语言大模型 / LLM

Spatiotemporal Knowledge Graphs as Persistent Scene Memory for Embodied Question Answering

VL-KnG：从单目视频构建持久时空知识图谱以实现具身场景理解

Mohamad Al Mdfaa, Svetlana Lukina, Timur Akhtyamov, Arthur Nigmatzyanov, Dmitrii Nalberskii, Sergey Zagoruyko, Gonzalo Ferrer

机构 * Applied AI Institute, Moscow, Russia（莫斯科应用人工智能研究所） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 VL-KnG通过构建时空知识图谱实现高效具身场景理解，采用LLM驱动的时空对象关联和图增强检索，无需3D重建，支持常数时间推理，优于现有前沿VLMs。

Memory Savings at What Cost? A Study of Alternatives to Backpropagation

以何种代价节省内存？反向传播替代方案研究

Kunjal Panchal, Sunav Choudhary, Yuriy Brun, Hui Guan

机构 * College of Information and Computer Sciences, University of Massachusetts, Amherst（信息与计算机科学学院，马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Adobe, San Jose（Adobe公司，圣乔斯） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究比较BP、检查点BP、FmAD和ZO在LLM及视觉语言模型训练中的表现，发现FmAD和ZO虽省内存但有计算成本等问题，带检查点的BP在多方面更优，纠正了此前关于LLM优化的片面基准测试观点。

Comments Accepted to ICML 2026

HiMu: Hierarchical Multimodal Frame Selection for Long Video Question Answering

HiMu: 面向长视频问答的分层多模态帧选择

Dan Ben-Ami, Gabriele Serussi, Kobi Cohen, Chaim Baskin

机构 * INSIGHT Lab, Ben-Gurion University of the Negev, Israel（本-古里安内盖夫大学INSIGHT实验室，以色列） ； Ben-Gurion University of the Negev, Israel（本-古里安内盖夫大学，以色列） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出HiMu框架，通过文本LLM将查询分解为层次逻辑树，由视觉和音频专家处理原子谓词，经模糊逻辑算子组合生成连续帧满意度曲线，在16帧预算下达到帧选择方法的最优精度，并作为即插即用模块提升多种MLLM性能。

Towards Root Memories: Benchmarking and Enhancing Implicit Logical Memory Retrieval for Personalized LLMs

迈向根记忆：面向个性化大语言模型的隐式逻辑记忆检索基准与增强

Hongxun Ding, Xiang Yu, Chengbing Wang, Jianfei Xiao, Keqin Bao, Wenjie Wang, Xiangnan He

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对现有记忆系统依赖语义相似性而忽略逻辑关键记忆的问题，构建首个高质量基准IMLogic，并提出根记忆表示与RootMem框架，通过结构化逻辑记忆提升个性化LLM检索性能。

Revelio: Cost-Efficient Agentic Memory Safety Vulnerability Detection For Repository-Scale Codebases

Revelio: 面向仓库级代码库的高性价比智能体内存安全漏洞检测

Yiwei Hou, Hao Wang, Muxi Lyu, Marius Momeu, Eric Nguyen, Taige Yang, Koushik Sen, Dawn Song, David Wagner

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

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出Revelio框架，通过生成可执行漏洞证明并用确定性消毒器验证，结合低成本LLM和轻量静态分析，在仓库级代码库中高效发现内存安全漏洞，7个项目中19个新漏洞，成本约300美元。

A Topology-Aware, Memory-Centric Architecture that Separates Root-Cause Derivation from Root-Cause Explanation

一种拓扑感知、以记忆为中心的架构，将根本原因推导与根本原因解释分离

Momil Seedat

机构 * Independent Research Prototype（独立研究原型） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出OPS CORTEX多智能体原型，通过四层操作记忆分离根本原因推导（基于依赖图与阈值时序）与解释（LLM），解决微服务故障诊断中上下文丢失问题。

United Minds or Isolated Agents? Exploring Coordination of LLMs under Cognitive Load Theory

统一思维还是孤立代理？探索认知负荷理论下LLM的协调

HaoYang Shang, Xuan Liu, Zi Liang, Jie Zhang, Haibo Hu, Song Guo

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(title_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 受认知负荷理论启发，提出CoThinker多智能体框架，通过智能体分工和结构化通信降低认知负荷，在复杂推理任务上提升性能，但在低负荷任务上协调开销占优。

SPARK: Search Personalization via Agent-Driven Retrieval and Knowledge-sharing

SPARK：通过智能体驱动的检索和知识共享实现搜索个性化

Gaurab Chhetri, Subasish Das, Tausif Islam Chowdhury

机构 * Texas State University（德克萨斯州立大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出SPARK框架，利用基于角色的多智能体LLM协作实现动态个性化搜索，通过协调器激活相关专家智能体，结合记忆和推理模块，从分布式行为中涌现个性化特性。

Comments This is the author's preprint. Accepted to WEB&GRAPH 2026 (co-located with WSDM 2026), Boise, Idaho, USA, Feb 26, 2026. Final version will appear in WSDM 2026 Companion Proceedings. Conf: https://wsdm-conference.org/2026/ Workshop: https://aiimlab.org/events/WSDM_2026_WEB_and_GRAPH_2026_Workshop_on_Web_and_Graphs_Responsible_Intelligence_and_Social_Media.html

LLMs Need Encoders for Semantic IDs Too

LLM 也需要语义 ID 的编码器

Xiangyi Chen, Zelun Wang, Xinyi Li, Yi-Ping Hsu, Jaewon Yang, Jiajing Xu

机构 * Pinterest United States（Pinterest美国公司） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(title_cn,summary_cn)；分类 cs.AI

AI总结 提出 PrefixMem，一种基于前缀 n-gram 记忆表的轻量级语义 ID 编码器，为 LLM 提供结构化、前缀条件的表示，显著提升生成推荐中的语义 ID 准确率和检索召回率。

Hijacking Agent Memory: Stealthy Trojan Attacks Through Conversational Interaction

劫持Agent记忆：通过对话交互的隐蔽木马攻击

Hongtao Wang, Se Yang, Yu Chen, Puzhuo Liu

机构 * North China Electric Power University（华北电力大学） ； Tencent（腾讯） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出MemPoison攻击方法，通过语义关系桥、实体伪装和联合嵌入优化绕过选择性记忆机制，在LLM Agent长期记忆中注入触发器后门，实现高达0.95的攻击成功率。

Comments 19 pages, 12 figures

SCOPE: Prompt Evolution for Enhancing Agent Effectiveness

SCOPE: 通过提示进化增强智能体效能

Zehua Pei, Hui-Ling Zhen, Shixiong Kai, Sinno Jialin Pan, Yunhe Wang, Mingxuan Yuan, Bei Yu

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Huawei Technologies Co., Ltd（华为技术有限公司） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对LLM智能体静态提示无法有效管理动态上下文导致失败的问题，提出SCOPE框架，将上下文管理建模为在线优化问题，通过双流记忆机制和视角驱动探索自动进化提示，在HLE基准上将任务成功率从14.23%提升至38.64%。

How Should LLMs Listen While Speaking? A Study of User-Stream Routing in Full-Duplex Spoken Dialogue

LLMs在说话时应该如何倾听？对全双工语音对话中用户流路由的探讨

Hui Lu, Xueyuan Chen, Huimeng Wang, Shuhai Peng, Shiyin Kang, Xixin Wu, Zhiyong Wu

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； SenseTime Research（商汤科技研究院） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究探讨了全双工语音对话中用户流路由对LLM的影响，通过对比通道融合与交叉注意力路由策略，发现通道融合在语义接地和问答性能上更优，但易受上下文干扰；交叉注意力路由更稳健，但问答表现较差。

GenCellAgent: Generalizable, Training-Free Cellular Image Segmentation via Large Language Model Agents

GenCellAgent：基于大语言模型代理的通用、无需训练的细胞图像分割

Xi Yu, Yang Yang, Qun Liu, Yonghua Du, Sean McSweeney, Yuewei Lin

机构 * Artificial Intelligence Department, Brookhaven National Laboratory, Upton, 11973, NY, US（1 人工智能部门，布鲁赫萨尔国家实验室，乌普顿，11973，纽约，美国） ； National Synchrotron Light Source II, Brookhaven National Laboratory, Upton, 11973, NY, US（2 国家同步辐射光源II，布鲁赫萨尔国家实验室，乌普顿，11973，纽约，美国） ； Biology Department, Brookhaven National Laboratory, Upton, 11973, NY, US（3 生物学部门，布鲁赫萨尔国家实验室，乌普顿，11973，纽约，美国） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：language model(title,abstract)；large language model(title)；分类 cs.AI

AI总结 GenCellAgent通过规划-执行-评估循环实现无需训练的细胞图像分割，自动分配最佳工具并支持文本引导分割，优于现有方法且减少标注负担。

Comments 43 pages

X2SAM: Any Segmentation in Images and Videos

X2SAM：图像和视频中的任意分割

Hao Wang, Limeng Qiao, Chi Zhang, Lin Ma, Guanglu Wan, Xiangyuan Lan, Xiaodan Liang

机构 * Sun Yat-Sen University（中山大学） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 X2SAM是一种统一的分割多模态大语言模型，能够将图像分割能力扩展到视频，结合LLM和Mask Memory模块，支持通用、开放词汇、指称、推理、基于视觉的对话生成及交互式分割。

Comments Technical Report

HyMem: Hybrid Memory Architecture with Dynamic Retrieval Scheduling

HyMem：混合内存架构与动态检索调度

Xiaochen Zhao, Kaikai Wang, Xiaowen Zhang, Chen Yao, Aili Wang

机构 * ZJU-UIUC Institute（浙大-伊利诺伊大学联合研究院） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 HyMem通过多粒度内存表示实现动态按需调度，结合轻量级模块和LLM深度模块，有效平衡效率与性能，在长时记忆管理中取得新突破。

The Prompt Engineering Report Distilled: Quick Start Guide for Life Sciences

提示工程报告精简：生命科学领域的快速入门指南

Valentin Romanov, Steven A Niederer

机构 * National Heart & Lung Institute, Faculty of Medicine, Imperial College London（英国伦敦帝国学院医学院国家心脏和肺研究所） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(summary_cn,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；prompting(abstract)

AI总结 本文总结了生命科学领域中6种核心提示工程技巧，包括零样本、少样本、思考生成等，旨在提升LLM在文献总结、数据提取等任务中的效率与质量。

FAMA: Failure-Aware Meta-Agentic Framework for Open-Source LLMs in Interactive Tool Use Environments

FAMA：面向交互工具使用环境的开源大语言模型失败意识元代理框架

Amir Saeidi, Venkatesh Mishra, Souradeep Mukhopadhyay, Gaowen Liu, Ali Payani, Jayanth Srinivasa, Chitta Baral

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Cisco Research（思科研究） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 FAMA框架通过分析基线代理的失败轨迹识别常见错误，并利用 orchestration 机制激活专门的代理来针对性解决失败问题，实验显示在开源LLM上性能提升达27%。

Comments Accepted to ACL 2026 Findings

GraphPlanner: Graph Memory-Augmented Agentic Routing for Multi-Agent LLMs

GraphPlanner: 多智能体LLM的图记忆增强代理路由

Tao Feng, Haozhen Zhang, Zijie Lei, Peixuan Han, Jiaxuan You

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(title_cn,summary_cn)；分类 cs.CL

AI总结 GraphPlanner通过图记忆增强代理路由方法，提升多智能体LLM在任务规划和多轮协作中的性能，实现更高的准确率和计算效率。

Journal ref ICLR 2026

MetaMem: Evolving Meta-Memory for Knowledge Utilization through Self-Reflective Symbolic Optimization

MetaMem: 通过自反思符号优化实现元记忆的进化以促进知识利用

Haidong Xin, Xinze Li, Zhenghao Liu, Yukun Yan, Shuo Wang, Cheng Yang, Yu Gu, Ge Yu, Maosong Sun

机构 * School of Computer Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, China（东北大学计算机科学与工程学院） ； Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University, Beijing, China（清华大学计算机科学与技术系） ； School of Computer Science, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China（北京邮电大学计算机学院） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出MetaMem框架，通过自反思符号优化增强记忆系统，帮助LLM更有效地利用记忆知识。实验表明，MetaMem在多个任务中显著优于基线模型，提升超过3.6%。

Can LLMs Beat Classical Hyperparameter Optimization Algorithms? A Study on autoresearch

LLMs能否超越经典超参数优化算法？对autoresearch的研究

Fabio Ferreira, Lucca Wobbe, Arjun Krishnakumar, Frank Hutter, Arber Zela

机构 * ELLIS Institute Tübingen（图宾根ELLIS研究所） ； University of Freiburg（弗赖堡大学） ； Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） ； Prior Labs（Prior实验室） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(summary_cn,abstract)；language model(abstract)；small language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文通过autoresearch平台比较经典HPO算法与LLM方法在优化小型语言模型超参数时的表现，发现经典方法在避免内存故障方面更优，而LLM在代码编辑能力上有所提升，但未完全超越经典方法，提出Centaur混合方法结合经典算法和LLM优势，取得最佳效果。

AttnTrace: Contextual Attribution of Prompt Injection and Knowledge Corruption

AttnTrace: 基于提示注入和知识腐败的上下文归因

Yanting Wang, Runpeng Geng, Ying Chen, Jinyuan Jia

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

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出AttnTrace，一种基于LLM对提示生成的注意力权重的上下文追溯方法，通过增强效果和技术改进，提高了准确性和效率，并展示了其在检测长上下文中的提示注入应用。

Comments To appear in IEEE S&P 2026. The code is available at https://github.com/Wang-Yanting/AttnTrace. The demo is available at https://huggingface.co/spaces/SecureLLMSys/AttnTrace

Thought-Retriever: Don't Just Retrieve Raw Data, Retrieve Thoughts for Memory-Augmented Agentic Systems

Thought-Retriever: 不只是检索原始数据，为记忆增强型智能体检索思想

Tao Feng, Pengrui Han, Guanyu Lin, Ge Liu, Jiaxuan You

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出Thought-Retriever，一种无需受上下文长度限制的算法，使LLM能基于任意长外部数据生成输出。通过利用历史查询生成的中间响应，构建长期记忆，提升回答能力。

Journal ref Transactions on Machine Learning Research (TMLR), 04/2026

Robust Adaptation of Foundation Models with Black-Box Visual Prompting

基于黑盒视觉提示的模型鲁棒适应

Changdae Oh, Gyeongdeok Seo, Geunyoung Jung, Zhi-Qi Cheng, Hosik Choi, Jiyoung Jung, Kyungwoo Song

机构 * University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； University of Seoul（首尔市立大学） ； Yonsei University（延世大学） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：prompting(title,abstract)；foundation model(title)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出BlackVIP方法，通过协调器和SPSA-GC组件实现无需模型参数的PTM适应，通过实验展示其在不同领域和任务中的鲁棒性，同时提供理论分析支持视觉提示方法的鲁棒性。

Comments Accepted to IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI) 2026

CtrlRAG: Black-box Document Poisoning Attacks for Retrieval-Augmented Generation of Large Language Models

CtrlRAG：用于大型语言模型检索增强生成的黑盒文档污染攻击

Runqi Sui

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：language model(title,abstract)；large language model(title)；分类 cs.CL

AI总结 CtrlRAG通过注入恶意文档实现对RAG系统的黑盒攻击，提升攻击成功率并提出动态防御策略以平衡安全与性能。

Memory-Efficient Large Language Models for Program Repair with Semantic-Guided Patch Generation

Thanh Le-Cong, Bach Le, Toby Murray

机构 * The University of Melbourne（墨尔本大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：large language model(title)；language model(title)；LLM(abstract)；分类 cs.AI

Comments Accepted to ICSE 2026, Research Track

LoCoBench: A Benchmark for Long-Context Large Language Models in Complex Software Engineering

Jielin Qiu, Zuxin Liu, Zhiwei Liu, Rithesh Murthy, Jianguo Zhang, Haolin Chen, Shiyu Wang, Ming Zhu, Liangwei Yang, Juntao Tan, Zhepeng Cen, Cheng Qian, Shelby Heinecke, Weiran Yao, Silvio Savarese, Caiming Xiong, Huan Wang

机构 * Salesforce AI Research（Salesforce AI研究院） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：language model(title,abstract)；large language model(title)；分类 cs.AI

Comments 53 pages

Context-Preserving Tensorial Reconfiguration in Large Language Model Training

Larin Tonix, Morgana Baskerville, Nathaniel Stourton, Ophelia Tattershall

专题命中 长上下文与记忆 ：language model(title,abstract)；large language model(title)；分类 cs.CL

Comments arXiv admin note: This paper has been withdrawn by arXiv due to disputed and unverifiable authorship

Memory Access Characterization of Large Language Models in CPU Environment and its Potential Impacts

Spencer Banasik

机构 * Texas A&M University（德克萨斯A&M大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：large language model(title)；language model(title)；LLM(abstract)；分类 cs.LG

Comments 34 pages, 14 figures

Contextual Memory Reweaving in Large Language Models Using Layered Latent State Reconstruction

Frederick Dillon, Gregor Halvorsen, Simon Tattershall, Magnus Rowntree, Gareth Vanderpool

专题命中 长上下文与记忆 ：language model(title,abstract)；large language model(title)；分类 cs.CL

Comments arXiv admin note: This paper has been withdrawn by arXiv due to disputed and unverifiable authorship

OpenThaiGPT 1.5: A Thai-Centric Open Source Large Language Model

Sumeth Yuenyong, Kobkrit Viriyayudhakorn, Apivadee Piyatumrong, Jillaphat Jaroenkantasima

专题命中 长上下文与记忆 ：language model(title,abstract)；large language model(title)；分类 cs.CL

Comments 8 pages, 4 tables