语言大模型 / LLM

A Privacy by Design Framework for Large Language Model-Based Applications for Children

为儿童使用的大语言模型应用设计隐私保护框架

Diana Addae, Diana Rogachova, Nafiseh Kahani, Masoud Barati, Michael Christensen, Chen Zhou

机构 * Computer Engineering Carleton University Ottawa, Canada（计算机工程学院卡罗伦大学加拿大） ； School of Information Technology Carleton University Ottawa, Canada（信息科技学院卡罗伦大学加拿大） ； Legal Studies Carleton University Ottawa, Canada（法律研究学院卡罗伦大学加拿大） 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.AI

AI总结 本文提出了一种基于隐私优先设计的框架，旨在为儿童使用的大语言模型应用提供隐私保护和法律合规性保障。

Improving LLM-based Recommendation with Self-Hard Negatives from Intermediate Layers

通过中间层自硬负样本改进基于LLM的推荐

Bingqian Li, Bowen Zheng, Xiaolei Wang, Long Zhang, Jinpeng Wang, Sheng Chen, Wayne Xin Zhao, Ji-rong Wen

机构 * GSAI, Renmin University of China（GSAI，中国人民大学） 纠错

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

AI总结 ILRec通过利用中间层自硬负样本改进LLM推荐系统，结合跨层优化和蒸馏提升负样本质量与判别性。

Retrieval Augmented (Knowledge Graph), and Large Language Model-Driven Design Structure Matrix (DSM) Generation of Cyber-Physical Systems

检索增强（知识图谱），以及由大型语言模型驱动的面向网络系统的设计结构矩阵（DSM）生成

H. Sinan Bank, Daniel R. Herber

机构 * Department of Systems Engineering, Colorado State University（系统工程系，科罗拉多州立大学） 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 本文研究了利用大型语言模型、检索增强生成和图基RAG生成面向网络系统的设计结构矩阵，通过两个具体案例评估其在组件关系识别和生成方面的性能。

Comments 26 pages, 10 figures

BrainRVQ: A High-Fidelity EEG Foundation Model via Dual-Domain Residual Quantization and Hierarchical Autoregression

BrainRVQ: 一种通过双域残差量化和分层自回归的高保真EEG基础模型

Mingzhe Cui, Tao Chen, Yang Jiao, Yiqin Wang, Lei Xie, Yi Pan, Luca Mainardi

机构 * State Key Laboratory of Industrial Control Technology, Zhejiang University, Hangzhou, China（浙江大学工业控制技术状态重点实验室） ； Department of Electronics, Information and Bioengineering, Politecnico di Milano, Milan, Italy（米兰理工学院电子、信息与生物工程系） ； Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences, Shenzhen, China（中国科学院深圳先进技术研究所） 纠错

专题命中 领域大模型 ：foundation model(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 BrainRVQ通过双域残差量化和分层自回归方法，实现了对EEG信号的高保真基础模型，有效提升了细粒度神经表示的学习能力。

MedClarify: An information-seeking AI agent for medical diagnosis with case-specific follow-up questions

MedClarify：一种用于医学诊断的信息寻求AI代理，具有病例特定的后续问题

Hui Min Wong, Philip Heesen, Pascal Janetzky, Martin Bendszus, Stefan Feuerriegel

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

AI总结 MedClarify通过生成病例特定的后续问题，提升医学诊断的准确性与可靠性。

ArXiv-to-Model: A Practical Study of Scientific LM Training

ArXiv-to-Model：科学语言模型训练的实践研究

Anuj Gupta

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 本研究通过从arXiv LaTeX源数据直接训练科学语言模型，探讨了预处理、分词和计算资源对模型训练的影响，提供了工程层面的训练实践与透明分析。

Comments 15 pages, 6 figures, 1 table

Beyond Pipelines: A Fundamental Study on the Rise of Generative-Retrieval Architectures in Web Research

超越流水线：生成-检索架构在网页研究中的崛起根本研究

Amirereza Abbasi, Mohsen Hooshmand

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

AI总结 本文研究了生成-检索架构在网页研究中的崛起，探讨了LLMs通过RAG对网页研究和行业的影响，分析了关键进展、挑战及未来方向。

Boosting Medical Visual Understanding From Multi-Granular Language Learning

通过多粒度语言学习提升医学视觉理解

Zihan Li, Yiqing Wang, Sina Farsiu, Paul Kinahan

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Duke University（杜克大学） 纠错

专题命中 领域大模型 ：language model(abstract)；pretraining(abstract)

AI总结 本文提出MGLL框架，通过多粒度语言学习提升医学影像的视觉理解能力，改进多标签和跨粒度对齐，提升下游任务性能。

Comments Accepted by ICLR 2026. 40 pages

Journal ref The Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2026)

AutoNumerics: An Autonomous, PDE-Agnostic Multi-Agent Pipeline for Scientific Computing

AutoNumerics: 一种自主的、与偏微分方程无关的多智能体流水线用于科学计算

Jianda Du, Youran Sun, Haizhao Yang

机构 * University of Maryland（马里兰大学） 纠错

专题命中 领域大模型 ：LLM(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 AutoNumerics通过多智能体框架自主设计并验证数值求解器，基于自然语言描述实现高效准确的偏微分方程求解。

LATA: Laplacian-Assisted Transductive Adaptation for Conformal Uncertainty in Medical VLMs

LATA：拉普拉斯辅助的转导适应用于医学视觉语言模型中的符合不确定性

Behzad Bozorgtabar, Dwarikanath Mahapatra, Sudipta Roy, Muzammal Naseer, Imran Razzak, Zongyuan Ge

机构 * Aarhus University ( A3 Lab )（奥胡斯大学） ； Khalifa University（哈利法大学） ； Jio Institute（乔研究所） ； MBZUAI（穆萨大学人工智能研究所） ； Monash University（墨尔本大学） 纠错

专题命中 领域大模型 ：language model(abstract)

AI总结 LATA通过拉普拉斯辅助的转导适应方法，提升医学VLM在域转移下的不确定性校准，减少预测集规模和类间覆盖不平衡，同时保持高覆盖效率。

Comments 18 pages, 6 figures, 4 tables

NotebookRAG: Retrieving Multiple Notebooks to Augment the Generation of EDA Notebooks for Crowd-Wisdom

NotebookRAG: 通过检索多个笔记本增强 crowdsourcing 智慧的 EDA 笔记本生成

Yi Shan, Yixuan He, Zekai Shao, Kai Xu, Siming Chen

专题命中 领域大模型 ：LLM(abstract)

AI总结 NotebookRAG通过检索多个笔记本增强crowdsourcing智慧，以生成高质量的EDA笔记本。

Comments 11 pages, 7 figures