语言大模型 / LLM

Large Language Models Develop Novel Social Biases Through Adaptive Exploration

大语言模型通过适应性探索形成新的社会偏见

Addison J. Wu, Ryan Liu, Xuechunzi Bai, Thomas L. Griffiths

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

专题命中 其他LLM ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究大语言模型在无固有差异时能否形成新社会偏见，用心理学范式证明其能形成，导致任务分配不公平，新模型更严重，还探索干预措施，发现激励探索可减少分层。

Comments ICML 2026 Oral

Know More, Know Clearer: A Meta-Cognitive Framework for Knowledge Augmentation in Large Language Models

知道更多，更清晰：大型语言模型中知识增强的元认知框架

Hao Chen, Ye He, Yuchun Fan, Yukun Yan, Zhenghao Liu, Qingfu Zhu, Maosong Sun, Wanxiang Che

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

专题命中 其他LLM ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出元认知框架，利用内部认知信号划分知识空间为掌握、混淆和缺失区域，通过差异化干预和认知一致性机制增强知识并校准置信度，实验证明优于基线方法。

Shared Doubt: Zero-Shot Cross-Lingual Confidence Estimation for Language Models

共享疑虑：语言模型的零样本跨语言置信度估计

Athina Kyriakou, Dennis Ulmer, Ivan Titov

机构 * ILLC, University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学ILLC） ； ILCC, University of Edinburgh（爱丁堡大学ILCC） 纠错

专题命中 其他LLM ：language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 研究多语言大语言模型是否编码共享的、可跨语言迁移的置信度特征，通过轻量级线性探针从中间表示直接预测答案正确性，实现零样本跨语言泛化，并发现置信度特征集中在中间层。

Text Steganography with Dynamic Codebook and Multimodal Large Language Model

基于动态代码本和多模态大语言模型的文本隐写术

Jianxin Gao, Ruohan Lei, Wanli Peng

机构 * China Agricultural University（中国农业大学） 纠错

专题命中 其他LLM ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种基于动态代码本和多模态大语言模型的文本隐写术，通过共享会话配置和多模态模型构建动态代码本，设计加密隐写映射并引入反馈优化机制，提升隐写术的安全性和实用性。

Asking Questions the Right Way: A Multi-Agent Conversational System for Prompt Formulation in Complex Task Resolution

以正确方式提问：用于复杂任务解决中提示词生成的多智能体对话系统

B. Sankar, Pawni Yadav, Srinidhi Ranjini Girish, Amogh A. S

专题命中 其他LLM ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；prompting(abstract)

AI总结 本研究提出多智能体对话系统PAWNI，通过三层提示框架优化提示生成前端，实验显示其可提升提示结构完整性、LLM输出质量并降低人类工作量，支持人-AI协作优化。

Comments 53 pages, 31 figures, 6 tables

The persuasive power of large language models does not depend on their perceived national origin

大型语言模型的说服力不依赖于其感知到的国籍

Ningzhi Liu, Yannic Hinrichs, Jonas R. Kunst

专题命中 其他LLM ：large language model(title)；language model(title)；LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 该研究通过随机实验发现，大型语言模型的感知国籍不影响其说服力，用户虽对对手AI初始信任较低但仍会吸收其论点，国籍标签难抵御其带来的外国影响力。

Ask don't tell: Reducing sycophancy in large language models

请勿告知：减少大语言模型的趋炎附势

Magda Dubois, Cozmin Ududec, Christopher Summerfield, Lennart Luettgau

机构 * UK AI Security Institute（英国人工智能安全研究所） 纠错

专题命中 其他LLM ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文通过实验研究发现，非问题比问题引发更高的趋炎附势倾向，且趋炎附势随用户传达的可信度增加而增强，采用将非问题转为问题可有效降低趋炎附势。

Analyzing the Ethical Logic of Eight Large Language Models

分析八个大语言模型的伦理逻辑

W. Russell Neuman, Chad Coleman, Manan Shah

专题命中 其他LLM ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究分析OpenAI等八个大语言模型的伦理逻辑，通过让模型回答伦理原则问题和道德困境，用多种理论分析其回答，发现模型伦理判断趋同但在做决定意愿等方面有差异，还能增进对人工智能工作及增强人类伦理行为的理解。

The Anatomy of a Truth Direction: Knowledge-Dependent Dimensionality, a Relational Law, and a Convergent Category Geometry in Small Language Models

真相方向剖析：小语言模型中依赖知识的维度、关系定律与收敛类别几何

Francesco Karim Vicidomini

专题命中 其他LLM ：language model(title,abstract)；small language model(title)；large language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究小语言模型中真相方向，通过无训练定向探针及多模型实验，探讨真相维度与知识的关系、架构组件作用及方向混合情况，揭示关系定律与知识门控定律，表明混合几何属知识领域。

Comments Version 2: Expanded with a replication campaign on a third model family (Gemma-2-2b). Introduces exact decomposition for sandwich normalization, quantifies the knowledge gate via classical attenuation (Spearman, 1904), and identifies model-private geometry. Text revised, figures unchanged. Code and data: https://github.com/Francesco-Marhel/TruthProbe

Caved or Convinced: Temporal Sampling Gates Claim Deference in Video Large Language Models

屈服还是信服：时序采样门控视频大语言模型的主张依从性

Yuxin Cao, Wei Song, Jingling Xue, Jin Song Dong

专题命中 其他LLM ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)

AI总结 该研究针对视频大语言模型的两种失败情况，区分了可用性与权重两个原因，提出反转测试缓解屈服于错误主张的问题，提升了顺序准确率并使模型可弃权而非猜测。

Comments 11 pages, 2 figures

Poisoning Prompt-Guided Sampling in Video Large Language Models

针对视频大语言模型中提示引导采样的投毒攻击

Yuxin Cao, Wei Song, Jingling Xue, Jin Song Dong

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） ； CSIRO’s Data61（CSIRO数据61） 纠错

专题命中 其他LLM ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)

AI总结 该研究针对视频大语言模型的提示引导采样提出PoisonVID投毒攻击，在多种模型与采样器组合上实现高攻击成功率，揭示了PGS存在的结构性安全隐患。

Comments 16 pages, 5 figures

Prompts Don't Protect: Architectural Enforcement via MCP Proxy for LLM Tool Access Control

提示不保护：通过MCP代理实现的架构强制以实现LLM工具访问控制

Rohith Uppala

机构 * Independent Researcher（独立研究员） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种受控的MCP代理，通过在工具发现和工具调用两个阶段实施基于属性的访问控制（ABAC），有效阻止了未经授权的工具调用，而提示基于的限制仅能减少11-18个百分点的未授权调用率，证明了架构强制在部署的智能体系统中实现可靠工具访问控制的必要性。

Comments 7 pages, 4 tables, 2 figures. Revised version with 200 adversarial tasks and expanded limitations

Suffix-Constrained Greedy Search Algorithms for Causal Language Models

后缀约束的贪心搜索算法用于因果语言模型

Ayoub Hammal, Pierre Zweigenbaum, Caio Corro

机构 * Université Paris-Saclay, CNRS, LISN（巴黎萨克雷大学、法国国家科学研究中心、LISN） ； Université de Rennes, INSA Rennes, CNRS, IRISA（雷恩大学、里昂国立应用科学学院、法国国家科学研究中心、IRISA） 纠错

专题命中 其他LLM ：language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本研究提出后缀约束贪心搜索算法，用于在因果语言模型中确保最终答案的结构化提取，同时不损害性能甚至提升结果。

Mechanism-Driven Monitors for Preemptive Detection of LLM Training Instability

机制驱动的LLM训练不稳定性抢先检测监控器

Ruixuan Huang, Hantao Huang, Yifan Huang, Ansheng You, Zhenxing Zhang, Shuai Wang

机构 * HKUST（香港科技大学） ； Huawei（华为） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对大语言模型训练中的数值或超参数故障，提出基于模块功能角色的内部监控器，通过QK双线性分解谱熵和MoE路由器指标，在损失发散前数千步检测到不稳定性。

When Embedding-Based Defenses Fail: Rethinking Safety in LLM-Based Multi-Agent Systems

基于嵌入的防御失效：重新思考基于大语言模型的多智能体系统的安全性

Lingxi Zhang, Guangtao Zheng, Hanjie Chen

机构 * Rice University（稻属大学） ； University of Virginia（弗吉尼亚大学） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究探讨了基于嵌入的防御在多智能体系统中的失效模式，提出利用置信度信号提升系统鲁棒性，通过实验验证了早期干预的重要性。

LaSEr-Edit: Localized Span-level Error Editing with Energy-based Localization

LaSEr-Edit：基于能量定位的局部跨度级错误编辑

Hye Ryung Son, Saehee Eom, Mooho Song, Jay-Yoon Lee

机构 * Graduate School of Data Science（数据科学研究生院） ； Seoul National University（首尔国立大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 研究针对大语言模型满足约束问题，提出LaSEr-Edit方法。利用轻量级特定任务的基于能量的模型进行错误定位，提出LaSEr-LLM Edit和LaSEr-EBM Edit两种文本修订方法，实验表明该方法能有效控制文本，多约束下也表现良好。

Comments 38 pages, 7 figures

Sockpuppetting: Jailbreaking LLMs by Combining Prefilling with Optimization

通过结合预填充与优化进行LLM的劫持：

Asen Dotsinski, Panagiotis Eustratiadis

机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(title_cn,summary_cn)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 本文提出通过结合预填充与优化的方法提升LLM劫持效果，展示了简单对抗者通过组合预填充变体可提高攻击成功率，并引入混合攻击策略以优化对抗性后缀，提升模型防御需求。

Comments 16 pages, 6 figures

Interactionalism: Re-Designing Higher Learning for the Large Language Agent Era

互动主义：为大语言智能体时代重新设计高等学习

Mihnea C. Moldoveanu, George Siemens

专题命中 其他LLM ：language agent(title)；LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 该研究提出互动主义作为与生成式AI协同的高等学习实践蓝图，定义互动智能为核心认知任务可由大语言模型智能体自动化时的关键技能，拆解为元认知与元情感组件，用于培养学习者。

Comments 37 pages

User Perceptions of an LLM-Based Chatbot for Cognitive Reappraisal of Stress: Feasibility Study

用户对基于LLM的认知重评压力聊天机器人的感知：可行性研究

Ananya Bhattacharjee, Jina Suh, Mohit Chandra, Javier Hernandez

专题命中 其他LLM ：LLM(title,title_cn)

AI总结 研究基于GPT-4o的聊天机器人在工作场所压力认知重评中的可行性，通过100名员工实验发现其能显著降低压力强度并改善压力心态，但存在脚本化、交互长度和AI共情等设计张力。

Ask Safely: Privacy-Aware LLM Query Generation for Knowledge Graphs

安全提问：面向知识图谱的隐私感知大语言模型查询生成

Mauro Dalle Lucca Tosi, Jordi Cabot

专题命中 其他LLM ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 本文提出一种隐私感知的知识图谱查询生成方法，通过识别敏感信息并过滤后生成Cypher查询，有效防止敏感数据泄露，同时保持查询精度。

GRIMIP: A General Framework for Instance-Specific Configuration of MIP Solvers Using LLMs

GRIMIP：一种使用LLM进行MIP求解器实例特定配置的通用框架

Yidong Luo, Xuemin Chen, Chenguang Wang, Fangzhou Zhu, Tao Zhong, Tianshu Yu

机构 * School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）数据科学学院） ； School of Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）理工学院） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(title_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出GRIMIP框架，结合大语言模型的语义推理与贝叶斯优化的高效搜索，为混合整数规划求解器配置超参数，在MIPLIB等基准上实现超过40%的原始对偶积分减少。

Specula: Scaling formal specifications for autonomous model checking of system code

Specula：扩展用于系统代码自主模型检查的形式规范

Qian Cheng, Saad Mohammad Rafid Pial, Ruize Tang, Yiming Su, Emilie Ma, Finn Hackett, Ivan Beschastnikh, Yu Huang, Tianyin Xu

专题命中 其他LLM ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Specula利用大语言模型编码代理为系统代码生成形式规范，通过自我进化循环解决LLM技术局限，实现自主模型检查，应用于48个开源项目发现众多错误，消除形式方法应用障碍，助力系统代码验证。

Comments 17 pages, 11 figures

Research Novelty in Information Systems Journals After ChatGPT: Differences Across Institutional Language Contexts

大型语言模型是否减少研究新颖性？来自信息系统期刊的证据

Ali Safari, Sahar Babaei

机构 * Department of Information Technology and Decision Sciences, University of North Texas（信息科技与决策科学系，北德克萨斯大学） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文通过分析2020-2025年间44个信息系统期刊的13847篇文章，发现非英语主导国家的作者在ChatGPT发布后研究新颖性显著下降，贡献了关于LLM对学术多样性影响的见解。

Grounded autonomous scrutiny at scale: emergent critique from reproduction of published computational physics papers

迈向有根的自主研究：一个端到端的LLM微型研究循环在已发表的计算物理学中的应用

Haonan Huang

机构 * Department of Physics, Princeton University（普林斯顿大学物理系） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(title_cn,summary_cn)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一个端到端的LLM微型研究循环，用于在已发表的计算物理学中进行自主研究，通过大规模和深度测试展示其在复现、批评和扩展研究中的能力。

Comments v2: camera-ready version, accepted at ICML 2026 AI for Science Workshop. Corrects the phase-classification statistics and adds a coding-sensitivity analysis (Methods M6); the agent-produced six-page Comment is reproduced as-is in the final appendix. 24 pages, 4 figures

RedCoder: Automated Multi-Turn Red Teaming for Code LLMs

RedCoder: 面向代码大语言模型的自动化多轮红队测试

Wenjie Jacky Mo, Qin Liu, Xiaofei Wen, Dongwon Jung, Hadi Askari, Wenxuan Zhou, Zhe Zhao, Muhao Chen

机构 * University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） ； University of Southern California（南加州大学） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出RedCoder，一个通过多轮对话诱导代码大模型生成漏洞代码的自动化红队测试智能体，采用多智能体博弈生成原型对话和攻击策略库，并微调LLM作为骨干，实验表明其优于现有单轮和多轮方法。

Comments ACL 2026

AI generates well-liked but templatic empathic responses

AI生成受欢迎但模板化的共情回应

Emma S. Gueorguieva, Hongli Zhan, Jina Suh, Javier Hernandez, Tatiana Lau, Junyi Jessy Li, Desmond C. Ong

机构 * Department of Psychology, The University of Texas at Austin（心理学系，德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Department of Linguistics, The University of Texas at Austin（语言学系，德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Department of Computer Science and Engineering, The University of Washington（计算机科学与工程系，华盛顿大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Toyota Research Institute（丰田研究院） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究发现LLM生成的共情回应高度模板化，采用10种共情语言策略，覆盖81-92%的回应内容，而人类写作则更多样。

LLM Router: Rethinking Routing with Prefill Activations

LLM Router: 重新思考预填激活的路由

Tanay Varshney, Annie Surla, Michelle Xu, Gomathy Venkata Krishnan, Maximilian Jeblick, David Austin, Neal Vaidya, Davide Onofrio

机构 * NVIDIA（英伟达） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 本文提出基于预填激活的路由方法，通过分离编码器和目标模型，提升路由性能，实验显示其在成本和准确性上均优于传统方法。

Verbosity Tradeoffs and the Impact of Scale on the Faithfulness of LLM Self-Explanations

冗长性权衡与规模对LLM自我解释忠实度的影响

Noah Y. Siegel, Nicolas Heess, Maria Perez-Ortiz, Oana-Maria Camburu

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Centre for AI, University College London（伦敦大学学院人工智能中心） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文分析13个模型家族共75个模型的反事实忠实度，提出phi-CCT和F-AUROC两个新指标，发现更大更强的模型在所有指标上更忠实。

Comments ICLR 2026 Workshop on Principled Design for Trustworthy AI - Interpretability, Robustness, and Safety across Modalities 67 pages, 13 figures

Equivalence Checking of ML GPU Kernels

ML GPU 内核的等价性检查

Benjamin Driscoll, Kshitij Dubey, Anjiang Wei, Neeraj Kayal, Rahul Sharma, Alex Aiken

专题命中 其他LLM ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 研究人员提出首个GPU内核等价性检查器Volta，可验证手工、LLM及编译器优化的ML内核正确性，适用于卷积、矩阵乘法等ML计算。

Who Is Really Playing? Strategic Interaction in AI-Guided Populations

通过AI维持群体合作：一种针对大语言模型的folk定理

Jonathan Shaki, Eden Hartman, Sarit Kraus, Yonatan Aumann

专题命中 其他LLM ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 本文研究了大语言模型如何通过指导多个群体中的代理实现合作，发现即使基础游戏激励不一致，共享LLM指导也能维持合作，证明了针对LLM的folk定理。