语言大模型 / LLM

Why Pre-trained Models Fail: Feature Entanglement in Multi-modal Depression Detection

预训练模型为何失效：多模态抑郁检测中的特征纠缠

Xiangyu Zhang, Beena Ahmed, Julien Epps

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 本文针对预训练模型在多模态抑郁检测中性能差的问题，提出信息分离框架解纠缠混合特征，显著提升了SSL模型和LLMs的检测性能，为相关系统开发提供了新见解。

Mapping the City Through the Lens of Language Models

通过语言模型的视角映射城市

Wanqi Liu, Rong Zhao, Zhizhou Sha, Qinyu Cui, Yecheng Zhang

机构 * University College London（伦敦大学学院） ； Centre for Advanced Spatial Analysis (CASA)（高级空间分析中心） ； Tsinghua University（清华大学） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； South China University of Technology（华南理工大学） 纠错

专题命中 其他LLM ：language model(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 该研究通过10个开放权重检查点结合多类技术，匿名测量语言模型对城市的隐含假设，勾勒出模型视角下的城市画像，揭示其对城市的偏好倾向。

Failing to See or Failing to Know? Attributing Errors in Vision-Language Models

是看不见还是不知道？归因视觉语言模型中的错误

Khang Nhat Hoang Vo, Artem Vazhentsev, Artem Shelmanov, Timothy Baldwin, Yova Kementchedjhieva

机构 * MBZUAI The University of Melbourne（MBZUAI墨尔本大学） 纠错

专题命中 其他LLM ：language model(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究视觉语言模型在回答需额外知识问题时的错误，提出统一框架分离失败模式，探讨预生成信号能否预测错误源，发现可在解码前预测，能据此进行针对性干预。

Trajectory-Guided Forget-Recover Network for Continual LLM Unlearning

用于持续大语言模型遗忘的轨迹引导遗忘-恢复网络

Zezheng Wu, Xinghe Cheng, Qinggang Zhang, Haoran Luo, Jiapu Wang, Qing Yang, Jingwei Zhang

专题命中 其他LLM ：LLM(title)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 针对持续大语言模型遗忘的两大挑战，提出TFR-Net，通过跟踪通道级风险抑制持久目标相关通道、恢复休眠通道，在四个数据集上取得更优的遗忘效果与保留性能权衡。

From Bug Reports to Browser-Executable Procedures: An LLM-Driven Agent for Web GUI Bug Reproduction

从错误报告到浏览器可执行流程：一种大语言模型驱动的Web GUI错误复现智能体

Cunming Zhang, Yu Pei, Michail Papadakis

专题命中 其他LLM ：LLM(title)

AI总结 本文提出ReBug智能体系统，通过分阶段驱动真实浏览器复现Web GUI错误，在667条真实报告上的评估显示其性能优于基线，可有效支持基于报告的浏览器错误复现。

Comments 13 pages, 1 figure

The Evolutionary Origin of Values: implications for AI alignment, sentience and existential risk

价值的进化起源：对AI对齐、感知能力和生存风险的启示

Francis Heylighen

专题命中 其他LLM ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究通过追溯生物价值的进化起源，论证LLMs无内在生存动机与感知能力，正交性论点不适用于它们，AI对齐的核心挑战是确保LLMs应用习得的伦理价值。

Comments submitted chapter for book: T. Veloz & C. Rittberg (Eds.), AI and Human Values. Springer

PAIChecker: Uncovering and Checking PR-Issue Misalignment in SWE-Bench-Like Benchmarks

PAIChecker：揭示与检查类SWE-Bench基准中的PR-Issue不匹配问题

Manyi Wang, Junjielong Xu, Pinjia He

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 本研究针对类SWE-Bench基准中13.6%的PR-Issue不匹配问题，提出多智能体系统PAIChecker，经实验验证其在两类基准上的二元准确率最高达92.12%

Comments Accepted at the 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE 2026). Github Repo: https://github.com/manyiResearch/PAIChecker

PixelUp: Zero-Shot Semantic Feature Upsampling for Fine-Grained Vision Tasks

PixelUp：用于细粒度视觉任务的零样本语义特征上采样

Deepank Singh, Anurag Nihal, Vedhus Hoskere

专题命中 其他LLM ：foundation model(abstract,abstract_cn)

AI总结 PixelUp是一种零样本、与视觉基础模型无关的语义特征上采样器，通过多尺度语义引导的窗口交叉注意力架构实现细粒度视觉任务的最优性能，可提升语义分割、深度估计等任务的精度。

Stateful Governance for Concurrent Agentic Systems

并发智能体系统的有状态治理

Yuxiang Peng, Xiaodi Wu

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文针对并发智能体系统的有状态治理问题，提出Provenact运行时架构，可防止失效授权，在采购工作流中避免策略违规，为智能体框架的有状态治理提供了可行路径。

Comments 18 pages, 8 figures. Revision notes: system terminology updated; technical content and results unchanged

Extracting ODRL Policies from Business Process Models: A Graph Traversal Approach to Compliance-by-Extraction

从业务流程模型中提取ODRL策略：一种用于“通过提取实现合规性”的图遍历方法

Meem Arafat Manab, Marinella Quaranta, Ilaria Angela Amantea, Sheyla Leyva-Sánchez, Víctor Rodríguez-Doncel

专题命中 其他LLM ：large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 该研究提出一种图遍历流程管线，可自动从BPMN流程模型中提取ODRL策略，解决了大规模编写ODRL效率低、大型语言模型生成存在结构无效性的问题，捕捉了现有方法遗漏的等待语义，实现了可审计、互操作的合规策略生成。

Comments 10 pages, 2 figures, ODRL and beyond: practical applications and challenges for policy-base access and usage control. OPAL 2026, 2nd edition Co-located with the Extended Semantic Web Conference Dubrovnik , Croatia, 10th-11th MAY (half-day), 2026

ChronoLens: Measuring Language Change Across Time, Languages, and Linguistic Levels

ChronoLens：测量跨时间、语言和语言层面的语言变化

Gagan Bhatia, Julian Schlenker, Simone Paolo Ponzetto, Steffen Eger

专题命中 其他LLM ：language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 ChronoLens框架结合多语言模型等技术，分析1803-2026年五议会传统的海量文本，揭示同语言内各语言层面变化幅度相当、不同语言变化轨迹有差异，为跨语言历史语言变化研究提供方法。

GUI-Lens: Coarse-to-Fine Cropping for GUI Grounding with General-Purpose VLMs

GUI-Lens：面向通用视觉语言模型（VLM）的GUI定位粗到精裁剪框架

Zichuan Fu, Shirong Wang, Wenlin Zhang, Guojing Li, Yimin Deng, Jingtong Gao, Junjia Qi, Hanyu Yan, Yefeng Zheng, Xiaopeng Li, Wanyu Wang, Xian Wu, Xiangyu Zhao

专题命中 其他LLM ：language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 GUI-Lens是面向通用VLM的GUI定位粗到精裁剪框架，通过主动视觉观察逐步聚焦确定目标，在四个基准和三个VLM后端上使定位准确率最高提升24.9个百分点，在GPT-5.5上达SOTA性能。

Comments Preprint. Code: https://github.com/Fzkuji/GUI-Agent-Harness

ICO: Enhancing Semantic-Shift Jailbreaks via Iterative Context Optimization

ICO：通过迭代上下文优化增强语义偏移越狱攻击

Hujian Zhu, Yihao Huang, Felix Juefei-Xu, Xinfeng Li, Peng Zeng, Simeng Qin, Qing Guo, Geguang Pu

专题命中 其他LLM ：foundation model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本研究针对现有语义偏移越狱攻击有效性有限的问题，提出带迭代上下文优化（ICO）的黑盒上下文感知框架，经多数据集与多模型实验，其攻击效果优于现有基线，平均成功率达74.6%。

Learning Music Style for Piano Arrangement Through Cross-Modal Bootstrapping

通过跨模态自举学习音乐风格以实现钢琴编曲

Jingwei Zhao, Gus Xia, Ziyu Wang, Ye Wang

专题命中 其他LLM ：language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出跨模态框架，受BLIP-2启发用Q-Former从预训练音频LM提取风格表示，经两阶段训练实现可控风格钢琴编曲，在多项任务中提升了风格对齐与音乐质量。

Comments Accepted by ISMIR 2026

Character Iconicity vs. Arbitrariness: An Arabic NLP Perspective

字符象似性与任意性：阿拉伯语自然语言处理视角

Dorieh Alomari, Irfan Ahmad, Maged S. Al-shaibani

专题命中 其他LLM ：language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本研究从NLP视角探究阿拉伯语字符形式-功能关系，对比加点、无点及随机重映射的阿拉伯语，发现随机重映射可在降本减存的同时保持良好性能，表明阿拉伯语字符形式-功能关系具任意性。

Making AI Visible, Not Vanished: How AI Policies Reshape Developer Experience on GitHub

让AI可见而非消失：AI政策如何重塑GitHub上的开发者体验

Yunqi Chen, Thomas Zimmermann, Bianca Trinkenreich

专题命中 其他LLM ：prompting(abstract)

AI总结 本研究通过分析29624个GitHub代码库，提出TRACE框架，发现AI治理主要规范而非禁止AI辅助开发，强调透明度与责任性的政策效果更优。

Chiral optics without chiral matter

无手性物质的手性光学

Jingxuan Wei

专题命中 其他LLM ：prompting(abstract)

AI总结 该研究打破手性光-物质相互作用需依赖结构手性材料的传统认知，揭示非手性各向异性系统可产生手性光学效应，拓展了手性光学应用的技术路径。

Comments 1 Figure

VLC Fusion: Vision-Language Conditioned Sensor Fusion for Robust Object Detection

VLC Fusion：面向鲁棒目标检测的视觉-语言条件传感器融合

Aditya Taparia, Noel Ngu, Mario Leiva, Joshua Shay Kricheli, John Corcoran, Nathaniel D. Bastian, Gerardo Simari, Paulo Shakarian, Ransalu Senanayake

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Department of Computer Science and Engineering, Universidad Nacional del Sur and Institute for Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系，国家南方大学和计算机科学与工程研究所） ； U.S. Department of Defense（美国国防部） ； United States Military Academy（美国军事学院） ； Syracuse University（雪城大学） 纠错

专题命中 其他LLM ：language model(abstract)

AI总结 本文提出VLC Fusion视觉-语言条件传感器融合框架，利用VLM捕捉环境线索动态调整模态权重，在多传感器融合目标检测任务中，于自动驾驶与军事目标数据集上较传统方法实现更优性能。

Comments 27 pages, 20 figures, Accepted for presentation at ECML PKDD 2026, Shortlisted for the Best Research Track Student Paper Award

Three-dimensional quantum Hall states as a chiral electromagnetic filter

Nandagopal Manoj, Valerio Peri

专题命中 其他LLM ：prompting(abstract)

Comments 5 pages, 3 figures