语言大模型 / LLM

The First EgoCross Challenge at EgoVis 2026: Cross-Domain Egocentric Video Question Answering

2026年EgoVis首届EgoCross挑战赛：跨域自我中心视频问答

Yuqian Fu, Tianwen Qian, Yanjun Li, Yu Li, Kunyu Peng, Xu Zheng, Yongqin Xian, Alessio Tonioni, Yanwei Fu, Xiaoling Wang, Danda Paudel, Federico Tombari, Luc Van Gool, Leyi Wu, Yifan Zhao, Jinjie Zhang, Yinchuan Li, Yingcong Chen, Zixu Li, Zhiwei Chen, Zhiheng Fu, Wenbo Wang, Yupeng Hu, Weili Guan, Liqiang Nie, Takuya Murakawa, Toru Tamaki, Yi Wen, Zhenglin Du, Zhengyang Li, Lingling Li, Licheng Jiao, Wenping Ma

专题命中 领域大模型 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文介绍2026年EgoVis研讨会举办的首届EgoCross跨域自我中心视频问答挑战赛，含两个赛道，共获1500余份提交，公布结果与获胜方案，资源公开以推进相关研究。

Comments 1st EgoCross challenge @ EgoVis workshop, CVPR26

Improving Auto-Design of Neural PDE Solvers with a Domain-Specific Language

用领域特定语言改进神经偏微分方程求解器的自动设计

Shengxin Kong, Liwen Xu, Jingwen Fu

专题命中 领域大模型 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 该研究提出ADSL-PDE领域特定语言，通过结构化搜索空间提升神经PDE求解器自动设计的搜索效率与优化稳定性，前十次迭代性能提升超52%。

ECLAIR: A Causally-Grounded AI Framework for Scientific Discovery in Empirical Software Engineering

ECLAIR：一种用于实证软件工程科学发现的因果基础AI框架

Alejandro Velasco, Daniel Rodriguez-Cardenas, Dipin Khati, David N. Palacio, Denys Poshyvanyk

专题命中 领域大模型 ：large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 该研究提出因果基础AI框架ECLAIR，将LLMs整合到软件工程科学过程各阶段，通过案例研究揭示提示设计对LLMs代码生成准确率的影响，为AI辅助软件工程实证研究提供方法论基础。

Industrial Synthetic Segment Pre-training

工业合成片段预训练

Shinichi Mae, Hirokatsu Kataoka, Ryousuke Yamada, Yoshihiro Fukuhara, Risa Shinoda, Christian Rupprecht

机构 * TICO-AIST Cooperative Research Lab for Advanced Logistics, Japan（TICO-AIST先进物流联合研究实验室，日本） ； National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST), Japan（日本国家先进工业科学与技术研究院） ； Visual Geometry Group, University of Oxford, UK（牛津大学视觉几何组） 纠错

专题命中 领域大模型 ：foundation model(abstract,abstract_cn)

AI总结 该研究提出基于FDSL的InsCore合成数据集，在不使用真实图像的情况下预训练的分割模型，在5个领域的表现与ImageNet-21k预训练模型相当，解决了工业分割模型对真实图像的依赖问题。

EndoVLM: An Endoscopy Vision-Language Pre-training Model via Anatomy-Guided Sparsity and Progressive Alignment

EndoVLM：一种通过解剖学引导的稀疏性与渐进式对齐实现的内窥镜视觉-语言预训练模型

Zhenyu Yi, Jianwei Xu, Yue Hu, Zhongwei Qiu, Sijing Li, Liang Huang, Bin Lv, Ling Zhang, Yingda Xia

机构 * DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴达摩院） ； The First Affiliated Hospital of Zhejiang Chinese Medical University（浙江中医药大学附属第一医院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Hupan Lab（湖畔实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 领域大模型 ：foundation model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本研究提出了EndoVLM这一内窥镜视觉-语言预训练模型，通过解剖学引导的稀疏池化、渐进式语义感知对齐等技术，在34.8万例内窥镜检查数据上预训练，其性能优于现有基础模型且具备零样本泛化能力。

Patients-like-me: A Variational LM--GNN Framework for Explainable Clinical Prediction

Patients-like-me：用于可解释临床预测的变分LM-GNN框架

Xinyu Wang, Yixuan Li, Hanwei Wu, Qincheng Lu, Chi-Kuang Yeh, Xiao-Wen Chang, Ziyang Song

机构 * McGill University（麦吉尔大学） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； Georgia State University（佐治亚州立大学） ； Ohio University（俄亥俄大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出Patients-like-me（PLM）这一LM-GNN统一框架，结合局部患者语义与全局队列结构，在MIMIC-III、MIMIC-IV上优于现有方法，可提供可解释的参考患者归因，且计算开销适度。

Long-term Measurements: Towards a Longitudinal Understanding of Human-AI Interactions

长期测量：迈向对人机交互的纵向理解

Nicole Mitchell, Dhruv Agarwal, Maty Bohacek, Remi Denton, Roma Patel

机构 * Google Research（谷歌研究院） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

专题命中 领域大模型 ：language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究针对语言模型融入生活引发的长期人机交互风险，结合社会科学测量与NLP计算方法，提出通过长期测量建模人类行为变化，实现问题行为在线检测以缓解用户长期风险。

CIDR: A Large-Scale Industrial Source Code Dataset for Software Engineering Research

CIDR：一个大规模工业源代码数据集用于软件工程研究

Vladislav Savenkov

机构 * Fermatix AI 纠错

专题命中 领域大模型 ：language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 CIDR是首个基于工业合作的大型源代码数据集，包含2440个仓库、138种语言和3.73亿行代码，支持代码智能、软件质量分析和语言模型预训练等研究。

Comments 60 pages, 13 figures, 8 appendices. Dataset access: https://fermatix.ai/#Contact. Anonymization tool: https://github.com/Fermatix/repo-sanitizer. Metadata utility: https://github.com/Fermatix/repo_metadata_cli

Bag-of-Visual-Words for Spatial Mapping of Lung Adenocarcinoma Growth Patterns

用于肺腺癌生长模式空间映射的视觉词袋模型

Darya Ardan, Valentin Oreiller, Henning Müller

机构 * University of Geneva（日内瓦大学） ； University of Applied Sciences Western Switzerland (HES-SO Valais)（瑞士西部应用科学大学（HES-SO Valais）） 纠错

专题命中 领域大模型 ：foundation model(abstract)

AI总结 该研究提出弱监督BoVW流程，从ROI学习视觉词汇并生成LUAD空间模式图，在肿瘤/健康和组织学分级分类任务中表现优于或接近现有方法，可保留与分级相关的异质性。

Comments 10 pages, 2 figures. Accepted at the 7th International Conference on Medical Imaging and Computer-Aided Diagnosis (MICAD 2026)

COSMO: Consensus-Driven Shift Modulation for Source-Free Domain Adaptation

COSMO：面向无源域自适应的共识驱动偏移调制

Bo Li, Junjie Peng, Xiaohua Xie, Jianhuang Lai

机构 * School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学计算机科学与工程学院） 纠错

专题命中 领域大模型 ：language model(abstract)

AI总结 针对无源域自适应的源衍生证据遗忘问题，提出COSMO方法，通过锚定共享共识的协同适配实现样本级可靠性分配，在四个基准上达到最优性能，平衡了源证据保留与VLM互补证据吸收。

Comments 30 pages, 7 figures

GPTKB 2.0: Direct Construction of Disambiguated Knowledge Bases from Large Language Models

GPTKB 2.0：从大语言模型直接构建消歧知识库

Yujia Hu, Tuan-Phong Nguyen, Simon Razniewski

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

AI总结 针对从大语言模型构建知识库存在的重复与混淆问题，提出GPTKB 2.0方法，实现百万级消歧实体与三元组的知识库构建，为LLM原生知识库研究提供新方案。

Comments 19 pages, 4 figures

Do LLMs Know What Is Private Internally? Probing and Steering Contextual Privacy Norms in Large Language Model Representations

大语言模型是否了解内部隐私？在大型语言模型表示中探测和引导上下文隐私规范

Haoran Wang, Li Xiong, Kai Shu

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

AI总结 本文研究了大语言模型中上下文隐私规范的编码结构，通过探测和引导上下文隐私参数，揭示了模型在隐私保护上的不足，并展示了如何通过结构化控制减少隐私泄露。

Provable Limits and Certified Deferral for Verbalized Uncertainty in Small Language Models

小型语言模型中口头表述不确定性的可证明极限与认证式 deferral（ deferral 译为“ defer 至人类”的 deferral，即 deferral 指模型在特定情况下将决策 defer 至人类的机制）

Jianru Shen

机构 * University of Montana（蒙大拿大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对小型语言模型，探究口头表述置信度支撑风险可控 deferral 的可行性，通过理论推导与实验验证校准的局限性及认证式 deferral 的效果，修复了 TruthfulQA 的答案排序伪影。

Comments Accepted at MIWAI 2026 (The 19th International Conference on Multi-disciplinary Trends in Artificial Intelligence), to appear in Springer LNAI

HalluScope: Fine-grained Hallucination Diagnosis for Multimodal Large Language Models

HalluScope：多模态大语言模型的细粒度幻觉诊断

Weilin Jin, Mingyu Wang, Wenbo Li, Haoyang Huang, Yifan Wu, Ying Li, Gang Huang, Zhonghai Wu

机构 * Peking University（北京大学） ； Joy Future Academy（京东探索研究院） 纠错

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

AI总结 研究针对多模态大语言模型的幻觉问题，提出细粒度幻觉诊断任务，开发数据集并设计奖励函数，训练HalluScope-4B和HalluScope-8B模型，在多个基准测试中达最优，其诊断解释能有效指导目标模型纠正幻觉。

Comments Accepted to ACM Multimedia 2026 (ACM MM 2026)

Beyond Semantic Equivalence: Logical Graphs for LLM Uncertainty Quantification

超越语义等价：用于大语言模型不确定性量化的逻辑图

Yanni Dong, Minghua Liu, Meilin Zhu, Xiaowei Huang, Lijun Zhang

机构 * Institute of Intelligent Software（智能软件研究所） ； Institute of Software, CAS（中国科学院软件研究所） ； University of Liverpool（利物浦大学） ； Guangzhou Jiayi Software Technology Co., Ltd.（广州嘉意软件科技有限公司） 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.AI

AI总结 研究大语言模型输出不可靠问题，提出逻辑图不确定性（LGU）框架，该框架能明确建模答案间逻辑关系，通过聚合概率质量、计算熵等方式改进不确定性估计，在多个问答基准测试中优于现有方法。

Comments 21 pages, 3 figures, 11 tables. Under review

Eliciting Intrinsic Hallucinations in LLMs via Semantically Equivalent Adversarial Attacks

通过语义等价对抗攻击引出大语言模型的内在幻觉

Atri Vivek Sharma, Brian Formento, Alessio Lomuscio

机构 * Imperial College London（帝国理工学院） ； Safe Intelligence（安全智能研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出新框架，通过语义等价对抗攻击测试LLMs鲁棒性，发现先进模型易受语义保留扰动影响致忠实度大幅下降，凸显需开发鲁棒接地的LLM架构与训练目标。

Comments To be presented at COLM 2026

Helping Music Co-Creation Agents 'Listen' Well: Hierarchical Self-Supervised World Models for Understanding and Generation

助力音乐协同创作智能体“良好聆听”：用于理解与生成的分层自监督世界模型

Scott H. Hawley

机构 * Belmont University（贝尔蒙特大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出分层自监督世界模型，通过Swin V2编码器与条件流匹配模型构建协同音乐创作智能体，提升了和弦与调式检测准确率，可快速生成音乐建议并支持交互演示。

Comments 20 pages, 14 figures. A 6-page version was submitted to the NeurIPS 2026 Creative AI Track. Supplemental website with listening examples: https://drscotthawley.github.io/midi-rae-jepa-son/. Live demo: https://drscotthawley-midi-rae-jepa-son.hf.space/

LDARNet: DNA Adaptive Representation Network with Learnable Tokenization for Genomic Modeling

LDARNet: 用于基因组建模的DNA自适应表示网络与可学习分词

Daria Ledneva, Denis Kuznetsov

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 提出LDARNet，一种结合动态分块和双向路由的120M参数层次基因组基础模型，在27个任务中优于更大模型，并发现学习到的边界与生物学基序对齐。

Comments Fix parameter count typo; update results

Diamonds in the rough: Transforming SPARCs of imagination into a game concept by leveraging medium sized LLMs

粗糙中的钻石：通过利用中型大语言模型将想象力的SPARCs转化为游戏概念

Julian Geheeb, Farhan Abid Ivan, Daniel Dyrda, Miriam Anschütz, Georg Groh

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

AI总结 本文研究了中型大语言模型在早期游戏设计中的应用，通过生成和评估游戏创意，展示了这些模型在提供有用反馈方面的潜力，并指出需要进一步优化提示方法以提高一致性。

Comments 13 pages, 4 figures, 2 tables

Journal ref Proceedings of AI4HGI '25, the First Workshop on Artificial Intelligence for Human-Game Interaction at the 28th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI '25), Bologna, October 25-30, 2025

TopoChunker: Topology-Aware Agentic Document Chunking Framework

TopoChunker：基于拓扑的代理文档分块框架

Xiaoyu Liu

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 本文提出TopoChunker，通过结构化中间表示保留跨段依赖，提升RAG的结构感知能力，实验显示其在生成准确率和召回率上优于现有方法，同时降低token开销。

Comments Accepted by NLPCC 2026

CodeChemist: Test-Time Scaling for Low-Resource Code Generation via Functional Knowledge Transfer

CodeChemist：通过测试时扩展实现低资源代码生成的功能知识迁移

Kaixin Wang, Tianlin Li, Xiaoyu Zhang, Aishan Liu, Xianglong Liu, Ziqi Liu, Zhiqiang Zhang, Jun Zhou, and Bin Shi

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

AI总结 提出CodeChemist框架，通过合成测试用例将模型功能知识从高资源语言迁移到低资源语言，无需训练，显著提升低资源语言代码生成性能。

Comments This paper is accepted by ICML 2026

Visual Representation Matters: Exploiting Temporal Differences in Video-to-Audio Generation

视觉表示很重要：利用视频到音频生成中的时间差异

Zehua Chen, Junyou Wang, Yuxuan Jiang, Zhenying Fang, Yusheng Dai, Jianfei Chen, Ziwei Liu, Jun Zhu

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

AI总结 针对现有基于条件扩散的视频到音频（V2A）生成方法需额外网络或强归纳偏置的问题，提出TD-V2A框架，利用时间差异（TD）增强视觉条件，提升了V2A生成质量。

Toward Integrating Adaptive Experience Replay and Online Uncertainty Estimation in Safe Actor-Critic Optimal Control

在安全Actor-Critic最优控制中融合自适应经验回放与在线不确定性估计

Mahshad Rastegarmoghaddam, Davoud Nikkhouy, Shima Samadzadeh

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

AI总结 该研究在安全Actor-Critic最优控制中提出融合自适应经验回放与在线不确定性估计的集成架构，在二维机器人导航任务的测试中，该集成配置在极端压力测试下实现零接触且全部种子到达目标，性能优于仅移除不确定性估计的配置。

Comments Code, deterministic seeds, data, figures, and protocol files are archived at https://doi.org/10.5281/zenodo.21515850 and https://github.com/SDNT8810/safe-actor-critic-aer-ue-reproducibility

GUARD: Grounding Uncertainty and Ablation-Based Risk Detection for Diffusion-Based VLAs

GUARD：面向扩散型视觉-语言动作（VLA）的不确定性与基于消融的风险检测

Suhas Hegde, Jitendra Yasaswi Bharadwaj Katta

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

AI总结 本文提出GUARD方法，无需修改预训练扩散型VLA策略即可检测其故障，在多基准测试中提升未见过任务的ROC-AUC，提供可跨多维度迁移的故障信号。

Prototype-based Self-Supervised Multimodal Learning for PPG and Accelerometry Signals

基于原型的PPG与加速度计信号自监督多模态学习

Wanting Mao, Maxwell A Xu, Harish Haresamudram, Mithun Saha, Santosh Kumar, James Matthew Rehg

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Memphis（密苏里大学孟菲斯分校） 纠错

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

AI总结 针对PPG与加速度计等生物信号的多模态学习局限，提出基于原型的SSL框架ProtoMM，开发Pulse-Motion基础模型，性能优于现有对比式及多模态SSL方法。

Temporal Context Awareness: A Defense Framework Against Multi-turn Manipulation Attacks on Large Language Models

时序上下文感知：一种针对大型语言模型多轮操纵攻击的防御框架

Prashant Kulkarni, Assaf Namer

专题命中 其他LLM ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 针对LLMs易受多轮操纵攻击的问题，本文提出TCA框架，通过分析语义漂移等实现防御，初步评估显示其能识别传统方法遗漏的微妙操纵模式，为对话式AI系统提供安全保障。

Comments 6 pages, 2 figures, IEEE CAI

ORACLE: A Multi-Objective Reinforcement Learning-Based Analog Circuit Design Optimizer with Large Language Models-Guided Exploration

ORACLE：一种基于多目标强化学习且结合大语言模型引导探索的模拟电路设计优化器

Osei Brempong, Mohammed Ayman Habib, Vivan Poddar, Morteza Fayazi

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

AI总结 ORACLE是结合多目标强化学习与大语言模型引导探索的开源模拟电路设计优化框架，可无需重训即生成多权衡设计，运行时间大幅缩短且指标满足度与品质因数优异。

AgentAntibody: An Adaptive Immune System for Defending LLM Agents against Prompt Injection

AgentAntibody：一种用于防御大语言模型（LLM）智能体提示注入的自适应免疫系统

Shihao Weng, Yang Feng, Xiaofei Xie, Jiongchi Yu

专题命中 其他LLM ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.AI

AI总结 针对LLM智能体的提示注入威胁，受自适应免疫启发提出AgentAntibody，通过持久抗体库识别威胁并进化增强防御，实验显示其在防有害行为同时保留合法任务完成上优于现有防御。

Comments 7 pages

Emergence of Reputation-Based Cooperation in LLM Agents

大语言模型智能体中基于声誉的合作的涌现

Kazuya Horibe, Kenji Itao, Wataru Toyokawa

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

AI总结 研究发现LLM智能体的合作鲁棒性由对手禀赋敏感性（图像评分机制）和叛逃者排除严格程度决定，其无法发展更鲁棒的Leading-Eight规范，凸显文化进化的LLM合作的漏洞并提出自下而上规范构建的需求。

Automated Database Testing via LLM-Synthesized SQL Features

基于大语言模型合成SQL特征的自动化数据库测试

Suyang Zhong, Manuel Rigger

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

AI总结 该研究提出ShQveL方法，通过LLM合成SQL特征增强SQL生成器，在5个DBMS上发现55个新漏洞，其中50个已被修复，提升了自动化数据库测试的漏洞发现能力。