语言大模型 / LLM

Emergence of Minimal Circuits for Indirect Object Identification in Attention-Only Transformers

注意力-only变换器中间接对象识别最小电路的涌现

Rabin Adhikari

机构 * Saarland University（萨尔大学） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本研究通过从头训练小型注意力-only变换器，在符号化的间接对象识别任务中发现，单层模型仅需两个注意力头即可实现完美准确率，揭示了任务特定训练如何诱导可解释的最小电路。

Comments Published at ACL (Volume 4: Student Research Workshop) ISBN: 979-8-89176-393-7 URL: https://aclanthology.org/2026.acl-srw.4

Phonological Perception of Sign Language Models

手语模型的音系感知

Kayo Yin, Jessica Carter, Alex Xijie Lu, Annemarie Kocab

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：language model(title)；分类 cs.CL

AI总结 本研究通过最小对测试和表征对齐评估手语识别模型的音系感知能力，发现模型具有涌现音系敏感性但存在架构权衡：姿态模型对手形敏感，像素模型对位置敏感。

Comments Accepted to CogSci 2026

C$^{2}$R: Cross-sample Consistency Regularization Mitigates Feature Splitting and Absorption in Sparse Autoencoders

C$^{2}$R: 跨样本一致性正则化缓解稀疏自编码器中的特征分裂与吸收

Haoran Jin, Xiting Wang, Shijie Ren, Hong Xie, Defu Lian

专题命中 知识编辑与模型理解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出跨样本一致性正则化（C$^2$R），通过惩罚方向相似潜变量的共激活，缓解稀疏自编码器中的特征分裂与吸收问题，提升潜变量可解释性而不损失重构保真度。

Comments 24 pages, 6 figures. Accepted by ICML 2026

Dynamic Parsing and Updating Natural Language Specification using VLMs for Robust Vision-Language Tracking

利用视觉语言模型动态解析和更新自然语言规范以实现鲁棒的视觉语言跟踪

Xiao Wang, Liye Jin, Dan Xu, Yuehang Li, Lan Chen, Yaowei Wang, Yonghong Tian, Jin Tang

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学深圳分校） ； Peng Cheng Laboratory, Shenzhen（鹏城实验室深圳分部） ； Shenzhen Graduate School, Peking University（北京大学深圳研究生院） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出语言依赖解析机制提取跟踪核心成分，并利用Qwen-VL进行成分感知的文本更新，在多个基准上取得一致优越性能。

CellDETR: A Detection-Guided Framework for Scalable Cell Representation Learning from Histopathology Images

CellDETR: 一种面向组织病理学图像的可扩展细胞表示学习的检测引导框架

Shikang Zhang, Guojun Li, Yicong Mao, Chulin Sha

专题命中 知识编辑与模型理解 ：foundation model(abstract)；pretraining(abstract)

AI总结 提出基于Deformable DETR的检测引导框架CellDETR，通过位置特征解耦和框约束注意力机制实现可扩展的细胞表示学习，在细胞分类任务上超越现有方法，并支持无标签数据的预训练和跨数据集迁移。

Comments 12pages, 5 figures

Probing and Leveraging Video Diffusion Transformer Features for Robust Point Tracking

探查并利用视频扩散变换器特征以实现稳健的点跟踪

Soowon Son, Honggyu An, Jisu Nam, Hyunah Ko, Chaehyun Kim, Dahyun Chung, Siyoon Jin, Jung Yi, Junhwa Hur, Seungryong Kim

机构 * KAIST AI（韩国科学技术院人工智能） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：foundation model(abstract)；pretraining(abstract)

AI总结 本文探讨了视频扩散变换器在点跟踪中的优势，提出DiTracker框架，通过整合视频DiT特征提升跟踪鲁棒性，实验证明其在挑战性场景下表现优异。

Comments Project Page: https://cvlab-kaist.github.io/DiTracker/

On the Faithfulness of Post-Hoc Concept Bottleneck Models

事后概念瓶颈模型的忠实性研究

Laines Schmalwasser, Jan Blunk, Niklas Penzel, Julia Niebling, Joachim Denzler

机构 * Institute of Data Science, German Aerospace Center（数据科学研究所，德国航空航天中心） ； Computer Vision Group Jena, Friedrich Schiller University Jena（贾恩计算机视觉小组，弗里德里希·席勒大学贾恩） ； GEOMAR Helmholtz Centre for Ocean Research Kiel（基尔海洋研究赫尔姆霍茨中心） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文分析事后概念瓶颈模型（post-hoc CBMs）中概念投影的失败案例，提出新指标解耦概念忠实性与预测准确性，揭示标准准确率评估无法检测的不忠实行为。

Comments Accepted at ECCV 2026, 41 pages, 13 figures, 2 tables

Same Concept, Different Directions: Cross-Modal Feature Heterogeneity in Sparse Autoencoders

同一概念，不同方向：稀疏自编码器中的跨模态特征异质性

Chungpa Lee, Jihoon Kwon, Kyle Min, Jy-yong Sohn

专题命中 知识编辑与模型理解 ：language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 发现视觉-语言模型中同一概念在不同模态下的特征方向不一致（跨模态特征异质性），并提出训练模态特定稀疏自编码器后对齐对应特征的方法，提升重建保真度和跨模态检索与概念引导性能。

A Novel Latent-Class Attack and its Detection by Class Subspace Orthogonalization

一种新型潜在类别攻击及其通过类别子空间正交化的检测方法

Guangmingmei Yang, David J. Miller, George Kesidis

专题命中 知识编辑与模型理解 ：post-training(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出一种新型数据投毒攻击——潜在类别攻击，将未知类样本误标为已知类，使模型将未知类识别为已知类的子类；并基于类别子空间正交化（CSO）提出无需训练集的后训练检测方法，同时提供可视化解释。

Domain-Informed Multi-View Self-Distillation for Astronomical Light-Curve Representation Learning with JEPA

领域信息引导的多视角自蒸馏用于基于JEPA的天文光变曲线表示学习

Yicheng Rui

机构 * Tsung-Dao Lee Institute, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 201210, China（李宗道研究所，上海交通大学，上海201210，中国） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：foundation model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对天文光变曲线不规则采样、复杂噪声和多物理时间尺度问题，提出结合语义保持视图、不确定性感知分词和多视角自蒸馏的JEPA框架，在StarEmbed分类基准上16个指标中15个超越手工特征，并在跨域适应中表现优异。

Comments 32 pages, 11 figures. Comments are welcome

Vision-driven Preference Synthesis for Mitigating Hallucinations in VLMs

视觉驱动的偏好合成用于缓解VLM中的幻觉

Yunhun Nam, Jongheon Jeong

专题命中 知识编辑与模型理解 ：language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出ViPSy框架，通过视觉线索构建策略对齐且视觉 grounded 的偏好数据，显著降低VLM幻觉率，在AMBER和Object HalBench上分别降低35.7%和24.5%，并提升通用视觉基准性能。

Comments 29 pages; Code is available at https://github.com/yunpal/ViPSy

MechRL: Reinforcement Learning Agents Perform Circuit Discovery for Mechanistic Interpretability

MechRL：强化学习智能体进行电路发现以实现机械可解释性

Barsat Khadka

机构 * The University of Southern Mississippi（美国密西西比州立大学） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出将电路发现转化为强化学习问题，使用PPO策略在GPT-2 small的144个注意力头上进行零消融和对比奖励，成功在训练任务和未见任务上恢复标准电路，验证了强化学习在机械可解释性中的有效性。

Steerable Visual Representations

可操控的视觉表示

Jona Ruthardt, Manu Gaur, Deva Ramanan, Makarand Tapaswi, Yuki M. Asano

机构 * University of Technology Nuremberg（纽伦堡工业大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； International Institute of Information Technology, Hyderabad（海得拉巴国际信息技术学院） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出可操控的视觉表示，通过自然语言指导视觉特征，提升视觉任务的灵活性和泛化能力。

Comments Accepted to ECCV 2026

Categorize Early, Integrate Late: Divergent Processing Strategies in Automatic Speech Recognition

早分类，晚整合：自动语音识别中的发散处理策略

Nathan Roll, Pranav Bhalerao, Martijn Bartelds, Arjun Pawar, Yuka Tatsumi, Tolulope Ogunremi, Chen Shani, Calbert Graham, Meghan Sumner, Dan Jurafsky

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究通过架构指纹法分析Transformer和Conformer在语音识别中的处理策略，发现Conformer早分类早判别，而Transformer晚整合，揭示了不同架构对表示学习的影响。

Comments 3 figures, 9 tables

Multimodal Representation Alignment for Cross-modal Information Retrieval

多模态表示对齐用于跨模态信息检索

Fan Xu, Luis A. Leiva

机构 * University of Luxembourg（卢森堡大学） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文研究多模态表示对齐对跨模态检索的影响，通过对比不同度量标准和嵌入空间，发现余弦相似度在对齐任务中表现最佳，同时 Wasserstein 距离提供了分布差异的补充视角。

PS-MOT: Cultivating Instance Awareness from Point Seeds for Multi-Object Tracking

PS-MOT: 从点种子培育实例意识用于多目标跟踪

Kai Luo, Fei Teng, Mengfei Duan, Wanjun Jia, Xu Wang, Hao Shi, Kunyu Peng, Zhiyong Li, Kailun Yang

机构 * Hunan University（湖南大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄大学） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：prompting(abstract)

AI总结 提出PS-MOT，一种点监督多目标跟踪方法，通过层次化流水线（数据级TFP、模型级PEWA、损失级UGL）解决空间模糊和身份漂移问题，在多个数据集上达到新最优。

Comments Accepted to ECCV 2026. The source code is available at https://github.com/xifen523/PS-MOT

Intermediate Text Representation Guided Text-to-Image Generation for Enhancing One-and-Only Alignment

中间文本表示引导的文本到图像生成以增强唯一性对齐

Soyoun Won, Aryan Yazdan Parast, Basim Azam, Jean Honorio, Naveed Akhtar

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

专题命中 知识编辑与模型理解 ：prompting(abstract)

AI总结 针对文本到图像扩散模型在生成唯一性对象时因概念关联偏差导致对齐失败的问题，提出中间文本表示引导扩散方法，无需额外训练即可恢复被抑制的概念，在OAO-AttackBench上VQAScore提升高达19.1个百分点。

Comments Accepted at ECCV 2026

See Only When Needed: Context-Aware Attention Intervention for Mitigating Hallucinations in LVLMs

仅在需要时看：用于缓解LVLM中幻觉的上下文感知注意力干预

Yuqing Lei, Wenbo Lyu, Yingjun Du, Xiantong Zhen, Cees G. M. Snoek, Ling Shao

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； United Imaging Healthcare Co., Ltd.（联合影像医疗科技股份有限公司） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：language model(abstract)

AI总结 提出训练自由的上下文感知注意力干预（CAI），通过两轴选择性（看哪里和何时干预）在解码时针对性增强视觉 grounding，有效缓解物体幻觉并保持语言流畅性。

Journal ref ECCV 2026

Graph-GSReg: Leveraging 3D Scene Graphs for Gaussian Splatting Registration

Graph-GSReg: 利用3D场景图进行高斯溅射配准

Jaewon Lee, Mangyu Kong, Euntai Kim

机构 * Yonsei University（延世大学） ； Korea Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：foundation model(abstract)

AI总结 提出Graph-GSReg方法，通过构建3D场景图将3DGS配准转化为图配准问题，并引入自监督测试时优化以消除合并伪影，实现高精度配准和高质量场景融合。

InterPartAbility: Phrase-Region Grounding for Interpretable Text-to-Image Person Re-Identification

InterPartAbility: 基于文本引导的部分匹配用于可解释的人员重识别

Shakeeb Murtaza, Aryan Shukla, Rajarshi Bhattacharya, Maguelonne Heritier, Eric Granger

机构 * LIVIA, Dept. of Systems Engineering, ETS Montreal, Canada（LIVIA系统工程系，蒙特利尔ÉTS学院，加拿大） ； Genetec Inc.（Genetec公司） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：language model(abstract)

AI总结 本文提出InterPartAbility，通过显式部分匹配和短语-区域绑定提升TI-ReID的可解释性，引入PPIM模块实现概念级指导，生成 grounded 解释图谱，实验表明在CUHK-PEDES等基准上达到SOTA可解释性性能。

RefAlign: Representation Alignment for Reference-to-Video Generation

RefAlign：参考到视频生成的表示对齐

Lei Wang, YuXin Song, Ge Wu, Haocheng Feng, Hang Zhou, Jingdong Wang, Yaxing Wang, Jian Yang

机构 * PCA Lab, VCIP, College of Computer Science, Nankai University（南开大学计算机学院VCIP实验室PCA Lab） ； Baidu Inc.（百度公司） ； PCA Lab, School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University（南京大学智能科学与技术学院PCA Lab） ； College of Artificial Intelligence, Jilin University（吉林大学人工智能学院） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：foundation model(abstract)

AI总结 RefAlign通过显式对齐DiT参考分支特征与视觉基础模型的语义空间，提升参考生成的准确性与可控性，实验表明其在R2V任务中优于现有方法。

Comments Accepted to ECCV 2026;Code: https://github.com/gudaochangsheng/RefAlign Project: https://gudaochangsheng.github.io/RefAlign-Page/

Neural Gate: Mitigating Privacy Risks in LVLMs via Neuron-Level Gradient Gating

神经门：通过神经层面梯度门缓解LVLMs的隐私风险

Xiangkui Cao, Jie Zhang, Meina Kan, Shiguang Shan, Xilin Chen

机构 * State Key Laboratory of AI Safety, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（人工智能安全国家重点实验室，计算技术研究所，中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：language model(abstract)

AI总结 本文提出Neural Gate方法，通过神经层面模型编辑提升LVLMs对隐私问题的拒绝率，增强隐私保护同时保持模型原有功能。

Comments Accepted by ECCV 2026

Insidious by Design: Implications of Large Language Model algorithmic bias for the Global South

阴险的设计：大型语言模型算法偏见对全球南方的影响

Sioux McKenna, Nompilo Tshuma

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

AI总结 通过向四个主流LLM提交相同提示，发现其输出在叙事结构和情感模板中微妙地再现种族、性别等级和西方中心认识论，对全球南方构成阴险偏见。

Comments 16 pages

Understanding LLM Intervention Explanations in Multi-Party Human-Robot Interaction

理解多人在人机交互中的LLM干预解释

Micol Spitale, Massimiliano Nigro, Emily Cross

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

AI总结 研究LLM驱动机器人在多人对话中何时及为何干预，通过24组实验分析610条干预解释，发现解释以促进对话为主，且不同角色（推动者与反对者）的干预模式有差异。

Comments Accepted for 2026 36th IEEE International Conference on Robot and Human Interactive Communication

Supply Chain Propagation of Textual Signals: LLM Embeddings and Cross-Sectional Return Predictability

文本信号的供应链传播：LLM嵌入与横截面收益可预测性

Asef Yılkı

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

AI总结 本文提出将年报披露的LLM嵌入与供应链知识图谱传播相结合，构建网络增强因子，发现其具有显著收益预测能力，年化夏普比率0.86，五因子alpha 7.27%。

Comments 30 pages, 3 figures, 5 tables

Divergence-based Safety Measure for Large Language Models via Rational Inattention

基于散度的语言模型安全度量：理性疏忽视角

Anh Tung Nguyen, Quanyan Zhu

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

AI总结 针对嵌入输入攻击，提出一种基于KL散度的LLM安全度量，利用注意力机制与理性疏忽的等价性构建隐蔽约束，并通过Bregman散度推导上界，应用于GPT-2和GPT-Neo-125M以区分模型安全特性。

Comments 16 pages and 2 figures

The Contagion Tensor: A Framework for Measuring Output-Distribution Coupling in Multi-Agent LLM Systems -- and Auditing the Claims It Enables

传染张量：多智能体大语言模型系统中输出分布耦合的测量框架——及其支持的主张审计

Zewen Liu

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

AI总结 提出传染张量框架量化多智能体LLM输出分布耦合，导出耦合放大因子(CAF)作为无量纲指标，通过仿真和真实API实验验证图像条件超线性效应，提供可迁移消融协议。

Comments 26 pages, 2 figures

Correct codes for the wrong reasons? validating LLMs as measurement instruments for theoretical constructs

错误原因的正确编码？验证LLM作为理论构念的测量工具

Manuel Pita

机构 * Artificial Intelligence, Social Interaction and Complexity Laboratory（人工智能、社会互动与复杂性实验室） ； CICANT, Universidade Lusófona（CICANT，卢斯之ona大学） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(title_cn,summary_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 针对LLM编码文本构念时仅依赖可靠性而忽略构念效度的问题，提出粒度校准方法，通过将构念分解为子句级组件、提取证据并基于理论规则组合，揭示编码过程而非结果，从而区分真实测量与虚假相关。

SemJoin: Semantic Join Optimization

SemJoin: 语义连接优化

Christopher Gou, Aditya Banerjee, Jiaxuan Wang, Chunwei Liu

机构 * Purdue University（普渡大学） 纠错

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

AI总结 提出基于LLM代理的决策管道，通过聚类连接或分类器策略动态优化语义连接执行，在三个数据集上F1分数比ABJ高20-33点，且token成本更低。

Comments 7 pages, submitted to VLDB 2026 Workshop: NOVAS

Fuzzing Large Language Models to Elicit Hidden Behaviours

模糊测试大型语言模型以揭示隐藏行为

Mohammed Abu Baker, Lakshmi Babu-Saheer

机构 * School of Computing and Information Science（计算与信息科学学院） 纠错

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

AI总结 研究通过向模型权重或残差流注入高斯噪声的模糊测试方法，揭示后门模型中的隐藏行为，并提出基于代理任务的超参数选择策略，显著提升触发率。