语言大模型 / LLM

Invariant Representation Learning for Source-Free Time Series Forecasting with LLM-Centric Proxy Denoising

面向无源时间序列预测的不变表示学习：以大语言模型为中心的代理去噪方法

Kangjia Yan, Chenxi Liu, Hao Miao, Xinle Wu, Yan Zhao, Chenjuan Guo, Bin Yang

机构 * East China Normal University（东华大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

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

AI总结 本研究针对无源时间序列预测问题，提出以LLM为中心的TimeID框架，通过双分支不变解耦特征学习、代理去噪与知识蒸馏，在实际数据集上较最优基线平均降低MSE 10.7%、MAE 9.3%。

Comments Accepted by ICML2026

MMAligner: Safeguarding Multimodal Large Language Models through Representation Calibration

MMAligner：通过表示校准保护多模态大语言模型

Shenyi Zhang, Keyan Guo, Zihao Wang, Xuebin Li, Lingchen Zhao, Hongxin Hu, Chao Shen, Qian Wang

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 MMAligner通过校准多模态大语言模型的表示，将不安全多模态输入的拒绝率提升至99%，仅造成不足2%的效用下降，显著优化了安全与效用的权衡。

Comments To Appear in the Proceedings of The ACM Conference on Computer and Communications Security (CCS), 2026

One Leak Away: How Pretrained Model Exposure Amplifies Jailbreak Risks in Finetuned LLMs

一个泄漏：预训练模型暴露如何放大微调LLM中的劫持风险

Yixin Tan, Zhe Yu, Rui Wen, Jun Sakuma

机构 * Institute of Science Tokyo（东京科学研究所） ； Riken AIP（理化学研究所AIP） 纠错

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

AI总结 本研究揭示了预训练模型暴露如何放大微调LLM的劫持风险，提出PGP攻击方法，证明了预训练到微调过程中存在的安全漏洞。

Comments This paper has been accepted to the ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security (ACM CCS)

CrossHallu: Do Hallucination Signals Generalize Across Languages and Domains in Large Language Model's Internals?

CrossHallu：大语言模型内部的幻觉信号能否跨语言和领域泛化？

Aisha Alansari, Malak Alkhorasani, Hamzah Luqman

机构 * King Fahd University of Petroleum and Minerals（法赫德国王石油与矿产大学） ； Imam Abdulrahman bin Faisal University（伊玛目阿卜杜勒拉赫曼·本·费萨尔大学） 纠错

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 研究大语言模型内部幻觉检测信号能否跨语言和领域泛化，通过CrossHallu对六个模型的内部表征在生成式问答任务上进行评估，结果揭示了模型内部状态幻觉信号跨语言和领域转移的情况。

Cross-Architecture Steering Transfer in Language Models: A Systematic Empirical Study

语言模型中的跨架构引导迁移：一项系统实证研究

Ayushi Agarwal

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

AI总结 本研究通过系统实证发现，在1.7B参数规模以上，独立训练的大语言模型间存在可利用的跨架构引导迁移，验证了柏拉图式表征假说的功能层面补充，强调了机制可解释性中的规模阈值。

Decoupling Perception from Description: Computation-Grounded Representation Alignment between Multivariate Time Series and Language

感知与描述解耦：多变量时间序列与语言间的计算基础表示对齐

Xinran Feng, Yi Xie, Chao Zhang, Ruikun Li, Wanyun Ling, Ziyue Li, Chenxi Liu

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

AI总结 该研究针对多模态时间序列语言对齐的三难困境，提出CGTime模型，通过计算处理感知、LLM处理描述，在多变量理解任务上优于更大的通用模型。

Comments 46 pages, 9 figures, including supplementary material. Submitted to AAAI 2027. Xinran Feng and Yi Xie contributed equally

Radio-FM: A Foundation Model for Radio Signal Representation Learning and Its Applications

Radio-FM：用于无线电信号表示学习的基础模型及其应用

Jinchao Zhou, Wupeng Xie, Zhuangzhi Chen, Yao Lu, Qi Xuan, Yun Lin, Guan Gui

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

AI总结 本文提出Radio-FM基础模型，采用双通道处理等技术，预训练于15个数据集，在15个下游基准中13个达最优，少样本迁移能力强，可作为无线电信号理解通用骨干。

Frozen but Not Always Accessible: A Representation Analysis of Genomic Language Models

冻结但并非始终可及：基因组语言模型的表征分析

Nirjhor Datta, Swakkhar Shatabda, M. Sohel Rahman

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

AI总结 本研究分析了DNABERT-2等基因组语言模型作为冻结特征提取器时，在不同基因组任务中的表征可及性，发现其性能随任务变化，局部生物信号存在但并非总能通过池化嵌入获取。

The Ignition Index: Measuring Global Workspace Dynamics in Language Models

点火指数：测量语言模型中的全局工作空间动力学

Saman Rahbar

机构 * Dialpad, Inc.（戴尔德公司） 纠错

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

AI总结 该研究提出点火指数I作为量化指标，用于测量Transformer语言模型的全局工作空间动力学，揭示了不同架构模型的点火特性及相关规律，为GWT与机制可解释性搭建了定量桥梁。

Comments 26 pages, 10 figures. Code: https://github.com/saman-rahbar/ignition-index

Cross-platform epistemic verification for improving factual reliability in AI-generated news summarization

用于提升AI生成新闻摘要事实可靠性的跨平台认知验证

Zhuo Xie, Haoze Ni

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(summary_cn,abstract)

AI总结 本研究提出多源证据共识验证（MECV）框架，通过多异构来源证据聚合与多LLM陪审团机制修正AI生成新闻摘要的幻觉，在SummEdits基准上提升了事实一致性，为可信AI与自动化新闻研究提供了新方法。

RxnCLF: Contrastive Transformation-Aware Reaction Foundation Model for Improved Reactivity Prediction

RxnCLF：用于改进反应性预测的感知变换的反应基础模型

Yiting Zheng, Cheng Fang, Anthony Donofrio, Haote Li

机构 * Discovery Chemistry, Merck & Co., Inc.（默克公司发现化学部门） 纠错

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

AI总结 本研究提出RxnCLF，一种基于凝聚反应图的自监督对比反应基础模型，经170万Pistachio反应预训练后，在多类产率预测基准上均优于基线模型，展现出良好泛化潜力。

Comments 8 pages, 6 figures

Respect Your Zero-Shot Uncertainty: Conservative Calibration for Test-Time-Adapted Vision-Language Models

重视零样本不确定性：面向测试时自适应视觉-语言模型的保守校准

Jingyan Jiang, Yaru Sun, Xiao Chen, Jiazhen Huang, Caiting Li, Zhijian He, Yin Chen, Pingting Hao

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

AI总结 针对测试时自适应（TTA）视觉-语言模型校准度下降的问题，提出零样本锚定熵校准（ZAEC）方法，通过最小温度缩放恢复锐化预测的零样本熵，在多模型多数据集上实现了更低的期望校准误差（ECE）。

Detecting Safety Training Modification in Language Models via Activation Analysis

通过激活分析检测语言模型中的安全训练修改

Glen Messenger

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

AI总结 本研究提出AMS工具，通过激活空间几何结构检测语言模型的安全训练修改，在14种模型配置上验证了其有效性，可区分四类安全训练修改中的前三者。

Journal ref IEEE Access, vol. 14, pp. 91723-91737, 2026

Safe Evolution with Circuit Anchors

基于回路锚点的安全进化

Yan Liu, Jie Fu, Tsung-Yi Ho

机构 * Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； IQuest Research（艾奎斯特研究院） 纠错

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

AI总结 受生物发育约束启发，提出回路锚定进化（CAE）方法，通过锚定占比不足2%的安全回路，在极小能力损失下实现更优的安全保留，性能优于显式奖励约束。

Breaking the Curse of Multilinguality in Many-to-Many Speech-to-Text Translation via a Resource-Aware Mixture of Speech Encoders

通过资源感知型语音编码器混合模型打破多对多语音到文本翻译中的多语言性诅咒

Yexing Du, Kaiyuan Liu, Youcheng Pan, Bo Yang, Chengpeng Fu, Yu Wang, Ming Liu

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

AI总结 针对多对多语音到文本翻译中的多语言性诅咒问题，提出资源感知型MoSE框架与五阶段课程学习策略，其4B参数模型在45种语言的全方向翻译任务上实现最优性能，显著提升低资源语言表现且不损害高资源性能。

Decomposed Entailment for Factuality Checking and Hallucination Detection

用于事实性核查与幻觉检测的分解式蕴含关系

Achir Oukelmoun, Nasredine Semmar, Gaël De Chalendar

机构 * CEA LIST 纠错

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

AI总结 本研究提出轻量级黑箱框架HallDetect，将生成内容分解为原子主张并经对比式蕴含模型验证，在多基准上优于同资源基线，可定位幻觉错误。

DyPES-VLA: Learning Shared Dynamics Priors and Embodiment-Specific Control for Cross-Embodiment Manipulation

DyPES-VLA：学习共享动态先验与具身特定控制以实现跨具身操作

Junfeng Li, Junjie He, Zhide Zhong, Yangyang Zheng, Pingyue Sheng, Jiayu Dong, Ruixin Li, Haodong Yan, Jiaguan Zhu, Tianran Zhang, Runze Yu, Wen Chen, Liuqing Yang, Yuxiang Gao, Haoang Li

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

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

AI总结 该研究针对跨具身机器人操作问题，提出DyPES-VLA模型，通过学习共享动态先验与具身特定MoE动作头，在LIBERO等数据集上达到先进操作成功率。

Bias Analysis of L2 Speaking Assessment Systems Using Concept Activation Vectors

基于概念激活向量的L2口语评估系统的偏差分析

Arya Labroo, Mengjie Qian, Kate Knill

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

AI总结 该研究将概念激活向量（CAV）分析扩展到BERT和Whisper两个L2口语评估系统，发现概念可恢复性及对概念的敏感性依赖于模型架构，稀疏自编码器（SAEs）可提升概念线性恢复性但会减弱激活空间敏感性。

Bi-semantic Chemical Embedder for Joint Representation Learning of SMILES and Natural Language

用于SMILES与自然语言联合表示学习的双语义化学嵌入器

David Ming Segura, Jeremy Goumaz, Joshua W. Sin, Bojana Ranković, Philippe Schwaller

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

AI总结 该研究提出双语义化学嵌入模型CheMatE，通过两阶段训练将SMILES与自然语言联合表示，在分子性质预测等下游任务上表现具竞争力。

LMs as Task-Specific Knowledge Bases: An Interpretability Analysis

语言模型作为任务特定知识库：一种可解释性分析

Amit Elhelo, Amir Globerson, Mor Geva

机构 * Blavatnik School of Computer Science and AI, Tel Aviv University（特拉维夫大学布拉瓦特尼克计算机科学与人工智能学院） ； Google Research（谷歌研究院） 纠错

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

AI总结 通过行为和机制分析，发现语言模型以任务特定方式编码知识，不同任务对同一事实的查询结果不一致，且参数定位实验揭示了不同任务涉及不同参数子集。

TruthLens: Object Hallucination Detection via Self-Evaluating Truthfulness Scores in LVLMs

TruthLens：通过大型视觉语言模型（LVLM）中的自评估真实性分数检测对象幻觉

Yanqi Wu, Runhe Lai, Xinhua Lu, Qichao Chen, Zhiping Zhou, Jia-Xin Zhuang, Weijiang Yu, Ruixuan Wang

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） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； University of Nottingham Malaysia（马来西亚诺丁汉大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 TruthLens 是一种无需额外成本的 LVLM 对象幻觉检测框架，通过微调 LM 头部输出真实性分数，在 MS-COCO 数据集上的 Qwen2.5-VL-7B 上实现了超 17% 的 AUROC 提升，性能达当前最优。

Comments Accepted by ECCV 2026

SCD4VPR: Multi-modal Scene Change Detection for Long-term Visual Place Recognition Database Update

基于视觉-语言表示学习的场景变化检测

Diwei Sheng, Vijayraj Gohil, Satyam Gaba, Zihan Liu, Giles Hamilton-Fletcher, John-Ross Rizzo, Yongqing Liang, Chen Feng

机构 * New York University（纽约大学） 纠错

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

AI总结 本文提出LangSCD框架，通过融合语言和视觉信息提升场景变化检测的鲁棒性，引入几何-语义匹配模块和多类标注数据集NYC-CD，实验证明其在多个基准上的优越性能。

Comments 9 pages, 6 figures, 6 tables