语言大模型 / LLM

Towards Verifiably Safe Tool Use for LLM Agents

面向LLM代理工具使用的可验证安全性

Aarya Doshi, Yining Hong, Congying Xu, Eunsuk Kang, Alexandros Kapravelos, Christian Kästner

专题命中 其他LLM ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 本文提出一种基于STPA的框架，通过形式化规范数据流和工具序列，实现LLM代理的可验证安全性，减少对人工标注的依赖。

Comments 4 pages, 1 figure; accepted to ICSE NIER 2026

Subspace Alignment for Vision-Language Model Test-time Adaptation

子空间对齐用于视觉-语言模型测试时适应

Zhichen Zeng, Wenxuan Bao, Xiao Lin, Ruizhong Qiu, Tianxin Wei, Xuying Ning, Yuchen Yan, Chen Luo, Monica Xiao Cheng, Jingrui He, Hanghang Tong

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Amazon（亚马逊） 纠错

专题命中 其他LLM ：language model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 SubTTA通过子空间对齐提升视觉-语言模型测试时适应性能，有效解决模态差距和视觉噪声问题。

Comments 17 pages, 10 figures

LWM-Spectro: A Foundation Model for Wireless Baseband Signal Spectrograms

LWM-Spectro：一种用于无线基带信号频谱图的基础模型

Namhyun Kim, Sadjad Alikhani, Ahmed Alkhateeb

专题命中 其他LLM ：foundation model(title,abstract)

AI总结 LWM-Spectro是一种基于变换器的基础模型，通过预训练大规模I/Q数据生成时频频谱图，用于无线信号的通用表示学习，能够有效提升调制分类和SNR/移动性识别等下游任务的性能。

Comments 6 pages, 5 figures

A Preliminary Agentic Framework for Matrix Deflation

一个初步的代理框架用于矩阵消去

Paimon Goulart, Evangelos E. Papalexakis

机构 * University of California, Riverside（加州大学河滨分校） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出了一种基于代理的矩阵消去方法，利用LLM和VLM实现无阈值的消去，通过上下文学习和排列优化，在不同数据集上取得有竞争力的结果。

Why AI Alignment Failure Is Structural: Learned Human Interaction Structures and AGI as an Endogenous Evolutionary Shock

为何AI对齐失败是结构性的：学习的人类互动结构与AGI作为内生性演化冲击

Didier Sornette, Sandro Claudio Lera, Ke Wu

机构 * Institute of Risk Analysis, Prediction and Management (Risks-X)（风险分析、预测与管理研究所） ； Southern University of Science and Technology (SUSTech)（南方科技大学） 纠错

专题命中 其他LLM ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文探讨AI对齐失败的结构性问题，指出AGI作为内生性演化冲击，其风险源于放大人类智能、权力与矛盾，而非对抗意图。

Comments 20 pages

SECite: Analyzing and Summarizing Citations in Software Engineering Literature

SECite: 分析和总结软件工程文献中的引用

Shireesh Reddy Pyreddy, Khaja Valli Pathan, Hasan Masum, Tarannum Shaila Zaman

机构 * Dept. of Computer Science SUNY Polytechnic Institute（计算机科学系圣尼古拉学院） ； Dept. of Information Systems University of Maryland Baltimore County（信息系统系马里兰大学巴尔的摩县） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 SECite通过分析文献引用中的情感倾向，结合生成式AI生成摘要，提供了一种评估学术贡献的综合框架。

Comments Accepted at IEEE CCWC 2026

ActiveVLA: Injecting Active Perception into Vision-Language-Action Models for Precise 3D Robotic Manipulation

ActiveVLA: 向视觉-语言-动作模型注入主动感知以实现精确的3D机器人操控

Zhenyang Liu, Yongchong Gu, Yikai Wang, Xiangyang Xue, Yanwei Fu

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 其他LLM ：language model(abstract)

AI总结 ActiveVLA通过引入主动感知能力，提升机器人在复杂环境中的高精度3D操控性能。

VoxCog: Towards End-to-End Multilingual Cognitive Impairment Classification through Dialectal Knowledge

VoxCog: 通过方言知识实现端到端多语言认知障碍分类

Tiantian Feng, Anfeng Xu, Jinkook Lee, Shrikanth Narayanan

机构 * Ming Hsieh Department of Electrical and Computer Engineering, University of Southern California（明斯希德电气与计算机工程系，南加州大学） ； Dornsife College of Letters, Arts and Sciences, University of Southern California（多恩斯菲学院，南加州大学） 纠错

专题命中 其他LLM ：foundation model(abstract)

AI总结 VoxCog通过整合方言知识，实现了端到端的多语言认知障碍分类，其语音基础模型在AD和MCI检测中表现出优于多模态集成和大语言模型的性能。