Port-LLM: A Port Prediction Method for Fluid Antenna based on Large Language Models
专题命中 指令微调 ：LLM(title,abstract)；large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)
Comments 14 pages, 13 figures, 3 tables
AI 大模型
语言大模型 / LLM
大语言模型、预训练、指令微调、后训练和语言模型应用。
1. 指令微调 11601 篇
APPATCH: Automated Adaptive Prompting Large Language Models for Real-World Software Vulnerability Patching
专题命中 指令微调 ：language model(title,abstract)；prompting(title,abstract)；large language model(title)；LLM(abstract)
Double Backdoored: Converting Code Large Language Model Backdoors to Traditional Malware via Adversarial Instruction Tuning Attacks
专题命中 指令微调 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；instruction tuning(title,abstract)
Zero-Shot Prompting and Few-Shot Fine-Tuning: Revisiting Document Image Classification Using Large Language Models
专题命中 指令微调 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；prompting(title,abstract)
Comments ICPR 2024
Journal ref International Conference on Pattern Recognition - ICPR 2024, pp 152-166. Cham: Springer Nature Switzerland
Weak-to-Strong Search: Align Large Language Models via Searching over Small Language Models
专题命中 指令微调 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；small language model(title)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
Comments NeurIPS 2024
LLM Honeypot: Leveraging Large Language Models as Advanced Interactive Honeypot Systems
专题命中 指令微调 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(title)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
Comments 6 pages, 5 figures
LLM-MARS: Large Language Model for Behavior Tree Generation and NLP-enhanced Dialogue in Multi-Agent Robot Systems
专题命中 指令微调 ：LLM(title,abstract)；large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)
Comments 2023 IEEE. This work has been submitted to IEEE for possible publication. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2305.19352
CoIN: A Benchmark of Continual Instruction tuNing for Multimodel Large Language Model
专题命中 指令微调 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；instruction tuning(title,abstract)
LLM-POET: Evolving Complex Environments using Large Language Models
专题命中 指令微调 ：LLM(title,abstract)；large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)
Instructions as Backdoors: Backdoor Vulnerabilities of Instruction Tuning for Large Language Models
专题命中 指令微调 ：instruction tuning(title,abstract)；large language model(title)；language model(title)；RLHF(abstract)
Comments NAACL 2024
LiDAR-LLM: Exploring the Potential of Large Language Models for 3D LiDAR Understanding
专题命中 指令微调 ：LLM(title,abstract)；large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)
LLM-BRAIn: AI-driven Fast Generation of Robot Behaviour Tree based on Large Language Model
专题命中 指令微调 ：LLM(title,abstract)；large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)
Comments 10 pages, 5 figures
Demystifying Instruction Mixing for Fine-tuning Large Language Models
专题命中 指令微调 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；instruction tuning(abstract,comments)；LLM(abstract)
Comments Instruction Tuning, Large Language Model, Alignment
HiRoute: Hierarchical Routed Prompt Tuning for Safety Alignment of Large Language Models
HiRoute：用于大语言模型安全对齐的分层路由提示调优
专题命中 指令微调 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)；preference optimization(abstract)
AI总结 HiRoute是一种输入自适应分层提示调优框架，通过分层路由器与多粒度提示专家，提升大语言模型安全对齐效果，在多个安全基准上兼顾安全性与响应有用性，减少过度拒绝。
Comments Preprint
Listwise Cross-Encoder Fine-Tuning vs. Agentic Instruction Tuning for LLM Rerankers: A Systematic Study in Medical Procedure Reranking
用于LLM重排序器的列表式交叉编码器微调与智能体指令微调：医疗流程重排序的系统性研究
专题命中 指令微调 ：LLM(title,title_cn)；instruction tuning(title)；分类 cs.CL
AI总结 本文系统性对比列表式交叉编码器微调与智能体指令微调两种LLM重排序范式，在自建医疗流程重排序数据集上，发现1.09亿参数的ListNet微调交叉编码器性能优于40亿参数的Qwen3-Reranker-4B，参数量仅为后者1/37，相关成果已开源。
Comments 10 pages, 6 figures, 4 tables. Code available at https://github.com/matanf-healthee/listwise-crossencoder-reranking
Progressive Alignment of Recommender Foundation Model through Multi-Phase Post-Training
通过多阶段后训练实现推荐系统基础模型的渐进式对齐
专题命中 指令微调 ：foundation model(title,abstract)；post-training(title,abstract)；SFT(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出LP-FFT-RFT三阶段渐进式后训练框架，将推荐系统基础模型的下游适配与业务指标对齐分离，实验证实其能提升推荐质量。
Comments 9 pages, 3 figures. Accepted to the 20th ACM Conference on Recommender Systems (RecSys '26), Industry Track
Patches of Nonlinearity: Instruction Vectors in Large Language Models
非线性补丁：大型语言模型中的指令向量
机构 * Ubiquitous Knowledge Processing Lab (UKP Lab)（通用知识处理实验室） ； Department of Computer Science, Technical University of Darmstadt and National Research Center for Applied Cybersecurity ATHENE, Germany（计算机科学系，达姆施塔特技术大学和应用网络安全国家研究中心ATHENE，德国）
专题命中 指令微调 ：language model(title,abstract)；large language model(title)；SFT(abstract,abstract_cn)；post-training(abstract)
AI总结 通过因果中介分析发现指令表示在模型中高度局部化，称为指令向量（IVs），并揭示其线性可分性与非线性因果交互并存，提出一种免于线性假设的新方法定位信息处理，发现IVs作为电路选择器。
Comments Accepted at ACL 2026
NOVA: NOise-aware Verbal Confidence CAlibration for Robust Large Language Models in RAG Systems
NOVA: 面向RAG系统中鲁棒大语言模型的噪声感知言语置信度校准
机构 * HKUST（香港科技大学） ； UIUC（伊利诺伊大学香槟分校） ； Northwestern University（西北大学）
专题命中 指令微调 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；SFT(abstract,abstract_cn)；LLM(abstract_cn)
AI总结 提出NOVA框架，通过规则引导的监督微调，解决检索增强生成中噪声上下文导致的过度自信问题，在域内和域外分别提升ECE 10.9%和8.0%。
Benchmarking Empirical Privacy Protection for Adaptations of Large Language Models
大语言模型适配的实证隐私保护基准测试
机构 * CISPA Helmholtz Center for Information Security（CISPA 欧洲信息安全中心）
专题命中 指令微调 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)；pretraining(abstract)
AI总结 通过系统变化适配数据分布，使用鲁棒成员推断和金丝雀数据提取攻击，评估差分隐私下大语言模型的实际隐私风险，发现分布偏移显著影响隐私脆弱性，LoRA等参数高效微调方法对分布外数据提供最佳实证保护。
Comments Accepted at ICLR 2026 (Oral)
Whose Norms? Disentangling Cultural and Personal Alignment in Large Language Models
谁的规范？解开大语言模型中的文化与个人对齐
机构 * University of Michigan - Ann Arbor（密歇根大学安娜堡分校） ； University of Copenhagen（哥本哈根大学）
专题命中 指令微调 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)；instruction tuning(abstract)
AI总结 提出PACT框架评估大语言模型在文化规范与个人偏好间的权衡，发现模型受国家背景影响大于年龄和性别，且人类对齐未能捕捉文化多元性。
Comments Preprint under review
Large Language Models Are Overconfident in Their Own Responses
大型语言模型对自己的回答过度自信
机构 * Johannes Gutenberg University Mainz（莱茵河畔明斯特约翰·古腾堡大学） ； University of Colorado Boulder（科罗拉多大学波德分校）
专题命中 指令微调 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract_cn)；instruction tuning(abstract)
AI总结 研究指令微调与聊天模板导致的大型语言模型校准偏差，发现“所有权偏见”使模型对自己的回答自信度高出26%，并提出通过将模型回答伪装为用户输入来降低过度自信。
Comments Accepted to ACL 2026 Findings
OOD-GraphLLM: Graph Large Language Model for Out-of-Distribution Generalized Drug Synergy Prediction
OOD-GraphLLM：面向分布外泛化的药物协同预测图大语言模型
机构 * DCST, BNRist, Tsinghua University（国防科技大学、北京理工大学、清华大学） ； DCST, Tsinghua University（国防科技大学、清华大学）
专题命中 指令微调 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)；instruction tuning(abstract)
AI总结 针对药物协同预测中因新化合物导致的分布外偏移问题，提出OOD-GraphLLM框架，通过联合优化分子图表示与生物医学语义语言表示实现准确预测。
Comments 12 pages, 9 figures, ACM KDD 2026
From GPS Points to Travel Patterns: Flexible and Semantic Trajectory Generation with LLMs
从GPS点到出行模式：基于LLM的灵活语义轨迹生成
机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； King Abdullah University of Science and Technology（国王阿卜杜勒·阿齐兹大学）
专题命中 指令微调 ：LLM(title_cn,summary_cn)；SFT(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)
AI总结 提出HTP方法，通过层次化生成出行模式再生成GPS点，利用LLM和RQ-VAE实现灵活、语义丰富的轨迹生成，在质量上平均提升29.78%。
Comments This paper is accepted by KDD2026 second round
AFRILANGTUTOR: Advancing Language Tutoring and Culture Education in Low-Resource Languages with Large Language Models
AFRILANGTUTOR：利用大语言模型推进低资源语言的语言辅导与文化教育
机构 * Instituto Politécnico Nacional（墨西哥政治技术学院） ； University of South Florida（佛罗里达州立大学） ； Saarland University（萨尔兰大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； University of Hamburg（汉堡大学）
专题命中 指令微调 ：large language model(title)；language model(title)；LLM(abstract,abstract_cn)；SFT(abstract,abstract_cn)
AI总结 针对低资源语言缺乏训练数据的问题，提出AFRILANGDICT词典资源并构建AFRILANGEDU数据集，通过监督微调和直接偏好优化训练AFRILANGTUTOR模型，在10种非洲语言上显著提升辅导性能。
Internalizing Tool Knowledge in Small Language Models via QLoRA Fine-Tuning
通过QLoRA微调将工具知识内化到小型语言模型中
机构 * Columbia School of General Studies, Columbia University, NY, USA（哥伦比亚大学泛研学院） ； Columbia Engineering, Columbia University, NY, USA（哥伦比亚大学工程学院） ； IBM Research, NY, USA（IBM研究院）
专题命中 指令微调 ：language model(title,abstract)；small language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)
AI总结 本文研究通过QLoRA参数高效微调将工具知识内化到小型语言模型中，在AssetOpsBench基准上，微调后的Gemma 4 E4B和Qwen3-4B模型在无描述推理下优于有完整工具描述的未微调基线，输入长度减少82.6%，规划分数提升。
Distilling Game Code World Model Generation into Lightweight Large Language Models
将游戏代码世界模型生成蒸馏到轻量级大型语言模型
机构 * Brown University（布朗大学）
专题命中 指令微调 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；SFT(abstract,abstract_cn)；post-training(abstract)
AI总结 研究通过后训练将游戏代码世界模型生成能力蒸馏到小型模型，采用监督微调和带可验证奖励的强化学习提升生成代码的语法正确性和规则遵循性。
From Curated Data to Scalable Models: Continual Pre-training of Dense and MoE Large Language Models for Tibetan
从 curated 数据到可扩展模型：为藏语持续预训练密集和 MoE 大语言模型
机构 * TJUNLP Lab（TJUNLP实验室） ； School of Computer Science and Technology（计算机科学与技术学院） ； Tianjin University（天津大学）
专题命中 指令微调 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)；instruction tuning(abstract)
AI总结 本文提出了一种全面的管道，通过大规模数据整理和持续预训练推进藏语语言模型。构建了72GB高质量藏语语料库，并通过平衡多语言持续预训练和多语言指令微调改进Qwen2.5-7B模型，最终扩展为50B-A10B的MoE架构，实验结果显示模型在多种任务中优于现有开源和藏语专用模型。
Fine-Tuning Small Language Models for Solution-Oriented Windows Event Log Analysis
针对Windows事件日志分析的细调小型语言模型
机构 * School of Computing and Engineering, University of Huddersfield, Huddersfield, United Kingdom（计算与工程学院，赫德斯菲尔德大学，赫德斯菲尔德，英国）
专题命中 指令微调 ：language model(title,abstract)；small language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)
AI总结 本文研究小型语言模型在事件日志分析中的应用，通过合成数据集验证其在问题识别和修复方案生成上的优势，相比大语言模型更节省资源。
Comments 27 pages, 14 figures, 5 tables
How Large Language Models Balance Internal Knowledge with User and Document Assertions
大型语言模型如何在内部知识与用户和文档断言之间取得平衡
机构 * Santa Clara University（圣克拉拉大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； California Institute of Technology（加州理工学院）
专题命中 指令微调 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)；post-training(abstract)
AI总结 本文研究了大型语言模型在处理内部知识与外部信息时的平衡问题，提出三源交互框架，评估27个模型，发现模型更依赖文档断言，且通过微调可提升其区分能力。
Comments Findings of ACL 2026
SmileyLlama: Modifying Large Language Models for Directed Chemical Space Exploration
SmileyLlama：通过监督微调改进大语言模型以定向探索化学空间
专题命中 指令微调 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract)；SFT(abstract)
AI总结 SmileyLlama通过监督微调和直接偏好优化，改进大语言模型以生成具有特定性质的药物分子，展示了其在药物发现中的应用潜力。
