语言大模型 / LLM

Air Quality Arena: A Large-Scale Multi-Region Ground Monitoring Dataset and Benchmark for Air Quality Forecasting with Time-Series Foundation Models

空气质量竞技场：一个大规模多区域地面监测数据集以及基于时间序列基础模型的空气质量预测基准

Rishi Bharadwaj, Manik Gupta, Pandarasamy Arjunan

专题命中 评测与基准 ：foundation model(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究针对现有空气质量预测基准不足，提出空气质量竞技场（AQA），它是含多国多污染物的数据集及基准。通过在11个模型和基线测试，表明时间序列基础模型是有效零样本预测器，表现最佳的模型采用跨模态架构，AQA已公开发布。

Comments 20 pages

Economic Evaluations of Language Models

语言模型的经济评估

Alexander Wan, Stephane Hatgis-Kessell, Tomás Aguirre, Percy Liang, Rishi Bommasani

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of São Paulo（圣保罗大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究语言模型在经济价值任务上的表现，通过EconEvals开源套件评估，结合真实用户查询与合成数据，成本低且覆盖度好，还引入暴露度量估计时间节省情况，发现当前模型有潜力但存在使用滞后及隐私等瓶颈，引入基础设施推断其对劳动力市场的影响。

Geometry-Guided Constraint Learning for LLM Safety Classification

用于大语言模型安全分类的几何引导约束学习

Fumiaki Uehara, Koo Imai, Masato Tsutsumi, Keigo Kansa, Sora Usui, Yuki Kobiyama

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究大语言模型安全分类，利用稀疏自动编码器特征提取解决安全多面体中约束数量调整问题，在Qwen3.5 - 9B上对部分类别K = 2最优，准确率达96 - 99%，基于几何观点引入锥约束并经三阶段训练稳定。

NEXUS: Structured Runtime Safety for Tool-Using LLM Agents

NEXUS：工具使用型大语言模型智能体的结构化运行时安全

Elias Hossain, Md Mehedi Hasan Nipu, Tasfia Nuzhat Ornee, Rajib Rana, Niloofar Yousefi

机构 * University of Central Florida（中佛罗里达大学） ； North South University（南北大学） ； University of Southern Queensland（南昆士兰大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究工具使用型大语言模型智能体运行时安全问题，提出NEXUS结构化计划安全监控器，结合多种方法进行分级升级。在多个基准测试中表现出色，如合成基准测试F1分数达0.949等，还具有低延迟、低开销特点，相关成果已公开。

Cross-Agent Campaign Attribution: Linking Asynchronous Attacks Across LLM Agents

跨智能体活动归因：关联大语言模型智能体间的异步攻击

SangJin Park, Myungsub Choi, Jineok Kim, Minseung Kang

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究跨大语言模型智能体的异步攻击归因问题，提出异步归因指纹向量（$A^2FV$）协议，构建SCD-v1基准，实验表明$A^2FV$在活动关联上表现良好，确立跨智能体活动归因作为保护大语言模型智能体的独特评估层。

Comments 22 pages, 5 figures. Accepted at the Second Workshop on Agents in the Wild: Safety, Security, and Beyond (AIWILD) at ICML 2026

Broken Gates: Re-evaluating Web Bot Defenses in the Age of LLM Agents

破碎的大门：在大语言模型代理时代重新评估网络机器人防御

Behzad Ousat, Nikita Turkmen, Lalchandra Rampersaud, Dillan Bailey, Amin Kharraz

机构 * Florida International University（佛罗里达国际大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究在大语言模型代理时代网络机器人防御的有效性，通过系统测量研究评估基于交互式挑战与非交互式信任的防御对商业验证码解决服务和大语言模型代理的弹性，发现非交互式防御安全边界在环境层，影响机器人管理系统设计评估。

When JSON Is Not Enough: Semantic Reliability of Schema-Constrained LLM Ordering Agents

当JSON不足够时：模式约束的大语言模型排序代理的语义可靠性

Yin Li

机构 * University of Birmingham（伯明翰大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究大语言模型代理作事务编译器时JSON模式等结构化输出的语义可靠性问题，引入OrderBench基准，通过对四个开放模型测试发现模式有效输出仍有语义错误率，强调结构化输出是必要接口层，不能替代域验证和故障封闭执行。

Comments 7 pages, 6 tables

Semantic Cooperative Games for Contribution Attribution in LLM-Based Multi-Agent Systems

基于大语言模型的多智能体系统中用于贡献归因的语义合作博弈

Pengyi Jiang, Xiaoguang Zhu, Quanyan Zhu

机构 * New York University（纽约大学） ； University of California, Davis（加利福尼亚大学戴维斯分校） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对基于大语言模型的多智能体系统贡献归因问题，提出语义合作博弈框架，定义语义夏普利值，介绍单轨迹算法SLIC，在特定基准测试中大幅降低计算成本，在多角色工作流程中表现良好，为复杂系统提供快速、无反事实且可解释的归因方法。

VEHBench: A Stage-Local Diagnostic Benchmark for LLM-Assisted Vibration Energy Harvester Design

VEHBench：用于大语言模型辅助振动能量采集器设计的阶段局部诊断基准测试

Depeng Su, Yuyu Luo, Guobiao Hu

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究针对无电池物联网中振动能量采集器设计，引入VEHBench基准测试，评估大语言模型在耦合物理设计不同阶段的表现，通过763个任务及四个设计角色测试，发现模型能力依赖阶段，为评估、选择等工程大语言模型提供阶段感知基础。

Towards Reliable Zero-Shot Crowd Forecasting: Evaluating Time Series Foundation Models for Special Event Pedestrian Forecasting

迈向可靠的零样本人群预测：评估用于特殊活动行人预测的时间序列基础模型

Ziteng Li, Yanan Xin, Tina Comes, Serge Hoogendoorn

机构 * Delft University of Technology (TU Delft)（代尔夫特理工大学） ； German Aerospace Center (DLR)（德国航空航天中心） 纠错

专题命中 评测与基准 ：foundation model(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究特殊活动行人预测问题，采用预训练时间序列基础模型进行零样本概率预测，以SAIL2025事件为案例评估两个模型，为人群管理者明确零样本预测可靠的时机，助力特殊活动人群管理的运营决策。

Comments 9 pages, 7 figures, 5 tables. Accepted for presentation at IEEE ITSC 2026

Structured Feedback Improves Repair in an LLM Agent Loop

结构化反馈改进大语言模型智能体循环中的修复

Jaideep Ray, Ankit Goyal

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究大语言模型智能体验证与调用接口问题，提出VeriHarness代码控制智能体循环。通过比较原始诊断与含失败位置等信息的反馈，发现含三个字段反馈能大幅提升成功率，多数增益源于可接受替代方案，JSON语法本身对修复无显著作用。

Auditing Protocol-Level Shortcuts in Large Audio Language Model Judges for Speech Evaluation

大型音频语言模型语音评估中协议级捷径的审计

Joonyong Park, David M. Chan, Yuki Saito, Hiroshi Saruwatari

专题命中 评测与基准 ：language model(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究大型音频语言模型语音评估中协议级捷径，通过对三种部署协议审计发现多个LALM依赖此类捷径，如特征蓝图评判中错误标签影响准确率，拼接A/B比较有固定选择倾向，强调联合评估模型与协议及用匹配探针评估的重要性。

Adversarial Prompting Framework for AI Safety Assessment

用于人工智能安全评估的对抗性提示框架

Yash Bhatnagar, Kunal Banerjee, Anirban Chatterjee

机构 * Microsoft（微软） 纠错

专题命中 评测与基准 ：prompting(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对人工智能尤其是生成式人工智能应用增加带来的安全问题，提出对抗性提示框架，通过生成多复杂程度的对抗性提示评估模型弹性，在企业环境中实现自动化测试并获定量指标及差异结果。

Comments 3 pages, 1 figure, presented as a poster at International Conference on Data Science (CODS), December 17-20, 2025, Pune, India

Compaction as Epistemic Failure: How Agentic LLM Tools Fabricate Confirmed Results from Killed Processes

作为认知失败的压缩：智能语言模型工具如何从终止进程中编造确认结果

Hiroki Tamba

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究智能语言模型编码工具中Claude Code的失败模式，即超时命令部分输出被误记为确认结果并传播误报，揭示其观察与持久性 conflation 的机制，指出对依赖会话连续性的工作流程有影响。

Comments 8 pages, companion to arXiv:2606.26185

Win by Silence: Deletion Non-Monotonicity, Autonomous Exploitation, and Typed-State Gating in LLM Plan Evaluation

以沉默取胜：大语言模型计划评估中的删除非单调性、自主利用和类型状态门控

Aleh Manchuliantsau

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究大语言模型计划评估中删除非单调性等问题，通过命题1给出得分变化公式，经实验发现优化器能找到改进结构，GATE可约束搜索，PCSC能消除事后省略拼接，但GATE不验证策略质量。

Comments 10 pages, 5 figures

A Threshold Exceedance Framework for CBRN Uplift Evaluation in Frontier Language Models

前沿语言模型中用于CBRN提升评估的阈值超越框架

Rahul Gupta, Abhinav Mohanty, Payal Motwani, Venkatesh Saligrama, Satyapriya Krishna, Connor Harris, Gary Anthony Ackerman, Brandon Behlendorf, Tom Hobson, Theodore Wilson, Spyros Matsoukas

机构 * Amazon（亚马逊） ； Nemesys Insights（Nemesys洞察） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究前沿语言模型中CBRN提升评估问题，引入阈值超越标准（TEC）框架，将提升研究分解为独立组件，通过大规模实证研究确定两种提升形式，揭示领域异质性，为相关决策提供信息并总结方法经验。

Comments 19 pages, 1 figure, preprint

Xiaomi-Robotics-U0: Unified Embodied Synthesis with World Foundation Model

小米机器人-U0：基于世界基础模型的统一具身合成

Xinghang Li, Jun Guo, Qiwei Li, Long Qian, Hang Lai, Yueze Wang, Hongyu Yan, Jiahang Cao, Xi Chen, Jingen Qu, Jiaxi Song, Nan Sun, Hanye Zhao, Futeng Liu, Wanli Peng, Heyun Wang, Yunhong Wang, Caoyu Xia, Jack Zhao, Diyun Xiang, Hangjun Ye, Heng Qu, Huaping Liu, Jason Li

机构 * Xiaomi Robotics（小米机器人） 纠错

专题命中 评测与基准 ：foundation model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对基础模型应用于具身场景受限问题，提出小米机器人-U0多模态自回归模型，将具身生成扩展为基础图像和视频生成的形式，联合优化多种生成任务，在多方面取得领先成果，证明基础世界模型可用于具身智能。

PaperRouter-Agent: A Content-Grounded LLM Agent for Personalized Hierarchical Paper Routing

论文路由器-智能体：用于个性化分层论文路由的基于内容的语言模型智能体

Keshen Zhou, Lintao Wang, Suqin Yuan, Zhuqiang Lu, Yu Luo, Zhiyong Wang

机构 * University of Sydney（悉尼大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究个性化分层论文路由问题，提出无需训练基于文件夹成员决策的PaperRouter-Agent智能体，在真实个人图书馆和公共基准测试中，该智能体有效提升论文路由召回率和准确率，且成本低。

A Unified Framework for Comprehensive Cardiac CT Segmentation and Phenotyping: Human-in-the-Loop Data Annotation, Vision Foundation Model Development, Multicenter Evaluation and Clinical Validation

用于心脏CT综合分割与表型分析的统一框架：人在回路数据标注、视觉基础模型开发、多中心评估及临床验证

Pooya Mohammadi Kazaj, Leo Fridolin Weber, Wen Xie, Seyed Amir Ahmad Safavi-Naini, Anselm Stark, Giovanni Baj, Ali Mokhtari, Toshiya Yoshida, Christoph Ryffel, Taishi Okuno, Yoshihiro Akashi, Ronny R. Buechel, Thomas Pilgrim, Waldo Valenzuela, George C. M. Siontis, Xiaowei Xu, Moritz Hundertmark, Stephan Windecker, Christoph Grani, Isaac Shiri

专题命中 评测与基准 ：foundation model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究提出统一框架用于心脏CT综合分割与表型分析，结合人在回路标注、增强技术与自监督预训练模型，组建大型数据集，在多数据集上表现优于开源工具，提高标注效率，推动心脏表型分析发展，还提供了可重复基础。

Quantifying the Sources of Instability in LLM-Based Stance Analysis of Public Discourse

量化基于大语言模型的公共话语立场分析中的不稳定来源

Bo Chen

机构 * Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究基于大语言模型的公共话语立场分析中不稳定来源，通过对256次YouTube采访比较两种说话人日记化管道和两种测量方法，发现问题并给出能区分管道与测量效应的诊断框架，强调研究结论需验证对两种变化来源的稳健性。

3D-DefectBench: A Controlled Factorial Study of Vision-Language Model Evaluation Pipelines for Fine-Grained 3D Generation Defects

3D-缺陷基准：用于细粒度3D生成缺陷的视觉语言模型评估管道的控制因子研究

Zhenyu Zhao, Nanshan Jia, Jihyeon Je, Yifu Tang, Alvin Chan, Michael Spedden, Michael V. Palleschi, Sui Huang, Jingshen Wang, Zeyu Zheng

机构 * Roblox Corporation（罗布乐思公司） ； Berkeley AI Research Lab & Department of Industrial Engineering and Operations Research, University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校伯克利人工智能研究实验室及工业工程与运筹学系） ； Computer Science Department, Stanford University（斯坦福大学计算机科学系） ； Division of Biostatistics, University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校生物统计学系） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究基于视觉语言模型的3D缺陷检测管道评估，引入3D-DefectBench基准框架，通过平衡因子设计改变多个管道因素进行实验，发现模型选择影响最大，各因素相互作用，还得出一些协议表现及评判与人工标注对比情况等结论。

Eval-Pair Matrix: Answer-Paired Meta-Evaluation of LLM Judges for Grounded RAG

评估对矩阵：基于事实的检索增强生成中大型语言模型评判器的答案配对元评估

Sriram Selvam, Anneswa Ghosh

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究针对基于事实的检索增强生成中大型语言模型评判器自我宽容难识别问题，引入Eval-Pair Matrix协议，通过特定流程生成答案并评估，经实验得出同模型效应等结果，强调RAG评判器研究应报告多方面内容。

Articulate Intuition or Genuine Analysis? Benchmarking Epistemic Reliability in LLM-as-a-Judge Peer Reviews

清晰的直觉还是真正的分析？评估大语言模型作为评审员的同行评审中的认知可靠性基准

Nuo Chen, Qian Wang, Qingyun Zou, Bingsheng He

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

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究大语言模型评审员与人类评审员对同行评审评估的差异，将卡尼曼双过程理论转化为评分标准并发布Kahneman4Review基准，通过多方面发现揭示问题，强调可靠基准应区分分析形式与认知功能并给出设计选择。

Comments Preprint

Temporary Authority, Permanent Effects: Commit-Time Authorization for LLM Agents

临时权限，永久影响：大型语言模型代理的提交时间授权

Igor Santos-Grueiro

机构 * International University of La Rioja（拉里奥ja国际大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究大型语言模型代理提交时间授权问题，构建受控失效套件实验，发现端点成功率高但授权完成率低，评估缓解措施，提出CommitGuard可阻止过时持久影响尝试，指出端点成功是实用指标，授权提交是安全属性。

Comments 20 pages

Evaluation of Multilingual Ability to Use Spatial Deictic Expressions in Vision-Language Models

视觉语言模型中使用空间指示表达式的多语言能力评估

Kaito Watanabe, Taisei Yamamoto, Tomoki Doi, Hitomi Yanaka

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； Riken（理化学研究所） ； Tohoku University（东北大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究聚焦视觉语言模型的空间推理能力，通过开发基准评估其使用四种语言空间指示表达式的多语言能力，实验发现测试模型使用指示词方式与人类不同，特别是在依距离选指示词方面。

Comments Accepted to ACL SRW 2026

AirflowAttack: Thermal-Airflow Adversarial Perturbations against Infrared Remote-Sensing Vision-Language Models

AirflowAttack：针对红外遥感视觉语言模型的热气流对抗扰动

Cong Su, Jiaju Han, Xuemeng Sun, Chengyin Hu, Qike Zhang, Jiujiang Guo, Yiwei Wei, Jiahuan Long

机构 * China University of Petroleum-Beijing at Karamay（中国石油大学（北京）克拉玛依校区） ； Tianjin University（天津大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对红外遥感视觉语言模型的对抗攻击，提出AirflowAttack方法，用热气流湍流作扰动先验，由轻量级生成器合成扰动。该方法在多个CLIP主干上攻击成功率高，能降低模型场景分类准确率，还揭示了红外VLM生态系统的关键漏洞。

Faithful or Findable? Evaluating LLM-Generated Metadata for RDF Dataset Search

忠实还是可查找？评估用于RDF数据集搜索的大语言模型生成的元数据

Riccardo Terrenzi, Serkan Ayvaz

机构 * University of Southern Denmark（南部丹麦大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究RDF数据集六种元数据生成设置，评估其检索有效性与忠实性。发现无约束重写检索增益强但忠实性低，更有根据的设置提高了忠实性，基于配置文件的重写权衡最佳，将合成元数据定位为需综合评估多方面的系统级信息检索问题。

Comments 5 pages, 1 figure, accepted at SynthIR @ SIGIR 2026

RABBiT: Rapidly adaptive BOLD foundation model via brain-tuning for accurate zero-shot and few-shot prediction of speech-elicited responses in the brain

RABBiT：基于脑调优的快速自适应BOLD基础模型，用于脑内语音诱发响应的精准零样本与少样本预测

Omer Moussa, Mariya Toneva

机构 * Max Planck Institute for Software Systems（马克斯·普朗克软件系统研究所） 纠错

专题命中 评测与基准 ：foundation model(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对脑语言理解泛化难问题，提出RABBiT紧凑音频-fMRI编码器，依托脑调优等创新实现跨被试跨场景语音诱发脑响应的高精度零/少样本预测，支撑规模化脑语言分析。

Comments Under review at NeurIPS 2026

Progressive Disclosure for LLM-Maintained Wiki Knowledge Bases: a Preregistered Ablation

大语言模型维护的维基知识库的渐进式披露：一项预注册的对比研究

Theodore O. Cochran

机构 * AI for Altruism (A4A)（人工智能促进利他主义组织） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究针对大语言模型维护的维基知识库，通过预注册对比研究，改造知识库实现渐进式披露。虽原节省索引加载成本未实现，但答案质量达标且成本降低，源于更有针对性的访问。

Comments 14 pages, 2 figures, 6 tables. Preregistered on OSF (https://osf.io/feka7, DOI 10.17605/OSF.IO/FEKA7). Materials-availability and deviations described in the paper

Measuring Harness-Induced Belief Divergence in Multi-Step LLM Agents

测量多步语言模型智能体中工具诱导的信念差异

Haiwen Yi, Xinyuan Song

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Emory University（埃默里大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究多步语言模型智能体中工具对其信念的影响，引入信念展开诊断，定义跨工具信念差异并分解，通过实验表明工具设计是智能体评估中的实验变量。

Comments 28 pages