语言大模型 / LLM

GRRM: Group Relative Reward Modeling for Machine Translation

GRRM：用于机器翻译的组相对奖励建模

Sen Yang, Shanbo Cheng, Lu Xu, Jianbing Zhang, Shujian Huang

机构 * National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（新型软件技术国家实验室，南京大学） ； Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：LLM(abstract)；post-training(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出GRRM，通过组相对奖励模型提升机器翻译的排名准确性和推理能力。

Comments 19 pages, 6 figures

Stroke3D: Lifting 2D strokes into rigged 3D model via latent diffusion models

Stroke3D: 通过潜在扩散模型将2D笔触提升为拟合的3D模型

Ruisi Zhao, Haoren Zheng, Zongxin Yang, Hehe Fan, Yi Yang

机构 * ReLER, CCAI, Zhejiang University（ReLER、CCAAI、浙江大学） ； DBMI, HMS, Harvard University（DBMI、HMS、哈佛大学） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：preference optimization(abstract)

AI总结 Stroke3D通过潜在扩散模型，将用户绘制的2D笔触和文本提示转化为拟合的3D模型，实现可控的骨骼生成和纹理网格合成。

Comments Accepted by ICLR 2026

Choosing How to Remember: Adaptive Memory Structures for LLM Agents

选择如何记忆：面向LLM代理的自适应记忆结构

Mingfei Lu, Mengjia Wu, Feng Liu, Jiawei Xu, Weikai Li, Haoyang Wang, Zhengdong Hu, Ying Ding, Yizhou Sun, Jie Lu, Yi Zhang

机构 * University of Technology Sydney（悉尼大学） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； The University of Melbourne（墨尔本大学） 纠错

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

AI总结 本文提出FluxMem框架，通过自适应记忆结构选择和三级记忆层次结构，提升LLM代理在长时间交互中的表现，实验显示平均提升9.18%和6.14%。

SYNAPSE: Empowering LLM Agents with Episodic-Semantic Memory via Spreading Activation

SYNAPSE：通过扩散激活实现LLM代理的片段语义记忆

Hanqi Jiang, Junhao Chen, Yi Pan, Ling Chen, Weihang You, Yifan Zhou, Ruidong Zhang, Andrea Sikora, Lin Zhao, Yohannes Abate, Tianming Liu

机构 * School of Computing, University of Georgia（佐治亚大学计算机学院） ； Department of Biosystems Engineering and Soil Science, University of Tennessee（田纳西大学生物系统工程与土壤科学系） ； Department of Biomedical Informatics, University of Colorado School of Medicine（科罗拉多医学院生物医学信息学系） ； Department of Biomedical Engineering, New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院生物医学工程系） ； Department of Physics and Astronomy, The University of Georgia（佐治亚大学物理与天文学系） 纠错

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

AI总结 SYNAPSE通过动态图与扩散激活机制，提升LLM在复杂时间序列和多跳推理任务中的性能，解决上下文隧道问题。

MEMTS: Internalizing Domain Knowledge via Parameterized Memory for Retrieval-Free Domain Adaptation of Time Series Foundation Models

MEMTS: 通过参数化内存内化领域知识以实现时间序列基础模型的无检索领域适应

Xiaoyun Yu, Li fan, Xiangfei Qiu, Nanqing Dong, Yonggui Huang, Honggang Qi, Geguang Pu, Wanli Ouyang, Xi Chen, Jilin Hu

机构 * East China Normal University（东华师范大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Peking University（北京大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 MEMTS通过参数化内存内化领域知识，实现时间序列基础模型的无检索领域适应，提升实时流处理效率。

A Pragmatist Robot: Learning to Plan Tasks by Experiencing the Real World

务实型机器人：通过体验现实世界学习任务规划

Kaixian Qu, Guowei Lan, René Zurbrügg, Changan Chen, Christopher E. Mower, Haitham Bou-Ammar, Marco Hutter

机构 * Robotic Systems Lab, ETH Zürich（瑞士联邦理工学院机器人系统实验室） ； ETH AI Center, ETH Zürich（瑞士联邦理工学院人工智能中心） ； Huawei Noah’s Ark Lab, London, UK（华为诺亚实验室，伦敦，英国） ； UCL Centre for AI, London, UK（伦敦大学学院人工智能中心） 纠错

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

AI总结 PragmaBot 通过现实世界经验学习任务规划，利用 STM 自我反思和 RAG 提高任务成功率

Comments Accepted to RA-L

Frontier AI Risk Management Framework in Practice: A Risk Analysis Technical Report v1.5

实践中的前沿AI风险管理框架：一项风险分析技术报告v1.5

Dongrui Liu, Yi Yu, Jie Zhang, Guanxu Chen, Qihao Lin, Hanxi Zhu, Lige Huang, Yijin Zhou, Peng Wang, Shuai Shao, Boxuan Zhang, Zicheng Liu, Jingwei Sun, Yu Li, Yuejin Xie, Jiaxuan Guo, Jia Xu, Chaochao Lu, Bowen Zhou, Xia Hu, Jing Shao

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出实践中的前沿AI风险管理框架，评估五个关键风险维度并提出缓解策略，为安全部署前沿AI提供技术路径。

Comments 49 pages, 17 figures, 12 tables

KernelBlaster: Continual Cross-Task CUDA Optimization via Memory-Augmented In-Context Reinforcement Learning

KernelBlaster: 通过记忆增强的上下文强化学习实现持续的跨任务CUDA优化

Kris Shengjun Dong, Sahil Modi, Dima Nikiforov, Sana Damani, Edward Lin, Siva Kumar Sastry Hari, Christos Kozyrakis

机构 * NVIDIA ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 KernelBlaster通过记忆增强的上下文强化学习框架提升CUDA代码优化性能，实现跨多个GPU架构世代的高效优化。

Comments 15 pages, 33 pages with appendix

AllMem: A Memory-centric Recipe for Efficient Long-context Modeling

AllMem: 一种面向高效长上下文建模的记忆导向方法

Ziming Wang, Xiang Wang, Kailong Peng, Lang Qin, Juan Gabriel Kostelec, Christos Sourmpis, Axel Laborieux, Qinghai Guo

机构 * ACS Lab, Huawei Technologies（华为技术有限公司先进计算实验室） ； Huawei Switzerland（华为瑞士） 纠错

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

AI总结 AllMem通过结合滑动窗口注意力与非线性测试时训练内存网络，实现了高效长上下文建模，显著降低计算和内存开销，同时提升长程建模的鲁棒性。

MAPLE: A Sub-Agent Architecture for Memory, Learning, and Personalization in Agentic AI Systems

MAPLE：一种用于代理AI系统中记忆、学习和个性化的核心架构

Deepak Babu Piskala

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

AI总结 MAPLE通过分解记忆、学习和个性化为独立子代理，提升代理AI系统的个性化能力，实验显示在个性化得分和特征纳入率上有显著提升。

Comments 12 pages, 5 figures. Accepted to ALA Workshop at AAMAS 2026. Code: [](https://github.com/prdeepakbabu/maple-framework)<https://github.com/prdeepakbabu/maple-framework>

Long Context, Less Focus: A Scaling Gap in LLMs Revealed through Privacy and Personalization

长上下文，少关注：通过隐私和个性化揭示LLM中的缩放差距

Shangding Gu

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 本文通过PAPerBench基准测试揭示了LLM在长上下文情况下个性化和隐私保护性能下降的缩放差距，分析了注意力稀释的理论机制。

Attention in Constant Time: Vashista Sparse Attention for Long-Context Decoding with Exponential Guarantees

常数时间注意力：Vashista稀疏注意力用于长上下文解码的指数保证

Vashista Nobaub

机构 * Datar Consulting（达特咨询） 纠错

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

AI总结 Vashista稀疏注意力通过理论保证实现长上下文解码的常数时间效率，平衡精度与计算成本。

Comments 22 pages

Large Language Model (LLM)-enabled Reinforcement Learning for Wireless Network Optimization

基于大语言模型的强化学习用于无线网络优化

Jie Zheng, Ruichen Zhang, Dusit Niyato, Haijun Zhang, Jiacheng Wang, Hongyang Du, Jiawen Kang, Zehui Xiong

机构 * State-Province Joint Engineering and Research Center of Advanced Networking and Intelligent Information Services, College of Computer Science, Northwest University（高级网络与智能信息服务省-市联合工程与研究中心，计算机科学学院，西北大学） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（计算与数据科学学院，南洋理工大学） ； Institute of Artificial Intelligence, University of Science and Technology Beijing（人工智能研究院，北京科技大学） ； Department of Electrical and Electronic Engineering, the University of Hong Kong（电子与电气工程系，香港大学） ； Automation of School, Guangdong University of Technology（自动化学院，广东工业大学） ； Queen’s University Belfast（贝尔法斯特女王大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,abstract)；large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出利用大语言模型增强强化学习，以优化6G无线网络，通过多智能体强化学习框架提升网络性能。

Reinforcement Learning with Promising Tokens for Large Language Models

基于有前景标记的强化学习用于大语言模型

Jing-Cheng Pang, Liang Lu, Xian Tang, Kun Jiang, Sijie Wu, Kai Zhang, Xubin Li

机构 * huawei（华为技术有限公司） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 基于有前景标记的强化学习框架通过解耦战略决策与标记生成，有效提升大语言模型的训练稳定性与样本效率。

Chain-of-Thought Reasoning with Large Language Models for Clinical Alzheimer's Disease Assessment and Diagnosis

基于大语言模型的链式推理在临床阿尔茨海默病评估与诊断中的应用

Tongze Zhang, Jun-En Ding, Melik Ozolcer, Fang-Ming Hung, Albert Chih-Chieh Yang, Feng Liu, Yi-Rou Ji, Sang Won Bae

机构 * Stevens Institute of Technology（斯蒂文斯理工学院） ； Surgical Trauma Intensive Care Unit（外科创伤重症护理科） ； Institute of Brain Science（脑科学研究所） ； National Yang Ming Chiao Tung University（国立阳明交通大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出利用大语言模型的链式推理进行阿尔茨海默病的评估与诊断，通过生成推理路径提升诊断稳定性和性能，F1分数提升达15%。

Making Slow Thinking Faster: Compressing LLM Chain-of-Thought via Step Entropy

让慢思考更快：通过步骤熵压缩LLM的链式思考

Zeju Li, Jianyuan Zhong, Ziyang Zheng, Xiangyu Wen, Zhijian Xu, Yingying Cheng, Fan Zhang, Qiang Xu

机构 * The Chinese University of Hong Kong（中国香港大学） ； Huawei Technologies Co., Ltd（华为技术有限公司） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；SFT(abstract)

AI总结 通过步骤熵压缩LLM的链式思考，提升推理效率并保持准确性。

Comments Accepted by ICLR2026

Unlocking Reasoning Capability on Machine Translation in Large Language Models

在大语言模型中解锁机器翻译的推理能力

Sara Rajaee, Sebastian Vincent, Alexandre Berard, Marzieh Fadaee, Kelly Marchisio, Tom Kocmi

机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； Cohere Labs（Cohere实验室） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出了一种针对翻译的结构化推理框架，通过多步骤草稿、充分性细化、流畅性提升和选择性迭代修订，显著提升了大语言模型在机器翻译中的性能。

TabTracer: Monte Carlo Tree Search for Complex Table Reasoning with Large Language Models

TabTracer：基于大语言模型的复杂表格推理的蒙特卡洛树搜索

Zhizhao Luo, Zhaojing Luo, Meihui Zhang, Rui Mao

机构 * Beijing Institute of Technology, Zhuhai（北京理工大学（珠海）） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Shenzhen University（深圳大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 TabTracer通过多步工具调用和显式状态跟踪，提升复杂表格推理的准确率并降低token成本。

ProMoral-Bench: Evaluating Prompting Strategies for Moral Reasoning and Safety in LLMs

ProMoral-Bench：评估大语言模型中道德推理与安全性的提示策略

Rohan Subramanian Thomas, Shikhar Shiromani, Abdullah Chaudhry, Ruizhe Li, Vasu Sharma, Kevin Zhu, Sunishchal Dev

专题命中 推理与问题求解 ：prompting(title,abstract)；LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 ProMoral-Bench通过统一道德安全评分评估多种提示策略，发现紧凑示例引导框架在道德和安全方面表现更优。

V2V-GoT: Vehicle-to-Vehicle Cooperative Autonomous Driving with Multimodal Large Language Models and Graph-of-Thoughts

V2V-GoT: 基于多模态大语言模型和思维图的车对车协同自动驾驶

Hsu-kuang Chiu, Ryo Hachiuma, Chien-Yi Wang, Yu-Chiang Frank Wang, Min-Hung Chen, Stephen F. Smith

机构 * NVIDIA ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)

AI总结 本文提出V2V-GoT框架，结合多模态大语言模型和图-思维方法，提升车对车协同自动驾驶的感知、预测和规划能力。

Comments Accepted by ICRA 2026 (IEEE International Conference on Robotics and Automation). Project: https://eddyhkchiu.github.io/v2vgot.github.io/ Code: https://github.com/eddyhkchiu/V2V-GoT Dataset: https://huggingface.co/datasets/eddyhkchiu/V2V-GoT-QA

Beyond Token-Level Policy Gradients for Complex Reasoning with Large Language Models

超越令牌级策略梯度：用于大语言模型复杂推理的多令牌策略梯度优化

Mufan Xu, Kehai Chen, Xuefeng Bai, Zhengyu Niu, Muyun Yang, Tiejun Zhao, Min Zhang

机构 * School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, China（哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院） ； Baidu Inc.（百度公司） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language model(title,abstract)；large language model(title)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出MPO框架，通过多令牌级优化提升大语言模型在复杂推理任务中的性能。

Algorithmic Primitives and Compositional Geometry of Reasoning in Language Models

语言模型中推理的算法原语与组合几何

Samuel Lippl, Thomas McGee, Kimberly Lopez, Ziwen Pan, Pierce Zhang, Salma Ziadi, Oliver Eberle, Ida Momennejad

机构 * Microsoft Research NYC（微软研究院纽约分部） ； Center for Theoretical Neuroscience（理论神经科学中心） ； Department of Psychology（心理学系） ； University of California Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Institute for Pure and Applied Mathematics（纯粹与应用数学研究所） ； Emory University（埃默里大学） ； Rice University（里士满大学） ； Mount Holyoke College（马里兰霍克学院） ； Technische Universität Berlin（柏林技术大学） ； BIFOLD-Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data（柏林学习与数据基础研究所） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language model(title,abstract)；LLM(abstract)；large language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究通过分析语言模型中的算法原语，揭示其推理过程的组合几何结构，并展示原语在跨任务和跨模型中的可迁移性。

MergePipe: A Budget-Aware Parameter Management System for Scalable LLM Merging

MergePipe: 一种面向可扩展大语言模型融合的预算感知参数管理系统

Yuanyi Wang, Yanggan Gu, Zihao Wang, Kunxi Li, Yifan Yang, Zhaoyi Yan, Congkai Xie, Jianmin Wu, Hongxia Yang

机构 * Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 MergePipe通过预算感知的参数管理实现高效的大语言模型融合，减少I/O并提升整体性能。

A Financial Brain Scan of the LLM

对大型语言模型的金融脑扫描

Hui Chen, Antoine Didisheim, Mohammad, Pourmohammadi, Luciano Somoza, Hanqing Tian

机构 * University of Melbourne（墨尔本大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 通过

Comments 47 pages

Internal Planning in Language Models: Characterizing Horizon and Branch Awareness

语言模型中的内部规划：刻画视野与分支意识

Muhammed Ustaomeroglu, Baris Askin, Gauri Joshi, Carlee Joe-Wong, Guannan Qu

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language model(title,abstract)；prompting(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 研究通过分析语言模型内部计算结构，揭示规划视野与分支意识的特性，为理解模型内部动态提供通用工具。

Comments Accepted to ICLR 2026

Execution-State-Aware LLM Reasoning for Automated Proof-of-Vulnerability Generation

面向执行状态的LLM推理用于自动化漏洞证明生成

Haoyu Li, Xijia Che, Yanhao Wang, Xiaojing Liao, Luyi Xing

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 DrillAgent通过结合LLM语义推理与执行状态反馈，实现自动化漏洞证明生成，显著提升漏洞检测效率。

Comments Version 1.0 (13 pages, 7 figures)

Integrated Exploration and Sequential Manipulation on Scene Graph with LLM-based Situated Replanning

基于场景图的LLM定位再规划集成探索与顺序操作

Heqing Yang, Ziyuan Jiao, Shu Wang, Yida Niu, Si Liu, Hangxin Liu

机构 * Beihang University（北航大学） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence（一般人工智能国家重点实验室） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 EPoG通过结合基于图的全局规划器与LLM的定位局部规划器，实现探索与顺序操作规划的无缝结合，有效提升机器人在部分已知环境中的任务执行效率。

Comments 8 pages, 7 figures; accepted by ICRA 2026

wd1: Weighted Policy Optimization for Reasoning in Diffusion Language Models

wd1: 为扩散语言模型推理的加权策略优化

Xiaohang Tang, Rares Dolga, Sangwoong Yoon, Ilija Bogunovic

机构 * Department of Statistical Science, University College London, United Kingdom（伦敦大学统计科学系） ； UCL AI Centre, University College London, United Kingdom（伦敦大学UCL人工智能中心） ； Graduate School of AI, Ulsan National Institute of Science and Technology, South Korea（韩国乌山国立科学与技术研究院人工智能研究生院） ； Department of Mathematics and Computer Science, Universität Basel, Switzerland（巴塞尔大学数学与计算机科学系） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language model(title,abstract)；large language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 wd1通过加权策略优化提升扩散语言模型推理能力，实现更高准确率和更低计算成本。

Comments Accepted to ICLR 2026

OpenTSLM: Time-Series Language Models for Reasoning over Multivariate Medical Text- and Time-Series Data

OpenTSLM：用于多变量医学文本和时间序列数据推理的时间序列语言模型

Patrick Langer, Thomas Kaar, Max Rosenblattl, Maxwell A. Xu, Winnie Chow, Martin Maritsch, Robert Jakob, Ning Wang, Juncheng Liu, Aradhana Verma, Brian Han, Daniel Seung Kim, Henry Chubb, Scott Ceresnak, Aydin Zahedivash, Alexander Tarlochan Singh Sandhu, Fatima Rodriguez, Daniel McDuff, Elgar Fleisch, Oliver Aalami, Filipe Barata, Paul Schmiedmayer

机构 * Stanford Mussallem Center for Biodesign（斯坦福 Mussallem 生物设计中心） ； Centre for Digital Health Interventions（数字健康干预中心） ； Agentic Systems Lab（代理系统实验室） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Microsoft（微软） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Google Research（谷歌研究） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Amazon（亚马逊） ； Division of Cardiovascular Medicine（心血管医学部） ； Division of Cardiology（心内科部） ； Pediatric Cardiology（儿童心内科） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language model(title,abstract)；prompting(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 OpenTSLM通过整合时间序列作为原生模态，提升对多变量医学文本和时间序列数据的推理能力，其模型在多个任务中均优于基线模型。

RapidPen: Fully Automated IP-to-Shell Penetration Testing with LLM-based Agents

RapidPen: 基于大语言模型的完全自动化IP到Shell渗透测试框架

Sho Nakatani

机构 * SecDevLab Inc（SecDevLab公司） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 RapidPen基于大语言模型实现完全自动化IP到Shell渗透测试，通过任务规划与反馈循环高效发现并利用漏洞，降低安全测试成本与门槛。