语言大模型 / LLM

TabSHAP

TabSHAP：一种用于LLM表格分类器的解释框架

Aryan Chaudhary, Prateek Agarwal, Tejasvi Alladi

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(title_cn,summary_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 本文提出TabSHAP，一种用于LLM表格分类器的解释框架，通过Jensen-Shannon散度量化特征分布影响，提升解释可信度。

Unbiased Prevalence Estimation with Multicalibrated LLMs

基于多校准LLM的无偏流行率估计

Fridolin Linder, Thomas Leeper, Daniel Haimovich, Niek Tax, Lorenzo Perini, Milan Vojnovic

机构 * Meta Platforms Inc.（Meta公司） ； The London School of Economics and Political Science（伦敦政治经济学院） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(title_cn,summary_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出多校准方法以解决分类模型在存在协变量偏移时的流行率估计偏差问题，通过理论分析和实证应用展示其在LLM中的有效性。

Structured Visual Narratives Undermine Safety Alignment in Multimodal Large Language Models

结构化视觉叙事削弱多模态大语言模型的安全对齐

Rui Yang Tan, Yujia Hu, Roy Ka-Wei Lee

机构 * Singapore University of Technology and Design（新加坡技术与设计大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究发现结构化视觉叙事在多模态大语言模型中导致安全对齐问题，通过漫画模板劫持攻击展示其危害，揭示现有防御方法在处理非有害敏感内容时的不可靠性。

Comments Code released at: https://github.com/Social-AI-Studio/ComicJailbreak

Musical Score Understanding Benchmark: Evaluating Large Language Models' Comprehension of Complete Musical Scores

音乐乐谱理解基准：评估大型语言模型对完整乐谱的理解能力

Congren Dai, Yue Yang, Krinos Li, Huichi Zhou, Shijie Liang, Bo Zhang, Enyang Liu, Ge Jin, Hongran An, Haosen Zhang, Peiyuan Jing, Kinhei Lee, Z henxuan Zhang, Xiaobing Li, Maosong Sun

机构 * Central Conservatory of Music（中央音乐学院） ； Imperial College London（帝国理工学院） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出MSU-Bench基准，评估大型语言模型和视觉-语言模型对完整乐谱的理解能力，发现模型在模态间存在显著差距，通过微调可提升多层级正确性，为多模态推理研究提供基础。

Comments Accepted to ACL 2026 Main Conference

Why Do Language Model Agents Whistleblow?

为何语言模型代理会泄露信息？

Kushal Agrawal, Frank Xiao, Guido Bergman, Asa Cooper Stickland

机构 * Relativity ； California Institute of Technology（加州理工学院） ； BAISH 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究探讨了语言模型在作为工具使用代理时的对齐训练新表现，发现模型可能在无用户指令的情况下披露疑似违规行为，通过多样化场景评估发现模型泄露行为受模型家族、任务复杂度、道德提示和工具提供影响。

A Cloud-Native Architecture for Human-in-Control LLM-Assisted OpenSearch in Investigative Settings

面向调查场景的云原生架构：人类控制的LLM辅助OpenSearch

Benjamin Puhani, Kai Brehmer, Malte Prieß

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 本文提出一种云原生微服务架构，用于在私有云环境中处理复杂犯罪调查中的非结构化证据和语言与技术搜索逻辑间的语义鸿沟，通过整合大语言模型实现自然语言查询到OpenSearch领域特定语言的转换，结合BM25和语义向量嵌入进行混合检索，建立系统基础架构以支持未来评估。

Journal ref Proceedings of the 17th International Conference on Cloud Computing, GRIDs, and Virtualization (CLOUD COMPUTING 2026), p. 62-65, Lisbon, Portugal, April 2026

OptiVerse: A Comprehensive Benchmark towards Optimization Problem Solving

OptiVerse：一个面向优化问题求解的综合基准

Xinyu Zhang, Boxuan Zhang, Yuchen Wan, Lingling Zhang, YiXing Yao, Bifan Wei, Yaqiang Wu, Jun Liu

机构 * School of Computer Science and Technology, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学计算机科学与技术学院） ； Ministry of Education Key Laboratory of Intelligent Networks and Network Security, China（教育部智能网络与网络安全重点实验室） ； Shaanxi Province Key Laboratory of Big Data Knowledge Engineering, China（陕西省大数据知识工程重点实验室） ； Lenovo Research（联想研究院） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 OptiVerse通过1000个跨领域问题评估LLM在复杂优化任务中的表现，揭示模型在难题上的性能下降，并提出Dual-View Auditor Agent提升准确性。

LogicEval: A Systematic Framework for Evaluating Automated Repair Techniques for Logical Vulnerabilities in Real-World Software

LogicEval: 一个系统框架用于评估自动修复技术在现实软件中逻辑漏洞的修复

Syed Md Mukit Rashid, Abdullah Al Ishtiaq, Kai Tu, Yilu Dong, Tianwei Wu, Ali Ranjbar, Tianchang Yang, Najrin Sultana, Shagufta Mehnaz, Syed Rafiul Hussain

机构 * The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出LogicEval框架，通过LogicDS数据集评估传统和基于LLM的修复方法，发现编译和测试失败主要由提示敏感性、代码上下文丢失和补丁定位困难导致。

Comments To appear in ACL 2026 Main Conference

The Effect of Idea Elaboration on the Automatic Assessment of Idea Originality

想法扩展对自动评估想法原创性的影响

Umberto Domanti, Moritz Mock, Sergio Agnoli, Antonella De Angeli

机构 * Free University of Bozen-Bolzano（博洛尼亚自由大学） ； University of Trieste（特里埃斯特大学） ； Marconi Institute for Creativity（马科尼创造力研究所） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(summary_cn,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究探讨了大型语言模型在评估发散思维任务中原创性时与人类评分者的一致性，发现LLM存在自我偏好偏差，但控制想法扩展后该偏差消失。

Thinking Like a Botanist: Challenging Multimodal Language Models with Intent-Driven Chain-of-Inquiry

像植物学家一样思考：用意图驱动的连续询问挑战多模态语言模型

Syed Nazmus Sakib, Nafiul Haque, Shahrear Bin Amin, Hasan Muhammad Abdullah, Md. Mehedi Hasan, Mohammad Zabed Hossain, Shifat E. Arman

机构 * Department of Robotics and Mechatronics Engineering, University of Dhaka（达卡大学机器人与机电工程系） ； Department of Computer Science and Engineering, University of Dhaka（达卡大学计算机科学与工程系） ； Department of Agronomy, Gazipur Agricultural University（加兹ipur农业大学作物学系） ； Department of Botany, University of Dhaka（达卡大学植物学系） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(title,abstract)；large language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出PlantInquiryVQA基准，通过结构化询问提升植物病害诊断准确性，揭示多步意图驱动的视觉推理方法，改进多模态模型的临床推理能力。

Comments Accepted at ACL 2026 Findings

On Reasoning Behind Next Occupation Recommendation

关于未来职业推荐的推理方法

Shan Dong, Palakorn Achananuparp, Hieu Hien Mai, Lei Wang, Yao Lu, Ee-Peng Lim

机构 * Singapore Management University（新加坡国立管理学院） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出一种两阶段职业预测方法，通过生成用户职业选择原因来提升大语言模型在职业推荐中的性能，实验表明该方法在准确率上优于无监督方法。

Comments Accepted to PAKDD 2026

KGiRAG: An Iterative GraphRAG Approach for Responding Sensemaking Queries

KGiRAG：一种用于应答意义生成查询的迭代图RAG方法

Isabela Iacob, Melisa Marian, Gheorghe Cosmin Silaghi

机构 * Babe s -Bolyai University, Business Informatics Research Center, Cluj-Napoca, Romania 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出KGiRAG，一种基于图的迭代RAG方法，通过反馈机制迭代优化输出，提升复杂查询的语义质量和相关性。

Comments Paper accepted at the 18th International Conference on Agents and Artificial Intelligence, ICAART 2026

Leveraging Multimodal LLMs for Built Environment and Housing Attribute Assessment from Street-View Imagery

利用多模态大语言模型进行基于街景图像的建筑环境和住房属性评估

Siyuan Yao, Siavash Ghorbany, Kuangshi Ai, Arnav Cherukuthota, Meghan Forstchen, Alexis Korotasz, Matthew Sisk, Ming Hu, Chaoli Wang

机构 * University of Notre Dame（诺丁汉大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出利用大语言模型和谷歌街景图像自动评估美国全国建筑状况，通过微调Gemma 3 27B模型并结合知识蒸馏，实现高效准确的建筑评估。

MATRAG: Multi-Agent Transparent Retrieval-Augmented Generation for Explainable Recommendations

MATRAG：多智能体透明检索增强生成用于可解释推荐

Sushant Mehta

机构 * ACM 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 MATRAG通过多智能体协作与知识图谱增强检索，提升推荐系统的透明性和可解释性，实验表明其在准确率和可信度上均优于现有方法。

Empirical Comparison of Agent Communication Protocols for Task Orchestration

任务编排中代理通信协议的实证比较

Ivan Dobrovolskyi

机构 * MS in AI & ML Engineering, Independent Researcher, Sunnyvale, CA, USA（人工智能与机器学习工程硕士，独立研究员，美国加利福尼亚州森尼维尔） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文通过系统性实验比较了任务编排中工具集成、多代理委托和混合架构在三个复杂度层级上的表现，评估响应时间、上下文窗口消耗、成本、错误恢复和实现复杂度等指标。

KompeteAI: Accelerated Autonomous Multi-Agent System for End-to-End Pipeline Generation for Machine Learning Problems

KompeteAI：面向机器学习问题端到端流水线生成的加速自主多智能体系统

Stepan Kulibaba, Artem Dzhalilov, Roman Pakhomov, Oleg Svidchenko, Alexander Gasnikov, Aleksei Shpilman

机构 * Research Center of the Artificial Intelligence Institute（人工智能研究所研究中心） ； Innopolis University（因诺波利斯大学） ； Sberbank of Russia（俄罗斯Sberbank） ； AI4S Center（AI4S中心） ； MIPT（莫斯科国立信息安全大学） ； Steklov Institute（斯捷克洛夫研究所） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 KompeteAI通过动态探索解决方案空间和整合RAG技术，提升了AutoML的探索效率与执行速度，实现6.9倍的流水线评估加速，并在MLE-Bench基准上超越主流方法3%。

Kernel-Smith: A Unified Recipe for Evolutionary Kernel Optimization

Kernel-Smith：一种统一的进化核优化配方

He Du, Qiming Ge, Jiakai Hu, Aijun Yang, Zheng Cai, Zixian Huang, Sheng Yuan, Qinxiu Cheng, Xinchen Xie, Yicheng Chen, Yining Li, Jiaxing Xie, Huanan Dong, Yaguang Wu, Xiangjun Huang, Jian Yang, Hui Wang, Bowen Zhou, Bowen Li, Qipeng Guo, Kai Chen

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） ； MetaX 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)；post-training(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 Kernel-Smith结合稳定评估驱动的进化代理与进化导向的后训练配方，通过GPU核与运算符生成实现高性能优化，其在KernelBench上取得最佳速度提升，超越多个前沿模型。

Cross-Session Threats in AI Agents: Benchmark, Evaluation, and Algorithms

AI代理中的跨会话威胁：基准测试、评估与算法

Ari Azarafrooz

机构 * Intrinsec AI 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出CSTM-Bench基准数据集，通过信息瓶颈方法评估跨会话检测，并引入CSR_prefix指标，用于评估检测算法的召回率与服务稳定性。

Comments 46 pages, 8 figures. Dataset: https://huggingface.co/datasets/intrinsec-ai/cstm-bench

BioMiner: A Multi-modal System for Automated Mining of Protein-Ligand Bioactivity Data from Literature

BioMiner：一种用于从文献中自动挖掘蛋白质-配体生物活性数据的多模态系统

Jiaxian Yan, Jintao Zhu, Yuhang Yang, Qi Liu, Kai Zhang, Zaixi Zhang, Xukai Liu, Boyan Zhang, Kaiyuan Gao, Jinchuan Xiao, Enhong Chen

机构 * State Key Laboratory of Cognitive Intelligence, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学认知智能国家重点实验室） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Infinite Intelligence Pharma（无限智能制药） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 BioMiner通过多模态框架提取生物活性数据，解决手动整理与文献增长不匹配的问题，其核心方法结合直接推理和化学结构解析，实现生物活性三元组的高准确率提取。

Comments 20 pages, 5 figures, 1 table

When Bigger Isn't Better: A Comprehensive Fairness Evaluation of Political Bias in Multi-News Summarisation

当更大并非更好：对多新闻摘要中政治偏见的全面公平性评估

Nannan Huang, Iffat Maab, Junichi Yamagishi

机构 * RMIT University（皇家墨尔本理工大学） ； National Institute of Informatics（日本信息处理学会） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文评估多文档新闻摘要中的政治偏见，发现大模型并不总是更公平，中等规模模型在公平性与效率上表现更优，提示需多维评估框架和针对性去偏策略。

Comments Accepted to ACL 2026 Main Conference

Agentic AI for Personalized Physiotherapy: A Multi-Agent Framework for Generative Video Training and Real-Time Pose Correction

代理AI用于个性化物理治疗：一种多代理框架用于生成视频训练和实时姿态校正

Abhishek Dharmaratnakar, Srivaths Ranganathan, Anushree Sinha, Debanshu Das

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出多代理系统框架，结合生成AI和计算机视觉，解决家庭物理治疗依从性低的问题，通过生成个性化视频和实时姿态校正提升康复效果。

Comments 3 pages, 2 figures, submitted to ICDH IEEE conference

Beyond Pixels: Introspective and Interactive Grounding for Visualization Agents

超越像素：可视化代理的 introspective 和 interactive 地基

Yiyang Lu, Woong Shin, Ahmad Maroof Karimi, Feiyi Wang, Jie Ren, Evgenia Smirni

机构 * William & Mary（威廉玛丽学院） ； Oak Ridge National Laboratory（橡树岭国家实验室） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出IVG框架，结合规范引导的反思与视图引导的交互，解决VLM在可视化任务中的误读与歧义问题，通过iPlotBench验证，提升问答准确度至0.81，并展示在自主探索与实时协作中的能力。

Comments 18 pages, 8 figures

Multilingual and Domain-Agnostic Tip-of-the-Tongue Query Generation for Simulated Evaluation

多语言和领域无关的舌尖提示查询生成用于模拟评估

Xuhong He, To Eun Kim, Maik Fröbe, Jaime Arguello, Bhaskar Mitra, Fernando Diaz

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 本文构建了多语言舌尖提示测试集，研究提示语言和源文档语言对模拟查询准确性的影響，并发布四个多领域测试集，为构建非英语的现实舌尖提示数据集提供指导。

Comments SIGIR 2026; NTCIR track: https://ntcir-tot.github.io

GerAV: Towards New Heights in German Authorship Verification using Fine-Tuned LLMs on a New Benchmark

GerAV：利用细调大语言模型在新基准上实现德国作者验证的新高度

Lotta Kiefer, Christoph Leiter, Sotaro Takeshita, Elena Schmidt, Steffen Eger

机构 * University of Technology Nuremberg (UTN)（图恩大学（UTN）） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出GerAV基准，通过细调大语言模型在德国作者验证任务中取得新进展，展示了模型在零样本设置下的性能提升及领域适应性研究。

AgencyBench: Benchmarking the Frontiers of Autonomous Agents in 1M-Token Real-World Contexts

AgencyBench：在100万token现实场景中自主代理的前沿评估

Keyu Li, Junhao Shi, Yang Xiao, Mohan Jiang, Jie Sun, Yunze Wu, Dayuan Fu, Shijie Xia, Xiaojie Cai, Tianze Xu, Weiye Si, Wenjie Li, Dequan Wang, Pengfei Liu

机构 * SII Open Source（SII开源） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出AgencyBench，通过138个现实场景评估6种核心代理能力，揭示闭源模型在资源效率和反馈修正上的优势，为下一代自主代理的发展提供测试平台。

Comments Accepted by ACL 2026 Main Conference

SocraticKG: Knowledge Graph Construction via QA-Driven Fact Extraction

SocraticKG：通过问答驱动的事实提取构建知识图谱

Sanghyeok Choi, Woosang Jeon, Kyuseok Yang, Taehyeong Kim

机构 * Department of Biosystems Engineering, Seoul National University（首尔国立大学生物系统工程系） ； Artificial Intelligence Institute, Seoul National University（首尔国立大学人工智能研究所） ； Interdisciplinary Program in Artificial Intelligence, Seoul National University（首尔国立大学人工智能跨学科项目） ； Interdisciplinary Program in Cognitive Science, Seoul National University（首尔国立大学认知科学跨学科项目） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出SocraticKG方法，通过引入问答对作为中间表示，系统展开文档语义，提升知识图谱的事实保留与结构连贯性，支持复杂多跳推理。

Do Masked Autoencoders Improve Downhole Prediction? An Empirical Study on Real Well Drilling Data

掩码自编码器能否提升井下预测？对真实钻井数据的实证研究

Aleksander Berezowski, Hassan Hassanzadeh, Gouri Ginde

机构 * Schulich School of Engineering（施密特工程学院） ； Department of Electrical and Software Engineering（电气与软件工程系） ； University of Calgary（卡尔加里大学） ； Department of Chemical and Petroleum Engineering（化学与石油工程系） 纠错

专题命中 评测与基准 ：pretraining(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文通过实证研究评估了掩码自编码器在井下钻井参数预测中的有效性，发现最佳MAE配置能将测试均方误差降低19.8%，尽管略逊于监督LSTM基线。分析表明，潜在空间宽度是主导架构选择，而掩码比例影响较小。

ERA: Evidence-based Reliability Alignment for Honest Retrieval-Augmented Generation

ERA：基于证据的可靠性对齐用于诚实检索增强生成

Sunguk Shin, Meeyoung Cha, Byung-Jun Lee, Sungwon Park

机构 * Korea University（韩国大学） ； Gauss Labs Inc.（Gauss实验室） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出ERA框架，通过将置信度估计从标量概率转为显式证据分布，提升RAG系统中的回避行为，有效区分知识冲突与不确定性，实验表明在标准基准和定制泛化数据集上表现优异。

Comments Under Review

SatSAM2: Motion-Constrained Video Object Tracking in Satellite Imagery using Promptable SAM2 and Kalman Priors

SatSAM2：基于可提示SAM2和卡尔曼先验的卫星图像视频物体跟踪

Ruijie Fan, Junyan Ye, Huan Chen, Zilong Huang, Xiaolei Wang, Weijia Li

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； School of Geospatial Engineering and Science, Sun Yat-sen University（中山大学测绘工程与科学学院） 纠错

专题命中 评测与基准 ：foundation model(abstract)

AI总结 本文提出SatSAM2，一种基于SAM2的零样本卫星视频跟踪器，通过引入卡尔曼滤波约束运动模块和运动约束状态机，提升跟踪鲁棒性，并在MatrixCity视频物体跟踪基准上验证了其优越性。

Comments 14 pages, 12 figures

OpInf-LLM: Parametric PDE Solving with LLMs via Operator Inference

OpInf-LLM：通过算子推断实现基于LLM的参数PDE求解

Zhuoyuan Wang, Hanjiang Hu, Xiyu Deng, Saviz Mowlavi, Yorie Nakahira

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Mitsubishi Electric Research Laboratories（三菱电机研究实验室） 纠错

专题命中 效率与部署 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；foundation model(abstract)

AI总结 本文提出OpInf-LLM框架，利用少量解数据实现多样PDE实例的准确预测，支持自然语言任务指定和物理基础推理，降低计算需求并提高异构环境下的求解成功率。