语言大模型 / LLM

Schema-Bound LLM Control of Scientific Instrumentation through Model Context Protocol Skills

通过模型上下文协议技能对科学仪器进行模式绑定的大语言模型控制

Roberto dos Reis, Vinayak P. Dravid

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

AI总结 研究如何通过模型上下文协议将本地大语言模型与科学仪器相连，结合多种技术实现连接，开源服务器展示相关工具等，通过软件验证，为闭环智能仪器研究提供基础。

Comments 36 pages, 8 figures, 7 tables. Open-source reference implementation, physics-plausible simulator, and validation suite. Software-only validation; live-instrument validation is not reported

LLM-Generated Design Problems for Assessing Higher-Order Thinking in Project-Based Learning

基于项目式学习的高阶思维评估中由大语言模型生成的设计问题

Ahmad D. Suleiman, Daqing Hou, Maliha Noushin Raida

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

AI总结 研究针对基于项目式学习中传统评估难以捕捉高阶思维的问题，引入设计问题（DPs），通过调查教师看法、评估大语言模型生成的DPs及学生表现数据等，发现DPs是传统评估的有益补充，能捕捉高阶思维不同方面。

Comments Accepted to appear in Proceedings of the 2nd ACM Virtual Global Computing Education Conference V.1 (SIGCSE Virtual 2026). DOI: 10.1145/3795867.3831014

Spatial Balancing: Designing an LLM-Powered Spatial Externalization Interface for Iterative Science Communication Writing

空间平衡：利用空间推理在LLM辅助科学传播写作中平衡科学阐述与叙述吸引力

Kexue Fu, Jiaye Leng, Yawen Zhang, Jingfei Huang, Yihang Zuo, Runze Cai, Zijian Ding, Ray LC, Shengdong Zhao, Qinyuan Lei

专题命中 领域大模型 ：LLM(title,title_cn)

AI总结 本文提出SpatialBalancing系统，通过结合人类空间推理与大语言模型的语义能力，提升科学传播写作中科学严谨性与叙述吸引力的平衡。

Comments DIS '26

Journal ref In Designing Interactive Systems Conference (DIS '26), June 13-17, 2026, Singapore, Singapore. ACM, New York, NY, USA, 20 pages

An LLM-assisted approach to designing software architectures using ADD

基于 ADD 的 LLM 协助软件架构设计方法

Humberto Cervantes, Rick Kazman, Yuanfang Cai

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

AI总结 本文提出利用 LLM 和 ADD 方法辅助软件架构设计，通过明确描述 ADD、建筑师角色和迭代计划，指导 LLM 与人类架构师协作生成架构方案，并通过案例研究验证其有效性。

Comments 30 pages, 12 figures, 7 tables

The strength of clinical evidence is recoverable from language model representations but not from their stated grades

临床证据强度可从语言模型表示中恢复，但无法从其陈述的等级中恢复

Soroosh Tayebi Arasteh

机构 * Lab for AI in Medicine（医学人工智能实验室） ； RWTH Aachen University（亚琛工业大学） ； University Hospital RWTH Aachen（亚琛大学医院） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 本研究通过构建临床声明数据集，测试22个开源大语言模型，发现模型内部表示可编码证据强度（中位AUROC 71.8%），但模型陈述的等级接近随机（低于估计器25-27个百分点），且该信号主要来自词汇特征，不随规模提升。

BioMatrix: Towards a Comprehensive Biological Foundation Model Spanning the Modality Matrix of Sequences, Structures, and Language

BioMatrix：迈向覆盖序列、结构和语言模态矩阵的综合性生物基础模型

Qizhi Pei, Zhimeng Zhou, Yi Duan, Yiyang Zhao, Wei Li, Han Guo, Liang He, Chengping Li, Chang-Yu Hsieh, Conghui He, Rui Yan, Lijun Wu

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学高瓴人工智能学院） ； OpenDataLab, Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室 OpenDataLab） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； School of Artificial Intelligence, Wuhan University（武汉大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 提出首个原生多模态生物基础模型BioMatrix，通过统一分词方案将分子序列、结构、蛋白质序列、结构和自然语言映射到共享离散标记空间，在单一解码器架构下实现所有模态的统一生成，在80项任务中77项达到最优或竞争力水平。

Entropy-Aware Domain-Routed Mixture-of-Experts Speech-LLM Framework: A Case Study of Multi-Domain Child-Adult ASR

熵感知域路由混合专家语音-大语言模型框架：多领域儿童-成人ASR案例研究

Mohan Shi, Kaiyuan Zhang, Zilai Wang, Natarajan Balaji Shankar, Eray Eren, Abeer Alwan

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

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

AI总结 提出一种混合专家语音-大语言模型，通过分类器域路由、混合投影器和混合LoRA模块以及熵感知路由机制，实现跨不同环境和年龄组的统一儿童-成人ASR，在公共儿童语料库上取得一致改进。

Comments Accepted to Interspeech 2026

Academic Integrity and Emotional Responses to Inappropriate LLM Use in Software Engineering Education

学术诚信与软件工程教育中不当使用大语言模型的情感反应

Ronnie de Souza Santos, Italo Santos, Giuseppe Destefanis, Cleyton Magalhaes, Mairieli Wessel

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

AI总结 本研究通过116名本科生的横截面调查，探讨软件工程学生在感知学术不当使用大语言模型后的情感反应，发现漠不关心最常见，内疚、焦虑、宽慰和满足感与不同情境相关。

MedSIGHT: Towards Grounded Visual Comprehension in Medical Large Vision-Language Models

MedSIGHT：迈向医学大型视觉语言模型中的基础视觉理解

Aofei Chang, Le Huang, Alex James Boyd, Parminder Bhatia, Taha Kass-Hout, Fenglong Ma, Cao Xiao

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

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

AI总结 提出MedSIGHT框架，通过区域感知器、医学区域码本和渐进训练策略，统一医学视觉语言模型的语义理解和像素级分割，在72K数据上达到多模态理解与分割的SOTA。

Comments Accepted at ICML 2026

The WER Trap: Shattering the Illusion of Unified Tokens in Speech Language Models

WER陷阱：打破语音语言模型中统一令牌的幻觉

Xiangyu Zhang, Yuxin Li, Haoyang Zhang, Shiqi Han, Hexin Liu, Qiquan Zhang, Beena Ahmed, Julien Epps

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

AI总结 本文通过动态压缩分词器提取纯语义令牌，揭示了低WER令牌无法保留声学合成所需的连续语音轨迹，从而打破统一令牌的幻觉。

ComHymba: Low-Complexity Domain-Informed Foundation Model for Wireless Communications

ComHymba：面向无线通信的低复杂度领域信息基础模型

Bowen Yang, Wei Chen, Jiaming Cheng, Bo Ai

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

AI总结 提出ComHymba，一种基于非对称掩码自编码器的领域信息无线基础模型，通过3D时空频补丁化、领域信息掩码策略和幅度-相位加权目标，结合Hymba块（窗口自注意力与状态空间模型融合），实现线性复杂度，在信道重建、感知和波束管理等任务上优于强基线且推理加速3.3倍。

Comments 13 pages, 13 figures

HalluCXR: Benchmarking and Mitigating Hallucinations in Medical Vision-Language Models for Chest Radiograph Interpretation

HalluCXR: 评估和缓解医疗视觉-语言模型在胸部X光解读中的幻觉

Haoyu Wang, Zitong Li

机构 * Department of Biostatistics & Health Informatics, Institute of Psychiatry, Psychology & Neuroscience, King’s College London（生物统计学与健康信息学系，精神病学、心理学与神经科学研究所，伦敦国王学院） 纠错

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

AI总结 本文提出HalluCXR基准，评估六种不同架构的视觉-语言模型在856例分层MIMIC-CXR胸部X光图像上的表现，发现61.9%-82.3%的输出存在幻觉，其中80.2%存在临床危险错误，通过引入幻觉分类学、检测管道和模型集成方法，提出了缓解幻觉的策略。

Racing to Release: Priority, Congestion, and Community Recognition in Open-Source LLM Ecosystems

开源大语言模型生态系统中的优先权、拥堵与社区认可

Bin Liu, Lele Kang, Jiannan Yang

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

AI总结 研究探讨了开源大语言模型生态系统中优先权竞争与社区认可的关系，发现后期发布和竞争环境密集度与社区认可度呈负相关。

Comments 5 pages, 2 figures

Whisper-AuT: Domain-Adapted Audio Encoder for Efficient Audio-LLM Training

Whisper-AuT：用于高效音频-大语言模型训练的领域适应音频编码器

Jielin Qiu, Ming Zhu, Wenting Zhao, Zhiwei Liu, Liangwei Yang, Zixiang Chen, Roshan Ram, Akshara Prabhakar, Juntao Tan, Rithesh Murthy, Shelby Heinecke, Caiming Xiong, Silvio Savarese, Huan Wang

机构 * Salesforce AI Research（Salesforce AI 研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出Whisper-AuT，通过微调Whisper-large-v3在语音、环境声音和音乐数据上，提升非语音领域的音频表示能力，从而降低下游训练成本。

LLM-based Generation of Semantically Diverse and Realistic Domain Model Instances

基于大型语言模型的语义多样且逼真的领域模型实例生成

Andrei Coman, Lola Burgueño, Dominik Bork, Manuel Wimmer

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

AI总结 本文提出利用LLM和两种提示策略生成语义真实且多样的领域模型实例，通过评估语法正确性、模型一致性及语义多样性验证了方法的有效性。

Raiven: LLM-Based Visualization Authoring via Domain-Specific Language Mediation

Raiven：基于大语言模型的可视化作者化通过领域特定语言中介

Alexandra Irger, Ella Hugie, Minghao Guo, Simon Warchol, Kenneth Moreland, David Pugmire, Wojciech Matusik, Hanspeter Pfister

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

AI总结 Raiven通过领域特定语言中介，统一科学与信息可视化，实现确定性编译和高正确性可视化作者化。

Comments *Alexandra Irger and Ella Hugie are co-first authors

Have LLM-associated terms increased in article full texts in all fields?

在所有领域中，与大语言模型相关的术语是否在文章全文中增加？

Mike Thelwall, Kayvan Kousha

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

AI总结 研究通过分析MDPI数据库中2021-2025年间125万篇科学文章的全文，探讨了与大语言模型相关的术语在科学写作中的普及情况，发现术语使用呈上升趋势，但不同领域存在差异。

Semantic Communication with an LLM-enabled Knowledge Base

基于LLM的知识库的语义通信

Wuxia Hu, Caili Guo, Yang Yang, Chunyan Feng, Kuiyuan Ding, Shiwen Mao

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

AI总结 本文提出SC-LMKB系统，利用LLM生成能力增强知识库，通过提示工程和交叉注意力对齐方法生成源数据和信道数据，结合跨域融合编解码框架降低幻觉影响，实验显示性能提升显著。

Foreign Domestic Workers' Perspectives on an LLM-Based Emotional Support tool for Caregiving Burden

外国家庭佣工对基于大语言模型的情感支持工具在照护负担中的看法

Shin Shoon Nicholas Teng, Kenny Tsu Wei Choo

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

AI总结 研究探讨了新加坡外国家庭佣工使用基于大语言模型的聊天机器人作为日常非临床情感支持工具的体验，发现其在心理安全、语言无障碍和多功能资源方面的设计启示。

Comments 5 pages, Accepted at CHI 2026 Posters

Can an LLM Learn Preferences from Choice Data?

大语言模型能否从选择数据中学习偏好？

Jeongbin Kim, Matthew Kovach, Kyu-Min Lee, Euncheol Shin, Hector Tzavellas

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

AI总结 本文探讨大语言模型能否通过观察选择数据学习决策者的偏好并生成一致的推荐。提出了一种可移植的模拟-推荐-评估框架，通过比较LLM推荐与已知偏好原始数据推导出的最优选择进行测试。研究发现，随着模型观察更多选择，推荐准确性提高，但不同偏好类型和LLM的学习效果存在异质性。

Integrating Domain-Specialized Language Models with AI Measurement Tools for Deterministic Atomic-Resolution Experimentation

将领域专用语言模型与AI测量工具整合用于确定性原子分辨率实验

Zhuo Diao, Kouma Matsumoto, Linfeng Hou, Masahiro Ohara, Hayato Yamashita, Masayuki Abe

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

AI总结 本文提出一种框架，通过专门的小语言模型实现扫描探针显微镜的自主控制，结合AI驱动的测量工具，实现室温下的原子分辨率SPM实验，提升实验可靠性和可控性。

Improving Conversational Recommendation with Contextual Adaptation of External Recommenders and LLM-based Reranking

通过外部推荐系统和LLM的上下文适应改进对话推荐

Chuang Li, Weida Liang, Hengchang Hu, See-Kiong Ng, Min-Yen Kan, Haizhou Li, Yang Deng

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

AI总结 本文提出CARE框架，结合外部推荐系统和LLM进行上下文适应，提升对话推荐的准确性，实验表明在ReDial和INSPIRED数据集上提升54%和25%。

Comments Accepted to ECIR 2026 (13 pages, 9 figures)

Journal ref Advances in Information Retrieval. ECIR 2026. Lecture Notes in Computer Science, vol 16484

Evaluating Fine-Tuned LLM Model For Medical Transcription With Small Low-Resource Languages Validated Dataset

评估细调LLM模型在医疗转录中的表现：针对小规模低资源语言验证数据集

Mohammed Nowshad Ruhani Chowdhury, Mohammed Nowaz Rabbani Chowdhury, Sakari Lukkarinen

机构 * School of ICT and Industrial Management（信息通信技术与工业管理学院） ； Metropolia University of Applied Sciences（Metropolia应用科学大学） ； Rensselaer Polytechnic Institute（伦斯勒理工学院） 纠错

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

AI总结 本研究通过在有限的芬兰语验证数据集上微调LLaMA 3.1-8B，评估了领域对齐的NLP模型在医疗转录中的有效性，结果显示BLEU、ROUGE-L和BERTScore F1等指标表现良好，表明细调在芬兰语医疗口语转录中的可行性。

Comments 9 pages, 3 figures, 2 tables

Unleashing Video Language Models for Fine-grained HRCT Report Generation

释放视频语言模型以生成细粒度HRCT报告

Yingying Fang, Huichi Zhou, KinHei Lee, Yijia Wang, Zhenxuan Zhang, Jiahao Huang, Guang Yang

机构 * Bioengineering Department, Imperial College London, London, UK School of Biomedical Engineering \& lmaging Sciences, King's College London, London,UK 纠错

专题命中 领域大模型 ：language model(title,abstract)；foundation model(abstract)；preference optimization(abstract)

AI总结 本文提出AbSteering框架，通过异常中心方案和直接偏好优化目标，提升视频语言模型在HRCT报告生成中的精度与细粒度区分能力，优于现有领域特定CT基础模型。

When Minor Edits Matter: LLM-Driven Prompt Attack for Medical VLM Robustness in Ultrasound

微小修改同样重要：基于LLM驱动的提示攻击用于医学视觉语言模型在超声中的鲁棒性

Yasamin Medghalchi, Milad Yazdani, Amirhossein Dabiriaghdam, Moein Heidari, Mojan Izadkhah, Zahra Kavian, Giuseppe Carenini, Lele Wang, Dena Shahriari, Ilker Hacihaliloglu

机构 * University of British Columbia, Vancouver, Canada（不列颠哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一个可扩展的对抗评估框架，利用大语言模型生成临床合理的对抗提示变体，评估SOTA医学视觉语言模型在超声中的鲁棒性，揭示模型在临床应用中的安全漏洞。

Beyond LLM-based test automation: A Zero-Cost Self-Healing Approach Using DOM Accessibility Tree Extraction

超越基于LLM的测试自动化：一种利用DOM可访问性树提取的零成本自愈方法

Renjith Nelson Joseph

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

AI总结 本文提出一种零成本自愈测试自动化框架，通过结构化可访问性树提取算法替代LLM发现，采用十级优先级定位层级，实现单次遍历生成稳健选择器，验证结果显示在31个测试组合中100%通过，执行时间仅22秒，且自愈机制在1秒内检测并重发现失效选择器。

Is Your LLM-as-a-Recommender Agent Trustable? LLMs' Recommendation is Easily Hacked by Biases (Preferences)

你的 LLM-as-a-Recommender 代理可信吗？LLM 的推荐容易被偏见（偏好）所 hack

Zichen Tang, Zirui Zhang, Qian Wang, Zhenheng Tang, Bo Li, Xiaowen Chu

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

AI总结 本文提出 BiasRecBench 评估基准，揭示 LLM-as-a-Recommender 在高价值任务中易受偏见影响的漏洞，通过合成数据和注入上下文偏见，发现即使具备充足推理能力的代理也常受偏见影响。

LLM Use, Cheating, and Academic Integrity in Software Engineering Education

大语言模型的使用、作弊与软件工程教育中的学术诚信

Ronnie de Souza Santos, Italo Santos, Mariana Bento, Giuseppe Destefanis, Cleyton Magalhães, Mairieli Wessel

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

AI总结 本研究探讨了软件工程学生在编程作业中使用大语言模型时的不当行为，分析了评估和教学条件对学术诚信的影响。

Synthetic Data Domain Adaptation for ASR via LLM-based Text and Phonetic Respelling Augmentation

基于大语言模型的文本与音素重写增强的合成数据域适应用于自动语音识别

Natsuo Yamashita, Koichi Nagatsuka, Hiroaki Kokubo, Kota Dohi, Tuan Vu Ho

机构 * Hitachi, Ltd.（日立公司） 纠错

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

AI总结 本文提出基于合成数据的域适应框架，通过大语言模型生成文本增强和音素重写增强，提升ASR在领域特定数据上的鲁棒性。

Comments accepted by ICASSP 2026

LegacyTranslate: LLM-based Multi-Agent Method for Legacy Code Translation

LegacyTranslate: 基于LLM的多智能体方法用于遗留代码翻译

Zahra Moti, Heydar Soudani, Jonck van der Kogel

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

AI总结 本文提出LegacyTranslate多智能体框架，通过三个智能体提升遗留代码翻译质量，实验显示初始翻译智能体达到45.6%可编译输出，结合API grounding和refinement智能体进一步提升编译和测试通过率。