语言大模型 / LLM

HalluTruthQA-4K: A Fine-Grained Corpus and Annotation Process for Arabic Hallucination Detection and Truth Verification

HalluTruthQA-4K：面向阿拉伯语幻觉检测与事实验证的细粒度语料库及标注流程

Salah Eddine Bekhouche, Abdessalam Bouchekif, Hichem Telli, Mohammed-En-Nadhir Zighem, Abdenour Hadid

专题命中 预训练与数据 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出HalluTruthQA-4K，这一含4000个阿拉伯语问答实例的细粒度语料库，用于阿拉伯语幻觉检测等任务，为HalluScoring 2026共享任务提供官方数据集。

PAM: Training Policy-Aligned Moderation Filters at Scale

PAM：在大规模上训练策略对齐的 moderation 过滤器

Masoomali Fatehkia, Enes Altinisik, Mohamed Osman, Husrev Taha Sencar

专题命中 预训练与数据 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 PAM 提出了一种灵活的框架，用于训练基于用户定义策略的定制 moderation 过滤器，能够在大规模上实现更广泛的对齐需求，并在多个基准测试中表现优于现有方法。

RealityBridge: Bridging Editable 3D Gaussian Splatting Driving Simulations and Real-World Videos

RealityBridge: 连接可编辑3D高斯泼溅驾驶模拟与现实世界视频

Zhenhua Wu, Yun Pang, Mingkun Chang, Yuwei Ning, Liangzhi Wang, Yi Xiao, Guanbin Li

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Guangdong Key Laboratory of Information Security Technology（广东省信息安全技术重点实验室） ； Key Laboratory of Machine Intelligence and Advanced Computing, Ministry of Education（教育部机器智能与先进计算重点实验室） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：foundation model(abstract)；post-training(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出RealityBridge框架，利用多模态控制和轻量级GateNet，结合自回归长视频训练与奖励引导后训练，缩小编辑后3DGS驾驶视频的Sim-to-Real差距，提升视觉真实感和时间一致性。

Comments Under submission

LiteResearcher: A Scalable Agentic RL Training Framework for Deep Research Agent

LiteResearcher：一种用于深度研究代理的可扩展代理强化学习训练框架

Bince Qu, Wanli Li, Bo Pan, Jianyu Zhang, Zheng Liu, Pan Zhang, Wei Chen, Bo Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Simplex AI ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 LiteResearcher通过构建轻量虚拟世界提升代理强化学习的可扩展性，使小规模搜索代理在GAIA和Xbench等基准上取得state-of-the-art结果。

Comments COLM 2026

K12-KGraph: A Curriculum-Aligned Knowledge Graph for Benchmarking and Training Educational LLMs

K12-KGraph：一种对齐课程的图谱用于基准测试和训练教育大语言模型

Hao Liang, Qihan Lin, Zhaoyang Han, Xiaochen Ma, Zhen Hao Wong, Meiyi Qiang, Linzhuang Sun, Wentao Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； Institute for Advanced Algorithms Research（先进算法研究所） ； OriginHub Technology（OriginHub技术） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出K12-KGraph，基于中小学教材构建的课程对齐知识图谱，用于构建多选基准测试K12-Bench和训练数据集K12-Train，验证课程结构监督在教育模型训练中的高效性。

Test-Input Generation for Tensor Programs: What Actually Finds Kernel Bugs

张量程序测试输入生成：什么真正发现内核错误

Dipankar Sarkar

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.LG

AI总结 通过GPU模拟器模糊测试，比较七种测试生成策略在26个操作上的效果，发现边界形状采样在错误召回率（78%）和假阳性率（0%）上表现最佳。

Comments 8 pages, 1 figure, LNCS format. Companion paper: arXiv:2606.20128

The Impact of Editorial Intervention on Detecting Native Language Traces

编辑干预对检测母语痕迹的影响

Ahmet Yavuz Uluslu, Mark Gales, Kate Knill, Gerold Schneider

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Zurich（苏黎世大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文研究了编辑干预对母语识别鲁棒性的影响，发现深层母语特征在轻微编辑中仍能保持，而流畅性编辑和改写会显著降低识别性能。

Comments KONVENS 2026

Operator-Aware Mixed-Precision Tolerance Calibration for Tensor Kernels

张量内核的算子感知混合精度容差校准

Dipankar Sarkar

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.LG

AI总结 研究张量内核正确性测试的容差校准问题，通过挖掘测试用例误差分布提出新容差，经实验，对特定错误变体校准容差提高了错误检测召回率，虽有少量误报增加，但整体提升了检测效果。

Comments 8 pages, 1 figure, LNCS format. Companion paper: arXiv:2606.20128 (P1)

Dr. Zero: Self-Evolving Search Agents without Training Data

零博士：无需训练数据的自我进化搜索智能体

Zhenrui Yue, Kartikeya Upasani, Xianjun Yang, Suyu Ge, Shaoliang Nie, Yuning Mao, Zhe Liu, Dong Wang

机构 * Meta Superintelligence Labs（Meta超级智能实验室） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究在高质量数据难获取时智能体自我进化问题，提出零博士框架，通过自我进化反馈循环和HRPO方法，使搜索智能体无需训练数据自我进化，在问答基准测试中表现出色，证明可仅通过自我进化实现强大智能搜索和推理。

Comments COLM 2026

When AI Takes the Couch: Psychometric Jailbreaks Reveal Internal Conflict in Frontier Models

当人工智能接受心理治疗：心理测量越狱揭示前沿模型中的内部冲突

Afshin Khadangi, Hanna Marxen, Amir Sartipi, Igor Tchappi, Gilbert Fridgen

机构 * SnT, University of Luxembourg（卢森堡大学SnT学院） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：language model(abstract)；pretraining(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究前沿语言模型生成拟人化自我叙述机制，用PsAIch协议测试，发现其叙述受多种因素影响，确定了稳定的对齐冲突模式，为拟人化披露和安全评估提供依据。

Pretrained Event Classification Model for High Energy Physics Analysis

用于高能物理分析的预训练事件分类模型

Joshua Ho, Benjamin Ryan Roberts, Shuo Han, Haichen Wang

机构 * Department of Physics, University of California, Berkeley, CA 94720（加州大学伯克利分校物理系） ； Physics Division, Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley CA 94720（伯克利国家实验室物理部） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：foundation model(abstract)；pretraining(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出基于图神经网络的预训练事件分类模型，通过1.2亿个模拟质子-质子碰撞事件学习通用表示，验证其在不同模拟框架下的泛化能力，并通过微调提升分类性能与效率。

Comments 13 pages, 2 figures

Journal ref JINST 21 (2026) P08006

Tactile Modality Fusion for Vision-Language-Action Models

触觉模态融合用于视觉-语言-动作模型

Charlotte Morissette, Amin Abyaneh, Wei-Di Chang, Anas Houssaini, David Meger, Hsiu-Chin Lin, Jonathan Tremblay, Gregory Dudek

专题命中 预训练与数据 ：pretraining(abstract)；post-training(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出TacFiLM，一种轻量级模态融合方法，将视觉-触觉信号整合到视觉-语言-动作（VLA）模型中。通过特征级线性调制（FiLM）对中间视觉特征进行条件化，提升接触丰富操作行为的性能。

Comments Accepted to the European Conference on Computer Vision (ECCV), 2026, 20 pages, 5 figures

FARS: A Fully Automated Research System Deployed at Scale

FARS：一个大规模部署的全自动研究系统

Qiong Tang, Tianxiang Sun, Xiangkun Hu, Xiangyang Liu, Yiran Chen, Yunfan Shao, Bobo Li, Changze Lv, Cheng Xu, Chengsong Huang, Chunyang Li, Dizhan Xue, Hao Bai, Haodong Duan, Hengquan Guo, Hongyang He, Hongyi Chen, Hui Shen, Jiahao Yuan, Jiankai Sun, Jikang Cheng, Jinfeng Xu, Jingqi Tong, Jingye Chen, Jinxiu Liu, Jixuan Leng, Junchi Yu, Kaixun Jiang, Kun Xiang, Kunpeng Yao, Lang Feng, Liangqi Yuan, Longsen Gao, Meng Li, Qi Jia, Qiushi Sun, Shengyuan Ding, Shizhan Gong, Siru Zhong, Terry Jingchen Zhang, Tianle Gu, Tianyi Liang, Weijie Liu, Weikai Yang, Weizhi Fei, Xin Wang, Xinpeng Liu, Xuanwen Ding, Yihong Tang, Yuanli Wang, Yukun Jiang, Yuming Yang, Zhengbao He, Zhikai Chen, Zhikun Xu, Zhuang Li, Zihao Huang

机构 * Analemma ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Fudan University（复旦大学） ； University College Dublin（都柏林大学） ； Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； ByteDance（字节跳动） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； University of Warwick（华威大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Michigan, Ann Arbor（密歇根大学安娜堡分校） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Tencent（腾讯） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Nex-AGI Team（Nex-AGI团队） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 提出FARS系统，通过分阶段智能体协作自动生成研究项目，在67个AI/ML主题上产出166篇论文，经282份评审验证其可产出有价值成果，同时暴露实验范围窄、方法局限和诚信问题。

Private Seeds, Public LLMs: Realistic and Privacy-Preserving Synthetic Data Generation

隐私种子，公开大语言模型：现实且隐私保护的合成数据生成

Qian Ma, Sarah Rajtmajer

机构 * Information Sciences and Technology, The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学信息科学与技术学院） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出RPSG方法，通过隐私种子和差分隐私机制生成高保真且隐私保护的合成数据，实验验证其在隐私与效用平衡上的优势。

Comments Published in Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2026. Camera-ready version

Journal ref Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2026, pages 189-210, Association for Computational Linguistics, 2026

Omni-Embed-Audio: Leveraging Multimodal LLMs for Robust Audio-Text Retrieval

Omni-Embed-Audio: 利用多模态大语言模型实现鲁棒的音频-文本检索

HaeJun Yoo, Yongseop Shin, Insung Lee, Myoung-Wan Koo, Du-Seong Chang

机构 * Sogang University（首尔大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(abstract)；pretraining(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出Omni-Embed-Audio（OEA）检索编码器，利用多模态大语言模型原生理解音频，并通过用户意图查询（UIQ）和硬负样本挖掘，在文本到音频检索中达到与M2D-CLAP相当的性能，同时在文本到文本检索和硬负样本判别上显著优于现有方法。

Comments Accepted at ACL 2026 Main Conference. Camera-ready version

ChemGraph-XANES: An Agentic Framework for XANES Simulation and Curation

ChemGraph-XANES：用于XANES模拟与分析的代理框架

Vitor F. Grizzi, Thang Duc Pham, Luke N. Pretzie, Jiayi Xu, Murat Keceli, Cong Liu

机构 * Chemical Sciences and Engineering Division Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室化学科学与工程部） ； Computational Science Division Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室计算科学部） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出ChemGraph-XANES框架，结合自然语言任务描述与结构获取，实现XANES模拟与分析的自动化，支持高通量计算与机器学习应用。

AlienLM: Alienization of Language for API-Boundary Privacy in Black-Box LLMs

AlienLM: 面向黑盒大语言模型API边界隐私的语言异化

Jaehee Kim, Pilsung Kang

专题命中 预训练与数据 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 提出AlienLM，通过词汇级双射将文本转化为异化语言，在仅使用API的情况下减少明文暴露，平均保留81%以上的性能，且恢复攻击成功率低于0.22%。

Journal ref ICML 2026

SleepLM: Natural-Language Intelligence for Human Sleep

SleepLM：人类睡眠的自然语言智能

Zongzhe Xu, Zitao Shuai, Eideen Mozaffari, Ravi S. Aysola, Rajesh Kumar, Yuzhe Yang

机构 * University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：foundation model(abstract)；pretraining(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出SleepLM系列睡眠语言基础模型，通过多模态对齐实现自然语言驱动的睡眠解释与交互，在零样本/少样本学习、跨模态检索等任务上超越现有方法。

Comments spotlight presentation

Journal ref Proceedings of the 43st International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

Training-Free Generation of Protein Sequences from Small Family Alignments via Stochastic Attention

基于随机注意力的小家族比对无训练蛋白质序列生成

Jeffrey D. Varner

专题命中 预训练与数据 ：language model(abstract)；pretraining(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出随机注意力（SA）方法，利用现代Hopfield能量和Langevin动力学从少量序列中无训练生成蛋白质序列，在8个Pfam家族上实现低组成差异、新颖性和结构合理性。

Solving Semi-Supervised Few-Shot Learning from an Auto-Annotation Perspective

从自动标注视角解决半监督少样本学习

Tian Liu, Anwesha Basu, James Caverlee, Shu Kong

机构 * Texas A\&M University（德克萨斯A&M大学） ； University of Macau（澳门大学） ； Institute of Collaborative Innovation（协同创新研究院） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：language model(abstract)；pretraining(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出SWIFT方法，通过温度锐化softmax输出和分阶段训练，利用视觉语言模型和开放数据，在半监督少样本学习中显著提升性能，接近监督学习水平。

Comments Accepted to ECCV 2026. Website and code: https://tian1327.github.io/SWIFT

What Language is This? Ask Your Tokenizer

这是什么语言？问你的分词器

Clara Meister, Ahmetcan Yavuz, Pietro Lesci, Tiago Pimentel

机构 * EPFL（苏黎世联邦理工学院） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出基于UnigramLM分词算法的UniLID方法，通过比较字符串在各语言单字分布下的似然进行语言识别，在低资源和细粒度方言场景下显著提升样本效率。

Comments In Proceedings of ICML 2026

Corpus Prevalence of Multiple-Choice Question Options

多项选择题选项的语料普遍性

Leonidas Zotos, Hedderik van Rijn, Malvina Nissim

机构 * Center for Language and Cognition, University of Groningen（语言与认知中心，格罗宁根大学） ； Department of Experimental Psychology, University of Groningen（实验心理学系，格罗宁根大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究多项选择题中正确选项在语料库中更常见的问题，提出基于文本嵌入的计算方法，发现正确选项普遍性显著高于错误选项，最高比随机基线高9.0%。

Comments 17 pages, 8 figures

Telenor Nordics Customer Service self-help corpus

Telenor Nordics 客户服务自助语料库

Mike Riess

机构 * Research and Innovation, Telenor Group（Telenor集团研究与创新） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 本文构建了一个包含芬兰语、丹麦语、挪威语和瑞典语的多语言客户服务自助语料库，共1122篇文档，用于支持北欧NLP和信息检索研究。

Comments 8 pages, 2 figures, 5 tables. Submitted to Nordic Machine Intelligence. Dataset: https://zenodo.org/records/19493152

Journal ref Nordic Machine Intelligence 6(1), 2026

TerraMind: Large-Scale Generative Multimodality for Earth Observation

TerraMind：面向地球观测的大规模生成式多模态模型

Johannes Jakubik, Felix Yang, Benedikt Blumenstiel, Erik Scheurer, Rocco Sedona, Stefano Maurogiovanni, Jente Bosmans, Nikolaos Dionelis, Valerio Marsocci, Niklas Kopp, Rahul Ramachandran, Paolo Fraccaro, Thomas Brunschwiler, Gabriele Cavallaro, Juan Bernabe-Moreno, Nicolas Longépé

机构 * IBM Research – Europe（IBM欧洲研究院） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Forschungszentrum Jülich（尤利希研究中心） ； European Space Agency（欧洲航天局） ； Φ \Phi -Lab（Φ实验室） ； NASA IMPACT ； University of Iceland（爱沙尼亚大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：foundation model(abstract)；pretraining(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出首个任意到任意生成式多模态基础模型TerraMind，通过双尺度表示（token级和像素级）预训练，实现零样本/少样本应用，并引入“模态思考”能力，在PANGAEA等基准上达到领先性能。

Comments Accepted at ICCV'25

Self-Driving Datasets: From 20 Million Papers to Nuanced Biomedical Knowledge at Scale

自主驾驶数据集：从2000万篇论文到大规模精细化生物医学知识

Haydn Jones, Yimeng Zeng, Alden Rose, Li S. Yifei, Yining Huang, Kaiwen Wu, Jiaming Liang, Maggie Ziyu Huan, Yoseph Barash, Cesar de la Fuente-Nunez, Osbert Bastani, Zachary Ives, Mark Yatskar, Jacob R. Gardner

机构 * Department of Computer and Information Science, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学计算机与信息科学系） ； Department of Genetics, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学遗传学系） ； Departments of Bioengineering and Chemical and Biomolecular Engineering, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学生物工程与化学与生物分子工程系） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出通过PubMed自动生成结构化数据集，实现更大规模、更精细和更准确的生物医学知识，展示Starling系统在多个任务中生成大规模数据集并提升准确性。

ProGRank: Probe-Gradient Reranking to Defend Dense-Retriever RAG from Corpus Poisoning

ProGRank: 探针梯度重排序以防御密集检索器RAG免受语料投毒攻击

Xiangyu Yin, Yi Qi, Chih-Hong Cheng

机构 * Chalmers University of Technology, Sweden（瑞典查尔姆斯理工大学） ； University of Leeds, United Kingdom（英国利兹大学） ； Carl von Ossietzky University of Oldenburg, Germany（德国奥尔登堡卡尔·冯·奥西特齐大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出ProGRank，一种无需训练的后处理检索器端防御方法，通过随机扰动下探针梯度提取不稳定信号并重排序，有效防御密集检索器RAG的语料投毒攻击。

Comments accepted by ECML PKDD 2026

ConRAG: Consensus-Driven Multi-View Retrieval for Multi-Hop Question Answering

ConRAG: 用于多跳问答的共识驱动多视角检索

Yikai Zhu, Kunfeng Chen, Qihuang Zhong, Juhua Liu, Bo Du

机构 * School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出ConRAG框架，通过共识驱动的多视角检索（关系、实体、文本信号）优化查询和语料库，显著提升多跳问答性能，在MuSiQue上创下新纪录。

Kunlun: Establishing Scaling Laws for Massive-Scale Recommendation Systems through Unified Architecture Design

Kunlun: 通过统一架构设计建立大规模推荐系统的缩放定律

Bojian Hou, Xiaolong Liu, Xiaoyi Liu, Jiaqi Xu, Yasmine Badr, Mengyue Hang, Sudhanshu Chanpuriya, Junqing Zhou, Yuhang Yang, Han Xu, Qiuling Suo, Laming Chen, Yuxi Hu, Jiasheng Zhang, Huaqing Xiong, Yuzhen Huang, Chao Chen, Yue Dong, Yi Yang, Shuo Chang, Xiaorui Gan, Wenlin Chen, Santanu Kolay, Darren Liu, Jade Nie, Chunzhi Yang, Ellie Wen, Jiyan Yang, Huayu Li

机构 * Meta Platforms, Inc.（Meta平台公司） ； OpenAI 纠错

专题命中 预训练与数据 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对大规模推荐系统缺乏可预测缩放定律的问题，提出Kunlun架构，通过低层优化（GDPA、HSP、滑动窗口注意力）和高层创新（CompSkip、事件级个性化）提升模型效率，MFU从17%提升至37%，缩放效率翻倍，已在Meta广告模型部署。

Comments 10 pages, 4 figures

Learning the Macroeconomic Language

学习宏观经济语言

Siddhartha Chib, Fei Tan, Zhixun Zhang

专题命中 预训练与数据 ：large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 本文提出了一种结合DSGE模型与大型语言模型的混合预测方法，用于有效预测宏观经济数据。

LatentAM: Real-Time, Large-Scale Latent Gaussian Attention Mapping via Online Dictionary Learning

LatentAM：通过在线字典学习实现实时、大规模的潜在高斯注意力映射

Junwoon Lee, Yulun Tian

机构 * Robotics Department, University of Michigan（密歇根大学机器人系） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：language model(abstract)；pretraining(abstract)

AI总结 LatentAM通过在线字典学习实现实时、大规模的潜在高斯注意力映射，提升机器人感知的特征重建保真度与实时性

Comments 8 pages, 7 figures. Accepted for RA-L. Homepage: https://junwoonlee.github.io/projects/LatentAM/ Code: https://github.com/UMich-SSI-Lab/latentam