语言大模型 / LLM

From Execution to Capability: Scientific Experience Consolidation via Procedural Knowledge Synthesis

从执行到能力：通过过程知识合成进行科学经验巩固

Liwei Dong, Jiahao Zhao, Nan Xu

机构 * XScience Lab（X科学实验室） ； Wenge AI（文阁人工智能） 纠错

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

AI总结 研究科学计算经验巩固问题，引入SciConsolidate方法，通过对比成败归纳跨任务过程，经开发验证门选择，用失败告知等扩展数据，克服抽象执行差距，在SciCode上实验，为科学计算建立经验到能力途径及自我改进起点。

Statistical realism is not evidence that LLMs can estimate treatment effects in social science experiments

当模拟看起来正确但因果效应出错：大型语言模型作为行为模拟器

Zonghan Li, Feng Ji

机构 * University of Toronto（多伦多大学） 纠错

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 研究评估了大型语言模型在气候心理学干预中的行为模拟能力，发现描述性拟合不等于因果准确性，不同干预逻辑和结果类型导致误差差异，提示依赖描述性拟合可能误导干预效果结论。

AutoMat: Enabling Automated Crystal Structure Reconstruction from Microscopy via Agentic Tool Use

AutoMat：通过智能工具使用实现从显微镜图像自动重建晶体结构

Yaotian Yang, Yiwen Tang, Yizhe Chen, Xiao Chen, Jiangjie Qiu, Hao Xiong, Haoyu Yin, Zhiyao Luo, Yifei Zhang, Sijia Tao, Wentao Li, Qinghua Zhang, Yuqiang Li, Wanli Ouyang, Bin Zhao, Xiaonan Wang, Fei Wei

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 研究旨在从有噪声的STEM投影重建晶体结构，提出AutoMat智能控制器，通过闭环验证和多模块组合实现。引入基准数据集评估，结果显示其性能优于现有方法，建立了从微观到原子尺度建模的途径。

Comments The code and dataset are publicly available at https://github.com/yyt-2378/AutoMat and https://huggingface.co/datasets/yaotianvector/STEM2Mat

Mapping Political-Elite Networks in Europe with a Multilingual Joint Entity-Relation Extraction Pipeline

用多语言联合实体关系抽取管道绘制欧洲政治精英网络

Kirill Solovev, Jana Lasser

机构 * IDea_Lab, University of Graz（格拉茨大学IDea_Lab） 纠错

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

AI总结 提出模块化、全开放权重的多语言联合实体关系抽取管道，从大规模非结构化新闻语料中构建带符号的时间知识图谱，通过跨度命名实体识别、三阶段链接级联和约束混合专家模型实现高文本正确性，并在奥地利和波兰案例中验证其有效性。

Comments Updated NET-ROL citation per their request

InqEduAgent: Adaptive AI Learning Partners with Gaussian Process Augmentation

InqEduAgent：具有高斯过程增强的自适应人工智能学习伙伴

Wen-Xi Yang, Tian-Fang Zhao, Guan Liu

机构 * Guangdong Institute of Smart Education（广东智能教育研究院） ； Jinan University（暨南大学） ； School of Journalism and Communication（新闻与传播学院） 纠错

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 研究针对探究式教育中学习伙伴分配问题，提出InqEduAgent框架，集成高斯过程增强匹配机制，能基于先验知识模式选自适应伙伴，实验证明其性能优越，推进了人机协作学习及相关领域发展。

Comments Accepted by the 2026 8th Asia Conference on Machine Learning and Computing (ACMLC 2026)

VASP Agent: An Agentic Framework for Autonomous First-principles Calculations

VASP智能体：一种用于自主第一性原理计算的智能框架

Zeyu Xia, Jinzhe Ma, Congjie Zheng, Zhongyao Wang, Shufei Zhang, Yuqiang Li, Hang Su, P. Hu, Changshui Zhang, Xingao Gong, Wanli Ouyang, Lei Bai, Dongzhan Zhou, Mao Su

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Department of Computer Science and Technology（计算机科学与技术系） ； School of Physical Science and Technology（物理科学与技术学院） ； Department of Automation（自动化系） ； Beijing National Research Center for Information Science and Technology (BNRist)（北京信息科学与技术国家研究中心） ； School of Chemistry and Chemical Engineering（化学与化工学院） ； Key Laboratory of Computational Physical Sciences (Ministry of Education)（计算物理科学重点实验室） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究所） 纠错

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 研究针对第一性原理材料计算对自主性的高要求，提出VASP智能体系统，结合多种技能和工具执行多步VASP计算，经多任务评估，其计算结果更优，还能诊断并恢复计算错误。

Clinical Cognition Alignment for Gastrointestinal Diagnosis with Multimodal LLMs

多模态大语言模型在胃肠诊断中的临床认知对齐

Huan Zheng, Yucheng Zhou, Tianyi Yan, Dubing Chen, Hongbo Lu, Wenlong Liao, Tao He, Pai Peng, Jianbing Shen

机构 * SKL-IOTSC, CIS, University of Macau（澳门大学协同创新研究院物联网国家重点实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； COWARobot Co. Ltd.（COWARobot有限公司） 纠错

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

AI总结 本文提出CogAlign框架，通过构建层次化临床认知数据集和监督微调提升模型临床分析能力，并采用反事实强化学习消除视觉偏差，实现胃肠诊断的因果关联与高准确率。

Comments ECCV 2026

TAMA: A Human-AI Collaborative Thematic Analysis Framework Using Multi-Agent LLMs for Clinical Interviews

TAMA：一种使用多智能体大语言模型进行临床访谈的人机协作主题分析框架

Huimin Xu, Seungjun Yi, Terence Lim, Jiawei Xu, Andrew Well, Carlos Mery, Aidong Zhang, Yuji Zhang, Heng Ji, Keshav Pingali, Yan Leng, Ying Ding

机构 * School of Information, University of Texas at Austin（信息学院，德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Department of Biomedical Engineering, University of Texas at Austin（生物医学工程系，德克萨斯大学奥斯汀分校） ； College of Natural Sciences, University of Texas at Austin（自然科学院，德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Graphen, Inc.（Graphen公司） ； Department of Cardiac Surgery, Division of Pediatric Cardiac Surgery, Vanderbilt University School of Medicine（心脏外科系，范德比尔特大学医学中心） ； Pediatric Heart Institute, Monroe Carell Jr. Children’s Hospital at Vanderbilt（儿童心脏研究所，范德比尔特儿童医院） ； Department of Computer Science, University of Virginia（计算机科学系，弗吉尼亚大学） ； Department of Computer Science, University of Illinois at Urbana-Champaign（计算机科学系，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Department of Computer Science, University of Texas at Austin（计算机科学系，德克萨斯大学奥斯汀分校） ； McCombs School of Business, University of Texas at Austin（麦克阿瑟商学院，德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Dell Medical School, University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校德莱尔医学院） 纠错

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

AI总结 提出人机协作主题分析框架TAMA，利用多智能体系统结构化对话及心脏专家专业知识，用于临床访谈分析，在罕见病访谈转录本分析中性能优于单智能体方法。

Comments Manuscript accepted to ACM Transactions on Computing for Healthcare

Somatic in the East, Psychological in the West?: Investigating Clinically-Grounded Cross-Cultural Depression Symptom Expression in LLMs

东方躯体化，西方心理化？：探究临床基础下跨文化抑郁症状在LLMs中的表达

Shintaro Sakai, Jisun An, Migyeong Kang, Haewoon Kwak

机构 * Indiana University Bloomington（印第安纳大学布卢明顿分校） ； Sungkyunkwan University（成均馆大学） 纠错

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

AI总结 本研究测试大语言模型（LLMs）是否复现西方抑郁患者报告心理症状、东方患者报告躯体症状的文化模式，发现英语提示下模型未能复现，但东方语言提示改善部分对齐，原因在于模型对文化人物敏感性低及症状层级压倒文化线索。

Comments C3NLP workshop at ACL 2026

MedCollab: IBIS-Guided Multi-Agent Collaboration with Hierarchical Disease Relation Chains for Clinical Diagnosis

MedCollab：基于IBIS引导的多智能体协作与分层疾病关系链的临床诊断

Yuqi Zhan, Xinyue Wu, Tianyu Lin, Yutong Bao, Xiaoyu Wang, Weihao Cheng, Huangwei Chen, Feiwei Qin, Zhu Zhu

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Springer Heidelberg（斯普林格海德堡） ； ABC Institute（ABC研究所） ； Rupert-Karls-University Heidelberg（海德堡鲁珀特-卡尔大学） ； Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Children’s Hospital, Zhejiang University School of Medicine, National Clinical Research Center for Children and Adolescents’ Health and Diseases（浙江大学医学院儿童医院，国家儿童青少年健康与疾病临床研究中心） 纠错

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 提出MedCollab框架，通过IBIS结构化论证和分层疾病关系链（HDRC）增强多智能体协作，提升临床诊断的准确性、可追溯性和报告质量。

ReclAIm: A Multi-Agent Framework for Monitoring and Correcting Performance Decline in Medical Imaging AI

ReclAIm：用于监测和纠正医学影像AI性能下降的多智能体框架

Eleftherios Tzanis, Michail E. Klontzas

机构 * Artificial Intelligence and Translational Imaging (ATI) Lab, Department of Radiology, School of Medicine, University of Crete（人工智能与转化成像实验室，放射科，医学院，希腊克里特大学） ； Computational Biomedicine Laboratory, Institute of Computer Science Foundation for Research and Technology Hellas (ICS - FORTH), Heraklion, Crete, Greece（计算生物医学实验室，希腊基础研究与技术院计算机科学研究所（ICS - FORTH），克里特，希腊） ； Division of Radiology, Department of Clinical Science, Intervention and Technology (CLINTEC), Karolinska Institute, Huddinge, Sweden（放射科，临床科学、干预与技术部（CLINTEC），卡罗林斯卡研究所，瑞典Huddinge） 纠错

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 提出基于大语言模型的多智能体框架ReclAIm，通过自然语言交互自动监测医学图像分类模型性能下降并触发微调，采用数据增强、类别不平衡处理和参数锚定正则化策略，在多个数据集上验证了有效性。

Comments Published in Radiology: Artificial Intelligence (https://doi.org/10.1148/ryai.250923)

Mechanist: AI as a Scientific Instrument for Discovering the Mechanisms of Intelligence

Mechanist：作为科学仪器的AI，用于发现智能的机制

Mengru Wang, Junfeng Fang, Shuofei Qiao, Zhenqian Xu, Haoming Xu, Haoxiong Wang, Shumin Deng, Linyi Yang, Zhixiang Cui, Xin Xu, Yunzhi Yao, Buqiang Xu, Fei Shen, Haozhe Luo, Yunxiang Wei, Ningyu Zhang, Julian McAuley, Tat Seng Chua, Huajun Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Heriot-Watt University（赫瑞瓦特大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； University of California, San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

专题命中 领域大模型 ：foundation model(abstract)；pretraining(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本研究推出智能体系统Mechanist，以AI为科学仪器自主发现AI智能机制，其生成假设更有价值、实验更可靠，还能发现安全风险、构建信念机制理论并转化为提升模型性能的干预措施。

Comments Work in progress

EasyBCI Agent: Towards Universal Neural Data Preprocessing for Brain-Computer Interfaces

EasyBCI Agent：面向脑机接口的通用神经数据预处理

Yu Zhu, Runkai Zhao, Zhimin Zhou, Jinyu Cai, Zhouheng Yao, Chutian Zhang, Peiyuan Li, Xiaoxing Zhang, Qihao Zheng, Jiamin Wu, Mianxin Liu, Chi Zhang, Bin Min, Lei Bai, Chengyu Li, Jingpeng Wu, Chunfeng Song

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

AI总结 EasyBCI是两阶段大语言模型智能体，可针对六种信号类型规划执行脑机接口预处理，经评估其在EEG任务中表现优于人工流程及通用编码智能体，可扩展至多模态并提升可复现性。

Comments 15 pages, 6 figures, 4 tables

Independent Test Generation for RESTful APIs

用于RESTful API的独立测试生成

S M Sadrul Islam Asif, James Chen, Kennett Puerto Diaz, Earl T. Barr, Mark Marron

专题命中 领域大模型 ：LLM(summary_cn,abstract_cn)

AI总结 研究针对RESTful API测试中多步骤测试的问题，提出TECTON方法，通过显式状态合成及两种互补机制，利用组合测试和LLM处理请求组件，生成高覆盖率测试负载，相比传统方法提升了行覆盖率并暴露更多运行时错误，推动API验证技术进步。

Comments This paper was previously posted on arXiv under the title "BOSQTGEN: Breaking the Sound Barrier in Test Generation"

Large Lemma Miners: Can LLMs do Induction Proofs for Hardware?

大引理挖掘器：LLMs能否为硬件生成归纳证明？

Romy Peled, Daniel Kroening, Michael Tautschnig, Yakir Vizel

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

AI总结 本文探讨LLMs在硬件验证中生成归纳证明的能力，提出神经符号方法，通过两个提示框架生成候选不变量并验证，成功生成正确证明。

An Empirical Study to Understand How Students Use ChatGPT for Writing Essays

一项实证研究：了解学生如何利用ChatGPT撰写论文

Andrew Jelson, Daniel Manesh, Alice Jang, Daniel Dunlap, Young-Ho Kim, Sang Won Lee

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

AI总结 研究通过70名学生的在线实验，分析学生使用ChatGPT撰写论文时的查询模式，发现性别、种族和自我效能等因素影响AI使用模式，且不同使用模式与写作乐趣和所有权感知相关。

Comments 35 pages, 16 figures, 6 tables, Submitted to ACM CHI 2026

Journal ref CHI '26: Proceedings of the 2026 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems

Colon-Bench: An Agentic Workflow for Scalable Dense Lesion Annotation in Full-Procedure Colonoscopy Videos

Colon-Bench：一种用于全流程结肠镜视频中可扩展密集病变标注的智能工作流

Abdullah Hamdi, Changchun Yang, Xin Gao

机构 * King Abdullah University of Science and Technology（国王阿卜杜勒·阿齐兹科学与技术大学） 纠错

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

AI总结 提出Colon-Bench，通过多阶段智能工作流实现全流程结肠镜视频的密集病变标注，包含528个视频、14类病变、30万+边界框等，并评估多模态大模型在病变分类、开放词汇视频目标分割和视频视觉问答上的性能。

Comments published at MICCAI 2026

HARPO: Hierarchical Agentic Reasoning for User-Aligned Conversational Recommendation

HARPO：面向用户对齐的对话推荐的分层代理推理

Subham Raj, Aman Vaibhav Jha, Mayank Anand, Sriparna Saha

专题命中 领域大模型 ：LLM(abstract,abstract_cn)；preference optimization(abstract)

AI总结 HARPO通过分层代理推理框架优化多维推荐质量，结合上下文依赖的偏好学习、 deliberative树搜索和领域无关的推理抽象，提升推荐质量与用户对齐性。

Comments Accepted at the Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2026)

Multi-Agent Reasoning with Consistency Verification Improves Uncertainty Calibration in Medical MCQA

基于一致性验证的多智能体推理改进医学多项选择题问答中的不确定性校准

John Ray B. Martinez

机构 * Department of Data Science and Analytics（数据科学与分析系） 纠错

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

AI总结 提出多智能体框架，结合领域专家智能体与两阶段验证及S分数加权融合，在医学MCQA中显著降低校准误差并提升判别能力。

Comments 20 pages, 6 figures. Preprint under review

CT Open: An Open-Access, Uncontaminated, Live Platform for the Open Challenge of Clinical Trial Outcome Prediction

CT Open: 一个开放获取、无污染、实时平台，用于临床试验结果预测的开放挑战

Jianyou Wang, Youze Zheng, Longtian Bao, Hanyuan Zhang, Qirui Zheng, Yuhan Chen, Yang Zhang, Matthew Feng, Maxim Khan, Aditya K. Sehgal, Christopher D. Rosin, Ramamohan Paturi, Umber Dube, Leon Bergen

机构 * Laboratory for Emerging Intelligence, University of California, San Diego（新兴智能实验室，加州大学圣地亚哥分校） ； Department of Dermatology, University of California, San Diego（皮肤科系，加州大学圣地亚哥分校） ； Elsevier 纠错

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

AI总结 本文介绍CT Open平台，通过开放挑战预测临床试验结果，采用自动化方法解决数据污染问题，提供训练集和测试基准，推动AI在现实结果预测中的应用。

Comments Published at Conference on Language Modeling (COLM), 2026

SimulRAG: Simulator-based RAG for Grounding LLMs in Long-form Scientific QA

SimulRAG：基于模拟器的检索增强生成（RAG）框架，用于将大型语言模型（LLMs）落地到长篇科学问答任务中

Haozhou Xu, Dongxia Wu, Matteo Chinazzi, Ruijia Niu, Rose Yu, Yi-An Ma

机构 * University of California San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

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

AI总结 针对LLMs在长篇科学问答中易幻觉的问题，本文提出SimulRAG框架，引入UE+SBA机制，发布相关基准，实验表明其信息量与事实性较基线分别提升30.4%、16.3%

Comments Haozhou Xu and Dongxia Wu are co-first authors

TCS-BENCH: Benchmarking State-of-the-Art Generative AI Theoretical Computer Science Research Ability

TCS-BENCH：评估最先进生成式AI理论计算机科学研究能力的基准

Vincent Cohen-Addad, Dimitris Paparas, Ernest van Wijland, Max Springer, Julien Canitrot-Paradis, Honghao Lin, David Woodruff, Adarsh Kumarappan, Rajesh Jayaram, Rudrajit Das, Lalit Jain, Ola Svensson, Silvio Lattanzi, Mislav Balunovic, Theophane Weber, Vahab Mirrokni

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

AI总结 研究人员推出TCS-Bench基准，基于STOC、FOCS、SODA论文的定理证明任务评估LLMs，结合验证智能体，参考验证器在专家标注集准确率超90%，为评估生成式AI的TCS研究能力提供工具

MatchMiner-AI: Open-source, Privacy-preserving Cancer Clinical Trial Matching using Artificial Intelligence

MatchMiner-AI：癌症临床试验匹配的开源解决方案

Jennifer Altreuter, Pavel Trukhanov, Morgan A. Paul, Michael J. Hassett, Irbaz B. Riaz, Muhammad Umar Afzal, Arshad A. Mohammed, Ayub Umair, Huan He, Chueh Husan Hsu, Sarah Sammons, James Lindsay, Emily Mallaber, Harry R. Klein, Gufran Gungor, Matthew Galvin, Michael Deletto, Sabrina Y. Camp, Stephen C. Van Nostrand, James Provencher, Joyce Yu, Naeem Tahir, Jonathan Wischhusen, Olga Kozyreva, Taylor Ortiz, Hande Tuncer, Jad El Masri, Alys Malcolm, Tali Mazor, Ethan Cerami, Kenneth L. Kehl

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

AI总结 MatchMiner-AI通过开源平台基于合成EHR数据实现隐私保护的临床试验匹配AI解决方案，显著提升患者与试验匹配的准确性。

SatIR: Scalable High-Recall Constraint-Satisfaction-Based Information Retrieval for Clinical Trials Matching

SatIR：可扩展的高召回率约束满足基于信息检索的临床试验匹配

Zikai Zhou, Yufei Jin, Yilin Xu, Yu-Chiang Wang, Chieh-Ju Chao, Monica S. Lam

机构 * Department of Computer Science, Stanford University（斯坦福大学计算机科学系） ； Samueli Electrical and Computer Engineering, UCLA（UCLA Samueli电气与计算机工程系） ； Department of Computer Science and Informatics, Emory University（埃默里大学计算机科学与信息学系） ； Mayo Clinic（梅奥诊所） 纠错

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

AI总结 SatIR通过将临床试验资格条件和摘要转化为形式约束，结合SMT、关系代数和大语言模型，提升了临床试验匹配的召回率和效率，优于基于相似度的基线方法。

MENTOR: A Metacognition-Driven Self-Evolution Framework for Uncovering and Mitigating Implicit Domain Risks in LLMs

MENTOR: 一种元认知驱动的自我进化框架，用于发现和缓解大语言模型中的隐式领域风险

Liang Shan, Kaicheng Shen, Wen Wu, Zhenyu Ying, Chaochao Lu, Yan Teng, Jingqi Huang, Qingshan Liu, Guangze Ye, Guoqing Wang, Jie Zhou, Liang He

机构 * School of Computer Science and Technology, East China Normal University（东华大学计算机科学与技术学院） ； Shanghai AI Lab, Shanghai Innovation Institute（上海人工智能实验室，上海创新研究院） 纠错

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

AI总结 针对大语言模型在特定领域（如教育、金融、管理）中存在的隐式安全风险，提出基于元认知自我评估和动态规则知识图谱的MENTOR框架，通过激活级引导信号有效降低攻击成功率。

The Reliability of LLMs for Medical Diagnosis: An Examination of Consistency, Manipulation, and Contextual Awareness

大语言模型在医疗诊断中的可靠性：一致性、可操纵性与情境感知能力的检验

Krishna Subedi

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

AI总结 该研究检验Google Gemini 2.0 Flash与OpenAI ChatGPT-4o的医疗诊断可靠性，发现二者虽一致性达100%，但易受无关信息操纵，且情境响应存在差异，提示其医疗应用需临床监督与结构化保障。

Structured Scaling of AI Discovery Across Diverse Scientific Domains

基于评估的科学发现扩展

Haotian Ye, Haowei Lin, Jingyi Tang, Yizhen Luo, Rahul Thapa, Caiyin Yang, Chang Su, Rui Yang, Ruihua Liu, Rundao Li, Zeyu Li, Pengwei Sun, Chong Gao, Dachao Ding, Guangrong He, Miaolei Zhang, Lina Sun, Wenyang Wang, Yuchen Zhong, Zhuohao Shen, Puheng Li, Pan Lu, Bianxiao Cui, Di He, Jianzhu Ma, Junfeng Li, Hexi Baoyin, Yejin Choi, Stefano Ermon, Xiaowen Chu, Tongyang Li, Yuzhi Xu, James Zou

机构 * Wizard Intelligence Learning Lab, Stanford University（智能巫师学习实验室，斯坦福大学） ； Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 本文提出SimpleTES框架，通过并行探索、反馈驱动精炼和局部选择，提升评估驱动的发现循环效率，解决科学发现扩展问题，展示在21个科学问题上超越基线模型的性能。

Enhancing LLMs' Clinical Reasoning with Real-World Data from a Nationwide Sepsis Registry

利用全国脓毒症登记处的真实世界数据增强大语言模型的临床推理能力

Junu Kim, Chaeeun Shim, Sungjin Park, Su Yeon Lee, Gee Young Suh, Chae-Man Lim, Seong Jin Choi, Song Mi Moon, Kyoung-Ho Song, Eu Suk Kim, Hong Bin Kim, Sejoong Kim, Chami Im, Dong-Wan Kang, Yong Soo Kim, Hee-Joon Bae, Sung Yoon Lim, Han-Gil Jeong, Edward Choi

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） ； Microsoft（微软） ； Asan Medical Center, University of Ulsan College of Medicine（釜山大学医学院阿桑医疗中心） ； Samsung Medical Center, Sungkyunkwan University School of Medicine（成均馆大学医学院三星医疗中心） ； Seoul National University Bundang Hospital, Seoul National University College of Medicine（首尔国立大学医学院首尔国立大学医院） 纠错

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

AI总结 研究旨在增强大语言模型临床推理能力，利用全国脓毒症登记处数据构建问题，通过强化学习微调模型得到C-Reason，该模型在域内测试集表现出色，推理能力能推广到不同任务和疾病，为开发通用临床推理模型提供思路。

Comments Accepted at MLHC 2026

Ruling Out to Rule In: Contrastive Hypothesis Retrieval for Medical Question Answering

排除谬误以确认正确：面向医疗问答的对比假设检索

Byeolhee Kim, Min-Kyung Kim, Young-Hak Kim, Tae-Joon Jeon

机构 * Asan Medical Center（峨山医疗中心） ； Yonsei University（延世大学） ； University of Ulsan College of Medicine（蔚山大学医学院） 纠错

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

AI总结 本文提出对比假设检索框架CHR，通过生成正确和错误假设来提升医疗问答系统检索效果，实验显示在多个基准测试中优于现有方法，有效减少硬负样本污染。

ArogyaSutra: A Multi-Agent Framework for Multimodal Medical Reasoning in Indic Languages

ArogyaSutra：面向印度语言的多模态医学推理的多智能体框架

Tanmoy Kanti Halder, Akash Ghosh, Subhadip Baidya, Arijit Roy, Sriparna Saha

机构 * Indian Institute of Technology Patna（印度理工学院巴特那分校） ； Indian Institute of Technology Kanpur（印度理工学院坎普尔分校） ； Prasannadeb Women’s College（普拉萨纳德布女子学院） 纠错

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

AI总结 针对印度语言医疗场景中多模态大语言模型性能不足的问题，提出多模态医学问答数据集ArogyaBodha和基于演员-评论家的多智能体框架ArogyaSutra，通过工具接地与双记忆机制提升多语言医学推理准确性。

Comments Accepted for publication in IJCAI,2026