语言大模型 / LLM

Exploring Silent Data Corruption as a Reliability Challenge in LLM Training

探索在LLM训练中作为可靠性挑战的静默数据损坏

Anton Altenbernd, Philipp Wiesner, Odej Kao

专题命中 预训练与数据 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；pretraining(abstract)

AI总结 研究静默数据损坏对LLM预训练的影响，通过GPU矩阵乘法指令注入故障，分析不同位位置、内核函数和执行阶段的敏感性，并提出轻量检测方法以缓解有害参数更新。

Comments 10 Pages, 4 Figures, CCGrid 2026

Multi-Sample Prompting and Actor-Critic Prompt Optimization for Diverse Synthetic Data Generation

多样本提示与演员-评论员提示优化用于多样化合成数据生成

Abdelkarim El-Hajjami, Camille Salinesi

机构 * Paris 1 Panthéon–Sorbonne University（巴黎第一大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：prompting(title,abstract)；LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 本文提出多样本提示与演员-评论员提示优化方法，用于提升合成数据生成的多样性与下游任务表现，实验显示在需求工程分类任务中，F1分数提升达6至43.8个百分点。

Mind the Gap: Pitfalls of LLM Alignment with Asian Public Opinion

注意鸿沟：LLM对齐与亚洲公众意见的陷阱

Hari Shankar, Vedanta S P, Sriharini Margapuri, Debjani Mazumder, Ponnurangam Kumaraguru, Abhijnan Chakraborty

专题命中 预训练与数据 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；prompting(abstract)

AI总结 本文研究了LLM在多语言多文化环境中的对齐问题，发现其在宗教观点尤其是少数群体方面存在偏差，提出轻量干预无法消除文化鸿沟，强调需系统性地区审计确保公平部署。

Comments 13 pages, including AAAI Paper Checklist. Accepted in Proceedings of the 20th International AAAI Conference on Web and Social Media (ICWSM 2026)

Optimal low-rank stochastic gradient estimation for LLM training

最优低秩随机梯度估计用于大语言模型训练

Zehao Li, Tao Ren, Zishi Zhang, Xi Chen, Yijie Peng

机构 * Guanghua School of Management, Peking University（北京大学光华管理学院） ； Stern School of Business, New York University（纽约大学 Stern 商学院） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；pretraining(abstract)

AI总结 本文提出一种低秩矩阵估计器，通过随机低维子空间投影减少内存占用并控制均方误差，实验证明在RoBERTa-large微调和LLaMA-20M/60M/100M预训练中均取得优异效果。

What Are They Filtering Out? An Experimental Benchmark of Filtering Strategies for Harm Reduction in Pretraining Datasets

他们是在过滤什么？一种减少预训练数据集有害内容的过滤策略实验基准

Marco Antonio Stranisci, Christian Hardmeier

机构 * University of Turin（都灵大学） ； aequa-tech ； IT University of Copenhagen（哥本哈根技术大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：pretraining(title,abstract)；LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 本文通过实验评估了数据过滤策略对减少有害内容的影响，发现其副作用是加剧了对弱势群体的歧视性不足。

A Scoping Review of Synthetic Data Generation by Language Models in Biomedical Research and Application: Data Utility and Quality Perspectives

基于语言模型生成合成数据在生物医学研究与应用中的综述：数据效用和质量视角

Hanshu Rao, Weisi Liu, Haohan Wang, I-Chan Huang, Zhe He, Xiaolei Huang

专题命中 预训练与数据 ：language model(title,abstract)；LLM(abstract)；large language model(abstract)；prompting(abstract)

AI总结 本文综述了语言模型在生物医学领域生成合成数据的应用，分析了不同模态下的数据效用与质量挑战，指出需建立标准化评估框架以提升生物医学研究的应用效果。

Journal ref Journal of Healthcare Informatics Research (2026)

A Brain Graph Foundation Model: Pre-Training and Prompt-Tuning across Broad Atlases and Disorders

脑图基础模型：在广泛的大脑图谱和疾病中进行预训练和提示微调

Xinxu Wei, Kanhao Zhao, Yong Jiao, Lifang He, Yu Zhang

机构 * Lehigh University（莱文大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：foundation model(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；prompting(abstract)

AI总结 BrainGFM通过图对比学习和图掩码自动编码器预训练，实现跨多种大脑图谱和疾病的高效泛化与迁移。

Comments 30pages

Towards Building Non-Fine-Tunable Foundation Models

构建不可微调的基础模型

Ziyao Wang, Nizhang Li, Pingzhi Li, Guoheng Sun, Tianlong Chen, Ang Li

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学 College Park 分校） ； Macau University of Science and Technology（澳门科学技术大学） ； The University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：foundation model(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；pretraining(abstract)

AI总结 本文提出PMP框架，通过构建不可微调的基础模型，限制未经授权微调的适应性提升，从而提高模型的安全性和稳定性。

PROST-LLM: Progressively Enhancing the Speech-to-Speech Translation Capability in LLMs

PROST-LLM：逐步增强大语言模型中的语音到语音翻译能力

Jing Xu, Jiaqi Wang, Daxin Tan, Xiao Chen

机构 * The Chinese University of Hong Kong Huawei Artificial Intelligence Laboratory (Leibniz)（香港中文大学华为人工智能实验室（莱布尼茨）） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；preference optimization(abstract)

AI总结 PROST-LLM通过逐步增强方法提升大语言模型在语音到语音翻译中的能力，采用三任务学习和模态链方法，结合自我采样和回译生成偏好对，最终通过偏好优化提升翻译性能。

Comments Accepted by ICASSP 2026

SongSage: A Large Musical Language Model with Lyric Generative Pre-training

SongSage：一种具有歌词生成预训练的大型音乐语言模型

Jiani Guo, Jiajia Li, Jie Wu, Zuchao Li, Yujiu Yang, Ping Wang

机构 * School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； School of Information Management, Wuhan University（武汉大学信息管理学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； School of Artificial Intelligence, Wuhan University（武汉大学人工智能学院） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：language model(title,abstract)；large language model(abstract)；pretraining(abstract)；SFT(abstract)

AI总结 SongSage是一种通过歌词生成预训练的大型音乐语言模型，专为提升歌词理解和播放列表推荐能力而设计，同时具备一般知识理解能力。

Native Design Bias: Studying the Impact of English Nativeness on Language Model Performance

Manon Reusens, Philipp Borchert, Jochen De Weerdt, Bart Baesens

机构 * Research Centre for Information Systems Engineering (LIRIS), KU Leuven（信息系统工程研究中心（LIRIS），库勒文大学） ； IESEG School of Management（IESEG管理学院） ； Department of Decision Analytics and Risk, University of Southampton（决策分析与风险系，南安普顿大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：language model(title,abstract)；LLM(abstract)；large language model(abstract)；pretraining(abstract)

Comments Accepted at ICJNLP-AACL (findings)

Spend Wisely: Maximizing Post-Training Gains in Iterative Synthetic Data Bootstrapping

Pu Yang, Yunzhen Feng, Ziyuan Chen, Yuhang Wu, Zhuoyuan Li

机构 * Peking University（北京大学） ； New York University（纽约大学） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：post-training(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；foundation model(abstract)

Comments NeurIPS 2025 (spotlight)

ADEPT: Continual Pretraining via Adaptive Expansion and Dynamic Decoupled Tuning

Jinyang Zhang, Yue Fang, Hongxin Ding, Weibin Liao, Muyang Ye, Xu Chu, Junfeng Zhao, Yasha Wang

机构 * Key Laboratory of High Confidence Software Technologies, Ministry of Education（高可信软件技术重点实验室，教育部） ； School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：pretraining(title,abstract)；LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

LexiMark: Robust Watermarking via Lexical Substitutions to Enhance Membership Verification of an LLM's Textual Training Data

Eyal German, Sagiv Antebi, Edan Habler, Asaf Shabtai, Yuval Elovici

机构 * Department of Software and Information Systems Engineering, Ben-Gurion University of the Negev（软件与信息系统工程系，贝内尔根大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；pretraining(abstract)

Advantage Weighted Matching: Aligning RL with Pretraining in Diffusion Models

Shuchen Xue, Chongjian Ge, Shilong Zhang, Yichen Li, Zhi-Ming Ma

机构 * UCAS（中国科学院大学） ； Adobe Research（Adobe研究） ； HKU（香港大学） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：pretraining(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；post-training(abstract)

LED: LLM Enhanced Open-Vocabulary Object Detection without Human Curated Data Generation

Yang Zhou, Shiyu Zhao, Yuxiao Chen, Zhenting Wang, Can Jin, Dimitris N. Metaxas

机构 * Rutgers University（新泽西罗格斯大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；foundation model(abstract)

Safety Pretraining: Toward the Next Generation of Safe AI

Pratyush Maini, Sachin Goyal, Dylan Sam, Alex Robey, Yash Savani, Yiding Jiang, Andy Zou, Matt Fredrikson, Zacharcy C. Lipton, J. Zico Kolter

专题命中 预训练与数据 ：pretraining(title,abstract)；LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

Distilled Pretraining: A modern lens of Data, In-Context Learning and Test-Time Scaling

Sachin Goyal, David Lopez-Paz, Kartik Ahuja

机构 * FAIR at Meta（Meta旗下的FAIR） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：pretraining(title,abstract)；LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

ECG-Byte: A Tokenizer for End-to-End Generative Electrocardiogram Language Modeling

William Han, Chaojing Duan, Michael A. Rosenberg, Emerson Liu, Ding Zhao

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Allegheny Health Network（阿勒格尼健康网络） ； University of Colorado（科罗拉多大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：language model(title,abstract)；LLM(abstract)；large language model(abstract)；pretraining(abstract)

Comments 38 pages, 9 figures; Accepted to MLHC 2025

Pisces: An Auto-regressive Foundation Model for Image Understanding and Generation

Zhiyang Xu, Jiuhai Chen, Zhaojiang Lin, Xichen Pan, Lifu Huang, Tianyi Zhou, Madian Khabsa, Qifan Wang, Di Jin, Michihiro Yasunaga, Lili Yu, Xi Victoria Lin, Shaoliang Nie

机构 * Meta ； University of Maryland（马里兰大学） ； New York University（纽约大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：foundation model(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；pretraining(abstract)

Comments Unified image understanding and generation model

FRAME: Boosting LLMs with A Four-Quadrant Multi-Stage Pretraining Strategy

Xuemiao Zhang, Feiyu Duan, Liangyu Xu, Yongwei Zhou, Sirui Wang, Rongxiang Weng, Jingang Wang, Xunliang Cai

机构 * Peking University（北京大学） ； Beihang University（北航） ； Tsinghua University（清华大学） ； Meituan（美团） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：pretraining(title,abstract)；LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

Language Models are Universal Embedders

Xin Zhang, Zehan Li, Yanzhao Zhang, Dingkun Long, Pengjun Xie, Meishan Zhang, Min Zhang

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：language model(title,abstract)；LLM(abstract)；large language model(abstract)；pretraining(abstract)

Comments XLLM Workshop, ACL 2025

RiemannGFM: Learning a Graph Foundation Model from Riemannian Geometry

Li Sun, Zhenhao Huang, Suyang Zhou, Qiqi Wan, Hao Peng, Philip Yu

机构 * North China Electric Power University（华北电力大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； University of Illinois, Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：foundation model(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；pretraining(abstract)

Comments Accepted by WWW 2025 (Oral)

Empowering Time Series Analysis with Synthetic Data: A Survey and Outlook in the Era of Foundation Models

Xu Liu, Taha Aksu, Juncheng Liu, Qingsong Wen, Yuxuan Liang, Caiming Xiong, Silvio Savarese, Doyen Sahoo, Junnan Li, Chenghao Liu

机构 * Salesforce AI Research（Salesforce AI研究院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Squirrel Ai Learning（松鼠人工智能学习） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：foundation model(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；pretraining(abstract)

Procedure-Aware Surgical Video-language Pretraining with Hierarchical Knowledge Augmentation

Kun Yuan, Vinkle Srivastav, Nassir Navab, Nicolas Padoy

机构 * University of Strasbourg（斯特拉斯堡大学） ； CNRS（法国国家科学研究中心） ； INSERM（法国国家健康与医学研究院） ； IHU Strasbourg（斯特拉斯堡大学医院研究所） ； Technische Universität München（慕尼黑工业大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：pretraining(title,abstract)；LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

Comments Accepted at the 38th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2024 Spolight)

Cuckoo: An IE Free Rider Hatched by Massive Nutrition in LLM's Nest

Letian Peng, Zilong Wang, Feng Yao, Jingbo Shang

机构 * University of California, San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；post-training(abstract)

LLM-Net: Democratizing LLMs-as-a-Service through Blockchain-based Expert Networks

Zan-Kai Chong, Hiroyuki Ohsaki, Bryan Ng

机构 * Kwansei Gakuin University（关西学院大学） ； Victoria University of Wellington（惠灵顿维多利亚大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；prompting(abstract)

Comments 8 pages

LLMic: Romanian Foundation Language Model

Vlad-Andrei Bădoiu, Mihai-Valentin Dumitru, Alexandru M. Gherghescu, Alexandru Agache, Costin Raiciu

机构 * University Politehnica of Bucharest（布加勒斯特理工大学） ； Broadcom Inc.（博通公司） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：language model(title,abstract)；large language model(abstract)；foundation model(abstract)；pretraining(abstract)

Synthetic Data Generation with LLM for Improved Depression Prediction

Andrea Kang, Jun Yu Chen, Zoe Lee-Youngzie, Shuhao Fu

专题命中 预训练与数据 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；prompting(abstract)

Comments 6 pages excluding references and appendix

The Construction of Instruction-tuned LLMs for Finance without Instruction Data Using Continual Pretraining and Model Merging

Masanori Hirano, Kentaro Imajo

专题命中 预训练与数据 ：pretraining(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；instruction tuning(abstract)

Comments 9 pages