语言大模型 / LLM

TerraMARS: A Domain-Adapted Small-Language-Model Pipeline for Mars Terraforming Literature

TerraMARS: 用于火星地球化改造文献的领域自适应小语言模型管道

Jyotsna Singh, Ash Black, Jeff Larsen, Scott R. Saleska

专题命中 领域大模型 ：领域自适应小语言模型管道，用于火星科学文献提取。

AI总结 提出TerraMARS管道，结合领域自适应小语言模型，从火星科学文献中提取结构化信息，支持地球化改造研究。

Comments 16 pages, 1 figure, 4 tables

Learning to Prompt: Improving Student Engagement with Adaptive LLM-based High-School Tutoring

学习提示：基于自适应LLM的高中辅导提升学生参与度

Po-Chin Chang, Nicholas Hogan, Aske Plaat, Michiel T. van der Meer

专题命中 领域大模型 ：自适应LLM高中辅导系统。

AI总结 提出一种基于14个教学特征的主题感知提示路由模型，通过模拟训练和在线A/B测试，在高中辅导中实现自适应策略切换，提高教学效率并减少交互轮次。

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

专题命中 领域大模型 ：研究LLM路由以优化成本和服务质量。

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

Analyzing Error Propagation in Korean Spoken QA with ASR-LLM Cascades

分析韩语语音问答中ASR-LLM级联中的误差传播

Donghyuk Jung, Youngwon Choi

专题命中 领域大模型 ：研究ASR-LLM级联在韩语语音问答中的误差传播

AI总结 本文研究了韩语语音问答中ASR-LLM级联中误差传播的问题，通过分析下游语义失败，揭示了传统ASR指标无法完全捕捉的误差影响，发现不同性能的LLM在级联降级上的一致性，识别出单字符ASR错误作为语义失败通道，并通过辅助比较表明大音频语言模型在噪声韩语SQA中优于匹配语言模型的ASR-LLM流水线。

Comments Preprint. Submitted to APSIPA ASC 2026

NIM4-ASR: Towards Efficient, Robust, and Customizable Real-Time LLM-Based ASR

NIM4-ASR：迈向高效、鲁棒且可定制的实时基于LLM的语音识别

Yuan Xie, Jiaqi Song, Guang Qiu, Xianliang Wang, Kai Qiao, Junfeng Yuan, Shengqing Liu, Yi Zhang, Bowen Chen, Ming Lei, Jie Gao, Jie Wu

专题命中 领域大模型 ：提出基于LLM的语音识别框架NIM4-ASR

AI总结 提出NIM4-ASR框架，通过重新设计多阶段训练范式（包括预训练架构优化、迭代异步SFT和ASR专用强化学习）以及生产优化（噪声鲁棒性、流式推理和RAG热词定制），在2.3B参数下实现SOTA性能。

TransLaw: A Large-Scale Dataset and Multi-Agent Benchmark Simulating Professional Translation of Hong Kong Case Law

TransLaw：模拟香港判例法专业翻译的大规模数据集与多智能体基准

Xi Xuan, Chunyu Kit

专题命中 领域大模型 ：多智能体框架用于法律翻译

AI总结 针对香港判例法英译中资源匮乏、法律术语和格式要求严格的问题，构建了首个大规模句对齐平行语料库HKCFA Judgment 97-22，并提出多智能体框架TransLaw，通过分解翻译任务、集成法律词汇库和检索增强生成，显著提升翻译质量，但仍未达到人类专家的风格自然度。

Comments Accepted at ICML 2026 - AI for Law

More Parameters Than Populations: A Systematic Literature Review of Large Language Models within Survey Research

参数多于总体：调查研究中的大语言模型系统文献综述

Trent D. Buskirk, Florian Keusch, Leah von der Heyde, Adam Eck

专题命中 领域大模型 ：系统综述LLM在调查研究中的应用，涵盖三个阶段。

AI总结 通过系统文献综述，评估大语言模型在调查研究三个阶段（数据收集前、中、后）的应用，讨论其潜力与陷阱，并展望调查研究对LLM发展的贡献。

Comments This working paper is outdated as of June 2026 - please refer to the full version with substantive changes here: https://doi.org/10.31235/osf.io/eubj4_v1 This work was presented at NLPOR 2025 (non-archival): https://openreview.net/forum?id=0Hxhwa56Yg

Interpretable and Verifiable Hardware Generation with LLM-Driven Stepwise Refinement

可解释且可验证的硬件生成：基于LLM驱动的逐步细化

You Li, Samuel Mandell, David Z. Pan

专题命中 领域大模型 ：LLM用于硬件设计，但非通用语言模型。

AI总结 提出结合LLM创造力与形式化方法可解释性的硬件生成框架，通过迭代应用变换规则将设计规范转换为正确性有保证的RTL程序。

Closing the Social-Semantic Gap: SPSD for Edge-Based Prompt Compression in Cloud LLM Inference

缩小社会-语义差距：SPSD用于云LLM推理中的边缘端提示压缩

Abhinit Sen, Ajeet Kumar, Manaranjan Pradhan

专题命中 领域大模型 ：边缘端提示压缩用于云LLM推理。

AI总结 针对云LLM推理中提示词预填充阶段能耗高的问题，提出SPSD边缘端管道，利用4比特量化小语言模型压缩用户提示，在保持响应质量非劣效的前提下，平均节省99.9个输入token，每调用净节能70-270 uWh。

Comments 19 pages, 7 tables, 1 figure, includes appendix

Toward Human-Centered AI-Assisted Terminology Work

迈向以人为中心的AI辅助术语工作

Antonio San Martin

专题命中 领域大模型 ：讨论生成式AI在术语工作中的应用，属于领域大模型

AI总结 本文提出以人为中心的人工智能框架，在利用生成式AI自动化术语工作的同时，通过增强术语学家能力、保持人类控制权来确保术语数据的准确性和可靠性。

Comments Accepted for publication in the journal Terminology

Creating Multilingual Mental Health Dialogue Datasets: Limits of Persona-Based Localization via Nationality and Language

创建多语言心理健康对话数据集：基于国籍和语言的人物角色本地化方法的局限性

Yunkai Xu, Saeed Abdullah

专题命中 领域大模型 ：研究LLM生成多语言心理健康对话数据集及评估。

AI总结 研究通过修改人物角色中的国籍和语言参数生成中文、孟加拉语和印地语临床对话，发现仅添加这些参数会导致跨语言临床不一致，且LLM评估非英语文本的抑郁严重度时存在不准确性。

Comments 15 pages, 4 figures. Accepted to the 2026 Workshop on Computational Linguistics and Clinical Psychology (CLPsych 2026), co-located with ACL 2026

TSAssistant: A Human-in-the-Loop Agentic Framework for Automated Target Safety Assessment

TSAssistant: 一种人在回路中的自动化靶点安全性评估智能体框架

Xiaochen Zheng, Zhiwen Jiang, David Tokar, Yexiang Cheng, Alvaro Serra, Melanie Guerard, Klas Hatje, Tatyana Doktorova

专题命中 领域大模型 ：利用LLM进行生物医学文献检索与综合

AI总结 提出TSAssistant多智能体框架，通过分层指令架构和交互式优化循环，将靶点安全性评估报告生成分解为专业子任务，实现高可重复性和证据溯源。

Comments Updated with quantitative and expert evaluations

Wisdom of Committee: Diverse Distillation from Large Foundation Models and Domain Experts

委员会智慧：来自大型基础模型和领域专家的多样化蒸馏

Zichang Liu, Qingyun Liu, Yuening Li, Liang Liu, Anshumali Shrivastava, Shuchao Bi, Lichan Hong, Ed H. Chi, Zhe Zhao

专题命中 领域大模型 ：蒸馏基础模型到紧凑领域模型，涉及推荐和视觉

AI总结 针对基础模型向紧凑领域模型蒸馏时能力、架构和模态差异大的问题，提出DiverseDistill框架，通过可学习的问答机制和对齐异构教师输出，在推荐和视觉任务上恢复73-114%的性能差距。

Comments Accepted at the 1st Workshop on Resource-Efficient Learning and Knowledge Discovery (RelKD), KDD 2026

Journal ref Proceedings of the RelKD Workshop at KDD 2026

Structuring and Tokenizing Distributed User Interest Context for Generative Recommendation

结构化与分词化分布式用户兴趣上下文以支持生成式推荐

Ruizhong Qiu, Yinglong Xia, Dongqi Fu, Hanqing Zeng, Ren Chen, Xiangjun Fan, Hong Li, Hong Yan, Hanghang Tong

专题命中 领域大模型 ：生成式推荐，涉及语言模型与用户兴趣建模。

AI总结 提出G2Rec框架，通过统一图建模与语义分词，实现工业级生成式推荐中用户兴趣上下文的全面准确建模。