语言大模型 / LLM

Tracking Representation Dynamics in Large Language Models with Persistent Homology

利用持续同调追踪大型语言模型中的表示动态

Naman Malhotra, Jay Ambadkar, Abhinav Gupta, Kushal Kasivel, Abbas Schwarz, Kamillo Ferry, Anthea Monod

机构 * Imperial College London（伦敦帝国学院） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 通过持续同调分析激活空间拓扑，发现对齐过程中拓扑重组主要发生在训练早期，且不同对齐目标产生可区分的拓扑轨迹。

Comments 29 pages

Islamic Large Language Models: From Knowledge Acquisition to Trustworthy and Hallucination-Resistant AI

伊斯兰大语言模型：从知识获取到可信且抗幻觉的人工智能

Mohammed Amine Mouhoub

机构 * Paris Dauphine University（巴黎多芬纳大学） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 综述伊斯兰大语言模型领域，提出构建可信、抗幻觉的伊斯兰AI需结合阿拉伯语NLP、检索增强生成、教法学派推理及专家评估等关键技术。

Cross Paraphrastic Invariance Learning for Hallucination Detection

跨释义不变性学习用于幻觉检测

Shanshan Lin, Dongsheng Hong, Sibo Ju, Chao Chen, Sihong Xie, Xiangwen Liao

机构 * Fuzhou University（福州大学） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；pretraining(abstract)

AI总结 提出CPIL框架，通过构建正负样本对进行两阶段对比学习，仅用1%标注数据即在11个任务上超越基线，高效检测LLM幻觉。

Comments Accepted to ICASSP 2026

The Hallucination Snowball: Modeling Error Propagation as State Transitions in Multi-Agent LLM Pipelines

幻觉滚雪球：将多智能体大语言模型流水线中的错误传播建模为状态转移

Prabhjot Singh, Bhushan Pawar

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(title,summary_cn)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 该研究发现多智能体LLM流水线中存在幻觉滚雪球效应，即幻觉会随状态转移而逃逸，且边界门控验证比末端检查更能有效降低幻觉存活率，还提出了最优验证资源分配策略。

Comments 10 pages, 3 figures; accepted at the FAGEN Workshop (Failure Modes in Agentic AI), ICML 2026

Cross-Architecture Steering Transfer in Language Models: A Systematic Empirical Study

语言模型中的跨架构引导迁移：一项系统实证研究

Ayushi Agarwal

专题命中 知识编辑与模型理解 ：language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 本研究通过系统实证发现，在1.7B参数规模以上，独立训练的大语言模型间存在可利用的跨架构引导迁移，验证了柏拉图式表征假说的功能层面补充，强调了机制可解释性中的规模阈值。

Laplace-PSN-IRT: Uncertainty Quantification for Neural Item Response Theory Models of LLM Benchmarks

拉普拉斯-PSN-IRT：大语言模型基准神经项目反应理论模型的不确定性量化

Juan Francisco, Mandujano Reyes

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究针对大语言模型基准神经项目反应理论模型，提出拉普拉斯-PSN-IRT方法，通过近似贝叶斯后验推断增强模型，能恢复校准不确定性，可进行可信区间等分析，实验表明该方法在模型比较、信息稳定性及能力排名恢复等方面表现良好。

Uncertainty-Aware Sequential Decision Rules for Event-Triggered LLM Invocation in Streaming Systems

流系统中事件触发大语言模型调用的不确定性感知序贯决策规则

Zhaohui Wang

机构 * Viterbi School of Engineering, University of Southern California（南加州大学维特比工程学院） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究流系统中何时调用大语言模型的问题，将其转化为基于风险的序贯停止问题，证明了相关理论结果。通过在涡轮风扇退化数据上的实验，验证假设、比较基线，得出次线性遗憾、高诊断质量等结论，表明异常分数驱动的风险函数更优。

Comments 18 pages, 5 figures. Accepted to the ECML PKDD 2026 Research Track

Can Induced Emotion Bias LLM Behaviors in Sequential Decision Making?

诱导情绪会影响大语言模型在序列决策中的行为吗？

Minh Khoi Ho, Zihao Zhu, Runchuan Zhu, Levina Li, Zhiwen Fan, Zhangyang Wang, Junyuan Hong

机构 * MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Texas A&M University（德州农工大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Mass General Hospital（麻省总医院） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究探讨诱导情绪对大语言模型在序列决策中行为的影响，采用爱荷华赌博任务结合情绪诱导程序，发现诱导情绪平均不显著影响其决策动态，但愤怒有条件地影响决策，揭示了与人类行为的差异，为相关研究提供工具。

ASK in the Dark: Uncertainty-Gated LLM Assistance under Partial Observability

黑暗中的询问：部分可观测性下的不确定性门控语言模型辅助

Juarez Monteiro, Nathan Gavenski, Guilherme Lima, Francisco Galuppo, Odinaldo Rodrigues, Adriano Veloso

机构 * Kunumi Institute（库努米研究所） ； King’s College London（伦敦国王学院） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(title)；SLM(abstract,abstract_cn)；language model(abstract)；small language model(abstract)

AI总结 研究部分可观测性下强化学习智能体，指出普通不确定性门控方法失败原因是上下文问题。提出ASK+，为语言模型提供轨迹感知上下文和结构化推理，证明预测熵信号可行，在多环境中取得更好效果，强调提示设计重要性。

Comments Accepted at the IJCAI-ECAI Joint Workshop on Planning for Complex Real-World Applications and Bridging the Gap Between AI Planning and (Reinforcement) Learning

KARLA: Knowledge-base Augmented Retrieval for Language Models

KARLA：基于知识库增强的语言模型检索

Francois Crespin, Fabian M. Suchanek, Nils Holzenberger

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(summary_cn,abstract)；language model(title)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出一种新方法，使LLM在生成过程中自动从知识库提取事实知识，支持知识更新、可追溯性和小模型的高事实准确性。

FactorFlow: A Visual Analytics Workspace with Large Language Model-Assisted Interpretation for Factor Analysis

FactorFlow：用于因子分析的、带有大语言模型辅助解释的视觉分析工作空间

Justin Philip Tuazon, Joemari Olea, Richelle Ann Juayong

专题命中 知识编辑与模型理解 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)

AI总结 FactorFlow是用于端到端探索性因子分析的视觉分析工作空间，集成大语言模型实现自动化因子解释，经可用性研究优化，可帮助研究人员高效剖析、比较因子模型并理解因子结构。

Hybrid-Policy Self-Editing for Composable Unstructured Knowledge Editing

用于可组合非结构化知识编辑的混合策略自编辑

Tianci Liu, Zihan Dong, Tianchun Li, Yi-Chung Chen, Qiming Cao, Xingchen Wang, Shiyang Wang, Zichen Miao, Linjun Zhang, Haoyu Wang, Jing Gao

机构 * University of Tennessee（田纳西大学） ； Rutgers University（罗格斯大学） ； Purdue University（普渡大学） ； University at Albany（奥尔巴尼大学） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 该研究针对现有非结构化知识编辑存在的可组合性缺失问题，提出HPSE方法，通过构建混合生成结果实现主动自蒸馏，在多种LLM及编辑工具上取得即插即用的性能提升。

Provable Limits and Certified Deferral for Verbalized Uncertainty in Small Language Models

小型语言模型中口头表述不确定性的可证明极限与认证式 deferral（ deferral 译为“ defer 至人类”的 deferral，即 deferral 指模型在特定情况下将决策 defer 至人类的机制）

Jianru Shen

机构 * University of Montana（蒙大拿大学） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：language model(title,abstract)；small language model(title)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 该研究针对小型语言模型，探究口头表述置信度支撑风险可控 deferral 的可行性，通过理论推导与实验验证校准的局限性及认证式 deferral 的效果，修复了 TruthfulQA 的答案排序伪影。

Comments Accepted at MIWAI 2026 (The 19th International Conference on Multi-disciplinary Trends in Artificial Intelligence), to appear in Springer LNAI

Interpretable Uncertainty for Adaptive Retrieval and Reasoning in Question Answering

问答中自适应检索与推理的可解释不确定性

Ritajit Dey, Iadh Ounis, Graham McDonald

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；prompting(abstract)

AI总结 研究针对问答中大型语言模型的问题，提出基于LLM内部表示显式信号的不确定性感知框架，区分知识不足与模糊冲突，能在单次前向传播中估计，指导系统行为，为检索和推理策略提供透明实用替代方案。

Comments 2 pages, 1 figure

What Intermediate Layers Know: Detecting Jailbreaks from Entropy Dynamics

中间层知道什么：从熵动力学检测越狱

Sofiia Nikolenko, Michele Papucci, Mina Rezaei, Shireen Kudukkil Manchingal

机构 * LMU Munich（慕尼黑大学） ； relAI – Konrad Zuse School of Excellence in Reliable AI（relAI – 康拉德·楚泽可靠人工智能卓越学校） ； University of Pisa（比萨大学） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） ； School of Engineering, Computing and Mathematics, Oxford Brookes University（牛津布鲁克斯大学工程、计算与数学学院） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 通过分析冻结LLM各层的token级预测熵轨迹，发现中间层的熵动力学特征（如基于排名的单调趋势分数）能有效检测越狱攻击，且无需额外训练。

Comments Accepted at the European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD) 2026. A short version accepted at EIML@ICML 2026

Practice Makes Unsafe: Skill Misevolution in Self-Improving LLM Agents

熟能生险：自我改进的大语言模型智能体中的技能误演化

Xutao Mao, Liangjie Zhao, Xiang Zheng, Cong Wang

机构 * Adelaide University（阿德莱德大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(title,summary_cn)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对自我改进LLM智能体的技能误演化问题，构建SkillMisevo-Gym与SkillMisevo-Bench基准，提出SafeEvolve方法，可显著降低不安全检索与新会话危害，同时对良性效用影响极小。

Whisper-Aware LLM: Self-Supervised Uncertainty Learning for Robust Whispered Speech Recognition

感知耳语的大语言模型：用于鲁棒耳语语音识别的自监督不确定性学习

Gaopeng Xu, Zhenyu Wang, Zheng Xue, Yinfeng Xia, Haitao Yao

机构 * Qwen Business Unit of Alibaba（阿里巴巴通义千问业务部） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(title,summary_cn)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出Whisper-Aware LLM框架，通过自监督学习量化声学信号缺陷并结合置信融合解码机制，在AISHELL6-Whisper数据集上将耳语语音识别的CER相对降低17%，幻觉率降至4.5%，达到最优性能。

Reading Copom's Tone: A Weighted LLM Framework for Hawkish-Dovish Sentiment, Forward Guidance, and Uncertainty

解读巴西央行货币政策委员会（Copom）的语气：用于判断鹰派-鸽派情绪、前瞻性指引及不确定性的加权大语言模型（LLM）框架

Gabriel de Macedo Santos

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.AI

AI总结 本研究提出一种加权大语言模型框架，用于分析巴西央行Copom声明的鹰派-鸽派情绪、前瞻性指引及不确定性，通过实证样本验证了方法的有效性，核心贡献为构建了可分离语气与政策指引的可审计系统。

Comments 12 pages, 8 tables, 5 figures

Uncertainty-Guided LLM Semantic Augmentation for Heterogeneous Treatment Effect Estimation

面向异质处理效应估计的不确定性引导大语言模型语义增强

Jialu Xu, Mengkun Liang, Guannan Liu, Xiaojie Mao, Junjie Wu

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； School of Economics and Management, Tsinghua University（清华大学经济管理学院） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(title,summary_cn)；分类 cs.LG

AI总结 本研究针对异质处理效应估计的局部不稳定性，提出CURL方法，通过LLM生成分离的分配与异质性导向表示，在四个基准上提升了10种主学习者的性能。

Comments 17 pages, 12 figures, 5 tables

TRE: Training-Free Hallucination Detection for Diffusion Language Models

TRE：用于扩散语言模型的无训练幻觉检测

Pengcheng Weng, Yanyu Qian, Yue Tan, Yixin Liu

机构 * University of Bern（伯尔尼大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Griffith University（格里菲斯大学） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对扩散语言模型的幻觉问题，现有方法有局限。本文提出无训练的TRE指标，通过在模型解码过程中沿时空维度提取熵信号来估计幻觉风险，经实验验证其性能有竞争力，具有泛化性、效率和鲁棒性等优点。

Comments 25 pages

Probabilistic Concept-Aware Steering for Trustworthy LLM Inference

用于可信大语言模型推理的概率概念感知引导

Brian Becker, Rui Chu, Yingjie Lao

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对大语言模型推理中现有引导向量方法的问题，提出概率概念感知引导框架，通过概念驱动检索和概率校准，在保留模型能力的同时实现可控、安全的语义偏差引导。

Mechanistic Interpretability of LLM Jailbreaks via Internal Attribution Graphs

通过内部归因图对大语言模型越狱进行机制性可解释性研究

Anupam Wagle, Ifrat Ikhtear Uddin, Chaowei Zhang, Longwei Wang

机构 * Department of Computer Science, University of South Dakota（南达科他大学计算机科学系） ； School of Information and Artificial Intelligence, Yangzhou University（扬州大学信息与人工智能学院） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究大语言模型越狱漏洞，通过构建内部计算图揭示对抗攻击引发的内部推理转变，提出统一框架实现因果诊断，实验证明计算图偏差与不安全行为相关，干预可提升模型鲁棒性。

Probing the Misaligned Thinking Process of Language Models

探究语言模型的错误对齐思维过程

Kaiwen Zhou, Constantin Venhoff, Jonathan Michala, Xin Eric Wang, William Saunders

机构 * University of Oxford（牛津大学） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出通过线性探针检测模型内部激活中的18种错误对齐指标，以可靠识别策略欺骗等行为，在分布外基准上达到0.935 AUROC。

Emergent Relational Order in LLM Agent Societies: From Collective Affect to Authority Stratification

LLM智能体社会中的涌现关系秩序：从集体情感到权威分层

Zhiyuan Ji, Xinyu Chen, Ziqi Dai, Shiyun Tang, Chunyu Wei, Yueguo Chen

机构 * Renmin University of China（中国人民大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Minzu University of China（民族大学） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.AI

AI总结 基于情感控制理论、社会认同理论和涂尔干集体情感，提出CAREB-MAS多智能体框架，通过长期模拟自发再现差序格局的五种核心现象，支持将差序格局解释为社会机制的结构敏感性涌现结果。

Comments Accepted to Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2026. 37 pages

Contrastive-Difference CKA Reveals Concept-Specific Structural Alignment Across Language Model Architectures

对比差异CKA揭示跨语言模型架构的概念特定结构对齐

Xueping Gao

机构 * Alibaba Cloud（阿里云） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(summary_cn,abstract)；language model(title)；分类 cs.CL

AI总结 提出对比差异CKA（CKA_Delta）方法，发现不同LLM架构在概念表示上存在几何收敛与功能可迁移性分离的现象，能有效区分概念特定相似性与通用相似性。

Do Uncertainty Signals Help? A Systematic Study of Uncertainty-Aware Decoding with Rollback Mechanisms

不确定信号是否有用？对带有回滚机制的不确定感知解码的系统研究

Xianzong Wu, Xiaohong Li, Yuejun Guo, Xinyang Liu, Tianlin Li, Junjie Wang, Qiang Hu

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文通过系统研究带有回滚机制的不确定感知解码，发现其可提升代码LLM的生成性能，其中token熵等信息论不确定信号效果最优，反馈引导的回滚是主要改进来源。

Actionable Hallucination Detection: Translating Latent Uncertainty into Agentic Critique

可操作的幻觉检测：将潜在不确定性转化为智能体批判

Sanidhya Vijayvargiya, Rahul Lokesh

机构 * Samsung Research America（美国三星研究院） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 该研究提出Latent Critic轻量级LoRA适配器，可实时检测LLM智能体的幻觉，定位准确率超80%、AUROC达0.966，能拦截幻觉并助力智能体自我修正，效能优于同类基线方法。

Comments 22 pages, 6 figures

Laguerre Geometry for Interpreting Large Language Models

用于解释大语言模型的拉盖尔几何

Chunwei Ma, Russell Wolfinger

机构 * JMP Statistical Discovery（JMP统计发现公司） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：large language model(title)；language model(title)；LLM(abstract,comments)；分类 cs.AI

AI总结 研究大语言模型中概念结构的形成，利用拉盖尔几何精确表征概念，通过分解Transformer层揭示隐藏轨迹控制机制，提出无需训练和超参数的几何透镜方法读出概念，开发可视化工具，还实现可操作的可解释性。

Comments Geometric Lens; LLM Interpretability; Code: https://github.com/horsepurve/Geometric-Lens

A Mechanistic Lens on Semantic Conflicts: Using Activation Patching to Understand LLM Behavior

语义冲突的机制视角：使用激活修补来理解大语言模型行为

Youssef Abdelsalam, Norman Peitek, Anna-Maria Maurer, Marvin Wyrich, Sven Apel

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 研究大语言模型在语义冲突下的行为，构建Python代码片段三元组，用行为性能度量和残差流激活修补评估四个LLMs在输出预测和单元测试生成任务中的表现，发现语义冲突影响任务且相关信息集中，展示分析LLMs整合代码信息的框架。

Model-Driven Requirements Configuration with Three-Valued Uncertainty Scoring

基于三值不确定性评分的模型驱动需求配置

Ahmed Ibrahim

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究提出神经符号多智能体架构结合三值评分框架，消除LLM生成需求的结构不一致性，在37个项目愿景中实现94.6%的结构一致性消除，为LLM在需求工程中的安全部署提供支持。