语言大模型 / LLM

Detecting Safety Training Modification in Language Models via Activation Analysis

通过激活分析检测语言模型中的安全训练修改

Glen Messenger

专题命中 知识编辑与模型理解 ：language model(title,abstract)

AI总结 本研究提出AMS工具，通过激活空间几何结构检测语言模型的安全训练修改，在14种模型配置上验证了其有效性，可区分四类安全训练修改中的前三者。

Journal ref IEEE Access, vol. 14, pp. 91723-91737, 2026

VFAD: Variational Semantic Prompting Meets Frequency-Adaptive Representation Learning for Zero-Shot Anomaly Detection

VFAD：变分语义提示与频率自适应表示学习结合的零样本异常检测

Peng Chen, Kaige Li, Wei Wang, Mingbo Yang, Wenqiang Wang, Li Shen, Fangjun Huang, Chao Huang

专题命中 知识编辑与模型理解 ：prompting(title,abstract)

AI总结 该研究提出VFAD框架，结合变分语义提示与频率自适应表示学习，在13个工业和医学基准上，其零样本异常检测性能优于现有最先进方法。

UltraSAM3: A Concept-Driven Foundation Model for Universal Ultrasound Image Segmentation

UltraSAM3：一种用于通用超声图像分割的概念驱动基础模型

Bo Xu, Quanhao Zhu, Rui Lin, Boling Zhu, Chenyuan Wang, Hongfei Lin, Feng Xia, Chenhua Ji

机构 * Dalian University of Technology Affiliated Center Hospital（大连大学附属中心医院） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：foundation model(title,abstract)

AI总结 针对现有超声分割方法的任务局限或需专家视觉提示问题，提出概念驱动的UltraSAM3模型及指令引导智能体，在多基准测试中性能优于同类模型，提升了临床交互的实用性。

Bifrost: Empowering Pretrained Language Model with Fallibility Representation for Log-Based Fault Diagnosis

Bifrost：利用基于日志的故障诊断的可错性表示赋能预训练语言模型

Minghua He, Tong Jia, Lingzhe Zhang, Chiming Duan, Xinlong Zhao, Leyi Pan, Cheng Wang, Kangjin Wang, Yinghao Yu, Liping Zhang, Yifan Wu, Ying Li

专题命中 知识编辑与模型理解 ：language model(title,abstract)

AI总结 研究基于日志的故障诊断问题，提出Bifrost方法，借鉴站点可靠性工程师经验，基于自监督对比学习设计策略学习日志可错性表示，在多个系统中其生成的日志表示在故障诊断相关指标上优于现有PLMs。

Comments Accepted by ASE 2026 (Research Track)

Through the Bottleneck: How Multi-head Latent Attention Separates Content from Position in Language Models

穿越瓶颈：多头潜在注意力如何在语言模型中分离内容与位置

Dhruvil S, Fenil Sojitra, Ravirajsinh Chauhan

机构 * Indian Institute of Technology Madras（印度理工学院马德拉斯分校） ； P P Savani University（P P萨瓦尼大学） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：language model(title)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 研究多头潜在注意力（MLA）在语言模型中如何分离内容与位置。通过训练特定Transformer并运用多种分析方法，发现其瓶颈能保留内容丢弃位置信息，归纳头集中在单层，有“语义中心”层，且瓶颈容量供应过剩，重塑了模型相关结构。

JEPA-CFM: A Joint Embedding Predictive Architecture-based Channel Foundation Model for Robust Fluid Antenna Systems

JEPA-CFM：一种基于联合嵌入预测架构的稳健流体天线系统信道基础模型

Yuan Gao, Yiming Liu, Jun Jiang, Jianbo Du, Shunqing Zhang, Xiaoli Chu, Kai-Kit Wong

专题命中 知识编辑与模型理解 ：foundation model(title,abstract)

AI总结 针对流体天线系统获取信道信息及定位的障碍，提出基于联合嵌入预测架构的信道基础模型，通过提取潜在嵌入学习通用表示，结合互补损失项训练，经仿真验证其在信道外推和无线定位上优于传统基线。

Rem3Di: Learning smooth, chiral 3D molecular descriptors from atomistic foundation models

Rem3Di：从原子基础模型学习平滑、手性3D分子描述符

Steffen Wedig, Felix Burton, Rokas Elijošius, Christoph Schran, Lars L. Schaaf

专题命中 知识编辑与模型理解 ：foundation model(title,abstract)

AI总结 Rem3Di是一种表征学习框架，利用原子基础模型潜在特征生成可转移分子描述符，用于性质预测和虚拟筛选。它能捕捉分子手性，在药物性质基准测试中表现出色，还能区分过渡金属配合物，为化学机器学习提供新途径。

Comments An earlier version of this work appeared at the NeurIPS 2025 Workshop on Symmetry and Geometry in Neural Representations (NeurReps). Workshop version: https://openreview.net/forum?id=jOmZsvXoK5

Latent Riemannian Flow Matching for Geometry-Grounded 3D Foundation Models

用于几何基础3D基础模型的潜在黎曼流匹配

Lisa Weijler, Irene Ballester, Guofeng Mei, Tolga Birdal, Pedro Hermosilla

机构 * TU Wien（维也纳工业大学） ； Fondazione Bruno Kessler（布鲁诺·凯斯勒基金会） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：foundation model(title,abstract)

AI总结 研究如何弥合几何基础模型与3D场景生成模型的范式差异，通过在VGGT潜在空间进行黎曼流匹配，利用其3D先验，不依赖明确下游表示，在多个数据集上取得良好性能，确立该方法为3D生成的可行范式。

VideoRAE: Taming Video Foundation Models for Generative Modeling via Representation Autoencoders

VideoRAE：通过表示自动编码器驯服用于生成建模的视频基础模型

Zhihao Xie, Junfeng Wu, Xinting Hu, Junchao Huang, Li Jiang

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：foundation model(title,abstract)

AI总结 研究视频生成模型潜在空间问题，提出VideoRAE，利用冻结视频基础编码器特征经1D自注意力投影仪压缩，支持多种潜在空间，通过多码本高维量化等实现强大重建，收敛快，验证了冻结VFM表示的有效性。

Comments Home page: https://zhxie0117.github.io/VideoRAE

When Binaries Talk Back: Representation-Confusion Attacks on LLM-Assisted Reverse Engineering

当二进制文件进行反击：对大语言模型辅助逆向工程的表示混淆攻击

Igor Santos-Grueiro

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(title,abstract)

AI总结 研究大语言模型辅助逆向工程中的表示混淆攻击，通过RARE-Bench衡量，测试RARE-Guard控制，发现无运行时控制时模型有不安全提议，工具授权、支持门和来源门在处理虚假声明上表现不同，二进制派生内容可指导分析且多工具视图不一定提供独立证据。

Comments 20 pages

GeMoE: Gating Entropy is All You Need for Uncertainty-aware Adaptive Routing in MoE-based Large Vision-Language Models

GeMoE：基于门控熵的MoE大视觉语言模型中不确定性感知自适应路由

Chaoxiang Cai, Minghe Weng, Jie Li, Yibo Jiang, Longrong Yang, Zequn Qin, Xi Li

机构 * School of Software Technology, Zhejiang University（浙江大学软件学院） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：language model(title,abstract)

AI总结 针对MoE架构中静态路由无法自适应选择专家的问题，提出基于门控熵的不确定性感知自适应路由方法GeMoE，通过最小描述长度原理建模复杂度与性能的权衡，在保持99.5%性能的同时提升36.5%专家激活稀疏性。

GroundControl: Anticipating Navigation Failures in Vision-Language Agents via Trajectory-Consistent Uncertainty Estimates

GroundControl: 通过轨迹一致的不确定性估计预测视觉语言智能体中的导航失败

Nastaran Darabi, Divake Kumar, Sina Tayebati, Devashri Naik, Amit Ranjan Trivedi

机构 * University of Illinois at Chicago (UIC)（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：language agent(title,abstract)

AI总结 提出轨迹一致的不确定性估计方法GroundControl，通过卡尔曼滤波建模距离变化并结合轨迹特征，有效预测导航失败，在选择性风险-覆盖评估中优于基线。

FUSE: Quantifying Uncertainty in Vision-Language Models by Bayesian Fusing Epistemic and Aleatoric Uncertainty

FUSE: 通过贝叶斯融合认知不确定性和偶然不确定性来量化视觉语言模型中的不确定性

Harry Zhang, Luca Carlone

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：language model(title,abstract)

AI总结 提出FUSE概率框架，通过贝叶斯融合视觉语言模型中的偶然不确定性和认知不确定性，生成标量不确定性度量，用于可靠预测输出正确性，实现SOTA不确定性校准。

EEG-PRIME: Prototype-Aligned Representation Learning with Multi-Level Conditioning for EEG Decoding

EEG-PRIME：面向脑电信号解码的多层级条件原型对齐表示学习

Shuailei Zhang, Muyun Jiang, Wei Zhang, Jinbo Chen, Zhiwei Guo, Yong Li, Yi Ding, Cuntai Guan

机构 * College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） ； Centre for AI in Medicine, Nanyang Technological University（南洋理工大学医学人工智能中心） ； Southeast University（东南大学） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：foundation model(abstract)；instruction tuning(abstract)；pretraining(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出EEG-PRIME脑电基础模型，结合掩码预训练与原型对齐指令调优，在16个多类型数据集上实现跨被试解码性能提升，且具备零样本迁移能力。

Who Bridges Safety? Identifying and Targeting Cross-Lingual Shared Safety Pathways

谁搭建安全桥梁？识别并靶向跨语言共享安全路径

Shuyi Miao, Wangjie Qiu, Pengyang Shao, Canran Xiao, Fei Shen, Zhiming Zheng, Tat-Seng Chua

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究识别出跨语言共享安全路径，提出基于该路径的靶向对齐方法，仅更新少量参数即可提升非高资源语言安全性并保留模型通用能力。

Helping Music Co-Creation Agents 'Listen' Well: Hierarchical Self-Supervised World Models for Understanding and Generation

助力音乐协同创作智能体“良好聆听”：用于理解与生成的分层自监督世界模型

Scott H. Hawley

机构 * Belmont University（贝尔蒙特大学） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(abstract,abstract_cn)；prompting(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本研究提出分层自监督世界模型，通过Swin V2编码器与条件流匹配模型构建协同音乐创作智能体，提升了和弦与调式检测准确率，可快速生成音乐建议并支持交互演示。

Comments 20 pages, 14 figures. A 6-page version was submitted to the NeurIPS 2026 Creative AI Track. Supplemental website with listening examples: https://drscotthawley.github.io/midi-rae-jepa-son/. Live demo: https://drscotthawley-midi-rae-jepa-son.hf.space/

RadPRISM: Schema-stratified radiology-report supervision for concept-disentangled image representations and visual grounding

RadPRISM：用于概念解耦图像表示与视觉定位的模式分层放射学报告监督方法

Fabian Drexel, Marlene Fritzsche, Era Stambollxhiu, Miriam Kumpf, Lena Schmitzer, Lea Schumann, Jannik Kahmann, Friedrich Puttkammer, Johannes Moll, Jannik Lübberstedt, Zeineb Ben Chaaben, Anirudh Narayanan, Cosmin I. Bercea, Sebastian Ziegelmayer, Marcus R. Makowski, Daniel Rueckert, Lisa C. Adams, Keno K. Bressem

机构 * Technical University of Munich (TUM)（慕尼黑工业大学（TUM）） ； TUM University Hospital（慕尼黑工业大学医院） ； Technical University of Munich, School of Medicine and Health（慕尼黑工业大学医学与健康学院） ； Klinikum rechts der Isar（右伊萨尔医院） ； Charité – Universitätsmedizin Berlin（柏林夏里特医学院） ； Freie Universität Berlin（柏林自由大学） ； Humboldt Universität zu Berlin（柏林洪堡大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心（MCML）） ； University Hospital Essen (AöR)（埃森大学医院（AöR）） ； Institute for Artificial Intelligence in Medicine (IKIM)（医学人工智能研究所（IKIM）） ； Institute of Interventional and Diagnostic Radiology and Neuroradiology（介入与诊断放射学及神经放射学研究所） ； National Center for Tumor Diseases West（西部肿瘤疾病国家中心） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；pretraining(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 RadPRISM将放射学模式作为分层轴，通过专用视觉子空间对齐临床概念，提升零样本分类与视觉定位性能，实现可透明检查的概念解耦医学图像表示。

TimeCapsule: Generative Hallucination as a Method for Historical Sensemaking

时间胶囊：将生成性幻觉作为历史意义建构的一种方法

Hayk Grigorian, Hamed Yaghoobian

机构 * Muhlenberg College（Muhlenberg学院） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；pretraining(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究针对大语言模型在叙述过去时不可靠的问题，提出在维多利亚时代文本上训练的TimeCapsule模型，通过定量评估和定性探究展示其性能及问题，认为对未来的无知使幻觉成为对19世纪本体论的解释性探索。

Comments 10 pages, 4 figures. Accepted to Creativity and Cognition (C&C '26)

Schema-Aware Localisation (SAL): Live Schema Grounding and Hallucination Validation for Oracle NL2SQL

模式感知本地化（SAL）：用于Oracle NL2SQL的实时模式基础与幻觉验证

Sanjay Mishra, Divya Chukkapalli, Ganesh R. Naik

机构 * Torrens University Australia（澳大利亚托伦斯大学） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究大型语言模型在Oracle数据库执行SQL失败的问题，提出模式感知本地化（SAL）轻量级中间件，通过构建实时模式映射、注入上下文及幻觉索引验证等方法，提升执行基础真值，减少执行失败率。

Comments 18 pages , 3 figures , 14 tables ,1 algorithm

When Words Are Safe But Actions Kill: Probing Physical Danger Beyond Text Safety in Hidden-State Risk Space

当言语安全但行动致命：在隐藏状态风险空间中探究超越文本安全的物理危险

Weimeng Wang, Ziqiang Wang, Zihang Zhan, Chuanpu Fu, Qi Li, Ke Xu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究大语言模型中语言无害指令在现实世界中的物理危险与文本级内容危险是否相同，提出PRISM方法，通过隐藏状态方向分析等证明CD和PD可分离，PRISM在多个基准测试中表现良好，能检测物理危险而非仅依赖明确不安全措辞。

Self-Improving is Often Sudden: Enlightenment-style Finetuning for Large-Scale Models

自我提升往往是突然的：大规模模型的顿悟式微调

Jing-Xiao Liao, Tianwei Zhang, Yu-Hao Jiang, Feifei Zhang, Hang-Cheng Dong, Feng-Lei Fan

机构 * School of Computer Science and Artificial Intelligence, Guangdong University of Education（广东第二师范学院计算机科学与人工智能学院） ； School of Instrumentation Science and Engineering, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学仪器科学与工程学院） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；foundation model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究大规模模型自主提升，提出顿悟式无训练后微调范式，通过修改关键模块捷径且不更新权重，针对大语言和视觉语言模型有不同实例化，实验证明有效解锁预训练网络潜力，提升性能。

Surrogate Fidelity: When Can Open LLMs Explain Closed Ones?

替代保真度：开放LLM何时能解释封闭LLM？

Philippe Chlenski, Zachariah Carmichael, Ayush Warikoo, Chia-Tse Shao, Yingxiao Ye, Aobo Yang, Vivek Miglani, Nehal Bandi

机构 * Meta 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(title_cn)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究开放模型能否替代解释封闭模型，发现预测保真度显著高估归因保真度，模型虽答案一致但理由不同，机械解释不能自动迁移。

Teaching LLMs to Recommend and Defer in Underrepresented Epilepsy Care

在资源不足的癫痫护理中教授LLMs推荐与转诊

Shreyas Rajesh, Kartik Sharma, Tonmoy Monsoor, Mehmet Yigit Turali, Richard Idro, Juliana Kayaga, Robert Sebunya, Tracy Tushabe Namata, Jessica Nichole Pasqua, Vwani Roychowdhury, Rajarshi Mazumder

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Makerere University（马凯雷雷大学） ； St. Francis Hospital Nsambya（圣弗朗西斯医院恩桑比亚分院） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(abstract,abstract_cn)；prompting(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对资源匮乏环境下专科癫痫专家稀缺的问题，提出MANANA框架，通过非参数提示学习从少量患者数据中学习本地处方指南，结合贝叶斯提示平均实现不确定性驱动的选择性预测，在乌干达儿科癫痫队列中提升处方准确率并支持转诊。

Comments 34 pages, 8 figures

LibEvoBench: Probing Temporal Knowledge Stratification in Code Generation Models

LibEvoBench：探测代码生成模型中的时间知识分层

Daniele Cipollone, Sergey Titov, Maliheh Izadi, Egor Bogomolov, Arie van Deursen

机构 * Faculty of EEMCS, Delft University of Technology, Delft, Netherlands（代尔夫特理工大学电子工程与信息科学学院） ； JetBrains Research, Amsterdam, Netherlands（JetBrains研究） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(summary_cn,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 针对LLM在代码生成中因训练数据时间混合导致API版本混淆的问题，提出多版本基准LibEvoBench和新指标SEUS，揭示模型对版本不敏感且仅靠文档可提升准确性。

Comments Accepted at the DL4Code workshop at ICML 2026

Confident but Conflicted: Internal Uncertainty and Cognitive Dissonance Resolution in LLMs

自信但矛盾：大语言模型中的内部不确定性与认知失调解决

Weihong Qi, Kristina Lerman

机构 * Indiana University Bloomington（印第安纳大学伯明顿分校） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究大语言模型面对矛盾输入时的认知失调解决机制，提出信任弹性（TE）度量模型被说服的倾向，并发现内部不确定性指标（如置信度校准和内部不确定性变化）与行为变异相关。

BALTO: Balanced Token-Level Policy Optimization for Hallucination Mitigation

BALTO: 用于幻觉缓解的平衡令牌级策略优化

Ning Li, Zixuan Guo, Yan Xu, Wenbo Fei, Yifan Niu, Chang Luo, Yasheng Wang, Weiwen Liu, Yong Yu, Weinan Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tencent（腾讯） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；post-training(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对大语言模型幻觉问题，提出BALTO框架，通过提取可验证事实声明并投影为令牌级标签，引入平衡信用分配机制，在六个模型-基准设置中实现最高忠实度，优于现有后训练基线。

LapidaryEngine: Fully Conversational Crystal Generation

LapidaryEngine: 全对话式晶体生成

Yusei Ito, Yuta Suzuki, Tomoya Murata, Masaki Adachi

机构 * Lattice Lab, Toyota Motor Corporation（丰田汽车公司Lattice实验室） ； The University of Osaka（大阪大学） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出LapidaryEngine，首个支持全对话式晶体生成的模型，通过枢轴表示实现文本与晶体结构的双向翻译，支持自由形式自然语言请求和迭代优化。

Comments 11 main pages, 5 main figures, and 1 table

SAGE: Answer-Conditioned Uncertainty Targets for Verbal Uncertainty Alignment

SAGE: 面向言语不确定性对齐的答案条件不确定性目标

Kaiwen Shi, Zheyuan Zhang, Yanfang Ye

机构 * University of Notre Dame（圣母大学） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；preference optimization(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出SAGE目标，通过答案条件不确定性几何从模型采样响应中构建群组级不确定性目标，结合GUPO训练框架优化言语不确定性表达，在多项推理任务中提升不确定性排序、降低校准误差和过度自信。

GPT-Micro: A large language paradigm for accelerated, inexpensive, and thermodynamics-consistent discovery of constitutive models in manufacturing

GPT-Micro: 一种用于制造业中加速、低成本且热力学一致的本构模型发现的大语言范式

Soumik Dutta, Kiarash Naghavi Khanghah, Sania Shree, Logan McNeil, Thomas Feldhausen, Hongyi Xu, Rajiv Malhotra

机构 * Department of Mechanical and Aerospace Engineering, Rutgers University（罗格斯大学机械与航空航天工程系） ； Department of Mechanical, Aerospace & Manufacturing Engineering, University of Connecticut（康涅狄格大学机械、航空航天与制造工程系） ； Edison Welding Institute（埃迪森焊接研究所） ； Manufacturing Science Division, Oak Ridge National Laboratory（橡树岭国家实验室制造科学分会） ； Department of Aerospace and Mechanical Engineering, University of Texas at El Paso（德克萨斯州埃尔帕索大学航空航天与机械工程系） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出GPT-Micro范式，结合大语言模型、热力学约束和稀疏数据，实现自主发现本构模型，在印刷电子测试中数据量减少70%、发现时间缩短400倍。

Comments 23 pages, 4 tables, 11 equations, 9 figures

Workflow-to-Skill: Skill Creation via Routing-Workflow-Semantics-Attachments Decomposition

工作流到技能：通过路由-工作流-语义-附件分解创建技能

Yuyang Zhang, Xinyuan Han, Xudong Jiang, Run Wang

机构 * Key Laboratory of Aerospace Information Security and Trusted Computing, Ministry of Education, School of Cyber Science and Engineering, Wuhan University（航天信息安全部门与可信计算重点实验室，教育部，网络安全科学与工程学院，武汉大学） ； Nanchang University（南昌大学） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；prompting(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出RWSA中间表示和W2S框架，从异构交互证据中自动构建技能，通过分解工作流结构、执行语义和运行时附件，提升行为重放一致性10.5%。

Comments 10 pages, 2 figures