语言大模型 / LLM

Operationalising the Superficial Alignment Hypothesis via Task Complexity

通过任务复杂度操作化浅层对齐假设

Tomás Vergara-Browne, Darshan Patil, Ivan Titov, Siva Reddy, Tiago Pimentel, Marius Mosbach

机构 * University of Maryland（马里兰大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；post-training(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出任务复杂度指标（达到目标性能的最短程序长度）来量化浅层对齐假设，实验表明预训练大幅降低任务复杂度，而微调可将复杂度降低数个数量级。

Comments ICML 2026

Role Steering of Language Models for Social Simulations

用于社会模拟的语言模型角色引导

Isaac Song, Mohammed Rehan Parwani, Glenn Matlin, Emile Anand, Akhil Theerthala, Arjun Chatterjee, Anthony Wen-Ming Zang, Maria Kostylew, Yonadav G. Shavit, Sebastien Krier, Mark Riedl

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； ML Alignment & Theory Scholars (MATS)（ML对齐与理论学者组织（MATS）） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Oxford（牛津大学） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； OpenAI（开放人工智能公司） 纠错

专题命中 指令微调 ：language model(title)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 该研究提出针对语言模型智能体的角色引导筛选工作流，在OLMo-3-7B-Instruct上验证其角色画像对齐度更高且词汇多样性更好，发现需按角色选引导系数而非统一高强度设置。

Comments 35 pages. Published at the Social Sim'26 Workshop, COLM 2026. Code: https://github.com/eilab-gt/casting-call-vectors

Kimi K2.5: Visual Agentic Intelligence

Kimi K2.5：视觉代理智能

Kimi Team, Tongtong Bai, Yifan Bai, Yiping Bao, S. H. Cai, Yuan Cao, Ziwei Chai, Y. Charles, H. S. Che, Cheng Chen, Guanduo Chen, Huarong Chen, Jia Chen, Jianlong Chen, Jun Chen, Kefan Chen, Liang Chen, Ruijue Chen, Xinhao Chen, Yanru Chen, Yanxu Chen, Yicun Chen, Yimin Chen, Yingjiang Chen, Yuankun Chen, Yujie Chen, Yutian Chen, Zhirong Chen, Ziwei Chen, Dazhi Cheng, Yean Cheng, Minghan Chu, Jialei Cui, Jiaqi Deng, Muxi Diao, Hao Ding, Mengfan Dong, Mengnan Dong, Yuxin Dong, Yuhao Dong, Angang Du, Chenzhuang Du, Dikang Du, Lingxiao Du, Yulun Du, Yu Fan, Shengjun Fang, Qiulin Feng, Yichen Feng, Garimugai Fu, Kelin Fu, Hongcheng Gao, Tong Gao, Yuyao Ge, Shangyi Geng, Chengyang Gong, Xiaochen Gong, Zhuoma Gongque, Qizheng Gu, Xinran Gu, Yicheng Gu, Longyu Guan, Shuhao Guan, Yuanying Guo, Xiaoru Hao, Dailan He, Tianhong He, Weiran He, Wenyang He, Yibo He, Yunjia He, Chao Hong, Hao Hu, Jiaxi Hu, Yangyang Hu, Zhenxing Hu, Ke Huang, Ruiyuan Huang, Weixiao Huang, Zhiqi Huang, Chaobo Jia, Tao Jiang, Zhejun Jiang, Xinyi Jin, Yu Jing, Guokun Lai, Aidi Li, C. Li, Cheng Li, Fang Li, Guanghe Li, Guanyu Li, Haitao Li, Haoyang Li, Jia Li, Jingwei Li, Junxiong Li, Lincan Li, Mo Li, Weihong Li, Wentao Li, Xinhang Li, Xinhao Li, Yang Li, Yanhao Li, Yiwei Li, Yuxiao Li, Zhaowei Li, Zhaoxi Li, Zheming Li, Weilong Liao, Jiawei Lin, Xiaohan Lin, Yibo Lin, Zhishan Lin, Zichao Lin, Cheng Liu, Chenyu Liu, Hongzhang Liu, Liang Liu, Shaowei Liu, Shudong Liu, Shuran Liu, Tianwei Liu, Tianyu Liu, Weizhou Liu, Xiangyan Liu, Yangyang Liu, Yanming Liu, Yibo Liu, Yuanxin Liu, Zhengying Liu, Zhongnuo Liu, Enzhe Lu, Haoyu Lu, Zhiyuan Lu, G. Luo, Junyu Luo, Tongxu Luo, Yashuo Luo, Long Ma, Shaoguang Mao, Yuan Mei, Xin Men, Fanqing Meng, Zhiyong Meng, Yibo Miao, Minqing Ni, Kun Ouyang, Siyuan Pan, Bo Pang, Yuchao Qian, Ruoyu Qin, Zeyu Qin, Jiezhong Qiu, Bowen Qu, Zeyu Shang, Youbo Shao, Tianxiao Shen, Zhennan Shen, Juanfeng Shi, Lidong Shi, Shengyuan Shi, Feifan Song, Pengwei Song, Tianhui Song, Xiaoxi Song, Hongjin Su, Jianlin Su, Zhaochen Su, Lin Sui, Jinsong Sun, Junyao Sun, Tongyu Sun, Flood Sung, Yunpeng Tai, Chuning Tang, Heyi Tang, Xiaojuan Tang, Zhengyang Tang, Jiawen Tao, Shiyuan Teng, Chaoran Tian, Pengfei Tian, Bowen Wang, Chensi Wang, Chuang Wang, Congcong Wang, Dingkun Wang, Dinglu Wang, Dongliang Wang, Feng Wang, Hailong Wang, Haiming Wang, Hao Wang, Hengzhi Wang, Huaqing Wang, Hui Wang, Jiahao Wang, Jinhong Wang, Jiuzheng Wang, Kaixin Wang, Linian Wang, Qibin Wang, Shengjie Wang, Shuyi Wang, Si Wang, Wei Wang, Xiaochen Wang, Xinyuan Wang, Yao Wang, Yejie Wang, Yipu Wang, Yiqin Wang, Yucheng Wang, Yuzhi Wang, Zhaoji Wang, Zhaowei Wang, Zhengtao Wang, Zhexu Wang, Zifan Wang, Zihan Wang, Zizhe Wang, Chu Wei, Ming Wei, Chuan Wen, Zichen Wen, Chengjie Wu, Haoning Wu, Junyan Wu, Rucong Wu, Wenhao Wu, Yuefeng Wu, Yuhao Wu, Yuxin Wu, Zijian Wu, Chenjun Xiao, Jin Xie, Xiaotong Xie, Yuchong Xie, Bowei Xing, Boyu Xu, Jianfan Xu, Jing Xu, Jinjing Xu, L. H. Xu, Lin Xu, Suting Xu, Weixin Xu, Xinbo Xu, Xinran Xu, Yangchuan Xu, Yichang Xu, Yuemeng Xu, Zelai Xu, Ziyao Xu, Junjie Yan, Yuzi Yan, Guangyao Yang, Hao Yang, Junwei Yang, Kai Yang, Ningyuan Yang, Xiaofei Yang, Xinlong Yang, Xinyu Yang, Ying Yang, Yi Yang, Yi Yang, Zhen Yang, Zhilin Yang, Zonghan Yang, Haotian Yao, Dan Ye, Haoran Ye, Wenjie Ye, Zhuorui Ye, Peng Yebo, Bohong Yin, Chengzhen Yu, Longhui Yu, Tao Yu, Tianxiang Yu, Enming Yuan, Mengjie Yuan, Xiaokun Yuan, Yang Yue, Weihao Zeng, Dunyuan Zha, Haobing Zhan, Dehao Zhang, Hao Zhang, Jin Zhang, Puqi Zhang, Qiao Zhang, Rui Zhang, Xiaobin Zhang, Xiaoyun Zhang, Y. Zhang, Yadong Zhang, Yangkun Zhang, Yichi Zhang, Yizhi Zhang, Yongting Zhang, Yu Zhang, Yushun Zhang, Yutao Zhang, Yutong Zhang, Zheng Zhang, Chenguang Zhao, Feifan Zhao, Jinxiang Zhao, Shuai Zhao, Xiangyu Zhao, Xuanle Zhao, Yikai Zhao, Zijia Zhao, Huabin Zheng, Ruihan Zheng, Shaojie Zheng, Tengyang Zheng, Junfeng Zhong, Longguang Zhong, Weiming Zhong, M. Zhou, Runjie Zhou, Xinyu Zhou, Zaida Zhou, Jinguo Zhu, Liya Zhu, Xinhao Zhu, Yuxuan Zhu, Zhen Zhu, Jingze Zhuang, Weiyu Zhuang, Ying Zou, Xinxing Zu

机构 * Kimi Team（Kimi 团队） 纠错

专题命中 指令微调 ：SFT(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 Kimi K2.5通过联合优化文本和视觉模态，提出Agent Swarm框架，实现多模态代理智能的先进性能和高效任务处理。

Comments Kimi K2.5 tech report

The Illusion of Safety: Multi-Tier Verification of AI vs. Human C++ Code

安全的假象：AI与人类C++代码的多层验证

Saif Mahmud, Fadul Sikder, Yuede Ji, Haotian Zhang, Yu Lei

专题命中 指令微调 ：LLM(abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 提出VULBENCH-CPP基准，通过四层验证发现AI生成C++代码的运行时违规率约为人类代码的两倍，静态分析会因代码长度产生安全假象。

GUI-AIMA: Aligning Intrinsic Multimodal Attention with a Context Anchor for GUI Grounding

GUI-AIMA: 对齐内在多模态注意力与上下文锚点以实现GUI定位

Shijie Zhou, Viet Dac Lai, Hao Tan, Jihyung Kil, Wanrong Zhu, Changyou Chen, Ruiyi Zhang

机构 * University at Buffalo（布法罗大学） ； Adobe Research（Adobe研究院） 纠错

专题命中 指令微调 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 GUI-AIMA通过多模态注意力对齐与上下文锚点，实现高效的GUI定位，无需坐标生成，提升数据效率和性能。

BusterX++: Towards Unified Cross-Modal AI-Generated Content Detection and Explanation with MLLM

BusterX++: 迈向基于MLLM的统一跨模态AI生成内容检测与解释

Haiquan Wen, Tianxiao Li, Zhenglin Huang, Yiwei He, Guangliang Cheng

机构 * University of Liverpool, UK（利物浦大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：SFT(abstract,abstract_cn)；post-training(abstract)

AI总结 提出统一多模态大模型BusterX++，通过纯强化学习策略实现图像与视频伪造检测的跨模态能力迁移，性能超越现有方法。

SARA: Semantically Adaptive Relational Alignment for Video Diffusion Models

SARA: 语义自适应关系对齐用于视频扩散模型

Jiesong Lian, Zixiang Zhou, Ruizhe Zhong, Yuan Zhou, Qinglin Lu, Rui Wang, Long Hu, Yixue Hao, Baoru Huang

机构 * Tencent Hunyuan（腾讯文英） 纠错

专题命中 指令微调 ：SFT(abstract,abstract_cn)；foundation model(abstract)

AI总结 提出SARA方法，通过文本条件显著性引导令牌对监督，提升视频扩散模型的文本对齐和运动质量。

Self-Compacting Language Model Agents

自压缩语言模型智能体

Tianjian Li, Jingyu Zhang, William Jurayj, Xi Wang, Chuanyang Jin, Mehrdad Farajtabar, Eric Nalisnick, Daniel Khashabi

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Apple（苹果公司） 纠错

专题命中 指令微调 ：language model(title)；分类 cs.CL

AI总结 提出SelfCompact框架，让语言模型自主决定何时及如何压缩上下文，通过调用压缩工具和轻量级规则实现自适应压缩，无需微调或外部监督，在多个基准上以更低成本匹配或超越固定间隔压缩。

Comments 25 pages, 3 figures

First-Token Broadcasters: Mechanistic Origins of Language Identity and Distributed Robustness in Transformers

首个令牌广播者：Transformer中语言身份与分布式鲁棒性的机制起源

Arjun Pillai, Christian Hoang, Anjelo Jann Laroza

机构 * Irvington High School（欧文顿高中） ； GenAI4E ； Mapua University（马普阿大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：language model(abstract)；instruction tuning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 通过因果干预方法LIHA，发现Transformer中少量注意力头（如GPT-2的L6H1）持续关注首个令牌并广播语言信号，且消融后补偿呈现层级前馈模式；指令微调将语言身份电路重组至早期层。

Comments Under review at Interp4Discovery @ NeurIPS 2026

FiLoRA: Focus-and-Ignore LoRA for Controllable Feature Reliance

FiLoRA: 专注与忽略LoRA用于可控的特征依赖

Hyunsuk Chung, Soyeon Caren Han, Seungyeon Ji, Jinwoo Kim, Eun-Jung Holden, Kyungreem Han

机构 * University of Melbourne, Melbourne, Australia ； Brain Science Institute, Korea Institute of Science ； Department of Computer Science ； Engineering, Korea University, Seoul, Republic of Korea ； Division of Bio-Medical Science \& Technology, University of Science ； Technology KIST School, Seoul, Republic of Korea 纠错

专题命中 指令微调 ：foundation model(abstract)；prompting(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 FiLoRA通过指令条件门控实现对多模态模型内部特征依赖的可控调节，提升模型在虚假特征干预下的鲁棒性。

mR$^2$AG: Multimodal Retrieval-Reflection-Augmented Generation for Knowledge-Based VQA

mR²AG：用于基于知识的视觉问答的多模态检索-反思增强生成

Tao Zhang, Ziqi Zhang, Zongyang Ma, Yuxin Chen, Zhongang Qi, Chunfeng Yuan, Bing Li, Junfu Pu, Yuxuan Zhao, Zehua Xie, Jin Ma, Ying Shan, Weiming Hu

专题命中 指令微调 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 该研究针对多模态大语言模型在基于知识的视觉问答中的缺陷，提出mR²AG框架，通过两种反思操作实现自适应检索与信息定位，在相关基准任务上性能优于现有方法。

Comments Accepted for publication in IEEE Transactions on Multimedia (TMM)

Logit-Boundary Geometric Belief Interfaces and Sparse Sheaf-Enclave Protocols: A Self-Contained Substrate for Secure Network Electronic Health Record (EHR) Interoperability

Logit边界几何置信接口与稀疏层束 enclaves 协议：安全网络电子健康记录（EHR）互操作性的自包含底层架构

Alvin Spivey, Yu Huang

机构 * Light Imaging Technologies, Inc.（光成像技术公司） 纠错

专题命中 指令微调 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 该研究提出Logit边界几何置信接口与稀疏层束 enclaves 协议，构建EHR互操作的自包含底层架构，经GBI BoundaryBench v0.1评估，Qwen3-4B-Instruct-2507在该接口下无符合要求的输出，为接受边界提供实证证据。

Comments 39 pages; executable Julia verification code included as ancillary material; companion public benchmark: https://github.com/AlvinSpivey/GBI-BoundaryBench

Diagnosing Fine-Grained Inconsistency Classification in Financial Disclosure Text

金融披露文本中的细粒度不一致分类诊断

Aman Kumar, Lasitha Vidyaratne, Dipanjan D Ghosh, Arnab Chakrabarti, Ahmed K Farahat

机构 * Hitachi America, Ltd（美国日立公司） 纠错

专题命中 指令微调 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 该研究针对金融披露文本的细粒度不一致分类问题，在SBID-FD基准上对比多种模型，发现紧凑型监督编码器效率较高，证据定位是关键瓶颈，需同时提升证据提取与类别推理能力。

LogicIF: Towards Complex Logic Instruction Following

复杂逻辑指令生成

Mian Zhang, Shujian Liu, Sixun Dong, Ming Yin, Yebowen Hu, Xun Wang, Simin Ma, Song Wang, Sathish Reddy Indurthi, Haoyun Deng, Zhiyu Zoey Chen, Kaiqiang Song

机构 * University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校） ； Independent Researcher（独立研究者） ； Duke University（杜克大学） ； University of Central Florida（佛罗里达大学中央分校） 纠错

专题命中 指令微调 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 本文提出LogicIFGen和LogicIFEval，用于生成和评估复杂逻辑指令，揭示了当前LLMs在复杂指令跟随上的不足。

Comments COLM 2026 Acceptance

Expert-Guided Multimodal Fusion for Unified Emotion and Sentiment Analysis

通过专家引导的多模态融合与大语言模型的统一框架实现情绪识别与情感分析

Jiaqi Qiao, Xinran Li, Yifan Lyu, Xiujuan Xu, Liu Yu

机构 * School of Software, Dalian University of Technology, China（软件学院，大连理工大学，中国） 纠错

专题命中 指令微调 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出EGMF框架，通过专家引导的多模态融合与大语言模型结合，实现情绪识别与情感分析的统一处理，提升跨语言鲁棒性。

Comments 14 pages, 6 figures

IFCLoRA: Topology-Aware Rank Allocation for Parameter-Efficient Fine-Tuning

IFCLoRA：用于参数高效微调的拓扑感知秩分配

Wei Zhang, Xinwu Liu, Yihang Cheng

专题命中 指令微调 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究针对LoRA方法中秩分配问题，提出IFCLoRA拓扑感知秩分配方法，利用小校准集和冻结模型构建交互图，结合全局拓扑先验与局部梯度敏感性计算得分来分配秩，在多场景下优于其他方法，还揭示了任务依赖的秩分布特点。

Comments 9 pages, 5 figures

OpenForgeRL: Train Harness-native Agents in Any Environment

OpenForgeRL：在任何环境中训练原生利用工具的智能体

Xiao Yu, Baolin Peng, Ruize Xu, Hao Zou, Qianhui Wu, Hao Cheng, Wenlin Yao, Nikhil Singh, Zhou Yu, Jianfeng Gao

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； Dartmouth College（达特茅斯学院） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

专题命中 指令微调 ：SFT(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究针对现代AI智能体依赖复杂推理工具难端到端训练的问题，提出OpenForgeRL框架，通过轻量级代理和Kubernetes编排器，在多环境下对基于工具的智能体端到端训练，验证了框架效果并分析了工具选择和RL对智能体行为的影响。

Comments added github link

Dropping the Anchor: Statistical Context Summarization for Distributed Systems via Pulsar Attention

抛锚：通过脉冲星注意力机制对分布式系统进行统计上下文摘要

Aryan Sood, Shantanu Acharya, Gaurav Kumar Nayak

专题命中 指令微调 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究针对长序列大语言模型推理计算成本高的问题，提出脉冲星注意力机制，用轻量级组件取代静态锚点，减少计算量，在多个模型测试中表现出色，优于星型注意力和密集注意力，有显著绝对增益。

Comments 16 Pages

Efficiency vs. Alignment: Investigating Safety and Fairness Risks in Parameter-Efficient Fine-Tuning of LLMs

效率与对齐：研究大语言模型参数高效微调中的安全与公平风险

Mina Taraghi, Yann Pequignot, Amin Nikanjam, Mohamed Amine Merzouk, Foutse Khomh

专题命中 指令微调 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 该研究发现良性参数高效微调会改变大语言模型的安全与公平性，基于适配器的方法更安全，基础模型和PEFT类型会影响对齐偏移，需按类别审计安全与公平性。

Comments Revised version with expanded experiments, robustness analyses, and appendices

GeoRA: Geometry-Aware Low-Rank Adaptation for RLVR

GeoRA: 为强化学习可验证奖励设计的几何感知低秩适应

Jiaying Zhang, Lei Shi, Jiguo Li, Jun Xu, Jiuchong Gao, Jinghua Hao, Renqing He

机构 * Meituan（美团） ； Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：SFT(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 GeoRA通过利用RLVR更新子空间的各向异性与压缩性结构，采用SVD提取主方向初始化低秩适配器，冻结残差部分作为结构锚点，从而在数学、医学和编程领域优于现有低秩基线，同时在跨领域任务中表现更佳。

Comments Accepted at ACL 2026 Main

Preconditioned Test-Time Adaptation for Out-of-Distribution Debiasing in Narrative Generation

预条件测试时适应用于叙事生成中的分布外去偏

Hanwen Shen, Ting Ying, Jiajie Lu, Shanshan Wang

机构 * Laboratory for Artificial Intelligence in Mathematics Education, Stevens Institute of Technology（数学教育中的人工智能实验室，史蒂文斯理工学院） ； Independent Researcher（独立研究者） ； NLP2CT Lab, Department of Computer and Information Science, University of Macau（NLP2CT实验室，澳门大学计算机与信息科学系） 纠错

专题命中 指令微调 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出CAP-TTA框架，通过预条件预计算实现测试时适应，有效减少毒性/偏见评分，降低延迟并防止灾难性遗忘，提升叙事流畅度。

Comments This paper has been accepted to ACL2026 main conference

Learning to Select, Not Relearn: Hard-Routed Mixtures of Reasoning LoRAs

学会选择，而非重新学习：硬路由推理LoRA混合

Seyed Alireza Molavi, Zhan Su, Yan Hu, Peyman Sheikholharam Mashhadi, Stefan Byttner, Prayag Tiwari

机构 * Halmstad University（哈尔姆斯塔德大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

专题命中 指令微调 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出硬路由MoR-LoRA框架，通过硬top-1路由组合冻结的推理LoRA专家，保留专家行为且可训练参数少于软路由方法。

Comments Code available at: https://github.com/sar-molavi/hard-routed-mor-lora

Hallucinations and Truth: A Comprehensive Accuracy Evaluation of RAG, LoRA and DoRA

幻觉与真相：RAG、LoRA和DoRA的综合准确率评估

Mohammad Baqar, Rajat Khanda

专题命中 指令微调 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文评估RAG、LoRA、DoRA在2万条FAQ查询、40万条知识库上的性能，发现DoRA准确率90.1%、相关性0.88、延迟110毫秒最优，为高准确率领域部署生成式AI提供指导。

Comments 10 Pages

Journal ref 2026 2nd International Conference on Federated Learning and Intelligent Computing Systems (FLICS), 10.1109/FLICS70075.2026

Train Large, Deploy Compact: Structured Compression for Compact Low-Rank Adaptation

大模型训练，紧凑部署：用于紧凑低秩适配的结构化压缩

Xin Yu, Cong Xie, Xunmei Liu, Tiantian Fan, Lingzhou Xue, Zhi Zhang

机构 * The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 该研究针对LoRA表征能力不足的问题，提出PrunedLoRA框架，通过动态结构化剪枝实现自适应秩分配，在多项微调任务中性能优于LoRA及其变体和现有结构化剪枝方法。

Fara-1.5: Scalable Learning Environments for Computer Use Agents

Fara-1.5：面向计算机使用智能体的可扩展学习环境

Ahmed Awadallah, Sahil Gupta, Yash Lara, Yadong Lu, Hussein Mozannar, Akshay Nambi, Zach Nussbaum, Yash Pandya, Aravind Rajeswaran, Corby Rosset, Alexey Taymanov, Luiz do Valle, Vibhav Vineet, Spencer Whitehead, Andrew Zhao

机构 * Microsoft（微软） 纠错

专题命中 指令微调 ：SFT(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出FaraGen1.5数据流水线，结合真实网站与合成环境生成训练数据，通过三个互补验证器评分，训练出Fara1.5系列模型，在浏览器使用基准上达到新最优。

LinguistAgent Technical Report: A Reflective Multi-Model Platform for Automated Linguistic Annotation

LinguistAgent: 一个用于自动化语言标注的反思多模型平台

Bingru Li

机构 * University of Birmingham（伯明翰大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 LinguistAgent通过反思多模型架构实现自动化语言标注，采用双代理工作流程模拟同行评审，支持多种标注范式并提供实时评估。

Decoupled Alignment for Robust Plug-and-Play Adaptation

用于鲁棒即插即用适应的解耦对齐

Haozheng Luo, Jiahao Yu, Wenxin Zhang, Jialong Li, Chenghao Qiu, Yimin Wang, Eric Hanchen Jiang, Jerry Yao-Chieh Hu, Yan Chen, Binghui Wang, Xinyu Xing, Han Liu

机构 * Northwestern University（西北大学） ； New York University Abu Dhabi（纽约大学阿布扎克分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Texas A&M University（德克萨斯农工大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Illinois Institute of Technology（伊利诺伊理工学院） 纠错

专题命中 指令微调 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究提出无需训练的大语言模型对齐方法，利用知识蒸馏提取对齐信号，经模型融合实现即插即用的对齐校正，采用增量调试识别关键知识组件，在有害问题数据集上显著提升防御成功率，且不损性能。

Comments Revised to correct the Acknowledgments section. Previous versions inadvertently included acknowledgments of NSF and NIH awards that did not support this work. Those funding acknowledgments have been removed. The technical content, results, and conclusions are unchanged

IRC-Bench: Recognizing Entities from Contextual Cues in First-Person Reminiscences

IRC-Bench: 从第一人称回忆中的上下文线索识别实体

Yehudit Aperstein, Eden Moran, Alexander Apartsin

机构 * Intelligent Systems, Afeka Academic College of Engineering（阿法卡学术工程学院智能系统） ； School of Computer Science, Faculty of Sciences, Holon Institute of Technology（霍隆理工学院计算机科学学院） 纠错

专题命中 指令微调 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出IRC-Bench基准，用于评估回忆文本中隐式实体识别任务，通过对比本地提及与分散叙述证据，探讨非局部性挑战，测试多种模型配置。

Comments 36 pages, 8 figures

FormalASR: End-to-End Spoken Chinese to Formal Text

FormalASR: 语音中文到正式文本的端到端系统

Wanyi Ning, Yinshang Guo, Haitao Qian, Jiyuan Cheng, Weiyuan Feng, Yufei Zhang

专题命中 指令微调 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出FormalASR，一种端到端的中文语音到正式文本转换模型，通过构建大规模的语音到正式文本数据集，并使用Qwen3-ASR进行微调，实现了比原声基线减少37.4%的CER，同时提升了ROUGE-L和BERTScore指标，提供了一个轻量级的设备端解决方案。

Spurious Rewards Paradox: Mechanistically Understanding How RLVR Activates Memorization Shortcuts in LLMs

虚假奖励悖论：从机制上理解RLVR如何在LLMs中激活记忆捷径

Lecheng Yan, Ruizhe Li, Guanhua Chen, Qing Li, Jiahui Geng, Wenxi Li, Longyue Wang, Chenyang Lyu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； University of Aberdeen（阿伯丁大学） ； University of Birmingham（伯明翰大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

专题命中 指令微调 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 研究RLVR中虚假奖励导致模型依赖记忆而非推理的机制，发现锚定-适配器电路，并通过因果干预验证其作用。

Comments ICML 2026