Foundation Models for Medical Imaging: Status, Challenges, and Directions
医学影像中的基础模型：现状、挑战与方向
专题命中 领域大模型 ：foundation model(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文综述了医学影像中基础模型的现状、挑战与未来方向，强调了通用型模型在跨模态和临床任务中的适应能力及临床应用的可行性。
AI 大模型
语言大模型 / LLM
大语言模型、预训练、指令微调、后训练和语言模型应用。
1. 领域大模型 17 篇
Can LLMs effectively provide game-theoretic-based scenarios for cybersecurity?
大语言模型能否为网络安全提供基于博弈论的场景？
机构 * Department of Computer Science and Technology, University of Cambridge（计算机科学与技术系，剑桥大学）
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 本文研究大语言模型在网络安全中基于博弈论的场景有效性，发现其行为受语言和代理特征影响，需深入研究以确保安全应用。
Variable-Length Semantic IDs for Recommender Systems
可变长度语义ID用于推荐系统
机构 * HSE University（俄罗斯莫斯科高等经济大学）
专题命中 领域大模型 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG
AI总结 本文提出可变长度语义ID用于推荐系统，通过离散变分自编码器学习自适应长度的物品表示，解决固定长度语义ID的不足。
Evidence-Grounded Subspecialty Reasoning: Evaluating a Curated Clinical Intelligence Layer on the 2025 Endocrinology Board-Style Examination
基于证据的专科推理：在2025年内分泌学委员会式考试上评估一个经过精心编纂的临床智能层
机构 * January AI ； Stanford University（斯坦福大学）
专题命中 领域大模型 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 本文提出基于证据的专科推理系统Mirror，在内分泌学考试中超越了现有LLM，展现出高准确率和证据可追溯性。
Retrieval Augmented Generation of Literature-derived Polymer Knowledge: The Example of a Biodegradable Polymer Expert System
文献衍生聚合物知识的检索增强生成：生物降解聚合物专家系统的例子
机构 * School of Computational Science and Engineering（计算科学与工程学院） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Matmerize, Inc.（Matmerize公司）
专题命中 领域大模型 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出基于检索增强生成的聚合物知识系统，通过构建结构化知识图谱和语义向量方法，提升生物降解聚合物领域的文献检索与推理能力。
Lyapunov Spectral Analysis of Speech Embedding Trajectories in Psychosis
精神分裂症患者与健康对照者语音嵌入轨迹的李雅普诺夫谱分析
机构 * Institute of Mental Health（心理健康研究所） ； Faculty of Technical Sciences, University of Novi Sad（技术科学学院，诺维萨德大学） ； Faculty of Philosophy, University of Belgrade（哲学学院，贝尔格莱德大学） ； Faculty of Medicine, University of Belgrade（医学学院，贝尔格莱德大学）
专题命中 领域大模型 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 研究通过分析语音嵌入轨迹的李雅普诺夫谱，揭示精神分裂症与健康个体在语音动态稳定性上的差异。
Comments 14 pages, 3 figures
BTReport: A Framework for Brain Tumor Radiology Report Generation with Clinically Relevant Features
BTReport: 一种用于脑肿瘤放射学报告生成的框架，结合临床相关特征
机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； University of Washington School of Medicine（华盛顿大学医学院） ； Microsoft Health AI（微软健康人工智能） ； Johns Hopkins School of Medicine（约翰霍普金斯医学院）
专题命中 领域大模型 ：large language model(abstract)；language model(abstract)
AI总结 BTReport通过确定性特征提取和大语言模型结合，生成可解释的脑肿瘤放射学报告，并提供配套数据集提升临床应用
Comments Accepted to Medical Imaging with Deep Learning (MIDL) 2026
Non-Contact Physiological Monitoring in Pediatric Intensive Care Units via Adaptive Masking and Self-Supervised Learning
通过自适应遮蔽和自监督学习实现儿科重症监护室的非接触式生理监测
机构 * Biomedical Information Processing Laboratory, École de Technologie Supérieure, University of Quebec（生物医学信息处理实验室，高等技术学院，魁北克大学） ； Pediatric Intensive Care Unit, CHU Sainte-Justine（儿童重症监护单元，圣朱斯特医院）
专题命中 领域大模型 ：pretraining(abstract)
AI总结 本文提出了一种自适应遮蔽和自监督学习方法，用于在儿科重症监护室中实现非接触式生理监测，有效降低了均方误差，提升了在临床环境中的鲁棒性。
Detecting Deepfakes with Multivariate Soft Blending and CLIP-based Image-Text Alignment
利用多变量软融合和基于CLIP的图像-文本对齐检测深度伪造
机构 * Zhejiang Gongshang University（浙江工商大学）
专题命中 领域大模型 ：language model(abstract)
AI总结 本文提出MSBA-CLIP框架，通过多变量软融合和CLIP引导的伪造强度估计，提升深度伪造检测的准确性和泛化能力。
2. 知识编辑与模型理解 8 篇
MC-LLaVA: Multi-Concept Personalized Vision-Language Model
MC-LLaVA：多概念个性化视觉-语言模型
机构 * Peking University（北京大学） ； Intel Labs, China（英特尔实验室，中国）
专题命中 知识编辑与模型理解 ：language model(title,abstract)；instruction tuning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 MC-LLaVA通过多概念指令微调和个性化提示提升视觉-语言模型的多概念个性化能力。
MedProbCLIP: Probabilistic Adaptation of Vision-Language Foundation Model for Reliable Radiograph-Report Retrieval
MedProbCLIP: 基于概率适应的视觉-语言基础模型用于可靠放射影像-报告检索
机构 * Texas A&M University-San Antonio（德克萨斯A&M大学-圣安东尼奥分校） ； Boise State University（博伊州立大学）
专题命中 知识编辑与模型理解 ：foundation model(title,abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 MedProbCLIP 通过概率适应提升放射影像与报告检索的可靠性，优于现有基线方法。
Comments Accepted to the 2026 Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV) Workshops
Language-Guided Invariance Probing of Vision-Language Models
语言引导的视觉-语言模型不变性探测
机构 * Department of Computer Science, Purdue University（普渡大学计算机科学系）
专题命中 知识编辑与模型理解 ：language model(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出LGIP基准，用于评估视觉-语言模型对语言扰动的鲁棒性，发现EVA02-CLIP和OpenCLIP表现优异，而SigLIP存在显著缺陷。
Comments Pattern Recognition Letters 2026
Indic-TunedLens: Interpreting Multilingual Models in Indian Languages
Indic-TunedLens：解读印度语言多语言模型
机构 * Dwarkadas Jivanlal Sanghvi College of Engineering（达沃拉斯·吉文拉尔工程学院） ； Indian Institute of Technology Jodhpur（印度理工学院乔浦尔分校） ； King’s College London（伦敦国王学院） ； Indian Institute of Technology Patna（印度理工学院帕特纳分校）
专题命中 知识编辑与模型理解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 Indic-TunedLens通过学习共享仿射变换，为印度语言提供更准确的模型表示解码，提升多语言模型的可解释性。
Comments 19th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (EACL) Thirteenth Workshop on NLP for Similar Languages, Varieties and Dialects (VarDial) 2026
CheckIfExist: Detecting Citation Hallucinations in the Era of AI-Generated Content
CheckIfExist：在AI生成内容时代检测引用幻觉
机构 * Unito（乌托大学）
专题命中 知识编辑与模型理解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 CheckIfExist是一个开源工具，通过多源验证检测AI生成内容中的引用幻觉，提供即时验证和批量处理功能。
LMSeg: Unleashing the Power of Large-Scale Models for Open-Vocabulary Semantic Segmentation
LMSeg：释放大规模模型在开放词汇语义分割中的潜力
机构 * Huadong Tang（华东唐） ； Youpeng Zhao（赵有鹏） ； Yan Huang（黄艳） ； Min Xu（徐敏） ； Jun Wang（王俊） ； Qiang Wu（吴强）
专题命中 知识编辑与模型理解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 LMSeg通过结合多个大规模模型提升开放词汇语义分割的性能，利用LLMs生成多样化视觉属性的提示并改进视觉特征提取。
CARL: Camera-Agnostic Representation Learning for Spectral Image Analysis
CARL：用于光谱图像分析的相机无关表示学习
机构 * Siemens AG（西门子股份公司） ； Division of Intelligent Medical Systems, German Cancer Research Center (DKFZ)（德国癌症研究中心智能医疗系统部门） ； National Center for Tumor Diseases (NCT), NCT Heidelberg（肿瘤国家研究中心（NCT）海德堡分部） ； HIDSS4Health, Heidelberg（海德堡HIDSS4Health） ； Department of Urology and Urosurgery, University Medical Center Mannheim（曼海姆大学医学中心泌尿外科与泌尿外科部门） ； Department of General, Visceral, and Transplantation Surgery, Heidelberg University Hospital（海德堡大学医院普通外科、 visceral外科和移植外科部门） ； Division of Intelligent Systems and Robotics in Urology, DKFZ Heidelberg（泌尿外科智能系统和机器人技术部门，德国癌症研究中心海德堡分部） ； DKFZ Hector Cancer Institute, University Medical Center Mannheim（DKFZ海德堡癌症研究所，曼海姆大学医学中心）
专题命中 知识编辑与模型理解 ：foundation model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 CARL通过相机无关的表示学习方法，提升了多光谱和高光谱图像分析的鲁棒性和通用性。
Features as Rewards: Scalable Supervision for Open-Ended Tasks via Interpretability
特征作为奖励：通过可解释性实现开放性任务的可扩展监督
专题命中 知识编辑与模型理解 ：language model(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文提出通过特征作为奖励实现开放性任务的可扩展监督，利用强化学习流程减少幻觉并保持性能。
3. 其他LLM 14 篇
Do Personality Traits Interfere? Geometric Limitations of Steering in Large Language Models
人格特质会干扰吗？大型语言模型中的转向几何限制
机构 * Network Analysis and Social Influence Modelling (NASIM) Lab（网络分析与社会影响建模实验室） ； School of Physics Maths and Computing（物理数学计算学院） ； The University of Western Australia（西澳大学） ； School of Computing（计算学院） ； Macquarie University（麦觉瑞大学）
专题命中 其他LLM ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
AI总结 本研究发现大型语言模型中的人格特质存在几何依赖，即使去除线性重叠，转向一个特质仍会影响其他特质，限制了独立控制。
Measuring Mid-2025 LLM-Assistance on Novice Performance in Biology
测量2025年中期LLM对生物学新手表现的影响
专题命中 其他LLM ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 2025年中期LLM对生物学新手在实验室任务中的表现影响有限，但显示出适度的性能优势。
Retrieval-Augmented Foundation Models for Matched Molecular Pair Transformations to Recapitulate Medicinal Chemistry Intuition
基于检索增强的基础模型进行匹配分子对变换以重现药物化学直觉
机构 * Department of Computer Science, Emory University（计算机科学系，埃默里大学） ； Merck & Co., Inc.（默克公司）
专题命中 其他LLM ：foundation model(title,abstract)；prompting(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文提出MMPT-RAG框架，通过检索增强的方法生成多样化的分子变换，提升药物化学中的可控性和新颖性。
Transforming GenAI Policy to Prompting Instruction: An RCT of Scalable Prompting Interventions in a CS1 Course
将生成式AI政策转化为提示指令：一项在CS1课程中可扩展的提示干预随机对照试验
机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； University of Toronto Mississauga（多伦多大学滑铁卢分校）
专题命中 其他LLM ：prompting(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本研究通过随机对照试验验证了基于ICAP框架的提示干预在提升学生提示技能和考试成绩方面的有效性，为生成式AI教育政策的改进提供了理论和实践指导。
Comments 11 pages, 3 figures
Retrieval Collapses When AI Pollutes the Web
当AI污染网络时检索崩溃
机构 * NAVER Corp.（NAVER公司）
专题命中 其他LLM ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究发现AI生成内容污染导致检索系统崩溃，需引入检索意识策略以防止质量下降。
Comments 4 pages, Proceedings of The Web Conference 2026 (WWW '26)
When Models Examine Themselves: Vocabulary-Activation Correspondence in Self-Referential Processing
当模型审视自身：自我参照处理中的词汇激活对应关系
机构 * Independent Researcher（独立研究者）
专题命中 其他LLM ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
AI总结 研究通过拉取方法论揭示了自我参照处理中词汇与激活动态的对应关系，展示了模型自我反省能力与内部计算状态的关联。
Comments Code and data: https://doi.org/10.5281/zenodo.18567446 Repro: https://github.com/patternmatcher/TRACE-REPRO
Ties of Trust: a bowtie model to uncover trustor-trustee relationships in LLMs
信任之链：一种bowtie模型以揭示LLM中的信任者-受托人关系
专题命中 其他LLM ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)
AI总结 本文提出bowtie模型，揭示LLM中信任者与受托人之间的复杂关系，通过混合方法研究发现信任行为受经验、熟悉度和透明度影响。
Comments Accepted for publication at The 2025 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (FAccT '25). This version corresponds to the camera-ready manuscript submitted to the conference proceedings
Investigation for Relative Voice Impression Estimation
相对语音印象估计研究
机构 * NTT, Inc., Japan（日本NTT公司）
专题命中 其他LLM ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG
AI总结 本研究探讨了相对语音印象估计方法，发现自监督语音模型在捕捉复杂感知差异方面表现更优，而多模态大语言模型在此任务中效果不佳。
Comments 5 pages,3 figures, Accepted to Speech Prosody 2026
Voice Impression Control in Zero-Shot TTS
零 shot TTS 中的语音印象控制
机构 * NTT, Inc.（日本电报电话公司）
专题命中 其他LLM ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG
AI总结 本文提出了一种基于大型语言模型的零 shot TTS 语音印象控制方法，通过低维向量实现语音印象的自动调节与生成。
Comments 5 pages,5 figures, Accepted to INTERSPEECH 2025
Expressive Power of Graph Transformers via Logic
通过逻辑研究图变换器的表达能力
机构 * Tampere University（塔尔皮奥大学） ； Leipzig University（莱比锡大学）
专题命中 其他LLM ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文研究了图变换器和GPS网络在不同注意力机制下的表达能力，发现其在不同逻辑框架下的等价性。
Aladdin-FTI @ AMIYA Three Wishes for Arabic NLP: Fidelity, Diglossia, and Multidialectal Generation
Aladdin-FTI @ AMIYA 三大愿望为阿拉伯语NLP：保真度、双语现象与多方言生成
专题命中 其他LLM ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 Aladdin-FTI通过多中心建模解决阿拉伯方言NLP问题，支持多方言生成与跨方言翻译。
Comments 13 pages, Paper submitted to the AMIYA shared task at the VarDial workshop, co-located with EACL 2026
Comment Traps: How Defective Commented-out Code Augment Defects in AI-Assisted Code Generation
评论陷阱：缺陷评论代码如何增强AI辅助代码生成中的缺陷
专题命中 其他LLM ：large language model(abstract)；language model(abstract)
AI总结 本研究探讨了缺陷注释代码如何影响AI编码助手生成缺陷代码，发现其生成缺陷率高达58.17%，并指出需提升AI编码助手的鲁棒性与安全性。
Comments Accepted to the The ACM International Conference on the Foundations of Software Engineering (FSE) (FSE 2026)
VETime: Vision Enhanced Zero-Shot Time Series Anomaly Detection
VETime: 基于视觉增强的零样本时间序列异常检测
机构 * Department of Industrial Engineering, Tsinghua University, Beijing, China（清华大学工业工程系） ； Lab, Huawei Technologies Ltd, Beijing, China（华为技术有限公司2012实验室） ； Datadog AI Research（Datadog人工智能研究）
专题命中 其他LLM ：foundation model(abstract)
AI总结 VETime通过融合视觉与时间模态，提出零样本时间序列异常检测框架，实现高精度定位与低计算开销。
