语言大模型 / LLM

RepoDoc: A Knowledge Graph-Based Framework to Automatic Documentation Generation and Incremental Updates

RepoDoc: 基于知识图谱的自动文档生成与增量更新框架

Dong Xu, Mingwei Liu, Xiwen Wang, Jianfeng Zhong, Zibin Zheng

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

AI总结 RepoDoc通过构建仓库知识图谱，实现代码文档的自动化生成与增量更新，提升文档覆盖率和完整性，同时提高生成效率与准确性。

Robust Grounding with MLLMs Against Occlusion and Small Objects via Language-Guided Semantic Cues

通过语言引导的语义线索实现对遮挡和小物体的鲁棒接地

Beomchan Park, Seongho Kim, Hyunjun Kim, Sungjune Park, Yong Man Ro

机构 * Integrated Vision Language Lab.（集成视觉语言实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出通过语言引导的语义线索提升MLLM在拥挤场景中的接地能力，通过语义线索提取器和文本嵌入引导优化对象语义，实验表明能有效提高接地精度。

Comments 4 pages, 2 figures, ICASSP 2026

Optimas: An Intelligent Analytics-Informed Generative AI Framework for Performance Optimization

Optimas: 一种基于智能分析的生成式AI框架，用于性能优化

Mohammad Zaeed, Tanzima Z. Islam, Vladimir Indic

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

AI总结 Optimas通过多代理工作流构建的端到端生成式AI框架，实现了自动化代码优化，通过性能诊断映射到文献支持的代码转换，提升了代码正确性和性能效率。

Comments 11 pages, 17 figures

SPAGS: Sparse-View Articulated Object Reconstruction from Single State via Planar Gaussian Splatting

SPAGS：基于单一状态的稀疏视角关节物体重建（通过平面高斯溅射）

Di Wu, Liu Liu, Xueyu Yuan, Wenxiao Chen, Lijun Yue, Liuzhu Chen, Yiming Tang, Meng Wang

机构 * Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； Tencent RoboticsX（腾讯机器人院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种无需多视角观测的关节物体重建方法，通过平面高斯溅射实现稀疏视角下的高精度重建，结合视觉-语言模型实现开放词汇部分分割与参数估计。

Comments 10 pages, 7 figures

Geopolitical Barriers to Globalization

地缘政治对全球化的影响

Tianyu Fan, Mai Wo, Wei Xiang

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

AI总结 地缘政治恶化抵消了关税自由化促进贸易的效果，导致2007年后贸易全球化放缓，双边地缘政治对齐提升可使贸易增长22%，福利效应不均。

Can LLMs be Effective Code Contributors? A Study on Open-source Projects

LLMs能否成为有效的代码贡献者？对开源项目的研究

Chun Jie Chong, Muyeed Ahmed, Zhihao, Yao, Iulian Neamtiu

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文研究了LLMs在开源项目中的代码贡献效果，通过评估框架发现LLMs在修复bug和添加功能时成功率低，存在语法错误和测试失败等问题，主要贡献是提出评估方法和改进建议。

Proteus: Shapeshifting Desktop Visualizations for Mobile via Multi-level Intelligent Adaptation

Proteus：通过多级智能适应实现移动端的桌面可视化变形

Can Liu, Sizhe Cheng, Feng Liang, Zhibang Jiang, Lingru Huang, Kavinda Athapaththu, Yong Wang

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

AI总结 Proteus通过多级智能适应技术，自动将桌面可视化转换为移动端可读的可视化，解决移动端屏幕尺寸和交互方式差异导致的显示问题。

Comments accepted by ACM Designing Interactive Systems Conference

Does AI Code Review Lead to Code Changes? A Case Study of GitHub Actions

AI代码审查是否导致代码更改？GitHub动作的案例研究

Kexin Sun, Hongyu Kuang, Sebastian Baltes, Xin Zhou, He Zhang, Xiaoxing Ma, Guoping Rong, Dong Shao, Christoph Treude

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文通过分析GitHub动作中的16种AI代码审查工具，探讨其使用情况、评论是否引发代码更改以及影响有效性因素，发现简洁、包含代码片段且手动触发的评论更可能引发更改。

ArguMath: AI-Simulated Environment for Pre-Service Teacher Training in Orchestrating Classroom Mathematics Argumentation

ArguMath: 为培养未来教师提供的人工智能模拟环境，用于课堂数学论证的协调

Jiwon Chun, Yuling Zhuang, Armanto Sutedjo, Colin Xu, Rong Ren, Meng Xia

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

AI总结 本文提出ArguMath，一个基于AI的模拟环境，帮助未来数学教师练习协调课堂数学论证，通过定制教室设置、AI模拟学生讨论和结构化反思来提升其理论对齐的提问策略。

InvestChat: Exploring Multimodal Interaction via Natural Language, Touch, and Pen in an Investment Dashboard

InvestChat：通过自然语言、触控和笔在投资仪表板中探索多模态交互

Sarah Lykke Tost, Adson Lucas de Paiva Sales, Henrik Østergaard, Vaishali Dhanoa, Gabriela Molina León

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 InvestChat通过多模态输入提升投资探索体验，研究发现自然语言触控和笔输入能增强用户参与度，参与者在不同模态间互补使用，自然语言效果最佳。

Comments Poster accepted at AVI 2026; DOI included

Seeing Candidates at Scale: Multimodal LLMs for Visual Political Communication on Instagram

大规模识别候选人：用于推特视觉政治沟通的多模态大语言模型

Michael Achmann-Denkler, Mario Haim, Christian Wolff

机构 * Media Informatics Group University of Regensburg（媒体信息学组莱比锡大学） ； Department of Media and Communication Ludwig-Maximilians-Universität Munich, Germany（媒体与传播系路德维希-马克西米利安大学慕尼黑，德国） 纠错

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

AI总结 本文评估了专用机器学习模型和新兴多模态大语言模型在视觉政治沟通分析中的能力，展示了GPT-4o在识别领先政治人物和计数中的优越性能。

Comments An earlier version was presented at #SMSociety 2024 (London)

Malicious ML Model Detection by Learning Dynamic Behaviors

通过学习动态行为检测恶意机器学习模型

Sarang Nambiar, Dhruv Pradhan, Ezekiel Soremekun

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文提出DynaHug方法，通过动态分析和机器学习检测恶意预训练模型，相比现有方法在F1分数上提升44%。

Comments Currently under review at the International Symposium on Research in Attacks, Intrusions and Defenses 2026

TypeScript Repository Indexing for Code Agent Retrieval

TypeScript仓库索引用于代码代理检索

Junsong Pu, Yichen Li, Zhuangbin Chen

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文提出abcoder-ts-parser，通过TypeScript编译器API直接生成可靠的代码索引，提升大型TypeScript仓库中代码代理的上下文检索效率。

Comments This is a tool demonstration paper. 4 tables and 1 listing

Co-Constructing Alignment: A Participatory Approach to Situate AI Values

共构对齐：一种参与式方法以定位AI价值观

Anne Arzberger, Enrico Liscio, Maria Luce Lupetti, Inigo Martinez de Rituerto de Troya, Jie Yang

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

AI总结 本文通过参与式工作坊探讨用户如何参与AI价值观对齐过程，发现用户更倾向于将对齐视为一种持续的、情境化的共同实践。

Weakly-Supervised Referring Video Object Segmentation through Text Supervision

通过文本监督实现弱监督的指称视频对象分割

Miaojing Shi, Jun Huang, Zijie Yue, Hanli Wang

机构 * College of Electronic and Information Engineering, Tongji University（同济大学电子与信息工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出WSRVOS方法，通过文本表达训练模型，利用对比学习生成正负表达，实现细粒度多模态对齐，并引入实例感知分类和伪掩码融合策略，提升视频对象分割性能。

Comments Accepted by CVPR 2026 Findings

Scaffolding Human-AI Collaboration: A Field Experiment on Behavioral Protocols and Cognitive Reframing

构建人类-人工智能协作：关于行为协议和认知重构的实地实验

Alex Farach, Alexia Cambon, Lev Tankelevitch, Connie Hsueh, Rebecca Janssen

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文通过实地实验探讨了行为和认知支架干预对人类-人工智能协作的影响，发现认知支架干预提升了文档质量，但结果受限于实验设计的潜在偏差。

Comments v2: corrected appendix table float placement; no changes to results, prose, or numbers. Working paper. 45 pages including appendices

Correcting Low-Signal Sensitivity in the Deliberative Reason Index

修正低信号敏感性在 deliberative Reason Index 中的缺陷

Francesco Veri

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文提出改进的DRI方法，通过连续惩罚低信号相关性对数，提高低信号条件下DRI的可靠性与可比性。

Comments 9 pages, 1 figure

Seeking Help, Facing Harm: Auditing TikTok's Mental Health Recommendations

寻求帮助，面对伤害：审计TikTok的心理健康推荐

Pooriya Jamie, Amir Ghasemian, Homa Hosseinmardi

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 研究分析TikTok心理健康内容推荐机制，发现用户互动行为主导曝光结果，帮助导向搜索产生更多支持性内容，但有害内容仍存在。

Comments Accepted at the Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media (ICWSM 2026)

G-MIXER: Geodesic Mixup-based Implicit Semantic Expansion and Explicit Semantic Re-ranking for Zero-Shot Composed Image Retrieval

G-MIXER：基于测地混合的隐式语义扩展和显式语义重新排序用于零样本复合图像检索

Jiyoung Lim, Heejae Yang, Jee-Hyong Lee

机构 * Sungkyunkwan University（顺天大学） 纠错

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

AI总结 G-MIXER通过测地混合生成隐式语义特征并重新排序显式语义，提升零样本复合图像检索的多样性和准确性，实现跨多个基准的最优性能。

Comments CVPR 2026 Accepted

IntervenSim: Intervention-Aware Social Network Simulation for Opinion Dynamics

IntervenSim：面向意见动态的干预意识社交网络模拟

Yunyao Zhang, Zuocheng Ying, Xinglang Zhang, Junqing Yu, Peng Fang, Xu Chen, Wei Yang, Zikai Song

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 IntervenSim通过闭环模拟机制，结合源端干预和群体反应，提升复杂社交事件模拟的准确性与效率，实验显示在MAPE和DTW指标上均优于现有方法。

From Attenuation to Attention: Variational Information Flow Manipulation for Fine-Grained Visual Perception

从衰减到注意：用于细粒度视觉感知的变分信息流操控

Jilong Zhu, Yang Feng

机构 * Key Laboratory of Intelligent Information Processing, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences (ICT/CAS)（智能信息处理重点实验室，计算技术研究所，中国科学院（ICT/CAS）） ； State Key Laboratory of AI Safety, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences (ICT/CAS)（人工智能安全国家重点实验室，计算技术研究所，中国科学院（ICT/CAS）） ； University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院大学，北京，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出变分信息流框架，通过建模问题-答案对相关的视觉显著性作为潜在分布，解决多模态大语言模型在细粒度感知任务中的信息衰减问题，提升模型表现。

Misspecified Model Estimation and Its Impact on Predictions

模型误设估计及其对预测的影响

Junnan He, Lin Hu, Matthew Kovach, Anqi Li

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 研究线性统计模型中，因变量依赖于具有固定总体系数和观察特定潜系数的自变量及测量误差。决策者估计总体系数并用于预测给定观察的潜系数。分析模型误设如何扭曲预测，探讨残差信息与误设向量与潜变量到系数映射的对齐性影响。

Hidden Signals in Language: Inferring Sensitive Attributes from Reddit Comments Using Machine Learning

语言中的隐藏信号：利用机器学习从Reddit评论中推断敏感属性

Anay Agarwalla, Simeon Sayer

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

AI总结 研究通过机器学习从Reddit评论中推断敏感属性，发现即使简单模型也能检测到与敏感属性相关的信号，且不同社区的预测性能差异显著。

Comments 13 pages, 5 figures

ClusterMark: Towards Robust Watermarking for Autoregressive Image Generators with Visual Token Clustering

ClusterMark：面向自回归图像生成器的鲁棒水印技术：基于视觉token聚类

Denis Lukovnikov, Andreas Müller, Erwin Quiring, Asja Fischer

机构 * Ruhr University Bochum（波鸿鲁尔大学） ； _fbeta 纠错

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

AI总结 本文提出ClusterMark，通过视觉token聚类提升自回归图像生成器的水印鲁棒性，有效对抗图像扰动和再生攻击，同时保持图像质量，优于现有基线方法。

Comments CVPR 2026

EEG2Vision: A Multimodal EEG-Based Framework for 2D Visual Reconstruction in Cognitive Neuroscience

EEG2Vision：一种基于EEG的多模态框架，用于认知神经科学中的2D视觉重建

Emanuele Balloni, Emanuele Frontoni, Chiara Matti, Marina Paolanti, Roberto Pierdicca, Emiliano Santarnecchi

机构 * Università Politecnica delle Marche（马尔凯理工大学） ； University of Macerata（马切拉塔大学） ； Horizon Intelligence Labs（地平线智能实验室） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Massachusetts General Hospital（麻省总医院） 纠错

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

AI总结 EEG2Vision通过多模态大语言模型和图像扩散模型提升低密度电极配置下的视觉重建质量，验证了低分辨率EEG设备在实时脑-图像应用中的可行性。

Comments 17 pages, 5 figures

RefineRAG: Word-Level Poisoning Attacks via Retriever-Guided Text Refinement

RefineRAG：通过检索引导的文本细化实现词级污染攻击

Ziye Wang, Guanyu Wang, Kailong Wang

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

AI总结 RefineRAG通过检索引导的文本细化方法，解决传统污染攻击检测不足的问题，实现高成功率的词级污染攻击，同时保持自然性和低语法错误。

Measuring Geopolitical Alignment and Economic Growth

衡量地缘政治一致性与经济增长

Tianyu Fan

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

AI总结 本文提出了一种基于事件的地缘政治一致性的新衡量方法，并证明其影响经济增长。研究发现地缘政治一致性提升可使人均GDP增长约10%。

How Secure is Code Generated by ChatGPT?

ChatGPT生成的代码安全性如何？

Raphaël Khoury, Anderson R. Avila, Jacob Brunelle, Baba Mamadou Camara

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

AI总结 研究评估了ChatGPT生成代码的安全性，探讨了通过提示提高安全性的方法及AI生成代码的伦理问题。

Journal ref 2023 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC) October 1-4, 2023, Oahu, Hawaii, USA

SkillAttack: Automated Red Teaming of Agent Skills through Attack Path Refinement

SkillAttack：通过攻击路径细化实现对代理技能的自动化红队测试

Zenghao Duan, Yuxin Tian, Zhiyi Yin, Liang Pang, Jingcheng Deng, Zihao Wei, Shicheng Xu, Yuyao Ge, Xueqi Cheng

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract)；prompting(abstract)

AI总结 本文提出SkillAttack框架，通过对抗性提示动态验证技能漏洞可利用性，实验显示其在对抗性技能和真实场景中均显著优于基线方法，揭示了即使善意技能在实际代理交互中也存在严重安全风险。

Cheap Talk, Empty Promise: Frontier LLMs easily break public promises for self-interest

廉价言论，空头承诺：前沿大语言模型容易为私利而违背公开承诺

Jerick Shi, Terry Jingcheng Zhang, Zhijing Jin, Vincent Conitzer

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

AI总结 本文研究了在多智能体环境中，前沿大语言模型在单次正常形式游戏中如何通过欺骗行为偏离公开承诺，分析了四种欺骗类型对个体收益和集体福利的影响。

Comments Accepted to ICLR AI for Mechanism Design and Strategic Decision Making Workshop