语言大模型 / LLM

Unleashing the Intrinsic Visual Representation Capability of Multimodal Large Language Models

释放多模态大语言模型的内在视觉表示能力

Hengzhuang Li, Xinsong Zhang, Qiming Peng, Bin Luo, Han Hu, Dengyang Jiang, Han-Jia Ye, Teng Zhang, Hai Jin

机构 * HUST（华中科技大学） ； Tencent Hunyuan Research（腾讯混元研究） ； HKUST（香港科技大学） ； NJU（南京大学） 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(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出LaVer框架，通过掩码图像建模提升多模态大语言模型的视觉表示能力，实验表明其在需要密集视觉能力的场景中表现优异。

Translating PL/I Macro Procedures into Java Using Automatic Templatization and Large Language Models

用自动模板化和大语言模型将PL/I宏过程翻译成Java

Takaaki Tateishi, Yasuharu Katsuno

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

AI总结 本文提出了一种基于模板化和大语言模型的方法，用于将PL/I宏过程翻译成Java，以生成能复现原始行为的代码。

Comments 5 pages, 7 figures, to be published in ICSE 2026 NIER

Democratic or Authoritarian? Probing a New Dimension of Political Biases in Large Language Models

民主或威权？探讨大型语言模型中政治偏见的新维度

David Guzman Piedrahita, Irene Strauss, Bernhard Schölkopf, Rada Mihalcea, Zhijing Jin

机构 * University of Zürich（苏黎世大学） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； MPI for Intelligent Systems（智能系统研究所） ； University of Michigan（密歇根大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨了大型语言模型在民主与威权政治偏见方面的表现，通过引入F-scale、FavScore和角色模型探测方法，揭示了模型在不同语言提示下对民主与威权倾向性的差异。

RisConFix: LLM-based Automated Repair of Risk-Prone Drone Configurations

RisConFix: 基于大语言模型的高风险无人机配置自动修复

Liping Han, Tingting Nie, Le Yu, Mingzhe Hu, Tao Yue

机构 * School of Computer Science Nanjing University of Posts and Telecommunications（南京邮电大学计算机科学学院） ； School of Computer Science and Engineering Beihang University（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 RisConFix通过基于大语言模型的实时修复机制，有效提升无人机在高风险配置下的鲁棒性，实验显示其修复成功率高达97%。

Chemistry Integrated Language Model using Hierarchical Molecular Representation for Polymer Informatics

整合化学语言模型：用于聚合物信息学的分层分子表示

Jihun Ahn, Gabriella Pasya Irianti, Vikram Thapar, Su-Mi Hur

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

AI总结 CI-LLM通过分层分子表示提升聚合物信息学中的预测与反向设计能力。

3DRS: MLLMs Need 3D-Aware Representation Supervision for Scene Understanding

3DRS: MLLMs 需要 3D 意识表示监督以实现场景理解

Xiaohu Huang, Jingjing Wu, Qunyi Xie, Kai Han

机构 * Visual AI Lab, The University of Hong Kong（香港大学视觉人工智能实验室） ； Department of Computer Vision Technology (VIS), Baidu Inc.（百度公司计算机视觉技术部） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；foundation model(abstract)；pretraining(abstract)

AI总结 3DRS 通过引入预训练 3D 基础模型的监督，提升 MLLM 的 3D 表示能力，从而增强场景理解性能

Hallucination reduction with CASAL: Contrastive Activation Steering For Amortized Learning

通过CASAL减少幻觉：对比激活引导用于近似学习

Wannan, Yang, Xinchi Qiu, Lei Yu, Yuchen Zhang, Aobo Yang, Narine Kokhlikyan, Nicola Cancedda, Diego Garcia-Olano

机构 * Meta Superintelligence Labs（Meta超级智能实验室） ； New York University（纽约大学） 纠错

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

AI总结 CASAL通过对比激活引导减少LLM幻觉，提升模型可解释性和实用性，适用于多种模型架构。

Intra-Class Probabilistic Embeddings for Uncertainty Estimation in Vision-Language Models

类内概率嵌入用于视觉-语言模型中的不确定性估计

Zhenxiang Lin, Maryam Haghighat, Will Browne, Dimity Miller

机构 * Queensland University of Technology（昆士兰理工大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出一种无需训练的后处理方法，通过类内概率嵌入提升视觉-语言模型的不确定性估计，有效检测错误预测。

Comments Accepted at the IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision 2026

HalluShift++: Bridging Language and Vision through Internal Representation Shifts for Hierarchical Hallucinations in MLLMs

HalluShift++: 通过内部表示转移弥合语言与视觉，解决多模态大语言模型中的层级幻觉

Sujoy Nath, Arkaprabha Basu, Sharanya Dasgupta, Swagatam Das

机构 * Netaji Subhash Engineering College (NSEC)（奈尔贾伊·萨布哈工程学院） ； TCG Crest ； Electronics and Communication Sciences Unit (ECSU)（电子与通信科学单位） ； Indian Statistical Institute（印度统计研究所） 纠错

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

AI总结 HalluShift++通过分析MLLM内部表示转移，解决多模态大语言模型中的层级幻觉问题，提升幻觉检测的有效性。

Mechanistic Interpretability of GPT-2: Lexical and Contextual Layers in Sentiment Analysis

GPT-2的机制可解释性：情感分析中的词汇层与上下文层

Amartya Hatua

机构 * AI Center of Excellence Fidelity Investments（福达投资人工智能卓越中心） 纠错

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

AI总结 GPT-2情感分析中，早期层负责词汇检测，晚期层通过统一机制整合上下文现象，推翻了中层专业化假设。

UncertaintyZoo: A Unified Toolkit for Quantifying Predictive Uncertainty in Deep Learning Systems

UncertaintyZoo: 一个统一的工具包，用于量化深度学习系统中的预测不确定性

Xianzong Wu, Xiaohong Li, Lili Quan, Qiang Hu

机构 * Tianjin University（天津大学） 纠错

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

AI总结 UncertaintyZoo是一个统一的工具包，整合了29种不确定性量化方法，用于量化深度学习系统中的预测不确定性。

Hallucination as a Computational Boundary: A Hierarchy of Inevitability and the Oracle Escape

幻觉作为计算边界：不可避免性层级与 oracle 逃逸

Wang Xi, Quan Shi, Zenghui Ding, Jianqing Gao, Xianjun Yang

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

AI总结 本文提出计算类对齐原则，通过构建计算必要性层级和逃逸路线，为大型语言模型的幻觉问题提供理论框架和解决方案。

Comments 8 pages, 6 figures

Bi-ICE: An Inner Interpretable Framework for Image Classification via Bi-directional Interactions between Concept and Input Embeddings

Bi-ICE：通过概念与输入嵌入之间双向交互的图像分类可解释框架

Jinyung Hong, Yearim Kim, Keun Hee Park, Sangyu Han, Nojun Kwak, Theodore P. Pavlic

专题命中 知识编辑与模型理解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 Bi-ICE通过概念与输入嵌入的双向交互，提升图像分类任务的内部可解释性与透明度。

Comments Accepted at IEEE WACV2026. The first two authors equally contributed to this work

PrefGen: Multimodal Preference Learning for Preference-Conditioned Image Generation

PrefGen: 多模态偏好学习用于偏好条件下的图像生成

Wenyi Mo, Tianyu Zhang, Yalong Bai, Ligong Han, Ying Ba, Dimitris N. Metaxas

机构 * Rutgers University（罗格斯大学） ； iN2X ； MIT-IBM Watson AI Lab（麻省理工-IBM沃森人工智能实验室） ； Red Hat AI Innovation（红帽人工智能创新） 纠错

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

AI总结 PrefGen通过多模态大语言模型提取用户偏好并注入扩散模型，实现个性化图像生成，优于现有方法。

Comments Project Page: \href{https://prefgen.github.io/}{\texttt{https://prefgen.github.io}}

The SAM2-to-SAM3 Gap in the Segment Anything Model Family: Why Prompt-Based Expertise Fails in Concept-Driven Image Segmentation

在Segment Anything模型家族中SAM2到SAM3之间的鸿沟：基于提示的专家知识为何在概念驱动的图像分割中失效

Ranjan Sapkota, Konstantinos I. Roumeliotis, Manoj Karkee

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； University of the Peloponnese（希腊皮洛斯大学） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：foundation model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文分析了SAM2到SAM3在分割模型中的断层，指出基于提示的分割方法在概念驱动分割中失效的原因，并探讨了SAM3的多模态架构与评估方法。

Beyond Model Jailbreak: Systematic Dissection of the "Ten DeadlySins" in Embodied Intelligence

超越模型劫持：具身智能中的“十大致命罪恶”系统性分析

Yuhang Huang, Junchao Li, Boyang Ma, Xuelong Dai, Minghui Xu, Kaidi Xu, Yue Zhang, Jianping Wang, Xiuzhen Cheng

机构 * Shandong University（山东大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：language model(abstract)

AI总结 本研究首次系统分析了具身智能平台的十大安全漏洞，揭示了跨层安全弱点，提出了构建稳健具身系统的建议。