语言大模型 / LLM

ToFu: A White-Box, Token-Efficient Agent Harness for Researchers

ToFu：面向研究人员的白盒、令牌高效代理工具包

Junhao Ruan, Yuan Ge, Bei Li, Yongjing Yin, Yuchun Fan, Xin Chen, Jingang Wang, Chenglong Wang, Jingbo Zhu, Tong Xiao

机构 * Northeastern University（东北大学） ； LongCat RSI, Meituan（美团龙猫RSI） ； NiuTrans Research（小牛翻译研究院） 纠错

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

AI总结 研究提出ToFu这一代理工具包，作为研究助手，以高令牌效率等支持实际研究流程，且能本地部署；作为研究对象，提供白盒工具包供研究人员检查、修改和评估，兼具强大性能与用户体验。

Distributed Agent System: Fault-Tolerant Collaboration Among Embodied Agents

分布式智能体系统：具身智能体间的容错协作

Kai Yu, Lu Chen, Hanqi Li

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

AI总结 针对人工智能工程中智能体驱动任务执行面临的可靠性挑战，提出分布式智能体系统（DAS）框架，重新定义智能体可靠性，构建两层容错架构，为工业场景中异构具身智能体可靠协作提供实用工程途径。

WasteAssistant: Regulation-Guided Visual Question Answering Framework for Intelligent Waste Segregation and Sustainable Managemen

WasteAssistant：用于智能垃圾分类与可持续管理的监管引导视觉问答框架

Khush Kataruka, Harshit Maurya, Anuja Vats, Murari Mandal, Kiran Raja, Praveen Kumar Chandaliya

机构 * SVNIT（萨达尔·瓦拉巴伊·国家理工学院） ； NTNU（挪威科技大学） ； KIIT（卡林加工业技术学院） 纠错

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

AI总结 该研究针对现有智能垃圾分类系统的不足，提出集成视觉语言模型和多模态大语言模型的框架，构建新数据集，经实验验证基于BLIP的模型效果更佳，提升了分类准确率，确保监管合规，推动多模态AI在垃圾管理中的应用。

Comments 12 Pages, 5 Figures

STEEL: Sparsity-Aware Fused Attention for Energy-Efficient Long-Sequence Inference on AMD's XDNA NPU

STEEL：用于在AMD的XDNA NPU上进行节能长序列推理的稀疏感知融合注意力

Victor J. B. Jung, Gagandeep Singh, Joseph Melber, Kristof Denolf, Francesco Conti, Luca Benini

机构 * AMD Research and Advanced Development (RAD)（AMD研究与先进开发） ； Integrated Systems Laboratory (IIS)（集成系统实验室） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； Department of Electrical, Electronic and Information Engineering (DEI)（电气电子信息工程系） ； University of Bologna（博洛尼亚大学） 纠错

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

AI总结 研究针对笔记本级SoC上节能推理，提出STEEL这一针对类似XDNA的NPU的FlashAttention开源实现，通过引入预填充注意力数据流公式化及稀疏感知流水线布局，降低能耗与延迟，相比CPU和GPU有显著性能提升。

Comments Accepted at IEEE COINS 2026

Rethinking Small VLM Quantization: From Component-Wise Analysis to Hardware-Aware Edge Deployment

重新思考小型视觉语言模型量化：从组件级分析到硬件感知边缘部署

Hyeju Shin, Chorwon Kim, Ryangsoo Kim, Hark Yoo, Jaein Kim

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

AI总结 本文针对小型视觉语言模型量化，提出系统评估框架，在特定硬件上验证五个假设，分离相关组件得出结论，包括量化敏感性受结构范式影响、SigLIP编码器延迟情况、大语言模型INT4量化利弊、复合量化误差特点及不同平台每焦耳智能差异。

Comments 14 pages. Accepted at the ICML 2026 Workshop on Hypothesis Testing

CTA-Pipelining: A Latency-Oriented Spatial Scaling Method for Multi-GPU Systems

CTA流水线：一种面向延迟的多GPU系统空间缩放方法

Tingkai Liu, Muralidhar Andoorveedu, Sanjoy Das, Sanjay Patel, Volodymyr Kindratenko

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

AI总结 针对多GPU系统，在延迟约束下服务大语言模型需求，提出CTA流水线执行范式，利用共享内存多GPU系统，通过协作线程阵列级依赖性实现跨GPU并发执行相关内核，降低延迟并可与TP结合推动延迟边界。

Alignment Plausibility: A New Standard for Assuring AI in Healthcare

对齐合理性：确保医疗保健领域人工智能的新标准

Gwydion Williams, Sara Zannone, Bilal A Mateen

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

AI总结 研究探讨大语言模型在医疗保健领域的安全问题，提出需在价值规范、训练、监督三层面进行对齐以实现结构安全，进而产生对齐合理性这一监管结构，为论证AI与健康结果的关系提供方式。

Comments 8 pages, 1 figure

Think Big, Search Small: Where Capacity Matters in Hierarchical Search Agents?

想得大，搜得小：分层搜索智能体中容量的关键所在？

Qinnan Cai, Yibo Zhao, Xiang Li

机构 * School of Data Science and Engineering（数据科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 研究基于大语言模型的分层搜索智能体中模型容量分配问题，通过角色分解和受控容量扫描实验，发现容量敏感性不对称，分解是瓶颈，还给出了集中容量于委托、缩减执行容量且不牺牲精度的构建分层搜索智能体方法。

Comments 21pages

UI2App: Benchmarking Visual Interaction Inference in Executable Web Application Generation

UI2App：可执行Web应用程序生成中视觉交互推理的基准测试

Grace Man Chen, Litao Guo, Yifan Wu, Yiyu Chen, Yenchi Tseng, Sicheng Liu, Yuyu Luo, Ying-Cong Chen

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） 纠错

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

AI总结 研究针对现有网页生成基准测试对交互能力评估不足的问题，引入UI2App基准测试，通过设计端到端管道沿四个维度评估工件，实验发现视觉与交互能力不匹配，复杂交互是瓶颈，为相关研究提供了参考。

Rating the Pitch, Not the Product: User Evaluations of LLMs Reflect Expectations More Than Performance

评价的是宣传话术，而非产品本身：用户对大语言模型的评估更多反映期望而非性能

Robert Morabito, Tyler McDonald, Charitra Viswanath, Angel Hsing-Chi Hwang, Susanne Gaube, Jad Kabbara, Ali Emami

机构 * Brock University（布鲁克大学） ； Emory University（埃默里大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 研究通过控制实验，让参与者使用不同宣传话术下的六种大语言模型完成任务，发现宣传话术影响用户评价和交互行为，任务表现未变，用户评价更多反映期望管理。

Mechanism-level routing failure in LLMs over Lean-verified algebraic structures

基于精益验证代数结构的大语言模型中的机制级路由失败

Manuel Israel Cázares, Wenlin Zhang, Haobo Ma

机构 * Bytepro AI（字节宝人工智能公司） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Omega Institute（欧米茄研究所） ； ChronoAI（chrono人工智能公司） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型在形式验证代数语料库中的结构路由失败，通过在固定模板集选正确证明机制标签任务，发现机制级路由上限，揭示主导失败类型及模型差异，扩展了路由器假设。

Comments Code, data, and evaluation pipeline available at https://github.com/bytepro-ai/fiber-routing-eval

Biological Motifs for Agentic Control

用于智能体控制的生物基序

Bogdan Banu

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

AI总结 研究大语言模型向自主智能体转变带来的可靠性等挑战，通过基因调控网络与智能体软件系统的类型化接口对应，映射生物基序到软件设计模式，给出智能体操作数等核心贡献并具实践可行性。

Comments 80 pages. Preprint; feedback welcome

CritiqueDriveVLM: From Verifier-Guided Reinforcement Learning to Latent Thought Distillation for Autonomous Driving

CritiqueDriveVLM：从验证器引导的强化学习到自动驾驶的潜在思想蒸馏

Zhaohong Liu, Hao Ye, Xianlin Zhang, Mengshi Qi

机构 * State Key Laboratory of Networking and Switching Technology（网络与交换技术国家重点实验室） ； School of Digital Media & Design Arts（数字媒体与设计艺术学院） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

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

AI总结 提出CritiqueDriveVLM框架解决自动驾驶中推理幻觉等问题，先通过验证器引导的强化学习培养强大教师模型，再用潜在思想蒸馏压缩能力到学生模型，提升性能并大幅降低推理延迟。

Comments Accepted by ECCV 2026

Parallelized Autoregressive Decoding for Omni-Modal Dense Video Captioning

用于全模态密集视频字幕的并行自回归解码

Wenzheng Zeng, Siyi Jiao, Chen Gao, Hwee Tou Ng, Mike Zheng Shou

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

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

AI总结 研究密集视频字幕生成，提出并行自回归框架，利用事件间弱局部依赖重组因果依赖图，引入全局规划和事件分解并行解码机制，提升效率与字幕性能。

Comments ECCV 2026. Project website: https://github.com/showlab/PadCaptioner

ProLaViT: Learning Progressive Latent Visual Thoughts in Structured Latent Space

ProLaViT：在结构化潜在空间中学习渐进式潜在视觉思维

Peiming Li, Yifan Wang, Xiaotian Zhang, Zhiyuan Hu, Shiyu Li, Zheng Wei, Yang Tang

机构 * Basic Algorithm Center, PCG, Tencent（腾讯PCG基础算法中心） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 针对多模态大语言模型在复杂视觉推理任务中的不足，ProLaViT框架利用内生自蒸馏机制等，设计两种推理范式及损失函数，使其能在潜在空间进行结构化视觉推导，实验证明效果优于基线。

Comments Accepted by ECCV 2026

Token-level Response-visual Attention Guidance for Multimodal LLMs Knowledge Distillation

多模态大语言模型知识蒸馏的令牌级响应视觉注意力引导

Jaehyun Jang, Eunseop Yoon, Hee Suk Yoon, SooHwan Eom, Mark A. Hasegawa-Johnson, Chang D. Yoo

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 研究多模态大语言模型知识蒸馏，挑战传统依赖，发现下游性能与响应视觉注意力相似度强相关。提出令牌级响应视觉注意力引导方法，通过自适应加权散度，有效引导学生模型，实验证明其性能优于基线。

Comments ECCV 2026

Hardware-Enforced Semantic Coordination for Safety-Critical Real-Time Autonomous Systems

面向安全关键实时自主系统的硬件强制语义协调

Uwe M. Borghoff, Paolo Bottoni, Remo Pareschi

机构 * Department of Computer Science University of the Bundeswehr Munich Neubiberg, Germany ； Department of Computer Science Sapienza University of Rome Rome, Italy ； STAKE Lab University of Molise Campobasso, Italy 纠错

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

AI总结 针对异构组件并发运行下的协调问题，提出基于FPGA的硬件强制语义协调架构，将TB-CSPN协调机制映射到硬件原语，实现确定性协调和安全保障。

Comments 1 figure, 6 pages

VisionAId: An Offline-First Multimodal Android Assistant for People with Visual Impairment, Featuring Personalized Object Retrieval

VisionAId：一款面向视障人士的离线优先多模态安卓助手，具备个性化物品检索功能

Cristian-Gabriel Florea, Stelian Spînu

机构 * The Military Technical Academy ``Ferdinand I'', Bucharest, Romania（费迪南军事技术学院） 纠错

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

AI总结 提出离线优先多模态安卓助手VisionAId，集成六种端上深度学习模型，通过少样本流水线实现个性化物品检索，结合AR标记、空间音频和距离比例触觉反馈引导用户。

Comments 8 pages, 4 figures. Project repository available at: github.com

SINA: A Fully Automated Circuit Schematic Image to Netlist Generator Using Artificial Intelligence

SINA: 一种使用人工智能的全自动电路原理图图像到网表生成器

Saoud Aldowaish, Yashwanth Karumanchi, Kai-Chen Chiang, Mohammed Ayman Habib, Finn Murphy, Rishen Cao, Morteza Fayazi

机构 * The Department of Electrical and Computer Engineering, University of Utah（犹他大学电气与计算机工程系） ； The Department of Electrical, Computer & Energy Engineering, University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校电气、计算机与能源工程系） 纠错

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

AI总结 提出SINA，一种全自动开源流水线，集成深度学习、连通分量标记、OCR和视觉语言模型，实现从电路原理图图像到网表的转换，在IC和PCB级别均达到96.67%的生成准确率。

Embedding Inference Attack

嵌入推理攻击

Cedric Fitiavana Raelijohn, Sébastien Gambs, Jean-Francois Rajotte

机构 * Université du Québec à Montréal（魁北克大学蒙特利尔分校） 纠错

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

AI总结 研究黑盒信息检索系统中，攻击者仅通过观察检索文档集合即可推断嵌入模型类型的方法，并验证其在含重排序器和RAG系统中的有效性。

Comments 12 pages

Cross4D-JEPA: Dense Cross-modal Correspondence Distillation for 4D Point Cloud Representation Learning

Cross4D-JEPA: 用于4D点云表示学习的密集跨模态对应蒸馏

Trung Thanh Nguyen, Hai Nguyen-Truong, Tu Vo, Hoang M. Truong, Tuan-Anh Vu

机构 * Nagoya University（名古屋大学） ； Northeastern University（东北大学） ； KC Machine Learning Lab（KC机器学习实验室） ； University of Science, Vietnam National University Ho Chi Minh City（胡志明市越南国立大学理科大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

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

AI总结 提出Cross4D-JEPA，通过教师-学生框架将冻结的2D基础模型（如DINOv2或V-JEPA 2）的密集补丁特征蒸馏到4D点编码器，实现每点对应和潜在空间匹配，在四个基准上优于模态内和全局跨模态基线。

Seeing is Believing: Aligning Prompt Rewriting with Visual Anchors for Text-to-Image Generation

眼见为实：基于视觉锚点的提示重写对齐用于文本到图像生成

Xuanyi Liu, Deyi Ji, Junyu Lu, Jing Wang, Lanyun Zhu, Qianxiong Xu, Xuhang Chen, Tianrun Chen, Siwei Ma

机构 * Peking University（北京大学） ； Tencent（腾讯） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 提出FaithRewriter框架，利用多模态大模型生成中间视觉线索，结合大语言模型生成视觉锚定的增强提示，再蒸馏至小模型，以缩小用户意图与生成图像之间的差距。

Agentic-Ideation: Sample Efficient Agentic Trajectories Synthesis for Scientific Ideation Agents

Agentic-Ideation: 面向科学构思智能体的样本高效智能体轨迹合成

Keyu Zhao, Lingyan Kong, Fengli Xu, Yong Li

机构 * Department of Electronic Engineering, Tsinghua University（清华大学电子工程系） 纠错

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

AI总结 提出Agentic-Ideation框架，通过Oracle引导的数据合成策略和掩码训练，高效生成高质量智能体轨迹，在科学构思任务上整体质量提升11.91%，数据合成效率提高10倍以上。

Mitigating Position Bias in Transformers via Layer-Specific Positional Embedding Scaling

通过层特定位置嵌入缩放缓解Transformer中的位置偏差

Changze Lv, Zhenghua Wang, Yiran Ding, Yixin Wu, Tianlong Li, Zhibo Xu, Muling Wu, Tianyuan Shi, Shizheng Li, Qi Qian, Xuanjing Huang, Xiaoqing Zheng

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Westlake University（西湖大学） ； Shanghai Key Laboratory of Intelligent Information Processing（上海市智能信息处理重点实验室） 纠错

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

AI总结 提出层特定位置嵌入缩放方法，通过遗传算法优化各层缩放因子，无需微调或增加延迟，有效缓解长上下文中的位置偏差，在关键值检索任务上准确率提升11.2%。

TOPS: First-Principles Visual Token Pruning via Constructing Token Optimal Preservation Sets for Efficient MLLM Inference

TOPS：通过构建令牌最优保留集实现高效多模态大语言模型推理的第一性原理视觉令牌剪枝

Tinghao Wang, Yichen Guo, Rui Huang, Zheng Lu, Qizhe Zhang, Chenxi Li, Yuan Zhang, Jiajun Cao, Zhirong Shen, Yaosong Du, Guangyan Gan, Wenya Wang, Lin William Cong, Shanghang Zhang

机构 * State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院多媒体信息处理国家重点实验室） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI)（北京人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 提出TOPS方法，基于信息论分析确立任务相关性、信息覆盖和语义多样性三大原则，无训练且模型无关地剪枝视觉令牌，在LLaVA-NeXT上剪除77.8%令牌仍保持甚至提升性能。

Comments 27 pages, 18 figures

Code evolution for link prediction in complex networks

复杂网络中链接预测的代码进化

Alexey Vlaskin, Eduardo G. Altmann

机构 * School of Mathematics and Statistics & Centre for Complex Systems（数学与统计学系及复杂系统中心） 纠错

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

AI总结 通过代码进化自动生成链接预测方法，在580个网络上平均AUC达0.915，优于人工方法的0.783，且计算效率更高。

Agentic System as Compressor: Quantifying System Intelligence in Bits

智能体系统作为压缩器：用比特数衡量系统智能

Zihan Qin, Hongrui Zhang

机构 * Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 提出将智能体系统视为压缩器，通过算术编码等方法以比特数衡量系统智能，在五个任务中验证智能体组件能减少编码长度。

Security and Privacy in Retrieval-Augmented Generation: Architectures, Threats, Defenses, and Future Directions for Building Trustworthy Systems

检索增强生成中的安全与隐私：构建可信系统的架构、威胁、防御与未来方向

Balamurugan Palanisamy, G S S Chalapathi, Vikas Hassija, Rajkumar Buyya

机构 * Department of Electrical and Electronics Engineering（电子与电气工程系） ； Birla Institute of Technology and Science, Pilani, Pilani Campus（比拉理工学院和科学学院，比拉校区） ； Department of Computer Engineering, KIIT University（计算机工程系，KIIT大学） ； Quantum Cloud Computing and Distributed Systems (qCLOUDS) Laboratory（量子云计算与分布式系统（qCLOUDS）实验室） ； Department of Computing and Information Systems（计算与信息系统系） ； The University of Melbourne（墨尔本大学） 纠错

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

AI总结 本文综述了检索增强生成系统在集中式、设备端、联邦和混合范式下的隐私与安全挑战，提出了涵盖检索、上下文构建和生成阶段的统一威胁分类，并分析了攻击类别及防御策略。

Beyond One-Size-Fits-All: Diagnosis-Driven Online Reinforcement Learning with Offline Priors

超越一刀切：基于诊断的在线强化学习与离线先验知识

Guozheng Ma, Lu Li, Zilin Wang, Pierre-Luc Bacon, Dacheng Tao

机构 * Nanyang Technical University（南洋理工大学） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 本文提出诊断驱动的张力管理框架，通过三种功能角色表征离线先验知识如何重塑在线优化，并展示跨领域证据，解决先验知识有效性随部署变化的问题。

Ground Then Rank: Revisiting Knowledge-Based VQA with Training-Free Entity Identification

先定位再排序：基于知识的视觉问答中无训练实体识别的再探讨

Qian Ma, Qiong Wu, Zhengyi Zhou, Yao Ma

机构 * Rensselaer Polytechnic Institute（伦斯勒理工学院） ； AT&T Chief Data Office（AT&T首席数据办公室） 纠错

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

AI总结 针对知识型视觉问答中实体与证据双重定位瓶颈，提出解耦实体识别与段落排序的无训练IBA框架，利用MLLM候选名称选择与文本重排序器，在降低复杂度同时提升性能。

Comments Accepted by ACL 2026 Findings. Project page https://github.com/VAN-QIAN/ACL26-IBA/