语言大模型 / LLM

Tool-Making and Self-Evolving LLM Agents in Low-Latency Systems

低延迟系统中的工具制作与自我进化大语言模型智能体

Kalle Kujanpää, Ning Liu, Shahnawaz Alam, Yeshwanth Reddy Sura, Tianyu Yang, Kristina Klinkner, Shervin Malmasi

机构 * Amazon（亚马逊） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,summary_cn)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 研究如何解决生产LLM智能体因重复生成代码浪费延迟和可靠性的问题，提出用智能工具制作管道取代推理时编码循环，部署该方法使系统更快、更可靠、易操作，降低延迟和错误率，提高可审计性。

Comments Preprint

DreamCharacter-1: From 3D Generative Foundation Models to Product-Ready Character Generation

DreamCharacter-1：从3D生成基础模型到产品就绪的角色生成

Weizhe Liu, Yunjie Wu, Xiangqian Shu, Guangwei Wang, Xiangyu Xu, Peng Li, Yujie Li, Hengkai Guo

机构 * ByteDance（字节跳动） 纠错

专题命中 效率与部署 ：foundation model(title,abstract)；post-training(abstract)；preference optimization(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究提出DreamCharacter-1框架，基于3D基础主干，通过几何后期训练、纹理后期训练和推理加速三个组件，将预训练模型校准用于3D角色生成，实验证明该框架能生成高质量角色资产，超越现有方法。

Comments Official Page: https://dreamcharacter-x.github.io/

SLORR: Simple and Efficient In-Training Low-Rank Regularization

SLORR：简单高效的训练中低秩正则化

David González-Martínez, Shiwei Liu

机构 * Max Planck Institute for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所） ； University of Tübingen（图宾根大学） ； ELLIS Institute Tübingen（图宾根ELLIS研究所） ； Tübingen AI Center（图宾根人工智能中心） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(summary_cn,abstract)；pretraining(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究针对神经网络低秩正则化难题，提出简单无状态的SLORR框架，基于霍耶尔稀疏性度量和核范数有两个变体，通过GPU友好近似正则化权重矩阵，在ImageNet-1K及LLM预训练中验证其能在低开销下诱导可压缩性并保持性能。

MORES: Mobile Reasoning-as-a-Service via Distributed LLM Inference-Time Scaling

MORES：通过分布式大语言模型推理时间缩放实现移动推理即服务

Guanchen Liu, Hongyang Du, Kaibin Huang

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 研究针对大语言模型推理时间缩放的计算和内存开销问题，提出MORES框架，利用隐式推理递归结构及基于语义MoE的DRL算法优化资源分配，实现边缘设备协作推理，提升系统吞吐量约18%。

Adversarial Social Epistemology for Assemblies of Humans and Large Language Models

人类与大语言模型集合的对抗性社会认识论

Mihnea C. Moldoveanu, Joel A. C. Baum

专题命中 效率与部署 ：large language model(title)；language model(title)；分类 cs.AI

AI总结 研究人类与大语言模型集合在密集互动交流场景中的信息问题，提出对抗性社会认识论，借助语言、机制及基于认知网络的 machinery 来分析、破坏信任并审计纠正信任违规。

Comments 50 pages

Diagnosing and Repairing Persona Collapse in LLM Advice

诊断和修复大语言模型建议中的角色崩塌

Harsh Kumar, Karina Vold, Louis Tay, Ashton Anderson

专题命中 效率与部署 ：LLM(title)；post-training(abstract)；prompting(abstract)

AI总结 研究大语言模型建议中的角色崩塌问题，提出逆过程蒸馏方法，将情境到角色的策略提炼出来进行训练，减少与人类角色分布的差异，但在盲测中发现多数经验丰富的建议者更青睐崩塌的默认回复。

Comments Working draft

Out of Sight: Compression-Aware Content Protection against Agentic Crawlers

视线之外：针对智能爬虫的压缩感知内容保护

Xuefei Wang

机构 * Beihang University（北航大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究基于LLM的智能体给在线内容带来的新威胁，提出CAPE框架，通过注入不可见扰动保护文本内容，在低查询预算下有效提升信息损失，实验证明其有效性与通用性，推动智能体时代内容保护研究。

When Does Continual Learning Require Learning

持续学习何时需要学习

Anne Harrington, Nayan Saxena, Michael Murphy, Anastasia Borovykh, Zeyu Yun, Sridhar Kamath, Ara Eindra Kyi, Trevor Darrell, Jitendra Malik, Yutong Bai

机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Capital Fund Management（资本基金管理公司） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；SFT(abstract)

AI总结 研究大语言模型持续学习问题，从空间和时间轴分解变化，通过重新设置基准和引入协议评估多种方法，发现持续学习非单一能力，不同环境变化需不同更新行为，为设计更强持续学习系统提供指导。

Comments Code: https://github.com/anneharrington/studying-cl. Project page: https://anneharrington.github.io/studying-cl/

video-SALMONN-R$^3$: Learning to ReWatch, ReAsk, and ReAnswer for Efficient Video Understanding

video-SALMONN-R$^3$: 学习重看、重问和重答以实现高效视频理解

Yixuan Li, Guangzhi Sun, Yudong Yang, Chao Zhang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； ByteDance（字节跳动） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；SFT(abstract)

AI总结 提出video-SALMONN-R$^3$，首个通过强化学习实现重看机制的视频大语言模型，无需链式思维冷启动，采用重答和重问策略提升视频问答效率与准确性。

Log-Insight: Automating Microservice Incident Diagnosis via Neuro-Symbolic Log Analysis

Log-Insight：通过神经符号日志分析实现微服务事件诊断自动化

Carlos Garcia-Hernandez, Aymane Abdali, Guangyu Wu, Mingxue Wang, Fei Shen, Zhaoyu Pang, Yanbin Zhang

专题命中 效率与部署 ：LLM(summary_cn,abstract)

AI总结 研究针对大规模微服务系统生产事件诊断难题，提出Log-Insight系统，通过自动化SRE手动分类工作流程，经符号阶段处理后为LLM提供证据合成假设报告，六阶段管道减少大量原始事件，评估显示该系统能高效准确诊断根本原因，还报告了相关故障模式等内容。

StreamVLN: Streaming Vision-and-Language Navigation via SlowFast Context Modeling

StreamVLN：通过快慢上下文建模实现流式视觉与语言导航

Meng Wei, Chenyang Wan, Xiqian Yu, Tai Wang, Yuqiang Yang, Xiaohan Mao, Chenming Zhu, Wenzhe Cai, Hanqing Wang, Yilun Chen, Xihui Liu, Jiangmiao Pang

机构 * Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 研究现实世界中视觉与语言导航问题，提出StreamVLN框架，采用混合快慢上下文建模策略，通过快速流式对话上下文与缓慢更新内存上下文配合，实现实时对话，在VLN-CE基准实验中展现低延迟最优性能。

Comments Accepted to ICRA 2026

Open-Vocabulary Object-Goal Navigation by Generalizing Semantic Mapping with Dense CLIP

通过用密集CLIP泛化语义映射实现开放词汇目标导航

Meng Wei, Chenyang Wan, Tai Wang, Yuqiang Yang, Wenzhe Cai, Yilun Chen, Hanqing Wang, Jiangmiao Pang, Xihui Liu

机构 * Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；foundation model(abstract)

AI总结 研究面向对象的实体导航任务，提出OVExp框架，利用密集CLIP模型展示基于语义地图的目标预测网络泛化能力，设计跨模态转移策略解决训练成本高问题，在ObjectNav基准上对未知目标有强大泛化能力。

Comments Accepted by ICRA 2026

Beyond Attention Scores: SVD-Based Vision Token Pruning for Efficient Vision-Language Models

超越注意力分数：基于SVD的视觉令牌修剪用于高效视觉-语言模型

Yvon Apedo, Martyna Poreba, Michal Szczepanski, Samia Bouchafa

机构 * anoncvlab（匿名计算机视觉实验室） 纠错

专题命中 效率与部署 ：language model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出SVD-Prune方法，通过SVD分解视觉令牌特征矩阵并利用统计杠杆分数选择顶级令牌，以在极端视觉令牌预算下保持高性能，优于现有修剪方法。

WebSwarm: Recursive Multi-Agent Orchestration for Deep-and-Wide Web Search

WebSwarm：用于深度和广度网络搜索的递归多智能体编排

Xiaoshuai Song, Liancheng Zhang, Kangzhi Zhao, Yutao Zhu, Zhongyuan Wang, Guanting Dong, Jinghan Yang, Han Li, Kun Gai, Ji-Rong Wen, Zhicheng Dou

机构 * Kuaishou（快手） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究基于大语言模型的网络搜索任务，提出WebSwarm递归多智能体编排框架，在推理时联合构建任务分解等，动态实例化搜索节点，通过实验证明其在深度、广度等任务上优于基线，分析多种因素解释其有效性并为多智能体搜索提供见解。

Comments Work in progress

OPSD-V: On-Policy Self-Distillation for Post-Training Few-Step Autoregressive Video Generators

OPSD-V：用于训练后少步自回归视频生成器的策略内自蒸馏

Hongyu Liu, Chun Wang, Feng Gao, Xuanhua He, Yue Ma, Ziyu Wan, Yong Zhang, Xiaoming Wei, Qifeng Chen

机构 * Meituan（美团） ； HKUST（香港科技大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：post-training(title,abstract)

AI总结 研究针对训练后少步自回归视频生成器存在的问题，提出OPSD-V策略内自蒸馏范式。通过引入真实长视频数据提供监督，学生和教师模型按特定方式运行，应用该范式于相关模型后，实验及用户研究表明其在多方面有改进且更受青睐。

Comments Project page: https://meigen-ai.github.io/OPSD-V ; Code: https://github.com/MeiGen-AI/OPSD-V

PhyMAGIC: Physical Motion-Aware Generative Inference with Confidence-guided LLM

PhyMAGIC：基于置信度引导的大语言模型的物理运动感知生成推理

Siwei Meng, Yawei Luo, Ping Liu

机构 * Department of Computer Science \& Engineering, University of Nevada, Reno, USA School of Software Technology, Zhejiang University, China 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,abstract)

AI总结 针对3D内容生成中动态模型物理一致性问题，PhyMAGIC提出无需训练的框架，整合图像到视频扩散模型、大语言模型置信度引导推理及可微物理模拟器，通过迭代优化和模拟反馈生成物理一致的运动，性能优于现有方法。

Comments This work is accepted by ECCV 2026

HeaPA: Difficulty-Aware Heap Sampling and On-Policy Query Augmentation for LLM Reinforcement Learning

HeaPA：用于大语言模型强化学习的难度感知堆采样和策略内查询增强

Weiqi Wang, Xin Liu, Binxuan Huang, Hejie Cui, Rongzhi Zhang, Changlong Yu, Shuowei Jin, Jingfeng Yang, Qingyu Yin, Zhengyang Wang, Zheng Li, Yifan Gao, Priyanka Nigam, Bing Yin, Lihong Li, Yangqiu Song

机构 * Stores Foundational AI, Amazon Inc.（亚马逊公司基础人工智能部） ； Department of Computer Science and Engineering, HKUST（香港科技大学计算机科学与工程系） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(title)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 研究大语言模型强化学习中提示采样问题，提出HeaPA方法，通过难度感知堆采样和策略内查询增强，维持动态提示池，跟踪能力前沿，在多数据集和基准测试中提升准确率，减少计算量，尤其在中大型模型规模下效果显著。

Comments COLM 2026

A Practical Investigation of Training-free Relaxed Speculative Decoding

无训练的松弛推测解码的实践研究

Guoxuan Xia, Luka Ribar, Paul Balanca

机构 * Graphcore（Graphcore公司） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究无训练的松弛推测解码技术，统一现有方法于共享框架，在当代环境下基准测试，发现松弛需大量能力评估，且许多方法依赖良好语言模型作为起草器，不适用于轻量级专用多令牌预测起草器。

Comments preprint

KG-SoftMAP: Soft Knowledge-Graph Priors for Bayesian Network Structure Learning from Sparse Discrete Data

KG-SoftMAP: 基于软知识图谱先验的稀疏离散数据贝叶斯网络结构学习

Guoliang Xu, James E. Corter

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 针对稀疏离散数据中贝叶斯网络结构学习困难的问题，提出KG-SoftMAP方法，将加权有向知识图谱编码为软先验，结合BDeu评分与logit形式先验最大化MAP目标，在合成与真实数据上显著提升结构恢复性能。

Comments 12 pages, 2 figures, 4 tables; includes a 24-page technical supplement

A Vision Toward Energy-Efficient Domain-Specific Artificial Intelligence Models and Agents

迈向节能领域特定人工智能模型和智能体的愿景

Abhijit Chatterjee, Niraj K. Jha, Jonathan D. Cohen, Thomas L. Griffiths, Hongjing Lu, Diana Marculescu, Ashiqur Rasul, Wenrui Xu, Keshab K. Parhi

专题命中 效率与部署 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究提出下一代人工智能应是轻量级领域特定多模态模型，能在动态环境中推理决策并持续进化。核心方法是重新设计硬件提升能源效率。主要贡献是为未来人工智能系统发展提供新愿景，推动从大数据训练的大模型向节能领域特定智能体转变。

Rethinking Small VLM Quantization: From Component-Wise Analysis to Hardware-Aware Edge Deployment

重新思考小型视觉语言模型量化：从组件级分析到硬件感知边缘部署

Hyeju Shin, Chorwon Kim, Ryangsoo Kim, Hark Yoo, Jaein Kim

专题命中 效率与部署 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文针对小型视觉语言模型量化，提出系统评估框架，在特定硬件上验证五个假设，分离相关组件得出结论，包括量化敏感性受结构范式影响、SigLIP编码器延迟情况、大语言模型INT4量化利弊、复合量化误差特点及不同平台每焦耳智能差异。

Comments 14 pages. Accepted at the ICML 2026 Workshop on Hypothesis Testing

CTA-Pipelining: A Latency-Oriented Spatial Scaling Method for Multi-GPU Systems

CTA流水线：一种面向延迟的多GPU系统空间缩放方法

Tingkai Liu, Muralidhar Andoorveedu, Sanjoy Das, Sanjay Patel, Volodymyr Kindratenko

专题命中 效率与部署 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对多GPU系统，在延迟约束下服务大语言模型需求，提出CTA流水线执行范式，利用共享内存多GPU系统，通过协作线程阵列级依赖性实现跨GPU并发执行相关内核，降低延迟并可与TP结合推动延迟边界。

Alignment Plausibility: A New Standard for Assuring AI in Healthcare

对齐合理性：确保医疗保健领域人工智能的新标准

Gwydion Williams, Sara Zannone, Bilal A Mateen

专题命中 效率与部署 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究探讨大语言模型在医疗保健领域的安全问题，提出需在价值规范、训练、监督三层面进行对齐以实现结构安全，进而产生对齐合理性这一监管结构，为论证AI与健康结果的关系提供方式。

Comments 8 pages, 1 figure

On the Limitations of Non-GPU AI Accelerators for Large-Model Inference: A Field Study of MoE and Multimodal Serving on Huawei Ascend

论非 GPU 人工智能加速器在大模型推理中的局限性：基于华为昇腾的 MoE 和多模态服务的实地研究

Zheng Yu

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 研究非 GPU 人工智能加速器在大模型推理中的局限性，通过在华为昇腾系统上部署两个大型推理工作负载进行实地研究，总结平台八类限制及原因，量化相关指标，为评估或操作此类加速器的团队提供可重复参考。

OmniOPSD: Rationale-Privileged On-Policy Self-Distillation for Affective Computing

OmniOPSD：面向情感计算的理性特权在线自蒸馏

Zebang Cheng, Shuimu Chen, Boxue Yang, Yuanshen Guan, Jingyi Chen, Zheng Lian, Xiaojiang Peng, Fei Ma, LaiZhong Cui, Qi Tian

机构 * Shenzhen University（深圳大学） ； Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (SZ)（广东省人工智能与数字经济实验室（深圳）） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shenzhen Technology University（深圳技术大学） ； Tongji University（同济大学） ； Huawei（华为） 纠错

专题命中 效率与部署 ：large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 针对多模态大模型在复杂推理任务中奖励稀疏的问题，提出OmniOPSD框架，利用前沿模型生成的理性作为教师特权证据而非学生模仿目标，通过在线自蒸馏提供密集令牌级监督，在MER-UniBench上取得84.19平均分的最优性能。

Different Teachers, Different Capabilities: Sub-1B On-Device Distillation for Structured Text Enrichment

不同的教师，不同的能力：用于结构化文本丰富的低于1B的设备端蒸馏

Vinay Kumar Chaganti

专题命中 效率与部署 ：prompting(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI；LLM(comments)

AI总结 研究将8B推理教师模型蒸馏成0.6B学生模型，添加对照，通过盲测评分。学生模型处理速度快，恢复部分摘要质量差距。不同教师模型转移不同能力，无单一引擎全胜，得出设备端丰富的按领域路由图。

Comments 12 pages, 5 figures. has a same-size non-reasoning-teacher control, a three-judge LLM-as-a-judge panel with a negative control, full-source faithfulness grading, and a per-field routing analysis

Beyond Backpropagation: Monte Carlo Method Can Train Deep Neural Networks

超越反向传播：蒙特卡罗方法可训练深度神经网络

Hong Zhao

机构 * Department of Physics, Xiamen University（厦门大学物理系） ； Lanzhou Center for Theoretical Physics, Lanzhou University（兰州大学理论物理中心） 纠错

专题命中 效率与部署 ：language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究探索超越反向传播的方法，提出用简单蒙特卡罗算法训练深度网络，该无梯度方法无需常见技术，灵活性高，可用于多种网络架构，为理解神经网络机制及构建深度学习系统提供新视角和途径。

Comments 22 pages, 5 figures

FSD-VLN: Fast-Slow Dual-System Modeling for Aerial Long-Horizon Vision-Language Navigation

FSD-VLN：用于空中长距离视觉语言导航的快慢双系统建模

Xueke Zhu, Qingyan Meng, Liutao Yu, Wei Zhang, Zhengyu Ma, Huihui Zhou, Yonghong Tian

机构 * Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology（中国科学院深圳先进技术研究院） ； Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究空中长距离视觉语言导航问题，提出FSD-VLN快慢双系统架构，将语义推理与低延迟飞行命令解耦，通过两个异步分支及时间感知自适应优化器实现，实验表明该方法提升导航成功率，减少推理延迟和运行时间。

Closing the Null Space: Guidance-Aware Quantization for Classifier-Free Diffusion

消除零空间：用于无分类器扩散的引导感知量化

Abdullah Al Shafi, Sumaiya Rahim Suma

专题命中 效率与部署 ：post-training(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究在实际计算预算下部署CFG扩散模型的量化问题，针对现有方法忽略其结构导致的问题，提出引导感知混合精度方法，通过直接校准引导预测等操作防止无条件分支漂移，实现更好量化效果。

Comments 6 pages, 5 figures, 3 tables

Understanding Layer Patching in Model Size Interpolation

理解模型大小插值中的层修补

Sara Kangaslahti, Jonathan Geuter, Nihal V. Nayak, Marco Fumero, Francesco Locatello, David Alvarez-Melis

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Kempner Institute（肯普纳研究所） ； IST Austria（奥地利科学技术研究所） 纠错

专题命中 效率与部署 ：language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究零样本模型大小插值中如何选择学生层，将其转化为优化问题并证明可看作无环图最短路径问题。通过实验揭示修补对插值行为的影响，介绍KLPatch算法，为模型大小插值提供理解与实用指导。

Comments 10 pages, 5 figures