语言大模型 / LLM

3DZip: Spatial-Aware Feature Diversity-Guided Token Compression for 3D Question Answering

3DZip：面向3D视觉问答的空间感知特征多样性引导的Token压缩方法

Changwoo Baek, Kyeongbo Kong

机构 * Pusan National University（釜山国立大学） 纠错

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

AI总结 本文针对3D视觉问答中Token压缩忽略空间特性的问题，提出三阶段框架3DZip，在三个基准上以128个Token保留94.7%性能、提速1.92倍，优于现有方法。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project page: https://cvsp-lab.github.io/3DZip

Coverage-Driven Adaptive Keyframe Selection for Video Understanding

面向视频理解的覆盖驱动型自适应关键帧选择

Junyang Zhang, Puhan Luo, Chen Tang, Yuxi Shi, Xiang-Yang Li

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

AI总结 本文针对视频理解中LVLM处理大量帧计算开销大的问题，提出无需训练的CSES关键帧选择器，通过覆盖驱动的自适应策略减少需评分和选择的帧数量，同时保持准确率并提升选择速度。

ORCA: ORgan-Centroid Aggregation for Training-Free 3D CT Visual Token Compression

ORCA：面向无需训练的3D CT视觉令牌压缩的器官质心聚合方法

Renjie Liang, Zijian Xu, Jinqian Pan, Chengkun Sun, Zhengkang Fan, Shawn Li, You Qin, Mei Liu, Jie Xu

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

AI总结 针对3D CT视觉令牌压缩的痛点，提出无需训练的即插即用ORCA方法，在多数据集、多任务上实现显著压缩比与速度提升，性能优于现有方法。

Interpretability-Guided Soft Pruning of Attention Heads in Vision Transformers

视觉Transformer中可解释性引导的注意力头软剪枝

Kamil Książek, Piotr Suszyński, Michał Jan Włodarczyk, Jacek Tabor, Przemysław Biecek

机构 * University of Warsaw（华沙大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对视觉基础模型架构庞大的问题，提出可解释性引导的注意力头软剪枝框架SAPER，在ImageNet-1K上实现了优于RAPTOR的精度-效率权衡。

Weak-to-Strong On-Policy Distillation

弱到强在线策略蒸馏

Fangxu Yu, Weijia Xu, Michael Xu, Tianyi Zhou, Zinan Lin

机构 * University of Maryland（马里兰大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract_cn)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出W2S-OPD框架，从多个弱模型蒸馏提升强学生模型，在数学、代码基准测试中优于OPD，可让学生超越领域教师，监督源更弱时仍能提升性能。

Comments Technical Report

Robostral Navigate

稳健导航

Abdelaziz Bounhar, Abhijeet Somani, Aditi Kabra, Adrian Valente, Adrien Petralia, Adrien Sade, Alan Jeffares, Albert Jiang, Aleksandr Timashov, Alexandre Cahill, Alexandre Gavaudan, Alexandre Laval, Alexandre Sablayrolles, Amelie Heliou, Amos You, Andre Jonasson, Andrew Bai, Andrew Ehrenberg, Andrew Zhao, Angele Lenglemetz, Anmol Agarwal, Antonia Calvi, Arata Suzuki, Arjun Majumdar, Arthur Fournier, Artjom Joosen, Avinash Sooriyarachchi, Aylin Guliz Akkus, Aysenur Karaduman, Baptiste Bout, Baptiste Roziere, Baudouin De Monicault, Benjamin Holzschuh, Benjamin Lefaudeux, Benjamin Tibi, Bernhard Stadlbauer, Blazej Osinski, Camille Le Scao, Chaoran Yu, Charlotte Cronjager, Chen-Yo Sun, Chris Bamford, Christian Wallenwein, Christophe Renaudin, Clemence Lanfranchi, Corentin Barreau, Corentin Sautier, Cristiana-Diana Diaconu, Cyprien Courtot, Daniel Marczak, Darius Dabert, Diego de Las Casas, Dominik Nuss, Dylan Rubini, Dzmitry Soupel, Elizaveta Demyanenko, Elliot Chane-Sane, Emilien Fugier, Emmanuel Gottlob, Erik Aas, Etienne Goffinet, Etienne Millon, Eujeong Choi, Fabian Paischer, Fabian Schlager, Faruk Ahmed, Federico Baldassarre, Filip Szatkowski, Florian Wiesner, Gabrielle Berrada, Gaetan Ecrepont, Gaetan Lepage, Gaspard Blanchet, Gaspard Donada-Vidal, Gauthier Delerce, Gauthier Guinet, Genevieve Hayes, Georgii Novikov, Giada Pistilli, Gianluca Galletti, Guillaume Breton, Guillaume Kunsch, Guillaume Lample, Guillaume Martin, Guillaume Raille, Gunjan Dhanuka, Gunshi Gupta, Han Zhou, Harshil Shah, Hasan Furkan Vural, Hedi Hadiji, Hope McGovern, Hugo Cisneros, Hugo Thimonier, Indraneel Mukherjee, Ivan Cuevas Salazar, Jacques Sun, Jan Ludziejewski, Jason Rute, Jean Quentin, Jean-Hadrien Chabran, Jean-Malo Delignon, Jie Zhang, Joachim Studnia, Joep Barmentlo, Johannes Brandstetter, John Harvill, Jonas Amar, Jonas Schweizer, Josephine Delas, Josselin Somerville, Julien Denize, Julien Tauran, Kartik Khandelwal, Khyathi Raghavi Chandu, Kilian Tep, Kush Jain, Larissa Laich, Laura Calem, Laurence Aitchison, Laurent Callot, Laurent Fainsin, Leo Cotteleer, Leonard Blier, Lingxiao Zhao, Louis Martin, Louis Serrano, Lucile Saulnier, Ludovic Ho Fuh, Luis Montero, Maarten Buyl, Manon Chossegros, Marcin Mozejko, Margaret Jennings, Markus Hennerbichler, Martin Alexandre, Mathieu Poiree, Mathieu Schmitt, Mathilde Guillaumin, Matthieu Andre, Matthieu Dinot, Matthieu Futeral, Maurits Bleeker, Mauro Comi, Max Mynter, Maxim Berman, Maxime Darrin, Maxime Louis, Maximilian Augustin, Maximilian Muller, Melina Jingting Laimon, Mert Unsal, Mia Chiquier, Michael Pilcer, Michal Pietruszka, Michal Zajac, Mikhail Biriuchinskii, Minh-Quang Pham, Minwoo Kang, Morgane Riviere, Namit Katariya, Nathan Grinsztajn, Nathan Simpson, Neeraj Aggarwal, Neha Gupta, Ola Mysiak, Oliver Leicht, Olivier Bousquet, Olivier Duchenne, Parag Jain, Patricia Wang, Patrick Blies, Patrick von Platen, Paul Jacob, Paul Wambergue, Paula Kurylowicz, Pavan Kumar Reddy, Pavel Kuksa, Philippe Pinel, Philomene Chagniot, Pierre Stock, Pierre-Andre Savalle, Piotr Milos, Prateek Gupta, Pravesh Agrawal, Quentin Desreumaux, Quentin Torroba, Quercus Hernandez, Ram Ramrakhya, Randall Isenhour, Ranjit Parva, Raul Perez Pelaez, Reinhard Sonnleitner, Remi Delacourt, Richard Kurle, Rishi Shah, Rob Romijnders, Rohin Arora, Romain Sauvestre, Roman Soletskyi, Rosalie Millner, Rupert Menneer, Sagar Vaze, Samuel Barry, Samuel Belkadi, Samuel Humeau, Sanchit Gandhi, Sandeep Subramanian, Sarthak Mittal, Saskia Adaime, Sean Cha, Sebastian Kaltenbach, Shashwat Dalal, Shashwat Verma, Sherif Waly, Shrimai Prabhumoye, Siddhant Waghjale, Siddharth Gandhi, Simon Lepage, Simon Sorg, Soham Ghosh, Sophie Marbach, Srijan Mishra, Stanislas Lange, Steve Hong, Sumukh Aithal, Szymon Antoniak, Tarun Kumar Vangani, Teven Le Scao, Theo Cachet, Thibaut Lavril, Thomas Chabal, Thomas Coste, Thomas Defard, Thomas Foubert, Thomas Robert, Thomas Wang, Tianyu Zhang, Tim Lawson, Timothee Lacroix, Tobias Kronlachner, Tom Bewley, Tom Edwards, Tomas Hodan, Tuhin Das, Tyler Wang, Ulrick BLE, Umar Jamil, Umberto Tomasini, Valentin Mace, Van Phung, Vedant Nanda, Victor Jouault, Victor Letzelter, Victor Paltz, Victor Poucheret, Vincent Maladiere, Vincent Pfister, Virgile Richard, Vladislav Bataev, Wassim Bouaziz, Wen Ding Li, William Havard, William Marshall, Xinghui Li, Xingran Guo, Xinyu Yang, Yann Dreze, Yassine El Ouahidi, Yassir Bendou, Yihan Wang, Yimu Pan, Yves Martin des Taillades, Zaccharie Ramzi, Zhenlin Xu, Zsofia Csakany

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

AI总结 研究旨在解决大规模导航系统部署问题，提出Robostral Navigate模型，仅用单目RGB图像流预测路点，具鲁棒性。通过模拟场景减少对真实数据依赖，用前缀缓存训练等方法，在基准测试中达新最优，提升导航系统性能。

Contextual Slate GLM Bandits with Limited Adaptivity

有限自适应性下的上下文式板GLM赌博机

Tanmay Goyal, Sukruta Prakash Midigeshi, Gaurav Sinha

机构 * Microsoft Research India（微软研究院印度） 纠错

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

AI总结 针对有限自适应性的上下文式板赌博机问题，提出两种算法B-SlateGLinCB和RS-SlateGLinCB，分别适用于批处理和少切换设置，在多样性假设下实现与非线性参数无关的遗憾界，并具有计算效率。

Comments Accepted at ICML 2026

ATOD: Annealed Turn-Aware On-Policy Distillation for Multi-Turn Agentic Tasks

ATOD: 面向多轮自主智能体的退火轮次感知在线策略蒸馏

Qitai Tan, Zefang Zong, Mo Li, Yipeng Shi, Yang Li, Peng Chen

机构 * Tencent Inc.（腾讯公司） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：post-training(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出ATOD混合在线蒸馏算法，通过退火式OPD-RL调度和轮次级重加权，解决长程交互任务中OPD性能天花板和RL早期低效问题，在三个基准上超越教师模型。

ARGen: Affect-Reinforced Generative Augmentation towards Vision-based Dynamic Emotion Perception

ARGen：基于情感强化的生成增强方法用于基于视觉的动态情绪感知

Huanzhen Wang, Ziheng Zhou, Jiaqi Song, Li He, Yunshi Lan, Yan Wang, Wenqiang Zhang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； East China Normal University（华东师范大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ARGen框架，通过情感语义注入和自适应强化扩散阶段，解决野外动态表情识别中的数据稀缺问题，提升情绪感知的生成质量和识别性能。

TempoNet: Slack-Quantized Transformer-Guided Reinforcement Scheduler for Adaptive Deadline-Centric Real-Time Dispatchs

TempoNet：基于Transformer的强化学习调度器用于自适应截止时间导向的实时调度

Rong Fu, Yibo Meng, Zeyu Zhang, Ziming Guo, Jia Yee Tan, Xiaojing Du, Simon James Fong

机构 * University of Macau（澳门大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Northeast Normal University（东北师范大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； The Australian National University（澳大利亚国立大学） ； Peking University（北京大学） ； Harbin University of Science and Technology（哈尔滨理工大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Adelaide University（阿德莱德大学） 纠错

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

AI总结 TempoNet结合Transformer与深度Q近似，通过时间松弛量化和稀疏注意力机制提升实时调度性能，实现高吞吐量下的截止时间保障。

Comments 43 pages, 12 figures

Hadamard-Domain Model Quantization for Learned Image Coding

用于学习型图像编码的哈达玛域模型量化

Junqi Shi, Chongzhi Wang, Yiwen He, Ming Lu, Zhan Ma

专题命中 效率与部署 ：post-training(abstract)

AI总结 针对学习型图像编码均匀INT8量化性能受限问题，提出HaTQ方法，通过哈达玛重参数化适配INT8量化，实验显示其在不同设置下性能提升且推理效率高。

DF$^3$: World Modeling via Decoder-Free Feature Forecasting in Autonomous Navigation

DF³：自主导航中基于无解码器特征预测的世界建模

Jiaming Chen, Guoan Xu, Aoshen Huang, Haozhuo Zhang, Yang Li, Wei Pan

机构 * The University of Manchester（曼彻斯特大学） ； University of Technology Sydney（悉尼科技大学） ； Shandong University（山东大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出DF³框架，通过冻结视觉基础模型、MACF机制及专用任务查询，在潜在空间直接预测特征并生成任务输出，在性能与效率上实现平衡，适用于自主导航的世界建模。

Messages, Not Tokens: Grounded Coresets for Faithful VLM Compression

消息而非令牌：用于忠实VLM压缩的基础核心集

Long Qian, Jiaqi Wei, Bingke Zhu, Yingying Chen, Jinqiao Wang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Wuhan AI Research（武汉人工智能研究院） ； Cardiff University（卡迪夫大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：language model(abstract)

AI总结 该研究针对VLM视觉令牌压缩的现有缺陷，提出无需训练的GMC方法，通过联合分配多维度证据支持并传输被丢弃状态，在大幅减少视觉令牌的同时保持VLM性能，经多基准实验验证有效。

Comments 32 pages, 6 figures, 18 tables, including appendix

Same Semantics, Different Paths: Self-Improving Alignment for Vision-Text Compression

相同语义，不同路径：面向视觉-文本压缩的自改进对齐

Tianyu Liang, Xiangxi Zheng, Yilin Wang, Dongxing Mao

机构 * Southeast University（东南大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：preference optimization(abstract)

AI总结 该研究针对视觉-文本压缩中渲染图像与原生文本表示的跨路径不一致瓶颈，提出自监督对齐框架SPIRAL，通过令牌级OPD与序列级DPO提升模型性能，在VTCBench上显著改善Qwen3-VL-8B的表现并实现域外泛化。

Comments Accepted to ACM Multimedia 2026 (Oral)

UniSim-SLAM: Feed-Forward SLAM with Unified Sim(3) Optimization

UniSim-SLAM：采用统一Sim(3)优化的前馈SLAM

Inha Lee, Dongjae Jeong, Junhee Lee, Kyungdon Joo

机构 * National Institute of Science and Technology（国立科学技术研究所） 纠错

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

AI总结 UniSim-SLAM是采用统一Sim(3)优化的前馈SLAM系统，通过前端两视图跟踪与后端多视图子图优化，在TUM RGB-D和7-Scenes数据集上实现了当前最佳未校准设置下的轨迹精度，误差显著降低。

Comments Accepted at ECCV 2026. Project page: https://vision3d-lab.github.io/unisim-slam/

Spike-HTR: Spiking Neural Transformer for Handwritten Text Recognition

Spike-HTR：用于手写文本识别的脉冲神经Transformer

Xiubo Liang, Jinxing Han, Yuke Li, Haoqi Zhu, Yu Zhao, Hongzhi Wang

专题命中 效率与部署 ：language model(abstract)

AI总结 针对手写文本识别的计算不平衡问题，提出混合脉冲识别器Spike-HTR，通过InkCoder和CTC引导的长度缩减器优化，在多个数据集上取得低字符错误率。

Think in Sets for Streaming Video Token Compression

集式推理的流式视频令牌压缩

Moxu Duan, Jingwen Fu, Yuwang Wang

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract)

AI总结 该研究针对流式视频令牌压缩的参考集困境，提出无训练的NovaCov集式压缩器，在保留ReKV 99.6%准确率的同时降低46%的大语言模型预填充延迟，性能优于现有无训练方法。

Comments 9 pages, 3 figures, 4 tables

Inverting the Hidden: Unveiling Multimodal Privacy Leakage in Collaborative LVLM Inference

反转隐藏内容：揭示协作式大型视觉语言模型（LVLM）推理中的多模态隐私泄露

Shuaifan Jin, Zhibo Wang, Qiyuan Wang, Yiting Han, Yajie Zhou, Yuanfan Zhang, Jiahui Hu, Xiaoyi Pang

专题命中 效率与部署 ：language model(abstract)

AI总结 该研究针对协作式LVLM推理的隐私风险，提出RASR多模态重建攻击，可从深层LVLM隐藏状态恢复隐私信息，图像重建MSE降约50%、文本恢复token准确率达99%。

Models as Tools: An Agentic Coordination Framework for Unified Multimodal Visual Tracking

模型作为工具：用于统一多模态视觉跟踪的智能体协调框架

Wenrui Cai, Yuzhe Li, Qingjie Liu, Yunhong Wang

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 针对现有视觉跟踪方法的瓶颈，提出ACTrack智能体协调框架，整合异构模型工具的互补优势，仅用30%可训练参数便在多类基准上实现性能超越。

Comments 21 pages, 15 Tables, 7 Figures

Action Chunk Scheduling for Batched Robot Policy Serving

用于批量机器人策略服务的动作块调度

Rohan Bansal, David He, Nadun Ranawaka Arachchige, Zhenyang Chen, Soobum Kim, Kexin Rong, Danfei Xu

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出从远程GPU向多机器人提供策略服务的调度问题，构建Armory系统，提出考虑机器人异构性的调度算法，使真实场景系统吞吐量最高提升18%。

Real-Time Visual Obstruction Detection in Surgical Augmented Reality

手术增强现实中的实时视觉遮挡检测

Shih-Chin Yang, Yanming Xiu, Hanting Ye, Qi Chen, Elias Rotondo, Maria Gorlatova

机构 * Duke University（杜克大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：language model(abstract)

AI总结 针对手术AR虚拟内容遮挡手术器械的问题，提出结合VLM与分割推理的延迟感知流水线，构建伪AR基准，实现87.43%准确率、479 ms延迟，较云端基线降延迟62.90%。

Comments ISMAR 2026 Mecidal Workshop

WaveZip: Wavelet-Driven Space-Time Decoupling for Video Token Condensation

WaveZip：用于视频令牌压缩的小波驱动时空解耦

Yuhui Zeng, Wang Chen, Jinfa Huang, Tianyu Xie, Yongdong Luo, Jiayi Ji, Xiawu Zheng, jiebo Luo

机构 * Media Analytics and Computing Lab, Xiamen University（厦门大学媒体分析与计算实验室） ； Department of Computer Science, University of Rochester（罗切斯特大学计算机科学系） 纠错

专题命中 效率与部署 ：language model(abstract)

AI总结 针对长视频理解中视觉令牌计算成本高的问题，提出WaveZip框架，利用离散小波变换分离时空信号，无需特定任务训练，能集成到LVLMs提升推理效率，在长视频理解基准测试中表现优异。

Comments 13 pages, 10 figures

WanSong v1.0 Technical Report

万松v1.0技术报告

Binghui Chen, Pandeng Li, Yu Liu, Jingren Zhou

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 针对音乐生成难题，提出万松方法，它是基于扩散的模型，可直接生成高保真多语言长歌曲并输出双声道，通过步长蒸馏加快推理，为微调定制提供途径，助力下游编辑任务。

Comments Wan Team, Alibaba Group

MMPhysVideo: Physically Plausible Video Generation Through Joint RGB-Perception Modeling

MMPhysVideo: 通过联合多模态建模提升视频生成的物理合理性

Shubo Lin, Xuanyang Zhang, Wei Cheng, Weiming Hu, Gang Yu, Jin Gao

机构 * State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, CASIA（中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； StepFun（阶跃星辰） ； Beijing Key Laboratory of Super Intelligent Security of Multi-Modal Information（多模态信息超级智能安全北京市重点实验室） ； School of Information Science and Technology, Shanghai Tech University（上海科技大学信息科学与技术学院） 纠错

专题命中 效率与部署 ：language model(abstract)

AI总结 MMPhysVideo通过联合多模态建模提升视频生成的物理合理性，将感知线索统一为伪RGB格式，提出双向控制教师架构以减少跨模态干扰，并通过MMPhysPipe构建物理丰富的多模态数据集，提升物理合理性和视觉质量。

Comments Project Page: https://shubolin028.github.io/MMPhysVideo-Page

Structured Observation Language for Efficient and Generalizable Vision-Language Navigation

结构化观察语言用于高效且通用的视觉-语言导航

Daojie Peng, Fulong Ma, Jun Ma

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

专题命中 效率与部署 ：language model(abstract)

AI总结 本文提出SOL-Nav框架，通过将视觉观察转化为结构化语言描述，提升视觉-语言导航的效率和泛化能力，实验表明其在减少模型规模和训练数据依赖方面表现优异。

Trustworthiness Costs of Domain Adaptation in Small Language Models:A Cross-Architecture Empirical Study

小语言模型领域适应的可信性代价：一项跨架构实证研究

Ramesh B. Paramkusham

专题命中 领域大模型 ：language model(title,abstract)；small language model(title,abstract)；SLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文通过对三类SLM架构、三个领域、两类训练数据及四种微调策略的216组实验，量化了领域适应的可信性代价，发现对抗扰动训练数据可提升适应质量且不降低可信性，部分安全策略反而增加对抗伤害易感性。

Comments 13 pages, 7 tables, 2 appendices (Reproducibility Checklist; Software and Data Availability). Code, model checkpoints, and datasets publicly available at https://github.com/rbpdlf/slm-trw

Self-Evolving Recommendation System: End-To-End Autonomous Model Optimization With LLM Agents

自进化推荐系统：基于LLM代理的端到端自主模型优化

Haochen Wang, Yi Wu, Daryl Chang, Li Wei, Lukasz Heldt

机构 * Google Inc（谷歌公司） 纠错

专题命中 领域大模型 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出了一种基于LLM代理的自进化推荐系统，通过端到端自动化流程自主优化模型，提升开发效率和性能。

Comments RecSys 2026

GARDRec: Decision-Level Graph Grounding for Large Language Model Recommendation

GARDRec：面向大语言模型推荐的决策级图接地方法

Yong Wang, Hongliang Sun, Jinlan Liu, Hua Zhang, Dianbo Sui, Dianhui Chu, Zhiying Tu

专题命中 领域大模型 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)

AI总结 本文针对现有图增强型LLM推荐器排序决策受用户-物品关系约束弱的问题，提出GARDRec框架，通过图接地技术提升下一项推荐的候选排序性能，经实验验证其优于代表性基线。

Comments 18 pages, 2 figures

DriveCode: Domain Specific Numerical Encoding for LLM-Based Autonomous Driving

DriveCode: 针对基于LLM的自动驾驶的领域特定数值编码

Zhiye Wang, Yanbo Jiang, Rui Zhou, Bo Zhang, Fang Zhang, Zhenhua Xu, Yaqin Zhang, Jianqiang Wang

机构 * School of Information Science and Engineering, Lanzhou University（兰州大学信息科学与工程学院） ； The School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学车辆与移动性学院） ； The Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） ； DiDi, Beijing, China（滴滴出行） ； State Key Laboratory of Intelligent Green Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学智能绿色车辆与移动性国家重点实验室） 纠错

专题命中 领域大模型 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 本文提出DriveCode，一种将数字表示为专用嵌入而非离散文本标记的新型数值编码方法，提升LLM在自动驾驶中的数值推理与解码效率。

Comments The project page is available at https://shiftwilliam.github.io/DriveCode

EntailLLM: Verifying LLM-Generated Vulnerability Discovery Paths with Domain Knowledge via Logic Programming

EntailLLM：通过逻辑编程结合领域知识验证大语言模型生成的漏洞发现路径

Kaustuv Mukherji, Jaikrishna Manojkumar Patil, Colton Payne, Paulo Shakarian, Dana Warmsley, Nigel Stepp, Evelyn Kim

专题命中 领域大模型 ：LLM(title,summary_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；prompting(abstract)

AI总结 EntailLLM通过逻辑编程结合领域知识验证LLM生成的漏洞发现路径，在三类CWE、四个LLM等多组实验中，将合并蕴含率从78%提升至98%，可端到端部署且无需逐设备调优。