语言大模型 / LLM

Possible or Definite? A Benchmark for Evaluating Diagnostic Uncertainty Preservation in Clinical Text

可能还是确定？评估临床文本中诊断不确定性保留的基准

Hongbo Du, Zixin Lu, Jiaming Qu

机构 * Trine University（特里尼大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Amazon（亚马逊） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 构建包含9184个不确定性标注的基准，评估LLM在临床文本中保留诊断不确定性的能力，发现LLM保留原始不确定性线索不足一半，且难以区分相邻级别。

Beyond the Current Observation: Evaluating Multimodal Large Language Models in Controllable Non-Markov Games

超越当前观测：评估多模态大语言模型在可控非马尔可夫博弈中的表现

Shengyuan Ding, Xilin Wei, Xinyu Fang, Haodong Duan, Dahua Lin, Jiaqi Wang, Yuhang Zang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(title)；language model(title)；foundation model(abstract)

AI总结 提出RNG-Bench基准套件，通过配对记忆和3D迷宫两个博弈，评估多模态大模型在非马尔可夫环境中重建历史观测并据此行动的能力，发现主要错误源于遗忘而非决策，微调可提升性能。

PowerAgentBench-SS: A Benchmark for Agentic AI in Power System Steady-State Studies

PowerAgentBench-SS：电力系统稳态研究中智能体AI的基准测试

Costas Mylonas, Magda Foti, Andrea Pomarico, Matheus Duarte, Qian Zhang, Emmanouel Varvarigos

专题命中 评测与基准 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 提出PowerAgentBench-SS基准框架，用于评估LLM智能体在电力系统稳态研究中执行工程工作流的能力，通过工具API、验证预算和风险敏感指标区分智能体性能。

RELIANCE: Curating and Evaluating Reproductive Health Information on Social Media

RELIANCE: 策展与评估社交媒体上的生殖健康信息

Vaibhav Balloli, Laura Peyton Ellis, Vishala Mishra, Alice Chi, Alex Peahl, Elizabeth Bondi-Kelly

专题命中 评测与基准 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 针对TikTok上孕期和产后健康信息，构建专家标注数据集RELIANCE，评估LLM事实核查能力，发现近60%信息准确，但整体与具体声明评估存在15%差距。

Comments Accepted at Datasets and Benchmarks Track, ACM Knowledge Discovery and Data Mining (KDD) 2026. Project page: https://realize-lab.github.io/RELIANCE/

PEC-Home: Interpretation of Progressively Elliptical Commands in Smart Homes

PEC-Home：智能家居中渐进式省略命令的解释

Yingyu Shan, Zeming Liu, Silin Li, Boao Qian, Jiashu Yao, Yuhang Guo, Haifeng Wang

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Baidu Inc.（百度公司） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(summary_cn,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 针对智能家居中用户因共享上下文而使用渐进式省略命令导致的指代和意图歧义问题，提出首个模拟家庭数据集PEC-Home，实验表明现有LLM助手难以准确执行省略命令。

Comments Accepted by ACL 2026 Findings

ScholaWrite: A Dataset of End-to-End Scholarly Writing Process

ScholaWrite: 端到端学术写作过程数据集

Khanh Chi Le, Linghe Wang, Minhwa Lee, Ross Volkov, Luan Tuyen Chau, Dongyeop Kang

机构 * University of Minnesota（明尼苏达大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(summary_cn,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出ScholaWrite数据集，通过Chrome扩展记录Overleaf上的按键，捕捉从初稿到终稿的多月写作过程，包含5篇计算机科学预印本的近6.2万次文本修改及认知写作意图标注，揭示人类写作与LLM辅助之间的差距。

Comments Equal contribution: Khanh Chi Le, Linghe Wang, Minhwa Lee | project page: https://minnesotanlp.github.io/scholawrite/

DeFAb: A Verifiable Benchmark for Defeasible Abduction in Foundation Models

DeFAb：基础模型中可废止溯因的可验证基准

Patrick Cooper, Alvaro Velasquez

机构 * University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校） 纠错

专题命中 评测与基准 ：foundation model(title)；language model(abstract)；preference optimization(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出DeFAb基准，通过将知识库转换为可验证的溯因实例，评估基础模型在可废止推理中的创造力与理论推理能力，发现前沿模型准确率远低于符号求解器。

Comments 33 pages, 14 figures, 23 tables. Dataset: https://huggingface.co/datasets/PatrickAllenCooper/DeFAb ; code and evaluation harness: https://github.com/PatrickAllenCooper/blanc

Conflict-Aware Retriever Editing for Knowledge Injection Attacks on LLM-Based RAG Systems

冲突感知检索器编辑：针对基于LLM的RAG系统的知识注入攻击

Xinru Liu, Xianglong Zhang, Di Cai, Zhumin Chen, Pengfei Hu, Xin Xin

机构 * Shandong University, China（山东大学，中国） ； Tsinghua University, China（清华大学，中国） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.AI

AI总结 提出冲突感知检索器编辑框架CAREATTACK，通过模型中心攻击将恶意知识注入RAG系统，利用图检测和参数编辑投影解决冲突，并轻量校准保持攻击效果。

Beyond Tokenization: Direct Timestep Embedding and Contrastive Alignment for Time-Series Question Answering

超越分词：面向时间序列问答的直接时间步嵌入与对比对齐

Yafeng Wu, Huu Hiep Nguyen, Thin Nguyen, Hung Le

机构 * Deakin University（德肯大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出CADE框架，通过逐点线性编码器直接嵌入每个时间步，避免分词瓶颈，并利用单向监督对比损失对齐时间序列与文本锚点，在Time-MQA基准上提升六项TSQA任务性能。

KNIGHT: Knowledge Graph-Driven Multiple-Choice Question Generation with Adaptive Hardness Calibration

KNIGHT: 基于知识图谱的多选题生成与自适应难度校准

Mohammad Amanlou, Erfan Shafiee Moghaddam, Yasaman Amou Jafari, Mahdi Noori, Farhan Farsi, Behnam Bahrak

机构 * University of Tehran（塔里班大学） ； Independent Researcher（独立研究员） ； Amirkabir University of Technology（阿米尔卡比尔技术大学） ； TEIAS Institute（TEIAS研究所） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 KNIGHT通过构建领域特定知识图谱，实现高效生成多选题数据集，支持自适应难度控制，提升生成效率与质量，验证了其在多个领域内的有效性。

Comments Accepted at the Third Conference on Parsimony and Learning (CPAL 2026). 36 pages, 12 figures. (Equal contribution: Yasaman Amou Jafari and Mahdi Noori.)

Journal ref Conference on Parsimony and Learning, Proceedings of Machine Learning Research, 328:989-1024, 2026

EARS: Explanatory Abstention for Reliable Sub-Agent Modeling in Large-scale Multi-Agent Systems

EARS：大规模多智能体系统中可靠子智能体建模的解释性弃权

Shuang Xie, Yunan Lu, Han Li, Lingyun Wang

机构 * Shopify ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对大规模多智能体系统中子智能体过度回答导致幻觉的问题，提出EARS框架，通过将弃权重构为智能体间通信协议，利用校准的LLM裁判模型生成结构化弃权标签和理由，微调子智能体以检测故障并返回理由，在电商助手系统中将响应通过率从68.5%提升至78.9%。

The Wrong Kind of Right: Quantifying and Localizing Misfired Alignment in LLMs

错误的正确：量化和定位大语言模型中的失调对齐

Naihao Deng, Yiming Feng, Chimaobi Okite, Kaijian Zou, Lu Wang, Rada Mihalcea, Yulong Chen

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Aberdeen（阿伯丁大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(summary_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出VETO基准和失调对齐率（MAR）指标，发现所有LLM在刻板印象相关问题上均存在非平凡的失调对齐，且人类为0%，机制分析表明对齐诱导的线索会放大该现象。

FutureOmni: Evaluating Future Forecasting from Omni-Modal Context for Multimodal LLMs

FutureOmni：从全模态上下文中评估多模态大语言模型的未来预测能力

Qian Chen, Jinlan Fu, Changsong Li, Min Zhang, See-Kiong Ng, Xipeng Qiu

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学深圳分校） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出FutureOmni基准，评估多模态大模型从音视频线索预测未来的能力，发现现有模型在语音密集场景下表现差，并设计OFF训练策略提升性能。

Comments Accepted by ICML 2026

InstructTime++: Time Series Classification with Multimodal Language Modeling via Implicit Feature Enhancement

InstructTime++: 通过隐式特征增强的多模态语言建模进行时间序列分类

Mingyue Cheng, Xiaoyu Tao, Huajian Zhang, Qi Liu, Zhiding Liu, Yucong Luo, Yiheng Chen, Enhong Chen

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 评测与基准 ：language model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出将时间序列分类转化为多模态生成任务，通过离散化模块和对齐投影层弥合模态差距，并利用隐式特征建模提升语言模型性能。

Hierarchical Multi-Modal Retrieval for Knowledge-Grounded News Image Captioning

基于知识的分层多模态检索用于新闻图像描述生成

Minh-Loi Nguyen, Xuan-Vu Le, Long-Bao Nguyen, Hoang-Bach Ngo, Trung-Nghia Le

机构 * University of Science, VNU-HCM（越南国立大学胡志明市分校理学院） ； Vietnam National University, Ho Chi Minh City（越南国立大学胡志明市分校） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(summary_cn,abstract)

AI总结 提出分层多模态文章检索增强的图像描述框架，通过结构感知检索和上下文精炼，结合VLM和LLM生成富含上下文细节的描述，在EVENTA 2025挑战赛中获得第5名。

Comments SOICT 2025

TWICE: Modeling the Temporal Evolution of Personalized User Behavior via Event-Driven Agents

TWICE：通过事件驱动代理建模个性化用户行为的时间演化

Bingrui Jin, Kunyao Lan, Baihan LI, Mengyue Wu

专题命中 评测与基准 ：LLM(summary_cn,abstract)

AI总结 提出TWICE框架，结合结构化用户画像、事件驱动记忆模块和两阶段工作流，利用LLM模拟用户行为的时间演化，在Twitter数据集上优于基线。

RedactionBench

RedactionBench：基于上下文完整性的隐私保护基准测试

Sean Brynjólfsson, Shashvat Jayakrishnan, Esha Sali, Diptanshu Purwar, Madhav Aggarwal

机构 * A10 Networks, Inc.（A10网络公司） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；small language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 RedactionBench通过200个跨11个领域的文档，评估红actions的上下文隐私问题，提出R-Score指标，揭示红actions的主观性，推动隐私保护系统的发展。

Notation Matters: A Benchmark Study of Token-Optimized Formats in Agentic AI Systems

符号至关重要：智能体AI系统中令牌优化格式的基准研究

Lorenz Kutschka, Bernhard Geiger

机构 * Know Center Research GmbH（知中心研究有限公司） ； Graz University of Technology（格拉茨技术大学） ； Graz Center for Machine Learning（格拉茨机器学习中心） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本研究在四个智能体基准上评估了两种令牌优化格式TOON和TRON，发现TRON在保持准确率的同时最多减少27%的令牌，而TOON虽减少18%但存在多轮解析失败和并行工具调用输出崩溃的问题。

Comments 16 pages, 6 figures, 4 tables

DREAM: Extending Vision-Language Models with Dual-Objective Encoding for Cross-Modal Retrieval

DREAM: 通过双目标编码扩展视觉-语言模型用于跨模态检索

Kaleem Ullah, Altaf Hussain, Muhammad Munsif, Sung Wook Baik

机构 * Sejong University（世宗大学） ； Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） ； Ulsan National Institute of Science and Technology（乌山国立科学研究院） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(title,abstract)

AI总结 提出DREAM模型，通过双路径表示增强与对齐，结合层级视觉编码器和混合语言建模，在视频检索任务中实现新SOTA。

Benchmarking Large Vision-Language Models on Fine-Grained Image Tasks: From Evaluation to Diagnosis

大规模视觉-语言模型在细粒度图像任务上的基准测试：从评估到诊断

Hong-Tao Yu, Chen-Wei Xie, Yuxin Peng, Serge Belongie, Xiu-Shen Wei

机构 * School of Computer Science and Engineering, Southeast University, China（东南大学计算机科学与工程学院，中国） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； School of Computer Science and Engineering, School of Intelligence Science and Engineering, and Key Laboratory of New Generation Artificial Intelligence Technology and Its Interdisciplinary Applications, Southeast University, China（东南大学计算机科学与工程学院、智能科学与工程学院以及新一代人工智能技术及其交叉应用关键实验室，中国） ； Wangxuan Institute of Computer Technology, National Key Laboratory for Multimedia Information Processing, Peking University, China（北京大学王轩计算机技术研究所、多媒体信息处理国家重点实验室，中国） ； University of Copenhagen, Denmark（丹麦哥本哈根大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(title,abstract)

AI总结 提出FG-BMK基准，含101万问题和28万图像，通过人机双范式评估LVLM的细粒度语义识别与视觉判别能力，诊断失败原因，发现视觉表示、语义对齐等瓶颈。

Do speech foundation models perceive speaker similarity as humans do?

语音基础模型是否像人类一样感知说话人相似性？

Minoru Kishi, Hayato Yagi, Shinnosuke Takamichi, Yuki Saito

机构 * Keio University, Japan（庆应大学，日本） ； The University of Tokyo, Japan（东京大学，日本） 纠错

专题命中 评测与基准 ：foundation model(title,abstract)

AI总结 本研究通过比较40多个语音基础模型的说话人嵌入与人类主观相似性评分，探究模型距离是否与人类感知一致，并识别影响模型与人类感知一致性的关键配置因素。

Comments Accepted by INTERSPEECH 2026. Camera-ready version

LALM-as-a-Judge: Benchmarking Large Audio-Language Models for Safety Evaluation in Multi-Turn Spoken Dialogues

LALM-as-a-Judge：用于多轮口语对话安全评估的大型音频语言模型基准测试

Amir Ivry, Shinji Watanabe

机构 * Computer Engineering, Technion--Israel Institute of Technology, Haifa, Israel（技术学院电子工程系，技术离子技术研究所，以色列海法） ； Language Technologies Institute, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA（语言技术研究所，卡内基梅隆大学，美国匹兹堡） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(title,abstract)

AI总结 针对口语对话中社会不安全内容评估仍以文本为中心、忽略韵律和转录失败的问题，提出包含24000个多轮口语对话的开放基准，评估6种大型音频语言模型在文本、音频和多模态设置下的敏感性、严重性顺序特异性和轮次位置偏差，发现音频提供非词汇证据，多模态增益非普遍且存在多种模式。

Comments Accepted to ICML 2026

When Prompts Mislead: Textual Dominance and Diagnostic Bias in MLLMs

当提示误导：多模态大语言模型中的文本主导与诊断偏差

Inhyuk Park, Doohyun Park

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；prompting(abstract)

AI总结 研究揭示在医学多模态大语言模型中，文本提示会主导视觉线索，导致诊断偏差，即使模型具备空间定位能力，提示策略仍可能不安全。

Comments Accepted to the CVPR 2026 MMFM-BIOMED Workshop

WebSP-Eval: Evaluating Web Agents on Website Security and Privacy Tasks

WebSP-Eval：在网站安全与隐私任务上评估网络代理

Guruprasad Viswanathan Ramesh, Asmit Nayak, Basieem Siddique, Kassem Fawaz

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

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出WebSP-Eval框架，通过200个任务实例和自动化评估器，测试多模态大模型在网站安全与隐私任务上的表现，发现状态UI元素（如开关）导致超过45%的任务失败。

Comments Accepted at PETS 2026. Project Page: https://wiscprivacy.com/webspeval/

X+Slides: Benchmarking Audience-Conditioned Slide Generation

X+Slides：面向受众条件的幻灯片生成基准测试

Haodong Chen, Xuanhe Zhou, Wei Zhou, Xinyue Shao, Yanbing Zhu, Bo Wang, Jiawei Hong, Anya Jia, Fan Wu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； SenseTime 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出X+Slides基准，通过动态评估框架和受众特定权重，衡量幻灯片生成系统在受众覆盖、领域覆盖、效率和正确性方面的表现，揭示现有系统在受众关键信息恢复上的不足。

RECOM: A Validity Discrimination Tradeoff in Automatic Metrics for Open Ended Reddit Question Answering

RECOM：开放式 Reddit 问答中自动评估指标的有效性与区分性权衡

Pushwitha Krishnappa, Amit Das, Vinija Jain, Aman Chadha, Tathagata Mukherjee

机构 * University of Alabama Huntsville（阿拉巴马大学亨茨维尔分校） ； University of North Alabama（北阿拉巴马大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Meta AI ； Amazon GenAI（亚马逊生成人工智能） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 提出 RECOM 数据集，发现自动评估指标在开放式问答中无法同时兼顾有效性和区分性，余弦相似度有效性高但区分性差，BERTScore 区分性受长度影响且有效性弱。

Engagement Intensity as a Learner-Modeling Signal for Adaptive AI Ethics Instruction

参与强度作为自适应AI伦理教学的学习者建模信号

Yongkyung Oh, Lynn Talton, Alex Bui

机构 * University of California, Los Angeles (UCLA)（加州大学洛杉矶分校） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 本研究比较了三种学习者特征（使用频率、自评熟悉度、先前AI教育）与AI感知结果的关系，发现使用频率与所有五项结果显著相关，为自适应AI伦理教学提供了简单的入学者建模信号。

MapSatisfyBench: Benchmarking Satisfaction-Aware Map Agents through Behavior-Grounded Implicit Decision Factors

MapSatisfyBench: 通过行为隐含决策因素基准测试满意度感知的地图智能体

Lubin Bai, Mengyu Cao, Sixue Wang, Zhongwei Wan, Yue Pan, Jiale Hou, Xiang Li, Xiuyuan Zhang

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出MapSatisfyBench基准，通过恢复用户行为链中的隐含决策因素来评估地图智能体的满意度感知能力，实验表明现有智能体在显式任务完成上表现良好，但在满足隐含需求方面仍有局限。

ToolGrad: Efficient Tool-use Dataset Generation with Textual "Gradients"

ToolGrad：利用文本“梯度”高效生成工具使用数据集

Zhongyi Zhou, Kohei Uehara, Haoyu Zhang, Jingtao Zhou, Lin Gu, Ruofei Du, Zheng Xu, Tatsuya Harada

机构 * Google（谷歌） ； The University of Tokyo（东京大学） ； RIKEN AIP（日本学术振兴会AIP） ； Tohoku University（东北大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 提出ToolGrad框架，通过文本“梯度”引导的迭代过程先构建有效工具使用链再合成用户查询，实现低成本、高成功率的数据生成，训练模型性能超越基线。

Comments ACL 2026 Findings. Source code: https://github.com/zhongyi-zhou/toolgrad

Semantic Router: On the Feasibility of Hijacking MLLMs via a Single Adversarial Perturbation

语义路由器：通过单一对抗扰动劫持多模态大语言模型的可行性研究

Changyue Li, Jiaying Li, Youliang Yuan, Jiaming He, Zhicong Huang, Pinjia He

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, China（香港中文大学（深圳）） ； School of Data Science, School of Artificial Intelligence, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, China（数据科学学院、人工智能学院、香港中文大学（深圳）） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出语义感知通用扰动（SAUP），作为语义路由器同时劫持多个无状态决策，通过理论分析和SORT优化策略实现，在Qwen上对五个目标达到66%攻击成功率。

Comments Accepted to ICML 2026