语言大模型 / LLM

Two Sides of the Same Coin: Co-Evolving Search for Cross-Task Attacks on Vision-Language Models

同一硬币的两面：面向视觉-语言模型跨任务攻击的协同演化搜索

Xuanhui Lin, Junhao Dong, Mingrong Gong, Yucheng Chen, Xinghua Qu, 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） ； School of Electrical Engineering and Automation, Fuzhou University（福州大学电气工程与自动化学院） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

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

AI总结 针对视觉-语言模型易受对抗扰动的问题，提出协同演化跨模态攻击框架，联合优化文本与视觉空间，在多任务上展现出强攻击性能与跨任务可迁移性。

Comments 15 pages, 7 figures, and 8 tables; includes supplementary material

An Internet for the KV Cache: Rethinking Classical Infrastructure Boundaries in the LLM Inference Age

面向KV缓存的互联网：在大语言模型推理时代重新思考经典基础设施边界

Siddhant Ray, Nick Feamster, Junchen Jiang

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,abstract)

AI总结 该研究提出面向KV缓存的互联网愿景，主张跨云与数据中心解耦计算与KV缓存存储，将KV缓存管理作为内容分发系统，以最小化大语言模型推理的延迟与成本。

Understanding Synergistic Interactions among Pathology Foundation Models via Adaptive Fusion

通过自适应融合理解病理基础模型间的协同交互作用

Yuxiang Xiao, Yang Hu, Bin Li, Tianyang Zhang, Zexi Li, Huazhu Fu, 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） ； A*STAR, Singapore（新加坡科技研究局） 纠错

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

AI总结 本研究针对病理基础模型存在的表示偏差问题，提出AdaFusion自适应融合框架，在三个公共基准上验证其性能优于单个模型及其他融合方法，还可提供可解释的组织可视化。

Comments 11 pages, 2 figures, 3 tables

DeCLIP: Decoupled Prompting for Multi-Label Class-Incremental Learning with CLIP

DeCLIP：基于CLIP的多标签类增量学习的解耦提示

Kaile Du, Zihan Ye, Junzhou Xie, Yixi Shen, Yuyang Li, Fuyuan Hu, Ling Shao, Guangcan Liu, Joost van de Weijer, Fan Lyu

机构 * School of Automation, Southeast University, China（东南大学自动化学院） ； University of the Chinese Academy of Sciences, China（中国科学院大学） ； Suzhou University of Science and Technology, China（苏州科技大学） ； Computer Vision Center, Spain（西班牙计算机视觉中心） 纠错

专题命中 效率与部署 ：prompting(title,abstract)

AI总结 DeCLIP通过解耦CLIP表示和引入适应性相似度温控策略，有效提升了多标签类增量学习中的分类性能和抑制假阳性率的能力。

EPM-RL: Reinforcement Learning for On-Premise Product Mapping in E-Commerce

EPM-RL：电商产品映射的强化学习方法

Minhyeong Yu, Wonduk Seo

机构 * AI Research, Enhans（AI研究，Enhans） 纠错

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

AI总结 本文提出EPM-RL框架，通过强化学习提升电商产品映射的准确性和效率，解决传统方法依赖外部API和高成本的问题，实现私有部署和低成本运营。

Comments preprint

Journal ref Proceedings of the AAAI Symposium Series, vol. 9, no. 1, p. 227, 2026

LangFIR: Discovering Sparse Language-Specific Features from Monolingual Data for Language Steering

LangFIR: 从单语数据中发现稀疏语言特定特征以实现语言引导

Sing Hieng Wong, Hassan Sajjad, A. B. Siddique

机构 * University of Kentucky（肯塔基大学） ； Dalhousie University（达尔豪斯大学） 纠错

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

AI总结 LangFIR通过仅使用少量单语数据和随机令牌序列，发现稀疏语言特定特征，从而在多语言生成控制中实现高准确率，优于单语基线和依赖平行数据的方法。

Comments Accepted to COLM 2026

PatchAlign3D: Local Feature Alignment for Dense 3D Shape Understanding

PatchAlign3D: 本地特征对齐用于密集3D形状理解

Souhail Hadgi, Bingchen Gong, Ramana Sundararaman, Emery Pierson, Lei Li, Peter Wonka, Maks Ovsjanikov

机构 * École polytechnique（巴黎政治学院） ； University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； KAUST（王国立阿联酋科技大学） 纠错

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

AI总结 PatchAlign3D通过点云直接生成语言对齐的片段特征，实现高效零样本3D部分分割，优于传统渲染方法。

Comments CVPR 2026. Project website: https://souhail-hadgi.github.io/patchalign3dsite/

Advancing Relevance Measurement with Vision-Language Models for Web-Scale Search

利用视觉语言模型推进Web规模搜索的相关性测量

Han Wang, Alex Whitworth, Pak Ming Cheung, Zhenjie Zhang, Krishna Kamath, Xi Chen, Roberto Konow, Kurchi Subhra Hazra

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

AI总结 本研究提出基于VLM的自动化相关性评估流水线，部署于Pinterest搜索A/B实验，验证其与人工标注一致性，提升评估效率，降低MDEs，助力优化搜索体验。

Comments RecSys'26 Industry track

Tevatron Meets Megatron: Expert-Parallel LLM Reranker Training on an Academic Budget

特瓦特龙遇上巨神：学术预算下的专家并行大语言模型重排序器训练

Zhichao Xu, Xueguang Ma, Shengyao Zhuang, Luyu Gao, Wenqian Ye, Yu Wang, Jamie Callan, Jimmy Lin

专题命中 效率与部署 ：LLM(title)；分类 cs.LG

AI总结 该研究提出Tevatron 3.0，集成Megatron-Core后端实现专家并行，在学术预算下成功训练30B参数MoE重排序器，其性能优于稠密模型且推理吞吐量更高。

Behavioral Grammar: Detecting Adaptive Malware via Tiny Language Model Priors and Second-Order Temporal Analysis

行为语法：通过微型语言模型先验和二阶时序分析检测自适应恶意软件

Zihan Luo

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

AI总结 本文提出Behavioral Grammar架构，用0.88M参数的TinyGPT学习主机行为语法，结合多模块提升检测能力，在AAA威胁下实现93%检测率，建立利于防御者的结构不对称性。

Comments 29 pages, 8 figures

Who Gets Named: Citation Type Predicts Individual Naming by Grounded Language Models, and a Roster Instrument Captures 0.5% of It

谁会被提及：引用类型可预测基础语言模型的个体提及情况，而一份名册工具仅捕捉到其中的0.5%

Dmitrij Żatuchin

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

AI总结 研究在买家选人的类别中，通过API调用研究语言模型提及个体情况，发现类别主导、模型有差异，引用类型可预测提及，引用量不能，还通过名册测量个体AI可见性，发现其只覆盖模型行为的一小部分且不具代表性。

Comments 28 pages, 5 figures. Data: https://doi.org/10.5281/zenodo.21612690

SIGMA: Semantic Identifier Grouping for Molecular Autoregression

SIGMA: 通过自回归对比学习实现的结构不变生成分子对齐用于化学语言模型

Xinyu Wang, Fei Dou, Jinbo Bi, Minghu Song

机构 * School of Computing, University of Connecticut（康涅狄格大学计算学院） ； Institute for Artificial Intelligence, University of Georgia（佐治亚大学人工智能研究所） ； Institute of Hydrobiology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院水生生物研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出SIGMA方法，通过自回归对比学习解决分子序列生成中的结构不一致问题，提升生成效率与结构多样性。

Comments 9 pages, 2 figures, and 4 tables

RING: Retrieval-Internalized Generation for Continual Large-Scale Knowledge Injection

RING：用于持续大规模知识注入的检索内化生成

Shicheng Xu, Liang Pang, Liyi Chen, Zihao Wei, Jingcheng Deng, Yan Gao, Yi Wu, Yao Hu, Huawei Shen, Xueqi Cheng

机构 * State Key Laboratory of AI Safety, Institute of Computing Technology, CAS（中国科学院计算技术研究所人工智能安全国家重点实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Xiaohongshu Inc.（小红书科技有限公司） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract)；pretraining(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 RING是一种将检索内化的范式，通过三阶段训练学习参数化记忆的检索策略，在自主构建的News-2025基准上，其知识注入的准确性与效率优于或匹配现有方法。

Comments 16 pages

Slot2Text: Object-Centric Visual Tokenization for Efficient and Spatially Traceable Surgical MLLMs

Slot2Text：面向高效且空间可追溯的手术多模态大语言模型的以对象为中心的视觉分词

Guiqiu Liao, Matjaz Jogan, Daniel A. Hashimoto

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

AI总结 Slot2Text将视觉输入转为槽潜变量，推出双模式手术MLLM，在多基准上实现高效推理，Slot2Text-Fast大幅降本，Slot2Text-Reason支持可追溯空间推理。

Comments 17 pages, 8 Figures

When Replanning Becomes the Bottleneck: Budgeted Replanning for Embodied Agents

当重规划成为瓶颈：具身智能体的预算型重规划

Shuaijun Liu, Feiyang You, Xingwei Chen, Ningxin Su

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

AI总结 针对具身智能体重规划延迟超标的瓶颈问题，提出搭载E-RECAP渐进式token剪枝方法的BRACE控制器，通过预算控制循环减少token消耗、降低SLO违反率，在多平台任务中提升了重规划的实时性与成功率。

Comments 20 pages total: 9 pages main text, 3 pages references, and 8 pages appendix; 18 figures and 32 tables. Accepted at ICML 2026

Inference-Time Policy Alignment for Fair Reinforcement Learning

用于公平强化学习的推理时策略对齐

Umer Siddique, Peilang Li, Conor Wallace, Yongcan Cao

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

AI总结 该研究提出乘法策略塑造框架，在不更新预训练RL策略参数的情况下，于推理时提升公平性，同时保留核心任务性能，适用于各类深度RL智能体。

Comments Accepted at the Reinforcement Learning Conference (RLC) 2026. 13 pages main + appendix, 5 figures, 6 tables

DiffusionGemma Technical Report

DiffusionGemma 技术报告

DiffusionGemma Team, Adrien Ali Taïga, James Assiene, Daniele Calandriello, Rahma Chaabouni, João Gante, Tamara von Glehn, Nate Keating, Chris Knutsen, Martin Kukla, Tianlin Liu, Ivan Lobov, Ofir Nabati, João Gabriel Oliveira, Nicolas Perez-Nieves, Nastasia Prutianova, Bobak Shahriari, Jean Tarbouriech, Pavel Tyletski, Çağlar Ünlü, Cindy Wu, Glenn Cameron, Jerome Connor, Sertan Girgin, Maarten Grootendorst, Alon Levkovitch, Eliya Nachmani, Omar Sanseviero, Piotr Stanczyk, Quentin Berthet, Andrew Campbell, Clément Crepy, Valentin De Bortoli, Arnaud Doucet, Romuald Elie, Alexandre Galashov, Klaus Greff, Alexis Jacq, David Ruhe, Yu-Han Wu, Sebastian Flennerhag, Brendan O'Donoghue, George Scrivener, Shantanu Thakoor

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

AI总结 本研究推出开放权重语言模型 DiffusionGemma，通过并行优化 256 个 token 块规避 AR 模型顺序解码瓶颈，经两阶段微调后实现 1500 token/秒生成速度，性能优于带推测解码的 AR 模型，还支持多模态等功能并为混合解码提供方向。

Neural Circuit Function Inference with LLMs

基于大型语言模型的神经环路功能推断

Yijie Yin, Albert Cardona

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

AI总结 该研究提出LLantia方法，结合连接组与文献，分层推断神经环路及细胞类型功能，以果蝇大脑为对象验证方法，为神经环路研究提供支撑。

Comments 26 pages, 7 figures

Group-Reflective Self-Distillation for Agentic Reinforcement Learning

面向智能体强化学习的组内自蒸馏方法

Binbin Zheng, Zijun Xie, Guanqun Zhao, Enlei Gong, Xing Ma, Xiaoliang Fu, Zeyu Chen

机构 * Baidu（百度） 纠错

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

AI总结 该研究针对智能体强化学习中终端奖励监督粗粒度的问题，提出组内自蒸馏方法，利用策略自身已验证轨迹生成指导，细化回合级信用分配，在多环境多模型上性能优于基线且泛化性更好。

Multi-Objective Structured Pruning of LLMs for Latency and Model Size Optimization

用于延迟和模型大小优化的大语言模型多目标结构化剪枝

Muhammad Junaid Ali, Smail Niar, El-Ghazali Talbi

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

AI总结 针对大语言模型在边缘计算环境部署的挑战，提出硬件感知多目标结构化剪枝框架，分两阶段优化，粗粒度移除模块，细粒度搜索最优剪枝率，实验证明能降低模型复杂度，在多方面实现良好权衡，适合边缘部署。

Comments Submitted to the ICTAI 2026 (under review)

GradientStabilizer:Fix the Norm, Not the Gradient

GradientStabilizer：固定范数，而非梯度

Tianjin Huang, Zhangyang Wang, Haotian Hu, Zhenyu Zhang, Gaojie Jin, Xiang Li, Li Shen, Jiaxing Shang, Tianlong Chen, Ke Li, Lu Liu, Qingsong Wen, Shiwei Liu

机构 * Department of Computer Science, University of Exeter（埃克塞特大学计算机科学系） ； Department of Mathematics and Computer Science, Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学数学与计算机科学系） ； School of the Gifted Young, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学天才青年学院） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校电气与计算机工程系） ； Department of Computer Science, University of Reading（阅读大学计算机科学系） ； School of Cyber Science and Technology, Sun Yat-sen University（中山大学网络科学与技术学院） ； Department of Computer Science, The University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校计算机科学系） ； ELLIS Institute Tubingen（图宾根ELLIS研究所） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所） ； Tübingen AI Center, Tübingen, Germany（图宾根人工智能中心，德国图宾根） ； College of Computer Science, Chongqing University（重庆大学计算机学院） 纠错

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

AI总结 提出GradientStabilizer，一种轻量级梯度变换方法，通过统计稳定的梯度范数估计替换更新幅度，在不改变梯度方向的前提下抑制极端梯度尖峰，从而提升训练稳定性并减少发散。

Comments Accepted By ICML2026

Distill What RGB Can Recover: Privileged 3D Evidence for RGB-Only Vision-Language Models

蒸馏RGB可恢复的内容：面向仅RGB视觉-语言模型的特权3D证据

Yanbin Hu, Jin Cui, Jun Ye, Jiepeng Zhou, Jiangcheng Song, Boran Zhao, Pengju Ren

专题命中 效率与部署 ：language model(title)

AI总结 本研究提出特权3D证据蒸馏框架，将训练时的3D证据转化为仅RGB视觉-语言模型的空间推理能力，使仅RGB学生模型在11项指标上均优于基线，验证了该方法的有效性。

WorldMirror: Universal 3D World Reconstruction with Any-Prior Prompting

WorldMirror：基于任意先验提示的通用三维世界重建

Yifan Liu, Zhiyuan Min, Zhenwei Wang, Junta Wu, Tengfei Wang, Yixuan Yuan, Yawei Luo, Chunchao Guo

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯混元） 纠错

专题命中 效率与部署 ：prompting(title)

AI总结 本研究提出WorldMirror这一统一前馈模型，可整合多种几何先验并生成多种三维表示，在多类三维几何任务的基准测试中达到最优性能且推理效率高。

Comments Accepted to ICML 2026. Code: https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanWorld-Mirror Project page: https://3d-models.hunyuan.tencent.com/world/

MedSAM2-Anatomy: Training-Free Inference-Time Optimization for Musculoskeletal Segmentation

MedSAM2-Anatomy：面向肌肉骨骼分割的无训练推理时优化方法

John Garcia Henao, Nicholas Bünger, Benedikt Herzog, Cindy Guerrero Toro, Benjamin Vella, Matthias Biner, Rico Brütsch, Carmen Castroviejo Fernandez, Felix Öttl, Norman Juchler, Armando Hoch, Bettina Hochreiter, Sven Hirsch, Sebastiano Caprara

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

AI总结 MedSAM2-Anatomy是一种无训练的推理时优化框架，通过融合专家模型生成的自动解剖提示，提升冻结分割模型的髋部、肩部肌肉骨骼分割性能，无需人工提示或模型重训。

Comments Original research manuscript (13 pages, 4 figures, 2 tables). No prior publication

From Chains to Trees: Parent-Conditioned Drafting for Semi-Autoregressive Speculative Decoding

从链到树：用于半自回归投机解码的父条件生成方案

Zixian Li, Tong Li, Chi Xie, Xiaohui Song, Haonan Lu

机构 * OPPO AI Center（OPPO人工智能中心） 纠错

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

AI总结 该研究针对半自回归生成器DSpark的线性生成缺陷，提出父条件生成树（PCTree），通过为每个父节点生成多分支候选序列分配验证预算，在Qwen3系列模型及9个基准上显著提升了投机解码的推理加速效果。

ET-Prune: Evidence-Aware Dynamic Budgeting for Visual Token Pruning in Text-Rich MLLMs

ET-Prune：面向文本丰富型多模态大语言模型的视觉 token 剪枝的证据感知动态预算分配

Zizhong Ding, Junxian Li, Kai Liu, Shaoqiu Zhang, Xiao Xiao, Linghe Kong, Yulun Zhang

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

AI总结 ET-Prune 是一种无需训练的视觉 token 剪枝框架，通过证据分配实现动态预算，在文本丰富的多模态任务中，于约一半 token 保留量下，在 OCRBench-v2、MMBench v1.1 等基准上取得优于基线的性能，实现了质量与成本的良好平衡。

Comments Code and supplementary material is at https://github.com/Labyrinth0419/ET-Prune

Effective and Efficient Context Retrieval via Partial Dependency Graph for Repository-Level Code Generation

基于部分依赖图的高效上下文检索用于仓库级代码生成

Zhongxin Liu, Zhonghao Jiang, Zhifan Ye, Haoye Wang, Jiakun Liu, Xiaoxue Ren

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

AI总结 该研究针对仓库级代码生成中RAG方法的不足，提出基于部分依赖图的DyRetriever，构建DyCoder并在CoderEval、DevEval上取得显著性能提升且效率更高。

Comments Accepted by ASE 2026

PCSD: Persistent Consistency for Self-Distillation in Agentic Reinforcement Learning

PCSD：智能体强化学习中自蒸馏的持久一致性

Chunji Lv, Yangguang Wei, Junlin Liu, Yang Gao, Ming Liu, Xinming Wang, Jinyang Wu, Guoren Wang, Changsheng Li

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

AI总结 该研究针对智能体强化学习中奖励稀疏问题，提出PCSD方法，通过持久一致性推导蒸馏权重，结合GRPO优化，在ALFWorld等基准上取得优于GRPO、SDAR的性能。

Rethinking Video Token Compression with a Global Codebook: Learning Once, Compressing Everywhere

重新思考基于全局码本的视频令牌压缩：一次学习，处处压缩

Jiayang He, Tianling Xu, Diancheng Kang, Huaide Jiang, Junyan Bai, Shaoming Zheng, Xuan Song

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

AI总结 该研究提出即插即用框架ONCE，通过离线学习全局码本实现视频令牌的高效压缩，在保持性能的同时降低推理延迟，提升了视频大语言模型的效率与通用性。

FinHardBench: Can LLMs Generate Latency-Aware Hardware for Financial Computing?

FinHardBench：大语言模型能否生成面向金融计算的延迟感知硬件？

Weimin Fu, Hejia Zhang, Minghao Shao, Zeng Wang, Johann Knechtel, Ozgur Sinanoglu, Muhammad Shafique, Ramesh Karri, Xiaolong Guo

机构 * Lehigh University（里海大学） ； University of California, San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校） ； NYU Tandon School of Engineering（纽约大学坦登工程学院） ； NYU Abu Dhabi（纽约大学阿布扎比分校） 纠错

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

AI总结 本文提出面向金融FPGA设计的开源基准FinHardBench，通过三类实验评估6种大语言模型，发现其在功能正确性、系统级配置优化等方面存在差异，策略级规格变更问题仍待解决。

Comments 16 pages (10 pages main text). Published as a conference paper at COLM 2026. Code and benchmark: https://github.com/owenfucell/FinHardBench