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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。

2026-03-25 至 2026-03-25 共收录 19 信号源:cs.CL, cs.AI, cs.LG

1. 领域大模型 19 篇

2603.22642 2026-03-25 cs.CL 88%

Multi-Method Validation of Large Language Model Medical Translation Across High- and Low-Resource Languages

多方法验证大语言模型在高资源和低资源语言上的医学翻译

Chukwuebuka Anyaegbuna, Eduardo Juan Perez Guerrero, Jerry Liu, Timothy Keyes, April Liang, Natasha Steele, Stephen Ma, Jonathan Chen, Kevin Schulman

机构 * Porter Drive, Palo Alto, CA 94304(3180 Porter Drive, Palo Alto, CA 94304) PhD(哲学博士) MD, MPH(医学博士,公共卫生硕士) MD, PhD(医学博士,哲学博士) MD, MBA(医学博士,工商管理硕士)

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

AI总结 研究评估四种前沿大语言模型在不同资源语言中翻译医学文档的性能,发现高资源与低资源语言翻译效果无显著差异,且跨模型一致性高,表明大语言模型在医学翻译中能保持语义。

Comments 32 references, 5 tables, 2 figures

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2502.04188 2026-03-25 cs.SE cs.AI 88%

Automated Microservice Pattern Instance Detection Using Infrastructure-as-Code Artifacts and Large Language Models

利用基础设施即代码 artifacts 和大语言模型自动化微服务模式实例检测

Carlos Eduardo Duarte

机构 * FEUP, INESC TEC(FEUP,INESC TEC) Utah Valley University(犹他山谷大学)

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

AI总结 本文提出利用IaC artifacts和大语言模型自动化检测微服务模式实例,通过实验验证该方法在GitHub项目中的有效性,降低检测成本并扩大可检测模式范围。

Comments ICSA 2025 - International Conference on Software Architecture. 6 pages

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2603.22765 2026-03-25 cs.CL cs.AI cs.IR 86%

DALDALL: Data Augmentation for Lexical and Semantic Diverse in Legal Domain by leveraging LLM-Persona

DALDALL:通过利用LLM-Persona实现法律领域词义多样性的数据增强

Janghyeok Choi, Jaewon Lee, Sungzoon Cho

机构 * Department of Industrial Engineering, Seoul National University, Seoul, South Korea(工业工程系,首尔国立大学,首尔,韩国)

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

AI总结 本文提出DALDALL框架,通过利用法律领域专业角色生成高质量合成查询,提升词义多样性并保持语义一致性,在CLERC和COLIEE基准测试中表现优异。

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2601.12138 2026-03-25 cs.AI 85%

DriveSafe: A Hierarchical Risk Taxonomy for Safety-Critical LLM-Based Driving Assistants

DriveSafe:面向安全关键的LLM驾驶助手风险分类

Abhishek Kumar, Riya Tapwal, Carsten Maple

机构 * The Alan Turing Institute(艾伦·图灵研究所) University of Warwick(沃里克大学)

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DriveSafe,一种四层风险分类体系,用于系统表征LLM驾驶助手的安全关键失效模式,涵盖技术、法律、社会和伦理维度,通过专家评审和模型评估验证其现实性与安全性。

Comments This is the revised version of the paper

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2603.23136 2026-03-25 cs.CL cs.LG 84%

HGNet: Scalable Foundation Model for Automated Knowledge Graph Generation from Scientific Literature

HGNet:可扩展的基础模型用于从科学文献自动生成知识图谱

Devvrat Joshi, Islem Rekik

机构 * BASIRA Lab, Imperial-X (I-X) and Department of Computing(BASIRA实验室、Imperial-X(I-X)和计算系) Imperial College London, London, United Kingdom(伦敦帝国理工学院,伦敦,英国)

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

AI总结 本文提出HGNet框架,通过两阶段方法实现零样本科学知识图谱构建,引入OSD和TCQK机制提升实体识别与关系提取,结合可微分层次损失和CAF损失确保全局一致性,提升NER和RE性能。

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2603.23057 2026-03-25 eess.AS cs.LG 83%

Prompt Amplification and Zero-Shot Late Fusion in Audio-Language Models for Speech Emotion Recognition

提示放大与零样本晚期融合在音频-语言模型中的语音情感识别应用

Saurabh Kataria, Xiao Hu

机构 * School of Nursing Emory University Atlanta, USA(埃默里大学护理学院,美国亚特兰大)

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

AI总结 本文提出ZS-Fuse方法,结合双编码器音频-语言模型与领域专家模型,通过提示放大技术提升零样本语音情感识别性能。

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2603.23482 2026-03-25 cs.SE cs.AI 81%

ReqFusion: A Multi-Provider Framework for Automated PEGS Analysis Across Software Domains

ReqFusion: 一个多提供者框架用于跨软件领域的自动化 PEGS 分析

Muhammad Khalid, Manuel Oriol, Yilmaz Uygun

机构 * Constructor University Bremen(Constructor大学不莱梅)

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

AI总结 本文提出 ReqFusion 框架,利用多大型语言模型提供者自动提取和分析软件需求,通过 PEGS 方法提升准确性与效率,实验显示 PEGS 引导提示在 F1 分数上优于通用提示。

Comments 17 pages, 6 figures, 7 tables. Accepted at VerifAI-2026 Workshop, co-located with ETAPS 2026

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2603.22767 2026-03-25 cs.AI cs.CL 81%

Can LLM Agents Generate Real-World Evidence? Evaluating Observational Studies in Medical Databases

大语言模型代理能否生成真实世界证据?评估医学数据库中的观察性研究

Dubai Li, Yuxiang He, Yan Hu, Yu Tian, Jingsong Li

机构 * Zhejiang University(浙江大学)

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

AI总结 本研究评估了大语言模型代理在生成真实世界证据方面的能力,通过RWE-bench基准测试,发现代理在生成完整证据包方面存在显著局限,需进一步改进验证方法。

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2603.21335 2026-03-25 cs.CL cs.LG 81%

TimeTox: An LLM-Based Pipeline for Automated Extraction of Time Toxicity from Clinical Trial Protocols

TimeTox:基于LLM的自动化提取临床试验协议中时间毒性管道

Saketh Vinjamuri, Marielle Fis Loperena, Marie C. Spezia, Ramez Kouzy

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

AI总结 TimeTox通过Gemini模型三阶段提取临床试验协议中的时间毒性,验证了两阶段流程在真实数据中的高稳定性和准确性,展示了LLM在医疗领域应用的潜力。

Comments 19 pages, 5 figures, 7 tables

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2509.07946 2026-03-25 cs.LG cs.AI cs.ET 81%

Bringing Multi-Modal Multi-Task Federated Foundation Models to Education Domain: Prospects and Challenges

将多模态多任务联邦基础模型引入教育领域:前景与挑战

Kasra Borazjani, Naji Khosravan, Rajeev Sahay, Bita Akram, Seyyedali Hosseinalipour

机构 * University at Buffalo –SUNY, Department of Electrical Engineering(布法罗大学–纽约州立大学,电气工程系) Adobe Research(Adobe研究) University of California – San Diego, Department of Electrical and Computer Engineering(加州大学圣地亚哥分校,电气与计算机工程系) NC State University, Department of Computer Science(北卡罗来纳州立大学,计算机科学系)

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

AI总结 本文提出多模态多任务联邦基础模型(FedFMs)用于教育领域,旨在解决隐私保护、个性化和公平性问题,同时探讨未来研究方向和开放挑战。

Comments 12 pages, 2 figures

Journal ref Frontiers in Artificial Intelligence, 2025

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2603.22623 2026-03-25 cs.CV cs.AI 79%

To Agree or To Be Right? The Grounding-Sycophancy Tradeoff in Medical Vision-Language Models

同意还是正确?医学视觉-语言模型中的 grounding 与谄媚权衡

OFM Riaz Rahman Aranya, Kevin Desai

机构 * Department of Computer Science, The University of Texas at San Antonio(德克萨斯大学圣安东尼奥分校计算机科学系)

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

AI总结 研究评估了六种医学视觉问答模型,揭示了 grounding 与谄媚之间的权衡关系,并提出三种新指标以评估模型的可靠性与安全性。

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2512.02505 2026-03-25 cs.CV 78%

GeoDiT: A Diffusion-based Vision-Language Model for Geospatial Understanding

GeoDiT:一种基于扩散的视觉-语言模型,用于地理空间理解

Jiaqi Liu, Ronghao Fu, Haoran Liu, Lang Sun, Bo Yang

机构 * College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun 130012, China(吉林大学计算机科学与技术学院,长春 130012,中国) Key Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering of Ministry of Education(教育部符号计算与知识工程重点实验室)

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

AI总结 本文提出GeoDiT,一种基于扩散的视觉-语言模型,用于地理空间理解。该模型通过并行细化过程实现整体粗到细的合成,解决了传统自回归模型在结构化输出生成中的不足。

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2603.22344 2026-03-25 cs.IR cs.LG stat.AP stat.ME 77%

Errors in AI-Assisted Retrieval of Medical Literature: A Comparative Study

AI辅助医学文献检索中的错误:一项比较研究

Jenny Gao, Yongfeng Zhang, Mary L Disis, Lanjing Zhang

机构 * College of Arts and Science, New York University(纽约大学艺术与科学学院) Department of Computer Sciences, School of Arts & Sciences, Rutgers University(罗格斯大学计算机科学系) Department of Chemical Biology, Ernest Mario School of Pharmacy, Rutgers University(罗格斯大学药学学院化学生物学系) Department of Pathology, Princeton Medical Center(普林斯顿医疗中心病理学系) Rutgers Cancer Institute(罗格斯癌症研究所)

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

AI总结 研究评估了5种LLM在医学文献检索中的错误率,发现其准确率差异显著,且期刊和平台影响检索性能,强调需谨慎审查LLM生成的文献数据。

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2603.22612 2026-03-25 cs.CR cs.HC 75%

BioShield: A Context-Aware Firewall for Securing Bio-LLMs

BioShield: 一种面向生物大语言模型的上下文感知防火墙

Protiva Das, Sovon Chakraborty, Sidhant Narula, Lucas Potter, Xavier-Lewis Palmer, Pratip Rana, Daniel Takabi, Mohammad Ghasemigol

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

AI总结 BioShield通过上下文感知的提示扫描和响应验证,为生物领域大语言模型提供多层次安全防护,有效防止双重用途攻击。

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2603.23322 2026-03-25 stat.AP cs.AI cs.CY physics.geo-ph 70%

Leveraging LLMs and Social Media to Understand User Perception of Smartphone-Based Earthquake Early Warnings

利用大型语言模型和社会媒体理解智能手机地震预警的用户感知

Hanjing Wang, S. Mostafa Mousavi, Patrick Robertson, Richard M. Allen, Alexie Barski, Robert Bosch, Nivetha Thiruverahan, Youngmin Cho, Tajinder Gadh, Steve Malkos, Boone Spooner, Greg Wimpey, Marc Stogaitis

机构 * Department of Earth and Planetary Sciences, Harvard University(哈佛大学地球与行星科学系) Google LLC(谷歌公司) Seismological Laboratory, University of California, Berkeley(加州大学伯克利分校地震实验室) Google Germany GmbH(谷歌德国公司)

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

AI总结 本文通过分析社交媒体数据,探讨用户对智能手机地震预警系统的感知,发现用户信任与预警及时性密切相关,揭示了系统准确性的用户定义差异。

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2603.23501 2026-03-25 cs.CV cs.AI cs.CL 62%

MedObvious: Exposing the Medical Moravec's Paradox in VLMs via Clinical Triage

MedObvious:通过临床分诊暴露视觉语言模型中的医学莫拉维奇悖论

Ufaq Khan, Umair Nawaz, L D M S S Teja, Numaan Saeed, Muhammad Bilal, Yutong Xie, Mohammad Yaqub, Muhammad Haris Khan

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence, UAE(马尔代夫布扎伊德人工智能大学,阿联酋) National Institute of Technology, Silchar(西尔CHAR国家理工学院) Birmingham City University, UK(伯明翰城市大学,英国)

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

AI总结 研究提出MedObvious基准测试,通过临床分诊任务验证视觉语言模型的输入验证能力,发现现有模型在处理不一致或无效输入时仍存在可靠性问题。

Comments 11 Pages

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2410.19843 2026-03-25 eess.SY cs.LG cs.SY 57%

Artificial intelligence for partial differential equations in computational mechanics: A review

计算力学中的偏微分方程人工智能:综述

Yizheng Wang, Jinshuai Bai, Zhongya Lin, Qimin Wang, Cosmin Anitescu, Jia Sun, Mohammad Sadegh Eshaghi, Yuantong Gu, Xi-Qiao Feng, Xiaoying Zhuang, Timon Rabczuk, Yinghua Liu

机构 * Department of Engineering Mechanics, Tsinghua University, Beijing 100084, China(清华大学工程力学系) Simulation Technology, Institute of Photonics, Leibniz University Hannover, Hannover 30167, Germany(汉诺威莱布尼茨大学光子研究所仿真技术部) Drilling Mechanical Department, CNPC Engineering Technology RD Company Limited, Beijing 102206, China(中石油工程科技研发有限公司钻探机械部) School of Mechanical, Medical and Process Engineering, Queensland University of Technology, Brisbane, QLD 4000, Australia(昆士兰科技大学机械、医疗与加工工程学院) ARC Industrial Transformation Training Centre—Joint Biomechanics, Queensland University of Technology, Brisbane, QLD 4000, Australia(昆士兰科技大学 ARC 工业转型培训中心—联合生物力学)

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

AI总结 本文综述了人工智能求解偏微分方程在计算力学中的应用,包括固体力学、流体力学和生物力学,总结了基于物理信息神经网络、深度能量方法等算法及理论贡献。

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2603.23116 2026-03-25 cs.CV 50%

Automatic Segmentation of 3D CT scans with SAM2 using a zero-shot approach

使用SAM2的零样本方法自动分割3DCT扫描

Miquel Lopez Escoriza, Pau Amargant Alvarez

机构 * Department of Computer Science, EPFL, Switzerland(瑞士联邦理工学院计算机科学系)

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

AI总结 本文研究了在不进行微调或领域特定训练的情况下,利用Segment Anything Model 2对体积CT数据进行自动分割的零样本方法,通过改进SAM2的视频记忆机制以适应3D数据,展示了零样本方法在医学图像分割中的可行性。

Comments 11 pages, 5 figures

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2603.22618 2026-03-25 cs.HC 50%

Emotional Support with Conversational AI: Talking to Machines About Life

与人工智能进行情感支持:与机器谈论生活

Olivia Yan Huang, Monika Stodolska, Sharifa Sultana

专题命中 领域大模型 :prompting(abstract)

AI总结 本文探讨了人工智能伴侣聊天机器人在情感支持中的交互过程,分析了用户与AI的互动如何被社区解读,并提出情感支持是社会技术协商的过程。

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