语言大模型 / LLM

Unsupervised Adaptation of PDE Foundation Models

PDE基础模型的无监督适配

Ziye Song, Zhao Wei, Xin Yu, Ivor Tsang, Yueming Lyu

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； CFAR, A*STAR（新加坡科技研究局CFAR） 纠错

专题命中 指令微调 ：foundation model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对PDE基础模型适配需密集解数据的问题，提出无监督微调框架，引入NSLoRA解决LoRA的物理量学习不均问题，在未见PDE上取得优异性能。

LoCA: Forward-Only LLM Tuning after One-Shot Calibration with Local Credit Assignment

LoCA：基于局部信用分配的一次性校准后仅前向的大语言模型调优

Linhan Xia, Rui Liu, Zhaofeng Zhang, Yihao Wang, Binrui Shen, Shengxin Zhu

机构 * University of Oklahoma（俄克拉荷马大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Tencent（腾讯） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； Beijing Normal University（北京师范大学） ； Beijing Normal-Hong Kong Baptist University（北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院） 纠错

专题命中 指令微调 ：LLM(title)；post-training(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出LoCA方法，通过一次性校准替换大语言模型调优的重复反向传播，在多个基准上优于LoRA，降低了GPU峰值内存、CPU稳态内存与前向传递时间。

CASA: Classification Augmented with Safety Attention for Robust Multimodal Alignment

通过条件解码实现鲁棒的多模态安全性

Anurag Kumar, Raghuveer Peri, Jon Burnsky, Alexandru Nelus, Rohit Paturi, Srikanth Vishnubhotla, Yanjun Qi

机构 * The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； AWS（亚马逊云服务） 纠错

专题命中 指令微调 ：LLM(abstract,abstract_cn)；language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出CASA方法，通过内部表示预测安全令牌以提升多模态大语言模型的安全性，实验显示其在多种基准上显著降低攻击成功率，同时保持良性输入的实用性。

Comments 9 pages + Appendix section

Foundation Models Adaptation for Multi-View Multi-modal Cardiac MRI Segmentation and Direct Ejection Fraction Estimation

基础模型在多视图多模态心脏MRI分割与直接射血分数估算中的适配

Sina Amirrajab, Cian M Scannell, Volker Vehof, Michael Bietenbeck, Ali Yilmaz

机构 * Maastricht University（马斯特里赫特大学） ； University Hospital Münster（明斯特大学医院） ； Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：foundation model(title,abstract)

AI总结 本研究针对CMR-Multi挑战，微调CineMA并组合冻结CMR基础模型，实现多视图CMR分割与直接LVEF估算，验证了基础模型适配多视图CMR分析的有效性。

Self-Distillation Enables Continual Learning

自蒸馏使持续学习成为可能

Idan Shenfeld, Mehul Damani, Jonas Hübotter, Pulkit Agrawal

机构 * MIT（麻省理工学院） ； Improbable AI Lab（Improbable AI实验室） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 指令微调 ：SFT(abstract,abstract_cn)；foundation model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 自蒸馏微调通过直接从演示中进行基于策略的学习，有效减少持续学习中的灾难性遗忘，提升新任务准确性。

YOLO-PEFT: Parameter-Efficient Fine-Tuning on YOLO Family

YOLO-PEFT：针对YOLO系列的参数高效微调

Xu Lin, WenJie Nie, Jinlong Peng, Weifu Fu, YueXiao Ma, Xiawu Zheng, Yong Liu

专题命中 指令微调 ：SFT(abstract,abstract_cn)；language model(abstract)

AI总结 YOLO-PEFT是一种针对YOLO系列的结构感知参数高效微调框架，将适配器部署建模为约束规划问题，在VOC数据集上的实验显示其检测精度优于全微调，且能减少训练内存。

Kimi K2.5: Visual Agentic Intelligence

Kimi K2.5：视觉代理智能

Kimi Team, Tongtong Bai, Yifan Bai, Yiping Bao, S. H. Cai, Yuan Cao, Ziwei Chai, Y. Charles, H. S. Che, Cheng Chen, Guanduo Chen, Huarong Chen, Jia Chen, Jianlong Chen, Jun Chen, Kefan Chen, Liang Chen, Ruijue Chen, Xinhao Chen, Yanru Chen, Yanxu Chen, Yicun Chen, Yimin Chen, Yingjiang Chen, Yuankun Chen, Yujie Chen, Yutian Chen, Zhirong Chen, Ziwei Chen, Dazhi Cheng, Yean Cheng, Minghan Chu, Jialei Cui, Jiaqi Deng, Muxi Diao, Hao Ding, Mengfan Dong, Mengnan Dong, Yuxin Dong, Yuhao Dong, Angang Du, Chenzhuang Du, Dikang Du, Lingxiao Du, Yulun Du, Yu Fan, Shengjun Fang, Qiulin Feng, Yichen Feng, Garimugai Fu, Kelin Fu, Hongcheng Gao, Tong Gao, Yuyao Ge, Shangyi Geng, Chengyang Gong, Xiaochen Gong, Zhuoma Gongque, Qizheng Gu, Xinran Gu, Yicheng Gu, Longyu Guan, Shuhao Guan, Yuanying Guo, Xiaoru Hao, Dailan He, Tianhong He, Weiran He, Wenyang He, Yibo He, Yunjia He, Chao Hong, Hao Hu, Jiaxi Hu, Yangyang Hu, Zhenxing Hu, Ke Huang, Ruiyuan Huang, Weixiao Huang, Zhiqi Huang, Chaobo Jia, Tao Jiang, Zhejun Jiang, Xinyi Jin, Yu Jing, Guokun Lai, Aidi Li, C. Li, Cheng Li, Fang Li, Guanghe Li, Guanyu Li, Haitao Li, Haoyang Li, Jia Li, Jingwei Li, Junxiong Li, Lincan Li, Mo Li, Weihong Li, Wentao Li, Xinhang Li, Xinhao Li, Yang Li, Yanhao Li, Yiwei Li, Yuxiao Li, Zhaowei Li, Zhaoxi Li, Zheming Li, Weilong Liao, Jiawei Lin, Xiaohan Lin, Yibo Lin, Zhishan Lin, Zichao Lin, Cheng Liu, Chenyu Liu, Hongzhang Liu, Liang Liu, Shaowei Liu, Shudong Liu, Shuran Liu, Tianwei Liu, Tianyu Liu, Weizhou Liu, Xiangyan Liu, Yangyang Liu, Yanming Liu, Yibo Liu, Yuanxin Liu, Zhengying Liu, Zhongnuo Liu, Enzhe Lu, Haoyu Lu, Zhiyuan Lu, G. Luo, Junyu Luo, Tongxu Luo, Yashuo Luo, Long Ma, Shaoguang Mao, Yuan Mei, Xin Men, Fanqing Meng, Zhiyong Meng, Yibo Miao, Minqing Ni, Kun Ouyang, Siyuan Pan, Bo Pang, Yuchao Qian, Ruoyu Qin, Zeyu Qin, Jiezhong Qiu, Bowen Qu, Zeyu Shang, Youbo Shao, Tianxiao Shen, Zhennan Shen, Juanfeng Shi, Lidong Shi, Shengyuan Shi, Feifan Song, Pengwei Song, Tianhui Song, Xiaoxi Song, Hongjin Su, Jianlin Su, Zhaochen Su, Lin Sui, Jinsong Sun, Junyao Sun, Tongyu Sun, Flood Sung, Yunpeng Tai, Chuning Tang, Heyi Tang, Xiaojuan Tang, Zhengyang Tang, Jiawen Tao, Shiyuan Teng, Chaoran Tian, Pengfei Tian, Bowen Wang, Chensi Wang, Chuang Wang, Congcong Wang, Dingkun Wang, Dinglu Wang, Dongliang Wang, Feng Wang, Hailong Wang, Haiming Wang, Hao Wang, Hengzhi Wang, Huaqing Wang, Hui Wang, Jiahao Wang, Jinhong Wang, Jiuzheng Wang, Kaixin Wang, Linian Wang, Qibin Wang, Shengjie Wang, Shuyi Wang, Si Wang, Wei Wang, Xiaochen Wang, Xinyuan Wang, Yao Wang, Yejie Wang, Yipu Wang, Yiqin Wang, Yucheng Wang, Yuzhi Wang, Zhaoji Wang, Zhaowei Wang, Zhengtao Wang, Zhexu Wang, Zifan Wang, Zihan Wang, Zizhe Wang, Chu Wei, Ming Wei, Chuan Wen, Zichen Wen, Chengjie Wu, Haoning Wu, Junyan Wu, Rucong Wu, Wenhao Wu, Yuefeng Wu, Yuhao Wu, Yuxin Wu, Zijian Wu, Chenjun Xiao, Jin Xie, Xiaotong Xie, Yuchong Xie, Bowei Xing, Boyu Xu, Jianfan Xu, Jing Xu, Jinjing Xu, L. H. Xu, Lin Xu, Suting Xu, Weixin Xu, Xinbo Xu, Xinran Xu, Yangchuan Xu, Yichang Xu, Yuemeng Xu, Zelai Xu, Ziyao Xu, Junjie Yan, Yuzi Yan, Guangyao Yang, Hao Yang, Junwei Yang, Kai Yang, Ningyuan Yang, Xiaofei Yang, Xinlong Yang, Xinyu Yang, Ying Yang, Yi Yang, Yi Yang, Zhen Yang, Zhilin Yang, Zonghan Yang, Haotian Yao, Dan Ye, Haoran Ye, Wenjie Ye, Zhuorui Ye, Peng Yebo, Bohong Yin, Chengzhen Yu, Longhui Yu, Tao Yu, Tianxiang Yu, Enming Yuan, Mengjie Yuan, Xiaokun Yuan, Yang Yue, Weihao Zeng, Dunyuan Zha, Haobing Zhan, Dehao Zhang, Hao Zhang, Jin Zhang, Puqi Zhang, Qiao Zhang, Rui Zhang, Xiaobin Zhang, Xiaoyun Zhang, Y. Zhang, Yadong Zhang, Yangkun Zhang, Yichi Zhang, Yizhi Zhang, Yongting Zhang, Yu Zhang, Yushun Zhang, Yutao Zhang, Yutong Zhang, Zheng Zhang, Chenguang Zhao, Feifan Zhao, Jinxiang Zhao, Shuai Zhao, Xiangyu Zhao, Xuanle Zhao, Yikai Zhao, Zijia Zhao, Huabin Zheng, Ruihan Zheng, Shaojie Zheng, Tengyang Zheng, Junfeng Zhong, Longguang Zhong, Weiming Zhong, M. Zhou, Runjie Zhou, Xinyu Zhou, Zaida Zhou, Jinguo Zhu, Liya Zhu, Xinhao Zhu, Yuxuan Zhu, Zhen Zhu, Jingze Zhuang, Weiyu Zhuang, Ying Zou, Xinxing Zu

机构 * Kimi Team（Kimi 团队） 纠错

专题命中 指令微调 ：SFT(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 Kimi K2.5通过联合优化文本和视觉模态，提出Agent Swarm框架，实现多模态代理智能的先进性能和高效任务处理。

Comments Kimi K2.5 tech report

IFCLoRA: Topology-Aware Rank Allocation for Parameter-Efficient Fine-Tuning

IFCLoRA：用于参数高效微调的拓扑感知秩分配

Wei Zhang, Xinwu Liu, Yihang Cheng

专题命中 指令微调 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究针对LoRA方法中秩分配问题，提出IFCLoRA拓扑感知秩分配方法，利用小校准集和冻结模型构建交互图，结合全局拓扑先验与局部梯度敏感性计算得分来分配秩，在多场景下优于其他方法，还揭示了任务依赖的秩分布特点。

Comments 9 pages, 5 figures

OpenForgeRL: Train Harness-native Agents in Any Environment

OpenForgeRL：在任何环境中训练原生利用工具的智能体

Xiao Yu, Baolin Peng, Ruize Xu, Hao Zou, Qianhui Wu, Hao Cheng, Wenlin Yao, Nikhil Singh, Zhou Yu, Jianfeng Gao

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； Dartmouth College（达特茅斯学院） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

专题命中 指令微调 ：SFT(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究针对现代AI智能体依赖复杂推理工具难端到端训练的问题，提出OpenForgeRL框架，通过轻量级代理和Kubernetes编排器，在多环境下对基于工具的智能体端到端训练，验证了框架效果并分析了工具选择和RL对智能体行为的影响。

Comments added github link

Dropping the Anchor: Statistical Context Summarization for Distributed Systems via Pulsar Attention

抛锚：通过脉冲星注意力机制对分布式系统进行统计上下文摘要

Aryan Sood, Shantanu Acharya, Gaurav Kumar Nayak

专题命中 指令微调 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究针对长序列大语言模型推理计算成本高的问题，提出脉冲星注意力机制，用轻量级组件取代静态锚点，减少计算量，在多个模型测试中表现出色，优于星型注意力和密集注意力，有显著绝对增益。

Comments 16 Pages

Cross-View Action Consistency for Camera-Robust Vision-Language-Action Policies

面向相机鲁棒性的视觉-语言-动作策略的跨视图动作一致性

Bingqi Huang, Bingchuan Wei, Xuan Wang, Yingkai Cai, Zhaokui Wang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Informatics Institute, University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学信息学研究所） ； Faculty of Science, Vrije Universiteit Amsterdam（阿姆斯特丹自由大学理学院） 纠错

专题命中 指令微调 ：SFT(abstract,abstract_cn)

AI总结 本研究针对视觉-语言-动作策略的相机鲁棒性问题，提出跨视图动作一致性正则化方法，在LIBERO-Plus数据集及真实机器人任务上均显著提升了相机扰动下的策略性能。

SynChain: Inducing Computer-Use Agent Systems to Construct Their Own Attack Chains

SynChain：诱导计算机使用智能体系统构建自身攻击链

Fuyao Zhang, Jiaming Zhang, Che Wang, Boyang Chen, Yurong Hao, Xiongtao Sun, Guowei Guan, Blaise Delattre, Yang Cao, Wei Yang Bryan Lim

专题命中 指令微调 ：large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 该研究提出SynChain攻击范式，通过定向监督微调诱导计算机使用智能体构建含恶意内容的良性制品，在多模型多防御设置下实现高攻击成功率，揭示需对智能体跨任务执行轨迹做来源感知推理以保障安全。

From Plan to Action: How Well Do Agents Follow the Plan?

评估自主编程代理中的计划合规性

Shuyang Liu, Saman Dehghan, Jatin Ganhotra, Martin Hirzel, Reyhaneh Jabbarvand

机构 * University of Illinois Urbana–Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； IBM（IBM公司） 纠错

专题命中 指令微调 ：LLM(abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文系统分析了编程代理在执行任务时对计划的遵循情况，通过16991条轨迹评估不同计划变体的影响，发现计划提醒能提高任务成功率，但不恰当的计划补充可能降低性能。

Gaze Behavior in Visual World Experiments Can be Modeled With Off-the-shelf Language-Vision Encoders

视觉世界实验中的注视行为可采用现成的语言-视觉编码器建模

Rahul Murali Shankar, Titus von der Malsburg, Sebastian Padó

机构 * University of Stuttgart（斯图加特大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 该研究提出结合CLIP双编码器与双模态归因方法的新方法，无需微调或生成式架构，即可复现经典视觉世界研究的人类注视行为预测结果。

WNM-3D: A World Navigation Model with 3D Scene Conditioning for Closed-Loop VLN

WNM-3D：一种用于闭环视觉语言导航的带3D场景条件的世界导航模型

Yuehao Huang, Yunzi Wu, Xiaotao Zhang, Xinhai Li, Jiankun Dong, Jiajun Lv, Chi Zhang, Chenjia Bai, Yong Liu, Xuelong Li

专题命中 指令微调 ：language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究提出带3D场景条件的WNM-3D模型，通过几何编码器与适配器整合场景上下文，经多阶段训练后在GN-Bench等数据集上的闭环导航性能优于同类模型。

From Cheap Fakes to Pure Synthesis: Addressing the New Era of T2V Fake News Videos

从廉价伪造到纯合成：应对文本生成视频（T2V）假新闻视频的新时代

Yifeng Luo, Yupeng Li, Liang Lan, Tian Wang

机构 * Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） ； Beijing Normal University（北京师范大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：prompting(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对纯合成T2V假新闻视频带来的新威胁，构建了首个纯合成假新闻视频数据集，提出R-T2V框架，在10种主流基准上取得最优检测性能。

Comments Accepted at ACM Multimedia (ACM MM), 2026

When Do LLMs Admit Their Mistakes? Understanding The Role Of Model Belief In Retraction

LLMs何时会承认错误？理解模型信念在撤回中的作用

Yuqing Yang, Robin Jia

机构 * University of Southern California（南加州大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：LLM(abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 研究揭示LLMs在生成时基于内部信念而非参数知识进行撤回，监督微调可提升其撤回性能。

Comments CoLM 2026

Grad-ECLIP: Gradient-based Visual and Textual Explanations for CLIP

Grad-ECLIP: 基于梯度的CLIP视觉与文本解释

Chenyang Zhao, Kun Wang, Janet H. Hsiao, Antoni B. Chan

机构 * Department of Computer Science, City University of Hong Kong（香港城市大学计算机科学系） ； Division of Social Science and Department of Computer Science & Engineering, Hong Kong University of Science & Technology（香港科学与技术大学社会科学学院及计算机科学与工程系） ； SenseTime Group Ltd（时光集团有限公司） 纠错

专题命中 指令微调 ：language model(abstract)

AI总结 本文提出Grad-ECLIP方法，通过分解CLIP编码器架构并分析匹配相似度与中间空间特征的关系，生成有效热图以解释CLIP匹配结果。通过通道和空间权重提升视觉解释质量，并通过定性定量评估验证其有效性。

Journal ref Zhao C, Wang K, Hsiao J H, et al. Grad-eclip: Gradient-based visual and textual explanations for clip[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2026

Identity-Preserving Aging and De-Aging of Faces in the StyleGAN Latent Space

Luis S. Luevano, Pavel Korshunov, Sebastien Marcel

机构 * Idiap Research Institute（Idiap研究机构） 纠错

专题命中 指令微调 ：language model(abstract)

Comments Accepted for publication in IEEE International Joint Conference on Biometrics (IJCB), 2025

PolyFact: Comparing Consistency-Driven Post-training Methods for Cross-Lingual Factual Recall

通过一致性驱动的强化学习改进跨语言事实回忆

Jonathan von Rad, Louis Arts, George Burgess, Eleftheria Kolokytha, Harry O'Donnell, Ektor Oikonomidis Doumpas, Eduardo Sanchez, Yao Lu, Pontus Stenetorp

机构 * University College London（伦敦大学学院） ； Centre for Artificial Intelligence（人工智能中心） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：post-training(title,abstract)；SFT(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 提出PolyFact数据集，利用GRPO强化学习方法提升大语言模型的跨语言事实回忆一致性，优于监督微调，并揭示其通过减少语言专用表示实现跨语言共享的机制。

Comments Under Review at EACL 2026

CreativeInstruct: Scalably Teaching LLMs to Balance Quality, Creativity, and Diversity

CreativeInstruct：规模化教导大型语言模型（LLM）平衡质量、创造性与多样性

Ananya Sahu, Mohit Bansal, Elias Stengel-Eskin

机构 * Columbia（哥伦比亚大学） ； UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：LLM(title_cn,summary_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；post-training(abstract)

AI总结 该研究提出CreativeInstruct指令调优方法，通过注入[StartCreativity]跨度平衡LLM的质量、创造性与多样性，其在叙事生成中表现更优，还能提升强化学习任务性能。

Comments Code: https://github.com/ananya-sahu/CreativeInstruct

EvoRIC: Reinforcement Learning Fine-Tuned LLM-empowered RAN Intelligent Control Toward Autonomous O-RAN

EvoRIC：面向自主O-RAN的、由强化学习微调大语言模型赋能的RAN智能控制器

Lingyan Bao, Jemin Lee, Tony Q. S. Quek

专题命中 后训练与偏好优化 ：LLM(title,summary_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 针对传统RAN智能算法泛化差、通用LLM算力高且缺领域知识的问题，提出EvoRIC分层框架，结合RLFT与PPO优化LLM，在IAB网络中验证其泛化性与效能，为自主O-RAN提供新方案。

Comments Manuscript submitted 23 April 2026; revised 7 August 2026

GRASP: Reinforcing Language Model Anonymizers with Group Relative Policy Optimization

GRASP：用组相对策略优化增强语言模型匿名化器

Sajjad Ghiasvand, Nader Sehatbakhsh

机构 * UC Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校） ； UC Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；preference optimization(abstract)

AI总结 该研究提出GRASP方法，用组相对策略优化增强设备端小型语言模型匿名化器，在隐私-效用权衡、对抗匿名化防御及运行成本上均优于DPO蒸馏基线。

ReQuant: Fixed-Grid Discrete Refinement for Post-Training Quantization

ReQuant：用于训练后量化的固定网格离散细化

Yongge Ma, Guoan Wang, Feiyu Wang, Yaoming Li, Qian Zhang, Zihan Yan, Yinjun Han, Tong Yang

机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院） ； School of Software and Microelectronics, Peking University（北京大学软件与微电子学院） ； School of Physics, Peking University（北京大学物理学院） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Central Research Institute, ZTE Corporation（中兴公司中央研究院） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：post-training(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 ReQuant是用于训练后量化（PTQ）的无反向传播固定网格细化方法，可作为即插即用后处理阶段，提升各类PTQ初始化器生成的量化模型性能，在低位宽下增益显著。

Comments 10 pages, 3 figures, 16 tables

CrystalGRPO: Target-Aligned and Coverage-Preserving Reinforcement Learning for Flow-Based Crystal Structure Prediction

CrystalGRPO：面向基于流模型的晶体结构预测的目标对齐且保持覆盖率的强化学习

Kaixiang Su, Hongfei Xue, Qiang Zhu

机构 * University of North Carolina at Charlotte（北卡罗来纳大学夏洛特分校） ； North Carolina Battery Complexity, Autonomous Vehicle and Electrification (BATT CAVE) Research Center（北卡罗来纳州电池复杂性、自动驾驶与电气化（BATT CAVE）研究中心） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：post-training(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 该研究提出CrystalGRPO框架，通过强化学习后训练优化基于流模型的晶体结构预测，两种模式在多数据集骨干组合中提升了恢复性能与覆盖率。

UniJEPA: A Unified Joint-Embedding Predictive Architecture for Task-Agnostic Visual World Modeling

UniJEPA：面向任务无关视觉世界建模的统一联合嵌入预测架构

An Lanji, Dawei Liu, Jin Li, Haoran Xu, Mei Chen, Yu Tian

专题命中 后训练与偏好优化 ：post-training(abstract)

AI总结 UniJEPA是统一JEPAs，共享潜在空间联合学习图像级与视频级预测，抗坍塌，经后训练可零样本规划，在多基准上性能相当或更优，规划速度更快。

Comments 10 pages, 7 figures; Accepted by ICML2026

Explore or Converge? Stage-Guided Per-Step Optimization for Diffusion Models

探索还是收敛？面向扩散模型的阶段引导式逐步优化方法

Renye Yan, Jikang Cheng, You Wu, Wei Peng, Zongwei Wang, Ling Liang, Yimao Cai

机构 * Peking University（北京大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：preference optimization(abstract)

AI总结 针对扩散模型RL偏好对齐的奖励不匹配问题，提出SGPO方法，通过分阶段分配目标，使生成质量提升26.7%、收敛速度提高36.7%。

PsychoAgent: An Affect-Sensitive Cognitive Architecture for Conflict-Aware Memory in LLM Agents

PsychoAgent：面向大语言模型智能体的、具备冲突感知记忆的情感敏感认知架构

Mohammad Amanlou, Parham Abed Azad, Farbod Davoodi, Mostafa Masumi, Behnam Bahrak, Abdol-Hossein Vahabie

机构 * School of Electrical and Computer Engineering, College of Engineering, University of Tehran（德黑兰大学工程学院电气与计算机工程学院） ； Sharif University of Technology（谢里夫理工大学） ； Missouri University of Science and Technology（密苏里科技大学） ； Tehran Institute for Advanced Studies, Khatam University（哈塔姆大学德黑兰高等研究院） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(title,summary_cn)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 该研究提出PsychoAgent架构，分离事实与情感记忆并通过冲突感知控制器整合，在三类冲突场景中其冲突关键记忆检索率优于相关基线，为LLM智能体建模类人冲突效应提供了可检查机制。

Comments 12 pages main paper + 10 pages supplementary material; supplementary material included

Agent Memory Distillation: Empowering Small LLM Agents with Hierarchical Teacher Memory

智能体记忆蒸馏：用分层教师记忆赋能小型大语言模型智能体

Taeil Kim, Kangsan Kim, Sung Ju Hwang

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(title)；language model(abstract)；small language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本研究提出无需训练的Agent Memory Distillation框架，通过从大型教师智能体构建三类分层记忆迁移知识，提升小型大语言模型智能体的工具使用性能，在三个基准上实现显著准确率提升且优于现有基线。

Comments Under review

WorldMark: A Plug-and-Play World Knowledge Interface for Cross-Host Language Model Watermarking

WorldMark：一种用于跨宿主语言模型水印的即插即用世界知识接口

Song Xiao, Yuqi Yuan, Yanshuo Zhang, Kejun Zhang

专题命中 长上下文与记忆 ：language model(title,abstract)；large language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究提出即插即用的WorldMark接口，通过世界知识记忆与非对称知识调制优化跨宿主语言模型水印，提升检测性能且开销可忽略。