语言大模型 / LLM

VespaSeg: A Resource-Aware Ground-then-Segment Pipeline for Referring Expression Segmentation

VespaSeg：一种用于指代表达分割的资源感知“先定位后分割”流水线

Savindu Dilshan Wickramasinghe

机构 * University of Moratuwa（莫拉图瓦大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：language model(abstract)

AI总结 本文针对指代表达分割中整体式模型部署成本高的问题，提出模块化流水线VespaSeg，采用轻量型视觉-语言模型定位与MobileSAM分割，经适配后在RefCOCO数据集上实现高精度，且内存占用低、推理速度快。

Comments 5 pages, 3 figures. Code and result artifacts: https://github.com/Savidilsh/VespaSeg

VisualRouter: Query-Grounded Visual Sampling for Long Video Understanding

VisualRouter：面向长视频理解的查询驱动视觉采样

Haiyue Zhang, Yi Bin, Xun Jiang, Zeyu Ma, Duo Peng, Guoqing Wang, Yang Yang, Heng Tao Shen

机构 * Tongji University（同济大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：language model(abstract)

AI总结 本文提出无训练即插即用框架VisualRouter，通过将查询分为全局或局部并采用对应采样策略，提升了大型视觉语言模型的长视频理解性能，在多个基准数据集上优于均匀采样及现有无训练方法。

VPR-Evolve: Multi-Agent-Driven Algorithm Evolution for FPGA Place and Route

VPR-Evolve：用于FPGA布局布线的多智能体驱动算法进化

Qihang Wu, Taizun Jafri, Aman Arora, Vidya A. Chhabria

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract)

AI总结 研究针对CAD工具固定算法在不同电路设计效果不佳的问题，提出VPR-Evolve多智能体框架，通过进化VPR源代码优化布局布线。经实验，相比原始VPR和超参数调整基线，该框架在关键路径延迟、布线线长和工具运行时等方面有显著提升。

Memory for Attention: Language-Conditioned Re-Perception with a Vision--Language--Motion Map

注意力的记忆：通过视觉-语言-运动地图进行语言条件下的重新感知

Dibyendu Ghosh

专题命中 长上下文与记忆 ：language model(abstract)

AI总结 研究携带行为注释地图的机器人的规划问题，通过将重新感知视为注意力决策，利用持久地图的记忆实现资源分配优化，在语言条件任务中表现出色，证明地图能指导机器人关注重点，而非空间导航。

Try Once, Then Optimal: De-Redundified Procedure Memory for Cross-Episode Exploration Amortization

一试即优：用于跨情节探索摊销的去冗余过程记忆

Haizhou Ge, Haochen Ouyang, Zhixing Chen, Yufei Jia, Yue Li, Lu Shi, Lei Han, Guyue Zhou, Ruqi Huang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； DISCOVER Robotics（DISCOVER机器人公司） ； Northeast Agricultural University（东北农业大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：language model(abstract)

AI总结 研究如何让机器人避免重复探测隐藏状态物体，提出面向实例的记忆框架IOM，用视觉语言模型实例化，在多任务中减少操纵操作，提升效率且不降低成功率，即使过程错误也能成功。

Comments 8 pages, 3 figures, 3 tables

Agentic CPU-GPU Scheduling for Heterogeneous AI Workloads

用于异构人工智能工作负载的智能CPU-GPU调度

Tianxi Lu, Sherief Reda

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract)

AI总结 研究异构人工智能工作负载的调度问题，提出将设备调度制定为三种选项，识别影响延迟的因素，构建智能调度器，该调度器在多种场景下达到最优映射，精度与经典基线匹配且无需离线训练，性能优于其他策略。

Comments 15 pages, 5 figures

VLN-AVP: Zero-Shot Vision-Language Navigation with Hybrid Long-Short-Term Memory for Autonomous Valet Parking

VLN-AVP：用于自动代客泊车的基于混合长短时记忆的零样本视觉语言导航

Yijian Li, Xiangru Mu, Changze Li, Hantian Shi, Jiyuan Cai, Jia Cai, Xiaoxue Liu, Yajing Sun, Ming Yang, Tong Qin

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Yinwang Intelligent Technology Co., Ltd.（银望智能科技有限公司） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：language model(abstract)

AI总结 研究针对自主代客泊车依赖预建地图限制可扩展性问题，提出VLN-AVP零样本导航框架，结合BEV模型与VLM，引入混合记忆系统，构建数据集和基准，实验证明该方法在模拟和实际车辆实验中均有良好效果，提升了成功率。

Memory-Supported Synergistic Adaptation for Training-Free Test-Time Medical Image Segmentation

用于无训练测试时医学图像分割的内存支持协同适应

Lingrui Li, Nan Pu, Dong Zhao, Wenjing Li, Andrew P French, Zhun Zhong, Xin Chen

机构 * School of Computer Science, University of Nottingham（诺丁汉大学计算机科学学院） ； School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology（合肥工业大学计算机科学与信息工程学院） ； Information Systems Technology and Design Pillar, Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学信息系统技术与设计支柱） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：language model(abstract)

AI总结 研究针对医学图像分割中测试时适应的挑战，提出内存支持协同适应（MSSA）框架，不更新模型参数，通过构建在线内存、文本引导语义先验及跨图像结构对齐实现稳健适应，实验证明其优于现有方法。

Comments 18 pages, ECCV 2026

HyperDCM: Dynamic Cluster Memory Replay in Hyperbolic Space for Continual Robotic Navigation Across Scenes

HyperDCM：用于跨场景连续机器人导航的双曲空间动态集群记忆回放

Zhengfei Lu, Jian Yang, Muyu Wang, Shaowen Chen, Jinpeng Mi, Ke Li, Xiong You, Qi Wu, Xuan Tang, Xian Wei

机构 * Software Engineering Institute, East China Normal University（华东师范大学软件工程学院） ； School of Geospatial Information, Information Engineering University（信息工程大学地理空间信息学院） ； University of Shanghai for Science and Technology（上海理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：language model(abstract)

AI总结 针对视觉导航持续学习难题，提出HyperDCM，通过场景图建模和记忆回放增强导航。利用视觉语言模型提取三元组，经R-GCN编码投影到双曲空间，采用动态聚类等策略。实验证明其在保留导航能力和泛化性上优于基线。

SkillNav: Score-Level Skill Intervention for Zero-Shot Object Goal Navigation

SkillNav：用于零样本对象目标导航的分数级技能干预

Ruijie Sang, Yiqun Duan, Pinhan Fu, Ruilin Wang, Wei Sui, Xianda Guo

机构 * D-Robotics（D-机器人公司） ； HAI Center, University of Technology Sydney（悉尼科技大学HAI中心） ； School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机科学学院） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：language model(abstract)

AI总结 研究针对VLM智能体零样本对象目标导航存在的问题，提出SkillNav框架，通过分层技能设计及双表示设计，无需训练，在多个数据集上提升成功率，建立新最优成绩。

[AAFLOW+] Stateful Operator Abstraction with Zero-Copy Distributed KV Cache Orchestration for Multi-Agent Workflows

[AAFLOW+] 用于多智能体工作流的具有零拷贝分布式键值缓存编排的有状态算子抽象

Arup Kumar Sarker, Alexander James Halpern, Mills Staylor, Aymen Alsaadi, Gregor von Laszewski, Yue Cheng, Shantenu Jha, Geoffrey Fox

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract)

AI总结 研究多智能体语言模型系统文本中心问题，提出AAFLOW+扩展，构建通信感知图并提供多种算子，实现零拷贝执行，通过分析成本模型验证，大幅降低TTFT、计算成本、键值内存并提高吞吐量，提升多智能体系统效率

Comments 21 pages, 10 Figures, 12 Tables

REBASE: Reference-Background Subspace Elimination for Training-Free In-Context Segmentation

REBASE：用于无训练上下文分割的参考背景子空间消除

Mantha Sai Gopal, Jaison Saji Chacko, Harsh Nandwana, Sandesh Hegde, Debarshi Banerjee, Uma Mahesh

机构 * CamCom Technologies Private Limited（卡姆康技术私人有限公司） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：foundation model(abstract)

AI总结 研究无训练上下文分割问题，提出REBASE框架，通过识别参考图像低秩背景特征子空间并投影特征，结合相似性加权最远点采样等生成正点提示，在多个数据集上取得无训练方法新成果，有效提升一次性定位效果。

Conversational Retrieval and On-the-Fly Knowledge Modeling of Historical Penitentiary Repression Records

历史监狱镇压记录的对话检索与实时知识建模

Paula Font Solà, Adrià Molina Rodríguez, Josep Lladós

专题命中 长上下文与记忆 ：language model(abstract)

AI总结 针对历史数字图书馆管理，提出支持实时知识建模的文档分析系统，通过图结构存储事实，经专业交互实现跨源检索，可处理复杂查询，生成更丰富全面信息。

Comments Accepted at ICDAR2026

ArchEval: Measuring AI Agents as Computer Architects

ArchEval：将人工智能代理作为计算机架构师进行评估

Chenyu Wang, Zishen Wan, Jeffrey Ma, Shvetank Prakash, Zhenting Qi, Haebin Do, Andy Cheng, Arya Tschand, Jiahe Shi, Yilun Du, Vijay Janapa Reddi

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract)

AI总结 介绍用于评估大语言模型代理在计算机架构设计与优化方面的ArchEval基准和平台，含20个挑战及8个模拟器，通过不同设置运行，报告性能并记录轨迹，揭示当前代理的优缺点及后续所需能力。

When Not to Write Memory: Governing False Promotion from Correlated Agent Traces

何时不写入内存：管理来自相关代理痕迹的错误推广

Yijiashun Qi, Xiang Xu, Yuxuan Li

专题命中 长上下文与记忆 ：language agent(abstract)

AI总结 研究语言代理从执行痕迹写入可复用内存时何时应拒绝写入的问题，引入GovMem策略，通过估计依赖感知支持等进行决策，在测试中能减少错误推广。

Comments accepted by mlise 2026

HyFL-CLIP: Hyperbolic Fine-Tuning of CLIP for Robust Long-Context Understanding

HyFL-CLIP: 用于鲁棒长上下文理解的CLIP双曲微调

Ji Ha Jang, Hayeon Kim, Chulwon Lee, Junghun James Kim, Se Young Chun

机构 * Dept. of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； IPAI ； INMC & AIIS（智能计算与人工智能研究所） ； Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：pretraining(abstract)

AI总结 提出HyFL-CLIP，通过双曲空间微调CLIP，利用跨流形相似性蒸馏和爱因斯坦中点聚合建模层次蕴含关系，提升长上下文理解鲁棒性，在文本扰动下长文本跨模态检索提升高达19.5%。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project page: https://janeyeon.github.io/hyflclip

Memory Retrieval in Visuomotor Policies for Long-Horizon Robot Control

视觉运动策略中的记忆检索用于长期机器人控制

Rutav Shah, Yisu Li, Femi Bello, Yuke Zhu, Roberto Martín-Martín

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：language model(abstract)

AI总结 提出HALO策略，通过注意力记忆检索机制和视觉语言模型先验蒸馏，解决长期控制中的虚假相关和记忆误差累积问题，实现从长达8分钟历史中检索任务相关信息。

Comments 16 pages, 5 tables, 8 figures

VL-MemKnG: Hybrid Memory with a Spatio-Temporal Knowledge Graph for Question Answering over Long Egocentric Navigation Trajectories

VL-MemKnG：结合时空知识图谱的混合记忆用于长程自我中心导航轨迹问答

Svetlana Lukina, Mohamad Al Mdfaa, Gloria Haro, Sergey Zagoruyko, Gonzalo Ferrer

机构 * Mobile Robotics Laboratory, Artificial Intelligence Center（移动机器人实验室，人工智能中心） ； Skoltech（斯科尔科沃科学技术学院） ； Intelligent Multimodal Vision Analysis Group, Department of Engineering, Universitat Pompeu Fabra（智能多模态视觉分析组，工程系，庞培法布拉大学） ； Independent Researcher（独立研究员） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：language model(abstract)

AI总结 提出VL-MemKnG混合记忆框架，结合时空知识图谱与片段级上下文记忆，通过混合检索推理模块提升长程自我中心视频导航问答的准确性和效率。

Scaling Short-Term Memory of Visuomotor Policies for Long-Horizon Tasks

面向长时任务的视觉运动策略短期记忆扩展

Rutav Shah, Rajat Kumar Jenamani, Xiaohan Zhang, Lingfeng Sun, Roberto Martín-Martín, Yuke Zhu, Deva Ramanan, Karl Schmeckpeper

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Toyota Research Institute（丰田研究院） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：pretraining(abstract)

AI总结 提出PRISM架构，通过门控注意力与层次化压缩扩展视觉运动策略的短期记忆至两分钟，在ReMemBench基准上超越现有方法5%-12%。

Comments 14 pages, 9 Figures, 8 Tables

AnyGoal: Vision-Language Guided Multi-Agent Exploration for Training-Free Lifelong Navigation

AnyGoal: 视觉-语言引导的多智能体探索实现免训练终身导航

MoniJesu James, Marcelino Julio Fernando, Miguel Altamirano Cabrera, Dzmitry Tsetserukou

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

专题命中 长上下文与记忆 ：language model(abstract)

AI总结 提出AnyGoal，一种免训练多机器人架构，利用视觉-语言模型（VLM）驱动前沿探索，通过共享2D高斯贝叶斯价值图（BVM）协调智能体，实现终身证据积累，在GOAT-Bench上达到52.4%子任务成功率，优于模块化方法27.7个百分点。

Comments 17 pages, 3 figures

Small, Free, and Effective: Orchestrating Open-Weight Small Language Models to Outperform Single LLM for Malware Analysis

小巧、免费且高效：编排开放权重的小型语言模型以在恶意软件分析中超越单个大语言模型

Adel ElZemity, Shujun Li, Budi Arief

专题命中 推理与问题求解 ：SLM(summary_cn,abstract)；LLM(title,abstract)；language model(title,abstract)；small language model(title,abstract)

AI总结 研究恶意软件分析中，小型语言模型编排集成能否超越单个大语言模型。通过测试多种模型建立基线，设计评估四种编排架构，其中混合系统表现出色，总体准确率超专业和前沿基线，证明基于证据的编排可提升SLM性能。

Comments To appear in Proceedings of the 29th International Symposium on Research in Attacks, Intrusions, and Defenses (RAID)

Comparing BERT Sentence-Pair Classification and Few-Shot LLM Prompting for Detecting Threat and Solution Framing in German Climate News

比较BERT句子对分类与少样本LLM提示在检测德国气候新闻中的威胁和解决方案框架

Raven Adam, David Maier, Marie Kogler

机构 * University of Graz（格拉茨大学） ； Technical University of Graz（格拉茨技术大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)；prompting(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 针对德语气候新闻句子级框架检测，比较了微调BERT（句子对分类）与少样本LLM提示（Llama 4）方法，BERT在F1上达到0.83，优于LLM的0.78。

Comments 15 pages

Age of LLM: A Strategic 1v1 Benchmark for Reasoning, Diplomacy and Reliability of Large Language Models under Fog of War

LLM时代：战争迷雾下大型语言模型的推理、外交与可靠性的战略1v1基准测试

Arnaud Ricci

机构 * Independent researcher, Switzerland（瑞士独立研究员） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)；large language model(title)；language model(title)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出Age of LLM基准，在13x7网格上让两个LLM进行1v1对战，包含战争迷雾、完全外交和严格JSON格式可靠性维度，通过54场比赛评估15个推理模型，发现核冲刺主导、外交频繁但极少达成、非法动作反映信念追踪，并初步关联可靠性与获胜。

Comments 25 pages including appendices, 8 figures, 4 tables; appendices include verbatim system prompt and engine resolution pseudocode. All correlations reported with p-values, 95% bootstrap confidence intervals and Spearman's rho; includes a Steiger test and Bradley-Terry fit

LLM can Read Spectrogram: Encoder-free Speech-Language Modeling

LLM 能读频谱图：无编码器的语音语言建模

Ruchao Fan, Yiming Wang, Yuxuan Hu, Bo Ren, Yufei Xia, Xiaofei Wang, Yao Qian, Shujie Liu, Jinyu Li

机构 * Microsoft, USA（微软公司，美国） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)；language model(title,abstract)；large language model(abstract)

AI总结 提出 Mel-LLM，一种无需专用语音编码器、直接将梅尔频谱图补丁通过线性投影输入 LLM 的架构，在 ASR 和 TTS 任务上验证了其可行性，ASR 性能与有编码器方案相当，TTS 初步可行。

Using Probabilistic Programs to Train Inductive Reasoning in Large Language Models

使用概率程序训练大型语言模型的归纳推理

Liyi Zhang, Akshay K. Jagadish, Brenden M. Lake, Thomas L. Griffiths

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Princeton AI Lab（普林斯顿人工智能实验室） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；post-training(abstract)

AI总结 提出基于程序的后验训练（PPT）方法，利用LLM生成概率程序场景，通过推理产生分布目标，微调模型以提升归纳推理准确性、与人类判断的一致性及校准能力。

Comments 20 pages, 5 figures

LLM as Forecasting Planner: Training-Free Text Conditioning for Time-Series Foundation Models

大语言模型作为预测规划器：时间序列基础模型的免训练文本条件设定

Huu Hiep Nguyen, Dung Nguyen, Minh Hoang Nguyen, Dai Do, Hung Le

机构 * Deakin University（迪肯大学） ； Applied Artificial Intelligence Initiative（应用人工智能倡议） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,summary_cn)；foundation model(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 研究文本条件时间序列预测问题，核心方法是将预测设为TSFM生成轨迹上的规划问题，以冻结TSFM为模拟器、LLM为策略和价值函数，实例化\rc{}框架，主要贡献是通过实验证明该框架能带来持续改进。

Towards Long-Horizon Vessel Trajectory and Destination Forecasting with Reasoning Large Language Models

面向长时域船舶轨迹与目的地预测的推理型大语言模型

Hongwei Wang, Miao Zhou, Fengde Wang, Yuting Wang, Jiewen Yu, Jun-Yan He, Bohao Qu, Wanbing Zhang, Xiuju Fu, Qing Guo, Zipei Fan, Yingying Xing, Yi Yuan

机构 * Institute of High Performance Computing (IHPC), A*STAR, Singapore（新加坡科技研究局高性能计算研究所） ； The Key Laboratory of Road and Traffic Engineering, Ministry of Education, Tongji University（同济大学道路与交通工程教育部重点实验室） ； Meituan Inc., Shenzhen, China（美团（深圳）） ； Centre for Frontier AI Research (CFAR), A*STAR, Singapore（新加坡科技研究局前沿人工智能研究中心） ； Nankai University（南开大学） ； School of Artificial Intelligence, Jilin University（吉林大学人工智能学院） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；post-training(abstract)

AI总结 提出基于可验证奖励强化学习（RLVR）的Maritime LLM后训练框架，将轨迹转化为语义文本，通过物理有效性约束和层次匹配提升长时域（30天）预测精度，4B模型表现最优。

Comments The IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC) 2026, Naples, Italy

An Agentic Generative Large Language Model for Treatment Planning of Colorectal Cancer

用于结直肠癌治疗规划的智能体生成式大语言模型

Mengxian Lyu, Cheng Peng, Tim Jang, Ang Li, Mengyuan Zhang, Ziyi Chen, Leighton Elliott, Tianshi Liu, Lidice Galindo, Chiranjeevi Sainatham, Oscar F. Borja-Montes, Kaleb E. Smith, Ying Zhang, Lichao Sun, Jiang Bian, Gloria Lipori, Duane A. Mitchell, Elizabeth A. Shenkman, Yi Guo, Thomas J. George, Yonghui Wu

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；post-training(abstract)

AI总结 本研究提出智能体生成式大语言模型GatorOnco，经大规模生物医学文本训练与领域适配，在结直肠癌治疗规划的临床评估中性能优于开源LLM，达到专家级水平，可缩小生成式AI在高风险诊疗规划领域的应用差距。

Agentic Large Language Models for Automated Structural Analysis of 3D Frame Systems

用于三维框架系统自动化结构分析的主体化大型语言模型

Ziheng Geng, Ian Franklin, Santiago Martinez, Jiachen Liu, Yunhe Zhao, Minghui Cheng

机构 * Department of Civil and Architectural Engineering, University of Miami（迈阿密大学土木与建筑工程系） ； School of Architecture, University of Miami（迈阿密大学建筑学院） ； HBC Engineering Company（HBC工程公司） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of Miami（迈阿密大学电气与计算机工程系） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；foundation model(abstract)

AI总结 提出一种主体化LLM框架，通过投影表示和智能体流水线实现从自然语言输入到3D框架的自动化结构分析，平均准确率达90%。

LLM-as-an-Investigator: Evidence-First Reasoning for Robust Interactive Problem Diagnosis

LLM作为调查员：基于证据优先的鲁棒交互式问题诊断

Fabrizio Marozzo, Pietro Liò

机构 * University of Calabria（卡拉布里亚大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；prompting(abstract)

AI总结 提出证据优先的AI方法LLM-as-an-Investigator，通过估计问题歧义、生成假设、提问澄清并更新概率，避免过早接受用户假设，提升诊断准确性。