语言大模型 / LLM

FloodReasonBench: Benchmarking VLM Reasoning Segmentation for Embodied Flood Response at the Edge

FloodReasonBench：面向边缘端具身洪水响应的VLM推理分割基准

Rajat Bhattacharjya, Yoomee Jung, Minwoo Kim, Sing-Yao Wu, Eli Bozorgzadeh, Nalini Venkatasubramanian, Nikil Dutt

机构 * University of California, Irvine（加州大学欧文分校） ； Kookmin University（国民大学） 纠错

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

AI总结 FloodReasonBench针对边缘端具身洪水响应，构建专用数据集并刻画推理分割流水线的性能权衡，为资源受限场景提供任务与系统层面的基准支持。

Comments Paper is currently under review. The code and dataset will be made public upon acceptance

Every Expert Counts: ExactMoE for Memory-Efficient W4A16 Inference

每个专家都重要：用于内存高效W4A16推理的ExactMoE

Amjad Saab

机构 * Appendture（阿彭彻（Appendture）） 纠错

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

AI总结 ExactMoE仅量化路由专家并结合缓存与融合内核，大幅降低MoE模型推理的GPU内存占用，同时保留高吞吐量与准确率，达成内存效率与性能的良好平衡。

Comments 12 pages, 3 figures, 4 tables

A Pilot Study of Autocompleting Tokenizers

自动补全分词器的试点研究

Samuel Wexler, Mark Hopkins

机构 * Williams College（威廉姆斯学院） 纠错

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

AI总结 该研究受自动补全书写系统启发，提出用轻量级自回归字节语言模型压缩Transformer输入的方案，在多语言机器翻译任务上验证其可减少序列长度且不降低翻译质量，适用于不同书写系统。

On the Brittleness of Maximum Likelihood Estimation for Gaussian Process Hyperparameter Optimization

高斯过程超参数优化的最大似然估计的脆弱性

Tyler R. Johnson, Kian Ben-Jacob, Christopher P. Muller, Ramin Bostanabad

机构 * University of California, Irvine（加州大学欧文分校） 纠错

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

AI总结 本文针对高斯过程超参数优化场景，评估最大似然估计的脆弱性，提出实用解决方案，其在贝叶斯优化等任务中有效，构建的高斯过程可在多方面超越表格基础模型。

Comments 26 pages, 10 figures, 2 tables

Reflex: Enabling Fast and Predictive Vision-Language-Action Models for Reaction-Critical Manipulation

Reflex：面向反应关键型操作的快速且可预测的视觉-语言-动作模型

Yuxuan Chen, Wanruo Zhang, Xiao Li

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

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

AI总结 针对现有VLA模型忽略动态交互场景的问题，提出面向反应关键型操作的ReflexBench基准与无需大规模机器人数据预训练的ReflexVLA模型，其可提升动态操作性能并保持静态操作精度。

Comments 8 pages, 6 pages

QuaSAR: Quantization Compensation via Stable Activation-Aware Rank Truncation

QuaSAR: 基于稳定激活感知秩截断的量化补偿

Lin-Fa Lee, Yi-Yu Chang, Kuo-Hei Yeh

机构 * National Yang Ming Chiao Tung University（国立阳明交通大学） 纠错

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

AI总结 本文针对低比特量化后训练方法中门控机制误删可补偿层的问题，提出无参数截断伪逆求解器，在ViT-B模型上实现了优于现有方法的精度，且在模型规模与精度间取得良好平衡。

Comments 8 pages, 6 figures

DARTree: Speculative Diffusion Decoding with Autoregressive Draft Trees

DARTree：基于自回归草稿树的推测式扩散解码

Tianyi Li, Yaxin Luo, Xinyi Shang, Zhiqiang Shen

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

AI总结 DARTree是无需训练的推测式解码方法，将AR修正头从链扩展至树，在7个数学、代码、聊天基准的4种模型-温度配置下，实现最高平均接受长度与加速比，达9.73倍无损加速。

NAS-Driven Hardware Accelerator Exploration for Edge AI and Quantization Effects on the Pareto Space

面向边缘AI的NAS驱动硬件加速器探索及量化对帕累托空间的影响

Eleftherios Mylonas, Angelos Kouprizas, Michael Birbas, Alexios Birbas

机构 * University of Patras（帕特雷大学） 纠错

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

AI总结 本文针对边缘AI部署需求，提出结合NAS、量化与可重构加速器探索的三阶段流水线，实证分析INT4 PTQ对NAS帕累托空间的影响，发现FP32零样本代理覆盖度更优。

Comments 6 pages, 6 figures, accepted for presentation to the 39th IEEE International System-on-Chip Conference, Heidelberg, Germany, September 30 - October 2, 2026

CoverPrune: Coverage-Driven Token Pruning for 3D VLMs via Optimal Transport

CoverPrune：基于最优传输的3D视觉语言模型的覆盖驱动型令牌剪枝

Peng Ling, Yingda Yin, Lingting Zhu, Weikai Chen, Shengju Qian, Zeyu Hu, Xin Wang, Wenming Yang

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； LIGHTSPEED 纠错

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

AI总结 针对3D VLMs因大量视觉令牌导致的计算瓶颈，提出CoverPrune框架，将剪枝转化为最优传输问题，结合FST成本与SGS算法，实现高效剪枝且性能优异。

Comments Accepted to ECCV 2026 as an Oral Presentation

Balanced Adaptive Prototype Selection for Scalable TabPFN Inference on Large-Scale Tabular Data

面向大规模表格数据的可扩展TabPFN推理的平衡自适应原型选择

Mahboobe Jadid, Melika Rezaye Garkani, Ali Mousavi

机构 * Islamic Azad University（伊斯兰阿扎德大学） 纠错

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

AI总结 本文提出BAPS框架，无需修改预训练TabPFN模型，可将百万级表格数据集的上下文压缩约1953倍，用512个原型保留预测性能，实现其在大规模表格数据上的可扩展推理。

From Visual Widgets to UI Code: Efficient Tool-Grounded Generation

从视觉控件到UI代码：高效的基于工具的生成

Houston H. Zhang, Tao Zhang, Li Gu, Linfeng Ye, Yuanhao Yu, Xinxin Zuo, Yang Wang, Zhixiang Chi

机构 * McMaster University（麦克马斯特大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Concordia University（康考迪亚大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出轻量级工具框架WidgetGen，在6个多模态模型和1000个控件上，其视觉重建指标优于直接提示和Widget2Code，且重建的图像-代码对可提升Qwen系列模型性能

Comments ECCV2026 (MUCG Workshop)

Foresight Without Seeing: Latent Futures for World Action Models

无视觉前瞻：面向世界动作模型的潜在未来

Jiakai Huang, Zhongbo Wu, Zheng Zhang, Zihan Wang, Shan You, Tao Huang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； ACE Robotics（ACE机器人公司） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ForeWAM，一种动力学条件下的直接策略WAM，通过Future-KV和动力学寄存器在无需显式生成未来视频的情况下，使直接策略WAMs兼具高效动作预测与预测动力学暴露能力，在LIBERO和LIBERO-Plus上取得高成功率。

Comments 12 pages, 3 figures

Surgical WAM: A World-Action Model for Data-Efficient Surgical Robot Learning

Surgical WAM：面向数据高效型手术机器人学习的世界-动作模型

Wenrui Bao, Tianyun Jiang, Zhiben Chen, Ser-Nam Lim, Peter D. Peng, Yuzhang Shang

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

AI总结 本文提出Surgical WAM模型，通过无动作视频预训练结合带动作标注数据微调，在四项模拟手术操纵任务中将平均成功率从63.5%提至77.8%，为数据高效的手术机器人学习提供了可行方案。

SkillLens: Visual Skill Cards for Retrieval-Augmented GUI Action Prediction and On-Policy Distillation

SkillLens：用于检索增强型GUI动作预测与在线策略蒸馏的可视化技能卡片

Zhou Liu, Ligang Huang, Zeli Su, Zewei Pan, Zhaoyang Han, Xing Chen, Yuanfeng Song, Wentao Zhang

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

AI总结 SkillLens提出可视化技能卡片（VSCs），结合轨迹转卡片方法与检索增强机制，在两个多模态网页基准上提升了冻结GPT-5.4-mini执行器及Qwen3-VL-2B学生模型的GUI动作预测性能。

MazzikaAI: A knowledge-based performance-to-prompt compiler for real-time Arabic maqam accompaniment with a streaming text-to-music model

MazzikaAI：一种基于知识的性能到提示编译器，用于结合流式文本到音乐模型的实时阿拉伯maqam伴奏

Jiaxin Du, Boulbaba Abdeljaouad, Yong Zhuang, Haoyu Li

机构 * Grand Valley State University（大峡谷州立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于知识的MazzikaAI系统，通过编译实时输入生成文本提示，引导未微调的Google Lyria RealTime实现实时阿拉伯maqam伴奏，可精准控制微分音生成，为文化包容性生成音频提供了可扩展范式。

Not All Visual Tokens Are Equally Safe to Remove:Consequence-Sensitive Visual Token Compression

并非所有视觉 token 都可安全移除：后果敏感型视觉 token 压缩

Jingbo Wen, Liang He, Mingyu Cao, Haoyu Wang, Minxuan Hu, Kangning Cui, Xilu Wang

机构 * The University of Sydney（悉尼大学） ； Tongji University（同济大学） ； University of Surrey（萨里大学） ； Nankai University（南开大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对视觉语言模型提出后果敏感型视觉 token 压缩方法，可在相同总 token 预算下降低高风险错误，还能减少代价加权错误并降低延迟，泛化性良好。

Gradient Under Microscope: Benchmarking Resource Utilization of Memory-Efficient Gradient Computation Methods

显微镜下的梯度：对内存高效梯度计算方法的资源利用基准测试

Sarthak Mahapatra, Zihan Zhou, Khatoon Khedri, Mehdi Hosseinzadeh, Reza Rawassizadeh

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

AI总结 该研究针对四种Transformer架构，测试五种梯度优化器在三种内存策略下的资源利用，发现梯度累积效果最优，Adam并非普遍最优，梯度检查点效果依赖架构，为模型训练部署提供实用指南。

UniMoMo: Expert Merging-Based MoE Acceleration for Large Recommendation Models

UniMoMo：基于专家合并的大推荐模型混合专家（MoE）加速方法

Lei Xin, Bin Gu, Peize Li, Zitong Wang, Jianbo Zhao, Changjiang Jiang, Yanyue Xie, Chao Huang, Xuyang Zhao, Zunhai Su, Fanhu Zeng, Zhenglun Kong

机构 * Kuaishou Technology（快手科技） ； Hohai University（河海大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； ByteDance, Seed（字节跳动 Seed） ； Alibaba, Ant Group（阿里巴巴蚂蚁集团） ； ByteDance, Douyin（字节跳动抖音） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

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

AI总结 UniMoMo是一种后训练压缩框架，通过功能相似性合并MoE专家并引入层自适应保护，在Amazon Beauty等三个数据集上实现推荐MoE的高效压缩与加速，且性能损失极小。

Comments Preprint

Evaluating Dedicated Monolingual and Joint Multilingual Causal Models for Dravidian Languages

评价达罗毗荼语的专用单语与联合多语因果模型

Venkata Naga Sai Vishnu Rohit Pulipaka

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

AI总结 本文训练5个GPT-2架构模型对比达罗毗荼语的单语与多语模型，发现单语模型在情感分类等任务上优于mGPT，分词器效率也更高。

MiCoPro: End-to-End Mixed Precision HW/SW Co-design with HW-aware Proxy Model

MiCoPro：面向硬件感知代理模型的端到端混合精度硬件/软件协同设计

Zijun Jiang, Yangdi Lyu

机构 * Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 MiCoPro是面向边缘AI的混合精度硬件/软件协同设计框架，通过硬件感知代理模型实现延迟约束下的最优量化配置，在两类硬件上达成最高40%延迟降低、精度下降不足3%的效果。

Comments 14 pages, 9 figures, under review

SkillAligner: Treating Retrieved Skills as Adaptable Drafts at Execution Time

SkillAligner：在执行时将检索到的技能视为可调整的草稿

Qinfeng Li, Dalin He, Yuntai Bao, Ying Yang, Ruoxi Chen, Xinyan Yu, Lizhou Liang, Ge Su, Wenqi Zhang, Xuhong Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：language agent(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 SkillAligner是无训练的执行时技能适配框架，将检索技能视为可调整草稿，经联合适配整合为执行指南，在多基准实验中提升任务性能、降低退化与推理成本。

Comments 21 pages, 5 figures

SLED: Scalable Location Encoding via Distillation

SLED：通过知识蒸馏实现可扩展位置编码

Kevin Lane, Zhongying Wang, Esther Rolf, Morteza Karimzadeh

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

AI总结 针对现有位置编码器计算成本高、扩展性差等问题，提出基于蒸馏的SLED，可灵活融入多模态地理空间数据，在19项基准任务上性能优于或媲美现有模型，大幅降低预训练成本。

Threshold-Based Early Stopping of Accumulations in Neural Networks with Binary Activation

基于阈值的二值激活神经网络累积量早停机制

Quentin Luquet de Saint-Germain, Massil Ait Abdeslam, Jean Pierre David

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

AI总结 本文提出一种训练后早停机制，通过预测二值神经网络累积量的最终符号，可减少VGG11在CIFAR-10上的运算量，仅造成小幅准确率下降。

Comments 9 pages, 3 figures, 1 table

When Do Prompt-Side Agent Playbooks Transfer? Accuracy, Cost, and Runtime Shift in Agent Deployment

提示侧智能体剧本何时可迁移？智能体部署中的准确性、成本与运行时偏移

Weihong Lin, Lin Sun, Xiangzheng Zhang

机构 * Beijing Qiyuan Technology Co., Ltd.（北京奇源科技有限公司） 纠错

专题命中 效率与部署 ：language agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究在蒸馏-验证-迁移协议下探究提示侧智能体剧本的可迁移性，在ALFWorld、TAU2-Bench、XBench-DeepSearch等基准上测试发现其为有条件的冷启动选项，需目标侧验证相关指标。

Kastor: An efficient fine-tuning strategy for generative emulation of PDE simulations

Kastor：一种用于生成式模拟偏微分方程（PDE）仿真的高效微调策略

Guillaume Couairon, Alexis Jacq, Yu-Han Wu, Renu Singh, Yana Hasson, Quentin Berthet, Romuald Elie

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

AI总结 本研究提出Kastor微调策略，通过两阶段推理、均值预测正则化等方法改进物理基础模型，在The Well数据集上实现比Walrus更优的PDE仿真性能，降低预测误差并提升效率。

Comments 34 pages, 32 figures

AFD-Ledger: Deployment Provisioning for Attention--FFN Disaggregation

AFD-Ledger：注意力-前馈网络（FFN）拆分的部署配置

Chengyu Qiu, Xiao Fu, Fengcun Li, Yulei Qian, Yuchen Xie, Xunliang Cai, Yingdi Shan, Yongwei Wu, Mingxing Zhang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Meituan（美团） 纠错

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

AI总结 AFD-Ledger是离线分析配置系统，可优化AFD与同置部署的硬件分配，减少部署评估量，预测吞吐量偏差小，揭示同构/异构AFD及角色硬件改进的部署规律。

Comments 14 pages, 14 figures, 2 tables

Task-Oriented Candidate-Latent Feedback for Coarse-to-Fine Sensing in Distributed OFDM-ISAC Networks

面向任务的候选隐变量反馈：分布式OFDM-ISAC网络中的粗到细感知

Shiv Shankar, Radha Krishna Ganti, J Klutto Milleth

机构 * Indian Institute of Technology (IIT), Madras（印度马德拉斯理工学院） ； Centre of Excellence in Wireless Technology (CEWiT)（无线技术卓越中心） 纠错

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

AI总结 该研究针对分布式OFDM-ISAC网络的SE-SF接口，提出基于学习的粗到细感知流水线与候选隐变量反馈方法，实现高检测率与低传输速率，且跨场景泛化性能良好。

Equivariant Music Transformer

等变音乐Transformer

Zixun Guo, Simon Dixon

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

AI总结 针对标准音乐Transformer等变性不足的问题，提出EMT模型，通过自蒸馏联合优化预测与等变正则化损失，在等变性和生成能力上优于现有方法。

Journal ref ISMIR 2026

When and Where to Look: Adaptive Visual Evidence Scheduling for Efficient Long Video Understanding

何时与何地查看：用于高效长视频理解的自适应视觉证据调度

Ke Li, Jiayu Chen, Maoliang Li, Zihao Zheng, Hailong Zou, Hengyi Zhang, Xuanzhe Liu, Xiang Chen

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

AI总结 提出无需训练的EcoFrame框架，通过熵门控预算调度和注意力引导候选提议实现高效视觉证据调度，在多个长视频理解基准上实现精度与效率的更优权衡。

Moving the Safety Barrier: Dynamic Routing Adaptive Alignment Against White-Box Attacks

移动安全屏障：针对白盒攻击的动态路由自适应对齐

Shangze Li, Chuancheng Shi, Simiao Xie, Lingzhi He, Cheng Ji, Zifeng Cheng, Fei Shen, Chao Wu, Tat-Seng Chua

机构 * Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

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

AI总结 针对大型基础模型易受路由级白盒攻击的问题，提出动态路由自适应对齐框架，通过引入动态补偿路由提升模型安全稳健性且保留通用实用性。