语言大模型 / LLM

Quecto-V1: Empirical Analysis of 8-bit Quantized Small Language Models for On-Device Legal Retrieval

Quecto-V1: 8位量化小型语言模型的实证分析用于设备端法律检索

Subrit Dikshit

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

AI总结 Quecto-V1通过8位量化和专门训练，在设备端实现高效法律检索，优于通用小型模型。

Comments 5 pages, 2 tables

A Content-Based Framework for Cybersecurity Refusal Decisions in Large Language Models

基于内容的大型语言模型网络安全拒绝决策框架

Noa Linder, Meirav Segal, Omer Antverg, Gil Gekker, Tomer Fichman, Omri Bodenheimer, Edan Maor, Omer Nevo

机构 * University of Zurich（苏黎世大学） ； Irregular 纠错

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 本文提出基于内容的网络安全拒绝决策框架，通过显式建模进攻风险与防御效益的权衡，解决现有方法在一致性、过度限制和脆弱性方面的不足。

Human-AI Collaboration in Large Language Model-Integrated Building Energy Management Systems: The Role of User Domain Knowledge and AI Literacy

大型语言模型集成建筑能源管理系统中的人机协作：用户领域知识与AI素养的作用

Wooyoung Jung, Kahyun Jeon, Prosper Babon-Ayeng

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

AI总结 研究探讨用户领域知识与AI素养对LLM集成建筑能源管理系统中人机协作的影响，发现AI素养驱动电器识别率的显著差异，揭示LLMs在不同专业水平间的均等化效应。

Comments 39 pages, 11 figures

m1: Unleash the Potential of Test-Time Scaling for Medical Reasoning with Large Language Models

m1：通过大语言模型的测试时缩放释放医疗推理的潜力

Xiaoke Huang, Juncheng Wu, Hui Liu, Xianfeng Tang, Yuyin Zhou

机构 * UC Santa Cruz（加州大学圣克ruz分校） ； Amazon Research（亚马逊研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出m1方法，通过测试时缩放提升医疗推理能力，发现最佳推理预算和医学知识不足是关键瓶颈。

Comments 17 pages; 7 figures; Data, code, and models: https://github.com/UCSC-VLAA/m1 ; Accepted by ML4H'25

Automated Extraction of Mechanical Constitutive Models from Scientific Literature using Large Language Models: Applications in Cultural Heritage Conservation

利用大语言模型自动化提取科学文献中的机械本构模型：应用于文化遗产保护

Rui Hu, Yue Wu, Tianhao Su, Yin Wang, Shunbo Hu, Jizhong Huang

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自动化提取科学文献中的机械本构模型，应用于文化遗产保护，构建了结构化数据库并提高了数据处理效率。

FeDecider: An LLM-Based Framework for Federated Cross-Domain Recommendation

FeDecider: 一种基于大语言模型的联邦跨域推荐框架

Xinrui He, Ting-Wei Li, Tianxin Wei, Xuying Ning, Xinyu He, Wenxuan Bao, Hanghang Tong, Jingrui He

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

AI总结 FeDecider是一种基于大语言模型的联邦跨域推荐框架，通过解耦客户端低秩更新并学习个性化权重，有效解决跨域推荐中的过拟合和异质性问题。

Comments Accepted to The Web Conference (WWW) 2026

Benchmarking Large Language Models on Answering and Explaining Challenging Medical Questions

在回答和解释具有挑战性的医疗问题上评估大型语言模型

Hanjie Chen, Zhouxiang Fang, Yash Singla, Mark Dredze

机构 * Rice University（里士满大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

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

AI总结 本文提出两个新数据集用于评估大型语言模型在回答和解释具有挑战性的医疗问题上的能力，并通过实验展示了这些数据集的难度及模型表现。

Comments NAACL 2025

MadEvolve: Evolutionary Optimization of Cosmological Algorithms with Large Language Models

MadEvolve：利用大语言模型进行宇宙学算法的进化优化

Tianyi Li, Shihui Zang, Moritz Münchmeyer

机构 * University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

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

AI总结 MadEvolve利用大语言模型优化宇宙学算法，通过进化方法提升计算性能并公开相关任务。

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

Chuang Niu, Pengwei Wu, Bruno De Man, Ge Wang

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。

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？

Daniele Proverbio, Alessio Buscemi, Alessandro Di Stefano, The Anh Han, German Castignani, Pietro Liò

机构 * Department of Computer Science and Technology, University of Cambridge（计算机科学与技术系，剑桥大学） 纠错

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

Kirill Khrylchenko

机构 * HSE University（俄罗斯莫斯科高等经济大学） 纠错

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

Amir Hosseinian, MohammadReza Zare Shahneh, Umer Mansoor, Gilbert Szeto, Kirill Karlin, Nima Aghaeepour

机构 * January AI ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

Sonakshi Gupta, Akhlak Mahmood, Wei Xiong, Rampi Ramprasad

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） 纠错

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

Jelena Vasic, Branislav Andjelic, Ana Mancic, Dusica Filipovic Djurdjevic, Ljiljana Mihic, Aleksandar Kovacevic, Nadja P. Maric, Aleksandra Maluckov

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） 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 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

Juampablo E. Heras Rivera, Dickson T. Chen, Tianyi Ren, Daniel K. Low, Asma Ben Abacha, Alberto Santamaria-Pang, Mehmet Kurt

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） 纠错

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

Mohamed Khalil Ben Salah, Philippe Jouvet, Rita Noumeir

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） 纠错

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

Jingwei Li, Jiaxin Tong, Pengfei Wu

机构 * Zhejiang Gongshang University（浙江工商大学） 纠错

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。