语言大模型 / LLM

SocialWise: LLM-Agentic Conversation Therapy for Individuals with Autism Spectrum Disorder to Enhance Communication Skills

SocialWise: 用于自闭症谱系障碍个体的LLM代理对话疗法以增强沟通能力

Albert Tang

机构 * Albert Tang（阿尔伯特·坦） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.AI

AI总结 SocialWise通过浏览器应用结合LLM对话代理和治疗性检索增强生成（RAG）知识库，为自闭症谱系障碍个体提供低成本、高效的沟通技能培训。

Anthropomorphism and Trust in Human-Large Language Model interactions

拟人化与人类-大语言模型互动中的信任

Akila Kadambi, Ylenia D'Elia, Tanishka Shah, Iulia Comsa, Alison Lentz, Katie Siri-Ngammuang, Tara Buechler, Jonas Kaplan, Antonio Damasio, Srini Narayanan, Lisa Aziz-Zadeh

机构 * Brain and Creativity Institute, Dornsife College of Letters, Arts and Sciences, University of Southern California（脑与创造力研究所，文理学院，南加州大学） ； USC Mrs. T.H. Chan Division of Occupational Science and Occupational Therapy, University of Southern California（USC 玛丽·T.H.陈职业科学与职业治疗 division，南加州大学） ； Psychiatry and Biobehavioral Sciences, David Geffen School of Medicine, University of California, Los Angeles（精神病学与生物行为科学，大卫·格芬医学院，加州大学洛杉矶分校） ； Google DeepMind, Zurich（谷歌深Mind，苏黎世） ； Google Research（谷歌研究） ； Brain and Creativity Institute（脑与创造力研究所） 纠错

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

AI总结 研究探讨了人们如何通过温暖、能力与共情维度对大语言模型进行拟人化并建立信任，发现温暖和认知共情显著影响多种感知，而能力主要影响除拟人化外的其他结果。

RankFlow: A Multi-Role Collaborative Reranking Workflow Utilizing Large Language Models

RankFlow: 一种利用大语言模型的多角色协作重排序流程

Can Jin, Hongwu Peng, Anxiang Zhang, Nuo Chen, Jiahui Zhao, Xi Xie, Kuangzheng Li, Shuya Feng, Kai Zhong, Caiwen Ding, Dimitris N. Metaxas

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

AI总结 RankFlow通过大语言模型的多角色协作提升重排序性能，实验表明其在TREC-DL、BEIR等基准测试中表现更优。

A Linguistics-Aware LLM Watermarking via Syntactic Predictability

一种基于语言学的LLM水印方法：通过语法可预测性

Shinwoo Park, Hyejin Park, Hyeseon An, Yo-Sub Han

机构 * Yonsei University（延世大学） ； Rensselaer Polytechnic Institute（拉特格斯理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出STELA框架，通过语法可预测性动态调整水印信号，提升检测鲁棒性，适用于多种语言。

Comments ACL 2026

LLMs Corrupt Your Documents When You Delegate

当您委托时，大型语言模型会破坏您的文档

Philippe Laban, Tobias Schnabel, Jennifer Neville

机构 * Microsoft Research（微软研究院） 纠错

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

AI总结 研究发现，当前LLM在委托工作中会破坏文档，即使前沿模型也平均破坏25%的内容，文档大小和交互长度加剧了这一问题。

Anthropogenic Regional Adaptation in Multimodal Vision-Language Model

人为区域适应于多模态视觉-语言模型

Samuel Cahyawijaya, Peerat Limkonchotiwat, Tack Hwa Wong, Hitesh Laxmichand Patel, Amit Agarwal, Manuel Antonio Rufino, Carlos Rafael Catalan, Muhammad Reza Qorib, Vicky Feliren, Holy Lovenia, Aye Hninn Khine, Frederikus Hudi, David Anugraha, Alham Fikri Aji, Romrawin Chumpu, Viet-Thanh Pham, Minghan Wang, Mohamed Fazli Imam, Ruochen Zhang, Joseph Marvin Imperial, Khumaisa Nur'aini, Do Xuan Long, Musa Izzanardi Wijanarko, Joel Ruben Antony Moniz, Patrick Amadeus Irawan, Hanif Muhammad Zhafran, Isaiah Flores, Salsabila Zahirah Pranida, Jun Kevin, Jostin Jerico Rosal, Patricia Nicole Monderin, Kun Kerdthaisong, Ahmad Mustafid, My Chiffon Nguyen, Natchapon Jongwiriyanurak, Siva Worajitwannakul, Haochen Li, Adrian Xuan Wei Lim, Bin Wang, Muhammad Ravi Shulthan Habibi, Lynnette Hui Xian Ng, Mithil Bangera, Yeshil Bangera, Priyaranjan Pattnayak, Dun Li Chan, Sherissa Caren Djuniwar, Cho Chan Myei Oo, Hee Ming Shan

机构 * Cohere ； SEACrowd ； AI Singapore ； Universiti Teknologi PETRONAS ； Oracle ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Monash University, Indonesia（莫纳什大学（印尼）） ； King Mongkut’s University of Technology Thonburi（泰国孔敬大学） ； Nara Institute of Science and Technology（奈良科学技術大學） ； Stanford University（斯坦福大学） ； MBZUAI ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Monash University, Australia（莫纳什大学（澳大利亚）） ； Brown University（布朗大学） ； University of Bath（巴斯大学） ； Mila - Quebec AI Institute（蒙特利尔AI研究所） ； Institut Teknologi Bandung（Bandung 工程技术大学） ； Ateneo de Manila University（马尼拉亚特内奥大学） ； Universitas Pelita Harapan（Pelita Harapan 大学） ； Seoul National University of Science and Technology（首尔科学技术大学） ； Thammasat University（泰国 Thammasat 大学） ； Independent（独立） ； University College London（伦敦大学学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； MiroMind AI ； University of Indonesia（印度尼西亚大学） ； University of New Haven（纽黑文大学） ； INTI International University and Colleges（INTI 国际大学和学院） ； Binus University（Binus 大学） ； National University Philippines（菲律宾国家大学） ； ThoughtFull 纠错

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

AI总结 本文提出人为区域适应框架，通过地理通用化简化方法提升多模态模型在特定区域的文化相关性，实验显示在东南亚地区提升5-15%的同时保持全球性能。

Empirical Asymptotic Runtime Analysis of Linear Programming Algorithms

线性规划算法的实证渐近运行时间分析

Edward Rothberg

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

AI总结 本文通过六个优化应用领域的大规模难题LP模型，实证分析了最常用线性规划算法的渐近运行时间增长速率，发现简单回归模型在同类模型中预测运行时间准确，但不同算法的渐近行为差异显著，可能影响未来大规模LP问题求解算法的选择。

People readily follow personal advice from AI but it does not improve their well-being

人们轻易跟随AI的个人建议但其并未改善他们的幸福感

Lennart Luettgau, Vanessa Cheung, Magda Dubois, Keno Juechems, Jessica Bergs, Luke Symes, Henry Davidson, Bessie O'Dell, Hannah Rose Kirk, Max Rollwage, Christopher Summerfield

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

AI总结 研究探讨了人们是否遵循AI建议及其对幸福感的影响，发现尽管多数人遵循建议，但并未带来持续的幸福感提升。

TTL: Test-time Textual Learning for OOD Detection with Pretrained Vision-Language Models

TTL: 用于基于预训练视觉-语言模型的分布外检测的测试时文本学习

Jinlun Ye, Jiang Liao, Runhe Lai, Xinhua Lu, Jiaxin Zhuang, Zhiyong Gan, Ruixuan Wang

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； China United Network Communications Corporation Limited Guangdong Branch（中国联合网络通信集团有限公司广东分公司） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Key Laboratory of Machine Intelligence and Advanced Computing, MOE（教育部机器智能与高级计算重点实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出TTL框架，通过动态学习测试流中的分布外文本语义提升测试时分布外检测性能，实验表明其在多个基准上均取得最优效果。

Comments Accepted to CVPR 2026

When Surfaces Lie: Exploiting Wrinkle-Induced Attention Shift to Attack Vision-Language Models

当表面欺骗：利用褶皱诱导的注意力转移攻击视觉-语言模型

Chengyin Hu, Xuemeng Sun, Jiaju Han, Qike Zhang, Xiang Chen, Xin Wang, Yiwei Wei, Jiahua Long

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

AI总结 本文提出一种参数化结构扰动方法，通过构建多尺度褶皱场和整合位移场扭曲与表面一致的外观变化，以攻击视觉-语言模型的鲁棒性。

TPA: Next Token Probability Attribution for Detecting Hallucinations in RAG

TPA：用于检测RAG中幻觉的下一个令牌概率归因

Pengqian Lu, Jie Lu, Anjin Liu, Guangquan Zhang

机构 * Australian Artificial Intelligence Institute (AAII)（澳大利亚人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 TPA通过归因七个来源量化各组件对生成下一个令牌的影响，有效识别幻觉响应，实验显示其性能领先。

Comments Accepted by ACL 2026

Analyzing the Presentation, Content, and Utilization of References in LLM-powered Conversational AI Systems

分析基于大语言模型的对话式人工智能系统中参考文献的呈现、内容和利用

Jianheng Ouyang, Arpit Narechania

专题命中 其他LLM ：LLM(title)

AI总结 研究分析了九个系统中1517个参考文献的呈现方式和质量，发现不同系统在参考文献数量和质量上有显著差异，需改进界面设计以提升用户对参考文献的信任度。

Comments 8 pages, 5 figures, Accepted to ACM CHI 2026 Extended Abstract/Poster/Case Study Track

VeriCWEty: Embedding enabled Line-Level CWE Detection in Verilog

VeriCWEty: 基于嵌入的RTL代码中行级CWE检测

Prithwish Basu Roy, Zeng Wang, Anatolii Chuvashlov, Weihua Xiao, Johann Knechtel, Ozgur Sinanoglu, Ramesh Karri

机构 * NYU Tandon School of Engineering（纽约大学Tandon工程学院） ； NYU Abu Dhabi Center for Cyber Security（纽约大学阿布扎赫德分校网络安全中心） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于嵌入的RTL代码中行级CWE检测框架，通过高精度识别常见CWE并定位行级漏洞，达到89%的CWE识别精度和96%的行级漏洞检测准确率。

SatBLIP: Context Understanding and Feature Identification from Satellite Imagery with Vision-Language Learning

SatBLIP：基于卫星影像的视觉-语言学习用于农村环境理解和特征识别

Xue Wu, Shengting Cao, Shenglin Li, Jiaqi Gong

机构 * The University of Alabama（阿拉巴马大学） ； Knox College（克诺克斯学院） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 SatBLIP通过结合对比图像-文本对齐与定制化卫星语义描述，提升农村风险环境的可解释性分析，预测县级社会脆弱性指数。