语言大模型 / LLM

Daily and Weekly Periodicity in Large Language Model Performance and Its Implications for Research

大语言模型性能的每日和每周周期性及其对研究的影响

Paul Tschisgale, Peter Wulff

机构 * Leibniz Institute for Science and Mathematics Education（莱布尼茨科学和数学教育研究所） ； Ludwigsburg University of Education（路德维希堡教育大学） 纠错

专题命中 其他LLM ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究发现GPT-4o在固定条件下性能存在显著周期性变化，挑战了时间不变性假设，对LLM研究有重要影响。

Comments The Supplementary Information can be found in the OSF repository cited in the Data Availability Statement

A Comparative Study of Demonstration Selection for Practical Large Language Models-based Next POI Prediction

基于实用大语言模型的下一步POI预测的演示选择比较研究

Ryo Nishida, Masayuki Kawarada, Tatsuya Ishigaki, Hiroya Takamura, Masaki Onishi

机构 * National Institute of Advanced Industrial Science and Technology（日本国立先进工业科学技术研究所） 纠错

专题命中 其他LLM ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文比较了基于大语言模型的POI预测中演示选择策略，评估了启发式方法在计算成本和预测精度上的优势。

Comments Accepted to PRICAI 2025

Once4All: Skeleton-Guided SMT Solver Fuzzing with LLM-Synthesized Generators

Once4All: 基于骨架引导的SMT求解器模糊测试与LLM合成生成器

Maolin Sun, Yibiao Yang, Yuming Zhou

机构 * State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学计算机软件新技术国家重点实验室） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Once4All通过LLM合成生成器生成可重用的逻辑表达式，解决传统模糊测试中生成公式语法无效和计算开销大的问题，有效发现SMT求解器中的43个已确认bug。

Comments Accepted at ASPLOS 2026

Analyzing Multimodal Interaction Strategies for LLM-Assisted Manipulation of 3D Scenes

分析用于LLM辅助3D场景操作的多模态交互策略

Junlong Chen, Jens Grubert, Per Ola Kristensson

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； Coburg University of Applied Sciences（科堡应用科学大学） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文通过实证研究揭示LLM辅助3D场景编辑系统中的交互模式与关键障碍，提出改进自然语言界面的设计建议，证明LLM辅助交互系统在沉浸环境中的有效性。

Comments Published in the IEEE VR (IEEE Conference on Virtual Reality and 3D User Interfaces) 2025 Proceedings

REAgent: Requirement-Driven LLM Agents for Software Issue Resolution

REAgent：基于需求的LLM代理用于软件问题解决

Shiqi Kuang, Zhao Tian, Kaiwei Lin, Chaofan Tao, Shaowei Wang, Haoli Bai, Lifeng Shang, Junjie Chen

专题命中 其他LLM ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 本文提出REAgent框架，通过引入问题导向的需求作为结构化任务规范，提升补丁生成准确性，实验表明其在问题解决率上平均提升17.40%。

Multilingual Cognitive Impairment Detection in the Era of Foundation Models

基于基础模型时代的多语言认知障碍检测

Damar Hoogland, Boshko Koloski, Jaya Caporusso, Tine Kolenik, Ana Zwitter Vitez, Senja Pollak, Christina Manouilidou, Matthew Purver

机构 * Jožef Stefan Institute（约瑟夫·斯特凡研究所） ； Jožef Stefan International Postgraduate School（约瑟夫·斯特凡国际研究生院） ； Institute of Synergetics and Psychotherapy Research, Paracelsus Medical University（协同与心理治疗研究所，帕拉塞尔苏斯医科大学） ； University of Ljubljana（卢布尔雅那大学） ； Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学） 纠错

专题命中 其他LLM ：foundation model(title)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文比较了零样本大语言模型与监督表格方法在多语言语音转录中的认知障碍分类性能，发现监督模型在包含工程语言特征时表现更优。

Comments Accepted as an oral at the RAPID workshop @ LREC 2026'

LAsset: An LLM-assisted Security Asset Identification Framework for System-on-Chip (SoC) Verification

LAsset：一种利用大语言模型的系统级芯片（SoC）验证安全资产识别框架

Md Ajoad Hasan, Dipayan Saha, Khan Thamid Hasan, Nashmin Alam, Azim Uddin, Sujan Kumar Saha, Mark Tehranipoor, Farimah Farahmandi

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of Florida（佛罗里达大学电气与计算机工程系） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(title)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出LAsset框架，利用大语言模型自动识别SoC和IP设计中的安全资产，提升安全验证效率与准确性，实验显示其在SoC设计中召回率达90%，IP设计中达93%。

Comments This paper will be presented at Design, Automation and Test in Europe Conference (DATE) 2026

ADOPT: Adaptive Dependency-Guided Joint Prompt Optimization for Multi-Step LLM Pipelines

ADOPT: 适应性依赖引导的多步骤LLM流水线联合提示优化

Minjun Zhao, Xinyu Zhang, Shuai Zhang, Deyang Li, Ruifeng Shi

机构 * Huawei Poisson Lab（华为泊松实验室） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 ADOPT通过分析步骤间依赖关系和最终输出误差，构建全局文本梯度并分解为步骤级局部梯度，实现多步骤LLM流水线的高效联合提示优化，优于现有基线方法。

MoE Routing Testbed: Studying Expert Specialization and Routing Behavior at Small Scale

MoE路由测试平台：研究专家专业化和路由行为的小规模情况

Tobias Falke, Nicolas Anastassacos, Samson Tan, Chankrisna Richy Meas, Chandana Satya Prakash, Nitesh Sekhar, M Saiful Bari, Krishna Kompella, Gamaleldin F. Elsayed

机构 * Amazon AGI（亚马逊AGI） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出MoE路由测试平台，通过对比不同路由方法，验证了在小规模下平衡范围是实现专家专业化和高利用的关键因素。

ClawLess: A Security Model of AI Agents

ClawLess：AI代理的安全模型

Hongyi Lu, Nian Liu, Shuai Wang, Fengwei Zhang

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Southern University of Science and Technology（南方科技大学计算机科学与工程系） ； Department of Computer Science and Engineering, Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学计算机科学与工程系） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

专题命中 其他LLM ：large language model(abstract)；language model(abstract)；prompting(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 ClawLess提出一种形式化安全框架，通过在最坏情况威胁模型下强制验证策略，确保AI代理运行时的安全性，结合BPF技术实现动态策略的高效执行。

Context-Aware Model Predictive Control for Microgrid Energy Management via LLMs

基于LLMs的上下文感知模型预测控制用于微电网能源管理

Ruixiang Wu, Jiahao Ai, Tinko Sebastian Bartels, Tongxin Li

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 本文提出InstructMPC框架，利用LLM和可调最后一层映射，将非结构化操作上下文转化为MPC控制器的预测扰动轨迹，通过理论分析和实验验证，证明了在微电网中整合语义信息提升控制效果。

On the Price of Privacy for Language Identification and Generation

对语言识别和生成的隐私价格研究

Xiaoyu Li, Andi Han, Jiaojiao Jiang, Junbin Gao

机构 * University of New South Wales（新南威尔士大学） ； University of Sydney（悉尼大学） 纠错

专题命中 其他LLM ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 本文研究了在统计无偏设定下，差分隐私在语言学习中的隐私成本，建立了算法和下界，证明了在近似差分隐私下，隐私成本可忽略，纯差分隐私下隐私成本与指数因子相关。

From Exploration to Revelation: Detecting Dark Patterns in Mobile Apps

从探索到揭示：检测移动应用中的暗模式

Jieshan Chen, Zhen Wang, Jiamou Sun, Zhenchang Xing, Qinghua Lu, Qing Huang, Xiwei Xu, Liming Zhu

机构 * Jiangxi Normal University（江西师范大学） 纠错

专题命中 其他LLM ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出AppRay系统，结合任务导向探索与自动化检测，提升移动应用暗模式检测的效率与覆盖范围，实验结果表明其在精度和召回率上显著优于现有方法。

Comments 45 pages, 11 figures. Accepted by TOSEM2026

How Secure is Code Generated by ChatGPT?

ChatGPT生成的代码安全性如何？

Raphaël Khoury, Anderson R. Avila, Jacob Brunelle, Baba Mamadou Camara

专题命中 其他LLM ：large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 研究评估了ChatGPT生成代码的安全性，探讨了通过提示提高安全性的方法及AI生成代码的伦理问题。

Journal ref 2023 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC) October 1-4, 2023, Oahu, Hawaii, USA

Automating Database-Native Function Code Synthesis with LLMs

利用大型语言模型自动合成数据库原生函数代码

Wei Zhou, Xuanhe Zhou, Qikang He, Guoliang Li, Bingsheng He, Quanqing Xu, Fan Wu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出DBCooker系统，通过多模块协同解决数据库原生函数合成难题，实现更高精度的自动代码生成，实验显示在SQLite、PostgreSQL和DuckDB上准确率提升34.55%。

Comments Please visit our homepage at: https://code4db.github.io/hi-opencook/. The code is available at: https://github.com/weAIDB/OpenCook

Compressible Softmax-Attended Language under Incompressible Attention

可压缩的softmax注意力语言在不可压缩的注意力下

Wonsuk Lee

机构 * Seoul National University（首尔大学） ； SK Hynix America（SK海力士美国） 纠错

专题命中 其他LLM ：language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究通过分解注意力logit场，发现语言数据的可压缩性是数据属性而非分析框架，核心方法测量logit能量场的谱，主要贡献展示有效秩与谱间隙的关系。

Comments 6 pages

Is Cross-Lingual Transfer in Bilingual Models Human-Like? A Study with Overlapping Word Forms in Dutch and English

双语模型中的跨语言迁移是否具有人类特性？一项以荷兰语和英语重叠词形研究

Iza Škrjanec, Irene Elisabeth Winther, Vera Demberg, Stefan L. Frank

机构 * Saarland University（萨尔大学） ； Zuse School ELIZA（Zuse ELIZA 学院） ； Radboud University（拉德堡德大学） 纠错

专题命中 其他LLM ：language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究探讨双语模型中跨语言激活是否模仿人类处理模式，发现词形共享影响模型表现，频率而非形式一致性主导效果，仅在特定条件下重现人类处理特征。

Coupling Macro Dynamics and Micro States for Long-Horizon Social Simulation

耦合宏观动态与微观状态以实现长时域社会模拟

Yunyao Zhang, Yihao Ai, Zuocheng Ying, Qirui Mi, Junqing Yu, Wei Yang, Zikai Song

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract)

AI总结 本文提出MF-MDP框架，通过耦合宏观集体动态与微观个体状态，有效捕捉意见反转并提升长时域模拟的准确性。

Navig-AI-tion: Navigation by Contextual AI and Spatial Audio

导航-AI：通过上下文AI和空间音频进行导航

Mathias N. Lystbæk, Haley Adams, Ranjith Kagathi Ananda, Eric J Gonzalez, Luca Ballan, Qiuxuan Wu, Andrea Colaço, Peter Tan, Mar Gonzalez-Franco

专题命中 其他LLM ：language model(abstract)

AI总结 本文提出结合视觉语言模型与空间音频的导航系统，通过环境地标锚定指令并提供方向性空间音频信号，提升导航准确性与用户体验。

Comments 5 pages, 2 figures, to be published in Extended Abstracts of the 2026 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI EA '26), 6 pages appendix

V$^{2}$-SAM: Marrying SAM2 with Multi-Prompt Experts for Cross-View Object Correspondence

V$^{2}$-SAM：融合SAM2与多提示专家以实现跨视角物体对应

Jiancheng Pan, Runze Wang, Tianwen Qian, Mohammad Mahdi, Yanwei Fu, Xiangyang Xue, Xiaomeng Huang, Luc Van Gool, Danda Pani Paudel, Yuqian Fu

机构 * INSAIT, Sofia University “St. Kliment Ohridski”（INSAIT，索非亚大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Fudan University（复旦大学） ； East China Normal University（华东师范大学） 纠错

专题命中 其他LLM ：prompting(abstract)

AI总结 本文提出V2-SAM框架，通过两个互补的提示生成器将SAM2从单视角分割适应到跨视角对应，引入多专家设计和PCCS选择器，实现跨视角物体一致性的新方法。

Comments 19 pages