语言大模型 / LLM

Large Language Models Inference Engines based on Spiking Neural Networks

Adarsha Balaji, Sandeep Madireddy, Prasanna Balaprakash

机构 * Mathematics and Computer Science Division Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室数学与计算机科学部） ； Computer Science and Mathematics Division Oak Ridge National Laboratory（橡树岭国家实验室计算机科学与数学部） 纠错

专题命中 效率与部署 ：language model(title,abstract)；large language model(title)；分类 cs.LG

GUARDIAN: Safeguarding LLM Multi-Agent Collaborations with Temporal Graph Modeling

Jialong Zhou, Lichao Wang, Xiao Yang

机构 * King’s College London（伦敦国王学院） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

Adaptive Rescheduling in Prefill-Decode Disaggregated LLM Inference

Zhibin Wang, Zetao Hong, Xue Li, Zibo Wang, Shipeng Li, Qingkai Meng, Qing Wang, Chengying Huan, Rong Gu, Sheng Zhong, Chen Tian

机构 * State Key Laboratory for Novel Software Technology（新型软件技术国家重点实验室） ； Nanjing University（南京大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

In-Distribution Steering: Balancing Control and Coherence in Language Model Generation

Arthur Vogels, Benjamin Wong, Yann Choho, Annabelle Blangero, Milan Bhan

专题命中 效率与部署 ：language model(title,abstract)；LLM(abstract)；large language model(abstract)；分类 cs.CL

Automated Network Protocol Testing with LLM Agents

Yunze Wei, Kaiwen Wei, Shibo Du, Jianyu Wang, Zhangzhong Liu, Yawen Wang, Zhanyou Li, Congcong Miao, Xiaohui Xie, Yong Cui

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Beijing Xinertel Technology Co., Ltd.（北京新ertel技术有限公司） ； Tencent（腾讯） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

Improving Text-to-Image Generation with Input-Side Inference-Time Scaling

Ruibo Chen, Jiacheng Pan, Heng Huang, Zhenheng Yang

机构 * TikTok ； University of Maryland, College Park（马里兰大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；preference optimization(abstract)

Don't Be Greedy, Just Relax! Pruning LLMs via Frank-Wolfe

Christophe Roux, Max Zimmer, Alexandre d'Aspremont, Sebastian Pokutta

机构 * Department for AI in Society, Science, and Technology, Zuse Institute Berlin（人工智能、科学与技术部门，柏林Zuse研究所） ； Institute of Mathematics, Technische Universität Berlin（数学研究所，柏林技术大学） ； CNRS & D.I. École Normale Supérieure, Paris, France（法国巴黎国家科学研究中心及École Normale Supérieure） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

F-BFQ: Flexible Block Floating-Point Quantization Accelerator for LLMs

Jude Haris, José Cano

机构 * School of Computing Science, University of Glasgow（计算科学学院，格拉斯哥大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

Comments Accepted to Workshop on New Approaches for Addressing the Computing Requirements of LLMs and GNNs (LG-ARC) @ ISCA 2025

Deliberate Lab: A Platform for Real-Time Human-AI Social Experiments

Crystal Qian, Vivian Tsai, Michael Behr, Nada Hussein, Léo Laugier, Nithum Thain, Lucas Dixon

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Google（谷歌） ； EPFL（苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

Steer-MoE: Efficient Audio-Language Alignment with a Mixture-of-Experts Steering Module

Ruitao Feng, Bixi Zhang, Sheng Liang, Zheng Yuan

机构 * The University of Hong Kong, Fauclty of Science, Hong Kong（香港大学科学学院） ； Aix-Marseille University, Laboratoire Parole et Langage (LPL), France（艾克斯-马赛大学语言与言语实验室（LPL）） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

Comments 5 pages, 1 figures. Code is available at: https://github.com/forfrt/SteerMoE. Submitted to ICASSP 2026

Optimal Quantization for Matrix Multiplication

Or Ordentlich, Yury Polyanskiy

机构 * Hebrew University of Jerusalem（耶路撒冷希伯来大学） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

专题命中 效率与部署 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

The Art of Scaling Reinforcement Learning Compute for LLMs

Devvrit Khatri, Lovish Madaan, Rishabh Tiwari, Rachit Bansal, Sai Surya Duvvuri, Manzil Zaheer, Inderjit S. Dhillon, David Brandfonbrener, Rishabh Agarwal

机构 * Meta ； Harvard University（哈佛大学） ； Periodic Labs 纠错

专题命中 效率与部署 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

Comments 28 pages, 20 figures

AutoCode: LLMs as Problem Setters for Competitive Programming

Shang Zhou, Zihan Zheng, Kaiyuan Liu, Zeyu Shen, Zerui Cheng, Zexing Chen, Hansen He, Jianzhu Yao, Huanzhi Mao, Qiuyang Mang, Tianfu Fu, Beichen Li, Dongruixuan Li, Wenhao Chai, Zhuang Liu, Aleksandra Korolova, Peter Henderson, Natasha Jaques, Pramod Viswanath, Saining Xie, Jingbo Shang

机构 * University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； New York University（纽约大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； University of California Berkeley（加州大学伯克利分校） ； OpenAI ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Sentient Labs 纠错

专题命中 效率与部署 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

Comments Project page: https://livecodebenchpro.com/projects/autocode/overview

D-com: Accelerating Iterative Processing to Enable Low-rank Decomposition of Activations

Faraz Tahmasebi, Michael Pelluer, Hyoukjun Kwon

机构 * University of California, Irvine（加州大学尔湾分校） ； NVIDIA（NVIDIA公司） 纠错

专题命中 效率与部署 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

Comments 12 pages, 13 figures

3-Model Speculative Decoding

Sanghyun Byun, Mohanad Odema, Jung Ick Guack, Baisub Lee, Jacob Song, Woo Seong Chung

机构 * LG Electronics USA（LG电子美国公司） 纠错

专题命中 效率与部署 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

Comments Accepted at NeurIPS SPIGM 2025

Classifier-Augmented Generation for Structured Workflow Prediction

Thomas Gschwind, Shramona Chakraborty, Nitin Gupta, Sameep Mehta

机构 * IBM Research（IBM研究院） 纠错

专题命中 效率与部署 ：prompting(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

Comments Accepted at EMNLP 2025

Accelerating the drive towards energy-efficient generative AI with quantum computing algorithms

Frederik F. Flöther, Jan Mikolon, Maria Longobardi

专题命中 效率与部署 ：large language model(abstract)；language model(abstract)

Journal ref Frederik F Flöther et al 2025 Quantum Sci. Technol. 10 040501

Orthogonal Finetuning Made Scalable

Zeju Qiu, Weiyang Liu, Adrian Weller, Bernhard Schölkopf

机构 * Max Planck Institute for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； The Alan Turing Institute（艾伦·图灵研究所） 纠错

专题命中 效率与部署 ：foundation model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

Comments EMNLP 2025 Main (18 pages, 7 figures, project page: https://spherelab.ai/oftv2/)

Reliable generation of isomorphic physics problems using Generative AI with prompt-chaining and tool use

Zhongzhou Chen

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract)；分类 cs.AI

Segment Anything Model is a Good Teacher for Local Feature Learning

Jingqian Wu, Rongtao Xu, Zach Wood-Doughty, Changwei Wang, Shibiao Xu, Edmund Y. Lam

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（多模态人工智能系统国家重点实验室，中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Northwestern University（西北大学） ； Key Laboratory of Computing Power Network and Information Security, Ministry of Education, Shandong Computer Science Center (National Supercomputer Center in Jinan), Qilu University of Technology (Shandong Academy of Sciences)（计算能力网络与信息安全重点实验室，教育部长江计算机科学中心（济南国家超算中心），齐鲁工业大学（山东科学院）） ； Shandong Provincial Key Laboratory of Computer Networks, Shandong Fundamental Research Center for Computer Science（山东省计算机网络重点实验室，山东省计算机科学基础研究中心） 纠错

专题命中 效率与部署 ：prompting(abstract)；分类 cs.LG

FlashWorld: High-quality 3D Scene Generation within Seconds

Xinyang Li, Tengfei Wang, Zixiao Gu, Shengchuan Zhang, Chunchao Guo, Liujuan Cao

机构 * Key Laboratory of Multimedia Trusted Perception and Efficient Computing, Ministry of Education of China, Xiamen University（中国教育部多媒体可信感知与高效计算重点实验室，厦门大学） ； Tencent（腾讯） ； Yes Lab, Fudan University（复旦大学Yes实验室） 纠错

专题命中 效率与部署 ：post-training(abstract)

Comments Project Page: https://imlixinyang.github.io/FlashWorld-Project-Page/