语言大模型 / LLM

Large Physics Models: Towards a collaborative approach with Large Language Models and Foundation Models

大规模物理模型：迈向与大规模语言模型和基础模型的协作方法

Kristian G. Barman, Sascha Caron, Emily Sullivan, Henk W. de Regt, Roberto Ruiz de Austri, Mieke Boon, Michael Färber, Stefan Fröse, Faegheh Hasibi, Andreas Ipp, Rukshak Kapoor, Gregor Kasieczka, Daniel Kostić, Michael Krämer, Tobias Golling, Luis G. Lopez, Jesus Marco, Sydney Otten, Pawel Pawlowski, Pietro Vischia, Erik Weber, Christoph Weniger

机构 * CLPS - Centre for Logic and Philosophy of Science（逻辑与哲学科学中心） ； UGent（根特大学） ； IMAPP, Radboud University and Nikhef（IMAPP、拉德堡德大学和荷兰皇家科学院） ； Utrecht University（乌特勒支大学） ； Institute for Science in Society, Radboud University（社会科学研究院，拉德堡德大学） ； Instituto de Física Corpuscular (IFIC), CSIC-UV, Spain（Corpuscular 物理研究所（IFIC），CSIC-UV，西班牙） ； University of Twente（代尔夫特理工大学） ； TU Dresden & ScaDS.AI（德累斯顿技术大学及ScaDS.AI） ； ErUM-Data-Hub & TU Dortmund University（ErUM-Data-Hub及多特蒙德技术大学） ； Computing and Information Science, Radboud University（计算与信息科学，拉德堡德大学） ； TU Wien（维也纳技术大学） ； Thapar Institute of Engineering & Technology (TIET), Patiala, India（泰帕尔工程与技术学院（TIET），帕蒂亚，印度） ； Universität Hamburg（汉堡大学） ； Institute of Philosophy, University of Leiden（哲学研究所，莱顿大学） ； RWTH Aachen University（亚琛工业大学） ； University of Geneva（日内瓦大学） ； Munich Center for Mathematical Philosophy, LMU Munich（慕尼黑数学哲学中心，慕尼黑大学） ； Institute of Physics of Cantabria (IFCA), CSIC-UC, Spain（坎塔布里亚物理研究所（IFCA），CSIC-UC，西班牙） ； Radboud University（拉德堡德大学） ； Ippen Digital, Germany（Ippen 数字，德国） ； Universidad de Oviedo and ICTEA, Spain（奥维多大学及ICTEA，西班牙） ； CLPS - Centre for Logic and Philosophy of Science, UGent（逻辑与哲学科学中心） ； GRAPPA, Institute of Physics, University of Amsterdam（GRAPPA，物理研究所，阿姆斯特丹大学） 纠错

专题命中 领域大模型 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；foundation model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出通过跨学科协作开发大规模物理模型，旨在解决物理研究中的特定需求。

Journal ref Eur. Phys. J. C 85, 1066 (2025)

Knowledge-Guided Large Language Model for Automatic Pediatric Dental Record Understanding and Safe Antibiotic Recommendation

基于知识引导的大型语言模型用于自动解析儿童牙科记录并安全推荐抗生素

Zihan Han, Junyan Ge, Caifeng Li

专题命中 领域大模型 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本研究提出基于知识引导的大型语言模型，通过整合知识图谱、检索增强生成和多阶段安全验证，提升儿童牙科记录解析与安全抗生素推荐的准确性。

Large Language Models as Search Engines: Societal Challenges

大语言模型作为搜索引擎：社会挑战

Zacchary Sadeddine, Winston Maxwell, Gaël Varoquaux, Fabian M. Suchanek

专题命中 领域大模型 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文探讨大语言模型取代搜索引擎带来的社会挑战，分析了提供者、创作者和用户的角色，并提出缓解策略与未来研究方向。

Journal ref SIGIR Forum 2025

Optimizing Data Extraction from Materials Science Literature: A Study of Tools Using Large Language Models

优化材料科学文献中的数据提取：一种利用大语言模型工具的研究

Wenkai Ning, Musen Li, Jeffrey R. Reimers, Rika Kobayashi

专题命中 领域大模型 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)

AI总结 本研究利用大语言模型评估五种AI工具在材料科学文献中提取带隙数据的效果，探讨其在提升科学发现中的应用与改进方向。

Comments 15 pages, 6 figures, 7 tables

Calibrated Trust in Dealing with LLM Hallucinations: A Qualitative Study

校准信任以应对大语言模型幻觉：一项定性研究

Adrian Ryser, Florian Allwein, Tim Schlippe

专题命中 领域大模型 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract,journal_ref)；language model(abstract,journal_ref)；分类 cs.AI

AI总结 本文通过定性研究发现，用户对LLM的信任校准受情境、感知风险和直觉等多因素影响，并提出信任校准模型的扩展及实用建议。

Journal ref The 3rd International Conference on Foundation and Large Language Models (FLLM2025), Vienna, Austria, 25-28 November 2025

LLM Meeting Decision Trees on Tabular Data

基于逻辑决策树的表格数据LLM决策树

Hangting Ye, Jinmeng Li, He Zhao, Dandan Guo, Yi Chang

机构 * School of Artificial Intelligence, Jilin University（吉林大学人工智能学院） ； CSIRO’s Data61（CSIRO数据61） ； Monash University（墨尔本大学） ； International Center of Future Science, Jilin University（吉林大学未来科学国际中心） ； Engineering Research Center of Knowledge-Driven Human-Machine Intelligence, MOE, China（知识驱动人机智能工程研究中心，教育部，中国） 纠错

专题命中 领域大模型 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出DeLTa方法，通过逻辑决策树规则中介将LLM整合到表格数据中，避免数据序列化，实现全数据学习，提升表格预测性能。

That's So FETCH: Fashioning Ensemble Techniques for LLM Classification in Civil Legal Intake and Referral

That's So FETCH: 为LLM在民事法律受理与转介中的分类构建集成技术

Quinten Steenhuis

机构 * Suffolk University Law School（苏富比大学法学院） 纠错

专题命中 领域大模型 ：LLM(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出FETCH分类器，通过混合LLM/ML方法和自动生成后续问题，提升法律问题分类的准确率至97.37%。

Comments Submission to JURIX 2025

Source Coverage and Citation Bias in LLM-based vs. Traditional Search Engines

基于大语言模型的搜索引擎与传统搜索引擎的来源覆盖与引用偏见

Peixian Zhang, Qiming Ye, Zifan Peng, Kiran Garimella, Gareth Tyson

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； Rutgers University（罗格斯大学） ； Rutgers University New Brunswick United States（罗格斯大学新 Brunswick美国） 纠错

专题命中 领域大模型 ：LLM(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文研究了基于大语言模型的搜索引擎与传统搜索引擎在来源覆盖和引用偏见方面的差异，发现LLM-SEs在资源多样性上优于传统搜索引擎，但其可信度和中立性仍需进一步提升。

Black-Box Behavioral Distillation Breaks Safety Alignment in Medical LLMs

黑盒行为蒸馏破坏医疗大语言模型的安全对齐

Sohely Jahan, Ruimin Sun

专题命中 领域大模型 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 黑盒行为蒸馏攻击揭示医疗大语言模型的安全对齐漏洞，通过低成本手段复制模型能力并破坏安全机制。

PolyLingua: Margin-based Inter-class Transformer for Robust Cross-domain Language Detection

PolyLingua: 基于边界的跨领域语言识别变换器

Ali Lotfi Rezaabad, Bikram Khanal, Shashwat Chaurasia, Lu Zeng, Dezhi Hong, Hossein Bashashati, Thomas Butler, Megan Ganji

专题命中 领域大模型 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 PolyLingua是一种轻量级变换器模型，通过两级对比学习框架实现精确的跨领域语言识别，以高准确率和低资源消耗应对复杂语言识别挑战。

Effects of a Prompt Engineering Intervention on Undergraduate Students' AI Self-Efficacy, AI Knowledge and Prompt Engineering Ability: A Mixed Methods Study

提示工程干预对本科生人工智能自我效能、人工智能知识和提示工程能力的影响：一项混合方法研究

David James Woo, Deliang Wang, Tim Yung, Kai Guo

专题命中 领域大模型 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本研究通过混合方法探讨提示工程干预对本科生人工智能自我效能、知识及能力的影响，发现干预显著提升学生在AI相关领域的技能和理解。

Comments 34 pages, 6 figures