语言大模型 / LLM

The Correctness Illusion in LLM-Generated GPU Kernels

LLM生成的GPU内核中的正确性错觉

Dipankar Sarkar

机构 * Arizona State University, USA（亚利桑那州立大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.LG

AI总结 通过高精度CPU参考和操作模式感知的模糊测试，发现现有基准测试中基于固定形状的allclose检查无法检测LLM风格的转录错误，提出一种新协议并验证其有效性。

Comments 10 pages, 2 figures, LNCS format. Companion papers to follow on arXiv next week; IDs will be added in a v2 replace

Grounded autonomous research: a fault-tolerant LLM pipeline from corpus to manuscript in frontier computational physics

基于语料库的前沿计算物理容错LLM流水线：从语料到论文的自主研究

Haonan Huang

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.AI

AI总结 提出一个端到端LLM流水线，从11,083篇arXiv论文语料库出发，自主完成前沿计算物理研究，包括构思方向、复现文献、第一性原理计算和撰写论文，通过冗余设计实现容错。

Comments 39 pages, 5 figures. Accepted at the ICML 2026 AI for Science Workshop (https://openreview.net/forum?id=R5YXaPgUAx). Includes the pipeline-generated companion physics manuscript as an appendix. Data and scaffolding archive: https://doi.org/10.5281/zenodo.21126996

MCP Server Architecture Patterns for LLM-Integrated Applications

面向LLM集成应用的MCP服务器架构模式

Carson Rodrigues, Oysturn Vas

专题命中 预训练与数据 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文通过分析15个MCP服务器，归纳出五种架构模式和四种反模式，并评估了分类可靠性、传输开销和工具选择准确性。

Comments 9 pages, IEEEtran conference format, 2 figures. Extended version; a condensed version is under review at IEEE Software. Replication package: https://github.com/rodriguescarson/mcp-patterns-icsme2026

How much of an LLM-generated clinical corpus is actually new? A production-scale measurement of content redundancy for provenance classification

LLM生成的临床语料库中实际有多少是新内容？用于溯源分类的内容冗余的生产规模测量

Ali H. Lazem, William J. Teahan

机构 * University of Thi-Qar（提-卡大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 通过多智能体临床提取管道的完整输出，引入基于溯源冗余分解方法，发现仅10.9%的token是训练唯一内容，79.4%是冗余的，原始token计数高估信息量约9倍。

Libretto: Giving LLM Agents a Sense of Musical Structure

Libretto：赋予LLM智能体音乐结构感

Yichen Xu

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

专题命中 预训练与数据 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.AI

AI总结 提出Libretto框架，通过LLM原生语法（显式起始槽、声部、小节组织）和基于语料库的统计评估（节奏、和声、旋律等），实现符号音乐的生成、诊断与迭代自修正，将符号音乐转化为可测量、可编辑的对象。

Co-Construction Blindness and Asymmetric Epistemic Vulnerability in Human-LLM Interaction

人机交互中的共构盲点与非对称认知脆弱性

Bianca Helena Ximenes

机构 * Independent Researcher（独立研究者） ； Universidade Federal de Pernambuco（巴伊亚联邦大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(title,summary_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出共构盲点与非对称认知脆弱性两个概念，揭示用户与LLM交互中因忽视输出共构性而产生的结构性风险，并以道金斯案例说明权威地位差异导致的不对称后果。

Comments 12 pages, out of which 2 are transcripts; Target venue: CHI 2027

Understanding Key Features of Time Series Foundation Models from Epidemic Forecasting

从流行病预测理解时间序列基础模型的关键特征

Alireza Jafari, Judy Fox, Geoffrey C. Fox, Madhav Marathe, Aniruddha Adiga

机构 * Department of Computer Science, School of Engineering and Applied Science, University of Virginia（弗吉尼亚大学工程与应用科学学院计算机科学系） ； School of Data Science, University of Virginia（弗吉尼亚大学数据科学学院） ； Biocomplexity Institute, University of Virginia（弗吉尼亚大学生物复杂性研究所） ； Department of Electrical and Computer Engineering, School of Engineering and Applied Science, University of Virginia（弗吉尼亚大学工程与应用科学学院电气与计算机工程系） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(summary_cn,abstract)；foundation model(title,abstract)；pretraining(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 系统评估多种时间序列模型在流感预测中的表现，发现混合专家模型性能最优，预训练在长时域提升显著，而LLM方法效果较差。

Comments 15 pages, 2 figures, 9 tables

SING: Synthetic Intention Graph for Scalable Active Tool Discovery in LLM Agents

SING: 用于LLM代理中可扩展主动工具发现的合成意图图

Qiao Xiao, Haochen Shi, Yisen Gao, Wenbin Hu, Huihao Jing, Tianshi Zheng, Baixuan Xu, Ziheng Zhang, Weiqi Wang, Haoran Li, Jiaxin Bai, Yangqiu Song

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出SING框架，通过构建意图-工具图并动态检索工具，在长周期任务中提升工具发现准确率，Global Recall@5提高59.8%，下游成功率提高28.9%。

LLM-as-a-Discriminator: When Synthetic Tables Still Look Real

LLM作为判别器：当合成表格看起来仍然真实

Manel Slokom, Malek Slokom, Thierno Kante

机构 * Vrije Universiteit, Amsterdam（阿姆斯特丹自由大学） ； Equativ, Paris（Equativ，巴黎） ； EDICIA, Nantes（EDICIA，南特） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.LG

AI总结 提出用LLM区分真实与合成表格数据，测试不同设置和模型，发现LLM判别可作为实用的隐私审计信号。

The Routing Plateau: Understanding and Breaking the Accuracy Limits of LLM Routers

路由平台：理解并突破LLM路由器的准确性极限

Yifan Lu, Qiyue Zhang, Shenrun Zhang, Zhibo Yu, Zhuang Wang, Hanjie Chen, Jiarong Xing

机构 * Rice University（莱斯大学） ； Amazon（亚马逊） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.LG

AI总结 研究发现多种LLM路由方法存在“路由平台”现象，即准确性趋同且远低于理想路由器，主要原因是可预测性瓶颈；通过增大训练数据、更强编码器和端到端微调可突破平台。

Comments 23 Pages, 12 Tables, 9 Figures

How Far Did They Go? The Persuasive Tactics of Covert LLM Agents in a Discontinued Field Experiment

他们走了多远？已终止现场实验中隐蔽LLM代理的说服策略

Kokil Jaidka, Saifuddin Ahmed

机构 * Wee Kim Wee school of Communication and Information, Nanyang Technological University（魏家伟通信与信息学院，南洋理工大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 通过分析Reddit r/ChangeMyView已终止现场实验的公开数据集，研究隐蔽LLM代理在身份丰富的讨论论坛中使用的说服策略，发现其系统性采用身份定位、权威信号、对齐策略和认知偏差触发，构成以说服效率为导向的修辞架构。

Which Defense Closes Which Threat? Attributing OWASP-LLM-Top-10 Coverage and Its Brittleness Under Paraphrasing

哪种防御措施应对哪种威胁？归因OWASP-LLM-Top-10覆盖及其在释义下的脆弱性

Alexandre Cristovão Maiorano

机构 * Lumytics 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.AI

AI总结 本文通过归因分析，测量了不同防御家族（拒绝过滤、预算控制等）对OWASP-LLM-Top-10威胁的覆盖情况，并揭示了拒绝防御在释义攻击下的脆弱性。

Comments 17 pages, 4 figures, 7 tables

LogDx-CI: Benchmarking Log Reduction Tools for LLM Root-Cause Diagnosis

LogDx-CI：为LLM根因诊断基准测试日志缩减工具

Bowen Qin

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.AI

AI总结 提出LogDx-CI基准，比较11种日志缩减工具在35个真实CI故障案例上的效果，发现混合grep+tail路由器在成本质量上占优，且智能体循环可缩小质量差距但成本差异持续存在，同时跨家族LLM摘要器优于同家族。

Evolutionary Multi-Task Optimization for LLM-Guided Program Discovery

为LLM引导的程序发现设计的进化多任务优化

Halil Alperen Gozeten, Xuechen Zhang, Emrullah Ildiz, Ege Onur Taga, Tara Javidi, Samet Oymak

机构 * University of Michigan - Ann Arbor（密歇根大学安娜堡分校） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出了一种进化多任务优化（EMO）方法，用于LLM引导的程序发现，通过两个阶段框架EMO-STA（共享后适应）在多个任务家族中提高了程序发现的效率和鲁棒性，同时展示了共享进化在减少过拟合方面的优势。

From Rosetta to Match-Up: A Paired Corpus of Linguistic Puzzles with Human and LLM Benchmarks

从罗塞塔到配对：一种带有人类和LLM评估的语料库语言谜题

Neh Majmudar, Anne Huang, Jinfan Frank Hu, Elena Filatova

机构 * City University of New York (CUNY)（纽约城市大学） ； Davidson Academy（戴维森学院） ； Phillips Academy（菲利普斯学术院） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文研究了高中语言竞赛中使用的语言谜题，重点分析了罗塞塔石和配对两种常见形式，并提出了一种系统方法将现有罗塞塔石谜题转换为对应的配对谜题，通过人类和LLM评估验证了其有效性。

Comments Proceedings of the Fifteenth Language Resources and Evaluation Conference

AutoMonitor-Bench: Evaluating the Reliability of LLM-Based Misbehavior Monitor

AutoMonitor-Bench：评估基于LLM的误行监控可靠性

Shu Yang, Jingyu Hu, Tong Li, Hanqi Yan, Wenxuan Wang, Di Wang

机构 * King Abdullah University of Science and Technology（卡塔尔国王 Abdullah 科学与技术大学） ； University of Bristol（布里斯托大学） ； Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学） ； King’s College London（伦敦国王学院） ； Renmin University of China（中国人民大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出AutoMonitor-Bench，首个系统评估LLM误行监控可靠性的基准，包含3010个标注样本，通过MR和FAR指标评估12个模型，揭示监控性能的差异及安全与效用的权衡。

Comments ACL 2026 Findings

How far can bias go? Tracing bias from pretraining data to alignment

偏见能走多远？从预训练数据到对齐的偏见追溯

Marion Thaler, Abdullatif Köksal, Alina Leidinger, Anna Korhonen, Hinrich Schütze

机构 * CIS, LMU Munich（慕尼黑大学语言信息学研究所） ； ILLC, University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学语言研究所） ； Language Technology Lab, University of Cambridge（剑桥大学语言技术实验室） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(summary_cn,abstract)；pretraining(title,abstract)；prompting(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究探讨预训练数据中的性别职业偏见如何在LLM中表现，通过零样本提示和词元共现分析，发现训练数据中的偏见被放大，指令微调部分缓解了代表性偏见，但整体性别刻板印象仍存在。

SecureForge: Finding and Preventing Vulnerabilities in LLM-Generated Code via Prompt Optimization

SecureForge：通过提示优化发现并防止LLM生成代码中的漏洞

Houjun Liu, Lisa Einstein, John Yang, Joachim Baumann, Duncan Eddy, Christopher D. Manning, Mykel Kochenderfer, Diyi Yang

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出SecureForge框架，通过自动化流程发现并减少LLM生成代码中的安全漏洞，提升代码安全性的同时保持单元测试性能，实验显示漏洞减少达48%。

Synthetic Eggs in Many Baskets: The Impact of Synthetic Data Diversity on LLM Fine-Tuning

多个篮子里的合成鸡蛋：合成数据多样性对LLM微调的影响

Max Schaffelder, Albert Gatt

机构 * Utrecht University（乌特勒支大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文研究合成数据来源多样性对LLM微调的影响，发现多样化数据可缓解分布崩溃，提升输出质量，并减少自偏好偏差。

Comments Accepted to Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2026

Duluth at SemEval-2026 Task 6: DeBERTa with LLM-Augmented Data for Unmasking Political Question Evasions

德鲁特在SemEval-2026任务6：DeBERTa与LLM增强数据用于揭示政治问题回避

Shujauddin Syed, Ted Pedersen

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； University of Minnesota Duluth（明尼苏达大学杜鲁斯） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出德鲁特在SemEval-2026任务6上的方法，使用DeBERTa-V3-base结合焦点损失和布尔话语特征，通过LLM增强数据提升政治问题回避识别的宏F1值达0.76。

'The Order in the Horse's Heart': A Case Study in LLM-Assisted Stylometry for the Discovery of Biblical Allusion in Modern Literary Fiction

《马的心中秩序》：一项利用LLM辅助的修辞学研究，用于发现现代文学小说中的圣经引用

Ewan Cameron

机构 * Actuarial Mathematics & Statistics, School of Mathematical & Computer Sciences, Heriot-Watt University（精算数学与统计学系，数学与计算机科学学院，赫瑞斯泰大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出双轨管道检测文学小说中的圣经引用，应用于科马克·麦卡锡的小说。通过LLM辅助的风格学分析，发现349个引用，其中62个被学术文献确认，展示了LLM在风格学分析中的价值。

Comments 39 pages, 1 figure

Dynamic Noise Preference Optimization: Self-Improvement of Large Language Models with Self-Synthetic Data

动态噪声偏好优化：通过自合成数据提升大语言模型的自我改进

Haoyan Yang, Khiem Le, Ting Hua, Shangqian Gao, Binfeng Xu, Zheng Tang, Jie Xu, Nitesh V. Chawla, Hongxia Jin, Vijay Srinivasan

专题命中 预训练与数据 ：preference optimization(title,abstract)；large language model(title)；language model(title)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出动态噪声偏好优化方法，通过动态样本标注和可控噪声注入提升大语言模型在自合成数据上的持续改进能力，实验表明其在多个基准测试中优于现有方法。

DecorateLM: Data Engineering through Corpus Rating, Tagging, and Editing with Language Models

Ranchi Zhao, Zhen Leng Thai, Yifan Zhang, Shengding Hu, Yunqi Ba, Jie Zhou, Jie Cai, Zhiyuan Liu, Maosong Sun

专题命中 预训练与数据 ：language model(title,abstract)；LLM(abstract)；large language model(abstract)；small language model(abstract)

Journal ref EMNLP 2024

Understanding Curriculum Learning in Large Language Models via Cross-Difficulty Optimization Dynamics

基于跨难度优化动力学的大语言模型课程学习理解

Zhikai Ding, Ziyi Ye

机构 * Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；post-training(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文通过分析不同课程调度的优化动力学，提出衡量跨难度知识迁移的Relative Transfer指标，据此推导TDCS方法，经多推理基准实验证明其性能优于代表性调度策略，为课程学习提供统一优化解释。

Mimicry without understanding: the origins of decision bias in large language models

无理解的模仿：大语言模型中决策偏差的起源

Eldad Yechiam, Adi Tarabeih

专题命中 预训练与数据 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本研究揭示大语言模型（LLMs）存在两类偏差生成机制，经四项经济偏差实验发现ChatGPT-4o和Qwen会表现出社会认同偏差与损失厌恶偏差，偏差程度可被科学报告预测，还明确了LLMs偏差的潜在组成过程。

Comments 33 pages, 3 figures, 2 boxs

Memorization in Large Language Models in Medicine: Prevalence, Characteristics, and Implications

医学领域大型语言模型中的记忆现象：普遍性、特征与影响

Anran Li, Lingfei Qian, Mengmeng Du, Yu Yin, Yan Hu, Zihao Sun, Yihang Fu, Hyunjae Kim, Erica Stutz, Xuguang Ai, Qianqian Xie, Rui Zhu, Jimin Huang, Yifan Yang, Siru Liu, Yih-Chung Tham, Lucila Ohno-Machado, Hyunghoon Cho, Zhiyong Lu, Hua Xu, Qingyu Chen

专题命中 预训练与数据 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；pretraining(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本研究探讨医学领域大型语言模型的记忆现象，分析其普遍性、特征及对医疗应用的影响。

MALLM-GAN: Multi-Agent Large Language Model as Generative Adversarial Network for Synthesizing Tabular Data

MALLM-GAN：多智能体大语言模型作为生成对抗网络用于合成表格数据

Yaobin Ling, Xiaoqian Jiang, Yejin Kim

机构 * McWilliams School of Biomedical Informatics at UTHealth Houston（UTHealth休斯顿麦威廉斯生物医学信息学院） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出MALLM-GAN框架，利用大语言模型模拟生成对抗网络架构，解决小样本下表格数据合成问题，实验表明其在生成高质量合成数据方面优于现有方法。

Comments Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2026

Large Language Models as Psychological Simulators: A Methodological Guide

大语言模型作为心理模拟器：一种方法指南

Zhicheng Lin

机构 * Department of Psychology, Yonsei University（延世大学心理学系） ； Department of Psychology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学心理学系） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文探讨利用大语言模型进行心理模拟的两种主要应用：角色与人设模拟及认知过程建模，并提出方法框架与验证策略，强调透明性与伦理考量。

Journal ref Advances in Methods and Practices in Psychological Science, 9(1), 1-21 (2026)

ASRU: Activation Steering Meets Reinforcement Unlearning for Multimodal Large Language Models

ASRU：激活引导与强化遗忘融合用于多模态大语言模型

Jiahui Guang, Haiyan Wang, Yingjie Zhu, Cuiyun Gao, Jing Li, Di Shao, Zhaoquan Gu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；pretraining(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 ASRU提出一种可控多模态遗忘框架，通过激活引导和强化学习提升多模态大语言模型的遗忘效果和生成质量，实验显示在Qwen3-VL上遗忘效果提升24.6%，生成质量提升5.8倍。

Toward autocorrection of chemical process flowsheets using large language models

利用大型语言模型实现化工流程图的自动纠错

Lukas Schulze Balhorn, Marc Caballero, Artur M. Schweidtmann

机构 * Process Intelligence Research Group, Department of Chemical Engineering, Delft University of Technology（过程智能研究组，化学工程系，代尔夫特理工大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract_cn)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出一种基于大型语言模型的生成式AI方法，自动识别化工流程图中的错误并给出修正建议，在合成数据集上达到80%的top-1准确率。

Journal ref Computer Aided Chemical Engineering, Volume 53, 2024, Pages 3109-3114