语言大模型 / LLM

Interrupting the Loop: Periodic Subject Changes Raise Judged Surprise and Connection in Base Language Models

打断循环：周期性主体变化提升基础语言模型的惊讶度与关联度

Roberto I. Ono Filho

专题命中 评测与基准 ：language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本研究探究基础语言模型的长文本生成特性，发现周期性注入新主体的打断操作可提升模型生成文本的惊讶度与关联度，还提出了长文本生成的评估方案。

Comments 48 pages including appendix; code, data pipeline and lab notebook at https://github.com/RobertoOno/interrupting-the-loop

When Stories Evolve: Benchmarking LLM Storytelling Across Agent Architectures in Open-Ended World Simulations

当故事演变时：在开放世界模拟中针对智能体架构对大语言模型故事讲述能力进行基准测试

Yuqi Chen, Sixuan Li, Yunfeng Cai, Xueai Li, Ka Man Yan, Ying Li

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Beijing Institute of Mathematical Sciences and Applications (BIMSA)（北京数学科学与应用研究院） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 该研究推出WSE-bench基准，评估开放世界模拟中不同智能体架构的大语言模型故事讲述的持续生成、规范一致性和有意义发展，发现三者存在竞争关系，模型规模仅提升持续生成能力。

Creativity in LLM-based Multi-Agent Systems: A Survey

Yi-Cheng Lin, Kang-Chieh Chen, Zhe-Yan Li, Tzu-Heng Wu, Tzu-Hsuan Wu, Kuan-Yu Chen, Hung-yi Lee, Yun-Nung Chen

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

Comments 23 pages

Journal ref Proceedings of the 2025 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2025), pages 27572-27595

ProTAGAD: A Foundation Model for TAG Anomaly Detection with Decoupled Topological and Textual Prototypes

ProTAGAD：一种用于文本属性图异常检测的基础模型，具有解耦的拓扑和文本原型

Ziyan Wang, Liwen Wu, Cheng Xie, Song Gao, Zhenli He, Xin Jin

专题命中 评测与基准 ：foundation model(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出ProTAGAD基础模型，通过解耦拓扑与文本原型构建双原型库，缓解传统方法的异常边界模糊问题，在14个基准数据集的跨域场景中实现最先进TAG异常检测性能。

Reinforcement Learning-based Semi-supervised Knowledge Distillation with LLM-as-a-Judge

基于强化学习的知识蒸馏与大语言模型作为评判者

Yiyang Shen, Lifu Tu, Weiran Wang

机构 * University of Iowa（爱荷华大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 本文提出一种基于强化学习的知识蒸馏方法，利用大语言模型作为评判者在无标签数据上生成奖励，实现无需真实标签的蒸馏，提升数学推理基准性能。

Attributes Should Come from Images, Not Class Names: Distribution-Conditioned Attribute Selection for Vision-Language Models

属性应来自图像，而非类名：视觉语言模型的分布条件属性选择

Gautam Rajendrakumar Gare, Jia Shi, Zhiqiu Lin, Deepak Pathak, John Galeotti, Deva Ramanan

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

专题命中 评测与基准 ：language model(title,abstract)；LLM(abstract)；large language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究视觉语言模型可解释零样本分类，指出基于类名的描述符视觉证据不足。提出从目标图像集选属性的方法，该方法提升了准确率，性能优于CoOp，用时短，所选属性还能描述数据分布，是一种有效的分布条件属性选择策略。

Comments Accepted at the PFATCV Workshop, ECCV 2026. Project page: https://ggare-cmu.github.io/AttributeSelect/

ORCA-bench: How Ready Are Language Model Agents for Oncall?

ORCA-bench：语言模型智能体的值班待命准备程度如何？

Albert Gong, Kyuseong Choi, Abhineet Agarwal, Jason Schechner, Ryan Huang, Raj Agrawal, Anish Agarwal, Raaz Dwivedi

机构 * Cornell Tech（康奈尔科技学院） ； Traversal ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(title,abstract)；LLM(abstract)；large language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 该研究推出ORCA-bench基准，评估编码智能体在生产级值班待命场景下的根本原因分析能力，发现现有前沿智能体表现不佳，凸显其距离安全胜任生产可靠性工作仍有较大差距。

CorePath: A Breast-Specialized Pathology Foundation Model for Core Needle Biopsy Diagnosis and Risk-Controlled Report Generation

CorePath：用于核心针活检诊断和风险可控报告生成的乳腺专用病理基础模型

Ting Yin, Danning Li, Chen Shu, Xiaoxia Yao, Boyu Fu, Yujing Chang, Tianyu Shi, Mengna Feng, Jie Chen, Jing Fu, Xiuli Xiao, Tianlin Li, Mumin Shao, Jiaxin Bi, Wenchuan Zhang, Xiaoyan Wu, Xiao Han, Zhang Zhang, Yuhao Yi, Hong Bu

专题命中 评测与基准 ：foundation model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本研究开发乳腺专用病理基础模型CorePath，经7901对数据微调后，在多队列及基准上的CNB诊断任务中性能优于现有模型，结合风险控制模块实现低幻觉的可靠报告生成。

Comments The code will be made publicly available upon publication

Rethinking LLM-Judged Helpfulness as a Pedagogy Signal: A Pre-Registered Audit Across Tutor Models

将大语言模型评判的有用性重思为教学信号：一项针对导师模型的预注册审计

Shuyi Fan, Boyuan Deng, Mengyu Xu, Jiale Liu, Hongyang Zhang, Qiaoxin Yang, Chongyang Gao

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,summary_cn)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本研究通过预注册审计发现，通用LLM有用性评分标准无法作为可靠教学信号，其排序具有评判者依赖性，而教学评分标准可有效区分策略，故导师评估应采用教学针对性评分标准与确定性过程测量。

Comments 24 pages, 4 figures, 6 tables

To Add Is Machine, To Delete Is Human: Measuring and Mitigating Deletion Avoidance in LLM Code Editing

添加是机器，删除是人类：测量和缓解大语言模型代码编辑中的删除回避问题

Amir M. Ebrahimi, Mohammed Mehedi Hasan, Aaditya Bhatia, Gopi Krishnan Rajbahadur, Ahmed E. Hassan

专题命中 评测与基准 ：LLM(title)；large language model(abstract)；language model(abstract)；post-training(abstract)

AI总结 该研究针对大语言模型代码编辑中的删除回避问题，通过SWE-bench Verified等基准测量其表现，发现后期训练中加入删除相关训练可缓解该问题并提升代码编辑性能。

Beyond Scale and Generation: Understanding Language Model-based Entity Matching

超越规模和生成：理解基于语言模型的实体匹配

Zeyu Zhang, Xue Li, Iacer Calixto, Paul Groth, Sebastian Schelter

机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(title,abstract)；LLM(abstract)；pretraining(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 研究基于语言模型的实体匹配，通过控制因子研究Qwen3家族的多种架构、变体和大小，评估跨数据集可迁移性与计算成本，明确模型变体对双编码器的关键作用，以及不同匹配器架构性能差异因素，推动相关研究与基准设计发展。

Comments 12 pages, 6 figures, 7 tables. Preprint. Under review

Gubernaut: A Deterministic Homeostatic Controller for Affect-Regulated LLM Agents, Validated Across Independent Model Families

Gubernaut：用于情感调节的大语言模型代理的确定性稳态控制器，在独立模型家族中得到验证

Dushyant Sharma

机构 * Gubernaut Research（Gubernaut研究） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究针对大语言模型代理的故障模式，提出Gubernaut认知控制器，通过在四个前沿模型上预注册的评估协议验证，该控制器能使模型更平静，有恢复特征等机制，附带可重判记录及预注册故障模式。

Comments 26 pages, 7 figures, 3 tables. Data, transcripts, and analysis scripts: https://github.com/thegubernaut/Gubernaut_Validation Project page: https://gubernaut.com (archived at https://doi.org/10.5281/zenodo.21303518)

The Illusion of Secure LLM Code: Closing the Security Gap via Iterative Reprompting

安全大语言模型代码的幻觉：通过迭代重新提示缩小安全差距

Ishpuneet Singh, Shreyas Mahajan, Gurjot Singh, Maninder Singh

机构 * Thapar Institute of Engineering and Technology（塔帕尔工程技术学院） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(title)；large language model(abstract)；language model(abstract)；prompting(abstract)

AI总结 研究大语言模型集成到软件开发中自主生成安全认证代码的能力，通过双模式评估框架结合四种提示策略评估五个AI编码助手，发现当前助手不能默认生成安全应用，企业部署需转向持续、标准驱动的验证管道。

The Maskability Index: Predicting Task-Objective Alignment in Pretrained Language Models

可掩码性指数：预测预训练语言模型中的任务目标对齐

Ahmad Pouramini, Mahsa Afsharzadeh

机构 * Sirjan University of Technology（锡尔詹理工大学） ； Department of Computer Engineering（计算机工程系） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(title,abstract)；pretraining(abstract)；prompting(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究提出可掩码性指数（MI），用于评估知识关系适合的提示方式，通过掩码与未掩码模板的DepthRank分数差异计算。在ATOMIC2020基准上评估发现MI与下游生成性能正相关，有助于选择提示模板和策略提取预训练语言模型的关系知识。

HALLMARK: Diagnosing Three Failure Modes in LLM Citation Verifiers

HALLMARK：诊断大语言模型引用验证器中的三种失败模式

Patrik Reizinger, Wieland Brendel

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究大语言模型引用验证器的失败模式，通过HALLMARK基准测试评估多种验证器，发现误报率决定验证器是否可部署，并具体指出三种失败模式，强调误报率是部署瓶颈，未检测到的伪造对科学记录代价更高。

Comments 59 pages, 7 figures, 40 tables. Benchmark and code: https://github.com/rpatrik96/hallmark (v1.2.0); verification tool: https://github.com/rpatrik96/bibtexupdater (v1.5.0)

Harness Engineering for LLM-Driven GPU Kernel Generation

用于大语言模型驱动的GPU内核生成的工具工程

Yue Shui, Chenyu Ma, Hangfei Xu, Shengzhao Wen, Yanpeng Wang

机构 * Baidu, Inc.（百度公司） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 在MLSys 2026 FlashInfer竞赛中，针对NVIDIA Blackwell B200 GPU，提出以工具为中心的大语言模型驱动的GPU内核优化系统，分离评估工具与优化控制器，利用Codex等生成候选内核，实验显示优化后平均延迟加速显著，且代理辅助内核效果更佳。

Comments 24 pages, 6 figures. Extended technical report on our submission to the MLSys 2026 FlashInfer AI Kernel Generation Contest. Code: https://github.com/syhya/mlsys26-flashinfer-contest

RAIL Guard: Closing the Evaluation-to-Remediation Gap in Responsible AI for LLM Agents

RAIL Guard：弥合大语言模型智能体负责任人工智能中评估与修复的差距

Sumit Verma, Pritam Prasun, Pritish Kumar

机构 * Responsible AI Labs（负责任人工智能实验室） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究针对大语言模型智能体评估与修复差距问题，提出RAIL Guard闭环负责任人工智能管道，在多维度评估输出并迭代修复。实验表明其闭环修复收敛率高，能减少不安全执行，还区分了可修复与结构维度问题，系统开源。

Comments 15 pages, 10 figures, 4 tables. Code: https://github.com/Responsible-AI-Labs/rail-score-sdk (Python). Benchmark: https://huggingface.co/datasets/responsible-ai-labs/rail-guard-benchmark

Just Keep Prompting: Evaluating Repetitive Socratic Prompting in VLMs

只需持续提示：评估视觉语言模型中的重复苏格拉底式提示

Shayda Moezzi, Bishoy Galoaa, Lorena Genua, Taskin Padir, Sarah Ostadabbas

机构 * Northeastern University（东北大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：prompting(title,abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究视觉语言模型在反复提示下的稳定性，引入JKP多轮评估框架，用三种策略对模型提问，在STAR基准子集上评估GPT-4o、Gemini 2.5 Pro和Qwen3-VL-30B，发现重复提示利弊兼具且因模型而异，揭示了模型压力反应概况。

NRITYAM: Language Models Meet Art and Heritage of Dance

NRITYAM：语言模型遇见舞蹈的艺术与遗产

Punit Kumar Singh, Niladri Ghosh, Advait Joshiınst, Shailee Choudhary, Michael Färber, Haiqin Yang

机构 * Shenzhen Technology University（深圳技术大学） ； New Delhi Institute of Management（新德里管理学院） ； Technische Universität Dresden（德累斯顿工业大学） ； Ramakrishna Mission Vivekananda Educational and Research Institute（罗摩克里希纳传道会维韦卡南达教育与研究学院） ； Indian Institute of Technology（印度理工学院） ； Swami Vivekananda Institute of Technology（斯瓦米·维韦卡南达技术学院） ； GuangDong Engineering Technology Research Center of Edge Intelligence（广东省边缘智能工程技术研究中心） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(title,abstract)；large language model(abstract)；small language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出NRITYAM基准，包含9,260个跨12语言的文化问答对，评估语言模型对全球舞蹈传统的文化理解能力，涵盖多种模型类型。

Comments 18 pages, 12 figures, in ECML_PKDD'26

Spatio-Temporal Audio Language Modeling for Dynamic Sound Sources

动态声源的时空音频语言建模

Oh Hyun-Bin, Kazuki Shimada, Yuhta Takida, Kim Sung-Bin, Toshimitsu Uesaka, Takashi Shibuya, Kyeongyoon Lee, Tae-Hyun Oh, Yuki Mitsufuji

机构 * POSTECH（浦项科技大学） ； Sony AI（索尼AI） ； Sony Group Corporation（索尼集团） ； Sungkyunkwan University（成均馆大学） ； KAIST（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出ST-AudioLM模型，通过时空音频编码器联合学习事件语义与源轨迹，在ST-AudioQA基准上提升动态声源问答的语义-定位权衡。

Overcoming State Inertia in Full-Duplex Spoken Language Models via Activation Steering

通过激活引导克服全双工口语语言模型中的状态惯性

Cheng-Kuang Chang, Kai-Wei Chang, Alexander H. Liu, James Glass

机构 * MIT CSAIL（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(title,abstract)；SLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 针对全双工口语模型在用户打断时响应延迟的问题，提出基于感知向量的激活引导方法，无需微调即可显著提升中断理解能力。

GlobeAudio: A Multilingual Multicultural Benchmark for Naturalistic Evaluation of Large Audio-Language Models

GlobeAudio：用于大型音频-语言模型自然主义评估的多语言多文化基准

Ryner Tan, Wenxuan Zhang

机构 * Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出GlobeAudio基准，包含5637道多语言多选题，评估大型音频-语言模型在自然音频条件下的听觉推理和文化理解能力，发现开源模型和低资源语言存在显著性能差距。

MCERF: Advancing Multimodal LLM Evaluation of Engineering Documentation with Enhanced Retrieval

MCERF：通过增强检索推进工程文档的多模态大语言模型评估

Kiarash Naghavi Khanghah, Hoang Anh Nguyen, Anna C. Doris, Amir Mohammad Vahedi, Daniele Grandi, Faez Ahmed, Hongyi Xu

机构 * School of Mechanical, Aerospace, and Manufacturing Engineering, University of Connecticut, Storrs, CT 06269（机械、航空航天与制造工程学院，康涅狄格大学，斯托尔斯，CT 06269） ； Department of Mechanical Engineering, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA 02139, USA（机械工程系，麻省理工学院，剑桥，MA 02139，美国） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出MCERF框架，结合多模态检索器ColPali与大语言模型推理，通过混合查找、视觉文本融合、高推理和自一致性决策等策略，在DesignQA基准上实现平均准确率相对提升41.1%，无需完整规则书摄入即可处理工程文档中的多模态问答。

Disentangling Language Roles in Multilingual LLM Task Execution

多语言大模型任务执行中的语言角色解耦

Qishi Zhan, Minxuan Hu, Seoyeon Jang, Lei Zhao, Ziheng Chen, Man Liang, Xinyue Xiang, Jiaxin Liu, Guansu Wang, Liang He

机构 * Marquette（马凯特大学） ； Cornell（康奈尔大学） ； UC San Diego（南加州大学圣地亚哥分校） ； UPenn（普林斯顿大学） ； UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Maryland（马里兰大学） ； Michigan（密歇根大学） ； UIUC（伊利诺伊大学香槟分校） ； Melbourne（墨尔本大学） ； Stanford（斯坦福大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,summary_cn)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 提出MTM-Bench基准，通过完全交叉设计解耦指令、内容和响应三种语言角色，评估多语言LLM的任务执行能力，发现响应语言角色是性能下降的主要因素。

A Geometric Analysis of Small-sized Language Model Hallucinations

小尺寸语言模型幻觉的几何分析

Emanuele Ricco, Elia Onofri, Lorenzo Cima, Stefano Cresci, Roberto Di Pietro

机构 * Engineering (CEMSE) division, King Abdullah University of Science and Technology (KAUST)（卡塔尔科技大学工程学院（CEMSE）） ； Istituto di Informatica e Telematica (IIT), National Research Council of Italy (CNR)（意大利国家研究理事会信息与电信研究所（IIT）） ； Department of Information Engineering, University of Pisa（比萨大学信息工程系） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(title,abstract)；LLM(abstract_cn)；large language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文从几何角度分析小尺寸语言模型幻觉问题，提出APORIA框架，通过句子嵌入空间研究重复提示下的响应，发现真实响应比幻觉响应更紧密聚类，并通过APORIA-LP方法实现高效分类，同时发布SOCRATES-300K数据集以支持进一步研究。

Comments 30 pages, 12 figures, 14 tables, accepted as regular paper at ICML'26

Small, Private Language Models as Teammates for Educational Assessment Design

小型私有语言模型作为教育评估设计的队友

Chris Davis Jaldi, Anmol Saini, Shan Zhang, Noah Schroeder, Cogan Shimizu, Eleni Ilkou

机构 * Wright State University（怀特州立大学） ； University of Florida（佛罗里达大学） ； TIB – Leibniz Information Centre for Science and Technology（莱布尼茨信息科学与技术研究中心） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(title,abstract)；large language model(abstract)；small language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文研究小型语言模型在教育评估设计中的有效性，通过对比大型语言模型和小型语言模型，评估生成质量并分析可靠性，发现小型模型在隐私和资源限制下表现优异，但模型评估仍存在系统性偏差，强调需引入人类在循环机制。

AI-assisted cultural heritage dissemination: Comparing NMT and glossary-augmented LLM translation in rock art documents

人工智能辅助文化遗产传播：比较NMT和术语增强大语言模型在岩画文档中的翻译

Vicent Briva-Iglesias, María Ferre-Fernández

机构 * Dublin City University（都柏林城市大学） ； CTTS（文化传承研究所） ； ADAPT Centre（适应中心） ； SALIS ； Universidad de Almería（阿尔梅里亚大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,abstract)；prompting(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文比较了NMT和术语增强大语言模型在岩画文档翻译中的表现，发现术语增强方法在术语准确性上更优，且在保持整体质量方面表现良好。

Mini-JEPA Foundation Model Fleet Enables Agentic Hydrologic Intelligence

Mini-JEPA基础模型舰队实现智能水文智能

Mashrekur Rahman

机构 * Dartmouth Libraries, Dartmouth College（达特茅斯图书馆，达特茅斯大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：foundation model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 本文提出Mini-JEPA基础模型舰队，通过路由代理为特定问题选择传感器，提升水文分析精度，实验显示其在土壤湿度、干旱和降水预测中优于AlphaEarth。

Medmarks: A Comprehensive Open-Source LLM Benchmark Suite for Medical Tasks

Medmarks：面向医疗任务的综合性开源大语言模型评估套件

Benjamin Warner, Ratna Sagari Grandhi, Max Kieffer, Aymane Ouraq, Saurav Panigrahi, Geetu Ambwani, Kunal Bagga, Nikhil Khandekar, Arya Hariharan, Nishant Mishra, Manish Ram, Shamus Sim Zi Yang, Ahmed Essouaied, Adepoju Jeremiah Moyondafoluwa, Robert Scholz, Bofeng Huang, Molly Beavers, Srishti Gureja, Anish Mahishi, Sameed Khan, Maxime Griot, Hunar Batra, Jean-Benoit Delbrouck, Siddhant Bharadwaj, Ronald Clark, Ashish Vashist, Anas Zafar, Leema Krishna Murali, Harsh Deshpande, Ameen Patel, William Brown, Johannes Hagemann, Connor Lane, Paul Steven Scotti, Tanishq Mathew Abraham

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出Medmarks，一个包含30个医疗任务基准的开源评估套件，系统评估61个模型，揭示前沿模型在医疗推理中的优势及模型对答案顺序偏见的敏感性。

Comments website: https://medmarks.ai

Generative Interfaces for Language Models

生成式接口用于语言模型

Jiaqi Chen, Yanzhe Zhang, Yutong Zhang, Yijia Shao, Diyi Yang

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Georgia Tech（佐治亚理工学院） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(title,abstract)；LLM(abstract_cn)；large language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出生成式接口，通过主动生成用户界面提升多轮交互效率，实验表明其在人类偏好上提升达72%。

Comments ACL 2026 Findings