语言大模型 / LLM

An LLM-Explainable DRL Framework for Passenger-Directed Autonomous Driving

面向乘客导向自动驾驶的LLM可解释DRL框架

Ouided Braoui, Meriem Bouali, Nadir Farhi

机构 * LITAN, ESTIN（LITAN，ESTIN） ； Cosys-Grettia, Univ Gustave Eiffel（Cosys-Grettia，古斯塔夫·埃菲尔大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出结合深度强化学习与大型语言模型可解释模块的框架，实现自适应驾驶控制并向乘客解释决策，平衡安全性、适应性和可解释性。

AGENTSERVESIM: A Hardware-aware Simulator for Multi-Turn LLM Agent Serving

AGENTSERVESIM：面向多轮LLM智能体服务的硬件感知模拟器

Rakibul Hasan Rajib, Mengxin Zheng, Qian Lou

机构 * University of Central Florida（中佛罗里达大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出AGENTSERVESIM模拟器，通过程序编排器、工具模拟器、会话感知路由器和KV驻留模型等模块，在程序粒度上评估多轮LLM智能体服务策略，在CPU上以6%误差复现真实系统行为。

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Your "Pro" LLM Subscription May Actually Be "Free": Exposing Fingerprint Spoofing Risks in LLM Inference Services

你的“专业”LLM订阅可能实际上是“免费”的：揭示LLM推理服务中的指纹欺骗风险

Jiahao Zhang, Xiuyu Li, Suhang Wang

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

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 提出指纹欺骗攻击，恶意服务商通过参数高效微调弱模型模仿强模型，绕过用户指纹验证；理论证明用户资源限制导致指纹易被欺骗，并设计GhostPrint攻击框架，实验表明其能以低成本持续绕过主流指纹方法。

MosaicQuant: Inlier-Outlier Disaggregation for Unified 4-Bit LLM Quantization

MosaicQuant: 基于内点-离点分离的统一4位LLM量化

Yangjia Hu, Haodong Wang, Zicong Hong, Qianli Liu, Quanxin Shou, Jian Lin, Song Guo, Xiaowei Shen, Xiangjun Huang, Dian Wang, Jian Yang

机构 * HKUST（香港科技大学） ； EPFL（瑞士联邦理工学院洛桑） ； MetaX Integrated Circuits Co., Ltd（MetaX集成电路有限公司） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 提出MosaicQuant，通过将权重矩阵量化为密集4位基分量和稀疏4位残差分量，结合ZipperEngine融合稀疏块计算，实现统一4位推理，在LLaMA3和Qwen3上保持近FP16精度并加速1.24倍。

Comments 17 pages

Replay What Matters: Off-Policy Replay for Efficient LLM Reinforcement Unlearning

重放重要内容：面向高效LLM强化反学习的离策略重放

Zirui Pang, Chenlong Zhang, Haosheng Tan, Zhuoran Jin, Jiaheng Wei, Zixin Zhong

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Glasgow（格拉斯哥大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 针对LLM反学习中在线策略优化对困难样本利用不足的问题，提出ReRULE方法，通过离策略重放缓冲区存储并复用低奖励困难样本，在保持通用性的同时提升反学习效率。

Beyond Linear Activation Steering: Invertible Latent Transformations for Controlling LLM Behavior

超越线性激活引导：用于控制大语言模型行为的可逆潜在变换

Tuc Nguyen, Thai Le

机构 * Indiana University Bloomington（印第安纳大学伯明顿分校） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,summary_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 提出INNSteer框架，通过可逆神经网络将LLM激活映射到潜在空间进行线性控制，再逆变换回原空间，实现非线性、输入依赖的激活引导，在多个模型和基准上优于现有方法。

Comments 36 pages, 7 figures

Beyond Post-Hoc Temperature Scaling: Bilevel Optimization for LLM Calibration

超越事后温度缩放：用于大语言模型校准的双层优化方法

Ruochen Jin, Zhanliang Wang, Zongyu Dai, Jiancong Xiao, Bojian Hou

机构 * Dartmouth College（达特茅斯学院） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,summary_cn)；language model(abstract,comments)；large language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对LLM偏好对齐导致的过度自信与校准问题，提出基于双层优化的校准方法，通过最大化预测分布熵实现，在多项选择与开放式问答任务中提升了校准效果与域外泛化能力。

Comments Third Conference on Language Modeling (COLM 2026)

Prefill/Decode-Aware Evaluation of LLM Inference on Emerging AI Accelerators

新兴AI加速器上LLM推理的Prefill/Decode感知评估

Shun Usami, Venkatram Vishwanath, E. Wes Bethel

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； San Francisco State University（旧金山州立大学） ； Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室） ； Lawrence Berkeley National Laboratory（伯克利国家实验室） 纠错

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

AI总结 本文通过分离测量Prefill和Decode阶段，评估GPU与新兴AI加速器在Llama2-7B模型上的推理性能，发现GPU在计算密集的Prefill阶段占优，而GroqRack在Decode延迟上更优，但GPU随批处理增大在吞吐上反超。

Comments 8 pages, 5 figures. Accepted to the Workshop on HPC for AI Foundation Models & LLMs for Science (HPAI4S'26), co-located with IEEE IPDPS 2026

Can We Optimize the Performance-Carbon Emission Break-Even Point?: The Quest for Greener LLMs

我们能否优化性能-碳排放盈亏平衡点？——探寻更环保的大语言模型（LLM）

Sourav Das, Tanmay Joshi, Kripabandhu Ghosh

专题命中 效率与部署 ：LLM(title_cn,summary_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 该研究探究能否通过将感知碳排放的联合损失机制用于微调，在Gemmc-2 2B等三类LLM上实现推理性能与碳排放的盈亏平衡，发现碳排放项作用随任务结构变化，提出轻量正则化方案。

Comments 13 Pages, 6 Figures, Submitted to ARR Cycle

Quantization Degradation in Large Language Models: A Signal-Noise Perspective

大语言模型中的量化退化：一种信号-噪声视角

Chenxi Zhou, Pengfei Cao, Jinyu Ye, Bohan Yu, Haida Yu, Jiang Li, Jun Zhao, Kang Liu

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Inner Mongolia University（内蒙古大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；post-training(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 该研究从信号-噪声视角，系统分析了不同位宽、量化方法等因素下大语言模型量化退化的规律，揭示了退化源于源端误差产生与跨层累积的共同作用。

Capturing Token Tendencies for Training-Free Token Pruning in Multimodal Large Language Models

捕捉令牌趋势以实现多模态大语言模型中无需训练的令牌剪枝

Jie Ma, Zhike Qiu, Jie Gao, Jiayi Ji, Qian Chen, Xiaoshuai Sun, Rongrong Ji

机构 * Xiamen University（厦门大学） ； Xiamen Ocean Vocational College（厦门海洋职业技术学院） ； Sino-Russian Research Center for Digital Economy（中俄数字经济研究中心） 纠错

专题命中 效率与部署 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)

AI总结 该研究针对多模态大语言模型现有无训练剪枝方法忽略令牌重要性动态变化的问题，提出趋势感知剪枝框架，通过捕捉注意力流动量实现动态修正，大幅减少视觉令牌且保持性能，实现高效多模态推理。

Semantic-Aware Data-Aided Channel Estimation with Large Language Models for MIMO Systems

用于MIMO系统的基于大语言模型的语义感知数据辅助信道估计

Sojeong Park, Jaehyun Choi, Hyun Jong Yang

专题命中 效率与部署 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 针对MIMO系统，提出基于大语言模型的语义感知数据辅助信道估计框架，利用语义信息进行可靠符号选择与校正，采用两层机制，仿真表明该框架在归一化均方误差和误码率上优于传统方案，接近理想估计器性能。

Small Language Model-based Control for BBR over Low Earth Orbit Satellite Internet

基于小语言模型的低地球轨道卫星互联网上的BBR控制

Rakshitha De Silva, Shiva Raj Pokhrel, Jonathan Kua

专题命中 效率与部署 ：language model(title,abstract)；small language model(title,abstract)；SLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 研究低地球轨道卫星互联网中BBR控制问题，提出基于小语言模型的自适应框架，结合多种技术生成可行步调动作，实验表明该框架能在保持吞吐量优势时大幅减少重传，降低计算成本。

Comments 10 pages, 10 figures

Direct Model State Migration for Elastic Training of Large Language Models

用于大语言模型弹性训练的直接模型状态迁移

Weijian Liu, Mingzhen Li, Rui Kang, Chen Sun, Guangming Tan, Weile Jia

专题命中 效率与部署 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 研究大语言模型训练适应共享集群动态资源的问题，提出无检查点状态迁移框架ETC，利用状态局部性和通信合并减少GPU间数据移动，相比基于检查点的方案降低迁移开销，实现高效弹性训练。

Beyond Wireless Security: Covert Communications in Large Language Model-enabled Edge Networks

超越无线安全：大语言模型赋能边缘网络中的隐蔽通信

Yuanai Xie, Jiaxin Chen, Zhaozhi Liu

专题命中 效率与部署 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 针对大语言模型赋能边缘网络面临的安全威胁，提出一种隐蔽通信与计算方法，在严格安全约束下最小化总延迟，兼顾隐私保护与任务执行效率。

Comments Accepted for publication in IEEE Communications Magazine

RATrain: A Resource-Aware Training Runtime for Large Language Models on Bandwidth-Constrained Heterogeneous Supercomputing Platforms

RATrain：面向带宽受限异构超级计算平台的大语言模型资源感知训练运行时

Yao Lu, Shiqing Ma, Zhongzhi Luan, Gen Li, Jiaxing Qi, Bin Han, Hailong Yang, Depei Qian

专题命中 效率与部署 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 针对显存层级化、DDR容量有限且集群间通信受限的MT-3000平台，提出资源感知训练运行时RATrain，通过训练状态生命周期调度和资源感知规划器，实现高达1.35倍加速和97.0%的扩展效率。

Defending Jailbreak Attacks on Large Language Models via Manifold Trajectory Kinetics

通过流形轨迹动力学防御大语言模型的越狱攻击

Hangtao Zhang, Yucheng Zhao, Sishun Liu, Ziqi Zhou, Zeyu Ye, Wei Wan, Minghui Li, Shengshan Hu, Yanjun Zhang, Yi Liu, Leo Yu Zhang

专题命中 效率与部署 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 提出流形轨迹动力学（MTK）方法，通过分析提示词在模型层间的邻域结构演化来检测越狱攻击，在伪恶意提示和自适应攻击下均表现鲁棒。

Comments Accepted to USENIX Security '26 Cycle 2. Code is available at https://github.com/Rookie143/mtk

Which Eviction Policy Should an LLM Cache Use? A Systematic Study Across Workloads, Capacities, and Encoders

大语言模型（LLM）缓存应采用哪种驱逐策略？跨工作负载、容量和编码器的系统研究

Yash Kulkarni, Shubham Harkare, Arvind Suresh Yogesh Babu

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

AI总结 本研究使用CLEVER工具在多场景下对比多种LLM缓存驱逐策略，发现LFU性能最优，且当前操作点的答案可替换性低、阈值难跨模型迁移，建议部署时先验证答案有效性再测试次级策略差异。

Comments 11 pages, 9 figures

LLM-Powered Predictive Decision-Making for Sustainable Data Center Operations

基于大语言模型的可持续数据中心运行预测决策

Hanzhao Wang, Jingxuan Wu, Yumeng Li, Yu Pan, Guanting Chen

机构 * The University of Sydney Business School, The University of Sydney（悉尼大学商学院，悉尼大学） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Purdue University（普渡大学） 纠错

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

AI总结 本研究针对数据中心高能耗问题，提出基于LLM的预测调度系统，经合作验证可降低32%能耗、30%等待时间，为数据中心可持续运行提供实用方案。

From LLM Inference to Agentic Workloads: Characterization and Implications for Serving Systems

从大语言模型（LLM）推理到智能体工作负载：特征分析与服务系统启示

Chaokun Chang, Yukun Zhou, Kaihua Fu, Dakai An, Tianyu Feng, Hanfeng Lu, Sheng Yao, Pu Guo, Yinghao Yu, Yizhou Shan, Bo Li, Binhang Yuan, Wei Wang

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

AI总结 本文提出AgentSysBench基准套件，分析智能体工作负载与传统LLM服务的6项差异，据此开展的4项设计探索可实现延迟降低、效率提升、内存减少及冗余调用节省等效果。

InFactPlanner: Planning Sustainable Geo-Distributed LLM Data Centers

InFactPlanner：可持续地理分布式大语言模型（LLM）数据中心规划

Nicoletta Tsiopani, Moysis Symeonides, George Pallis, Marios D. Dikaiakos

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

AI总结 InFactPlanner是用于LLM推理的可持续地理分布式数据中心部署假设分析的决策支持框架，可通过多维度建模分析得出可持续性与延迟最优选择存在差异等结论。

Comments Author copy of paper published at 34th International Symposium on the Modeling, Analysis, and Simulation of Computer and Telecommunication System (MASCOTS2026)

RouteGuard: Certifying Routing Gain in LLM Multi-Agent Systems When Complementarity Is Not Enough

RouteGuard：当互补性不足时，对LLM多智能体系统中的路由增益进行认证

Anchen Sun, Kaiqi Yang

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

AI总结 针对LLM多智能体路由的部署问题，提出RouteGuard框架，通过分解增益、结合Le Cam下界等实现认证，在两个基准中验证了其有效性。

ElasticBack: Stealthy Conditional Backdoor in LLM-Agent Skills via Coupled Trigger-Rule Optimization

ElasticBack：通过耦合触发-规则优化实现LLM智能体技能中的隐蔽条件后门

Hao Sui, Simeng Qin, Jie Liao, Xiaojun Jia, Bing Chen, Yang Liu

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

AI总结 本研究提出ElasticBack，通过耦合触发-规则优化在LLM智能体技能中植入条件性单技能后门，实验显示其攻击性能优异且隐蔽性强，可推动技能供应链的防御研究。

Bidirectional Context Self-Distillation for Reinforcement Learning of Skill-Based LLM Agents

面向基于技能的大语言模型智能体强化学习的双向上下文自蒸馏

Tianjun Pan, Yuan Li, Hongda Wang, Linbo Jin, Mengfei Song, Lei Gao, Qiming Shi, Shaokang Fu, Jiarong Zhao, Chengyu Wang, Chengfu Huo

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

AI总结 本研究针对基于技能的LLM智能体技能利用不足问题，提出BCSD框架，通过双向上下文自蒸馏结合强化学习，在ALFWorld和WebShop上取得最优性能，验证了互补视角的有效性。

Comments 9 pages, 6 figures

Governing the KV Cache: Preventing Timing Side-Channel Leakage in Multi-Tenant LLM Inference

管控KV缓存：防止多租户大语言模型推理中的时序侧信道泄露

Tejasvi C. Addagada

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

AI总结 本文针对多租户LLM推理中KV缓存引发的时序侧信道泄露问题，提出KVGov治理层，结合盐值机制与ORIGAMI调度器，可抵御三类攻击，同时保留93%的缓存效率，在真实硬件与模拟环境中验证了防御效果。

Comments 12 pages, 5 figures, 9 tables. Measurements on NVIDIA A100 with vLLM 0.26.0, independently replicated on llama.cpp/Apple Metal. Experimental scripts and raw results available from the author on request

LLMVisor: A Real-Time Latency Attribution Model for Multi-Tenant LLM Serving

LLMVisor：面向多租户大语言模型（LLM）服务的实时延迟归因模型

Shuowei Jin, Xueshen Liu, Jiaxin Shan, Le Xu, Tieying Zhang, Liguang Xie, Z. Morley Mao

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

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

AI总结 针对多租户LLM服务中联合批处理导致的延迟归因难题，提出基于屋顶线模型的LLMVisor实时延迟归因模型，在微秒级高效运行，相比基线方法大幅降低预填充和解码阶段的相对误差

ZeroLock: Concurrent Memory-Efficient LLM Training via Modular Update Decoupling

ZeroLock：通过模块化更新解耦实现并发内存高效的大语言模型训练

Wentao Dai, Xuanran Li, Yuxiang Zhang, Ming Tang, Chao Huang

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Montclair State University（蒙特克莱尔州立大学） 纠错

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

AI总结 针对边缘LLM微调的BP训练存在更新锁定瓶颈，本研究提出ZeroLock无BP算法，通过模块化更新解耦突破局限，经实验验证可降内存26.5%、提吞吐量4.9%。

PHOENIX: Fine-Tuned SLM-Powered Autonomous Satellite Lifetime Extension via Predictive Self-Healing and Multi-Agent AI Recovery

PHOENIX：通过预测性自修复与多智能体AI恢复实现的经微调小型语言模型驱动的自主卫星寿命延长

Sumaiya Islam, Harsha Kumara Moraliyage

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

AI总结 该研究针对CubeSat在轨故障无法及时修复导致寿命不足的问题，提出PHOENIX系统，利用微调SLM与多智能体AI实现自主故障修复，基于ESA基准验证了初步效果。

Comments 6 pages, 2 figures. Accepted at IEEE IRAI 2026 (International Conference on Responsible Artificial Intelligence)

Human-Centered Explainable AI for TinyML Edge Devices: A Pareto-Based Selection Framework with LLM-Guided Design

面向TinyML边缘设备的以人为中心的可解释人工智能：基于帕累托的选择框架与大语言模型引导设计

Zeinab Dehghani, Dhavalkumar Thakker, Koorosh Aslansefat, Kuniko Paxton, Bhupesh Kumar Mishra, Baseer Ahmad, Rameez Raja Kureshi

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

AI总结 本研究提出一种整合LLM引导设计与帕累托优化的以人为中心XAI选择框架，用于TinyML边缘设备部署，经皮肤病变分类任务验证可识别帕累托有效权衡。

An Inline Control Architecture for Language Models in Intelligent Transportation Systems

智能交通系统中语言模型的内联控制架构

Narendra Kumar Dewangan, Mounira Msahli

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

AI总结 针对V2X系统中LLM的提示级攻击问题，提出Guarded-V2X内联语义护栏架构，经四阶段实验验证其可降低入侵成功率且不超延迟预算。

Comments 18 pages, under minor revision (IEEE transactions)