大模型推理能力

MemDecay: Region-Aware KV Cache Eviction for Efficient LLM Agent Inference

MemDecay：用于高效大语言模型智能体推理的区域感知键值缓存逐出策略

Venkatesha Matam, Keon Kim

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究大语言模型智能体KV缓存内存瓶颈问题，提出无需训练的区域感知逐出策略MemDecay，为令牌分配特定区域优先级和衰减率，经实验验证该策略能有效管理缓存，确立语义提示结构对KV缓存管理的作用并明确其与关注重要性的结合方式。

Stable On-Policy Distillation through Adaptive Target Reformulation

通过自适应目标重述实现稳定的在线策略蒸馏

Ijun Jang, Jewon Yeom, Juan Yeo, Hyunggyu Lim, Taesup Kim

机构 * Graduate School of Data Science, Seoul National University（首尔国立大学数据科学研究生院） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出Veto方法，通过在logit空间构建几何桥梁，解决传统在线策略蒸馏中的分布不匹配问题，提升训练稳定性与输出多样性。

Comments 10 pages, 5 figures, Accepted to Findings of ACL 2026

Mako: A Self-Evolving Agentic Operating System (SE-AOS) for Autonomous Web Exploitation

Mako：用于自主网络攻击的自进化智能操作系统（SE-AOS）

Praneeth Narisetty, Shiva Nagendra Babu Kore

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 介绍用于自主网络攻击的自进化智能操作系统SE-AOS，以Mako为首个实例，在XBOW验证基准上实现全套件覆盖，提出自主攻击定律，运行自进化循环，因研究有双重用途，公布科学成果但保留操作细节等。

Comments 13 pages, 10 figures, 8 tables

AI YOU Town: Make Friends and Money with Your Digital Twin

人工智能小镇：与你的数字分身交友并赚钱

Yan Lin, Yuyang Dai, Jiahui Geng, Yuxia Wang

机构 * INSAIT, Sofia University “St. Kliment Ohridski”（INSAIT，索非亚大学“圣克莱门特·奥赫里德斯基”分校） ； Newcastle University（纽卡斯尔大学） ； Linköping University（林雪平大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对现有方法不足，提出AI YOU框架，结合多种技术进行角色推断，通过记忆机制保持一致性，实验显示其在共形覆盖、不确定性校准等方面表现良好，提升了角色保真度，AI YOU Town原型可用于未来交互。

Comments 28 pages

Partial Contracts Suffice: Sound, LLM-Inferred Regression Verification

部分契约就足够了：可靠的、由大语言模型推断的回归验证

Yiannis Charalambous, Rafael Menezes, Youcheng Sun, Lucas C. Cordeiro

机构 * The University of Manchester（曼彻斯特大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究软件回归验证难题，提出基于契约的工具，探讨部分契约的充分性，通过强化契约、自动推断等方法，实现可靠验证，在多方面取得良好效果，证明安全保留条件等价性。

Comments 12 pages

Global Merger-Arbitrage Forecasting with Language Models

使用语言模型进行全球并购套利预测

Hinal Jajal, Michal Mucha, Charles Sweat, Chris Pulman, Charlie Flanagan, Peter Anderson

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究使用语言模型预测并购套利结果，结合专家指导上下文工程与基于事后推理痕迹的微调，在超400笔跨国大交易的样本外数据集上性能最佳，证明该方法在专业长上下文金融工作流中成功，相关因素起关键作用。

Comments Accepted to ICML 2026

AuditWeave: A Tamper-Evident, Auditor-Navigable Evidence Layer for AI-Assisted and Data-Transformation Workflows

AuditWeave：用于人工智能辅助和数据转换工作流程的防篡改、审计可导航证据层

Vimal Nakrani

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究针对人工智能辅助和数据转换工作流程中证据追溯及防篡改问题，提出轻量级Python库AuditWeave，它能将工作流程步骤记录到哈希链接账本，通过链验证检测篡改，评估了其记录开销等性能，保证了事件完整性。

Comments 8 pages, 3 figures, open-source implementation at pypi.org/project/auditweave

Large Multimodal Model-Based Environment-Aware Mobility Management

基于大型多模态模型的环境感知移动性管理

Seokhyun Jeong, Sangmok Shin, Seungnyun Kim, Jiao Wu, Byonghyo Shim

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering and the Institute of New Media and Communications, Seoul National University（电气电子工程系和新媒体与通讯研究所，首尔国立大学） ； Information Systems Technology and Design (ISTD) pillar, Singapore University of Technology and Design（信息与系统技术与设计（ISTD）部门，新加坡科技设计大学） ； Computer, Electrical and Mathematical Sciences and Engineering Division, King Abdullah University of Science and Technology（计算机、电子与数学科学与工程系，卡塔尔科学与技术大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对LLMs在移动性管理应用少的问题，提出基于大型多模态模型的环境感知移动性管理方案，利用LMMs提取环境信息，学习信道容量图预测未来信道容量，据此确定主动切换决策，相比传统DL方法显著提升了信道容量。

Trojan Horse Prompting: Jailbreaking Conversational Multimodal Models by Forging Assistant Message

木马提示：通过伪造助手消息来破解对话式多模态模型

Wei Duan, Li Qian

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对对话式多模态模型的安全漏洞，提出木马提示越狱技术，通过伪造对话历史绕过安全机制，在谷歌Gemini-2.0上实验显示其攻击成功率高于现有方法，揭示对话AI安全缺陷，呼吁转变验证范式。

Comments We stopped working on this idea because we realized that there was a paper submitted before it that took almost identical approach

Mixture of Cognitive Experts in Large Vision-Language Models

大型视觉语言模型中的认知专家混合体

Robert Wijaya, Ngai-Man Cheung

机构 * Singapore University of Technology and Design (SUTD)（新加坡科技设计大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究大型视觉语言模型中多编码器专家整合难题，提出证据驱动的多模态推理框架，利用布鲁姆分类法及两阶段认知语言化，改进感知和推理能力，实现细粒度分析。

EvoGuard: An Extensible Agentic RL-based Framework for Practical and Evolving AI-Generated Image Detection

EvoGuard: 一种基于代理强化学习的可扩展框架，用于实际和演化的AI生成图像检测

Chenyang Zhu, Maorong Wang, Jun Liu, Ching-Chun Chang, Isao Echizen

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； National Institute of Informatics（国家信息研究所） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出EvoGuard框架，利用多模态大语言模型和非MLLM检测器，通过能力感知的动态编排机制实现高效AIGI检测，优化后无需细粒度标注，实验表明其在准确性和可扩展性上均达最优。

Comments Template changed