语言大模型 / LLM

Better Harnesses, Smaller Models: Building 90% Cheaper Agents via Automated Harness Adaptation

更好的框架，更小的模型：通过自动框架适配构建成本降低90%的智能体

Chenyang Yang, Xinran Zhao, Tongshuang Wu, Christian Kästner

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract)；language model(abstract)；small language model(abstract)；SLM(abstract)

AI总结 研究针对前沿语言模型智能体推理成本高的问题，提出通过自动框架适配让小语言模型智能体以低90%成本匹配语言模型性能，创建相关框架和优化器，经实验验证该方法能扩大小语言模型智能体在日常业务任务中的部署范围。

Log-Insight: Automating Microservice Incident Diagnosis via Neuro-Symbolic Log Analysis

Log-Insight：通过神经符号日志分析实现微服务事件诊断自动化

Carlos Garcia-Hernandez, Aymane Abdali, Guangyu Wu, Mingxue Wang, Fei Shen, Zhaoyu Pang, Yanbin Zhang

专题命中 效率与部署 ：LLM(summary_cn,abstract)

AI总结 研究针对大规模微服务系统生产事件诊断难题，提出Log-Insight系统，通过自动化SRE手动分类工作流程，经符号阶段处理后为LLM提供证据合成假设报告，六阶段管道减少大量原始事件，评估显示该系统能高效准确诊断根本原因，还报告了相关故障模式等内容。

Unified Audio Intelligence Without Regressing on Text Intelligence

不退化文本智能的统一音频智能

Zhifeng Kong, Sang-gil Lee, Jaehyeon Kim, Boxin Wang, Zihan Liu, Sungwon Kim, Yang Chen, Arushi Goel, Rajarshi Roy, Wenliang Dai, Zhuolin Yang, Yangyi Chen, Dongfu Jiang, Sreyan Ghosh, Tuomas Rintamaki, Andrew Tao, Jonathan Raiman, Mohammad Shoeybi, Bryan Catanzaro, Wei Ping

机构 * Nemotron-Labs（Nemotron实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出统一音频-文本大语言模型Audex，通过单Transformer解码器架构与多阶段训练，在实现多音频任务SOTA性能的同时，几乎不损失骨干文本LLM的原有文本智能能力。

Comments We release the Audex models at https://huggingface.co/collections/nvidia/nemotron-labs-audex

MxGLUT: A Reconfigurable LUT-Centric Broadcast Dataflow Accelerator for Mixed-Precision GEMM

MxGLUT：面向混合精度GEMM的可重构LUT中心广播数据流加速器

Weiyu Zhou, Chen Ding, Mingyuan Liu, Liangyu Gan, Yukun Feng, Hao Jia, Haoming Chu, Lirong Zheng, Ning Ma, Yuxiang Huan

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

AI总结 提出MxGLUT，一种基于可重构LUT中心广播数据流的混合精度GEMM加速器，通过统一LUT计算机制支持FP8-INT4和FP8-FP8，消除独立FP数据路径，在预填充和解码阶段分别实现2.16倍和1.49倍延迟加速，面积和能效显著提升。

SessionBound: Turning Enterprise Task Approval into Budgeted Database Sessions

SessionBound: 将企业任务审批转化为预算化的数据库会话

Minmin Wu

专题命中 效率与部署 ：LLM(summary_cn,abstract)

AI总结 提出SessionBound框架，将审批的企业任务转化为短期、预算化、可审计的数据库会话，通过控制平面和SessionBoundDB实现安全边界，无需LLM判断查询安全性。

Comments 7 pages, research prototype. Code: https://github.com/SessionBound/sessionbound

Omni-Flow: A Unified Workflow Orchestration and Distributed KV Cache Sharing Framework for Multimodal Inference

Omni-Flow：面向多模态推理的统一工作流编排与分布式KV缓存共享框架

Bin Xiao, Jingfu Dong, Changran Wang, Yitian Chen, Xiaoyu Zhao, Yuqi Peng, Jianping Lin, Yuchen Xie

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

AI总结 提出Omni-Flow框架，通过三层抽象（控制流、数据流、计算流）统一编排多模态推理工作流，实现异构单元协同、分布式KV缓存共享与高效传输，支持多种多模态场景。

Comments 19 pages

FastContext: Training Efficient Repository Explorer for Coding Agents

FastContext: 为编码智能体训练高效的仓库探索器

Shaoqiu Zhang, Maoquan Wang, Yuling Shi, Yuhang Wang, Xiaodong Gu, Yongqiang Yao, Tori Gong, Sheng Chen, Rao Fu, Anisha Agarwal, Spandan Grag, Gabriel Ryan, Colin Merkel, Yufan Huang, Shengyu Fu

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

AI总结 提出专用探索子智能体FastContext，通过并行工具调用和专注上下文生成，分离仓库探索与问题解决，在SWE-bench等任务上提升修复率达5.5%，降低编码智能体token消耗达60%。

Comments The current article involves some product IP issues and needs to be withdrawn and re-approved

ASAP: Agent-System Co-Design for Wall-Clock-Centered Auto HPO Research for ML Experiments

ASAP: 面向ML实验的以挂钟时间为中心的自动HPO研究的智能体-系统协同设计

Taicheng Guo, Haomin Zhuang, Kehan Guo, Yujun Zhou, Nitesh V. Chawla, Olaf Wiest, Xiangliang Zhang

机构 * University of Notre Dame（圣母大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract,abstract_cn)；pretraining(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出ASAP框架，通过智能体集成多种优化器并利用系统级优化（前缀稳定提示、推测并行、自适应调优）减少端到端挂钟时间，在多样HPO任务中优于基线。

FirmCure:Towards Autonomous and Adaptive Rehosting of Linux-Based Firmware

FirmCure：面向基于Linux固件的自主自适应重托管

Chuan Hong, Zheng Zhang, Lei Zhou, Laisong Li, Chenyifan Liu, Ze Huang, Xu Zhou, Peihong Lin

专题命中 效率与部署 ：LLM(summary_cn,abstract)

AI总结 提出首个LLM驱动的全系统重托管框架FirmCure，通过自适应感知推理、反射合成和自主运行时干预，在10个厂商21个固件上实现100%端口开放率和90.5%服务交互性，显著优于现有方法。

Wireless Personal Agent: Extending Wireless Intelligence from Networks to Terminals

无线个人代理：将无线智能从网络扩展到终端

Jiedan Tan, Fang Liu, Jingwen Tong, Shengli Zhang, Jun Zhang, Wing Shing Wong

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

AI总结 提出WISPA框架，利用基于大语言模型的智能体实现终端侧资源自动化管理，通过解耦在线执行与离线反思克服终端资源限制，在校园通勤场景中验证了其学习用户偏好并自适应接入决策的能力。

Comments 7 pages, 5 figures, submit to a possible journal for publication

Inference as Flexibility: Ramp Management for Transmission-Connected AI Data Centres

推理即灵活性：面向输电连接AI数据中心的管理

Zhirui Liang

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

AI总结 针对AI数据中心快速爬坡等挑战，提出利用大语言模型推理作为内生灵活性资源，与电池储能协调控制，减少71%储能放电能量和51%峰值放电功率。

RTLScout: Joint Agentic Code and Synthesis Optimization for Efficient Digital Circuits

RTLScout：面向高效数字电路的联合智能体代码与综合优化

Felix Arnold, Ryan Amaudruz, Dimitrios Tsaras, Renzo Andri, Lukas Cavigelli

专题命中 效率与部署 ：LLM(summary_cn,abstract)

AI总结 提出RTLScout系统，结合LLM驱动智能体设计与电路级综合优化及算术架构扫描，通过多轮精英池框架迭代优化RTL设计，在浮点乘法器上实现面积减少35%、延迟减少45%。

Comments Updated Appendix Table 4: corrected three Verilog baseline values. Conclusions unchanged

Quantization as a Malicious Task: Removing Quantization-Conditioned Backdoors via Task Arithmetic

量化作为恶意任务：通过任务算术移除量化条件后门

Kaihsun Yang, Min-Yan Tsai, Chia-Mu Yu

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

AI总结 提出QVec方法，通过将量化引起的权重变化视为恶意任务向量，在部署前进行参数校正，无需重训练或触发样本即可防御量化条件后门。

CodeSentinel: A Three-Layer Defense Against Indirect Prompt Injection in Code Contexts

CodeSentinel：代码上下文中针对间接提示注入的三层防御

Po-Han Cheng, Chia-Mu Yu, Ying-Dar Lin, Yu-Sung Wu, Wei-Bin Lee

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

AI总结 针对代码大语言模型在检索外部代码时面临的间接提示注入攻击，提出CodeSentinel三层推理时净化器，结合语法引导预过滤、CST引导动态Min-K%评分和节点扰动分析，实现0.80节点级F1，优于现有方法。

Image Prompt Reconstruction Attacks on Distributed MLLM Inference Frameworks

分布式多模态大模型推理框架上的图像提示重建攻击

Xinjian Luo, Hongyan Chang, Jianxin Wei, Yuncheng Wu, Xiaofeng Gao, Meikang Qiu, Ting Yu, Xue Liu

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

AI总结 研究分布式MLLM推理中中间嵌入泄露图像提示的风险，提出两种被动黑盒攻击方法MPAA和IEDA，实现像素级和语义级图像重建。

DeSRPA: Decoupled Speech Role-Playing Agent via Inference-Time Intervention

DeSRPA: 通过推理时干预的解耦语音角色扮演智能体

Wenqiu Tang, Zhen Wan, Takahiro Komamizu, Ichiro Ide

机构 * Nagoya University（名古屋大学） ； National Institute of Informatics（国立情报学研究所） 纠错

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

AI总结 提出DeSRPA框架，通过推理时干预冻结骨干模型，利用双层控制向量机制解耦认知推理与副语言表达，在语音角色扮演中实现个性与情感一致性，超越端到端微调方法。

Comments Accepted to INTERSPEECH 2026

Electrohydrodynamic coupling and stochastic branching in a miniaturized ns-pulsed He plasma jet

微型纳秒脉冲氦等离子体射流中的电流体耦合与随机分支

Y Agha, K Giotis, D Stefas, N Fagnon, G P Vafakos, V Vavourakis, H Höft, P Svarnas, G Lombardi, K Gazeli

专题命中 效率与部署 ：SLM(summary_cn,abstract)

AI总结 通过实验与CFD模拟，研究微米级大气压氦等离子体射流中放电与流动的耦合，发现0.3 slm流量下放电能量最高、射流准直最佳，并首次定量分析了随机分支现象。

OSDAG: Online Scheduling for Efficient Multi-Robot Collaboration

OSDAG: 面向高效多机器人协作的在线调度

Thanh Nguyen Canh, Thang Tran Viet, Phuc Van Dinh, Xiem HoangVan, Nak Young Chong

机构 * Japan Advanced Institute of Science and Technology（日本北陆先端科学技术大学院大学） ； University of Engineering and Technology, Vietnam National University（越南国立大学工程技术大学） ； Hanyang University（汉阳大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(summary_cn,abstract)

AI总结 提出OSDAG框架，结合LLM任务推理与DAG在线调度，通过一次性分解指令为依赖图并实时分配任务，相比对话式方法推理速度提升5-15倍，调度时间缩短38%。

Generation Quality-Latency Tradeoff-Aware Inference Offloading for Multimodal LLMs in Cloud-Edge Continuum

云边连续体中多模态大模型的生成质量-延迟权衡感知推理卸载

Zhongxiao Wang, Yueshen Xu, Xinkui Zhao, Wei Shao, Rui Li

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

AI总结 针对云边协同多模态大模型推理，提出QLMIO框架以优化生成质量与响应延迟的权衡，并构建MIOBench基准，实验表明延迟降低58.14%且任务完成率不变。

Comments This manuscript was submitted to IEEE Transactions on Mobile Computing on June 3, 2026

Making Locality-aware GEMM Compatible with Page-Granularity Placement on Chiplet GPUs

使局部感知的GEMM与Chiplet GPU上的页粒度放置兼容

Euijun Chung, Jae Hyung Ju, Hyesoon Kim

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

AI总结 针对多芯片GPU非均匀内存系统中局部感知数据放置与固定页粒度交错不兼容的问题，提出Chiplet-Contiguous Layout，通过全局内存布局存储芯片局部连续数据，无需修改操作系统或硬件即可兼容页粒度放置，显著降低远程HBM流量。

Endpoint Anticipation for Low-Latency Spoken Dialogue

低延迟口语对话的端点预测

Sathvik Udupa, Shinji Watanabe, Petr Schwarz, Jan Cernocky

机构 * Brno University of Technology（布拉格技术大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(summary_cn,abstract)

AI总结 提出端点预测方法，通过提前预测对话结束信号实现低延迟，在部分上下文中投机执行LLM和TTS流水线，平均延迟降低505毫秒。

Comments Accepted at Interspeech 2026

The End of Code Review: Coding Agents Supersede Human Inspection

代码审查的终结：编码代理取代人工审查

Martin Monperrus

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

AI总结 本文论证基于大型语言模型的编码代理已超越传统人工代码审查的能力阈值，能以更低成本、更高吞吐量实现审查目标，并指出人工审查与AI协作的路径不可持续。

Multi-Objective Coevolution of Prompts and Templates for Circuit Approximation

电路近似的提示与模板多目标协同进化

Martin Tomasovic, Lukas Sekanina

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

AI总结 提出一种协同进化算法，利用现成大语言模型自动设计优化的8位近似乘法器，无需领域特定训练，通过同时进化候选电路和提示模板，实现了比EvoApproxLib库更优的误差-面积权衡。

Comments To appear at Parallel Problem Solving From Nature (PPSN), Trento, IT, 2026

FlowBank: Query-Adaptive Agentic Workflows Optimization through Precompute-and-Reuse

FlowBank: 通过预计算与复用实现查询自适应智能体工作流优化

Lingzhi Yuan, Chenghao Deng, Fangxu Yu, Souradip Chakraborty, Mohammad Rostami, Furong Huang

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学哥伦比亚公园分校） ； Amazon（亚马逊） 纠错

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

AI总结 提出FlowBank框架，通过预计算多样化工作流并压缩为紧凑组合，在推理时自适应选择最优工作流，平衡性能与成本，在五个基准上平均得分最高且成本可控。

Language-Driven Cost Optimization for Autonomous Driving

语言驱动的自动驾驶成本优化

Diego Martinez-Baselga, Khaled Mustafa, Javier Alonso-Mora

机构 * TU Delft（代尔夫特理工大学） 纠错

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

AI总结 提出语言驱动框架，利用大语言模型解释场景和用户查询，生成风险感知MPPI控制器的参数，并通过人机交互验证和反馈迭代优化自动驾驶行为。

Comments Paper accepted at IEEE Intelligent Transportation Systems Conference (ITSC) 2026

Vision-Language Guided Hyperspectral Object Tracking via Semantics Fusion and Contextual Template Updating

视觉-语言引导的高光谱目标跟踪：语义融合与上下文模板更新

Rui Yao, Yuhong Zhang, Kunyang Sun, Hancheng Zhu, Jiaqi Zhao, Zhiwen Shao, Abdulmotaleb El Saddik

机构 * China University of Mining and Technology（中国矿业大学） ； University of Ottawa（渥太华大学） 纠错

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

AI总结 提出VLHTrack框架，通过语言引导波段选择模块缓解光谱冗余，利用多模态融合模块整合视觉与语言特征，并采用动态模板更新策略应对目标形变，在HOT2023/2024上超越现有方法。

Comments 14 pages,8 figures

AI-Assisted Variance Reduction in Randomized Experiments

AI辅助的随机实验方差缩减

David Arbour, Eli Ben-Michael, Avi Feller, Apoorva Lal, Lo-Hua Yuan

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

AI总结 提出将AI预测作为协变量纳入标准回归调整，以降低随机实验方差，具有“无害”特性，并通过模拟和三个实证应用验证了效率提升。

Comments camera ready for KDD 2026

Aborted but Not Forgotten: KV-Cache Retention Breaks Rollback Consistency in Language Agents

已中止但未被遗忘：KV缓存保留破坏语言智能体的回滚一致性

Guijia Zhang, Harry Yang

专题命中 效率与部署 ：language agent(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究发现语言智能体中止分支时若保留KV缓存会破坏回滚一致性，引入同token/不同缓存审计方法验证该问题，提出事务局部缓存恢复方案可解决该结构性缺陷。

Comments 21 pages, 5 figures, 7 tables

MistyPilot: Enabling Social-Robot Control through Multi-Agent LLM Skill Orchestration

MistyPilot：通过多智能体大语言模型技能编排实现社交机器人控制

Xiao Wang, Lu Dong, Ifeoma Nwogu, Srirangaraj Setlur, Venu Govindaraju

机构 * State University of New York at Buffalo（纽约州立大学布法罗分校） 纠错

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

AI总结 该研究提出多智能体大语言模型框架MistyPilot，可解释自然语言指令并编排Misty社交机器人技能，经评估其在多项任务上准确率高、方差低，用户反馈积极，代码将公开。

Comments Accepted at the ECCV 2026 ACVR Workshop

Dynamic Multi-Byte Prediction With Hierarchical Language Models

基于分层语言模型的动态多字节预测

Abraham Toluwase Owodunni, Chibuzor Okocha, Christan Grant, Tomasz Limisiewicz, Sachin Kumar

机构 * The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； University of Florida（佛罗里达大学） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 本文针对分层语言模型逐字节生成推理速度慢的问题，提出多字节预测方法，通过可变长度预测窗口与因果注意力掩码实现并行字节预测，在多任务中达成性能与吞吐量的最优权衡。