语言大模型 / LLM

Self-Geometry: GT-Free and Plug-and-Play Test-Time Adaptation for Geometrically Consistent 3D Vision Foundation Models

自几何：面向几何一致的3D视觉基础模型的无GT、即插即用测试时自适应方法

Seokhyun Youn, Dahyeon Kye, Sung-Ho Bae, Jihyong Oh

机构 * Chung-Ang University（中央大学） ； Kyung Hee University（庆熙大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：foundation model(title,abstract)；pretraining(abstract)

AI总结 本文针对3D视觉基础模型测试时几何一致性不足的问题，提出即插即用的Self-Geometry自适应流水线，结合多视图与对极一致性损失等，在6种模型和4个基准上实现位姿与几何估计的一致提升。

Comments Project page: https://cmlab-korea.github.io/Self-Geometry/

Frustratingly Simple Black-Box Adaptation of Language Models via Logit Bias

通过对数偏差对语言模型进行极其简单的黑箱适应

Ofek I. Cohen, Lior Shani, Aviv Rosenberg, Ankur Samanta, Tal Wagner, Yonathan Efroni

机构 * Tel Aviv University（特拉维夫大学） ； Google Research（谷歌研究院） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：language model(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 研究如何通过简单API级控制调整语言模型，开发黑箱方法学习对数偏差向量，无需修改模型权重或梯度，该方法在数学和推理基准上优于基础模型，是一种轻量级的语言模型适应机制。

Comments 36 pages, 4 figures, 6 tables. Appendix included. Code available at https://github.com/Ofek-Israeli/logit_bias_lm_adaptation

Oxygen-TryOn: Fashion-Native Foundation Model for Any-item Virtual Try-On

Oxygen-TryOn：用于任意物品虚拟试穿的时尚原生基础模型

Yong Liu, Xiaolong Fu, Zihang Xu, Wen Xue, Xueheng Li, Lin Song, Yuan Zhang, Chuyang Zhao, Haoyang Huang, Nan Duan, Yipeng Sun, Yan Li, Simiu Gu

机构 * Oxygen AIGC Group（氧气AIGC集团） ； Joy Future Academy（京东探索研究院） 纠错

专题命中 指令微调 ：foundation model(title,abstract)；SFT(abstract)

AI总结 研究提出时尚原生的Oxygen-TryOn基础模型，用于任意物品虚拟试穿。通过专用数据引擎和特定训练构建，重新定义试穿任务，设计三阶段训练方法，在单物品和多物品试穿中取得先进成果，超越多个系统。

GFR-SAM: Training-Free Referring Camouflaged Object Segmentation via Cross-Image Prompting

GFR-SAM：通过跨图像提示实现免训练的指认伪装物体分割

Yilong Yang, Jianxin Tian, Shengchuan Zhang, Liujuan Cao

机构 * Key Laboratory of Multimedia Trusted Perception and Efficient Computing, Ministry of Education of China, Xiamen University（多媒体可信感知与高效计算重点实验室，教育部，厦门大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：prompting(title,abstract)；foundation model(abstract)

AI总结 研究指认伪装物体分割问题，提出GFR-SAM三阶段免训练框架，通过生成候选掩码、过滤背景干扰、细化边界等步骤，在R2C7K基准测试中表现出色，弥合通用模型与特定感知任务差距，凸显SAM3跨图像提示潜力。

A Physics-guided Fine-tuned LLM-based Framework for Customized Power Distribution System Feeder Generation

基于物理引导微调大语言模型的定制化配电网馈线生成框架

Zhenghao Zhou, Yiyan Li, Tao Xu, Yike Guo, Zheng Yan, Mo-Yuen Chow

专题命中 指令微调 ：LLM(title,abstract)；SFT(abstract)

AI总结 针对配电网馈线模型获取难问题，提出基于大语言模型的合成馈线生成框架。通过监督微调、组相对策略优化及双智能体架构，实现从自然语言到物理一致馈线模型的端到端生成，所生成馈线具备多种优势。

Macroscopic Black-Hole Remnants in a Nonlocal Field Theory: Towards Hawking Radiation in SFT

非局域场论中的宏观黑洞残余：走向弦场论中的霍金辐射

Feng-Yin Cheng, Pei-Ming Ho, Wei-Hsiang Shao

专题命中 指令微调 ：SFT(title,abstract)

AI总结 通过弦场论中的非局域指数抑制效应，证明大黑洞的霍金辐射在搅乱时间后终止，粒子数趋零，形成宏观残余，为信息悖论提供新解。

Comments 17 pages, no figure, references added

Punching Above Their Weight: Classification-Head Fine-Tuning of Tiny Language Models (TLMs) for Verifiable Multiple-Choice Tasks

超越自身能力：用于可验证多项选择题任务的微小语言模型的分类头微调

Bhavesh Sood, Jaromir Savelka

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：language model(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 研究如何使参数约3B以下的微小语言模型适应可验证多项选择题任务，比较三种基于LoRA的微调范式，分类头微调在特定规模下表现更优，微调后的模型与大模型有竞争力。

Anchored, Not Graded: Vision-Language Models Fail at Slant-from-Texture Perception

锚定而非分级：视觉-语言模型在纹理倾斜感知中失败

Qian Zhang, Michal Golovanevsky, Fulvio Domini, James Tompkin

机构 * Brown University（布朗大学） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：language model(title,abstract)；prompting(abstract)

AI总结 研究视觉-语言模型（VLM）在纹理倾斜感知任务中的表现，发现零样本和上下文提示均产生锚定失败，仅预测少数离散角度，监督微调部分缓解但残留锚定，表明问题在于表示到输出的语言接口无法分级表达。

Comments 15 pages. Accepted at ECCV 2026

Timage: A Generative Text-in-Image Paradigm for Fine-Tuning Vision-Language Models

Timage: 一种用于微调视觉语言模型的文本嵌入图像生成范式

Yifeng Wu, Huimin Huang, Ruiluo Wu, Chunyi Lin, Guanhua Chen, Xian Wu, Wang Song, Ruize Han

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳先进技术大学） ； Tencent Jarvis Lab（腾讯贾维斯实验室） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：language model(title,abstract)；large language model(abstract)

AI总结 提出Timage范式，通过约束薛定谔桥将查询文本作为排版覆盖层嵌入图像，以显式空间锚点引导模型关注，在不侵蚀骨干能力前提下提升细粒度空间推理性能。

Comments ECCV

WAM-RL: World-Action Model Reinforcement Learning with Reconstruction Rewards and Online Video SFT

WAM-RL：基于重建奖励和在线视频SFT的世界-动作模型强化学习

Zezhong Qian, Xiaowei Chi, Yu Qi, Haozhan Li, Zhi Yang Chen, Shanghang Zhang

机构 * State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院多媒体信息处理国家重点实验室） ； Northeastern University（东北大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：SFT(title,title_cn)

AI总结 提出WAM-RL框架，通过强化学习联合优化世界模型和动作模型，解决长时域任务中仅优化动作模型的不足，首次将强化学习引入世界-动作范式。

Chronological Blindness: Benchmarking Temporal Reasoning in Vision-Language Models with CHRONOSIGHT

时间盲：使用CHRONOSIGHT基准测试视觉语言模型的时间推理能力

Parthaw Goswami, Jaynto Goswami Deep

机构 * Department of Computer Science, University of Missouri（密苏里大学计算机科学系） ； SAP 纠错

专题命中 指令微调 ：language model(title,abstract)；prompting(abstract)

AI总结 提出CHRONOSIGHT基准，从五个维度评估视觉语言模型的时间推理能力，发现模型与人类存在巨大差距（人类平均0.89，最佳模型0.40），并通过微调显著提升性能。

Multimodal LLM-Empowered Re-Ranking for Generalizable Person Re-Identification

多模态大语言模型赋能的通用行人重识别重排序

Jiachen Li, Xiaojin Gong

机构 * College of Information Science and Electronic Engineering, Zhejiang University（浙江大学信息与电子工程学院） 纠错

专题命中 指令微调 ：LLM(title)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 提出利用多模态大语言模型（MLLM）的泛化能力，通过微调MLLM并计算μ-距离来改进推理阶段的重排序，从而提升领域泛化行人重识别的性能。

Fine-tuning MLIP foundation models: strategies for accuracy and transferability

微调MLIP基础模型：准确性与可迁移性的策略

Tamás Lajos Tompa, Eszter Varga-Umbrich, Ilyes Batatia, Alin M. Elena, Noam Bernstein, Gábor Csányi

专题命中 指令微调 ：foundation model(title,abstract)；pretraining(abstract)

AI总结 评估七种微调策略在化学多样性基准上的表现，发现基础模型质量、E0初始化和超参数选择比策略本身更重要，多头部回放能保持分布外鲁棒性。

V-Rubrics: Visual Faithfulness via Rubric-Based Reinforcement Learning

V-Rubrics：基于评分规则的强化学习实现视觉忠实性

Shulin Tian, Minglun Li, Yuhao Dong, Hao Ding, Jiarui Yao, Haiwen Diao, Jingkang Yang, Hongyuan Zhu, Ziwei Liu

机构 * S-Lab, Nanyang Technological University（新加坡南洋理工大学S-Lab） ； UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； A*STAR（新加坡科技研究局） 纠错

专题命中 指令微调 ：SFT(abstract,abstract_cn)；language model(abstract)；post-training(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对视觉-语言模型回答缺乏视觉依据的问题，提出基于评分规则的强化学习方法V-Rubrics，通过分解响应为原子命题并从三方面评分，训练的模型在相关推理基准上性能优于基线。

Comments Proj page: https://shulin16.github.io/v-rubrics/

OPDSearch+: On-Policy Distillation with RL Refinement for Search-Augmented Reasoning

OPDSearch+：用于搜索增强推理的带RL优化的在线策略蒸馏

Qinglin Ye, Zhiyuan Gu, Jingjie Xia, Yiheng Zhang, Kaiyan Zhao, Shunchao Zheng, Yuhang Mu, Wenchao Du, Yiming Wang

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Macau（澳门大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 OPDSearch+是无需教师微调的搜索增强推理蒸馏范式，利用冻结的现成指令模型分两阶段优化3B模型，在7个QA基准上优于所有3B RL基线，HotpotQA和2WikiMultihopQA分别提升13.1%、8.5%。

Comments 9 pages, 4 figures

Think with Structured Grounding: Perceptual Reinforcement Learning for Chart and Visual-Tabular Understanding

基于结构化接地的思考：面向图表与视觉表格理解的感知强化学习

Changjiang Jiang, Qiannian Zhao, Lei Xin, Jinxiang Xie, Preslav Nakov, Zhuohan Xie

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

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

AI总结 针对MLLMs依赖外部工具感知图表等视觉内容的问题，提出TwSG框架，通过两阶段训练实现细粒度视觉推理，降低延迟并提升准确率与鲁棒性。

Comments Manuscript

From Noise to Signal: Improving Security Log Anomaly Detection Using LLMs with Endpoint-Specific Logs

从噪声到信号：利用具备端点特定日志的大语言模型改进安全日志异常检测

Christopher Henshaw, Gour Karmakar

专题命中 指令微调 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本研究开发基于指令的LLM分类框架，结合端点特定日志，经实验验证Meta Llama 3.1 8B Instruct在安全日志异常检测中性能优于Wazuh、OpenSearch等方法。

Comments The paper contains 35 pages and 3 figures. The paper has not been submitted or published in any conference or journal. The authors have an aim to publish it in a journal

Scaffolding Minds: Optimizing Latent Visual Target Representations for Multimodal Reasoning

搭建心智：优化多模态推理的潜在视觉目标表示

Haoqiang Kang, Yinpeng Chen, Luyang Liu, Jesper Sparre Andersen, Abhijit Ogale, Baochen Sun, Lichan Hong, Ed H. Chi

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； UC San Diego（加州大学圣迭戈分校） 纠错

专题命中 指令微调 ：SFT(summary_cn,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对潜在推理框架的 SFT 阶段潜在表示对齐差、RL 阶段缺乏探索性潜在轨迹的局限，提出 Scaffolding Minds，学习专用搭建编码器与 RL 采样器的均值方差，在多基准任务上取得显著性能提升。

Privacy-Preserving RAG by Concealing Sensitive Information from External LLMs

通过向外部大语言模型隐藏敏感信息实现隐私保护的检索增强生成（RAG）

Saleh Almohaimeed, Saad Almohaimeed, Mousa Jari, Fahad Alotaibi, Khalid A. Alobaid

机构 * College of Applied Computer Science, King Saud University（沙特国王大学应用计算机科学学院） ； Institution of Public Administration（公共行政学院） 纠错

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

AI总结 本文提出SEAG隐私保护框架，通过构建实体替换表替换敏感信息，在向外部LLM隐藏敏感数据的同时保障RAG的回答准确性，相关模型在多维度评估中表现良好。

Comments Submitted to Knowledge-Based Systems Journal

Mitigating Bus Bunching with Reinforcement Learning Enhanced by Semantic Stop Embedding

利用强化学习结合语义站点嵌入缓解公交车扎堆问题

Xin Dong, Vikash V. Gayah

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

专题命中 指令微调 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究提出LLM辅助的语义站点嵌入强化学习方法，在仿真中较Daganzo基线显著降低公交车扎堆及乘客等待时间，实现跨线路策略复用。

ToolVision: Learning When and How to Use Visual Tools with Capability-Aligned Supervision

ToolVision：通过能力对齐监督学习何时以及如何使用视觉工具

Delin Mao, Chenghao Sun, Jingwei Song, Chishui Chen, Linfeng Zhang

专题命中 指令微调 ：SFT(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对多模态模型工具使用监督错位问题，提出ToolVision方法，通过能力对齐的SFT与RL监督优化工具使用学习，在多个视觉基准上实现性能提升并将公开发布相关资源。

Comments 18 pages, 13 figures

Simple-OPD: Demystifying Warm-up for On-policy Distillation

Simple-OPD：揭开策略内蒸馏的预热阶段之谜

Tao Liu, Taiqiang Wu, Mao Zheng, Xuan Luo, Runming Yang, Xuewei Yang, Junjie Wang, Yujiu Yang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

专题命中 指令微调 ：SFT(summary_cn,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文通过数据与训练视角研究OPD的预热阶段，发现预热依赖教师兼容CoT监督、LoRA近饱和训练优于全参数SFT，提出Simple-OPD方法并验证其有效性与鲁棒性。

Retrieval-Constrained Policy Optimization for Attack Technique Extraction from Cyber Threat Intelligence

用于从网络威胁情报中提取攻击技术的检索约束策略优化

Jiayun Zhang, Junshen Xu, Zejun Xie, Yi Fan

机构 * Amazon Web Services（亚马逊云科技） ； Rutgers University（罗格斯大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：LLM(abstract,abstract_cn)；SFT(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 研究针对CTI文本提取MITRE ATT&CK技术的挑战，提出两阶段框架TTP-R1，在四个CTI基准测试中F1值最优，子技术级F1超带检索增强的Claude Sonnet 4.5且推理速度更快

Comments Accepted to the AI Agent for Information Retrieval (Agent4IR) Workshop at KDD 2026

Stockmark-Nemotron-3-Nano-Omni-JapanDocReader: Structured Document Parsing via Capability Injection and Forgetting Control

Stockmark-Nemotron-3-Nano-Omni-JapanDocReader：基于能力注入与遗忘控制的结构化文档解析模型

Shi Chen, Hayato Aida, Makoto Morinaga, Shohei Tanaka, Kosuke Arima

机构 * Stockmark Inc.（斯托克马克公司） 纠错

专题命中 指令微调 ：SFT(summary_cn,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本研究提出Stockmark-Nemotron-3-Nano-Omni-JapanDocReader模型，通过能力注入与遗忘控制优化结构化文档解析性能，结合混合SFT与DAPO式RL取得优于SFT的效果。

Beyond Full-Model Rollback: AuroSFT for Adapter-State Multi-Task Fine-Tuning

超越全模型回滚：用于适配器状态多任务监督微调的AuroSFT

Yue Han, Ziniu Liu

专题命中 指令微调 ：SFT(summary_cn,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对多任务SFT的全模型回滚成本高的问题，提出参数高效框架AuroSFT，将状态转为可合并的适配器状态，在保留骨干网络的比较中平均准确率达61.36%，优于msft的59.85%。

When Do Corrective Features Help? An Agent for Corrective Feature Discovery on Black-Box Forecasters

纠正特征何时有用？面向黑盒预测器的纠正特征发现智能体

Fangxin Wang, Ziyi Zhang, Diyi Zhuang, Langzhou He, Shiyu Wang, Baichuan Mo, Philip S. Yu

机构 * University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） ； Texas A&M University（德克萨斯农工大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CRAFTER智能体，挖掘黑盒冻结预测器的残差以生成纠正特征，在6个数据集和6个主干上优于现有系统，使改进翻倍、误差降27%，可归因特征来源。

Comments 23 pages, 14 tables, 4 figures

ParVL: Parallel Scaling and Expandable Compute Allocation for Multimodal LLMs

ParVL：面向多模态大语言模型的并行缩放与可扩展计算分配

Yang Yang, Qinyu Zhao, Mouxiang Chen, Xiaohui Li, Lixin Gu, Wenhai Wang, Hongjie Zhang, Wenwei Zhang

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

AI总结 本研究针对多模态大语言模型的计算分配僵化问题，提出ParVL框架，通过复用骨干参数扩展并行计算，在13B token上微调后，其多模态性能优于同配置单分支基线，且最优分配随任务变化。

Comments 14 pages, 4 figures

DocTrace: Towards Traceable Long Document VQA via Hierarchical Evidence Graph Reasoning

DocTrace：面向可追溯的长文档视觉问答的分层证据图推理方法

Le Xiang, Zhicheng Guan, Hong Chen, Xiaocong Lin, Zhenghua Lei, Teng Hu, Bolei He, Long Zeng

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

AI总结 本文提出DocTrace分层框架，将长文档视觉问答建模为显式证据图推理问题，经两阶段训练优化后，在三个基准上优于现有模型，且推理可追溯。

PALMs: Using Multi Construct-Grounded Rationales for Modeling Population Preferences in LLMs

PALMs：使用多构造基础理由对大语言模型中的群体偏好进行建模

Priyanka Dey, Brihi Joshi, Preyashi Poddar, Jieyu Zhao, Emilio Ferrara

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Information Sciences Institute（信息科学研究所） 纠错

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

AI总结 该研究提出了群体对齐语言模型PALMs，通过结合心理与文化构造的理由进行偏好调优，在多维度评估中优于基准模型，且下游任务泛化能力强

SG-Layout: Structured Scene Graph-Guided Layout Generation with LLMs

SG-Layout：基于结构化场景图引导的大语言模型布局生成方法

Junsheng Wang, Chao Chen, Mengying Xie, Mingyan Li, Fuqiang Gu

机构 * Chongqing University（重庆大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；instruction tuning(abstract)

AI总结 SG-Layout通过两阶段训练将结构化空间知识融入LLMs，在三类任务中提升了空间推理与几何一致性，尤其适配关系密集的复杂场景。

Comments 16 pages, 5 figures. Accepted at WAICA 2026