语言大模型 / LLM

rEDMRec: Distilling Large Language Model Reasoning into an Editable Experience Memory for Recommendation

rEDMRec：将大语言模型推理提炼为可编辑的体验记忆用于推荐

Minh Hoang Nguyen, Tung Le, Huy Tien Nguyen

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

AI总结 rEDMRec将教师LLM推理提炼为四类可编辑体验记忆，轻量级学生LLM通过检索记忆排序，在多数据集和主干模型上优于零样本、少样本、RAG及GraphRAG，记忆优化可提升推荐性能并降低重复率。

Q-First: Most of Attention Needs Only the Query in Disaggregated LLM Decoding

Q-First：在块的最小改动下实现注意力与前馈的并发

WenJie Fan

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(title,summary_cn)

AI总结 该研究提出Q-First协议，通过交换LLM解码器块的注意力与前馈子层顺序消除依赖，实现并发，验证其精度并训练8种变体证明改动影响有界且符合要求。

Comments 21 pages,5 figures

Selective KV Cache Protection for Noise-Resilient LLM Inference on Analog Compute-In-Memory Systems

面向模拟存算一体系统上抗噪声大语言模型推理的选择性键值缓存保护

Yuannuo Feng, Wenyong Zhou, Yuang Ma, Yizhe Chen, Wenshuai Yao, Yuxin Xie, Ngai Wong, Wang Kang

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(title,summary_cn)

AI总结 针对模拟存算一体系统上LLM推理的KV缓存易受硬件噪声影响的问题，本文首次开展相关系统研究，提出分层token保护策略，大幅降低噪声下的困惑度并提升编程行利用率。

EgoCITE: Context-Augmented Indexing and Time-Aware Retrieval for Long-Horizon Egocentric Memory

EgoCITE：面向长时程自我中心记忆的上下文增强索引与时序感知检索

Le Zhang, Hao Chen, Vlad Roznyatovskiy, Jianzhong Zhang, Ke Sun

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 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 本研究针对长时程自我中心记忆系统的索引不可靠、忽略时序意图的问题，提出EgoCITE框架，经多数据集评估，其准确率优于基线且成本显著低于长上下文LLM智能体。

Tuning the Stochastic Machine: A Systems Engineer's Operating Model for Human-AI Engineering

调优随机机器：面向人机工程的系统工程师运营模型

George Andrikopoulos

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

AI总结 本文将LLM栈映射到系统工程师熟悉的机器组件，针对其运营机制缺失问题提出七项核心运营规范，结合实践案例与测量框架，为解决LLM纠正仅在会话内生效的问题提供方案。

Comments 8 pages, 3 figures. Experience report and operating model

Is Bitcoin A Hedge Against Central Banking? Evidence from AI-Driven Monetary Policy Expectations

比特币是否是中央银行的对冲工具？来自AI驱动的货币政策预期的证据

Maxime L. D. Nicolas, François Sicard, Marion Laboure, Zixin Sun, Anahí Rodríguez-Martínez

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

AI总结 本文研究货币政策叙事对比特币价格的传导作用，区分前瞻性预期与事后利率实施的影响。通过高频率货币政策预期指数揭示比特币对央行信号的敏感性，显示前瞻性鹰派叙事对价格有持续负面影响。

MemFuse: Multi-Source Memory Fusion from Fragmented Observations

MemFuse：基于碎片化观测的多源记忆融合

Chao Li, Yuanfa Li, Wenhao Wu, Xule Liu, Zhi Wang, Kun Shao

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

AI总结 针对现有记忆系统多聚焦单源文本、无法处理碎片化信息的问题，提出多源记忆融合基准MemFuseBench与结构化记忆系统MemFuse，实验显示MemFuse在跨源证据融合任务上表现最优。

Comments 30 pages, 4 figures, 4 tables

Cross-Model Memory Transfer via Target-Side Reader Adaptation

通过目标侧读取器适配实现跨模型记忆迁移

Mingyuan Li, Guangsheng Yu, Xu Wang, Shaoxiong Ji

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 该研究针对大语言模型知识利用的两类方法缺陷，探究Engram式哈希记忆跨模型迁移的关键因素，通过跨模型冻结记忆提取实验，提出双层四分支读取器，实现同模型与跨模型复用差距的缩小，证明Engram可作为可复用外部知识人工制品。

Sanyu Studio: A Multi-Agent System for Art-Historical Narrative Construction

三语工作室：用于艺术史叙事构建的多智能体系统

Zhaoxi Wei, Hongye Yang, Shuyuan Tian

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

AI总结 该研究提出Sanyu Studio多智能体系统，将321幅常玉油画建模为具备特定机制的智能体，经7天工作坊验证，其可在历史证据有限时放大人类能动性，为公众提供艺术史解读的交互式入口。

Comments 12 pages, 8 figures, 2 tables

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。

Beyond Teacher Likelihood: Group-Calibrated On-Policy Distillation for Long-Context Reasoning

超越教师似然：面向长上下文推理的组校准在线策略蒸馏

Zhu Zhang, Jixun Wang, Xiaoang Xu, Xiaorong Wang, Zihan Zhou, Zhiyuan Wang, Shuo Wang, Chaojun Xiao, Yuezhi Zhou

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； OpenBMB 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：post-training(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 该研究针对长上下文推理中 OPD 的教师-验证器分歧问题，提出 GC-OPD 方法，结合验证器结果优化 OPD，在五个长上下文基准上显著提升 Qwen3 模型性能。

Comments 20 pages, 5 figures

LT-Mem: Volatility-Aware Spatio-Temporal Memory for Lifelong Scene Understanding

LT-Mem：面向终身场景理解的感知时间动态的时空记忆

Yumin Lee, Hyoseok Ju, Giseop Kim

机构 * DGIST（大邱庆北科学技术院） 纠错

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

AI总结 该研究针对机器人长期场景理解的时间遗忘问题，提出LT-Mem时空记忆框架，结合多会话SLAM与Tri-Memory结构，在LT-VQA数据集上性能优于基线且token消耗更少。

Comments 8 pages, 8 figures, 6 tables. Accepted to the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)

Jailbreaking in the Haystack

干草堆中的越狱攻击

Rishi Rajesh Shah, Chen Henry Wu, Shashwat Saxena, Ziqian Zhong, Alexander Robey, Aditi Raghunathan

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

AI总结 该研究针对长上下文语言模型，提出 NINJA 越狱攻击方法，利用有害目标位置的关键作用，在 HarmBench 基准上提升了多款先进模型的攻击成功率，且该方法低资源、可迁移、难检测、计算最优，揭示了长上下文可引入模型安全漏洞。

Harness Continual Learning: Continual Adaptation Beyond Model Parameters

利用工具链持续学习：超越模型参数的持续适应

Borui Kang, Jinrui Gu, Junhan Lv, Wenbin Li, Lei Wang, Yang Gao

机构 * University of Wollongong（卧龙岗大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出工具链持续学习（HCL）范式，围绕冻结基础模型演化工具链，通过受保护演化机制缓解工具链级遗忘，在多任务实验中相对基准增益超10%，可调整稳定性-可塑性权衡。

Infrared Universality of Collective Dynamics across Transformer and State-Space Architectures

Transformer与状态空间架构间集体动力学的红外普适性

Byung Gyu Chae

机构 * Electronics and Telecommunications Research Institute（电子通信研究院） 纠错

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

AI总结 本研究发现Transformer与Mamba架构虽微观机制不同，却存在相近的近边际慢模动力学，其集体红外组织具有普适性，为认知场理论提供了独立验证。

Comments 31 pages, 12 figures

Look Clearly Before Answering: Mitigating Hallucinations in LVLMs via Saliency-Driven Perceptual Realignment

回答前看清楚：通过显著性驱动的感知重新对齐减轻LVLMs中的幻觉

Pengxu Chen, Yao Zhu, Guangming Zhu, Jun Sheng, Jincai Huang, Xiangyang Ji, Liang Zhang

机构 * Xidian University（西安电子科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Road Transport Development Center（上海市道路运输发展中心） ； Hunan Institute of Advanced Technology（湖南先进技术研究院） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：language model(abstract)

AI总结 研究针对LVLMs易产生幻觉问题，提出无需训练的SDPR框架，通过显著性驱动注意力重新分配、缓存对齐及先验约束对比解码，整体对齐视觉意识，在多基准测试中优于现有方法，无需额外训练且开销小。

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