语言大模型 / LLM

Towards Grounded GI Endoscopy VQA via Multi-Task Learning on Small VLMs

基于小型视觉语言模型多任务学习的 grounded 胃肠道内窥镜视觉问答研究

Itbaan Safwan, Ramail Khan, Muhammad Annas Shaikh, Muhammad Atif Tahir

机构 * Institute of Business and Administration（商业管理学院） 纠错

专题命中 领域大模型 ：language model(abstract)

AI总结 该研究针对胃肠道内窥镜视觉问答任务，提出多任务微调方案，利用现有数据集构建辅助任务，微调小型视觉语言模型，实现了准确率提升与答案-图像区域对齐优化。

Comments Accepted at EMA4MICCAI 2026 (Workshop on Efficient Medical AI, MICCAI 2026)

Caption-Matching: A Multimodal Approach for Cross-Domain Image Retrieval

图像跨域检索：一种多模态方法

Lucas Iijima, Nikos Giakoumoglou, Tania Stathaki

机构 * Department of Electrical and Electronic Engineering, Imperial College London（帝国理工学院电气与电子工程系） 纠错

专题命中 领域大模型 ：language model(abstract)

AI总结 本文提出Caption-Matching方法，利用预训练视觉语言模型生成的图像描述作为中间表示，实现跨域图像检索，无需标注数据或进一步训练，在Office-Home和DomainNet上取得显著提升。

Uncertainty-Guided LLM Semantic Augmentation for Heterogeneous Treatment Effect Estimation

面向异质处理效应估计的不确定性引导大语言模型语义增强

Jialu Xu, Mengkun Liang, Guannan Liu, Xiaojie Mao, Junjie Wu

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； School of Economics and Management, Tsinghua University（清华大学经济管理学院） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(title,summary_cn)；分类 cs.LG

AI总结 本研究针对异质处理效应估计的局部不稳定性，提出CURL方法，通过LLM生成分离的分配与异质性导向表示，在四个基准上提升了10种主学习者的性能。

Comments 17 pages, 12 figures, 5 tables

Model-Driven Requirements Configuration with Three-Valued Uncertainty Scoring

基于三值不确定性评分的模型驱动需求配置

Ahmed Ibrahim

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

AI总结 该研究提出神经符号多智能体架构结合三值评分框架，消除LLM生成需求的结构不一致性，在37个项目愿景中实现94.6%的结构一致性消除，为LLM在需求工程中的安全部署提供支持。

Thinking Under Uncertainty: Evidence Use and Information-Seeking in Language Models

不确定性下的思考：语言模型中的证据使用与信息寻求

Hua-Dong Xiong, Xinyuan Yan, Ji-An Li, Jingming Xue, Marcelo G. Mattar, Robert C. Wilson

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

AI总结 该研究通过双臂老虎机试验探究大型语言模型在不确定性下的思考机制，发现思考可增强其基于当前证据的行动，但未产生更具信息寻求性的探索策略。

Sky sphere representation in language models

语言模型中的天球表示

Aleksandr Berdnikov, Yevgeny Liokumovich

机构 * Fields Institute（菲尔兹研究所） ； Principles of Intelligence（智能原理机构） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

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

AI总结 研究约1000亿参数的语言模型是否存在可从残差流解码的夜空图表示，发现多数开源模型具备该表示，其性能指标优异且为首个弯曲高维不可约特征流形实例，相关代码已公开。

BioPro: Towards Difference-Aware Gender Fairness for Vision-Language Models

BioPro: 关于差分意识的性别公平性在视觉-语言模型中

Yujie Lin, Jiayao Ma, Qingguo Hu, Wenbo Li, Genji Li, Derek Wong, Jinsong Su

机构 * School of Informatics, Xiamen University（厦门大学信息学院） ； Department of Computer and Information Science, University of Macau（澳门大学计算机与信息科学系） 纠错

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

AI总结 BioPro通过差分意识的性别公平性方法，在视觉-语言模型中实现选择性去偏，减少中性情境中的性别偏见同时保持显性情境中的性别忠实性。

Comments ACM Multimedia 2026

CAST: Mitigating Object Hallucination in Large Vision-Language Models via Caption-Guided Visual Attention Steering

CAST：通过字幕引导的视觉注意力调控缓解大型视觉语言模型中的物体幻觉

Qiming Li, Zekai Ye, Xiaocheng Feng, Weihong Zhong, Libo Qin, Ruihan Chen, Lei Huang, Baohang Li, Kui Jiang, Yaowei Wang, Ting Liu, Bing Qin

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

AI总结 本研究针对大型视觉语言模型的物体幻觉问题，提出无需训练的即插即用方法CAST，通过字幕引导的视觉注意力调控，在低推理成本下平均降低物体幻觉6.03%，实现最优性能。

Beyond "What to Retrieve": Uncertainty in Retrieval-Augmented Code Generation

超越“检索什么”：检索增强代码生成中的不确定性

Chandan Kumar Sah, Li Zhang, Xiaoli Lian

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 研究存储库级代码生成中异构证据不确定性问题，提出不确定性感知框架OpenCoder，通过估计特定源不确定性来过滤和排序证据以指导相关操作，实验表明其能提高输出正确性，支持将不确定性作为可操作控制信号。

Comments 9 pages, 4 figures. Source code and supporting materials are available at https://github.com/Rocky5502/OpenCoder_V1

From Representations to Behaviors: Exploring the Person-Situation-Behavior Triad in LLMs

从表征到行为：探索大语言模型中的人-情境-行为三元组

Ruikang Zhang, Shuo Wang, Qi Su

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本研究基于Funder人格三元框架，提出用于发现、控制和验证大语言模型类特质表征的框架，证实LLMs存在可连接内部状态、情境与行为的可控类特质表征。

Prosody-driven Jailbreaks in Audio LLMs: A Controlled Study and Mechanistic Analysis

音频大语言模型中基于韵律的越狱：一项对照研究与机制分析

Jiachen Qian, Junyu Li

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； City University of Hong Kong (Dongguan)（香港城市大学（东莞）） 纠错

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

AI总结 该研究通过控制文本内容改变语音传递预设构建评估协议与基准，发现特定韵律特征的语音能提升音频大语言模型的越狱成功率，表明语音传递是音频大语言模型安全评估的重要因素。

Comments Accepted at ACM Multimedia 2026 (ACM MM '26). 9 pages, 3 figures. Supplementary material included

Journal ref Proceedings of the 34th ACM International Conference on Multimedia (MM '26), November 10-14, 2026, Rio de Janeiro, Brazil

ASCD: Attention-Steerable Contrastive Decoding for Reducing Hallucination in MLLM

ASCD：用于减少多模态大语言模型（MLLM）幻觉的注意力可导向对比解码

Yujun Wang, Aniri, Jinhe Bi, Soeren Pirk, Yunpu Ma

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

AI总结 该研究针对MLLM的幻觉问题，提出ASCD方法，通过正负引导调整解码时的注意力分数，在多基准上显著减少幻觉并提升VQA准确率，且无需额外训练。

Comments Accepted at AAAI 2026

Journal ref Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 40(12): 10306-10314, 2026

"Nobody Did This": Contribution, Originality, and Accountability in Agent-Mediated Collaboration

“没人做过这件事”：智能体介导协作中的贡献、原创性与问责制

Kashif Imteyaz, Mohammad Rashidujjaman Rifat, Divya Ramesh, Steven R. Rick, Simo Hosio, Hauke Sandhaus, Advait Sarkar, Christoph Riedl, Saiph Savage

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 本研讨会聚焦智能体介导协作中的贡献消解问题，将召集研究者与从业者，通过多元活动探讨应对方案，旨在形成共享研究议程与基础设施应对基础。

Crossing-Free Probabilistic K-Line Forecasts Without Retraining

无需重新训练的无交叉概率K线预测

Runyao Yu, Yuchen Tao, Yujie Chen, Wentao Wang, Derek W. Bunn

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

AI总结 本文提出无需重新训练的KQSP方法，解决概率K线预测的分位数与K线交叉问题，保持预测准确性并将交叉率降至零。

Comments 8 pages, 2 figures, 6 tables

Beyond Self-Knowledge: Propagating Uncertainty Across Reasoning and Retrieval in LLMs

超越自我认知：在语言模型中跨推理与检索传播不确定性

Chandan Kumar Sah, Li Zhang, Xiaoli Lian

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

AI总结 研究在知识密集型问答中，利用黑盒语言模型的置信度指导检索路由。核心方法是BeyondUncertainty，先得临时答案和置信度，依阈值决定检索策略。该方法提升了平均词元级F1，减少检索段落，在多数设置中优于随机分配，揭示了证据获取与词元效率的权衡。

Comments 9 pages, 6 figures, 6 tables

Navigating the Latent Space Dynamics of Neural Models

神经模型潜在空间动力学导航

Marco Fumero, Luca Moschella, Emanuele Rodolà, Francesco Locatello

机构 * IST Austria（IST奥地利研究院） ； Sapienza（拉瓦尔大学） ； Paradigma 纠错

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

AI总结 本文提出将神经模型视为作用于潜在流形上的动态系统，通过潜在向量场分析模型性质与数据特性，实现模型泛化、记忆和异常检测。

Journal ref The Fourteenth International Conference on Learning Representations, ICLR 2026

Prior Directions: Why GUI Grounding Gets Locked in the Past

先验方向：为什么GUI grounding会被锁定在过去

Weile Gong, Zijian Lu, Mingcai Chen, Yiping Zuo, Xin He, Weibei Fan

机构 * Nanjing University of Posts and Telecommunications（南京邮电大学） 纠错

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

AI总结 该研究探究视觉-语言模型的GUI grounding锁定问题，提出先验方向概念，发现其是锁定的关键，移除该方向分量可恢复视觉grounding。

Comments 13 pages, 8 figures. Code: https://github.com/phare111/prior-directions

AlphaSchema: Exploring the Space of Trading Semantics for LLM-Based Alpha Mining

AlphaSchema：探索基于大语言模型（LLM）的阿尔法挖掘的交易语义空间

Jingyang Yi, Jian Yang, Yifei Jin, Yuqi Li, Jian Li

机构 * X-Tech ； Monash University（莫纳什大学） ； PandaAI（熊猫AI） ； IIIS, Tsinghua University（清华大学智能产业研究院（IIIS）） 纠错

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

AI总结 AlphaSchema构建并探索结构化交易语义空间，通过解耦探索与实施、结合代理模型平衡探索与利用，在中国股市挖掘出强预测与投资组合表现的因子池，且对LLM选择具鲁棒性。

Comments Initial Version

Linguistic Monoculture in LLM-Assisted Language Use

LLM辅助语言使用中的语言单一文化

Suhas Thejaswi, Juhi Kulshreshta, Lutz Oettershagen

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

AI总结 该研究针对LLM辅助语言使用中的语言单一文化问题，构建数学框架分析作者与LLM的共同演化机制，发现个性化可保留语言多样性，且个体理性作者的过度一致性会产生负外部性。

Automatic programming via large language models with population self-evolution for dynamic fuzzy job shop scheduling problem

结合种群自进化大语言模型的动态模糊作业车间调度问题自动编程

Jin Huang, Qihao Liu, Xinyu Li, Liang Gao, Yue Teng

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

AI总结 该研究针对动态模糊作业车间调度问题，提出种群自进化框架结合大语言模型自动设计启发式调度规则，性能优于多种现有方法。

Comments 13 pages, 10 figures. Accepted for publication in IEEE Transactions on Fuzzy Systems

Towards an Automated Test of LLM Security Knowledge

迈向大语言模型安全知识的自动化测试

Shufan Chai, Liangliang Sun, Jessica Staddon

机构 * Northeastern University（东北大学） 纠错

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

AI总结 研究旨在实现大语言模型安全知识自动化测试，引入利用消费者保护机构权威信息识别LLM响应不稳定性的部分自动化方法，通过对身份盗窃和冒名顶替诈骗主题及Gemini和GPT家族中5个LLMs进行测试，可区分模型安全知识充足与否。

Comments v3: fixed typos in abstract metadata; no changes to the paper

Ask don't tell: Reducing sycophancy in large language models

请勿告知：减少大语言模型的趋炎附势

Magda Dubois, Cozmin Ududec, Christopher Summerfield, Lennart Luettgau

机构 * UK AI Security Institute（英国人工智能安全研究所） 纠错

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

AI总结 本文通过实验研究发现，非问题比问题引发更高的趋炎附势倾向，且趋炎附势随用户传达的可信度增加而增强，采用将非问题转为问题可有效降低趋炎附势。

Human diversity fuels collective creativity that large language models cannot simulate or sustain

人类多样性催生了大型语言模型无法模拟或维持的集体创造力

Mengchen Dong, Hiromu Yakura

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

AI总结 该研究通过实验发现，L2写作者的集体多样性优于L1写作者，AI构思会压缩集体多样性而AI润色可保留，模拟显示AI无法达到人类群体的创意多样性，人机协作设计影响人类多样性的存续。

MultiFixer: A Coordinator-Proposer Based Multi-Agent Framework For Fixing Multi-Hunk Bugs

MultiFixer：一种用于修复多块漏洞的基于协调者-提议者的多智能体框架

Haichuan Hu, Chunrong Fang, Ye Shang, Jiawei Liu, Weifeng Sun, Guoqing Xie, Chenxing Zhong, Quanjun Zhang

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

AI总结 该研究针对现有LLM-based APR方法难以修复多块漏洞的问题，提出MultiFixer多智能体框架，经多基准测试，其在Defects4J等数据集上达到最优修复效果，能有效修复多块漏洞。

Comments Accepted to 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE 2026)

Relation Geometry in Semantic Space of Language Models

语言模型语义空间中的关系几何

Zhihan Cao, Hiroaki Yamada, Simone Teufel, Tatsuya Hiraoka, Kentaro Inui, Hitomi Yanaka, Takenobu Tokunaga

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

AI总结 本文研究语言模型语义空间中关系几何的表征情况，通过三类语言模型在6种语义关系上的实验，发现非对称关系的表征更清晰，且不同模型依赖的信息来源存在差异。

Comments Manuscript under review

The Innate Economic Preferences of Language Models

语言模型的固有经济偏好

Joy Buchanan, Joshua Foster

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

AI总结 该研究揭示语言模型生成规则与离散选择随机效用模型同构，通过12种模型的投资组合任务发现其普遍存在异质风险厌恶，且微调可实现目标风险态度的工程化构建。

An Empirical Study of Foundation Models for Variability-Induced Compilation Errors in Configurable C Code

具有变异性意识的编译错误检测与修复：利用基础模型在可配置系统中

Rohit Gheyi, Lucas Albuquerque, Márcio Ribeiro, Eduardo Almeida, Danyllo Albuquerque, Mirko Perkusich

专题命中 其他LLM ：foundation model(title,abstract)

AI总结 本文研究利用基础模型检测和修复可配置系统中的编译错误，展示其在精度和召回率上的优势。

SpecFirst: Behavioral Specification Elicitation as a First-Class Step in Agent-Based Program Synthesis from Scratch

SpecFirst：将行为规范提取作为从零开始的基于智能体的程序合成中的一等步骤

Yihao Chen, Shi Chang, Feng Lin, Khaled Chawa, Boyuan Chen, Shaowei Wang, Ahmed E. Hassan

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 SpecFirst是将行为规范提取设为独立前置阶段的两阶段框架，在ProgramBench上显著提升了从零开始的程序合成的测试通过率与二进制探索覆盖率。

Dual Inversion for Text-to-Image Diffusion Models: From Both Prompt and Noise Perspectives

文本到图像扩散模型的双重逆推：从提示与噪声双视角

Xiaolong Liu, Junjian Li, Yuan Xiao, Jiaqi Deng, Dayong Ye, Tianqing Zhu, Huan Huo

机构 * University of Technology Sydney（悉尼科技大学） ； Geely（吉利） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； City University of Macau（澳门城市大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对现有文本到图像扩散模型提示逆推方法的局限，提出联合恢复语义提示与潜在噪声的Dualin方法，实现了高质量逆推提示与最优图像保真度，为可控图像编辑奠定基础。

Comments Accepted by ACM MM 2026

AtmosERC: Modeling Dialogue-Level Affective Atmosphere for Emotion Recognition in Conversation

AtmosERC：面向对话情感识别的对话级情感氛围建模

Weijie Feng, Tongwei Zhang, Binbin Liu, Zhiyong Cheng

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出AtmosERC框架，通过建模对话级情感氛围提升对话情感识别性能，其可作为插件线索增强基于大语言模型的ERC，且在局部情感偏差下预测更稳定。