语言大模型 / LLM

From Propositional to Perceptual Asymmetry: Extending Frictive Policy Optimization to Asymmetric Partial Information Dialogue

从命题不对称到感知不对称：将摩擦策略优化扩展到非对称部分信息对话

Yifan Zhu, Kyeongmin Rim, James Pustejovsky

机构 * Brandeis University（布兰迪斯大学） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 将摩擦策略优化从共享感知场景扩展到感知不对称场景，通过跨语料库分析和LLM探测验证，发现摩擦函数仅在参与者信息视野内有效，并提出标注改进。

Comments 11 pages. To appear in Proceedings of SIGDIAL 2026

Large-Language-Model Discovery of Quantum LDPC Codes through Structured Concept Evolution

通过结构化概念演化的大语言模型发现量子LDPC码

Zidu Liu, Florian Marquardt

机构 * Max Planck Institute for the Science of Light（光科学Max Planck研究所） ； Department of Physics, Friedrich-Alexander University Erlangen-Nürnberg（埃尔兰根-纽伦堡弗里德里希-亚历山大大学物理系） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出结构化概念演化（SCE）框架，利用大语言模型和结构化代数变异语法搜索提升积码族，发现多种竞争性码族，包括非阿贝尔群上的新构造。

Comments 17 pages, 5 figures

Uncertainty-based Debiasing and Unlearning for Decontamination

基于不确定性的去偏与遗忘用于去污染

Guangzhi Sun, Xiao Zhan, Mark Gales

机构 * Department of Engineering, University of Cambridge（剑桥大学工程系） ； VRAIN, Universitat Politècnica de València（瓦伦西亚理工大学VRAIN） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出基于不确定性的去污染方法(UBD)，利用深度集成估计每个样本的记忆程度，通过去偏或遗忘修正输出分布，无需无污染模型或污染样本先验知识。

From Text Metrics to Model Internals: A Study of Whisper ASR Hallucination Detection

从文本度量到模型内部：Whisper ASR幻觉检测研究

Jan Jasiński, Mateusz Barański, Julitta Bartolewska, Marcin Witkowski, Konrad Kowalczyk

机构 * Signal Processing Group, Institute of Electronics, AGH University of Krakow, Poland（信号处理组，电子学研究所，AGH克拉科夫大学，波兰） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究Whisper大模型在真实语音数据上的幻觉检测，通过文本、LLM和内部解码器状态三种方法，发现无参考文本时探测解码器表示性能最强，融合文本与内部状态的元分类器效果最佳。

Comments Accepted at Interspeech 2026

AgentLens: Interpretable Safety Steering via Mechanistic Subspaces for Multi-Turn Coding Agent

AgentLens: 通过机制子空间实现多轮编码代理的可解释安全引导

Weidi Luo, Qiming Zhang, Yihao Quan, Mingyu Jin, Jie Cai, Chaowei Xiao, Jingcheng Niu, Zhen Xiang

机构 * University of Georgia（佐治亚大学） ； University of South Florida（南佛罗里达大学） ； Rutgers University（罗格斯大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出AgentLens框架，从内部表示层检测和缓解多轮编码代理的安全风险，通过单层10维子空间干预实现运行时安全控制，并在MAS基准上验证有效性。

AdsMind: A Physics-Grounded Multi-Agent System for Self-Correcting Discovery of Adsorption Configurations on Heterogeneous Catalyst Surfaces

AdsMind: 一种基于物理的多智能体系统，用于异质催化剂表面吸附构型的自校正发现

Zongmin Zhang, Yuyang Lou, Bowen Zhang, Junwu Chen, Ryo Kuroki, Xuan Vu Nguyen, Edvin Fako, Lixue Cheng, Philippe Schwaller

机构 * Department of Computer Science ； Engineering, Hong Kong University of Science ； Department of Chemistry, Hong Kong University of Science ； Laboratory of Artificial Chemical Intelligence (LIAC), EPFL, Lausanne, Switzerland ； Platform Laboratory for Science \& Technology, Asahi Kasei Corporation, Tokyo, Japan ； IAS Center for AI for Scientific Discoveries, Hong Kong University of Science 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出AdsMind闭环多智能体框架，利用机器学习力场弛豫反馈实现吸附构型搜索的自主纠错，在基准测试中成功率高达100%和98.8%，且仅需少量弛豫步骤，显著优于启发式枚举和单次方法。

Comments 37 pages, 5 figures

Adversarial Concept Search: Predicting Compositional Errors From Feature Geometry

对抗性概念搜索：从特征几何预测组合错误

Jennifer Meng Lu, Ruochen Zhang, Isabelle Lee, David Alvarez-Melis, Ellie Pavlick, Naomi Saphra

机构 * Brown University（布朗大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； Boston University（波士顿大学） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 利用LLM的表征几何预测其组合失败模式，发现概念编码近正交时可靠组合，编码接近时因干扰导致失败，无需评估具体输入即可预测错误。

SafeLLM: Extraction as a Hallucination-Resistant Alternative to Rewriting in Safety-Critical Settings

SafeLLM: 在安全关键场景中，提取作为重写的抗幻觉替代方案

Julia Ive, Felix Jozsa, Evridiki Georgaki, Nabeel Sheikh, Emma Cattell, Nick Jackson, Paulina Bondaronek, Ciaran Scott Hill, Richard Dobson

机构 * Institute of Health Informatics, University College London（伦敦大学学院健康信息学研究所） ； National Hospital for Neurology and Neurosurgery（国家神经内科与神经外科医院） ； Somerset NHS Foundation Trust（萨默塞特NHS基金会信托） ； King's College Hospital（国王学院医院） ； King's College London（伦敦国王学院） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；prompting(abstract)

AI总结 提出将提取作为重写型RAG的抗幻觉替代方案，通过行号选择策略在安全关键文档中实现高召回（95%）和低幻觉，优于直接复制和安全导向方法。

A Variability-Based Framework for Interpretable Naming in Formal and Relational Concept Analysis

基于可变性的框架：形式概念分析与关系概念分析中的可解释命名

Alain Gutierrez, Marianne Huchard, Pierre Martin, André Miralles, Violaine Prince

机构 * LIRMM, Univ. Montpellier, CNRS（法国国家科学研究中心蒙彼利埃大学计算机科学、机器人及微电子实验室） ； CIRAD, UPR AIDA（法国农业国际合作研究发展中心AIDA研究单元） ； AIDA, CIRAD, Univ. Montpellier（法国农业国际合作研究发展中心AIDA研究单元，蒙彼利埃大学） ； INRAE - UMR TETIS - Territoires, Environnement（法国国家农业、食品与环境研究院TETIS联合研究单元） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对形式概念分析和关系概念分析中概念命名缺乏可解释性的问题，提出一种基于可变性的LLM辅助命名框架，通过控制信息源生成可读名称，并在披萨店数据集上验证其有效性。

Representational Similarity and Model Behavior in Multi-Agent Interaction

多智能体交互中的表征相似性与模型行为

Yujin Potter, Seun Eisape, Shiyang Lai, Alexander Huth, James Evans, Been Kim, Jacob Eisenstein, Dawn Song, Alane Suhr

机构 * University of Washington（华盛顿大学） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(summary_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究LLM对间的表征相似性对合作与创新的影响，发现高相似性促进合作但降低新颖性，且早期层相似性关联最强。

Comments ICML 2026

Exploring Agentic Tool-Calling Decisions via Uncertainty-Aligned Reinforcement Learning

通过不确定性对齐强化学习探索智能体工具调用决策

Yijin Zhou, Linqian Zeng, Xiaoya Lu, Wenyuan Xie, Dongrui Liu, Junchi Yan, Jing Shao

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；post-training(abstract)

AI总结 针对智能体工具调用中错误累积问题，提出TRUST方法，将不确定性量化作为排斥力融入奖励设计，并标注轻量关键轮次用于多轮轨迹统一后训练，显著提升决策质量与智能体性能。

A Critical Synthesis of Uncertainty Quantification and Foundation Models for Semantic Segmentation

语义分割中不确定性量化与基础模型的批判性综合研究

Steven Landgraf, Joceline Hinz, Markus Ulrich

机构 * Institute of Photogrammetry and Remote Sensing (IPF), Karlsruhe Institute of Technology (KIT)（卡尔斯鲁厄理工学院摄影测量与遥感研究所） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：foundation model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文首次系统评估四类不确定性量化方法在语义分割基础模型上的表现，揭示预测性能、可靠性与计算成本间的权衡，为现实应用需联合优化相关指标指明方向。

Comments Accepted for publication in the ISPRS Annals (ISPRS Congress 2026, Toronto, Oral Presentation)

Scaling Inherently Interpretable Language Models

扩展固有可解释的语言模型

Guide Labs Team, Andreas Madsen, Aya Abdelsalam Ismail, Giang Nguyen, Isaac Plant, Muawiz Chaudhary, Nathaniel Monson, Saqib Azim, Zhichen Guo, Julius Adebayo

专题命中 知识编辑与模型理解 ：language model(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本研究将可解释性作为训练约束而非事后补充，在多规模计算下验证了其随模型能力同步扩展的特性，通过Steerling-8B模型实现闭环干预，且性能优于更大计算量的同类模型。

Beyond Foundation Models: Dimension-Aware Neural Architecture Search with Small-Data Representation Models for Cryocooler Lifetime Prediction

超越基础模型：面向制冷机寿命预测的、采用小数据表示模型的维度感知神经架构搜索

Gregor Molan, Grafika Jati, Francesco Barchi, Andrea Acquaviva, Aljaž Osterman, Martin Molan

机构 * Comtrade 360 d.o.o.（康创360有限责任公司） ； Comtrade AI GmbH（康创人工智能有限公司） ； LE-Tehnika d.o.o.（LE技术有限责任公司） ； Alma Mater Studiorum – Università di Bologna（博洛尼亚大学） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：foundation model(title)；pretraining(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 针对工业科学领域小数据场景，提出FSD-RM范式结合NAS优化模型容量与输入维度，用于制冷机寿命预测，可在降本减复杂度的同时实现有竞争力的预测性能。

Comments 48 pages

Journal ref Reliability Engineering and System Safety 277 (2027) 113105

TerraNova: A Foundation Model for the Anthropocene

TerraNova：人类世的基础模型

Carlos Rodriguez-Pardo, Massimo Tavoni

机构 * Politecnico di Milano（米兰理工大学） ； RFF-CMCC European Institute on Economics and the Environment (EIEE)（RFF-CMCC欧洲经济与环境研究所） ； Euro-Mediterranean Center on Climate Change (CMCC)（欧洲地中海气候变化中心） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：foundation model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 TerraNova是适配原生几何的基础模型，融合地球物理与社会数据，可重建密集场、适配未见变量，兼具地理空间编码能力与国家层面功能。

Comments 32 pages, 16 figures. Supplementary Information (full methodological specification, ablation programme, extended results, computational cost; 157 pages) available at the project page: https://carlosrodriguezpardo.es/projects/TerraNova/

CDAE: Enhancing Perturbation Robustness in Pretrained Language Models with Contrastive Denoising

CDAE：用对比去噪增强预训练语言模型的扰动鲁棒性

Sina Heydari, Amirreza Abbasi, Mohsen Hooshmand, Majid Ramezani

机构 * Institude for Advanced Studies in Basic Sciences (IASBS)（基础科学高级研究所） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：language model(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本研究针对预训练语言模型词嵌入对保留语义的文本扰动敏感的问题，提出CDAE模型，经多强度扰动策略对比实验，证实其能提升扰动下的嵌入相似度与表示稳定性。

Comments Submitted to 16th International Conference on Computer and Knowledge Engineering (ICCKE 2026)

ECG-InterpBench: Benchmarking the Interpretability of ECG Foundation Models with Matched-Scale Sparse Autoencoders

ECG-InterpBench：采用匹配规模稀疏自编码器评估心电图基础模型的可解释性

Yixuan Duan, Wei Qiu

机构 * Rice University（莱斯大学） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：foundation model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 ECG-InterpBench是评估心电图基础模型可解释性的基准，采用匹配规模稀疏自编码器，在多维度对比中揭示模型可解释性差异，补充了性能导向的心电图基准。

Comments Research paper. Includes supplementary material and publicly available source code

Architectural Backdoors in Vision-Language Model Supply Chains via Representation Steering

通过表示引导在视觉语言模型供应链中植入架构后门

Maria Rosaria Briglia, Igor Maljkovic, Antonio Emanuele Cinà, Luca Oneto, Iacopo Masi, Fabio Roli

专题命中 知识编辑与模型理解 ：language model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究视觉语言模型供应链安全问题，提出通过表示引导植入架构后门的攻击方法，该方法不影响训练数据等，通过触发控制模型表示转向攻击者目标，评估表明其损害模型多项性能，还提出审计防御方法。

Do VLMs Read or Rewrite? On Transcription Faithfulness in Vision-Language Models

视觉语言模型是读取还是重写？论视觉语言模型中的转录忠实性

Gwang Gook Lee, Kenan Emir Ak, Jay Mohta, Yan Xu, Dimitrios Dimitriadis

专题命中 知识编辑与模型理解 ：language model(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究视觉语言模型在文档理解中是否忠实转录。引入FaithC4基准，评估通用、OCR专用VLMs及传统OCR管道。发现通用VLMs受扰WER降4.5分，OCR专用降0.2 - 2分，传统OCR降不到0.6分。还揭示重写与FFN表示及单词长度的关系。

Comments 15 pages, 6 figures

Attacking Graph Foundation Models Through Their Shared Representation

通过共享表示攻击图基础模型

Pankaj Kumar, Subhankar Mishra

专题命中 知识编辑与模型理解 ：foundation model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究通过攻击图基础模型的共享表示来探索其脆弱性，采用表示空间扰动和输入空间攻击等方法，针对六个公共模型进行实验，发现不同模型的脆弱性表现，如OpenGraph的频谱分词器有特定脆弱性，还分析了脆弱性与解码器读取表示的关系。

X-FEMR: A Token-level Explainable Approach for Electronic Health Records Foundation Models using Transformer-based Models

X-FEMR：一种使用基于Transformer的模型对电子健康记录基础模型进行令牌级可解释的方法

Jie Huang, Pengfei Yin, Zihan Xu, Daniel Capurro, Mike Conway, Ting Dang

机构 * School of Computing and Information Systems, University of Melbourne（墨尔本大学计算与信息系统学院） ； Royal Melbourne Hospital（皇家墨尔本医院） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：foundation model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 针对电子健康记录基础模型是黑箱模型的问题，提出基于Transformer的令牌级可解释性方法，训练替代模型近似其行为，识别有影响力令牌，引入临床对齐度量，结果显示该方法能实现可解释且可信的临床人工智能。

Comments Accepted by IJCAI-ECAI 2026 AI and Health Track

Pathways of Visual Information Flow in Vision-Language Models

视觉语言模型中的视觉信息流路径

Israfel Salazar, Stella Frank, Dan Oneata, Desmond Elliott, Constanza Fierro

机构 * University of Copenhagen（哥本哈根大学） ； Technical University of Denmark（丹麦技术大学） ； POLITEHNICA Bucharest（布加勒斯特理工大学） ； Bitdefender, Romania（罗马尼亚比特梵德公司） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：language model(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 研究视觉语言模型中视觉信息的路由，用因果补丁法发现其依赖直接和文本介导两条路径，路径选择与任务、数据分布和提示设计有关，且路径具灵活性。

Heterogeneous Neural Predictivity from Language Models During Naturalistic Comprehension

自然理解过程中语言模型的异质性神经预测性

Xiao Jia

专题命中 知识编辑与模型理解 ：language model(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 研究利用八种冻结语言模型和编码模型分析自然语言刺激的神经数据，发现语言模型特征在多数脑区具有预测性，但预测优势是局部的，不能直接推断共享神经组织或计算机制。

Uncertainty-aware reinforcement learning for chemical language models

面向化学语言模型的不确定性感知强化学习

Borja Medina, Jon Paul Janet

机构 * Molecular AI, Discovery Sciences, BioPharmaceuticals R&D（分子人工智能、发现科学、生物制药研发） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：language model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出两种将预测不确定性融入强化学习的方法，使化学语言模型更稳健地探索化学空间，在保持分子得分的同时将真实命中率从0.5提升至0.75。

What Does a Chemical Language Model Know About Molecules?

化学语言模型对分子了解多少？

Christian Kenneth, Etowah Adams, Liam Bai, Gerard JP van Westen

机构 * Department of Systems Biology, Columbia University（哥伦比亚大学系统生物学系） ； Computational Drug Discovery (CDD), Division of Medicinal Chemistry, Leiden University（莱顿大学药物化学系计算药物发现（CDD）） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：language model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 通过稀疏自编码器分析MolFormer模型，发现早期层追踪位置以解析分子语法，后期层编码子结构及药理特征，非规范SMILES比无效SMILES引起更大表示偏移。

Why SWAVE May Not Be All You Need:A Concept-Evolution Retrospective on Complex-Valued Recurrent Language Models

为什么SWAVE可能不是你所需的一切：复数值循环语言模型的概念演化回顾

Ramprasath Ganesaraja, Swathika N, Sahil Dilip Panse

机构 * EdgeVerve Systems Limited（EdgeVerve系统有限公司） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：language model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文回顾了复数值循环语言模型SWAVE的演化过程，揭示了其设计假设的缺陷，并提出了cos-domination collapse等理论见解和工程原则。

Probing, Fusion, and Trustworthiness: A Systematic Evaluation of Foundation Model Representations for Multimodal Cancer Analysis

探测、融合与可信度：基础模型表示在多模态癌症分析中的系统评估

Jingyu Hu, Giuseppe Tripodi, Reed Naidoo, Sarah F. McGough, Tapabrata Chakraborti

机构 * The Alan Turing Institute（艾伦·图灵研究所） ； University of Bristol（布里斯托大学） ； University of Manchester（曼彻斯特大学） ； The Institute of Cancer Research（癌症研究所） ； Genentech（基因泰克） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：foundation model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 系统评估基础模型表示在计算病理学任务中的性能，发现图像和组学表示互补，多模态融合在单模态不占优时有效，并利用共形预测验证了不确定性感知推理的临床价值。

Acoustic Cue Alignment in Audio Language Models for Speech Emotion Recognition

语音情感识别中音频语言模型的声学线索对齐

Iosif Tsangko, Andreas Triantafyllopoulos, Björn W. Schuller

机构 * DFG's Reinhart Koselleck project（德国科研基金Reinhart Koselleck项目） ； EU H2020 project（欧盟H2020项目） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：language model(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究音频语言模型中显式声学线索的对齐性，通过eGeMAPS特征提取六种可解释声学概念标记，发现对齐标记提升UAR，而错乱标记降低性能，模型对符号线索敏感但仍部分依赖音频信号。

Comments 6 pages, 3 figures, 3 tables

Understanding and Improving Model Editing for Secure Code Generation

理解与改进用于安全代码生成的模型编辑

Weifeng Sun, Quanjun Zhang, Yuchen Chen, Chengran Yang, Gou Tan, David Lo

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 本研究系统探究模型编辑用于安全代码生成，提出SafeEdit方法缓解模型编辑的安全与功能权衡，其与CoSec结合可提升安全代码生成性能。

Comments ISSTA 2026

Cross-platform epistemic verification for improving factual reliability in AI-generated news summarization

用于提升AI生成新闻摘要事实可靠性的跨平台认知验证

Zhuo Xie, Haoze Ni

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(summary_cn,abstract)

AI总结 本研究提出多源证据共识验证（MECV）框架，通过多异构来源证据聚合与多LLM陪审团机制修正AI生成新闻摘要的幻觉，在SummEdits基准上提升了事实一致性，为可信AI与自动化新闻研究提供了新方法。