语言大模型 / LLM

RespiraMFM: A Multimodal Foundation Model with Contrastive Audio-Language Alignment for Respiratory Disease Identification

RespiraMFM：一种用于呼吸道疾病识别的对比音频-语言对齐多模态基础模型

Shakhrul Iman Siam, Tiantian Feng, Jiankun Zhang, Shrikanth Narayanan, Mi Zhang

机构 * The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； University of Chicago（芝加哥大学） 纠错

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

AI总结 提出RespiraMFM多模态基础模型，通过对比音频-文本对齐策略整合呼吸音与临床信息，在监督和零样本任务中分别提升AUROC 9.15%和20.98%。

Comments ACL 2026 Main Conference

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

Can Bayesian Optimization Efficiently Find a Strong Single Expert in Neural Thickets?

贝叶斯优化能否在神经丛中高效找到强单专家？

Nigel Bastian Cendra, Abdelhamid Ezzerg, Fernando Julio Cendra, Jeremias Knoblauch, Jakob Zeitler

机构 * University College London（伦敦大学学院） ； Institut Polytechnique de Paris（巴黎理工学院） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 本文探究在适度评估预算下，贝叶斯优化能否在神经丛中高效找到强单专家，提出在权重空间随机线性嵌入中应用贝叶斯优化的无梯度方法，在Qwen2.5-Instruct模型基准测试中，该方法评估成本更低且性能优于随机优化。

Financial Numerical Prediction and Allocation as Token Generation

金融数值预测与分配：以 token 生成的方式实现

Xu Ouyang, Moontae Lee

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

AI总结 本研究提出 FinATOM 框架，通过因果语言模型的 token 生成实现金融数值预测与 ETF 分配，在多组测试中显著提升了夏普比率与累计收益，验证了该方法的可行性。

FraQ: Efficient Coordinate-Space Recompression for Federated Low-Rank Adaptation

FraQ：用于联邦低秩适配的高效坐标空间重压缩方法

Shenghui Li, Thiemo Voigt

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

AI总结 FraQ是一种联邦低秩适配的高效坐标空间重压缩方法，可在接近未压缩基线准确率的同时减少下行通信，降低服务器端重压缩开销。

Route-Align-Verify for Functional Correctness in Code Generation

用于代码生成功能正确性的Route-Align-Verify

Erxue Zhou, Jingxiang Meng, Aofan Liu

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

AI总结 本文提出RAV框架，通过Route、Align、Verify三阶段协同优化，在不修改骨干模型的情况下，于MBPP基准上实现代码生成功能正确性的显著提升，性能优于基础模型。

Frontis-MA1: Training an AI4AI Model towards Recursive Self-Improvement in Machine Learning Engineering

Frontis-MA1：训练AI4AI模型以实现机器学习工程中的递归自我改进

Junlin Yang, Che Jiang, Yu Fu, Tianwei Luo, Can Ren, Weizhi Wang, Kaikai Zhao, Hongyi Liu, Yuxin Zuo, Yuru Wang, Yuchen Fan, Kai Tian, Zhenzhao Yuan, Xiaojian Lin, Li Sheng, Rushi Qiang, Guoli Jia, Xingtai Lv, Ermo Hua, Dianqiao Lei, Youbang Sun, Ning Ding, Bowen Zhou, Kaiyan Zhang

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

AI总结 该研究推出面向MLE中RSI研究的开源全栈系统OpenMLE，后训练Frontis-MA1（35B）作为元进化智能体，在多个基准测试中提升性能，相关模型与系统已开源。

Instruction-Tuned Models Locally Reuse Human Syntax More Than Humans Do

指令微调模型在局部比人类更多地复用人类句法

Zandi Eberstadt

机构 * University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型是否像人类一样句法趋同，通过替换范式数据在多个模型测量CFG规则复用。发现各模型与前一轮人类话语规则重叠多，指令微调模型有特点，还在词汇和语义相似度上有表现，揭示了模型在句法复用方面与人类的异同。

Unified Semantic Modeling Framework for Large-Scale Job Understanding at LinkedIn

领英大规模职位理解的统一语义建模框架

Dan Xu, Baofen Zheng, Jianqiang Shen, Qi Xiao, Benjamin Hoan Le, Wen Pu, Saurabh Gupta, Ran Zhou, Neha Saraf, Alice Leung, Qianqi Shen, Liangjie Hong, Jingwei Wu, Wenjing Zhang

机构 * LinkedIn Corporation（领英公司） 纠错

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

AI总结 领英为应对职位理解系统构建挑战，提出统一语义建模框架。先微调小型语言模型，再引入多适配器架构。经离线评估和在线A/B测试，该框架提升了性能、降低了复杂性，为构建行业规模文本理解系统提供实用见解。

Enough is as good as a feast: A Comprehensive Analysis of How Reinforcement Learning Mitigates Task Conflicts in LLMs

过犹不及：强化学习如何减轻大语言模型中任务冲突的综合分析

Zixuan Ren, Jinliang Lu, Junhong Wu, Yang Zhao, Dai Dai, Hua Wu, Haifeng Wang, Chengqing Zong

机构 * Institute of Automation, CAS（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Baidu Inc.（百度公司） 纠错

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

AI总结 研究对比强化学习与监督微调训练的大语言模型的合并行为，经五项任务评估发现强化学习能减少任务冲突及合并后性能下降。通过实验和分析揭示三个关键因素，表明强化学习在模型合并中更具优势。

Comments Published in ICLR 2026

Which Values Do LLMs Confuse? A Schwartz-Based Recognition Study

大语言模型混淆了哪些价值观？基于施瓦茨的识别研究

Andrei Chetvergov, Stepan Ukolov, Timofei Sivoraksha, Alexander Evseev, Mikhail Solovev, Valeriia Kuschenko, Maria Chistyakova, Sergey Bolovtsov

机构 * Ivannikov Institute for System Programming of the Russian Academy of Sciences（俄罗斯科学院伊万尼科夫系统编程研究所） ； Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration（俄罗斯总统国民经济与公共管理学院） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型对施瓦茨十个基本价值观的识别，通过俄语情境文本评估 21 个指令微调的模型运行，分析准确率、混淆情况等，推动结合精确准确率、排序恢复和有向错误分析的价值识别评估。

Comments 14 pages, 7 figures, 3 tables

Online Data Selection Is Implicit Alignment

在线数据选择即隐式对齐

Aoxiong Zeng, Yuxin Yang, Xiangquan Yang

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； Shanghai University（上海大学） 纠错

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

AI总结 研究将在线数据选择视为隐式对齐机制，给定相同条件比较多种在线选择器在无偏好优化时引起的行为漂移，提出评估和量化方法，引入ADA和AAS，可在保持数据效率时限制安全和风格轴漂移。

HARC: Coupling Harmfulness and Refusal Directions for Robust Safety Alignment

HARC：耦合有害性与拒绝方向以实现鲁棒的安全对齐

Shei Pern Chua, Hao Wu, Qianli Ma, Fangzhao Wu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Southeast University（东南大学） ； Microsoft（微软公司） 纠错

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

AI总结 提出HARC微调方法，通过耦合提示和响应位置的有害性与拒绝方向，在不损害通用能力的情况下提升LLM安全对齐的鲁棒性。

CARD: Cross-component Audio Representation Distillation for Encoder-Free Audio Captioning

CARD：用于无编码器音频字幕的跨组件音频表示蒸馏

Ganesh Pavan Kartikeya Bharadwaj Kolluri, Yuchen Zhang, Michael Kampouridis, Ravi Shekhar

机构 * School of Computer Science and Electronic Engineering, University of Essex（埃塞克斯大学计算机科学与电子工程学院） ； Institute for Analytics and Data Science, University of Essex（埃塞克斯大学分析与数据科学研究所） 纠错

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

AI总结 研究提出无编码器音频字幕模型CARD，去除推理时的编码器，用含合并LoRA适配器的投影仪给冻结的语言模型供能。通过跨组件蒸馏预训练音频教师模型，提升了CIDEr-D指标。

InduceKV: Fixed-Footprint Continual Adaptation of Multimodal LLMs via Inducing KV Memories

InduceKV: 通过诱导KV记忆实现多模态大语言模型的固定足迹持续适应

Qianyu Chen, Ziteng Feng, Canran Xiao, Runxuan Tang

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（中山大学深圳校区） 纠错

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

AI总结 提出InduceKV方法，通过检索将训练前缀存储为注意力就绪的记忆条目，在固定内存预算下实现多模态大语言模型的持续适应，无需更新骨干模型。

ReGRPO: Reflection-Augmented Policy Optimization for Tool-Using Agents

ReGRPO: 用于工具使用智能体的反思增强策略优化

Binjie Zhang, Mike Zheng Shou

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

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

AI总结 提出ReGRPO框架，通过反思数据引擎和联合优化反射令牌与纠正动作，提升工具使用智能体在故障后的恢复能力，在GTA和GAIA上取得最佳效果。

HPRO: Hierarchical Progressive Reward Optimization via Preference Extraction for Emotional Text-to-Speech

HPRO：通过偏好提取的分层渐进奖励优化用于情感文本到语音

Sihang Nie, Xiaofen Xing, Rui Xing, Haoming Li, Ruitong Xiao, Jingyuan Xing, Baiji Liu, Xiangmin Xu

机构 * South China University of Technology, China（华南理工大学，中国） ； Huya Inc., China（欢丫公司，中国） ； Tongyi Fun Team, Alibaba Group, China（通义 Fun 团队，阿里巴巴集团，中国） ； Foshan University, China（佛山大学，中国） 纠错

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

AI总结 提出HPRO框架，通过HD-Emo编解码器分离内容与情感偏好，并分层对齐帧、词、句级别目标，解决信息冲突和尺度差距，提升情感表现力同时保持语言清晰度。

Comments 7 pages, 3 figures, 3 tables; Preprint

EchoSonar-R: A Multi-View Reasoning-Enabled Model for Disease Classification and Report Generation in Echocardiography

EchoSonar-R: 一种用于超声心动图疾病分类和报告生成的多视图推理增强模型

Darya Taratynova, Ahmed Aly, Numan Saeed, Mohammad Yaqub

机构 * Division of Computing and Mathematical Sciences, Mohamed Bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI), Abu Dhabi, UAE（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学计算与数学科学系，阿布扎比，阿联酋） 纠错

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

AI总结 提出EchoSonar-R，一种结合时空视频编码器和结构感知心脏检测器的多视图推理视觉语言模型，通过两阶段训练（监督微调+组相对策略优化）联合实现多标签疾病分类和报告生成，在私有数据集和公共基准上分别提升宏平衡准确率17.1%和6.1%。

Causal Connections: Leveraging Multilingual Fine-Tuning for Financial QA@FinCausal 2026

因果联系：利用多语言微调进行金融问答@FinCausal 2026

Akash Kumar Gautam, Serhii Hamotskyi, Christian Hänig

机构 * Anhalt University of Applied Sciences（安哈尔特应用技术大学） 纠错

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

AI总结 本文通过对比编码器、编码器-解码器和仅解码器模型，发现监督微调效果最佳，GPT-4.1 Mini在英西双语微调后取得英语最高分和西班牙语第三名。

Journal ref Proceedings of the 7th Financial Narrative Processing Workshop (FNP 2026) at LREC 2026, pp. 132-138, 2026

EvoOptiGraph: Weakness-Driven Coevolution via Graph-Based Structural Generation for Optimization Modeling

EvoOptiGraph：基于图结构生成的弱点驱动协同进化优化建模

Qingcan Kang, Mingyang Liu, Xiaojin Fu, Shixiong Kai, Tao Zhong, Mingxuan Yuan

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

AI总结 提出EvoOptiGraph框架，通过图结构表示混合整数线性规划并应用进化算子生成多样实例，结合监督微调和强化学习实现数据与模型的协同进化，显著提升优化建模的准确性和泛化能力。

E-MRL: Cross-view Aligned Evidence-driven Multimodal Reinforcement Learning for Reliable 3D Tumor Analysis

E-MRL: 跨视图对齐的证据驱动多模态强化学习用于可靠的3D肿瘤分析

Sijing Li, Zhongwei Qiu, Zhuoya Wang, Boxiang Yun, Zhenyu Yi, Jianwei Xu, Wenqiao Zhang, Yingda Xia, Ling Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴集团达摩院） ； Hupan Lab（华平实验室） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 提出跨视图对齐的证据驱动多模态强化学习框架E-MRL，通过将生成过程建模为“诊断-定位-验证”的马尔可夫决策过程，并引入跨视图一致性奖励，减少视觉幻觉并提升3D CT肿瘤诊断准确性。

Comments 9 pages, 2 figures

EXPO-SQL: Execution-based Clause-level Policy Optimization for Text-to-SQL

EXPO-SQL：基于执行的子句级策略优化用于文本到SQL

Jaehoon Lee, CheolWon Na, Suyoung Bae, Jin-Seop Lee, Jihyung Lee, YunSeok Choi, Jee-Hyong Lee

机构 * College of Computing and Informatics（计算与信息学院） 纠错

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

AI总结 提出EXPO-SQL方法，通过子句级奖励实现细粒度监督，解决现有强化学习在文本到SQL任务中粗粒度奖励导致学习信号不足的问题，显著提升性能。

Comments 20 pages, 8 figures

Journal ref ACL 2026 Findings

Small Data, Big Noise: Adversarial Training for Robust Parameter-Efficient Fine-Tuning

小数据，大噪声：面向鲁棒参数高效微调的对抗训练

Eitan Cohen, Idan Simai, Uri Shaham

机构 * Bar-Ilan University（巴伊兰大学） 纠错

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

AI总结 提出SDBN框架，将对抗训练与参数高效微调结合，通过离散不确定性集变体增强模型在低资源场景下的鲁棒性和泛化能力。

Comments Accepted to Findings of ACL 2026

V-FiLLM: Verified Financial LLM Reasoning Benchmark

V-FiLLM：经过验证的金融大语言模型推理基准

Alicia Larsen, Victoire Laurent, Aulia Kharis Rakhamsari, Lara Turgut, Nino Antulov-Fantulin

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； Aisot Technologies Ltd（艾索特科技有限公司） 纠错

专题命中 指令微调 ：LLM(title)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出V-FiLLM框架生成高可靠性金融推理基准，发现开源模型在金融推理深度增加及数值扰动下准确率显著下降，轻量级LoRA微调可提升模型在相关任务的表现。

Comments 10 pages, 6 tables, 2 figures, under review

FedCC: A Low-Resource Federated Adaptation of Foundation Models for Robust Corpus Callosum localization in Fetal Ultrasound Images

FedCC：用于胎儿超声图像中胼胝体稳健定位的基础模型低资源联邦适应

Alessandro Di Matteo, Sara Moccia, Giuseppe Rizzo, Gianpaolo Grisolia, Ricciarda Raffaelli, Lorenzo Vasciaveo, Francesco D'Antonio, Maria Chiara Fiorentino

机构 * unich（那不勒斯费德里克二世大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：foundation model(title)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 针对胎儿超声图像中胼胝体定位难题，提出FedCC框架，集成冻结的DINOv2主干与轻量级YOLO检测头，并引入LoRA模块。在多中心数据集上评估，该框架性能出色，减少了可训练参数与通信成本，迈向可临床部署的胎儿神经超声AI系统。

DrugGen 2: A disease-aware language model for enhancing drug discovery

DrugGen 2：一种用于增强药物发现的疾病感知语言模型

Ali Motahharynia, Mohammadreza Ghaffarzadeh-Esfahani, Mahsa Sheikholeslami, Navid Mazrouei, Matin Irajpour, Yousof Gheisari, Hajar Sirous

机构 * Regenerative Medicine Research Center（再生医学研究中心） ； Isfahan University of Medical Sciences（伊斯法罕医科大学） ； Isfahan Neuroscience Research Center（伊斯法罕神经科学研究中心） ； School of Pharmacy（药学院） ； Department of Medicinal Chemistry（药理化学系） ； Cardiovascular Research Institute（心血管研究学院） ； Department of Genetics and Molecular Biology（基因与分子生物学系） ； Bioinformatics Research Center（生物信息学研究中心） 纠错

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

AI总结 研究针对当前药物设计计算方法忽视疾病背景的问题，提出DrugGen-2模型，通过微调预训练GPT-2模型，经监督微调与强化学习两步策略，依疾病和靶点设计小分子，在糖尿病肾病靶点评估中性能超基线模型，推动AI辅助药物发现。

Comments 15 pages, 2 figures, 1 table, and 4 supplementary files. To use the model, see https://github.com/alimotahharynia/DrugGen-2

Two Axes of LLM Abstention: Answer Correctness and Question Answerability

大语言模型弃权的两个轴：答案正确性和问题可回答性

Benedikt J. Wagner

机构 * University of London（伦敦大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：LLM(title)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究大语言模型弃权的两个轴，即答案正确性和问题可回答性。发现普通方法无法区分二者，通过对多个模型研究找到不同轴的特点及问题所在，提出校准策略，可提高答案质量，在不同规模下控制不可回答答案率和错误答案率。

YOLO-PEFT: Parameter-Efficient Fine-Tuning on YOLO Family

YOLO-PEFT：针对YOLO系列的参数高效微调

Xu Lin, WenJie Nie, Jinlong Peng, Weifu Fu, YueXiao Ma, Xiawu Zheng, Yong Liu

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

AI总结 YOLO-PEFT是一种针对YOLO系列的结构感知参数高效微调框架，将适配器部署建模为约束规划问题，在VOC数据集上的实验显示其检测精度优于全微调，且能减少训练内存。

GROM: Gradient-Free Rapid One-Shot Machine Unlearning

GROM：无梯度快速一次性机器遗忘

Paweł Batorski, Przemysław Spurek, Paul Swoboda

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

AI总结 GROM是一种无梯度快速一次性机器遗忘方法，通过闭式加性更新实现高效知识移除，在多数据集上取得最优遗忘-效用权衡，且能抵御低比特量化攻击。

FaithEyes: Towards Faithful Tool Use via Multi-Agent Process-Image Verification

FaithEyes：通过多智能体过程图像验证实现可信的工具使用

Haoqing Wang, Xingrun Xing, Wei Xia, Ziheng Li, Yehui Tang

机构 * Samsung Research（三星研究院） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出多智能体框架FaithEyes，通过子智能体判断主智能体的工具调用以提升工具使用可信性，在视觉感知与推理基准上实现了更优准确率。