语言大模型 / LLM

Justice in Judgment: Unveiling (Hidden) Bias in LLM-assisted Peer Reviews

审判中的公正：揭示（隐藏）在LLM辅助同行评审中的偏见

Sai Suresh Macharla Vasu, Ivaxi Sheth, Hui-Po Wang, Ruta Binkyte, Mario Fritz

机构 * CISPA Helmholtz Center for Information Security（CISPA 欧洲信息安全研究中心） ； Saarland University（萨尔兰大学） 纠错

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

AI总结 本文研究LLM生成的同行评审中的偏见，通过操控作者元数据发现机构偏见、资历偏好和性别影响，揭示隐性偏见在软评分中的显现。

Comments Findings of ACL 2026

Large Language Models Are Effective Human Annotation Assistants, But Not Good Independent Annotators

大语言模型是有效的标注助手，但不是好的独立标注者

Feng Gu, Zongxia Li, Carlos Rafael Colon, Benjamin Evans, Ishani Mondal, Jordan Lee Boyd-Graber

机构 * Department of Computer Science, University of Maryland（大学计算机科学系） ； National Consortium for the Study of Terrorism and Responses to Terrorism（反恐与反恐响应国家研究中心） 纠错

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

AI总结 本文研究了大语言模型在事件标注中的有效性，发现其在辅助专家标注时表现优于传统方法，但独立标注仍不理想。

Comments 9 pages, 4 figures

Journal ref ACL 2026 Findings

TouchAI: Exploring human-AI perceptual alignment in touch through language model representations

TouchAI: 探索通过语言模型表示的触觉人机感知对齐

Shu Zhong, Elia Gatti, Youngjun Cho, Marianna Obrist

机构 * Department of Computer Science, University College London（伦敦大学学院计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文通过'textile hand'任务研究大型语言模型在触觉感知对齐中的表现，发现不同织物样本的对齐程度差异显著，揭示了人机感知对齐的挑战与潜力。

Comments Accepted at IJHCS

Journal ref International Journal of Human-Computer Studies 210 (2026) 103765

Emotive Architectures: The Role of LLMs in Adjusting Work Environments

情感建筑：大型语言模型在调整工作环境中的作用

Lara Vartziotis, Tina Vartziotis, Frank Beutenmueller, Stella Salta, Konstantinos Moraitis, Miltiadis Katsaros, Sotirios Kotsopoulos

机构 * National Technical University of Athens（希腊国家技术大学） ； TWT GmbH Science & Innovation（TWT GmbH 科技与创新部门） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 本文探讨了LLM在融合物理与虚拟环境中的应用，通过实时调整光照、声学等参数，提升用户专注度与幸福感，并提出伦理考量与包容性设计的重要性。

Comments 19 pages, 1 Table

Towards Agentic Investigation of Security Alerts

朝向安全警报的代理调查

Even Eilertsen, Vasileios Mavroeidis, Gudmund Grov

机构 * University of Oslo（奥斯陆大学） ； Norwegian Defence Research Establishment (FFI)（挪威国防研究机构（FFI）） 纠错

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

AI总结 本文提出一种利用大语言模型自动化安全警报初步调查的代理工作流，通过预定义查询和结构化工具访问提高准确性，减少人工工作量。

Comments 10 pages, 3 figures, 4 tables. Accepted at the 2025 IEEE International Conference on Big Data (BigData)

Journal ref Proc. 2025 IEEE Int. Conf. on Big Data (BigData), 2025

From Ambiguity to Accuracy: The Transformative Effect of Coreference Resolution on Retrieval-Augmented Generation systems

从歧义到准确性：核心指代消解对检索增强生成系统的影响

Youngjoon Jang, Seongtae Hong, Junyoung Son, Sungjin Park, Chanjun Park, Heuiseok Lim

机构 * Korea University（韩国大学） ； Naver Corp（Naver公司） 纠错

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

AI总结 研究探讨了核心指代消解对检索增强生成系统中文档检索和生成性能的影响，发现消解能提升检索效果和问答性能，尤其对小模型有显著帮助。

Comments ACL 2025 SRW

Journal ref https://aclanthology.org/2025.acl-srw.27

PLMGH: What Matters in PLM-GNN Hybrids for Code Classification and Vulnerability Detection

PLMGH：PLM-GNN混合在代码分类和漏洞检测中的关键因素

Mohamed Taoufik Kaouthar El Idrissi, Edward Zulkoski, Mohammad Hamdaqa

机构 * Polytechnique Montréal（蒙特利尔理工学院） ； Quantstamp 纠错

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

AI总结 本文通过系统配对三种代码专用PLM与三种基础GNN架构，研究PLM-GNN混合在代码分类和漏洞检测中的性能，发现混合模型优于GNN-only基线，且PLM选择比GNN架构影响更大。

Consumer Law for AI Agents

人工智能代理的消费者法

Christoph Busch

专题命中 其他LLM ：language model(abstract)

AI总结 本文探讨欧盟现行消费者法是否能适应人工智能代理带来的变革，分析其对电子商务和人类中心消费法的挑战，并提出未来兼顾人类与机器的消费者法框架。

Journal ref German Law Journal 26 (2025) 1367-1382