语言大模型 / LLM

Reasoning Before Translation: Enhancing Legal Machine Translation with Structured Reasoning

翻译前推理：用结构化推理增强法律机器翻译

Aixiu An, Michael Jungo, Eloi Eynard, Mark Drenhaus, Andreas Fischer, Jean Hennebert, Sébastien Rumley

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

AI总结 研究法律领域神经机器翻译难题，通过比较多种方法，评估小型语言模型在不同再训练范式下的表现，以瑞士法律系统为测试平台，发现强化学习效果好，增强小型模型接近前沿推理模型，再训练范式随模型规模收益递减。

Comments Code available at https://github.com/aixiuxiuxiu/Legal-MT-SFT-RL

You Are What You Prompt: Prompt Quality, Domain Shift, and Uncertainty in Agrifood Vision-Language Models

你即你所提示的：农业食品视觉语言模型中的提示质量、领域偏移与不确定性

Andrea Morales-Garzón, Salvador López-Joya, Miguel López-Pérez, Maria J. Martin-Bautista

机构 * University of Granada（格拉纳达大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对农业食品领域，评估了零样本提示集成（ZPE）在分布内与分布外场景的表现，提出PID方法提升严重领域偏移下的故障检测能力，验证了领域特定提示池的优势。

Comments Accepted in the journal Procesamiento del Lenguaje Natural (SEPLN2026)

Position: Current Model Cards Are Insufficient for Downstream Governance of Open-Weight Foundation Models

立场：当前模型卡片不足以支持开放权重基础模型的下游治理

Sungwon Chae, Keonwoo Kim, Hoki Kim, Jaeyeon Ju, Sangchul Park

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

AI总结 本文分析Hugging Face的500份模型卡片，指出现有模型卡片无法支持开放权重基础模型下游治理，提出需整合模型卡片、可接受使用政策、许可证的多层治理框架。

Comments Accepted as a position paper at ICML 2026

Hybrid Neural-Classical Correction for Frozen Time Series Foundation Models: A Comprehensive Ablation Study on High-Frequency Stock Prediction

用于冻结时间序列基础模型的混合神经-经典校正：高频股票预测的全面消融研究

Kasun Dewage, Suranadi De Silva, Shankhadeep Mondal

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

AI总结 本研究针对高频股票预测任务，对冻结的TimesFM模型开展混合神经-经典校正的全面消融实验，发现经典残差学习贡献最大，GatedLinear+RF性能最优，为基础模型适配提供了实用指导。

Comments Accepted and presented at IJCNN 2026, part of the IEEE World Congress on Computational Intelligence (WCCI 2026)

Protecting patient privacy in clinical foundation models: Technical and legal perspectives

临床基础模型中的患者隐私保护：技术与法律视角

Sana Tonekaboni, Lena Stempfle, Sasha Ronaghi, Corinna Coupette, I. Glenn Cohen, Emily Alsentzer, Marzyeh Ghassemi

机构 * Massachusetts Institute of Technology (MIT)（麻省理工学院（MIT）） ； The Broad Institute of MIT and Harvard（麻省理工学院与哈佛大学博德研究所） ； Borealis AI ； Stanford University（斯坦福大学） ； Aalto University（阿尔托大学） ； Max Planck Institute for Tax Law and Public Finance（马克斯·普朗克税法与公共财政研究所） ； Stanford Law School（斯坦福法学院） ； Harvard Law School（哈佛法学院） ； Petrie-Flom Center for Health Law Policy, Biotechnology & Bioethics（皮里-弗洛姆健康法律政策、生物技术与生物伦理中心） 纠错

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

AI总结 针对临床基础模型的隐私风险，提出实用评估框架，结合技术与法律措施缓解泄露，在保留模型价值的同时保护患者隐私。

Comments 14 pages, 2 Figures, 2 Tables

Separating Decision-Rule Misalignment from Readout-Coverage Limitations in Speech Language Models

区分语音语言模型中的决策规则失配与读出覆盖限制

Linkai Peng, Baorian Nuchged

机构 * Institute for the Brain and Cognitive Sciences, University of Connecticut（康涅狄格大学脑与认知科学研究所） ； Department of Linguistics, The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校语言学系） 纠错

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

AI总结 该研究提出生成对齐诊断阶梯，区分语音语言模型的决策规则失配与读出覆盖限制，发现状态解码比生成准确率高27.8点，无标签logit校正可提升生成准确率，明确性能损失来源。

AgentGFM: A Graph Foundation Model with Node-Agent Information-Flow Control

AgentGFM：具备节点智能体信息流控制的图基础模型

Jingbo Cui, Jitao Zhao, Di Jin, Dongxiao He

机构 * School of Computer Science and Technology, Tianjin University（天津大学计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 针对现有图基础模型固定传播方案不适配节点多样结构模式的问题，提出AgentGFM，以节点为智能体通过预测-行动-观察-修正实现自适应信息流控制，实验验证其在多样图拓扑中的有效性。

Comments 13 pages, 5 figures

From Blueprint to Reality: Modeling and Applying Putnam's Social Capital Theory with LLM-based Multi-agent Simulations

从蓝图到现实：基于大语言模型的多智能体模拟对普特南社会资本理论的建模与应用

Shiyi Ling, Zhi Zheng, Hui Zheng, Wenjun Xue, Feng Ye, Tong Xu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Anhui University（安徽大学） ； North Automatic Control Technology Institute（北方自动控制技术研究所） 纠错

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

AI总结 研究利用基于大语言模型的多智能体模拟框架SocaSim，对普特南社会资本理论进行建模与应用，通过构建特定环境及智能体实验分析智能老年护理挑战，重现宏观模式且具微观因果路径可解释性，弥合了社会科学与计算机科学。

Comments 23 pages, 13 figures, 11 tables

BehaviorBench: Benchmarking Foundation Models for Behavioral Science Tasks

BehaviorBench: 行为科学任务的基础模型基准测试

Jin Huang, Yutong Xie, Wanli Song, Xingjian Zhang, Walter Yuan, Matthew O. Jackson, Qiaozhu Mei

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； MobLab ； Stanford University（斯坦福大学） ； Santa Fe Institute（圣塔菲研究所） 纠错

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

AI总结 提出BehaviorBench基准，评估基础模型在行为预测、战略决策、特质推断和行为知识应用四类任务上的个体与分布级表现，发现通用模型个体预测强，而微调的行为模型分布对齐更优。

A large-scale foundation model enables simulation-to-real adaptation for nuclear magnetic resonance-based molecular structure analysis

大规模基础模型实现基于核磁共振的分子结构分析的仿真到真实适应

Chen Yang, Zheng Fang, Hanyu Sun, Fanjie Xu, Hongxin Xiang, Hanyu Gao, Xiangxiang Zeng, Yuqiang Li, Xiaojian Wang, Jun Xia

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Peking Union Medical College（北京友谊医院） ； Chinese Academy of Medical Sciences（中国医学科学院） ； Xiamen University（厦门大学） ； Hunan University（湖南大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 提出大规模NMR基础模型UltraNMR，通过1.58亿对模拟谱预训练，学习可泛化谱表示，在多个实验NMR任务上取得最先进性能，并实现结构感知检索和真实天然产物结构解析。

Evaluating Prompting-Based Defenses Against Domain-Camouflaged Injection Attacks

评估基于提示的防御策略对抗领域伪装注入攻击

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 ：prompting(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 针对领域伪装注入攻击，评估五种基于提示的防御方法（如释义、重点标记等）在三个模型家族和三个部署领域中的有效性，发现释义法最有效，可将伪装攻击成功率降低55-84%。

Comments 9 pages, 4 figures, 4 tables; under review at the AdvML-Frontiers x CoTMA workshop, COLM 2026

Tabular Foundation Models for Clinical Survival Analysis via Survival-Aware Adaptation

通过生存感知适配的临床生存分析表格基础模型

Minh-Khoi Pham, Luca Cotugno, Alina Sirbu, Tai Tan Mai, Martin Crane, Marija Bezbradica

机构 * ADAPT Centre, Dublin City University（ADAPT中心，都柏林城市大学） ； School of Computing, Dublin City University（都柏林城市大学计算机学院） ； Department of Computer Science and Engineering, University of Bologna（博洛尼亚大学计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 提出轻量级适配方法，将表格基础模型（TabPFN、TabDPT、TabICL）与多任务逻辑回归头结合，用于临床生存分析，在多个基准和ICU队列上达到竞争性或更优性能。

Comments Accepted for publication at International Conference on AI in Healthcare 2026

BLM-SGAN: Bidirectional Language Modeling for Semantic-Spatial Text-to-Image Generation

BLM-SGAN: 用于语义-空间文本到图像生成的双向语言建模

Ahmed Abdelmoneim Mazrou, Haidy Maher El-Amir, Ali Hamdi

机构 * Faculty of Computer Science, MSA University, Egypt（MSA大学计算机科学学院，埃及） 纠错

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

AI总结 提出BLM-SGAN模型，利用BERT的双向注意力机制捕获长程依赖，解决GAN在文本到图像生成中的梯度消失和序列处理限制，在鸟类图像生成上达到SOTA。

Comments Published in ICACIn 2024. Appears in Advances on Intelligent Computing and Data Science II, Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies, vol. 254, Springer, 2025

Journal ref Advances on Intelligent Computing and Data Science II (ICACIn 2024), Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies, vol. 254, Springer, Cham, 2025

Designing Mobile and Wearable Sensor-Fused Conversational Agents for Health and Wellbeing

面向健康与福祉的移动及可穿戴传感器融合对话智能体设计

Hansoo Lee, Pablo Fonseca, Md Haseen Akhtar

专题命中 领域大模型 ：LLM(summary_cn,abstract)

AI总结 本教程面向健康领域，旨在教授参与者使用WSDWAS工具，将可穿戴传感器数据与LLM驱动的对话智能体结合，实现从被动监测到可操作福祉对话的转变。

Comments 6 pages, 3 figures. Accepted as a Tutorial at the 28th International Conference on Mobile Human-Computer Interaction (MobileHCI '26)

Journal ref In 28th International Conference on Mobile Human-Computer Interaction (MobileHCI '26), August 31-September 03, 2026, Swansea, United Kingdom

Student-ChatGPT Interaction Visible: Designing a Teacher Dashboard for EFL Writing Education

学生与ChatGPT交互可视化：为英语作为外语写作教育设计教师仪表盘

Minsun Kim, Seon Gyeom Kim, Suyoun Lee, Yoosang Yoon, Junho Myung, Haneul Yoo, Jieun Han, Hyunseung Lim, Yoonsu Kim, So-Yeon Ahn, Juho Kim, Alice Oh, Hwajung Hong, Tak Yeon Lee

专题命中 领域大模型 ：LLM(summary_cn,abstract)

AI总结 该研究设计了用于EFL写作教育的Prompt Analytics Dashboard，可追踪学生与LLM的交互，经教师测试后能降低监控负担并优化干预时机。

Journal ref Companion Proceedings 16th International Conference on Learning Analytics & Knowledge(LAK 2026)

Towards Automated Domain Model Extraction from Source Code using Heuristics and Open-Source LLMs

基于启发式方法与开源大语言模型（LLMs）从源代码中自动提取领域模型的研究

Alessandra Mancas, Mounir Ammam, Hyacinth Ali, Kevin Delcourt, Houari Sahraoui

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

AI总结 本文提出结合启发式方法与开源LLMs的自动领域模型提取方法，克服上下文限制，在10个项目数据集上获高F1分数，适用于隐私敏感的工业逆向工程场景。

Comments To appear in the Proceedings of the 29th International Conference on Model Driven Engineering Languages and Systems (MODELS 2026)

Exploring AI-Supported Disciplinary Mediation in Student Project Teams' Text-Based Communication

探索AI支持的学生项目团队基于文本的交流中的学科调解

Ching-Jung Cheng, Yu-Chan Chung, Bing-Chen Chiu, Yu-Hsun Lin, Jia-Wei Liao

专题命中 领域大模型 ：LLM(summary_cn,abstract)

AI总结 本研究提出基于Discord的LLM工具Spritz，通过监测群聊边界信号、匿名综合观点等方式调解学生跨学科项目团队交流，发现其兼具认知与关系价值，但需解决AI角色扩展带来的中立性张力问题。

A bottom-up taxonomy of student discourse with a Socratic AI physics tutor

基于苏格拉底式AI物理导师的学生话语自下而上分类学

Syed Furqan Abbas Hashmi, N. Sanjay Rebello

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

AI总结 本研究针对苏格拉底式AI物理导师，构建学生话语自下而上分类学，明确其分布特征，为物理教育研究提供学生与该类AI导师互动的话语参考

DeepConnect: A Visual Analytics System for Bridging Interdisciplinary Research Collaborations

DeepConnect：用于搭建跨学科研究合作的可视分析系统

Yingchaojie Feng, Zekai Shao, Yiqun Sun, Yixuan Tang, Anthony K. H. Tung

专题命中 领域大模型 ：LLM(summary_cn,abstract)

AI总结 DeepConnect是一种LLM增强的可视分析系统，可解决跨学科合作启动难的问题，通过转化合作目标、检索论文、可视化比较研究者等功能，经评估可用于互补团队组建等场景。

Comments 11 pages, 7 figures, and 1 table. Accepted at IEEE VIS 2026; to appear in IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics

Fovea: Physical-Implication-Aware Wafer-Scale DSE with Decision-Domain-Guided Cross-Fidelity Refinement

Fovea：具备物理含义感知的晶圆级设计空间探索，结合决策域引导的跨保真度优化

Jinxi Li, Huizheng Wang, Jinyi Deng, Yang Hu, Shouyi Yin

专题命中 领域大模型 ：LLM(summary_cn,abstract)

AI总结 Fovea是一种晶圆级设计空间探索方法，通过物理含义感知的空间构建与决策域引导的跨保真度优化，在LLM训练工作负载的晶圆架构选择中实现了最优解恢复与显著加速。

Comments 13 pages, 10 figures, 5 tables

CyberNeuro: A Privacy-Preserving Agentic Workbench for Cohort-Scale Neuroimage and Clinical Data Analysis

CyberNeuro：用于队列规模神经影像与临床数据分析的隐私保护智能体工作台

Ran Ren, Junhong Tong, Yunxi Kong, Yiyao Chen, Yucheng Li, Kunhao Zhou, Shaoqi Wang, Yuxiang Tao, Shuheng Cao, Zhihao Fan, Marissa DiPiero, Tingting Dan, Guorong Wu

专题命中 领域大模型 ：LLM(summary_cn,abstract)

AI总结 CyberNeuro是配备WandaMind本地LLM的隐私保护智能体工作台，通过四个专用智能体实现神经影像与临床数据分析自动化，在NeuroBench上提升了域准确率，还降低了令牌使用量。

Comments 25 pages, 4 figures

CACHE-UK: A Stability-Aware Memory Editor for Sequentially Updated Quantized LLMs in Finance

CACHE-UK：面向金融领域顺序更新量化大语言模型的稳定性感知内存编辑器

Anubhav Lakra, Yue Feng

机构 * Indian Institute of Technology Madras（马德拉斯印度理工学院） ； University of Birmingham（伯明翰大学） 纠错

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

AI总结 针对动态金融环境中量化大语言模型的顺序内存编辑退化问题，提出CACHE-UK框架，将知识退化降低11%-17%，测试泛化率达28%，提升6个百分点。

Comments 10 pages, 12 figures

Restoring Collaborative Signals in Semantic-ID Generative Recommendation via Personalized Natural Language

通过个性化自然语言恢复语义-ID生成式推荐中的协同信号

Changjiang Han, Qingyang Li, Yaqiang Zang, Jikun Kang, Pinghua Gong, Xue Liu, Bowei He

专题命中 领域大模型 ：LLM(summary_cn,abstract)

AI总结 该研究针对基于LLM的生成式推荐模型中SID丢失协同信号导致准确率受限的问题，提出个性化自然语言引导的框架，通过添加分层协同线索恢复信号，提升推荐准确率。

Comments 8 pages, 4 figures

CLVisc Agent for autonomous relativistic hydrodynamics studies

用于自主相对论流体动力学研究的CLVisc智能体

Qi Wang, Long-Gang Pang, Shi Pu, Xin-Nian Wang

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

AI总结 本研究开发了一种基于大语言模型的智能体，通过元技能自主完成相对论重离子碰撞的流体动力学模拟与分析，可应用于CLVisc代码，支持核物理研究的自动化工作流程。

Comments 15 pages, 6 figures

Systematic Literature Reviews With Two Multi-Agentic Systems And Human-In-The-Loop

基于两个多智能体系统和人在回路的系统文献综述

Zexin Ren, Zixuan Zhao, Qiyun Li, Yawen Wu, Lanjing Wang, Renjie Luo, Yi Xu, Qing Guo, Jin Shi, En Xie, Feifang Hu, Qian Shi

专题命中 领域大模型 ：LLM(summary_cn,abstract)

AI总结 针对临床试验系统文献综述传统方法的不足，提出含人在回路的两个多智能体系统，筛选MAS用多LLM智能体等提高准确性，提取MAS结合多种手段确保准确与可扩展，重现网络荟萃分析得出新临床结论。

TMallGS: Scaling Unified Feature and Sequence Modeling for Generative E-commerce Search

天猫GS：为生成式电商搜索扩展统一特征和序列建模

Zhentao Song, Yufeng Gao, Xing Fang, Jing Wang, Guangxin Song, Bokang Wang, Yipin Dai, He Guo

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

AI总结 研究工业搜索和排名系统中CTR预测从DLRM转向Transformer架构的问题，提出天猫GS可扩展排名架构，含分层分布校准令牌化等五个关键组件，经实验和测试，该架构提高训练吞吐量，提升UCTCVR和GMV。

Can LLMs Learn and Apply Multi-Level Modelling Semantics? A First Empirical Study

大语言模型能否学习并应用多层次建模语义？首次实证研究

Yuhong Fu, Weixing Zhang, Bowen Jiang, Haowei Cheng, Karamjti Kaur, Markus Stumptner

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

AI总结 研究大语言模型能否学习应用多层次建模语义，通过让三种商业大语言模型在六种提示策略下为挑战生成模型并与参考对比，发现句法正确性可及，语义正确性部分实现，明确能力边界，为工业5.0建模工作流设计提供参考。

ClinRAG-GRAPH: Clinical-prior Retrieval-Augmented Graph Model with Domain Adversarial Learning for Breast pCR Prediction

ClinRAG-GRAPH: 基于临床先验的检索增强图模型与领域对抗学习用于乳腺癌pCR预测

Yaofei Duan, Yuhao Huang, Tianyu Zhang, Yuan Gao, Luyi Han, Xin Wang, Xinyu Xie, Xinglong Liang, Chunyao Lu, Muzhen He, Patrick Pang, Yue Sun, Ning Mao, Tao Tan, Ritse Mann

机构 * Department of Medical Imaging, Radboud University Medical Center, Nijmegen, The Netherlands（拉德堡德大学医学中心医学影像科，奈梅亨，荷兰） ； The Netherlands Cancer Institute, Amsterdam, The Netherlands（荷兰癌症研究所，阿姆斯特丹，荷兰） ； Faculty of Applied Sciences, Macao Polytechnic University, Macau, China（澳门理工大学应用科学学院，澳门，中国） ； Boston Children’s Hospital, Harvard Medical School, Boston, USA（波士顿儿童医院，哈佛医学院，波士顿，美国） ； Centre for Artificial Intelligence and Robotics, Hong Kong Institute of Science & Innovation, Chinese Academy of Sciences, Hong Kong, China（中国科学院香港创新研究院人工智能与机器人创新中心，香港，中国） ； Imaging Division, University Medical Center Utrecht, Utrecht, The Netherlands（乌得勒支大学医学中心影像部，乌得勒支，荷兰） ； Department of Radiology, Fuzhou University Affiliated Provincial Hospital, Fuzhou, China（福州大学附属省立医院放射科，福州，中国） ； Department of Radiology, Yantai Yuhuangding Hospital, Shandong, China（烟台毓璜顶医院放射科，山东，中国） 纠错

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

AI总结 提出ClinRAG-GRAPH框架，通过构建患者内临床先验图、双分支领域对抗学习和大语言模型驱动的子图检索增强模块，实现术前pCR预测，在内部和外部测试集上取得良好性能。

Comments 11 pages, 5 figures

Towards Transparent Checkpointing with AI-driven Code Generation

迈向基于AI驱动代码生成的透明检查点

Hai Duc Nguyen, Tekin Bicer, Kyle Chard, Ian Foster, Bogdan Nicolae

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

AI总结 研究使用大型语言模型自动为MPI科学应用生成检查点/重启代码，平均50分钟完成，开销可忽略，恢复效率与人工实现相当。

Journal ref FlexScience'26: The 2026 Workshop on AI and Scientific Computing at Scale using Flexible Computing Infrastructures (in conjunction with HPDC'26)

Pingquanqi (Equalizer): A Cross-Domain Sociotechnical Framework for Human-Agent Interaction Governance

Pingquanqi（均衡器）：人机交互治理的跨领域社会技术框架

Yu Wang

专题命中 领域大模型 ：LLM(summary_cn,abstract)

AI总结 提出Pingquanqi框架，通过用户状态区分、贝叶斯止损、可控摩擦和透明度度量等组件，优化LLM代理交互成本，保护用户时间资源，兼顾企业经济效益。

Comments 31 pages