语言大模型 / LLM

MetagenBERT: a Transformer-based Architecture using Foundational genomic Large Language Models for novel Metagenome Representation

MetagenBERT: 一种基于Transformer的架构，利用基础基因大语言模型进行新颖的宏基因组表示

Gaspar Roy, Eugeni Belda, Baptiste Hennecart, Yann Chevaleyre, Edi Prifti, Jean-Daniel Zucker

机构 * IRD, Sorbonne University, UMMISCO（IRD、索邦大学、UMMISCO） ； Sorbonne University, INSERM, Nutriomics（索邦大学、国家卫生研究院、Nutriomics） ； LAMSADE, Dauphine University, PSL Research University（LAMSADE、达菲大学、PSL研究大学） 纠错

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

AI总结 MetagenBERT通过端到端的DNA序列嵌入和聚类策略，无需注释即可实现宏基因组的高效表示，展示了在疾病预测中的优越性能和跨队列的泛化能力。

NeuronScope: A Multi-Agent Framework for Explaining Polysemantic Neurons in Language Models

NeuronScope：一种用于解释语言模型中多义神经元的多智能体框架

Weiqi Liu, Yongliang Miao, Haiyan Zhao, Yanguang Liu, Mengnan Du

机构 * Wuhan University（武汉大学） ； Hong Kong Baptist University（香港 Baptist大学） ； New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

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

AI总结 NeuronScope通过多智能体框架迭代优化神经元解释，揭示语言模型中隐藏的多义性并提升解释的激活相关性。

TRYLOCK: Defense-in-Depth Against LLM Jailbreaks via Layered Preference and Representation Engineering

TRYLOCK：通过分层偏好和表征工程实现对LLM劫持的纵深防御

Scott Thornton

机构 * AI/ML Security Researcher（人工智能与机器学习安全研究员） 纠错

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

AI总结 TRYLOCK通过分层偏好和表征工程实现对LLM劫持的纵深防御，结合DPO、RepE、自适应侧车和输入规范化，有效降低攻击成功率并提升安全性与易用性的平衡。

Comments 14 pages, 4 figures. Code and datasets at https://github.com/scthornton/trylock

Where meaning lives: Layer-wise accessibility of psycholinguistic features in encoder and decoder language models

意义栖息之处：编码器和解码器语言模型中心理语言学特征的分层可访问性

Taisiia Tikhomirova, Dirk U. Wulff

机构 * Max Planck Institute for Human Development（马克斯·普朗克人类发展研究所） ； Technische Universität Berlin（技术大学柏林） ； University of Basel（巴塞尔大学） 纠错

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

AI总结 研究揭示了变换器模型中心理语言学特征的分层可访问性，发现意义的定位依赖于方法和架构，并展示了词汇属性与经验性情感维度的深度差异。

Decide Then Retrieve: A Training-Free Framework with Uncertainty-Guided Triggering and Dual-Path Retrieval

决定后再检索：一种无训练框架，结合不确定性引导触发和双路径检索

Wang Chen, Guanqiang Qi, Weikang Li, Yang Li, Deguo Xia, Jizhou Huang

机构 * Baidu Inc（百度公司） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Peking University（北京大学） 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.CL

AI总结 DTR通过不确定性引导触发和双路径检索，提升问答性能并减少冗余检索。

In Search of Grandmother Cells: Tracing Interpretable Neurons in Tabular Representations

寻找祖母细胞：在表格表示中追踪可解释的神经元

Ricardo Knauer, Erik Rodner

机构 * KI-Werkstatt University of Applied Sciences Berlin（KI-Werkstatt应用科学大学柏林） 纠错

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

AI总结 本文提出两种信息论度量，用于量化神经元对单一概念的显著性和选择性，并在表格基础模型TabPFN中发现部分神经元对高层概念具有统计显著的显著性。

Comments EurIPS 2025 Workshop on AI for Tabular Data

Attention mechanisms in neural networks

神经网络中的注意机制

Hasi Hays

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

AI总结 本文系统阐述了神经网络中注意机制的理论基础、计算特性及应用，涵盖自然语言处理、计算机视觉和多模态学习等多个领域，分析了其可解释性及当前存在的限制。

Mass Concept Erasure in Diffusion Models with Concept Hierarchy

扩散模型中的概念擦除与概念层次

Jiahang Tu, Ye Li, Yiming Wu, Hanbin Zhao, Chao Zhang, Hui Qian

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

AI总结 本文提出了一种基于概念层次的扩散模型擦除方法，通过群体擦除和超类型保留低秩适应技术，提高擦除效率并减少生成质量退化。

Comments This paper has been accepted by AAAI 2026

BiListing: Modality Alignment for Listings

BiListing: 列表模态对齐

Guillaume Guy, Mihajlo Grbovic, Chun How Tan, Han Zhao

机构 * Airbnb 纠错

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

AI总结 BiListing通过结合大型语言模型和预训练语言-图像模型，实现列表文本与照片的模态对齐，提升搜索效率并解决冷启动问题。

Journal ref Proceedings of the 34th ACM International Conference on Information and Knowledge Management, CIKM 2025