语言大模型 / LLM

LoRAScan: Detecting Backdoor Prompts in Low-Rank Adapters for Large Language Models via Down-Projection Activation Spikes

LoRAScan：通过下投影激活尖峰检测大语言模型低秩适配器中的后门提示

Doniyorkhon Obidov, Honggang Yu, Xiaolong Guo, Kaichen Yang

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

AI总结 LoRAScan是首个无需修改适配器参数、在推理时检测并拒绝含触发词输入的适配器感知防御方法，在LLM后门基准测试中拒98.49%恶意输入，性能优于现有方法。

Progressive Alignment of Recommender Foundation Model through Multi-Phase Post-Training

通过多阶段后训练实现推荐系统基础模型的渐进式对齐

Oseong Choi, Hoeinn Kim, Jihoon Lee, Byungsoo Kang, Taeyeong Jang

专题命中 指令微调 ：foundation model(title,abstract)；post-training(title,abstract)；SFT(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出LP-FFT-RFT三阶段渐进式后训练框架，将推荐系统基础模型的下游适配与业务指标对齐分离，实验证实其能提升推荐质量。

Comments 9 pages, 3 figures. Accepted to the 20th ACM Conference on Recommender Systems (RecSys '26), Industry Track

Index SLM Technical Report

索引SLM技术报告

Tianjiao Li, Lusheng Zhang, Shien He, Xiaojing Liu, Tianxing Yan, Mengran Yu, Ziang Cui, Kai Zhao, Yang Liu, Yuxin Li

机构 * Bilibili（哔哩哔哩） 纠错

专题命中 指令微调 ：SLM(title,title_cn)；language model(abstract)；foundation model(abstract)；small language model(abstract)

AI总结 哔哩哔哩开发Index-1.9B系列小语言模型，包括基础模型等四个模型。预训练采用特定方法，Index-1.9B-Base在标准基准测试表现出色，还进行了多项控制研究，所有模型及评估代码已公开。

Comments 16 pages, 9 figures. v2: updated author list (added Yang Liu and Yuxin Li; marked core contributors and project lead) and added a release-date note on the first page

Same Answer, Different Confidence: Protocol Sensitivity in LLM Confidence Calibration

询问是不够的：LLM 置信度校准中的协议敏感性

Hankyeol Kim, Pilsung Kang

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.AI

AI总结 研究通过改变测量协议（如条件上下文、令牌读取方式）发现，LLM 的令牌概率置信度与口头置信度之间的比较高度敏感，且口头置信度不仅反映正确性还反映答案的合理性和来源。

Dual-Node NVIDIA DGX Spark over Tailscale: A Remote-Access Testbed for Distributed LLM Training and Cyber-Threat-Intelligence Fine-Tuning

基于Tailscale的双节点NVIDIA DGX Spark：用于分布式大语言模型训练和网络威胁情报微调的远程访问测试平台

Vasanth Iyer

专题命中 指令微调 ：LLM(title,abstract)；SFT(abstract,abstract_cn)；pretraining(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本研究展示了双节点NVIDIA DGX Spark通过Tailscale VPN实现分布式NanoChat预训练，构建网络安全微调数据集并验证其效果，同时该集群可支持研究与教学，证明适度本地基础设施的可行性。

Comments 12 pages, 3 figures, 4 tables. Deployment runbook and code: https://github.com/viyer-research/dual-dgx-spark-tailscale-testbed

TEMPO: Semantic-Action Decoupled RL Post-Training for Vision-Language-Action Models

TEMPO：面向视觉-语言-动作模型的语义-动作解耦强化学习后训练

Ziheng Liu, Quantao Yang

机构 * School of Computer Science and Technology, Zhejiang Gongshang University（浙江工商大学计算机科学与技术学院） ； KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院） 纠错

专题命中 指令微调 ：post-training(title,abstract)；SFT(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文提出TEMPO框架，通过解耦语义投影层与动作专家采用双时间尺度RL后训练，提升VLA模型在操作任务上的性能，在基准与真实任务中均优于现有方法。

Simple-OPD: Demystifying Warm-up for On-policy Distillation

Simple-OPD：揭开策略内蒸馏的预热阶段之谜

Tao Liu, Taiqiang Wu, Mao Zheng, Xuan Luo, Runming Yang, Xuewei Yang, Junjie Wang, Yujiu Yang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

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

AI总结 本文通过数据与训练视角研究OPD的预热阶段，发现预热依赖教师兼容CoT监督、LoRA近饱和训练优于全参数SFT，提出Simple-OPD方法并验证其有效性与鲁棒性。

Retrieval-Constrained Policy Optimization for Attack Technique Extraction from Cyber Threat Intelligence

用于从网络威胁情报中提取攻击技术的检索约束策略优化

Jiayun Zhang, Junshen Xu, Zejun Xie, Yi Fan

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

AI总结 研究针对CTI文本提取MITRE ATT&CK技术的挑战，提出两阶段框架TTP-R1，在四个CTI基准测试中F1值最优，子技术级F1超带检索增强的Claude Sonnet 4.5且推理速度更快

Comments Accepted to the AI Agent for Information Retrieval (Agent4IR) Workshop at KDD 2026

Stockmark-Nemotron-3-Nano-Omni-JapanDocReader: Structured Document Parsing via Capability Injection and Forgetting Control

Stockmark-Nemotron-3-Nano-Omni-JapanDocReader：基于能力注入与遗忘控制的结构化文档解析模型

Shi Chen, Hayato Aida, Makoto Morinaga, Shohei Tanaka, Kosuke Arima

机构 * Stockmark Inc.（斯托克马克公司） 纠错

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

AI总结 本研究提出Stockmark-Nemotron-3-Nano-Omni-JapanDocReader模型，通过能力注入与遗忘控制优化结构化文档解析性能，结合混合SFT与DAPO式RL取得优于SFT的效果。

TEXAS: Task-Expert-Aware Supervision for Downstream Mixture-of-Experts LLM Adaptation

TEXAS：面向下游混合专家大语言模型适配的任务专家感知监督方法

Guanzhi Deng, Haibo Wang, Kuan Wu, Xiangru Jian, Shing Yin Wong, Sichun Luo, Zhuoran Wang, Linqi Song

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

AI总结 TEXAS 是一种 MoE 大语言模型适配方法，通过对比模型成功与失败实例的专家激活发现任务专家，在微调时提升对应答案 token 权重，在多数基准测试中性能优于基线。

LoCA: Spatially-Aware Low-Rank Convolutional Adaptation of Vision Foundation Models

LoCA：视觉基础模型的空间感知低秩卷积自适应

Sojung An, Junha Lee, Sujeong You, Nam Ik Cho, Donghyun Kim

机构 * Korea University（韩国大学） ； Korea Institute of Industrial Technology（韩国产业技术研究院） ； Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

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

AI总结 研究针对视觉基础模型自适应的挑战，提出低秩卷积自适应框架 LoCA，通过解耦通道与空间自适应，引入低秩通道自适应并优化空间基，在多视觉任务中保留预训练空间先验且性能优异。

Comments Accepted by ECCV 2026

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