语言大模型 / LLM

Synthetic Image Detection with CLIP: Understanding and Assessing Predictive Cues

使用CLIP进行合成图像检测：理解和评估预测线索

Marco Willi, Melanie Mathys, Michael Graber

机构 * Institute for Data Science I4DS（数据科学研究所） ； University of Applied Sciences FHNW（应用科学大学） ； FHNW Brugg-Windisch AG（FHNW布吕克-温迪施公司） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)

AI总结 本文提出SynthCLIC数据集，通过分析CLIP-based检测器的学习机制，揭示其在合成图像检测中依赖于高级摄影属性而非生成器特定伪影，并强调了持续更新和广泛训练的重要性。

Comments 10 figures; 25 pages

Detector-Augmented SAMURAI for Long-Duration Drone Tracking

增强检测器的SAMURAI用于长时间无人机跟踪

Tamara R. Lenhard, Andreas Weinmann, Hichem Snoussi, Tobias Koch

机构 * Institute for the Protection of Terrestrial Infrastructures, German Aerospace Center (DLR)（地面基础设施保护研究所，德国航空航天中心（DLR）） ； ACIDA Lab, Technical University of Applied Sciences Würzburg-Schweinfurt（应用技术大学施魏尔堡-施维恩富特学院ACIDA实验室） ； Data Science Institute, European University of Technology（欧洲技术大学数据科学研究所） ； LIST3N, Université de Technologie de Troyes（图卢兹理工大学LIST3N） 纠错

专题命中 评测与基准 ：foundation model(abstract)

AI总结 本文提出增强检测器的SAMURAI模型，用于提升无人机在复杂城市环境中的长时间跟踪鲁棒性，显著提高了成功率并降低了误检率。

Journal ref 2026 IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision Workshops (WACVW)

World-in-World: World Models in a Closed-Loop World

世界中的世界：闭环世界中的世界模型

Jiahan Zhang, Muqing Jiang, Nanru Dai, Taiming Lu, Arda Uzunoglu, Shunchi Zhang, Yana Wei, Jiahao Wang, Vishal M. Patel, Paul Pu Liang, Daniel Khashabi, Cheng Peng, Rama Chellappa, Tianmin Shu, Alan Yuille, Yilun Du, Jieneng Chen

机构 * JHU（约翰·霍普金斯大学） ； PKU（北京大学） ； Princeton（普林斯顿大学） ； MIT（麻省理工学院） ； Harvard（哈佛大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：post-training(abstract)

AI总结 研究人员推出首个具身场景闭环世界模型基准平台World-in-World，发现视觉质量不保障任务成功，后训练缩放比升级预训练视频生成器更有效，增加推理计算可提升闭环性能。

Comments ICLR 2026 Oral. Add acknowledgement in arxiv v2. Code is at https://github.com/World-In-World/world-in-world

Ribonucleic-Acid Protein Interaction Prediction Based on Deep Learning: A Comprehensive Survey

基于深度学习的核糖核酸-蛋白质相互作用预测：一项综合综述

Danyu Li, Rubing Huang, Chenhui Cui, Dave Towey, Ling Zhou, Jinyu Tian, Bin Zou

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)

AI总结 该综述分析2014-2023年179项研究，考察AI在基于深度学习的RPI预测中的应用，总结技术演进、最优模型、挑战及未来方向，填补相关文献空白。

Comments Accepted for publication in Applied Soft Computing. DOI: 10.1016/j.asoc.2025.113795

Semantic Lenia: Emergence of Homeostatic Solitons within the Semantic Space of Large Language Models

语义LENIA：大语言模型语义空间内的稳态孤子涌现

Yoshihiko Kayama

机构 * BAIKA Women’s University（梅田花女子大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出Semantic Lenia人工生命框架，将LLM推理转化为宏观logit空间的连续动力系统，通过非线性稳态反馈回路平衡语义吸引与句法排斥，在混沌边缘涌现自主语义孤子，建立机器认知的物理标度律。

Comments 18 pages, 6 figures. Code, datasets, and interactive phase diagrams are available at https://y-kayama.github.io/semantic-lenia/

Multi-Bin Batching for Increasing LLM Inference Throughput

用于提升大语言模型（LLM）推理吞吐量的多桶批处理

Ozgur Guldogan, Jackson Kunde, Kangwook Lee, Ramtin Pedarsani

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

AI总结 该研究针对LLM请求长度差异导致的资源利用率问题，提出多桶批处理方法，在静态批处理框架下提升了LLM推理吞吐量，量化了其与原生连续批处理的性能差距。

Pallas: A Proactive KV Cache Migration Framework for LLM Inference in AI-RAN

Pallas：面向AI-RAN中LLM推理的主动KV缓存迁移框架

Tianhang Ding, Jianchun Liu, Hongli Xu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 Pallas是面向AI-RAN中LLM推理的主动KV缓存迁移框架，通过切换前在目标基站预准备推理状态，结合在线调度器优化，显著降低服务中断时间与令牌间延迟。

Multi-Granularity Sentiment Integration for LLM-Based Multimodal Sentiment Analysis

面向基于大语言模型（LLM）的多模态情感分析的多粒度情感集成

Shanshan Lin, Yuesheng Wu, Chao Chen, Yizhe Yang, Zhihao Chen, Zexian Yang, Xiangwen Liao

机构 * Fuzhou University（福州大学） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Jiangxia University（江夏大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出MGSI多粒度情感集成框架，通过多尺度编码、文本引导对齐等优化，提升基于LLM的多模态情感分析性能，在四个公开基准上效果优于冻结LLM基线。

Comments Accepted to NLPCC 2026

E2LLM: Towards Efficient LLM Serving in Heterogeneous Edge/Fog Environments

E2LLM：异构边缘/雾环境中高效LLM服务

Truong-Thanh Le, Amir Taherkordi, Hoang-Loc La, Frank Eliassen, Phuong Hoai Ha, Peiyuan Guan

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 提出E2LLM框架，通过复制模型到多设备组并采用模型并行，结合遗传算法聚类和动态规划分区，在资源受限的异构边缘/雾环境中实现高效LLM部署，相比Splitwise基线在高需求下平均等待时间降低50%以上。

ReMP: Low-Downtime Runtime Model-Parallelism Reconfiguration for LLM Serving

ReMP：面向LLM服务的低停机时间运行时模型并行重配置

Haipeng Yuan, Kaining Zheng, Yongshu Bai, Yuchen Zhang, Yunquan Zhang, Baodong Wu, Xiang Gao, Daning Cheng

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

AI总结 提出ReMP框架，通过解耦拓扑与运行时状态、二维KV缓存迁移等技术，实现LLM推理服务中模型并行拓扑的在线动态调整，将重配置停机时间从分钟级降至1-7秒。

RAPID-LLM: Resilience-Aware Performance analysis of Infrastructure for Distributed LLM Training and Inference

RAPID-LLM：面向分布式大语言模型训练和推理的容错性能分析框架

George Karfakis, Lime Yao, Binglu Chen, Faraz Tahmasebi, Saptarshi Mitra, Tianyue Pan, Hyoukjun Kwon, Puneet Gupta

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

AI总结 RAPID-LLM通过统一性能建模框架，实现对分布式大语言模型训练和推理的容错性能分析，准确预测延迟和训练时间，并评估GPU设计变体。

From Prompts to Constructs: A Dual-Validity Framework for Large Language Model Research in Psychology

从提示到构念：面向心理学研究的大语言模型双效度框架

Zhicheng Lin

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

AI总结 本研究针对大语言模型应用于心理学研究时的测量幻影问题，构建了双效度框架，明确不同研究目标对应的证据要求，强调需开发心理构念的计算类似物而非直接套用人类测量工具。

Journal ref Annu. Rev. Psychol. 2027. 78:2.1-2.26

Organizational Control Layer: Governance Infrastructure at the Execution Boundary of LLM Agent Systems

组织控制层：LLM代理系统执行边界的治理基础设施

Tianyu Shi, Yang Mo, Yiou Liu, Zhuonan Hao, Yin Wang, Wenzhuo Hu, Nan Yu, Meng Zhou, Jiangbo Yu

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,title_cn)；prompting(abstract)

AI总结 针对LLM代理在执行边界产生的动作治理问题，提出组织控制层（OCL），通过策略执行和升级机制拦截生成动作，在不修改底层LLM生成器的情况下将不安全执行从88%降至接近零，同时将有效成功率从12%提升至96%。

Comments 13 pages, 2 figures

FluxBin: Flexible LUT-based Ultra-low-bit LLM Inference by Algorithm-Kernel Synergy

FluxBin：基于灵活查找表的超低位大语言模型推理——算法与内核协同设计

Qingyao Yang, Runming Yang, He Xiao, Wendong Xu, Junyu Chen, Haobo Liu, Chenchen Ding, Ruihan Hu, Yik-Chung Wu, Ngai Wong

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

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

AI总结 本研究针对二值量化LLM推理的硬件内核缺失问题，提出FluxBin算法-内核协同设计，实现超低位推理的加速、能效提升与内存压缩，可高效部署70B规模模型。

Efficient Table QA via TableGrid Navigation and Progressive Inference Prompting

通过表格网格导航和逐步推理提示实现高效的表格问答

Amritansh Maurya, Navjot Singh, Mohammed Javed, Omar Moured

机构 * Vision Intelligence Lab, IIIT Allahabad, Prayagraj, India（视觉智能实验室，印度拉贾斯坦邦阿拉哈巴德） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种无需训练的表格问答方法，通过TableGrid导航和Progressive Inference Prompting框架，提升了表格问答的精度和效率，并在多个数据集上验证了其有效性。

Comments Accepted for Presentation in ICDAR 2026, Vienna, Austria

LlamaRec-LKG-RAG: A Single-Pass, Learnable Knowledge Graph-RAG Framework for LLM-Based Ranking

LlamaRec-LKG-RAG：一种用于基于大语言模型的排序的单遍可学习知识图谱-RAG框架

Vahid Azizi, Fatemeh Koochaki

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

AI总结 该研究提出LlamaRec-LKG-RAG框架，将个性化知识图谱上下文集成到LLM推荐排序中，经ML-100K等数据集实验，在MRR等指标上较LlamaRec取得提升，为知识感知个性化推荐奠定基础。

From LLM Inference to Agentic Workloads: Characterization and Implications for Serving Systems

从大语言模型（LLM）推理到智能体工作负载：特征分析与服务系统启示

Chaokun Chang, Yukun Zhou, Kaihua Fu, Dakai An, Tianyu Feng, Hanfeng Lu, Sheng Yao, Pu Guo, Yinghao Yu, Yizhou Shan, Bo Li, Binhang Yuan, Wei Wang

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

AI总结 本文提出AgentSysBench基准套件，分析智能体工作负载与传统LLM服务的6项差异，据此开展的4项设计探索可实现延迟降低、效率提升、内存减少及冗余调用节省等效果。

Rethinking Automated Program Repair: The Impact of Bug Complexity, Fault Localization, and LLM Cost-efficiency

重新思考自动程序修复：缺陷复杂度、缺陷定位与大语言模型成本效率的影响

Junchi Liu, Ali Bigdeli, Roya Daneshi, Atu Ambala, Sudipto Ghosh, Fabio Santos

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

AI总结 本研究通过实证分析，发现中等复杂度缺陷可超50%由低成本LLM修复，不精确缺陷定位会扩大APR技术差距，高成本LLM与强推理设置并非总能提升成本效率，DeepSeek-V3.2成本效率最优。

Comments 20 pages, 6 figures, 10 tables. Accepted at ESEM 2026

L-COIN: LLM-Assisted Counterfactual Inference for Game-Theoretic Distributed Computation Offloading in Sub-THz LEO Satellite Networks

L-COIN：用于亚太赫兹低轨卫星网络中博弈论分布式计算卸载的大语言模型辅助反事实推理

Jinhao Yi, Weijun Gao, Chong Han

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

AI总结 该研究针对亚太赫兹低轨卫星网络的分布式计算卸载问题，提出L-COIN框架，结合LLM与反事实推理，降低卸载成本10.9%-27.7%，提升了时变场景下的卸载性能。

FlashQuant: Sparse-Dense Fusion for Memory-Efficient Outlier-Aware LLM Inference

FlashQuant：面向内存高效的异常值感知大语言模型推理的稀疏-密集融合方案

Junqing Lin, Jingwei Sun, Zhengding Hu, Guangzhong Sun

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

AI总结 FlashQuant是面向异常值感知W4A16解码的内容共享执行框架，通过融合GPU内核实现稀疏-密集路径的片上复用，在内存受限的LLM解码中大幅降低异常值处理开销，获得显著加速比。

Collective Communication for Distributed LLM Systems: Planning, Runtime Adaptation, and Computation Coordination

分布式大语言模型系统的集体通信：规划、运行时适配与计算协调

Xuebin Song, Menghao Zhang, Yuezheng Liu, Jinyi Xia, Shucan Yang, Xiaohe Hu, Chunming Hu, Mingwei Xu

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

AI总结 本文提出以集体为中心的分类法，将分布式LLM系统集体通信进展分为规划、执行适配、计算通信协调三层，探讨相关开放挑战与未来机遇。

HW-Router: Hardware-Aware Routing for Scalable Multi-LLM Serving

HW-Router：面向可扩展多大语言模型服务的硬件感知路由

Ahasan Kabir, Jiaqi Xue, Mengxin Zheng, Qian Lou

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

AI总结 HW-Router是一种动态路由框架，结合实时硬件信号与模型特征实现SLO感知路由，在多LLM服务中相比CARROT等基线显著降低延迟、提升SLO达成率并均衡GPU负载。

Comments Preprint

Journal ref 2026 Design Automation Conference (DAC)

KV-Pipe: On the Relation Between KV Sharing and Pipeline Parallel Efficiency in LLMs

KV-Pipe：LLM中KV共享与流水线并行效率的关系

Maryam Dialameh, Hossein Rajabzadeh, Harish Krishnamoorthy Murali, Walid Ahmed, Weiwei Zhang, Hyock Ju Kwon

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

AI总结 KV-Pipe是一种感知阶段的KV共享机制，通过尾优先调整跨层KV共享平衡流水线工作负载，提升LLM训练效率，同时也优化长上下文推理性能。

DUET: Dual-Teacher On-Policy Distillation via Same-Weight Disagreement for Prohibition Compliance

DUET：基于同权重分歧的双教师在线策略蒸馏用于禁止合规性

Zihan Li, Feifei Li, Wenhui Que

专题命中 效率与部署 ：LLM(summary_cn,abstract)；SFT(abstract,abstract_cn)；post-training(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 本研究针对LLM部署中的动态禁止规则合规问题，提出DUET双教师在线策略蒸馏方法，构建工业基准，在Qwen模型上实现高合规性与效用保留，性能优于基线。

Wiola 13M, a Gated Spiral Attention Architecture for Parameter Efficient Small Language Models

Wiola 13M：一种用于参数高效小型语言模型的门控螺旋注意力架构

Aryuemaan Kumar Chowdhury, Praveen Oosa, Vineesha Reddy

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

AI总结 针对10M-100M参数小型语言模型未适配小规模Transformer的问题，提出含三个创新组件的Wiola 13M模型，验证其等价性并发布开源实现，提升长程区分与梯度流性能。

Comments 6

Beyond Binary Priorities: Multi-Tier SLA Scheduling for Large Language Model Serving

超越二元优先级：面向大语言模型服务的多层级SLA调度

Anders Vestrum, Arya Raeesi, Hanna Roed

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

AI总结 本研究扩展Llumnix的优先级模型支持任意层级，在Vidur模拟器中对比多基线，发现四层优先级调度成本效益最优，10层时仍能维持收益且无尾部延迟崩溃。

Comments 13 pages, 9 figures, 4 tables

Mitigating Rubric Interference in LLM Judges via On-Policy Self-Distillation

通过策略内自蒸馏缓解大语言模型评审员中的评分标准干扰

Dingyao Yu, Tong Zhang, Yutao Mou, Yunxiao Zhang, Wei Ye, Shikun Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； Weixin Al, Tencent Inc（腾讯公司微信智能） 纠错

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

AI总结 本研究针对LLM评审员多评分标准评估时的干扰问题，提出SARA方法，通过策略内自蒸馏提升评估一致性，且该一致性可跨数据集迁移。

One Frozen Simulator Is Not Enough: Simulator Collapse in Multi-Agent RL

单个冻结模拟器不够：多智能体强化学习中的模拟器崩溃问题

Simon Yu, Nicholas Tomlin, Marwa Abdulhai, Ximing Lu, Derek Chong, Abe Hou, Dilara Soylu, Sergey Levine, Christopher D. Manning, Weiyan Shi

机构 * Northeastern University（东北大学） ； New York University（纽约大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 针对人机交互多智能体强化学习中单个LLM模拟器导致的策略泛化缺陷，提出Verbalized Sampling和Co-Training两种方案，在多轮基准测试和真实用户研究中显著提升了性能，发布了开源框架SCOPE。

Comments 42 pages, 29 figures

Leveraging Machine Unlearning for Cost-Efficient Preference Alignment

利用机器遗忘实现高性价比的偏好对齐

Xiaohua Feng, Yuyuan Li, Huwei Ji, Jiaming Zhang, Li Zhang, Tianyu Du, Chaochao Chen

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

AI总结 该研究针对现有偏好对齐方法成本高的问题，提出结合LLM遗忘的U2A框架，通过双层优化实现负示例的最优选择与遗忘，经实验验证有效。

Comments Accepted by ICML 2026. 12 pages, 6 figures, and 4 tables. Code available at https://github.com/muyiahhh/U2A

Ventor-QTest: Threat-Model-Driven Verification of Vendor-Hosted LLM APIs

Ventor-QTest：威胁模型驱动的供应商托管大语言模型API验证

Xiangfan Wu, Zonghao Ying, Huiyu Wu, Xing Zheng, Huangsheng Cheng, Xiaorong Shi, Jing Guo

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

AI总结 Ventor-QTest是一种无需目标API概率信息的复合黑盒审计方法，通过AFL和EFL指标审计供应商托管LLM API质量，可反映长视野任务的极端保真度损失，开源实现可获取。