语言大模型 / LLM

Teaching LLMs Program Semantics via Symbolic Execution Traces

通过符号执行轨迹教学LLM程序语义

Jonas Bayer, Stefan Zetzsche, Olivier Bouissou, Remi Delmas, Michael Tautschnig, Soonho Kong

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； Amazon Web Services（亚马逊网络服务） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(title_cn,summary_cn)；pretraining(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文通过符号执行轨迹训练提升LLM对程序语义的理解，发现结合推理的训练显著提升了漏洞检测能力，且在不同属性类型上均有效。

Backdoor Unlearning Generalization: A Path Toward the Removal of Unknown Triggers in LLMs

后门遗忘泛化：走向移除大语言模型中未知触发器的路径

Lisa Bouger, Théo Lasnier, Philippe Loubet Moundi, Yannick Teglia, Djamé Seddah

机构 * Inria Paris（法国巴黎国家信息与自动化研究所） ； Sorbonne Université（索邦大学） ； Thales CDI（泰雷兹CDI） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；pretraining(abstract)

AI总结 本文通过实验证明，针对单个后门的遗忘训练可以泛化抑制其他未明确针对的后门，并引入交叉激活偏移距离量化不同训练引起的模型变化，为利用可控后门移除未知后门提供新方向。

Comments 22 pages, 28 figures

Denoise First, Orthogonalize Later: Understanding Momentum in Muon via Spectral Filtering

先降噪，后正交：通过谱滤波理解Muon中的动量

Xianliang Li, Zihan Zhang, Weiyang Liu, Han Bao

机构 * The Institute of Statistical Mathematics（统计数学研究所） ； The Graduate Institute for Advanced Studies, SOKENDAI（SOKENDAI高级研究院） ； National Institute of Informatics（国家信息研究所） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Tohoku University（东北大学） ； RIKEN AIP（理化学研究所AIP） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；pretraining(abstract)

AI总结 本文通过谱滤波理论证明Muon优化器中的动量能抑制梯度扰动、扩大谱间隙，从而稳定正交化步骤，并证明先动量后正交化比相反顺序或去除动量更优。

Semantic Retrieval for Product Search in E-Commerce

电子商务产品搜索中的语义检索

Nikhil Kothari, Saksham Samdani, Ritam Mallick, Praveen Gupta, Ankit Vijay, Surender Kumar

机构 * Flipkart, India（印度Flipkart） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(summary_cn,abstract)；preference optimization(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对电商搜索中短、嘈杂、口语化查询和细粒度属性区分问题，提出一种基于Siamese LLM双编码器的两阶段训练方法，通过对比学习和偏好优化实现精确匹配与排序。

From Unfamiliar to Familiar: Detecting Pre-training Data via Gradient Deviations in Large Language Models

从陌生到熟悉：通过梯度偏差检测大型语言模型中的预训练数据

Ruiqi Zhang, Lingxiang Wang, Hainan Zhang, Zhiming Zheng, Yanyan Lan

机构 * Beijing Advanced Innovation Center for Future Blockchain and Privacy Computing, Beihang University（北京未来区块链与隐私计算先进创新中心，北京航空航天大学） ； School of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能学院） ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：large language model(title)；language model(title)；分类 cs.CL

AI总结 提出GDS方法，通过分析目标样本的梯度偏差分数（包括更新幅度、位置和神经元激活集中度）来区分预训练成员与非成员数据，实现高效且跨数据集迁移的预训练数据检测。

Comments 17 pages, 8 figures

Where Does Warm-Up Come From? Adaptive Scheduling for Norm-Constrained Optimizers

自适应调度机制：规范约束优化器中的暖启动来源

Artem Riabinin, Andrey Veprikov, Arman Bolatov, Martin Takáč, Aleksandr Beznosikov

机构 * Basic Research of Artificial Intelligence Laboratory（人工智能基础研究实验室） ； Federated Learning Problems Laboratory（联邦学习问题实验室） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Innopolis University（因诺普里斯大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；pretraining(abstract)

AI总结 本文研究了规范约束优化器的自适应学习率调度，提出了一种通用平滑性假设，证明了在优化轨迹中局部曲率随次优间隙减小，从而自然产生暖启动而非人工设定。

Comments 30 pages, 8 figures, 5 tables

Model-Aware Tokenizer Transfer

模型感知的分词迁移

Mykola Haltiuk, Aleksander Smywinski-Pohl

机构 * Faculty of Computer Science AGH University of Krakow（克拉科夫AGH大学计算机科学学院） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(summary_cn,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出MATT方法，通过整合模型内部信息提升分词迁移效果，实验表明其在多语言LLM中能有效恢复模型性能。

Automatic Correction of Writing Anomalies in Hausa Texts

Hausa 文本中书写异常的自动纠正

Ahmad Mustapha Wali, Sergiu Nisioi

机构 * Human Language Technologies Research Center（人类语言技术研究中心） ； Faculty of Mathematics and Computer Science（数学与计算机科学学院） ； University of Bucharest（布加勒斯特大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(abstract,abstract_cn)；language model(abstract)；pretraining(abstract)；prompting(abstract)

AI总结 本文提出通过微调变压器模型自动纠正 Hausa 文本中的书写异常，构建了大规模噪声-清洁句子对数据集，并展示了 M2M100 等模型在提升下游任务中的效果。

Comments Accepted at ACL2026

Composition-RL: Compose Your Verifiable Prompts for Reinforcement Learning of Large Language Models

Composition-RL：为大型语言模型的强化学习编纂可验证提示

Xin Xu, Clive Bai, Kai Yang, Tianhao Chen, Yangkun Chen, Weijie Liu, Hao Chen, Yang Wang, Saiyong Yang, Can Yang

机构 * The Hong Kong University of Science（香港科学与技术大学） ； HY, Tencent（HY，腾讯） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：large language model(title)；language model(title)；分类 cs.CL

AI总结 Composition-RL通过自动组合多个问题生成新可验证问题，提升有限提示的利用效率，实验表明其能提升推理能力并支持跨领域强化学习。

Contrastive Analysis of Linguistic Representations in Large Language Model Outputs through Structured Synthetic Data Generation and Abstracted N-gram Associations

通过结构化合成数据生成和抽象n-gram关联对大规模语言模型输出中的语言表示进行对比分析

S. A. Desimone, L. Alonso Alemany

机构 * Universidad Nacional de Córdoba（国家科罗纳大学） ； CONICET 纠错

专题命中 预训练与数据 ：large language model(title)；language model(title)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出一种通过对比合成文本生成和统计分析发现不同社会群体关联语言和论述模式的方法，重点在于识别细微的偏见表达而非预定义词汇列表诊断偏见，利用上下文数据进行分析。

Right at My Level: A Unified Multilingual Framework for Proficiency-Aware Text Simplification

就在我的水平上：一种统一的多语言框架，用于面向能力的文本简化

Jinhong Jeong, Junghun Park, Youngjae Yu

机构 * Yonsei University（延世大学） ； Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；prompting(abstract)

AI总结 本文提出Re-RIGHT框架，通过强化学习实现无需平行语料的多语言文本简化，提升目标水平的词汇覆盖和语义保持。

Comments Accepted to ACL 2026

Generative AI & Fictionality: How Novels Power Large Language Models

生成AI与虚构性：小说如何赋能大语言模型

Edwin Roland, Richard Jean So

机构 * School of Information Science University of Illinois Urbana-Champaign（信息科学学院伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Department of English Duke University（英语系杜克大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：large language model(title)；language model(title)；分类 cs.CL

AI总结 研究探讨小说如何影响生成AI，发现LLMs利用小说属性并产生新社交回应，强调计算训练数据的重要性。

HumanLLM: Towards Personalized Understanding and Simulation of Human Nature

HumanLLM: 向个性化理解与模拟人类本质迈进

Yuxuan Lei, Tianfu Wang, Jianxun Lian, Zhengyu Hu, Defu Lian, Xing Xie

机构 * University of Science and Technology of China（科学技术大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；foundation model(abstract)

AI总结 HumanLLM通过构建大规模用户数据集和多阶段训练流程，实现了对个体认知与行为的个性化模拟，提升了社会智能和个性化应用的效果。

Comments 12 pages, 5 figures, 7 tables, to be published in KDD 2026

Verification-Guided Context Optimization for Tool Calling via Hierarchical LLMs-as-Editors

通过分层大语言模型作为编辑器进行工具调用的验证引导上下文优化

Henger Li, Shuangjie You, Flavio Di Palo, Yiyue Qian, Ayush Jain

专题命中 预训练与数据 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；pretraining(abstract)

AI总结 通过分层LLM作为编辑器，验证引导上下文优化提升工具调用的准确性和泛化能力。

Comments Accepted by AAAI 2026 Workshop on Agentic AI Benchmarks and Applications for Enterprise Tasks

Massively Multilingual Adaptation of Large Language Models Using Bilingual Translation Data

利用双语翻译数据进行大规模多语言大语言模型适应

Shaoxiong Ji, Zihao Li, Jaakko Paavola, Hengyu Luo, Jörg Tiedemann

专题命中 预训练与数据 ：large language model(title)；language model(title)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出利用双语翻译数据提升大规模多语言大语言模型在500种语言上的适应性能，通过构建MaLA语料库和开发EMMA-500模型，验证了双语数据对语言迁移和低资源语言性能的积极影响。

Comments EMMA-500 Gen 2; refer to Gen 1 in arXiv:2409.17892

Omni-Mol: Multitask Molecular Model for Any-to-any Modalities

Chengxin Hu, Hao Li, Yihe Yuan, Zezheng Song, Chenyang Zhao, Haixin Wang

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Maryland, College Park（马里兰大学 College Park 分校） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；instruction tuning(abstract)

Comments 44 pages, 9 figures, 13 tables, paper accepted by NeurIPS 2025

Irony Detection in Urdu Text: A Comparative Study Using Machine Learning Models and Large Language Models

Fiaz Ahmad, Nisar Hussain, Amna Qasim, Momina Hafeez, Muhammad Usman Grigori Sidorov, Alexander Gelbukh

专题命中 预训练与数据 ：large language model(title)；language model(title)；分类 cs.CL

Comments 5 pages, 3 figuers

Gamma Mixture Modeling for Cosine Similarity in Small Language Models

Kevin Player

专题命中 预训练与数据 ：language model(title)；small language model(title)；分类 cs.LG

Comments 16 pages, 8 figures

Scaling Laws for Optimal Data Mixtures

Mustafa Shukor, Louis Bethune, Dan Busbridge, David Grangier, Enrico Fini, Alaaeldin El-Nouby, Pierre Ablin

机构 * Sorbonne University（索邦大学） ； Apple（苹果公司） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；foundation model(abstract)

A Retail-Corpus for Aspect-Based Sentiment Analysis with Large Language Models

Oleg Silcenco, Marcos R. Machad, Wallace C. Ugulino, Daniel Braun

机构 * University of Twente（特文特大学） ； Marburg University（马尔堡大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：large language model(title)；language model(title)；分类 cs.CL

Comments Accepted at ICNLSP 2025

Cracks in The Stack: Hidden Vulnerabilities and Licensing Risks in LLM Pre-Training Datasets

Mahmoud Jahanshahi, Audris Mockus

机构 * Department of Electrical Engineering and Computer Science（电气工程与计算机科学系） ； University of Tennessee, Knoxville, USA（田纳西大学，基洛纳分校） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(title)；large language model(abstract,comments)；language model(abstract,comments)；分类 cs.AI

Comments Accepted in the Second International Workshop on Large Language Models for Code (LLM4Code 2025)

Improving Fairness of Large Language Models in Multi-document Summarization

Haoyuan Li, Rui Zhang, Snigdha Chaturvedi

机构 * University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：large language model(title)；language model(title)；分类 cs.CL

Comments Accepted to ACL 2025 main

Towards Pretraining Robust ASR Foundation Model with Acoustic-Aware Data Augmentation

Dancheng Liu, Amir Nassereldine, Chenhui Xu, Jinjun Xiong

机构 * University at Buffalo（布法罗大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：foundation model(title)；pretraining(title)；分类 cs.CL

Comments in submission

Multimodal RAG-driven Anomaly Detection and Classification in Laser Powder Bed Fusion using Large Language Models

Kiarash Naghavi Khanghah, Zhiling Chen, Lela Romeo, Qian Yang, Rajiv Malhotra, Farhad Imani, Hongyi Xu

专题命中 预训练与数据 ：large language model(title)；language model(title)；分类 cs.AI

Comments ASME 2025 International Design Engineering Technical Conferences and Computers and Information in Engineering Conference IDETC/CIE2025, August 17-20, 2025, Anaheim, CA (IDETC2025-168615)

Beyond Single-Task: Robust Multi-Task Length Generalization for LLMs

Yi Hu, Shijia Kang, Haotong Yang, Haotian Xu, Muhan Zhang

专题命中 预训练与数据 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；pretraining(abstract)；post-training(abstract)

Assessing how hyperparameters impact Large Language Models' sarcasm detection performance

Montgomery Gole, Andriy Miranskyy

专题命中 预训练与数据 ：large language model(title)；language model(title)；分类 cs.CL

Comments arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2312.04642

ChocoLlama: Lessons Learned From Teaching Llamas Dutch

Matthieu Meeus, Anthony Rathé, François Remy, Pieter Delobelle, Jens-Joris Decorte, Thomas Demeester

专题命中 预训练与数据 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；foundation model(abstract)

Do Multilingual Large Language Models Mitigate Stereotype Bias?

Shangrui Nie, Michael Fromm, Charles Welch, Rebekka Görge, Akbar Karimi, Joan Plepi, Nazia Afsan Mowmita, Nicolas Flores-Herr, Mehdi Ali, Lucie Flek

专题命中 预训练与数据 ：large language model(title)；language model(title)；分类 cs.CL

Comments 19 pages, 8 figures, C3NLP 2024

Improving Text Embeddings with Large Language Models

Liang Wang, Nan Yang, Xiaolong Huang, Linjun Yang, Rangan Majumder, Furu Wei

专题命中 预训练与数据 ：large language model(title)；language model(title)；分类 cs.CL

Comments Accepted by ACL 2024

LLaMA Pro: Progressive LLaMA with Block Expansion

Chengyue Wu, Yukang Gan, Yixiao Ge, Zeyu Lu, Jiahao Wang, Ye Feng, Ying Shan, Ping Luo

专题命中 预训练与数据 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；foundation model(abstract)；pretraining(abstract)

Comments Accepted by ACL 2024, Main Conference