语言大模型 / LLM

Adaptive Cluster-First Route-Second Decomposition for Industrial-Scale Vehicle Routing

面向工业规模车辆路径问题的自适应先聚类后路由分解方法

Oguzhan Karaahmetoglu, Hyong Kim

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 提出一种自适应先聚类后路由分解系统，利用大语言模型作为高层决策者，迭代执行聚类、平衡和细化操作，实现容量感知的客户与车辆联合划分，在高达50万客户的实例上展现出竞争性性能和可扩展性。

Comments 29 pages, 6 figures, 5 tables

ELEVATE: Designing Human-Centered GenAI Virtual Tutors for Scalable and Inclusive Education

ELEVATE：面向可扩展与包容性教育的人本生成式AI虚拟导师设计

Lorenzo Stacchio, Michele Giordano, Daniele Berardini, Primo Zingaretti, Emanuele Frontoni

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

AI总结 提出ELEVATE框架，通过本地执行、多模态3D虚拟形象与教师治理层，实现隐私保护、低成本的生成式AI虚拟导师，解决云端文本聊天机器人存在的隐私、成本和数字鸿沟问题。

BayesEvolve: Explicit Belief States for Autonomous Scientific Discovery

BayesEvolve：自主科学发现的显式信念状态

Xuening Wu, Shan Yu, Qianya Xu, Shenqin Yin

机构 * Pfizer（辉瑞公司） ； Independent Researcher（独立研究员） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Institute of Humanities and Social Science Data, Fudan University（复旦大学人文社会科学数据研究院） 纠错

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

AI总结 提出BayesEvolve框架，通过显式不确定性感知信念状态指导实验，在BBOB黑箱优化任务上比记忆引导基线更高效。

Comments 7 pages, 2 diagrams

TopoAgent: An Agentic Framework for Automated Topology Learning in Medical Imaging

TopoAgent: 医学影像中自动拓扑学习的智能体框架

Guangyu Meng, Pengfei Gu, Xueyang Li, Yiyu Shi, Erin Wolf Chambers, Danny Z. Chen

机构 * Dept. of Computer Science and Engineering, University of Notre Dame（内布拉斯加大学达灵顿分校计算机科学与工程系） ； Dept. of Computer Science, The University of Texas Rio Grande Valley（德克萨斯大学里奥格兰德谷分校计算机科学系） 纠错

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

AI总结 提出基于大语言模型的智能体框架TopoAgent，通过感知-推理-行动-反思循环和21个领域工具，自动为医学图像选择最优拓扑描述符并生成特征向量。

Mitigating Batch Effects in Histopathology via Language-Mediated Robust Embedding Generation

通过语言介导的鲁棒嵌入生成减轻组织病理学中的批次效应

Yishu Zhang, Shushan Wu, Zhenzhong Zhang, Didong Li, Huaxiu Yao, Yun Li, Iain Carmichael, Katherine A. Hoadley, Hongtu Zhu, Di Wu, Daiwei Zhang

机构 * University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

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

AI总结 提出GLMP框架，利用通用多模态大语言模型将组织学图像转化为文本表示，再生成数值嵌入，有效抑制批次效应，提升跨机构泛化能力。

AutoB2G: Agentic Simulation and Reinforcement Learning for Spatio-Temporal Grid-Interactive Building Control

AutoB2G：一种基于大语言模型的代理框架，用于自动化建筑-电网协同仿真

Borui Zhang, Nariman Mahdavi, Subbu Sethuvenkatraman, Flora Salim

机构 * University of New South Wales（新南威尔士大学） 纠错

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

AI总结 本文提出AutoB2G框架，通过自然语言任务描述实现建筑-电网协同仿真的自动化，解决现有仿真环境在电网层面影响评估不足的问题。

A Tree-of-Thoughts Inspired Hybrid Approach for Legal Case Judgement Summarization using LLMs

一种基于思维树的混合方法用于法律案例判决摘要生成

Aniket Deroy, Kripabandhu Ghosh, Saptarshi Ghosh

机构 * IIT Kharagpur（印度理工学院德里加尔加尔普分校） ； IISER Kolkata（印度科学研究所科希拉） 纠错

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

AI总结 提出一种基于思维树的提取-抽象混合方法，利用LLMs（DeepSeek和LLama）生成法律判决摘要，实验表明该方法优于纯提取或纯抽象方法。

Comments Accepted at ICAIL 2026

Extracting Problem and Method Sentence from Scientific Papers: A Context-enhanced Transformer Using Formulaic Expression Desensitization

从科学论文中提取问题和方法句子：一种使用公式化表达脱敏的上下文增强Transformer

Yingyi Zhang, Chengzhi Zhang

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

AI总结 针对科学论文中问题和方法句子提取任务，提出公式化表达脱敏的数据增强方法和上下文增强Transformer，在小型数据集上提升宏F1分数3.71%和2.67%。

Journal ref Scientometrics, 2024

Learning to Code with Context: A Study-Based Approach

基于情境的学习：一种基于研究的方法

Uwe M. Borghoff, Mark Minas, Jannis Schopp

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

AI总结 本文研究了如何在软件开发过程中利用生成式AI工具，通过大学编程项目中的用户研究，探讨了AI辅助在真实开发实践中的应用，分析了工具的有效性及学生遇到的挑战。

Comments 36 pages, 7 figures, 5 tables

Journal ref Software 2026, 5(2), 27

Closing the Loop: Formally Verified Law as a Reward Signal for Self-Improving Legal AI

闭环：形式化验证的法律作为自我改进法律AI的奖励信号

Armin Heydari, Torben Leowald

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 提出一种架构，通过LLM驱动的形式化转换和验证内核，为法律AI提供可验证的奖励信号，实现闭环强化学习，并在多个法律领域展示其优势。

Comments 14 pages, no figures

More Skills, Worse Agents? Skill Shadowing Degrades Performance When Expanding Skill Libraries

更多技能，更差智能体？扩展技能库时技能遮蔽降低性能

Hongwen Song, Song Wei

机构 * Databricks Inc.（Databricks公司） 纠错

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

AI总结 本文研究LLM智能体技能库扩展导致性能下降的现象，提出将性能下降分解为技能遮蔽和上下文开销两种效应，并通过实验证明技能遮蔽是主要瓶颈。

OphthaDT: Generative Digital Twins for Forecasting Visual Acuity Trajectories in Ophthalmology

OphthaDT：用于眼科视力轨迹预测的生成式数字孪生

Pietro Belligoli, Nikita Makarov, Sayedali Shetab Boushehri, Fabian Schmich, Raul Rodriguez-Esteban, Michael Menden

机构 * Computational Sciences Center of Excellence, Roche, Penzberg, Germany（计算科学卓越中心，罗氏，彭茨贝格，德国） ； Computational Health Center, Helmholtz Munich, Munich, Germany（计算健康中心，亥姆霍兹慕尼黑，慕尼黑，德国） ； Department of Biology, Ludwig Maximilian University of Munich, Munich, Germany（生物学系，路德维希-马克西米利安-慕尼黑大学，慕尼黑，德国） ； Computational Sciences Center of Excellence, Roche, Basel, Switzerland（计算科学卓越中心，罗氏，巴塞尔，瑞士） ； Department of Biochemistry and Pharmacology, Bio21 Molecular Science and Biotechnology Institute, The University of Melbourne, Parkville, Australia（生物化学与药理学系，Bio21分子科学与生物技术研究所，墨尔本大学，帕克维尔，澳大利亚） ； Technical University of Munich, Munich, Germany（慕尼黑工业大学，慕尼黑，德国） 纠错

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

AI总结 提出基于LLM的数字孪生OphthaDT，通过序列化纵向患者历史预测最佳矫正视力，在nAMD和DME数据集上分别降低MAE 6.0%和2.6-6.9%，尤其擅长处理高变异性轨迹。

Old Fictions, New Skins: Evaluating the Manipulative Capabilities of LLMs in Healthcare

旧小说，新皮肤：评估LLM在医疗保健中的操纵能力

Gathoni Ireri, Roger D. Odipo

机构 * ILINA Program（ILINA项目） ； Haki AI 纠错

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

AI总结 通过随机实验发现，ChatGPT 5.2和DeepSeek V3.2在肯尼亚参与者中能显著操纵其治疗决策，成功率从44.0%升至59.5%，凸显非洲医疗AI中防范操纵的必要性。

Comments 28 pages, 4 figures

Formally Verified Code Synthesis for Structured Data Translation in a Medical Internet of Things

医疗物联网中结构化数据翻译的形式化验证代码合成

Colin Samplawski, Adam D. Cobb

机构 * Computer Science Laboratory, SRI International（SRI国际计算机科学实验室） 纠错

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

AI总结 提出一种基于LLM的进化代码合成系统，集成形式化验证步骤，用于医疗物联网中结构化数据翻译，确保生成代码满足预定义需求，并以脉搏血氧仪集成案例展示其低开销生成正确翻译的能力。

Comments Spotlight Paper at the Workshop on Structured Data for Health at ICML 2026

Deontic Policies for Runtime Governance of Agentic AI Systems

面向自主AI系统运行时治理的道义策略

Anupam Joshi, Tim Finin, Karuna Pande Joshi, Lalana Kagal

机构 * CSEE Department UMBC Baltimore, MD, USA ； Center for AI UMBC Baltimore, MD, USA ； Information Systems Department UMBC Baltimore, MD, USA ； CSAIL MIT Cambridge, MA, USA 纠错

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

AI总结 针对大语言模型驱动的自主AI系统在安全、隐私和合规方面的治理挑战，提出AgenticRei框架，利用基于Rei的道义策略语言（OWL表示）在运行时通过逻辑引擎强制执行义务、豁免、冲突解决等治理约束，并兼容A2AS等标准。

Comments 10 pages, 1 figure. To be published in the 2026 IEEE Symposium on Agentic Services which is part of the IEEE Conference on Web Services

From Specification to Execution: AI Assisted Scientific Workflow Management

从规范到执行：AI辅助的科学工作流管理

Komal Thareja, Hamza Safri, Rajiv Mayani, Anirban Mandal, Ewa Deelman

机构 * RENCI, University of North Carolina at Chapel Hill, NC, USA（RENCI，北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Information Sciences Institute, University of Southern California, Marina del Rey, CA, USA（信息科学研究所，南加州大学马里纳德尔雷耶斯分校） 纠错

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

AI总结 提出一种AI辅助方法，通过规范驱动的工作流生成、自动化调试和分布式执行，结合Pegasus与MCP层，实现从自然语言到大规模科学工作流的端到端管理。

SproutRAG: Attention-Guided Tree Search with Progressive Embeddings for Long-Document RAG

SproutRAG: 基于注意力引导的树搜索与渐进嵌入的长文档RAG

Amirhossein Abaskohi, Issam H. Laradji, Peter West, Giuseppe Carenini

机构 * University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； ServiceNow Research（ServiceNow研究院） 纠错

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

AI总结 提出SproutRAG，通过注意力引导构建句子级分块树，实现多粒度检索，无需额外LLM调用，平均信息效率提升6.1%。

The Slop Paradox: How Synthetic Standardization Erodes Clinical Uncertainty and Cross-Modal Alignment in AI-Rewritten Radiology Reports

Slop悖论：合成标准化如何侵蚀AI重写放射学报告中的临床不确定性和跨模态对齐

Samar Ansari

机构 * School of Computing and Engineering Sciences, University of Chester（切斯特大学计算与工程科学学院） 纠错

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

AI总结 本研究通过控制实验测量AI重写放射学报告导致的信息退化，发现电子健康记录摘要虽破坏内容但保留图像-文本对齐，而标准化重写和教学病例准备则相反，造成更大对齐损失，称为slop悖论。

When Rules Learn: A Self-Evolving Agent for Legal Case Retrieval

当规则学习时：一种用于法律案例检索的自演化智能体

Mingxu Tao, Jiawei Hu, Xian Zhou, Wenpeng Hu, Jiajun Cheng, Yunbo Cao, Zhunchen Luo, Guotong Geng

机构 * Center of Information Research, AMS（AMS信息研究中心） ； Discipline and Technology Research Center for Large Model Intelligence Applications（大模型智能应用学科与技术研究中心） ； Hebei University of Engineering（河北工程大学） 纠错

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

AI总结 提出一种自演化框架，通过LLM智能体自动生成并优化查询重写规则，无需参数训练即可增强BM25在法律案例检索中的性能。

Comments To appear in ACL 2026

Automated jailbreak attack targeting multiple defense strategies

针对多种防御策略的自动化越狱攻击

Qi Wang, Chengcheng Wan, Weijia He, Yanqing Li, Hanqi Sun, Xiaodong Gu, Jiangtao Wang

机构 * East China Normal University（东华大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； University of Southampton（南安普顿大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Software Engineering Institute, East China Normal University（东华大学软件工程研究院） 纠错

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

AI总结 提出UNIATTACK框架，从防御视角提取攻击特征并优化，实现跨模型和类别的单次黑盒攻击，显著提升成功率并降低开销。

Unified Multimodal Model for Brain MRI Imputation and Understanding

统一多模态模型用于脑MRI补全与理解

Zhiyun Song, Che Liu, Tian Xia, Avinash Kori, Wenjia Bai

机构 * Department of Computing, Imperial College London（伦敦帝国理工学院计算机系） ； Department of Brain Sciences, Imperial College London（伦敦帝国理工学院脑科学系） 纠错

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

AI总结 提出UniBrain模型，通过统一训练策略联合处理脑MRI模态补全与图像理解，采用自对齐和动态隐藏状态机制，在多疾病数据集上实现高性能。

Comments Early accepted to MICCAI 2026

Phase-Aware Guidance Injection for Recurrent MAPPO in Assembly-Line Disruption Recovery

装配线中断恢复中面向阶段的引导注入用于循环MAPPO

Xin Huang, Yongcai Wang, Fengyi Zhang, Zhikun Tao, Yunjun Han, Naiqi Wu

机构 * School of Information, Renmin University of China（中国人民大学信息学院） ； State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统国家重点实验室） ； The Information Science Academy, China Electronics Technology Group Corporation（中国电子科技集团公司信息科学研究院） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； The Institute of Systems Engineering, Macau University of Science and Technology（澳门科技大学系统工程研究所） 纠错

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

AI总结 提出面向阶段的引导注入框架，在评估时通过logit级动作偏置增强训练好的循环MAPPO调度策略，利用规则、回放和在线LLM引导减少异常恢复时间并保持准时交付。

Comments 6 pages, 4 figures, accepted by the 2026 IEEE International Conference on Automation Science and Engineering (CASE 2026)

Measuring Epistemic Resilience of LLMs Under Misleading Medical Context

测量大语言模型在误导性医疗上下文下的认知韧性

Hongjian Zhou, Xinyu Zou, Jinge Wu, Sean Wu, Junchi Yu, Bradley Max Segal, Tobias Erich Niebuhr, Sara Amro, Michael Petrus, Sheikh Momin, Alexandra M. Cardoso Pinto, Rachel Niesen, Laura Sophie Wegner, Dhruv Darji, Jung Moses Koo, Joshua Fieggen, Kapil Narain, Mingde Zeng, Lei Clifton, Linda Shapiro, Fenglin Liu, David A. Clifton

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出MedMisBench基准，通过注入误导性上下文测试大语言模型在医疗场景中的认知韧性，发现模型准确率从71.1%降至38.0%，权威性虚假信息攻击成功率达69.5%。

Protein Design with Agent Rosetta: A Case Study for Specialized Scientific Agents

基于Agent Rosetta的蛋白质设计：面向专业科学智能体的案例研究

Jacopo Teneggi, S. M. Bargeen A. Turzo, Tanya Marwah, Alberto Bietti, P. Douglas Renfrew, Vikram Khipple Mulligan, Siavash Golkar

机构 * Polymathic AI（多学科人工智能实验室） ； Center for Computational Biology, Flatiron Institute（计算生物学中心，Flatiron研究所） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Center for Computational Mathematics, Flatiron Institute（计算数学中心，Flatiron研究所） ； New York University（纽约大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

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

AI总结 提出Agent Rosetta，将大语言模型与Rosetta软件环境结合，通过迭代优化实现用户定义的蛋白质设计目标，在规范氨基酸设计上匹配专家，在非规范残基设计上超越现有ML方法。

Trust but Verify: Mitigating Medical Hallucinations via Post-Hoc Adversarial Auditing and Multi-Agent Feedback Loops

信任但验证：通过事后对抗审计和多智能体反馈循环减轻医学幻觉

Muhammad Osama, Maheera Amjad, Zartasha Mustansar, Arslan Shaukat, Muhammad U. S. Khan

机构 * Data Science and Machine Learning Lab, SINES, NUST（NUST SINES数据科学与机器学习实验室） ； SINES, NUST（NUST SINES） ； CEME, NUST（NUST CEME） 纠错

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

AI总结 本研究提出一种五智能体“信任但验证”系统，通过事后对抗审计和多智能体反馈循环，将大型语言模型在临床问题中推荐禁用药品的幻觉错误率降低约53%。

Artificial Intelligence in Ship Finance: Applications, Opportunities, and a Case Study in AI-Augmented Loan Origination

人工智能在船舶金融中的应用：机遇与AI增强贷款发起的案例研究

Lasse Dierich, Orestis Schinas

机构 * ShipFinance.ai ； HHX.blue GmbH ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； University of the Aegean（爱琴海大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨AI在船舶金融中的应用，提出基于大语言模型的模块化架构，用于文档理解、信息提取和工作流自动化，以支持贷款申请流程。

Comments 9 pages, 1 figure

Graph2Idea:Retrieval-Augmented Scientific Idea Generation with Graph-Structured Contexts

Graph2Idea：基于检索增强的图结构上下文科学想法生成

Xu Li, Hanzhe Tu, Xun Han

机构 * Southwest Petroleum University（西南石油大学） ； Sichuan Police College（四川警察学院） 纠错

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

AI总结 提出Graph2Idea框架，利用知识图谱将检索文献转化为结构化三元组，提取图衍生上下文，通过两阶段生成过程提高科学想法的新颖性、质量和可行性。

FsPONER: Few-shot Prompt Optimization for Named Entity Recognition in Domain-specific Scenarios

FsPONER: 面向领域特定场景的少样本提示优化命名实体识别

Yongjian Tang, Rakebul Hasan, Thomas Runkler

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Siemens AG（西门子股份公司） 纠错

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

AI总结 本文提出FsPONER方法，通过三种少样本选择策略优化提示，针对工业制造和维护领域，在数据稀缺场景下实现比微调BERT模型更高的F1分数。

Comments accepted in the main track at the 27th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI-2024)

Understanding the Sociocultural Dimensions of Mental Health Discourse in Arabic-Language X Communities

理解阿拉伯语X社区中心理健康话语的社会文化维度

Amal Alqahtani, Rana Salama, Mona Diab

机构 * King Saud University（沙特国王大学） ； Cairo University（开罗大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 通过GPT-4.1识别个人披露的推特用户，分析边缘型人格障碍、双相障碍和ADHD相关话语，发现不同病症的词汇模式差异，提出可复用的LLM辅助披露流程和文化关键词框架。

Comments Accepted to the SMM4H-HeaRD Workshop, co-located with the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2026)

Training for Technology: Adoption and Productive Use of Generative AI in Legal Analysis

技术培训：法律分析中生成式人工智能的采纳与生产性使用

Benjamin M. Chen, Hong Bao

机构 * University of Hong Kong Faculty of Law（香港大学法学院） 纠错

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

AI总结 通过随机实验发现，未经培训的法学学生使用大语言模型反而降低表现，而简短培训能显著提升采纳率和成绩，表明生成式AI的生产力需要培训支持。