语言大模型 / LLM

Cost-Efficient Estimation of General Abilities Across Benchmarks

跨基准的低成本能力估计

Michael Krumdick, Adam Wiemerslage, Seth Ebner, Charles Lovering, Chris Tanner

机构 * Kensho Technologies ； MIT（麻省理工学院） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出通过改进的多维项目反应理论模型与自适应项目选择方法，以低成本预测模型在未见任务上的性能，实现高效基准评估。

Coupled Graph--Policy Distillation for Personalized Medication Safety in Older Adults with Multimorbidity

面向多病老年患者个性化用药安全的耦合图-策略蒸馏方法

Zihan Wang, Anglin Liu, Rongyi Wang, Dantong Li, Yi Lu, Siqing Yuan, Hongxia Xu, Zhongtian Long, Jintai Chen

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出ATLAS框架与GeriMedBench基准，通过耦合图-策略蒸馏实现多病老年患者的个性化用药安全，在多基准测试中表现优于对比系统，获临床医生更高评分。

Beyond the Node: Clade-level Selection for Efficient MCTS in Automatic Heuristic Design

超越节点：用于自动启发式设计中高效MCTS的族级选择

Kezhao Lai, Yutao Lai, Hai-Lin Liu

机构 * School of Mathematics and Statistics, Guangdong University of Technology, China（数学与统计学学院，广东工业大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 Clade-AHD通过族级贝叶斯信念替代节点级估计，有效解决自动启发式设计中MCTS的过度探索问题，提升决策可靠性并降低计算成本。

Comments v2 substantially expands the experimental evaluation with large-scale zero-shot benchmarks, broader baselines, and additional ablation and sensitivity analyses. Code: https://github.com/Mriya0306/Clade-AHD

HFS: Holistic Query-Aware Frame Selection for Efficient Video Understanding

HFS: 为高效视频推理的全局查询感知帧选择

Yiqing Yang, Yun Li, Daiqing Qi, Lehan Yang, Tianlong Wang, Wenhao Zhang, Sheng Li, Kin-man Lam

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：SLM(abstract,abstract_cn)；language model(abstract)；small language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 HFS提出一种端到端可训练的帧选择框架，通过任务自适应方法提升视频推理效率。

Comments Accepted to the Main Track of ACM Multimedia 2026 (ACM MM '26)

CHIME: A Case for Efficient Long-Context Attention-FC Disaggregated Inference with DIMM-PIM

CHIME：基于DIMM-PIM的高效长上下文注意力-全连接分离式推理方案

Qingyuan Liu, Liyan Chen, Haocheng Wang, Yanning Yang, Dong Du, Zhigang Mao, Naifeng Jing, Yubin Xia, Haibo Chen

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 CHIME是首个集成DIMM-PIM的AFD系统，通过无气泡流水线等技术解决同步问题，实现最高5.15倍于HBM-PIM方案的LLM推理加速。

Learning Globally Reusable Skills for Coding Agents

为编码智能体学习全局可复用技能

Chen Yang, Jiashuo Tian, Ziqi Wang, Xinyin Liu, Meiru Ye, Junjie Chen

机构 * Tianjin University（天津大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对编码智能体技能进化的过拟合与泛化问题，提出GSE框架，通过技能关系图、聚类整合与回放验证优化，在多个编码任务与智能体上实现性能提升，效果显著。

SkillMOO: Multi-Objective Optimization of Agent Skills for Software Engineering

SkillMOO：软件工程中代理技能的多目标优化

Jingzhi Gong, Ruizhen Gu, Zhiwei Fei, Yazhuo Cao, Lukas Twist, Alina Geiger, Shuo Han, Dominik Sobania, Federica Sarro, Jie M. Zhang

机构 * King's College London（伦敦国王学院） ； Queen's University Belfast（贝尔法斯特女王大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Johannes Gutenberg University Mainz（美因茨约翰尼斯·古滕贝格大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； University of Duisburg-Essen（杜伊斯堡- Essen大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出SkillMOO框架，通过LLM提议的编辑和NSGA-II算法优化代理技能包，提升任务成功率并降低推理成本。

When Teachers Mislead: Spurious-Signal-Aware On-Policy Distillation

当教师误导时：感知虚假信号的在线策略蒸馏

Yinuo Jiang, Yongjie Ye, Zhou Tao, Xiang Zhuang, Qiang Zhang, Huajun Chen, Tiankai Li

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对在线策略蒸馏中存在的虚假信号问题，提出SA-OPD框架，通过输入接地性代理过滤误导性token级监督，实验表明其性能优于普通OPD及其他选择性方法。

Comments 21 pages, 10 figures

Formal Verification of Agentic Systems over Operational Data

基于操作数据的智能体系统的形式化验证

Alejandro J. Mercado, Alessio Lomuscio

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文针对操作数据上的智能体系统，提出形式化验证框架，定义STEADs模型，证明其FO-CTL验证问题的不可判定性，给出有限域下的充分条件，引入规范包装器并在案例工作流中验证。

Comments 21 pages, including appendix; 0 figures

FRAMES: Guarded and Dual-Objective Skill Evolution for Agents in Policy-Governed Enterprise Workflows

FRAMES：面向策略管控型企业工作流中智能体的受保护双目标技能演化

Xuhui Wang, Ruoqi Shu, Chen Dan, Tianhua Xu, Mengxi Luo, Yanming Mai, Bo Wan

机构 * BMO Financial Group（加拿大蒙特利尔银行金融集团） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对LLM智能体在受策略约束的企业工作流中改进难的问题，提出FRAMES闭环框架，可从现有资产冷启动技能并通过多机制演化，在保持可审计性的同时实现最优准确性-成本权衡，且结果可在tau-bench复现。

Search-GRT: Guided Retrieval Training of Search Agents to Optimize for Complex Question Answering

Search-GRT：面向复杂问答任务优化的搜索智能体引导检索训练

Aounon Kumar, Sudipta Paul, Vivek Kulkarni, Vijay Srinivasan, Srinivas Chappidi

机构 * AI Center-Mountain View, Samsung Electronics（三星电子山景城AI中心） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(summary_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对LLM搜索的奖励稀疏问题，提出GRT方法，通过真实信息限制检索过程，在多跳问答等任务上实现超40%性能提升并提高训练效率。

Comments Accepted at Interspeech 2026

Rethinking Inference-Time Scaling: Efficiency Limits and Linguistic Signals

重新思考推理时缩放：效率极限与语言信号

Junlin Wang, Shang Zhu, Jon Saad-Falcon, Ben Athiwaratkun, Qingyang Wu, Jue Wang, Shuaiwen Leon Song, Ce Zhang, Bhuwan Dhingra, James Zou

机构 * Duke University（杜克大学） ； Together AI ； University of Chicago（芝加哥大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究分析推理时缩放的效率极限，发现非推理模型存在无法突破的推理底线，多数投票优于复杂框架，还识别出正确性的语言信号，为高效推理智能体提供了新路径。

Comments update figures, writings

DeltaServe: Host-Agnostic Co-Serving of Inference and Fine-Tuning for LLMs

DeltaServe：面向大语言模型的主机无关式推理与微调协同服务

Jiaxuan Chen, Jianshu She, Ye Yuan, Rajat Ghosh, Karan Gupta, Qirong Ho, Xue Liu, Oana Balmau

机构 * McGill University（麦吉尔大学） ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Nutanix, Inc.（Nutanix公司） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 DeltaServe是一种主机无关式LLM推理与微调协同服务设计，可利用闲置GPU算力提升LoRA微调吞吐量，已集成至vLLM等框架，在保持100%推理SLO合规的前提下，微调吞吐量较现有方案显著提升。

Efficient LLMs with AMP: Attention Heads and MLP Pruning

采用AMP的高效大语言模型：注意力头与多层感知机剪枝

Leandro Giusti Mugnaini, Bruno Lopes Yamamoto, Lucas Lauton de Alcantara, Victor Zacarias, Edson Bollis, Lucas Pellicer, Anna Helena Reali Costa, Artur Jordao

机构 * Escola Politécnica（圣保罗理工大学） ； Instituto de Matemática e Estatística（数学与统计学研究所） ； Universidade de São Paulo（圣保罗大学） ； Instituto de Ciência e Tecnologia Itaú (ICTi)（Itaú科学与技术研究所） 纠错

专题命中 效率与部署 ：large language model(abstract,abstract_cn)；language model(abstract,abstract_cn)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出新型结构化剪枝方法AMP，通过剪枝LLMs的注意力头与MLP结构压缩模型，在常识推理任务上超越当前最优方法，提升推理速度，适用于LLaMA、Phi等模型，支持资源受限场景部署。

Comments Published in International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2025

RAGuard: A Layered Defense Framework for Retrieval-Augmented Generation Systems Against Data Poisoning

RAGuard：一种针对检索增强生成系统数据中毒的分层防御框架

Pushkal Kumar, Tucker Nielson, Tanish Kolhe, Shubham Zala, Vincent Li

专题命中 效率与部署 ：large language model(abstract,abstract_cn)；language model(abstract,abstract_cn)；分类 cs.LG

AI总结 该研究针对RAG系统的语料库中毒攻击，提出分层防御框架RAGuard，含对抗微调检索器与ZKIP两层，可将攻击成功率降至0，且保持检索性能，相关资源已开源。

Comments Accepted to NeurIPS ResponsibleFM 2025, AAAI FrontierIR 2026

FinCacheServe: Dependency-Consistent Answer Reuse for Cost-Efficient RAG Serving over Mutable Enterprise Documents

FinCacheServe：面向可变企业文档的高性价比RAG服务的依赖一致答案复用

Lingteng Zeng, Yifan Jin

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 FinCacheServe为可变企业文档的RAG服务设计依赖一致的答案复用机制，可跳过大量LLM调用，相比现有方法能降低能耗，提升服务成本效率。

Comments 16 pages, 11 figures, 12 tables; preprint

MMOE: Modernizing Diffusion Transformers with Efficient Expert Design

MMOE：通过高效专家设计使扩散变压器现代化

Yanhao Jia, Jiepeng Wang, Haibin Huang, Chi Zhang, Erik Cambria, Xuelong Li

机构 * College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院） ； Institute of Artificial Intelligence of China Telecom (TeleAI)（中国电信人工智能研究院） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；foundation model(abstract)

AI总结 研究AIGC基础模型中扩散变压器未平衡质量与成本问题，提出MMOE对其现代化改造，将多种专家设计应用于AIGC生成，实验表明MMOE能达更好质量成本平衡，使AIGC基础模型可循大语言模型平衡扩展路径。

Comments 13 pages, 5 figures

Failures Reveal What Metrics Miss: An Evidence-Driven Agent for Recursive Refinement of ECG Classifiers

失败揭示指标遗漏之处：用于心电图分类器递归优化的证据驱动智能体

Jinliang Deng, Yiming Niu, Yibo Pan, Zhiqi Shao, Qin Luo, Yongxin Tong

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Chongqing University（重庆大学） ； Fuwai Hospital（阜外医院） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究聚焦心电图分类器优化依赖人工的问题，提出RecursiveECG框架，利用LLM基于具体失败情况和心电图证据优化分类器，经特殊转换和审查分析制定修订，在多数据集上表现出色，验证了基于证据优化过程的有效性。

Athena-Brain Technical Report: An Efficient Robot Brain for General Intelligence and Embodied Interaction

雅典娜大脑技术报告：用于通用智能和具身交互的高效机器人大脑

Jialian Li, Junhong Liu, Yuchen Cao, Weiran Guo, Jiaming Song, Xutao Wang, Yi Zhao, Jiangpin Liu, Jie Chen

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；post-training(abstract)

AI总结 研究针对具身智能体对设备端紧凑模型需求，提出雅典娜大脑8B模型，经多阶段训练流程，使其兼具通用与具身交互能力，实验证明该模型在通用和具身评估中有效，能在保持性能同时生成更简洁回复。

Speculative Pipeline Decoding: Higher-Accuracy Drafting with Hidden Latency via Pipeline Parallelism

推测性流水线解码：通过流水线并行实现更高准确度和零气泡推测

Yijiong Yu, Huazheng Wang, Shuai Yuan, Ruilong Ren, Ji Pei

机构 * Oregon State University（俄勒冈州立大学） ； DeepSolution（深思解决方案） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出推测性流水线解码（SPD）框架，利用流水线并行将目标LLM划分为n个流水线阶段并行处理n个token，通过推测模块聚合中间特征预测下一token，实现有限难度、高接受率和零延迟气泡，显著提升理论加速比。

A Self-Calibrating Agentic AI Framework for Autonomous Edge Resource Allocation

一种用于自主边缘资源分配的自校准智能体人工智能框架

Fin Gentzen, Marla Grunewald, Iulisloi Zacarias, Mounir Bensalem, Admela Jukan

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对大语言模型驱动系统运行可靠性受挑战的问题，提出自校准智能体人工智能框架，设计自校准机制，应用于边缘计算网络零知识工作负载资源分析，提高预测准确率和速度，为自主人工智能部署奠定基础，且生成基本事实速度更快。

Comments This work has been submitted to the IEEE Transactions on Network and Service Management for possible publication. Copyright may be transferred without notice, after which this version may no longer be accessible

Language-Aware Distillation for Multilingual Instruction-Following Speech LLMs with ASR-Only Supervision

面向多语言指令遵循语音大语言模型的语言感知蒸馏：仅使用ASR监督

Shreyas Gopal, Donghang Wu, Ashutosh Anshul, Yeo Yue Heng, Yizhou Peng, Haoyang Li, Hexin Liu, Eng Siong Chng

机构 * College of Computing and Data Science（计算与数据科学学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； AI Singapore（AI新加坡） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Institute for Infocomm Research (I$^2$R)（信息通信研究所） ； A$^{*}$STAR（A*星） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出一种语言感知蒸馏方法，通过查询库和门控网络提升多语言指令遵循语音大语言模型的性能，实现在Audio-MLQA基准上比现有基线提升32%。

Comments Accepted at Interspeech 2026

Faster IndexTTS-2: Accelerating and Streaming Autoregressive Zero-Shot Text-to-Speech Synthesis on GPUs

更快的IndexTTS-2：在GPU上加速和流式自回归零样本文本到语音合成

Muyang Du, Shuang Yu, Junjie Lai

专题命中 效率与部署 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究旨在加速自回归文本到语音模型IndexTTS-2，利用NVIDIA TensorRT和TensorRT-LLM在GPU上实现生产部署，支持流式合成与批处理推理，实验表明在Seed-TTS基准测试中能显著加速且质量损失小，为加速类似模型提供参考。

Comments 4 pages, 2 figures, 3 tables

Enhancing Explainable Cardiac Diagnosis with Guide-Grounded Multimodal LLMs

用指南引导的多模态语言模型增强可解释的心脏诊断

Hai-Nam Duy Vuong, Duy-Anh Bui, Trong-Nghia Nguyen, Kim-Ngan Thi Nguyen, Trang Mai Xuan, Tien-Cuong Nguyen, Van-Dem Pham, Thien Van Luong

机构 * Business AI Lab, College of Technology, National Economics University（商业人工智能实验室，技术学院，越南国家经济大学） ； A2I Lab, Phenikaa School of Computing, Phenikaa University（A2I实验室，费尼卡计算机学院，费尼卡大学） ； VNPT AI, VNPT Group（VNPT人工智能，VNPT集团） ； FPT University（FPT大学） ； Department of Pediatrics, Hospital of University Medicine and Pharmacy, Vietnam National University Hanoi（越南河内国家大学医学与药学院儿科学系） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；prompting(abstract)

AI总结 研究针对深度学习模型在心脏诊断中可解释性有限等问题，提出指南引导的多模态框架，通过卷积神经网络、Grad-CAM及结构化解释指南生成诊断报告，实验证明该方法能提升报告质量，增强临床合理性。

Comments 12 pages, 3 figures, accepted at CITA 2026

Semi-Supervised Text-Attributed Graph Distillation

半监督文本属性图蒸馏

Yurui Lai, Samir Moustafa, Renchi Yang, Tsz Nam Chan

机构 * Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） ； CeMM Research Center for Molecular Medicine of the Austrian Academy of Sciences（奥地利科学院分子医学CeMM研究中心） ； Universität Vienna（维也纳大学） ； Shenzhen University（深圳大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对文本属性图表示学习的可扩展性瓶颈等问题，提出基于Wasserstein距离的半监督框架\algo{}，通过图-文本协作编码模块等方法，在基准数据集实验中实现了高效的TAG学习及性能-压缩权衡。

Comments Technical report for the paper "Semi-Supervised Text-Attributed Graph Distillation" accepted KDD2026

ShriNep@EEUCA 2026: RAKSHAK - Multi-Task DeBERTa with Rationale Distillation and Jigsaw-Augmented Training for Toxic Intent Classification

ShriNep@EEUCA 2026：RAKSHAK - 用于毒性意图分类的具有原理蒸馏和拼图增强训练的多任务DeBERTa

Binayak Karki, Aryan Kafle, Pingala Ghimire

机构 * Mechi Multiple Campus（梅奇多校区） ； Northern Kentucky University（北肯塔基大学） ； Himalaya College of Engineering（喜马拉雅工程学院） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对GameTox共享任务中《坦克世界》聊天话语毒性意图分类难题，提出多任务DeBERTa - v3 - base框架RAKSHAK，结合原理蒸馏等方法，通过跨域转移和LLM生成样本增强训练数据，相比另一系统表现更优，多任务架构和跨域转移贡献显著。

Comments 8 pages, 1 figure, EEUCA, ACL 2026

OpenEvoShield: Dual Non-Stationary Continual Defense for Open-World Multi-Agent System Attacks

OpenEvoShield：面向开放世界多智能体系统攻击的双重非平稳持续防御

Litian Zhang, Chaozhuo Li, Yuting Zhang, Zejian Chen, Bingyu Yan, Qiwei Ye

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对LLM-MAS中对手通过通信注入恶意指令的双重动态攻击，提出OpenEvoShield持续防御框架，含不对称速率控制器等组件，实验表明其在多基准和拓扑上优于基线，能检测多数未见攻击且误报率低。

Comments 29 pages, 5 figures, 14 tables

BitNet Text Embeddings

BitNet 文本嵌入

Zhen Li, Xin Huang, Liang Wang, Nan Yang, Ting Song, Yan Xia, Xun Wu, Shaohan Huang, Huishuai Zhang, Furu Wei, Dongyan Zhao

机构 * Peking University（北京大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出BITEMBED框架，通过将预训练LLM转换为BitNet风格编码器并联合训练，实现低比特文本嵌入，在MMTEB基准上性能接近全精度模型，同时降低存储和计算开销。

Model Gateway: Management Platform for Model-Driven Drug Discovery

模型网关：模型驱动药物发现的管理平台

Yan-Shiun Wu, Sai Mahit Vaddadi, Zachary A. Rollins, Nathan A. Morin

机构 * Eli Lilly and Company（埃利丽尔公司） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对药物发现对特殊机器学习基础设施的需求，现有平台无法满足。本文提出基于云的模型网关平台，可管理药物发现管道中的模型，提供多种服务，已在礼来公司生产，管理众多模型并服务多个下游应用。

Comments 20 pages, 4 figures, 3 tables

D-NOVA: In-Storage Retrieval Accelerator via Dual-Bound 3D NAND-Optimized Similarity Search with Vector Adaptation

D-NOVA：通过具有向量适配的双边界3D NAND优化相似性搜索实现存储内检索加速器

Chang Eun Song, Sumukh Pinge, Tianqi Zhang, Sung Eun Kim, Tajana S. Rosing, Mingu Kang

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

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究针对RAG密集向量检索性能瓶颈，提出软硬件协同设计的存储内检索加速器D-NOVA。通过深度嵌入搜索功能、采用新距离度量及引入适配器，实现高效检索，相比CPU和现有加速器有显著性能和能效提升，展现全存储向量搜索加速RAG的潜力。

Comments Accepted at the 59th IEEE/ACM International Symposium on Microarchitecture (MICRO 2026), Athens, Greece. Chang Eun Song and Sumukh Pinge are co-first authors and contributed equally