语言大模型 / LLM

Enhancing Building Semantics Preservation in AI Model Training with Large Language Model Encodings

利用大语言模型编码增强AI模型训练中的建筑语义保持

Suhyung Jang, Ghang Lee, Jaekun Lee, Hyunjun Lee

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 本研究利用大语言模型编码提升AI对建筑语义的理解，通过实验验证其在分类任务中的优越性。

Comments 42nd International Symposium on Automation and Robotics in Construction (ISARC 2025)

Towards Expectation Detection in Language: A Case Study on Treatment Expectations in Reddit

语言中的期望检测：关于Reddit上治疗期望的案例研究

Aswathy Velutharambath, Amelie Wührl

机构 * University of Stuttgart, Germany（斯图加特大学） ； IT University of Copenhagen, Denmark（哥本哈根IT大学） 纠错

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

AI总结 本文提出期望检测任务，通过RedHOTExpect语料库研究Reddit上患者对治疗的期望，发现积极框架和正面结果更常见。

SR-Scientist: Scientific Equation Discovery With Agentic AI

SR-Scientist：基于代理AI的科学方程发现

Shijie Xia, Yuhan Sun, Pengfei Liu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； GAIR 纠错

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

AI总结 SR-Scientist通过代理AI实现科学方程发现，具备自主编写代码、分析数据、优化方程的能力，实验表明其在多个科学领域表现优异。

Comments ICLR 2026

MedPlan: A Two-Stage RAG-Based System for Personalized Medical Plan Generation

MedPlan: 一种基于RAG的双阶段系统，用于个性化医疗计划生成

Hsin-Ling Hsu, Cong-Tinh Dao, Luning Wang, Zitao Shuai, Thao Nguyen Minh Phan, Jun-En Ding, Chun-Chieh Liao, Pengfei Hu, Xiaoxue Han, Chih-Ho Hsu, Dongsheng Luo, Wen-Chih Peng, Feng Liu, Fang-Ming Hung, Chenwei Wu

机构 * National Chengchi University（国立政治大学） ； National Yang Ming Chiao Tung University（国立阳明交通大学） ； Can Tho University（庆坚大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Stevens Institute of Technology（史泰文斯理工学院） ； Far Eastern Memorial Hospital（东方纪念医院） ； Florida International University（佛罗里达国际大学） 纠错

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

AI总结 MedPlan通过双阶段RAG框架，结合SOAP方法，提升个性化医疗计划生成的准确性和结构化质量。

DependencyAI: Detecting AI Generated Text through Dependency Parsing

DependencyAI: 通过依存解析检测AI生成文本

Sara Ahmed, Tracy Hammond

机构 * Sketch Recognition Lab, Texas A&M University（德克萨斯大学阿姆斯特朗实验室） 纠错

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

AI总结 DependencyAI通过依存解析检测AI生成文本，利用语言依存关系标签实现高可解释性和跨语言性能，揭示语法结构差异并提升跨领域泛化能力。

Moving Beyond Medical Exams: A Clinician-Annotated Fairness Dataset of Real-World Tasks and Ambiguity in Mental Healthcare

超越医学考试：一个由临床专家标注的现实任务及精神卫生领域模糊性公平性数据集

Max Lamparth, Declan Grabb, Amy Franks, Scott Gershan, Kaitlyn N. Kunstman, Aaron Lulla, Monika Drummond Roots, Manu Sharma, Aryan Shrivastava, Nina Vasan, Colleen Waickman

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of Colorado（科罗拉多大学） ； Northwestern University（西北大学） ； University of Wisconsin（威斯康星大学） ； Yale School of Medicine（耶鲁医学院） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； Ohio State University（俄亥俄州立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一个由临床专家标注的现实任务公平性数据集，用于评估模型在精神卫生领域决策中的性能和偏见问题。

Comments Camera-ready version for ICLR 2026

Semantics-Aware Denoising: A PLM-Guided Sample Reweighting Strategy for Robust Recommendation

语义感知去噪：一种基于预训练语言模型的样本重加权策略用于鲁棒推荐

Xikai Yang, Yang Wang, Yilin Li, Sebastian Sun

专题命中 领域大模型 ：language model(abstract)

AI总结 本文提出SAID方法，通过预训练语言模型识别语义不一致的点击交互，有效提升推荐系统的鲁棒性与准确性。