语言大模型 / LLM

CLAP: Direct VLM-to-VLA Adaptation via Language-Action Grounding

CLAP：通过语言-动作基础实现从视觉语言模型到视觉语言动作模型的直接适配

Yuri Ishitoya, Jeremy Siburian, Masashi Hamaya, Kuniaki Saito, Cristian C. Beltran-Hernandez, Mai Nishimura

机构 * Ochanomizu University（御茶水女子大学） ； University of Tokyo（东京大学） ； OMRON SINIC X Corp（欧姆龙（中国）有限公司） 纠错

专题命中 指令微调 ：post-training(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究如何将预训练视觉语言模型直接转换为视觉语言动作模型，核心方法是提出CLAP，通过在数字动作序列前加自然语言描述来解决输出分布不匹配问题，单轮微调效果良好，还将发布多尺度紧凑VLA家族助力能力转移分析。

Comments Project website: https://omron-sinicx.github.io/clap/

Large Behavior Model: A Promptable Digital Twin of the Retail Customer

大型行为模型：零售客户的可提示数字孪生体

Wachiravit Modecrua, Krittin Pachtrachai, Touchapon Kraisingkorn

机构 * Amity Research and Application Center (ARAC), Amity AI Holdings Co., Ltd.（友好研究与应用中心（ARAC），友好人工智能控股有限公司） 纠错

专题命中 指令微调 ：language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究旨在解决客户行为建模问题，提出大型行为模型（LBM），通过统一公式从零售交易学习客户决策，经多种训练方式优化。该模型在多任务中表现出色，消融研究揭示各因素作用，为客户数字孪生体和行为模拟提供可扩展基础。

Comments 17 pages, 5 figures

Write-Protected Discrete Bottlenecks for Language-Grounded World Models: A Structural Limitation and Sufficient Fix

用于语言基础世界模型的写保护离散瓶颈：一种结构限制及充分修复

Jiayi Fang

机构 * Shanghai University of Finance and Economics（上海金融学院） 纠错

专题命中 指令微调 ：LLM(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究语言与世界模型离散符号系统的交互问题，提出防止基于Gumbel-softmax的离散符号瓶颈失败的三个约束，经实验验证该方法能实现高基础准确率，且修复参数少、无需微调。

Comments 20 pages, 7 figures. Preprint

Evaluating Fine-Tuning and Metrics for Neural Decompilation of Dart AOT Binaries

评估Dart AOT二进制文件神经反编译的微调与指标

Raafat Abualazm, Ayman AboElhassan, Amr G. Wassal

机构 * Cairo University Computer Engineering Department, Faculty of Engineering（开罗大学计算机工程系，工程学院） 纠错

专题命中 指令微调 ：LLM(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对Dart AOT二进制文件神经反编译，在新基准上用三个指标评估六种微调模型变体，发现无微调配置能显著提升pass@k，存在跨语言干扰及指标差异，指出汇编序列长度是任务难度关键预测指标，贡献新基准等并明确pass@k为主要评估指标。

Comments Under review at ACM Transactions on Software Engineering and Methodology (TOSEM)

Harnessing Generative Image Models for Training-Free Primitive Shape Abstraction

利用生成式图像模型进行无训练的原始形状抽象

Gregor Kobsik, Tim Elsner, Leif Kobbelt

专题命中 指令微调 ：language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究如何利用生成式图像模型进行无训练的原始形状抽象，通过渲染多视图图像、分析语义部分、绘制分割掩码、重新投影和拟合超二次基元的流程，实现与类别无关且方向不变，在相关数据集上Chamfer距离最低。

Comments 13 pages, 9 figures, 3 tables

CanvasAgent: Enabling Complex Image Creation and Editing via Visual Tool Orchestration

CanvasAgent：通过视觉工具编排实现复杂图像创建和编辑

Hairui Zhu, Yiying Yang, Tengjin Weng, Ziyu Lu, Xiao Yao, Xiaoyang Ye, Lin Ma, Wenhao Jiang

机构 * Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (SZ)（广东省人工智能与数字经济实验室（深圳）） 纠错

专题命中 指令微调 ：SFT(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究复杂图像创建编辑问题，提出CanvasAgent代理，通过多轮交互编排异构视觉工具，先经监督微调学习轨迹，再用广义信赖域策略优化器结合多种信号优化，结合CanvasCraft数据集进行实验，证明其对复杂多工具图像创建工作流程有效。

Comments 18pages, 5 figures

Formal Disco: Scalable Open-Ended Generation of Formally Verified Programs

形式化迪斯科：可扩展的形式化验证程序的开放式生成

Gabriel Poesia, Simon Henniger, Tzu-Han Hsu, Yilun Du, Nada Amin

机构 * Kempner Institute, Harvard University（坎普纳研究所，哈佛大学） ； School of Engineering and Applied Sciences, Harvard University（工程与应用科学学院，哈佛大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：LLM(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对生成程序质量保证落后及形式验证数据稀缺问题，提出Formal Disco分布式系统，协调三类工人，记录痕迹用于改进，提出最大熵原则，发布数据集并微调模型，为形式推理领域大规模创建合成数据。

Comments Code: https://github.com/metareflection/formal-disco Datasets: https://huggingface.co/collections/metareflection/formal-disco

TokAN: Accent Normalization Using Self-Supervised Speech Tokens

TokAN：使用自监督语音令牌进行口音归一化

Qibing Bai, Shuai Wang, Yuhan Du, Bohan Li, Yannan Wang, Haizhou Li

机构 * School of Data Science (SDS), The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen (CUHKSZ)（香港中文大学（深圳）数据科学学院） ； Tencent Ethereal Audio Lab, Tencent（腾讯虚幻音频实验室） ； School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University, Suzhou（南京大学苏州校区智能科学与技术学院） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； X-LANCE Lab, School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学与工程学院X-LANCE实验室） ； School of Artificial Intelligence (SAI), CUHKSZ（香港中文大学（深圳）人工智能学院） ； Shenzhen Research Institute of Big Data（深圳大数据研究院） 纠错

专题命中 指令微调 ：post-training(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究提出TokAN框架，基于自监督离散语音令牌，用自回归编解码器转换口音，引入强化学习后训练，还用流匹配合成器和持续时间预测器，实验表明其在降低字错误率和提升可懂度上优于基线。

Comments Submitted to IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing (TASLP)

USE: A Unified Self-Ensembling Framework for Test-Time Prompt Tuning

USE：一种用于测试时提示调整的统一自集成框架

Siru Jiang, Jian Liang, Ran He, Tieniu Tan

机构 * School of Advanced Interdisciplinary Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学先进交叉学科学院） ； NLPR & MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所国家智能机器人实验室及模式识别实验室） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 重新审视测试时提示调整（TPT），揭示其优化可视为从自生成伪标签隐式学习，在此基础上提出统一自集成框架（USE），优化时引入自集成策略，实验表明USE及其自集成策略表现出色。

Comments ICML 2026

Reinforcement Learning for Data-Efficient Code-Switched ASR

用于数据高效代码混合自动语音识别的强化学习

Ziwei Ye, Peter Vickers

机构 * Spotify Canada（加拿大声田公司） 纠错

专题命中 指令微调 ：language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究针对代码混合语音识别中音频语言模型解码问题，提出基于强化学习的方法，结合错误率奖励、脚本保真度奖励及两阶段过程，用少量数据训练达全量数据微调效果，且增益可零样本转移。

Comments Accepted at Interspeech 2026

Xiaomi-GUI-0 Technical Report

Xiaomi-GUI-0 技术报告

Wanxia Cao, Chengzhen Duan, Pei Fu, Pengzhi Gao, Niu Lian, Fazhan Liu, Hui Liu, Heng Qu, Qinzhuo Wu, Zhehao Yu, Tongbo Chen, Shiqi Cui, Anan Du, Shukai Jia, Yuanfa Li, Wei Liu, Yike Liu, Wenchao Lu, Zhenbo Luo, Haoyuan Sun, Jiatong Sun, Cheng Tan, Yajie Wang, Changqiao Wu, Tao Xiong, Jiahui Yang, Yuxuan Yuan, Ruoceng Zhang, Shaojie Zhang, Jian Zhu, Jian Luan, Cong Zou

专题命中 指令微调 ：language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出Xiaomi-GUI-0，一种在真实移动设备上训练和评估的原生多模态GUI智能体，通过真实设备主导的混合基础设施、多源训练数据和渐进式三阶段训练，在真实任务中实现72.0%成功率，显著提升执行稳定性和异常状态识别。

Inherited Circuits, Learned Semantics: How Fine-Tuning Creates Evasion Vulnerabilities Invisible to Standard Evaluation

继承的电路，学习的语义：微调如何创建标准评估不可见的规避漏洞

Ryan Fetterman

机构 * Cisco Talos（思科 Talos） 纠错

专题命中 指令微调 ：LLM(abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 研究微调如何引入安全分类模型的规避漏洞，通过因果干预定位继承电路，提出预部署监测方法，发现微调扩展了规避面。

Closing the Quality Gap in Low-Resource Text-to-Speech: LoRA Fine-Tuning of VoxCPM2 for Khmer and Korean

缩小低资源文本转语音的质量差距：针对高棉语和韩语的VoxCPM2 LoRA微调

Phannet Pov, Sovandara Chhoun, Hyun Woo Park, Wan-Sup Cho, Saksonita Khoeurn

机构 * Department of Big Data, Chungbuk National University（Chungbuk National University大数据系） ； Institute of Digital Research and Innovation, Cambodia Academy of Digital Technology（柬埔寨数字技术研究院） ； Department of Management Information Systems, Chungbuk National University（Chungbuk National University管理信息系） ； BigData Labs Co., Ltd.（BigData Labs公司） 纠错

专题命中 指令微调 ：language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对高棉语和韩语，使用LoRA微调VoxCPM2模型，在仅训练0.19%-3.03%参数的情况下，高棉语MOS从3.85提升至4.23，而韩语无提升，表明适配主要帮助基础模型表现差的语言。

Comments 5 pages, 1 figure, 4 tables. IEEE conference format (IEEEtran)

SoK: AI Secure Code Generation: Progress, Pitfalls, and Paths Forward

SoK：AI安全代码生成：进展、陷阱与前进之路

Rupam Patir, Keyan Guo, Haipeng Cai, Hongxin Hu

专题命中 指令微调 ：prompting(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文系统化分析AI安全代码生成的进展、陷阱与前进方向，提出三层次框架衡量模型对安全编码原则的理解、代码级执行及两者间的知识-执行差距，发现原则理解是代码安全性的强预测因子，但存在显著知识-执行差距。

SteerVTE: Seamless Video Text Editing with Style and Glyph Control

SteerVTE: 具有风格和字形控制的无缝视频文本编辑

Kai Zeng, Moran Li, Zhengwei Wang, Yingchen Yu, Yiheng Lin, Ruichuan An, Ming Lu, Qi She, Wentao Zhang

机构 * Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：foundation model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出SteerVTE框架，通过风格编码器和双粒度字形编码器控制冻结视频扩散模型，结合字形感知空间焦点损失和三阶段渐进训练，实现精确、连贯的视频文本编辑。

Enhancing LLMs for Graph Tasks via Graph-aware LoRA Generation

通过图感知的LoRA生成增强LLMs的图任务能力

Junshu Sun, Wanxing Chang, Qingming Huang, Shuhui Wang

机构 * State Key Lab. of AI Safety, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所人工智能安全国家重点实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴集团达摩院） 纠错

专题命中 指令微调 ：language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出GaRA模型，通过生成任务特定的低秩权重更新注入全图信息，避免信息损失，在零样本图学习任务上优于基线方法。

Comments Accepted by ICML 2026

Dissecting Agentic RAG: A Component Ablation for Multi-Hop QA with a Local 7B Model

解析智能体RAG：基于本地7B模型的多跳问答组件消融研究

Sheroz Shaikh

机构 * Independent Researcher（独立研究员） 纠错

专题命中 指令微调 ：language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 通过消融实验，发现固定混合检索和短检索循环对多跳问答贡献最大，自适应路由和深度循环并非必要。

Comments 8 pages, 4 figures, 4 tables. Code: https://github.com/sherozshaikh/agentic-rag-eval

Topic-to-Timestamp Alignment by Constrained Evidence Selection

通过约束证据选择的主题到时间戳对齐

Zeynep Yılbırt, Marina Litvak, Michael Färber

机构 * TU Dresden（德累斯顿工业大学） ； SpeechMind GmbH（SpeechMind 公司） ； Shamoon College of Engineering（沙蒙工程学院） ； ScaDS.AI Dresden/Leipzig（ScaDS.AI 德累斯顿/莱比锡） 纠错

专题命中 指令微调 ：language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对会议记录中主题到时间戳的对齐问题，提出将时间戳预测重构为约束时间候选选择，通过检索时间戳转录块并选择最佳候选而非生成时间码，显著提升召回率和解析输出数量。

Predicting Mergeability of Parameter-Efficient Fine-Tuning Updates

预测参数高效微调更新的可合并性

Lin Tang, Wei Zhang, Jing Li, Hongyu Chen, Ming Zhao, Yuxuan Wang

机构 * Sichuan University（四川大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出MergeProbe，通过训练初期信号预测LoRA适配器的可合并性，在MERGE-PEFT基准上实现最佳平均和最差保留性能。

Divide, Deliberate, Decide: A Multi-Agent Framework for Fine-Grained Egocentric Action Recognition

分、议、决：一种用于细粒度自我中心动作识别的多智能体框架

Alessandro Sottovia, Alessandro Torcinovich, Oswald Lanz

机构 * Faculty of Engineering, Free University of Bozen-Bolzano（博尔扎诺自由大学工程学院） 纠错

专题命中 指令微调 ：language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一种零样本多智能体框架，通过视频分割、异构VLM专家协商和Borda计数聚合，提升细粒度自我中心动作识别性能。

Discovering Functionally Selective Brain Regions with a Deep Topographic Multimodal Model

发现功能选择性脑区：一种深度地形多模态模型

Badr AlKhamissi, Johannes Mehrer, Lara Marinov, Ahmed Abdelaal, Abdulkadir Gokce, Martin Schrimpf

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Max Planck Institute for Human Cognitive and Brain Sciences（马克斯·普朗克人类认知与脑科学研究所） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 指令微调 ：foundation model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出Topo-Omni模型，通过空间平滑微调预训练基础模型，在单一连续虚拟皮层上整合视觉、听觉和语言/认知处理，产生与人类神经影像一致的多模态聚类，并用于发现新脑区。

Comments Preprint. First two author contributed equally

KeepLoRA++: Continual Learning with Layer-Scaled Residual Gradient Adaptation

KeepLoRA++: 基于层级缩放残差梯度适应的持续学习

Mao-Lin Luo, Yi-Lin Zhang, Zi-Hao Zhou, Yankun Hong, Xialiang Tong, Mingxuan Yuan, Tong Wei, Min-Ling Zhang

机构 * School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） ； Key Laboratory of Computer Network and Information Integration, Southeast University, Ministry of Education（东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚方舟实验室） 纠错

专题命中 指令微调 ：language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对预训练视觉语言模型持续学习中保留预训练知识、旧任务知识和学习新知识的冲突，提出KeepLoRA++，通过层级缩放残差梯度适应方法，限制LoRA参数更新到残差子空间并采用浅到深层缩放，平衡三者，在图像分类、视觉问答和视频理解任务上优于基线。

Spatial Priors via Space Filling Curves for Small and Limited Data Vision Transformers

基于空间填充曲线的小型与有限数据视觉Transformer的空间先验

Leyla Naz Candogan, Arshia Afzal, Pol Puigdemont, Volkan Cevher

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 指令微调 ：pretraining(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出VIOLIN，一种轻量级掩码注意力机制，通过空间填充曲线编码空间结构，以极小的参数和计算开销为视觉Transformer注入空间归纳偏置，在小模型和有限数据场景下显著提升性能。

Comments ICML 2026

Building Comparative Motivation Profiles with Instrumental Interventions

构建带有工具性干预的比较动机概况

David Vella Zarb, Rustem Turtayev, Taywon Min, Jinghua Ou, Shi Feng

机构 * MATS ； University of Cambridge（剑桥大学） ； KAIST（韩国科学技术院） ； George Washington University（乔治华盛顿大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：prompting(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 通过对称工具性干预区分对齐伪装中的策略性自我保护与研究者期望追踪，发现模型对期望追踪更敏感，提示需要构念效度检验。

SurfDesign: Effective Protein Design on Molecular Surfaces

SurfDesign：基于分子表面的高效蛋白质设计

Fang Wu, Shuting Jin, Xiangru Tang, Mark Gerstein, Xiangxiang Zeng, Yejin Choi, Jure Leskovec, Jinbo Xu

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Wuhan University of Science and Technology（武汉科技大学） ； Yale University（耶鲁大学） ； School of Medicine, Yale University（耶鲁大学医学院） ； Hunan University（湖南大学） ； Yuelushan Laboratory（岳麓实验室） ； Kumo.AI ； Toyota Technological Institute at Chicago（芝加哥技术研究所） 纠错

专题命中 指令微调 ：language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出SurfDesign框架，将分子表面建模为连续几何流形并整合预训练蛋白质语言模型，通过表面等变消息传递捕捉几何特征，在从头设计结合子和酶设计基准上优于现有方法。

Journal ref KDD 2026 AI4Science

GP-Adapter: Gaussian Process CLIP-Adapter for Few-Shot Out-of-Distribution Detection

GP-Adapter: 基于高斯过程的CLIP适配器用于少样本分布外检测

Taisei Saito, Koretaka Ogata, Takafumi Hiroi

机构 * st Taisei Saito（第一作者） ； nd Koretaka Ogata（第二作者） ； rd Takafumi Hiroi（第三作者） 纠错

专题命中 指令微调 ：language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出GP-Adapter，一种无需训练的框架，通过高斯过程不确定性建模增强CLIP，用于少样本分类和分布外检测，无需微调骨干网络，仅依赖少量缓存和轻量超参数选择。

Comments 8 pages, 6 figures, Accepted at IJCNN 2026

KIT's Submission to Cross-Lingual Voice Cloning in IWSLT 2026

KIT 提交至 IWSLT 2026 跨语言语音克隆任务

Seymanur Akti, Alexander Waibel

机构 * Karlsruhe Institute of Technology (KIT)（卡尔斯鲁厄理工学院） ； Carnegie Mellon University (CMU)（卡内基梅隆大学） ； KIT Campus Transfer (KCT)（KIT校区转移） 纠错

专题命中 指令微调 ：prompting(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对跨语言语音克隆中的口音变化和领域词汇问题，基于FishAudio-S2-Pro多语言文本转语音模型，引入语言标签提示、强化学习微调和参考条件词汇匹配方法，提升可懂度和自然度。

When English Isn't the Best Teacher: Source Language Effects in Cross-Lingual In-Context Learning

当英语不是最好的老师：跨语言上下文学习中的源语言效应

Fred Philippy, Siwen Guo, Jacques Klein, Tegawendé F. Bissyandé

机构 * Snt, University of Luxembourg（卢森堡大学科学技术系） ； Luxembourg Institute of Science and Technology（卢森堡科学技术研究院） 纠错

专题命中 指令微调 ：分类 cs.CL、cs.AI；large language model(comments)；language model(comments)

AI总结 研究跨语言上下文学习（ICL）中源语言选择的影响，发现基于微调的预期在ICL中不成立，提出有效选择源语言的替代启发式方法。

Comments Accepted at 1st Workshop on Multilinguality in the Era of Large Language Models (MeLLM 2026), co-located with ACL 2026

When Adaptation Hurts: Connecting Representational Drift to OOD Failures in MedSAM Fine-Tuning

当适应适得其反：将表征漂移与MedSAM微调中的分布外故障关联起来

Marko Haralović, Sounic Akkaraju, Carlo Baretta, Vasil Zapryanov, Alexia Briassouli

机构 * University of Zagreb（萨格勒布大学） ； University of Twente（特温特大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：foundation model(abstract)

AI总结 本研究分析MedSAM的六种微调策略在不同医学图像数据集上的泛化表现，发现仅编码器LoRA等策略可缓解远分布外性能下降，提示随机抖动能提升模型鲁棒性。

Comments Accepted at the SAFER Workshop, MICCAI 2026

Identity-Preserving Text-to-Video Generation via Agentic Enhancement and Semantic Repair

通过智能体增强与语义修复实现身份保留的文本到视频生成

Jiayi Gao, Changcheng Hua, Jiaqi Tang, Yuxin Peng, Yang Liu

机构 * Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University（北京大学王选计算机研究所） 纠错

专题命中 指令微调 ：prompting(abstract)

AI总结 针对现有商业视频生成模型的身份漂移等缺陷，提出AESR轻量级框架，含智能体提示增强与视觉语义修复模块，搭配混合专家选择策略，其系统MIPL_Video在ACM MM 2026挑战赛赛道1获第一