语言大模型 / LLM

Characterizing Software Aging in GPU-Based LLM Serving Systems

基于GPU的大语言模型服务系统中的软件老化特征分析

Domenico Cotroneo, Bojan Cukic

机构 * College of Computing and Informatics, University of North Carolina at Charlotte（北卡罗来纳大学夏洛特分校计算机与信息学院） 纠错

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

AI总结 提出一种实证方法研究GPU大语言模型服务系统中的软件老化，通过216小时实验发现所有部署均存在显著内存老化，泄漏率与运行时和配置强相关，并提供了可复现框架。

Comments 7 pages

Vision-Assisted Foundation Model for Solving Multi-Task Vehicle Routing Problems

视觉辅助的基础模型解决多任务车辆路径问题

Shuangchun Gui, Zhiguang Cao, Wen Song, Yew-Soon Ong

机构 * School of Computing and Information Systems, Singapore Management University（新加坡管理大学计算与信息系统学院） ； Institute of Marine Science and Technology, Shandong University（山东大学海洋科学与技术研究院） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） ； Centre for Frontier AI Research, Institute of High Performance Computing, Agency for Science, Technology and Research（新加坡科技研究局高性能计算研究所前沿人工智能研究中心） 纠错

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

AI总结 提出视觉辅助基础模型VaFM，通过将约束编码为图像并融合图节点嵌入，同时解决16种VRP变体，在复杂约束变体上超越现有方法。

Comments Accepted by TNNLS

Need We Teach Foundation Models What is a Generative Image? Gradient-Free Generative Artifact Detection via Analytic Spectral Adaptation

我们是否需要教基础模型什么是生成图像？基于解析谱自适应的无梯度生成伪影检测

Qiaoyu Chen, Bing Zhang

机构 * Harbin University of Commerce（哈尔滨商业大学） 纠错

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

AI总结 提出无梯度方法，将生成伪影检测重构为分布外异常度量问题，通过解析解耦统计与语义偏差，在零样本设置下显著优于梯度优化方法。

DeaMoE: Efficient MoE Structure for Fast Small-Batch Decoding

DeaMoE：用于快速小批量解码的高效MoE结构

Zewen Jin, Shen Fu, Zeping Duan, Shannon Wang, Weihao Wu, Chengjie Tang, Congkun Ai, Ping Gong, Zijian Dai, Youhui Bai, Cheng Li

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center（合肥综合性国家科学中心人工智能研究院） ； Shanxi University（山西大学） 纠错

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

AI总结 针对小批量解码下MoE模型专家权重加载的瓶颈，提出DeaMoE架构，通过专家分组共享参数与两阶段路由策略提升效率，在多款模型及显卡上实现显著速度提升。

QUASAR: Lowering the Loss Floor of Quantization-Aware Training with Loss-Aware Reconstruction

QUASAR：通过损失感知重构降低量化感知训练的损失下限

Vincent Counathe, Ben Athiwaratkun, Christopher De Sa, Tianyi Zhang

机构 * Together AI ； Cornell University（康奈尔大学） 纠错

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

AI总结 QUASAR是一种QAT方法，通过训练循环中轻量级损失感知重构降低大语言模型量化损失下限，在2-4比特下优于现有方法，提升了低比特模型准确率。

Comments 39 pages

Towards Understanding On-Policy Distillation through the Lens of Test-Time Scaling

从测试时缩放的视角理解在线策略蒸馏

Xinmu Ge, Zizhuo Zhang, Yu Huang, Jianing Zhu, Lin Yuan, Wanli Gu, Weichang Wu, Weiran Huang, Xiaolu Zhang, Bo Han, Jun Zhou, Jiangchao Yao

机构 * Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

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

AI总结 该研究从测试时缩放视角分析OPD，发现其主要提升采样效率而非扩展推理能力边界，属于“虚假蒸馏”。

Comments 15 pages, 8 figures

Mismatch Matters: On-Policy Distillation Beyond Token Agreement

失配很重要：超越token一致性的在线蒸馏

Zichao Yu, Chengzhi Yu, Shengze Xu, Yujin Han, Bingqing Jiang, Xu Wang, Difan Zou

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； 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） 纠错

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

AI总结 本文针对在线蒸馏存在的退化一致性失效问题，提出TIDE方法修正师生失配，在数学推理基准上显著提升性能、缩短响应长度并减少格式错误。

JaleesBench: Are AI Assistants Good Spiritual Company?

JaleesBench：AI助手能否成为良好的精神陪伴？

M. Waleed Kadous, Benjamin Olsen

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

AI总结 研究人员推出JaleesBench基准测试，评估AI助手的精神陪伴能力，发现简单提示指导可提升通用模型的陪伴表现，领域微调助手的优势来自检索和提示层，还可用于改进现有宗教类AI助手。

Comments 21 pages, 8 figures, 4 tables. Open-source harness, scenario bank, proof texts, and full evaluation (model responses and both judges' verdicts): https://github.com/iaser-ai/jaleesbench . Interactive browser for inspecting scenarios, responses, and judge verdicts: https://s.iaser.ai/jb

Mind the Gap: A Dual Knowledge Graph Framework for Unified Multi-task User Intent Inference

弥合差距：用于统一多任务用户意图推理的双知识图谱框架

Tzu-Cheng Peng, Chien Chin Chen, Chih-Hao Ku, Yung-Chun Chang

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

AI总结 该研究针对在线旅游评论的多任务用户意图推理，提出DKG-MTI双知识图谱框架，结合动态构建的用户特定意图知识图谱与全局酒店知识图谱，经大语言模型处理后，在相关任务上优于现有基线。

Comments Published in the PACIS 2026 Proceedings as a Completed Research Paper. AIS eLibrary: https://aisel.aisnet.org/pacis2026/ai_ml/ai_ml/12/ 17 pages, 5 figures

Journal ref Proceedings of the Pacific Asia Conference on Information Systems (PACIS 2026), Paper 12, 2026

HarnessCompass: Guiding Automatic Harness Evolution toward Generalizable and Effective Agent Harnesses

HarnessCompass：引导自动 harness 进化以生成可泛化且有效的智能体 harness

Luan Zhang, Ruochen Zhou, Dandan Song, Zhengyu Chen, Yuhang Tian, Jun Yang, Huipeng Ma, Chenhao Li, Guangyuan Feng, Xudong Li, Yizhou Jin, Yan Xu

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

AI总结 HarnessCompass 是一种自动 harness 进化框架，通过约束进化、主动反馈和组件式优化，在 SWE-bench Verified 上用 GPT-5.4 使 Pass@1 提升至 66%，且泛化能力优于现有方法。

Divergence Decoding: Training-Free Capability Fusion

分歧解码：无训练的能力融合

Yimi Wang, Hao Li, Shuo Yang, He Cao, Dechen Zhang, Ziang Wu, Zhiyuan Yan, Fanyang Mo, Li Yuan

机构 * Peking University（北京大学） ； International Digital Economy Academy (IDEA)（国际数字经济学院） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 针对通用大模型缺领域知识、专家模型逻辑弱的问题，提出无训练的Divergence Decoding框架，通过Jensen-Shannon散度自适应路由，在科学基准上融合两类模型能力，性能优于单模型基线。

SkillRise: Agentic Reinforcement Learning for Cross-Task Skill Evolution

SkillRise：面向跨任务技能演化的智能体强化学习

Zhiyuan Yao, Yuxin Chen, Zhengxi Lu, Zishan Xu, Yueqing Sun, Yifu Guo, Yuquan Lu, Zhengzhou Cai, Kangning Zhang, Zhuowen Han, Zi-Han Wang, Ziang Ye, Qi Gu, Xunliang Cai, Weiwen Liu, Yongliang Shen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Meituan（美团） 纠错

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

AI总结 SkillRise是跨任务学习技能的统一强化学习框架，解耦信用分配机制实现任务求解与技能整理，在多基准上Pass@1性能优于基线，还降低了运行开销。

Stable FP4 Training via Transposition-Invariant Block Quantization

通过转置不变块量化实现稳定的FP4训练

Mehdi Rahimifar, Amin Darabi, Mehran Taghian Jazi, Xing Huang, Yao Wang, Zhijun Tu, Yufei Cui, Yunke Peng, Hongliang Li

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

AI总结 研究旨在解决大语言模型训练从FP8降至FP4时的不稳定性问题，提出基于2D块FP4量化的低精度训练框架，结合多种策略控制量化误差，在多个模型上评估，实现稳定的端到端FP4训练，性能与BF16相近。

Tracing Agentic Failure from the Flow of Success

从成功流中追溯智能体失败

Samuel Yeh, Yiwen Zhu, Shaleen Deep, Sharon Li

机构 * University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract)；post-training(abstract)；prompting(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究基于大语言模型的智能体系统失败归因问题，提出OAT方法将其转化为单类学习，用神经控制微分方程建模成功轨迹动态模式，实验表明该方法比基线快且F1分数更高，是诊断智能体系统失败的有效方向。

Diagnosing and Mitigating Thinking Collapse in On-Policy Self-Distillation

诊断和缓解基于策略的自蒸馏中的思维崩溃

Keqin Peng, Chen Li, Yuanxin Ouyang, Yancheng Yuan, Liang Ding

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 研究基于策略的自蒸馏在复杂推理任务中性能下降问题，发现思维崩溃陷阱。提出自适应双视角OPSD，通过动态调节自蒸馏目标缓解该问题，在多模型规模和数据集上实验验证其有效性，提升绝对平均准确率4.1%。

WebSwarm: Recursive Multi-Agent Orchestration for Deep-and-Wide Web Search

WebSwarm：用于深度和广度网络搜索的递归多智能体编排

Xiaoshuai Song, Liancheng Zhang, Kangzhi Zhao, Yutao Zhu, Zhongyuan Wang, Guanting Dong, Jinghan Yang, Han Li, Kun Gai, Ji-Rong Wen, Zhicheng Dou

机构 * Kuaishou（快手） 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

AI总结 研究基于大语言模型的网络搜索任务，提出WebSwarm递归多智能体编排框架，在推理时联合构建任务分解等，动态实例化搜索节点，通过实验证明其在深度、广度等任务上优于基线，分析多种因素解释其有效性并为多智能体搜索提供见解。

Comments Work in progress

HyperQuant: A Rate-Distortion-Optimal Quantization Pipeline for Large Language and Diffusion Models

HyperQuant: 面向大型语言和扩散模型的率失真最优量化流水线

Yuval Domb, Hadar Sackstein, Tomer Solberg

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

AI总结 提出HyperQuant统一后训练量化流水线，通过随机Hadamard变换、最优格量化、无损比特剥离和近熵最优Rice编码，在权重和KV缓存上实现率失真最优，优于现有方案。

Model Validation of Agentic AI Systems: A POMDP-Based Framework for Belief-State, Forecast, and Policy Validation

智能体AI系统的模型验证：基于POMDP的信念状态、预测与策略验证框架

Matthew Francis Dixon

机构 * Quiota LLC（Quiota公司） 纠错

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

AI总结 提出基于部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）的智能体AI模型验证框架，将自主决策分解为信息、信念、预测、动作和效用组件独立验证，并通过投资组合管理案例展示其有效性。

Comments 28 pages, 3 figures, 6 tables. Source code available from https://github.com/mfrdixon/agentic-AI-as-POMDP

SoftMoE: Soft Differentiable Routing for Mixture-of-Experts in LLMs

SoftMoE: 用于大语言模型混合专家网络的软可微路由

Mikołaj Zasada, Łukasz Struski, Jacek Tabor, Marcin Kurdziel

机构 * AGH University of Krakow, Poland（克拉科夫AGH大学） ； Faculty of Mathematics（数学系） ； Computer Science, Jagiellonian University, Poland（计算机科学系，杰哥利安大学，波兰） ； Centre for Credible Artificial Intelligence, Warsaw University of Technology（可信人工智能中心，华沙技术大学） 纠错

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

AI总结 提出SoftMoE，通过软top-k LapSum松弛替代离散路由，实现专家路由的梯度优化，并学习每层专家激活数量，在语言建模中激活更少专家达到相当或更优性能。

Comments Accepted at ICML 2026

Beyond Absolute Imitation: Anchored Residual Guidance for Privileged On-Policy Distillation

超越绝对模仿：基于锚定残差引导的特权在线蒸馏

Wenhao Zhang

机构 * South China University of Technology（华南理工大学） 纠错

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

AI总结 提出锚定残差在线蒸馏（AR-OPD），通过部分特权教师建立局部兼容锚点并注入受控残差，解决特权在线蒸馏中后见偏差导致的局部不可达问题，在推理任务上平均提升2.3个点。

Comments 17 pages, 8 figures. Project page: https://vanhowe.github.io/AR-OPD/

STAR-KV: Low-Rank KV Cache Compression via Soft Thresholding for Adaptive Rank Control

STAR-KV：通过软阈值实现自适应秩控制的低秩KV缓存压缩

Priyansh Bhatnagar, Ashkan Moradifirouzabadi, Se-Hyun Yang, SeungJae Lee, Jungwook Choi, Mingu Kang

机构 * University of Washington（华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 提出STAR-KV框架，通过可微阈值机制实现注意力头和块级别的自适应秩选择，结合混合分解和低秩感知混合精度量化，在多种LLM上达到75%的KV缓存压缩，结合量化可减少20倍，并实现6.9倍注意力模块加速和3.1倍端到端生成吞吐提升。

Larch: Learned Query Optimization for Semantic Predicates

Larch: 面向语义谓词的学习型查询优化

Fuheng Zhao, Pawel Liskowski, Zihan Li, Benjamin Han, Puxuan Yu, Varich Boonsanong, Dimitris Tsirogiannis, Anupam Datta

机构 * Snowflake Inc.（Snowflake公司） 纠错

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

AI总结 提出Larch框架，利用嵌入增强的图神经网络和强化学习或监督学习优化AI SQL查询中语义过滤器的执行顺序，显著降低令牌开销。

Implicit Causal Graph Construction in Text via Chain Discovery

通过链发现实现文本中的隐式因果图构建

Liesbeth Allein, Marie-Francine Moens

机构 * KU Leuven（鲁汶大学） ； Ghent University（根特大学） 纠错

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

AI总结 研究利用大语言模型从文本因果对中推断中间事件以构建隐式因果图，比较端到端构建与因果链发现方法，并探索多模型集成策略，基于1560个科学验证因果对评估。

RH-RAG: Trustworthy Long-Form Generation for Privacy-Constrained Settings

RH-RAG：适用于隐私受限场景的可信长文本生成

Raj Shekhar Singh

机构 * Indian Institute of Technology, Roorkee（鲁尔基印度理工学院） 纠错

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

AI总结 该研究针对隐私受限场景下的长文本生成难题，提出基于本地语言模型的多智能体框架RH-RAG，通过三阶段协同生成与双层检索索引提升生成质量，且兼顾数据隐私。

Comments accepted in KDD 2026 SeT-LLM Workshop

StreamOPD: A Post-Training Recipe with Spatio-Temporal Cue Gating for Streaming Video Understanding

StreamOPD：用于流视频理解的时空线索门控后训练方案

Keming Wu, Baoyi Wang, Kaichen Zhang, Xiang An, Zuhao Yang, Sudong Wang, Haowei Zhu, Tingxuan Huang, Hongcheng Gao, Bin Wang

专题命中 效率与部署 ：post-training(title,abstract)

AI总结 本研究提出 StreamOPD 方案，结合可验证流视频数据、思考模式 OPD 与指令模式部署，提升了 StreamingBench、OVO-Bench 等流视频理解基准性能，为相关开源研究提供参考。

Comments Project page: https://unix-ai-lab.github.io/StreamOPD

Semantic Error Control Coding with Foundation Models for Future Communications

面向未来通信的、基于基础模型的语义差错控制编码

Chentao Yue, Gaoyang Pang, Branka Vucetic, Yonghui Li

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

AI总结 本文提出基于基础模型的语义差错控制编码（SECC）框架，将信源语义结构融入编解码，在AWGN信道上较传统解码获数分贝编码增益，错误率低于正态近似界，同时指出相关开放挑战。

Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication

Multi-View Relational Distillation for Spatial Reasoning with Vision-Language Models

面向视觉语言模型空间推理的多视图关系蒸馏

Kiet T. Nguyen, Hanbo Shim, Jinwoo Kim, Seunghoon Hong

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 针对视觉语言模型空间推理的几何脆弱性问题，提出多视图关系蒸馏方法，在保留语言对齐的同时提升视觉空间推理性能，可泛化至3D场景理解任务。

Tabular foundation models for the estimation of probabilistic quasar photometric redshifts in S-PLUS

用于S-PLUS中类星体概率测光红移估计的表格基础模型

Raquel R. Valença, Lilianne Nakazono, Rafael Izbicki, Marco Henrique de Almeida Inácio, Bruno Marcondes e Resende, Maycon Jorge Deláqua da Silva, Kiana Coimbra Buin Lins, Natanael M. Cardoso, Claudia Mendes de Oliveira

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

AI总结 本研究以S-PLUS DR6类星体为对象，对比表格基础模型与8种基线模型，发现TabPFN 2.5在概率测光红移估计中表现最优，尤其适用于小训练集或协变量偏移场景。

Comments 28 pages, 10 figures, 6 tables. Submitted to the AAS Journals

The Frontier LLM Trap in Network Automation

网络自动化中的前沿大语言模型陷阱

Minhao Jin, Sean Wang, Aarti Gupta, Maria Apostolaki

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,abstract_cn)

AI总结 针对网络自动化中前沿大语言模型成本高、依赖AI提供商等问题，提出用模糊测试与验证构建离线循环生成规则，指导小型模型实现低成本、可审计的自动化，且知识在网络本地积累。

Local Margin Restoration for Test-Time Adaptation of Vision-Language Models

用于视觉-语言模型测试时适应的局部间隔恢复

Yan Huang, Guowei Wang, Xu Wang, Kangjun Liu, Xin Lin

机构 * Guangzhou University（广州大学） ； The Second Affiliated Hospital of Guangzhou University of Chinese Medicine（广州中医药大学第二附属医院） ； Jinan University（暨南大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

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

AI总结 针对视觉-语言模型测试时分布偏移导致的性能下降问题，提出局部间隔恢复框架，通过样本级受保护间隔恢复与流级双阶段稳定机制，在多数据集上实现优于现有基线的性能。

Comments Accepted by ACM MM 2026