语言大模型 / LLM

Compositional Threat Analysis of Latent Compromise in LLM Agent Systems: The Order 66 Scenario

LLM智能体系统中潜在入侵的组合式威胁分析：66号指令场景

Satoshi Matsuoka

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

AI总结 本文以66号指令为场景，提出组合模型分析LLM智能体系统的潜在入侵威胁，分离三类传播路径，指出现有防御无法封闭所有路径，最强防御为能力调解等四项措施，暂未发现完整场景的公开观测。

Comments Version 11.3, 33 pages

SHE: Trajectory-driven Safety Harness Evolution for LLM Agents

SHE：面向大语言模型智能体的轨迹驱动安全管控机制演化

Wanying Qu, Qinghua Mao, Yu Li, Jiyao Liu, Xin Zhang, Dadi Guo, Yanxu Zhu, Qingyu Liu, Leitao Yuan, Xi Lin, Shanfeng Zhu, Yanwei Fu, Jing Shao, Xia Hu, Dongrui Liu

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出SHE框架，将LLM智能体的安全管控机制分解为四个构件并引入归因引导演化循环，在Agent-SafetyBench上使攻击成功率降低3.1倍，还具备泛化与跨模型迁移能力。

Comments Project: https://github.com/RainbowQTT/SHE

SodaMem: Evidence-Grounded Temporal Graph Memory for LLM Agents

SodaMem：面向大语言模型智能体的基于证据的时序图记忆

Fengrong Wan, Chengcan Wu, Ningtao Lyu

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

AI总结 针对LLM智能体对话的时效性、来源追溯等问题，提出基于证据的时序图记忆SodaMem，在LongMemEval-S上以Flash级花费达到高准确率，性能优于部分高成本系统。

PRISM-$Δ$: Differential Subspace Steering for Prompt Highlighting in Large Language Models

Prism-$Δ$：用于大语言模型中快速突出的差分子空间操控

Yuyao Ge, Shenghua Liu, Yiwei Wang, Baolong Bi, Lingrui Mei, Jiayu Yao, Jiafeng Guo, Xueqi Cheng

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

AI总结 PRISM-$Δ$通过差分子空间操控提升大语言模型的提示突出效果，实现更高的生成质量与更低的资源消耗。

Comments 24 pages, 8 figures, 22 tables

Beyond Pixels: Exploring DOM Downsampling for LLM-Based Web Agents

超越像素：探索面向基于大语言模型的智能体的DOM下采样

Thassilo M. Schiepanski, Nicholas Piël

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

AI总结 本文提出D2Snap算法对DOM下采样，解决原始DOM令牌占用过大的问题，经评估其在GPT-4o智能体上的成功率达73%，接近基于GUI快照的基线性能。

Comments 21 pages, LaTeX, print version; enhanced algorithm, settled on non-inferiority claim, added downsampling monotonicity and linearity results

WebChoreArena: Evaluating Web Browsing Agents on Realistic Tedious Web Tasks

WebChoreArena：在现实繁琐网页任务上评估网页浏览智能体

Atsuyuki Miyai, Zaiying Zhao, Kazuki Egashira, Atsuki Sato, Tatsumi Sunada, Shota Onohara, Hiromasa Yamanishi, Mashiro Toyooka, Kunato Nishina, Ryoma Maeda, Kiyoharu Aizawa, Toshihiko Yamasaki

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(summary_cn,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出WebChoreArena，作为WebArena的扩展，包含532个耗时300多小时开发的繁琐网页任务，从大规模记忆、计算、长期记忆三维度评估网页浏览智能体，实验显示其能清晰衡量LLM进展且难度高于WebArena。

Comments COLM2026. Project Page: https://webchorearena.github.io/

Mitigating Over-Personalization in LLMs via Structured Memory

通过结构化内存缓解大型语言模型（LLM）中的过度个性化问题

Hakeem Hannoon, Andrew Zhao, Mihir Narayan, Sharvin Goyal, Ivaxi Sheth

机构 * University of Saskatchewan（萨斯喀彻温大学） ； University of California–Irvine（加州大学欧文分校） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Obra D. Tompkins High School（奥布拉·D.汤普金斯高中） 纠错

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

AI总结 该研究针对内存增强LLM的跨域泄漏和内存诱导谄媚问题，提出推理时按领域划分内存的结构化呈现方法，在PersistBench七个模型上平均降低8.8%跨域泄漏且保持实用性。

Beyond LLMs, Sparse Distributed Memory, and Neuromorphics <A Hyper-Dimensional SRAM-CAM "VaCoAl" for Ultra-High Speed, Ultra-Low Power, and Low Cost>

超越LLM、稀疏分布式记忆和神经形态计算：一种用于超高速、超低功耗和低成本的超维SRAM-CAM“VaCoAl”

Hiroyuki Chuma, Kanji Otsuka, Yoichi Sato

机构 * Hitotsubashi University（立命馆大学） ； Meisei University（立命馆大学） ； Shuhari System（Shuhari系统） 纠错

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

AI总结 本文提出VaCoAl算法，通过超维计算和伽罗瓦域扩散，在SRAM/DRAM-CAM上实现可逆、可审计的多跳推理，解决灾难性遗忘和绑定问题，并在维基数据上验证了其路径依赖的STDP式选择机制。

Comments 58 pages, 4 figure, 19 tables

RippleKV: Cross-Layer KV Cache Allocation via Perturbation Propagation

RippleKV：基于扰动传播的跨层KV缓存分配

Dongjie Xu, Kai Qian, Julius, Weijie Shi, Yuxuan Sun, Minghua Tang, Fenglei Jin, Hanchi Dong, Jiajie Xu

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

AI总结 针对长上下文LLM推理的KV缓存分配问题，提出RippleKV方法，通过层值缓存扰动敏感性分配预算，在LongBench上的匹配缓存预算下实现了最高平均性能。

LatticeMind: A Conflict-Aware Memory Primitive for Multi-Agent Systems

LatticeMind：面向多智能体系统的冲突感知记忆原语

Heng Zhou, Lian Zhang, Yutao Fan, Tiancheng He, Siki Chen, Hejia Geng, Philip Torr, Zhenfei Yin

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出冲突感知记忆原语LatticeMind，解决多智能体LLM系统的主张信任决策问题，在ConflictBank评估中准确率达0.97，显著优于基线， ablation验证了其核心组件的重要性。

RoMeRL: Balancing Feedback Coverage and the Memory-Reward Trap in Self-Evolving Agent Memory via Reduced-Order Utility States

RoMeRL：通过降阶效用状态平衡自进化智能体记忆中的反馈覆盖与记忆-奖励陷阱

Yi Yang, Zhennan Chen, Yihong Zhuang, Tiehan Fan, Yinan Chen, Jian Li, Jian Yang, Ying Tai

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Xiamen University（厦门大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 RoMeRL通过降阶效用状态解决自进化LLM智能体记忆的反馈分散与记忆-奖励陷阱问题，在ALFWorld等基准上显著提升任务性能、降低记忆规模与LLM调用

Agentic Router: An Execution-Grounded Continual Learning Approach With Memory

智能体路由器：一种基于执行的带记忆的持续学习方法

Yuxuan Chen, Rongpeng Li, Zhifeng Zhao, Yuntao Liu, Xing Xu, Honggang Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Zhejiang Lab（之江实验室） ； State Grid Hebei Electric Power Co., Ltd.（国网河北省电力有限公司） ； Macau University of Science and Technology（澳门科技大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对CLI-based SONiC操作，提出基于执行的双路径后果感知智能体，通过生成动作、预测后果、重排序选择，提升可行动作覆盖度与执行成功率，两条路径互补增益。

Toward Metacognitive One-Shot Indirect Prompt Injection: Strategy Abstraction Via Outcome-Conditioned Reflection

迈向元认知少样本间接提示注入：基于结果条件反射的策略抽象

Sihan Hou, Xinmeng Hou, Zhijun Zhang, Zehao Wang, Xuhong Ren, Sibo Qin, Kuntharrgyal Khysru, Qing Guo

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

AI总结 本文提出SAVOR方法，将攻击适配转向离线策略蒸馏，仅需一次目标智能体查询，在多基准与模型上攻击成功率显著优于现有方法，且记忆可跨防御迁移。

TRACE-Memory: Public-Conditioned Retrieval and Utility-Aware Evidence Admission for Personalized Generation

TRACE-Memory：用于个性化生成的公共条件检索与效用感知证据接纳

Jing Wang, Zhu Wang, Yifan Guo, Yulong Yang, Yunji Liang

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract,abstract_cn)；SFT(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对个性化生成系统中记忆使用的效用问题，提出TRACE-Memory两阶段框架，经多阶段训练后在三类数据集的4500个任务上表现优于多种记忆使用方法，支持选择性个性化。

Comments 9 pages, 4 figures, and 6 tables. Submitted to the 41st AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2027)

TEPA: Revoking Stale Memories for Conflict-Robust Language Agents

TEPA：撤销过时记忆以构建冲突鲁棒的语言智能体

Yan Zhou, Yue Ouyang, Kaiyang Zheng, Suncheng Xiang

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

AI总结 该研究针对语言智能体的记忆污染问题，提出TEPA可撤销证据记忆机制，经多场景实验证实其能有效避免过时记忆干扰，性能优于仅追加、最后写入获胜等机制。

Comments 14 pages, 9 figures; includes supplementary material. Preprint

Adversarially Robust Few-Shot Anomaly Detection with Vision Foundation Models

基于视觉基础模型的对抗鲁棒小样本异常检测

Akib Mohammed Khan, Bartosz Krawczyk

机构 * Rochester Institute of Technology（罗切斯特理工学院） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：foundation model(title,abstract)

AI总结 该研究针对视觉基础模型的小样本异常检测场景，提出无需训练骨干网络的对抗鲁棒方法，经实验在多数据集上提升了对抗检测性能，且保持较高干净准确率。

Comments Accepted to BMVC 2026

Experience Memory Graph: One-Shot Error Correction for Agents

经验记忆图：智能体的一次性错误纠正

Wenjun Wang, Yuchen Fang, Fengrui Liu, Zibo Liang, Kai Zheng

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

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

AI总结 研究针对大语言模型智能体在复杂任务中易出错且难恢复的问题，提出经验记忆图框架，将失败恢复转化为图匹配问题，训练时提取相关子图和路径存储，测试时指导智能体，实验证明其性能优于现有基线且无需测试时反复试验。

Comments 11 pages, 6 figures

Controlled Memory Interference in Continual LLM Agents

持续大型语言模型智能体中的可控记忆干扰

Ao Ding, Hongzong LI, Shiqin Tang, Li Zhang, Liang Chen, Xuyang Chen, Zi Liang

机构 * China University of Geosciences (Beijing)（中国地质大学（北京）） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； École polytechnique fédérale de Lausanne（洛桑联邦理工学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出可控记忆干扰（CMI）框架，揭示记忆进化受经验相互作用影响，为持续大型语言模型智能体的记忆系统提供诊断与学习方法，提升记忆更新区分度与任务性能。

Keep It Simple: Multi-Key Episodic Memory Retrieval for Ultra-Long Video Understanding

保持简洁：用于超长视频理解的多键情景记忆检索

Yeeun Choi, Youngbeom Yoo, Joon-Young Lee, Hyolim Kang, Seon Joo Kim

机构 * Yonsei University（延世大学） ； Adobe Research（奥多比研究院） 纠错

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

AI总结 针对超长视频理解的两阶段范式需求，提出MERIT框架，通过多键表示与按需时间扩展实现精准检索，在三个长视频基准数据集上取得最优性能。

Comments Accepted to ECCV 2026 (Oral). Project Page: https://choi-yeeun.github.io/MERIT/

Rethinking KV Cache Eviction via a Unified Information-Theoretic Objective

重新思考通过统一信息论目标的KV缓存淘汰

Jiaming Yang, Chenwei Tang, Liangli Zhen, Jiancheng Lv

机构 * College of Computer Science, Sichuan University, Chengdu, China（四川大学计算机学院，成都，中国） ； Institute of High Performance Computing, A STAR, Singapore（高性能计算研究院，新加坡） 纠错

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

AI总结 本文提出CapKV方法，通过信息论原理优化KV缓存淘汰，提升内存效率与生成质量。

Comments 20 pages, 6 figures

Measuring the Tokenization Premium: A Cost Audit for Underserved Language Communities

标记化溢价的衡量：服务不足语言社区的成本审计

Avijit Roy, Proma Roy, Hrishitva Patel

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

AI总结 本研究通过构建标记化公平审计（TEA）基准，测量了孟加拉语、印地语等5种语言的标记化溢价，发现标记化会给服务不足语言社区带来经济和功能障碍，凸显需重视标记化的公平性。

Comments Accepted at IJCAI 2026 Workshop (https://lm4uc.github.io/)

VoxZip: Semantic-Anchored Temporal KV Cache Compression for Long-Context Audio Inference

VoxZip：面向长上下文音频推理的语义锚定时序KV缓存压缩

Wenxu Jia, Dongjie Fu, Xize Cheng, Fangming Feng, Linjun Li, Wenshi Chen, Yingming Li, Zhou Zhao, Tao Jin

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Meituan（美团） 纠错

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

AI总结 针对语音大语言模型长上下文推理的KV缓存内存瓶颈，提出无训练两阶段语义锚定框架VoxZip，在多音频基准上实现高效压缩，维持高性能并提升推理效率。

Explore, Map, Remember, Decide: Are Embodied VLMs Ready for Safety-Critical Scenarios?

探索、建图、记忆、决策：具身视觉语言模型是否已准备好应对安全关键场景？

Gabriele La Malfa, Nitay Alon, Emanuele La Malfa, Reuth Mirsky, Stefan Sarkadi

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

AI总结 本文扩展ToS框架为EMRD流程，评估VLMs在安全关键场景下的空间理解与决策能力，发现其决策依赖文本先验、空间推理受低光照影响，且记忆与人类认知存在根本差异，存在对齐风险。

SPECTRA: Pushing the KV Cache Beyond the 2-Bit Cliff via Spectral Transform Coding

SPECTRA：通过谱变换编码将KV缓存推向2比特极限之外

Jiamu Zhang, Liang Wu, Kelly Wan, Hanjie Chen, Liangjie Hong

机构 * Nokia（诺基亚） ； Rice University（莱斯大学） 纠错

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

AI总结 SPECTRA是一种无需训练的KV缓存压缩编解码器，通过谱变换编码将比特预算集中于关键通道，在Llama-3.1-8B等模型上实现最高12倍压缩，突破2比特极限，提升长上下文处理能力

Comments 28 pages

ConMem: Contribution-Aware Memory for Long-Horizon Manufacturing Inspection Logs

ConMem：面向长周期制造检查日志的贡献感知记忆

Bingchen Liu, Yuanyuan Fang, Lei Liu, Guangyuan Dong, Xing Fu, Yuanyuan Gao, Shuyue Wei, Xin Li, Xiangtian Meng

机构 * Shandong University（山东大学） ； Boston University（波士顿大学） ； North China Electric Power University（华北电力大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Joint SDU-NTU Centre for Artificial Intelligence Research (C-FAIR), Shandong University（山东大学-南洋理工大学人工智能联合研究中心（C-FAIR）） ； Rizhao Steel Holding Group Co., Ltd.（日照钢铁控股集团有限公司） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对长周期制造检查日志的早期风险筛查需求，提出ConMem贡献感知记忆框架，通过Shapley风格评估保留高价值证据，在真实数据集上实现76.0% QA准确率，大幅减少输入token数与响应时间，可有效保留弱早期信号并提供预警。

ContextSniper: AntTrail's Token-Efficient Code Memory for Repository-Level Program Repair

ContextSniper: AntTrail的令牌高效代码记忆用于仓库级程序修复

Chiwang Luk, Matin Mohammad Najafi, Zhifeng Jia, Wei Yang, Xiuchang Li, Jinwei Zhu, Yang Ren, Lei Chen, Gao Cong

机构 * Huawei（华为） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 提出ContextSniper，一种令牌高效的代码记忆层，通过精准证据选择、混合检索排序和意图感知上下文门控，在SWE-bench Lite上减少51.5%令牌使用和36.4%成本，修复率仅轻微下降。

How to Build Marcus's Algebraic Mind: Algebro-Deterministic Substrate over Galois Fields

如何构建马库斯的代数心智：基于伽罗瓦域的代数确定性介质

Hiroyuki Chuma, Kanji Otsuk, Yoichi Sato

机构 * Institute of Innovation Research, Hitotsubashi University（立命馆大学创新研究所） ； Meisei University（立命馆大学） ； Shuhari System（Shuhari系统） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于伽罗瓦域的代数确定性介质，实现了马库斯提出的三种认知架构核心要素，并展示了该架构在逻辑推理和语义区分方面的应用。

Comments 26 pages

InfMem: Learning System-2 Memory Control for Long-Context Agent

InfMem: 面向长上下文智能体的系统2记忆控制

Xinyu Wang, Mingze Li, Peng Lu, Xiao-Wen Chang, Lifeng Shang, Jinping Li, Fei Mi, Prasanna Parthasarathi, Yufei Cui

机构 * McGill University（麦吉尔大学） ； Noah's Ark Lab（诺亚实验室） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：SFT(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 InfMem通过预思考-检索-写作协议实现系统2风格的控制，有效提升超长文档推理的准确率并减少推理时间。

Comments Accepted to COLM 2026

Memoir: Learning, Verifying, and Evolving False-Positive Memories for Static Application Security Testing Tools

Memoir：针对静态应用安全测试工具的误报记忆学习、验证与演化

Shenyuan Guan, Qiaodan Hou, Yanjun Chen, Xincheng Wen, Jia Feng, Keke Lian, Cuiyun Gao

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 本研究针对SAST工具的误报问题，提出Memoir框架，通过构建与演化语义记忆实现误报识别，在CWE-Bench-Java上表现优异，且记忆库可跨工具泛化。

Muscle Memory for Agents: Compile not Merely Retrieve

智能体的肌肉记忆：编译而非仅检索

Pouya Ghiasnezhad Omran, Soujanya Lanka, Qin Zhang, Tanya Dixit

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文提出将重复用户意图编译为专用专家智能体的肌肉记忆范式，通过四阶段流水线实现，在90个场景中专家触发时胜率达88.9%，优于传统检索模式，为智能体记忆设计提供新方向。

Comments 12 pages, 2 figures