arXivDaily arXiv每日学术速递 周一至周五更新
arXiv周末暂无论文更新,休息一下吧,周末愉快~~

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。

2026-03-24 至 2026-03-24 共收录 437 信号源:cs.CL, cs.AI, cs.LG

1. 效率与部署 76 篇

2506.09935 2026-03-24 cs.CV 67%

LEO-VL: Efficient Scene Representation for Scalable 3D Vision-Language Learning

LEO-VL:面向可扩展3D视觉-语言学习的高效场景表示

Jiangyong Huang, Xiaojian Ma, Xiongkun Linghu, Junchao He, Qing Li, Song-Chun Zhu, Yixin Chen, Baoxiong Jia, Siyuan Huang

机构 * Institute for Artificial Intelligence, Peking University(北京大学人工智能研究院) State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, BIGAI(通用人工智能国家重点实验室,BIGAI) School of Artificial Intelligence, Beijing University of Posts and Telecommunications(北京邮电大学人工智能学院) Department of Automation, Tsinghua University(清华大学自动化系)

专题命中 效率与部署 :language model(abstract);post-training(abstract)

AI总结 本文提出LEO-VL,一种基于高效场景表示CFG的3D视觉-语言模型,通过改进训练数据和引入SceneDPO提升鲁棒性,在多个3D-VL基准测试中取得最佳性能。

Comments Project page: https://leo-vl.github.io

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2603.21010 2026-03-24 cs.CV 67%

SkinCLIP-VL: Consistency-Aware Vision-Language Learning for Multimodal Skin Cancer Diagnosis

SkinCLIP-VL: 一种面向多模态皮肤癌诊断的一致性感知视觉-语言学习框架

Zhixiang Lu, Shijie Xu, Kaicheng Yan, Xuyue Cai, Chong Zhang, Yulong Li, Angelos Stefanidis, Anh Nguyen, Jionglong Su

机构 * Xi’an Jiaotong-Liverpool University(西安交通大学利物浦大学) University of Liverpool(利物浦大学)

专题命中 效率与部署 :language model(abstract);foundation model(abstract)

AI总结 本文提出SkinCLIP-VL,通过冻结感知与自适应推理范式,结合CLIP编码器与轻量量化Qwen2.5-VL,引入一致性聚焦对齐损失,实现高效皮肤癌诊断,优于13B参数基线模型,参数更少且临床信任度更高。

Comments Accepted by 2026 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME 2026)

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2511.04136 2026-03-24 cs.ET physics.app-ph physics.optics 67%

Implementation of transformer-based LLMs with large-scale optoelectronic neurons on a CMOS compatible platform

基于CMOS兼容平台的大规模光电神经元实现transformer-based LLMs

Neil Na, Chih-Hao Cheng, Shou-Chen Hsu, Che-Fu Liang, Chung-Chih Lin, Nathaniel Y. Na, Andrew I. Shieh, Erik Chen, Haisheng Rong, Richard A. Soref

专题命中 效率与部署 :large language model(abstract);language model(abstract)

AI总结 本文提出利用新型大规模光电神经元实现transformer模型,展示在40nm CMOS工艺下,GPT-3的1750亿参数在12.6 POPS速度下运行,具有高能效和高面积效率。

Journal ref APL Machine Learning 4, 016110 (2026)

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2603.22195 2026-03-24 hep-th cs.AI cs.LG math.CO math.GR 62%

CayleyPy-4: AI-Holography. Towards analogs of holographic string dualities for AI tasks

CayleyPy-4:AI-全息图。迈向AI任务的全息弦对偶性类比

A. Chervov, F. Levkovich-Maslyuk, A. Smolensky, F. Khafizov, I. Kiselev, D. Melnikov, I. Koltsov, S. Kudashev, D. Shiltsov, M. Obozov, S. Krymskii, V. Kirova, E. V. Konstantinova, A. Soibelman, S. Galkin, L. Grunwald, A. Kotov, A. Alexandrov, S. Lytkin, D. Fedoriaka, A. Chevychelov, Z. Kogan, A. Natyrova, L. Cheldieva, O. Nikitina, S. Fironov, A. Vakhrushev, A. Lukyanenko, V. Ilin, D. Gorodkov, N. Bogachev, I. Gaiur, M. Zaitsev, F. Petrov, L. Petrov, T. Gaintseva, A. Gavrilova, M. N. Smirnov, N. Kalinin, A. Khan, K. Jung, H. Mousset, H. Isambert, O. Debeaupuis

机构 * Centre for Mathematical Science, City St George’s, University of London(伦敦城市圣乔治大学数学科学中心) Neapolis University Pafos, Cyprus(塞浦路斯纳皮奥斯大学) University of Texas at Dallas(德克萨斯大学达拉斯分校) International Institute of Physics(国际物理研究所) Independent Researcher(独立研究者) Research Center of the Artificial Intelligence Institute, Innopolis University(人工智能研究所研究中心,因诺波利斯大学) Stanford University(斯坦福大学) NRNU MEPhI (National Research Nuclear University)(国家核研究大学NRNU MEPhI) Three Gorges Mathematical Research Center, China Three Gorges University, Sobolev Institute of Mathematics, Novosibirsk State University(三峡数学研究中心,中国三峡大学,索比埃夫数学研究所,新西伯利亚国立大学) Sobolev Institute of Mathematics, The Mathematical Center in Akademgorodok(索比埃夫数学研究所,阿克梅尔戈德克数学中心) University of Hradec Králové(哈拉德克-克劳夫大学) IBS Center for Geometry(IBS几何中心) Kazakh-British Technical University(哈萨克-英国技术大学) University of Washington(华盛顿大学) University of Toronto(多伦多大学) Higher School of Economics(俄罗斯高等经济学院) St. Petersburg State University(圣彼得堡国立大学) University of Virginia, Charlottesville(弗吉尼亚大学,夏洛特维尔) Queen Mary University of London(伦敦女王玛丽大学) Guangdong Technion-Israel Institute of Technology(广东技术学院-以色列理工学院) Institut Curie, CNRS UMR168, Paris, France(索比埃夫研究所,CNRS UMR168,法国巴黎) Institut Curie, CNRS UMR168 Imagine Institute, INSERM UMR 1163, Paris, France(索比埃夫研究所,CNRS UMR168,Imagine研究所,INSERM UMR 1163,法国巴黎)

专题命中 效率与部署 :language model(abstract);分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文探讨了Cayley图中全息弦对偶性与AI任务的关系,提出通过离散弦描述图结构,并验证了其在AI计算中的应用潜力。

Comments 20+120 pages

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2602.21233 2026-03-24 cs.LG cs.AI 62%

AngelSlim: A more accessible, comprehensive, and efficient toolkit for large model compression

AngelSlim:一个更易用、更全面且更高效的大型模型压缩工具包

Rui Cen, QiangQiang Hu, Hong Huang, Hong Liu, Song Liu, Xin Luo, Lin Niu, Yifan Tan, Decheng Wu, Linchuan Xie, Rubing Yang, Guanghua Yu, Jianchen Zhu

机构 * Hunyuan AI Infra Team(文心一言AI基础设施团队)

专题命中 效率与部署 :post-training(abstract);分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 AngelSlim 提供统一流程,整合量化、推测解码等算法,实现从模型压缩到工业部署的高效加速,同时提出训练对齐的推测解码框架和训练无关的稀疏注意力框架,提升吞吐量并优化多模态模型。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2406.03736 2026-03-24 cs.LG cs.CL 62%

Your Absorbing Discrete Diffusion Secretly Models the Conditional Distributions of Clean Data

你的吸收式离散扩散模型实际上隐含地建模了干净数据的条件分布

Jingyang Ou, Shen Nie, Kaiwen Xue, Fengqi Zhu, Jiacheng Sun, Zhenguo Li, Chongxuan Li

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China(中国人民大学首都人工智能学院) Beijing Key Laboratory of Big Data Management and Analysis Methods(北京大数据管理与分析方法重点实验室) Huawei Noah’s Ark Lab(华为诺亚实验室)

专题命中 效率与部署 :language model(abstract);分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 本文揭示吸收式扩散中的混凝土分数可表示为干净数据的条件概率乘以时间相关的标量,提出无需时间条件的RADD模型,减少函数评估次数并提升采样速度,统一了吸收式扩散与任意阶自回归模型。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2603.22206 2026-03-24 cs.LG 57%

Chimera: Latency- and Performance-Aware Multi-agent Serving for Heterogeneous LLMs

Chimera:面向异构大语言模型的延迟与性能感知多智能体服务

Kangqi Ni, Wenyue Hua, Xiaoxiang Shi, Jiang Guo, Shiyu Chang, Tianlong Chen

机构 * University of North Carolina, Chapel Hill(北卡罗来纳大学教堂山分校) Microsoft(微软) Carnegie Mellon University(卡内基梅隆大学) Amazon(亚马逊) University of California, Santa Barbara(加州大学圣芭芭拉分校)

专题命中 效率与部署 :LLM(abstract);分类 cs.LG

AI总结 Chimera通过语义路由和预测调度优化多智能体工作流服务,提升端到端延迟与任务性能,减少1.2-2.4倍延迟并提高8.0-9.5个百分点性能。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2603.22154 2026-03-24 cs.LG cs.CV 57%

dynActivation: A Trainable Activation Family for Adaptive Nonlinearity

dynActivation: 一种可训练的激活族用于自适应非线性性

Alois Bachmann

机构 * Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg(海德堡大学)

专题命中 效率与部署 :language model(abstract);分类 cs.LG

AI总结 本文提出dynActivation,一种每层可训练的激活函数,通过调整参数α_i和β_i在基础非线性和线性路径间插值,实验表明其能提高训练效率并保持高性能。

Comments 22 pages, 15 figures

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2603.22008 2026-03-24 cs.IR cs.CL 57%

On the Challenges and Opportunities of Learned Sparse Retrieval for Code

关于学习稀疏检索在代码中的挑战与机遇

Simon Lupart, Maxime Louis, Thibault Formal, Hervé Déjean, Stéphane Clinchant

机构 * NAVER LABS Europe(NAVER欧洲实验室)

专题命中 效率与部署 :LLM(abstract);分类 cs.CL

AI总结 本文探讨了学习稀疏检索在代码检索中的挑战与机遇,提出SPLADE-Code模型,通过轻量级训练流程实现高性能代码检索,展示了稀疏检索在效率与效果上的优势。

Comments 15 pages, 5 figures, 12 tables

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2603.16666 2026-03-24 cs.CV cs.AI 57%

Fast-WAM: Do World Action Models Need Test-time Future Imagination?

Fast-WAM: 世界动作模型是否需要测试时的未来想象?

Tianyuan Yuan, Zibin Dong, Yicheng Liu, Hang Zhao

机构 * IIIS, Tsinghua University(清华大学智能技术学院) Galaxea AI

专题命中 效率与部署 :pretraining(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文探讨了世界动作模型是否需要在测试时进行显式未来想象,通过提出Fast-WAM架构,发现训练时的视频共训练对性能影响更大,且Fast-WAM在模拟和现实任务中表现出色,实现实时运行。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2512.03989 2026-03-24 cs.CL 57%

Teaching Old Tokenizers New Words: Efficient Tokenizer Adaptation for Pre-trained Models

为预训练模型教学旧分词器新词汇:高效的分词器适应方法

Taido Purason, Pavel Chizhov, Ivan P. Yamshchikov, Mark Fishel

机构 * Institute of Computer Science, University of Tartu(塔尔图大学计算机科学研究所) CAIRO, Technical University of Applied Sciences Würzburg-Schweinfurt(魏玛-施维林应用技术大学)

专题命中 效率与部署 :language model(abstract);分类 cs.CL

AI总结 本文提出通过继续BPE训练扩展分词器词汇并引入基于叶节点的词汇剪枝,提升分词效率和词汇利用率,提供开放源代码工具。

Comments Accepted to Findings of EACL 2026

Journal ref Findings of the Association for Computational Linguistics: EACL 2026, pages 6492-6516

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2603.21504 2026-03-24 cs.CV 56%

Parameter-efficient Prompt Tuning and Hierarchical Textual Guidance for Few-shot Whole Slide Image Classification

高效参数提示调优与层次文本引导在少样本整张滑片图像分类中的应用

Jayanie Bogahawatte, Sachith Seneviratne, Saman Halgamuge

机构 * AI, Optimization and Pattern Recognition Research Group(人工智能、优化与模式识别研究组) Dept. of Mechanical Eng., University of Melbourne, Australia(墨尔本大学机械工程系,澳大利亚)

专题命中 效率与部署 :language model(abstract);foundation model(comments)

AI总结 本文提出高效参数提示调优和层次文本引导方法,以解决少样本整张滑片图像分类中的计算成本和信息损失问题,实验显示在乳腺、肺癌和卵巢癌数据集上均取得显著提升。

Comments Accepted for publication at CVPR 2026 Workshop on Medical Reasoning with Vision Language Foundation Models (Med-Reasoner)

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2603.22099 2026-03-24 physics.chem-ph 50%

Overcoming sampling limitations using machine-learned interatomic potentials: the case of water-in-salt electrolytes

利用机器学习的相互作用势克服采样限制:水盐电解质的案例

Luca Brugnoli, Mathieu Salanne, A. Marco Saitta, Alessandra Serva, Arthur France-Lanord

专题命中 效率与部署 :foundation model(abstract)

AI总结 本文评估了不同MACE势在模拟21m水盐电解质中的性能,展示了 surrogate 模型如何克服 ab initio 分子动力学的采样限制,并证明了微调基础模型在数据效率和捕捉难采样构型方面的优势。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2511.13945 2026-03-24 cs.CV 50%

Can You Learn to See Without Images? Procedural Warm-Up for Vision Transformers

你能否在没有图像的情况下学习视觉?面向视觉变换器的程序化预热

Zachary Shinnick, Liangze Jiang, Hemanth Saratchandran, Damien Teney, Anton van den Hengel

机构 * Australian Institute for Machine Learning (AIML), University of Adelaide, Australia(澳大利亚机器学习研究所(AIML),阿德莱德大学,澳大利亚) École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), Switzerland(瑞士联邦理工学院(EPFL)) Idiap Research Institute, Switzerland(日内瓦研究所)

专题命中 效率与部署 :pretraining(abstract)

AI总结 本文通过程序化生成数据预训练视觉变换器,使其学习抽象计算先验,提升数据效率和下游性能。

Comments Camera-ready version

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2603.21206 2026-03-24 cs.CV 50%

Boundary-Aware Instance Segmentation in Microscopy Imaging

显微成像中的边界感知实例分割

Thomas Mendelson, Joshua Francois, Galit Lahav, Tammy Riklin-Raviv

机构 * The School of Electrical and Computer Engineering, Ben-Gurion University of the Negev(巴以大学电气与计算机工程学院) Department of Systems Biology, Harvard Medical School(哈佛医学院系统生物学系)

专题命中 效率与部署 :prompting(abstract)

AI总结 本文提出一种无需提示的边界感知实例分割框架,通过预测符号距离函数实现平滑且几何一致的细胞轮廓建模,采用改进的豪斯多夫距离损失提升边界准确性和实例分离性能。

Comments Accepted for publication in IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI) 2026

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2603.21069 2026-03-24 cs.CV 50%

NoOVD: Novel Category Discovery and Embedding for Open-Vocabulary Object Detection

NoOVD:开放词汇物体检测中的新类别发现与嵌入

Yupeng Zhang, Ruize Han, Zhiwei Chen, Wei Feng, Liang Wan

机构 * College of Intelligence and Computing, Tianjin University(天津大学智能与计算学院) Key Research Center for Surface Monitoring and Analysis of Relics, State Administration of Cultural Heritage(文物表面监测与分析国家重点研究中心) Faculty of Computer Science and Artificial Intelligence, Shenzhen University of Advanced Technology(深圳先进技术大学计算机科学与人工智能学院) School of Artificial Intelligence, Nanchang University(南昌大学人工智能学院)

专题命中 效率与部署 :language model(abstract)

AI总结 本文提出NoOVD框架,通过自蒸馏机制和K-FPN模块提升开放词汇物体检测中新类别的识别与嵌入效果,同时引入R-RPN提升召回率,实验表明在多个数据集上表现优异。

Comments CVPR 2026 Accept

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2603.20827 2026-03-24 cs.RO 50%

Swim2Real: VLM-Guided System Identification for Sim-to-Real Transfer

Swim2Real: 基于视觉-语言模型的系统辨识用于仿真到现实迁移

Kevin Qiu, Kyle Walker, Mike Y. Michelis, Marek Cygan, Josie Hughes

机构 * University of Warsaw(华沙大学) IDEAS NCBR EPFL(瑞士联邦理工学院) ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院) Nomagic

专题命中 效率与部署 :language model(abstract)

AI总结 本文提出Swim2Real系统,利用视觉-语言模型反馈校准水下仿真实验室,无需手动设计搜索阶段。通过同时校准16个参数,显著提升仿真到现实的迁移效果,实现零样本强化学习迁移。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2603.20731 2026-03-24 cs.CV 50%

VSD-MOT: End-to-End Multi-Object Tracking in Low-Quality Video Scenes Guided by Visual Semantic Distillation

VSD-MOT: 低质量视频场景中基于视觉语义蒸馏的端到端多目标跟踪

Jun Du

专题命中 效率与部署 :language model(abstract)

AI总结 本文提出VSD-MOT框架,通过视觉语义蒸馏提升低质量视频中多目标跟踪性能,设计双约束语义蒸馏和动态语义权重调节模块,实验证明其在低质量场景和常规场景中的有效性。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2601.21998 2026-03-24 cs.CV cs.RO 50%

Causal World Modeling for Robot Control

机器人控制中的因果世界建模

Lin Li, Qihang Zhang, Yiming Luo, Shuai Yang, Ruilin Wang, Fei Han, Mingrui Yu, Zelin Gao, Nan Xue, Xing Zhu, Yujun Shen, Yinghao Xu

专题命中 效率与部署 :post-training(abstract)

AI总结 本文提出LingBot-VA框架,通过视频世界建模与视觉语言预训练结合,实现机器人学习的新基础。模型包含共享潜在空间、闭环回滚机制和异步推理流程,提升了长周期操作和数据效率。

Comments Project page: https://technology.robbyant.com/lingbot-va Code: https://github.com/robbyant/lingbot-va

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2512.13285 2026-03-24 cs.CV 50%

CausalCLIP: Causally-Informed Feature Disentanglement and Filtering for Generalizable Detection of Generated Images

CausalCLIP:基于因果信息的特征解耦与过滤以实现生成图像的通用检测

Bo Liu, Qiao Qin, Qinghui He

专题命中 效率与部署 :language model(abstract)

AI总结 本文提出CausalCLIP框架,通过解耦因果与非因果特征并利用因果推理原理过滤,提升生成图像检测的泛化能力,实验表明在不同生成模型上准确率和平均精度均优于现有方法。

Comments 9 pages,Accepted to AAAI 2026

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2603.20574 2026-03-24 physics.optics 50%

An Optically Addressable Transmissive Liquid Crystal Metasurface Spatial Light Modulator

一种可光学操控的透射液晶元表面空间光调制器

Jared Sisler, Claudio U. Hail, Zoey S. Davidson, Austin M. K. Fehr, Jiannan Gao, Ruzan Sokhoyan, Selim Elhadj, Harry A. Atwater

专题命中 效率与部署 :SLM(abstract)

AI总结 本文提出一种可光学操控的透射液晶元表面空间光调制器,用于高功率传输光的调制,通过光致电接触实现液晶介质的可控切换,展示了高效率的光调制性能和多物理场模拟方法。

Comments 23 pages and 6 figures, including supporting information

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏

2. 领域大模型 40 篇

2602.01082 2026-03-24 cs.AI 92%

EvoOpt-LLM: Evolving industrial optimization models with large language models

EvoOpt-LLM:利用大语言模型演化工业优化模型

Yiliu He, Tianle Li, Binghao Ji, Zhiyuan Liu, Di Huang

机构 * School of Transportation, Southeast University(东南大学交通学院)

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

AI总结 本文提出EvoOpt-LLM框架,通过大语言模型实现工业优化建模的全流程自动化,包括自动建模、动态业务约束注入和端到端变量剪枝,提升求解效率和适应性。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2603.21006 2026-03-24 cs.CY cs.AI cs.CL cs.HC 89%

How AI Systems Think About Education: Analyzing Latent Preference Patterns in Large Language Models

AI系统如何看待教育:分析大型语言模型中的潜在偏好模式

Daniel Autenrieth

机构 * Independent Researcher, PhD Candidate(独立研究者,博士候选人) RWTH Aachen University(亚琛工业大学)

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

AI总结 本文首次系统测量大型语言模型的教育契合度,通过48项跨八个教育理论维度的德尔菲验证工具,发现GPT-5.1在教育人文原则上表现出高度一致的偏好模式,但在规范性争议领域偏离专家意见。

Comments 15 pages, 2 figures, 8 tables. Code and data available at https://github.com/brianadvent/education-llm-spe-study. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2502.08640 by other authors

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2503.13401 2026-03-24 cs.CL cs.AI 88%

Levels of Analysis for Large Language Models

大型语言模型的分析层次

Alexander Y. Ku, Declan Campbell, Xuechunzi Bai, Jiayi Geng, Ryan Liu, Raja Marjieh, R. Thomas McCoy, Andrew Nam, Ilia Sucholutsky, Veniamin Veselovsky, Liyi Zhang, Jian-Qiao Zhu, Thomas L. Griffiths

机构 * Department of Psychology, Princeton University(普林斯顿大学心理学系) Princeton Neuroscience Institute, Princeton University(普林斯顿神经科学研究所) Department of Psychology, The University of Chicago(芝加哥大学心理学系) Department of Computer Science, Princeton University(普林斯顿大学计算机科学系) Department of Linguistics, Yale University(耶鲁大学语言学系) Princeton Laboratory for Artificial Intelligence, Princeton University(普林斯顿人工智能实验室) Center for Data Science, New York University(纽约大学数据科学中心)

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

AI总结 本文提出基于David Marr分析层次框架,利用认知科学方法理解大型语言模型的结构与行为,提供分析工具以应对AI理解难题。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2603.21530 2026-03-24 cs.SE cs.AI 85%

LLM-Based Test Case Generation in DBMS through Monte Carlo Tree Search

通过蒙特卡洛树搜索的基于大语言模型的数据库管理系统测试用例生成

Yujia Chen, Yingli Zhou, Fangyuan Zhang, Cuiyun Gao

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen(哈尔滨工业大学(深圳)) The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen(香港中文大学(深圳)) Huawei Hong Kong Research Center(华为香港研究中心)

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

AI总结 本文提出MIST框架,通过蒙特卡洛树搜索生成不同数据库管理系统方言的语法正确且语义多样的测试用例,提升代码覆盖率。

Comments Accepted to ICSE 2026 Industry Challenge Track

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2511.14783 2026-03-24 cs.CL cs.CY 85%

Human or LLM as Standardized Patients? A Comparative Study for Medical Education

人类或大语言模型作为标准化患者?医学教育中的比较研究

Bingquan Zhang, Xiaoxiao Liu, Yuchi Wang, Lei Zhou, Qianqian Xie, Benyou Wang

机构 * School of Artificial Intelligence, Wuhan University(武汉大学人工智能学院) The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen(香港中文大学(深圳)) Freedom AI

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

AI总结 本文提出EasyMED框架和SPBench基准,通过对比实验显示其在医学教育中更接近人类标准化患者行为,尤其在案例一致性与可控披露方面表现更优,且在学习效果和成本效率上具有优势。

Comments 24 pages, 13 figures, 10 table

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2508.12632 2026-03-24 cs.CL 85%

Prompt-Induced Linguistic Fingerprints for LLM-Generated Fake News Detection

基于提示的语言指纹用于LLM生成虚假新闻检测

Chi Wang, Min Gao, Zongwei Wang, Junwei Yin, Kai Shu, Chenghua Lin

机构 * Chongqing University(重庆大学) Emory University(埃默里大学) University of Manchester(曼彻斯特大学) Key Laboratory of Dependable Service Computing in Cyber Physical Society (Chongqing University), Ministry of Education of China(可信服务计算网络物理社会关键实验室(重庆大学),中国教育部)

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

AI总结 本文提出LIFE方法,通过重建词级概率分布发现语言指纹,提升LLM生成虚假新闻检测性能,实验显示其在LLM和人工生成虚假新闻中均表现优异。

Comments published in WWW 2026

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2508.01503 2026-03-24 cs.CL 85%

A Theory of Adaptive Scaffolding for LLM-Based Pedagogical Agents

基于大语言模型的教育代理自适应支架理论

Clayton Cohn, Surya Rayala, Namrata Srivastava, Joyce Horn Fonteles, Shruti Jain, Xinying Luo, Divya Mereddy, Naveeduddin Mohammed, Gautam Biswas

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

AI总结 本文提出结合证据中心设计与社会认知理论的自适应支架框架,开发出Inquizzitor评估代理,通过人机混合智能提供基于认知科学的反馈,验证了理论驱动的大语言模型在教育中的应用潜力。

Comments Published in the proceedings of AAAI 2026 (main technical track)

Journal ref Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 40(3), 1757-1765. 2026

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2510.17017 2026-03-24 cs.CL 85%

SafeSearch: Do Not Trade Safety for Utility in LLM Search Agents

SafeSearch: 不应为效用而牺牲安全性的LLM搜索代理

Qiusi Zhan, Angeline Budiman-Chan, Abdelrahman Zayed, Xingzhi Guo, Daniel Kang, Joo-Kyung Kim

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校) Amazon(亚马逊)

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

AI总结 本文研究了基于大语言模型的搜索代理在安全与效用之间的平衡问题,提出SafeSearch方法通过多目标强化学习提升安全性和效用,实验表明其显著降低有害输出并保持问答性能。

Comments EACL 2026 Findings. Code available at https://github.com/amazon-science/SafeSearch

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏
2603.12469 2026-03-24 cs.CV 85%

Unleashing Video Language Models for Fine-grained HRCT Report Generation

释放视频语言模型以生成细粒度HRCT报告

Yingying Fang, Huichi Zhou, KinHei Lee, Yijia Wang, Zhenxuan Zhang, Jiahao Huang, Guang Yang

机构 * Bioengineering Department, Imperial College London, London, UK School of Biomedical Engineering \& lmaging Sciences, King's College London, London,UK

专题命中 领域大模型 :language model(title,abstract);foundation model(abstract);preference optimization(abstract)

AI总结 本文提出AbSteering框架,通过异常中心方案和直接偏好优化目标,提升视频语言模型在HRCT报告生成中的精度与细粒度区分能力,优于现有领域特定CT基础模型。

详情

展开后加载摘要…

URL PDF HTML 收藏