语言大模型 / LLM

Multilingual Sentiment Aware Text Summarization A Reinforcement Learning Approach for Consistency Maintenance

多语言情感感知文本摘要：一种用于一致性维护的强化学习方法

Mikhail Krasitskii, Alexander Gelbukh, Olga Kolesnikova, Grigori Sidorov

机构 * Instituto Politécnico Nacional (IPN), Centro de Investigación en Computación (CIC)（国立理工学院（IPN），计算研究中心（CIC）） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：RLHF(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究RLHF摘要中的情感漂移现象，提出基于策略归因框架的情感感知KL正则化方法，在保持摘要质量的同时缓解情感中性化。

SAEExplainer: Interpreting SAE Features with Activation-Guided Preference Optimization

SAEExplainer: 基于激活引导偏好优化的SAE特征解释

Jingyi He, Haiyan Zhao, Ruxue Shi, Yanguang Liu, Xin Wang, Fei Sun, Mengnan Du

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； NJIT（新泽西理工学院） ； Jilin University（吉林大学） ； Institute of Computing Technology, CAS（中国科学院计算技术研究所） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：preference optimization(title)；LLM(abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 提出SAEExplainer框架，利用激活分数作为奖励信号，通过两轮优化迭代自纠正基础解释，减少解释幻觉并增强因果触发模式。

SPA: A SQL-Plan-Aware Reinforcement Learning Framework for Query Rewriting with LLMs

SPA：一种面向LLM查询重写的SQL计划感知强化学习框架

Xinyi Huang, Zhengjie Miao

专题命中 后训练与偏好优化 ：LLM(title_cn,summary_cn)

AI总结 提出SPA框架，利用物理执行反馈训练LLM重写SQL查询，通过概率门控自适应奖励塑形和策略自改进，显著提升端到端运行时性能并减少有害重写。

High-Rate Quantized Matrix Multiplication II

高速率量化矩阵乘法II

Or Ordentlich, Yury Polyanskiy

机构 * Hebrew University of Jerusalem（希伯来大学杰里科分校） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：LLM(summary_cn,abstract)；post-training(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文研究在已知第二因子列协方差矩阵情况下高速率量化矩阵乘法，通过水填充算法改进LLM量化方法，展示WaterSIC方案在信息论极限下的性能。

The Flexibility Trap: Rethinking the Value of Arbitrary Order in Diffusion Language Models

灵活性陷阱：重新思考扩散语言模型中任意顺序的价值

Zanlin Ni, Shenzhi Wang, Yang Yue, Tianyu Yu, Weilin Zhao, Yeguo Hua, Tianyi Chen, Jun Song, Cheng Yu, Bo Zheng, Gao Huang

机构 * LeapLab, Tsinghua University（清华大学Leap实验室） ； NLPLab, Tsinghua University（清华大学自然语言处理实验室） ； Tsinghua University（清华大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； BNRist, Tsinghua University（清华大学北京研究院） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：language model(title,abstract)；large language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文发现，尽管扩散语言模型（dLLMs）允许任意生成顺序，但这种灵活性可能限制其推理能力，通过采用标准的Group Relative Policy Optimization（GRPO）方法，即JustGRPO，在保持并行解码能力的同时提升了推理性能。

Comments Code and pre-trained models: https://github.com/LeapLabTHU/JustGRPO

LCAM: A Framework for Diagnosing Interactional Alignment Failures in Con-versational AI

LCAM：诊断对话式AI中交互对齐失败的框架

Manuele Reani, Hongyu Tian

机构 * School of Management and Economics, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学深圳校区管理学院） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：LLM(summary_cn,abstract)；preference optimization(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出分层认知对齐模型（LCAM），通过五层对齐和两种失调极性诊断对话式AI的交互失败，应用于LLM咨询案例揭示潜在危害。

Can the Environment Speak for Itself? $T^{2}$-GRPO: A Turn-Trajectory Group Relative Policy Optimization for Caregiver Agents

环境能否为自己发声？$T^{2}$-GRPO：一种面向护理智能体的转向-轨迹组相对策略优化

Yutong Song, Jiang Wu, Pengfei Zhang, Wenjun Huang, Honghui Xu, Nikil Dutt, Amir M. Rahmani

机构 * University of California, Irvine（加州大学尔湾分校） ； Independent Researcher（独立研究员） ； Kennesaw State University（肯尼索州立大学） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出T²-GRPO框架，通过解耦护理强化学习为两个归一化奖励视界，并利用二元硬否决确保安全，从环境状态转换中提取密集转向级奖励，结合轨迹级评估，有效处理即时患者反馈、长期护理结果和安全约束。

PAFO: Pareto Fairness Optimization for Personalized Reward Modeling

PAFO: 个性化奖励建模的帕累托公平优化

Xiaoyan Zhao, Haoting Ni, Yang Zhang, Chunyuan Zheng, Haoxuan Li, Fuli Feng

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对个性化奖励模型因训练数据偏好不平衡导致对少数用户群体存在偏见的问题，提出PAFO框架，通过帕累托公平优化提升弱势群体性能而不损害其他群体，实验表明能同时提高少数和多数群体准确率并降低不公平性。

PRISM: Recovering Instruction Sets from Language Model Activations

PRISM：从语言模型激活中恢复指令集

Gilad Gressel, Rahul Pankajakshan, Julia Diament, Efim Hudis, Krishnashree Achuthan, Yisroel Mirsky

机构 * Center for Cybersecurity Systems & Networks, Amrita Vishwa Vidyapeetham（阿姆里塔·维什瓦·维迪亚佩瑟姆网络安全系统与网络中心） ； Microsoft（微软） ； Ben-Gurion University of the Negev（内盖夫本-古里安大学） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：language model(title)；LLM(abstract_cn)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出PRISM方法，通过激活条件解码从冻结目标模型隐藏状态中恢复活跃指令集，利用法官引导的GRPO优化，在多种场景下优于基线方法。

Comments Under Review

GenTSE: Enhancing Target Speaker Extraction via a Coarse-to-Fine Generative Language Model

GenTSE: 通过粗到细的生成语言模型增强目标说话人提取

Haoyang Li, Xuyi Zhuang, Azmat Adnan, Ye Ni, Wei Rao, Shreyas Gopal, Eng Siong Chng, Boon Siew Han, Yuanjin Zheng

机构 * Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学，新加坡） ； Southeast University, China（东南大学，中国） ； Schaeffler Hub for Advanced REsearch (SHARE) at Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学Schaeffler先进研究 hub（SHARE），新加坡） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：language model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出GenTSE，一种两阶段解码器仅生成语言模型，先预测粗语义标记再生成细声学标记，结合冻结语言模型条件训练和直接偏好优化，在Libri2Mix上超越先前基于语言模型的系统。

Comments Accepted to Interspeech2026

Calibration of Structured Ignorance Certificates for Diagnosing Unknown Unknowns in Reasoning Models

用于诊断推理模型中未知未知的结构化无知证书的校准

Subramanyam Sahoo

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；prompting(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出结构化无知证书（SICs）输出格式，通过GRPO微调14B模型，使模型在无法回答时明确承认知识缺失并生成检索查询，在未知未知问题上实现99.46%的JSON有效性和0.967的证书特异性分数。

Comments Accepted in ICML 2026 Workshop: Epistemic Intelligence in Machine Learning

Claw-R1: A Step-Level Data Middleware System for Agentic Reinforcement Learning

Claw-R1：面向智能体强化学习的步骤级数据中间件系统

Daoyu Wang, Mingyue Cheng, Qingchuan Li, Shuo Yu, Jie Ouyang, Qi Liu

机构 * State Key Laboratory of Cognitive Intelligence, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学认知智能国家重点实验室） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：LLM(abstract,abstract_cn)；post-training(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 提出Claw-R1系统，通过网关服务器和数据池组件，将智能体交互步骤转化为结构化数据资产，支持实时检查、质量筛选和训练批次配置，解决智能体强化学习中数据生命周期管理问题。

CATPO: Critique-Augmented Tree Policy Optimization

CATPO: 批评增强的树策略优化

Ayush Singh, Umang Goyal, Ankur Dahiya

机构 * Indian Institute of Technology Roorkee（印度理工学院罗尔基分校） ； Vision and Language Group（视觉与语言组） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：LLM(abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 提出CATPO方法，通过树信息性评分和批评引导修复，解决树结构强化学习中低效树浪费计算的问题，在数学推理任务上提升准确率。

Comments 14 pages, 1 figures, 6 tables

Learning to Attack and Defend: Adaptive Red Teaming of Language Models via GRPO

学习攻击与防御：通过GRPO对语言模型进行自适应红队测试

Blake Bullwinkel, Eugenia Kim, Amanda Minnich, Mark Russinovich

机构 * Microsoft AI Red Team（微软AI红队） ； Microsoft Azure（微软Azure） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：language model(title)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出AdvGRPO框架，通过密集多通道奖励和分离优势归一化实现GRPO在攻击者-防御者联合优化中的稳定训练，产生高效可迁移攻击，防御者优于基线。

Improving Vision-language Models with Perception-centric Process Reward Models

通过以感知为中心的过程奖励模型改进视觉-语言模型

Yingqian Min, Kun Zhou, Yifan Li, Yuhuan Wu, Han Peng, Yifan Du, Wayne Xin Zhao, Min Yang, Ji-Rong Wen

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学北京校区人工智能学院） ； Bytedance（字节跳动） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：language model(title,abstract)

AI总结 本文提出Perceval模型，通过token级错误定位提升视觉-语言模型的推理能力，通过感知驱动的监督策略实现细粒度训练与推理优化，实验显示在多个领域基准上显著提升性能。

Comments 8 pages

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2026, pp. 33099-33109

AliyunConsoleAgent: Training Web Agents in Real-World Cloud Environments via Distillation and Reinforcement Learning

AliyunConsoleAgent：通过蒸馏和强化学习在真实云环境中训练Web智能体

Bojie Rong, Zheyu Shen, Qiaoping Wang, Pengfei Kang, Yang Xu, Yawen Wei, Hanyu Wu, Zhi Zhao, Leihao Pei, Linquan Jiang

机构 * Alibaba Cloud China（阿里云中国） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：LLM(abstract,abstract_cn)；SFT(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出AliyunConsoleAgent框架，通过蒸馏前沿模型轨迹进行监督微调，再结合GRPO和双通道结果奖励模型在真实云环境中强化学习，实现文档验证自动化，以低成本达到接近前沿专有模型的成功率。

Weak-Driven Learning: How Weak Agents make Strong Agents Stronger

弱驱动学习：弱智能体如何使强智能体更强

Zehao Chen, Gongxun Li, Tianxiang Ai, Zixuan Huang, Xiaodong Liu, Yifei Li, Wang Zhou, Fuzhen Zhuang, Xianglong Liu, Jianxin Li, Deqing Wang, Yikun Ban

机构 * Beihang University（北航） ； China Telecom eSurfing Cloud（中国电信eSurfing云） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；post-training(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对大语言模型后训练中的饱和瓶颈，提出WMSS方法，利用模型历史弱检查点通过熵动力学识别可恢复学习差距并进行补偿学习，在数学推理和代码生成任务上实现有效性能提升且无额外推理成本。

Momentum for Reasoning: Dense Intrinsic Signals in Policy Optimization

推理的动量：策略优化中的密集内在信号

Hao Chen, Zhanming Shen, Liyao Li, Yanyu Chen, Xuhang Zhu, Xiaomeng Hu, Qi Zhang, Ru Peng, Xiaoyu Shen, Haobo Wang, Junbo Zhao

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Eastern Institute of Technology（东方理工学院） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 针对GRPO在长链推理中因二元奖励导致的零优势崩溃和幻觉确定性失败模式，提出ISPO方法，通过内在信号密集化奖励，在三个基模型和五个数学推理基准上持续优于基线。

Comments 14 pages, 6 figures, 8 tables

ReSkill: Reconciling Skill Creation with Policy Optimization in Agentic RL

ReSkill：在智能体强化学习中协调技能创建与策略优化

Zelin He, Haotian Lin, Boran Han, Wei Zhu, Haoyang Fang, Bernie Wang, Xuan Zhu, Runze Li, Matthew Reimherr

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出ReSkill框架，通过GRPO的组结构嵌入断言驱动技能创建、组内轨迹采样和自适应汤普森采样，实现技能与策略的协同进化，在多个领域超越现有方法。

VideoGPA: Distilling Geometry Priors for 3D-Consistent Video Generation

VideoGPA: 通过几何先验知识蒸馏实现3D一致的视频生成

Hongyang Du, Junjie Ye, Xiaoyan Cong, Runhao Li, Jingcheng Ni, Aman Agarwal, Zeqi Zhou, Zekun Li, Randall Balestriero, Yue Wang

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：foundation model(abstract)；preference optimization(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 VideoGPA通过几何先验知识蒸馏提升视频生成的3D一致性，利用数据高效的自监督框架引导视频扩散模型，显著增强时间稳定性、几何合理性与运动一致性。

Comments 8 pages, 5 figures, ICML 2026

GRPO Does Not Close the Multi-Agent Coordination Gap

GRPO 并未缩小多智能体协调差距

Najmul Hasan, Prashanth BusiReddyGari

机构 * Department of Mathematics and Computer Science University of North Carolina at Pembroke（数学与计算机科学系北卡罗来纳大学帕克维尔分校） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 通过哲学家就餐问题测试大语言模型的多智能体协调能力，发现GRPO训练无法显著提升性能，瓶颈在于训练方法而非计算量。

Comments 15 pages, 15 figures

A Mixed Diet Makes DINO An Omnivorous Vision Encoder

混合饮食使DINO成为杂食视觉编码器

Rishabh Kabra, Maks Ovsjanikov, Drew A. Hudson, Ye Xia, Skanda Koppula, Andre Araujo, Joao Carreira, Niloy J. Mitra

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：foundation model(abstract)；post-training(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对DINOv2等预训练视觉编码器在不同视觉模态间特征对齐差的问题，提出杂食视觉编码器，通过后训练框架学习模态无关特征空间，实现跨模态鲁棒理解。

Comments CVPR 2026 Highlight

ACTIVE-o3: Empowering MLLMs with Active Perception via Pure Reinforcement Learning

ACTIVE-o3：通过纯强化学习赋予多模态大语言模型主动感知能力

Muzhi Zhu, Hao Zhong, Canyu Zhao, Zongze Du, Mingyu Liu, Zheng Huang, Anzhou Li, Hao Chen, Cheng Zou, Jingdong Chen, Ming Yang, Chunhua Shen

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出ACTIVE-o3框架，基于GRPO强化学习，通过模块化感知-动作设计和双形式奖励，使MLLM自主学会高效准确的区域选择策略，在开放世界和领域特定任务中显著提升主动感知能力。

Comments Accepted to ICML 2026. Project page: https://aim-uofa.github.io/ACTIVE-o3

Simple Self-Conditioning Adaptation for Masked Diffusion Models

简单自条件适应用于掩码扩散模型

Michael Cardei, Huu Binh Ta, Ferdinando Fioretto

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：post-training(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出一种简单有效的后训练适应方法，通过自条件预测提升掩码扩散模型的生成能力，减少生成困惑度并提升图像合成和分子生成质量。

PACT: Self-Evolving Physical Safety Alignment for Diffusion Policies in Embodied Manipulation

PACT: 具身操作中扩散策略的自我演化物理安全对齐

Lingxuan Wu, Zijian Zhu, Lizhong Wang, Chengyang Ying, Huayu Chen, Xiao Yang, Fangming Liu, Jun Zhu

机构 * Dept. of Comp. Sci. and Tech., Institute for AI, Tsinghua-Bosch Joint ML Center, THBI Lab, BNRist Center, Tsinghua University, Beijing, 100084, China（计算机科学与技术系，人工智能研究院，清华-博世联合机器学习中心，THBI实验室，BNRist中心，清华大学，北京，100084，中国） ； Peng Cheng Laboratory, 518108, China（鹏城实验室，518108，中国） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：post-training(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出PACT框架，通过自演化后训练将预训练扩散策略投影到约束可行区域，无需演示数据或任务奖励，在降低31.0%安全违规的同时提升30.7%任务成功率。

BORA: Bridging Offline Reinforcement Learning and Online Residual Adaptation for Real-World Dexterous VLA Models

BORA: 弥合离线强化学习与在线残差适应以实现真实世界灵巧VLA模型

Zhongxi Chen, Yifan Han, Yanming Shao, Huanming Liu, Congsheng Xu, Xiaoyu Chen, Yao Mu, Wenzhao Lian

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； CASIA（中国科学院自动化研究所） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； USTC（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：post-training(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出BORA框架，通过离线构建动作条件价值引导的评论家，并结合在线冻结VLA基础、引入人类在环的分块残差适应机制，解决灵巧操作中高维探索导致的时间不一致、样本低效和硬件风险问题，在五个真实灵巧任务上平均成功率提升33%。

Comments 24 pages,11 figures

Anomaly-Preference Image Generation

异常偏好图像生成

Fuyun Wang, Yuanzhi Wang, Xu Guo, Sujia Huang, Tong Zhang, Dan Wang, Hui Yan, Xin Liu, Zhen Cui

机构 * Nanjing University of Science（南京理工大学） ； Beijing Normal University, Beijing, China（北京师范大学） ； China Academy of Space Technology, Beijing, China（中国航天科技集团） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：preference optimization(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出了一种新的异常生成方法，通过隐式偏好对齐机制和时间感知能力分配模块，提升生成图像的真实性和多样性，实验表明其在真实性和多样性上均优于现有方法。

Comments Accepted by ICML 2026

NoRD: A Data-Efficient Vision-Language-Action Model that Drives without Reasoning

NoRD: 一种无需推理的高数据效率视觉-语言-动作模型

Ishaan Rawal, Shubh Gupta, Yihan Hu, Wei Zhan

机构 * Applied Intuition ； Texas A&M University（德克萨斯大学A&M分校） ； UC Berkeley（伯克利加州大学） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：LLM(abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 提出NoRD模型，通过无需推理标注和仅需<60%数据微调，结合Dr. GRPO算法克服难度偏差，实现与现有VLA模型相当的性能，显著降低数据与计算开销。

Comments Accepted to CVPR 2026. Code available at: https://github.com/Applied-Open-Source/nord

LangRetrieval: Language-Guided Self-Evolving Satellite-to-Radar Retrieval via CSI-Driven Reward

LangRetrieval: 基于CSI驱动奖励的语言引导自进化卫星到雷达检索

Chunlei Shi, Junming Hou, Yi-Lin Wei, Jiong Wang, Yecheng Zhang, Yichao Dong, Wenqi Ren, Dan Niu

专题命中 后训练与偏好优化 ：language model(abstract)

AI总结 提出LangRetrieval框架，通过语言引导的条件流匹配和自进化语义优化，利用多阈值CSI奖励提升卫星到雷达降水检索精度。

Comments 17 pages, 9 figures. Submitted to IEEE Transactions on Image Processing

Automatic Extraction of Structured Information from Brain MRI Reports Using an Open-Weight Large Language Model

使用开源大语言模型从脑MRI报告中自动提取结构化信息

Kaouther Mouheb, Amos Pomp, Antoine Manenti, Romy de Haan, Farog Faghir, Joy Martens, Harro Seelaar, Francesco Mattace-Raso, Meike W. Vernooij, Frank J. Wolters, Stefan Klein, Esther E. Bron

机构 * Department of Radiology & Nuclear Medicine, Erasmus MC（埃因霍温麦斯特大学放射科与核医学部） ； Department of Epidemiology, Erasmus MC（埃因霍温麦斯特大学流行病学部） ； Department of Electrical and Electronics Engineering, ENSEEIHT（ENSEEIHT电子与电气工程系） ； Alzheimer Centre Erasmus MC（埃因霍温麦斯特大学阿尔茨海默病中心） ； Department of Neurology, Erasmus MC（埃因霍温麦斯特大学神经医学部） ； Department of Internal Medicine, Erasmus MC（埃因霍温麦斯特大学内科部） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；prompting(abstract)

AI总结 本研究评估了开源LLM LLaMA 3.1从荷兰语脑MRI报告中自动提取结构化信息的能力，通过零样本和少样本提示策略，在视觉评分、病变检测等任务上取得高准确率，少样本提示进一步提升了数值变量的提取性能。

Comments Submitted to European Radiology

Journal ref European Radiology (2026)