语言大模型 / LLM

TFL: Targeted Bit-Flip Attack on Large Language Model

TFL：针对大语言模型的定向位翻转攻击

Jingkai Guo, Chaitali Chakrabarti, Deliang Fan

机构 * School of Electrical, Computer and Energy Engineering（电气、计算机与能源工程学院） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

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

AI总结 TFL是一种新型定向位翻转攻击框架，通过精确操控LLM输出并减少对无关输入的影响，提升攻击的隐蔽性和针对性。

Comments 13 pages, 11 figures. Preprint

Memory-Based Advantage Shaping for LLM-Guided Reinforcement Learning

基于记忆的优势塑造用于LLM引导的强化学习

Narjes Nourzad, Carlee Joe-Wong

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 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 本文提出一种基于记忆的优势塑造方法，通过构建记忆图来提升LLM引导强化学习的样本效率和学习速度，减少对连续LLM监督的依赖。

Comments Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI)

MIRA: Memory-Integrated Reinforcement Learning Agent with Limited LLM Guidance

MIRA: 集成记忆的强化学习智能体与有限LLM指导

Narjes Nourzad, Carlee Joe-Wong

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 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 MIRA通过集成记忆图减少对LLM的依赖，提升稀疏奖励环境中的强化学习性能。

Comments International Conference on Learning Representations (ICLR'26)

Zero-shot Interactive Perception

零样本交互感知

Venkatesh Sripada, Frank Guerin, Amir Ghalamzan

机构 * University of Surrey（萨里大学） ； University of Sheffield（谢菲尔德大学） 纠错

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

AI总结 ZS-IP通过结合多策略操作与基于记忆的视觉语言模型，实现零样本交互感知，提升复杂场景中推操作的性能。

Comments Original manuscript submitted on April 24, 2025. Timestamped and publicly available on OpenReview: https://openreview.net/forum?id=7MhpFcr5Nx

CMind: An AI Agent for Localizing C Memory Bugs

CMind：一种用于定位C内存错误的人工智能代理

Chia-Yi Su, Collin McMillan

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

AI总结 CMind通过模拟人类程序员行为，利用大语言模型和引导决策方法，定位C程序中的内存错误。

Comments 4 pages, 2 figures. To be published in 34th IEEE/ACM International Conference on Program Comprehension (ICPC 2026)

Joint Training on AMD and NVIDIA GPUs

在AMD和NVIDIA GPU上联合训练

Jon Hu, Thomas Jia, Jing Zhu, Zhendong Yu

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

AI总结 本文提出了一种在AMD和NVIDIA GPU上实现高效异构混合训练的技术方案，通过设备直接通信机制提升训练吞吐量至接近同构系统的98%。