语言大模型 / LLM

Escaping the Self-Repair Trap: Improving Test Oracle Generation via Dual-Context Awareness

跳出自修复陷阱：通过双上下文感知改进测试预言生成

Kefan Li, Hongyue Yu, Yuan Yuan

专题命中 效率与部署 ：large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 针对迭代自修复引发的自修复陷阱问题，提出非迭代高效框架DCAware，结合结构化静态上下文与动态状态，在低计算成本下提升测试预言的故障检测效果

Comments Accepted to ASE 2026

SemiSAM-O1: Pushing the Boundary of Annotation-Efficient Medical Image Segmentation with Generalist Knowledge Fusion

SemiSAM-O1: 我们能将标注高效的医学图像分割边界推到多远？

Yichi Zhang, Le Xue, Bichun Xu, Judong Luo, Zhigang Wu, Yu Fu, Zixin Hu, Yuan Cheng, Yuan Qi

机构 * Artificial Intelligence Innovation and Incubation Institute, Fudan University, Shanghai, China.（复旦大学人工智能创新与孵化院，上海，中国） ； Shanghai Academy of Artificial Intelligence for Science, Shanghai, China.（上海人工智能科学研究院，上海，中国） ； Department of Radiotherapy, Tongji Hospital, School of Medicine, Tongji University, Shanghai, China.（同济大学附属同济医院放疗科，上海，中国） ； School of Information Science and Engineering, Lanzhou University, Lanzhou, China.（兰州大学信息科学与工程学院，兰州，中国） ； Department of Information and Intelligence Development, Zhongshan Hospital, Fudan University, Shanghai, China.（复旦大学中山医院信息与智能发展科，上海，中国） 纠错

专题命中 效率与部署 ：foundation model(abstract)；prompting(abstract)

AI总结 SemiSAM-O1通过仅使用一个标注模板图像，在极端一标签设置下实现高效分割，通过特征表示能力提升和迭代训练优化，显著缩小了半监督与全监督的性能差距并降低计算开销。

Threshold-Based Early Stopping of Accumulations in Neural Networks with Binary Activation

基于阈值的二值激活神经网络累积量早停机制

Quentin Luquet de Saint-Germain, Massil Ait Abdeslam, Jean Pierre David

专题命中 效率与部署 ：post-training(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出一种训练后早停机制，通过预测二值神经网络累积量的最终符号，可减少VGG11在CIFAR-10上的运算量，仅造成小幅准确率下降。

Comments 9 pages, 3 figures, 1 table

When Do Prompt-Side Agent Playbooks Transfer? Accuracy, Cost, and Runtime Shift in Agent Deployment

提示侧智能体剧本何时可迁移？智能体部署中的准确性、成本与运行时偏移

Weihong Lin, Lin Sun, Xiangzheng Zhang

机构 * Beijing Qiyuan Technology Co., Ltd.（北京奇源科技有限公司） 纠错

专题命中 效率与部署 ：language agent(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究在蒸馏-验证-迁移协议下探究提示侧智能体剧本的可迁移性，在ALFWorld、TAU2-Bench、XBench-DeepSearch等基准上测试发现其为有条件的冷启动选项，需目标侧验证相关指标。

Kastor: An efficient fine-tuning strategy for generative emulation of PDE simulations

Kastor：一种用于生成式模拟偏微分方程（PDE）仿真的高效微调策略

Guillaume Couairon, Alexis Jacq, Yu-Han Wu, Renu Singh, Yana Hasson, Quentin Berthet, Romuald Elie

专题命中 效率与部署 ：foundation model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本研究提出Kastor微调策略，通过两阶段推理、均值预测正则化等方法改进物理基础模型，在The Well数据集上实现比Walrus更优的PDE仿真性能，降低预测误差并提升效率。

Comments 34 pages, 32 figures

Recti-Q: Feature-Space Rectification for Out-of-Distribution-Robust Quantized Perception in Edge Robotics

Recti-Q：用于边缘机器人中分布外鲁棒量化感知的特征空间校正

Hamidreza Yaghoubi Araghi, Parastoo Pilevar, Ming C. Lin

专题命中 效率与部署 ：post-training(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究针对边缘机器人中PTQ在分布变化下可靠性降低的问题，提出轻量级特征空间校正框架Recti-Q，它冻结量化主干，仅用源数据训练小型分类器头LoRA适配器，与架构无关，能恢复鲁棒性，节省内存且实现低带宽OTA弹性修补。

Comments Accepted at the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)

The Next Screenshot Knows: Gated Hindsight Distillation for Mobile GUI Agents

下一张截图知晓：面向移动GUI智能体的门控事后蒸馏（Gated Hindsight Distillation）

Weiwei Li, Junzhuo Liu, Tong Chu, Hengfu Yu, Wen Li

专题命中 效率与部署 ：language model(abstract)

AI总结 本文针对移动GUI智能体训练中丢失动作依据的问题，提出门控事后蒸馏方法，利用下一张截图作为特权信息，在AndroidWorld等基准上相比GRPO提升了任务成功率。

One Future, Every Robot: Label-Efficient Collective-State Prediction with Decentralized JEPA

单未来，每机器人：采用去中心化JEPA的标签高效集体状态预测

Alan-Barsag Gazzaev, Alexey Gavrilov, Sergey Muravyov

机构 * ITMO University（ITMO大学） 纠错

专题命中 效率与部署 ：pretraining(abstract)

AI总结 该研究提出CS-JEPA架构，解决群体机器人去中心化共享状态预测问题，在多类场景下提升预测误差、一致性及相关指标，为去中心化群体预测提供标签高效基元。

Comments Submitted to IEEE ICRA 2027

nnMIL: A generalizable multiple instance learning framework for computational pathology

nnMIL：一种可泛化的计算病理学多实例学习框架

Xiangde Luo, Jinxi Xiang, Yuanfeng Ji, Ruijiang Li

机构 * Department of Radiation Oncology, Stanford University School of Medicine, Stanford, CA, USA（放射肿瘤科，斯坦福大学医学院，斯坦福，CA，USA） ； Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence, Stanford, CA, USA（斯坦福大学人本人工智能研究所，斯坦福，CA，USA） 纠错

专题命中 效率与部署 ：foundation model(abstract)

AI总结 nnMIL是一种可泛化的计算病理学多实例学习框架，通过斑块与特征级随机采样等技术，在4万张全切片图像的35项临床任务中优于现有方法，实现了病理学基础模型向临床预测的转化。

Comments In this version, we fixed some issues and updated some results

iJTyper: An Iterative Type Inference Framework for Java by Integrating Constraint- and Statistically-based Methods

Zhixiang Chen, Anji Li, Neng Zhang, Jianguo Chen, Yuan Huang, Zibin Zheng

专题命中 效率与部署 ：language model(abstract)

Journal ref Expert Systems with Applications 299, Part A (2026) 129972

STAIL: Semantic Text-Anchored Incremental Learning for Medical Imaging via Large Language Models

STAIL：基于大语言模型的医学影像语义文本锚定增量学习

Songpan Gao, Yajie Zhang, Guanxing Chen, Jiayu Qian, Zhenzhen Liu, Shijun Li, Xiaowei Zhu, Yao Hu, Kay Chen Tan, Yu-An Huang, Shiqi Wang, Zhi-An Huang

机构 * City University of Hong Kong (Dongguan)（香港城市大学（东莞）） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 针对医学影像分析深度学习模型的灾难性遗忘问题，提出STAIL框架，通过SCB和LSAM方法，在三个异构医学数据集上提升基线性能，即插即用且效果显著。

Auditing Sex/Gender Disparities in Emergency Triage with LLM-based Paired Comparisons

一种用于检测人类偏见的反事实LLM框架：急诊分诊中性/性别案例研究

Ariel Guerra-Adames, Marta Avalos-Fernandez, Océane Dorémus, Leo Anthony Celi, Cédric Gil-Jardiné, Emmanuel Lagarde

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

AI总结 本文提出一种基于LLM的反事实框架，用于检测急诊分诊中性别偏见，发现女性比男性更可能获得较低严重程度评分，揭示了性别在医疗决策中的影响。

Comments Accepted for publication in npj Digital Medicine. This version incorporates revisions made during peer review. In Press

Human-Like Anaphor Resolution in Large Language Models

大型语言模型中类人指代消解

Keane Zhang, Varshini Chinta, Raj Sanjay Shah, Sashank Varma

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 本研究探究话语结构等认知科学确定的指代消解影响因素对GPT-2-XL等五个开源权重LLM的作用，发现部分LLM对部分因素具类人敏感性，明确了LLM近似人类指代消解的条件。

Comments 7 pages, 6 figures, 1 table. Presented at CogSci 2026 and the 2026 Annual Meeting of the Society for Text & Discourse. Code: https://github.com/wristy/anaphor

Mapping Patient-Perceived Physician Traits from Nationwide Online Reviews with LLMs

基于大语言模型（LLM）从全国在线评论中映射患者感知的医生特质

Junjie Luo, Rui Han, Arshana Welivita, Zeleikun Di, Jingfu Wu, Xuzhe Zhi, Ritu Agarwal, Gordon Gao

机构 * Johns Hopkins School of Medicine（约翰霍普金斯医学院） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Carey Business School, Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学Carey商学院） ； Center for Digital Health Artificial Intelligence (CDHAI)（数字健康人工智能中心（CDHAI）） 纠错

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

AI总结 本研究提出基于LLM的流程从美国百万级医生的410万条在线评论中提取10项患者感知的医生特质，揭示了全国性特质分布模式与医生原型，为相关公平性、偏见研究提供了基础。

Comments Accepted in npj Digital Medicine

Large Language Models Threaten Double-blind Review

大语言模型对双盲评审构成威胁

Bulambo Mwendelwa Gloire, Prasenjit Mitra

机构 * Carnegie Mellon University Africa（卡内基梅隆大学非洲分校） 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 该研究指出双盲评审易受大语言模型（LLMs）破坏，LLMs可通过论文标题摘要高效恢复作者身份，需重新评估AI增强研究生态的匿名性与公平性维护方式。

DoctorAgents: an agentic framework to iteratively refine AutoML pipeline for small clinical temporal data

DoctorAgents：用于针对小型临床时序数据迭代优化自动机器学习流水线的智能体框架

Ruilin Wang, Bo-Hong Wang, Elizabeth Kourbatski, Jun Bai, Hegang Chen, Ziyang Song, Gilles Boire, Marie Hudson, Yue Li

机构 * McGill University（麦吉尔大学） ； Mila – Quebec AI Institute（米拉-魁北克人工智能研究所） ； CIUSSSE-CHUS（谢布鲁克大学医学中心综合大学健康和社会服务中心） ； University of Sherbrooke（谢布鲁克大学） 纠错

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

AI总结 DoctorAgents是一种用于小型临床时序数据的智能体框架，通过LLM智能体以推理驱动方式迭代优化AutoML流水线，在多种临床任务上性能优于现有AutoML基线且可解释性更强。

Comments 34 pages, 5 figures

Simulator-Grounded Large Language Models for Industrial Causal Reasoning: Tool-Use, Structured Injection, and Plant-Portable Retrieval for Wastewater Treatment Decision Support

面向工业因果推理的模拟器驱动大语言模型：用于污水处理决策支持的工具使用、结构化注入及工厂可迁移检索

Gary Simethy, Daniel Ortiz Arroyo, Petar Durdevic

机构 * Aalborg University（奥尔堡大学） 纠错

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

AI总结 该研究对比三种适配Qwen2.5-32B-Instruct模型的方法，在污水处理因果问答任务中，DRR检索器兼具高准确率、跨工厂迁移能力及训练高效性，优于其他方法与基线。

Comments 20 pages, 2 figures, 8 tables. Preprint submitted to Elsevier

Cleo: A Transparent and Controllable Chatbot for Conversational Commerce

Cleo：一款用于会话式商务的透明且可控制的聊天机器人

Kevin Schott, Jan Lattenkamp, Daniel Hienert, Dagmar Kern

专题命中 领域大模型 ：LLM(summary_cn,abstract)；prompting(abstract)

AI总结 Cleo是一款用于会话式商务的透明可控制聊天机器人，通过混合架构、可审计排序机制等解决LLM的不透明性等问题，为产品搜索决策提供支持。

SkillTFM: Gated Skill Evolution for Training-Free Adaptation of Tabular Foundation Models

SkillTFM：用于表格基础模型无训练适应的门控技能演化

Yi He, Zhengkang Guan, Anpeng Wu, Peng Cui, Fei Wu, Kun Kuang

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

AI总结 SkillTFM是一种无训练系统，通过可验证可扩展的技能库将表格基础模型的适应转向技能门控演化，在电价预测等任务中提升了AUC，且在不同骨干网络上均有效。

LELA: an LLM-based Entity Linking Approach with Zero-Shot Domain Adaptation

LELA：一种基于大语言模型的实体链接方法，具有零样本领域适应

Samy Haffoudhi, Fabian M. Suchanek, Nils Holzenberger

机构 * Télécom Paris Institut Polytechnique de Paris（巴黎电信理工学院） 纠错

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

AI总结 LELA是一种基于大语言模型的实体链接方法，通过零样本领域适应实现高效准确的实体链接，优于传统微调方法。

Comments Accepted at ISWC 2026. Extended version with appendices

Robust Context-Aware Detection of Malicious Instructions in Text

文本中恶意指令的鲁棒上下文感知检测

Buzhao Liu, Xinhang Ma, Yevgeniy Vorobeychik

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

AI总结 该研究针对LLM易受间接提示注入攻击的问题，提出上下文感知的恶意句子分类方法及两种对抗训练技术，在静态和自适应攻击下均提升了IPI防御性能，且需根据领域调整参数。

Foundation Model-Assisted Full Waveform Inversion

基础模型辅助的全波形反演

Mustafa Alfarhan, Matteo Ravasi, Fuqiang Chen, George Turkiyyah, David Keyes

专题命中 领域大模型 ：foundation model(title,abstract)

AI总结 该研究提出用预训练地震基础模型SeisLM的特征构建全波形反演早期目标函数，通过实验验证其可避免周期跳变，提升反演效果，优于传统及混合损失工作流。

CT Open: An Open-Access, Uncontaminated, Live Platform for the Open Challenge of Clinical Trial Outcome Prediction

CT Open: 一个开放获取、无污染、实时平台，用于临床试验结果预测的开放挑战

Jianyou Wang, Youze Zheng, Longtian Bao, Hanyuan Zhang, Qirui Zheng, Yuhan Chen, Yang Zhang, Matthew Feng, Maxim Khan, Aditya K. Sehgal, Christopher D. Rosin, Ramamohan Paturi, Umber Dube, Leon Bergen

机构 * Laboratory for Emerging Intelligence, University of California, San Diego（新兴智能实验室，加州大学圣地亚哥分校） ； Department of Dermatology, University of California, San Diego（皮肤科系，加州大学圣地亚哥分校） ； Elsevier 纠错

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

AI总结 本文介绍CT Open平台，通过开放挑战预测临床试验结果，采用自动化方法解决数据污染问题，提供训练集和测试基准，推动AI在现实结果预测中的应用。

Comments Published at Conference on Language Modeling (COLM), 2026

FOCUS: Decoupling Expert Personas in LLMs to Enhance Domain Expert Capabilities

FOCUS：解耦大语言模型中的专家角色以提升领域专家能力

Guanyu Wang, Zidi Zhang, Xu Chu

机构 * Peking University（北京大学） ； The University of Sydney（悉尼大学） 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 FOCUS通过正交分解解耦LLMs的专家角色，结合专家门控模块与两阶段训练策略，在多领域基准上提升了角色控制的任务准确率，性能优于现有方法。

CLARA: Clarification of Language Ambiguity through Result Analysis for Natural-Language Cancer Genomics Queries

CLARA：通过结果分析澄清自然语言癌症基因组学查询中的语言歧义

Pratyush Kumar Shukla, Manveer Singh Tib, Siddhant Garg

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

AI总结 本研究提出CLARA框架，通过将自然语言癌症基因组学查询转为带类型的科学查询规范，执行多种解释并在结果分歧时澄清，在基准测试中展现出良好的歧义区分能力，揭示了安全与负担的权衡。

Comments Preprint of an article submitted for consideration in the Pacific Symposium on Biocomputing (PSB 2027). Copyright 2026 World Scientific Publishing Company. https://psb.stanford.edu/

Domain-Grounded Candidate Selection for Agentic Image Editing: A Shadow Removal Case

面向智能体图像编辑的领域 grounded 候选选择：以阴影去除为例

Shilin Hu, Jingyi Xu, Dimitris Samaras, Hieu Le

机构 * Stony Brook University（石溪大学） ； UNC Charlotte（北卡罗来纳大学夏洛特分校） 纠错

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

AI总结 该研究以阴影去除为例，提出领域 grounded 的智能体候选选择流程，结合物理原理约束商用视觉-语言模型的生成，在 ShadowRemovalRefine 基准上使 CDD 降低至少 47%，证明经典低级视觉先验仍具实用价值。

LADDER: Language-Driven Slice Discovery and Error Rectification in Vision Classifiers

Shantanu Ghosh, Rayan Syed, Chenyu Wang, Vaibhav Choudhary, Binxu Li, Clare B. Poynton, Shyam Visweswaran, Kayhan Batmanghelich

机构 * Boston University（波士顿大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Boston University Medical Campus（波士顿大学医学校区） ； University of Pittsburgh（匹兹堡大学） 纠错

专题命中 领域大模型 ：LLM(abstract)；pretraining(abstract)；分类 cs.CL

Comments ACL 2025. Code: https://github.com/batmanlab/Ladder

Journal ref Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2025, pages 22935-22970

SciQNet: Two-Stage Multimodal Adaptation for Scientific Image Quality Assessment

SciQNet：面向科学图像质量评估的两阶段多模态适配框架

Yin-Loon Khor, Yi-Jie Wong, Jing Jie Tan, Ming Jie Lee

机构 * Universiti Malaya（马来亚大学） ； Universiti Tunku Abdul Rahman（拉曼大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 领域大模型 ：instruction tuning(abstract)；pretraining(abstract)

AI总结 本研究提出SciQNet两阶段多模态适配框架，在ICME 2026科学图像质量评估挑战赛评分赛道获第2，模型在SIQA-S、SIQA-U等指标表现优异，证实预训练数据相关性的重要性。

Invariant Representation Learning for Source-Free Time Series Forecasting with LLM-Centric Proxy Denoising

面向无源时间序列预测的不变表示学习：以大语言模型为中心的代理去噪方法

Kangjia Yan, Chenxi Liu, Hao Miao, Xinle Wu, Yan Zhao, Chenjuan Guo, Bin Yang

机构 * East China Normal University（东华大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(title,summary_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本研究针对无源时间序列预测问题，提出以LLM为中心的TimeID框架，通过双分支不变解耦特征学习、代理去噪与知识蒸馏，在实际数据集上较最优基线平均降低MSE 10.7%、MAE 9.3%。

Comments Accepted by ICML2026

MMAligner: Safeguarding Multimodal Large Language Models through Representation Calibration

MMAligner：通过表示校准保护多模态大语言模型

Shenyi Zhang, Keyan Guo, Zihao Wang, Xuebin Li, Lingchen Zhao, Hongxin Hu, Chao Shen, Qian Wang

专题命中 知识编辑与模型理解 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)

AI总结 MMAligner通过校准多模态大语言模型的表示，将不安全多模态输入的拒绝率提升至99%，仅造成不足2%的效用下降，显著优化了安全与效用的权衡。

Comments To Appear in the Proceedings of The ACM Conference on Computer and Communications Security (CCS), 2026