语言大模型 / LLM

LLM-Based Generative Retrieval for Snapchat Content Recommendation

基于大语言模型的生成式检索用于Snapchat内容推荐

Liam Collins, Jiwen Ren, Donald Loveland, Bhuvesh Kumar, Clark Mingxuan Ju, Xuan Guo, Mo Li, Alvin Hou, Yi Cui, Peng Yang, Jian Wang, Saud Afzal Shafi, Nga Than, Ruiming Lu, Wenfeng Zhuo, Dongheng Li, Lili Zhang, Mingtao Zhang, Jinchao Ye, Vincent Xue, Chunhui Zhu, Neil Shah

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

AI总结 该研究针对将预训练LLM转化为生成式检索器的挑战，设计了SnapLGR系统，通过三项核心优化实现了Snapchat短视频推荐效果的提升。

Can Large Language Models Explain Flight Safety Events? A Prior-Guided Semantic LLM-based Approach

大语言模型能否解释飞行安全事件？一种先验引导的基于语义大语言模型的方法

Lu Xu, Xu Li, Linjiang Zheng, Fan Li, Riquan Zhang, Jiaxing Shang

机构 * College of Computer Science, Chongqing University（重庆大学计算机学院） ； Sichuan Flight Engineering Technology Research Center, Civil Aviation Flight University of China（中国民航飞行学院四川飞行工程技术研究中心） ； School of Statistics and Data Science, Shanghai University of International Business and Economics（上海对外经贸大学统计与数据科学学院） 纠错

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

AI总结 本研究针对飞行安全事件解释难题，提出FlightLLM方法，结合特征工程、语义离散化、CatBoost先验引导及对比小样本学习等技术，在704个A320飞行样本上实现了良好分类与合理事件原因解释。

Comments 14 pages, 6 figures, submitted to IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems

KeyPooling: Measuring Where LLM API Relay Paths Collapse Prompt Cache Isolation

KeyPooling：测量LLM API中继路径在提示缓存隔离中的崩溃位置

Bowen Sun, Yixi Cai, Xiaogeng Liu, Zhengyue Zhao, Yinzhi Cao, Chaowei Xiao

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

AI总结 该研究提出KeyPooling测量方法，发现LLM API中继服务默认未将客户绑定到上游凭证，存在跨客户缓存读取漏洞，并提出防御契约及优化方案。

Can LLMs Reliably Self-Report Adversarial Prefills, and How?

LLM 能否可靠地自我报告对抗性预填充，以及如何实现？

Quang Minh Nguyen, Uzair Ahmed, Taegyoon Kim

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 研究LLM在安全场景中识别自身输出是否受对抗性预填充攻击的能力，发现模型平均27.3%声称预填充输出有意图，且内省信号主要来自安全/拒绝推理，LoRA微调方法扩大了意图-篡改探针差距并提高了攻击成功率。

Comments In submission

Thinking in a Low-Resource Language: What SFT Builds, What RL Fixes, What Accuracy Cannot See

在低资源语言中思考：SFT构建了什么，RL修正了什么，以及准确率无法察觉的问题

Ayoub Kirouane, Christos Petrocheilos

机构 * Sophea AI（索非亚人工智能公司） ； KIEFER SA（基弗股份有限公司） 纠错

专题命中 指令微调 ：SFT(title,title_cn)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 该研究针对三个混合专家模型，发现低资源语言推理中SFT可提升推理语言一致性与流畅性，RL可修正格式遗漏与答案泄露问题，而仅靠准确率无法察觉关键变化，相关工具可推广至其他低资源语言。

Bactrainus: Optimizing Large Language Models for Multi-hop Complex Question Answering Tasks

Bactrainus：为多跳复杂问答任务优化大型语言模型

Iman Barati, Arash Ghafouri, Behrouz Minaei-Bidgoli

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

AI总结 本研究针对多跳问答的证据瓶颈，提出模块化选择器-阅读器框架Bactrainus，经实验验证其在HotpotQA任务中表现优异，为该领域提供了可审计的证据接口方案。

D-LiFT: Improving LLM-based Decompiler Backend via Code Quality-driven Fine-tuning

D-LiFT：通过代码质量驱动的微调改进基于大语言模型的反编译器后端

Muqi Zou, Hongyu Cai, Hongwei Wu, Zion Leonahenahe Basque, Arslan Khan, Berkay Celik, Dave (Jing) Tian, Antonio Bianchi, Ruoyu (Fish) Wang, Dongyan Xu

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

AI总结 研究针对反编译器输出质量问题，提出D-LIFT方法。通过代码质量感知强化学习微调LLM，利用D-Score综合评估系统指导，在保持准确性的同时提升可读性，实验证明该方法有效提高了反编译代码质量。

ChatPlanner: A Large Language Model Framework for Personalized Public Transit Routing

ChatPlanner: 一个用于个性化公共交通路线规划的大型语言模型框架

Tingting Yang, Chenhao Xue, Jun Chen

机构 * School of Engineering and Materials Science, Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学工程与材料科学学院） ； Department of Engineering Science, University of Oxford（牛津大学工程科学系） 纠错

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

AI总结 提出ChatPlanner框架，利用大型语言模型和检索增强生成技术从自然语言查询中提取用户偏好并融入路线规划算法，实验证明其能生成更符合个性化需求的可行路线方案。

Comments Under Review at Transportation Research Part C

Agentic ESOpt: Fine-Tuning Long-Horizon LLM Agents with Minimal GPU Requirements

Agentic ESOpt：以最小GPU资源微调长视野大语言模型智能体

Zhi Zheng, Rongsheng Chen, Yunpeng Ba, Zhenkun Wang, Yee Whye Teh, Wee Sun Lee

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Agentic ESOpt框架，用进化策略微调长视野LLM智能体，仅需最小GPU资源，在WebArena-Lite上使Qwen-3.5-27B性能提升6.69%，提示-参数协同演化在多数设置中优于基准。

DEPT: Document Embedding Preservation Tuning for Unified Query Expansion and Retrieval

DEPT：用于统一查询扩展与检索的文档嵌入保留调优

Jingyuan Wang, Richong Zhang, Zhijie Nie, Mingxin Li, Yanzhao Zhang

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

AI总结 提出DEPT方法，通过端到端训练单个仅解码器LLM实现统一查询扩展与检索，保留调优文档嵌入以解决移动目标问题，在BE基准数据集上提升了检索质量。

What Aggregate Scores Miss: Measuring Item-Level Regressions in Commercial LLM API Migrations

聚合分数所遗漏的：商业大语言模型API迁移中项目级回归的测量

Xiaonan Xu, Wenjing Wu

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

AI总结 该研究针对GPT-5.4到GPT-5.6 Sol的三次升级，发现聚合分数遗漏了项目级双向变化，发布了响应级档案与项目级评分输出。

Comments 25 pages, 1 figure, 10 tables (including 8 appendix tables)

Constitutional Midtraining: Content Presence Drives Alignment Gains

宪法式中间训练：内容存在驱动对齐增益

Desiree Cho, Cameron Tice, Bernie Hogan, Hunar Batra, Puria Radmard, Jun Zhao, Nigel Shadbolt

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； Institute for Ethics in AI, University of Oxford（牛津大学人工智能伦理研究所） ； Geodesic Research ； Oxford Internet Institute, University of Oxford（牛津大学互联网研究院） 纠错

专题命中 指令微调 ：SFT(summary_cn,abstract)；post-training(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 该研究提出宪法式中间训练方法，在中间训练中插入基于原则价值观的内容，可提升模型对齐的泛化性与持久性，削弱SFT灌输的敲诈倾向且不造成能力损失，为以SFT为中心的流程提供低成本补充方案。

OraclePhys: A Systematic Framework for LLM Fine-Tuning on Structural Mechanics

OraclePhys：面向结构力学的大语言模型微调系统框架

Mingyu Li, Guorui Song, Jing Lin, Haoqian Wang

机构 * University of Houston（休斯顿大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：LLM(title,abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本研究提出OraclePhys，一种面向结构力学的大语言模型微调系统框架，含自动评分基准、多形式监督数据集及对照训练研究，发现标签答案形式而非比特数决定微调效果，训练所得8B模型达空间结构响应任务数据精度前沿。

Comments 18 pages, 8 figures, 9 tables. Under review at ACL Rolling Review

LLM-Driven Large-Scale Spectrum Access

基于大语言模型的大规模频谱接入

Ning Yang, Jinliang Gao, Haijun Zhang

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

AI总结 本文提出基于群体相对策略优化的LSA框架，通过分层状态序列化机制解决超长提示导致的计算崩溃问题，实现高效频谱管理。

Comments 11 pages, 2 figures, 8 tables. Submitted to IEEE Transactions on Mobile Computing (TMC)

Cytoarchitecture in Words: Weakly Supervised Vision-Language Modeling for Human Brain Microscopy

词中结构：用于人类大脑显微镜的弱监督视觉-语言建模

Matthew Sutton, Katrin Amunts, Timo Dickscheid, Christian Schiffer

机构 * Institute of Neuroscience and Medicine (INM-1), Research Centre Jülich（神经科学与医学研究所（INM-1），焦耳研究中心） ； Helmholtz AI, Research Centre Jülich（海德堡人工智能研究所，焦耳研究中心） ； Institute for Brain Research, University Hospital Düsseldorf（脑研究所在杜塞尔多夫大学医院） ； Computer Vision, Institute for Computational Visualistics, University of Koblenz（计算机视觉，计算视觉研究所，科布伦茨大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出了一种弱监督视觉-语言建模方法，通过标签介导生成人类大脑显微镜的区域描述，实现了在缺乏配对标注情况下的自然语言生成。

Comments 13 pages, 5 figures, accepted for inclusion at GCPR 2026

Vision-Language Models for Analog Gauge Reading: An Empirical Study of Specialization, Transfer and Reliability

用于模拟仪表读数的视觉-语言模型：专业化、迁移与可靠性的实证研究

Abdul Mueez, Aaditya Baranwal, Junior Chaj-Mejia, Guneet Bhatia, Jason T. Voelker, Shruti Vyas

机构 * University of Central Florida（中佛罗里达大学） ； Siemens Energy（西门子能源） 纠错

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

AI总结 本研究通过实证评估Qwen2.5-VL-7B-Instruct模型在模拟仪表读数任务中的表现，发现其经QLoRA微调后在三类数据集上误差较低，但存在迁移性能下降和高置信度错误问题，暂不适合直接部署为工厂监控流程。

Comments Submitted to Engineering Applications of Artificial Intelligence

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, Qian Gao, Jun Fan, Guohui Ding, Zhenyu Yang, Jinyi Liang

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。

G-ReAct: Graph-Guided Deep Search via Structure-State Co-Evolution

G-ReAct：基于结构-状态协同演化的图引导深度搜索

Shaoxiong Yang, Mengyuan Zhang, Shaojun Lin, Chao Li, Wei Liu, Kun Shao, Jian Luan

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 提出图引导深度搜索框架G-ReAct，通过结构-状态协同演化解决现有LLM深度搜索的上下文遗忘等问题，仅用少量轨迹微调即提升模型在BrowseComp-ZH、XBench上的准确率，且推理时可增强现有LLM性能。

Parametric Knowledge in RAG-SFT for Domain-Specific Document Generation

参数化知识与检索行为在电子设计自动化RAG微调中的研究

Julian Oestreich, Maximilian Bley, Frank Binder, Lydia Müller, André Alcalde, Maksym Sydorenkoq

机构 * Institute for Applied Informatics (InfAI) at Leipzig University（莱比锡大学应用信息学院） ； CELUS GmbH, Munich（慕尼黑CELUS GmbH） 纠错

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

AI总结 本文探讨RAG微调在电子设计自动化长文本生成中的应用，提出TriFEX评估框架和参数化知识精度指标，揭示传统指标的局限性，并展示小型模型在专用任务中的有效性。

Learning What Not to Learn: Adversarial Disentangled Prompt Tuning for Robust Vision-Language Models

学习无需学习的内容：用于鲁棒视觉-语言模型的对抗性解耦提示调优

Yang Chen, Zhan Zhuang, Yanbin Wei, Zebin Chen, Hua Liu, Yu Zhang

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 针对现有对抗性提示调优存在的鲁棒泛化过拟合问题，提出ADAPT框架，通过双提示机制解耦鲁棒与伪鲁棒特征，提升模型对未见类别对抗样本的鲁棒性。

Task Specialization Fine-Tuning for Contextual Reinforcement Learning

上下文强化学习的任务专业化微调

Jianan Zhou, Jung-Hoon Cho, Tianyue Zhou, Han Zheng, Jie Zhang, Roy Dong, Yining Ma, Cathy Wu

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； MIT（麻省理工学院） ； UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 针对上下文强化学习的任务专业化微调难题，提出TSFT框架，通过整数线性规划分配微调预算，在多领域实验中提升了任务覆盖性能。

Palmyra x6 Technical Report: An Agentic, Tool-Use Model Post-Trained via Anchored Supervised Fine-Tuning

Palmyra x6技术报告：一种通过锚定监督微调进行后训练的具工具使用能力的智能体模型

Peng Du, Kiran Kamble, Rakshith Vasudev, Zhizhuo Yang, Rohith Nadimpally, Arjun Krishna, Waseem Alshikh, Daniel M. Bikel

机构 * Writer AI Research, Writer, Inc.（Writer AI研究院，Writer公司） 纠错

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

AI总结 Palmyra x6是一款针对企业级智能体任务优化的大语言模型，通过锚定监督微调后训练构建，在公开基准测试及偏见安全评估中表现优异。

Comments 12 pages

PerFact: Perception-Derived Fact Prompting for 3D Brain MRI Report Generation

PerFact：用于3D脑部MRI报告生成的感知衍生事实提示方法

Jianyu Sun, Zhenxuan Zhang, Guang Yang, Peter J. Lally

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

AI总结 该研究针对3D脑部MRI报告生成，提出PerFact方法，以上游3D分割分类输出的结构化事实提示LoRA适配的视觉语言模型，证实grounding信息是报告质量的主导因素而非模型选择。

J-Miner: Recovering Executable Decision Knowledge from Language-Model Classifiers

J-Miner：从语言模型分类器中恢复可执行的决策知识

Yunfan Gao, Xinyi Huang, Tao Sheng, Haorui Song, Yun Xiong, Haofen Wang

机构 * Shanghai Research Institute for Intelligent Autonomous Systems, Tongji University（同济大学上海智能自主系统研究院） ； Shanghai Key Laboratory of Data Science, College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（复旦大学计算机与人工智能学院上海市数据科学重点实验室） ； Meituan（美团） ； College of Design and Innovation, Tongji University（同济大学设计创意学院） 纠错

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

AI总结 J-Miner可从微调后的语言模型分类器中挖掘隐含的决策知识，生成可执行规则，规则复现源分类器决策精度高、保真度优，还能迁移至轻量级模型并保留高准确率。

Comments 19 pages, 12 figures, and 13 tables; includes appendices

StartupBench: Benchmarking General-Purpose Agents on Market-Validated End-to-End Workflows

StartupBench：基于市场验证的端到端工作流程的通用智能体基准测试

Liya Zhu, Xin Ma, Tao Liu, Haodong Wang, Ge Zhang, Jingzhe Ding, Qingshui Gu, Yongjie Zhong, Jinxiang Meng, Yuan Gao, Yunqiu Zhou, Hao Zhu, Jifeng He, Yongzhi Liao, Xinyi Zhang, Chaoxin Li, Yi Zhu, Xi Lin, Duju Zeng, Xiang Gao, Wen Zhang, Yunyang Wang, Duo Wang, Huan Zhou, Zuo Wang, Jin Chen, Kaiyuan Zhang, Chuqian Yu, Tianhao Yu, Longxiang Liu, Jianbo Xue, Huimin Che, Jiahao Wang, Yujia Qin, Jiaheng Liu, Shen Yan, Xiaolong Chang, Wenhao Huang

机构 * ByteDance Seed（字节跳动 Seed） ； Nanjing University（南京大学） ； M-A-P 纠错

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

AI总结 本文提出StartupBench基准测试，基于市场验证的AI初创产品工作流程评估通用智能体，发现当前最强模型仅完成约30%任务，该基准可衡量智能体完成现实用户任务的进展。

DiSCO: Defending text-to-image generation through distribution-guided contrastive prompt optimization

DiSCO：通过分布引导的对比提示优化防御文本到图像生成

Tong Zhang, Motasem Alfarra, Carlos Hinojosa, Christos Louizos, Bernard Ghanem

机构 * Qualcomm AI Research（高通人工智能研究院） ； King Abdullah University of Science Technology (KAUST)（阿卜杜拉国王科技大学） 纠错

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

AI总结 DiSCO是一种零样本黑盒防御模块，通过分布引导的对比提示优化，在I2P基准上分别将未防御、已防御模型的攻击成功率降低37.7%、25.13%，提升文本到图像生成的安全性且保持语义保真度。

What to Edit Next: Visually Aligned Image-Editing Follow-Up Suggestions in Conversational Systems

下一步编辑什么：对话系统中视觉对齐的图像编辑后续建议

Zhijing Zhang, Jinpeng Yu, Xin Song, Bingnan Li, Chuyue Li, Changhui Du, Xiaolin Fang, Jiaming Liu, Ruihua Huang

机构 * Qwen Business Unit of Alibaba（阿里巴巴通义千问业务单元） ； Southeast University（东南大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对对话系统的图像创作场景，提出三阶段多模态推荐框架，经测试可降低视觉不一致率并显著提升推荐相关指标。

Agents unlock new capabilities through Switching LoRA Adapters as a Tool (SLAaaT)

智能体通过切换LoRA适配器作为工具（SLAaaT）解锁新能力

Kenneth Ge

专题命中 指令微调 ：post-training(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 该研究针对后训练导致的灾难性遗忘问题，提出让智能体在轨迹中途切换专用LoRA适配器的SLAaaT方法，实验显示其可解决新问题、自主切换策略且能力损耗低，在任务能力和token使用上优于生成子智能体的方法。

Expanding the Lexicon of Ge'ez Based African Languages: A Comparative Study of Amharic and Tigrinya

扩展基于吉兹语的非洲语言词汇：阿姆哈拉语和提格雷尼亚语的比较研究

Hailay Kidu Teklehaymanot, Debela Desalegn Yadeta, Wolfgang Nejdl

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

AI总结 针对低资源非拉丁脚本语言表现不佳问题，提出VEXMLM。通过训练特定语言分词器扩展XLM - R词汇并初始化嵌入，分两阶段训练，在多种任务上评估。贡献为定制程序、两阶段策略及多语言评估，提升了相关语言任务性能。

Comments 13 pages, 7 tables, 2 figurs

VL-UniTrack: A Unified Framework with Visual-Language Prompts for UAV-Ground Visual Tracking

VL-UniTrack：一种用于无人机-地面视觉跟踪的融合视觉-语言提示的统一框架

Boyue Xu, Ruichao Hou, Tongwei Ren, Gangshan Wu

专题命中 指令微调 ：prompting(abstract)

AI总结 针对无人机-地面视觉跟踪中现有双流方法的特征孤立与外观匹配不可靠问题，提出VL-UniTrack统一框架，通过视觉-语言提示实现跨视角交互，在最新基准上达到SOTA性能。