语言大模型 / LLM

Shape Your Feed: An LLM-based Agentic System for Conversational Recommendation

塑造你的信息流：一种基于大语言模型的智能体对话推荐系统

Ziyun Xu, Bosen Ding, Yue Zhang, Ji Qi, Qingyuan Song, Jizhou Huang, Liwei Wang, Jefferey Santelli, Yue Weng, Qichao Que, Zhenheng Yang, Junfeng Pan, Linhong Zhu

机构 * Meta Platforms（元平台公司） 纠错

专题命中 领域大模型 ：LLM(title,summary_cn)；preference optimization(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出基于LLM的智能体推荐框架SYF，采用三层架构实现实时多模态内容协同策划，经离线评估与在线A/B实验验证，可提升信息流相关性与用户情感，为工业场景提供交互式推荐方案。

Comments Accepted in RecSys 2026 Industrial Track

Sharding Prevents LLM Oversight Failures and Adversarial Exploitation

分片可防止大语言模型（LLM）的监督失效与对抗性利用

Victor Akinwande, J. Zico Kolter, Aran Nayebi

专题命中 领域大模型 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.LG

AI总结 该研究针对LLM监督中裁决数量增加导致一致性下降的问题，提出分片方法，可提升监督一致性、抵御对抗攻击，且分片后较弱裁判可超越更强的整体裁判。

ADMITBench: A Safety-Governed Reference Framework for Evaluating the Admissibility of Industrial LLM Advisories

ADMITBench：用于评估工业LLM咨询建议可采纳性的安全管控参考框架

Yash Misra, Javal Vyas, Siddharth Gutta, Mehmet Mercangöz

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

AI总结 本研究提出ADMITBench框架，用于评估工业LLM咨询建议的可采纳性，该框架采用带版本的安全管控评估契约，0.1.0版本为公开参考实现，面向技术与研究评估。

LLM-Derived Priors for Thompson Sampling in Cold-Start Comment Recommendation

用于冷启动评论推荐中汤普森采样的大语言模型衍生先验

Eugene Lee, Oseong Choi, Byungsoo Kang, Taeyeong Jang

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

AI总结 该研究提出用大语言模型（LLM）从评论文本提取语义信号生成贝叶斯先验，用于冷启动评论推荐的汤普森采样，经在线A/B/C测试验证其在稀疏反馈场景中效果显著。

Comments 10 pages, 4 figures

Human-LLM Collaborative Inductive Coding for Conceptualizing K-12 Educator AI Use

面向K-12教育工作者AI使用的人机协同归纳编码方法

Alex Liu, Min Sun, Lief Esbenshade, Michael Xiao, Victor Tian, Zachary Zhang, Kevin He

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

AI总结 本文提出多阶段人机协同编码流程，将LLM作为标注工具辅助K-12教育工作者交互语料库编码，保留人类概念权威，构建含72个条目的分层编码本，为定性研究提供可审计模板。

Metaphor-Induced Algorithmic Steering: Cross-Domain Procedural Transfer in LLM Code Generation

隐喻诱导的算法引导：LLM代码生成中的跨领域过程迁移

Zhibo Hu, Chen Wang, Yanfeng Shu, Hye-young Paik, Liming Dong, Liming Zhu

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

AI总结 本研究提出MASC框架，发现隐喻会诱导LLM代码生成模型迁移低效率过程模式，可高检测率识别此类隐喻技能与低效率实现，揭示其通过源场景过程模式迁移运作的机制。

Comments 12 pages, 11 tables, 4 figures

ScaFE: Data-Efficient Scar Classification with LLM-Generated Clinical Feature Programs

ScaFE：基于大语言模型生成的临床特征程序实现数据高效的瘢痕分类

Ruman Wang, Hangting Ye

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

AI总结 ScaFE将LLM临床知识转化为本地可执行的特征程序，结合轻量级随机森林，在瘢痕分类任务中实现数据高效、跨站点的高性能，且决策可审计，优于现有基线模型。

Building a User Foundation Model for the Open Web

面向开放网络的用户基础模型构建

Solal Vernier, Ivan Can Arisoy, Merwan Barlier, Blaž Škrlj

机构 * Teads（泰兹） 纠错

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

AI总结 该研究针对开放网络RTB场景下用户身份碎片化问题，构建基于自监督学习的用户基础模型，经LLM优化预训练后，在竞价胜率、CTR等生产任务中取得显著性能提升。

Comments RecSys'26

Marking the Wrong Symptoms: Evaluating LLM Watermarks in Medical Texts

标记错误症状：评估医学文本中的大语言模型水印

Melanie Rieff, Robin Staab, Thibaud Gloaguen, Stefan Hegselmann, Martin Vechev

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Berlin Institute of Health at Charité – Universitätsmedizin Berlin（柏林夏里特医学院柏林健康研究所） ； Deutsches Herzzentrum der Charité – Medical Heart Center of Charité and German Heart Institute Berlin（柏林夏里特医学院德国心脏中心与柏林德国心脏研究所） 纠错

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

AI总结 研究LLM水印对医学性能的影响，在11个LLM和7个VLM上对5种水印方案进行多任务基准测试，引入人类专家验证管道补充评估，发现水印会致多种退化，特定领域评估是医学中水印模型安全部署的前提。

Personalized Recommendation Tool Learning via Autonomous Language Agents

通过自主语言智能体进行个性化推荐工具学习

Mingdai Yang, Zhiwei Liu, Weizhi Zhang, Yibo Wang, Hao Peng, Philip Yu

机构 * Microsoft（微软公司） 纠错

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

AI总结 研究针对基于大语言模型的智能体在推荐系统中的局限性，提出PRTA框架，让LLM作中央规划器与多推荐模型交互，负责高级推理和个性化工具选择，传统模型进行全排序评分，设计反射机制，实验表明该框架提升了全排序推荐性能。

Comments 6 pages. Accepted by RecSys'26

Designing Safety-Constrained LLM Systems for Public Health Information Access

设计用于公共卫生信息访问的安全约束大语言模型系统

Ben Torkian, Jun Zhou

机构 * University of South Carolina（南卡罗来纳大学） 纠错

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

AI总结 针对公共卫生信息访问，尤其是母婴健康资源导航，设计实现安全约束大语言模型系统。采用多层架构，含领域受限RAG等，通过可控数据管道确保回复基于精选资源。经场景验证，系统安全约束执行一致、性能稳定，为相关领域部署LLM系统提供指导。

Real-Time Hard Negative Sampling via LLM-based Clustering for Large-Scale Two-Tower Retrieval

基于LLM聚类的实时硬负采样用于大规模双塔检索

Ivan Ji, Liuyi Hu, Harrison, Zhao, Lei Huang, Qunshu Zhang, Max, Fan, Aameek Singh

机构 * Meta 纠错

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

AI总结 针对双塔模型训练中负样本易学习的问题，提出利用大语言模型聚类生成硬负样本的实时采样方法，能有效提升模型性能并降低流行度偏差。

COOPA: A Modular LLM Agent Architecture for Operations Research Problems

COOPA: 面向运筹学问题的模块化LLM智能体架构

Chuanhao Li, Xiaoan Xu, Dirk Bergemann, Ethan X. Fang, Yehua Wei, Zhuoran Yang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Duke University（杜克大学） ； Yale University（耶鲁大学） 纠错

专题命中 领域大模型 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.LG

AI总结 提出COOPA模块化LLM智能体架构，通过迭代置信度建模、元素级溯源与多求解器路由，提升运筹问题建模准确性与可解释性，在多个基准上优于基线方法。

What the LLM Should Not Say: Boundary-Aware Context Grounding for A Seven-Channel EEG Agent

面向低通道EEG智能体的边界感知上下文接地

Zhiyuan Xu, Yueqing Dai, Junling Li, Junwen Luo

机构 * Shanghai Pulse Element Intelligent Technology Co., Ltd. (NeuraDock)（上海脉冲元素智能科技有限公司（NeuraDock）） 纠错

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

AI总结 提出NeuraDock Agent架构，通过分离确定性本地EEG引擎与硬件感知语言层，实现LLM对低通道EEG数据的边界感知接地，经288次测试验证了系统在数值重复性、故障恢复和边界感知方面的有效性。

Comments 25 pages, 6 figures

How Do Tool-Augmented LLM Agents Perform on Real-World Energy Analytics Tasks?

工具增强的LLM智能体在真实世界能源分析任务中的表现如何？

David Akinpelu, Akintonde Abbas, Rereloluwa Alimi, Ayodeji Lana

机构 * Independent Researcher（独立研究员） ； Tume AI 纠错

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

AI总结 针对能源领域缺乏智能体评估基准的问题，构建了包含243个专家策划问题的测试环境，评估工具增强的LLM智能体在数据检索、知识解释和定量建模三类任务上的表现。

Explainable Control Framework (XCF) based on Fuzzy Model-Agnostic Explanation and LLM Agent-Supported Interface

基于模糊模型无关解释与LLM智能体支持接口的可解释控制框架(XCF)

Faliang Yin, Hak-Keung Lam, David Watson

机构 * Department of Engineering, Faculty of Natural, Mathematical & Engineering Sciences, King’s College London（工程系，自然、数学与工程科学学院，伦敦国王学院） 纠错

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

AI总结 提出可解释控制框架XCF，通过分层模糊模型无关解释方法HFMAE-C和LLM智能体接口，为闭环控制器提供模型无关的解释，并在倒立摆和Turtlebot避障案例中验证有效性。

LLM-Based Scientific Peer Review: Methods, Benchmarks, and Reliability Challenges

基于LLM的科学同行评审：方法、基准与可靠性挑战

Thi Huyen Nguyen, Zahra Ahmadi

机构 * L3S Research Center, Leibniz University Hannover（莱布尼茨汉诺威大学L3S研究中心） ； Peter L. Reichertz Institute for Medical Informatics of TU Braunschweig and Hannover Medical School（布伦瑞克工业大学与汉诺威医学院彼得·L·赖歇茨医学信息学研究所） ； Lower Saxony Center for AI and Causal Methods in Medicine (CAIMed)（下萨克森州医学人工智能与因果方法中心（CAIMed）） 纠错

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

AI总结 本文综述了基于大语言模型的科学同行评审，聚焦批评生成与分数预测两大功能，分析了建模方法、基准评估、数据局限及鲁棒性风险，并提出了未来研究方向。

An LLM-Orchestrated Agent for Directional-Coupler Design with Self-Consistent Eigenmode and FDTD Validation

一种用于定向耦合器设计的LLM编排智能体，具有自洽本征模和FDTD验证

Saumya Biswas, Amrit De, Md Tauhidul Islam

机构 * Department of Mechanical Engineering, University of Maryland, College Park（马里兰大学学院市机械工程系） ； Apsidal LLC ； Department of Radiation Oncology, Stanford University（斯坦福大学放射肿瘤科） 纠错

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

AI总结 提出一种由大语言模型编排的智能体，结合本征模求解器和FDTD验证，自动设计SOI 2×2定向耦合器，实现高精度50/50分束。

LLM Doesn't Know What It Doesn't Know: Detecting Epistemic Blind Spots via Cross-Model Attribution Divergence on Clinical Tabular Data

LLM 不知道它不知道什么：通过跨模型归因分歧检测临床表格数据上的认知盲点

Akshat Dasula, Prasanna Desikan, Jaideep Srivastava

机构 * Centific AI Research（Centific AI研究） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型在结构化临床数据上的认知不确定性，通过跨模型归因分歧分析，发现其口头置信度空洞、存在逆难度效应，并提出基于归因分歧的校准方法，无需训练即可提升准确率并降低校准误差。

Comments Accepted at EIML@ICML 2026

sebis at CRF Filling 2026: A Two-Stage Local LLM Pipeline for Medical CRF Filling

sebis at CRF Filling 2026: 用于医疗CRF填写的两阶段本地LLM流水线

Katharina Sommer, Tristan Till, Florian Matthes

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） 纠错

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

AI总结 提出基于MedGemma-27B的两阶段本地流水线，分离二值存在分类与值提取，通过少样本上下文学习实现隐私保护，在CRF填写任务上取得0.55 macro-F1，排名第二。

Comments Published in Proceedings of the Third Workshop on Patient-Oriented Language Processing (CL4Health), LREC 2026

Systematic LLM Translation of Legacy Scientific Code to Differentiable Frameworks: Application to a Land Surface Model

将遗留科学代码系统性地LLM翻译为可微分框架：以陆面模型为例

Aya Lahlou, Linnia Hawkins, Pierre Gentine

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； NASA Goddard Space Flight Center（国家航空航天局戈达德空间飞行中心） 纠错

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

AI总结 提出基于LLM的五阶段流水线，将遗留Fortran代码自动翻译为JAX可微分框架，在CLM-ml-v2模型上实现完整雅可比矩阵计算和24倍加速。

SciDataSailor: Deep Scientific Data Exploring

SciDataSailor：深度科学数据探索

Jiyong Rao, Yicheng Qiu, Chi Zhang, Chunfeng Song, Runkai Zhao

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

AI总结 该研究针对科学数据仓库交互难题，提出SciDataSailor框架，以带特定机制的MCTS实现轨迹合成，构建了微调模型与含千余任务的评估基准，推动LLM智能体的科学数据探索能力。

Comments 63 pages, 10 figures

Scientific Knowledge Discovery in the Age of Large Language Models

大语言模型时代的科学知识发现

Eleni Adamidi, Serafeim Chatzopoulos, Thanasis Vergoulis

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

AI总结 本章综述34篇应用生成式大语言模型的同行评审论文，针对学术文献检索与合格研究筛选任务，基于OpenAIRE Graph布尔搜索筛选文献，为科学知识发现提供更灵活方案。

Comments 21 pages, 4 figures

Evaluating Health Misinformation in Low-Resource Languages: Integrating Small Language Models with a Culturally-Sensitive Responsible NLP Framework (Bangla as a Case Study)

评估低资源语言中的健康错误信息：将小语言模型与文化敏感的负责任自然语言处理框架相结合（以孟加拉语为例）

Farnaz Farid, Raihan Alam, Al Al-Areqi, Farhad Ahamed, Muhammad Hassan Khan, Sadia Hossain, Irena Veljanova, Anika Tabassum Binte Hossain

机构 * Western Sydney University（西悉尼大学） ； Microsoft（微软公司） ； Excelsia College（埃克塞尔西亚学院） ； Faulconbridge Health Centre（福尔康布里奇健康中心） 纠错

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

AI总结 研究针对低资源语言中健康错误信息难检测问题，提出结合小语言模型与文化敏感的负责任自然语言处理框架，以孟加拉语为例进行实验，证明Phi-4表现优，还设计新框架，为评估低资源语言错误信息提供整体视角。

Comments 39 pages

Peeking Inside LLMs: Leveraging Internal Artifacts of LLMs for Enhancing Reliability in Legal Classification

窥视LLM内部：利用LLM的内部构件增强法律分类的可靠性

Sudipta Santra, Debtanu Datta, Saptarshi Ghosh

机构 * Indian Institute of Technology Kharagpur（印度理工学院卡哈拉格普尔分校） 纠错

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

AI总结 针对LLM在法律领域易产生错误或幻觉的问题，提出利用模型内部构件特征构建下游分类器检测预测正确性，在保释决策和法规违规预测任务上验证了有效性。

Comments Accepted at the International Workshop on Automated Semantic Analysis of Information in Law (ASAIL) 2026

LLMs on Tabular Data with Limited Semantics: Evidence from Industrial Car Retrofit Prediction

有限语义表格数据上的LLM：来自工业汽车改造预测的证据

Aina Vila Pons, Ioannis Tzachristas, Constantinos Antoniou

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； BMW Group（宝马集团） 纠错

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

AI总结 研究在工业表格数据中，LLM（嵌入、直接分类、混合堆叠）与经典树集成方法的对比，发现LLM在语义受限时效果有限，但嵌入和混合方法仍有价值。

Can LLMs Reason About Brand Ownership? An Empirical Study of Domain Attribution Intelligence

LLM能否推理品牌所有权？领域归属智能的实证研究

Fathima Mashood, Mohamed Nabeel

机构 * Google（谷歌） ； Microsoft（微软） 纠错

专题命中 领域大模型 ：LLM(title_cn,summary_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对品牌域名归属歧义问题，首次系统评估LLM在域名枚举、开放归属和二元分类三项任务中的品牌智能表现，发现模型依赖外部工具（如WHOIS）才能实现高精度所有权验证。

Comments llm, brand intelligence, whois, search, squatting domains, brand domains

Who's Keeping Score? Interactive Steering of LLM-Powered Scoring with Attune

谁在打分？用Attune实现对大语言模型驱动打分的交互式调控

Bhavya Chopra, Meng Chen, Rebecca Dang, Chanbin Park, Shreya Shankar, Sepanta Zeighami, Bjoern Hartmann, Aditya Parameswaran

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

AI总结 研究针对LLM打分存在的全局理解与局部一致性不足问题，提出Attune混合启动系统，通过成对比较推导打分规则并支持用户调控，经技术评估与用户研究验证了其有效性。

Comments 18 pages, To appear at ACM UIST 2026

RobustDefect-LLM: Explainable and Robustness-Aware Industrial Surface Defect Classification with Decision Support and AI-Assisted Reporting

RobustDefect-LLM：具备决策支持与AI辅助报告的可解释、鲁棒性感知型工业表面缺陷分类方法

Nazlıcan Düşünmez, Halûk Gümüşkaya

专题命中 领域大模型 ：LLM(title,title_cn)

AI总结 本文提出RobustDefect-LLM框架，在NEU-DET数据集上评估四种CNN，选MobileNetV3-Large实现高准确率，结合Grad-CAM与置信度路由，集成AI辅助报告，验证了工业缺陷检测工作流的可行性。

Comments 27 pages, 11 figures, 16 tables, preprint manuscript, the source code is publicly available

Structure-Preserving Projection for Mitigating Modality Bias in LLM-Based Sequential Recommendation

面向基于大语言模型（LLM）的序列推荐中缓解模态偏差的结构保留投影

Tzu-Wei Chiu, Song-Duo Ma, Hsin-Yu Lin, Pu-Jen Cheng

专题命中 领域大模型 ：LLM(title,title_cn)

AI总结 本文针对基于LLM的序列推荐中投影引入的模态偏差问题，提出结构保留投影方法，通过专用损失维持协同嵌入关系几何，经实验验证可提升推荐性能。

Comments Accepted at RecSys 2026