语言大模型 / LLM

Format Sensitivity Index: Token-Controlled Prompt Wrapper Robustness and Schema Compliance in LLM Benchmarking

格式敏感性指数：大语言模型基准测试中令牌控制的提示包装器稳健性与模式合规性

Deep Pankajbhai Mehta

机构 * Adobe Inc（Adobe公司） 纠错

专题命中 指令微调 ：LLM(title)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 研究提示包装器格式差异对模型分数的影响，引入格式敏感性指数（FSI）和可解析性敏感性指数（PSI），通过大量实验发现平均FSI在不同模型间变化超30倍，且可解析性是准确性有力预测指标，指出不考虑包装器差异和合规性报告准确性不可靠并给出建议。

Comments 10 pages, 6 figures

Every Sample Counts: Supervised Fine-Tuning of Language Models with Pointwise Constraints

每个样本都很重要：基于逐点约束的语言模型监督微调

Ignacio Hounie, Ignacio Boero, Alejandro Ribeiro

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

AI总结 研究语言模型微调中逐点约束问题，提出新对齐框架，通过逐样本约束最小化平均损失，引入学习松弛方法并开发增广拉格朗日方法，在多任务和约束下实例化，减少约束违反且保留模型性能。

A censoring-aware target interface for tabular foundation models in survival prediction

生存预测中用于表格基础模型的删失感知目标接口

Yue Lyu, Steven H. Lin, Xuelin Huang, Ziyi Li

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

AI总结 研究针对表格患者数据事件发生时间预测中右删失问题，提出SurvFM-RMST框架，将生存结果转换为伪观察目标用于RMST回归，在模拟和多数据集测试中表现良好，支持其作为删失生存数据与表格基础模型预测的接口。

Comments 33 pages, 5 figures. Supplementary Information included as an ancillary file

Multi-Agent Robotic Control with Onboard Vision-Language Models

基于机载视觉语言模型的多智能体机器人控制

Kajetan Rachwał, Maciej Majek, Bartłomiej Boczek, Jakub Matejczyk, Dominik Matejkowski, Adam Dąbrowski, Tim Seyde, Alexander Amini, Maria Ganzha

机构 * Faculty of Mathematics and Information Science, Warsaw University of Technology（华沙技术大学数学与信息科学学院） 纠错

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

AI总结 研究针对视觉语言模型用于机器人控制的挑战，提出多智能体系统架构，在机载硬件部署智能体，用紧凑型VLMs并经微调及新型编排智能体，经硬件在环模拟验证，证明该机载架构可行高效，有实际应用潜力且模拟环境已开源。

Comments 6 pages, 2 figures, accepted to 24th International Conference on Practical applications of Agents and Multi-Agent Systems (PAAMS'26)

Structured-Condensed Prompt Tuning in Vision-Language Models for Fine-grained Image Recognition

用于细粒度图像识别的视觉语言模型中的结构化压缩提示调优

Xinda Liu, Qinyu Zhang, Weiqing Min, Guohua Geng, Shuqiang Jiang

机构 * School of Information Science and Technology, Northwest University（西北大学信息科学与技术学院） ； Laboratory of Intelligent Information Processing, Institute of Computing Technology（中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室） 纠错

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

AI总结 针对细粒度图像识别中视觉语言模型捕捉细微差别能力有限的问题，提出结构化压缩提示调优（SCPT），通过语义关系编码和语义压缩损失增强语义结构建模，在多基准实验中有效减轻语义模糊性，取得领先性能。

GeoXplain: On-the-Fly Visual Explanations for Weather Foundation Models

GeoXplain：天气基础模型的实时可视化解释

Clemens Walter Koprolin, Leonardo Trentini, Benedikt Soja, Mennatallah El-Assady, Christina Humer

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

AI总结 研究天气和气候基础模型预测关系难察问题，提出GeoXplain交互式可视化工具包及Aurora Adapter计算后端，支持多种解释方法，可在笔记本或浏览器呈现地理空间归因图，方便探索，代码开源可安装。

Comments 9 pages, 6 figures. Submitted to VISxClimate at IEEE VIS 2026

Prompting Beats Fine-Tuning: Generative Expected Value Scoring for Statutory Term Retrieval

提示优于微调：用于法定术语检索的生成期望值评分

Alvin Wang, Jaromir Savelka

专题命中 指令微调 ：prompting(title,abstract)

AI总结 研究法规中模糊法律概念检索任务，比较仅编码器模型微调与仅解码器模型零样本提示两类方法，发现提示仅解码器模型总体效果最佳，最佳系统超越此前所有最先进结果。

Comments Accepted to the ASAIL Workshop at ICAIL 2026

VLM-CASE: Vision-Language Model Enabled Context-Adaptive Safety Envelopes for Anticipatory Safe Autonomous Driving

VLM-CASE：面向前瞻安全自动驾驶的视觉语言模型赋能上下文自适应安全包络

Tianjia Yang, Ke Li, Ruwen Qin, Xianbiao Hu

机构 * Department of Civil and Environmental Engineering, The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学土木与环境工程系） ； Department of Civil Engineering, Stony Brook University（石溪大学土木工程系） 纠错

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

AI总结 针对恶劣工况下自动驾驶感知与性能退化、仅能事后响应的问题，提出基于微调VLM的上下文自适应安全包络框架，实现前瞻安全控制，在多场景仿真中性能优于基线方法。

RayTun3R: Online Camera Adaptation in 3D Foundation Models

RayTun3R：3D基础模型中的在线相机适配

Daniil Sinitsyn, Nikita Araslanov, Daniel Cremers

机构 * TU Munich（慕尼黑工业大学） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 研究3D基础模型在鱼眼相机下表现不佳的问题，提出RayTun3R方法，通过学习参数高效的残差校正等，在保持预训练网络不变的情况下适配相机，减少旋转误差且参数少、无需多视图推理。

Evaluating Vision-Language Models as a Zero-Shot Learning Alternative to You Only Look Once and Optical Character Recognition for Nigerian License Plate Recognition

评估视觉语言模型作为尼日利亚车牌识别的零样本学习替代方案：对比YOLO与光学字符识别

Ismail Ismail Tijjani, Ahmad Abubakar Mustapaha, Sunusi Ibrahim Muhammad, Muhammad Bashir Aliyu

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

AI总结 研究探索视觉语言模型作为尼日利亚车牌识别的统一零样本解决方案，在88张真实图像上评估5种VLM，发现Gemini和Qwen在字符错误率上显著优于YOLO+OCR。

Towards Real-World Ultrasound Understanding: Large Vision-Language Models from Multi-Image Examinations with Long-Form Reports

迈向真实世界超声理解：基于多图像检查与长文本报告的大规模视觉语言模型

Bingcong Yan, Chunlei Li, Jingliang Hu, Yilei Shi, Xiao Xiang Zhu, Lichao Mou

机构 * MedAI Technology (Wuxi) Co. Ltd.（MedAI科技（无锡）有限公司） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） 纠错

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

AI总结 通过构建150万次真实超声检查的大规模数据集（含1770万图像和多器官覆盖），采用标准视觉语言模型结合低秩适配微调，无需复杂架构即实现多任务超声理解性能领先。

Comments Project Page: https://medai-t.github.io/LUMI/

Where Am I? Semantic Map Grounding via Vision-Language Models for Multi-Modal Localization

我在哪里？基于视觉-语言模型的语义地图定位用于多模态定位

Suraj Borate, Aarav Shah, Madhu Vadali

机构 * IIT Gandhinagar（印度理工学院甘地讷格尔分校） 纠错

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

AI总结 将机器人定位重构为语义推理任务，使用微调的Qwen2.5-VL-7B模型融合摄像头、LiDAR和语义地图预测位姿，在室内数据集上达到98.23%位置精度，并展现出跨模态互补性和对新场景的泛化能力。

From Efficiency to Leakage -- Privacy Backdoor in Federated Language Model Fine-Tuning

从效率到泄露——联邦语言模型微调中的隐私后门

Shanghao Shi, Chaoyu Zhang, Heng Jin, Yang Xiao, Yevgeniy Vorobeychik, William Yeoh, Ning Zhang, Y. Thomas Hou, Wenjing Lou

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

AI总结 提出NeuroImprint攻击，恶意参数服务器在参数高效微调中植入隐私后门，通过为每个样本分配独立神经元并限制单次更新，实现高保真重建训练文本。

Rift: A Conflict Signature for Deception in Language Models

Rift: 语言模型中欺骗行为的冲突特征

Petr Nyoma

机构 * Harmonic Labs 纠错

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

AI总结 通过对比知情欺骗与无知错误，发现欺骗性前向传递具有高残差秩的冲突特征，能以100%准确率无标签识别谎言，并跨模型、语言和架构迁移。

Comments 13 pages, 4 figures. Code and experiment logs: https://github.com/Omibranch/Rift

Beyond Attack Success Rate: Examining Trigger Leakage in Vision-Language Agentic Systems

超越攻击成功率：视觉-语言智能系统中的触发器泄漏研究

Jiamin Chang, Salil Kanhere, Piotr Koniusz, Jason, Xue, Hammond Pearce

专题命中 指令微调 ：language agent(title,abstract)

AI总结 本文提出“触发器泄漏”概念，量化视觉-语言智能系统中后门触发器在视觉或语义相近输入下意外激活隐藏行为的风险，并引入邻域泄漏率（NLR）指标。

RespiraMFM: A Multimodal Foundation Model with Contrastive Audio-Language Alignment for Respiratory Disease Identification

RespiraMFM：一种用于呼吸道疾病识别的对比音频-语言对齐多模态基础模型

Shakhrul Iman Siam, Tiantian Feng, Jiankun Zhang, Shrikanth Narayanan, Mi Zhang

机构 * The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； University of Chicago（芝加哥大学） 纠错

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

AI总结 提出RespiraMFM多模态基础模型，通过对比音频-文本对齐策略整合呼吸音与临床信息，在监督和零样本任务中分别提升AUROC 9.15%和20.98%。

Comments ACL 2026 Main Conference

pro-team at LLMs4OL 2026 Tasks Flagship and Reuse: Retrieval-Augmented Generation and Vocabulary-Constrained Filtering for Ontology Learning

LLMs4OL 2026任务的团队：旗舰任务与复用：面向本体学习的检索增强生成及词汇约束过滤

Shivam Mishra, Dhannu Ram Meena, Muneendra Ojha, Krishna Pratap Singh, Kuldeep Singh

机构 * Indian Institute of Information Technology Allahabad（印度阿拉哈巴德信息技术学院） 纠错

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

AI总结 该团队针对LLMs4OL 2026挑战赛的两个本体学习任务，采用检索增强生成与词汇约束过滤方法，取得了特定指标结果，但存在未提取非分类关系的局限。

CD-LoRA: Consistency-Driven Low-Rank Adaptation for Multi-Task Fine-Tuning

CD-LoRA：面向多任务微调的一致性驱动低秩适配

Qian Zha, Jinda Liu, Yuan Wu, Yi Chang

机构 * School of Artificial Intelligence, Jilin University（吉林大学人工智能学院） ； International Center of Future Science, Jilin University（吉林大学未来科学国际中心） 纠错

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

AI总结 该研究针对多任务LoRA方法存在的训练-推理不一致问题，提出无路由的CD-LoRA，通过一致性驱动对齐机制提升多任务微调的稳定性与性能，优于现有多适配器基线。

Hate Speech Classification In Roman Urdu: A Comparative Study On Parameter Efficient Fine-Tuning And Prompt Engineering

罗马乌尔都语仇恨言论分类：参数高效微调与提示工程的对比研究

Toneema Zubair

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

AI总结 本研究针对低资源的罗马乌尔都语，对比了LLM零样本推理、LoRA的PEFT、混合/人工提示调优、零/少样本提示工程四种仇恨言论分类方法，以确定最有效的技术。

Fine-tuning LLMs for Tourist Trajectory Prediction using Field Experiment Data

利用实地实验数据微调大型语言模型（LLMs）进行游客轨迹预测

Tatsuya Amano, Hirozumi Yamaguchi

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

AI总结 该研究利用日本和歌山城公园的566条轨迹微调Llama-3.1-8B，实现49.1%的下一个兴趣点准确率，在样本不足场景泛化性强，为旅游轨迹预测提供了高保真行为模型及反事实分析基础。

Comments 5 pages, 4 figures. Accepted at the 2nd Workshop on AI for Urban Planning (AI4UP) at AAAI-26, Singapore, January 2026

Behavioral Reprogramming of Open-Weights Models: Cognitive Plasticity and Alignment Bounds

开放权重模型的行为重编程：认知可塑性与对齐边界

Lucia Malíčková

机构 * National Supercomputing Centre, Slovakia（斯洛伐克国家超级计算中心） 纠错

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

AI总结 该研究通过大规模并行超参数搜索等方法，对开放权重LLMs进行行为重编程，实现了主动苏格拉底式对话框架，明确了PEFT的边界等关键结论，为跨语言行为修改提供了实证框架。

Comments Preprint submitted to arXiv, August 12, 2026. 13 pages, 5 figures

Can Bayesian Optimization Efficiently Find a Strong Single Expert in Neural Thickets?

贝叶斯优化能否在神经丛中高效找到强单专家？

Nigel Bastian Cendra, Abdelhamid Ezzerg, Fernando Julio Cendra, Jeremias Knoblauch, Jakob Zeitler

机构 * University College London（伦敦大学学院） ； Institut Polytechnique de Paris（巴黎理工学院） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；post-training(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文探究在适度评估预算下，贝叶斯优化能否在神经丛中高效找到强单专家，提出在权重空间随机线性嵌入中应用贝叶斯优化的无梯度方法，在Qwen2.5-Instruct模型基准测试中，该方法评估成本更低且性能优于随机优化。

Financial Numerical Prediction and Allocation as Token Generation

金融数值预测与分配：以 token 生成的方式实现

Xu Ouyang, Moontae Lee

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

AI总结 本研究提出 FinATOM 框架，通过因果语言模型的 token 生成实现金融数值预测与 ETF 分配，在多组测试中显著提升了夏普比率与累计收益，验证了该方法的可行性。

FraQ: Efficient Coordinate-Space Recompression for Federated Low-Rank Adaptation

FraQ：用于联邦低秩适配的高效坐标空间重压缩方法

Shenghui Li, Thiemo Voigt

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

AI总结 FraQ是一种联邦低秩适配的高效坐标空间重压缩方法，可在接近未压缩基线准确率的同时减少下行通信，降低服务器端重压缩开销。

Route-Align-Verify for Functional Correctness in Code Generation

用于代码生成功能正确性的Route-Align-Verify

Erxue Zhou, Jingxiang Meng, Aofan Liu

机构 * Software Engineering Institute, East China Normal University（华东师范大学软件工程学院） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 本文提出RAV框架，通过Route、Align、Verify三阶段协同优化，在不修改骨干模型的情况下，于MBPP基准上实现代码生成功能正确性的显著提升，性能优于基础模型。

Frontis-MA1: Training an AI4AI Model towards Recursive Self-Improvement in Machine Learning Engineering

Frontis-MA1：训练AI4AI模型以实现机器学习工程中的递归自我改进

Junlin Yang, Che Jiang, Yu Fu, Tianwei Luo, Can Ren, Weizhi Wang, Kaikai Zhao, Hongyi Liu, Yuxin Zuo, Yuru Wang, Yuchen Fan, Kai Tian, Zhenzhao Yuan, Xiaojian Lin, Li Sheng, Rushi Qiang, Guoli Jia, Xingtai Lv, Ermo Hua, Dianqiao Lei, Youbang Sun, Ning Ding, Bowen Zhou, Kaiyan Zhang

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

AI总结 该研究推出面向MLE中RSI研究的开源全栈系统OpenMLE，后训练Frontis-MA1（35B）作为元进化智能体，在多个基准测试中提升性能，相关模型与系统已开源。

Instruction-Tuned Models Locally Reuse Human Syntax More Than Humans Do

指令微调模型在局部比人类更多地复用人类句法

Zandi Eberstadt

机构 * University of Oxford（牛津大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；instruction tuning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究大语言模型是否像人类一样句法趋同，通过替换范式数据在多个模型测量CFG规则复用。发现各模型与前一轮人类话语规则重叠多，指令微调模型有特点，还在词汇和语义相似度上有表现，揭示了模型在句法复用方面与人类的异同。

Unified Semantic Modeling Framework for Large-Scale Job Understanding at LinkedIn

领英大规模职位理解的统一语义建模框架

Dan Xu, Baofen Zheng, Jianqiang Shen, Qi Xiao, Benjamin Hoan Le, Wen Pu, Saurabh Gupta, Ran Zhou, Neha Saraf, Alice Leung, Qianqi Shen, Liangjie Hong, Jingwei Wu, Wenjing Zhang

机构 * LinkedIn Corporation（领英公司） 纠错

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

AI总结 领英为应对职位理解系统构建挑战，提出统一语义建模框架。先微调小型语言模型，再引入多适配器架构。经离线评估和在线A/B测试，该框架提升了性能、降低了复杂性，为构建行业规模文本理解系统提供实用见解。

Enough is as good as a feast: A Comprehensive Analysis of How Reinforcement Learning Mitigates Task Conflicts in LLMs

过犹不及：强化学习如何减轻大语言模型中任务冲突的综合分析

Zixuan Ren, Jinliang Lu, Junhong Wu, Yang Zhao, Dai Dai, Hua Wu, Haifeng Wang, Chengqing Zong

机构 * Institute of Automation, CAS（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Baidu Inc.（百度公司） 纠错

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

AI总结 研究对比强化学习与监督微调训练的大语言模型的合并行为，经五项任务评估发现强化学习能减少任务冲突及合并后性能下降。通过实验和分析揭示三个关键因素，表明强化学习在模型合并中更具优势。

Comments Published in ICLR 2026

Which Values Do LLMs Confuse? A Schwartz-Based Recognition Study

大语言模型混淆了哪些价值观？基于施瓦茨的识别研究

Andrei Chetvergov, Stepan Ukolov, Timofei Sivoraksha, Alexander Evseev, Mikhail Solovev, Valeriia Kuschenko, Maria Chistyakova, Sergey Bolovtsov

机构 * Ivannikov Institute for System Programming of the Russian Academy of Sciences（俄罗斯科学院伊万尼科夫系统编程研究所） ； Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration（俄罗斯总统国民经济与公共管理学院） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型对施瓦茨十个基本价值观的识别，通过俄语情境文本评估 21 个指令微调的模型运行，分析准确率、混淆情况等，推动结合精确准确率、排序恢复和有向错误分析的价值识别评估。

Comments 14 pages, 7 figures, 3 tables