语言大模型 / LLM

Brain-Inspired Exploration of Functional Networks and Key Neurons in Large Language Models

受脑启发的大型语言模型中功能网络和关键神经元探索

Yiheng Liu, Zhengliang Liu, Zihao Wu, Junhao Ning, Haiyang Sun, Sichen Xia, Yang Yang, Xiaohui Gao, Ning Qiang, Bao Ge, Tianming Liu, Junwei Han, Xintao Hu

机构 * School of Automation, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China（自动化学院，西北工业大学，西安，中国） ； School of Computing, University of Georgia, Athens, USA（计算机学院，佐治亚大学，亚特兰大，美国） ； School of Physics and Information Technology, Shaanxi Normal University, Xi’an, China（物理与信息技术学院，陕西师范大学，西安，中国） 纠错

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

AI总结 本文受脑启发，探索LLM中的功能网络和关键神经元，发现这些网络对模型性能至关重要，通过抑制或增强网络活动可影响模型整体表现或特定任务效果。

Comments 21 pages, 18 figures

ThriftLLM: On Cost-Effective Selection of Large Language Models for Classification Queries

ThriftLLM: 关于大语言模型在分类查询中的低成本高效选择

Keke Huang, Yimin Shi, Dujian Ding, Yifei Li, Yang Fei, Laks Lakshmanan, Xiaokui Xiao

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

AI总结 ThriftLLM通过低成本高效选择大语言模型集合，优化分类查询的正确性概率。

Context-Alignment: Activating and Enhancing LLM Capabilities in Time Series

上下文对齐：在时间序列中激活和增强大语言模型的能力

Yuxiao Hu, Qian Li, Dongxiao Zhang, Jinyue Yan, Yuntian Chen

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Ningbo Institute of Digital Twin（宁波数字孪生研究所） ； Eastern Institute of Technology（东部技术研究所） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 本文提出上下文对齐方法，通过多模态输入和图神经网络增强LLMs在时间序列任务中的能力，提升逻辑和结构理解，提高预测性能。

Comments This paper has been accepted by ICLR 2025

FairT2I: Mitigating Social Bias in Text-to-Image Generation via Large Language Model-Assisted Detection and Attribute Rebalancing

FairT2I: 通过大型语言模型辅助的检测与属性再平衡缓解文本到图像生成中的社会偏见

Jinya Sakurai, Yuki Koyama, Issei Sato

机构 * The University of Tokyo（东京大学） 纠错

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

AI总结 FairT2I通过大型语言模型辅助检测与属性再平衡，有效缓解文本到图像生成中的社会偏见问题。

Improved LLM Agents for Financial Document Question Answering

改进的金融文档问答大型语言模型代理

Nelvin Tan, Zian Seng, Liang Zhang, Yu-Ching Shih, Dong Yang, Amol Salunkhe

机构 * American Express（美国美国运通） 纠错

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

AI总结 本文提出改进的金融文档问答代理，通过实验展示其在无 oracle 标签情况下的有效性，并引入更安全的计算代理。

Comments 13 pages, 6 figures. More analysis is added to Appendix C

OnlineMate: An LLM-Based Multi-Agent Companion System for Cognitive Support in Online Learning

OnlineMate: 基于大语言模型的多智能体伴侣系统用于在线学习中的认知支持

Xian Gao, Zongyun Zhang, Ting Liu, Yuzhuo Fu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 OnlineMate通过基于LLM的多智能体系统，结合理论思维，为在线学习提供个性化认知支持，提升学习深度与情感参与。

Comments work in progress

Full-Stack Knowledge Graph and LLM Framework for Post-Quantum Cyber Readiness

全栈知识图谱与大语言模型框架用于后量子网络安全准备

Rasmus Erlemann, Charles Colyer Morris, Sanjyot Sathe

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

AI总结 本文提出基于知识图谱和大语言模型的框架，用于评估企业后量子网络安全准备度，通过量化风险传播和分解风险属性，实现可解释的准备度度量。

Comments 21 pages, 2 figures

Web Fraud Attacks Against LLM-Driven Multi-Agent Systems

针对基于大语言模型的多智能体系统 的网络欺诈攻击

Dezhang Kong, Hujin Peng, Yilun Zhang, Lele Zhao, Zhenhua Xu, Shi Lin, Changting Lin, Meng Han

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Changsha University of Science and Technology（长沙理工大学） ； Purdue University（普渡大学） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Zhejiang Gongshang University（浙江工商大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种针对基于大语言模型的多智能体系统的新攻击类型，通过网络链接的独特结构欺骗系统，展示了其在不同架构中的破坏潜力及逃避优势。

LFD: Layer Fused Decoding to Exploit External Knowledge in Retrieval-Augmented Generation

LFD: 层融合解码以利用外部知识进行检索增强生成

Yang Sun, Zhiyong Xie, Lixin Zou, Dan Luo, Min Tang, Xiangyu Zhao, Yunwei Zhao, Xixun Lin, Yanxiong Lu, Chenliang Li

机构 * Key Laboratory of Aerospace Information Security and Trusted Computing, Ministry of Education, School of Cyber Science and Engineering, Wuhan University（航空信息安全与可信计算重点实验室，教育部，武汉大学计算机科学与工程学院） ； Lehigh University（莱斯大学） ； Monash University（墨尔本大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； CNCERT/CC（国家互联网应急中心） ； Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； Search Team, WeChat, Tencent Inc.（微信搜索团队，腾讯公司） 纠错

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

AI总结 LFD通过层融合解码策略，利用中层表示与最终层解码输出结合，提升RAG系统在检索外部事实性知识上的效率。

CSI-MAE: A Masked Autoencoder-based Channel Foundation Model

CSI-MAE：基于掩码自动编码器的通道基础模型

Jun Jiang, Xiaolong Ruan, Shugong Xu

专题命中 其他LLM ：foundation model(title,abstract)

AI总结 CSI-MAE通过掩码自动编码器实现跨场景泛化的通道基础模型，有效整合传感与通信，提升无线通信性能。

Comments 6 pages

LLMberjack: Guided Trimming of Debate Trees for Multi-Party Conversation Creation

LLMberjack: 多方对话创建的引导修剪

Leonardo Bottona, Nicolò Penzo, Bruno Lepri, Marco Guerini, Sara Tonelli

机构 * University of Trento（特伦托大学） ； Fondazione Bruno Kessler（布鲁诺·凯塞勒基金会） 纠错

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

AI总结 LLMberjack通过引导修剪辩论树，利用LLM辅助实现多方对话的高效创建，提升输出质量并减少人工工作量。

Comments 9 pages, 3 figures

D-Artemis: A Deliberative Cognitive Framework for Mobile GUI Multi-Agents

D-Artemis：一种用于移动GUI多智能体的 deliberative 认知框架

Hongze Mi, Yibo Feng, Wenjie Lu, Yuqi Wang, Jinyuan Li, Song Cao, He Cui, Tengfei Tian, Xuelin Zhang, Haotian Luo, Di Sun, Jun Fang, Hua Chai, Naiqiang Tan, Gang Pan

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

AI总结 D-Artemis通过引入细粒度提示检索和主动对齐机制，提升移动GUI多智能体任务的执行成功率和泛化能力。

Masgent: An AI-assisted Materials Simulation Agent

Masgent：一种辅助材料模拟的人工智能代理

Guanghen Liu, Songge Yang, Yu Zhong

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

AI总结 Masgent通过自然语言交互简化材料模拟流程，整合DFT、MLP等工具，提升计算效率与可重复性。

Comments 47 pages, 13 figures

Experiments in News Bias Detection with Pre-Trained Neural Transformers

基于预训练神经变换器的新闻偏见检测实验

Tim Menzner, Jochen L. Leidner

机构 * Information Access Research Group, Coburg University of Applied Sciences（信息获取研究组、科堡应用科学大学） ； University of Sheffield, Department of Computer Science（谢菲尔德大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文通过对比多种预训练语言模型，探讨了新闻偏见检测与子类型分类的有效性及性能表现。

Improved Models for Media Bias Detection and Subcategorization

改进的媒体偏见检测与子分类模型

Tim Menzner, Jochen L. Leidner

机构 * Information Access Research Group, Coburg University of Applied Sciences（信息获取研究组，科堡应用科学大学） ； University of Sheffield, Department of Computer Science（谢菲尔德大学，计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出改进的模型用于检测和分类新闻媒体偏见，通过比较不同模型性能并利用合成数据提升准确性。

The Gray Area: Characterizing Moderator Disagreement on Reddit

灰色领域：对Reddit上管理员分歧的刻画

Shayan Alipour, Shruti Phadke, Seyed Shahabeddin Mousavi, Amirhossein Afsharrad, Morteza Zihayat, Mattia Samory

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

AI总结 本文研究Reddit管理员在处理灰色领域案例时的分歧，揭示了管理决策的复杂性及语言模型在裁决此类案例中的局限性。

Comments Accepted at ICWSM 2026

Which Country Is This? Automatic Country Ranking of Street View Photos

这是哪个国家？街景照片的自动国家排名

Tim Menzner, Jochen L. Leidner, Florian Mittag

机构 * Coburg University of Applied Sciences and Arts（科堡应用科学与艺术大学） ； University of Sheffield（谢菲尔德大学） 纠错

专题命中 其他LLM ：language model(abstract)

AI总结 本文提出Country Guesser系统，通过结合计算机视觉、机器学习和文本检索方法，对街景照片中的地点进行国家排名预测。

Artificial Intelligence and Skills: Evidence from Contrastive Learning in Online Job Vacancies

人工智能与技能：来自在线职位空缺中对比学习的证据

Hangyu Chen, Yongming Sun, Yiming Yuan

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract)

AI总结 本文通过对比学习分析AI采纳对技能需求的影响，发现AI减少信息不对称并促进前瞻性技能需求增长，推动职业标准的主动演变。