arXivDaily arXiv每日学术速递 周一至周五更新

AI 大模型

语言大模型 / LLM

大语言模型、预训练、指令微调、后训练和语言模型应用。

共收录 12193 信号源:cs.CL, cs.AI, cs.LG

1. 其他LLM 12193 篇

2605.05668 2026-05-08 cs.AI cs.CV 79%

Large Vision-Language Models Get Lost in Attention

大视觉-语言模型在注意力中迷失

Gongli Xi, Ye Tian, Mengyu Yang, Huahui Yi, Liang Lin, Xiaoshuai Hao, Kun Wang, Wendong Wang

机构 * School of Cyberspace Security, Beijing University of Posts(信息安全学院,北京邮电大学) State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts(网络与交换技术国家重点实验室,北京邮电大学) School of Computer Science (National Pilot Software Engineering School), Beijing University of Posts(计算机科学学院(国家试点软件工程学院),北京邮电大学) Nanyang Technological University, Singapore(新加坡南洋理工大学) Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China(信息工程研究所,中国科学院北京研究院)

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

AI总结 研究揭示大视觉-语言模型中注意力与前馈网络的作用差异,提出基于信息论和几何的统一框架,发现注意力模块存在冗余问题。

Comments 25 pages, 10 figures. Accepted by ICML 2026

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2605.00968 2026-05-05 eess.SP cs.AI 79%

Adaptive 3D-RoPE: Physics-Aligned Rotary Positional Encoding for Wireless Foundation Models

自适应3D-RoPE:用于无线基础模型的物理对齐旋转位置编码

Chenyu Zhang, Xinchen Lyu, Chenshan Ren, Shuhan Liu, Qimei Cui

机构 * National Engineering Research Center for Mobile Network Technologies, Beijing University of Posts and Telecommunications(中国移动网络技术国家工程研究中心,北京邮电大学) Department of Broadband Communication, Pengcheng Laboratory(宽带通信部,鹏城实验室) Key Laboratory of Ethnic Language Intelligent Analysis and Security Governance of MOE, Minzu University of China(教育部民族语言智能分析与安全治理重点实验室,中央民族大学) China Telecom Corporation Limited Gansu Branch(中国电信集团甘肃分公司)

专题命中 其他LLM :foundation model(title,abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文提出自适应3D-RoPE,通过整合可学习的3D频率银行和轻量级通道条件控制器,解决无线基础模型中位置编码的静态问题,提升尺度外推和零样本泛化性能。

Comments 13 pages, 7 figures

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2605.00197 2026-05-04 cs.MA cs.AI 79%

The $\textit{Silicon Society}$ Cookbook: Design Space of LLM-based Social Simulations

硅社会食谱:基于大语言模型的社会模拟设计空间

Aurélien Bück-Kaeffer, Sneheel Sarangi, Maximilian Puelma Touzel, Reihaneh Rabbany, Zachary Yang, Jean-François Godbout

机构 * McGill University(麦吉尔大学) Mila - Quebec Artificial Intelligence Institute(魁北克人工智能研究所) Université de Montréal(蒙特利尔大学) Ubisoft La Forge(育碧La Forge)

专题命中 其他LLM :LLM(title,abstract);分类 cs.AI

AI总结 研究如何通过大语言模型构建社会模拟网络,分析关键设计选择对模拟结果的影响,揭示设计空间的非平凡几何特性。

Comments 20 pages, 12 tables, under review at COLM 2026

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2604.27510 2026-05-01 cs.LG cs.CV 79%

FMCL: Class-Aware Client Clustering with Foundation Model Representations for Heterogeneous Federated Learning

FMCL:基于基础模型表示的类感知客户端聚类用于异构联邦学习

Mahad Ali, Laura J. Brattain

机构 * University of Central Florida(中央佛罗里达大学)

专题命中 其他LLM :foundation model(title,abstract);分类 cs.LG

AI总结 FMCL通过基础模型生成语义客户端签名,实现一次聚类,提升异构联邦学习性能并保持稳定性。

Comments 14 pages, 2 figures

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2604.26230 2026-04-30 cs.CL stat.ME 79%

A New Semisupervised Technique for Polarity Analysis using Masked Language Models

基于掩码语言模型的极性分析新半监督技术

Kohei Watanabe

机构 * Waseda University(早稻田大学) LUT University(卢特大学)

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

AI总结 本文提出利用掩码语言模型改进的潜在语义缩放方法,通过词向量预测种子词在上下文中的出现概率,提升文本分析中极性评分的准确性与一致性。

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2604.15483 2026-04-28 cs.LG cs.RO 79%

$π_{0.7}$: a Steerable Generalist Robotic Foundation Model with Emergent Capabilities

$π_{0.7}$: 一种可定向的通用机器人基础模型与涌现能力

Physical Intelligence, Bo Ai, Ali Amin, Raichelle Aniceto, Ashwin Balakrishna, Greg Balke, Kevin Black, George Bokinsky, Shihao Cao, Thomas Charbonnier, Vedant Choudhary, Foster Collins, Ken Conley, Grace Connors, James Darpinian, Karan Dhabalia, Maitrayee Dhaka, Jared DiCarlo, Danny Driess, Michael Equi, Adnan Esmail, Yunhao Fang, Chelsea Finn, Catherine Glossop, Thomas Godden, Ivan Goryachev, Lachlan Groom, Haroun Habeeb, Hunter Hancock, Karol Hausman, Gashon Hussein, Victor Hwang, Brian Ichter, Connor Jacobsen, Szymon Jakubczak, Rowan Jen, Tim Jones, Gregg Kammerer, Ben Katz, Liyiming Ke, Mairbek Khadikov, Chandra Kuchi, Marinda Lamb, Devin LeBlanc, Brendon LeCount, Sergey Levine, Xinyu Li, Adrian Li-Bell, Vladislav Lialin, Zhonglin Liang, Wallace Lim, Yao Lu, Enyu Luo, Vishnu Mano, Nandan Marwaha, Aikys Mongush, Liam Murphy, Suraj Nair, Tyler Patterson, Karl Pertsch, Allen Z. Ren, Gavin Schelske, Charvi Sharma, Baifeng Shi, Lucy Xiaoyang Shi, Laura Smith, Jost Tobias Springenberg, Kyle Stachowicz, Will Stoeckle, Jiaming Tang, Jimmy Tanner, Shalom Tekeste, Marcel Torne, Kyle Vedder, Quan Vuong, Anna Walling, Haohuan Wang, Jason Wang, XuDong Wang, Chris Whalen, Samuel Whitmore, Blake Williams, Charles Xu, Sukwon Yoo, Lili Yu, Wuming Zhang, Zhuoyang Zhang, Ury Zhilinsky

机构 * Physical Intelligence

专题命中 其他LLM :foundation model(title,abstract);分类 cs.LG

AI总结 $π_{0.7}$通过多样化的上下文条件训练,实现跨环境任务执行与零样本泛化,支持多阶段任务和复杂操作,如咖啡机操作,性能媲美专门强化学习微调模型。

Comments Website: https://www.pi.website/blog/pi07

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2604.21530 2026-04-24 cs.CV cs.AI 79%

Attention-based multiple instance learning for predominant growth pattern prediction in lung adenocarcinoma wsi using foundation models

基于注意力机制的多实例学习用于肺腺癌全切片中主导生长模式预测

Laura Valeria Perez-Herrera, M. J. Garcia-Gonzalez, Karen Lopez-Linares

机构 * Vicomtech Foundation, Basque Research and Technology Alliance (BRTA)(Vicomtech基金会,巴斯克研究与技术联盟(BRTA)) eHealth Group, Bioengineering Area, Biogipuzkoa Health Research Institute(eHealth集团,生物工程领域,Biogipuzkoa健康研究中心)

专题命中 其他LLM :foundation model(title,abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文提出基于注意力机制的多实例学习框架,利用预训练病理基础模型提取特征,通过全切片级预测减少标注负担,实验显示细调编码器提升性能,与基线方法相比预测更稳健。

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2509.25844 2026-04-23 cs.CL cs.HC 79%

Believing without Seeing: Quality Scores for Contextualizing Vision-Language Model Explanations

相信而不看:为视觉语言模型解释提供质量评分

Keyu He, Tejas Srinivasan, Brihi Joshi, Xiang Ren, Jesse Thomason, Swabha Swayamdipta

机构 * University of Southern California(南加州大学) Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学)

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

AI总结 本文提出通过两种质量评分函数评估视觉语言模型解释的视觉忠实度和对比性,以减少对模型预测的过度依赖,实验显示质量评分能显著提升用户判断准确性。

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2502.12911 2026-04-23 cs.CL cs.DB 79%

Knapsack Optimization-based Schema Linking for LLM-based Text-to-SQL Generation

基于背包优化的模式链接用于基于大语言模型的文本到SQL生成

Zheng Yuan, Hao Chen, Zijin Hong, Qinggang Zhang, Feiran Huang, Qing Li, Xiao Huang

机构 * The Hong Kong Polytechnic University(香港理工大学) City University of Macau(澳门城市大学) Jinan University(济南大学)

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

AI总结 本文提出KaSLA方法,通过引入受限缺失指标改进模式链接,优化SQL生成性能,实验表明其在Spider和BIRD基准上显著提升文本到SQL模型表现。

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2604.16937 2026-04-22 cs.CL 79%

No One Fits All: From Fixed Prompting to Learned Routing in Multilingual LLMs

没有万能的方案:从固定提示到学习路由在多语言大语言模型中

Wei-Chi Wu, Sheng-Lun Wei, Hen-Hsen Huang, Hsin-Hsi Chen

机构 * Department of Computer Science and Information Engineering, National Taiwan University, Taiwan(国立台湾大学计算机科学与资讯工程学系) Institute of Information Science, Academia Sinica, Taiwan(台湾“中央研究院”信息科学研究所) AI Research Center (AINTU), National Taiwan University, Taiwan(国立台湾大学人工智能研究中心)

专题命中 其他LLM :prompting(title,abstract);分类 cs.CL

AI总结 研究评估了十种语言和四个基准的提示策略,发现无单一策略最优,提出学习路由方法提升多语言性能。

Comments Accepted as a short findings paper at ACL 2026

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2409.09451 2026-04-22 cs.CV cs.LG 79%

On the Generalizability of Foundation Models for Crop Type Mapping

面向作物类型映射的基础模型通用性研究

Yi-Chia Chang, Adam J. Stewart, Favyen Bastani, Piper Wolters, Shreya Kannan, George R. Huber, Jingtong Wang, Arindam Banerjee

机构 * University of Illinois at Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校)

专题命中 其他LLM :foundation model(title,abstract);分类 cs.LG

AI总结 本文评估了三种EO基础模型在五个大洲的五个作物分类数据集上的表现,发现专为Sentinel-2设计的SSL4EO-S12在通用性上表现更优,且需900张图像以缓解类别不平衡问题。

Comments Accepted to IEEE IGARSS 2025. The final version is available in the Proceedings of the IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS) 2025

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2604.17941 2026-04-21 cs.CV cs.CL 79%

From Heads to Neurons: Causal Attribution and Steering in Multi-Task Vision-Language Models

从头到神经元:多任务视觉-语言模型中的因果归因与操控

Qidong Wang, Junjie Hu, Ming Jiang

机构 * Tongji University(同济大学) University of Wisconsin-Madison(威斯康星大学麦迪逊分校)

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

AI总结 本文提出HONES框架,通过任务相关的注意力头来评估神经元的因果贡献,改进多任务视觉-语言模型中神经元的归因与操控,提升模型性能。

Comments ACL 2026 Findings

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2601.03846 2026-04-21 cs.MA cs.AI 79%

When Numbers Start Talking: Implicit Numerical Coordination Among LLM-Based Agents

当数字开始说话:基于大语言模型的智能体间的隐性数字协调

Alessio Buscemi, Daniele Proverbio, Alessandro Di Stefano, The-Anh Han, German Castignani, Pietro Liò

机构 * Luxembourg Institute of Science and Technology(卢森堡科学与技术研究所) University of Trento(特伦托大学) Teesside University(泰赛大学) University of Cambridge(剑桥大学)

专题命中 其他LLM :LLM(title,abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文研究了基于大语言模型的多智能体系统中隐性沟通的博弈理论,分析了不同沟通模式下协调与战略结果的变化。

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2604.15756 2026-04-20 cs.CL cs.CV 79%

TTL: Test-time Textual Learning for OOD Detection with Pretrained Vision-Language Models

TTL: 用于基于预训练视觉-语言模型的分布外检测的测试时文本学习

Jinlun Ye, Jiang Liao, Runhe Lai, Xinhua Lu, Jiaxin Zhuang, Zhiyong Gan, Ruixuan Wang

机构 * Sun Yat-sen University(中山大学) China United Network Communications Corporation Limited Guangdong Branch(中国联合网络通信集团有限公司广东分公司) Peng Cheng Laboratory(鹏城实验室) Hong Kong University of Science and Technology(香港科技大学) Key Laboratory of Machine Intelligence and Advanced Computing, MOE(教育部机器智能与高级计算重点实验室)

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

AI总结 本文提出TTL框架,通过动态学习测试流中的分布外文本语义提升测试时分布外检测性能,实验表明其在多个基准上均取得最优效果。

Comments Accepted to CVPR 2026

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2604.14604 2026-04-17 cs.CR cs.AI cs.SD 79%

Hijacking Large Audio-Language Models via Context-Agnostic and Imperceptible Auditory Prompt Injection

通过上下文无关且不可察觉的音频提示注入劫持大型音频-语言模型

Meng Chen, Kun Wang, Li Lu, Jiaheng Zhang, Tianwei Zhang

机构 * The State Key Laboratory of Blockchain and Data Security, Zhejiang University(区块链与数据安全国家重点实验室,浙江大学) Hangzhou High-Tech Zone (Binjiang) Institute of Blockchain and Data Security(杭州高新技术区(滨江)区块链与数据安全研究院) Nanyang Technological University(南洋理工大学) National University of Singapore(新加坡国立大学)

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

AI总结 本文提出AudioHijack框架,通过生成不可察觉的对抗性音频劫持LALMs,实验显示在6种恶意行为中平均成功率达79%-96%。

Comments Accepted by IEEE S&P 2026

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2603.14968 2026-04-14 cs.CR cs.CL 79%

Rethinking LLM Watermark Detection in Black-Box Settings: A Non-Intrusive Third-Party Framework

重新思考黑盒环境下的LLM水印检测:一种非侵入性的第三方框架

Zhuoshang Wang, Yubing Ren, Yanan Cao, Fang Fang, Xiaoxue Li, Li Guo

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences(中国科学院信息工程研究所) School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学网络空间安全学院) National Computer Network Emergency Response Technical Team, Coordination Center of China (CNCERT/CC)(国家计算机网络应急技术处理协调中心)

专题命中 其他LLM :LLM(title,abstract);分类 cs.CL

AI总结 本文提出TTP-Detect框架,通过解耦检测与注入,实现非侵入性的第三方水印验证,提升检测性能和抗攻击能力。

Comments Accepted to ACL 2026 Findings

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2603.22479 2026-04-14 math.OC cs.AI 79%

Cognitive Training for Language Models: Towards General Capabilities via Cross-Entropy Games

语言模型的认知训练:通过交叉熵游戏实现通用能力

Clément Hongler, Franck Gabriel, Valentin Hartmann, Arthur Renard, Andrew Emil

机构 * Xent Labs EPFL(瑞士联邦理工学院洛桑) Université Lyon 1(里昂第一大学)

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

AI总结 本文提出通过交叉熵游戏构建语言模型通用能力的框架,探讨了基于贪心优化算法的课程学习方法,并认为认知训练是发现相关技能的有效途径。

Comments 22 pages, 1 figure

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2604.10300 2026-04-14 cs.SE cs.AI 79%

From Helpful to Trustworthy: LLM Agents for Pair Programming

从有益到可信:用于配对编程的LLM代理

Ragib Shahariar Ayon

机构 * Texas State University(德克萨斯州立大学)

专题命中 其他LLM :LLM(title,abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文研究多代理LLM配对编程,通过外部化意图和工具迭代验证,提升代码可靠性、可审计性和可维护性。

Comments Accepted in 34th ACM Joint European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering (FSE Companion 26)

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2604.05943 2026-04-08 cs.AI 79%

MARL-GPT: Foundation Model for Multi-Agent Reinforcement Learning

MARL-GPT:多智能体强化学习的基础模型

Maria Nesterova, Mikhail Kolosov, Anton Andreychuk, Egor Cherepanov, Oleg Bulichev, Alexey Kovalev, Konstantin Yakovlev, Aleksandr Panov, Alexey Skrynnik

机构 * MIRAI \& Innopolis University Moscow Russia MIRAI \& Innopolis University

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

AI总结 本文提出MARL-GPT,一种基于Transformer的多任务模型,能通过离线强化学习在不同多智能体环境中高效学习,无需任务特定调优,实验证明其在多个挑战性任务中表现优异。

Comments Accepted at AAMAS 2026 (AAAI Track)

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2604.02560 2026-04-06 cs.CL 79%

Dependency-Guided Parallel Decoding in Discrete Diffusion Language Models

基于依赖性的并行解码在离散扩散语言模型中

Liran Ringel, Ameen Ali, Yaniv Romano

机构 * Department of Computer Science, Technion – Israel Institute of Technology(以色列理工学院计算机科学系) Blavatnik School of Computer Science and AI, Tel Aviv, Israel(特拉维夫布拉瓦特尼克计算机科学与人工智能学院) Department of Electrical and Computer Engineering, Technion – Israel Institute of Technology(以色列理工学院电气与计算机工程系)

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

AI总结 本文提出DEMASK方法,通过预测掩码位置间的依赖关系,实现并行解码以提升生成效率,同时保持或提升输出质量。

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2604.00947 2026-04-02 cs.CL cond-mat.stat-mech stat.ML 79%

Phase transition on a context-sensitive random language model with short range interactions

具有短程相互作用的上下文敏感随机语言模型的相变

Yuma Toji, Jun Takahashi, Vwani Roychowdhury, Hideyuki Miyahara

机构 * Graduate School of Information Science and Technology, Hokkaido University(北海道大学信息科学与技术研究生院) Institute for Solid State Physics, The University of Tokyo(东京大学固体物理研究所)

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

AI总结 研究构建了具有短程相互作用的随机语言模型,发现即使仅参考固定长度上下文也能出现相变,表明语言模型的相变源于语言内在性质而非长程相互作用。

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2603.27000 2026-03-31 cs.CE cs.AI 79%

AutoSiMP: Autonomous Topology Optimization from Natural Language via LLM-Driven Problem Configuration and Adaptive Solver Control

AutoSiMP:通过LLM驱动的问题配置和自适应求解器控制实现自然语言驱动的自主拓扑优化

Shaoliang Yang, Jun Wang, Yunsheng Wang

机构 * Santa Clara University(圣克拉拉大学)

专题命中 其他LLM :LLM(title,abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文提出AutoSiMP,一种将自然语言结构问题描述转化为有效二进制拓扑的自主流程。流程包含五个模块,包括基于LLM的配置器、边界条件生成器、SIMP求解器、结构评估器和闭环重试机制,展示了在自然语言描述到验证结构拓扑的完整闭环。

Comments 30 pages, 9 figures

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2603.26099 2026-03-30 cs.HC cs.AI 79%

"Oops! ChatGPT is Temporarily Unavailable!": A Diary Study on Knowledge Workers' Experiences of LLM Withdrawal

Oops! ChatGPT 是暂时不可用!:一项关于知识工作者面对 LLM 暂停使用的日记研究

Eunseo Oh, Suyoun Lee, Jae Young Choi, Soobin Park, Youn-kyung Lim

机构 * KAIST(韩国科学技术院)

专题命中 其他LLM :LLM(title,abstract);分类 cs.AI

AI总结 本研究通过四天的日记记录,探讨频繁使用 LLM 的知识工作者在 LLM 暂停时的工作流程中断、自我导向工作对专业价值观的重新发现以及日常实践揭示的 LLM 规范性影响。

Comments 5 pages excluding reference and appendix. Accepted at ACM CHI EA 2026

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2506.11680 2026-03-27 cs.CY cs.AI cs.CR cs.HC 79%

Malicious LLM-Based Conversational AI Makes Users Reveal Personal Information

恶意的基于大语言模型的对话式AI使用户泄露个人信息

Xiao Zhan, Juan Carlos Carrillo, William Seymour, Jose Such

机构 * VRAIN, Universitat Politècnica de València(瓦伦西亚理工大学VRAIN研究所)

专题命中 其他LLM :LLM(title,abstract);分类 cs.AI

AI总结 研究探讨了基于大语言模型的恶意对话式AI如何通过不同策略提取用户个人信息,发现恶意AI比良性AI更有效,且基于隐私的社会属性策略效果最佳,揭示了新型恶意AI带来的隐私威胁。

Comments This paper has been accepted at USENIX Security '25

Journal ref USENIX Security 2025

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2603.22709 2026-03-25 cs.CL eess.AS 79%

Who Spoke What When? Evaluating Spoken Language Models for Conversational ASR with Semantic and Overlap-Aware Metrics

谁说了什么?通过语义和重叠感知指标评估对话语音模型的对话ASR

Naohiro Tawara, Samuele Cornell, Alexander Polok, Marc Delcroix, Lukáš Burget, Shinji Watanabe

机构 * NTT, Inc.(日本NTT公司) CMU(卡内基梅隆大学) BUT(捷克但尼奇技术大学)

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

AI总结 本文通过语义和重叠感知指标评估对话ASR模型,发现基于LLM的系统在双人对话中表现良好,但随着说话人数和重叠增加而下降,而模块化流水线方法更稳健。

Comments Submitted to INTERSPEECH 2026

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2603.20389 2026-03-24 cond-mat.mtrl-sci cs.LG physics.chem-ph 79%

A chemical language model for reticular materials design

一种用于网状材料设计的化学语言模型

Dhruv Menon, Vivek Singh, Xu Chen, Mohammad Reza Alizadeh Kiapi, Ivan Zyuzin, Hamish W. Macleod, Nakul Rampal, William Shepard, Omar M. Yaghi, David Fairen-Jimenez

机构 * Department of Chemical Engineering & Biotechnology, University of Cambridge(化学工程与生物技术系,剑桥大学) Department of Chemistry, University of California – Berkeley(化学系,加州大学伯克利分校) Bakar Institute of Digital Materials for the Planet, Berkeley, CA(为地球的数字材料研究所,伯克利,CA) KACST–UC Berkeley Center of Excellence for Nanomaterials for Clean Energy Applications, King Abdulaziz City for Science and Technology(清洁能源应用纳米材料卓越中心,国王阿卜杜勒-阿齐兹城市科学与技术中心) Synchrotron SOLEIL-UR1, L’Orme des Merisiers, Départementale 128, 91190 Saint-Aubin(SOLEIL-UR1同步辐射光源,L’Orme des Merisiers,Départementale 128,91190 Saint-Aubin)

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

AI总结 本文提出Nexerra-R1模型,通过生成有机连接体实现逆向设计,结合分布引导目标和化学验证,生成可合成的网状材料候选物。

Comments 45 pages, 26 figures, Supplementary Information included; code available at: https://github.com/fairen-group/nexerra-r1

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2503.03773 2026-03-23 q-bio.GN cs.LG 79%

A Phylogenetic Approach to Genomic Language Modeling

基于系统发育的基因组语言建模方法

Carlos Albors, Jianan Canal Li, Gonzalo Benegas, Chengzhong Ye, Yun S. Song

机构 * Department of Electrical Engineering and Computer Sciences(电气工程与计算机科学系) Department of Statistics(统计学系)

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

AI总结 本文提出一种基于系统发育树的基因组语言模型训练框架,通过多物种全基因组比对提升模型对进化约束元件的识别能力,展示了PhyloGPN在单序列预测功能性破坏变异方面的有效性。

Comments 15 pages, 7 figures

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2603.18593 2026-03-20 cs.CL 79%

Language Model Maps for Prompt-Response Distributions via Log-Likelihood Vectors

通过对数似然向量构建语言模型提示-响应分布的语言模型映射

Yusuke Takase, Momose Oyama, Hidetoshi Shimodaira

机构 * Kyoto University(京都大学) RIKEN(日本研究机构)

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

AI总结 本文提出利用对数似然向量表示语言模型,构建模型映射以比较其条件分布,实验显示映射能捕捉全球结构及模型属性关系,且能分析提示修改的系统性变化。

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2603.18043 2026-03-20 cs.MA cs.AI 79%

The Provenance Paradox in Multi-Agent LLM Routing: Delegation Contracts and Attested Identity in LDP

多智能体大语言模型路由中的溯源悖论:委托合同与认证身份在LDP中的应用

Sunil Prakash

机构 * Indian School of Business(印度管理学院)

专题命中 其他LLM :LLM(title,abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文研究多智能体大语言模型在跨信任边界任务委托中的溯源悖论,提出委托合同和认证身份模型以解决不可验证质量声明的问题,通过实验验证认证路由的高效性。

Comments 9 pages, 6 figures. Open-source: https://github.com/sunilp/ldp-protocol

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2603.15611 2026-03-17 cs.CL 79%

Code-A1: Adversarial Evolving of Code LLM and Test LLM via Reinforcement Learning

Code-A1:通过强化学习进行代码LLM和测试LLM的对抗演化

Aozhe Wang, Yuchen Yan, Nan Zhou, Zhengxi Lu, Weiming Lu, Jun Xiao, Yueting Zhuang, Yongliang Shen

机构 * Zhejiang University(浙江大学)

专题命中 其他LLM :LLM(title,abstract);分类 cs.CL

AI总结 Code-A1通过对抗性共进化框架联合优化代码LLM和测试LLM,解决传统方法中白盒访问导致的自我 collusion 和黑盒限制下的测试泛化问题,提升测试生成能力。

Comments Project Page: https://zju-real.github.io/Code-A1 Code: https://github.com/ZJU-REAL/Code-A1

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