语言大模型 / LLM

Hamilton-Zero: A Neural Tensor-Network Foundation Model for Ground States of Arbitrary Quadratic Qubit Hamiltonians

Hamilton-Zero：适用于任意二次量子比特哈密顿量基态的神经张量网络基础模型

Timothy Heightman, Elena Orlova, Philip Mantrov, Aleksei Ustimenko

专题命中 预训练与数据 ：foundation model(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究提出Hamilton-Zero基础模型，将二次量子比特哈密顿量基态学习转化为流形变分优化，经预训练、微调后可在8100量子比特系统上评估，突破经典模拟局限，实现量子基态的高效计算。

Comments 22 pages main text

Critic-Free Pretraining for Efficient Online Reinforcement Learning Fine-Tuning

用于高效在线强化学习微调的无评判者预训练

Daoyi Li, Yixian Zhang, Wenbo Ding, Yu Wang, Chao Yu

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：pretraining(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 该研究针对离线转在线强化学习中复用离线评判者导致的适配问题，提出无评判者预训练范式，兼容主流算法且在多任务上表现更优。

TabH2O: A Unified Foundation Model for Tabular Prediction

TabH2O：用于表格预测的统一基础模型

Pascal Pfeiffer, Dmitry Gordeev, Mathias Müller, Laura Fink, Joan Salvà Soler, Mark Landry, Branden Murray, Marcos V. Conde, Sri Satish Ambati

机构 * H2O.ai 纠错

专题命中 预训练与数据 ：foundation model(title,abstract)；pretraining(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出TabH2O，一种统一的基础模型，通过上下文学习在单次前向传递中实现分类和回归。该模型基于TabICL架构进行了关键改进，包括统一训练、单阶段预训练和噪声感知预训练，从而在表格数据预测任务中表现出色。

Comments Technical Report - https://tabh2o.h2oai.com/

AgenticCANN: Automated Ascend C Operator Generation via Knowledge-Augmented Agentic Evolution

AgenticCANN：基于知识增强的智能体演化的自动昇腾C算子生成

Junhao Qiu, Zidong Wang, Yansong Sun, Zhitong Ma, Ping Guo, Qingfu Zhang

专题命中 预训练与数据 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究针对昇腾C算子生成的独特挑战，提出AgenticCANN知识增强智能体演化框架，在昇腾910B实验中实现高可行性与加速效果，验证了知识注入的通用性优势。

iARCS: Iterative Agentic RL for Controllable 3D Scene Generation

iARCS：用于可控3D场景生成的迭代智能体强化学习

Saugat Adhikari, Ashok Prasad Neupane, Pramish Paudel, Ajad Chhatkuli, Danda Pani Paudel

机构 * Tribhuvan University（特里布文大学） ； Pulchowk Campus, IOE, Tribhuvan University（特里布文大学工程学院普尔乔克校区） ； NAAMII（尼泊尔先进数学与信息学研究所） ； INSAIT, Sofia University “St. Kliment Ohridski”（索菲亚大学圣克莱门特奥赫里德斯基分校INSAIT） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(abstract,abstract_cn)；pretraining(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对现有3D场景生成器无法满足任务约束的问题，提出iARCS迭代智能体强化学习框架，通过两阶段策略优化约束保真度，生成的数据可改进基础生成器，具实用价值。

Comments 15 pages, 9 figures, 4 tables. Includes appendix

Similarity All The Way Up: Multilingual Generalization in LLMs Relies on Language-Level Similarity Structures

一路相似：大语言模型中的多语言泛化依赖于语言层面的相似性结构

Supantho Rakshit, Adele Goldberg, Henry Conklin

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究大语言模型多语言泛化能力，通过借鉴认知科学，探究其对不同语言层次相似性结构的捕捉，发现潜在表示能恢复印欧语系语言家族树结构，且模型反映语言相似性程度与XNLI表现相关，扩展了相似性驱动泛化工作。

Comments Accepted for oral presentation at CogSci 2026 (48th Annual Meeting of the Cognitive Science Society), Rio de Janeiro. 8 pages, 3 figures

A Model Context Protocol Server for Astrophysical RAG: Unified Access to HI, Dwarf, Globular Cluster, IntZ, and ALPINE Kinematic Corpora with FAISS Semantic Search

用于天体物理RAG的模型上下文协议服务器：通过FAISS语义搜索统一访问HI、矮星系、球状星团、IntZ和ALPINE运动学语料库

David C. Flynn

专题命中 预训练与数据 ：LLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 介绍EPS Research Astro-RAG MCP Server v2.3.0，可跨平台统一访问五个天体物理语料库。核心方法是用FAISS加速自然语言相似性搜索，贡献是提供多接口，实现多种功能且可公开部署、完全可重现。

Comments 10 Pages 3 Tables 1 figure

SraVaani 1.0: Scaling Inclusive Speech Recognition for Indic Languages

SraVaani 1.0：面向印度语言的包容性自动语音识别规模化模型

Sujith Pulikodan, Agneedh Basu, Pavan Kumar J, Pranav D Bhat, Suryansh Shukla, Nihar Desai, Prasanta Kumar Ghosh

专题命中 预训练与数据 ：pretraining(abstract)

AI总结 本文提出SraVaani 1.0，一款基于FastConformer架构的多语言ASR模型，覆盖65种印度语言，经三阶段训练后在8个基准上表现优异，是唯一支持多种低资源及部落印度语言转录的开源模型。

SEMA: Simple yet Effective Learning for Multi-Turn Jailbreak Attacks

SEMA: 简单却有效的多轮对抗攻击学习

Mingqian Feng, Xiaodong Liu, Weiwei Yang, Jialin Song, Xuekai Zhu, Chenliang Xu, Jianfeng Gao

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

AI总结 SEMA通过多阶段学习实现高效多轮对抗攻击，无需依赖现有策略，提升攻击成功率并增强安全测试能力。

Comments ICLR 2026, 37 pages, 13 tables, 7 figures

Moral Hazard in Multi-Agent Language Models

多智能体语言模型中的道德风险

Dane Malenfant

专题命中 指令微调 ：language model(title,abstract)；SFT(abstract,abstract_cn)；language agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究多智能体语言模型中的道德风险，引入对话道德风险游戏，评估七个模型并分解行为，用多种优化机制更新，发现效果异质，强调应报告机制级行为而非仅团队成功。

Comments This revision substantially expands the empirical evaluation to eleven open-weight and three frontier models, adding matched query-cost, team-reward, group-size, and private-share incentive analyses. It also extends the weight-level and GEPA results, frozen-prompt information-structure interventions, statistical uncertainty analyses, and qualitative prompt/reasoning-trace studies

LoRA-based Adaptation Alone Is Not Enough: Understanding the Limits of Foundation Models for Face Presentation Attack Detection

仅基于LoRA的适配还不够：探究基础模型在人脸呈现攻击检测中的局限性

Peter Lorenz, Anjith George, Marcel Sébastien

机构 * Idiap Research Institute（伊迪亚普研究所） ； University of Lausanne (UNIL)（洛桑大学） 纠错

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

AI总结 本研究系统评估32种基础模型，发现LoRA适配仅优化数据集内人脸PAD性能，跨数据集泛化仍受限，指出仅靠LoRA适配不足以解决人脸PAD跨数据集性能下降问题。

CoLA: Cross-Modal Low-rank Adaptation for Multimodal Downstream Tasks

CoLA: 跨模态低秩适配用于多模态下游任务

Wish Suharitdamrong, Tony Alex, Muhammad Awais, Sara Atito

机构 * Centre for Vision, Speech and Signal Processing (CVSSP)（视觉、语音和信号处理中心） ； University of Surrey（塞维利亚大学） ； Surrey Institute for People-Centred AI（以人为本的人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 提出CoLA框架，通过引入跨模态适配路径扩展LoRA，实现双流架构中单模态基础模型的高效多模态适配，在视觉-语言和音频-视觉任务上分别提升约3%和2%的相对性能。

Comments Accepted by ICML 2026, 17 pages, 6 Figures

UniSwap: Streaming Audio-Visual Identity Swapping for Talking Videos

UniSwap：用于说话视频的流音频-视觉身份交换

Yuxuan Zhang, Haozhong Xiong, Jiayi Song, Jinpeng Yu, Yang Shi, Jiaming Liu, Ruihua Huang, Liwei Wang

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Qwen Applications Business Group of Alibaba（阿里巴巴通义千问应用业务集团） 纠错

专题命中 指令微调 ：pretraining(abstract)

AI总结 UniSwap是首个流音频-视觉身份替换框架，通过多阶段适配技术解决现有方法音视频一致性差等问题，实现高效稳定的说话视频身份替换。

Natural Language Processing: A Comprehensive Practical Guide from Tokenisation to RLHF

自然语言处理：从分词到RLHF的全面实用指南

Mullosharaf K. Arabov

机构 * KAZAN (VOLGA REGION) FEDERAL UNIVERSITY INSTITUTE OF COMPUTATIONAL MATHEMATICS AND INFORMATION TECHNOLOGIES（卡赞（伏尔加地区）联邦大学计算数学与信息科技学院） 纠错

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

AI总结 本文系统指导现代NLP全流程，涵盖分词、向量化、大语言模型微调、检索增强生成及人类反馈强化学习，强调低资源语言处理与开源模型应用。

Comments 136 pages, 12 practical works, preprint. Textbook for senior undergraduates and graduate students. Original contributions on low-resource languages (Tajik, Tatar and other). Companion repository available

Cat-DPO: Category-Adaptive Safety Alignment

Cat-DPO：基于类别的安全对齐

Tiankai Yang, Yi Nian, Xinyuan Li, Ruiyao Xu, Henry Peng Zou, Kaize Ding, Xiyang Hu, Yan Liu, Yue Zhao

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Northwestern University（西北大学） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 Cat-DPO通过将安全对齐转化为类别约束优化问题，为每个有害类别设置独立的适应性安全边际，提升整体帮助性和无害性，减少类别间的安全方差和最佳至最差差距。

Comments 23 pages, 6 figures

Recursive Synthesis for Long-Horizon Terminal Tasks

长视界终端任务的递归合成

Zhongzhi Li, Yucheng Shi, Zongxia Li, Ruhan Wang, Anhao Li, Zixun Huang, Junyao Yang, Lei Ke, Ninghao Liu, Haitao Mi, Leowei Liang

机构 * Tencent HY LLM Frontier（腾讯HY大模型前沿团队） ； University of Georgia（佐治亚大学） ； University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； University of Minnesota, Twin Cities（明尼苏达大学双城分校） ； Indiana University（印第安纳大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：LLM(abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出RST递归合成框架，低成本规模化生成3.7万余个长视界终端任务，经微调或PPO优化后，多款Qwen模型在多个终端基准任务上性能显著提升，且递归过程无明显上限。

Thermalizing Stochastic Programs

热化随机程序

Mirko Amico, Andraž Jelinčič, Colin Oscar Nancarrow, Leo Tyrpak, David Roberts, Seth Morton, Dalton Sakthivadivel, Ashwin Gopal, Guillaume Verdon

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

AI总结 该研究提出一套工具，将通用随机程序映射到热力学硬件，通过thermalizers框架编译随机程序并优化误差，在市场模拟器等多个应用中验证了其有效性。

In-context superposition: human-like working memory interference in large language models

类人工作记忆干扰在大语言模型中

Hua-Dong Xiong, Li Ji-An, Jiaqi Huang, Robert C. Wilson, Kwonjoon Lee, Xue-Xin Wei

机构 * School of Psychological and Brain Sciences, Georgia Tech（佐治亚理工学院心理与脑科学学院） ； Department of Psychology, New York University（纽约大学心理学系） ； Department of Cognitive Science, Indiana University Bloomington（印第安纳大学布卢明顿分校认知科学系） ； Honda Research Institute（本田研究所） ； Center of Excellence for Computational Cognition, Georgia Tech（佐治亚理工学院计算认知卓越中心） ； Departments of Neuroscience and Psychology, The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校神经科学和心理学系） 纠错

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

AI总结 研究发现大语言模型在工作记忆任务中存在干扰限制，其表现与人类相似，且通过抑制无关信息实现有效记忆检索。

Comments Published as a conference paper at COLM 2026

Human-like fleeting memory improves language learning but impairs reading time prediction in transformer language models

类人短暂记忆提升语言学习但损害变压器语言模型的阅读时间预测

Abishek Thamma, Micha Heilbron

机构 * University of Amsterdam, Amsterdam Brain and Cognition（阿姆斯特丹大学，阿姆斯特丹脑与认知中心） ； Vrije Universiteit Amsterdam, Department of Informatics（阿姆斯特丹自由大学，信息学院） ； Max Planck Institute for Psycholinguistics（马克斯·普朗克心理学语言学研究所） 纠错

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

AI总结 研究探讨了短暂记忆对语言学习和阅读时间预测的影响，发现短暂记忆提升语言学习但损害阅读时间预测，挑战了传统认知科学观点。

Comments v2: Revised after peer review. Accepted for publication in Transactions of the Association for Computational Linguistics v3: Added link to code repository. Code: https://github.com/drhanjones/fmt-llm

Journal ref Transactions of the Association for Computational Linguistics 14 (2026) 877-892

Information Abundance Paradox: Long-Context Training Undermines Parametric Knowledge

信息丰度悖论：长上下文训练会破坏参数化知识

Arda Uzunoglu, Benjamin Van Durme, Daniel Khashabi

机构 * Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出信息丰度悖论，发现长上下文训练会使模型减少参数化知识编码、增加对上下文的依赖，预训练和微调中均存在性能先升后降或鲁棒性降低的现象，表明近无穷大上下文缩放并非仅靠更多数据。

Infrared Organization and Critical Cognitive Field Formation in Transformer Dynamics

变压器动力学中的红外组织与临界认知场形成

Byung Gyu Chae

机构 * Electronics and Telecommunications Research Institute（电子和电信研究所） 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 研究大语言模型中Transformer动力学集体行为的物理机制，利用Pythia语言模型提取弛豫谱，定量测量相关指标，发现其动力学受红外集体组织支配，红外慢模式组织是普遍集体原则。

Comments 55 pages, 47 figures

Where Should Optimizer State Live? Tiered State Allocation for Memory-Efficient Mixture-of-Experts Training

优化器状态应存于何处？内存高效的专家混合训练分层状态分配

Nuemaan Malik

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

AI总结 研究MoE训练中优化器状态存储位置，提出SkewAdam方法，根据参数群体差异分层分配状态，大幅减少内存占用，提升训练效率，验证了优化器状态存储位置对训练效果的重要性。

Comments 12 pages, 4 figures, 9 tables. v2: adds Adam-mini discussion, learning-rate sweeps with repeated seeds for the AdamW and Adafactor baselines, and a tier ablation; corrects the attribution of the perplexity advantage between momentum and the factored estimator. Code and per-run training logs: https://github.com/nuemaan/skewadam

Private Etymology: Designing Relational Reuse of Shared Symbols in Long-Term Human-AI Interaction

私人词源：设计长期人机交互中共享符号的关系性复用

Miki Ueno

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

AI总结 该论文提出Private Etymology关系溯源模型，整合现有思路形成持久可修正的人机关系符号单元，以支持对话智能体在长期人机交互中安全复用特定二元组的符号表达。

Comments Added a link to the Apple Watch prototype "MikasaWatch" demonstration video on 10 page

Automated Design Optimization via Strategic Search with Large Language Models

通过大语言模型的战略搜索实现自动化设计优化

Anthony Carreon, Vansh Sharma, Venkat Raman

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本研究提出AUTO框架，利用大语言模型的战略搜索实现GPU代码优化，提升搜索效率并降低成本。

Comments 16 pages, 4 tables, 8 figures, preprint

When Truth Is Distributed: Misinformation Derails Collective Fact Recovery in LLM-Based Multi-Agent Systems

当真相被分散时：错误信息会破坏基于大语言模型（LLM）的多智能体系统中的集体事实恢复

Chenfei Yan, Zeyang Yue, Feifei Zhao, Erliang Lin, Lu Jia, Haibo Tong, Mingyang Lyu, Chengyi Sun, Yi Zeng

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)

AI总结 本研究提出Hi-Agreement评估框架，发现基于LLM的多智能体系统中，关键证据持有者的虚假证词会破坏集体事实恢复，使恢复率从72.50%降至14.17%，且虚假证据会持续传播。

Security and Detectability Analysis of Unicode Text Watermarking Methods against Large Language Models

Unicode文本水印方法对抗大语言模型的安全性与可检测性分析

Malte Hellmeier

机构 * Fraunhofer ISST（弗劳恩霍夫研究所） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文分析了Unicode文本水印方法在大语言模型下的安全性和可检测性，发现最新模型能检测水印但无法提取。

Comments Author's version of a paper, accepted and presented at the ICISSP 2026 conference

REHEARSE: Experiential Rehearsal for Verbal Confidence Calibration in Large Language Models

REHEARSE：大语言模型中用于语言置信度校准的经验式排练

Ke Fang, Tianyi Zhao, Qianwen Wang, Lu Cheng

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学香槟分校） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 针对大语言模型置信度与实际正确性不匹配的问题，提出无训练的Rehearse方法，通过置信度校准博弈的反馈生成校准信号，在多模型多基准实验中显著降低了预期校准误差并提升准确率。

Foam-Agent: A Large Language Model-Based Multi-Agent Framework for Automating Computational Fluid Dynamics Workflows

Foam-Agent：迈向自动化智能CFD工作流程

Ling Yue, Nithin Somasekharan, Tingwen Zhang, Yadi Cao, Zhangze Chen, Shimin Di, Shaowu Pan

机构 * Department of Computer Science, Rensselaer Polytechnic Institute（里士满理工学院计算机科学系） ； Department of Mechanical, Aerospace, and Nuclear Engineering, Rensselaer Polytechnic Institute（里士满理工学院机械、航空航天与核工程系） ； Department of Computer Science and Engineering, University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校计算机科学与工程系） ； College of Education, Zhejiang Normal University（浙江师范大学教育学院） ； School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Foam-Agent通过多智能体框架和大型语言模型，实现自动化CFD工作流程，显著提升模拟效率和成功率。

Comments 34 pages, 9 figures, 9 tables

Journal ref Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, Vol. 461, 119271 (2026)

Large Language Models Persuade Without Planning Theory of Mind

大语言模型无需规划即可说服理论之心理论

Jared Moore, Rasmus Overmark, Ned Cooper, Beba Cibralic, Nick Haber, Cameron R. Jones

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 大语言模型通过战略性揭示信息说服目标，无需显式理论之心推理，实验显示其在说服任务中表现优于人类。

Certifiable Semantic Agreement Among LLM Agents: What the Admissibility Instrument Decides

面向拜占庭鲁棒的大语言模型智能体协作的分层认证语义承诺

Haoran Xu, Lei Zhang, Iadh Ounis, Xianbin Wang

机构 * University of Glasgow（格拉斯哥大学） ； University of Western Ontario（西部 Ontario 大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出H-CSC协议，将基于嵌入的终结性信号转换为三种类型输出（语义承诺、判决承诺或显式中止），实现大语言模型智能体拜占庭协作的最终性控制，在语义投毒和拜占庭攻击下保持低角度偏差和高中止率。

Comments 43 pages, 5 figures, 20 tables, 1 algorithm. Substantial revision: new title, new framing, new downstream-audit experiment; supersedes v1