语言大模型 / LLM

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。

AdaBoosting Text Prompts for Vision-Language Models

AdaBoosting 文本提示用于视觉-语言模型

Seokhee Jin, Changhwan Sung, Sunung Mun, Hoyoung Kim, Jungseul Ok

机构 * KT Corporation（KT公司） ； Pohang University of Science and Technology (POSTECH)（浦项科技大学） ； National AI Research Lab（国家人工智能研究实验室） 纠错

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

AI总结 提出文本提示提升（TPB）框架，通过AdaBoost策略将每个文本提示分类器视为弱学习器，顺序集成以聚焦难分类样本，提升少样本分类精度并实现跨模型迁移。

Comments Accepted to ECCV 2026 Spotlight

Large Language Models and Social Media Information Integrity: Opportunities, Challenges, and Research Directions

大语言模型与社交媒体信息完整性：机遇、挑战与研究方向

Junjie Xiong, Zhengyuan Jiang, Xiaoran Xu, Chi Zhang, Changjia Zhu, Ning Wang, Mingkui Wei, Zhuo Lu, Yao Liu, Lingyao Li

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

AI总结 本综述分析LLMs对社交媒体信息完整性的双重影响，指出其可增强恶意内容检测能力但也会生成欺骗性内容，提出跨语言检测等研究方向以利用LLMs并降低风险。

Comments It has been accepted by Computing Surveys. Preview From: htong@illinois.edu Congratulations! Your manuscript, "Large Language Models and Social Media Information Integrity: Opportunities, Challenges, and Research Directions," has been accepted for publication in ACM Computing Surveys.Your paper will be returned to your Author Center. Dr. Hanghang Tong Editor-in-Chief ACM Computing Surveys

Journal ref Just accpeted by ACM Computing Surveys 2026

LoginTrap: Uncovering Task-Agnostic Phishing-Style Indirect Prompt Injection Attacks against LLM-based Web Agents

LoginTrap：针对基于大语言模型的Web智能体的任务无关型钓鱼式间接提示注入攻击的发现

Longtao Guo, Zelin Zhang, Kaifeng Huang, Yang Shi

专题命中 其他LLM ：LLM(title,summary_cn)

AI总结 该研究提出LoginTrap攻击，是针对基于LLM的Web智能体的任务无关型登录诱导攻击，在黑盒威胁模型下可达到86%的平均端到端攻击成功率，揭示了登录诱导的认证边界风险并推动相关防御研究。

GRIMIP: A General Framework for Instance-Specific Configuration of MIP Solvers Using LLMs

GRIMIP：一种使用LLM进行MIP求解器实例特定配置的通用框架

Yidong Luo, Xuemin Chen, Chenguang Wang, Fangzhou Zhu, Tao Zhong, Tianshu Yu

机构 * School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）数据科学学院） ； School of Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）理工学院） 纠错

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

AI总结 提出GRIMIP框架，结合大语言模型的语义推理与贝叶斯优化的高效搜索，为混合整数规划求解器配置超参数，在MIPLIB等基准上实现超过40%的原始对偶积分减少。

Behavioral Skill Reconstruction: Reconstructing Hidden Functionality from LLM Agent Skills

行为技能重构：从大语言模型智能体技能中重构隐藏功能

Peichun Hua, Haoxuan Xu, Mengyuan Li

专题命中 其他LLM ：LLM(title,summary_cn)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出SkillClone黑盒攻击方法，可通过合法交互从隐藏的LLM智能体技能中重构其功能，表明仅文件保密无法确保功能保密。

Comments 20 pages, 5 figures, 20 tables

Embedding Large Language Models into Flow Controls: An Agentic Framework for Adaptive and Trustworthy Automated Cooking

将大语言模型嵌入流程控制：一种用于自适应且可信的自动化烹饪的智能体框架

Zihan Song, Hongwei Huang, Yueshuo Sun, Yonglin Tian, Fei-Yue Wang, Bai Li

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

AI总结 针对自动化烹饪机器人的个性化与可信性问题，提出智能体框架，通过多智能体分解需求、分阶段生成执行代码，实验验证其在真实场景中可靠且实用。

LLMs are the Ideal Candidate for Mixed-Initiative Game Design Pillar Workflows

LLMs是混合倡议游戏设计支柱工作流的理想候选人

Julian Geheeb, Marvin Julian Schwarz, Daniel Dyrda, Georg Groh

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

AI总结 本文探讨了LLM在游戏设计支柱工作流中的应用，提出SPINE原型，并通过实验验证其在早期开发阶段的价值，展示了LLM在生成和决策过程中的有效性。

Comments 10 pages, 1 figure, 3 tables. 6 pages appendix, 13 tables

Journal ref Proceedings of the 21st International Conference on Foundations of Digital Games (FDG '26), Copenhagen, Denmark, August 10-13, 2026

The Holistic Storage of Verb+Up Phrases in Text-based and Audio-based Language Models

文本和音频语言模型中动词+up短语的整体存储

Zachary Nicholas Houghton, Yu Zhou, Dan Pluth, Jordan Hosier, Vijay K. Gurbani

机构 * University of Oregon（俄勒冈大学） ； Vail Systems, Inc（Vail Systems公司） 纠错

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

AI总结 研究文本和音频语言模型对动词+up短语的整体存储，发现频率和可预测性驱动独立表征，支持基于使用的语言理论。

ReVoicer: Conversational Voice Annotation for Human-Centered, LLM-Assisted Peer Review

ReVoicer：以人为中心、由大语言模型辅助的同行评审对话式语音标注系统

Matt Gottsacker, Ahinya Alwin, Hiroshi Furuya, Robert W. Lindeman, Gerd Bruder, Gregory F. Welch

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

AI总结 该研究提出ReVoicer原型系统，支持评审人员阅读论文时对话式语音标注，借助大语言模型润色、分类并锚定评论，最终基于评审人员自身评论生成符合风格指南的评审意见，计划与ISMAR社区开展评估。

Comments IEEE ISMAR 2026 Alt'ISMAR workshop

The Beginning of ChatGPT Ads

ChatGPT 广告的开端

Emma Lurie, Ro Encarnación, Sorelle A. Friedler, Danaé Metaxa

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

AI总结 本文首次实证研究 ChatGPT 广告，采用傀儡审计方法，发现低收入账号更易收到广告，发布了广告存档并提出未来研究建议。

Comments To be published in AAAI/ACM AIES 2026

Test, then Route: How Language Models Execute In-Context Conditional Rules Across Models and Languages

测试再路由：语言模型如何跨模型和语言执行上下文条件规则

Luxshan Thavarasa, Sivasuthan Sukumar

机构 * University of Moratuwa（莫拉图瓦大学） 纠错

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

AI总结 该研究通过四捐赠者设计的激活修补实验，在三个开源模型、六种语言中揭示：中间层残差带承载谓词真值，路由模块无抽象性，测试具模块化而路由不具。

Comments 19 pages, 16 figures. Code and data: https://github.com/Luxshan2000/icl-conditional-circuits

On MUON optimization: From non-convergence to an error analysis with Polar Express and the Newton-Schulz polynomial from implementations

MUON优化：从非收敛性到结合Polar Express与Newton-Schulz多项式实现的误差分析

Thang Do, Steffen Dereich, Arnulf Jentzen

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

AI总结 本文针对2024年提出的MUON优化器，提出含任意NS步骤的广义变体，证明其在部分随机优化问题中无法收敛，建立误差分析并在多个实例中验证相关结论。

Comments 82 pages

When More Becomes Less: Position-Dependent Repetition Effects in Language Models

当多变为少：语言模型中与位置相关的重复效应

Han-yu Wang

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 该研究发现语言模型中目标 token 的重复效应与读取位置相关，位移重复会呈现倒U型规律，且该效应经多语言和多模型验证，归因于精确词汇重复而非其他因素。

Representing Visual Evidence for Item Difficulty Prediction: Visual Textualization and Image-Native Modeling

为题目难度预测表征视觉证据：视觉文本化与原生图像建模

Han Chen, Ming Li, Hong Jiao, Tianyi Zhou

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； University of Maryland（马里兰大学） 纠错

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

AI总结 本文针对题目难度预测的视觉证据表征问题，对比仅用文本、视觉文本化与原生图像建模三种方式，发现原生图像建模是有竞争力的替代方案，其有效性取决于VLMs的适配方式。

COMPAS: Difficulty-Aware Joint Search for Optimizing Code Generation

COMPAS：面向优化代码生成的感知难度联合搜索

Jingzhi Gong, Jie M. Zhang, Gunel Jahangirova, Dong Huang, Mohammad Reza Mousavi, Mark Harman

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

AI总结 本文提出感知难度的 COMPAS 方法，通过联合搜索模型、提示词和解码设置优化代码生成，在 LiveCodeBench 和 SWE-bench 上均实现性能提升且成本降低。

Generative Experiences for Digital Mental Health Interventions: Evidence from a Randomized Study

生成体验用于数字心理健康干预：来自随机研究的证据

Ananya Bhattacharjee, Michael Liut, Matthew Jörke, Diyi Yang, Emma Brunskill

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of Toronto Mississauga（多伦多大学滑铁卢分校） 纠错

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

AI总结 本文提出生成体验范式，通过动态构建干预体验提升数字心理健康干预效果，实验显示GUIDE在减压和用户体验方面显著优于基线对照。

"Allow" to Achieve, Over-Privileged Inadvertently: The Unintended Cost of Task-Completion-Driven Pop-up Decisions in Mobile GUI Agents

“允许”达成目标：移动GUI智能体中任务完成驱动的弹窗决策的意外代价

Dongsheng Chen, Yuxuan Li, Guanhua Chen, Jiaxin Zhang, Xiangyu Zhao, Lei Ma, Xin Yao, Xuetao Wei

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

AI总结 研究移动GUI智能体的权限素养，发现其存在应用信任偏差、任务优先级覆盖等问题，提示干预效果不一，建议将任务执行与权限授权分离。

REZE: Recognition-Based Zero-Shot Extraction for Video Temporal Grounding

REZE：基于识别的视频时间定位零样本提取方法

Boyang Li, Chenhui Gou, Jianfei Cai

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

AI总结 该研究提出无训练的REZE方法，通过拆分视频为片段并聚合模型置信度，适配多种VTG任务，在多个数据集上优于现有无训练方法，部分指标超全监督SoTA，还能让旧模型性能接近同家族新模型。

Comments 18 pages, 7 figures, 13 tables. Appendices included

CornerCase: Automated Extremal Testing of Protocol Implementations using LLMs

CornerCase: 使用大语言模型对协议实现进行自动化极端测试

Rathin Singha, Kuan Qian, Srinath Saikrishnan, Tracy Zhao, Soheil Abbasloo, Ryan Beckett, Siva Kesava Reddy Kakarla, Todd Millstein, George Varghese

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

AI总结 提出CornerCase方法，利用大语言模型从协议规范中提取约束并生成边界测试用例，通过差分测试发现多个协议实现中的未知错误。

Terminal Agents Suffice for Enterprise Automation

终端代理足以实现企业自动化

Patrice Bechard, Orlando Marquez Ayala, Emily Chen, Jordan Skelton, Sagar Davasam, Srinivas Sunkara, Vikas Yadav, Sai Rajeswar

机构 * Mila -- Quebec AI Institute（Mila — 魁北克人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 本文探讨终端代理通过直接调用平台API在企业自动化中表现优异，证明简单接口结合强大基础模型足以替代复杂代理架构。

Comments Pre-print. Under review. 51 pages, 6 figures, 21 tables

Searching for Sound-Meaning Collisions: Graph-Based Affordance Retrieval and Multi-Evaluator Ranking for Pun Translation at CLEF 2026 JOKER Task 2

寻找音义碰撞：CLEF 2026 JOKER任务2中基于图的可供性检索与多评估者排名的双关语翻译

Russell Taylor, Adam Brikman, Prateek Awate

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

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

AI总结 该研究针对CLEF 2026 JOKER任务2，提出基于图的可供性检索与多评估者排名的双关语翻译方法，证实检索音义可供性是计算双关语翻译的核心瓶颈，结果契合Low的设想。

Comments CLEF 2026 Working Notes, 21-24 September 2026, Jena, Germany

Corrigibility Transformation: Constructing Goals That Accept Updates

可修正性转换：构建接受更新的目标

Rubi Hudson

机构 * University of Toronto（多伦多大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出一种可修正性转换方法，可在不牺牲性能的情况下将几乎任何目标转换为可修正版本，能诱导AI产生可修正行为，为AI安全提供了关键的可修正目标方案。

Language-Guided Hypotheses Generation for Sparse SMEFT Analyses

用于稀疏SMEFT分析的语言引导假设生成

Ahmed Hammad, Veronica Sanz

专题命中 其他LLM ：language model(abstract)

AI总结 研究解决稀疏SMEFT分析中算符假设选择难题，提出开源llm4smeft框架，结合微调语言模型与检索增强生成，可本地运行且能生成候选算符及费希尔信息。

Comments 34 pages, 2 figures and 6 tables