncertainty for Tool-Using Agents

CAGE：面向使用工具的智能体的带类型返回不确定性的可验证授权

Blaise Delattre, Cong Wang, Yang Cao

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对使用工具的LLM智能体的授权问题，提出CAGE方法直接验证带绑定错误和数值漂移的联合邻域，可消除点式网关的预算内错误授权，保留部分自主决策，适配多种场景。

Comments Code: https://github.com/tdsai-lab/cage-agent-authorization

TerraNova: A Foundation Model for the Anthropocene

TerraNova：人类世的基础模型

Carlos Rodriguez-Pardo, Massimo Tavoni

机构 * Politecnico di Milano（米兰理工大学） ； RFF-CMCC European Institute on Economics and the Environment (EIEE)（RFF-CMCC欧洲经济与环境研究所） ； Euro-Mediterranean Center on Climate Change (CMCC)（欧洲地中海气候变化中心） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：foundation model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 TerraNova是适配原生几何的基础模型，融合地球物理与社会数据，可重建密集场、适配未见变量，兼具地理空间编码能力与国家层面功能。

Comments 32 pages, 16 figures. Supplementary Information (full methodological specification, ablation programme, extended results, computational cost; 157 pages) available at the project page: https://carlosrodriguezpardo.es/projects/TerraNova/

VFAD: Variational Semantic Prompting Meets Frequency-Adaptive Representation Learning for Zero-Shot Anomaly Detection

VFAD：变分语义提示与频率自适应表示学习结合的零样本异常检测

Peng Chen, Kaige Li, Wei Wang, Mingbo Yang, Wenqiang Wang, Li Shen, Fangjun Huang, Chao Huang

专题命中 知识编辑与模型理解 ：prompting(title,abstract)

AI总结 该研究提出VFAD框架，结合变分语义提示与频率自适应表示学习，在13个工业和医学基准上，其零样本异常检测性能优于现有最先进方法。

UltraSAM3: A Concept-Driven Foundation Model for Universal Ultrasound Image Segmentation

UltraSAM3：一种用于通用超声图像分割的概念驱动基础模型

Bo Xu, Quanhao Zhu, Rui Lin, Boling Zhu, Chenyuan Wang, Hongfei Lin, Feng Xia, Chenhua Ji

机构 * Dalian University of Technology Affiliated Center Hospital（大连大学附属中心医院） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：foundation model(title,abstract)

AI总结 针对现有超声分割方法的任务局限或需专家视觉提示问题，提出概念驱动的UltraSAM3模型及指令引导智能体，在多基准测试中性能优于同类模型，提升了临床交互的实用性。

APPO: Agentic Procedural Policy Optimization

APPO: 智能体程序策略优化

Xucong Wang, Ziyu Ma, Yong Wang, Yuxiang Ji, Shidong Yang, Guanhua Chen, 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） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出APPO方法，通过细粒度分支和程序级优势缩放改进智能体强化学习的信用分配，在13个基准上平均提升近4个点。

Comments 25 pages, including 14 pages of main text and 11 pages of appendix; work in progress

When Model Priors Conflict with Visual Evidence: Mitigating Commonsense-Driven Hallucinations by Selective Prior Calibration

当模型先验与视觉证据冲突时：通过选择性先验校准缓解常识驱动的幻觉

Kesheng Chen, Yamin Hu, Wenjian Luo

专题命中 知识编辑与模型理解 ：language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对视觉-语言模型的常识驱动幻觉，提出选择性先验校准方法，可提升反事实图像准确率并保留常识图像准确率，增益可推广至多类基准。

GALA: Generative Aligned Learning for Adaptive Multimodal Representation in the Taobao Shangou Recommender System

GALA：淘宝商购推荐系统中用于自适应多模态表示的生成对齐学习

Jiping Liu, Zhongmin Zhang, Zisen Sang, Zhijia Fang, Tao Ouyang, Ma Jiang, Shaopeng Liang, Zeyang Hou, Guodong Cao, Jia Jia

专题命中 知识编辑与模型理解 ：pretraining(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文针对外卖推荐系统多模态融合难、语义与行为对齐不足的问题，提出三阶段流程GALA，通过生成式RL对齐阶段弥合预训练-微调差距，在淘宝商购部署后提升了订单量与AUC等指标。

Comments 13 pages, 12 figures, 5 tables. Accepted at the 2026 IEEE International Conference on Data Engineering (ICDE 2026), Industry and Applications Track

AREA3D: Active Reconstruction Agent with Unified Feed-Forward 3D Perception and Vision-Language Guidance

AREA3D: 带有统一前馈3D感知和视觉-语言引导的主动重建代理

Tianling Xu, Shengzhe Gan, Leslie Gu, Yuelei Li, Fangneng Zhan, Hanspeter Pfister

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； California Institute of Technology（加州理工学院） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 AREA3D通过统一前馈3D感知与视觉-语言引导，实现高效主动3D重建，尤其在稀疏视角下提升重建精度。

Journal ref Tianling Xu, Shengzhe Gan, Leslie Gu, Yuelei Li, Fangneng Zhan, Hanspeter Pfister. The IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (The IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)), 2026

ST-WAM: Semantic-Temporal World Action Model for Robust Manipulation under Visual Distribution Shifts

ST-WAM：面向视觉分布偏移下鲁棒操作的语义-时间世界动作模型

Mingxin Wang, Bin Hu, Bin Qian, Kaitao Jiang, Haoning Wu, Feng Yan, Bowen Jing, Ruiyang Hao, Enyi Wang, Kangning Niu, Yandan Yang, Mu Xu, Yan Wang, Houde Liu, Tianlun Li

专题命中 知识编辑与模型理解 ：pretraining(abstract)

AI总结 该研究针对视觉分布偏移下机器人操作的鲁棒性问题，提出ST-WAM模型，采用DINOv3等技术，在多个基准测试中取得优异性能，大幅提升了偏移场景下的零样本操作表现。

Comments 9 pages, 5 figures