语言大模型 / LLM

TRUSTMEM: Learning Trustworthy Memory Consolidation for LLM Agents with Long-Term Memory

TRUSTMEM：学习具有长期记忆的LLM智能体的可信记忆巩固

Tianyu Yang, Sudipta Paul, Vijay Srinivasan, Vivek Kulkarni, Srinivas Chappidi

机构 * AI Center-Mountain View, Samsung Electronics（三星电子山景城AI中心） ； University of Notre Dame（圣母大学） 纠错

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

AI总结 提出TrustMem框架，通过记忆转换验证器评估更新过程，并利用偏好强化学习优化记忆更新行为，显著提升记忆效用和可靠性。

Membox: Weaving Topic Continuity into Long-Range Memory for LLM Agents

Membox: 将主题连续性编织到LLM智能体的长期记忆中

Dehao Tao, Guoliang Ma, Yongfeng Huang, Minghu Jiang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Xinjiang University（新疆大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出Membox层次记忆架构，通过主题织机按局部主题组织对话，并通过轨迹织机跨会话链接宏主题轨迹，在LoCoMo和DialSim上显著提升长程记忆检索性能。

Towards Fast and Effective Long Video Understanding of Multimodal Large Language Models via Adaptive Quasi-Gaussian Sampling

面向多模态大语言模型的长视频快速有效理解：自适应准高斯采样

Kun Zhang, Chenxin Fang, Tao Chen, Baiyang Song, Yunhang Shen, Yiyi Zhou, Rongrong Ji

机构 * Key Laboratory of Multimedia Trusted Perception and Efficient Computing, Ministry of Education of China, Xiamen University（厦门大学多媒体可信感知与高效计算教育部重点实验室） 纠错

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

AI总结 提出自适应无训练帧采样方法AdaQ，基于高斯分布3-σ规则动态调整采样区间，在仅用64帧下使Qwen3-VL-8B平均超越GPT4o 15.8%，显著提升长视频理解的鲁棒性和效率。

Comments NeurIPS 2026 submission. 15 pages, 8 figures

Evolving Quantum Error-Correcting Encodings for Molecular Simulation

面向分子模拟的量子纠错编码演化

Kenny Heitritter, James Brown, Tarini Hardikar

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

AI总结 利用LLM驱动的演化程序合成，发现分子模拟中距离5和6的广义超快编码，并进一步通过压缩导向搜索获得结构化循环构造器。

Comments 16 pages including appendices, 4 figures, 8 tables

Memory Contagion: Cross-Temporal Propagation of Evaluator Bias via Agent Memory

记忆传染：通过智能体记忆的评估者偏见的跨时间传播

Zewen Liu

机构 * Independent Researcher（独立研究员） 纠错

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

AI总结 研究大型语言模型智能体记忆中评估者偏见通过记忆存储跨时间传播的现象，发现即使完美记忆整合也会导致偏见传播，且无安全阈值。

Comments 12 pages, 3 figures, 4 tables

Forget to Improve: On-Device LLM-Agent Continual Learning via Budget-Curated Memory

遗忘以改进：通过预算策划内存的设备端LLM智能体持续学习

Beining Wu, Zihao Ding, Jun Huang, Yanxiao Zhao

机构 * Apple（苹果） ； Google（谷歌） ； Microsoft（微软） ； Meta ； Alibaba（阿里巴巴） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.LG

AI总结 提出净价值每字节评分机制，在设备端智能体内存中权衡价值与危害，实现预算约束下的记忆保留、共享与信任决策，降低内存和上行带宽并防御注入攻击。

Model-Native Computing Architecture: Envisioning Future System Architecture Through the Lens of Computer Architecture

模型原生计算架构：通过计算机架构的视角展望未来系统架构

Hai Lin, Hoilam Pao, Shaoxiong Zhan, Hai-Tao Zheng

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Pengcheng Laboratory, Shenzhen, China（深圳鹏城实验室） 纠错

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

AI总结 本文通过类比计算机架构，提出模型原生计算的概念，并设计了一个六层智能计算架构模型（ICAM），以统一解决大语言模型在系统层面面临的缓存、上下文、调度等问题。

Continual Knowledge Updating in LLM Systems: Learning Through Multi-Timescale Memory Dynamics

连续知识更新在大语言模型系统中：通过多时间尺度记忆动态学习

Andreas Pattichis, Constantine Dovrolis

机构 * The Cyprus Institute, Nicosia, Cyprus（塞浦路斯研究所，尼科西亚，塞浦路斯） 纠错

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

AI总结 本文提出基于多时间尺度动态的记忆机制，通过耦合内部变量实现知识的持续更新与学习，重构外部记忆作为学习的基础 substrates。

Comments Accepted as a poster at the ICML 2026 Workshop "Continual Adaptation at Scale: Towards Sustainable AI" (CATS@ICML 2026). 9 pages, 2 figures

An Empirical Study of Many-Shot In-Context Learning for Machine Translation of Low-Resource Languages

面向低资源语言机器翻译的多示例上下文学习的实证研究

Yinhan Lu, Gaganpreet Jhajj, Chen Zhang, Anietie Andy, David Ifeoluwa Adelani

机构 * Mila – Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Athabasca University（阿特拉斯大学） ； Peking University（北京大学） ； Howard University（霍华德大学） 纠错

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

AI总结 本研究实证分析多示例上下文学习在低资源语言机器翻译中的效果，发现BM25检索可大幅提升数据效率，且ICL能在微调基础上带来额外增益。

Comments 24 pages, 3 figures, 20 tables

Staying In Character: Perspective-Bounded Memory For Book-Based Role-Playing Agents

保持角色：基于书籍的角色扮演智能体的视角受限记忆

Xushuo Tang, Junhe Zhang, Zihan Yang, Yifu Tang, Sichao Li, Longbin Lai, Zhengyi Yang

机构 * UNSW Sydney（新南威尔士大学悉尼分校） ； University of Sydney（悉尼大学） ； Chang’an University（长安大学） ； RAIDS Lab（RAIDS实验室） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里巴巴集团通义实验室） 纠错

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

AI总结 提出REVERIEMEM三层记忆架构（情节层、语义层、个性层），解决长叙事角色扮演中的事实越界和风格单调问题，在KBF-QA基准上知识边界保真度提升34.6个百分点，在BOOKWORLD中胜率约79%。

A Systematic Analysis of Hybrid Linear Attention

混合线性注意力机制的系统分析

Dustin Wang, Rui-Jie Zhu, Steven Abreu, Yong Shan, Taylor Kergan, Yuqi Pan, Yuhong Chou, Zheng Li, Jibin Wu, Ge Zhang, Wenhao Huang, Jason Eshraghian

机构 * UC Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； ByteDance Seed（字节跳动种子） ； University of Groningen（格罗宁根大学） ； CASIA（中国科学院自动化研究所） ； PolyU ； M-A-P 纠错

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

AI总结 系统评估六种线性注意力变体在独立和混合架构下的性能，发现独立性能优越的模型在混合中不一定表现好，推荐HGRN-2或GatedDeltaNet以3:1至6:1的线性-全注意力比例达到Transformer级召回率。

Towards a Dynamic and Fixed-budget Memory Bank for Efficient Streaming Video Understanding

面向高效流式视频理解的动态固定预算记忆库

Baiyang Song, Yuli Lin, Qiong Wu, Tao Chen, Jun Peng, Xiao Chen, Yiyi Zhou, Rongrong Ji

机构 * Xiamen University（厦门大学） 纠错

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

AI总结 提出无训练方法CausalMem，通过在线语义基动态更新记忆库，在有限预算下最大化流式视频信息量，实现20倍视觉令牌压缩和82MB存储。

Why Memory Components Fail: Eight Years of License and Sustainability Events in Open-Source Data Infrastructure

为什么内存组件会失败：开源数据基础设施中八年的许可和可持续性事件

Dmitrii Dmitrenko

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文通过分析105个开源数据基础设施项目，发现24%的项目遭遇许可或可持续性事件，其中单一供应商风投支持项目的发生率是基金会治理项目的19倍，并提出六字段决策工具。

Comments 14 pages, 6 tables. Supplementary dataset (105 projects, 39 events) on Zenodo: https://doi.org/10.5281/zenodo.20562988

Memory Makes the Difference: Evaluating How Different Memory Roles Shape Conversational Agents

记忆决定差异：评估不同记忆角色如何塑造对话代理

Yuxin Wang, Paul Thomas, Zhiwei Yu, Yuan Gao, Saeed Hassanpour, Soroush Vosoughi, Robert Sim, Nick Craswell

机构 * Dartmouth College（达特茅斯学院） ； Microsoft（微软公司） 纠错

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

AI总结 本研究提出对话记忆细粒度分类法，通过用户中心评估框架，揭示不同类型记忆（如澄清记忆、无关记忆）对RAG对话系统响应准确性、个性化及主题相关性的差异化影响。

Memory Retrieval in Visuomotor Policies for Long-Horizon Robot Control

视觉运动策略中的记忆检索用于长期机器人控制

Rutav Shah, Yisu Li, Femi Bello, Yuke Zhu, Roberto Martín-Martín

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 提出HALO策略，通过注意力记忆检索机制和视觉语言模型先验蒸馏，解决长期控制中的虚假相关和记忆误差累积问题，实现从长达8分钟历史中检索任务相关信息。

Comments 16 pages, 5 tables, 8 figures

The 4/$δ$ Bound: Designing Predictable LLM-Verifier Systems for Formal Method Guarantee

4/δ 界：设计具有形式方法保证的可预测 LLM-验证器系统

Pierre Dantas, Lucas Cordeiro, Youcheng Sun, Waldir Junior

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

AI总结 提出 LLM-验证器收敛定理，将多阶段验证建模为顺序吸收马尔可夫链，证明成功概率 δ>0 时系统几乎必然验证，并导出精确延迟上界 4/δ，经 90000+ 试验验证。

Comments 36 pages, 9 figures

When LLM Rationales Become User-Facing: Effects on Trust Perception, Decision-Making, and Gaze Behaviors

当LLM推理理由面向用户时：对信任感知、决策和注视行为的影响

Xin Sun, Ting Pan, Yajing Wang, Shu Wei, Jos A. Bosch, Isao Echizen, Abdallah El Ali, Saku Sugawara

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

AI总结 研究通过两项实验（在线和眼动追踪）探讨LLM推理理由的呈现方式、正确性和确定性框架对用户信任、决策和注视行为的影响，发现不正确理由降低信任并增加认知负荷，挑战了“更多推理更好”的假设。

Seeing the Reasoning: How LLM Rationales Influence User Trust and Decision-Making in Factual Verification Tasks

看见推理：LLM 推理如何影响用户在事实核查任务中的信任与决策

Xin Sun, Shu Wei, Jos A Bosch, Isao Echizen, Saku Sugawara, Abdallah El Ali

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

AI总结 通过在线实验（N=68）操纵LLM推理的呈现格式、正确性和确定性框架，发现正确推理和确定性线索提升信任与决策采纳，不确定性线索降低，而呈现格式无显著影响。

Failure Modes of Large Language Models on Research-Level Mathematics: A Taxonomy and an Empirical Characterisation

大语言模型在研究级数学问题上的失败模式：分类与实证刻画

Arnesh Banerjee, Ayushi Bhattacharjee

机构 * Dept. of CSE (Data Science) Heritage Institute of Technology（计算机科学与工程系（数据科学）哈里特技术学院） 纠错

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

AI总结 本文通过分析“First Proof”基准测试中LLM的错误，识别出四种失败模式（F1-F4），并审计Gemini 2.5 Flash生成的证明，发现前提走私（F2）普遍存在且无法被引文验证检测，提出应构建推理时管道预防而非事后检测。

Representation Matters: An Empirical Study of Program Representations for LLM Vulnerability Reasoning

表示至关重要：LLM 漏洞推理中程序表示的实证研究

Andrew Stoltman, Johnathan Tang, Haipeng Cai

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

AI总结 通过 RepBench 基准比较原始源码与基于静态分析的程序表示，发现 AST+PDG 组合准确率达 83.2%，远超原始源码的 53.5%，表明精心选择的结构化表示能提供更优的准确率-开销权衡。

Comments 34 pages, 4 figures

Discovering New Theorems via LLMs with In-Context Proof Learning in Lean

通过基于 Lean 的上下文证明学习利用 LLM 发现新定理

Kazumi Kasaura, Naoto Onda, Yuta Oriike, Masaya Taniguchi, Akiyoshi Sannai, Sho Sonoda

机构 * OMRON SINIC X Corporation（OMRON SINIC X公司） ； RIKEN AIP ； NexaScience ； CyberAgent ； Kyoto University（京都大学） ； RIKEN AGIS ； Shiga University（大坂大学） ； NII NISTEP 纠错

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

AI总结 提出猜想-证明循环（CPL）框架，利用 LLM 在 Lean 4 中迭代生成数学猜想并尝试证明，通过上下文学习重用先前定理的证明策略，提高难证定理的发现率。

Comments 12 pages, 3 figures

SAGE-Nav: Leveraging LLM Planning and Alignment Fusion for Hierarchical Scene Graph-Guided Navigation

SAGE-Nav：利用LLM规划与对齐融合的分层场景图引导导航

Hao Su, Yuehao Huang, Yukai Ma, Yong Liu, Jiajun Lv

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 提出SAGE-Nav分层框架，结合大语言模型与动态场景图，通过解耦全局语义规划与高频反应控制，实现高效目标导航，在i-THOR和RoboTHOR中达到最优性能。

Comments Accepted by IROS 2026

TabClean: Reusable LLM-Synthesized Programs for Tabular Data Cleaning

TabClean: 用于表格数据清洗的可复用LLM合成程序

Yibo Wang, Riteng Zhang, Yinghao He, Yongye Su, Bharat Bhargava, Chunwei Liu

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)

AI总结 提出TabClean系统，通过将LLM推理编译为可复用的带守卫修复程序，实现无模型训练的表格数据清洗，在五个基准数据集上F1优于基线，并大幅降低重复运行成本。

Comments 13 pages

Same Evidence, Different Answer: Auditing Order Sensitivity in Multimodal Large Language Models

相同证据，不同答案：多模态大语言模型中的顺序敏感性审计

Akshay Paruchuri, Sanmi Koyejo, Ehsan Adeli

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 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.CL、cs.LG

AI总结 提出Facet-Probe审计框架，评估18个多模态大语言模型在五种顺序扰动下的答案翻转率，发现所有模型均非顺序不变，最佳模型仍有13.4%翻转率，提示仅靠提示级缓解难以实现通用顺序鲁棒性。

Comments 22 pages, 4 figures, 5 tables

MINIF2F-DAFNY: LLM-Guided Mathematical Theorem Proving via Auto-Active Verification

MINIF2F-DAFNY: 通过自动主动验证的LLM引导数学定理证明

Mantas Baksys, Stefan Zetzsche, Olivier Bouissou, Sean B. Holden

机构 * University of Cambridge, Cambridge, UK（剑桥大学） ； Amazon Web Services, London, UK（亚马逊网络服务（伦敦）） ； Amazon Web Services, Boston, USA（亚马逊网络服务（波士顿）） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.LG

AI总结 提出首个将数学基准miniF2F翻译到自动主动验证器Dafny的数据集，评估8个LLM的证明生成能力，最佳模型Claude Opus 4.6达到62.7%的累积通过率，比空证明基线提升23.8个百分点。

VADAOrchestra: Neurosymbolic Orchestration of Adaptive Reasoning Workflows

VADAOrchestra：自适应推理工作流的神经符号编排

Teodoro Baldazzi, Luigi Bellomarini, Andrea Coletta, Michela Iezzi, Carsten Maple, Alessandro Pesare, Emanuel Sallinger

机构 * TU Wien（维也纳工业大学） ； Banca d’Italia（意大利央行） ； University of Warwick（华威大学） 纠错

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

AI总结 提出VADAOrchestra框架，结合LLM灵活性与Datalog+/-符号推理，实现可审计、可扩展的自适应工作流编排，在金融场景中验证了忠实性、可扩展性和可解释性。

Comments Accepted at KR 2026

From Causal Discovery to Implementation: An Agentic AI Framework for E-Scooter Mobility Hub Planning Across 29 German Cities

从因果发现到实施：面向29个德国城市的电动滑板车出行枢纽规划的智能体AI框架

Meng Jin, Melanie Handrich, Simone Martinenz, Nicholas Hoeser, Ziyue Li

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

AI总结 提出一个三阶段智能体AI框架，利用29个德国城市的公共GBFS数据构建因果模板库，通过LLM驱动的因果发现揭示城市类型与集群类型对热点需求的因果驱动差异，并在海尔布隆指导两个枢纽站点建设。

Comments 32 Pages, Submitted to Transportation Research Part D: Transport and Environment. Under review

HEART: Coordination of Heterogeneous Expert Agents for Physically Grounded Robotic Task Planning

HEART: 异构专家智能体协调实现物理接地机器人任务规划

Junho Lee, Seabin Lee, Wonjong Lee, Nayoung Kim, Moonjeong Kang, Changjoo Nam

机构 * Sogang University（西江大学） 纠错

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

AI总结 提出异构多LLM框架HEART，将指令分解为原子推理任务分配给角色专家，通过约束驱动规划合成，提升机器人任务规划的物理可行性和效率。

Comments 9 pages, 3 figures

How Robust is OCR-Reasoning? Evaluating OCR-Reasoning Robustness of Vision-Language Models under Visual Perturbations

OCR推理有多鲁棒？评估视觉语言模型在视觉扰动下的OCR推理鲁棒性

Yuxing Cheng, Yuan Wu, Yi Chang

机构 * School of Artificial Intelligence, Jilin University（吉林大学人工智能学院） ； Engineering Research Center of Knowledge-Driven Human-Machine Intelligence, MOE, China（教育部知识驱动人机智能工程研究中心） ； International Center of Future Science, Jilin University（吉林大学未来科学国际合作中心） 纠错

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

AI总结 提出OCR-Robust基准，通过5种扰动类型和3种严重程度评估18个VLM在OCR推理任务上的鲁棒性，发现高干净精度不保证强鲁棒性，图表比文档更脆弱。

Riazi-8B: An Urdu Large Language Model for Mathematical Reasoning

Riazi-8B：用于数学推理的乌尔都语大语言模型

Azher Ali, Ibtsam Haider, Raja Khurram Shahzad, Seemab Latif, Mehwish Fatima

机构 * School of Electrical Engineering and Computer Science (SEECS)（电气工程与计算机科学学院） ； National University of Sciences and Technology (NUST)（国家科学与技术大学） ； Department of Communication, Quality Management and Information Systems（通信、质量管理与信息系统系） ； Mid Sweden University（中瑞典大学） 纠错

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

AI总结 针对乌尔都语数学推理资源匮乏的问题，提出Riazi-8B模型，通过乌尔都语维基百科继续预训练和GSM8K链式思维数据微调，在MGSM-乌尔都语基准上显著提升答案正确性和推理质量。