语言大模型 / LLM

Automating the Detection of Requirement Dependencies Using Large Language Models

利用大语言模型自动化检测需求依赖

Ikram Darif, Feifei Niu, Manel Abdellatif, Lionel C. Briand, Ramesh S., Arun Adiththan

机构 * University of Ottawa（渥太华大学） ； École de technologie supérieure（超技术学院） ； Research Ireland Lero Centre for Software Research（爱尔兰Lero软件研究中心） ； University of Limerick（利默里克大学） ； General Motors（通用汽车公司） 纠错

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

AI总结 本文提出LEREDD，一种基于大语言模型的自动化需求依赖检测方法，利用RAG和ICL技术，实现高准确率的依赖分类和细粒度依赖检测。

LUNAR: Benchmarking Personalized Large Language Models on UNiversal User BehAvioR Logs

LUNAR：基于通用用户行为日志的个性化大语言模型基准测试

Jiahao Zhang, Yongzhi Tong, Zelin Fu, Pengde Zhao, Yanmei Jiang, Feng Jiang, Min Yang

机构 * Shenzhen University of Advanced Technology（深圳理工大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

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

AI总结 该研究推出首个基于衣食住行等通用领域用户行为日志的LUNAR基准，经实验揭示LLM个性化的关键影响因素，为个性化LLM的发展指明了方向。

MOSAIC: Unveiling the Moral, Social and Individual Dimensions of Large Language Models

MOSAIC：揭示大型语言模型的道德、社会和个体维度

Erica Coppolillo, Emilio Ferrara

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； University of Calabria and ICAR-CNR（卡利亚里大学和ICAR-CNR） ； Thomas Lord Department of Computer Science（托马斯·劳德计算机科学系） 纠错

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

AI总结 MOSAIC首次提出评估大型语言模型道德、社会和个体维度的综合基准测试，通过九个问卷和四个游戏全面考察伦理推理能力，揭示MFT的局限性。

Plausible Patients, Impossible Populations: Auditing Epidemiological Fidelity in Large Language Model Mental Health Simulations

PsychBench: 对大型语言模型心理健康模拟中的流行病学真实性进行审计

Patrick Keough

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 本文通过PsychBench对LLM患者模拟进行流行病学审计，发现模型在临床合理性与人口代表性之间存在不一致，揭示了模型在不同群体中的偏差问题。

Comments v2: substantially revised and retitled; withdraws the variance-compression and transgender-suppression results and adds a pre-registered decoding control. 21 pages, 8 figures, 7 tables

HumorRank: A Tournament-Based Leaderboard for Evaluating Humor Generation in Large Language Models

HumorRank: 基于锦标赛的大语言模型幽默生成评估排行榜

Edward Ajayi, Prasenjit Mitra

机构 * Carnegie Mellon University Africa（卡内基梅隆大学非洲分校） 纠错

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

AI总结 提出HumorRank，一种基于锦标赛的框架，通过理论指导的成对偏好判断对文本幽默生成进行排名，并利用Bradley-Terry估计生成全局排行榜。

Comments Leaderboard: https://humorrank-leaderboard.pages.dev/

Addressing Benchmarking Gaps in Large Language Models for Health and Medicine with Dynamic Red-Teaming

超越基准：动态、自动和系统化的红队代理用于可信的医疗语言模型

Jiazhen Pan, Bailiang Jian, Paul Hager, Yundi Zhang, Che Liu, Friederike Jungmann, Hongwei Bran Li, Julian Canisius, Chenyu You, Junde Wu, Jiayuan Zhu, Fenglin Liu, Yuyuan Liu, Niklas Bubeck, Moritz Knolle, Chen, Chen, Christian Wachinger, Zhenyu Gong, Cheng Ouyang, Georgios Kaissis, Benedikt Wiestler, Daniel Rueckert

机构 * Technical University of Munich (TUM)（慕尼黑技术大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； TUM University Hospital（慕尼黑技术大学医院） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Stony Brook University（史泰兹布鲁克大学） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） ； University of Sheffield（谢菲尔德大学） 纠错

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

AI总结 本文提出DAS红队框架，通过动态压力测试揭示医疗语言模型在鲁棒性、隐私、偏见和幻觉方面的潜在风险，发现高静态基准性能与低动态可靠性之间的'基准差距'。

From Prompt Risk to Response Risk: Paired Analysis of Safety Behavior of Large Language Models

从提示风险到响应风险：大型语言模型安全行为的配对分析

Mengya Hu, Qiong Wei, Sandeep Atluri

机构 * Microsoft（微软） 纠错

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

AI总结 本研究通过配对分析人类标注的提示和响应记录，探讨了大型语言模型在四个危害类别（性、自残、仇恨和暴力）和有序严重性级别上的安全行为，发现61%的响应比提示减少了危害，3%的响应升级了危害，并揭示了安全行为与无害性之间的权衡。

Dropping Just a Handful of Preferences Can Change Top Large Language Model Rankings

丢弃少量偏好可以改变大型语言模型的排名

Jenny Y. Huang, Yunyi Shen, Dennis Wei, Tamara Broderick

机构 * Department of Electrical Engineering and Computer Science, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院电子工程与计算机科学系） ； MIT-IBM Watson AI Lab（MIT-IBM沃森人工智能实验室） ； IBM Research（IBM研究院） 纠错

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

AI总结 研究通过评估LLM排名系统的鲁棒性，发现丢弃少量偏好数据可显著影响模型排名，揭示MT-bench偏好更稳定的原因。

Learning-Based Automated Adversarial Red-Teaming for Robustness Evaluation of Large Language Models

基于学习的自动化对抗红队测试用于大型语言模型的鲁棒性评估

Zhang Wei, Hanxuan Chen, Peilu Hu, Zhenyuan Wei, Chenwei Liang, Jiayi Gu, Wenqian Weng, Jacqueline Pang, Hao Yan, Li Mei, Shengning Lang, Kuan Lu, Xi Xiao, Zhimo Han, Yijin Wang, Yichao Zhang, Chen Yang, Zhenyu Yu, Riyang Bao, Xinyuan Song, Junfeng Hao, Mu-Jiang-Shan Wang

机构 * Independent Researcher（独立研究者） ； Hunan University（湖南大学） ； Shenzhen Kaihong Digital Industry Development Co., Ltd.（深圳凯鸿数字产业开发有限公司） ； Central University of Finance and Economics（中央财经大学） ； Chongqing University（重庆大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Stevens Institute of Technology（斯蒂文斯理工学院） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Oak Ridge National Laboratory（橡树岭国家实验室） ； Zhengzhou University of Light Industry（郑州轻工业大学） ； Xidian University（西安电子科技大学） ； The University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校） ； AI Safety Research Lab, Institute of Advanced Computing（高级计算研究所人工智能安全研究实验室） ； University of Malaya（马来亚大学） ； Emory University（埃默里大学） ； Department of Nephrology, Affiliated Hospital of Guangdong Medical University（广东医学院附属医院肾内科） 纠错

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

AI总结 本文提出一种学习驱动的自动化红队测试框架，用于高效发现大型语言模型的漏洞，通过元提示引导的对抗性提示生成和分层执行检测流程，在六个威胁类别中实现标准化评估，实验发现47个漏洞，包括21个高严重性失败和12种新攻击模式。

Comments ACL ARR minor revision

RLIE: Rule Generation with Logistic Regression, Iterative Refinement, and Evaluation for Large Language Models

RLIE：用于大语言模型的基于逻辑回归、迭代细化和评估的规则生成

Yang Yang, Hua XU, Zhangyi Hu, Yutao Yue

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

AI总结 研究提出RLIE框架，将大语言模型与概率建模结合学习加权规则集，经规则生成、逻辑回归、迭代细化和评估四阶段，评估多种推理策略，明确大语言模型在归纳推理中的潜力与局限，实现更可靠的神经符号推理。

A Systematic Survey on Large Language Models for Evolutionary Optimization: From Modeling to Solving

关于用于进化优化的大语言模型的系统综述：从建模到求解

Yisong Zhang, Ran Cheng, Guoxing Yi, Kay Chen Tan

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

AI总结 该综述聚焦进化优化，通过工作流框架系统回顾相关进展，将文献分为优化建模与求解两阶段，求解阶段再分三类范式，分析方法、局限性及与传统方法关系，还给出基准、比较及应用，并指出研究方向。

Comments Accepted by IEEE CIM

Shuttling Compiler for Trapped-Ion Quantum Computers Based on Large Language Models

基于大型语言模型的离子阱量子计算机穿梭编译器

Fabian Kreppel, Reza Salkhordeh, Ferdinand Schmidt-Kaler, André Brinkmann

机构 * Institute of Computer Science, Johannes Gutenberg University（计算机科学研究所，约翰内斯·古特堡大学） ； Institute of Physics, Johannes Gutenberg University（物理研究所，约翰内斯·古特堡大学） ； Department of Computer Science, Saarland University（计算机科学系，萨尔兰大学） 纠错

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

AI总结 提出首个基于大语言模型的离子阱量子计算机穿梭编译器，通过微调预训练模型生成有效调度，减少穿梭开销达15%。

Comments 18 pages, 6 figures, 2 tables

A Judge-Aware Ranking Framework for Evaluating Large Language Models without Ground Truth

一种面向评委的排名框架：无需真实标签评估大语言模型

Mingyuan Xu, Xinzi Tan, Jiawei Wu, Doudou Zhou

机构 * University of Technology Sydney（悉尼科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种面向评委的排名框架，通过引入评委特定的辨别参数扩展Bradley-Terry-Luce模型，在不参考标签的情况下联合估计潜在模型质量和评委可靠性，从而提高人类偏好的一致性，提高数据效率，并产生校准的不确定性量化。

A Survey on Large Language Model-Based Game Agents

基于大语言模型的游戏智能体综述

Sihao Hu, Tiansheng Huang, Gaowen Liu, Ramana Rao Kompella, Fatih Ilhan, Selim Furkan Tekin, Yichang Xu, Zachary Yahn, Ling Liu

机构 * Georgia Institute of Technology USA（佐治亚理工学院美国分校） ； Cisco Research USA（思科研究美国分公司） 纠错

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

AI总结 综述基于大语言模型的游戏智能体，提出统一参考架构，从单智能体（记忆、推理、感知-行动接口）和多智能体（通信协议、组织模型）层面总结研究，并建立挑战导向的分类法连接六种游戏类型与智能体需求。

Comments ACM Computing Surveys, 2026

PolyWorkBench: Benchmarking LLM Agents for Cross-Lingual Long-Horizon Workflows

PolyWorkBench：多语言长视野语言模型智能体基准测试

Hongliang Li, Yijin Liu, Zhiwei Zhang, Zihe Liu, Xinyue Lou, Jinan Xu, Fandong Meng, Kaiyu Huang

机构 * Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； Weixin AI, Tencent Inc（腾讯微云人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 研究多语言长视野工作流程中LLM智能体的表现，提出PolyWorkBench基准测试及结合多种评估方式的混合框架，发现最先进LLM智能体在多语言设置中性能降，强调联合建模语言变化和程序决策对智能体评估的重要性。

Comments 17 Pages, 5 figures

Autorubric: A Unifying Framework for Rubric-Based LLM Evaluation on Non-Verifiable Tasks

Autorubric：统一基于评分标准的LLM评估

Delip Rao, Chris Callison-Burch

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

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

AI总结 Autorubric通过整合多种评分标准评估技术，提供统一的评分框架和默认设置，提升LLM评估的可靠性与一致性，并在多个基准测试中展示了其有效性。

Comments 60 pages; COLM 2026 camera ready copy

QuArch: A Benchmark for Evaluating LLM Reasoning in Computer Architecture

QuArch：评估计算机体系结构中大型语言模型推理的基准

Shvetank Prakash, Andrew Cheng, Mark Mazumder, Arya Tschand, Varun Gohil, Jeffrey Ma, Jason Yik, Zishen Wan, Jessica Quaye, Elisavet Lydia Alvanaki, Avinash Kumar, Chandrashis Mazumdar, Tuhin Khare, Alexander Ingare, Ikechukwu Uchendu, Radhika Ghosal, Abhishek Tyagi, Chenyu Wang, Andrea Mattia Garavagno, Sarah Gu, Alice Guo, Grace Hur, Luca P. Carloni, Tushar Krishna, Ankita Nayak, Amir Yazdanbakhsh, Vijay Janapa Reddi

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

AI总结 该研究提出QuArch基准，用于评估LLM在计算机体系结构中的推理能力。它包含2671个问答对，发现前沿模型在高阶思维技能上有差距。经微调可提升内存层次结构设计任务性能，为构建和衡量LLM能力提供基础，推动计算系统创新。

Artificial Leviathan: Exploring Social Evolution of LLM Agents Through the Lens of Hobbesian Social Contract Theory

人工智能利维坦：通过霍布斯社会契约理论视角探索大语言模型智能体的社会演化

Gordon Dai, Weijia Zhang, Jinhan Li, Siqi Yang, Chidera Onochie lbe, Srihas Rao, Arthur Caetano, Misha Sra

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

AI总结 本研究基于LLM智能体构建模拟社会，通过霍布斯社会契约理论验证其演化契合该理论，证实LLMs可模拟复杂社会动态，有望助力人类对社会系统的理解。

CLQT: A Closed-Loop, Cost-Aware, Strategy-Consistent Benchmark for Diagnostic Evaluation of LLM Portfolio-Management Agents

CLQT：用于LLM投资组合管理代理诊断评估的闭环、成本感知、策略一致性基准

Bo Qu, Mingguang Chen

机构 * Illinois Institute of Technology（伊利诺伊理工学院） 纠错

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

AI总结 提出CLQT基准，通过闭环交易环境诊断LLM代理的决策过程，而非仅排名收益，评估五个维度的能力。

Comments 56 pages, 15 figures, 15 tables

When LLM Essays Outscore Student Essays: What a Korean Writing Rubric Rewards and Where Readers Disagree

从直觉到校准判断：基于评分标准的专家小组研究人类对LLM生成韩语文本的检测

Shinwoo Park, Yo-Sub Han

机构 * Yonsei University（延世大学） 纠错

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

AI总结 研究通过三阶段盲 longitudinal 研究评估人类对LLM生成韩语文本的判断，提出LREAD框架提升准确性与一致性，证明评分标准辅助判断能提高检测效果。

Library Drift: Diagnosing and Fixing a Silent Failure Mode in Self-Evolving LLM Skill Libraries

库漂移：在自我演化的LLM技能库中诊断和修复一种无声的失败模式

Xing Zhang, Yanwei Cui, Guanghui Wang, Ziyuan Li, Wei Qiu, Bing Zhu, Peiyang He

机构 * AWS Generative AI Innovation Center（AWS生成式AI创新中心） ； HSBC Holdings Plc., HSBC Technology Center, China（汇丰控股有限公司，汇丰技术中心，中国） 纠错

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

AI总结 本文研究了自我演化的LLM技能库中的一种无声失败模式——库漂移，通过可重复触发实验、细粒度诊断和验证修复方法，揭示了技能积累无序导致检索退化、假阳性注入和性能停滞的问题，并提出了一种经过验证的修复方案，显著提升了技能库的性能。

Comments Accepted to the ICML 2026 Workshop on Failure Modes in Agentic AI (FAGEN@ICML 2026), Seoul, South Korea. https://github.com/amazon-science/Self-Evolving-Agents-Ratchet

Discovering Ordinary Differential Equations with LLM-Based Qualitative and Quantitative Evaluation

基于LLM的定性与定量评估的常微分方程发现

Sum Kyun Song, Bong Gyun Shin, Jae Yong Lee

机构 * Department of Artificial Intelligence, Chung-Ang University, Seoul, Republic of Korea（韩国首尔 Chung-Ang 大学人工智能系） ； Daejin University, Pocheon, Republic of Korea（韩国坡州市 Daejin 大学） 纠错

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

AI总结 本文提出DoLQ方法，通过多智能体架构结合LLM进行定性与定量评估，实现常微分方程的发现，实验表明其在多维ODE基准测试中性能优于现有方法。

Comments Accepted at ICML 2026

Journal ref International Conference on Machine Learning 2026

BenGER: Benchmarking LLM Systems on Subsumption-Based Legal Reasoning in German Law

BenGER：德国法律中基于归入的法律推理的LLM系统基准测试

Sebastian Nagl, Ann-Kristin Mayrhofer, Martin Heidebach, Aleyna Koçak, Anne Zettelmeier, Elly Breu, Angelina Greiner, Sofija Milijas, Matthias Grabmair

机构 * Technical University of Munich (TUM)（慕尼黑技术大学） ； Ludwig Maximilian University of Munich (LMU)（慕尼黑路德维希-马克西米利安大学） ； University of Konstanz（康斯坦茨大学） ； University of Saarbrücken（萨尔布吕肯大学） 纠错

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

AI总结 提出BenGER数据集，用于评估LLM系统在德国法律归入推理中的表现，通过自动和基于法官的指标比较12个LLM系统与人类基线。

Comments Pre-Print

Arguments that Alter Minds: LLM Rationales Sway Human (and LLM) Notions of Plausibility

改变思维的观点：LLM 理由影响人类（和 LLM）对合理性的看法

Shramay Palta, Peter Rankel, Sarah Wiegreffe, Rachel Rudinger

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学学院公园分校） 纠错

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

AI总结 研究 LLM 生成的赞成/反对理由如何影响人类和 LLM 对常识基准答案的合理性判断，发现理由能显著改变判断，表明 LLM 可影响人类信念。

Comments ACL 2026 Camera-Ready Version

Do We Still Need Humans in the Loop? Comparing Human and LLM Annotation in Active Learning for Hostility Detection

我们是否仍然需要人在回路中？比较主动学习中用于敌意检测的人类与LLM标注

Ahmad Dawar Hakimi, Lea Hirlimann, Isabelle Augenstein, Hinrich Schütze

机构 * Center for Information and Language Processing, LMU Munich（慕尼黑大学信息与语言处理中心） ； Department of Computer Science, University of Copenhagen（哥本哈根大学计算机科学系） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） 纠错

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

AI总结 研究比较了LLM与人类在主动学习中的标注效果，发现LLM标注成本更低且性能更优，但主动学习在LLM标注下无优势。

JE-IRT: A Geometric Lens on LLM Abilities through Joint Embedding Item Response Theory

JE-IRT: 通过联合嵌入项目反应理论审视LLM能力的几何视角

Louie Hong Yao, Nicholas Jarvis, Tiffany Zhan, Saptarshi Ghosh, Linfeng Liu, Tianyu Jiang

机构 * Independent Researcher（独立研究者） ； University of Cincinnati（辛辛那提大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 提出JE-IRT几何框架，将LLM和问题嵌入共享空间，通过方向编码语义、范数编码难度，揭示主题专长和分布外行为，支持新模型高效扩展，并发现与人类分类部分对齐的内部结构。

Comments 35 pages, 17 figures, 9 tables, accepted to TMLR

One Token to Fool LLM-as-a-Judge

一个令牌就能欺骗LLM裁判

Yulai Zhao, Haolin Liu, Dian Yu, Sunyuan Kung, Meijia Chen, Haitao Mi, Dong Yu

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； Tencent AI Lab（腾讯人工智能实验室） ； Rutgers University（罗格斯大学） 纠错

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

AI总结 发现基于参考的生成式奖励模型易受奖励黑客攻击，表面输入（如非词符号或通用推理开头）能持续引发假阳性奖励，提出使用截断模型输出作为对抗性负例的数据增强策略，构建鲁棒的Master奖励模型。

The Price of Agreement: Measuring LLM Sycophancy in Agentic Financial Applications

同意的代价：在代理金融应用中衡量LLM的谄媚行为

Zhenyu Zhao, Aparna Balagopalan, Adi Agrawal, Dilshoda Yergasheva, Waseem Alshikh, Daniel M. Bikel

机构 * Writer, Inc.（Writer公司） 纠错

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

AI总结 研究评估LLM在金融代理任务中的谄媚行为，发现模型对用户反驳仅表现低至中等性能下降，但偏好信息导致多数模型失败，并测试了输入过滤等恢复方法。

Comments Accepted to ICLR 2026 FinAI Workshop

How Many Tools Should an LLM Agent See? A Chance-Corrected Answer

LLM 智能体应看到多少工具？一种机会校正的答案

Vyzantinos Repantis, Ameya Gawde, Harshvardhan Singh, Joey Blackwell

机构 * II Meta Platforms（Meta平台） 纠错

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

AI总结 针对 LLM 智能体工具选择中候选列表长度优化问题，提出基于机会校正的 Bits-over-Random (BoR) 指标，并将其转化为强化学习奖励，实现每查询自适应深度选择，在保持覆盖率的同时显著减少展示工具数量并提升下游工具选择准确率。

Comments 13 pages, 2 figures

Automatic Causal Fairness Analysis with LLM-Generated Reporting

基于LLM生成报告的自适应因果公平性分析

Alessia Berarducci, Eric Rossetto, Alessandro Antonucci, Marco Zaffalon

机构 * Istituto Dalle Molle di Studi sull’Intelligenza Artificiale (IDSIA), USI-SUPSI（日内瓦人工智能研究所（IDSIA）、USI-SUPSI） 纠错

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

AI总结 提出FairMind原型，利用标准公平模型进行因果公平分析，通过反事实查询计算因果效应，并借助LLM零样本生成公平性报告，优于直接LLM分析。

Comments 23 pages, 6 figures, 3 tables, LaTeX; added missing proof for Proposition 3, typos corrected, updated example 1 to have positive values for the Sankey