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AI 大模型

语言大模型 / LLM

大语言模型、预训练、指令微调、后训练和语言模型应用。

共收录 7550 信号源:cs.CL, cs.AI, cs.LG

1. 知识编辑与模型理解 7550 篇

2605.08145 2026-06-01 cs.CV cs.AI cs.LG 81%

Self-Captioning Multimodal Interaction Tuning: Amplifying Exploitable Redundancies for Robust Vision Language Models

自描述多模态交互调优:放大可利用冗余以实现鲁棒的视觉语言模型

Yuriel Ryan, Hei Man Ip, Adriel Kuek, Paul Pu Liang, Roy Ka-Wei Lee

机构 * Singapore University of Technology and Design(新加坡科技设计大学) DSO National Laboratories(国防部国家实验室) Massachusetts Institute of Technology(麻省理工学院)

专题命中 知识编辑与模型理解 :language model(title,abstract);分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 针对视觉语言模型中的幻觉和鲁棒性问题,提出自描述多模态交互调优方法,通过放大模态间冗余信息来补偿受损模态,并设计多模态交互门机制将独特交互转化为冗余交互,实验表明该方法可减少38.3%的视觉诱导错误并提升16.8%的一致性。

Comments Accepted to ICML 2026. Code: https://github.com/yurielryan/Multimodal-Interaction-Tuning

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2605.28639 2026-05-28 cs.CL cs.AI 81%

The Attentional White Bear Effect in Transformer Language Models

Transformer语言模型中的注意力白熊效应

Rebecca Ramnauth, Brian Scassellati

机构 * Yale University(耶鲁大学)

专题命中 知识编辑与模型理解 :language model(title,abstract);分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 通过表征探测、注意力分析和行为语义泄露实验,发现指令抑制下Transformer语言模型仍能恢复被禁止概念的表征并影响后续生成,揭示了行为对齐与表征对齐之间的根本差距。

Comments Currently under review at EMNLP 2026

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2601.19926 2026-05-28 cs.CL cs.AI 81%

The Grammar of Transformers: A Systematic Review of Interpretability Research on Syntactic Knowledge in Language Models

Transformer的语法:语言模型中句法知识可解释性研究的系统综述

Nora Graichen, Iria de-Dios-Flores, Gemma Boleda

机构 * Universitat Pompeu Fabra(巴塞罗那庞培乌法布拉大学) ICREA(加泰罗尼亚国家研究委员会)

专题命中 知识编辑与模型理解 :language model(title,abstract);分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 通过对337篇文章的系统综述,评估基于Transformer的语言模型(TLM)的句法能力,发现TLM编码了非平凡的句法知识,但句法-语义接口现象表现较弱,且研究集中在英语和BERT类模型上。

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2605.26434 2026-05-27 cs.LG cs.AI 81%

Aperiodic and Low-Frequency Spectral Bias in Reconstruction based EEG Foundation Models

基于重建的脑电图基础模型中的非周期和低频谱偏差

Aditya Kommineni, Emily Zhou, Kleanthis Avramidis, Simon Bock Segaard, Jeppe Roden Münster, Andreas Peter Juhl Hansen, Takfarinas Medani, Tiantian Feng, Richard Leahy, Shrikanth Narayanan

机构 * University of Southern California(美国南加州大学) Aalborg University(奥尔堡大学)

专题命中 知识编辑与模型理解 :foundation model(title,abstract);分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究揭示基于重建预训练的脑电图基础模型存在非周期和低频成分偏差,导致低资源场景下性能不佳,并提出通过辅助损失关注高频振荡结构来改进。

Comments 18 pages, 13 figures, 3 tables

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2512.05794 2026-05-27 cs.LG cs.AI q-bio.QM 81%

Mechanistic Interpretability of Antibody Language Models Using SAEs

使用 SAE 对抗体语言模型的机制可解释性研究

Rebonto Haque, Oliver M. Turnbull, Anisha Parsan, Nithin Parsan, John J. Yang, Anna L. Beukenhorst, Charlotte M. Deane

机构 * Department of Statistics, University of Oxford, UK(英国牛津大学统计系) Reticular, San Francisco, USA(美国旧金山Reticular公司) EECS, MIT, Cambridge MA, USA(美国麻省理工学院电子工程与计算机科学系) Leyden Laboratories BV, Leiden, The Netherlands(荷兰莱顿实验室)

专题命中 知识编辑与模型理解 :language model(title,abstract);分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本研究采用 TopK 和 Ordered 稀疏自编码器(SAE)对抗体语言模型进行机制可解释性分析,发现 TopK SAE 能揭示有意义的生物学潜在特征但无法保证生成控制,而 Ordered SAE 通过层次结构可靠识别可操控特征但激活模式更复杂。

Comments v3: 15 pages; corrected author list and affiliations in the main text; minor text changes; updated steering results following minor code changes; conclusions and findings remain unchanged; included link to data and code in the Data Availability section

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2601.12809 2026-05-27 cs.CV cs.AI cs.LG 81%

Left-Right Symmetry Breaking in CLIP-style Vision-Language Models Trained on Synthetic Spatial-Relation Data

CLIP风格视觉语言模型在合成空间关系数据训练中的左右对称性破缺

Takaki Yamamoto, Chihiro Noguchi, Toshihiro Tanizawa

机构 * InfoTech, Toyota Motor Corporation(丰田汽车公司信息科技部门)

专题命中 知识编辑与模型理解 :language model(title,abstract);分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 通过可控一维图像文本测试平台,研究基于Transformer的视觉语言编码器在CLIP风格对比学习下如何通过位置与标记嵌入交互产生左右关系理解,并发现标签多样性比布局多样性更关键。

Comments Accepted at ICML 2026

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2605.23821 2026-05-25 cs.CL cs.LG 81%

Hierarchical Concept Geometry in Language Models Emerges from Word Co-occurrence

语言模型中的层级概念几何源于词汇共现

Andres Nava, Matthieu Wyart

机构 * Johns Hopkins University(约翰霍普金斯大学) EPFL(苏黎世联邦理工学院)

专题命中 知识编辑与模型理解 :language model(title);LLM(abstract_cn);分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 本文提出一种分布理论,证明语言表示中的上下义关系几何结构源于词汇共现的谱结构,并在word2vec和Gemma 2B嵌入中得到验证。

Comments 34 pages, 12 figures, including appendices

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2605.18298 2026-05-19 cs.AI cs.HC cs.LG 81%

DARE-EEG: A Foundation Model for Mining Dual-Aligned Representation of EEG

DARE-EEG: 一种用于挖掘双对齐表示的EEG基础模型

Yang Shao, Peiliang Gong, Qun Dai, Daoqiang Zhang

机构 * College of Artificial Intelligence, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics(航空宇航学院人工智能学院)

专题命中 知识编辑与模型理解 :foundation model(title,abstract);分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出DARE-EEG,一种通过双对齐表示学习预训练的自监督基础模型,旨在解决EEG编码器在不完整观测下学习不变表示的问题,通过对比学习和动量更新实现语义稳定性,并通过卷积-线性探针策略适应异构电极配置和采样率,实验表明其在EEG基准测试中表现优异。

Comments 22 pages, 10 pages of main text + 12 pages of appendices

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2605.18055 2026-05-19 cs.LG cs.AI 81%

FLAG: Foundation model representation with Latent diffusion Alignment via Graph for spatial gene expression prediction

FLAG: 通过图结构的潜在扩散对齐实现基础模型表示以空间基因表达预测

Qi Si, Penglei Wang, Yushuai Wu, Yifeng Jiao, Xuyang Liu, Xin Guo, Yuan Qi, Yuan Cheng

机构 * Shanghai Academy of Artificial Intelligence for Science, Shanghai, China.(上海人工智能科学研究院) School of Biomedical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China.(上海交通大学生物医学工程学院) Incubation Institute, Fudan University, Shanghai, China.(复旦大学孵化院)

专题命中 知识编辑与模型理解 :foundation model(title,abstract);分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出FLAG框架,通过图结构的潜在扩散对齐方法,解决空间基因表达预测中的基因协调和空间分布关系问题,并引入基因维度诅咒的概念,通过空间图编码器和基因基础模型对齐来提升模型的结构一致性与基因间保真度。

Comments 9 pages for main text, 3 pages for references, 19 pages for appendix. accepted by ICML 2026

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2605.17562 2026-05-19 cs.LG cs.AI cs.HC 81%

Beyond Accuracy: Robustness, Interpretability and Expressiveness of EEG Foundation Models

超越准确率:EEG基础模型的鲁棒性、可解释性和表达性

Urban Širca, Maryam Alimardani, Stefanos Zafeiriou, Konstantinos Barmpas

机构 * Vrije Universiteit Amsterdam(阿姆斯特丹自由大学) Imperial College London(伦敦帝国学院)

专题命中 知识编辑与模型理解 :foundation model(title,abstract);分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文研究了EEG基础模型的鲁棒性、可解释性和表达性,通过在八个数据集上对六个EEG-FMs和一个基线深度学习模型进行基准测试,揭示了模型在不同扰动下的表现,以及其在可解释性和表达性方面的特性。

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2603.03328 2026-05-19 cs.CL cs.AI 81%

StructLens: A Structural Lens for Language Models via Maximum Spanning Trees

StructLens:通过最大生成树实现语言模型的结构镜像

Haruki Sakajo, Frederikus Hudi, Yusuke Sakai, Hidetaka Kamigaito, Taro Watanabe

机构 * Nara Institute of Science and Technology(奈良科学技术大学)

专题命中 知识编辑与模型理解 :language model(title,abstract);分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出StructLens框架,通过最大生成树分析语言模型的表示结构,揭示模型在不同层和训练阶段中如何组织token表示。

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2605.17084 2026-05-19 cs.LG cs.CL 81%

Scale Determines Whether Language Models Organize Representation Geometry for Prediction

尺度决定语言模型是否为预测组织表示几何

Weilun Xu

机构 * School of Computer and Communication Sciences(计算机与通信科学学院) École Polytechnique Fédérale de Lausanne(洛桑联邦理工学院)

专题命中 知识编辑与模型理解 :language model(title,abstract);分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 研究探讨了语言模型中表示几何是否为预测组织,通过Subspace PGA指标发现,模型规模影响表示几何的组织程度,小模型在训练后期逐渐失去这种组织,而大模型则保持稳定。

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2602.08169 2026-05-19 cs.LG cs.CL 81%

Spherical Steering: Geometry-Aware Activation Rotation for Language Models

球面操控:面向语言模型的几何感知激活旋转

Zejia You, Chunyuan Deng, Hanjie Chen

机构 * Rice University(里士大学) Tufts University(塔夫茨大学)

专题命中 知识编辑与模型理解 :language model(title,abstract);分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 本文提出球面操控方法,通过激活旋转而非加法实现无训练的推理控制,有效避免隐藏状态幅度变化,提升模型在多项选择基准上的表现,同时保持开放生成能力。

Comments ICML 2026

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2602.13483 2026-05-15 cs.LG cs.AI 81%

Finding Interpretable Prompt-Specific Circuits in Language Models

在语言模型中寻找可解释的提示特定电路

Gabriel Franco, Lucas M. Tassis, Azalea Rohr, Mark Crovella

机构 * Department of Computer Science(计算机科学系) Boston University(波士顿大学) Faculty of Computing & Data Sciences(计算与数据科学学院)

专题命中 知识编辑与模型理解 :language model(title,abstract);分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出ACC++方法,用于识别语言模型中可解释的提示特定电路,通过分析注意力机制揭示模型行为,展示电路在不同任务中的可解释性及语言相关性。

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2605.10985 2026-05-13 cs.LG cs.AI q-bio.BM 81%

Structural Interpretations of Protein Language Model Representations via Differentiable Graph Partitioning

通过可微分图划分对蛋白质语言模型表示进行结构解释

Siddhant Dutta, Edward Tan Beng Wai, Soumick Sarker, Pasan Gunawardane, Jagath C. Rajapakse

机构 * Nanyang Technological University(南洋理工大学)

专题命中 知识编辑与模型理解 :language model(title,abstract);分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出一种插件式框架,通过将ESM-2表示投影到蛋白质接触图并应用SoftBlobGIN网络,实现结构感知的消息传递和学习功能子结构,提升下游任务性能。

Comments 19 Pages, 8 figures, 11 Tables, Submitted to NeurIPS 2026

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2602.11824 2026-05-12 cs.AI cs.LG 81%

Revis: Sparse Latent Steering to Mitigate Object Hallucination in Large Vision-Language Models

Revis: 通过稀疏潜在引导缓解大视觉-语言模型中的物体幻觉

Jialin Wu, Wei Shi, Han Shen, Peigui Qi, Kunsheng Tang, Zhicong Huang, Binghao Wang, Zhou Yang

机构 * Ant Group(蚂蚁集团)

专题命中 知识编辑与模型理解 :language model(title,abstract);分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 Revis通过潜在空间几何学提取纯视觉信息向量,采用校准策略在抑制发生深度进行稀疏干预,有效降低物体幻觉率19%,同时保持推理能力。

Comments Accepted by ICML 2026

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2605.08200 2026-05-12 cs.AI cs.CV cs.LG 81%

Where Reliability Lives in Vision-Language Models: A Mechanistic Study of Attention, Hidden States, and Causal Circuits

在视觉-语言模型中可靠性在哪里存在:注意力、隐藏状态和因果回路的机制研究

Logan Mann, Ajit Saravanan, Ishan Dave, Shikhar Shiromani, Saadullah Ismail, Yi Xia, Emily Huang

机构 * UC Santa Barbara(加州大学圣巴巴拉分校) UC Berkeley(加州大学伯克利分校) NVIDIA(英伟达) Algoverse AI Research(Algoverse人工智能研究) Brown University(布朗大学)

专题命中 知识编辑与模型理解 :language model(title,abstract);分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文通过机制性研究发现,视觉-语言模型的可靠性主要体现在隐藏状态几何、分层边际形成和稀疏晚层回路,而非注意力图的锐度。

Comments 15 pages, 4 figures, 10 tables. Accepted at the ICLR 2026 Workshop on Multimodal Reasoning. Code and probe-training pipelines: https://github.com/itsloganmann/VLM-Reliability-Probe

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2602.04447 2026-05-11 cs.LG cs.AI 81%

Mixture of Masters: Sparse Chess Language Models with Player Routing

大师混合:具有玩家路由的稀疏国际象棋语言模型

Giacomo Frisoni, Lorenzo Molfetta, Davide Freddi, Gianluca Moro

机构 * Department of Computer Science and Engineering(计算机科学与工程系)

专题命中 知识编辑与模型理解 :language model(title,abstract);分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出Mixture-of-Masters模型,通过稀疏专家网络实现国际象棋生成的多样化与可控性,优于传统密集模型和GPT基线。

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2605.06458 2026-05-08 cs.LG cs.CL 81%

Invariant Features in Language Models: Geometric Characterization and Model Attribution

语言模型中的不变特征:几何特性与模型归因

Agnibh Dasgupta, Abdullah Tanvir, Xin Zhong

机构 * University of Nebraska Omaha(内布拉斯加大学奥马哈分校)

专题命中 知识编辑与模型理解 :language model(title,abstract);分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 研究探讨语言模型中不变特征的几何特性及归因方法,提出局部几何框架并验证其在不同模型和层中的有效性。

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2507.12553 2026-04-29 cs.CL cs.AI 81%

Is This Just Fantasy? Language Model Representations Reflect Human Judgments of Event Plausibility

这仅仅是幻想吗?语言模型表示反映了人类对事件可能性的判断

Michael A. Lepori, Jennifer Hu, Ishita Dasgupta, Roma Patel, Thomas Serre, Ellie Pavlick

机构 * Department of Computer Science(计算机科学系) Department of Cognitive Science(认知科学系) Google(谷歌) DeepMind(深度Mind) Brown University(布朗大学) Johns Hopkins University(约翰霍普金斯大学) Department of Cognitive(认知系) Department of Computer Science & Psychological Sciences(计算机科学与心理学科学系)

专题命中 知识编辑与模型理解 :language model(title,abstract);分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文通过分析语言模型的模态差异向量,揭示其在事件可能性判断上的能力,发现模型随着训练步骤和参数量增加,能更准确地区分模态类别,并与人类判断行为相关联。

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2604.24506 2026-04-28 cs.AI cs.LG 81%

MIMIC: A Generative Multimodal Foundation Model for Biomolecules

MIMIC:一种生成式多模态基础模型用于生物分子

Siavash Golkar, Jake Kovalic, Irina Espejo Morales, Samuel Sledzieski, Minhuan Li, Ksenia Sokolova, Geraud Krawezik, Alberto Bietti, Claudia Skok Gibbs, Roman Klypa, Shengwei Xiong, Francois Lanusse, Liam Parker, Kyunghyun Cho, Miles Cranmer, Tom Hehir, Michael McCabe, Lucas Meyer, Rudy Morel, Payel Mukhopadhyay, Mariel Pettee, Helen Qu, Jeff Shen, David Fouhey, Hadi Sotoudeh, Vikram Mulligan, Pilar Cossio, Sonya M. Hanson, Alisha N. Jones, Olga G. Troyanskaya, Shirley Ho

机构 * Polymathic AI Center for Data Science, New York University(多学科人工智能数据科学中心,纽约大学) Polymathic AI Department of Applied Physics, Yale University(多学科人工智能应用物理系,耶鲁大学) Center for Computational Mathematics, Flatiron Institute(计算数学中心,Flatiron研究所) Center for Computational Biology, Flatiron Institute(计算生物学中心,Flatiron研究所) Princeton Precision Health, Princeton University(普林斯顿精准健康,普林斯顿大学) Department of Chemistry, New York University(化学系,纽约大学) Department of Computer Science, Princeton University(计算机科学系,普林斯顿大学) Lewis-Sigler Institute for Integrative Genomics, Princeton University(刘易斯-西格尔整合基因组学研究所,普林斯顿大学) Center for Computational Astrophysics, Flatiron Institute(计算天文学中心,Flatiron研究所) Department of Astrophysical Sciences, Princeton University(天体物理科学系,普林斯顿大学) Department of Physics, New York University(物理学系,纽约大学)

专题命中 知识编辑与模型理解 :foundation model(title,abstract);分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 MIMIC通过多模态生成模型统一生物分子的表示学习、条件预测和受限设计,实现对RNA和蛋白质的先进预测与设计。

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2604.20003 2026-04-23 q-bio.QM cs.AI cs.LG 81%

scpFormer: A Foundation Model for Unified Representation and Integration of the Single-Cell Proteomics

scpFormer:单细胞蛋白质组学的统一表示与整合基础模型

Qifeng Zhou, Lei Yu, Yuzhi Guo, Yuwei Miao, Hehuan Ma, Wenliang Zhong, Lin Xu, Junzhou Huang

机构 * Department of Computer Science and Engineering, The University of Texas at Arlington(德克萨斯理工大学计算机科学与工程系) Quantitative Biomedical Research Center, Department of Health Data Science and Biostatistics, Peter O’Donnell Jr. School of Public Health, University of Texas Southwestern Medical Center(德克萨斯西南医学中心量化生物医学研究中心、健康数据科学与生物统计学系、彼得·奥·donnell Jr. 公共卫生学院)

专题命中 知识编辑与模型理解 :foundation model(title,abstract);分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 scpFormer通过连续序列锚定方法整合单细胞蛋白质组数据,生成竞争性的全局细胞表示,支持大规模批次整合和无监督聚类,并可扩展至bulk-omics任务。

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2509.13281 2026-04-22 cs.AI cs.CL 81%

RepIt: Steering Language Models with Concept-Specific Refusal Vectors

RepIt:通过概念特定拒绝向量引导语言模型

Vincent Siu, Nathan W. Henry, Nicholas Crispino, Yang Liu, Dawn Song, Chenguang Wang

机构 * University of California, Santa Cruz(加州大学圣克鲁兹分校) University of California, Berkeley(加州大学伯克利分校)

专题命中 知识编辑与模型理解 :language model(title,abstract);分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 RepIt通过隔离语言模型激活中的概念特定表示,揭示当前安全评估的漏洞,展示如何利用少量资源实现针对特定概念的拒绝抑制。

Comments ICLR 2026

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2506.24106 2026-04-21 cs.CL cs.AI 81%

On the Predictive Power of Representation Dispersion in Language Models

语言模型中表示分散度的预测能力研究

Yanhong Li, Ming Li, Karen Livescu, Jiawei Zhou

机构 * University of Chicago(芝加哥大学) University of Maryland(马里兰大学) Toyota Technological Institute at Chicago(芝加哥丰田技术研究所) Stony Brook University(史泰福布鲁克大学) Allen Institute for AI(人工智能研究院)

专题命中 知识编辑与模型理解 :language model(title,abstract);分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文探讨了语言模型表示分散度与预测能力的关系,发现分散度越高,困惑度越低,并提出利用分散度进行模型筛选和优化的方法。

Comments ICLR 2026

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2601.05201 2026-04-20 cs.CV cs.AI cs.CL 81%

Mechanisms of Prompt-Induced Hallucination in Vision-Language Models

视觉-语言模型中提示诱导幻觉的机制

William Rudman, Michal Golovanevsky, Dana Arad, Yonatan Belinkov, Ritambhara Singh, Carsten Eickhoff, Kyle Mahowald

机构 * The University of Texas at Austin(德克萨斯大学奥斯汀分校) Brown University(布朗大学) Technion(技术学院) University of Tübingen(图宾根大学) Harvard University(哈佛大学)

专题命中 知识编辑与模型理解 :language model(title,abstract);分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究揭示了视觉-语言模型在提示诱导幻觉中的机制,通过分析三种模型发现特定注意力头可显著减少幻觉现象,揭示了模型对提示的响应差异。

Comments ACL 2026 Main

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2601.09313 2026-04-15 cs.CL cs.AI 81%

Understanding or Memorizing? A Case Study of German Definite Articles in Language Models

理解还是记忆?语言模型中德语定冠词的案例研究

Jonathan Drechsel, Erisa Bytyqi, Steffen Herbold

机构 * Faculty of Computer Science and Mathematics(计算机科学与数学系)

专题命中 知识编辑与模型理解 :language model(title,abstract);分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究探讨语言模型在德语定冠词语法一致性的表现是基于规则还是记忆,通过GRADIEND方法分析性别和格对冠词形式的影响,发现模型依赖记忆关联而非抽象语法规则。

Comments Accepted at ACL 2026

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2604.12377 2026-04-15 cs.CL cs.AI 81%

SCRIPT: A Subcharacter Compositional Representation Injection Module for Korean Pre-Trained Language Models

SCRIPT: 一种用于韩语预训练语言模型的子字符组合表示注入模块

SungHo Kim, Juhyeong Park, Eda Atalay, SangKeun Lee

机构 * Department of Artificial Intelligence, Korea University, Seoul, South Korea(人工智能系,韩国大学,首尔,韩国) Department of Computer Science and Engineering, Korea University, Seoul, South Korea(计算机科学与工程系,韩国大学,首尔,韩国)

专题命中 知识编辑与模型理解 :language model(title,abstract);分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 SCRIPT通过注入子字符组合知识提升韩语PLM的结构粒度,无需修改架构或额外预训练,在多种NLU和NLG任务中提升性能,并改进语法规律和语义连贯性。

Comments Accepted at ACL 2026 Findings

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2604.12033 2026-04-15 cs.CL cs.AI cs.CV 81%

Benchmarking Deflection and Hallucination in Large Vision-Language Models

对大视觉-语言模型中偏移和幻觉的基准测试

Nicholas Moratelli, Christopher Davis, Leonardo F. R. Ribeiro, Bill Byrne, Gonzalo Iglesias

机构 * University of Modena and Reggio Emilia(摩德纳和雷吉奥艾米利亚大学) Amazon AGI(亚马逊人工智能实验室) University of Cambridge(剑桥大学)

专题命中 知识编辑与模型理解 :language model(title,abstract);分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出VLM-DeflectionBench基准,通过2775个样本评估模型在冲突或不足证据下的行为,揭示模型在面对噪声或误导性证据时的偏移能力不足,为可靠的KB-VQA评估提供可扩展的基准。

Comments Accepted to ACL 2026

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2604.07036 2026-04-09 cs.CL cs.LG cs.MA 81%

ReDAct: Uncertainty-Aware Deferral for LLM Agents

ReDAct:基于不确定性的延迟策略用于LLM代理

Dzianis Piatrashyn, Nikita Kotelevskii, Kirill Grishchenkov, Nikita Glazkov, Ivan Nasonov, Ilya Makarov, Timothy Baldwin, Preslav Nakov, Roman Vashurin, Maxim Panov

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence(穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学) Ocapital National University of Science and Technology (NUST) MISIS(国立科技大学(NUST)MISIS) AXXX Ivannikov Institute for System Programming of the Russian Academy of Sciences(俄罗斯科学院伊万尼科夫系统编程研究所) Trusted AI Center, RAS(俄罗斯科学院可信人工智能中心)

专题命中 知识编辑与模型理解 :LLM(title,abstract);分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 本文提出ReDAct方法,通过在LLM代理中引入小规模和大规模模型,利用小模型的低成本和大模型的高可靠性,在不确定时延迟决策,从而在降低推理成本的同时保持决策质量。

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2604.03556 2026-04-07 cs.CV cs.AI cs.CL 81%

Focus Matters: Phase-Aware Suppression for Hallucination in Vision-Language Models

重点至关重要:面向视觉语言模型中幻觉的相位感知抑制

Sohyeon Kim, Sang Yeon Yoon, Kyeongbo Kong

机构 * Pusan National University(釜山大学) Pukyong National University(釜庆大学)

专题命中 知识编辑与模型理解 :language model(title,abstract);分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出一种轻量级干预方法,在视觉编码器的聚焦阶段选择性抑制低关注的token,通过单次前向传递统计信息和DPP保留多样视觉线索,减少幻觉的同时保持caption质量,且推理延迟低。

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