语言大模型 / LLM - arXivDaily 专题

2607.26340 2026-07-30 cs.NI cs.DC cs.LG 新提交 70%

Incast-Free MoE Rate-Based Scheduling

无内爆的MoE基于速率的调度

Evyatar Cohen, Jose Yallouz, Alexander Shpiner, Mark Silberstein, Sylvia Ratnasamy, Isaac Keslassy

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

AI总结针对MoE架构轮询调度引发的指数级内爆瓶颈，提出主动公平调度框架，可消除内爆、维持高链路利用率并降低集体完成时间。

2603.18699 2026-07-30 cs.DS cs.SC 版本更新 67%

A more accurate rational non-commutative algorithm for multiplying 4x4 matrices using 48 multiplications

一种更精确的有理非交换算法用于使用48次乘法的4x4矩阵乘法

Jean-Guillaume Dumas, Clément Pernet, Alexandre Sedoglavic

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

AI总结本文提出一种更精确的4x4矩阵乘法算法，使用48次非交换乘法，改进了误差界指数并提升了实际精度。

2603.08951 2026-07-30 cs.SE 版本更新 67%

GenAI Is No Silver Bullet for Qualitative Research in Software Engineering

生成式AI并非软件工程定性研究的万能钥匙

Neil A. Ernst, Christoph Treude

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

AI总结本文探讨生成式AI在软件工程定性研究中的应用，分析其优缺点及对研究质量的影响，旨在为研究人员提供关于该技术的全面理解。

Comments accepted to ACM TOSEM. Replication: https://doi.org/10.5281/zenodo.21631436

2607.26391 2026-07-30 cs.LG q-bio.BM 新提交 57%

Q-Steer: Action-Value Guidance for Molecular Policy Optimization

Q-Steer：分子策略优化的动作值引导

Xinyu Wang, Jinbo Bi, Minghu Song

机构 * University of Connecticut（康涅狄格大学）； Institute of Health and Medicine, Hefei Comprehensive National Science Center（合肥综合性国家科学中心健康与医学技术研究所）

专题命中其他LLM ：language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 Q-Steer 是一种用于分子语言模型的生成时动作值引导原语，通过 PAVS-Q 评分器在固定在线 oracle 预算下提升分子优化性能，在所有测试组合中均取得正增益。

Comments 20 pages, 2 figures, and 25 tables. Includes supplementary experimental results

2607.26375 2026-07-30 cs.CL cs.HC 新提交 57%

(Im)Paired Programming: Coding Agents Improve Productivity but Harm Understanding

（非）配对编程：编码智能体提升生产力但损害理解能力

Nishant Balepur, Connor Baumler, Valerie Chen, Eunsol Choi, Rachel Rudinger, Jordan Lee Boyd-Graber

专题命中其他LLM ：prompting(abstract)；分类 cs.CL

AI总结该研究通过54名学生的对照实验，发现编码智能体虽提升生产力但损害用户代码理解，低投入交互加剧该问题，用户仍偏好智能体，同时为开发者提出了优化方向。

Comments In-progress Preprint

2607.27139 2026-07-30 cs.CV 新提交 50%

SeasonStereo: Robust Dense Stereo Matching for Multi-Date Satellite Imagery via Generative AI

SeasonStereo：基于生成式AI的多日期卫星图像鲁棒密集立体匹配

Álvaro Díaz-Laureano, Roger Marí, Elías Masquil, Pablo Arias, Gabriele Facciolo

机构 * Eurecat（欧罗卡特技术中心）； IIE, Facultad de Ingeniería, Universidad de la República（乌拉圭共和国大学工程学院IIE）； Universitat Pompeu Fabra（庞培法布拉大学）； Université Paris-Saclay（巴黎萨克雷大学）； CNRS（法国国家科学研究中心）； ENS Paris-Saclay（巴黎萨克雷高等师范学校）； Institut Universitaire de France（法国大学研究院）

专题命中其他LLM ：foundation model(abstract)

AI总结 SeasonStereo框架利用带可控季节外观变化的合成图像对训练并结合基础模型零样本几何先验，实现低成本、高精度的多日期卫星图像密集立体匹配，支持大规模三维重建。

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