语言大模型 / LLM

SPCXR: Self-supervised Pretraining using Chest X-rays Towards a Domain Specific Foundation Model

Syed Muhammad Anwar, Abhijeet Parida, Sara Atito, Muhammad Awais, Gustavo Nino, Josef Kitler, Marius George Linguraru

专题命中 领域大模型 ：foundation model(title)；pretraining(title)

Can Small Models Reason About Legal Documents? A Comparative Study

小型模型能否对法律文件进行推理？一项比较研究

Snehit Vaddi

机构 * Independent Researcher（独立研究员） 纠错

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

AI总结 本文通过测试九种模型在三个法律基准上的表现，发现3B参数的混合专家模型在法律持有识别上优于GPT-4o-mini，且提示策略影响显著，few-shot提示效果最佳。

Comments 17 pages, 9 models, 5 prompting strategies, 3 legal benchmarks, 405 experiments

GxP-Agent: Process-DAG Topology for Reliable Clinical Trial Programming with LLM Agents

GxP-Agent：基于流程有向无环图拓扑结构的可靠临床试验编程大模型智能体

Jaime Yan

机构 * Harrisburg University of Science and Technology（哈里斯堡科技大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出基于流程DAG拓扑的多智能体系统GxP-Agent，在临床试验编程任务上显著优于现有方法，实现了高结构匹配率，验证了编码领域流程知识为图拓扑的有效性。

Comments Preprint. 9 pages main text, 3 figures, plus references and appendix

MUSE: An Interactive Meta-Agent for Understanding and Steering LLM-powered Data Science Systems

MUSE：一种用于理解和操控大语言模型驱动的数据科学系统的交互式元智能体

Wei-Hao Chen, Weixi Tong, Yuan Tian, Chenglong Wang, Tianyi Zhang

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

AI总结 本文提出交互式元智能体MUSE，通过重构执行轨迹、支持上下文交互与混合意图操控，提升用户对大语言模型驱动的数据科学系统的理解与控制，经15人被试间研究验证可提高任务效率与用户信心。

Comments To appear in the 39th Annual ACM Symposium on User Interface Software and Technology (UIST '26), November 2-5, 2026, Detroit, MI, USA

Can Generalist Vision Language Models (VLMs) Rival Specialist Medical VLMs? Benchmarking and Strategic Insights

通用视觉语言模型（VLMs）能否在医疗领域超越专门化模型？基准测试与战略洞察

Yuan Zhong, Ruinan Jin, Qi Dou, Xiaoxiao Li

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Vector Institute（向量研究所） 纠错

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

AI总结 研究比较了通用与专门化医疗VLMs的性能，发现高效微调的通用模型在多数任务中表现可比或更优，尤其在处理未见医疗模态时。

Comments version 5

Diffract: Spectral View of LLM Domain Adaptation

Diffract：大语言模型领域自适应的谱视角

Nikita Borodin, Maria Krylova, Artem Zabolotnyi, Dmitry Aspisov, Egor Shikov, Nikita Tyuplyaev, Oleg Travkin, Roman Alferov, Dmitry Vinichenko

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

AI总结 本研究提出Diffract工具包，通过分析持续预训练的大语言模型的权重矩阵奇异值谱，发现可选择性回退低重要性注意力头以提升领域适配性能，实现高效的领域自适应。

Comments Accepted at ICML 2026. Code: https://github.com/Risk-AI-Research/diffract

Never Stop Speaking: a Denial-of-Service Attack on End-to-End Speech Language Models

永不停止说话：针对端到端语音语言模型的拒绝服务攻击

Shuozhe Cheng, Kunlan Xiang, Mingxuan Li, Ji Zhang, Dongxiao Liu, Wenbo Jiang

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

AI总结 本研究针对端到端语音语言模型提出基于扰动的拒绝服务攻击，通过优化声学扰动抑制EOS生成以延长解码，在三类开源模型上验证了其攻击有效性及安全风险。

H2: A Dual Hybrid Semantic Data Lake Architecture for Medical Data Harmonization with Human-In-the-Loop verified, LLM Driven Metadata Annotation System

H2：一种用于医疗数据协调的双混合语义数据湖架构，带有人类在环验证、大语言模型驱动的元数据标注系统

Ioannis N. Tzortzis, Georgia Kapetadimitri, Agapi Davradou, Nefeli Kousta, Nikolaos Bakalos, Ioannis Rallis, Dimitrios Kalogeras, Nikolaos Doulamis, Anastasios Doulamis

机构 * Institute of Communication and Computer Systems (ICCS)（通信与计算机系统研究所（ICCS）） ； University of Macedonia (UOM)（马其顿大学（UOM）） 纠错

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

AI总结 本文提出带人类在环验证、LLM驱动元数据标注系统的双混合语义数据湖架构，解决医疗数据异质性与数据沼泽问题，支撑医疗数据协调及机器学习技术应用。

Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication. Copyright may be transferred without notice, after which this version may no longer be accessible

On the use of foundation models in cognitive science

基础模型在认知科学中的应用

Raj Sanjay Shah, Alex Warstadt, Michael Frank, Sashank Varma

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

AI总结 本文针对将基础模型作为认知模型的挑战，提出四阶段推理框架，明确连接假设作用，强调行为对齐需结合理论承诺等才具科学意义。

Do 3D Medical Foundation Models See Through MRI Artifacts? A Controlled Study of Representation Robustness

三维医学基础模型能看穿MRI伪影吗？一项关于表示鲁棒性的对照研究

Julia Anna Mielcarz, Daniel Klaaby, Mostafa Mehdipour Ghazi

机构 * Pioneer Centre for AI, University of Copenhagen（哥本哈根大学先锋人工智能中心） 纠错

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

AI总结 本文对照评估五种三维医学基础模型的表示鲁棒性，发现其鲁棒性与模型及伪影类型相关，部分模型对伪影更敏感，仅靠大规模预训练无法保证伪影不变性，需部署前评估鲁棒性。

Comments Accepted at the ECCV 2026 Workshop on Artificial Intelligence for Medical 3D Vision (AI4M3D)

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

LLM-based Vulnerability Discovery in Business Process Documentation

基于大语言模型的业务流程文档漏洞发现

Ben Falchuk, Himanshu Garg, Euthimios Panagos, Sioan Zohar

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 该研究将LLMs应用于MIRABELLE系统，通过实验测试多种LLMs在业务流程文档漏洞检测各阶段的性能，以实现从业务流程表示中识别业务逻辑漏洞。

Towards Interpretable Foundation Models for Retinal Fundus Images

面向视网膜眼底图像的可解释基础模型

Samuel Ofosu Mensah, Camila Roa, Kerol Djoumessi, Philipp Berens

机构 * Hertie Institute for AI in Brain Health（人工智能与脑健康赫尔特研究所） ； Tübingen AI Center（图宾根人工智能中心） ； University of Tübingen（图宾根大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Dual-IFM，通过局部和全局可解释性方法，在视网膜眼底图像中实现可解释的基础模型，提升了模型在医疗影像中的鲁棒性。

Comments 11 pages, 3 figures, 4 tables, submitted to iMIMIC workshop at MICCAI 2026

Beyond Feature and Structure Alignment: Learning Transferable Propagation Knowledge for Graph Foundation Models

超越特征与结构对齐：学习图基础模型的可迁移传播知识

Yi Wang, Jitao Zhao, Di Jin, Dongxiao He

机构 * Tianjin University（天津大学） 纠错

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

AI总结 针对现有图基础模型忽略可迁移传播知识单元与传播模式异质性的局限，本文提出ProGFM，通过传播关系原型库学习跨域可迁移传播知识，在多跨域场景下实现更优泛化性能。

A report-grounded vision-language foundation model for colonoscopy from 280000 routine reports

基于28万份常规报告的肠镜报告驱动的视觉-语言基础模型

Jia Yu, Yan Zhu, Yili He, Zilong Wang, Xinyang Jiang, Peiyao Fu, Ruijie Yang, Tianyi Chen, Siyuan Li, Zhihua Wang, Fei Wu, Quanlin Li, Xian Yang, Pinghong Zhou, Shuo Wang

机构 * Digital Medical Research Center, School of Basic Medical Sciences, Fudan University（复旦大学基础医学院数字医学研究中心） ； Shanghai Collaborative Innovation Center of Endoscopy（上海内镜诊疗协同创新中心） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Institute for Advanced Study of Zhejiang University（浙江大学上海高等研究院） ； Alliance Manchester Business School, The University of Manchester（曼彻斯特大学联盟曼彻斯特商学院） ； Data Science Institute, Imperial College London（伦敦帝国理工学院数据科学研究所） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

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

AI总结 该研究开发了肠镜视觉-语言基础模型EndoCLIP，利用28万份常规肠镜记录恢复的图像-文本对训练，在多项任务中优于通用模型，良恶性分类性能接近专家，可实现临床目标的语言指定。

What Makes Graph Unified? Principles and Generative Sliding-Window Transformer for Graph Foundation Models

什么使图统一？面向图基础模型的生成式滑动窗口Transformer

Dongxiao He, Siqi Liu, Jitao Zhao, Yawen Li, Yi Wang, Di Jin

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

AI总结 本研究提炼出跨领域图特征统一的四项要求，提出基于拓扑感知滑动窗口特征编码与生成式重构的图基础模型SliGFM，以实现异质节点特征的有效统一与跨领域知识迁移。

EventOD: Event-Aware OD Flow Generation via LLM-Guided Semantic Modulation

EventOD：通过大语言模型引导的语义调制实现事件感知的OD流生成

Jie Zhao, Jie Feng, Can Rong, Zhihan Hou, Peng Lu, Yong Li

机构 * Department of Electronic Engineering, Tsinghua University（清华大学电子工程系） ； Zhongguancun Academy（中关村科学城研究院） ； Singapore-MIT Alliance for Research and Technology（新加坡-麻省理工学院科研与技术联盟） ； Xiuzhong College, Tsinghua University（清华大学致理书院） ； Department of Automation, Central South University（中南大学自动化学院） 纠错

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

AI总结 研究在破坏性事件下估计OD流的问题，提出EventOD框架，利用大语言模型和轻量级适应模块，通过输入级调制实现事件感知适应，实验表明该方法能提高重建精度和分布保真度。

A Better Start for Language Models: Domain-Conditional Position Offsets

语言模型的更好开端：领域条件位置偏移

Ye Qiao

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

AI总结 研究针对自回归语言模型序列开头冷启动惩罚问题，提出领域条件位置偏移方法，通过添加单个学习向量减少困惑度，在多模型上效果显著，且具有轻量级、可热切换特点，能改善检索重排等，是短域内评分和校准的有效工具。

PARSE: Provenance-Aware Retrieval Sanitization for Professional Domain LLM Agents

PARSE: 面向专业领域LLM Agent的溯源感知检索净化

Aaditya Pai

机构 * Data Science Institute（数据科学研究所） 纠错

专题命中 领域大模型 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.CL

AI总结 针对真实企业文档中提示注入攻击难以防御的问题，提出PARSE方法，通过分类句子注入可能性、提取结构化事实并验证一致性，将攻击成功率从25.4%降至15.6%，同时保持86.9%的实用性。

Comments 8 pages, 3 figures, 2 tables

ScienceMeter: Tracking Scientific Knowledge Updates in Language Models

科学计量器：追踪语言模型中的科学知识更新

Yike Wang, Shangbin Feng, Yulia Tsvetkov, Hannaneh Hajishirzi

机构 * University of Washington（华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对大语言模型科学知识易过时问题，引入科学计量器框架，定义知识保留、获取、预测三个指标，通过主张判断和生成任务，在十个领域数据集上评估五种知识更新方法，发现提升科学知识更新机制关键且具挑战。

Safety That Does Not Transfer: Cross-Lingual Clinical Correctness Drift in Deployable Medical Language Models

不可转移的安全性：可部署医学语言模型中的跨语言临床正确性漂移

Anthonio Oladimeji Gabriel, Dimeji Olawuyi, Toba Ajayi, Temilola Aderemi

机构 * AI SafetyX（人工智能安全X） 纠错

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

AI总结 研究资源匮乏健康环境中可部署医学语言模型的跨语言临床正确性漂移，构建英语-豪萨语问题对评估六个模型，发现本地可部署模型临床正确性下降，前沿模型较稳定，缺陷源于可部署层而非语言或临床材料。

Though Language Models Err While They Strive: Conformal Prediction for Self-Correcting Scientific Generation

尽管语言模型在努力时会出错：用于自我纠正科学生成的共形预测

Mingqiao Mo, Yunlong Tan, Hao Zhang

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

AI总结 研究针对大语言模型生成技术内容常违反科学原理的问题，提出图结构共形预测框架SFC，将科学推理分解为单元，考虑逻辑依赖，通过实时验证和动态分支纠错，在多基准测试中表现出色，提升准确率、有效性并减少定律违反。

Comments 25 pages

CrochetBench: Can Vision-Language Models Move from Describing to Doing in Crochet Domain?

CrochetBench：视觉语言模型能否在钩针领域从描述转向实践？

Peiyu Li, Xiaobao Huang, Ting Hua, Nitesh V. Chawla

机构 * University of Notre Dame（诺特大学） 纠错

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

AI总结 探讨视觉语言模型在钩针领域从描述到实践的转变，采用CrochetPARADE DSL进行评估，涵盖多种任务，发现评估转变时性能下降，揭示模型局限性，为评估多模态模型过程能力提供新视角。

Comments ACL2026 main-long

Journal ref Proceedings of ACL 2026, Vol. 1, pp. 13229-13251

VSLLaVA: a pipeline of large multimodal foundation model for industrial vibration signal analysis

VSLLaVA：一种用于工业振动信号分析的大型多模态基础模型流水线

Qi Li, Xinran Zhang, Jinfeng Huang, Hongliang He, Feibin Zhang, Zhaoye Qin, Fulei Chu

机构 * State Key Laboratory of Tribology, Department of Mechanical Engineering, Tsinghua University（摩擦学国家重点实验室，清华大学机械工程系） ； Department of Statistics and Data Science, Yale University（耶鲁大学统计与数据科学系） 纠错

专题命中 领域大模型 ：foundation model(title)；LLM(abstract)；instruction tuning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 VSLLaVA通过专家知识引导的指令微调和双模式评估框架，提升工业振动信号分析的端到端多模态模型性能。

Journal ref Advanced Engineering Informatics 76 (2026): 105023

TCLA: Training-Free Class-wise Logit Adaptation for Medical Vision-Language Models

TCLA：用于医学视觉语言模型的无训练类级对数几率适应

Tianyou Jiang, Ziyu Zhou

机构 * University of Bern（伯尔尼大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 针对医学视觉语言模型在分布外数据上有效性下降问题，提出无训练的少样本适应方法TCLA。该方法基于支持样本校正推理对数几率，提升模型性能，实验表明其能持续提高模型OOD性能且多数情况下优于现有训练方法。

Towards Precision Therapy in Hepatocellular Carcinoma: A Clinical-Reasoning LLM for Risk Stratification and Treatment Guidance

迈向肝细胞癌的精准治疗：用于风险分层和治疗指导的临床推理大语言模型

Peng Cui, Jitao Wang, Siyan Xue, Yao Huang, Haoming Xia, Dong Li, Dengxiang Liu, Weilin Wang, Liping Liu, Leida Zhang, Yunfu Cui, Tao Peng, Daolin Ji, Haitao Zhao, Wei Zhang, Xiaojuan Wang, Weijie Ma, Zongren Ding, Jinlong Li, Yuan Ding, Jiajing Zhao, Zhiyu Chen, Chengkun Yang, Ziyue Huang, Jiaqi Liu, Fusheng Liu, Yang Zhou, Xiaojuan Wang, Zhongquan Sun, Shiyun Bao, Xiaojun Wang, Ming Yang, Guangxin Li, Bin Shu, Yong Liao, Hongxuan Li, Yao Tang, Shizhong Yang, Yongyi Zeng, Yufeng Yuan, Yinpeng Dong, Jihui Hao, Jun Zhu, Jiahong Dong

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

AI总结 研究针对肝细胞癌治疗问题，提出HCC-STAR临床推理大语言模型。通过处理电子病历叙述输出风险分层、治疗方案等。经多中心队列验证，性能领先，能助医生决策，是可靠的肝细胞癌风险分层和精准治疗决策支持系统。

Do LLM-Generated Skills Make Better AI Data Scientists? A Component Ablation Across Data-Science Workflows

大语言模型生成的技能能否造就更好的人工智能数据科学家？跨数据科学工作流程的组件消融

Wei-Jung Huang

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 领域大模型 ：LLM(title,abstract)；prompting(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究大语言模型生成的技能在数据科学工作流程中的作用，通过在四个阶段测试及组件消融实验发现，完整生成技能及消融后的技能变体与任务单独提示相比，均未显著提升性能，提醒勿将其作为默认单次提示策略。

Comments KDD 2026 Workshop on AI Data Scientist

Journal ref KDD 2026 Workshop on AI Data Scientist

Monitoring Transformative Technological Convergence Through LLM-Extracted Semantic Entity Triple Graphs

通过大语言模型提取的语义实体三元组图监测变革性技术融合

Alexander Sternfeld, Andrei Kucharavy, Dimitri Percia David, Alain Mermoud, Julian Jang-Jaccard, Nathan Monnet

机构 * Institute of Entrepeneurship and Management, HES-SO（企业家精神与管理研究所） ； Cyber-Defence Campus, armasuisse, Science and Technology（网络安全校园，armasuisse，科学技术） 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 研究如何监测变革性技术融合，利用大语言模型从非结构化文本提取语义三元组构建图，通过新方法和指标检测融合信号，经多阶段处理，在两个数据集验证，能识别融合模式，提供技术预测框架。

Harrison.Rad 1.5 Technical Report: A radiology foundation model that can draft reports from images, priors and clinical context

哈里森.Rad 1.5技术报告：一种可根据图像、先验知识和临床背景起草报告的放射学基础模型

Suneeta Mall, Vladimir Nekrasov, Ashnil Kumar, Sajith Karunasena, Aiden Nibali, Alix Bird, Mateo Diaz Shine, Jarrel Seah

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

AI总结 研究针对放射科报告积压问题，提出HR1.5多模态大语言模型，通过三阶段训练，用特定评分框架评估，该模型是唯一达模拟FRCR及格标准的系统，在多方面准确率最高，还研究了可解释性等以支持临床应用评估。