语言大模型 / LLM

Factored Gossip DiLoCo: Reducing Blocking Communication in DiLoCo

因式化Gossip DiLoCo：减少DiLoCo中的阻塞通信

Chamin Hewa Koneputugodage, Thalaiyasingam Ajanthan, Sameera Ramasinghe, Hadi Mohaghegh Dolatabadi, Shamane Siriwardhana, Gil Avraham, Violetta Shevchenko, Karol Pajak, James Snewin, Alexander Long

机构 * Pluralis Research 纠错

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

AI总结 提出因式化Gossip DiLoCo，通过非阻塞混合与阻塞混合分解同步，在低带宽环境下提升计算利用率并保持优化稳定性。

Comments Accepted at ICML 2026. 29 pages, 7 figures

OTTER: A Red-Teaming System for Toxicity-Evading Jailbreak Prompt Optimization

OTTER：一种用于规避毒性检测的越狱提示优化的红队系统

Jerry Wang, Hsin-Ling Hsu, Yi-Cheng Lai, Nai-Chia Chen, Fang Yu

机构 * National Chengchi University, Taipei, Taiwan（国立中正大学，台北，台湾） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 提出OTTER系统，通过替换少量令牌解耦表面毒性与对抗意图，在四个GPT模型上将平均攻击成功率从7.0%提升至84.0%，并首次量化分析毒性-绕过关系。

Video2Code: Generating Interactive Webpages from UI Videos via Action-Aware Revisit

Video2Code: 通过动作感知重访从UI视频生成交互式网页

Mingde Xu, Zhen Yang, Yan Wang, Yu Wang, Xijun Liu, Zijun Dou, Wenyi Hong, Xiaotao Gu, Bin Xu, Jie Tang

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhipu AI（智谱AI） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 提出Video2Code方法，通过动作感知重访UI视频中的关键区域，恢复可执行的状态转换，生成HTML/CSS/JavaScript代码，提升多步交互的代码功能正确性。

Comments 31 pages, 21 figures

StepGuard: Guarding Web Navigation via Single-Step Calibration

StepGuard: 通过单步校准保护网页导航

Zhihao Cui, Yuchen Zhang, Xiyang Sun, Yaxiong Wang, Li Zhu, Jinpeng Hu, Liu Liu, Mengjia Li, Yujiao Wu

机构 * School of Software Engineering, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学软件工程学院） ； School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology（合肥工业大学计算机与信息工程学院） ； Xiamen University（厦门大学） ； Zhejiang Lab（之江实验室） ； CSIRO（澳大利亚联邦科学与工业研究组织） 纠错

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

AI总结 针对网页导航中单步脆弱性问题，提出StepGuard框架，通过动态双策略优化（DDPO）解决奖励冲突，并利用置信度引导的自适应导航反射（CANR）校准单步误差，显著提升导航与答案准确率。

Zeta: Dual Whitening for Matrix Optimization via Coordinate-Adaptive Preconditioning

Zeta: 通过坐标自适应预处理实现矩阵优化的双重白化

Kaiwen Chen, Shuhai Zhang, Zimo Liu, Linxiao Li, Ying Sun, Yuchen Li, Yifan Zhang, Bo Han, Mingkui Tan, Qiuwu Chen

机构 * South China University of Technology（华南理工大学） ； AIGCode ； Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） 纠错

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

AI总结 针对矩阵优化中坐标尺度异质性问题，提出双重白化优化器Zeta，通过先坐标白化后谱白化的严格顺序降低正交化误差，在语言建模和视觉任务上提升收敛速度与泛化性能。

Does Traversal Order Matter? A Systematic Study of Tree Traversal Methods in Transformer Grammars

遍历顺序重要吗？Transformer语法中树遍历方法的系统研究

Zongru Liu, Pengyu Ji, Pengcheng Wang, Kewei Tu

机构 * School of Information Science and Technology, ShanghaiTech University（上海科技大学信息科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 本文系统研究了Transformer语法中不同树遍历方法（深度优先、广度优先及新提出的产生式规则遍历）对语言建模、句法泛化和摘要生成的影响，揭示了嵌套组合与全局前瞻之间的权衡。

Architectural Wisdom: A Framework for Governing Optimization in AI Systems

架构智慧：AI系统中优化治理的框架

Edward Y. Chang

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出一种可修正的目标治理层，通过时间跨度、关系边界和不可逆性三个结构承诺，解决AI系统优化目标不当导致的失败问题。

Comments 17 pages, 2 tables, 2 figures

Boltzmann Attention: Learnable Ising Couplings for Cooperative Attention

玻尔兹曼注意力：用于协同注意力的可学习伊辛耦合

Gilhan Kim, Daniel K. Park

机构 * Yonsei University（延世大学） 纠错

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

AI总结 提出玻尔兹曼注意力，通过可学习的伊辛耦合增强注意力机制中的位置间交互，在字符级语言建模和括号匹配任务中优于标准softmax注意力，并展示了量子退火训练的有效性。

Comments 19 pages, 5 figures

Designing AI-Supported Focus Groups: A Role x Modality Playbook

设计AI支持的焦点小组：角色×模态剧本

Zhiqing Wang, Steven Dow

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

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

AI总结 针对焦点小组资源密集且对引导高度敏感的问题，提出按AI角色（工具、联合主持、主持）和模态（文本、语音、具身）组织的剧本，并分析交互权衡与开放问题。

Attention by Synchronization in Coupled Oscillator Networks

耦合振荡器网络中的同步注意力机制

Fabio Pasqualetti, Taosha Guo

机构 * University of California, Irvine（加州大学尔湾分校） 纠错

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

AI总结 提出基于Kuramoto同步动力学的固定查询振荡器注意力机制，无需指数运算和全局归约，在物理基板上实现注意力计算，并在关键词识别和主谓一致任务上优于softmax。

Designed by Journalists, but Is It for Readers? Rethinking AI Disclosures and Transparency in News

由记者设计，但为读者而设？重新思考AI披露与新闻透明度

Pooja Prajod

机构 * Centrum Wiskunde & Informatica（数学与信息学中心） 纠错

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

AI总结 研究发现，详细披露会引发透明度困境降低信任，而简短披露造成信息缺口；读者偏好用户代理型设计（如按需详情、AI比例可视化），呼吁HCI社区重新设计披露机制。

Comments Accepted to CHIWORK Workshop (Interrogating GenAI Augmentation for CHIworkers: Strategies for Professional Autonomy and Accountability)

PEN-STACK: A non-fabricating tool layer for language-model agents in genome writing

PEN-STACK：用于基因组写作的语言模型智能体的非制造工具层

Anees Ahmed Mahaboob Ali, Radhakrishnan Delhibabu, Everette Jacob Remington Nelson

专题命中 其他LLM ：prompting(abstract)

AI总结 本研究提出PEN-STACK工具层，为基因组写作的语言模型智能体提供可靠来源的工具，可消除数量伪造，经测试能提升生物安全，为智能体基因组工程系统提供了开源基底。

The Coastline as a Structural Constraint: Harnessing Scene Geometry for Autonomous Surface Vessel Localization

海岸线作为结构约束：利用场景几何实现自主水面船定位

Derek R. Benham, Joshua G. Mangelson

机构 * Brigham Young University（杨百翰大学） 纠错

专题命中 其他LLM ：foundation model(abstract)

AI总结 本研究提出两种利用海岸几何的自主水面船定位框架，经多数据集验证，LiDAR管线提升轨迹精度，单目架构控制长期漂移，且零样本基础模型可可靠提取海岸线观测，为无GPS海上定位提供新方案。

Comments 22 pages, 13 figures, 7 tables

DPC-Net: Dual-Prior Collaborative Network for All-in-One Image Restoration

DPC-Net：用于一体化图像修复的双先验协同网络

Zhaokun He, Kangbiao Shi, Axi Niu, Jian Jin, Peng Wu, Wei Dong, Qingsen Yan

专题命中 其他LLM ：language model(abstract)

AI总结 针对一体化图像修复现有方法的结构扭曲与语义不一致问题，提出双先验协同网络DPC-Net，联合利用退化-语义耦合与低层视觉先验，在多基准上实现优于现有最优方法的修复性能。

MultiVerse: A Creator-Centered Approach to Steering Context-Adaptive Lyrics

MultiVerse：一种以创作者为中心的引导上下文自适应歌词的方法

Alexander Wang, Chris Donahue, David Lindlbauer

专题命中 其他LLM ：prompting(abstract)

AI总结 针对现有媒体适配系统忽视创作者意图的问题，提出以创作者为中心的MultiVerse系统，通过规则验证实现自适应歌词创作，经10位词曲作者研究验证了其有效性与创作价值。

UBio-MolFM: Enabling Biomolecular Dynamics at DFT Accuracy and $10^5$ Atoms with One Untuned Potential

UBio-MolFM：使用一个未调谐的势实现DFT精度下10^5个原子的生物分子动力学模拟

Lin Huang, Frank Peng, JiaJun Cheng, Zion Wang, Hao Yin, Hao Li, Ji Zhang, Jack Jia, Junping Zhao, Arthur Jiang, Jia Zhang

专题命中 其他LLM ：foundation model(abstract)

AI总结 UBio-MolFM是经1.6亿量子化学标签训练的基础模型，可在单GPU上以近线性成本实现DFT精度的10^5原子生物分子动力学模拟，突破了第一性原理模拟的原子数限制，能重现关键生物过程的结构与能量特征。

A Denotational Semantics for Synchronized Regular Expressions (extended version)

同步正则表达式的指称语义（扩展版）

Lukas Grätz

专题命中 其他LLM ：language model(abstract)

AI总结 本文针对纯同步正则表达式和全同步正则表达式提出指称语义，证明带反向引用的正则表达式可转换为全同步正则表达式，且匹配问题为NP完全，还分析了这类语言的封闭性及与其他模型的关系。

Comments Extended submitted manuscript to be presented and published at ICTAC 2026, November 9-15, Bariloche, see https://ictac2026.github.io/

Disclosed Human-Capital Disruption and Firm-Specific Risk

已披露的人力资本中断与公司特定风险

Ang Zhang

专题命中 其他LLM ：language model(abstract)

AI总结 该研究构建财报电话会议中已披露人力资本中断的衡量指标，发现其与公司特定风险显著相关，可预测特质波动率、下行偏差等变化及高管离职，揭示了劳动力短缺外的组织投入干扰信息。

Comments 50 pages

MatchingPolicy: Correspondence-Aware Policy Enables Cross-Object In-Context Learning

MatchingPolicy：具备对应感知能力的策略实现跨物体的上下文学习

Qijin She, Hanyang Yu, Zeming Li, Ping Tan

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

专题命中 其他LLM ：foundation model(abstract)

AI总结 该研究提出MatchingPolicy框架，通过解耦演示-场景匹配与策略学习，结合视觉基础模型和两阶段匹配算法，在RLBench及真实操作任务上实现了跨物体的少样本泛化性能提升。

Topological collapse of higher-order interactions bottlenecks collective intelligence in AI agent societies

智能体社群中高阶相互作用的拓扑崩溃是集体智能的瓶颈

Shuo Lu, Weicheng Meng, Aijing Yu, Kun Shao, Jian Luan, Ran He, Jian Liang

专题命中 其他LLM ：language model(abstract)

AI总结 该研究发现AI智能体社群中高阶交互的拓扑崩溃会成为集体智能瓶颈，提出HIS和Φ指标，证实该瓶颈与模型无关，为人工社会设计提供了新方向。

ICL-SEC: Iterative Cross-Layer Semantic Error Correction

ICL-SEC：迭代跨层语义错误校正

Yirun Wang, Soung Chang Liew, Yuyang Du

专题命中 其他LLM ：language model(abstract)

AI总结 本文提出ICL-SEC框架，通过闭合物理层信道解码器与应用层语义解码器的循环，结合迭代解码与语义校正，其确认先验更新规则可大幅降低误码率，性能优于传统及非迭代方案。

Foundation Neural Effective Hamiltonian for Strongly Correlated Quantum Materials

强关联量子材料的基础神经网络有效哈密顿量

Lixing Zhang, Hongjie Jiang, Di Luo

专题命中 其他LLM ：foundation model(abstract)

AI总结 针对强关联量子材料模拟中FNQS的精度与采样成本问题，提出FNEH，可准确恢复相边界、降低计算成本，在莫尔材料中验证了其有效性。

QuISE: Defense against Typographic Attacks on VLMs via Query-Irrelevant Semantic Editing

QuISE：通过查询无关语义编辑防御视觉语言模型的排版攻击

Shubin Lu, Jiaqi Yin, Yihao Huang

专题命中 其他LLM ：language model(abstract)

AI总结 该研究针对VLMs的排版攻击问题，提出模型无关无训练的黑盒防御方法QuISE，通过文本定位、语义替换及答案一致性判断提升防御性能，在多基准和模型上取得良好效果。

Comments 10 pages, 7 figures; includes supplementary material

RoboSeg: Online Part-Level Semantic Reconstruction for Robotic Manipulation via a Single Eye-in-Hand Camera

RoboSeg：基于单眼在手相机的机器人操作的在线部件级语义重建

Zhaochen Lan, Mengxiang Lin

机构 * School of Mechanical Engineering and Automation, Beihang University（北京航空航天大学机械工程及自动化学院） 纠错

专题命中 其他LLM ：language model(abstract)

AI总结 RoboSeg是无需CAD模型的部件级语义重建系统，结合VLM、TSDF融合与SAM3，实现机器人操作的部件语义索引，在24次物理试验中21次完成综合任务。

Fusing UI Structure & Semantics for Feature-Oriented App Screen Retrieval & Clustering

融合UI结构与语义的面向特征的应用屏幕检索与聚类

Arun Krishna Vajjala, Yanfu Yan, Ajay Krishna Vajjala, Shrunal Pothagoni, Denys Poshyvanyk, Kevin Moran

专题命中 其他LLM ：language model(abstract)

AI总结 该研究针对UI编程中代码与图形表示的抽象鸿沟，提出多模态神经符号嵌入技术FRAME，在三项基准测试中提升了屏幕检索与聚类的性能，可增强自动化UI设计与测试工具。

Comments 12 pages, 8 figures, 6 tables. Accepted at the 42nd IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME 2026), Benevento, Italy

Can AI Write Compliant Code, and to What Extent? Evaluating SOC 2 Compliance of Claude Fable 5, Claude Opus 4.8, and Claude Opus 5 Across Four Use Cases

AI能否编写合规代码？以及在多大程度上能？评估Claude Fable 5、Claude Opus 4.8和Claude Opus 5在四个用例中的SOC 2合规性

Iccha Sethi, Herman Errico

专题命中 其他LLM ：language model(abstract)

AI总结 该研究评估Claude Fable 5、Claude Opus 4.8和Claude Opus 5在四个用例中的SOC 2合规性，发现添加一句SOC 2语句可大幅提升合规率，模式匹配评分器不可靠需替换为语义检查。

Semantic-Aided Iterative Decoding for Uplink Non-Orthogonal Transmission

用于上行非正交传输的语义辅助迭代解码

Wenjing Wei, Chentao Yue, Branka Vucetic, Yonghui Li

专题命中 其他LLM ：language model(abstract)

AI总结 本文提出语义辅助迭代解码（Sem-IR）方案，结合ByT5语言模型与物理层迭代，在8dB时较无语义反馈的NOMA将块错误率降低一个数量级，性能优于TDMA。

Comments 6 pages, 7 figures, 1 table

MuST-VAD: Mutual Structured Learning for Video Anomaly Detection

MuST-VAD：用于视频异常检测的互结构化学习

Satoshi Hashimoto, Hitoshi Nishimura, Mori Kurokawa

专题命中 其他LLM ：language model(abstract)

AI总结 MuST-VAD是用于弱监督视频异常检测的互结构化学习框架，通过检测器与LVLM的双向知识交换，在UCF-Crime数据集上显著提升了检测精度，AP优于现有最优方法。

Language-Guided Hypotheses Generation for Sparse SMEFT Analyses

用于稀疏SMEFT分析的语言引导假设生成

Ahmed Hammad, Veronica Sanz

专题命中 其他LLM ：language model(abstract)

AI总结 研究解决稀疏SMEFT分析中算符假设选择难题，提出开源llm4smeft框架，结合微调语言模型与检索增强生成，可本地运行且能生成候选算符及费希尔信息。

Comments 34 pages, 2 figures and 6 tables

Making AI Visible, Not Vanished: How AI Policies Reshape Developer Experience on GitHub

让AI可见而非消失：AI政策如何重塑GitHub上的开发者体验

Yunqi Chen, Thomas Zimmermann, Bianca Trinkenreich

专题命中 其他LLM ：prompting(abstract)

AI总结 本研究通过分析29624个GitHub代码库，提出TRACE框架，发现AI治理主要规范而非禁止AI辅助开发，强调透明度与责任性的政策效果更优。