语言大模型 / LLM

Building Fast, Evaluating Slow: Pipeline Choices Dominate Autointerpretability Score Variance

构建快速，评估缓慢：管道选择主导自动可解释性得分方差

Sinie van der Ben, Neele Roch, Anna Hedström, Mennatallah El-Assady

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 研究稀疏自动编码器可解释性得分的跨论文比较，通过多指标、多模型及方法变化轴的实验发现方法方差主导得分方差，排名不稳定，基于得分的比较可能反映管道差异，贡献评估方法以推动可解释性研究。

Toward Auditable Fraud Detection: Combining Graph Features, Model Explanations, and Agentic Case Investigation

迈向可审计的欺诈检测：结合图特征、模型解释和智能案例调查

Rahil Sharma

机构 * Vrije Universiteit Amsterdam（阿姆斯特丹自由大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究欺诈检测系统，通过分层管道结合多种方法，包括梯度提升分类器等。在PaySim数据集上实验，各组件在特定条件下起作用，如校正后图特征等未提升全测试集平均精度，但在部分子集有作用，调查代理表现不佳，还标记了其错误。

Comments 14 pages, 3 figures. Code available at https://github.com/rahil1303/auditable-fraud-investigation

Stochastic Meta-Unlearning: Bridging Language Backbone and Multimodal Unlearning

随机元遗忘：连接语言主干与多模态遗忘

Zijie Liu, Jinhao Duan, Gaowen Liu, Sijia Liu, Tianlong Chen

机构 * UNC at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Cisco Research（思科研究院） ； Michigan State University（密歇根州立大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 研究视觉语言模型的机器遗忘问题，提出随机元遗忘框架，利用VLM级反馈学习初始化，经内、外循环更新语言主干，实验证明该方法在遗忘-保留权衡上表现最佳，能提升准确率且可迁移。

Comments 15 pages

L1 Augmented Attention as an Improved Vector Similarity Metric

L1增强注意力作为一种改进的向量相似性度量

Kurt Godden

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 研究针对缩放点积注意力在Transformer模型中作为相似性度量的局限，提出L1增强注意力方法，通过减去特定头的L1距离改进相似性计算，经实验在WikiText 2上取得更好效果，揭示了各层几何作用及头级专业化，有效提升语言模型相似性计算。

Comments 16 pages, 2 figures, 2 tables

Topological Signatures of Context-Level Reliability in TabPFN

TabPFN中上下文级可靠性的拓扑特征

James Hu, Mahdi Ghelichi

机构 * TD Bank（道明银行） 纠错

专题命中 评测与基准 ：foundation model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究TabPFN在复杂表格几何上的内部行为，用曲折持久同调将其层表示视为点云，构建合成表格任务基准。发现其内部表示几何拓扑与数据集级可靠性相关，复杂几何有双重拓扑特征，相关描述符与多种指标有关，能诊断可靠性及运行状态。

Beyond Memory Leaderboards: Evaluating Scientific Memory as Budgeted Context Restoration

超越内存排行榜：将科学记忆评估为预算上下文恢复

Maksim Sheverev, David Finkelstein, Sergey Nikolenko

机构 * Quantellence Research（Quantellence研究公司） ； St. Petersburg Department of the Steklov Institute of Mathematics（斯捷克洛夫数学研究所圣彼得堡分部） ； St. Petersburg State University（圣彼得堡国立大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究提出两个全文科学记忆基准测试PAIM和PTr，评估八个内存/检索系统，发现内存排行榜受多种因素影响，如摄取粒度等。结果显示不同系统表现因条件而异，还表明大语言模型评判排名与人工一致，应将科学记忆评估为预算上下文恢复并开源相关资源。

Comments 40 pages, 6 figures, 8 tables

Instrument Effects in Language-Model Honesty Evaluation: An Auditable Single-System Demonstration

语言模型诚实度评估中的工具效应：一个可审计的单系统演示

Justin Bronder

机构 * Corabo Inc.（科拉博公司） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究语言模型诚实度评估中的工具效应，通过构建文本冒险世界测试评估工具，发现工具选择影响行为，如扩展语法、披露标准等会改变结果，重复运行不稳定且预注册梯度被证伪，进而提出四检查完整性协议。

Comments 21 pages. Code: https://github.com/Aargau/latent-underground (tag v1.0-arxiv). Data: https://doi.org/10.5281/zenodo.21384627

DevicesWorld: Benchmarking Cross-Device Agents in Heterogeneous Environments

DevicesWorld：异构环境中跨设备智能体的基准测试

Huatao Li, Xinwei Geng, Yuheng Wang, Yutong Li, Runde Yang, Hantao Chen, Shu Yao, Jingru Fan, Xuhui Ren, Yuanyuan Zhao, Fei Huang, Chen Qian

机构 * School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） ； Honor Device Co., Ltd（荣耀终端有限公司） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究针对智能体跨设备协同操作难评估的问题，引入DevicesWorld基准测试，整合多类设备环境及众多任务，通过固定评估集评估五个前沿智能体系统，发现成功率低，为可靠跨设备智能体研究提供了可执行、可重现及有诊断作用的评估。

Comments https://github.com/AgenticOrgLab/DevicesWorld

Set-shifting Behavioral Test for Harnessed Agents

用于受约束智能体的集合转移行为测试

Ziwei Ye

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究当可靠工具在会话中悄然改变时语言模型智能体的工具选择，借鉴认知心理学的集合转移构建基准和评估框架，计算集合转移准确率，测试发现不同失败模式及集合框架对路由动态有影响。

Form, Not Content? A Preregistered, Placebo-Controlled Evaluation of Learned Error-Conditioned Self-Repair Through Prompts and Weights in Frozen Small Code Models

形式而非内容？对冻结小代码模型中通过提示和权重进行的学习错误条件自修复的预注册、安慰剂对照评估

Mehmet Iscan

机构 * PythaLab, Yıldız Technical University, Istanbul, Turkey（PythaLab，Yıldız技术大学，伊斯坦布尔，土耳其） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究冻结小代码模型中错误条件自修复，引入PoPE方法，通过提示和权重通道对其评估，结果表明在提示通道内容消除形式安慰剂下解锁单元数有差异，权重通道各情况有不同表现，未确认内容归因优越性，PoPE是可重新测试的测量标准。

Comments 54 pages, 6 figures, 17 tables. Preregistered, placebo-controlled evaluation

AAAI-26 Dual Submissions: Novel Challenges

AAAI-26双重投稿：新挑战

Kiri L. Wagstaff, Joydeep Biswas, Erich Merrill, Bo An, Ida Camacho, David J. Crandall, Matthew E. Taylor

机构 * OSU Libraries（俄勒冈州立大学图书馆） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； AAAI Washington, DC（AAAI华盛顿特区） ； Indiana University（印第安纳大学） ； University of Alberta（阿尔伯塔大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 AAAI-26评审中发现双重投稿问题严重，通过标题+摘要相似性评估等方法处理，导致141篇主赛道投稿被拒稿。提醒注意双重投稿增长，其因生成式AI工具加剧，还给出更新政策、设检查工具等应对建议。

Comments 12 pages, 5 figures, 2 tables

DiffEEG: A Self-Supervised Denoising Diffusion Model for Learning EEG Generic Representations

DiffEEG：用于学习脑电通用表示的自监督去噪扩散模型

Abdulkader Helwan, Lina Abou-Abbas, Hussein El Amouri, Belkacem Chikhaoui, Khadidja Henni

机构 * Lebanese American University（黎巴嫩美国大学） ； Institute of Applied Artificial Intelligence, TÉLUQ University（应用人工智能研究所，泰鲁克大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：foundation model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究针对基于脑电的癫痫检测面临的注释稀缺和类别不平衡问题，提出DiffEEG自监督基础模型，通过去噪扩散预训练和强化学习微调学习通用神经表示，在癫痫检测中取得较好效果，证明该方法能以最少标记数据实现临床可部署监测。

Comments 19 pages, 6 figures

Enhancing LLMs through human feedback: a journey towards self-improvement

通过人类反馈增强语言模型：自我提升之旅

Tatiana Pelc, Gila Kamhi, Asaf Avrahamy, Adi Fledel-Alon

机构 * Intel Corporation（英特尔公司） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究在信息检索系统中，通过整合辅助反馈RAG系统及人工参与，利用人类反馈优化主RAG系统性能，经多数据集测试验证方法有效，强调了其变革潜力，为自适应信息检索技术研究树立了先例。

Comments AIC 2025: The 10th International Workshop on Artificial Intelligence and Cognition (held as part of ECAI 2025). October 25-26, 2025. Bologna, Italy

SolarChain-Eval: A Physics-Constrained Benchmark for Trustworthy Economic Agents in Decentralized Energy Markets

SolarChain-Eval：去中心化能源市场中可信经济主体的物理约束基准测试

Shilin Ou, Yifan Xu, Luyao Zhang

机构 * Duke Kunshan University（杜克昆山大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 针对去中心化能源市场中智能代理评估需兼顾任务性能与可信度的问题，提出物理约束基准测试SolarChain-Eval，将市场治理建模为马尔可夫决策过程，从多维度评估策略，纳入大语言模型规划器/审计器层，实验揭示效用与安全权衡及相关问题。

Large-Language-Models-as-a-Judge in Theory-Agnostic Adaptive Metric-Alignment for Prototypical Networks in Personality Recognition

大语言模型作为人格识别中原型网络的理论无关自适应度量对齐的评判器

Jing Jie Tan, Ban-Hoe Kwan, Danny Wee-Kiat Ng, Yan-Chai Hum, Shih-Yu Lo, Po-An Chen, Noriyuki Kawarazaki, Kosuke Takano, Anissa Mokraoui

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 该研究针对人格识别受理论依赖公式限制的问题，提出理论无关的JAM框架，通过注意力池化图原型网络和跨理论协调方法学习结构化表示并统一数据集，还用大语言模型作为评判器机制，提升了跨框架泛化能力和性能。

Journal ref IEEE Transactions on Affective Computing (2026)

Context Graphs for Proactive Enterprise Agents

用于主动企业智能体的上下文图

Avinash Kumar

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究旨在让企业智能体更主动，提出上下文图结构，定义相关检测引擎、评分器和呈现层，形式化组件并给出Python实现，经案例研究评估，该方法提升了Precision@5，降低误报率和平均呈现时间。

FourierQK: Spectral Preprocessing of Query-Key Projections Improves Transformer Attention

FourierQK：查询-键投影的频谱预处理改进Transformer注意力

Athanasios Zeris

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 研究在字符级语言建模中，通过FFT对查询-键投影进行频谱预处理改进Transformer注意力，在TinyShakespeare数据集上取得显著效果，不同频率设置有不同提升，增益源于频域混合，还明确了与其他方法的架构边界。

Comments 16 pages, 2 figures, 7 tables

MultAttnAttrib: Training-Free Multimodal Attribution in Long Document Question Answering

MultAttnAttrib：长文档问答中的无训练多模态归因

Dang Quang Thien Tran, Quang V. Dang, Vinamra Tyagi, Sai Soorya Rao Veeravalli, Trang Nguyen, Ryan A. Rossi, Franck Dernoncourt, Nedim Lipka, Koustava Goswami, Samyadeep Basu

专题命中 评测与基准 ：prompting(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出无训练归因方法MultAttnAttrib，利用模型预填充、选定注意力头和校准阈值定位证据，并构建多模态归因基准MultAttrEval，实验表明其优于多种方法，匹配GPT 5.4且延迟降低至1/7。

Comments 25 pages (8 main, 17 references + appendix), 15 figures

PAST-TIDE: Prototype-Anchored Statement Tuning with Topic-Invariant Normalization for Stance Detection

PAST-TIDE：用于立场检测的基于主题不变归一化的原型锚定语句微调

Md. Shakhoyat Rahman Shujon, MD Jahid Hasan Jim, Md. Milon Islam, Md Rezwanul Haque, Fakhri Karray

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Khulna University of Engineering & Technology（库尔纳工程技术大学计算机科学与工程系） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of Waterloo（滑铁卢大学电气与计算机工程系） ； Department of Machine Learning, Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学机器学习系） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 PAST-TIDE是用于立场检测的系统，通过语句微调，将立场重新定义为完形填空式掩码语言建模，并用原型对比学习及主题条件层归一化补充，在低资源设置中表现有竞争力。

Comments Published in The Fifteenth Language Resources and Evaluation Conference (LREC 2026)

Auto: The AGI Compiler

自动：通用人工智能编译器

Jaber Jaber, Osama Jaber

机构 * RightNow AI（即时人工智能） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究提出通用人工智能编译器Auto，通过记录智能体行为，提取确定性部分转化为程序或专家，生成带保障的认知二进制文件。在基准测试中表现良好，还量化了失败模式，强调校准和参考保真度对正确性的决定作用。

Comments 10 pages, 4 figures, 3 tables, 1 algorithm. Code: https://github.com/RightNow-AI/auto

Legible-by-Construction: Attention and End-to-End Transformers

通过构造实现可读：注意力机制与端到端变换器

Mark Oskin

机构 * Professor School of Computer Science and Engineering University of Washington（计算机科学与工程教授 美国华盛顿大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 研究将变换器前馈层可读化的思想应用于注意力机制，提出最小化机制及布尔变体，通过选择性压力使值通道成为可读探测器，在多注意力设计中提升了可读性，还训练了端到端可读语言模型。

Risk-Constrained Freshness-Aware Semantic Caching for Open-Web Retrieval-Augmented LLMs

面向开放网络检索增强语言模型的风险约束新鲜度感知语义缓存

Muhammad Mansoor, Tahir Ahmad, Yeo-Chan Yoon

机构 * Jeju National University（济州国立大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究针对开放网络证据时变新鲜度，提出三层语义缓存FreshCache，将缓存重用视为风险约束时间推理问题，给出评估方法并引入基准测试，实验表明其在节省搜索API及降低陈旧错误率方面效果良好。

Knowing When to Stop: Predicting Execution-Consistency Convergence in Text-to-SQL

知道何时停止：预测文本到SQL执行一致性收敛

Yaron Anavi, Mor Aisenberg, Nadav Nesher, Elena Khabibullina, Isabella Cattinelli

机构 * GIGASPACES 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 研究预测文本到SQL结果执行一致性收敛的停止时机，训练轻量级1-D模型观察一致性轨迹来决定是否继续运行，在多数据集上验证方法能自适应停止点，还展示了训练增强及噪声注入下的效果。

Comments 11 pages, 3 figures

When Aggregate Alignment Misleads: Auditing Policy Repair Without Per-State Expert Actions

当聚合对齐产生误导时：无需逐状态专家操作的审核策略修复

Peiying Zhu, Sidi Chang

机构 * Blossom AI（绽放人工智能公司） ； Blossom AI Labs（绽放人工智能实验室） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究在酒店定价模拟器中，智能策略编辑器仅接收区域级诊断反馈时的策略修复问题，用多重启大语言模型编辑器进行修复，其不仅提升收益还减小情节构成距离，结果表明应按诊断反馈是否成可靠闭环结果评估策略修复。

Evaluating Generative Agents with Actions Grounded in Socially Distributed Task Environments using Incognita

使用Incognita评估基于社会分布式任务环境中行动的生成智能体

Dan C. Hsu, Luke Lu

机构 * RedMind Research（RedMind研究） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language agent(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究结合现有基准和社会模拟环境要求的评估设置，定义社会分布式任务环境，介绍Incognita框架，以之评估三个生成智能体模型，发现其在奖励和行为上有进展但可靠性仍低。

PromptPET: Privacy-Utility Optimized Prompt Obfuscation

PromptPET：隐私-效用优化的提示混淆

Ke Yang, Olivia Figueira, Umar Iqbal, Athina Markopoulou

机构 * University of California, Irvine（加州大学 Irvine 分校） ； Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 旨在通过用户端机制保护用户隐私，该机制转换用户提示中的敏感信息，在保护隐私和保留效用间权衡。考虑评估比较四种混淆动作，提出基于大语言模型的PROMPTPET，优于现有方法。

Diagnosing Aerial-View Object Detectors with Foundational Image Generative Models

用基础图像生成模型诊断鸟瞰目标检测器

Stanislav Panev, Minhyek Jeon, Vaishnavi Khindkar, Ahish Deshpande, Celso M de Melo, Shuowen Hu, Shayok Chakraborty, Fernando De la Torre

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； DEVCOM Army Research Laboratory（陆军研究实验室（DEVCOM）） ； Florida State University（佛罗里达州立大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究用文本引导生成、属性控制编辑和自动属性验证构建可控合成测试平台，对预训练检测器进行细粒度评估，以预测实际性能差距并指导高效数据收集。

Self-Specializing Vision-Language Transmon Chip Calibration in a Physics-Grounded Environment

在物理基础环境中自专业化的视觉语言跨导芯片校准

Animesh Tripathy, Aswanth Krishnan

机构 * QpiAI India Pvt. Ltd（QpiAI印度私人有限公司） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language agent(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究视觉语言智能体能否在无权重更新下校准超导跨导芯片。通过设计物理模拟环境、视觉语言智能体及无梯度在线自适应方法，在预算压力下提升芯片保真度，诊断硬件故障。

Lost at the End: Primacy Bias in Multimodal Retrieval-Augmented Question Answering

迷失在末尾：多模态检索增强问答中的首因偏差

Jieyuan Liu, Jianyang Gu, Shijie Chen, Jefferson Chen, Zhen Wang

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究多模态知识型视觉问答中检索上下文的位置依赖，发现不同于纯文本的U形效应，出现首因偏差（开头优于末尾），并通过消融实验定位原因为指令调优阅读器的提示槽0。

Comments 15 pages, 9 figures

TestEvo-Bench: An Executable and Live Benchmark for Test and Code Co-Evolution

TestEvo-Bench：一个可执行且动态的测试与代码协同演化基准

Jiale Amber Wang, Kaiyuan Wang, Pengyu Nie

专题命中 评测与基准 ：foundation model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出TestEvo-Bench基准，包含测试生成和更新两类任务，基于真实提交历史并支持执行指标，评估自动化代理在代码变更后同步调整测试的能力。

Comments TestEvo-Bench leaderboard and data explorer are hosted at https://www.testevo-bench.com