语言大模型 / LLM

Crafting Adversarial Inputs for Large Vision-Language Models Using Black-Box Optimization

为大型视觉-语言模型设计对抗输入使用黑盒优化

Jiwei Guan, Haibo Jin, Haohan Wang

机构 * School of Computing, Macquarie University（麦考瑞大学计算机学院） ； School of Information Sciences, University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校信息科学学院） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：language model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出了一种基于零阶优化的黑盒劫持攻击方法，针对大型视觉-语言模型实现高成功率的对抗性攻击，揭示了当前模型安全机制的不足。

Comments EACL

Gated Sparse Attention: Combining Computational Efficiency with Training Stability for Long-Context Language Models

门控稀疏注意力：结合计算效率与训练稳定性以长上下文语言模型

Alfred Shen, Aaron Shen

机构 * Amazon（亚马逊） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：language model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 GSA通过结合门控和稀疏注意力机制，在提升长上下文语言模型计算效率的同时，显著增强了训练稳定性与模型质量。

Comments 15 pages, 1 figure, attention mechanism, sparse attention, gating, long-context

TeleMem: Building Long-Term and Multimodal Memory for Agentic AI

TeleMem: 构建面向代理AI的长期和多模态记忆

Chunliang Chen, Ming Guan, Xiao Lin, Jiaxu Li, Luxi Lin, Qiyi Wang, Xiangyu Chen, Jixiang Luo, Changzhi Sun, Dell Zhang, Xuelong Li

机构 * Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom（人工智能研究院（TeleAI），中国电信） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 TeleMem通过统一的长期和多模态记忆系统，提升代理AI在长对话和多模态任务中的表现，实现更高的准确率、更低的令牌使用和更快的操作速度。

Intelligence Degradation in Long-Context LLMs: Critical Threshold Determination via Natural Length Distribution Analysis

长上下文大语言模型中的智能退化：通过自然长度分布分析确定关键阈值

Weiwei Wang, Jiyong Min, Weijie Zou

专题命中 长上下文与记忆 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本研究通过自然长度分布分析确定长上下文LLM的关键阈值，揭示智能退化机制并提出统一框架以指导缓解策略。

Comments 29 pages

SCALAR: Scientific Citation-based Live Assessment of Long-context Academic Reasoning

SCALAR: 基于科学引用的长上下文学术推理实时评估

Renxi Wang, Honglin Mu, Liqun Ma, Lizhi Lin, Yunlong Feng, Timothy Baldwin, Xudong Han, Haonan Li

专题命中 长上下文与记忆 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 SCALAR通过基于学术引用的长上下文推理评估框架，评估模型在学术写作中的推理能力，发现多项选择任务能有效区分模型性能，而填空式引用预测任务更具挑战性。

Cognitive AI framework 2.0: advances in the simulation of human thought

认知AI框架2.0：人类思维模拟的进展

Rommel Salas-Guerra

专题命中 长上下文与记忆 ：large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 认知AI框架2.0通过统一的记忆架构和受控的知识更新，提升人机交互的个性化与适应性，解决可扩展性、偏见缓解和伦理合规等挑战。

AgentSM: Semantic Memory for Agentic Text-to-SQL

AgentSM: 语义记忆用于代理文本到SQL

Asim Biswal, Chuan Lei, Xiao Qin, Aodong Li, Balakrishnan Narayanaswamy, Tim Kraska

机构 * Amazon Web Services（亚马逊网络服务） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Oracle Corporation（甲骨文公司） ； Snowflake Inc.（Snowflake公司） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 AgentSM通过构建可解释的语义记忆，提升文本到SQL任务的效率和准确性，减少令牌使用和轨迹长度，达到更高执行精度。

TDFlow: Agentic Workflows for Test Driven Development

TDFlow: 为测试驱动开发设计的代理工作流

Kevin Han, Siddharth Maddikayala, Tim Knappe, Om Patel, Austen Liao, Amir Barati Farimani

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； UC San Diego（南加州大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 TDFlow通过测试驱动的工作流实现人类水平的测试解析，提升软件修复性能。

Comments Published in the 19th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (EACL 2026 Main Conference)