语言大模型 / LLM

Large Language Model-Based Intelligent Antenna Design System

基于大语言模型的智能天线设计系统

Tao Wu, Kexue Fu, Qiang Hua, Xinxin Liu, Bo Liu

机构 * James Watt School of Engineering, University of Glasgow（格拉斯哥大学詹姆斯·瓦特工程学院） ； Department of Electrical Engineering, City University of Hong Kong（香港城市大学电子工程系） ； Department of Engineering and Technology, University of Huddersfield（赫尔德斯菲尔德大学工程与技术系） 纠错

专题命中 其他LLM ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出基于大语言模型的智能天线设计系统，通过文本和图像生成优化天线设计，提升超宽频带内增益稳定性。

Comments Code are available: https://github.com/TaoWu974/LEAM. Accepted by and will be presented in EuCAP 2026, Dublin

The Trojan Knowledge: Bypassing Commercial LLM Guardrails via Harmless Prompt Weaving and Adaptive Tree Search

恶意知识：通过无害提示编织和自适应树搜索绕过商业大语言模型的安全防护

Rongzhe Wei, Peizhi Niu, Xinjie Shen, Tony Tu, Yifan Li, Ruihan Wu, Eli Chien, Pin-Yu Chen, Olgica Milenkovic, Pan Li

专题命中 其他LLM ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 通过无害提示编织和自适应树搜索，研究提出CKA-Agent攻击方法，成功绕过商业大语言模型的安全防护，揭示了知识分解攻击的严重性。

Comments Updated with new baselines and experimental results

Designing LLMs for cultural sensitivity: Evidence from English-Japanese translation

为文化敏感性设计LLMs：来自英语-日语翻译的证据

Helene Tenzer, Oumnia Abidi, Stefan Feuerriegel

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；prompting(abstract)

AI总结 本文通过分析英语-日语翻译中不同提示策略对文化敏感性的影响，提出通过定制提示提升多语言环境中LLM文化适应性的方法。

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Automated Formative Feedback for Short-form Writing: An LLM-Driven Approach and Adoption Analysis

短文写作的自动化形成性反馈：一种基于大语言模型的方法与采用分析

Tiago Fernandes Tavares, Luciano Pereira Soares

专题命中 其他LLM ：LLM(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种基于大语言模型的短文写作自动化形成性反馈系统，通过分析采用情况发现初期参与度低，但有效利用该系统能提升学生报告质量。

How a Bit Becomes a Story: Semantic Steering via Differentiable Fault Injection

一位比特如何成为故事：通过可微分故障注入实现语义引导

Zafaryab Haider, Md Hafizur Rahman, Shane Moeykens, Vijay Devabhaktuni, Prabuddha Chakraborty

机构 * University of Maine（缅因大学） ； Illinois State University（伊利诺伊州立大学） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 通过可微分故障注入分析，研究比特级扰动对生成模型语义的影响，揭示低级变化如何引导高层语义。

CODE ACROSTIC: Robust Watermarking for Code Generation

CODE ACROSTIC: 为代码生成提供稳健的水印技术

Li Lin, Siyuan Xin, Yang Cao, Xiaochun Cao

机构 * Institude of Science Tokyo（东京科学研究院） ； Shanghai University（上海大学） ； Sun Yat-sen University（孙中山大学） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 CODE ACROSTIC通过利用Cue List区分代码熵，提升代码水印标记的可检测性和实用性，有效应对注释移除攻击。

Isolated Sign Language Recognition with Segmentation and Pose Estimation

孤立手语识别与分割和姿态估计

Daniel Perkins, Davis Hunter, Dhrumil Patel, Galen Flanagan

机构 * University of Tennessee, Knoxville（田纳西大学，诺克斯维尔） 纠错

专题命中 其他LLM ：large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 本文提出了一种降低计算成本且具备鲁棒性的孤立手语识别模型，通过姿态估计、分割模块和ResNet-Transformer主干联合建模空间与时间依赖性，以提升对签署人变异的适应能力。

Comments 5 pages, 3 Figures

"Sorry for bugging you so much." Exploring Developers' Behavior Towards Privacy-Compliant Implementation

对不起，打扰您这么久。探索开发者对隐私合规实施的行为

Stefan Albert Horstmann, Sandy Hong, David Klein, Raphael Serafini, Martin Degeling, Martin Johns, Veelasha Moonsamy, Alena Naiakshina

专题命中 其他LLM ：prompting(abstract)

AI总结 研究探讨开发者在隐私合规实施中的行为，发现即使有提示或专家支持，大多数开发者仍难以满足GDPR要求，且常依赖现有实现而非主动寻求帮助。

Journal ref 2025 IEEE Symposium on Security and Privacy (SP), 2025, pp. 1159-1177

A note on the dynamics of extended-context disordered kinetic spin models

关于扩展上下文无序动能自旋模型动力学的注记

Jacob A. Zavatone-Veth, Cengiz Pehlevan

专题命中 其他LLM ：language model(abstract)

AI总结 本文提出扩展上下文无序动能自旋模型作为自回归序列生成的玩具模型，通过动态平均场理论分析其渐近统计特性。

Comments Semi-expository note; 33 pages, 5 figures