语言大模型 / LLM

Sample Complexities of Estimating Gumbel--Max Watermark Proportions with and without Reduction to Pivotal Statistics

估计Gumbel-Max水印比例（含和不含降为枢轴统计量）的样本复杂度

Shuwen Chai, Qiaosen Wang

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 研究在Gumbel-max水印机制下，估计文档中水印文本比例的问题，比较了完整观测和降为枢轴统计量两种情形，提出了相应估计器并建立了匹配的样本复杂度下界。

Towards an automated AI-based framework for floor plan compliance checks for residential buildings

面向住宅建筑平面图合规检查的自动化AI框架

Subash Gautam, Debaditya Acharya, Alexandra Kleeman, Sarah Foster

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 提出一种基于大语言模型和规则引擎的自动化框架，用于多单元住宅平面图的合规检查，解决手动检查效率低、可扩展性差的问题。

Scenario Generation for Testing of Autonomous Driving Systems Using Real-World Failure Records

利用真实世界故障记录生成自动驾驶系统测试场景

Anjali Parashar, Chuchu Fan

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 提出一种基于LLM的场景生成流程，利用历史故障记录中的分类和上下文信息，生成多样化测试场景，在Metadrive模拟器上验证了方法的准确性和多样性。

Comments 9 pages, Appendix included. Paper accepted and presented at NeuS 2026

At the Edge of Understanding: Sparse Autoencoders Trace The Limits of Transformer Generalization

在理解的边缘：稀疏自编码器追踪Transformer泛化的极限

Praneet Suresh, Jack Stanley, Sonia Joseph, Luca Scimeca, Danilo Bzdok

机构 * Mila - Quebec AI Institute（魁北克AI研究所） ； Meta AI ； Sapient manifold-informed selection of samples for improved Intelligence 纠错

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

AI总结 通过稀疏自编码器分析内部概念，发现OOD输入（如拼写错误和越狱提示）会激活更多错误概念，并据此提出一种基于机制的微调策略来增强LLM鲁棒性。

AVOC: Enhancing Hour-Level Audio-Video Understanding in Omni-Modal LLMs via Retrieval-Inspired Token Compression

AVOC：通过检索启发的令牌压缩增强全模态大语言模型中的小时级音视频理解

Yijing Chen, Wenhui Tan, Xiaoyi Yu, Yuyue Wang, Xin Cheng, Kaisi Guan, Hao Jiang, Xiangyang Li, Guojie Zhu, Ruihua Song

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学高瓴人工智能学院） ； Huawei Inc.（华为技术有限公司） 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.CL

AI总结 提出AVOC框架，通过检索启发的令牌压缩模块，将多模态令牌压缩视为top-K检索问题，结合相关性、重要性和多样性三个标准，实现长时音视频理解，在小时级基准上取得最优性能。

From RAN Control to Agentic Intelligence: Architecture and Vision for Energy Efficient AI-RAN

从RAN控制到智能体智能：节能AI-RAN的架构与愿景

Sabrine Aroua, Alexis I. Aravanis, Ilias Chatzistefanidis, Hamza Abbar, Anh-Khoa Dang, Anastasios Giovanidis, Salah-Eddine El Ayoubi, Stephane Senecal, Martha Vlachou Konchylaki, Navid Nikaein

机构 * Ericsson Research（爱立信研究） ； Laboratory of Signals and Systems (L2S)（信号与系统实验室） ； Universite Paris-Saclay（巴黎-萨克雷大学） ； CentraleSupelec（中央超导大学） ； CNRS（国家科学研究中心） ； BubbleRAN ； Orange Innovation（Orange创新） 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 提出一种智能体AI原生RAN架构，结合语义意图抽象和大语言模型驱动协调，实现异构工作负载的自适应编排和节能多目标优化，以降低6G网络能耗。

Comments preprint under review at IEEE Network Magazine

Dual-Agent Framework for Cross-Model Verified Translation of Natural-Language Protocols into Robotic Laboratory Platform

用于将自然语言协议翻译为机器人实验室平台的双智能体跨模型验证框架

Hyeonna Choi, Jung Yup Kim, Hyuneui Lim, Seunggyu Jeon

机构 * Department of Bionic Machinery, Research Institute of AI Robot, Korea Institute of Machinery & Materials（生物机械系、人工智能机器人研究所、韩国机械材料研究院） 纠错

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

AI总结 提出双智能体框架，通过解析器形式化协议、规则映射引擎生成控制命令、异构LLM验证器纠错，实现自然语言微孔板协议到机器人平台可执行命令的转换，并验证了端到端自主执行。

A Layered Security Framework Against Prompt Injection in RAG-Based Chatbots

基于RAG的聊天机器人中针对提示注入的分层安全框架

Gulshan Saleem, Nisar Ahmed, Muhammad Imran Zaman, Ali Hassan

机构 * ICCK Transactions on Information Security and Cryptography（信息安全与密码学国际会议交易） 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 提出三层防御框架，通过输入过滤、上下文指令层级和输出审计，将提示注入攻击成功率从71.4%降至11.3%，误报率4.8%，延迟开销61.2毫秒。

Comments Submitted in ICCK Transactions on Information Security and Cryptography

MCompassRAG: Topic Metadata as a Semantic Compass for Paragraph-Level Retrieval

MCompassRAG：主题元数据作为段落级检索的语义指南针

Amirhossein Abaskohi, Raymond Li, Gaetano Cimino, Peter West, Giuseppe Carenini, Issam H. Laradji

机构 * University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； University of Salerno（萨莱诺大学） ； ServiceNow Research（ServiceNow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MCompassRAG框架，通过主题元数据增强段落表示，利用LLM蒸馏训练轻量检索器，实现主题感知检索，在六个基准上平均信息效率提升8.24%，延迟降低5倍以上。

ConSA: Controllable Sparsity in Hybrid Attention via Learnable Allocation

ConSA: 通过可学习分配实现混合注意力中的可控稀疏性

Yao Chen, Yinqi Yang, Junyuan Shang, Xiangzhao Hao, Simeng Zhang, Yilong Chen, Tingwen Liu, Shuohuan Wang, Dianhai Yu

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） ； Baidu Inc.（百度公司） 纠错

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

AI总结 提出ConSA框架，通过L0正则化和增广拉格朗日约束学习全注意与滑动窗口注意的最优分配，实现用户指定的稀疏目标，在0.6B和1.7B规模LLM上优于规则基线，并发现底层SWA与中层FA的集中分配模式。

Brick-DICL: Dynamic In-Context Learning for Automated Brick Schema Classification

Brick-DICL：用于自动化Brick模式分类的动态上下文学习

Yiyue Qian, Shinan Zhang, Huan Song, Negin Sokhandan, Hannah Marlowe, Diego Socolinsky

机构 * Amazon AWS Generative AI Innovation Center（亚马逊AWS生成式AI创新中心） 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 提出Brick-DICL两阶段动态上下文学习框架，通过元数据检索和类别检索增强大语言模型领域知识，结合多模型过滤机制，实现楼宇管理系统点位的自动化Brick分类，显著提升准确率并减少人工验证。

Remember, Don't Re-read: Stateful ReAct Agents for Token-Efficient Autonomous Experimentation

记住，不要重读：用于令牌高效自主实验的有状态ReAct智能体

Faramarz Jabbarvaziri

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 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.LG

AI总结 提出基于LangGraph的有状态ReAct智能体，通过持久化状态和固定大小对话窗口，将自主实验的令牌成本从O(n²)降至O(1)，在超参数调优和代码优化任务中分别减少90%和52%的令牌消耗。

Minim: Privacy-Aware Minimal View for Agents via Trusted Local Sanitization

Minim: 通过可信本地净化实现代理的隐私感知最小化视图

Hexuan Yu, Chaoyu Zhang, Heng Jin, Shanghao Shi, Ning Zhang, Y. Thomas Hou, Wenjing Lou

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 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代理传输完整UI状态导致隐私泄露的问题，提出MINIM框架，在客户端基于上下文完整性学习双重分数（敏感性和必要性），通过三元披露策略实现隐私感知的最小化视图，在减少敏感泄露的同时保留任务关键信息。

Comments Accepted at ICML 2026 (43rd International Conference on Machine Learning, Seoul, South Korea). Code available at https://github.com/yyyyhx/MINIM

TwinBI: An Agentic Digital Twin for Efficient Augmented Interactions with Business Intelligence Dashboards

TwinBI：一种用于与商业智能仪表盘高效增强交互的智能数字孪生

Jisoo Jang Wen-Syan Li

机构 * Graduate School of Data Science, Seoul National University（首尔大学数据科学研究生院） 纠错

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

AI总结 提出TwinBI框架，通过LLM代理与可执行仪表盘状态耦合，统一对话、操作、语义和溯源，提升多步分析中状态一致性，将精确匹配准确率从43.3%提升至63.3%，超时率从40%降至10%。

Pythagoras-Prover: Advancing Efficient Formal Proving via Augmented Lean Formalisation

Pythagoras-Prover: 通过增强型Lean形式化推进高效形式化证明

Joshua Ong Jun Leang, Zheng Zhao, Mihaela Cătălina Stoian, Qiyuan Xu, Haonan Li, Wenda Li, Shay B. Cohen, Eleonora Giunchiglia

机构 * Imperial College London（伦敦帝国学院） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

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

AI总结 提出Pythagoras-Prover系列，包括自回归和扩散模型，通过课程SFT、动态过滤和增强型Lean形式化（ALF）扩展验证数据，在MiniF2F-Test上以更少参数超越DeepSeek-Prover-V2。

Comments Pythagoras-Prover: Technical Report

Arbor: Tree Search as a Cognition Layer for Autonomous Agents

Arbor：作为自主智能体认知层的树搜索

Neha Prakriya, Chaojun Hou, Zheng Gong, Huasha Zhao, Xi Zhao, Mou Li, Zhenyu Gu, Emad Barsoum

机构 * AMD 纠错

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

AI总结 提出Arbor多智能体框架，通过结构化树搜索作为认知层，在大型有状态动作空间中实现自主优化，在LLM推理优化中实现高达193%的吞吐量-延迟帕累托改进。

INFRAMIND: Infrastructure-Aware Multi-Agent Orchestration

INFRAMIND: 基础设施感知的多智能体编排

Ahasan Kabir, Jiaqi Xue, Mengxin Zheng, Qian Lou

机构 * University of Central Florida（中佛罗里达大学） 纠错

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

AI总结 提出INFRAMIND框架，通过强化学习将基础设施状态（队列深度、KV缓存压力等）融入多智能体LLM编排的规划、路由和调度决策，在共享GPU集群上实现质量与延迟的平衡，相比基线提升最高7.6%准确率并降低7倍延迟。

Comments Preprint

Trace2Policy: From Expert Behavior Traces to Self-Evolving Decision Agents

Trace2Policy：从专家行为轨迹到自我进化的决策代理

Junli Zha, Jinbo Wang, Chao Zhou, Xiang Song

机构 * SF Express（顺丰速运） 纠错

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

AI总结 提出Trace2Policy框架，通过错误驱动的迭代技能精炼（EISR）从专家行为中提取可读规则，在合规敏感任务中规则质量是关键性能杠杆，经8轮迭代后编译为确定性Python代码达到79.6%准确率，并在实际部署中优于纯LLM基线。

Multilingual Fact-Checking at Scale: Fine-Tuned Compact Models vs LLMs

大规模多语言事实核查：微调紧凑模型 vs 大语言模型

Pratuat Amatya, Vinay Setty

机构 * Factiverse 纠错

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

AI总结 提出一个多语言事实核查系统，通过微调XLM-RoBERTa、mmBERT和SetFit模型，在114种语言的声明检测和28种语言的真实性预测中，与GPT-5.2等LLM相比，展示了紧凑模型的高效和稳定性能。

Trajectory-Refined Distillation

轨迹精炼蒸馏

Li Jiang, Haoran Xu, Yichuan Ding, Amy Zhang

机构 * McGill University（麦吉尔大学） ； Mila Quebec AI Institute（米拉魁北克人工智能研究所） ； UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 提出轨迹精炼蒸馏（TRD），通过教师指导修正学生轨迹中的前缀错误，解决在线策略蒸馏中的前缀失败问题，提升大语言模型的单次准确率和推理覆盖。

Comments under review

OmniMem: Perturbation-aware Memory Compression for Streaming Audio-Visual LLMs

OmniMem: 面向流式音视频大语言模型的扰动感知记忆压缩

Guangzhi Sun, Yixuan Li, Yudong Yang, Chao Zhang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； ByteDance（字节跳动） ； Department of Engineering, University of Cambridge（剑桥大学工程系） 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 提出OmniMem，一种针对音视频LLM的流式记忆压缩框架，通过模态感知分配和扰动感知选择压缩KV缓存，在保持长视频理解的同时减少内存，在多个基准上提升2-4%准确率。

Comments Code: https://github.com/bytedance/SALMONN/tree/omni_mem

Watch, Remember, Reason: Human-View Video Understanding with MLLMs

Watch, Remember, Reason: 基于多模态大语言模型的人类视角视频理解

Jiahao Meng, Yue Tan, Qi Xu, Kuan Gao, Weisong Liu, Yanwei Li, Jason Li, Lingdong Kong, Haochen Wang, Qianyu Zhou, Jiangning Zhang, Guangliang Cheng, Yunhai Tong, Lu Qi, Minghsuan Yang

机构 * School of Intelligence Science and Technology, Peking University（北京理工大学智能科学与技术学院） ； Wuhan University（武汉大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； CASIA（中国科学院自动化研究所） ； University of Tokyo（东京大学） ； University of Liverpool（利物浦大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； UC Merced（加州大学默塞德分校） 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.AI

AI总结 提出人类视角下视频理解的三个功能能力（观看、记忆、推理），构建统一框架分析视频MLLM的感知、记忆、推理和预测，并总结挑战、方法、应用及未来方向。

The Three-Ring Architecture: Governing Agents in the Era of On-Platform Organisations

三环架构：平台型组织时代中的智能体治理

Sergio Alvarez-Telena, Marta Diez-Fernandez

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

AI总结 针对企业AI部署中缺乏治理基础设施导致失败率高达95%的问题，提出三环架构：环1为现有生产架构，环2为基于策略的智能体联邦层，环3为LLM前沿智能层，其中环2作为智能体企业的操作系统，实现资源抽象、进程协调、权限执行和智能积累，并区分环2与环3的风险轮廓。

Comments 28 pages

Queen-Bee Agents: A BeeSpec-Centered Architecture for Governed Enterprise MCP Orchestration

蜂后智能体：一种以BeeSpec为中心的受治理企业MCP编排架构

Dutao Zhang, Liaotian

机构 * Polytechnic University（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.AI

AI总结 提出Queen-Bee多智能体架构，通过Queen控制平面检索能力、规划任务并编译BeeSpec，由Bee智能体在受限工具访问下执行，实现策略执行、租户隔离和边界内执行，在59个企业任务中达到0.964成功率且零治理失败。

Comments Technical report. Prototype-level systems evidence; 59 enterprise-style tasks

ReWEIGH the Evidence: Calibrating Token-Level Ordinal Visual Evidence to Mitigate Hallucinations in Large Vision-Language Models

重新权衡证据：校准令牌级有序视觉证据以减轻大型视觉语言模型的幻觉

Jihae Jeong, Junha Choi, Hwanjo Yu

机构 * Pohang University of Science and Technology (POSTECH)（浦项科技大学（POSTECH）） 纠错

专题命中 效率与部署 ：language model(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 ReWEIGH是一种无需训练的解码干预方法，通过聚合视觉位置的令牌排名并施加有界惩罚，在多个7B至32B规模的LVLM上减少了最多21.3%的幻觉对象提及，且延迟增加极少。

Backdoor Learning in Language Models and Vision-Language Models

语言模型与视觉-语言模型中的后门学习

Weimin Lyu

机构 * Stony Brook University（石溪大学） ； The Graduate School（研究生院） 纠错

专题命中 效率与部署 ：language model(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本论文针对NLP与VLMs面临的后门攻击安全威胁，研究了后门攻击的分析、检测与设计，并开发了适用于临床医学影像的多模态表示方法，助力可信AI与高效多模态学习。

Comments Ph.D. dissertation

Matryoshka Language Model Suites

套娃语言模型套件

Nathan Godey, Yoav Artzi

机构 * Cornell University（康奈尔大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：language model(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 该研究提出Matryoshka训练框架，将尺寸递增的子模型堆叠为端到端嵌套架构，训练含5亿、15亿、30亿参数子模型的套件，其性能与基线相当，训练计算量减少36%，推测解码吞吐量提升14-26%。

Depth-adaptive Inference of Looped Language Models via Continuous Depth Batching

基于连续深度批处理的循环语言模型深度自适应推理

Kristian Schwethelm, Daniel Rueckert, Georgios Kaissis

机构 * Technical University of Munich (TUM)（慕尼黑工业大学（TUM）） ； Imperial College London（帝国理工学院） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） ； University of Potsdam（波茨坦大学） ； Hasso Plattner Institute for Digital Engineering（哈索·普拉特纳数字工程研究所） 纠错

专题命中 效率与部署 ：language model(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 本文针对循环语言模型深度自适应推理中标准批处理失效的问题，提出连续深度批处理（CDB）方案，在两个模型上实现了接近理论上限的加速比，显著提升了吞吐量并降低了延迟。

One Qubit Can Beat One Bit: Quantum Advantage for Post-Training Quantization

一个量子比特可胜过一个比特：后训练量化的量子优势

Yuma Ichikawa, Moeto Mishima

专题命中 效率与部署 ：post-training(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 该研究提出量子随机存取量化（QRAQ）框架，证明其在重构风险等方面优于共享符号的1比特后训练量化，展现了后训练量化中的量子优势。

Comments 40 pages, 6 figures

FOUND-AF: Benchmarking ECG Foundation Models for Atrial Fibrillation Detection

FOUND-AF：用于心房颤动检测的心电基础模型基准测试

Amirhossein Taleshinosrati, Yangyang Wang, Atitaya Phoemsuk, Vahid Abolghasemi, Naser Hossein Motlagh, Sadasivan Puthusserypady, Daniel Teichmann, Abdolrahman Peimankar

专题命中 效率与部署 ：foundation model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本研究提出FOUND-AF基准框架，在统一条件下评估9种心电基础模型在4种数据集上的心房颤动检测性能，发现ECGFounder综合表现最优，为相关模型选择提供可复现方案。