语言大模型 / LLM

DIVE: Unlocking Self-Improvement in Frozen Language Models Through Diversity-Driven Skill Evolution

DIVE：通过多样性驱动的技能进化解锁冻结语言模型的自我提升

Siheng Xiong, Ali Payani, Oguzhan Gungordu, Faramarz Fekri

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

AI总结 DIVE是一种多样性驱动的无参数框架，可让冻结LLM从任务经验和验证器反馈中进化出自然语言技能，在多项推理任务上优于现有方法，还能实现模型间技能迁移，让小模型性能匹配或超越大模型。

Refine After Generation: Toward Correct and Concise Patches in LLM-based Program Repair

生成后优化：面向基于大语言模型的程序修复中正确且简洁的补丁

Wenqiang Luo, Jacky Keung, Xiaoyu Shi, Yicheng Sun, Boyang Yang, Zhou Yang, Haoye Tian

专题命中 指令微调 ：LLM(title,summary_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；preference optimization(abstract)

AI总结 针对基于LLM的程序修复中补丁冗余问题，提出RECAP适配器，在保留或提升解决率的同时，大幅降低补丁大小，实现更优的大小-正确性权衡。

HiRoute: Hierarchical Routed Prompt Tuning for Safety Alignment of Large Language Models

HiRoute：用于大语言模型安全对齐的分层路由提示调优

Fangzhou Chen, Shiji Zhao, Mengyang Wang, Qihui Zhu, Ranjie Duan, Maoxun Yuan, Xingxing Wei

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

AI总结 HiRoute是一种输入自适应分层提示调优框架，通过分层路由器与多粒度提示专家，提升大语言模型安全对齐效果，在多个安全基准上兼顾安全性与响应有用性，减少过度拒绝。

Comments Preprint

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

Are you Talking Logic to Me? Assessing Language Models Syllogistic Reasoning Capabilities

你在跟我讲逻辑吗？评估语言模型的三段论推理能力

Hanna Abi Akl, Fabien Gandon, Catherine Faron, Pierre Monnin

机构 * Université Côte d’Azur（科特阿祖尔大学） ； Inria（法国国家信息与自动化研究所） ； CNRS（法国国家科学研究中心） ； I3S（信息科学与系统实验室） ； Data ScienceTech Institute（数据科学技术学院） 纠错

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

AI总结 该研究通过扩展FOLIO和P-FOLIO数据集，探究不同KR符号对SLMs三段论推理的影响，提出SEF分类法并开源CLGC框架，为提升小型模型推理能力提供了新方法。

Comments Accepted to the International Joint Conference on Rules and Reasoning (RuleML+RR) 2026

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。

Are You Sure You're Sure? On the Impact of Instruction Tuning on Confidence and Lexical Diversity

你确定你确定吗？指令微调对置信度和词汇多样性的影响

Irina Proskurina, Mayank Kumar, Oyindolapo O. Komolafe

机构 * Cohere Labs（Cohere实验室） ； Laboratoire Hubert Curien（于贝尔·居里实验室） ； Bennett University（班尼特大学） ； Western University（西安大略大学） 纠错

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

AI总结 本文研究指令微调对语言模型置信度与生成理由词汇多样性的影响，发现指令微调虽小幅降低校准度但显著改变置信度，且对理由多样性的影响存在差异，二者是指令微调的不同效应。

Can Vision-Language Models Assess Proxemic Risk from Egocentric Robot Images?

视觉-语言模型能否从机器人的第一人称视角图像评估人际距离风险？

Vladyslava Rudas, Dmytro Kuzmenko

机构 * National University of Kyiv-Mohyla Academy（基辅莫希拉国立大学） ； University of Turin（都灵大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：language model(title,abstract)；prompting(abstract)

AI总结 该研究评估了InternVL、Qwen-VL、SmolVLM三种VLM在机器人第一人称视角图像人际距离危险分类中的表现，发现Qwen-VL经特定优化后高危险召回率更高，当前VLM在相关推理定位上仍有局限。

Comments Accepted at the EMR 2026 workshop at ECCV 2026 (non-archival)

Dual-Stream Cross-Anchor Correction Grounding Long-Form Captions and the Domain Limits of Object-Level Anchors

双流跨锚校正：接地长文本描述与对象级锚点的域限制

LingKai Bu

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

AI总结 针对多模态大语言模型的长文本描述对象幻觉问题，本文提出双流跨锚校正方法，通过耦合感知流与认知流提升精度，在长文本场景下实现最优性能，且存在域条件性限制。

Privacy-Preserving RAG by Concealing Sensitive Information from External LLMs

通过向外部大语言模型隐藏敏感信息实现隐私保护的检索增强生成（RAG）

Saleh Almohaimeed, Saad Almohaimeed, Mousa Jari, Fahad Alotaibi, Khalid A. Alobaid

机构 * College of Applied Computer Science, King Saud University（沙特国王大学应用计算机科学学院） ； Institution of Public Administration（公共行政学院） 纠错

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

AI总结 本文提出SEAG隐私保护框架，通过构建实体替换表替换敏感信息，在向外部LLM隐藏敏感数据的同时保障RAG的回答准确性，相关模型在多维度评估中表现良好。

Comments Submitted to Knowledge-Based Systems Journal

Behavioral Reprogramming of Open-Weights Models: Cognitive Plasticity and Alignment Bounds

开放权重模型的行为重编程：认知可塑性与对齐边界

Lucia Malíčková

机构 * National Supercomputing Centre, Slovakia（斯洛伐克国家超级计算中心） 纠错

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

AI总结 该研究通过大规模并行超参数搜索等方法，对开放权重LLMs进行行为重编程，实现了主动苏格拉底式对话框架，明确了PEFT的边界等关键结论，为跨语言行为修改提供了实证框架。

Comments Preprint submitted to arXiv, August 12, 2026. 13 pages, 5 figures

Refusing Intent, Not Form: Wrapper-Based Intent-Group Supervision for LLM Safety

拒绝意图，而非形式：基于包装器的意图组监督用于大语言模型安全

Ping Wu, Haibo Tong, Feifei Zhao, Han Shen, Yu Shi, Yilin Zhao, Sicheng Shen, Guobin Shen, Yun Luo, Yi Zeng

机构 * Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

专题命中 指令微调 ：LLM(title)；分类 cs.CL

AI总结 该研究针对大语言模型安全调优的表面形式捷径问题，提出WIFA方法，结合两种微调路径提升有害内容拒绝能力并降低良性提示过度拒绝率，在Qwen和Llama上验证了效果。

Comments 23 pages, 11 figures, 24 tables

Learning to Adapt Cross-Domain Preferences via Meta-LoRA for LLM Personalization

通过元LoRA学习适应跨领域偏好以实现大语言模型个性化

Xuefei Wang, Jun Han, Zixuan Wang, Qingkai Zeng, Xiao Wang, Ruijie Wang, Jianxin Li

专题命中 指令微调 ：LLM(title)；分类 cs.AI

AI总结 针对跨领域个性化的过拟合与负迁移问题，提出PAC-Bayes正则化的Meta-LoRA，分解个性化先验为用户与领域组件，在多基准任务上取得胜率提升。

Steering the Language Axis: From Linear Decodability to Causal Control

操控语言轴：从线性可解码到因果控制

Arnav Srivastav

机构 * University of California, Santa Cruz（加利福尼亚大学圣克鲁兹分校） 纠错

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

AI总结 本研究探究大语言模型的语言身份是否可通过紧凑激活方向因果控制，在Qwen、Llama等模型的126万次生成上证实，分离的PCA导出语言轴可可靠操控语言切换，且语言选择具层特异性与语言对依赖性。

Comments 22 pages, 14 figures, Under review

TraVEL: Trajectory-Guided Video Embedding Learning for Driving-Video Retrieval

TraVEL：面向驾驶视频检索的轨迹引导视频嵌入学习

Yi-Chung Chen, Philip Jacobson, Tom Lampo, Yiren Lu, Jin Yao, David I. Inouye, Jing Gao, Danhua Guo, Burhan Yaman

机构 * Uber AV Labs（优步自动驾驶实验室） ； Purdue University（普渡大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出TraVEL框架，将通用多模态嵌入模型适配到驾驶视频检索，结合轨迹监督与Group Relative Policy Optimization，在nuReasoning基准上提升了不同规模模型的运动相关检索性能。

Follow the Norm: Accounting for Fine-Tuning and Prompt Effects on Model Rationales

遵循规范：考量微调与提示对模型理由的影响

Long Hoang Nguyen, Brice Valentin Kok-Shun, Guangyu Du, Ali Sunyaev

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

AI总结 该研究将AI视为代理主体，通过对LLaMA-3.2-11B等三个模型开展实验，发现违反规范的微调会改变模型的理由风格，而系统提示可覆盖该行为，支持对齐的分布式观点，为可争议监督提供了相关依据。

Comments Extended version with appendix; final version to appear in the Proceedings of AAAI/ACM AIES 2026

The Role of Natural Language Understanding in Multimodal Video-Based Dengue Diagnosis

自然语言理解在基于多模态视频的登革热诊断中的作用

Danial Sharifrazi, Saadat Behzadi, Julakha Jahan Jui, Mojtaba Mohammadi, Nouman Javed, Roohallah Alizadehsani, Prasad N. Paradkar, Asim Bhatti

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

AI总结 本研究提出基于YOLO和CLIP的视觉-语言框架，从视频中分类未受感染与DENV2感染的蚊子，帧级准确率达98.54%、灵敏度达99.91%，证实该框架可用于分析感染相关生物行为。

LoRA-Diffusion: Parameter-Efficient Fine-Tuning via Low-Rank Trajectory Decomposition

LoRA-Diffusion：基于低秩轨迹分解的参数高效微调方法

Iman Khazrak, Narges Nejad, Mohammadhossein Homaei, Mostafa M. Rezaee, Robert C. Green

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

AI总结 本文提出 LoRA-Diffusion，将低秩分解应用于扩散式语言模型的去噪轨迹而非权重，引入轨迹级适配器等技术，在 SST-2 等数据集上取得优异性能，为扩散式语言模型提供参数高效微调框架。

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。