语言大模型 / LLM

Translators as Invisible Teachers of AI: Copyright, Translation Memory, and the Political Economy of Linguistic Data

译者作为人工智能的无形教师：版权、翻译记忆库与语言数据的政治经济学

Masaru Yamada

机构 * College and Graduate School of Intercultural Communication, Rikkyo University（文化交流研究生院，立命馆大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文研究译者劳动如何转化为人工智能的基础数据资本，提出“无消费的挪用”和“译者的无形教师化”两个概念，并探讨版权框架下的数据供应链与再分配设计方向。

Comments 13 pages; comments welcome

Meta-Soft: Leveraging Composable Meta-Tokens for Context-Preserving KV Cache Compression

Meta-Soft: 利用可组合元标记实现上下文保持的KV缓存压缩

Wei Luo, Yi Huang, Songchen Ma, Huanyu Qu, Jiang Cai, Mingkun Xu

机构 * Guangdong Institute of Intelligence Science and Technology（广东智能科学与技术研究院） ； University of Macau（澳门大学） ； Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出Meta-Soft动态压缩框架，通过可学习正交基矩阵和Gumbel-Softmax选择网络合成元标记，结合注意力流整合机制保留丢弃上下文信息，解决KV缓存压缩中的信息丢失和上下文断裂问题。

Comments 9 pages, 2 figures

SAM: State-Adaptive Memory for Long-Horizon Reasoning Agent

SAM：面向长程推理智能体的状态自适应记忆

Yuyang Hu, Hongjin Qian, Shuting Wang, Jiongnan Liu, Ziliang Zhao, Jiejun Tan, Zheng Liu, Zhicheng Dou

机构 * GSAI, Renmin University of China（GSAI，中国人民大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出状态自适应记忆框架SAM，通过紧凑记忆线索和原始轨迹页面实现意图驱动的信息重建，无需重新训练基础模型，在多个基准上超越强基线。

DynaPURLS: Dynamic Refinement of Part-Aware Representations for Skeleton-Based Zero-Shot Action Recognition

DynaPURLS: 基于骨架的零样本动作识别中部分感知表示的动态细化

Jingmin Zhu, Anqi Zhu, James Bailey, Jun Liu, Hossein Rahmani, Mohammed Bennamoun, Farid Boussaid, Qiuhong Ke

机构 * Monash University（莫纳什大学） ； Lancaster University（兰卡斯特大学） ； University of Western Australia（西澳大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出DynaPURLS框架，通过多尺度视觉-语义对应和动态细化模块，解决骨架零样本动作识别中的领域偏移问题，在三个基准数据集上取得最优结果。

Comments Accepted by IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence

Approaching I/O-optimality for Approximate Attention

逼近近似注意力的I/O最优性

Pál András Papp, Aleksandros Sobczyk, Anastasios Zouzias

机构 * Computing Systems Lab（计算系统实验室） ； Huawei Technologies（华为技术） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文针对大语言模型中的注意力机制，提出一种基于近似注意力框架的I/O高效算法，使得I/O开销在大多数参数范围内几乎线性依赖于n，并证明其接近I/O最优。

PathNavigate: A Training-Free Pathology Agent with Surprise-Guided Scan and Shared Slide Memory for Whole-Slide Image VQA

PathNavigate: 一种无需训练的病理学代理，具有惊喜引导扫描和共享幻灯片记忆用于全切片图像VQA

Chunze Yang, Qidong Liu, Wenjie Zhao, Yue Tang, Jiusong Ge, Di Zhang, Jiashuai Liu, Lei Wu, Junbo Lu, Ni Zhang, Xian Wu, Zeyu Gao, Chen Li

机构 * School of Comp. Science & Technology, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学计算机科学与技术学院） ； Tencent Jarvis Lab（腾讯Jarvis实验室） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出PathNavigate，一种无需训练的病理学代理，通过惊喜引导扫描和共享幻灯片记忆，在严格检查预算下高效定位证据并回答临床查询。

A Simple Plug-in for Improving Eviction-Based KV Cache Compression

一种改进基于驱逐的KV缓存压缩的简单插件

Yuping Lin, Jiayuan Ding, Yue Xing, Pengfei He, Jiliang Tang, Subhabrata Mukherjee

机构 * Michigan State University（密歇根州立大学） ； Hippocratic AI（希波克拉底AI） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出VECTOR插件，通过引入保留、近似和驱逐的三路路由机制，利用可重构性信号恢复有价值信息，改善中高压缩率下的质量-内存权衡。

What Training Data Teaches RL Memory Agents: An Empirical Study of Curriculum Effects in Memory-Augmented QA

训练数据教会RL记忆体代理什么：记忆增强问答中课程效应的实证研究

Xinjie He, Zhiyuan Lin, Su Liu, Jialun Wu, Qiyang Xie, Weikai Zhou, Shuai Xiao

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 通过控制实验，研究训练课程（领域内、混合、领域外）对强化学习记忆体代理在记忆增强问答中的技能获取和专业化影响，发现课程组成作为专业化的细粒度杠杆，混合课程在整体F1上最优，而窄领域外课程可转移特定技能（如时间推理），并报告了将GRPO适配到单GPU环境的实用经验。

Comments 14 pages, 2 figures, 11 tables. Code, checkpoints, and evaluation artifacts available at https://github.com/EvaxHe/rl-memory-curriculum

ObjectCache: Layerwise Object-Storage Retrieval for KV Cache Reuse

ObjectCache: 用于KV缓存重用的分层对象存储检索

Yu Zhu, Aditya Dhakal, Yunming Xiao, Dejan Milojicic, Gustavo Alonso

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； HPE Labs（惠普实验室） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 提出ObjectCache系统，利用S3兼容对象存储存储KV缓存，通过协同设计存储协议和传输调度，在GPU消费顺序下交付数据，重叠数据传输与计算，从而在不增加集群成本的前提下最小化TTFT延迟。

The Log is the Agent: Event-Sourced Reactive Graphs for Auditable, Forkable Agentic Systems

日志即代理：用于可审计、可分支代理系统的事件源反应图

Yohei Nakajima

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种基于事件源的反应图结构，通过将日志作为事实来源，实现了可审计、可分支的代理系统，提供了确定性回放、低成本分支和端到端溯源能力。

Comments 11 pages, 1 figure. Open-source Apache-2.0 implementation with reproducible quickstart demo, deterministic replay, fork-and-diff, and lineage tracing

An Entity Linking Agent for Question Answering

用于问答任务的实体链接代理

Yajie Luo, Yihong Wu, Muzhi Li, Jia Ao Sun, Xinyu Wang, Liheng Ma, Yingxue Zhang, Jian-Yun Nie

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Mila - Quebec AI Institute（魁北克AI研究院） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出了一种基于大语言模型的实体链接代理，用于解决问答任务中短且模糊用户问题的实体链接问题，通过两个实验验证了其有效性。

Comments 12 pages, 2 figures

CODA: Rewriting Transformer Blocks as GEMM-Epilogue Programs

CODA：将Transformer块重写为GEMM-epilogue程序

Han Guo, Jack Zhang, Arjun Menon, Driss Guessous, Vijay Thakkar, Yoon Kim, Tri Dao

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Together AI ； Meta 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出CODA，一种将Transformer中的非注意力计算重写为GEMM-epilogue程序的GPU内核抽象，以提高训练效率和硬件利用效率。

A Showdown of ChatGPT vs DeepSeek in Solving Programming Tasks

ChatGPT与DeepSeek在解决编程任务中的对决

Ronas Shakya, Sam Urmian, Mohammad Khalil

机构 * Centre for the Science of Learning & Technology (SLATE)（学习科学中心及技术（SLATE）） ； University of Bergen（卑尔根大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文评估了ChatGPT和DeepSeek在解决编程任务中的性能，发现ChatGPT在中等难度任务中表现更优，而两者在困难任务上均面临挑战。

EpiCache: Episodic KV Cache Management for Long-Term Conversation on Resource-Constrained Environments

EpiCache: 为资源受限环境下的长对话提供 episodic KV 缓存管理

Minsoo Kim, Arnav Kundu, Han-Byul Kim, Richa Dixit, Minsik Cho

机构 * Apple（苹果公司） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出 EpiCache，一种无需训练的 KV 缓存管理框架，用于在固定内存预算下实现长对话问答（LongConvQA）。该方法通过块级预填充限制缓存增长，并通过 episodic KV 压缩保留主题相关上下文，从而在多个 LongConvQA 评估基准上提升了准确性并减少了延迟和峰值内存使用。

Comments ICML 2026

PERMA: Benchmarking Personalized Memory Agents via Event-Driven Preference and Realistic Task Environments

PERMA：通过事件驱动的偏好和现实任务环境评估个性化记忆代理

Shuochen Liu, Junyi Zhu, Long Shu, Junda Lin, Yuhao Chen, Haotian Zhang, Chao Zhang, Derong Xu, Jia Li, Bo Tang, Zhiyu Li, Feiyu Xiong, Enhong Chen, Tong Xu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Northeastern University（东北大学） ； MemTensor (Shanghai) Technology Co., Ltd.（MemTensor（上海）科技有限公司） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出PERMA基准，通过事件驱动的偏好和现实任务环境评估个性化记忆代理的长期一致性，引入文本变异和语言对齐以模拟真实数据中的不规则用户输入和个体语言风格，实验表明先进记忆系统能精准提取偏好并减少token消耗，但仍需更稳健的个性化记忆管理。

Adversarial Agent Collaboration for Correctness Improvements of C to Safe Rust Translation

对抗性代理协作提升C到安全Rust翻译的正确性

Tianyu Li, Ruishi Li, Bo Wang, Brandon Paulsen, Umang Mathur, Prateek Saxena

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Amazon Web Services（亚马逊网络服务） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出ACToR框架，通过对抗性搜索发现翻译与C源码分歧的输入，利用这些输入驱动后续优化，提升C到Rust翻译的正确性，实验表明其在多个真实世界工具中达到90%以上的测试通过率。

CompactAttention: Accelerating Chunked Prefill with Block-Union KV Selection

CompactAttention: 加速分块预填的块-联合KV选择

Jiwon Song, Dongwon Jo, Beomseok Kang, Jae-Joon Kim

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出CompactAttention，一种基于块-联合KV选择的分块预填注意力机制，通过将二维块稀疏掩码作为KV选择信号，实现高效的注意力计算，从而在保持精度的同时提升2.72倍的注意力速度。

LLMs in Qualitative Research: Opportunities, Limitations, and Practical Considerations

大语言模型在定性研究中的应用：机遇、限制与实践考量

Henry Salgado, Meagan R. Kendall, Martine Ceberio, Alexandra Coso Strong

机构 * ASEE（美国工程教育协会） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文探讨了大语言模型在定性研究中的机遇、限制及实践问题，强调研究者需批判性地处理技术参数，结合定性方法与可解释AI，讨论大语言模型的透明度与传统NLP工具的差异。

Comments To be published and presented in 2026 ASEE Annual Conference and Exposition

Language Game: Talking to Non-Human Systems

语言游戏：与非人类系统交谈

Yanbo Zhang, Michael Levin

机构 * Allen Discovery Center at Tufts University（塔夫茨大学艾伦发现中心） ； Wyss Institute for Biologically Inspired Engineering at Harvard University（哈佛大学生物启发工程Wyss研究所） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出通过游戏机制与非人类系统对话，利用强化学习政策的核心动态，使系统通过自身行为回应，展示不同系统在对话中的收敛行为及特性影响。

Comments 29 pages, 12 figures, 7 tables

TopoEvo: A Topology-Aware Self-Evolving Multi-Agent Framework for Root Cause Analysis in Microservices

TopoEvo: 一种面向拓扑的自演化多智能体框架用于微服务中的根本原因分析

Junle Wang, Xingchuang Liao, Wenjun Wu

机构 * School of Artificial Intelligence, Beihang University Beijing, China（人工智能学院，北京航空航天大学，北京，中国） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 针对微服务中观测数据异质性、故障传播和拓扑漂移问题，TopoEvo通过多模态对齐、拓扑约束推理和自演化机制，提升根本原因分析的鲁棒性与准确性。

Comments 12 pages

ShadowMerge: A Novel Poisoning Attack on Graph-Based Agent Memory via Relation-Channel Conflicts

ShadowMerge：一种通过关系通道冲突的图基agent内存新型污染攻击

Yang Luo, Zifeng Kang, Tiantian Ji, Xinran Liu, Yong Liu, Shuyu Li, Lingyun Peng

机构 * Key Laboratory of Trustworthy Distributed Computing and Service (MoE)（可信分布式计算与服务重点实验室） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Zhongguancun Laboratory（中关村实验室） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出ShadowMerge攻击，通过关系通道冲突攻击图基agent内存，利用冲突值影响agent行为，改进现有攻击方法，实现93.8%的攻击成功率。

Comments Preprint. Corresponding authors: Zifeng Kang and Tiantian Ji. Code is available at https://anonymous.4open.science/status/ShadowMerge-033C

Trojan Hippo: Weaponizing Agent Memory for Data Exfiltration

Trojan Hippo：利用代理记忆进行数据外泄

Debeshee Das, Julien Piet, Darya Kaviani, Luca Beurer-Kellner, Florian Tramèr, David Wagner

机构 * ETH Z\"urich 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 研究提出Trojan Hippo攻击，通过单次不可信工具调用在代理长期记忆中植入潜伏载荷，当用户讨论敏感话题时激活并外泄数据。通过动态评估框架评估不同内存架构和防御措施，发现现有防御措施在安全性和实用性之间存在显著权衡。

Traj-CoA: Patient Trajectory Modeling via Chain-of-Agents for Lung Cancer Risk Prediction

Traj-CoA：通过链式代理进行患者轨迹建模用于肺癌风险预测

Sihang Zeng, Yujuan Fu, Sitong Zhou, Zixuan Yu, Lucas Jing Liu, Jun Wen, Matthew Thompson, Ruth Etzioni, Meliha Yetisgen

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Fred Hutch Cancer Center（Fred Hutch癌症中心） ； Harvard University（哈佛大学） ； Google（谷歌） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Traj-CoA通过链式代理系统处理电子健康记录数据，减少噪声并保留完整时间线，从而在肺癌风险预测中优于基线方法。

Comments Accepted by NeurIPS 2025 GenAI4Health Workshop

MemQ: Integrating Q-Learning into Self-Evolving Memory Agents over Provenance DAGs

MemQ：将Q学习整合到基于溯源DAG的自进化记忆代理中

Junwei Liao, Haoting Shi, Ruiwen Zhou, Jiaqian Wang, Shengtao Zhang, Wei Zhang, Ying Wen, Zhiyu Li, Feiyu Xiong, Bo Tang, Weinan Zhang, Muning Wen

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Xidian University（西安电子科技大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； MemTensor (Shanghai) Technology Co., Ltd.（MemTensor（上海）科技有限公司） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 MemQ通过在溯源DAG中传播信用权重，改进记忆Q值的评估，提升多步任务的泛化能力，尤其在产生深层相关溯源链的任务中表现突出。

Comments 22 pages, 11 figures (containing 43 individual image panels total)

Dynamic Nested Hierarchies: Pioneering Self-Evolution in Machine Learning Architectures for Lifelong Intelligence

动态嵌套层级：在机器学习架构中开创自我进化以实现终身智能

Akbar Anbar Jafari, Cagri Ozcinar, Gholamreza Anbarjafari

机构 * Institute of Technology University of Tartu（塔尔图技术大学） ； S Holding OÜ（3S控股公司） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出动态嵌套层级，通过自适应调整优化层级、嵌套结构和更新频率，解决现有模型在非平稳环境中的适应性问题，推动终身学习的发展。

Comments 12 pages, 1 figure

Journal ref Frontiers in Artificial Intelligence, 2026

R^2-Mem: Reflective Experience for Memory Search

R^2-Mem: 用于记忆搜索的反思经验

Xinyuan Wang, Wenyu Mao, Junkang Wu, Xiang Wang, Xiangnan He

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

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 R^2-Mem通过反思经验框架提升记忆搜索系统的有效性和效率，通过历史轨迹评分和自我反思学习，减少重复错误并提高搜索质量，实验表明其在F1分数提升和资源消耗降低方面表现优异。

GAAMA: Graph Augmented Associative Memory for Agents

GAAMA：用于智能体的图增强关联记忆

Swarna Kamal Paul, Shubhendu Sharma, Nitin Sareen

机构 * Nagarro（Nagarro公司） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 GAAMA通过三步流程构建概念中介知识图，结合余弦相似度和个性化PageRank实现检索，通过GRaft修复知识图，提升多会话任务中的表现。

SAGE: A Self-Evolving Agentic Graph-Memory Engine for Structure-Aware Associative Memory

SAGE：一种自演化代理图记忆引擎，用于结构感知的联想记忆

Juntong Wang, Haoyue Zhao, guanghui Pan, Xiyuan Wang, Yanbo Wang, Qiyan Deng, Muhan Zhang

机构 * Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） ； School of Intelligence Science and Technology, Peking University（北京大学智能科学与技术学校） ； School of Computer Science and Technology, Beijing Institute of Technology（北京理工大学计算机科学与技术学校） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：foundation model(abstract)；language agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 SAGE通过自演化机制和图记忆引擎提升长期记忆能力，在多跳问答、开放领域检索等任务中表现出色，显著提高了证据恢复和检索效率。

SkillGraph: Skill-Augmented Reinforcement Learning for Agents via Evolving Skill Graphs

SkillGraph：通过演化的技能图增强代理的强化学习

Xiaoyuan Li, Moxin Li, Keqin Bao, Yubo Ma, Wenjie Wang, Dayiheng Liu, Fuli Feng

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 SkillGraph通过演化的技能图增强代理的强化学习，解决技能组合任务中的依赖识别和库维护问题，实验显示其在复杂任务中表现优异。

Comments Under Review

Route Before Retrieve: Activating Latent Routing Abilities of LLMs for RAG vs. Long-Context Selection

在检索前路由：激活大语言模型的潜在路由能力用于RAG与长上下文选择

Yiwen Chen, Kuan Li, Fuzhen Zhuang, Deqing Wang, Zhao Zhang, Liwen Zhang, Yong Jiang, Shuai Wang, Minhao Cheng

机构 * Beihang University（北航） ； HKUST（香港科技大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出Pre-Route框架，通过结构化推理提前决策，利用轻量级元数据进行任务分析和信息需求预测，实现可解释且高效的路由决策，实验表明其在成本效益上优于现有方法。