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AI 大模型

语言大模型 / LLM

大语言模型、预训练、指令微调、后训练和语言模型应用。

2026-08-13 至 2026-08-13 共收录 282 信号源:cs.CL, cs.AI, cs.LG

1. 其他LLM 18 篇

2603.20895 2026-08-13 cs.CL cs.LG 版本更新 86%

LLM Router: Rethinking Routing with Prefill Activations

LLM Router: 重新思考预填激活的路由

Tanay Varshney, Annie Surla, Michelle Xu, Gomathy Venkata Krishnan, Maximilian Jeblick, David Austin, Neal Vaidya, Davide Onofrio

机构 * NVIDIA(英伟达)

专题命中 其他LLM :LLM(title,title_cn);分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 本文提出基于预填激活的路由方法,通过分离编码器和目标模型,提升路由性能,实验显示其在成本和准确性上均优于传统方法。

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2608.11947 2026-08-13 cs.CL cs.AI 新提交 85%

Accuracy and Order Sensitivity Diverge Under Label-Free Strategies

无标签策略下准确率与顺序敏感性存在分歧

Karl Hanna, Chen Feng

机构 * Queen’s University Belfast(贝尔法斯特女王大学)

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

AI总结 该研究针对大语言模型的多项选择题评估偏差,测试两种无标签缓解策略,发现其无法可靠提升准确率,循环排列可提升准确率,且去偏差度量未达预期效果。

Comments 20 pages. Code available at https://github.com/cotenthusiast/choicebench

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2608.11624 2026-08-13 cs.CL cs.AI 新提交 85%

Learning to Persuade Exposes How Easily LLMs Abandon Correct Beliefs

学习说服暴露了大语言模型(LLMs)放弃正确信念的难易程度

Nimet Beyza Bozdag, Emre Can Acikgoz, Gokhan Tur, Dilek Hakkani-Tür

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校)

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

AI总结 研究发现优化后的对抗性说服策略可轻易让LLMs放弃正确信念,攻击成功率高且可迁移,凸显多智能体决策系统需将说服鲁棒性作为安全标准

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2608.11483 2026-08-13 cs.AI cs.LG q-bio.QM 新提交 82%

A Modular Agentic Framework for Synthetically Constrained Multi-Objective Hit-to-Lead Optimization

用于合成约束多目标先导化合物优化的模块化智能体框架

Kelvin P. Idanwekhai, Enes Kelestemur, Benjamin Strickland, Matthew Hart, Steini Davidsson, Angelos Angelopoulos, Ron Alterovitz, Marcello DeLuca, Alexander Tropsha

专题命中 其他LLM :LLM(summary_cn,abstract);分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本研究提出开源模块化智能体框架SABLE,结合LLM与专用工具实现合成约束下的多目标先导化合物优化,可高效富集符合计算目标的候选集,为早期药物发现提供决策支持。

Comments 22 pages, 9 figures

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2604.03236 2026-08-13 cs.HC cs.CL 版本更新 81%

BLADE: Better Language Answers through Dialogue and Explanations

BLADE:通过对话和解释提升语言答案

Chathuri Jayaweera, Phoebe Huang, Bonnie J. Dorr

机构 * University of Florida(佛罗里达大学)

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

AI总结 BLADE通过引导学习者接触相关教学资源而非直接提供答案,提升学生对课程资源的导航能力和概念理解。

Comments Contains 7 figures

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2608.12155 2026-08-13 cs.CV 新提交 78%

Understanding Why Foundation Models Work for Diffusion-Generated Image Detection

探究基础模型为何适用于扩散生成图像检测

Davide Cozzolino, Giovanni Poggi, Luisa Verdoliva

机构 * University Federico II of Naples(那不勒斯费德里科二世大学)

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

AI总结 本研究探究基础模型用于扩散生成图像检测的原因,通过DDIM反演、频率交换及潜在空间分析,发现其利用中低频分布差异实现检测,为该类方法的可解释性提供了新方向。

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2607.00043 2026-08-13 cs.SE 版本更新 75%

A Taxonomy of Single-Turn Textual Prompt Patterns

单轮文本提示模式分类法

Vennila Sooben, Eugene Syriani

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

AI总结 提出一种单轮文本交互的提示模式分类法,通过可复现方法识别30种规范模式,按两个维度组织。

Comments 25 pages, 2 figures

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2608.12172 2026-08-13 cs.MA 新提交 67%

Rethinking Agent Security as a Networking Problem

将智能体安全重新思考为一个网络问题

Van Tran, Taveesh Sharma, Tajveer Singh Dhesi, Nick Feamster

专题命中 其他LLM :LLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 该研究针对现有以智能体为中心的安全防御无法可靠防范AI智能体风险的问题,借鉴网络领域原则,提出结合确定性执行与语义策略的AI智能体安全系统设计思路。

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2608.11822 2026-08-13 cs.CL cs.LG 新提交 62%

Located but Not Releasable: Silent Gate Inversion and Bounded Linear Release

已定位但不可释放:静默门控反转与有界线性释放

Xining Xun

机构 * Tsingjiao Information Science (Beijing) Co., Ltd.(清教信息科学(北京)有限公司)

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

AI总结 本研究在2570万参数的因果证据判别Transformer模型上,测试了检测、定位与释放潜在结构的流程,发现定位成功但门控反转、线性释放有界,两种失效可分离且未推翻定位结果。

Comments 16 pages, 5 figures, 5 tables

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2608.11424 2026-08-13 cs.LG cs.CV 新提交 57%

Click2Poly: A VLM for vector mapping buildings and walls

Click2Poly:用于建筑物和墙壁矢量绘制的VLM

Nicolas Girard, Jawher Ben Abdallah, Arno Gobbin, Liuyun Duan, Sacha Lepretre

机构 * LuxCarta

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

AI总结 该研究提出基于Florence-2 VLM的人在环AI助手Click2Poly,以QGIS插件形式实现,可响应用户点击编辑矢量层,加快建筑物和墙壁矢量绘制的手动编辑流程。

Journal ref IGARSS 2026

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2608.12271 2026-08-13 cs.LG physics.ao-ph 新提交 57%

Earth observation embeddings are effective sub-grid descriptors for probabilistic weather downscaling

地球观测嵌入是概率性天气降尺度的有效亚网格描述符

Pedro Sousa, Will Tebbutt, Sadiq Jaffer, Robin Young, Anil Madhavapeddy, Richard E. Turner

机构 * University of Cambridge(剑桥大学)

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

AI总结 该研究提出用TESSERA嵌入增强卷积条件神经过程,用于概率性天气降尺度,在五个气候区提升了2米温度和10米风速的降尺度技能,且对不同变量和新站点均有效。

Comments 39 pages, 12 figures, 6 tables

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2503.01985 2026-08-13 cs.GT cs.AI 版本更新 57%

Proportional Committee Elections with Positive and Negative Votes

带有赞成票与反对票的比例代表委员会选举

Sonja Kraiczy, Georgios Papasotiropoulos, Grzegorz Pierczyński, Piotr Skowron

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

AI总结 本研究针对允许投反对票的委员会选举场景,提出两种反对票解释及对应比例性公理,检验Phragmén规则、PAV、MES变体的公理满足情况,拓展了比例代表制的适用场景。

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