语言大模型 / LLM

TopoChunker: Topology-Aware Agentic Document Chunking Framework

TopoChunker：基于拓扑的代理文档分块框架

Xiaoyu Liu

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 本文提出TopoChunker，通过结构化中间表示保留跨段依赖，提升RAG的结构感知能力，实验显示其在生成准确率和召回率上优于现有方法，同时降低token开销。

Comments Accepted by NLPCC 2026

From SQL Errors to Concept Gaps: An AI-Powered Knowledge Graph Analytics Platform for Personalized Feedback

从SQL错误到概念缺口：用于个性化反馈的AI驱动知识图谱分析平台

Abdulrahman AlRabah, Weijian Zhou, Xing Gao, Abdussalam Alawini

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

AI总结 该研究提出一款AI驱动知识图谱平台，可关联SQL错误与课程概念缺口，经评估其概念提取有效性达95.7%，三元组正确率达63.8%，能为SQL学习提供个性化诊断反馈。

SAGE: Semantic Explainability of Attention-Based Survival Models in Computational Pathology

SAGE：计算病理学中基于注意力的生存模型的语义可解释性

Abdallah Lamane, Abdul Rahman Diab, Ren-Chin Wu, William Lotter

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

AI总结 该研究提出SAGE框架，可从ABMIL模型提取全局语义解释，在7个TCGA癌症队列的生存预测中恢复预后特征，揭示癌症特异性生物学，为病理学家解释模型行为提供支持。

Comments Proceedings of the MICCAI Workshop on Interpretability of Machine Intelligence in Medical Image Computing (iMIMIC)

CADIR: A Cross-Backend Editable Intermediate Representation for Agentic CAD Generation

CADIR：一种用于智能体CAD生成的跨后端可编辑中间表示

Yu Liu, Jingzhe Ni, Yiming Chen, Junqi Huang, Ruofeng Tong, Min Tang, Peng Du

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

AI总结 本研究提出CADIR跨后端可编辑中间表示，结合几何签名匹配与构造图检索，解决现有CAD生成方法的跨系统编辑与建模历史保留问题，实验验证其几何保真度与可靠性优于现有方案。

Verifiable Checks for Business Rule Consistency

业务规则一致性的可验证检查

Joseph Tafese, Milad Hooshyar, Sam Bayless, Nick Feng, Arie Gurfinkel

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

AI总结 针对大型系统中业务规则自然语言文档与内部实现的一致性检查难题，提出结合LLMs与形式化验证的SIRNA框架，经税务成本计算案例验证，其可减少误报漏报并具备可解释性。

Comments Formal Methods in Computer-Aided Design 2026

Uncertainty quantification for trustworthy deep learning: Methods and measures

面向可信深度学习的不确定性量化：方法与度量

H. Martin Gillis, Thomas Trappenberg

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

AI总结 本综述针对深度学习的不确定性量化，梳理五大类方法及相关任务，整合评估框架，还探讨大语言模型不确定性与开放研究方向，为可信深度学习提供结构化批判性参考。

VCE: A zero-cost hallucination mitigation method of LVLMs via visual contrastive editing

VCE：通过视觉对比编辑实现LVLMs的零成本幻觉抑制方法

Yanbin Huang, Yisen Li, Guiyao Tie, Xiaoye Qu, Pan Zhou, Hongfei Wang, Zhaofan Zou, Hao Sun, Xuelong Li

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Institute of Artificial Intelligence (TeleAI)（人工智能研究院） ； China Telecom（中国电信） 纠错

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

AI总结 本文提出VCE方法，通过分析模型对对比视觉扰动的响应，利用SVD分解激活模式以抑制幻觉倾向，有效减少多基准测试中的物体幻觉，同时保持计算效率。

Comments ICASSP 2026

Journal ref 2026 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2026, pp. 16657-16661

Towards Structurally Explainable Machine-Generated Text Detection: A Graph-Perspective Framework

面向结构可解释的机器生成文本检测：一种图视角框架

Xu Zheng, Zhuomin Chen, Esteban Schafir, Sipeng Chen, Hojat Allah Salehi, Haifeng Chen, Farhad Shirani, Mo Sha, Wei Cheng, Dongsheng Luo

机构 * Florida International University（佛罗里达国际大学） ； NEC Laboratories America（NEC美洲实验室） 纠错

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

AI总结 针对机器生成文本检测的黑箱局限，本文提出 \textsc{LM$^2$otifs} 图视角框架，通过词汇共现图与图神经网络实现检测，其结构基序的可解释性与性能均优于传统方法。

Prosody-driven Jailbreaks in Audio LLMs: A Controlled Study and Mechanistic Analysis

音频大语言模型中基于韵律的越狱：一项对照研究与机制分析

Jiachen Qian, Junyu Li

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； City University of Hong Kong (Dongguan)（香港城市大学（东莞）） 纠错

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

AI总结 该研究通过控制文本内容改变语音传递预设构建评估协议与基准，发现特定韵律特征的语音能提升音频大语言模型的越狱成功率，表明语音传递是音频大语言模型安全评估的重要因素。

Comments Accepted at ACM Multimedia 2026 (ACM MM '26). 9 pages, 3 figures. Supplementary material included

Journal ref Proceedings of the 34th ACM International Conference on Multimedia (MM '26), November 10-14, 2026, Rio de Janeiro, Brazil

ASCD: Attention-Steerable Contrastive Decoding for Reducing Hallucination in MLLM

ASCD：用于减少多模态大语言模型（MLLM）幻觉的注意力可导向对比解码

Yujun Wang, Aniri, Jinhe Bi, Soeren Pirk, Yunpu Ma

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

AI总结 该研究针对MLLM的幻觉问题，提出ASCD方法，通过正负引导调整解码时的注意力分数，在多基准上显著减少幻觉并提升VQA准确率，且无需额外训练。

Comments Accepted at AAAI 2026

Journal ref Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 40(12): 10306-10314, 2026

Rethinking CD: A Reproducibility Study and Extension on the Ineffectiveness of Contrastive Decoding at Mitigating Object Hallucinations in MLLMs

重新思考对比解码：关于多模态大语言模型中对比解码在减轻对象幻觉方面无效性的可重复性研究与扩展

Arnav Bendre, Guneesh Gupta, Kavish Grover, Chayan Aggarwal, Shreyansh Modi

机构 * Indian Institute of Technology, Roorkee（印度理工学院鲁尔基分校） 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.LG

AI总结 研究多模态大语言模型中对比解码减轻对象幻觉的有效性，通过重现和扩展相关研究，进行多实验验证其在不同数据集上效果，发现其带来的改善常是虚假的，挑战了当前策略有效性，推动更可靠方法开发。

Comments 32 pages, 9 Figures, submitted to TMLR

FinAbstain: Uncertainty-Calibrated Multimodal RAG for Selective Financial Forecasting

FinAbstain：用于选择性金融预测的不确定性校准多模态检索增强生成模型

Dorothy Torres, Wei Cheng, Henan Huang

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

AI总结 研究针对大语言模型在金融预测中证据不足时高置信度的问题，提出FinAbstain框架，通过多模态检索增强生成及选择性预测，经多种不确定性评估方法和指标评估，贡献了时间安全架构、复合不确定性公式和可重复评估蓝图。

Robust Conformalized Selection with Noisy Responses

具有噪声响应的鲁棒共形选择

Chengyao Yu, Hongxin Wei, Bingyi Jing

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

AI总结 研究在含噪声响应数据下的选择问题，提出鲁棒共形选择框架RCS，通过将标签噪声转化为协变量偏移问题，实现有效FDR控制，经实验验证了该方法在模拟和真实数据集上的有效性。

Neural Message-Passing on Attention Graphs for Hallucination Detection

基于注意力图的神经消息传递用于幻觉检测

Fabrizio Frasca, Guy Bar-Shalom, Yftah Ziser, Haggai Maron

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

AI总结 研究大语言模型幻觉检测问题，提出CHARM方法，将其视为图学习任务，通过在属性图上应用图神经网络解决，实验证明该方法优于其他方法，揭示图结构作用，展现跨数据集转移的零样本性能。

Comments ICLR 2026

Sparse Concept Channels in Frozen 3D CT Vision Encoders

冻结的3D CT视觉编码器中的稀疏概念通道

Farhad Nooralahzadeh, Lea Bogensperger, Christian Bluethgen, Michael Krauthammer

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

AI总结 研究3D医学图像解释中视觉语言模型内部单元对临床发现的编码，提出无训练概念通道探测（CCP）方法，通过实验证明该方法能清晰表征冻结医学编码器对发现的表示，在临床疗效和NLG指标上表现优且延迟低。

The Devil is in the Spectrum: Mitigating Representation Collapse in LLMs via Topologically Regularized Side-Path

问题出在频谱中：通过拓扑正则化侧路径减轻大语言模型中的表示坍缩

Yiheng Tao, Kaiwen Cheng, Yao Lu, Chang Liu, Jie Chen

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

AI总结 研究针对大语言模型表示坍缩问题，通过频谱分析得出混合效率与信息容量的权衡，提出TRSP方法，采用无参数三角盒机制和长度感知门正则化令牌交互拓扑，实验证明该方法在多方面有显著改进。

Comments 22pages, 4 figures, poster of icml 2026

Position: Natural Language Should Not Fully Replace Formal Languages

立场：自然语言不应完全取代形式语言

Eitan Wagner, Elisha Rosensweig, Omri Abend

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

AI总结 针对自然语言能否完全取代形式语言的争议，引入基于“任务特异性”的形式框架并证明“特异性交叉定理”，通过跨模态案例分析表明二者各有优势，是互补工具，倡导开发混合系统。

Comments To be published in ICML 2026 (position track)

Concept Concentration for Faithful Representation Intervention

用于忠实表示干预的概念集中化

Hongzheng Yang, Yongqiang Chen, Zeyu Qin, Tongliang Liu, Chaowei Xiao, Kun Zhang, Bo Han

机构 * SAIC Centre, USYD（SAIC中心） 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.LG

AI总结 研究大语言模型表示干预中定位忠实概念的问题，提出概念集中化（COCA）方法，通过重构训练数据简化决策边界，有效降低分布内和分布外越狱成功率，且在常规任务上保持性能。

Comments ICML'26; Hongzheng and Yongqiang contributed equally; project page: https://causalcoat.github.io/coca

Gotta Catch them all: the modes of Sycophancy

必须抓住它们：谄媚的模式

Shreyans Jain, Alexandra Yost, Amirali Abdullah

机构 * Thoughtworks（Thoughtworks公司） ； Southern Utah University (SUU)（南犹他大学） 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

AI总结 研究大语言模型谄媚行为，通过分析948种社会压力情境下的三种假设模式，发现其并非单一倾向，而是结构化家族，内部表示从第14层起线性可分，出现在不同处理阶段，依赖不同注意力电路，为更精确测量和干预提供依据。

Abstraction Induces the Brain Alignment of Language and Speech Models

抽象诱导语言和语音模型的脑对齐

Emily Cheng, Aditya R. Vaidya, Richard Antonello

机构 * The University of Texas at Austin, USA（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Zuckerman Mind Brain Behavior Institute, Columbia University, USA（祖克曼心智-大脑-行为研究所，哥伦比亚大学） 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

AI总结 研究发现语言和语音模型通过共享的意义抽象与大脑对齐，中间层的高内在维度和语义内容增强了大脑预测性。

Comments ICML 2026 camera-ready version

Journal ref ICML 2026

FinBench: Time-Gated Calibration and Uncertainty Benchmarking for Agentic Financial Forecasting

FinBench：用于智能金融预测的时间门控校准与不确定性基准测试

Rishab Ghosh, Vinay Devarakonda

机构 * UT Austin（得克萨斯大学） 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.LG

AI总结 介绍用于金融预测的FinBench基准，它通过时间门控避免前瞻偏差，用适当评分规则评估。任务要求模型输出正回报概率和预测区间，用多种分数评估，通过小型试点运行展示校准敏感指标能区分不同预测行为。

Comments 9 pages, 3 figures

Are Arithmetic Heuristic Neurons Form-Invariant? A Mechanistic Analysis of Symbols, Text, and Code in LLMs

算术启发式神经元是否形式不变？对大语言模型中符号、文本和代码的机制分析

Sharath Naganna, Tanvir Ahmed Sijan, Uddipta Kalita

机构 * Indian Institute of Technology Bombay（印度孟买理工学院） ； Jahangirnagar University（贾汉吉尔纳加尔大学） ； National Institute of Technology, Silchar（锡尔恰尔国立理工学院） 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

AI总结 研究大语言模型中算术启发式神经元在符号算术、自然语言文字问题和Python代码中是否形式不变。通过两阶段管道识别神经元，发现跨格式有共享电路，其对后期算术计算必要且充分，跨格式失败因激活状态，共享神经元所属启发式家族一致。

Comments Under Review

SGMCE: Segment-Grounded Morphological Concept Explanation for Malaria Parasite Species Identification in Thick Blood Smears

SGMCE：厚血涂片疟原虫物种识别的基于片段的形态学概念解释

Ahmed Tahiru Issah, Charles B. Delahunt, Carine Mukamakuza

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 研究旨在解决厚血涂片疟原虫物种识别中深度学习缺乏形态学证据的问题，提出SGMCE框架，无需额外训练等，通过提取特征、查询GPT-4o生成自然语言解释，经多指标验证，在多种检测中取得较好结果。

Comments Accepted for publication in the 30th Conference on Medical Image Understanding and Analysis (MIUA 2026), Dublin. To appear in Springer Lecture Notes in Computer Science (LNCS)

On the Interpretability of Whisper Encodings Using Sparse Autoencoders

使用稀疏自编码器解释ASR模型的机制

Dan Pluth, Zachary Nicholas Houghton, Yu Zhou, Vijay K. Gurbani

机构 * Vail Systems, Inc.（瓦尔系统公司） ； University of Oregon（俄勒冈大学） 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

AI总结 本文通过稀疏自编码器分析Whisper模型，揭示了跨语言和非语言特征的多样性，并展示了其在语音识别中的应用潜力。

Comments 7 pages + references and appendix

Retromorphic Testing with Hierarchical Verification for Hallucination Detection in RAG

基于分层验证的反向测试用于RAG中的幻觉检测

Boxi Yu, Yuzhong Zhang, Liting Lin, Lionel Briand, Emir Muñoz

机构 * Lero, the Research Ireland Centre for Software, University of Limerick（Lero，爱尔兰科学基金会软件研究中心，利默里克大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； University of Ottawa（渥太华大学） 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

AI总结 本文提出RT4CHART框架，通过分层验证提升RAG中上下文忠实度评估的准确性，实现细粒度审计，并在新标注基准上取得最佳检测效果。

Knowing You at First Glance: Inferring Apparent Personality from Faces

一眼识你：从面部推断表面人格

Shuhuan Chen, Xiangyu Zhu, Weisong Zhao, Haichao Shi, Xiao-Yu Zhang, Zhen Lei

机构 * Institute of Automation, CAS（中国科学院自动化研究所） ； Institute of Information Engineering, CAS（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, UCAS（中国科学院大学网络空间安全学院） ； School of Artificial Intelligence, UCAS（中国科学院大学人工智能学院） ； Centre for Artificial Intelligence and Robotics, Hong Kong Institute of Science & Innovation, CAS（中国科学院香港创新研究院人工智能与机器人中心） ； School of Computer Science and Engineering, the Faculty of Innovation Engineering, M.U.S.T（澳门科技大学创新工程学院计算机科学与工程系） 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

AI总结 研究从面部图像推断表面人格，提出GlanceFace框架，利用视觉语言模型、语义增强模块及不确定性感知学习策略，在基于MBTI的基准测试中表现出色，揭示面部特征与人格特质关系，助力具身智能体交互策略。

Comments Accepted by The 9th Chinese Conference on Pattern Recognition and Computer Vision, PRCV2026

Music-to-Dance Generation via Atomic Movements

通过原子运动生成音乐驱动的舞蹈

Xinhao Cai, Yixuan Sun, Minghang Zheng, Qingchao Chen, Xin Jin, Song-chun Zhu, Yang Liu

机构 * Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University（北京大学王选计算机研究所） ； School of Electronics Engineering and Computer Science, Peking University（北京大学电子工程与计算机科学学院） ； National Institute of Health Data Science, Peking University（北京大学健康数据科学研究所） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Peking University（北京大学通用人工智能国家重点实验室） ； Beijing Institute for General Artificial Intelligence（北京通用人工智能研究院） ； School of Intelligence Science and Technology, Peking University（北京大学智能科学与技术学院） 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.AI

AI总结 研究音乐驱动的舞蹈生成问题，提出结构感知框架，将编排建模为原子运动序列，经数据分割、聚类及大语言模型处理得到原子运动注释，设计两阶段生成框架，提升舞蹈生成的结构连贯性、节奏对齐和自然度，增强可解释性与可控编辑性。

Classification of integers based on residue classes via modern deep learning algorithms

基于小素数除余类的整数分类：现代深度学习算法的应用

Da Wu, Jingye Yang, Mian Umair Ahsan, Kai Wang

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

AI总结 本文研究了利用现代深度学习算法对整数基于小素数除余类进行分类，发现特征工程对模型性能至关重要，展示了线性回归在傅里叶级数基向量上的应用，并指出AutoML和LLM在未适当工程化特征时的不足。

Comments Accepted at Patterns

DeepBias: Adaptive In-depth Probing of Social Biases in LVLMs

深度偏差：对大型视觉语言模型中社会偏差的自适应深度探测

Anqi Li, Jie Zhang, Zhongqi Wang, Songkai Xue, Jiahao Wang, Shiguang Shan, Xilin Chen

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

AI总结 研究大型视觉语言模型中社会偏差问题，提出DeepBias自适应框架，通过“生成-演化-探测”循环及智能体深度探测偏差，构建DeepBiasBench基准，实验证明其有效性，为LVLM安全评估建立进化范式。

MMRM: A Multiplex Multimodal Representation Model for Product Ranking in E-commerce Search

MMRM：一种用于电子商务搜索中产品排名的多重多模态表示模型

Zhen-Lin Chen, Maosen Sheng, Peng Lin, Jianmin Chen, Zhuojian Xiao, Dongyue Wang, Xiwei Zhao

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

AI总结 针对电子商务搜索排名中多模态信息利用的局限，提出MMRM框架，通过共享主干从多信号学习生成多重商品表示，引入多重用户表示策略，并经实验验证其有效性，已成功应用于京东搜索引擎提升性能。

Comments Accepted by SIGIR2026