语言大模型 / LLM

Do Language Models Pass the Bechdel Test? Auditing Gender Biases in LLM-Generated Screenplays

语言模型能否通过贝克德尔测试？审计LLM生成剧本中的性别偏见

Megha N. Govindu, Stephanie T. Wang, Sorelle A. Friedler, Danaé Metaxa

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(title,title_cn)；language model(title,abstract)；large language model(abstract)

AI总结 通过自动化贝克德尔测试和社会网络分析，审计GPT-5、Gemini 3 Pro和Claude Sonnet 4.5生成的剧本，发现人类剧本更易通过测试，但LLM剧本在某些网络指标上偏见更少。

From Texts to Scores: Tracing the Emergence of Essay Quality Representations in Large Language Models

从文本到分数：追踪大型语言模型中作文质量表征的出现

Jiaxu Zuo, Mu You, Kaixin Lan, Tao Fang, Yujia Huo, Henghua Shen, Lidia S. Chao, Derek F. Wong

机构 * NLP2 CT Lab, Department of Computer and Information Science, University of Macau（澳门大学计算机与信息科学系NLP2 CT实验室） ； Institute of International Language Services Studies, Macau Millennium College（澳门 millennium 学院国际语言服务研究学院） ； School of Data Science and Information Engineering, Guizhou Minzu University（贵州民族大学数据科学与信息工程学院） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；prompting(abstract)

AI总结 通过线性探测等方法分析8个LLM在三个数据集上的隐藏表征，发现作文质量信息以线性可解码形式存在，并识别出与分数相关的神经元，揭示了LLM评分的内在机制。

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Demographic Prompting at Scale: When More Attributes Hurt LLM--Human Agreement

大规模人口统计学提示：当更多属性损害大语言模型与人类的一致性时

Mahammed Kamruzzaman, Shrabon Kumar Das, Gene Louis Kim

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(title,summary_cn)；prompting(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 研究人口统计学属性作提示线索对LLM预测与人类注释一致性的影响，通过五个开源LLM在五个任务中实验，发现一致性与属性数量有关，受属性可学习性等因素影响，表明人口统计学提示效用依赖上下文。

TokenScope: Token-Level Explainability and Interpretability for Code-Oriented Tasks in Large Language Models

TokenScope: 面向大型语言模型中代码任务的令牌级可解释性与解释性

Amirreza Esmaeili, Fatemeh Fard

机构 * University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 提出TokenScope工具，通过令牌级指标、注意力模式和抽象语法树聚合，实现解码时信号与结构分析的统一，支持交互式令牌替换和反事实分支，以系统研究LLM在代码生成中的行为。

Uncertainty Decomposition for Clarification Seeking in LLM Agents

LLM代理中寻求澄清的不确定性分解

Gregory Matsnev

机构 * AI Talent Hub, ITMO University（AI Talent Hub, ITMO大学） 纠错

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

AI总结 提出一种基于提示的不确定性分解方法，将行动置信度与请求不确定性分离，使代理能在任务规范模糊时主动寻求澄清，在五个LLM骨干上平均澄清F1提升36%-73%。

Comments 26 pages, 8 figures. Source code: https://github.com/PE51K/udcs-in-llm-agents

Chemically Meaningful Textualization Enables Explainable Validation of Metal-Organic Frameworks by Large Language Models

具有化学意义的文本化方法可通过大语言模型实现金属有机框架的可解释性验证

Guobin Zhao, Xiao-Yan Li

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

AI总结 本研究提出将晶体学信息转换为具有化学意义的文本的方法，微调LLM（基于mof2text）可实现MOF结构的可解释性验证，性能与图模型相当，还能生成错误诊断依据。

The Origins of Stochasticity: Comprehensive Investigations on Uncertainty Quantification for Large Language Models

随机性的起源：大型语言模型不确定性量化的综合研究

Xiang-Jun Ou, Shuang Liang, Xin-Yu Hu, Rong-Hao Huang, Jing Wang, Shao-Qun Zhang

机构 * National Key Laboratory for Novel Software Technology（新型软件技术国家重点实验室） ； School of Intelligent Science and Technology（智能科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 提出细粒度不确定性分类法，将LLM不确定性归因于输入、参数、标记和解码过程，并评估21种UQ方法，发现基于共识的方法（Deg和EigV）表现最佳，且模型规模与不确定性负相关。

Scenario-based Probing and Steering Cultural Values in Large Language Models--Extended Version

基于场景的大型语言模型文化价值观探测与引导——扩展版

Trung Duc Anh Dang, Tung Kieu, Sarah Masud

机构 * University of Copenhagen（哥本哈根大学） ； Aalborg University（奥尔堡大学） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(summary_cn,abstract_cn)；prompting(abstract)

AI总结 提出基于场景的行为困境方法，通过令牌级概率和激活引导探测并调整LLM在英格尔哈特-韦尔泽尔文化轴上的潜在价值观，发现不同文化维度的引导存在耦合效应。

Comments 18 pages

Analyzing the Correlation Between Hallucinations and Knowledge Conflicts in Large Language Models

分析大型语言模型中幻觉与知识冲突之间的相关性

Lucrezia Laraspata, Giovanna Castellano, Gennaro Vessio

机构 * University of Bari Aldo Moro（巴里阿尔多莫罗大学） 纠错

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

AI总结 通过探针技术分析LLM内部表示，发现幻觉激活模式不能完全归因于知识冲突，但探针可提升模型可解释性。

Tiny Enough to Break In: Agentic Remote Access Trojans Powered by Small Language Models

小到足以突破：由小型语言模型驱动的智能体远程访问木马

Yuhan You, Suhas Adavelly, Victoria Lovelace, Cameron Berryman, Joel Sadler, Daniel Graham

专题命中 知识编辑与模型理解 ：SLM(summary_cn,abstract)；language model(title,abstract)；small language model(title,abstract)

AI总结 该研究提出由小型语言模型（SLM）驱动的智能体远程访问木马（agentic RAT），经实验验证其架构可行，虽操作可靠性不足，但预示着AI驱动自主网络威胁的近现实风险。

Comments 6 pages, 5 figures, 1 table. Formatted in Springer LNCS style

Mitigating Package Hallucinations in Large Language Models via Model Editing

通过模型编辑缓解大型语言模型中的包幻觉

Shuhan Liu, Yukai Zhao, Xing Hu, Kui Liu, Xiaohu Yang, Xin Xia

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)

AI总结 提出BOUND框架，通过定位与包幻觉相关的模块并应用边界感知的LoRA适配器编辑，有效降低LLM在包推荐、代码生成等任务中的包幻觉率，同时保持有效包推荐。

PCAP-LM: An LLM-Native Text Representation for TLS Bulk Traffic Analysis

PCAP-LM：一种用于TLS批量流量分析的LLM原生文本表示

Xavier Marjou, Lucas Tamic, Ilan Jaffeux-Cheniout

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

AI总结 该研究针对LLM分析TLS流量时的上下文窗口溢出问题，提出PCAP-LM表示，实现812倍压缩，在取证问答任务中准确率达99.3%，但存在TCP重传24%漏检等局限。

Comments 6 pages

LLM and Human Modes of Representation

LLM与人类的表征模式

Shalom Lappin

机构 * Shalom Lappin 纠错

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

AI总结 研究比较大型语言模型（LLM）与人类在语言知识和现实推理中的表征差异，发现LLM在语言任务上表现优异但处理方式不同，且在推理任务中学习与泛化效率低于人类。

SCOPE: Sequential Conformal Probing for Reliable OOD Rejection in LLM Services

SCOPE: 用于LLM服务中可靠OOD拒绝的顺序共形探测

Zhuoyun Li, Boxuan Wang, Changshun Wu, Xiaowei Huang, Yi Dong

机构 * School of Computer Science and Informatics, University of Liverpool, United Kingdom（英国利物浦大学计算机科学与信息学院） 纠错

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

AI总结 提出SCOPE框架，通过选择可读隐藏层、构建共形门控和超鞅e过程，在LLM服务中实现带理论保证的OOD拒绝，实验表明优于标准最终层检测器。

Closing the Prior-Posterior Loop: Self-Reflective Molecular Design with Analysis-Driven LLM Iteration

闭合先验-后验循环：基于分析驱动LLM迭代的自反性分子设计

Junyi Gong, Zijie Qiu, Ben Zhong Tang

机构 * Faculty of Chemistry, Shenzhen MSU-BIT University（深圳MSU-BIT大学化学学院） ； School of Science and Engineering, Chinese University of Hong Kong (Shenzhen)（香港中文大学（深圳）科学与工程学院） ； Department of Chemistry, Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学化学系） 纠错

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

AI总结 提出一种自反性分子设计框架，用第一性原理计算的完整物化理由替代标量反馈，使LLM从随机采样器转变为因果推理器，在HOMO-LUMO能隙任务中实现0.0003 eV偏差和100%成功率。

Comments 3 tables, 4 figures

Behavioral and Representational Evidence of Binomial Ordering Preferences in Large Language Models

大型语言模型中二项式排序偏好的行为与表征证据

Zhiqing Yang, Yilun Liu, Yunpu Ma, Volker Tresp, Hinrich Schütze

机构 * Ludwig Maximilian University of Munich（慕尼黑大学） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） 纠错

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

AI总结 通过多语言二项式数据集和分布度量，研究LLM对梯度频率分布的建模能力，发现模型虽能恢复主导顺序，但难以精确匹配偏好分布，并通过稀疏探针验证偏好强度在中间层编码且可操纵。

Comments Code and data are publicly available at https://github.com/Zhi-qing-Yang/Linguistic-Binomials-in-Large-Language-Models

When Do LLM Personas Support Visualization Design? A Cross-Model Study of Color Assignment and Chart Choice

LLM人格何时支持可视化设计？跨模型研究颜色分配与图表选择

Shahreen Salim, Klaus Mueller

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 本研究通过跨模型实验（GPT-4o-mini、GPT-4.1-mini、GPT-5-mini）和43个大五人格剖面，发现LLM人格在颜色分配任务中表现不稳定，而在图表选择任务中任务上下文比人格影响更大，表明LLM人格仅适合作为探索性工具而非人类替代。

Comments 5 pages, 3 figures

Understanding and Mitigating Prompt Leaking Attacks in Real-World LLM-Based Applications

理解并缓解真实世界基于LLM的应用中的提示泄露攻击

Yong Yang, Chong Fu, Tong Zhang, Rui Zeng, Qingming Li, Tianyu Du, Zonghui Wang, Shouling Ji, Wenzhi Chen

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 本研究系统测量了1200个真实世界基于LLM的应用，发现超过80%会泄露系统提示，并提出了基于注意力漂移分析的AREA防御方法，在保持可用性的同时有效防止泄露。

Comments Accepted at ACM CCS 2026

Abstention-Aware Personalized Object Rearrangement via Uncertainty-Guided LLM Assistance

基于不确定性引导的LLM辅助的弃权感知个性化物体重排

Sam Collin, Ali Ayub

机构 * Concordia University（康考迪亚大学） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 提出APOLLO框架，结合轻量级个性化嵌入模型与选择性大语言模型辅助，通过不确定性估计在模糊决策时调用LLM，实现高效、隐私保护的弃权感知物体重排。

Comments Accepted at the 2026 IEEE 35th International Conference on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN 2026)

Belief at Risk: Quantifying Agentic AI Model Risk with LLM-Inferred Bayesian State Filters

风险中的信念：利用LLM推断的贝叶斯状态滤波器量化智能体AI模型风险

Matthew Francis Dixon

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 提出将智能体AI系统建模为部分可观测马尔可夫决策过程，利用LLM作为语义观测模型，结合贝叶斯滤波器量化不确定性，并计算风险度量，为金融等受监管环境中的智能体AI验证提供严格基础。

Comments 15 pages, 3 figures

Phoneme-First Prediction for LLM-Based Speech Recognition

基于LLM的语音识别的音素优先预测

Jakob Poncelet, Hugo Van hamme

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 提出在LLM中集成音素预测步骤，先预测音素再生成转录，以提升低资源场景下的语音识别准确性和可解释性。

Comments Accepted at EUSIPCO 2026

Beyond Hooking Onto the World: Referential Profiles and the Numerical Structure of LLM Grounding

超越钩连世界：指称轮廓与LLM基础的数字结构

Joo Yull Rhee

机构 * Sungkyunkwan University（成均馆大学） 纠错

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

AI总结 本文重新审视大语言模型的基础问题，提出指称是基于轮廓、上下文敏感、受情感影响且受规范约束的，并通过优化将语言痕迹参数化为数字结构，支持LLM拥有衍生性、语言中介的指称形式。

Comments 29 pages, no figures

Small Language Model enabled Autonomous agent for Language-Conditioned Cognitive Radar

基于小型语言模型的语言条件认知雷达自主智能体

Minhaj Uddin Ahmad, Zakia Zaman, Shunqiao Sun, Mizanur Rahman

专题命中 知识编辑与模型理解 ：language model(title,abstract)；small language model(title,abstract)；SLM(abstract,abstract_cn)；prompting(abstract)

AI总结 本文提出一种小型语言模型驱动的自主智能体框架，作为语言条件认知雷达的智能控制器，经实验验证可在多种雷达场景下完成算法选择，且雷达特定提示与基于物理的工具执行是可靠决策的必要条件。

Comments Accepted at MLSP 2026, ATL, USA

BEACON: Behavioral Entropy Aggregation for Cross-Model Hallucination Detection in Large Language Models

BEACON: 面向大语言模型跨模型幻觉检测的行为熵聚合

Naveen Bera, Pulijala Sai Nikhila, Kondaguduru Abhiram, Shaik Gayaz Ali, Shoaib Sadiq Salehmohamed, Shaik Mohammed Omar, Jinal Prashant Thakkar, Hansika Aredla, Shalmali Ayachit

机构 * LLM Lens 纠错

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

AI总结 提出BEACON框架，通过多维度行为特征（语义熵、嵌入几何、思维链一致性、释义稳定性）的黑盒检测方法，在7个基准上达到0.8123 AUROC，优于现有方法。

Comments 12 pages, 6 tables, 1 figure. Code and data available upon request

Event Ontology Expansion via LLM-Based Conceptualization

基于LLM概念化的事件本体扩展

Weicheng Ren, Zixuan Li, Long Bai, Xiaolong Jin, Jiafeng Guo, Xueqi Cheng

机构 * State Key Laboratory of AI Safety（人工智能安全国家重点实验室） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； School of Computer Science and Technology, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 提出ConceptE框架，利用LLM从句子和触发词中提取概念级语义，增强事件聚类和层次扩展，在ACE、ERE和MAVEN上显著优于现有方法。

Self-Referential Induction Increases Response Instability Relative to Unresolvable and Verifiable Questions in Large Language Models

自指式归纳相比大型语言模型中不可解决问题和可验证问题会增加响应不稳定性

Paras Balani, Subhrakanta Panda

机构 * Birla Institute of Technology and Science, Pilani（比拉理工学院（皮拉尼）） 纠错

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

AI总结 该研究通过Gemini API实验发现，大型语言模型对自指式问题的响应不稳定性高于不可解决哲学问题和可验证问题，为其诱导的主观体验报告提供了定量基线。

Comments 4 pages, 2 figures

Bayesian Sparse Low-Rank Adaptation for Large Language Model Uncertainty Estimation

贝叶斯稀疏低秩自适应用于大语言模型不确定性估计

Jijie Zhang, Zhe Ren, Quan Zhang, Dandan Guo

机构 * School of Artificial Intelligence, Jilin University（吉林大学人工智能学院） ； Michigan State University（密歇根州立大学） 纠错

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

AI总结 提出DALorRA，一种变分贝叶斯稀疏框架，通过随机掩码低秩适应中的秩维度实现模型容量正则化和校准，在不牺牲推理精度下提升LLM校准性能。

Comments Preprint. 16 pages, 7 figures, 6 tables

Scalable Circuit Learning for Interpreting Large Language Models

可扩展的电路学习用于解释大型语言模型

Naiyu Yin, Dennis Wei, Tian Gao, Amit Dhurandhar, Karthikeyan Natesan Ramamurthy, Yue Yu

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

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

AI总结 提出CircuitLasso方法，基于稀疏线性回归高效学习LLM中的稀疏电路，以SAE特征为单元，在保持结构准确性的同时大幅降低计算成本，并揭示语义特征传播机制。

Comments Accepted to the Mechanistic Interpretability Workshop at ICML 2026

Incoherent Values? Probing LLM Preferences Through Parametric Variation

不一致的价值？通过参数变化探测LLM的偏好

Elena Ajayi, Angelica Chowdhury, Seth Lazar

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 本文通过参数化变体测试LLM的价值一致性，发现即使最强模型也存在显著不一致，且一致性不随能力提升而出现，但允许推理时间可减少不一致。

Behavioural Signatures of Risk-Sensitive Decision-Making in Large Language Models

大语言模型中风险敏感决策的行为特征

Xuankun Rong, Wenke Huang, Bo Du, Dacheng Tao, Mang Ye

机构 * School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机科学学院） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型在决策支持中风险敏感决策的行为特征，通过无限制德州扑克的多模型框架量化行为，发现前沿LLMs有稳定风险特征，在不同条件下表现各异，为审计交互式环境中风险敏感决策提供行为基础。