语言大模型 / LLM

Dialect vs Demographics: Quantifying LLM Bias from Implicit Linguistic Signals vs. Explicit User Profiles

方言与人口统计数据：从隐含语言信号与显式用户资料中量化LLM偏见

Irti Haq, Belén Saldías

机构 * University of Washington（华盛顿大学） 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 研究通过对比显式身份声明与隐含方言信号，揭示LLM在不同敏感领域中的偏见来源，发现隐含方言可降低拒绝率但影响内容安全。

Comments In The 2026 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (FAccT '26), June 25--28, 2026, Montreal, Canada. ACM, New York, NY, USA, 32 pages

Tracing Relational Knowledge Recall in Large Language Models

追踪大型语言模型中的关系知识回忆

Nicholas Popovič, Michael Färber

机构 * TU Dresden（德累斯顿技术大学） 纠错

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

AI总结 研究大型语言模型在文本生成中如何回忆关系知识，通过线性探测识别适合关系分类的潜在表示。分析不同潜在表示，发现注意力头对残差流的贡献是线性关系分类的强特征。

Comments ACL 2026 (findings)

SpecSyn: LLM-based Synthesis and Refinement of Formal Specifications for Real-world Program Verification

SpecSyn: 基于大语言模型的正式规范合成与细化以支持现实世界程序验证

Lezhi Ma, Shangqing Liu, Yi Li, Qiong Wu, Han Wang, Lei Bu

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

AI总结 本文提出SpecSyn，一种基于大语言模型的规范生成方法，通过分解程序并引入语义非等价变异和变体辨别机制，提升规范的语义强度，实验显示其在精度和召回率上显著优于现有方法。

Attention-based multiple instance learning for predominant growth pattern prediction in lung adenocarcinoma wsi using foundation models

基于注意力机制的多实例学习用于肺腺癌全切片中主导生长模式预测

Laura Valeria Perez-Herrera, M. J. Garcia-Gonzalez, Karen Lopez-Linares

机构 * Vicomtech Foundation, Basque Research and Technology Alliance (BRTA)（Vicomtech基金会，巴斯克研究与技术联盟（BRTA）） ； eHealth Group, Bioengineering Area, Biogipuzkoa Health Research Institute（eHealth集团，生物工程领域，Biogipuzkoa健康研究中心） 纠错

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

AI总结 本文提出基于注意力机制的多实例学习框架，利用预训练病理基础模型提取特征，通过全切片级预测减少标注负担，实验显示细调编码器提升性能，与基线方法相比预测更稳健。

InvestChat: Exploring Multimodal Interaction via Natural Language, Touch, and Pen in an Investment Dashboard

InvestChat：通过自然语言、触控和笔在投资仪表板中探索多模态交互

Sarah Lykke Tost, Adson Lucas de Paiva Sales, Henrik Østergaard, Vaishali Dhanoa, Gabriela Molina León

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 InvestChat通过多模态输入提升投资探索体验，研究发现自然语言触控和笔输入能增强用户参与度，参与者在不同模态间互补使用，自然语言效果最佳。

Comments Poster accepted at AVI 2026; DOI included

MiMIC: Mitigating Visual Modality Collapse in Universal Multimodal Retrieval While Avoiding Semantic Misalignment

MiMIC: 缓解通用多模态检索中的视觉模态崩溃并避免语义错位

Juan Li, Chuanghao Ding, Xujie Zhang, Cam-Tu Nguyen

机构 * State Key Laboratory for Novel Software Technology（新型软件技术国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence（人工智能学院） 纠错

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

AI总结 MiMIC通过融合-解码器架构和鲁棒训练方法，解决通用多模态检索中视觉模态崩溃和语义错位问题，在WebQA+和EVQA+数据集上优于早融合和晚融合基线。

PAT3D: Physics-Augmented Text-to-3D Scene Generation

PAT3D：融合物理的文本到3D场景生成

Guying Lin, Kemeng Huang, Michael Liu, Ruihan Gao, Hanke Chen, Lyuhao Chen, Beijia Lu, Taku Komura, Yuan Liu, Jun-Yan Zhu, Minchen Li

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Genesis AI 纠错

专题命中 其他LLM ：language model(abstract)

AI总结 PAT3D通过融合视觉-语言模型与物理模拟，生成物理合理且无交叠的3D场景，提升场景质量和物理稳定性。

Comments 19 pages, 12 figures