语言大模型 / LLM

PenForge: On-the-Fly Expert Agent Construction for Automated Penetration Testing

PenForge: 为自动化渗透测试的实时专家代理构建

Huihui Huang, Jieke Shi, Junkai Chen, Ting Zhang, Yikun Li, Chengran Yang, Eng Lieh Ouh, Lwin Khin Shar, David Lo

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 PenForge通过实时构建专家代理提升自动化渗透测试效果，实现零日设置中30%的利用成功率，比现有方法提高3倍。

An Empirical Study of Policy-as-Code Adoption in Open-Source Software Projects

对开源软件项目中政策即代码采用的实证研究

Patrick Loic Foalem, Foutse Khomh, Leuson Da Silva, Ettore Merlo

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 本文通过分析399个开源项目，揭示了政策即代码工具在治理、配置控制和文档中的广泛应用，并提出了包含5类15子类的分类法，为未来研究提供实证基础。

PhysTalk: Language-driven Real-time Physics in 3D Gaussian Scenes

PhysTalk: 基于语言的实时3D高斯场景物理模拟

Luca Collorone, Mert Kiray, Indro Spinelli, Fabio Galasso, Benjamin Busam

机构 * Sapienza University of Rome（萨皮恩扎罗马大学） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 PhysTalk通过实时物理模拟实现基于语言的3D高斯场景交互式动画，无需离线优化，提升创作效率。

DAO-Agent: Zero Knowledge-Verified Incentives for Decentralized Multi-Agent Coordination

DAO-Agent: 零知识验证的去中心化多智能体协调激励机制

Yihan Xia, Taotao Wang, Wenxin Xu, Shengli Zhang

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 DAO-Agent通过零知识证明和混合架构，在去中心化环境中实现可审计的多智能体协调与公平激励分配，显著降低链上计算成本。

Comments 10 pages, 1 figure

Advancing Automated In-Isolation Validation in Repository-Level Code Translation

在仓库级代码翻译中推进自动化独立验证

Kaiyao Ke, Ali Reza Ibrahimzada, Rangeet Pan, Saurabh Sinha, Reyhaneh Jabbarvand

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 TRAM通过结合上下文感知的类型解析与基于模拟的独立验证，实现了高质量的编程语言间翻译，尤其在Java到Python的翻译中表现出色。

Integrated Semantic and Temporal Alignment for Interactive Video Retrieval

集成语义与时间对齐用于交互式视频检索

Thanh-Danh Luu, Le-Vu Nguyen Dinh, Duc-Thien Tran, Duy-Bao Bui, Nam-Tien Le, Tinh-Anh Nguyen Nhu

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 本文提出集成语义与时间对齐的交互式视频检索框架，通过QUEST和DANTE组件解决复杂现实查询问题，提升视频检索性能。

Pointwise Mutual Information as a Performance Gauge for Retrieval-Augmented Generation

点wise互信息作为检索增强生成的性能评估指标

Tianyu Liu, Jirui Qi, Paul He, Arianna Bisazza, Mrinmaya Sachan, Ryan Cotterell

机构 * ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； CLCG, University of Groningen（格罗宁根大学认知语言学中心） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

专题命中 其他LLM ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出利用点wise互信息作为检索增强生成的性能评估指标，通过实验验证其在提升生成性能中的有效性。

Comments NAACL 2025 Main Conference. Code is available at https://github.com/lyutyuh/poptimizer

Featurized-Decomposition Join: Low-Cost Semantic Joins with Guarantees

特征分解连接：具有保证的低成本语义连接

Sepanta Zeighami, Shreya Shankar, Aditya Parameswaran

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 Featurized-Decomposition Join通过自动提取特征并结合逻辑表达式，实现低成本高质量的语义连接。

CLIO: A Tour Guide Robot with Co-speech Actions for Visual Attention Guidance and Enhanced User Engagement

CLIO：一种带有同步动作的导览机器人，用于视觉注意力引导和增强用户参与度

Yuxuan Chen, Ian Leong Ting Lo, Bao Guo, Netitorn Kawmali, Chun Kit Chan, Ruoyu Wang, Jia Pan, Lei Yang

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 CLIO是一种通过同步动作引导游客视觉注意力并提升用户参与度的导览机器人，利用大型语言模型协调动作与叙述脚本，实验证明其在增强游客互动方面的有效性。

Comments 10 pages, 7 figures, human-robot interaction

ExOAR: Expert-Guided Object and Activity Recognition from Textual Data

ExOAR：基于文本数据的专家引导的对象和活动识别

Iris Beerepoot, Vinicius Stein Dani, Xixi Lu

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 ExOAR通过结合大型语言模型和人类验证，实现从文本数据中高效提取对象和活动信息，提升面向对象的过程分析能力。

Comments Accepted manuscript (on August 22, 2025) to the 2nd International Workshop on Generative AI for Process Mining (GenAI4PM 2025), held in conjunction with the 7th International Conference on Process Mining (ICPM 2025)

Make Your AUV Adaptive: An Environment-Aware Reinforcement Learning Framework For Underwater Tasks

让您的水下无人航行器适应：一种环境感知的强化学习框架用于水下任务

Yimian Ding, Jingzehua Xu, Guanwen Xie, Shuai Zhang, Yi Li

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 本文提出一种环境感知的强化学习框架，通过动态捕捉流场数据和利用大语言模型优化，提升水下AUV的适应性和任务性能。

Comments This paper has been accepted by IROS 2025. Yimian Ding and Jingzehua Xu contributed equally to this work, and Jingzehua Xu is also the corresponding author of this paper

An Empirical Study on the Security Vulnerabilities of GPTs

对GPTs安全漏洞的实证研究

Tong Wu, Weibin Wu, Zibin Zheng

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 本研究通过实证分析揭示GPTs的安全漏洞，设计攻击套件并提出防御机制，旨在提升其安全性和应用责任感。

Investigating AI in Peer Support via Multi-Module System-Driven Embodied Conversational Agents

通过多模块系统驱动的具身对话代理探究AI在同伴支持中的应用

Ruoyu Wen, Xiaoli Wu, Kunal Gupta, Simon Hoermann, Mark Billinghurst, Alaeddin Nassani, Dwain Allan, Thammathip Piumsomboon

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 本文通过多模块系统驱动的具身对话代理，探讨了AI在同伴支持中的应用，评估了基于CBT的LLM系统在心理健康支持中的有效性与用户感知。

EASL: Multi-Emotion Guided Semantic Disentanglement for Expressive Sign Language Generation

EASL: 多情绪引导的语义解耦用于表达性手语生成

Yanchao Zhao, Jihao Zhu, Yu Liu, Weizhuo Chen, Yuling Yang, Kun Peng

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； University of Health and Rehabilitation Sciences（康复科学大学） ； The University of Aberdeen（阿伯丁大学） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 EASL通过多情绪引导的语义解耦架构，提升手语生成的表达性和情感表现力。

Revisiting Feedback Models for HyDE

重新审视HyDE中的反馈模型

Nour Jedidi, Jimmy Lin

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 本文重新审视HyDE中的传统反馈模型，发现利用Rocchio等算法可显著提升基于LLM的PRF方法的准确性。

OmniThink: Expanding Knowledge Boundaries in Machine Writing through Thinking

OmniThink: 通过思考扩展机器写作的知识边界

Zekun Xi, Wenbiao Yin, Jizhan Fang, Jialong Wu, Runnan Fang, Yong Jiang, Pengjun Xie, Fei Huang, Huajun Chen, Ningyu Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里云实验室，阿里巴巴集团） ； Zhejiang Key Laboratory of Big Data Intelligent Computing（浙江大数据智能计算重点实验室） 纠错

专题命中 其他LLM ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 OmniThink通过模拟人类思考过程，提升机器写作的知识密度和原创性，解决传统方法在生成长文时的不足。

Comments EMNLP 2025

MAVias: Mitigate any Visual Bias

Ioannis Sarridis, Christos Koutlis, Symeon Papadopoulos, Christos Diou

机构 * Information Technologies Institute, CERTH（信息科技研究所，CERTH） ； Department of Informatics and Telematics（信息与电信系） ； Harokopio University of Athens（雅典哈罗科皮奥大学） 纠错

专题命中 其他LLM ：large language model(abstract)；language model(abstract)；foundation model(abstract)

DHoTT: A Temporal Extension of Homotopy Type Theory for Semantic Drift

Iman Poernomo

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

Cost Transparency of Enterprise AI Adoption

Soogand Alavi, Salar Nozari, Andrea Luangrath

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

Making Talk Cheap: Generative AI and Labor Market Signaling

Anais Galdin, Jesse Silbert

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

Generative Agents and Expectations: Do LLMs Align with Heterogeneous Agent Models?

Filippo Gusella, Eugenio Vicario

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

From Words to Safety: Language-Conditioned Safety Filtering for Robot Navigation

Zeyuan Feng, Haimingyue Zhang, Somil Bansal

机构 * department of Aeronautics and Astronautics, Stanford University（航空与宇航系，斯坦福大学） ； School of Vehicle and Mobility at Tsinghua University（清华大学车辆与移动系统学院） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

Designing for Novice Debuggers: A Pilot Study on an AI-Assisted Debugging Tool

Oka Kurniawan, Erick Chandra, Christopher M. Poskitt, Yannic Noller, Kenny Tsu Wei Choo, Cyrille Jegourel

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

Comments Accepted by the 25th Koli Calling International Conference on Computing Education Research (Koli Calling 2025)

Journal ref Proc. Koli Calling '25, Article No. 41, pages 1-7. ACM, 2025

LLMs for Time Series: an Application for Single Stocks and Statistical Arbitrage

Sebastien Valeyre, Sofiane Aboura

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

Exploring the Hidden Capacity of LLMs for One-Step Text Generation

Gleb Mezentsev, Ivan Oseledets

机构 * AIRI Skoltech（AIRI-skoltech） 纠错

专题命中 其他LLM ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

Comments accepted to EMNLP2025 main

Code Digital Twin: Empowering LLMs with Tacit Knowledge for Complex Software Development

Xin Peng, Chong Wang

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

Comments This should be a replacement of another article (arXiv:2503.07967), I mis-submitted it as a new article

When Your AI Agent Succumbs to Peer-Pressure: Studying Opinion-Change Dynamics of LLMs

Aliakbar Mehdizadeh, Martin Hilbert

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

SelfRACG: Enabling LLMs to Self-Express and Retrieve for Code Generation

Qian Dong, Jia Chen, Qingyao Ai, Hongning Wang, Haitao Li, Yi Wu, Yao Hu, Yiqun Liu, Shaoping Ma

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

Comments Tsinghua&Xiaohongshu

When Machines Meet Each Other: Network Effects and the Strategic Role of History in Multi-Agent AI

Yu Liu, Wenwen Li, Yifan Dou, Guangnan Ye

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

Learning to Rewrite Prompts for Bootstrapping LLMs on Downstream Tasks

Qinhao Zhou, Xiang Xiang, Kun He, John E. Hopcroft

机构 * Hopcroft Center on Computing Science Huazhong University of Science and Technology (HUST)（霍普克罗夫特计算科学中心华中科技大学） 纠错

专题命中 其他LLM ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG