语言大模型 / LLM

TELLER: Non-intrusive Cross-Layer Root-Cause Analysis for LLM Inference

TELLER：面向大语言模型推理的非侵入式跨层根因分析

Ruilin Xu, Junyi Li, Pengfei Chen, Zongxuan Xie

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

AI总结 TELLER是面向LLM推理的非侵入式跨层根因分析框架，通过跟踪与日志结合实现异常定位与自然语言解释，在多节点GPU工作负载上兼具高效压缩与诊断性能，为LLM推理RCA提供实用支撑。

Comments 12 pages, 1 figure, 9 tables. Accepted to the 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE 2026)

Bole: Efficient Tree Speculation for Hybrid-Attention Language Models

Bole：面向混合注意力语言模型的高效树推测解码

Li Wang, Yi Su, Xiabao Wu, Chiran You, Yongchao Liu, Zhan Qiu, Juelu Zhang, Jiajun Zheng, Fangxin Liu, Jie Zhang, Chen Tian, Chengying Huan

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

AI总结 Bole是内核-运行时协同设计方案，通过优化树推测解码的线性注意力树验证与瞬态内存管理，显著提升混合注意力LLM的离线解码吞吐量与在线智能体工作负载的延迟性能。

Comments 14 pages, 12 figures, 7 tables

State Compression in Two-Agent LLM Relays: A Closed-World Study of Constraint Preservation

双智能体语言模型中继中的状态压缩：约束保留的封闭世界研究

Anantha Sharma, Sheeba Elizabeth John, Kaarthik Senthil Kumar, Saratsuhas Vijayababu

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

AI总结 研究双智能体LLM中继中交接压缩问题，比较无压缩、叙述性总结、JSON提取、基于嵌入的修剪四种交接条件，发现交接表示影响下游可行性，JSON提取可行性准确率最高达0.96，结构化可审计表示利于约束检查。

Comments 8 pages, 2 figures, 3 tables

Vectorizing the Trie: Efficient Constrained Decoding for LLM-based Generative Retrieval on Accelerators

将尝试矢量化：为基于LLM的生成检索在加速器上实现高效的受限解码

Zhengyang Su, Isay Katsman, Yueqi Wang, Ruining He, Lukasz Heldt, Raghunandan Keshavan, Shao-Chuan Wang, Xinyang Yi, Mingyan Gao, Onkar Dalal, Lichan Hong, Ed Chi, Ningren Han

机构 * Yale University（耶鲁大学） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 STATIC通过矢量化技术实现高效受限解码，显著提升基于LLM的生成检索性能。

Comments KDD 2026 camera-ready

Journal ref Proceedings of the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining V.2 (KDD '26), 2026, pp. 8009-8020

FlowBot: Inducing LLM Workflows with Bilevel Optimization and Textual Gradients

FlowBot：通过双层优化和文本梯度诱导LLM工作流

Hongyeon Yu, Young-Bum Kim, Yoon Kim

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

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 本文提出FlowBot，一种基于双层优化和文本梯度的数据驱动方法，自动诱导LLM代理和工作流，与人类设计的基线相比表现相当。

Unlocking Parallelism in Autoregressive Language Models via Speculative Decoding with Progressive Tree Drafting

通过渐进式树状草稿的推测性解码解锁自回归语言模型中的并行性

Zipeng Gao, Zhi Zheng, Qingrong Xia, Junda Lin, Ziwei Zhao, Tong Xu, Zhefeng Wang, Enhong Chen

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） 纠错

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

AI总结 研究提出渐进式树状草稿（PTD）方法，通过结构化、引导式并行草稿策略利用模型并行潜力，结合渐进树结构与逐步修剪机制，在单次前向传播中引导LLM探索多条语义路径，实现高达2倍解码加速且无需训练、与模型无关。

From Atomic Actions to Standard Operating Procedures: Iterative Tool Optimization for Self-Evolving LLM Agents

从原子动作到标准操作程序：自进化语言模型智能体的迭代工具优化

Haipeng Ding, Yuexiang Xie, Zhewei Wei, Yaliang Li, Bolin Ding

机构 * Renmin University of China（中国人民大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 研究针对现有LLM智能体框架问题，提出将原子动作合成SOP实现自进化，介绍EvoSOP框架，经实验验证该框架能显著提升任务成功率、减少交互轮数，为自进化智能体开发提供可扩展路径。

RSF-GLLM: Bridging the Semantic Gap in Multi-Hop Knowledge Graph QA via Recurrent Soft-Flow and Decoupled LLM Generation

RSF-GLLM：通过循环软流和去耦语言模型生成弥合多跳知识图谱问答中的语义鸿沟

Sambaran Bandyopadhyay, Ananth Muppidi

机构 * Adobe Research（Adobe研究院） ； Adobe Systems（Adobe系统公司） 纠错

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

AI总结 研究多跳知识图谱问答中传统方法的语义鸿沟问题，提出RSF-GLLM框架，通过循环软流模块传播分数、引入正则化保证收敛，提取路径微调LLM，实验证明该方法性能优且推理效率高。

Comments Accepted for publication in ICML 2026 as a full research paper; 21 pages

LLM-Guided ODE Discovery and Parameter Inference from Small-Cohort Aggregate Data

LLM引导的ODE发现与小群体聚合数据的参数推断

Hanning Yang, Meropi Karakioulaki, Lennart Purucker, Tim Litwin, Cristina Has, Moritz Hess

机构 * Institute of Medical Biometry and Statistics, Faculty of Medicine and Medical Center, University of Freiburg（弗莱堡大学医学中心与医学院医学统计与生物统计研究所） ； Department of Dermatology, Medical Faculty and Medical Center, University of Freiburg（弗莱堡大学医学中心与医学院皮肤科） ； Prior Labs, University of Freiburg（弗莱堡大学Prior实验室） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出AgentODE框架，利用LLM提出候选ODE结构，并通过工具增强的推理代理仅基于群体级汇总统计量迭代优化参数分布，实现从稀疏、噪声数据中发现可解释的ODE结构。

TraceLab: Characterizing Coding Agent Workloads for LLM Serving

TraceLab: 表征用于LLM服务的编码代理工作负载

Kan Zhu, Mathew Jacob, Chenxi Ma, Yi Pan, Stephanie Wang, Arvind Krishnamurthy, Baris Kasikci

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Wuhan University of Technology（武汉理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 通过收集4300个编码代理会话（含35万LLM步骤和43万工具调用）的真实轨迹，分析发现长自主循环、长上下文短输出、多样化重尾工具调用及高但不完美前缀缓存命中率等特征，为优化服务提供具体方向。

Structured Progressive Knowledge Activation for LLM-Driven Neural Architecture Search

结构化渐进知识激活用于LLM驱动的神经架构搜索

Zhen Liu, Yuhan Liu, Jinjun Wang, Wei Song, Jianyi Liu, Jingwen Fu

机构 * State Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence, Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi'an Jiaotong University.（人机混合增强智能国家重点实验室，人工智能与机器人研究院，西安交通大学） ； MiLM Plus, Xiaomi Inc.（小米MiLM Plus） ； North China University of Technology, Beijing.（华北电力大学（北京）） ； Zhongguancun Academy, Beijing, China（中关村学院，北京，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出SPARK方法，通过显式选择功能因素并条件化编辑，减少功能耦合影响，提升神经架构搜索的样本效率和OOD准确性。

LiftQuant: Continuous Bit-Width LLM via Dimensional Lifting and Projection

LiftQuant: 通过维度提升和投影实现连续位宽的LLM

Liulu He, XuanAng Liu, Juntao Liu, Taolue Feng, Ting Lu, Chunsheng Gan, Zhiyv Peng, Yuan Du, Huanrui Yang, Yijiang Liu, Li Du

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 提出LiftQuant框架，通过“提升-投影”机制实现准连续位宽控制，以精确适配内存预算，在70B模型上以2.4位压缩超越现有2位模型。

Comments ICML 2026 Spotlight

Ranking Before Serving: Low-Latency LLM Serving via Pairwise Learning-to-Rank

先排序后服务：通过成对学习排序实现低延迟LLM服务

Yiheng Tao, Yihe Zhang, Matthew Dearing, Xin Wang, Yuping Fan, Michael E. Papka, Zhiling Lan

机构 * University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） ； Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室） 纠错

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

AI总结 提出PARS调度器，通过成对排序预测任务响应长度，近似最短作业优先调度，减少队头阻塞，在vLLM上实现高达15.7倍延迟降低。

Comments 13 pages, 4 figures. Published in ISC High Performance 2026 Research Paper Proceedings (41st International Conference)

Journal ref ISC High Performance 2026 Research Paper Proceedings (41st International Conference), Hamburg, Germany, 2026

Experience Compression Spectrum: Unifying Memory, Skills, and Rules in LLM Agents

经验压缩光谱：在LLM代理中统一记忆、技能和规则

Xing Zhang, Guanghui Wang, Yanwei Cui, Wei Qiu, Ziyuan Li, Bing Zhu, Peiyang He

机构 * AWS Generative AI Innovation Center（AWS生成式AI创新中心） ； HSBC Holdings Plc., HSBC Technology Center, China（汇丰控股有限公司，汇丰技术中心，中国） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 针对LLM代理长期多会话部署中经验管理效率问题，提出经验压缩光谱框架，统一记忆、技能和规则的压缩轴，解决压缩适应性和跨层级压缩缺失问题。

The Language-Energy Divide: Measuring Energy Costs of Multilingual LLM Inference

语言-能量鸿沟：衡量多语言大模型推理的能量成本

Naihao Deng, Alissa Shen, Yiming Feng, Joan Nwatu, Jae-Won Chung, Mosharaf Chowdhury, Yulong Chen, Rada Mihalcea

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Aberdeen（阿伯丁大学） 纠错

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

AI总结 系统研究多语言LLM推理的能量消耗，发现不同语言间每token能耗差异达8.3倍，总能耗差异达179倍，低资源语言能耗高且准确率低，建议将能量作为评估指标。

An LLM-Explainable DRL Framework for Passenger-Directed Autonomous Driving

面向乘客导向自动驾驶的LLM可解释DRL框架

Ouided Braoui, Meriem Bouali, Nadir Farhi

机构 * LITAN, ESTIN（LITAN，ESTIN） ； Cosys-Grettia, Univ Gustave Eiffel（Cosys-Grettia，古斯塔夫·埃菲尔大学） 纠错

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

AI总结 提出结合深度强化学习与大型语言模型可解释模块的框架，实现自适应驾驶控制并向乘客解释决策，平衡安全性、适应性和可解释性。

AGENTSERVESIM: A Hardware-aware Simulator for Multi-Turn LLM Agent Serving

AGENTSERVESIM：面向多轮LLM智能体服务的硬件感知模拟器

Rakibul Hasan Rajib, 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(title,title_cn)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出AGENTSERVESIM模拟器，通过程序编排器、工具模拟器、会话感知路由器和KV驻留模型等模块，在程序粒度上评估多轮LLM智能体服务策略，在CPU上以6%误差复现真实系统行为。

Comments Preprint

Your "Pro" LLM Subscription May Actually Be "Free": Exposing Fingerprint Spoofing Risks in LLM Inference Services

你的“专业”LLM订阅可能实际上是“免费”的：揭示LLM推理服务中的指纹欺骗风险

Jiahao Zhang, Xiuyu Li, Suhang Wang

机构 * The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

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

AI总结 提出指纹欺骗攻击，恶意服务商通过参数高效微调弱模型模仿强模型，绕过用户指纹验证；理论证明用户资源限制导致指纹易被欺骗，并设计GhostPrint攻击框架，实验表明其能以低成本持续绕过主流指纹方法。

MosaicQuant: Inlier-Outlier Disaggregation for Unified 4-Bit LLM Quantization

MosaicQuant: 基于内点-离点分离的统一4位LLM量化

Yangjia Hu, Haodong Wang, Zicong Hong, Qianli Liu, Quanxin Shou, Jian Lin, Song Guo, Xiaowei Shen, Xiangjun Huang, Dian Wang, Jian Yang

机构 * HKUST（香港科技大学） ； EPFL（瑞士联邦理工学院洛桑） ； MetaX Integrated Circuits Co., Ltd（MetaX集成电路有限公司） 纠错

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

AI总结 提出MosaicQuant，通过将权重矩阵量化为密集4位基分量和稀疏4位残差分量，结合ZipperEngine融合稀疏块计算，实现统一4位推理，在LLaMA3和Qwen3上保持近FP16精度并加速1.24倍。

Comments 17 pages

Replay What Matters: Off-Policy Replay for Efficient LLM Reinforcement Unlearning

重放重要内容：面向高效LLM强化反学习的离策略重放

Zirui Pang, Chenlong Zhang, Haosheng Tan, Zhuoran Jin, Jiaheng Wei, Zixin Zhong

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Glasgow（格拉斯哥大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 针对LLM反学习中在线策略优化对困难样本利用不足的问题，提出ReRULE方法，通过离策略重放缓冲区存储并复用低奖励困难样本，在保持通用性的同时提升反学习效率。

HyDRA: Hybrid Dynamic Routing Architecture for Heterogeneous LLM Pools

HyDRA：异构LLM池的混合动态路由架构

Aashna Garg, Siddharth Singha Roy, Jinu Jang, Federico Brancasi, Shengyu Fu

机构 * Microsoft（微软） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 本文提出HyDRA，一种能够根据查询预测细粒度多维能力需求并匹配配置定义模型配置的混合动态路由架构，实现了在异构LLM池中高效且无需重新训练的模型选择。

Comments preprint v2

Enhancing LLM Safety Through a Theoretical Minimax Game Lens

通过理论极小极大博弈视角增强LLM安全性

Yihe Deng, Yu Yang, Junkai Zhang, Wei Wang, Bo Li

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； VirtueAI ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 提出极小极大强化学习框架，通过数据生成器与分类器协同进化生成高质量多语言安全数据，理论证明收敛到纳什均衡，使小模型在英文基准上超越SOTA近10%且推理速度提升4.5倍。

Comments 24 pages, 9 figures, 5 tables

The Curse and Blessing of Mean Bias in FP4-Quantized LLM Training

FP4量化LLM训练中均值偏差的诅咒与祝福

Hengjie Cao, Zhendong Huang, Mengyi Chen, Yifeng Yang, Fang Dong, Anrui Chen, Ruijun Huang, Xin Zhang, Mingzhi Dong, Yujiang Wang, Jinlong Hou, Qin Lv, Robert P. Dick, Yuan Cheng, Tun Lu, Fan Yang, Yixuan Chen, Li Shang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； University of Bath（巴斯大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； University of Oxford（牛津大学） ； Oxford Suzhou Centre for Advanced Research（牛津苏浙研究中心） ； University of Colorado Boulder（科罗拉多大学波德格分校） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

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

AI总结 发现FP4训练失败源于激活异常值由秩一均值偏差主导，提出Averis均值残差分离量化法，在Qwen3模型上实现鲁棒W4A4G4训练，损失差距低于NVIDIA的Hadamard方法。

Prism: Cost-Efficient Multi-LLM Serving via GPU Memory Ballooning

Prism: 通过GPU内存气球实现经济高效的多LLM服务

Shan Yu, Yifan Qiao, Mingyuan Ma, Yangmin Li, Shuo Yang, Xinyuan Tong, Yang Wang, Zhiqiang Xie, Yuwei An, Shiyi Cao, Ke Bao, Deepak Vij, Xiaoning Ding, Yichen Wang, Qingda Lu, Zhong Wang, Gao Gao, Harry Xu, Junyi Shu, Jiarong Xing, Ying Sheng

机构 * UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； UC Berkeley（伯克利加州大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； CMU（卡内基梅隆大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Intel（英特尔） ； Stanford University（斯坦福大学） ； LMSYS（灵州市系统实验室） ； ByteDance（字节跳动） ； Alibaba Cloud（阿里云） ； Tsinghua University（清华大学） ； Novita AI ； Rice University（里士满大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 针对多LLM服务中资源效率低下的问题，提出基于内存气球的内存中心化LLM协同服务框架Prism，统一空间与时间共享，已在10K+ GPU生产环境部署。

Comments OSDI'26

GILT: An LLM-Free, Tuning-Free Graph Foundational Model for In-Context Learning

GILT：一种无需LLM、无需微调的图基础模型用于上下文学习

Weishuo Ma, Yanbo Wang, Xiyuan Wang, Lei Zou, Muhan Zhang

机构 * Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） ； Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University（北京大学王宣计算机技术研究所） 纠错

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

AI总结 提出GILT框架，通过基于令牌的上下文学习机制统一处理节点、边和图级别的分类任务，无需大语言模型或微调，实现高效泛化。

Comments Accepted as an oral presentation at the GFM @ ICML 2026 Workshop

From Human Guidance to Autonomy: Agent Skill System for End-to-End LLM Deployment on Spatial NPUs

从人类引导到自主：面向空间NPU上端到端LLM部署的智能体技能系统

Jiajie Li, Erwei Wang, Zhiru Zhang, Samuel Bayliss

机构 * AMD Research and Advanced Development（AMD研究与高级开发） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出两阶段方法，从人类引导的智能体辅助部署到自主技能系统，在AMD XDNA 2 NPU上实现8种LLM的端到端自动部署，性能超越或持平人工优化基线。

Comments Accepted to the Machine Learning for Architecture and Systems Workshop (MLArchSys), co-located with ISCA 2026

Beyond Linear Activation Steering: Invertible Latent Transformations for Controlling LLM Behavior

超越线性激活引导：用于控制大语言模型行为的可逆潜在变换

Tuc Nguyen, Thai Le

机构 * Indiana University Bloomington（印第安纳大学伯明顿分校） 纠错

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

AI总结 提出INNSteer框架，通过可逆神经网络将LLM激活映射到潜在空间进行线性控制，再逆变换回原空间，实现非线性、输入依赖的激活引导，在多个模型和基准上优于现有方法。

Comments 36 pages, 7 figures

Efficient Onboard Vision-Language Inference in UAV-Enabled Low-Altitude Economy Networks via LLM-Enhanced Optimization

基于LLM增强优化的无人机低空经济网络高效机载视觉-语言推理

Yang Li, Ruichen Zhang, Yinqiu Liu, Guangyuan Liu, Abbas Jamalipour, Xianbin Wang, Dong In Kim

机构 * College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University, Singapore（计算与数据科学学院、新加坡国立科技大学） ； The University of Sydney, Sydney, Australia（悉尼大学、澳大利亚悉尼） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Western University, London, Canada（电气与计算机工程系、西方大学、加拿大伦敦） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University, South Korea（电气与计算机工程系、全州大学、韩国） 纠错

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

AI总结 针对无人机低空经济网络中机载视觉-语言模型推理的准确性与通信效率挑战，提出分层优化框架，包括交替分辨率与功率优化算法及大语言模型增强的强化学习轨迹优化方法，有效提升推理性能与通信效率。

Beyond Output Matching: Preserving Internal Geometry in NVFP4 LLM Distillation

超越输出匹配：在NVFP4 LLM蒸馏中保留内部几何结构

Fangbo Tu, Junhua Zhao, Chi Liu, Xin Chen, Haifeng Wu, Jian Wan, Srinivasan Manoharan

机构 * Fangbo Tu（图方波） ； Junhua Zhao（赵俊华） ； Chi Liu（刘驰） ； Xin Chen（陈新） ； Haifeng Wu（吴海峰） ； Jian Wan（万健） ； Srinivasan Manoharan（曼纳哈兰） 纠错

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

AI总结 针对NVFP4低精度量化蒸馏中仅输出匹配导致内部表示退化的问题，提出CKA-QAD方法，通过CKA引导的层间Gram矩阵对齐保留内部几何结构，提升推理和编码任务准确率。

Comments 13 pages,1 figures

Towards Efficient and Evidence-grounded Mobility Prediction with LLM-Driven Agent

面向高效且基于证据的移动预测：基于LLM驱动的智能体

Linyao Chen, Qinlao Zhao, Zechen Li, Mingming Li, Likun Ni, Jinyu Chen, Yuhao Yao, Xuan Song, Noboru Koshizuka, Hiroki Kobayashi

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； University of New South Wales, Sydney（新南威尔士大学（悉尼）） ； LocationMind Inc.（LocationMind公司） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Jilin University（吉林大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出一种无需训练的LLM驱动智能体框架AgentMob，通过自适应证据收集机制解决移动预测中的模糊情况，在多个数据集上达到最优性能。