语言大模型 / LLM

Buy the Rumor, Sell the News: When Is News Priced In?

买入传闻，卖出新闻：新闻何时被定价？

Alireza Kargarzadeh, Nariman Khaledian, Navid Parvini, Sid Ghatak, Arman Khaledian

机构 * Tailstate Intelligence Ltd（Tailstate Intelligence有限公司） ； Zanista AI Ltd（Zanista AI有限公司） ； Increase Alpha, LLC（Increase Alpha有限责任公司） 纠错

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

AI总结 本研究以457万篇金融新闻为样本，发现新闻相关价格变动集中于发布前后，市场对数字类新闻反应不足、对故事类新闻反应过度，且生成的漂移表可用于新闻条件预测模型。

Dissociating the Internal Representations of Sycophancy in LLMs

区分大语言模型中谄媚行为的内部表征

Anthony Baez, Sheer Karny, Pat Pataranutaporn

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

AI总结 研究大语言模型谄媚行为，将其表征分为事实和观点子类型，通过训练线性探针等方法评估不同模型对两子类型表征差异，为研究复杂模型行为表征结构提供了新框架。

Comments Accepted to Mechanistic Interpretability Workshop at ICML 2026

Latent Fact-Checking: Detecting Misinformation through Activation Engineering

潜在事实核查：通过激活工程检测虚假信息

Pedro T. Barcelos, Otávio Parraga, Marcelo M. Mussi, Lucas M. Fraga, Lucas S. Kupssinskü, Rodrigo C. Barros

机构 * PUCRS（巴西天主教大学（里约格兰德 do 苏里）） ； Kunumi Institute（库纳米研究所） 纠错

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

AI总结 本研究提出基于激活工程的虚假信息检测框架，通过对比激活引出潜在空间的虚假信息方向，在多类模型和基准上实现了优于部分基线的检测性能，为可解释性驱动的虚假信息检测提供了新方向。

Comments 13 pages

Text Corpora as Concept Fields: Black-Box Hallucination and Novelty Measurement

文本语料作为概念场：黑箱幻觉与新颖性度量

Nicholas S. Kersting, Vittorio Castelli, Chieh Ting Yeh, Xinzhu Wang, Saad Taame, Khaoula Allak

机构 * Oracle Corporation（Oracle公司） 纠错

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

AI总结 本文提出文本语料的概念场，通过句子嵌入空间中连续句子的delta差异估计局部漂移场。引入向量序列数据库存储嵌入与序列位置及下一delta元数据，用于评估候选句子转换的同意分数。在联邦法规和古腾堡计划上验证了该方法在幻觉检测和新颖性检测中的有效性。

Comments 30 pages, 10 figures, 17 tables; additional analysis in appendix added

WavePhaseNet: A DFT-Based Method for Constructing Semantic Conceptual Hierarchy Structures (SCHS)

WavePhaseNet：一种基于离散傅里叶变换（DFT）的构建语义概念层次结构（SCHS）方法

Kiyotaka Kasubuchi, Kazuo Fukiya

机构 * Pionira Solutions LLC（皮奥尼拉解决方案有限公司） 纠错

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

AI总结 WavePhaseNet通过DFT构建语义概念层次结构，利用频谱分析和上同调正则化实现语义一致性控制，减少维度以提升推理能力并抑制幻觉。

Explainability in Practice: A Survey of Explainable NLP Across Various Domains

实践中的可解释性：跨领域可解释自然语言处理综述

Hadi Mohammadi, Robert A. Bagheri, Anastasia Giachanou, Daniel L. Oberski

机构 * Department of Methodology and Statistics, Utrecht University, The Netherlands（方法论与统计学系，乌得勒支大学，荷兰） 纠错

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

AI总结 本综述针对实际部署的可解释NLP，覆盖7个应用领域，提出两级评估协议，探讨研究缺口并给出未来方向，为跨领域XNLP实践提供参考。

Comments 32 pages, 5 figures, 15 tables, 257 references. Under review at the Journal of Information Science. Supplementary materials and structured data: https://github.com/mohammadi-hadi/xnlp-survey

Diffusion LLMs as Targets and Adversaries: Mechanistic Safety Exploits

扩散大语言模型作为目标与对抗者：机制性安全漏洞利用

Elena Dumitrescu, Gert Lek, Lydia Y. Chen, Jérémie Decouchant

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

AI总结 本研究揭示扩散大语言模型（DLLMs）的安全机制漏洞，提出SN-Guided Diffusion黑盒越狱框架，实现高迁移攻击成功率且生成成本远低于现有方法。

A Fortran General-Purpose Transpiler: Proof of Concept

Fortran通用转译器：概念验证

Shivamshan Sivanesan, Kazem Ardaneh

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

AI总结 研究针对Fortran专业知识断层问题，提出基于Python的FGPT编译器框架，可将Fortran转译为适配GPU或自动微分的代码，经气候建模内核验证，能自动生成正确的Python实现，为遗留Fortran代码现代化提供可靠路径。

Comments 19 pages, 14 figures, proof of concept

Safe Evolution with Circuit Anchors

基于回路锚点的安全进化

Yan Liu, Jie Fu, Tsung-Yi Ho

机构 * Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； IQuest Research（艾奎斯特研究院） 纠错

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

AI总结 受生物发育约束启发，提出回路锚定进化（CAE）方法，通过锚定占比不足2%的安全回路，在极小能力损失下实现更优的安全保留，性能优于显式奖励约束。

Breaking the Curse of Multilinguality in Many-to-Many Speech-to-Text Translation via a Resource-Aware Mixture of Speech Encoders

通过资源感知型语音编码器混合模型打破多对多语音到文本翻译中的多语言性诅咒

Yexing Du, Kaiyuan Liu, Youcheng Pan, Bo Yang, Chengpeng Fu, Yu Wang, Ming Liu

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

AI总结 针对多对多语音到文本翻译中的多语言性诅咒问题，提出资源感知型MoSE框架与五阶段课程学习策略，其4B参数模型在45种语言的全方向翻译任务上实现最优性能，显著提升低资源语言表现且不损害高资源性能。

The production of meaning in the processing of natural language

自然语言处理中意义产生的机制

Christopher J. Agostino, Quan Le Thien, Nayan D'Souza, Louis van der Elst

机构 * Department of Physics, Indiana University（印第安纳大学物理系） ； Department of Linguistics, Indiana University（印第安纳大学语言学系） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） 纠错

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

AI总结 研究自然语言处理中意义产生的机制，探讨量子逻辑与经典布尔理论在语义处理中的差异，分析模型在不同参数下的表现及对安全交互的影响。

Comments Accepted to QNLP 2026, 9 pages, 3 figures, 2 tables

Geometric Analysis of Token Selection in Multi-Head Attention

多头注意机制中令牌选择的几何分析

Timur Mudarisov, Mikhal Burtsev, Tatiana Petrova, Radu State

机构 * University of Luxembourg（卢森堡大学） ； London Institute for Mathematical Sciences（伦敦数学科学研究所） 纠错

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

AI总结 本研究通过几何分析揭示了多头注意力机制中令牌选择的结构特性，提出了精度、召回率和F分数等指标，并展示了头部在不同制度下的几何特征。

APPO: Agentic Procedural Policy Optimization

APPO: 智能体程序策略优化

Xucong Wang, Ziyu Ma, Yong Wang, Yuxiang Ji, Shidong Yang, Guanhua Chen, Pengkun Wang, Xiangxiang Chu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； AMAP, Alibaba Group（阿里巴巴集团高德地图） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） 纠错

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

AI总结 提出APPO方法，通过细粒度分支和程序级优势缩放改进智能体强化学习的信用分配，在13个基准上平均提升近4个点。

Comments 25 pages, including 14 pages of main text and 11 pages of appendix; work in progress

MOON2.0: Dynamic Modality-balanced Multimodal Representation Learning for E-commerce Product Understanding

MOON2.0：动态模态平衡多模态表示学习用于电商产品理解

Zhanheng Nie, Chenghan Fu, Daoze Zhang, Junxian Wu, Wanxian Guan, Pengjie Wang, Jian Xu, Bo Zheng

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 MOON2.0通过动态模态平衡框架解决电商多模态数据中的模态不平衡、信息对齐不足和噪声处理问题，提出MoE、双层对齐和图像-文本共增强策略，提升零样本性能和多模态对齐质量。

Comments Accepted by the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2026. 11 pages, 7 figures

From Representations to Behaviors: Exploring the Person-Situation-Behavior Triad in LLMs

从表征到行为：探索大语言模型中的人-情境-行为三元组

Ruikang Zhang, Shuo Wang, Qi Su

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

AI总结 本研究基于Funder人格三元框架，提出用于发现、控制和验证大语言模型类特质表征的框架，证实LLMs存在可连接内部状态、情境与行为的可控类特质表征。

OPIUM: Mitigating Steering Externalities and Over-Refusal via Dual Objective Latent Optimization

OPIUM：通过双目标潜在优化减轻引导外部性和过度拒绝

Kavin Aravindan, Arihant Rastogi, Krishak Aneja, Aadi Prasad, Saiyam Jain, Vaishnavi Shivkumar, Ponnurangam Kumaraguru

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

AI总结 研究激活引导向量存在的外部性问题，提出无训练方法OPIUM，通过表示匹配净化引导向量，在给定参考行为下优化新向量，改善安全与效用权衡，减轻激活引导的有害副作用。

Comments Accepted to the Mechanistic Interpretability Workshop at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

Understanding Addition and Subtraction in Transformers

理解变换器中的加法与减法

Philip Quirke, Clement Neo, Fazl Barez

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； NTU（南洋理工大学） ； Martian（火星） 纠错

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

AI总结 本文通过训练和分析变换器模型，揭示了加法和减法的因果结构，并提出了新的精确算法。

Comments 8 pages, 6 figures, 2 tables

Operational Hallucination and Safety Drift in AI Agents

人工智能代理中的操作幻觉与安全漂移

Shasha Yu, Fiona Carroll, Barry L. Bentley

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

AI总结 研究大型语言模型在多轮执行中引发的可靠性风险，通过多轮评估量化安全漂移和操作幻觉现象，分析其根源，提出行动感知监督层，该层能拦截违规行为且无良性误报，提升了代理可靠性。

More Edits, More Stable: Understanding the Lifelong Normalization in Sequential Model Editing

更多编辑，更稳定：理解连续模型编辑中的终身规范化

Xin Ma, Wei Chen, Qi Liu, Derong Xu, Zhi Zheng, Tong Xu, Enhong Chen

机构 * State Key Laboratory of Cognitive Intelligence, University of Science and Technology of China（认知智能国家重点实验室，中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了连续模型编辑中的终身规范化，提出理论分析揭示其自增强稳定性循环，并通过StableEdit提升长期稳定性。

Comments Accepted to ICML 2026

Learning from World Feedback: Why Model Uncertainty Fails as a Risk Signal in Model-Based RL

从世界反馈中学习：为何模型不确定性在基于模型的强化学习中无法作为风险信号

Zhaohui Wang

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(abstract)；RLHF(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究探讨 RLxF 中学习信号应源于世界反馈，在安全模型控制中实例化并提炼原则。通过实验表明基于动力学的不确定性惩罚会增加碰撞率，用世界反馈信号可降低碰撞率，提取原则并指出其适用于多种相关方法。

Comments Accepted at the ICML 2026 Workshop on Reinforcement Learning from X Feedback (RLxF). 14 pages

Code-MUE: Measuring Code LLMs' Uncertainty through Execution-based Semantic Interaction Graphs

Code-MUE：通过基于执行的语义交互图测量代码语言模型的不确定性

Xiaoning Ren, Yinxing Xue, Lei Ma, Yuheng Huang

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Institute of AI for Industries, Chinese Academy of Sciences（中国科学院人工智能产业研究院） ； The University of Tokyo（东京大学） ； University of Alberta（阿尔伯塔大学） 纠错

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

AI总结 研究针对代码语言模型内在随机性带来的风险，引入纯黑盒框架Code-MUE，通过基于执行的语义交互图测量不确定性，经大规模实证研究验证其与功能正确性强负相关，优于基线，可实现风险检测和选择性预测。

Comments To appear at The ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis (ISSTA) 2026

Analysing Moral Bias in Finetuned LLMs through Mechanistic Interpretability

通过机制可解释性分析微调语言模型中的道德偏见

Bianca Raimondi, Daniela Dalbagno, Maurizio Gabbrielli

机构 * Department of Computer Science and Engineering, University of Bologna, Bologna, Italy（计算机科学与工程系，博洛尼亚大学，意大利博洛尼亚） ； Center for Studies and Research in Cognitive Neuroscience, Department of Psychology, University of Bologna, Cesena, Italy（认知神经科学研究中心，心理学系，博洛尼亚大学，意大利塞森纳） 纠错

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

AI总结 研究微调后大语言模型中的道德偏见，通过层修补分析发现诺布效应不仅在微调时习得且定位在特定层，将预训练模型激活修补到关键层可消除该效应，为通过干预解释、定位和缓解模型社会偏见提供新证据。

Comments Preprint. Under review

PRISM Edit: One Vector for All Temporal Answers

PRISM Edit：适用于所有时间答案的单一向量

Chen Huang, Qi Zheng, Ruiqin Zheng, Long Zeng, Yuantong Xu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

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

AI总结 研究针对大语言模型时间事实更新问题，基于因果追踪发现其内部计算支持新旧答案区分，进而引入PRISM Edit，通过优化单一多义词表示及利用固有调制路径，在新基准上评估，相比基线提升了时间一致性等指标且速度更快。

Comments Chen Huang and Qi Zheng contributed equally. Corresponding authors: Long Zeng, Yuantong Xu

Low-Rank Attention Residuals

低秩注意力残差

Jonathan Su

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

AI总结 研究提出低秩注意力残差（LR-AttnRes），包括投影式和切片式，通过使用低维键进行路由，解耦路由与残差内容，减少运算量并提升性能，证明深度路由在较少维度下也有效，还发布了代码和模型。

Semantic Pareto-DQN: A Multi-Objective Reinforcement Learning Framework for Financial Anomaly Detection

语义帕累托深度Q网络：一种用于金融异常检测的多目标强化学习框架

Cláudio Lúcio do Val Lopes, Lucca Machado da Silva

机构 * A3Data（A3数据公司） 纠错

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

AI总结 针对金融异常检测的类不平衡问题，提出语义帕累托深度Q网络框架，合成交易特征，优化向量奖励，映射帕累托前沿，经实验验证可打破零召回陷阱，提升少数类召回率，为金融异常发现提供新途径。

Comments BRACIS 2026 - 36th Brazilian Conference on Intelligent Systems

How Much is Left? LLMs Linearly Encode Their Remaining Output Length

还剩多少？大语言模型对其剩余输出长度进行线性编码

Mohamed Amine Merzouk, Dmitri Carpov, Mirko Bronzi, Damiano Fornasiere, Adam Oberman

机构 * Mila, Quebec AI Institute（米拉，魁北克人工智能研究所） ； McGill University（麦吉尔大学） ； LawZero（法律零） 纠错

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

AI总结 该研究探究大语言模型是否保有剩余输出长度的内部估计，通过在冻结隐藏状态上训练线性探针，证实LLMs可线性编码剩余输出长度，存在类计划的输出长度内部表征。

Comments 21 pages, 9 figures

Fast Multi-dimensional Refusal Subspaces via RFM-AGOP

通过RFM-AGOP的快速多维拒绝子空间

Thomas Winninger

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

AI总结 提出利用RFM-AGOP算法快速提取大型语言模型中的多维拒绝子空间，在推理和非推理模型上均实现秒级识别，且性能优于现有方法。

Comments Accepted to the Mechanistic Interpretability Workshop at the 43rd International Conference on Machine Learning, Seoul, South Korea, 2026

Shared Semantics, Divergent Mechanisms: Unsupervised Feature Discovery by Aligning Semantics and Mechanisms

共享语义，不同机制：通过对齐语义与机制的无监督特征发现

Hyunjin Cho, Youngji Roh, Jaehyung Kim

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

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

AI总结 提出一种无监督方法，通过语义嵌入和归因签名聚类模型续写，发现隐藏的机制模式，补充电路分析。

Comments 40 pages; accepted as an ICML 2026 Spotlight; project page: https://merenova.github.io/distribution-level-feature-discovery/

Journal ref ICML 2026 Spotlight

ACD-CLIP: Decoupling Representation and Dynamic Fusion for Zero-Shot Anomaly Detection

ACD-CLIP：解耦表征与动态融合用于零样本异常检测

Ke Ma, Jun Long, Hongxiao Fei, Liujie Hua, Zhen Dai, Yueyi Luo

机构 * Central South University（中南大学） ； Hunan Vocational College of Science and Technology（湖南科技职业学院） 纠错

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

AI总结 ACD-CLIP通过联合优化特征表征与跨模态融合，解决预训练视觉语言模型在零样本异常检测中的适应性不足问题，提出参数高效卷积低秩适应器和动态融合网关提升检测精度与鲁棒性。

Comments 4 pages, 1 reference, 3 figures

Journal ref ICASSP 2026 - 2026 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)

C$^{2}$R: Cross-sample Consistency Regularization Mitigates Feature Splitting and Absorption in Sparse Autoencoders

C$^{2}$R: 跨样本一致性正则化缓解稀疏自编码器中的特征分裂与吸收

Haoran Jin, Xiting Wang, Shijie Ren, Hong Xie, Defu Lian

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

AI总结 提出跨样本一致性正则化（C$^2$R），通过惩罚方向相似潜变量的共激活，缓解稀疏自编码器中的特征分裂与吸收问题，提升潜变量可解释性而不损失重构保真度。

Comments 24 pages, 6 figures. Accepted by ICML 2026