语言大模型 / LLM

Teaching Foundation Models to Read mmWave: Pose-Guided Kinematic Representation for Human Behavior Understanding

教基础模型阅读毫米波：用于人类行为理解的姿态引导运动学表示

Duo Zhang, Zhehui Yin, Zhiyun Yao, Haotong Qin, Xusheng Zhang, Hongliu Yang, Jianyu Sun, Junzhe Wang, Zizhou Fan, Michele Magno, Daqing Zhang

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

AI总结 本研究提出雷达-语言模型mmMind，利用同步3D姿态监督训练，结合时空雷达编码器与LLM，构建含17.9小时数据的mmMind-Bench，在多项任务上优于现有基线。

Comments 16 pages, 7 figures

Improving Constraint Models with LLM Agents

用大语言模型智能体改进约束模型

Florentina Voboril, Stefan Szeider

机构 * TU Wien（维也纳技术大学） 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

AI总结 该研究提出一种基于LLM智能体的框架，通过迭代诊断修复改进约束模型，在9个组合优化问题的27个测试实例中多数表现优于原模型，部分问题求解速度提升超两个数量级，证明自主智能体方法可支持约束模型优化。

Citation Grounding Measures the Oracle: Graph Coverage Determines Reported LLM Hallucination Rates in Law

引用溯源：通过法律引用图检测和减少LLM引用幻觉

Volodymyr Ovcharov

机构 * LEX AI LLC 纠错

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

AI总结 提出引用溯源（CG）指标，利用乌克兰法院判决的引用图（1.008亿判决，5.02亿边）检测LLM法律引用幻觉，并通过CG-DPO方法（基于真实判决构建偏好对）减少幻觉，在100个法律查询上CG为0.791-0.873，幻觉率13-21%。

Comments 21 pages, 4 figures, 5 tables. Substantially revised: title, framing and several v1 results changed. Adds a coverage sweep and a separability analysis; corrects the DPO configuration, the density-accuracy correlation and the qualitative examples. Code and data: https://huggingface.co/datasets/overthelex/citation-grounding-eval

One Word at a Time: Incremental Completion Decomposition Breaks LLM Safety

逐词进行：增量完成分解打破LLM安全

Samee Arif, Naihao Deng, Zhijing Jin, Rada Mihalcea

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

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

AI总结 本文提出增量完成分解（ICD）策略，通过逐词生成恶意请求相关词来突破LLM安全机制，评估多种变体在多个基准测试中表现优异，并理论解释其有效性。

HINT: Toward an Executable Hardware-Intent Representation Layer for LLM-Driven RTL Generation

HINT：面向大语言模型驱动的RTL生成的可执行硬件意图表示层

Tairan Cheng, Yi Liu, Dongsheng Zuo, Zhengyuan Shi, Hongji Zhang, Xiangfei Hu, Maoshuo He, Hao Yan, Qiang Xu

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

AI总结 本文提出HINT可执行硬件意图表示层，用于LLM驱动的RTL生成，在7个算子案例中全量生成合规可综合RTL，面积较人工实现及直接C2RTL结果显著降低，还验证了其在各类复杂设计中的有效性。

NeuroBreak: Unveil Internal Jailbreak Mechanisms in Large Language Models

NeuroBreak：揭示大语言模型的内部越狱机制

Chuhan Zhang, Ye Zhang, Bowen Shi, Yuyou Gan, Tianyu Du, Shouling Ji, Dazhan Deng, Yingcai Wu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 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.AI

AI总结 NeuroBreak是一个自上而下的大语言模型越狱分析系统，可分析神经元级安全机制、关键神经元，经评估验证了有效性，为开发下一代防御策略提供机制见解。

Comments 11 pages, 10 figures. Accepted to IEEE VIS 2026

Uncertainty-Aware Variational Reward Factorization via Probabilistic Preference Bases for LLM Personalization

基于概率偏好基的不确定性感知变分奖励分解用于大语言模型个性化

Gyuseok Lee, Wonbin Kweon, Zhenrui Yue, SeongKu Kang, Jiawei Han, Dong Wang

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Korea University（高丽大学） 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.CL

AI总结 本文提出变分奖励分解框架，通过概率偏好基和变分分布实现用户偏好建模，提升LLM个性化效果。

Comments COLM'26

VADER: Adaptive Debiasing for Hallucination Mitigation in Video Large Language Models

VADER：用于视频大语言模型幻觉缓解的自适应去偏方法

Dong Xing, Jiaxin Chen, Hang Yang, Peixun Liu, Qiushi Yang, Yuqing Wang

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

AI总结 本研究针对视频大语言模型的幻觉问题，提出无训练自适应去偏框架VADER，通过视觉焦点重分配与选择性证据擦除模块结合对比解码，在LLaVA-Video-7B等模型的EventHallusion任务上取得显著性能提升。

CyberSelf: Embodied Self-Distancing for Emotional Support in Virtual Reality

CyberSelf：用于虚拟现实中情绪支持的具身自我疏离

Bing Li, Dr Yan Hu, Tinghui Li, Yinuo Zhang, Wen Ma, Yuanfeng Zhou, Professor Yiran Shen

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

AI总结 本文提出VR情绪支持系统CyberSelf，整合相似化身、克隆语音与LLM实时对话，短期及长期研究显示其可提升情绪与应对指标，实现具身自我疏离以支持情绪调节。

LLM-Based Embeddings for Program Analysis and Optimization

基于大语言模型嵌入的程序分析与优化

Calvin Higgins, Marco Alvarez

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

AI总结 该研究首次将LLMCompiler生成的程序嵌入应用于程序分析与优化任务，结合源与IR代码嵌入在算法分类上错误率1.54%、较SOTA提升12%，为代码优化提供新方向。

Journal ref 2025 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), Rome, Italy, 2025, pp. 1-8

Decoding Phenotypes: A Framework for Fusing Genomic Language Models and Neuroimaging

解码表型：融合基因组语言模型与神经成像的框架

Tianli Tao, Ziyang Wang, Emma Robinson, Rachel Sparks, Le Zhang

机构 * King’s College London（伦敦国王学院） ； Aston University（阿斯顿大学） ； University of Birmingham（伯明翰大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出多模态框架GeneFuse，整合GLM遗传表征与神经成像特征，在NC vs. MCI、NC vs. AD任务上分别获0.77、0.83的AUROC，性能优于现有方法。

Prompt Embedding Probes (PEP): Hallucination Detection in LLMs from Hidden States

提示嵌入探针（PEP）：基于隐藏状态的大语言模型幻觉检测

Zakhar Mrykhin, Valentin Malykh

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

AI总结 本研究提出提示嵌入探针（PEP），一种白盒幻觉检测方法，通过少量可学习提示嵌入扩充标准线性探针，在TriviaQA等数据集的Qwen3模型上验证其在生成前、跨模型等场景的有效性，仅需少量参数即可提升检测性能。

Comments 10 pages, 7 figures. Code available at https://github.com/zazamrykh/internal_probing

Symbolic Attack Chain Generation from Atomic Red Team Techniques: An Empirical Study of Predicate Representation Granularity

基于Atomic Red Team技术的符号化攻击链生成：谓词表示粒度的实证研究

Ramya Varunsegar

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

AI总结 本研究对比九类与五类谓词粒度的AALM，发现粒度对攻击链有效性影响小，81.3%结果一致，高粒度仅提升规划论证的内部结构分辨率。

Scaling Inherently Interpretable Language Models

扩展固有可解释的语言模型

Guide Labs Team, Andreas Madsen, Aya Abdelsalam Ismail, Giang Nguyen, Isaac Plant, Muawiz Chaudhary, Nathaniel Monson, Saqib Azim, Zhichen Guo, Julius Adebayo

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

AI总结 本研究将可解释性作为训练约束而非事后补充，在多规模计算下验证了其随模型能力同步扩展的特性，通过Steerling-8B模型实现闭环干预，且性能优于更大计算量的同类模型。

CRUISE: Vision-Language Model-Guided Uncertainty-Aware Cross-Modal Sensor Fusion for Robust Autonomous Driving

CRUISE：面向鲁棒自动驾驶的视觉语言模型引导的不确定性感知跨模态传感器融合

Junyao Wang, Yulin Xu, Yu Li, Pramod Khargonekar, Mohammad Abdullah Al Faruque

机构 * University of California, Irvine（加利福尼亚大学欧文分校） 纠错

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

AI总结 针对现有不确定性感知融合方法泛化性差的问题，提出CRUISE框架，结合VLM引导的UQ模块与动态自适应机制，实现鲁棒的自动驾驶跨模态传感器融合。

Unsure but Certain: Uncovering the Representation-Confidence Gap in Diffusion Language Models

不确定但确定：揭示扩散语言模型中的表示-置信度差距

Saurabh Yadav, Badri Narayana Patro, Vijay Srinivas Agneeswaran

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

AI总结 该研究揭示扩散语言模型存在表示-置信度差距，其高置信度集中是误导性症状，现有补救措施难修复排序缺陷，提出轻量级工具利用隐藏状态信号改进排序，指出噪声下置信度可靠性是更紧迫限制。

Multilingual Emotion Neurons in Large Audio-Language Models

大型音频语言模型中的多语言情感神经元

Xiutian Zhao, Philipp Koehn, Björn Schuller, Berrak Sisman

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

AI总结 本研究通过首个神经元层面可解释性研究，提出多语言情感神经元（MLENs）定义及一致性正则化融合（CR-Fusion）方法，证实其在零样本和低资源场景下情感控制更精准，为LALMs跨语言情感编码提供因果解释。

Distilling CT Foundation Models into Editable Concept Bottlenecks for Lung Nodule Malignancy Prediction

将CT基础模型蒸馏为可编辑概念瓶颈用于肺结节恶性程度预测

Fakrul Islam Tushar, Stephen Adamo, Geoffrey D. Rubin

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

AI总结 该研究将CT基础模型蒸馏为可编辑概念瓶颈模型，在肺结节恶性程度预测任务中，其判别力与仅用结节大小相当，且支持概念干预以实现透明可解释的预测。

Comments Submitted to SPIE Medical Imaging 2027 conference

Mechanistic Interpretability-Guided Selective Fine-Tuning of Vision-Language Models for Centimeter-Level Flood Depth Estimation

面向厘米级洪水深度估计的、由机械可解释性引导的视觉-语言模型选择性微调

Nafis Fuad, Xiaodong Qian, Dongxiao Zhu

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

AI总结 该研究针对城市洪水缺乏厘米级实时深度估计的问题，提出三种视觉-语言模型，通过机械可解释性分析确定关键交叉注意力层进行选择性微调，在合成与真实基准测试中均实现高精度洪水深度估计，大幅减少可训练参数。

Comments This Paper is accepted in International Conference on Machine Learning and Application (ICMLA) 2026

Discovering and Causally Validating Emotion-Sensitive Neurons in Large Audio-Language Models

在大型音频-语言模型中发现并因果验证情绪敏感神经元

Xiutian Zhao, Björn Schuller, Berrak Sisman

机构 * Center for Language and Speech Processing (CLSP)（语言与语音处理中心） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Group on Language, Audio & Music (GLAM)（语言、音频与音乐小组） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） 纠错

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

AI总结 本研究通过神经元层面的干预验证了大型音频-语言模型中情绪敏感神经元的存在，并揭示了情绪识别的因果机制。

Comments Accepted to ACL 2026

Search-G1: Grounded Search Agents via Representation-Based Intrinsic Rewards

Search-G1：基于表征内在奖励的接地搜索智能体

Cheng Ruoxi, Ma Haoxuan, Zhang Hongyi, Zhang Junming, Duan Ranjie, Xia Qiaolin, Wang Hao, Lu Yu, Shi Haibo, Ma Xingjun

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

AI总结 该研究提出Search-G1框架，通过两个经干预校准的读数构成的表征内在奖励，改善了搜索增强语言智能体的接地性与搜索成本的权衡，在多基准和模型规模上验证了其有效性。

Enhancing AI Interpretability with Localised Architectures

通过局部化架构增强AI可解释性与安全性

Ian Seet, Jonas Bozenhard, Simon Ostermann

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

AI总结 针对大型生成式AI模型可解释性差、计算成本高的问题，提出局部化机器学习架构，通过降低带宽、提高节点表达能力来提升可解释性和效率，并评估了多种硬件实现方案的适用性。

Foundation Models are Implicit Deepfake Detectors

基础模型是隐式深度伪造检测器

Stefan Smeu, Dragos-Alexandru Boldisor, Elisabeta Oneata, Dan Oneata

机构 * AAAI Press（AAAI出版社） 纠错

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

AI总结 该研究发现基础模型的特征幅度可区分真实与伪造媒体，将深度伪造检测建模为异常检测，简单统计指标即可达到竞争性能，且模型规模越大判别信号越强。

Who Bridges Safety? Identifying and Targeting Cross-Lingual Shared Safety Pathways

谁搭建安全桥梁？识别并靶向跨语言共享安全路径

Shuyi Miao, Wangjie Qiu, Pengyang Shao, Canran Xiao, Fei Shen, Zhiming Zheng, Tat-Seng Chua

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

AI总结 本研究识别出跨语言共享安全路径，提出基于该路径的靶向对齐方法，仅更新少量参数即可提升非高资源语言安全性并保留模型通用能力。

Multimodal Model Diffing for Feature Discovery and Control

用于特征发现与控制的多模态模型差异分析

Hunar Batra, Lachin Naghashyar, Ashkan Khakzar, Philip Torr, Christian Schroeder de Witt, Constantin Venhoff, Ronald Clark

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； Microsoft（微软公司） 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.AI、cs.LG

AI总结 本研究提出MMDiff多模态模型差异分析框架，训练多模态SAEs以识别多模态训练改变的特征，实现特征隔离、检测与控制，在空间、OCR任务及多模态安全攻击评估中展现出良好效果。

Comments Preprint. Accepted at ICML 2026 Trustworthy AI for Good Workshop

Hallucination-Free GUI Grounding via Regression-Free Layout-Aware Matching

无幻觉的GUI定位：基于无回归的布局感知匹配

Yuke Li, Xuehan Hou

机构 * School of Electronic and Computer Engineering, Peking University（北京大学电子与计算机工程学院） 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.AI

AI总结 该研究提出无回归框架，通过解耦指令理解与布局感知定位，在ScreenSpot-Pro和Mind2Web数据集上显著提升GUI定位的准确率、成功率及元素选择率，抑制了坐标幻觉。

When Is a Steerable Concept Representation Real? Measurement Confounds in a Cross-Family Audit of Neuroscience Parallels in LLMs

可操控概念表征何时为真？大型语言模型中神经科学相似性跨系列审计的测量混淆

Yuqi Wu, Shengming Zhao, Jie Chen

机构 * College of Biomedical Engineering, Fudan University（复旦大学生物医学工程学院） 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.AI

AI总结 本研究对17个不同规模的LLMs审计4种神经科学启发范式，发现AI神经科学研究受测量混淆限制，发布了相关方案、刺激与代码。

EvoTrustRAG: Evolution-Aware Conflict Attribution and Evidence Handling for Reliable Retrieval-Augmented Generation

EvoTrustRAG：面向可靠检索增强生成的感知演化冲突归因与证据处理

Xi Nie, Hongwei Li, Shenghao Wu, Wenshu Fan, Qiyang Song, Wenbo Jiang

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 针对RAG在动态对抗环境中面临的冲突证据挑战，提出无训练框架EvoTrustRAG，通过构建冲突证据图并利用时间关系等进行归因，提升了冲突归因的准确率与宏F1值，降低了协同攻击下的错误率。

Cross-Model Humor Preference Modeling with Cards Against Humanity

基于《反人类牌》的跨模型幽默偏好建模

Victor Winter, Farhan Lakhany

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

AI总结 该研究以《反人类牌》风格任务开展实验，发现大语言模型可通过裁判的先前选择及理由，提升近似另一模型幽默偏好的准确率，为跨模型偏好建模提供操作层面的证据。

Comments 11 pages, 2 figures, 1 table

Is CLIP Cross-Eyed? Revealing and Mitigating Center Bias in the CLIP Family

CLIP是否双目偏视？揭示并缓解CLIP家族中的中心偏差

Oscar Chew, Hsiao-Ying Huang, Kunal Jain, Tai-I Chen, Khoa D Doan, Kuan-Hao Huang

机构 * Texas A&M University（德克萨斯A&M大学） ； National Taiwan University（国立台湾大学） ； ASUS（华硕） ； VinUniversity 纠错

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

AI总结 研究揭示CLIP家族模型存在中心偏差问题，导致对图像边缘重要物体识别困难，通过可解释方法分析发现嵌入表示和注意力机制中的信息丢失是原因，提出无需训练的视觉提示和注意力重分布策略缓解偏差。

Comments COLM 2026