语言大模型 / LLM

FOCUS: FP4 Optimization via Coupled-Relaxation and Dual-Granularity Scaling

FOCUS：通过耦合松弛与双粒度缩放实现FP4优化

Xianglong Yan, Hong Liu, Chengzhu Bao, Tianao Zhang, Guanghua Yu, Jianchen Zhu, Yulun Zhang

机构 * Tencent（腾讯） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；post-training(abstract)

AI总结 FOCUS是一种后训练量化框架，通过耦合松弛与双粒度缩放优化FP4，在不增加推理开销的情况下，于MXFP4和NVFP4格式下实现了LLM的最优FP4精度。

RefactorAssist: Agentic Refinement for Reliable Code Refactoring

RefactorAssist：用于可靠代码重构的智能体式优化工具

Jonathan Cordeiro, Shayan Noei, Ying Zou

专题命中 效率与部署 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对LLM生成代码重构的错误问题，开发了RefactorAssist智能体，通过静态修复结合测试引导的智能体修复，将重构累计通过率提升至94.2%，提高了LLM重构代码的可靠性。

Comments 27 pages, 10 figures, submitting to ACM TOSEM

AIC-VDS: Attention-Based In-Context Learning for Joint Velocity Control and Data Collection Scheduling in Multi-UAV-Assisted Pipeline Monitoring

AIC-VDS：面向多无人机辅助管道监测的联合速度控制与数据采集调度的基于注意力的上下文学习

Yousef Emami, Miguel Gutierrez Gaitan, Atefeh Hajijamali Arani, Jingjing Zheng, Hao Zhou

机构 * IEEE 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对多无人机辅助管道监测中丢包率高的问题，提出AIC-VDS框架，通过注意力模块压缩输入后利用LLM生成调度与速度决策，可将平均提示长度降50%并稳定丢包率。

Breaking the Rounding Trap: Securing LLMs against Quantization-Conditioned Backdoors

打破舍入陷阱：保护LLM免受量化条件后门攻击

Aoying Zheng, Anqi Du, Zizhuang Deng, Yuxuan Chen

专题命中 效率与部署 ：LLM(title_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 提出QuantGuard方法，通过可微舍入控制变量和误差引导的舍入反转约束等机制，在仅使用少量校准数据且不修改量化算法的情况下，阻断后门激活路径，有效降低攻击成功率至接近干净模型水平。

Enhancing Regime Shift Detection Using Unstructured Data: A Study on the Treasury Market

利用非结构化数据增强制度转换检测：国债市场研究

Mingxuan Yi, Vidal Mehra, Jing Chen, John Cartlidge

机构 * School of Engineering Mathematics and Technology, University of Bristol, UK（布里斯托大学工程数学与技术学院） ； Propellant Digital B.V., Amsterdam, Netherlands（荷兰阿姆斯特丹Propellant Digital公司） ； School of Mathematics, Cardiff University, UK（卡迪夫大学数学学院） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract,comments)；language model(abstract,comments)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出一种结合大语言模型推理与统计检验的文本增强型制度转换检测框架，在国债市场数据上实现F1=0.82，优于纯数据驱动方法。

Comments 9 pages, 4 figures. Selected for Long Oral presentation at the International Symposium on Large Language Models for Financial Services (FinLLM@IJCAI 2026), Bremen, Germany, 15 August 2026 (non-archival). Code available at: https://github.com/mingxuan-yi/regime_shift

Orchestrating Dual-Boundaries: An Arithmetic Intensity Inspired Acceleration Framework for Diffusion Language Models

协调双边界：一种受算术强度启发的加速框架用于扩散语言模型

Linye Wei, Wenjue Chen, Pingzhi Tang, Xiaotian Guo, Le Ye, Runsheng Wang, Meng Li

机构 * Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：language model(title,abstract)；large language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 ODB-dLLM通过协调双边界，利用算术强度差异优化扩散语言模型的推理速度，显著提升效率并减少准确性损失。

Comments Accepted by DAC 2026

LaCache: Robust Semantic Caching for LLM Serving

LaCache：面向大语言模型服务的鲁棒语义缓存

Jiacheng Liang, Yuhui Wang, Tanqiu Jiang, Ting Wang

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 LaCache是一种新型语义缓存方案，通过检查查询及其前k个解码标记的缓存命中，可抵御缓存碰撞攻击，提升响应相关性，经多种大语言模型及基准验证了其安全性与效率优势。

Comments 10 pages

TEAM: Temporal-Spatial Consistency Guided Expert Activation for MoE Diffusion Language Model Acceleration

TEAM: 时空一致性引导的专家激活用于MoE扩散语言模型加速

Linye Wei, Zixiang Luo, Pingzhi Tang, Meng Li

机构 * Institute for Artificial Intelligence（人工智能研究院） ； School of Integrated Circuits（集成电路学院） ； Yuanpei College（元培学院） ； Beijing Advanced Innovation Center for Integrated Circuits（北京集成电路先进创新中心） 纠错

专题命中 效率与部署 ：language model(title,abstract)；large language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对MoE扩散语言模型中专家激活过多导致推理开销大的问题，提出TEAM框架，利用路由决策的时空一致性，通过保守激活和激进推测解码实现加速，最高提速2.2倍且性能损失极小。

Comments Accepted by ICML 2026

Agentic Coding in the Wild: Characterizing GitHub Copilot Traces at Production Scale

野外环境下的智能体编码：生产规模下GitHub Copilot轨迹的特征分析

Banruo Liu, Haoran Qiu, Íñigo Goiri, Rodrigo Fonseca, Ricardo Bianchini, Esha Choukse

机构 * Microsoft Azure Research（微软Azure研究院） ； Microsoft Azure（微软Azure） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 该研究对GitHub Copilot等AI编码智能体的生产规模轨迹进行特征分析，揭示其工作负载特性，设计轻量级空闲预测器，为智能体原生LLM服务基础设施提供实证基础。

TextNCA: Neural Cellular Automata for Language Modeling via Hierarchical Local Attention

TextNCA：通过分层局部注意力实现语言建模的神经细胞自动机

Avni Mittal, Avinash Anand, Ashutosh Kumar, Dikshant Kukreja, Kritarth Prasad, Sushane Dulloo, Erik Cambria, Timothy Liu, Zhengkui Wang, Rajiv Ratn Shah

机构 * Singapore Institute of Technology（新加坡理工学院） ； IIIT Delhi（德里印度信息技术学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； NVIDIA AI Technology Centre（英伟达人工智能技术中心） 纠错

专题命中 效率与部署 ：language model(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本研究提出分层局部注意力的TextNCA模型作为分析探针，发现其性能受从窄到宽的分阶段调度主导，迭代和GRU门控等仅带来小增益。

Harnessing Adversarial Distillation to Customise Debiased, Disease-Specific Pathology Foundation Models for Breast Cancer

利用对抗蒸馏定制去偏差的、针对乳腺癌的疾病专用病理学基础模型

Zhiwei Chen, Yang Hu, Yuxiang Xiao, Yakun Ju, Tianyang Zhang, Yingxue Xu, Wei Li, Hao Chen, Jens Rittscher, Kaixiang Yang

机构 * School of Computer Science and Engineering, South China University of Technology（华南理工大学计算机科学与工程学院） ； School of Computing and Mathematical Sciences, University of Leicester（莱斯特大学计算与数学科学学院） ； Leicester Cancer Research Centre, University of Leicester（莱斯特大学莱斯特癌症研究中心） ； Department of Engineering Science, University of Oxford（牛津大学工程科学系） ； Nuffield Department of Medicine, University of Oxford（牛津大学纳菲尔德医学院） ； Department of Computer Science and Engineering, The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学计算机科学与工程学系） ； ZoyMed（佐医医疗（ZoyMed）） 纠错

专题命中 效率与部署 ：foundation model(title,abstract)

AI总结 本研究提出SmartStu框架，通过多教师集成蒸馏与对抗蒸馏等技术，定制出比通用PFMs小30倍以上且性能相当的乳腺癌专用病理学基础模型。

Comments 11 pages, 2 figures, 2 tables. Accepted to MICCAI 2026 (early accept)

Seeing the Unseen: Towards Training-Free Inspection for Wind Turbine Blades Using Knowledge-Augmented Vision Language Models

看见不可见：基于知识增强视觉语言模型的无训练风机叶片检测方法

Yang Zhang, Qianyu Zhou, Farhad Imani, Jiong Tang

专题命中 效率与部署 ：language model(title,abstract)

AI总结 该研究提出结合RAG与VLM的零样本风机叶片检测框架，构建多模态知识库，在小样本测试中表现优于基线，为工业检测提供数据高效方案。

FRAMES: Guarded and Dual-Objective Skill Evolution for Agents in Policy-Governed Enterprise Workflows

FRAMES：面向策略管控型企业工作流中智能体的受保护双目标技能演化

Xuhui Wang, Ruoqi Shu, Chen Dan, Tianhua Xu, Mengxi Luo, Yanming Mai, Bo Wan

机构 * BMO Financial Group（加拿大蒙特利尔银行金融集团） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对LLM智能体在受策略约束的企业工作流中改进难的问题，提出FRAMES闭环框架，可从现有资产冷启动技能并通过多机制演化，在保持可审计性的同时实现最优准确性-成本权衡，且结果可在tau-bench复现。

Search-GRT: Guided Retrieval Training of Search Agents to Optimize for Complex Question Answering

Search-GRT：面向复杂问答任务优化的搜索智能体引导检索训练

Aounon Kumar, Sudipta Paul, Vivek Kulkarni, Vijay Srinivasan, Srinivas Chappidi

机构 * AI Center-Mountain View, Samsung Electronics（三星电子山景城AI中心） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(summary_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对LLM搜索的奖励稀疏问题，提出GRT方法，通过真实信息限制检索过程，在多跳问答等任务上实现超40%性能提升并提高训练效率。

Comments Accepted at Interspeech 2026

Rethinking Inference-Time Scaling: Efficiency Limits and Linguistic Signals

重新思考推理时缩放：效率极限与语言信号

Junlin Wang, Shang Zhu, Jon Saad-Falcon, Ben Athiwaratkun, Qingyang Wu, Jue Wang, Shuaiwen Leon Song, Ce Zhang, Bhuwan Dhingra, James Zou

机构 * Duke University（杜克大学） ； Together AI ； University of Chicago（芝加哥大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究分析推理时缩放的效率极限，发现非推理模型存在无法突破的推理底线，多数投票优于复杂框架，还识别出正确性的语言信号，为高效推理智能体提供了新路径。

Comments update figures, writings

REFLEX: Rethinking MoE Inference as Refinement-Aware Compute Allocation in Diffusion Language Models

REFLEX：将MoE推理重新思考为扩散语言模型中的感知细化的计算分配

Xiang Xia, Cheng Yan, Yiming Zhang, Jiazheng Liu, Hongyu Zhang, Wuyang Zhang

专题命中 效率与部署 ：language model(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 REFLEX是一种无需训练的MoE推理方法，通过粗到细的专家预算分配和前沿进度分数，在扩散语言模型中平均减少15%专家计算量，同时保持或提升生成质量，实现更优的质量-计算权衡。

Stop When Memory Suffices: Evidence-Conditioned Progressive Execution for LLM Agents

当内存充足时停止：面向大语言模型智能体的证据条件渐进式执行

Yidan Lin, Kaixiang Wang, Jiong Lou, Jie Li

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,abstract_cn)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 该研究针对大语言模型智能体记忆系统的延迟与质量矛盾，提出Router-Mem框架，通过证据条件渐进式执行，在降低推理时间的同时保持了优异的任务性能。

Expert-Choice Routing Enables Adaptive Computation in Diffusion Language Models

专家选择路由使扩散语言模型实现自适应计算

Shuibai Zhang, Caspian Zhuang, Chihan Cui, Zhihan Yang, Fred Zhangzhi Peng, Yanxin Zhang, Haoyue Bai, Zack Jia, Yang Zhou, Guanhua Chen, Ming Liu

机构 * University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Scitix ； Cornell University（康奈尔大学） ； Duke University（杜克大学） ； UC Davis（加州大学戴维斯分校） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：language model(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 本文提出专家选择路由方法，通过确定性负载平衡提升扩散语言模型的吞吐量和收敛速度，并展示如何通过时间步依赖的专家容量优化计算分配，从而在匹配FLOPs下提升性能。

Comments Accepted at COLM 2026

Agent-Native Task-Oriented Communication with Joint Token Compression Coding and Modulation

面向智能体原生的任务导向通信：联合令牌压缩编码与调制

Zhuoran Xiao, Yihang Huang, Tianyu Jiao, Xiaohua Xu, Yin Xu

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；foundation model(abstract)

AI总结 该研究针对无线令牌通信系统的原生设计缺口，提出AI原生语义通信框架JTCM，通过两阶段训练实现任务导向的令牌传输，可降低传输开销并提升任务精度与鲁棒性。

Comments This paper is accepted by IEEE Globecom 2026, to appear

HorizonServe: Coordinating Request Scheduling with GPU Sharing for Omni-Model Serving

HorizonServe：面向全模态模型服务的请求调度与GPU共享协调系统

Yuning Zhang, Dong Yuan

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 HorizonServe是一款单GPU全模态模型服务系统，通过协调请求准入与GPU分配，提升了SLO达成率并降低了首响应延迟，解决了全模态模型统一部署的调度问题。

GenPage: Towards End-to-End Generative Homepage Construction at Netflix

GenPage：面向Netflix主页的端到端生成式构建

Lequn Wang, Jiangwei Pan, Linas Baltrunas

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract,abstract_cn)；pretraining(abstract)；post-training(abstract)

AI总结 提出GenPage，用单一Transformer替代传统多阶段推荐栈，通过自回归生成整个主页，结合预训练与后训练，在线A/B测试中核心指标提升0.24%，延迟降低20%。

Comments Accepted at ACM RecSys 2026. Author's accepted version

DAVET: Denoising-Aware Visual Evidence Trajectory Allocation for Diffusion Vision-Language Models

DAVET：面向扩散视觉-语言模型的降噪感知视觉证据轨迹分配

Yongkang Zhou, Xiang Xia, Cheng Yan, Fan Xu, Wuyang Zhang

专题命中 效率与部署 ：language model(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 DAVET 是一种无需训练的框架，通过根据扩散视觉-语言模型的生成状态自适应分配视觉证据，实现平均 1.55 倍加速且仅 1.86% 的平均性能下降，降低了视觉条件成本。

CRAFT: Compression via Recursive Adaptive Fusion of Video Tokens for Vision-Language Models

CRAFT：面向视觉语言模型的基于视频令牌递归自适应融合的压缩方法

Yu Chen, Xiaohong Li, Xiaole Wang, Jianjin Zhang, Jun Sun, Yafeng Deng

专题命中 效率与部署 ：language model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对视觉语言模型视频令牌压缩效率与适应性的权衡问题，提出CRAFT方法，通过解耦令牌选择与融合实现高效压缩，在8倍压缩时保留97%主干准确率且性能优于现有方法。

Comments 11 pages, 5 figures

Linguistic Context Recodes Visual Representations in Vision-Language Models

语言上下文对视觉语言模型中的视觉表示进行重编码

Brian Song, Michael A. Lepori, Ellie Pavlick

机构 * Brown University（布朗大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：language model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究揭示视觉语言模型中语言上下文会重编码视觉表示，通过对比引导向量和属性调制两种机制，为跨模态动态处理提供了因果证据。

DAG-FM: A Foundation Model for Causal Discovery under Heterogeneous Causal Mechanisms

DAG-FM：异构因果机制下因果发现的基础模型

Yikang Chen, Zhengkang Guan, Haoyuan Qian, Xingxuan Zhang, Peng Cui, Yi Yang, Fei Wu, Kun Kuang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：foundation model(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对观测表格数据因果发现难题，提出DAG-FM基础模型，通过自回归阶段、表格交互块及叶专家混合处理复杂情况，经迭代推理构建DAG，在合成及真实数据集上性能优于传统算法和其他模型。

Comments 33 pages, 9 figures, 12 tables, preprint

Beyond One Output: Visualizing and Comparing Distributions of Language Model Generations

超越单一输出：语言模型生成分布的可视化与比较

Emily Reif, Claire Yang, Jared Hwang, Deniz Nazar, Noah A. Smith, Jeff Heer

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Allen Institute for AI（Allen人工智能研究所） 纠错

专题命中 效率与部署 ：language model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出GROVE工具，通过可视化语言模型生成的分布结构，帮助用户更全面地理解生成过程中的模式和敏感性，提升任务迭代效果。

HarnessCompass: Guiding Automatic Harness Evolution toward Generalizable and Effective Agent Harnesses

HarnessCompass：引导自动 harness 进化以生成可泛化且有效的智能体 harness

Luan Zhang, Ruochen Zhou, Dandan Song, Zhengyu Chen, Yuhang Tian, Jun Yang, Huipeng Ma, Chenhao Li, Guangyuan Feng, Xudong Li, Yizhou Jin, Yan Xu

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 HarnessCompass 是一种自动 harness 进化框架，通过约束进化、主动反馈和组件式优化，在 SWE-bench Verified 上用 GPT-5.4 使 Pass@1 提升至 66%，且泛化能力优于现有方法。

RAP: KV-Cache Compression via RoPE-Aligned Pruning

基于RoPE对齐的KV缓存压缩（RAP）

Jihao Xin, Tian Lyu, David Keyes, Hatem Ltaief, Marco Canini

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 RAP通过RoPE对齐剪枝技术，有效压缩KV缓存、注意力参数和FLOPs，同时保持模型精度，显著降低推理延迟。

RH-RAG: Trustworthy Long-Form Generation for Privacy-Constrained Settings

RH-RAG：适用于隐私受限场景的可信长文本生成

Raj Shekhar Singh

机构 * Indian Institute of Technology, Roorkee（鲁尔基印度理工学院） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract,abstract_cn)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 该研究针对隐私受限场景下的长文本生成难题，提出基于本地语言模型的多智能体框架RH-RAG，通过三阶段协同生成与双层检索索引提升生成质量，且兼顾数据隐私。

Comments accepted in KDD 2026 SeT-LLM Workshop

Local Margin Restoration for Test-Time Adaptation of Vision-Language Models

用于视觉-语言模型测试时适应的局部间隔恢复

Yan Huang, Guowei Wang, Xu Wang, Kangjun Liu, Xin Lin

机构 * Guangzhou University（广州大学） ； The Second Affiliated Hospital of Guangzhou University of Chinese Medicine（广州中医药大学第二附属医院） ； Jinan University（暨南大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

专题命中 效率与部署 ：language model(title,abstract)

AI总结 针对视觉-语言模型测试时分布偏移导致的性能下降问题，提出局部间隔恢复框架，通过样本级受保护间隔恢复与流级双阶段稳定机制，在多数据集上实现优于现有基线的性能。

Comments Accepted by ACM MM 2026