语言大模型 / LLM

Large Language Models to Enhance Business Process Modeling: Past, Present, and Future Trends

大语言模型增强业务流程建模：过去、现在与未来趋势

João Bettencourt, Sérgio Guerreiro

机构 * INESC-ID 纠错

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

AI总结 本文综述了利用大语言模型进行自然语言到BPMN流程模型转换的AI方法，分析了从规则基础到LLM架构的转变，指出语义正确性、评估碎片化等挑战，并提出未来研究方向。

Comments 27 pages, 2 images, 1 table

LaoBench: A Large-Scale Multidimensional Lao Benchmark for Large Language Models

LaoBench：一种大规模多维老挝语基准测试用于大语言模型

Jian Gao, Richeng Xuan, Zhaolu Kang, Dingshi Liao, Wenxin Huang, Zongmou Huang, Yangdi Xu, Bowen Qin, Zheqi He, Xi Yang, Changjin Li, Yonghua Lin

机构 * China-ASEAN Information Harbor Co., Ltd.（中国-东盟信息港有限公司） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； School of Software & Microelectronics, Peking University（北京大学软件与微电子学院） 纠错

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

AI总结 本文提出LaoBench，首个大规模多维老挝语基准测试，包含17000+样本，涵盖文化知识应用、K12教育和双语翻译，评估LLM在老挝语的理解与推理能力，发现多语言模型在文化推理和翻译准确性上仍落后于人类专家。

Comments ACL 2026 Main

Reinforcement Learning Meets Large Language Models: A Survey of Advancements and Applications Across the LLM Lifecycle

Keliang Liu, Dingkang Yang, Ziyun Qian, Weijie Yin, Yuchi Wang, Hongsheng Li, Jun Liu, Peng Zhai, Yang Liu, Lihua Zhang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； The Chinese University of Hong Kong, MMLab（香港中文大学MMLab） ； Lancaster University（兰卡斯特大学） ； Tongji University（同济大学） ； The University of Toronto（多伦多大学） 纠错

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

Comments A Survey of Reinforcement Learning for Large Language Models

OmegaUse-OfficeVal: Benchmarking LLM Agents on Long-Horizon Office-Suite Tasks with Economic Grounding

OmegaUse-OfficeVal：基于经济基准的长周期办公套件任务LLM智能体评测基准

Jingbo Zhou, Yusai Zhao, Qi Bao, Jingjia Cao, Zhenghai Chen, Chang Gao, Kaiqi Guo, Muxin Guo, Mingxuan Li, Xinjiang Lu, Yanru Ma, Yixiong Xiao, Zenghui Zhang, Le Zhang, Hua Wu

机构 * Baidu Inc.（百度公司） 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.AI

AI总结 OmegaUse-OfficeVal是带经济基准的长周期办公套件任务LLM智能体评测基准，含100项任务，评测发现前沿LLM成本低速度快但质量未达人类水平，代码与数据集已开源。

SCOPE: Selective Conformal Optimized Pairwise LLM Judging

SCOPE: 选择性保形优化的成对LLM评判

Sher Badshah, Ali Emami, Hassan Sajjad

机构 * Faculty of Computer Science, Dalhousie University, Halifax, NS, Canada（达勒豪西大学计算机科学学院） ； Department of Computer Science, Emory University, Atlanta, GA, USA（埃默里大学计算机科学系） 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.AI

AI总结 提出SCOPE框架，通过校准接受阈值控制非弃权判断的错误率，并引入双向偏好熵（BPE）提供无偏不确定性信号，实现可靠且高覆盖率的LLM成对评估。

Comments Accepted at ICML 2026. 23 pages (9 main plus appendix), 7 figures, 11 tables

Beyond BFI: The CSI for Enhanced Reliability and Validity in Evaluating LLM Personality Traits

超越BFI：用于增强评估LLM人格特质可靠性与有效性的CSI

Huanhuan Ma, Haisong Gong, Xiaoyuan Yi, Xing Xie, Philip S. Yu, Dongkuan Xu

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.AI

AI总结 针对现有LLM人格特质评估工具BFI的可靠性与有效性局限，提出适配LLM的CSI，经实验验证其可靠性更高、与模型真实输出相关性超0.85，能有效评估LLM人格特质。

Comments Code available via https://github.com/dependentsign/CSI

FM-LLM: A frequency-enhanced mixture-of-experts framework for adapting LLMs to time series forecasting

FM-LLM：一种用于适配大语言模型（LLMs）进行时间序列预测的频率增强型混合专家框架

Rentao Gu, Yihang Ding, Junjie Li, Yi Ding, Weijing Sang, Xiaoli Huo, Xin Qin, Yuefeng Ji

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； China Telecom Research Institute（中国电信研究院） 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.AI、cs.LG

AI总结 本研究提出FM-LLM框架，通过频谱标记对齐器与非对称MoE解码器等设计，在11个基准的多数指标上优于现有LLM基线，且具备良好迁移性。

Journal ref R. Gu, Y. Ding, J. Li, Y. Ding, W. Sang, X. Huo, X. Qin, and Y. Ji, Knowl.-Based Syst., vol.341, p.115776, 2026

Accurate Ensembles, Fragile Narratives: Multi-Scale Stacking and a Fidelity Audit of LLM-Generated Explanations for Credit Risk

准确集成，脆弱叙事：多尺度堆叠与LLM生成信用风险解释的保真度审计

Gregorius Reynaldi Pratama, Kuo-Kun Tseng

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

AI总结 本研究构建多尺度堆叠集成预测模型并测试LLM生成信用风险解释的保真度，发现预测性能提升有限，LLM生成的解释存在事实错误，需对生成解释进行验证。

Comments 13 pages, 9 figures, 5 tables

Evaluation of Motivational Interviewing Counsellors with Task-Aware Multi-Stage LLM-Based Simulated Clients

基于任务感知多阶段大语言模型（LLM）模拟来访者的动机访谈咨询师评估

Jiading Zhu, Xinyu Cindy Wang, Thomas Nguyen, Yan Qing Lee, Osnat C. Melamed, Peter Selby, Jonathan Rose

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.AI

AI总结 本文针对动机访谈的关键唤起任务，提出Evoke-Sim任务感知多阶段LLM模拟来访者框架，用于戒烟场景下MI咨询师评估，其评估效果优于现有模拟来访者，为相关评估设定了更高标准。

Comments 53 pages

Automating Deception: Scalable Multi-Turn LLM Jailbreaks

自动化欺骗：可扩展的多轮LLM欺骗攻击

Adarsh Kumarappan, Ananya Mujoo

机构 * California Institute of Technology（加州理工学院） ； Evergreen Valley College（埃弗格林谷学院） 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.AI、cs.LG

AI总结 本文提出自动化生成多轮LLM欺骗数据集的方法，揭示GPT家族模型在对话历史中的脆弱性，而Gemini 2.5 Flash则表现出极强的抗性。

LSEAD: A Privacy-Preserving LLM-Based Speech Analysis Framework for Early Alzheimer's Disease Screening

LSEAD：一种基于大语言模型（LLM）的隐私保护型语音分析框架，用于阿尔茨海默病（AD）早期筛查

Xin Wang, Yingchao Huang, Yuhan Su, Shanshan Yao, Wei Peng

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

AI总结 本研究提出基于开源LLM的隐私保护语音分析框架LSEAD，在ADReSS系列数据集上使AD分类准确率提升最多5个百分点，为早期AD筛查提供了实用方案。

Mitigating Scoring Bias in LLM-as-a-Judge via Random Number Generation

通过随机数生成缓解作为评判者的大语言模型（LLM-as-a-Judge）中的评分偏差

Yuma Asato, Kiyoaki Shirai, Natthawut Kertkeidkachorn

机构 * Japan Advanced Institute of Science and Technology（日本先进科学技术学院） 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.AI

AI总结 本研究针对LLM-as-a-Judge的评分偏差问题，提出通过随机数生成识别并校正LLM潜在数字偏差的方法，在四项任务上的表现优于基线。

Ratchet: How Reliable Must an LLM Judge Be to Retire a Skill?

Ratchet：一种最小化卫生的自演化LLM代理技能库

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

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

AI总结 本文提出Ratchet，一种单代理循环，使冻结的LLM能够自行编写、检索、整理和淘汰其自然语言技能，通过整合四个卫生机制提升技能库的生命周期管理，从而在MBPP+ hard-100数据集上显著提升性能。

Comments Code: https://github.com/amazon-science/Self-Evolving-Agents-Ratchet

Hallucinations on the Board: Tool-Augmented Evaluation of LLM Chess Commentary

棋盘上的幻觉：工具增强型大语言模型（LLM）象棋评论评估

S. Ashwin Hebbar, Peiyao Sheng, Sewoong Oh, Pramod Viswanath

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Sentient Labs ； University of Washington（华盛顿大学） 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.AI

AI总结 本研究提出ACT-Eval框架，评估工具增强型LLM的象棋评论，发现事实幻觉普遍存在，工具可提升事实正确性但战略战术覆盖度仍有限。

Comments 23 pages, 6 figures

Margin-Adaptive Confidence Ranking for Reliable LLM Judgement

基于边际的置信度排名用于可靠的LLM判断

Gaojie Jin, Yong Tao, Lijia Yu, Tianjin Huang

机构 * Department of Computer Science, University of Exeter（埃克塞特大学计算机科学系） ； Institute of AI for Industries, Chinese Academy of Sciences（中国科学院工业人工智能研究所） ； Department of Mathematics and Computer Science, Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学数学与计算机科学系） 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.AI、cs.LG

AI总结 本文提出一种基于边际的置信度排名方法，通过学习专用置信度估计器，改进LLM在人类判断一致性上的表现，通过模拟标注者多样性与边际排名公式，显式建模LLM区分人类一致与不一致案例的置信度，并推导出通用性保证。

Comments Accepted to ICML 2026

Beyond Shapley: An Influence-Based Data Auditing Pipeline for LLM Alignment and Evaluation

超越夏普利值：用于大语言模型对齐和评估的基于影响的数据审核管道

Yunting Song, Matthew Watson, Peter Grabowski, Jun Qin

机构 * Google（谷歌） 纠错

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

AI总结 研究针对大语言模型数据质量问题，引入可扩展的基于影响的数据审核管道，通过映射语义邻域到有向图，利用参考LLM概率分布评估数据效用，转换为局部优势指标，有效清理数据集，揭示基准漏洞，确保数据完整性。

An LLM-Native Psychometric Instrument Reveals a Self-Report--Behavior Gap Across 25 Models

一个原生LLM的心理测量工具不能预测LLM行为：来自25个模型的证据

Juan Manuel Contreras

机构 * Independent Researcher（独立研究员） 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.AI

AI总结 通过探索性因子分析从LLM行为中构建心理测量工具，发现LLM的自我报告与观察行为无关，揭示自我报告与人类判断之间的混淆因素。

De-attribute to Forget for LLM Unlearning

De-attribute to Forget for LLM Unlearning

Xinyang Lu, Jiabao Pan, Rachael Hwee Ling Sim, See-Kiong Ng, Anthony Kum Hoe Tung, Bryan Kian Hsiang Low

机构 * Department of Computer Science, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机科学系） 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.AI、cs.LG

AI总结 本文提出基于数据归因奖励的LLM遗忘框架DareU，通过强化学习降低生成响应与遗忘数据的归因分数，实现有效遗忘并平衡模型效用。

ReplicatorBench: Benchmarking LLM Agents for Replicability in Social and Behavioral Sciences

ReplicatorBench：用于社会科学和行为科学中可复制性评估的LLM代理基准测试

Bang Nguyen, Dominik Soós, Qian Ma, Rochana R. Obadage, Zack Ranjan, Sai Koneru, Timothy M. Errington, Shakhlo Nematova, Sarah Rajtmajer, Jian Wu, Meng Jiang

机构 * University of Notre Dame（圣母大学） ； Old Dominion University（老道明大学） ； Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； Independent Researcher（独立研究员） ； Uppsala University（乌普萨拉大学） ； Center for Open Science（开放科学中心） 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.AI

AI总结 本文提出ReplicatorBench，一个端到端的基准测试，用于评估AI代理在可复制性研究中的能力，涵盖数据提取、实验设计与结果解释三个阶段，并开发了ReplicatorAgent框架以评估不同LLM和编程语言的性能。

Comments Accepted to KDD 2026 AI4Sciences Track, Camera-ready version

LLM Agents Grounded in Self-Reports Enable General-Purpose Simulation of Individuals

基于自我报告的LLM代理能够实现通用个体模拟

Joon Sung Park, Carolyn Q. Zou, Jonne Kamphorst, Niles Egan, Aaron Shaw, Benjamin Mako Hill, Carrie Cai, Meredith Ringel Morris, Percy Liang, Robb Willer, Michael S. Bernstein

机构 * Computer Science Department, Stanford University（斯坦福大学计算机科学系） ； Department of Communication Studies, Northwestern University（西北大学传播学系） ； Department of Communication, University of Washington（华盛顿大学传播学系） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Department of Sociology, Stanford University（斯坦福大学社会学系） ； Sciences Po（巴黎政治学院） 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.AI、cs.LG

AI总结 本文研究了基于自我报告数据的LLM代理在模拟个体行为方面的有效性，通过不同数据源构建代理并验证其在多种任务中的准确性和跨群体公平性。

Semantic Early-Stopping for Iterative LLM Agent Loops

迭代式LLM智能体循环的语义早停

Sahil Shrivastava

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

AI总结 针对多智能体LLM循环中固定迭代次数终止的低效问题，提出基于语义相似度和质量评估的早停机制，理论证明终止确定性，实验表明无质量门控的语义早停在HotpotQA上节省38%操作token且性能持平。

Comments 7 pages, 5 figures, 4 tables. Open implementation, machine-checked theory, and reproducible harness: github.com/SahilShrivastava-Dev/semantic-halting-problem

RAS: Measuring LLM Safety Through Refusal Alignment

RAS: 通过拒绝对齐衡量LLM安全性

Chang-Chieh Huang, Yan-Lun Chen, Chia-Mu Yu, Wei-Bin Lee

机构 * National Yang Ming Chiao Tung University ； Hon Hai Research Institute 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 提出白盒评估方法SafeVec，通过内部表示而非生成答案衡量LLM安全性，计算拒绝对齐分数RAS，实现快速、校准的安全评分。

LLM-ReSum: A Framework for LLM Reflective Summarization through Self-Evaluation

LLM-ReSum: 一个通过自我评估实现LLM反思性总结的框架

Huyen Nguyen, Haoxuan Zhang, Yang Zhang, Haihua Chen, Junhua Ding

机构 * dept. of Information Science University of North Texas Denton, Texas, USA（信息科学系 俄克拉荷马州立大学 丹顿 俄克拉荷马州 美国） ； dept. of Data Science University of North Texas Denton, Texas, USA（数据科学系 俄克拉荷马州立大学 丹顿 俄克拉荷马州 美国） 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.AI

AI总结 本文提出LLM-ReSum框架，通过整合LLM评估与生成，提升低质量摘要的事实准确性与覆盖率，引入新的法律文档摘要基准PatentSumEval。

Comments This paper has been accepted as an invited paper for publication in Proceedings of The 12th IEEE International Conference on Big Data Computing Service and Machine Learning Applications. This is the accepted manuscript. The final authenticated version will be available via IEEE Xplore

AURA: Adaptive Uncertainty-aware Refinement for LLM-as-a-Judge Auditing

AURA: 用于LLM作为评判审计的自适应不确定性感知精炼

Zilong Zhang, Yi-Ting Hung, Weiyi He, Junxi Zhang, Lei Ding, Chi-Kuang Yeh

机构 * Department of Mathematics and Statistics（数学与统计学系） ； Georgia State University（佐治亚州立大学） ； Department of Probability and Statistics（概率与统计学系） ； Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） ； Michigan State University（密歇根州立大学） ； Concordia University（Concordia 大学） ； Department of Statistics（统计学系） ； University of Manitoba（曼尼托巴大学） 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.AI、cs.LG

AI总结 提出AURA框架，通过自适应不确定性感知精炼，在少量人工验证下迭代学习人类一致性信号，优先审核不确定比较，提升LLM评判的可靠性。

Cost-Optimal LLM Routing with Limited User Feedback under User Satisfaction Guarantees

在用户满意度保证下基于有限用户反馈的成本最优LLM路由

Herbert Woisetschläger, Arastun Mammadli, Ryan Zhang, Shiqiang Wang

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； University of Exeter（埃克塞特大学） ； Horace Greeley High School（霍勒斯格里利高中） 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.AI、cs.LG

AI总结 针对LLM推理成本与服务质量之间的矛盾，提出SLARouter在线路由算法，利用稀疏单侧用户反馈学习成本最优策略，理论保证成本最优和SLA合规，实验显示成本降低高达2.2倍。

Comments Preprint. Under review

GrowthHacker: Automated Off-Policy Evaluation Optimization Using Code-Modifying LLM Agents

GrowthHacker: 使用代码修改型LLM代理的自动离线策略评估优化

Jie JW Wu, Ayanda Patrick Herlihy, Ahmad Saleem Mirza, Ali Afoud, Fatemeh Fard

机构 * Michigan Technological University, Houghton（密歇根技术大学） ； Birmingham City University（伯明翰城市大学） ； University of British Columbia, Kelowna（不列颠哥伦比亚大学, 肯洛纳） 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 提出GrowthHacker基准，利用LLM代理自动迭代修改代码以优化离线策略评估（OPE）实现，在Open Bandit Pipeline和Scope-RL上评估多种框架，证明基于LLM的代理可作为自动增长黑客持续改进OPE系统。

Comments Accepted for publication in ACM Transactions on Software Engineering and Methodology (TOSEM), 2026

Evaluating LLM Personalization via Semantic Constraint Verification

通过语义约束验证评估LLM个性化

Xuran Li, Guanqin Zhang, Imran Razzak, Hakim Hacid, Eleanna Kafeza, Hao Xue, Flora D. Salim

机构 * University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； The Technology Innovation Institute（技术创新研究所） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 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 提出NLICV框架，利用自然语言推理模型将句子映射到真值条件集，验证个性化约束，将LLM行为分为四类，与人类标注高度一致，并大幅降低延迟和成本。

Measuring Whether LLM Tutors Teach or Solve: A Diagnostic for Educational Impact

衡量LLM导师是教学还是解题：教育影响的诊断方法

Junyi Yao, Zihao Zheng, Baichuan Li

机构 * Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学） ； Department of Operations Research and Engineering Management, Southern Methodist University（南卫理公会大学运筹学与工程管理系） 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.AI

AI总结 针对LLM作为教育导师时解题能力不等于教学支持的问题，提出基于解题导向与教学导向基准性能差距的诊断方法，通过MathTutorBench分析表明两者仅部分对齐，建议分开报告评分并明确保护学生能动性的标准。

LLM-WikiRace Benchmark: How Far Can LLMs Plan over Real-World Knowledge Graphs?

LLM-WikiRace 基准测试：大语言模型在真实知识图谱上的规划能力有多强？

Juliusz Ziomek, William Bankes, Lorenz Wolf, Shyam Sundhar Ramesh, Xiaohang Tang, Ilija Bogunovic

机构 * University of Oxford, UK（牛津大学，英国） ； University College London (Centre for AI), UK（伦敦大学学院（人工智能中心），英国） ； University of Basel, Switzerland（巴塞尔大学，瑞士） 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.AI、cs.LG

AI总结 提出 LLM-Wikirace 基准，通过维基百科超链接导航任务评估大语言模型的规划、推理与世界知识，发现模型在简单任务上超人类，但困难任务成功率仅 23%，且规划与长程推理是主要瓶颈。

VHDLSuite: Unified Pipeline for LLM VHDL Generation with Data Synthesis and Evaluation

VHDLSuite：面向LLM VHDL生成的统一流水线，包含数据合成与评估

Yijun Shen, Minghao Shao, Yichen Zhao, Zhuoyan Yu, Boyuan Chen, Yik-Cheung Tam, Muhammad Shafique

机构 * Center for Data Science, NYU Shanghai, China（纽约市立大学上海分校数据科学中心） ； NYU Tandon School of Engineering, USA（纽约大学Tandon工程学院） ； NYU Abu Dhabi, UAE（纽约大学阿布扎比分校） 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.AI、cs.LG

AI总结 提出VHDLSuite基础设施，通过自动基准合成、可执行验证和多模型诊断分析，解决LLM在VHDL生成评估中的不足，并构建含200+问题的VHDLBench基准。