语言大模型 / LLM

AutoJudge: Judge Decoding Without Manual Annotation

AutoJudge: 无需人工标注的判断解码

Roman Garipov, Fedor Velikonivtsev, Ivan Ermakov, Ruslan Svirschevski, Vage Egiazarian, Max Ryabinin

机构 * HSE University（俄罗斯高等经济学院） ； Yandex ； IST Austria（国际应用数学研究所） ； Together AI 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 AutoJudge通过任务特定的损失性推测解码加速LLM推理，无需人工标注，实现显著速度提升并牺牲少量准确性。

Comments Accepted at NeurIPS 2025

MAQuA: Adaptive Question-Asking for Multidimensional Mental Health Screening using Item Response Theory

MAQuA：基于项目反应理论的多维心理健康筛查自适应提问框架

Vasudha Varadarajan, Hui Xu, Rebecca Astrid Boehme, Mariam Marlan Mirstrom, Sverker Sikstrom, H. Andrew Schwartz

机构 * Language Technologies Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学语言技术研究所） ； Stony Brook University（石溪大学） ； Aarhus University（奥胡斯大学） ； Department of Psychology, Lund University（吕勒欧大学心理学系） ； College of Connected Computing, Vanderbilt University（范德比尔特大学连接计算学院） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 MAQuA通过结合IRT和因子分析，实现多维心理健康筛查的自适应提问，有效减少评估问题数量，提升诊断效率和患者体验。

Did ChatGPT or Copilot use alter the style of internet news headlines? A time series regression analysis

ChatGPT 或 Copilot 是否改变了网络新闻标题的风格？一项时间序列回归分析

Chris Brogly, Connor McElroy

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本研究通过时间序列回归分析，探讨ChatGPT和Copilot是否对网络新闻标题风格产生影响，发现部分NLP指标显示有限的影响。

Sensorium Arc: AI Agent System for Oceanic Data Exploration and Interactive Eco-Art

Sensorium Arc：面向海洋数据探索与交互生态艺术的AI代理系统

Noah Bissell, Ethan Paley, Joshua Harrison, Juliano Calil, Myungin Lee

机构 * Immersive Media Design University of Maryland College Park（沉浸媒体设计大学马里兰大学学院公园分校） ； Center for the Study of the Force Majeure University of California, Santa Cruz（重大研究机构加州大学圣克鲁兹分校） ； Virtual Planet Technologies（虚拟星球技术） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Sensorium Arc通过AI代理将海洋数据转化为生动叙事，结合科学洞察与生态诗意，实现沉浸式环境数据探索与交互生态艺术

Comments (to appear) NeurIPS 2025 Creative AI Track

Finetuning LLMs for Automatic Form Interaction on Web-Browser in Selenium Testing Framework

微调大型语言模型以在Selenium测试框架中实现自动表单交互

Nguyen-Khang Le, Hiep Nguyen, Ngoc-Minh Nguyen, Son T. Luu, Trung Vo, Quan Minh Bui, Shoshin Nomura, Le-Minh Nguyen

机构 * Japan Advanced Institute of Science and Technology（日本先进科学科技研究所） ； Amifiable Inc.（Amifiable公司） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种基于LLM的表单交互测试方法，通过合成和人工标注的数据集训练，显著优于现有基线模型，为网页测试研究提供了新方向和资源。

Comments Published in the Proceedings of KSE 2025

From Confidence to Collapse in LLM Factual Robustness

从信心到崩溃：大语言模型事实鲁棒性的研究

Alina Fastowski, Bardh Prenkaj, Gjergji Kasneci

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(title)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本研究提出了一种通过分析令牌分布熵和温度缩放敏感性来评估大语言模型事实鲁棒性的新方法，并通过实验验证了其有效性。

GazeInterpreter: Parsing Eye Gaze to Generate Eye-Body-Coordinated Narrations

GazeInterpreter: 解析眼动以生成眼-身体协调的叙述

Qing Chang, Zhiming Hu

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 GazeInterpreter通过解析眼动数据生成眼-身体协调的叙述，提升人类行为理解的准确性与效率。

Comments Accepted to AAAI 2026. 9 pages, 4 figures

AquaSentinel: Next-Generation AI System Integrating Sensor Networks for Urban Underground Water Pipeline Anomaly Detection via Collaborative MoE-LLM Agent Architecture

AquaSentinel：下一代集成传感器网络的AI系统，通过协作MoE-LLM代理架构实现城市地下供水管道异常检测

Qiming Guo, Bishal Khatri, Wenbo Sun, Jinwen Tang, Hua Zhang, Wenlu Wang

专题命中 评测与基准 ：LLM(title)；分类 cs.AI

AI总结 AquaSentinel通过协作MoE-LLM代理架构实现城市地下供水管道异常检测，结合物理信息和稀疏传感技术，以低成本实现高精度的实时监测。

Comments 7 pages, 1 figure, 2 tables, Accepted to the 40th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2026), IAAI Deployed Applications Track

A survey of using EHR as real-world evidence for discovering and validating new drug indications

电子健康记录作为真实世界证据用于发现和验证新药物适应症的综述

Nabasmita Talukdar, Xiaodan Zhang, Shreya Paithankar, Hui Wang, Bin Chen

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文综述了利用电子健康记录发现和验证新药物适应症的方法和技术挑战，强调了大型语言模型和目标试验模拟的作用。

Automatically Detecting Online Deceptive Patterns

自动检测在线欺骗模式

Asmit Nayak, Shirley Zhang, Yash Wani, Rishabh Khandelwal, Kassem Fawaz

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 AutoBot通过视觉模型和语言模型结合，自动检测网络中的欺骗模式，提供三个应用场景以帮助用户、开发者和研究人员应对在线欺骗问题。

Pass@k Metric for RLVR: A Diagnostic Tool of Exploration, But Not an Objective

Pass@k指标用于RLVR：探索的诊断工具，而非目标

Yang Yu

机构 * National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, China（新型软件技术国家实验室，南京大学，中国） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University, China（人工智能学院，南京大学，中国） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文分析了pass@k指标作为强化学习中探索诊断工具的优劣，指出其作为优化目标的局限性，并提出鼓励高效探索的机制作为替代方案。

Can MLLMs Read the Room? A Multimodal Benchmark for Assessing Deception in Multi-Party Social Interactions

大语言模型能读取环境吗？一个多模态基准用于评估多当事人社交互动中的欺骗

Caixin Kang, Yifei Huang, Liangyang Ouyang, Mingfang Zhang, Ruicong Liu, Yoichi Sato

机构 * The University of Tokyo（东京大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出多模态互动欺骗评估任务，通过新颖数据集评估多种MLLMs的欺骗检测能力，揭示其在多模态社交线索处理上的不足，并提出SoCoT和DSEM模块提升性能。

Semantic Glitch: Agency and Artistry in an Autonomous Pixel Cloud

语义裂隙：自主像素云中的代理与艺术性

Qing Zhang, Jing Huang, Mingyang Xu, Jun Rekimoto

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； Tokyo University of the Arts（东京艺术大学） ； Keio University（庆应大学） ； SONY CSL Kyoto（索尼 CSL 京都） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出语义裂隙，通过多模态大语言模型实现自主导航，展示低 fidelity方法在创造不完美但富有艺术性的机器人同伴中的应用。

Comments NeurIPS 2025 Creative AI Track, The Thirty-Ninth Annual Conference on Neural Information Processing Systems

Securing AI Agents Against Prompt Injection Attacks

保护AI代理免受提示注入攻击

Badrinath Ramakrishnan, Akshaya Balaji

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种多层防御框架，通过评估RAG系统中的提示注入风险，将攻击成功率降低至8.7%，同时保持高任务性能。

ACEBench: Who Wins the Match Point in Tool Usage?

ACEBench: 工具使用场景中谁胜出？

Chen Chen, Xinlong Hao, Weiwen Liu, Xu Huang, Xingshan Zeng, Shuai Yu, Dexun Li, Shuai Wang, Weinan Gan, Yuefeng Huang, Wulong Liu, Xinzhi Wang, Defu Lian, Baoqun Yin, Yasheng Wang, Wu Liu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 ACEBench是一个用于评估大型语言模型工具使用能力的综合基准测试，通过三种类型的数据评估场景，深入分析LLMs在不同情境下的工具使用表现。

Rethinking Kernel Program Repair: Benchmarking and Enhancing LLMs with RGym

重新思考内核程序修复：通过RGym基准测试和增强LLMs

Kareem Shehada, Yifan Wu, Wyatt D. Feng, Adithya Iyer, Gryphon Kumfert, Yangruibo Ding, Zhiyun Qian

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；LLM(comments)

AI总结 本研究提出RGym框架，通过改进的定位技术和提示结构，提升LLMs在Linux内核程序修复中的性能和效率。

Comments 39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025) Workshop: Evaluating the Evolving LLM Lifecycle: Benchmarks, Emergent Abilities, and Scaling

Unsupervised Discovery of Long-Term Spatiotemporal Periodic Workflows in Human Activities

无监督发现人类活动中的长期时空周期性工作流

Fan Yang, Quanting Xie, Atsunori Moteki, Shoichi Masui, Shan Jiang, Kanji Uchino, Yonatan Bisk, Graham Neubig

机构 * Fujitsu Research of America, USA（美国富士通研究机构） ； Fujitsu Limited, Japan（日本富士通有限公司） ； Carnegie Mellon University, USA（美国卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 本文提出首个包含长期周期性工作流的基准，通过轻量级基线实现无监督检测和异常检测，显著优于现有方法并具备实际部署优势。

Comments accepted to WACV 2026

CAIRe: Cultural Attribution of Images by Retrieval-Augmented Evaluation

CAIRe：通过检索增强评估进行图像文化归因

Arnav Yayavaram, Siddharth Yayavaram, Simran Khanuja, Michael Saxon, Graham Neubig

机构 * BITS Pilani（比斯·皮兰大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 CAIRe通过检索增强评估方法，评估图像在不同文化标签下的相关性，有效衡量文化偏见，提升跨文化公平性。

Comments Preprint, under review

The Shawshank Redemption of Embodied AI: Understanding and Benchmarking Indirect Environmental Jailbreaks

具身AI的肖申克救赎：理解与评估间接环境劫持

Chunyang Li, Zifeng Kang, Junwei Zhang, Zhuo Ma, Anda Cheng, Xinghua Li, Jianfeng Ma

机构 * Xidian University（西安电子科技大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)

AI总结 本文提出了一种新型的间接环境劫持攻击，通过环境注入的恶意提示劫持具身AI，并设计了自动攻击生成和基准评估框架，评估结果显示其在多个任务场景中表现优异。

Structured Extraction of Vulnerabilities in OpenVAS and Tenable WAS Reports Using LLMs

基于LLM的OpenVAS和Tenable WAS报告漏洞结构化提取

Beatriz Machado, Douglas Lautert, Cristhian Kapelinski, Diego Kreutz

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract)

AI总结 本文提出利用LLM自动提取和结构化OpenVAS和Tenable WAS报告中的漏洞，实现非结构化数据到标准化格式的转换，提升风险管理和数据匿名化能力。

Comments 5 pages, 4 tables, 3 figures, submitted to ERRC/WRSeg 2025

Detecting Sleeper Agents in Large Language Models via Semantic Drift Analysis

通过语义漂移分析检测大语言模型中的休眠代理

Shahin Zanbaghi, Ryan Rostampour, Farhan Abid, Salim Al Jarmakani

机构 * School of Computer Science, University of Windsor（计算机科学学院，温莎大学） 纠错

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

AI总结 通过语义漂移分析与canary基线比较，实现大语言模型中休眠代理的实时检测，准确率达92.5%。

Comments 7 pages, 3 figures, 1 table

Q-MLLM: Vector Quantization for Robust Multimodal Large Language Model Security

Q-MLLM：向量量化用于鲁棒多模态大语言模型安全

Wei Zhao, Zhe Li, Yige Li, Jun Sun

机构 * Singapore Management University（新加坡管理大学） 纠错

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

AI总结 Q-MLLM通过两级向量量化提升多模态大语言模型的安全性，有效防御对抗性攻击并保持模型实用性。

Comments Accepted by NDSS 2026

Evaluating Multimodal Large Language Models with Daily Composite Tasks in Home Environments

在家庭环境中评估多模态大语言模型的日常复合任务

Zhenliang Zhang, Yuxi Wang, Hongzhao Xie, Shiyun Zhao, Mingyuan Liu, Yujie Lu, Xinyi He, Zhenku Cheng, Yujia Peng

机构 * State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Beijing Institute for General Artificial Intelligence（通用人工智能国家重点实验室、北京通用人工智能研究院） ； School of Psychological and Cognitive Sciences and Beijing Key Laboratory of Behavior and Mental Health, Key Laboratory of Machine Perception (Ministry of Education), Peking University（心理与认知科学学院及北京行为与心理健康重点实验室、机器感知重点实验室（教育部）） ； School of Intelligence Science and Technology, Peking University（智能科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 本研究在家庭环境中评估了多模态大语言模型在日常复合任务中的表现，发现其在物体理解、空间智能和社会活动领域存在显著差距，为具身MLLMs的发展提供了初步评估框架。

QueryGym: A Toolkit for Reproducible LLM-Based Query Reformulation

QueryGym: 一个用于可重复LLM查询重述的工具包

Amin Bigdeli, Radin Hamidi Rad, Mert Incesu, Negar Arabzadeh, Charles L. A. Clarke, Ebrahim Bagheri

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Mila – Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； University of Toronto（多伦多大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 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

AI总结 QueryGym是一个用于可重复LLM查询重述的开源工具包，提供统一框架和多种集成支持，促进方法比较与基准测试。

Comments 4 pages

An Efficient LLM-based Evolutional Recommendation with Locate-Forget-Update Paradigm

一种基于LLM的高效进化推荐方法：定位-遗忘-更新范式

Hao Liu, Le Wu, Min Hou, Han Wu, Kun Zhang, Xin Li, Si Wei

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

AI总结 EvoRec通过定位-遗忘-更新范式高效处理LLM推荐系统中用户偏好的演变，减少计算资源消耗并保持推荐性能。

KVTuner: Sensitivity-Aware Layer-Wise Mixed-Precision KV Cache Quantization for Efficient and Nearly Lossless LLM Inference

KVTuner: 一种面向层间敏感性的混合精度KV缓存量化方法，用于高效且接近无损的LLM推理

Xing Li, Zeyu Xing, Yiming Li, Linping Qu, Hui-Ling Zhen, Wulong Liu, Yiwu Yao, Sinno Jialin Pan, Mingxuan Yuan

机构 * Huawei Noah's Ark Lab（华为诺亚实验室） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Huawei Computing Product Line（华为计算产品线） 纠错

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

AI总结 KVTuner通过多目标优化实现高效且接近无损的LLM推理，适用于不同模型和约束条件。

Comments Accepted by ICML25. Code: https://github.com/cmd2001/KVTuner

Train Short, Infer Long: Speech-LLM Enables Zero-Shot Streamable Joint ASR and Diarization on Long Audio

训练短音频，推断长音频：Speech-LLM实现长音频零样本联合语音识别与说话人识别

Mohan Shi, Xiong Xiao, Ruchao Fan, Shaoshi Ling, Jinyu Li

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

AI总结 Speech-LLM通过短音频训练实现长音频零样本联合语音识别与说话人识别，优于现有基线方法。

Comments Submitted to ICASSP2026

Anatomy of an Idiom: Tracing Non-Compositionality in Language Models

成语的解剖：追踪语言模型中的非组合性

Andrew Gomes

机构 * Theoretical Particle Physics Laboratory, Institute of Physics, EPFL, Lausanne, Switzerland（理论粒子物理实验室，物理研究所，EPFL，洛桑，瑞士） 纠错

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

AI总结 本文研究了语言模型处理习语的非组合性机制，通过电路发现技术揭示了习语处理中的注意力模式和增强接收现象。

Efficient Architectures for High Resolution Vision-Language Models

高效高分辨率视觉-语言模型架构

Miguel Carvalho, Bruno Martins

机构 * INESC-ID and Instituto Superior Técnico, University of Lisbon（INESC-ID 和 里斯本大学技术学院） 纠错

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

AI总结 Pheye是一种高效处理高分辨率图像的视觉-语言模型架构，通过减少参数数量实现高效率和强性能，尤其在细粒度图像理解和场景文本处理任务中表现突出。

Comments Accepted at COLING 2025

TOFA: Training-Free One-Shot Federated Adaptation for Vision-Language Models

TOFA: 无需训练的一次性联邦适应用于视觉-语言模型

Li Zhang, Zhongxuan Han, XiaoHua Feng, Jiaming Zhang, Yuyuan Li, Linbo Jiang, Jianan Lin, Chaochao Chen

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

AI总结 TOFA提出一种无需训练的一次性联邦适应方法，通过视觉和文本管道提取任务相关表示，以高效适应视觉-语言模型在联邦学习中的应用。

Comments Accepted by AAAI 2026