ORBITER: Conflict-Aware Decision-Making for Agentic Last-Mile Delivery
ORBITER：面向智能体的最后一公里配送的冲突感知决策方法
专题命中 其他LLM ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文针对最后一公里配送决策的可解释性与可靠性问题，提出ORBITER框架，结合LLM与结构化决策机制，在四城市数据上较最优基线平均提升9.2%，验证了方法的有效性。
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。
1. 其他LLM 22 篇
Shared Circuits for Shared Grammar: Tracing Subject-Verb Agreement Across Languages
共享语法的共享电路：跨语言追踪主谓一致
机构 * Harvard University（哈佛大学） ； University of Zaragoza（萨拉戈萨大学） ； Boston University（波士顿大学） ； Univ Toulon（土伦大学） ； Aix Marseille Univ（艾克斯-马赛大学） ； CNRS（法国国家科学研究中心） ； LIS（信息科学实验室） ； ILLS（语言与语言科学研究所）
专题命中 其他LLM ：large language model(abstract,abstract_cn)；language model(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL
AI总结 本文研究多语言大语言模型的跨语言共享机制，以主谓一致为对象，通过29种语言的实验发现其复用部分共享计算结构，且与屈折语言的电路更相似。
Comments 25 pages including appendices, 16 figures. Accepted to COLM 2026
SeqFeed: Improving Agentic RTL Code Generation with Sequential Behavior Feedback
SeqFeed：通过顺序行为反馈改进智能体RTL代码生成
专题命中 其他LLM ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.CL
AI总结 针对智能体RTL代码生成的时序信息传递难题，本研究提出含SeQuery和SeGraph机制的SeqFeed，通过满足三项反馈要求提升LLM的RTL代码生成通过率。
Improving Natural-Language Combinatorial-Optimization Accuracy in Resource-Constrained Language Models via Formal Abstractions
通过形式化抽象提升资源受限语言模型的自然语言组合优化准确率
机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
专题命中 其他LLM ：language model(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 针对资源受限语言模型在自然语言组合调度中可行性不足的问题，提出神经符号框架SDDL，其在300实例调度子集上大幅提升小模型的可行调度准确率，逼近大模型性能
Comments 17 Pages
Entity tracking emerges in sub-billion parameter language models and exceeds human performance in naturalistic narratives
实体追踪在亚十亿参数规模的语言模型中出现，且在自然叙事中超越人类表现
机构 * IDEAS Research Institute（IDEAS研究所） ； Max Planck Institute for Psycholinguistics（马克斯·普朗克心理语言学研究所） ； University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学）
专题命中 其他LLM ：language model(title,abstract)；分类 cs.CL
AI总结 本研究发现4.1亿参数的语言模型已具备人类水平的实体追踪能力，且随规模提升而改善，远超人类表现，该能力在远小于预期的模型规模时出现。
An Information-theoretic Propagation Denoising and Fusion Framework for Fake News Detection
用于假新闻检测的信息论传播去噪与融合框架
专题命中 其他LLM ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 针对假新闻检测中合成传播数据不可靠的问题，提出InfoPDF框架，通过互信息学习真实与合成传播的有效表示，在多个数据集上实现更优检测性能。
Comments Camera-ready version for IJCAI-ECAI 2026
When Readability and Source Retention Diverge: An Evaluability Gap in AI Translation
当可读性与源保留产生分歧：AI翻译中的可评估性差距
专题命中 其他LLM ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL
AI总结 该研究针对AI翻译中可读性与源保留分歧导致的可评估性差距，通过TransLingo开展2×2对比实验，揭示了源文本条件与输出呈现方式对感知质量等的影响，明确了任务绩效信任与披露意愿的关联。
Coverage-Driven RTL Assertion Generation with Formal Exploration and Neuro-Symbolic Refinement
基于形式化探索与神经符号优化的覆盖率驱动RTL断言生成
专题命中 其他LLM ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI
AI总结 该研究提出NeuroAssertion框架，结合形式化迹生成、SyGuS与智能体启发优化，实现覆盖率驱动的RTL断言生成，断言数量与突变覆盖率均约为传统方法的2倍。
Comments Accepted at MLCAD 2026
THIVLVC: Retrieval Augmented Dependency Parsing for Latin
THIVLVC：用于拉丁语的检索增强依存解析
机构 * Université Paris-Saclay, CNRS, LISN（巴黎-萨克雷大学，法国国家科学研究中心，语言与语音处理实验室） ； École Normale Supérieure de Lyon, HISOMA（里昂高等师范学院，历史与古代地中海文明研究所）
专题命中 其他LLM ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 THIVLVC通过检索相似结构条目并利用大语言模型优化，提升了拉丁语依存解析的CLAS得分，尤其在诗歌部分表现更优。
Journal ref Proceedings of the Fourth Workshop on Language Technologies for Historical and Ancient Languages (LT4HALA 2026) @ LREC 2026
Adversarial Review: Structured Disagreement for Grounded Agentic Code Review
对抗评审：基于结构化分歧的 grounded 智能体代码评审
机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； Stanford University（斯坦福大学）
专题命中 其他LLM ：LLM(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出对抗评审（AR）协议，仅用3个智能体实现结构化分歧的协作代码评审，在LiveCodeBench、SWE-PRBench等基准上优于多智能体基线，证明无需大量智能体即可完成高效代码评审。
Comments Accepted to ICML 2026 Workshop on DL4C
UBio-MolFM: Enabling Biomolecular Dynamics at DFT Accuracy and $10^5$ Atoms with One Untuned Potential
UBio-MolFM：使用一个未调谐的势实现DFT精度下10^5个原子的生物分子动力学模拟
专题命中 其他LLM ：foundation model(abstract)
AI总结 UBio-MolFM是经1.6亿量子化学标签训练的基础模型，可在单GPU上以近线性成本实现DFT精度的10^5原子生物分子动力学模拟，突破了第一性原理模拟的原子数限制，能重现关键生物过程的结构与能量特征。
Scale Matters: Adaptive Granularity Selection for Cross-Species 3D Plant Organ Segmentation
尺度重要：跨物种三维植物器官分割的自适应粒度选择
机构 * Technical University of Denmark (DTU)（丹麦技术大学（DTU）） ； Pioneer Centre for Artificial Intelligence（人工智能先锋中心）
专题命中 其他LLM ：foundation model(abstract)
AI总结 针对跨物种三维植物器官分割中固定空间粒度泛化能力差的问题，提出结合冻结Utonia基础模型与自适应粒度选择的小样本方法AGS-PlantSeg，在三个数据集上实现88.9%平均mIoU，性能优于固定粒度基线且与全监督架构相当。
Comments Accepted at the Computer Vision in Plant Phenotyping and Agriculture (CVPPA) Workshop at the European Conference on Computer Vision (ECCV) 2026. Project page: https://dtu-pas.github.io/ags-plantseg/
The CTI Echo Chamber: Fragmentation, Overlap, and Vendor Specificity in Twenty Years of Cyber Threat Reporting
CTI 回声室：二十年来网络威胁报告中的碎片化、重叠与供应商特定性
专题命中 其他LLM ：LLM(abstract)
AI总结 本文研究了二十年来网络威胁报告中的碎片化、重叠和供应商特定性问题，通过大规模自动化分析揭示了CTI信息密度和专业性的演变，识别了CTI行业中的碎片化生态系统和供应商的地理和行业偏见。
