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AI 大模型

语言大模型 / LLM

大语言模型、预训练、指令微调、后训练和语言模型应用。

共收录 461 信号源:cs.CL, cs.AI, cs.LG

1. 领域大模型 461 篇

2607.11346 2026-07-24 cs.AI cs.PL 版本更新 79%

Compile, Then Page: Executable SOP Programs and a Capability-Gated Runtime for Procedural LLM Agents

编译,然后分页:用于过程性语言模型代理的可执行标准操作程序和能力门控运行时

Chenglin Yu, Li Yin, Qingxin Fan, Ying Yu, RunyangRay Zhong, Ming Li

机构 * The Hong Kong Polytechnic University(香港理工大学) The University of Hong Kong(香港大学) Zhejiang Normal University(浙江师范大学) Research Institute for Generative AI, The Hong Kong Polytechnic University(香港理工大学生成式人工智能研究所)

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

AI总结 研究针对企业代理遵循SOP的问题,将SOP约束编译成可执行伪代码,用程序引导堆栈机运行,通过实验表明编译文本有益,运行时指导受能力门控,给出编译后经模型级纪律检查再启用活动框架分页的实际指导。

Comments 9 pages, 3 figures, 5 tables

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2404.19296 2026-07-21 cs.CL 版本更新 79%

Octopus v4: Graph of language models

章鱼v4:语言模型图

Wei Chen, Zhiyuan Li

机构 * Nexa AI

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

AI总结 研究整合开源模型的新方法,核心是利用功能令牌,章鱼v4模型借助其引导查询至合适模型并重新格式化,表现出色,还通过图结构协调模型,激活小参数模型获74.8的SOTA MMLU分数。

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2606.06379 2026-07-10 cs.CV cs.AI 版本更新 79%

EasyLens: A Training-Free Plug-and-Play Subtle-Lesion Representation Amplifier for Medical Vision-Language Models

EasyLens: 一种无需训练的即插即用型微病变表示放大器,用于医学视觉语言模型

Qiwei Zeng, Hao Wang, Jinghao Lin, Shuchang Ye, Yuezhe Yang, Yige Peng, Haoyuan Che, Jinman Kim, Lei Bi

机构 * Jilin University(吉林大学) School of Computer Science, The University of Sydney(悉尼大学计算机科学学院) ByteDance(字节跳动) Institute of Translational Medicine, Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学转化医学研究院)

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

AI总结 提出EasyLens,一种无需训练的即插即用模块,通过构建病理-解剖原型空间、反事实推理选择病变相关补丁以及形态引导残差增强,放大医学视觉语言模型对微病变的表示能力。

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2606.01145 2026-07-07 cs.AI 版本更新 79%

Reasoning4Sciences: Bridging Reasoning Language Models to All Scientific Branches

Reasoning4Sciences:将推理语言模型桥接到所有科学分支

Teddy Ferdinan, Bartłomiej Koptyra, Mikołaj Langner, Tomasz Adamczyk, Łukasz Radliński, Maciej Markiewicz, Aleksander Szczęsny, Stanisław Woźniak, Tymoteusz Romanowicz, Dzmitry Pihulski, Mateusz Zbrocki, Mateusz Śmigielski, Michał Rajkowski, Mateusz Biedka, Konrad Kiełczyński, Konrad Wojtasik, Jacek Duszenko, Jan Eliasz, Piotr Matys, Michał Bernacki-Janson, Maria Bellaniar Ismiati, Latius Hermawan, Wiktoria Mieleszczenko-Kowszewicz, Anna Kubicka-Sowińska, Grzegorz Chodak, Karol Postawa, Paweł Zyblewski, Tomasz Szandała, Łukasz Sterczewski, Adrian Chajec, Paweł Niewiadomski, Piotr Gruber, Marcin Wdowikowski, Sławomir Czarnecki, Bartłomiej Kryszak, Dominik Drabik, Tomasz Kajdanowicz, Kamil Mamak, Paweł Preś, Katarzyna Paczkowska, Joachim Sobczuk, Tomasz Zięba, Jan Kocoń, Maciej Piasecki, Przemysław Kazienko

机构 * Poznan University of Technology(波兹南理工大学) National Cheng Kung University(国立成功大学) Universitas Katolik Musi Charitas Palembang(Palembang 巴厘岛天主教大学)

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

AI总结 本文首次全面分析推理语言模型在28个科学学科中的采用情况,提出基于领域资源的成熟度评估框架,揭示学科间差距并展望未来方向。

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2603.18481 2026-07-01 cs.CV cs.LG 版本更新 79%

T-QPM: Enabling Temporal Out-Of-Distribution Detection and Domain Generalization for Vision-Language Models in Open-World

T-QPM:面向开放世界视觉语言模型的时间分布外检测与域泛化

Aditi Naiknaware, Salimeh Sekeh

机构 * San Diego State University(圣地亚哥州立大学)

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

AI总结 提出T-QPM框架,通过时间四元模式匹配和轻量级融合权重学习,增强视觉语言模型在动态环境下的分布外检测和协变量偏移鲁棒性。

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2605.23243 2026-06-23 cs.CR cs.AI 版本更新 79%

Are Frontier LLMs Ready for Cybersecurity? Evidence for Vertical Foundation Models from Dual-Mode Vulnerability Benchmarks

前沿大语言模型是否已为网络安全做好准备?来自双模式漏洞基准测试的垂直基础模型证据

Vivek Dahiya, Sunny Nehra, Vipul Dholariya, Bhavik Shangari, Chandra Khatri

机构 * super-intel.ai(超级智能人工智能公司)

专题命中 领域大模型 :foundation model(title,abstract);分类 cs.AI

AI总结 通过白盒函数级漏洞检测和黑盒Web应用安全测试双模式基准测试,评估前沿大语言模型在网络安全任务中的表现,发现其存在高误报率、低覆盖率等问题,而领域专用模型通过结构化方法显著提升性能。

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2508.20906 2026-06-23 cs.LG 版本更新 79%

Turning Tabular Foundation Models into Graph Foundation Models

将表格基础模型转化为图基础模型

Dmitry Eremeev, Gleb Bazhenov, Oleg Platonov, Artem Babenko, Liudmila Prokhorenkova

机构 * HSE University(俄罗斯高等经济大学) Yandex Research(Yandex研究院)

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

AI总结 提出G2T-FM框架,通过增强节点特征和结构嵌入,利用表格基础模型处理图节点任务,在上下文学习和微调中均优于现有图基础模型和GNN。

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2602.15537 2026-06-17 cs.CL eess.AS 版本更新 79%

ZeroSyl: Simple Zero-Resource Syllable Tokenization for Spoken Language Modeling

ZeroSyl: 用于口语语言建模的简单零资源音节分词

Nicol Visser, Simon Malan, Danel Slabbert, Herman Kamper

机构 * Electrical and Electronic Engineering, Stellenbosch University, South Africa(斯瓦兹堡大学电子与电气工程系,南非)

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

AI总结 提出ZeroSyl,一种无需训练的方法,直接从冻结的WavLM模型中提取音节边界和嵌入,实现竞争性的音节分割性能,并在词汇、句法和叙事基准上优于先前方法。

Comments Accepted to Interspeech 2026

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2605.12542 2026-06-12 astro-ph.IM astro-ph.EP cs.LG 版本更新 79%

Earth Science Foundation Models: From Perception to Reasoning and Discovery

地球科学基础模型:从感知到推理与发现

Xiangyu Zhao, Bo Liu, Yuehan Zhang, Zelin Song, Wanghan Xu, Feng Liu, Fengxiang Wang, Ben Fei, Fenghua Ling, Wangxu Wei, Wenlong Zhang, Xiao-Ming Wu

机构 * Department of Data Science and Artificial Intelligence, The Hong Kong Polytechnic University(数据科学与人工智能系,香港理工大学) Shanghai Artificial Intelligence Laboratory(上海人工智能实验室)

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

AI总结 本文综述了地球科学基础模型,探讨了其从感知到多模态推理及科学发现的能力演进,并总结了其在大气、水圈、岩石圈等领域的广泛应用。

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2508.04888 2026-06-12 cs.LG 版本更新 79%

Retrieval-Augmented Foundation Models for Water Level Prediction in the Everglades

用于大沼泽地水位预测的检索增强基础模型

Rahuul Rangaraj, Jimeng Shi, Rajendra Paudel, Giri Narasimhan, Yanzhao Wu

机构 * Florida International University(佛罗里达国际大学) Everglades National Park(大沼泽地国家公园)

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

AI总结 针对大沼泽地水位预测,提出检索增强机制,利用统计相似性或互信息检索历史水文事件,提升预训练时序基础模型的长期预测性能,尤其在极端事件中效果显著。

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2608.10766 2026-08-14 cs.AI cs.LG stat.ML 版本更新 79%

Rule of Thumb: Explaining Artificial Intelligence Systems using Partial Information

经验法则:使用部分信息解释人工智能系统

Kaivalya Rawal, Daria Onitiu, Brent Mittelstadt, Sandra Wachter, Chris Russell

机构 * University of Oxford(牛津大学) Hasso Plattner Institute(哈索·普拉特纳研究所) Weizenbaum Institute(魏茨曼研究所)

专题命中 领域大模型 :LLM(abstract_cn);large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 该研究提出名为“经验法则”(RoT)的新型XAI方法,可识别特定数据点下与AI系统行为最相关的特征,适用于零样本分类等场景,符合AI法规且效率更高。

Comments Code available at: https://github.com/KaiRawal/Rule-of-Thumb-Explaining-Artificial-Intelligence-Systems-using-Partial-Information

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2604.12243 2026-07-02 cs.CL cs.AI 版本更新 79%

Continuous Knowledge Metabolism: Generating Scientific Hypotheses from Evolving Literature

连续知识代谢:从演进文献中生成科学假设

Jinkai Tao, Yubo Wang, Xiaoyu Liu, Menglin Yang

机构 * Tsingyuai(清华院)

专题命中 领域大模型 :LLM(abstract,abstract_cn);prompting(abstract);分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出CKM框架,通过滑动时间窗口处理文献并动态更新知识库,提出CKM-Lite和CKM-Full两种变体,揭示了增量处理在预测和效率上的优势,以及知识变化对假设生成的影响。

Comments ICML 2026 AI4Research Workshop

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2503.07459 2026-06-17 cs.CL cs.AI 版本更新 79%

MedicalAgentsBench for Complex Medical Reasoning: Comparing Internalized Reasoning Models versus Externalized Agent-based Frameworks

MedicalAgentsBench:复杂医学推理基准——比较内化推理模型与外化智能体框架

Yanjun Shao, Xiangru Tang, Jiwoong Sohn, Jiapeng Chen, Yuxuan Liao, Jiayi Zhang, Jinyu Xiang, Fang Wu, Yilun Zhao, Chenglin Wu, Wenqi Shi, Arman Cohan, Mark Gerstein

机构 * Program in Computational Biology & Biomedical Informatics, Yale University(计算生物学与生物医学信息学项目,耶鲁大学) Department of Biomedical Informatics & Data Science, Yale University(生物医学信息学与数据科学系,耶鲁大学) Department of Computer Science, Yale University(计算机科学系,耶鲁大学) Department of Biosystems Science and Engineering, ETH Zurich(生物系统科学与工程系,苏黎世联邦理工学院) Department of Computer Science, Stanford University(计算机科学系,斯坦福大学) Department of Bioinformatics, UT Southwestern Medical Center(生物信息学系,德克萨斯西南医学中心)

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

AI总结 提出MedicalAgentsBench基准(862个复杂临床问题),比较内化推理模型与外化智能体框架在医学推理中的表现,发现两者效果可叠加,最优组合为o3-mini+MDAgents(准确率35.1%)。

Comments https://github.com/gersteinlab/MedicalAgentsBench

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2601.05232 2026-06-10 cs.CL cs.CY cs.LG 版本更新 79%

AI Application Gives Users Real-Time Feedback on the Level of Peace in the Social Media Videos They Watch

AI应用为用户观看的社交媒体视频提供实时和平水平反馈

P. Gilda, P. Dungarwal, A. Thongkham, E. T. Ajayi, S. Choudhary, T. M. Terol, C. Lam, J. P. Araujo, M. McFadyen-Mungalln, L. S. Liebovitch, P. T. Coleman, H. West, K. Sieck, S. Carter

机构 * Data Science Institute, Columbia University(哥伦比亚大学数据科学研究所) Advanced Consortium on Cooperation, Conflict, and Complexity, Columbia University(哥伦比亚大学合作、冲突与复杂性高级联合体) Computer Science, Columbia University(哥伦比亚大学计算机科学) Data Science, St John’s University(圣约翰大学数据科学) Quantitative Methods in the Social Sciences, Columbia University(哥伦比亚大学社会科学定量方法) Barnard College, Columbia University(哥伦比亚大学巴纳德学院) Teachers College, Columbia University(哥伦比亚大学教师学院) Department of Industrial Engineering and Operations Research, Columbia University(哥伦比亚大学工业工程与运筹学系) Harmonious Communities, Toyota Research Institute(丰田研究院和谐社区)

专题命中 领域大模型 :LLM(abstract_cn);large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 开发了一个实时分析YouTube视频中语言和平程度的AI应用,使用监督学习和大语言模型,大语言模型在测量和平相关社会维度上更接近人类编码者。

Comments 6 pages, 4 figures, corrected typos, minor edits; v3: 16 pages, improved title, abstract, introduction, discussion, conclusions, added more references

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2605.29475 2026-06-09 cs.CL cs.AI cs.CE cs.HC 版本更新 79%

MOOSE-Copilot: A Web-Based Interactive Assistant for Unified Exploratory and Fine-Grained Scientific Hypothesis Discovery

MOOSE-Copilot:一个基于网络的交互式助手,用于统一探索性和细粒度科学假设发现

Hongran An, Zonglin Yang

机构 * Central Conservatory of Music(中央音乐学院) Nanyang Technological University(南洋理工大学)

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

AI总结 提出MOOSE-Copilot,通过形式化的人机交互协议,将发散性探索和收敛性细化统一,利用蓝图、路由和反馈三种信号引导生成,显著优于纯自主基线。

Comments Accepted to ACL 2026 (System Demonstrations)

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2602.12498 2026-08-17 cs.CV 版本更新 78%

NAST: Improving Negation Handling in Medical Vision-Language Models through Negation-Aware Selective Training

针对医学视觉-语言模型中否定处理改进的分层微调

Ali Abbasi, Mehdi Taghipour, Rahmatollah Beheshti

机构 * University of Delaware(德克萨斯大学)

专题命中 领域大模型 :language model(title,abstract)

AI总结 本研究提出NAST方法,通过因果追溯效应调节逐层梯度更新,提升医学视觉-语言模型对否定处理的识别能力,同时保持一般视觉-语言对齐。

Comments 16 pages, 6 figures. Accepted to MLHC 2026

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2506.17120 2026-08-11 cs.SE 版本更新 78%

Reassessing Code Authorship Attribution in the Era of Language Models

在语言模型时代重新评估代码作者归属

Atish Kumar Dipongkor, Ziyu Yao, Kevin Moran

专题命中 领域大模型 :language model(title,abstract)

AI总结 本研究首次大规模实证评估了多种代码语言模型在代码作者归属任务上的性能,揭示了它们理解代码风格模式的关键行为。

Comments Accepted in TOSEM

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2603.27176 2026-07-29 cs.CV 版本更新 78%

MEDIC-AD: Towards Medical Vision-Language Model's Clinical Intelligence

MEDIC-AD:迈向医疗视觉-语言模型的临床智能

Woohyeon Park, Jaeik Kim, Sunghwan Steve Cho, Pa Hong, Wookyoung Jeong, Yoojin Nam, Namjoon Kim, Ginny Y. Wong, Ka Chun Cheung, Jaeyoung Do

机构 * AIDAS Laboratory, Seoul National University(首尔大学AIDAS实验室) Samsung Changwon Hospital(三星昌原医院) Samsung Medical Center(三星医疗中心) NVIDIA, Santa Clara, USA(英伟达(美国圣克拉拉))

专题命中 领域大模型 :language model(title,abstract)

AI总结 MEDIC-AD通过分阶段框架提升医疗视觉-语言模型在病变检测、症状跟踪和视觉可解释性方面的性能,实现临床应用中的最优表现。

Journal ref CVPR 2026

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2602.07643 2026-07-23 cs.CV 版本更新 78%

Universality Reconsidered: Rethinking the Validation of Foundation Models for General-Purpose 3D Medical Segmentation

揭示通用3D医学分割中的模态差异与泛化幻觉

Yichi Zhang, Le Xue, Feiyang Xiao, Wenbo Zhang, Gang Feng, Chenguang Zheng, Yuan Qi, Yuan Cheng, Zixin Hu

机构 * Fudan University, Shanghai, China.(复旦大学) Shanghai Academy of Artificial Intelligence for Science, Shanghai, China.(上海人工智能科学研究院) Shanghai Universal Medical Imaging Diagnostic Center, Shanghai, China.(上海通用医学影像诊断中心)

专题命中 领域大模型 :foundation model(title,abstract)

AI总结 本文通过UMD数据集揭示3D医学分割中模态差异与泛化幻觉问题,指出现有基础模型在实际应用中存在显著性能差异,需转向多模态训练以提升通用性。

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2606.14957 2026-07-21 cs.CV 版本更新 78%

Learning Sparse Latent Predictive Foundation Model for Multimodal Neuroimaging

学习用于多模态神经影像的稀疏潜在预测基础模型

Haoxu Huang, Long Chen, Jingyun Chen, Jinu Hyun, James Ryan Loftus, Kara Melmed, Daniel Orringer, Jennifer Frontera, Seena Dehkharghani, Arjun Masurkar, Narges Razavian

机构 * New York University, Center for Data Science(纽约大学数据科学中心) NYU Grossman School of Medicine, Department of Radiology(纽约大学格罗斯曼医学院放射学系) State University of New York at Binghamton, School of Computing(纽约州立大学宾汉姆顿分校计算机学院) NYU Grossman School of Medicine, Department of Neurology(纽约大学格罗斯曼医学院神经病学系) NYU Grossman School of Medicine, Department of Neurosurgery(纽约大学格罗斯曼医学院神经外科学系) NYU Grossman School of Medicine, Department of Pathology(纽约大学格罗斯曼医学院病理学系) School of Medicine, Department of Radiology, Stanford(斯坦福大学医学院放射学系) NYU Grossman School of Medicine, Department of Neuroscience(纽约大学格罗斯曼医学院神经科学系) NYU Grossman School of Medicine, Neuroscience Institute(纽约大学格罗斯曼医学院神经科学研究所)

专题命中 领域大模型 :foundation model(title,abstract)

AI总结 提出Neuro-JEPA模型,结合潜在预测目标和专家混合架构,学习T1w、T2w和FLAIR三种MRI序列的统一表示,在25项临床任务和22项公开数据集任务上优于现有基础模型和CNN基线。

Comments Under Review Preprint

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2505.18465 2026-07-14 cs.CV 版本更新 78%

BiomechGPT: Extending Motion-Language Models to Clinical Motion Understanding

BiomechGPT:将运动-语言模型扩展到临床运动理解

Ruize Yang, Ann Kennedy, R. James Cotton

专题命中 领域大模型 :language model(title,abstract)

AI总结 研究探索多模态运动-语言模型BiomechGPT能否回答临床运动相关问题。通过收集数据、设计跨格式令牌化器构建多模态数据集来训练模型,其在临床相关任务中性能良好,为临床和研究人员交互生物力学数据提供新途径。

Comments Project page: https://intelligentsensingandrehabilitation.github.io/BiomechGPT/

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2508.03177 2026-07-07 cs.CV 版本更新 78%

SAVER: Mitigating Hallucinations in Large Vision-Language Models via Style-Aware Visual Early Revision

SAVER:通过风格感知视觉早期修正减轻大型视觉语言模型中的幻觉

Zhaoxu Li, Chenqi Kong, Yi Yu, Qiangqiang Wu, Xinghao Jiang, Ngai-Man Cheung, Bihan Wen, Alex Kot, Xudong Jiang

机构 * ROSE Lab, Interdisciplinary Graduate Programme, Nanyang Technological University, Singapore(南洋理工大学罗思实验室,跨学科研究生项目,新加坡) ROSE Lab, School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore(南洋理工大学罗思实验室,电子与电气工程学院,新加坡) City University of Hong Kong, Hong Kong SAR(香港城市大学,香港特别行政区) Shanghai Jiao Tong University, China(上海交通大学,中国) Singapore University of Technology and Design, Singapore(新加坡科技设计大学,新加坡) VinUniversity, Hanoi, Vietnam(越南文大学,河内,越南)

专题命中 领域大模型 :language model(title,abstract)

AI总结 研究大型视觉语言模型幻觉问题,构建含照片及风格化图像数据集并对比,提出SAVER机制,利用早期层反馈基于视觉注意力模式动态调整输出,减轻风格化图像引起的幻觉,实验证明其性能先进。

Comments Accepted at AAAI 2026. 24 pages, 10 figures. Code: https://github.com/llizhaoxu/SAVER

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2602.17901 2026-06-29 eess.IV cs.CV cs.GT 版本更新 78%

MeDUET: Disentangled Unified Pretraining for 3D Medical Image Synthesis and Analysis

MeDUET:面向3D医学图像合成与分析的解耦统一预训练

Junkai Liu, Ling Shao, Le Zhang

专题命中 领域大模型 :pretraining(title,abstract)

AI总结 提出MeDUET框架,在变分自编码器潜在空间中通过解耦学习域不变内容因子和域特定风格因子,统一3D医学图像合成与分析任务,提升合成质量、收敛速度和域泛化能力。

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2507.13637 2026-06-25 eess.SP 版本更新 78%

Towards channel foundation models (CFMs): Motivations, methodologies and opportunities

迈向信道基础模型(CFMs):动机、方法论与机遇

Jun Jiang, Yuan Gao, Xinyi Wu, Shugong Xu

专题命中 领域大模型 :foundation model(title,abstract)

AI总结 本文首次提出信道基础模型(CFMs)概念,利用自监督学习和大规模无标注数据构建通用信道特征提取器,以克服传统AI模型依赖标注数据、泛化能力差和任务特定设计的局限。

Comments Submitted to IEEE Journal, Awesome GitHub: https://github.com/GREAT-ISAC/Awesome-Channel-Foundation-Models

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2507.09562 2026-08-18 cs.CV cs.AI 版本更新 77%

Prompt Engineering in Segment Anything Model: Methodologies, Applications, and Emerging Challenges

分割一切模型中的提示工程:方法、应用与新兴挑战

Yidong Jiang, Jiangtong Li, Daiwei Cheng

机构 * School of Computer Science and Technology, Tongji University(计算机科学与技术学院,同济大学)

专题命中 领域大模型 :language model(abstract);foundation model(abstract);prompting(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本综述系统梳理了SAM的提示工程技术,将其分为三类并分析方法演变,探讨其跨领域应用,指出三大挑战并提出有前景的研究方向,为相关领域提供参考。

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2604.16399 2026-08-14 cs.SE cs.AI 版本更新 77%

IACDM: Interactive Adversarial Convergence Development Methodology -- A Structured Framework for AI-Assisted Software Development

IACDM:交互对抗收敛开发方法论——面向AI辅助软件开发的结构化框架

Jasmine Moreira

专题命中 领域大模型 :LLM(abstract_cn);language model(abstract);prompting(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文提出IACDM方法论,通过外部验证代理解决AI生成应用中的验证缺口问题,强调通过层次语义分析、知识管理及系统对抗批评提升软件开发质量。

Comments 37 pages, 7 tables. Technical Foundation Document. v3 adds a pre-registered experiment testing lens non-redundancy over 12 projects, and withdraws the retrospective analysis of v1-v2 (defective instrument). Data: https://doi.org/10.5281/zenodo.21908908 Repo: https://github.com/jasminemoreira/Versus

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2501.17629 2026-08-11 cs.HC cs.AI cs.CY 版本更新 77%

A Rigorous Turing Test: a Foundation for Evaluating Artificial General Intelligence

一项严格的图灵测试:评估通用人工智能的基础

Sharon Temtsin, Diane Proudfoot, David Kaber, Christoph Bartneck

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

AI总结 该研究严格遵循图灵原始规则开展图灵测试,发现仅1名参与者误识别大型语言模型,表明其通过图灵测试的说法尚不成熟,图灵测试仍将是评估机器智能的核心手段。

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2604.27540 2026-08-10 cs.AI 版本更新 77%

In-Context Examples Suppress Scientific Knowledge Recall in LLMs

上下文示例抑制大语言模型中的科学知识回忆

Chaemin Jang, Woojin Park, Hyeok Yun, Dongman Lee, Jihee Kim

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology(韩国科学技术院) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学)

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

AI总结 研究发现上下文示例会削弱大语言模型对科学知识的回忆能力,使模型更依赖经验模式匹配而非预训练知识。

Comments COLM 2026

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2605.17480 2026-07-30 cs.AI 版本更新 77%

The Capability Paradox: How Smarter Auditors Make Multi-Agent Systems Less Secure

能力悖论:更聪明的审计员如何使多智能体系统更不安全

Qiqi Liu, Runhan Song, Shilin Ye

机构 * University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学) Max Planck Institute for Security and Privacy(马克斯·普朗克安全与隐私研究所) Henan Yinzhu Safety Technology Co., Ltd.(河南亿众安全技术有限公司) Harbin Institute of Technology, Faculty of Computing(哈尔滨工业大学计算机学院)

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

AI总结 本文研究了多智能体系统中,随着工人能力的提升,系统级攻击成功率反而上升的现象,揭示了语言确定性在攻击传播中的作用,并提出异质性集成验证作为解决方案,以降低攻击成功率。

Comments 28 pages, 6 figures

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2603.07131 2026-07-30 cs.CV cs.AI 版本更新 77%

Deep Expert Injection for Anchoring Retinal VLMs with Domain-Specific Knowledge

深度专家注入用于带有领域特定知识的视网膜视觉语言模型的锚定

Shuai Lu, Meng Wang, Jia Guo, Jiawei Du, Bo Liu, Shengzhu Yang, Weihang Zhang, Huazhu Fu, Huiqi Li

机构 * Beijing Institute of Technology, Beijing, China(北京理工大学) National University of Singapore, Singapore(新加坡国立大学) Tsinghua University, Beijing, China(清华大学) The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong(香港理工大学)

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

AI总结 本文提出EyExIn框架,通过深度专家注入机制提升视网膜VLMs的领域知识嵌入能力,解决感知与推理间隙问题,实现高精度眼科视觉问答。

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