语言大模型 / LLM

Geometric Foundation Model Distillation for Efficient Lunar 3D Reconstruction

几何基础模型蒸馏用于高效月球三维重建

Clémentine Grethen, Florient Chouteau, Géraldine Morin, Simone Gasparini

机构 * IRIT, University of Toulouse（图卢兹大学IRIT研究所） ； Airbus Defence and Space（空中客车防务与航天公司） 纠错

专题命中 效率与部署 ：foundation model(title,abstract)；pretraining(abstract)

AI总结 针对硬件受限场景，通过知识蒸馏将MASt3R模型压缩7倍，保留大部分重建精度，提出SVD初始化方法提升训练稳定性，并揭示编码器类型、蒸馏策略等关键因素。

Comments Accepted to ECCV 2026, code can be accessed via https://clementinegrethen.github.io/publications/ECCV.html

MultiHashFormer: Hash-based Generative Language Models

MultiHashFormer: 基于哈希的生成式语言模型

Huiyin Xue, Atsuki Yamaguchi, Nikolaos Aletras

机构 * School of Computer Science, University of Sheffield, United Kingdom（谢菲尔德大学计算机科学学院，英国） 纠错

专题命中 效率与部署 ：language model(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出MultiHashFormer框架，通过多哈希签名表示令牌，实现参数高效的因果语言建模，在多个规模上优于标准Transformer。

Comments Under review

Vibe Calibration: Autonomous Bring-up of a 112-Qubit Superconducting Quantum Processor by a Skill-Orchestrating Language Agent

Vibe Calibration：通过技能编排语言代理自主启动112量子比特超导量子处理器

Huikai Xu, Jiaxiu Han, Shigang Ou, Cheng Ye, Zisong Shen, Jing Gao, Yijia Wang, Tianrui Che, Yu Song, Weiyang Liu, Lei Wang, Lin-Feng Zhang, Pan Zhang, Hai-Feng Yu

专题命中 效率与部署 ：language agent(title)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 提出Vibe Calibration系统，利用大语言模型代理将专家隐性知识转化为可复用的技能，在112量子比特处理器上实现4.7小时内自主校准108个量子比特，速度提升4-5倍，并跨设备迁移。

Quantifying Subliminal Behavioral Transfer Ratios in Language Model Distillation

量化语言模型蒸馏中的潜意识行为迁移比率

Uwe König, Hamza Kazmi, Ruizhe Li, Maheep Chaudhary

机构 * University of Freiburg（弗赖堡大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：language model(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 通过控制教师模型行为强度并蒸馏学生模型，量化了潜意识行为迁移比率，发现迁移具有鲁棒性且呈现不同缩放行为。

LUNA-AD: Lightweight Uncertainty-Aware Language Model with Lifelong Learning for Autonomous Driving

LUNA-AD: 面向自动驾驶的轻量级不确定性感知语言模型与终身学习

Ruoyu Yao, Pei Liu, Ruiguo Zhong, Mingxing Peng, Rui Yang, Jun Ma

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

专题命中 效率与部署 ：language model(title,abstract)；large language model(abstract)

AI总结 提出LUNA-AD，一种结合三系统架构、多智能体分析、双头轻量模型和反思驱动终身学习的轻量级不确定性感知语言模型，在nuPlan上实现高成功率与低推理延迟。

Comments 16 pages,9 figures

Towards Risk-free AI Agent Deployment

迈向无风险的AI智能体部署

Yintong Huo, Rangeet Pan, Abhik Roychoudhury

专题命中 效率与部署 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对LLM智能体部署的安全、合规等风险，本文提出以智能体轨迹为基础，将测试与调试作为系统性研究方向，提炼部署就绪检查表并指出需解决的开放性问题，推动可信智能体部署。

RLCascadeRouter: Quality-Estimator-Free Cascade Routing via Reinforcement Learning

RLCascadeRouter：基于强化学习的无质量估计器级联路由

Shihong Huang, Shengjie Wang, Hong Ma, Zhou Xu

机构 * Polytechnic Institute, Zhejiang University（浙江大学理工学院） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(summary_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对LLM路由的灵活性问题，提出RLCascadeRouter框架，将级联路由建模为马尔可夫决策过程，无需质量估计器，在LLMRouterBench基准上实现了更优的性能-成本权衡，且可纳入未见模型无需重训。

Global Simulation-Guided Dynamic Operator Scheduling for Efficient Multi-Tenant Model Serving

面向高效多租户模型服务的全局仿真引导型动态算子调度

Weinan Liu, Zeyuan Ding, Dian Ding, Chengcheng Wan, Lu Tang, Guangtao Xue, Jiwu Shu, Yiming Zhang

专题命中 效率与部署 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出SliceScheduler系统，通过全局映射图、全局仿真器等组件实现算子级调度，在维持SLA违规率低于9%的同时，将多租户LLM服务的令牌吞吐量提升1.10-2.29倍，有效提高GPU利用率。

AudioTQ: A Data-Oblivious 6-Bit CPU Audio Codec via Randomized Hadamard Rotation and Lloyd-Max Quantization

AudioTQ：一种基于随机哈达玛旋转与劳埃德-麦克斯韦量化的无数据感知6位CPU音频编解码器

Sahil Gangurde

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出AudioTQ，一种基于随机哈达玛旋转与劳埃德-麦克斯韦量化的6位CPU时域音频编解码器，无需硬件加速即可实现实时执行，可将音频文件大小缩减74.4%，SQNR约30 dB。

Comments 8 pages, 1 figure, 1 table. Code is available at this https URL (https://github.com/lostmartian/audioTQ)

Learning Agent Execution for KV-Cache Management in Agentic Serving

面向智能体服务的KV缓存管理的智能体执行学习

Rui Zhang, Chaeeun Kim, Shaoting Feng, Kuntai Du, Yuhan Liu, Yi Zhong, Cheng-Wei Ching, Junchen Jiang, Liting Hu

机构 * University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University of Chicago（芝加哥大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对多智能体LLM服务中KV缓存复用不足的问题，提出CacheScout，通过在线学习智能体执行转换优化缓存管理，显著提升缓存命中率、降低延迟并提高吞吐量。

QuoteBench: How Matched Scores Can Hide Command-Path Failures

QuoteBench：匹配分数如何掩盖命令路径故障

Shangao Li, Yao Zhang, Volker Tresp, Yuanyuan Yang

机构 * Stony Brook University（石溪大学） ； LMU Munich（慕尼黑大学） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 QuoteBench针对LLM编码智能体的命令路径故障，通过56个任务实验发现匹配分数掩盖执行缺陷，披露边界可恢复部分性能，提出评估需报告多维度配置而非仅匹配分数。

Comments 29 pages, 5 figures. Project page: https://quotebench.lsamc.website/

Enhancing Virtual Agents through SLMs and Edge-Computing: An Exploratory Evaluation of Think and Memory Processes

通过小型语言模型（SLMs）与边缘计算增强虚拟智能体：对思考与记忆过程的探索性评估

Aimilios Hadjiliasi, Louis Nisiotis

机构 * University of Central Lancashire（中央兰开夏大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：SLM(abstract,abstract_cn)；language model(abstract)；small language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文探索利用SLMs与边缘计算支持CEAA的“思考”“记忆”组件，在NVIDIA Jetson Orin NX上用Qwen2.5模型开发边缘虚拟智能体网关，经模拟实验验证其可高效运行部分CEAA过程，助力沉浸式虚拟世界具身智能体开发。

SPADE: Speculative Decoding for Precise and Low Cost Distributed Edge Cloud Inference

SPADE：用于精确且低成本分布式边缘云推理的推测解码

Divya Jyoti Bajpai, Kishan Kumar Upadhyay, Manjesh Kumar Hanawal

机构 * IIT Bombay（印度理工学院孟买分校） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(summary_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 SPADE是一种集成推测解码的分布式边缘云推理框架，通过边缘草稿模型与云端验证模型的协作，减少76%云端模型调用且不损失准确率，降低了LLM部署的成本与推理时间。

SoftWater: Class-Aware Rate Allocation for Softmax Quantization

SoftWater：面向Softmax量化的类别感知速率分配

Joao V. Cavalcanti, Ashia C. Wilson

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(summary_cn,abstract_cn)；post-training(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对小型LLM的Softmax层量化问题，提出类别感知速率分配方法SoftWater，在多模型上优于现有量化器，可大幅降低输出层KL散度，使输出层量化的困惑度损失可控。

TradingMoE: Routing the Right Experts in Evolving Markets

TradingMoE：在动态市场中路由合适的专家

Chang Zhou, Xingtong Yu, Minbin Huang, Zhennan Wu, Yuan Fang, Hong Cheng, Xinming Zhang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The University of Tokyo（东京大学） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 TradingMoE是面向交易的稀疏MoE，通过Query-Key路由与稀疏专家选择更新机制优化专家选择，在股票和加密货币市场较22个基准提升累计收益超30%，且仅向前部署时优势仍存。

MemSpec: Memory-Aware Runtime for Adaptive Draft Scheduling in Speculative Decoding on Edge Devices

MemSpec：边缘设备上推测解码中自适应草稿调度的内存感知运行时

Eunjeong Kim, Yeong Jun Jeon, Myeonggyun Han

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对边缘设备推测解码中内存受限导致自适应方法吞吐量提升不足的问题，提出MemSpec内存感知运行时，通过解耦草稿选择与执行等设计，使Jetson Orin Nano上的稳态生成吞吐量平均提升40.7%

Comments Published in LCTES 2026

Journal ref Proc. ACM LCTES 2026, 180-192 (2026)

Comprendia: AI-Augmented Code Comprehension

Comprendia：AI增强型代码理解工具

Costain Nachuma, Minhaz F. Zibran

专题命中 效率与部署 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究提出一款名为Comprendia的Eclipse插件，通过集成结构依赖可视化、LLM代码解释、克隆检测及CVE风险叠加功能，为Java程序理解提供支持，在含已知克隆与漏洞的Java项目上验证了其有效性。

Comments 5 pages, 2 figures. Accepted at ICSME 2026, Tool Demonstration and Data Showcase Track

Coupled Graph--Policy Distillation for Personalized Medication Safety in Older Adults with Multimorbidity

面向多病老年患者个性化用药安全的耦合图-策略蒸馏方法

Zihan Wang, Anglin Liu, Rongyi Wang, Dantong Li, Yi Lu, Siqing Yuan, Hongxia Xu, Zhongtian Long, Jintai Chen

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出ATLAS框架与GeriMedBench基准，通过耦合图-策略蒸馏实现多病老年患者的个性化用药安全，在多基准测试中表现优于对比系统，获临床医生更高评分。

Tree-of-Experience: Hierarchical Experience Management for Self-Evolving Agents

经验树：面向自我进化智能体的分层经验管理

Zihao Deng, Yining Zhu, Leiming Wang, Jingfei Lu, Junbo Wang, Chuncheng Ran, Yu Yang, Dixuan Yang, Jikun Shen

专题命中 效率与部署 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 该研究提出经验树（ToE）框架，将经验组织与LLM智能体分层推理对齐，在“24点游戏”和“金融进化基准”上大幅提升了解题性能与效率，解决了现有经验表示与推理过程脱节的问题。

Learning Globally Reusable Skills for Coding Agents

为编码智能体学习全局可复用技能

Chen Yang, Jiashuo Tian, Ziqi Wang, Xinyin Liu, Meiru Ye, Junjie Chen

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对编码智能体技能进化的过拟合与泛化问题，提出GSE框架，通过技能关系图、聚类整合与回放验证优化，在多个编码任务与智能体上实现性能提升，效果显著。

When Teachers Mislead: Spurious-Signal-Aware On-Policy Distillation

当教师误导时：感知虚假信号的在线策略蒸馏

Yinuo Jiang, Yongjie Ye, Zhou Tao, Xiang Zhuang, Qiang Zhang, Huajun Chen, Tiankai Li

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对在线策略蒸馏中存在的虚假信号问题，提出SA-OPD框架，通过输入接地性代理过滤误导性token级监督，实验表明其性能优于普通OPD及其他选择性方法。

Comments 21 pages, 10 figures

Formal Verification of Agentic Systems over Operational Data

基于操作数据的智能体系统的形式化验证

Alejandro J. Mercado, Alessio Lomuscio

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文针对操作数据上的智能体系统，提出形式化验证框架，定义STEADs模型，证明其FO-CTL验证问题的不可判定性，给出有限域下的充分条件，引入规范包装器并在案例工作流中验证。

Comments 21 pages, including appendix; 0 figures

FRAMES: Guarded and Dual-Objective Skill Evolution for Agents in Policy-Governed Enterprise Workflows

FRAMES：面向策略管控型企业工作流中智能体的受保护双目标技能演化

Xuhui Wang, Ruoqi Shu, Chen Dan, Tianhua Xu, Mengxi Luo, Yanming Mai, Bo Wan

机构 * BMO Financial Group（加拿大蒙特利尔银行金融集团） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对LLM智能体在受策略约束的企业工作流中改进难的问题，提出FRAMES闭环框架，可从现有资产冷启动技能并通过多机制演化，在保持可审计性的同时实现最优准确性-成本权衡，且结果可在tau-bench复现。

Search-GRT: Guided Retrieval Training of Search Agents to Optimize for Complex Question Answering

Search-GRT：面向复杂问答任务优化的搜索智能体引导检索训练

Aounon Kumar, Sudipta Paul, Vivek Kulkarni, Vijay Srinivasan, Srinivas Chappidi

机构 * AI Center-Mountain View, Samsung Electronics（三星电子山景城AI中心） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(summary_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对LLM搜索的奖励稀疏问题，提出GRT方法，通过真实信息限制检索过程，在多跳问答等任务上实现超40%性能提升并提高训练效率。

Comments Accepted at Interspeech 2026

DeltaServe: Host-Agnostic Co-Serving of Inference and Fine-Tuning for LLMs

DeltaServe：面向大语言模型的主机无关式推理与微调协同服务

Jiaxuan Chen, Jianshu She, Ye Yuan, Rajat Ghosh, Karan Gupta, Qirong Ho, Xue Liu, Oana Balmau

专题命中 效率与部署 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 DeltaServe是一种主机无关式LLM推理与微调协同服务设计，可利用闲置GPU算力提升LoRA微调吞吐量，已集成至vLLM等框架，在保持100%推理SLO合规的前提下，微调吞吐量较现有方案显著提升。

RAGuard: A Layered Defense Framework for Retrieval-Augmented Generation Systems Against Data Poisoning

RAGuard：一种针对检索增强生成系统数据中毒的分层防御框架

Pushkal Kumar, Tucker Nielson, Tanish Kolhe, Shubham Zala, Vincent Li

专题命中 效率与部署 ：large language model(abstract,abstract_cn)；language model(abstract,abstract_cn)；分类 cs.LG

AI总结 该研究针对RAG系统的语料库中毒攻击，提出分层防御框架RAGuard，含对抗微调检索器与ZKIP两层，可将攻击成功率降至0，且保持检索性能，相关资源已开源。

Comments Accepted to NeurIPS ResponsibleFM 2025, AAAI FrontierIR 2026

FinCacheServe: Dependency-Consistent Answer Reuse for Cost-Efficient RAG Serving over Mutable Enterprise Documents

FinCacheServe：面向可变企业文档的高性价比RAG服务的依赖一致答案复用

Lingteng Zeng, Yifan Jin

专题命中 效率与部署 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 FinCacheServe为可变企业文档的RAG服务设计依赖一致的答案复用机制，可跳过大量LLM调用，相比现有方法能降低能耗，提升服务成本效率。

Comments 16 pages, 11 figures, 12 tables; preprint

MMOE: Modernizing Diffusion Transformers with Efficient Expert Design

MMOE：通过高效专家设计使扩散变压器现代化

Yanhao Jia, Jiepeng Wang, Haibin Huang, Chi Zhang, Erik Cambria, Xuelong Li

机构 * College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） ； Institute of Artificial Intelligence of China Telecom (TeleAI)（中国电信人工智能研究院） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；foundation model(abstract)

AI总结 研究AIGC基础模型中扩散变压器未平衡质量与成本问题，提出MMOE对其现代化改造，将多种专家设计应用于AIGC生成，实验表明MMOE能达更好质量成本平衡，使AIGC基础模型可循大语言模型平衡扩展路径。

Comments 13 pages, 5 figures

Failures Reveal What Metrics Miss: An Evidence-Driven Agent for Recursive Refinement of ECG Classifiers

失败揭示指标遗漏之处：用于心电图分类器递归优化的证据驱动智能体

Jinliang Deng, Yiming Niu, Yibo Pan, Zhiqi Shao, Qin Luo, Yongxin Tong

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Chongqing University（重庆大学） ； Fuwai Hospital（阜外医院） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究聚焦心电图分类器优化依赖人工的问题，提出RecursiveECG框架，利用LLM基于具体失败情况和心电图证据优化分类器，经特殊转换和审查分析制定修订，在多数据集上表现出色，验证了基于证据优化过程的有效性。

A Self-Calibrating Agentic AI Framework for Autonomous Edge Resource Allocation

一种用于自主边缘资源分配的自校准智能体人工智能框架

Fin Gentzen, Marla Grunewald, Iulisloi Zacarias, Mounir Bensalem, Admela Jukan

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对大语言模型驱动系统运行可靠性受挑战的问题，提出自校准智能体人工智能框架，设计自校准机制，应用于边缘计算网络零知识工作负载资源分析，提高预测准确率和速度，为自主人工智能部署奠定基础，且生成基本事实速度更快。

Comments This work has been submitted to the IEEE Transactions on Network and Service Management for possible publication. Copyright may be transferred without notice, after which this version may no longer be accessible