语言大模型 / LLM

SoftSkill: Behavioral Compression for Contextual Adaptation

SoftSkill: 用于上下文适应的行为压缩

Xijia Tao, Yihua Teng, Xinyu Fu, Ziru Liu, Kecheng Chen, Yuzhi Zhao, Suiyun Zhang, Rui Liu, Lingpeng Kong

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Huawei Research（华为研究院） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

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

AI总结 提出SoftSkill方法，通过可训练的软技能前缀压缩自然语言技能为紧凑连续向量，在冻结基模型上提升问答和数学任务性能，减少标记数量。

Beyond Static Endpoints: Tool Programs as an Interface for Flexible Agentic Web Services

超越静态端点：工具程序作为灵活智能体网络服务的接口

Mugeng Liu, Shuoqi Li, Yixuan Zhang, Yun Ma

机构 * School of Computer Science, Peking University, Beijing, China ； School of Software \& Microelectronics, Peking University, Beijing, China ； Institute for Artificial Intelligence, Peking University, Beijing, China 纠错

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

AI总结 提出ToolPro，将工具意图表示为可执行程序，通过约束引导构建、效应感知重放和策略决策，在MCP服务上实现最高53.4%的延迟降低和96.1%的流量减少。

Comments Accepted by ICML 2026

SAGE-OPD: Selective Agent-Guided Intervention for Multi-Turn On-Policy Distillation

SAGE-OPD：面向多轮在策略蒸馏的选择性智能体引导干预

Yuhang Zhou, Lizhu Zhang, Yifan Wu, Mingyi Wang, Bo Peng, Jiayi Liu, Xiangjun Fan, Zhuokai Zhao

机构 * Meta AI 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 提出SAGE-OPD框架，通过环境反馈和教师判断选择性干预学生响应，结合置信度加权和损失归一化，解决多轮在策略蒸馏中的错误累积问题，在ALFWorld任务中取得13.3%的相对提升。

Comments 21 pages, 3 figures

DynAMO:Dynamic Asset Management Orchestration via Topological Multi-Agent Scheduling

DynAMO：基于拓扑多智能体调度的动态资产管理编排

Kanishk Kushwaha, Vikrant Vinod Bansode, Harsh Vardhan, Dhaval C. Patel

机构 * Gati Shakti Vishwavidyalaya（加蒂·沙克蒂大学） ； IBM Research（IBM研究院） 纠错

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

AI总结 提出DynAMO引擎，采用先规划后执行架构生成可验证工作流图，支持顺序与并行执行，通过动态识别独立任务提升效率，在工业基准上实现1.6倍延迟降低，并保持正确性与安全性。

Comments 11 pages, 2 figures, 7 tables, 4 algorithms. Evaluated on the AssetOpsBench industrial benchmark. Code: https://github.com/kushwaha001/DynAMO

EfficientRollout: System-Aware Self-Speculative Decoding for RL Rollouts

EfficientRollout: 面向强化学习推演的感知系统的自推测解码

Minseo Kim, Minjae Lee, Seunghyuk Oh, Kevin Galim, Donghoon Kim, Coleman Hooper, Harman Singh, Amir Gholami, Hyung Il Koo, Wonjun Kang

机构 * FuriosaAI ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 针对强化学习推演中自回归解码延迟瓶颈，提出感知系统的自推测解码框架，通过量化自推测解码器与感知系统的推测开关策略，在保持模型质量前提下降低推演和端到端延迟。

Comments Project Page: https://github.com/furiosa-ai/EfficientRollout

Code-Augur: Agentic Vulnerability Detection via Specification Inference

Code-Augur：通过规约推断的智能体漏洞检测

Zhengxiong Luo, Mehtab Zafar, Dylan Wolff, Abhik Roychoudhury

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 提出安全规约优先范式，通过显式化智能体假设并运行时反证，结合引导式模糊测试提升漏洞检测能力，在真实项目中比现有智能体检测更多漏洞。

Trust the Right Teacher: Quality-Aware Self-Distillation for GUI Grounding

信任正确的教师：面向GUI定位的质量感知自蒸馏

Jingyuan Huang, Zuming Huang, Yucheng Shi, Tianze Yang, Xiaoming Zhai, Wei Chu, Ninghao Liu

机构 * University of Georgia（佐治亚大学） ； INFLY Tech ； Tencent AI Lab（腾讯AI实验室） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 提出质量感知自蒸馏方法，通过软正确性感知门控和教师概率缩放改善坐标令牌教师信号质量，提升VLM在GUI定位任务中的性能。

Comments corrected some claims

Continual Self-Improvement with Lightweight Experiential Latent Memories

持续自我改进：轻量级经验潜在记忆

Vaggelis Dorovatas, Nancy Kalaj, Rahaf Aljundi

机构 * Toyota Motor Europe（丰田汽车欧洲公司） ； University of Trento（特伦托大学） 纠错

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

AI总结 提出一种在线方法，将推理时计算转化为轻量级模块化潜在记忆，通过自生成测试时信号进行训练，实现持续改进且避免灾难性遗忘。

Distributed General-Purpose Agent Networks: Architecture, Key Mechanisms, and Prototypes

分布式通用智能体网络：架构、关键机制与原型

Shengli Zhang, Deen Ma, Zibin Lin, Taotao Wang

机构 * College of Electronics and Information Engineering, Shenzhen University（深圳大学电子与信息工程学院） 纠错

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

AI总结 提出分布式通用智能体网络架构，通过协议适配层连接上层任务语义与底层网络操作，解决语义公告传播、可信身份与多主题声誉、语义梯度机制设计三大核心问题，实现开放可信的智能体协作。

DEEPRUBRIC: Evidence-Tree Rubric Supervision for Efficient Reinforcement Learning of Deep Research Agents

DEEPRUBRIC: 基于证据树规则监督的高效深度研究智能体强化学习

Minghang Zhu, Chuyang Wei, Junhao Xu, Yilin Cheng, Zhumin Chen, Jiyan He

机构 * Shandong University（山东大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 提出DeepRubric框架，通过构建证据树生成查询-规则对，确保奖励信号准确评估查询所需信息，以13倍少的RL GPU时间达到与先前最优模型相当的性能。

Optimising Temporary Accommodation Placement Across London with AI-Powered SaaS in E-Governance Systems

利用AI驱动的SaaS优化伦敦临时住所安置：电子政务系统中的应用

Hankun He, Jordan Richards, Gopalakrishnan Netuveli, Kumar Aniket, Ramya Pachatcharam, Binta Ade-olusile, Nathan Nagaiah, Matthew I Bellgard

机构 * UK Centre for AI in the Public Sector（英国公共部门人工智能中心） ； Institute for Connected Communities（连接社区研究所） ； University of East London（东伦敦大学） ； London Borough of Newham（伦敦新ham区） 纠错

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

AI总结 本文介绍DOMUS系统，一个基于云的AI决策支持系统，通过规则过滤与大语言模型搜索结合，优化伦敦纽汉姆区的临时住所安置，显著减少搜索时间并提高合规性。

Comments 13 pages, 4 figures, to be published in International Conference on AI and Sustainability Advances 2026 Companion Proceedings

DoubtProbe: Black-Box Jailbreak Defense via Structural Verification and Semantic Auditing

DoubtProbe：通过结构验证与语义审计的黑盒越狱防御

Xuanyu Yin, Yilin Jiang, Jun Zhou, Kai Chen, Zhengfu Cao, Xiaolei Dong

机构 * East China Normal University（东华大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） 纠错

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

AI总结 提出DoubtProbe双分支推理时防御框架，结合结构验证与语义审计，将黑盒越狱防御转化为受控变换下的一致性检查，在多个基准上实现更强更稳定的防御-效用权衡。

Comments 25 pages, 5 figures

Mixtures of Subspaces for Bandwidth Efficient Context Parallel Training

子空间混合：面向带宽高效上下文并行训练

Sameera Ramasinghe, Ajanthan Thalaiyasingam, Hadi Mohaghegh Dolatabadi, Gil Avraham, Violetta Shevchenko, Yan Zuo, Chamin Hewa Koneputugodage, Alexander Long

机构 * Pluralis Research 纠错

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

AI总结 提出一种基于子空间混合的压缩方法，在低带宽分布式训练中实现超过95%的通信压缩，支持百亿参数模型在100K上下文长度下高效训练。

Embedded Arena: Iterative Optimization via Hardware Feedback

嵌入式竞技场：通过硬件反馈的迭代优化

Zhihan Zhang, Alexander Le Metzger, Jiuyang Lyu, Chun-Cheng Chang, Jiayi Shao, Yujia Liu, Emmanuel Azuh Mensah, Edward Wang, Kurtis Heimerl, Gregory D. Abowd, Shwetak Patel, Natasha Jaques, Vikram Iyer

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

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

AI总结 提出硬件在环智能体框架，通过迭代编译、烧录和测量真实硬件，实现模型与固件的闭环优化，在嵌入式设备上达到250倍压缩且精度损失<3.3%。

Comments Code: https://github.com/ubicomplab/embedded-arena

Focus When Necessary: Adaptive Routing and Collaborative Grounding for Training-Free Visual Grounding

必要时聚焦：用于无训练视觉定位的自适应路由与协作定位

Yifan Wang, Peiming Li, Shiyu Li, Zhiyuan Hu, Xiaochen Yang, Wenming Yang, Yang Tang, Zheng Wei

机构 * East China University of Science and Technology（华东理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出LazyMCoT动态框架，通过自适应路由评估不确定性，对简单查询跳过处理，对困难样本利用协作定位模块进行两阶段精炼，在提升推理精度的同时降低平均推理延迟。

LaWAM: Latent World Action Models for Efficient Dynamics-Aware Robot Policies

LaWAM: 用于高效动力学感知机器人策略的潜在世界行动模型

Jialei Chen, Kai Wang, Kang Chen, Shuaihang Chen, Feng Gao, Wenhao Tang, Zhiyuan Li, Weilin Liu, Zhuyu Yao, Boxun Li, Yuanbo Xu, Chao Yu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Jilin University（吉林大学） ； Nankai University（南开大学） ； Peking University（北京大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Striding.AI ； Infinigence AI 纠错

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

AI总结 提出LaWAM模型，通过潜在视觉子目标预测场景变化，实现动力学感知的机器人控制，在多个基准上达到最优或竞争性成功率，且推理延迟低。

SHARD: Safe and Helpful Alignment via Self-Reframing Distillation

SHARD: 通过自我重构蒸馏实现安全且有益的校准

Viswonathan Manoranjan, Amogh Gupta, Anvesh Rao Vijjini, Thomas Hofweber, Snigdha Chaturvedi

机构 * UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

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

AI总结 提出SHARD方法，通过哲学准则重构敏感提示以暴露良性意图，并自我重构响应，在保持安全性的同时提升帮助性。

APEX: Adaptive Principle EXtraction A Three-Layer Self-Evolution Framework for Production AI Agents

APEX: 自适应原则提取——面向生产AI智能体的三层自进化框架

Ya-Chuan Chen, Tien-Jen Lai, Hsiang-Wei Hu

机构 * Grace AI Technology 纠错

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

AI总结 提出APEX框架，通过三层协同进化（提示修复、原则蒸馏、工作流拓扑选择）提升AI智能体性能，在15节点计算集群上实现健康评分+90%。

Comments 8 pages, 1 figure, 4 tables. Evaluated on a production 15-node compute fleet with 114 real task traces. Code available at https://aispark.airlive.com/joe-hackathon/

CONCORD: Asynchronous Sparse Aggregation for Device-Cloud RAG under Document Isolation

CONCORD: 文档隔离下设备-云RAG的异步稀疏聚合

Xuedong Hu, Zhiqing Tang, Zhi Yao, Tian Wang, Weijia Jia

机构 * Beijing Normal University（北京师范大学） ； BNU-HKBU United International College（北师港浸大联合国际学院） ； University of Macau（澳门大学） ； Shenzhen Research Institute of Big Data（深圳市大数据研究院） ； Guangdong Key Laboratory of Artificial Intelligence and Multi-Modal Data Processing（广东省人工智能与多模态数据处理重点实验室） 纠错

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

AI总结 针对文档隔离的双端RAG中频繁同步和密集证据传输导致的吞吐量低问题，提出异步稀疏聚合框架CONCORD，通过等待债务控制和证书引导最小补充机制，在保持答案质量的同时大幅提升吞吐量并降低通信量。

Comments to be published in IEEE ICWS 2026

Context Compression Is Not One Thing: Readable Symbolic Re-expression vs. Coherent Summary at Matched Budget

上下文压缩并非单一事物：在匹配预算下可读的符号化重新表达与连贯摘要的比较

Sisong Bei, Mikhail L. Arbuzov, Ziwei Dong, Dmitri Kalaev, Alexey Shvets

机构 * Independent Researcher（独立研究员） ； Palo Alto Networks 纠错

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

AI总结 提出Telegraph English可读符号格式，将检索段落重写为结构化实体关系陈述，在匹配预算下比三种压缩基线及连贯摘要更有效，F1提升13-20个百分点。

MatchLM2Lite: A Scalable MLLM-to-Lite Framework for Reproduced Content Identification

MatchLM2Lite: 一种可扩展的MLLM-to-Lite框架用于重复内容识别

Xiaotian Fan, Hiok Hian Ong, David Yuchen Wang, Zirui Zhu, Kanchan Sarkar, Kun Xu

机构 * Tiktok（字节跳动） ； National University of Singapore School of Computing（新加坡国立大学计算机学院） 纠错

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

AI总结 提出MatchLM2Lite框架，通过将多模态大语言模型蒸馏为轻量模型，实现视频、音频和文本联合建模的实时重复内容识别，在降低35倍计算成本的同时保持高准确率，并成功部署于大规模生产环境。

I'm Sorry Driver, I'm Afraid I Can't Do That: Appraising the Safety of LLMs within Automotive Contexts

抱歉，司机，恐怕我不能这么做：评估LLMs在汽车环境中的安全性

Shaun Feakins, Ibrahim Habli, Kim Littler, Robert Palin

机构 * UKRI AI Centre for Doctoral Training in Safe Artificial Intelligence Systems (SAINTS)（英国研究理事会安全人工智能系统博士培训中心（SAINTS）） ； University of York（约克大学） ； Jaguar Land Rover（捷克·陆罗恩） 纠错

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

AI总结 本文从安全保证角度评估了将LLMs集成到汽车控制任务中的现有框架，指出其面临概念和具体挑战，并通过案例研究提出未来保障机制。

Comments Accepted at the Dependable AI in Embedded Systems (DAIES) Workshop at SAFECOMP 2026; 15 pages, 3 figures, 2 tables

Accelerating Speculative Diffusions via Block Verification

通过块验证加速推测性扩散

Alexander Soen, Hisham Husain, Valentin De Bortoli, Arnaud Doucet

机构 * KTH（皇家理工学院） ； Google Research（谷歌研究） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 提出一种针对扩散模型的推测性采样方案，通过块验证提高草稿接受率，无需训练的Free Drafter实现高达6.3%的加速。

From Verdict to Process: Agentic Reinforcement Learning for Multi-Stage Fact Verification

从判决到过程：面向多阶段事实核查的智能体强化学习

Rongxin Yang, Shenghong He, Siyuan Zhu, Chao Yu

机构 * School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学计算机科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 提出ProFact框架，通过智能体强化学习端到端优化多阶段事实核查流程，引入过程感知奖励解决稀疏延迟监督问题，提升验证性能和推理效率。

Brick: Spatial Capability Routing for the Mixture-of-Models (MoM) Paradigm

Brick: 面向混合模型范式的空间能力路由

Francesco Massa, Marco Cristofanilli

机构 * Regolo AI ； Seeweb 纠错

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

AI总结 提出Brick多模态路由器，通过六维能力评分与查询难度估计，结合成本惩罚几何规则调度模型，在质量与成本间实现灵活权衡。

Comments 17 pages, 5 figures. Technical report

Where Computation Lives Inside TabPFN: Causal Localisation of Attention Head Function

计算在 TabPFN 中的位置：注意力头功能的因果定位

Atharva Gupta, Dhruv Kumar, Murari Mandal, Saurabh Deshpande

机构 * Department of Computer Science, Birla Institute of Technology（比拉理工学院计算机科学系） ； School of Computer Engineering, Kalinga Institute of Industrial Technology（凯林加工业技术学院计算机工程系） ； Birla AI Labs, Office of Ananya Birla, Aditya Birla Group（比拉人工智能实验室，阿尼娅·比拉办公室，阿迪塔亚比拉集团） 纠错

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

AI总结 通过激活修补、消融和注意力熵分析，发现 TabPFN 2.5 中一个注意力头在峰值层的因果必要性比其他头高2-5倍，且其主导层随任务复杂度变化，其余头呈现对称的后期层轮廓。

Comments Accepted to Workshop FMSD @ ICML 2026

Muse Spark Safety & Preparedness Report

Muse Spark 安全与准备报告

Cristina Menghini, Peter Ney, Hamza Kwisaba, Zifan, Wang, Miles Turpin, Felix Binder, Jean-Christophe Testud, Aidan Boyd, Nathaniel Li, Ivan Evtimov, Klaudia Krawiecka, Arman Zharmagambetov, Jeremy Kritz, Alexander R. Fabbri, Daniel Song, Jinpeng Miao, Joonas Hjelt, Meghna Ramani, Leona Lan, Reza Aghajani, Joanna Bitton, Mahesh Pasupuleti, Devin Norder, Khalid El-Arini, Paridhi Singh, Vítor Albiero, Sahana CB, Rashnil Chaturvedi, Elahe Dabir, Edoardo Debenedetti, Jim Gust, Ziwen Han, Kat He, Sean Hendryx, Lifeng Jin, Polina Kirichenko, Sandra Lefdal, Kenneth Li, Asad Liaqat, Inna Lin, Despoina Magka, Neal Mangaokar, Ishita Mediratta, Zach Miller, Smitha Milli, Niloofar Mireshghallah, Saba Nazir, Hung Nguyen, Maximilian Nickel, Kelvin Niu, Kerem Oktar, Bhargavi Paranjape, Parth Pathak, Maya Pavlova, Emmanuel Ramirez, David Renardy, Candace Ross, Yasha Sheynin, Claudia Shi, Shivam Singhal, Evangelia Spiliopoulou, Rakshith Sharma Srinivasa, Jamelle Watson-Daniels, Spencer Whitman, Adina Williams, Chen Xing, Andy Zou, Tommy Ma, Siqi Deng, James Beldock, Prashant Ratanchandani, Kate Plawiak, Taesung Lee, Ryan Victory, Lindsay Hundley, Rachad Alao, Himaghna Bhattacharjee, Jianfeng Chi, Gary Frost, Pegah Ghahremani, Niki Howe, Yuheng Huang, Saeed Jahed, Hannah Korevaar, Trang Le, Zhe Liu, Jinghong Luo, Qin Lyu, Nina Mehrabi, Abraham Montilla, Chirag Nagpal, Cyrus Nikolaidis, Rajvardhan Oak, Manoj Ravi, Vidya Sarma, Aman Shankar, Alana Shine, Eric Michael Smith, Mariana Tandon, Michael Tontchev, Caoyu Wang, Zihan Wang, Corinne Wong, Zheng Wu, Hongyuan Zhan, Justin Zhao, Zexuan Zhong, Chengxu Zhuang, Tristan Goodman, Ayaz Minhas, Harrison Rudolph, Victoria Jeffries, Ingrid Dickinson, Alex Vaughan, Lauren Deason, Kamalika Chaudhuri, Julian Michael, Shengjia Zhao, Summer Yue

机构 * Muse Spark 纠错

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

AI总结 Meta 发布 Muse Spark 大语言模型，评估其在化学/生物、网络安全和失控风险等灾难性风险领域的安全性，通过多层缓解措施将风险降至可接受水平，并作为 Meta AI 的基础模型发布。

Comments 159 pages, 57 figures

WebChallenger: A Reliable and Efficient Generalist Web Agent

WebChallenger: 一个可靠且高效的通用型Web智能体

Jayoo Hwang, Xiaowen Zhang, Vedant Padwal

机构 * ML Collective ； longsurf.ai ； Independent（独立研究者） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 提出WebChallenger框架，通过PageMem结构化页面表示、分治观察、轻量探索记忆和复合动作工作流，复现人类认知优势，使开源模型在多个Web导航基准上接近前沿专有系统性能。

Self-Distillation Policy Optimization via Visual Feedback: Bridging Code and Visual Artifacts

通过视觉反馈的自蒸馏策略优化：连接代码与视觉工件

Haoyu Dong

机构 * Microsoft（微软） 纠错

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

AI总结 提出Visual-SDPO框架，利用渲染视觉反馈作为特权上下文，通过自蒸馏和视觉引导的代码信用加权优化代码生成视觉工件的质量，在图表、UI和幻灯片生成任务上显著提升性能。

Local Is Not a Sufficient Privacy Boundary: Governing OS-Integrated On-Device AI

本地并非充分的隐私边界：治理操作系统集成的设备端AI

Jonghyun Chung, Sanket Badhe

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 本文提出一个以操作系统为中心的隐私框架，将隐私视为制度问责问题而非部署属性，通过威胁模型、六部分隐私风险分类、隐私架构控制和四级审计标准来治理设备端AI。