语言大模型 / LLM

GhostPrompt: Cross-Image Adversarial Prompt for Vision-Language Models

GhostPrompt：视觉语言模型的跨图像对抗性提示

Li Zeng, Zeyu Ye, Meng Xie, Hangtao Zhang, Xianlong Wang, Yanchun Li, Zhetao Li

专题命中 其他LLM ：language model(title,abstract)

AI总结 研究视觉语言模型对抗攻击问题，提出GhostPrompt方法，通过联合优化提炼图像不变对抗特征，跨图像引导模型输出，相比现有基线攻击成功率显著提高且计算时间大幅减少。

Comments Accepted to ACM MM 2026. Code: this https://github.com/Ye-ze-yu/GhostPrompt

LLM-Based Invariant Testing for Software Functional Bugs

基于大语言模型的软件功能缺陷不变式测试

Ruogu Yang, Yifeng He, Yundi Xu, Yuqing Wei, Hao Chen

专题命中 其他LLM ：LLM(title,abstract)

AI总结 研究针对软件功能缺陷，提出基于大语言模型的LISA不变式测试框架，在API n-gram反馈指导下迭代生成API序列和程序不变式，相比其他方法有更高缺陷检测率和代码覆盖率，能为开发者提供高可信度缺陷候选。

Comments Accepted for publication at ISSRE 2026 Research Track

Federated Learning and LLM-Driven Threat Intelligence for Zero Trust IoT Architecture

用于零信任物联网架构的联邦学习和大语言模型驱动的威胁情报

Amal Alshehri, Cihan Tunc

专题命中 其他LLM ：LLM(title,abstract)

AI总结 针对物联网安全隐私挑战，提出联邦学习和大语言模型驱动的零信任物联网架构，集成多种技术，通过特定方式在各通信层强化零信任，实验表明该框架能有效为资源受限物联网设备实现隐私保护异常检测。

U-shaped Multi-granularity Learning for Vision-Language Models

用于视觉语言模型的U形多粒度学习

Biao Chen, Yunqian Yu, Xiangxu Zhao, Zhongshu Chen, Mengmeng Jing, Lin Zuo

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Hithink Research（恒生电子股份有限公司） 纠错

专题命中 其他LLM ：language model(title,abstract)

AI总结 研究视觉语言模型提示学习的粒度困境，提出U形多粒度提示学习框架UPrompt，通过构建并行多粒度表示及粗细粒度交互增强与监督，在多个基准实验中验证了其有效性和优势。

Composable Trust for Language Models: A proven boundary and a measured defense

语言模型的可组合信任：一个经过验证的边界和一种可衡量的防御

Yakov Pyotr Shkolnikov

专题命中 其他LLM ：language model(title,abstract)

AI总结 研究针对语言模型中不可信文本影响问题，开发基于来源可信度的信任模型，通过确定性管道和非模型监视器防御。经实验，钝化和级联提升真实泄漏防御率，自适应红队测试下边界成立，防御率稳定，还提高了事实归属率。

ViCo3D: Empowering LiDAR-based Collaborative 3D Object Detection with Vision Foundation Models

ViCo3D：利用视觉基础模型增强基于激光雷达的协作式3D目标检测

Haojie Ren, Songrui Luo, Lingfeng Wang, Yan Xia, Yao Li, Jing Li, Lu Zhang, Jiajun Deng, Yanyong Zhang

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

专题命中 其他LLM ：foundation model(title,abstract)

AI总结 研究针对V2X系统中基于激光雷达协作式3D感知的不足，提出ViCo3D框架。通过将点云投影为图像让VFM提取特征，引入融合模块及跨智能体融合策略，实现了先进的3D检测性能，提升了协作增益。

LLM-Enhanced Dynamic Financial Knowledge Graphs for Cross-Entity Signal Propagation and alpha discovery

用于跨实体信号传播和阿尔法发现的大语言模型增强动态金融知识图谱

Lin Zhang

专题命中 其他LLM ：LLM(title,abstract)

AI总结 研究针对传统金融NLP忽略跨实体信息扩散问题，开发基于大语言模型的金融测量和信号传播框架，构建动态金融知识图谱，通过社区感知机制传播信号，引入新金融信号及测试，实验表明该框架能准确恢复网络结构等，有增量预测能力。

Comments 36 pages, 7 figures

Can Watermarking Techniques Help Prevent LLM Model Stealing?

水印技术能帮助防止大语言模型被盗用吗？

Elette Boyle, MohammadTaghi Hajiaghayi, Keivan Rezaei, Suho Shin, Amos Stern

专题命中 其他LLM ：LLM(title)；language model(abstract)

AI总结 研究模型窃取攻击，提出受水印技术启发的防御方法，通过扰动对数its层防止攻击，经实证实验验证防御有效性，在保留模型效用的同时有效抵御攻击。

Imperceptible and Reversible Adversarial Examples against Vision-Language Models for Privacy Protection

用于隐私保护的针对视觉语言模型的不可察觉且可逆的对抗性示例

Qi Lu, Ziqi Zhou, Yufei Song, Zijing Li, Lulu Xue, Minghui Li, Shengshan Hu, Leo Yu Zhang

机构 * School of Cyber Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学网络空间安全学院） ； College of Computer Science, Chongqing University（重庆大学计算机科学学院） ； School of Software and engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学软件工程学院） ； School of Information and Communication Technology, Griffith University（格里菲斯大学信息与通信技术学院） 纠错

专题命中 其他LLM ：language model(title,abstract)

AI总结 研究针对视觉语言模型基于文本的隐私攻击问题，提出CloakDiff框架，结合扩散对抗编辑与可逆网络生成不可察觉的对抗性示例，设计EDM启发式采样提高保真度，实验证明该框架能实现多模态隐私保护且具高视觉质量和可逆性。

Comments Accepted by ACM MM 2026

Devil in the Lens: Analyzing and Defending Physical Prompt Injection Against Vision-Language Models on Wearable Devices

镜头中的恶魔：分析并防御可穿戴设备上针对视觉语言模型的物理提示注入

Yaxin Li, Hao Wang, Yanda Shao, Shuhao Zhang, Yan Long

专题命中 其他LLM ：language model(title,abstract)

AI总结 研究针对可穿戴设备上视觉语言模型的物理提示注入攻击，利用真实环境照片分析出6种威胁向量及对12个模型的影响，攻击成功率高，还提出基于掩码的外部过滤器和基于语义向量的内部检测器两种防御策略。

Glob3R: Global Structure-from-Motion with 3D Foundation Models

Glob3R：基于3D基础模型的全局运动恢复结构

Junyuan Deng, Heng Li, Kejie Qiu, Lingteng Qiu, Rui Peng, Weichao Shen, Weihao Yuan, Siyu Zhu, Zilong Dong, Ping Tan

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里巴巴集团通义实验室） ； Nanjing University（南京大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 其他LLM ：foundation model(title,abstract)

AI总结 研究针对3D基础模型重建结果不准确及处理长序列或大图像集有缺陷的问题，提出Glob3R方法，通过增强主干、转换扭曲为特征轨迹、引入关联策略及进行全局优化等，实现强大准确重建，提升神经渲染质量。

Immersive Social Interaction with VR and LLM-Assisted Humanoids

通过虚拟现实和大语言模型辅助的人形机器人实现沉浸式社交互动

Niraj Pudasaini, Geeta Chandra Raju Bethala, Pranav Doma, Anthony Tzes, Yi Fang

机构 * Inspire Robotics（Inspire机器人公司） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(title,abstract)

AI总结 研究通过集成语音控制移动、VR操作和双向社交互动的框架实现人形机器人全身控制，利用苹果视觉专业版等，经大语言模型辅助语音控制等技术，在宇树H1人形机器人上评估，新手操作成功率可观，证明该方式在多方面应用的潜力。

Comments IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots - Workshop: Designing Interactive Humanoids

Fast 3D Foundation Model Initialized Gaussian Splatting

快速3D基础模型初始化高斯点云渲染

Anurag Dalal, Daniel Hagen, Kjell G. Robbersmyr, Kristian Muri Knausgård

机构 * Aust-Agder utviklings- og kompetansefond (AAUKF)（奥斯特-阿格德尔发展与能力基金） 纠错

专题命中 其他LLM ：foundation model(title,abstract)

AI总结 介绍一种无需传统运动结构方法的高质量3D高斯点云重建快速方法，利用3D基础模型初始化相机姿态和点云，通过深度引导损失函数联合优化，提升稀疏视图重建质量，减少训练时间。

Comments 8 pages, 5 figures, 5 tables. Accepted at ICECET 2026

Journal ref 2026 6th International Conference on Electrical, Computer and Energy Technologies (ICECET), Rome, Italy, July 6-9, 2026

Think While You Map: Asynchronous Vision-Language Agents for Incremental 3D Scene Graphs

边建图边思考：用于增量式3D场景图的异步视觉-语言智能体

Deniz Bickici, Michael Pabst, Shohei Mori, Dieter Schmalstieg

机构 * University of Stuttgart（斯图加特大学） ； Graz University of Technology（格拉茨技术大学） ； IMPRS-IS（国际马克斯·普朗克智能系统研究学院） 纠错

专题命中 其他LLM ：language agent(title)；language model(abstract)

AI总结 提出异步架构，轻量在线建图与重型语义精化并发运行，通过语义闭环、属性标注和空间关系推导，实现探索时可查询且语义渐增的3D场景图，在多个基准上超越现有方法。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project page: https://denizbickici.github.io/thinkgraphs/

Reviving Reflection-in-Action: Instilling Designerly Thinking in AI-Supported Ideation through Multimodal Prompting

复兴反思行动：通过多模态提示在AI支持的构思中注入设计思维

Samangi Wadinambiarachchi, Jenny Waycott, Greg Wadley

专题命中 其他LLM ：prompting(title,abstract)

AI总结 针对当前AI创造力支持工具主要依赖文本提示的局限，提出SketchifAI原型，通过多模态输入（文本、草图、草图加标签）增强设计学生的表达意图、创造力支持和发散思维，发现草图模态提升流畅性但用户偏好文本，探讨如何通过草图反思保留设计技能。

Comments ACM Creativity and Cognition 2026 conference (C&C'26)

Conceptual Design of an Ecosystem for Real Farm Data Collection toward Agricultural AI Foundation Models

面向农业AI基础模型的真实农场数据收集生态系统概念设计

Junsei Tanaka, Yoshihiro Sato

机构 * Kyoto University of Advanced Science（京都先端科学大学） 纠错

专题命中 其他LLM ：foundation model(title,abstract)

AI总结 针对农业机器人AI数据稀缺问题，提出一个集成需求定价、收益共享和真实性验证的可持续数据收集生态系统，并通过经济价值估算证明其可行性。

Attention Alignment Between Humans and Vision-Language Models

人类与视觉语言模型之间的注意力对齐

Isaac R. Christian, Udith Haputhanthrige, Hanna Hornfeld, Declan Campbell, Samuel Nastase, Taylor Webb, Michael Graziano

机构 * Princeton Neuroscience Institute, Princeton University（普林斯顿大学普林斯顿神经科学研究所） ； Department of Psychology, Princeton University（普林斯顿大学心理学系） ； Department of Computer Science, Princeton University（普林斯顿大学计算机科学系） ； Department of Psychology and Center for Computational Language Sciences, University of Southern California（南加州大学心理学系与计算语言科学中心） ； Department of Psychology, Université de Montréal（蒙特利尔大学心理学系） 纠错

专题命中 其他LLM ：language model(title,abstract)

AI总结 本研究比较了六种视觉语言模型的空间注意力图与人类注视热图，发现解码器架构（LSTM vs Transformer）主导对齐程度，LSTM解码器对齐度更高但空间分散且任务区分度低，而Transformer解码器注意力更集中且任务区分度强。

m6A-FORM: An m6A-focused Foundation Model for Decoding m6A Regulatory Function

m6A-FORM：解码N6-甲基腺苷生物学的基础模型

Ting-He Zhang, Sumin Jo, Shou-Jiang Gao, Yufei Huang

专题命中 其他LLM ：foundation model(title,abstract)

AI总结 提出基于Transformer的基础模型m6A-FORM，利用MeRIP-seq峰作为先验，预训练后微调实现m6A位点预测，性能优于现有方法，并支持调控因子结合位点预测和组织保守位点分析。

Perceptive Behavior Foundation Model: Adapting Human Motion Priors to Robot-Centric Terrain

感知行为基础模型：将人体运动先验适应到以机器人为中心的地形

Zifan Wang, Yizhao Li, Teli Ma, Qiang Zhang, Yudong Fan, Hao Xu, Shuo Yang, Junwei Liang

机构 * Mondo Robotics ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Artificial General Intelligence Institute, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学通用人工智能研究院） 纠错

专题命中 其他LLM ：foundation model(title,abstract)

AI总结 提出感知行为基础模型（Perceptive BFM），通过地形一致参考合成（TCRS）将人体运动先验适应到机器人局部地形，实现地形感知的人形机器人控制。

Adapting Vision-Language Models from Iconic to Inclusive for Multi-Label Recognition Without Labels

将视觉-语言模型从标志性适应到包容性：用于无标签的多标签识别

Cheng Chen, Jingyu Zhou, Yifan Zhao, Jia Li

机构 * State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, SCSE & QRI, Beihang University（虚拟现实技术与系统国家重点实验室，北京航空航天大学计算机学院与青岛研究院） 纠错

专题命中 其他LLM ：language model(title,abstract)

AI总结 提出无监督框架，通过“切割”和“缝合”两阶段适应VLMs，实现无标签的多标签图像识别，在四个数据集上超越现有无监督方法。

On MUON optimization: From non-convergence to an error analysis with Polar Express and the Newton-Schulz polynomial from implementations

MUON优化：从非收敛性到结合Polar Express与Newton-Schulz多项式实现的误差分析

Thang Do, Steffen Dereich, Arnulf Jentzen

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文针对2024年提出的MUON优化器，提出含任意NS步骤的广义变体，证明其在部分随机优化问题中无法收敛，建立误差分析并在多个实例中验证相关结论。

Comments 82 pages

A Context-Aware Cultural Heritage Guide Powered by LLMs

由大语言模型（LLMs）驱动的上下文感知文化遗产指南

Liliana Ardissono, Fabio Ferrero, Angelo Geninatti Cossatin, Claudio Mattutino, Noemi Mauro

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究扩展了文化遗产网页应用Triangolazioni，构建与LLMs无关的松耦合架构，实现LLMs驱动的上下文感知文化遗产信息搜索与展示，丰富了文化遗产内容。

Journal ref In Proceedings of the 34th ACM Conference on User Modeling, Adaptation and Personalization (UMAP '26). 2026

Beyond Fail-to-Pass: Iterative Hardening of Co-Generated Bug Reproduction Tests and Fixes

超越未通过测试：协同生成的错误重现测试与修复的迭代强化

Yuhao Tan, Zhibang Yang, Fangkai Yang, Yuan Yao, Yu Kang, Lu Wang, Pu Zhao, Xin Zhang, Xiaoxing Ma, Qingwei Lin, Saravan Rajmohan, Dongmei Zhang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Peking University（北京大学） ； Microsoft（微软公司） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究自动化程序修复中错误重现测试问题，指出仅用未通过到通过标准不足。提出CoHarden框架，先生成测试再迭代强化测试与修复，实验证明该框架在解决率等方面优于现有基线。

Comments 29 pages, 5 figures, preprint

VectorizationLLM: Smart Vectorization Based AI Assistant

向量化语言模型：基于智能向量化的人工智能助手

Ryan Duke

机构 * New York Institute of Technology（纽约理工学院） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究旨在设计基于谷歌开放权重语言模型的VectorizationLLM，用于辅助学生学习MATLAB相关知识。采用RAG知识库和系统提示架构，不直接给答案，通过课堂笔记示例详细解释概念，为课程应用提供有指导意义的智能助手。

Comments 44 pages, 6 figures

Learning social norms enhances compatibility in dynamic human-AI coordination

学习社会规范可增强动态人机协作中的兼容性

Yi Yang, Siyuan Liu, Xin Gao, Huamu Sun, Chao Liu, Qing Zhou, Bingbing Nie

机构 * School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University, Beijing, China（清华大学车辆与移动系统学院） ； State Key Laboratory of Intelligent Green Vehicle and Mobility, Tsinghua University, Beijing 100084, China（清华大学智能绿色车辆与移动系统国家重点实验室） ； State Key Laboratory of Cognitive Neuroscience and Learning & IDG/McGovern Institute for Brain Research, Beijing Normal University, Beijing, China（北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室） ； Beijing Key Laboratory of Safe AI and Superalignment, Beijing, China（北京安全人工智能与超对齐关键实验室） ； Beijing Institute of AI Safety and Governance, Beijing, China（北京人工智能安全与治理研究院） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究以行人与车辆互动为代表，搭建实验平台，识别出人类社会规范的三项原则，将其融入人工智能显著改善人机协作，在闭环互动任务中，融入社会规范的大语言模型总分比基线策略高出近四倍，比人际互动高出43%。

Comments 44 pages, 5 figures, supplementary information included

The Alignment Problem in Constrained Code Generation

约束代码生成中的对齐问题

Matteo Biagiola, Jahrim Gabriele Cesario, Luca Di Grazia, George Zakhour, Guido Salvaneschi

机构 * University of St. Gallen（圣加尔登大学） ； Università della Svizzera italiana (USI)（瑞士联邦理工学院） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究约束解码中约束器、语言模型与目标语言之间的对齐问题，发现约束器的不完整性会扭曲模型分布，导致功能正确性下降高达97%，并提出设计约束器的定量见解。

Scaling Diverse Language Generation for 3D Visual Grounding

面向3D视觉定位的多样化语言生成扩展

Austin T. Wang, Dongchen Yang, Angel X. Chang

机构 * Simon Fraser University（西蒙菲莎大学） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(summary_cn,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 提出ViGiL3D++方法，通过场景图约束采样与LLM语言生成结合，生成多样化视觉定位查询，提升3DVG模型泛化能力并揭示VLM局限性。

Comments 39 pages, 14 figures, 16 tables. Project Page: https://3dlg-hcvc.github.io/vigil3dpp

The Almost Intelligent Revolution: Options for Scaling Up Deliberation and Empowering People with AI

近乎智能的革命：扩大审议规模并利用AI赋能人类的选项

Serge Sharoff

机构 * Centre on Participatory and Deliberative Democracy（参与性和协商性民主研究中心） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 探讨大型语言模型如何通过系统功能语言学视角扩大民主审议规模，增强包容性并赋权边缘群体，同时警惕过度承诺与低估风险。

Comments Published in /Handbook of Democracy in the Era of Artificial Intelligence/ edited by Evangelos Pournaras, Srijoni Majumdar, Carina Ines Hausladen, and Dirk Helbing. 2026

Beyond Pass/Fail: Using Process Mining to Understand How LLMs Resist (and Fail) Red Team Attacks

超越通过/失败：使用过程挖掘理解LLM如何抵抗（和失败）红队攻击

Zvi Topol

机构 * MuyVentive LLC 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(title_cn,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 提出将过程挖掘应用于红队攻击轨迹，通过分析事件日志提取直接跟随图和状态转移矩阵，揭示GPT-OSS和Llama 3.3在防御结构上的差异，发现传统攻击成功率指标无法捕捉的模型防御模式。

When More Becomes Less: Position-Dependent Repetition Effects in Language Models

当多变为少：语言模型中与位置相关的重复效应

Han-yu Wang

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

专题命中 其他LLM ：language model(title)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 该研究发现语言模型中目标 token 的重复效应与读取位置相关，位移重复会呈现倒U型规律，且该效应经多语言和多模型验证，归因于精确词汇重复而非其他因素。