语言大模型 / LLM

DoubtProbe: Black-Box Jailbreak Defense via Structural Verification and Semantic Auditing

DoubtProbe：通过结构验证与语义审计的黑盒越狱防御

Xuanyu Yin, Yilin Jiang, Jun Zhou, Kai Chen, Zhengfu Cao, Xiaolei Dong

机构 * East China Normal University（东华大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） 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DoubtProbe双分支推理时防御框架，结合结构验证与语义审计，将黑盒越狱防御转化为受控变换下的一致性检查，在多个基准上实现更强更稳定的防御-效用权衡。

Comments 25 pages, 5 figures

Mixtures of Subspaces for Bandwidth Efficient Context Parallel Training

子空间混合：面向带宽高效上下文并行训练

Sameera Ramasinghe, Ajanthan Thalaiyasingam, Hadi Mohaghegh Dolatabadi, Gil Avraham, Violetta Shevchenko, Yan Zuo, Chamin Hewa Koneputugodage, Alexander Long

机构 * Pluralis Research 纠错

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

AI总结 提出一种基于子空间混合的压缩方法，在低带宽分布式训练中实现超过95%的通信压缩，支持百亿参数模型在100K上下文长度下高效训练。

Embedded Arena: Iterative Optimization via Hardware Feedback

嵌入式竞技场：通过硬件反馈的迭代优化

Zhihan Zhang, Alexander Le Metzger, Jiuyang Lyu, Chun-Cheng Chang, Jiayi Shao, Yujia Liu, Emmanuel Azuh Mensah, Edward Wang, Kurtis Heimerl, Gregory D. Abowd, Shwetak Patel, Natasha Jaques, Vikram Iyer

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

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

AI总结 提出硬件在环智能体框架，通过迭代编译、烧录和测量真实硬件，实现模型与固件的闭环优化，在嵌入式设备上达到250倍压缩且精度损失<3.3%。

Comments Code: https://github.com/ubicomplab/embedded-arena

Focus When Necessary: Adaptive Routing and Collaborative Grounding for Training-Free Visual Grounding

必要时聚焦：用于无训练视觉定位的自适应路由与协作定位

Yifan Wang, Peiming Li, Shiyu Li, Zhiyuan Hu, Xiaochen Yang, Wenming Yang, Yang Tang, Zheng Wei

机构 * East China University of Science and Technology（华东理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出LazyMCoT动态框架，通过自适应路由评估不确定性，对简单查询跳过处理，对困难样本利用协作定位模块进行两阶段精炼，在提升推理精度的同时降低平均推理延迟。

LaWAM: Latent World Action Models for Efficient Dynamics-Aware Robot Policies

LaWAM: 用于高效动力学感知机器人策略的潜在世界行动模型

Jialei Chen, Kai Wang, Kang Chen, Shuaihang Chen, Feng Gao, Wenhao Tang, Zhiyuan Li, Weilin Liu, Zhuyu Yao, Boxun Li, Yuanbo Xu, Chao Yu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Jilin University（吉林大学） ； Nankai University（南开大学） ； Peking University（北京大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Striding.AI ； Infinigence AI 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LaWAM模型，通过潜在视觉子目标预测场景变化，实现动力学感知的机器人控制，在多个基准上达到最优或竞争性成功率，且推理延迟低。

SHARD: Safe and Helpful Alignment via Self-Reframing Distillation

SHARD: 通过自我重构蒸馏实现安全且有益的校准

Viswonathan Manoranjan, Amogh Gupta, Anvesh Rao Vijjini, Thomas Hofweber, Snigdha Chaturvedi

机构 * UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 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 提出SHARD方法，通过哲学准则重构敏感提示以暴露良性意图，并自我重构响应，在保持安全性的同时提升帮助性。

APEX: Adaptive Principle EXtraction A Three-Layer Self-Evolution Framework for Production AI Agents

APEX: 自适应原则提取——面向生产AI智能体的三层自进化框架

Ya-Chuan Chen, Tien-Jen Lai, Hsiang-Wei Hu

机构 * Grace AI Technology 纠错

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

AI总结 提出APEX框架，通过三层协同进化（提示修复、原则蒸馏、工作流拓扑选择）提升AI智能体性能，在15节点计算集群上实现健康评分+90%。

Comments 8 pages, 1 figure, 4 tables. Evaluated on a production 15-node compute fleet with 114 real task traces. Code available at https://aispark.airlive.com/joe-hackathon/

CONCORD: Asynchronous Sparse Aggregation for Device-Cloud RAG under Document Isolation

CONCORD: 文档隔离下设备-云RAG的异步稀疏聚合

Xuedong Hu, Zhiqing Tang, Zhi Yao, Tian Wang, Weijia Jia

机构 * Beijing Normal University（北京师范大学） ； BNU-HKBU United International College（北师港浸大联合国际学院） ； University of Macau（澳门大学） ； Shenzhen Research Institute of Big Data（深圳市大数据研究院） ； Guangdong Key Laboratory of Artificial Intelligence and Multi-Modal Data Processing（广东省人工智能与多模态数据处理重点实验室） 纠错

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

AI总结 针对文档隔离的双端RAG中频繁同步和密集证据传输导致的吞吐量低问题，提出异步稀疏聚合框架CONCORD，通过等待债务控制和证书引导最小补充机制，在保持答案质量的同时大幅提升吞吐量并降低通信量。

Comments to be published in IEEE ICWS 2026

Context Compression Is Not One Thing: Readable Symbolic Re-expression vs. Coherent Summary at Matched Budget

上下文压缩并非单一事物：在匹配预算下可读的符号化重新表达与连贯摘要的比较

Sisong Bei, Mikhail L. Arbuzov, Ziwei Dong, Dmitri Kalaev, Alexey Shvets

机构 * Independent Researcher（独立研究员） ； Palo Alto Networks 纠错

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

AI总结 提出Telegraph English可读符号格式，将检索段落重写为结构化实体关系陈述，在匹配预算下比三种压缩基线及连贯摘要更有效，F1提升13-20个百分点。

MatchLM2Lite: A Scalable MLLM-to-Lite Framework for Reproduced Content Identification

MatchLM2Lite: 一种可扩展的MLLM-to-Lite框架用于重复内容识别

Xiaotian Fan, Hiok Hian Ong, David Yuchen Wang, Zirui Zhu, Kanchan Sarkar, Kun Xu

机构 * Tiktok（字节跳动） ； National University of Singapore School of Computing（新加坡国立大学计算机学院） 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MatchLM2Lite框架，通过将多模态大语言模型蒸馏为轻量模型，实现视频、音频和文本联合建模的实时重复内容识别，在降低35倍计算成本的同时保持高准确率，并成功部署于大规模生产环境。

I'm Sorry Driver, I'm Afraid I Can't Do That: Appraising the Safety of LLMs within Automotive Contexts

抱歉，司机，恐怕我不能这么做：评估LLMs在汽车环境中的安全性

Shaun Feakins, Ibrahim Habli, Kim Littler, Robert Palin

机构 * UKRI AI Centre for Doctoral Training in Safe Artificial Intelligence Systems (SAINTS)（英国研究理事会安全人工智能系统博士培训中心（SAINTS）） ； University of York（约克大学） ； Jaguar Land Rover（捷克·陆罗恩） 纠错

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

AI总结 本文从安全保证角度评估了将LLMs集成到汽车控制任务中的现有框架，指出其面临概念和具体挑战，并通过案例研究提出未来保障机制。

Comments Accepted at the Dependable AI in Embedded Systems (DAIES) Workshop at SAFECOMP 2026; 15 pages, 3 figures, 2 tables

Accelerating Speculative Diffusions via Block Verification

通过块验证加速推测性扩散

Alexander Soen, Hisham Husain, Valentin De Bortoli, Arnaud Doucet

机构 * KTH（皇家理工学院） ； Google Research（谷歌研究） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 提出一种针对扩散模型的推测性采样方案，通过块验证提高草稿接受率，无需训练的Free Drafter实现高达6.3%的加速。

From Verdict to Process: Agentic Reinforcement Learning for Multi-Stage Fact Verification

从判决到过程：面向多阶段事实核查的智能体强化学习

Rongxin Yang, Shenghong He, Siyuan Zhu, Chao Yu

机构 * School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学计算机科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 提出ProFact框架，通过智能体强化学习端到端优化多阶段事实核查流程，引入过程感知奖励解决稀疏延迟监督问题，提升验证性能和推理效率。

Brick: Spatial Capability Routing for the Mixture-of-Models (MoM) Paradigm

Brick: 面向混合模型范式的空间能力路由

Francesco Massa, Marco Cristofanilli

机构 * Regolo AI ； Seeweb 纠错

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

AI总结 提出Brick多模态路由器，通过六维能力评分与查询难度估计，结合成本惩罚几何规则调度模型，在质量与成本间实现灵活权衡。

Comments 17 pages, 5 figures. Technical report

Where Computation Lives Inside TabPFN: Causal Localisation of Attention Head Function

计算在 TabPFN 中的位置：注意力头功能的因果定位

Atharva Gupta, Dhruv Kumar, Murari Mandal, Saurabh Deshpande

机构 * Department of Computer Science, Birla Institute of Technology（比拉理工学院计算机科学系） ； School of Computer Engineering, Kalinga Institute of Industrial Technology（凯林加工业技术学院计算机工程系） ； Birla AI Labs, Office of Ananya Birla, Aditya Birla Group（比拉人工智能实验室，阿尼娅·比拉办公室，阿迪塔亚比拉集团） 纠错

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

AI总结 通过激活修补、消融和注意力熵分析，发现 TabPFN 2.5 中一个注意力头在峰值层的因果必要性比其他头高2-5倍，且其主导层随任务复杂度变化，其余头呈现对称的后期层轮廓。

Comments Accepted to Workshop FMSD @ ICML 2026

Muse Spark Safety & Preparedness Report

Muse Spark 安全与准备报告

Cristina Menghini, Peter Ney, Hamza Kwisaba, Zifan, Wang, Miles Turpin, Felix Binder, Jean-Christophe Testud, Aidan Boyd, Nathaniel Li, Ivan Evtimov, Klaudia Krawiecka, Arman Zharmagambetov, Jeremy Kritz, Alexander R. Fabbri, Daniel Song, Jinpeng Miao, Joonas Hjelt, Meghna Ramani, Leona Lan, Reza Aghajani, Joanna Bitton, Mahesh Pasupuleti, Devin Norder, Khalid El-Arini, Paridhi Singh, Vítor Albiero, Sahana CB, Rashnil Chaturvedi, Elahe Dabir, Edoardo Debenedetti, Jim Gust, Ziwen Han, Kat He, Sean Hendryx, Lifeng Jin, Polina Kirichenko, Sandra Lefdal, Kenneth Li, Asad Liaqat, Inna Lin, Despoina Magka, Neal Mangaokar, Ishita Mediratta, Zach Miller, Smitha Milli, Niloofar Mireshghallah, Saba Nazir, Hung Nguyen, Maximilian Nickel, Kelvin Niu, Kerem Oktar, Bhargavi Paranjape, Parth Pathak, Maya Pavlova, Emmanuel Ramirez, David Renardy, Candace Ross, Yasha Sheynin, Claudia Shi, Shivam Singhal, Evangelia Spiliopoulou, Rakshith Sharma Srinivasa, Jamelle Watson-Daniels, Spencer Whitman, Adina Williams, Chen Xing, Andy Zou, Tommy Ma, Siqi Deng, James Beldock, Prashant Ratanchandani, Kate Plawiak, Taesung Lee, Ryan Victory, Lindsay Hundley, Rachad Alao, Himaghna Bhattacharjee, Jianfeng Chi, Gary Frost, Pegah Ghahremani, Niki Howe, Yuheng Huang, Saeed Jahed, Hannah Korevaar, Trang Le, Zhe Liu, Jinghong Luo, Qin Lyu, Nina Mehrabi, Abraham Montilla, Chirag Nagpal, Cyrus Nikolaidis, Rajvardhan Oak, Manoj Ravi, Vidya Sarma, Aman Shankar, Alana Shine, Eric Michael Smith, Mariana Tandon, Michael Tontchev, Caoyu Wang, Zihan Wang, Corinne Wong, Zheng Wu, Hongyuan Zhan, Justin Zhao, Zexuan Zhong, Chengxu Zhuang, Tristan Goodman, Ayaz Minhas, Harrison Rudolph, Victoria Jeffries, Ingrid Dickinson, Alex Vaughan, Lauren Deason, Kamalika Chaudhuri, Julian Michael, Shengjia Zhao, Summer Yue

机构 * Muse Spark 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 Meta 发布 Muse Spark 大语言模型，评估其在化学/生物、网络安全和失控风险等灾难性风险领域的安全性，通过多层缓解措施将风险降至可接受水平，并作为 Meta AI 的基础模型发布。

Comments 159 pages, 57 figures

WebChallenger: A Reliable and Efficient Generalist Web Agent

WebChallenger: 一个可靠且高效的通用型Web智能体

Jayoo Hwang, Xiaowen Zhang, Vedant Padwal

机构 * ML Collective ； longsurf.ai ； Independent（独立研究者） 纠错

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

AI总结 提出WebChallenger框架，通过PageMem结构化页面表示、分治观察、轻量探索记忆和复合动作工作流，复现人类认知优势，使开源模型在多个Web导航基准上接近前沿专有系统性能。

Self-Distillation Policy Optimization via Visual Feedback: Bridging Code and Visual Artifacts

通过视觉反馈的自蒸馏策略优化：连接代码与视觉工件

Haoyu Dong

机构 * Microsoft（微软） 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Visual-SDPO框架，利用渲染视觉反馈作为特权上下文，通过自蒸馏和视觉引导的代码信用加权优化代码生成视觉工件的质量，在图表、UI和幻灯片生成任务上显著提升性能。

Local Is Not a Sufficient Privacy Boundary: Governing OS-Integrated On-Device AI

本地并非充分的隐私边界：治理操作系统集成的设备端AI

Jonghyun Chung, Sanket Badhe

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 本文提出一个以操作系统为中心的隐私框架，将隐私视为制度问责问题而非部署属性，通过威胁模型、六部分隐私风险分类、隐私架构控制和四级审计标准来治理设备端AI。

TENP: Trapezoidal Expert Neuron Pruning For Mixture-of-Experts

TENP：用于混合专家的梯形专家神经元剪枝

Jiangyang He, Shaolin Zhu, Deyi Xiong

机构 * TJUNLP Lab, School of Computer Science and Technology, Tianjin University（天津大学计算机科学与技术学院 TJUNLP实验室） 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TENP框架，通过识别重要专家并对其余专家进行神经元剪枝，保留梯形参数模式，在40%路由专家稀疏度和平均63.76%激活参数下，DeepSeek模型准确率仅下降1点，代码生成任务提升10%。

SIFT: Selective-Index For Fast Compute of RAG Prefill by Exploiting Attention Invariance

SIFT: 利用注意力不变性实现RAG预填充快速计算的索引选择

Rya Sanovar, Srikant Bharadwaj, Hritvik Taneja, Moinuddin Qureshi

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Microsoft（微软） 纠错

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

AI总结 针对RAG查询中文档重复导致预填充计算冗余和TTFT增加的问题，提出SIFT方法，通过离线提取文档高注意力分数位置并利用注意力不变性，在预填充时仅计算标记位置，将TTFT提升1.71倍且精度损失在1%以内。

ConMem: Structured Memory-Guided Adaptation in Training-Free Multi-Agent Systems

ConMem: 无训练多智能体系统中的结构化记忆引导自适应

Zhixun Tan, Qiang Chen, Tairan Huang, Xiu Su, Yi Chen

机构 * Central South University（中南大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 提出ConMem框架，通过结构化记忆卡片和关系感知记忆图实现多智能体系统的高效自适应，无需额外训练，在多个基准上提升性能并降低推理开销。

TLRD: Teaching LLMs to Reason over Tabular Data with Tri-Level Rationale Distillation

TLRD: 通过三级理由蒸馏教授LLMs在表格数据上进行推理

Tianyuan Liang, Xuwei Tan, Lei Shi, Junsheng Zhong, Ziyu Hu, Tian Xie, Zhiqun Zuo, Xiaodong Yu, Xueru Zhang

机构 * The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） 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 提出TLRD框架，通过三级理由蒸馏将表格数据集转换为结构化理由监督，使LLMs在仅基于原始特征的情况下实现零开销预测和可解释推理，显著缩小与树集成模型的性能差距。

Teaching the Way, Not the Answer: Privileged Tutoring Distillation for Multimodal Policy Optimization

教方法而非答案：用于多模态策略优化的特权辅导蒸馏

Shizhe Xiang, Ke An, Wenlong Yu, Yue Liu, Jian Luan, Pei Fu, Qilong Wang

机构 * Tianjin University（天津大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Singapore Management University（新加坡国立大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Xiaomi Inc（小米公司） 纠错

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

AI总结 提出PTD-PO框架，通过构建特权提示提供密集的令牌级监督，避免暴露答案，并采用Top-K JS散度稳定蒸馏，显著提升多模态推理性能。

Embodied-Navigator: Point, Think, Memorize, and Align for Efficient Navigation

具身导航器：指向、思考、记忆与对齐以实现高效导航

Hongyan Feng, Sunlai Chen, Xuanyu Liu, Miao Pan, Yangfan Xie, Yuxiang Cui, Zhongxiang Zhou, Rong Xiong, Wenqi Zhang, Jianwei Yin, Yueting Zhuang, Xuhong Zhang

机构 * ZJU（浙江大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：language model(abstract)；prompting(abstract)

AI总结 本研究提出具身导航框架TAMP-Nav，通过像素转3D动作、选择性推理记忆与GRPO两级对齐，在R2R-CE数据集上实现66.2% SR，仅需90k训练轨迹，达成高效具身导航的最优性能。

SQuad: Sub-Quadratic Attention Distillation for Efficient Video Generation

SQuad：用于高效视频生成的次二次注意力蒸馏

Animesh Karnewar, Denis Korzhenkov, Amirhossein Habibian, Mohsen Ghafoorian

专题命中 效率与部署 ：SFT(abstract,abstract_cn)

AI总结 针对视频扩散Transformer自注意力的二次复杂度瓶颈，提出SQuad次二次注意力蒸馏框架，通过两阶段蒸馏适配预训练模型，在保持生成质量的同时大幅提升效率。

OvDSGG: End-to-End Open-Vocabulary Dynamic Scene Graph Generation

OvDSGG：端到端开放词汇动态场景图生成

John Helsby, Yi Yang, Bodo Rosenhahn, Michael Ying Yang

机构 * Meta ； University of Bath（巴斯大学） ； Leibniz Universität Hannover（汉诺威莱布尼茨大学） 纠错

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

AI总结 OvDSGG是首个开放词汇DSGG的端到端框架，通过空间主干、时间主干及相关模块实现开放词汇识别，在开放词汇指标上显著优于基线，封闭集性能仍具竞争力，且构建了对应基准并公开代码。

Comments ECCVW'26 CONTEXTUS

MINT: Min-Selection Preference Distillation for Balanced Multi-Objective Alignment

MINT：用于平衡多目标对齐的最小选择偏好蒸馏

Tony Tu, Sayan Chakraborty, Ruomeng Xu, Tony Qin, Austin Tian

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Zillow Group（齐洛集团） 纠错

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

AI总结 该研究针对多目标对齐的不平衡问题，提出MINT方法，通过按最弱目标排名候选替代加权和排名，在情感支持等任务中显著提升双目标表现并降低不平衡性。

Comparative Analysis of Multilingual Pre-trained Models for Nepali Automatic Speech Recognition

用于尼泊尔语自动语音识别的多语言预训练模型对比分析

Suman Paudel, Sarbin Sayami

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

AI总结 该研究微调6种多语言预训练模型开展尼泊尔语ASR对比实验，发现语系邻近性可替代模型规模，CTC解码器效率更高，MMS-1B鲁棒性更强，还提供了首个标准化参考基准。

Comments 9 pages, 6 figures, 7 tables. Based on M.Sc. thesis (Institute of Science and Technology, Tribhuvan University). Code and models: https://github.com/p-sumann/nepali-asr-benchmark

NITRO: High-Performance 3D NAND Flash-Based In-Storage Computing with Enhanced Activation Dataflow

NITRO：基于3D NAND闪存的高性能存内计算架构，具备增强型激活数据流

Sanghun Shin, Sangyeon Kim, Gisan Ji, Sungju Ryu

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

AI总结 针对NAND-PIM方案中间值数据流/缓冲的局限，提出带增强型激活缓冲的高性能NAND闪存ISC架构，结合分布式数据流方法，使推理延迟最高降低85%。

Comments Extended manuscript of DATE 2026