arXivDaily arXiv每日学术速递 周一至周五更新

AI 大模型

语言大模型 / LLM

大语言模型、预训练、指令微调、后训练和语言模型应用。

2026-05-11 至 2026-05-11 共收录 30 信号源:cs.CL, cs.AI, cs.LG

1. 领域大模型 30 篇

2605.07129 2026-05-11 cs.IR cs.AI cs.LG 92%

RRCM: Ranking-Driven Retrieval over Collaborative and Meta Memories for LLM Recommendation

RRCM:基于协作和元记忆的排序驱动检索用于LLM推荐

Shijun Li, Wooseong Yang, Yu Wang, Tianxin Wei, Joydeep Ghosh

机构 * The University of Texas at Austin(德克萨斯大学奥斯汀分校) University of Illinois at Chicago(伊利诺伊大学香槟分校) Capital One AI Foundations(Capital One AI基金会) University of Illinois Urbana-Champaign(伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校)

专题命中 领域大模型 :LLM(title,title_cn);large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 RRCM通过排序驱动的检索与推理框架,解决LLM推荐中构建相关上下文的挑战,利用自然语言表示的协作和元记忆,实现灵活的证据获取,提升推荐质量。

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2602.10995 2026-05-11 cs.CY 92%

A Human-Centric Framework for Data Attribution in Large Language Models

面向大型语言模型的数据归因的人本框架

Amelie Wührl, Mattes Ruckdeschel, Kyle Lo, Anna Rogers

专题命中 领域大模型 :LLM(summary_cn,abstract);large language model(title,abstract);language model(title,abstract)

AI总结 本文提出一个以人类为中心的数据归因框架,旨在解决LLM数据使用中的归因问题,通过参数设定和多方协商实现可持续的数据经济平衡。

Comments Accepted at Facct 26

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2512.15567 2026-05-11 cs.AI cond-mat.mtrl-sci cs.LG physics.chem-ph 91%

Evaluating Large Language Models in Scientific Discovery

评估大型语言模型在科学发现中的表现

Zhangde Song, Jieyu Lu, Yuanqi Du, Botao Yu, Thomas M. Pruyn, Yue Huang, Kehan Guo, Xiuzhe Luo, Yuanhao Qu, Yi Qu, Yinkai Wang, Haorui Wang, Jeff Guo, Jingru Gan, Parshin Shojaee, Di Luo, Andres M Bran, Gen Li, Qiyuan Zhao, Shao-Xiong Lennon Luo, Yuxuan Zhang, Xiang Zou, Wanru Zhao, Yifan F. Zhang, Wucheng Zhang, Shunan Zheng, Saiyang Zhang, Sartaaj Takrim Khan, Mahyar Rajabi-Kochi, Samantha Paradi-Maropakis, Tony Baltoiu, Fengyu Xie, Tianyang Chen, Kexin Huang, Weiliang Luo, Meijing Fang, Xin Yang, Lixue Cheng, Jiajun He, Soha Hassoun, Xiangliang Zhang, Wei Wang, Chandan K. Reddy, Chao Zhang, Zhiling Zheng, Mengdi Wang, Le Cong, Carla P. Gomes, Chang-Yu Hsieh, Aditya Nandy, Philippe Schwaller, Heather J. Kulik, Haojun Jia, Huan Sun, Seyed Mohamad Moosavi, Chenru Duan

机构 * Deep Principle(深原则) Department of Computer Science, Cornell University(计算机科学系,康奈尔大学) Department of Computer Science and Engineering, The Ohio State University(计算机科学与工程系,俄亥俄州立大学) Department of Chemical Engineering & Applied Chemistry, University of Toronto(化学工程与应用化学系,多伦多大学) Department of Computer Science and Engineering, University of Notre Dame(计算机科学与工程系,圣母大学) QuEra Computing Inc.(QuEra计算公司) Department of Pathology, Department of Genetics, Cancer Biology Program, Stanford University School of Medicine(病理学系、遗传学系、癌症生物学项目,斯坦福大学医学院) Harvard Law School(哈佛法学院) Department of Computer Science, Tufts University(计算机科学系,塔夫茨大学) School of Computational Science and Engineering, Georgia Institute of Technology(计算科学与工程学院,佐治亚理工学院) Department of Computer Science, University of California, Los Angeles(计算机科学系,加州大学洛杉矶分校) Department of Computer Science, Virginia Tech(计算机科学系,弗吉尼亚理工大学) Department of Physics, Tsinghua University(物理系,清华大学) Institute for Advanced Study, Tsinghua University(清华大学高级研究所) Laboratory of Artificial Chemical Intelligence, Ecole Polytechnique Federale de Lausanne(人工化学智能实验室,瑞士联邦理工学院)

专题命中 领域大模型 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);LLM(summary_cn);分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出一个基于场景的基准测试,评估LLM在生物学、化学、材料科学和物理学中的科学发现能力,揭示了模型在科学发现任务中的性能差距和改进方向。

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2605.07314 2026-05-11 cs.IR cs.AI 90%

DCGL: Dual-Channel Graph Learning with Large Language Models for Knowledge-Aware Recommendation

DCGL: 基于大语言模型的双通道图学习用于知识感知推荐

Xinchi Zou, Tongzhenzhi Su, Jianjun Li, Yuan Fu, Chang Liu, Zhiying Deng, Zhiwei Shen

机构 * School of Computer Science and Technology, Huazhong University of Science and Technology(华中科技大学计算机科学与技术学院) School of Software Engineering, Huazhong University of Science and Technology(华中科技大学软件工程学院) Laboratory for Artificial Intelligence and New Forms of Education, Central China Normal University(中央财经大学人工智能与新教育形式实验室)

专题命中 领域大模型 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);LLM(abstract,abstract_cn);分类 cs.AI

AI总结 本文提出DCGL框架,通过双通道架构、多级对比学习和动态融合机制,解决知识图谱与大语言模型结合中的隐含语义建模、单通道融合和用户行为频率考虑不足问题,实验表明其在稀疏场景中表现优异。

Comments Accepted by SIGIR 2026

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2605.07723 2026-05-11 cs.DL cs.AI cs.CY physics.soc-ph 90%

LLM hallucinations in the wild: Large-scale evidence from non-existent citations

在现实世界中大型语言模型的幻觉:来自不存在引用的大规模证据

Zhenyue Zhao, Yihe Wang, Toby Stuart, Mathijs De Vaan, Paul Ginsparg, Yian Yin

机构 * Department of Information Science, Cornell University(信息科学系,康奈尔大学) Department of Sociology, University of California Los Angeles(社会学系,加州大学洛杉矶分校) Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University(计算机科学与技术系,清华大学) Haas School of Business, University of California Berkeley(哈斯商学院,加州大学伯克利分校)

专题命中 领域大模型 :LLM(title,summary_cn);large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.AI

AI总结 研究通过验证引用数据揭示LLM生成虚假引用的问题,发现2025年存在146932个虚假引用,且在AI应用快速发展的领域和语言特征显示AI辅助写作的论文中尤为严重,影响科学认可的公平性。

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2502.07143 2026-05-11 cs.CL 89%

Ask Patients with Patience: Enabling LLMs for Human-Centric Medical Dialogue with Grounded Reasoning

耐心询问患者:通过 grounded 推理实现面向人类的医疗对话 LLM

Jiayuan Zhu, Jiazhen Pan, Yuyuan Liu, Fenglin Liu, Junde Wu

机构 * University of Oxford(牛津大学) Technical University of Munich(慕尼黑技术大学)

专题命中 领域大模型 :LLM(title_cn,summary_cn);large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL

AI总结 本文提出 APP,一种基于 LLM 的医疗助手,通过 grounded 推理和透明诊断提升医疗对话的人性化体验,改进诊断准确性并增强用户参与度。

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2605.06901 2026-05-11 cs.CL 89%

Reflections and New Directions for Human-Centered Large Language Models

人类中心大语言模型的反思与新方向

Caleb Ziems, Dora Zhao, Rose E. Wang, Matthew Jörke, Ahmad Rushdi, Advit Deepak, Sunny Yu, Anshika Agarwal, Harshvardhan Agarwal, Gabriela Aranguiz-Dias, Aditri Bhagirath, Justine Breuch, Huanxing Chen, Ruishi Chen, Sarah Chen, Haocheng Fan, William Fang, Cat Gonzales Fergesen, Daniel Frees, Tian Gao, Ziqing Huang, Vishal Jain, Yucheng Jiang, Kirill Kalinin, Su Doga Karaca, Arpandeep Khatua, Teland La, Isabelle Levent, Miranda Li, Xinling Li, Yongce Li, Angela Liu, Minsik Oh, Nathan J. Paek, Anthony Qin, Emily Redmond, Michael J. Ryan, Aadesh Salecha, Xiaoxian Shen, Pranava Singhal, Shashanka Subrahmanya, Mei Tan, Irawadee Thawornbut, Michelle Vinocour, Xiaoyue Wang, Zheng Wang, Henry Jin Weng, Pawan Wirawarn, Shirley Wu, Sophie Wu, Yichen Xie, Patrick Ye, Sean Zhang, Yutong Zhang, Cathy Zhou, Yiling Zhao, James Landay, Diyi Yang

机构 * Stanford University(斯坦福大学)

专题命中 领域大模型 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);post-training(abstract);分类 cs.CL

AI总结 本文提出人类中心大语言模型框架,整合NLP、HCI和负责任的AI视角,强调在模型开发全流程中关注人类需求与价值观,通过案例研究探讨HCLLMs的未来工作影响。

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2605.07051 2026-05-11 cs.CL 88%

NSMQ Riddles: A Benchmark of Scientific and Mathematical Riddles for Quizzing Large Language Models

NSMQ谜题:一个科学和数学谜题的基准,用于评估大型语言模型

George Boateng, Naafi Ibrahim, Samuel John, Philemon Badu, Patrick Agyeman-Budu, Jonathan Mensah, Kevin Yeboah, William Edor, Andrew Mensa-Onumah, Nana Yeboah, Victor Wumbor-Apin Kumbol

机构 * ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院) Charité - Universitätsmedizin Berlin(柏林夏里特医学院) Kwame AI Inc.(夸梅人工智能公司) Ashesi University(阿什西大学)

专题命中 领域大模型 :large language model(title,abstract);language model(title,abstract);分类 cs.CL

AI总结 本文提出NSMQ谜题基准,基于加纳国家科学与数学竞赛的谜题,评估大型语言模型的科学和数学推理能力,发现即使是最先进的模型也难以应对。

Comments 15 pages. Accepted at the 27th International Conference on Artificial Intelligence in Education

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2605.07058 2026-05-11 cs.CL cs.AI 86%

MedExAgent: Training LLM Agents to Ask, Examine, and Diagnose in Noisy Clinical Environments

MedExAgent:训练LLM代理在嘈杂的临床环境中提问、检查和诊断

Yicheng Gao, Xiaolin Zhou, Yahan Li, Yue Zhao, Ruishan Liu

机构 * University of Southern California(南加州大学) Arizona State University(亚利桑那州立大学)

专题命中 领域大模型 :LLM(title,title_cn);分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出MedExAgent,通过两阶段流程训练医疗诊断代理,结合合成对话和DAPO优化,实现高效诊断与成本控制。

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2605.07737 2026-05-11 cs.SE 83%

Securing the Dark Matter: A Semantic-Enhanced Neuro-Symbolic Framework for Supply Chain Analysis of Opaque Industrial Software

守护暗物质:一种语义增强的神经符号框架用于opaque工业软件的供应链分析

Bowei Ning, Xuejun Zong, Lian Lian, Kan He, Yifei Sun, Yuxiang Lei, Plamen Vasilev

专题命中 领域大模型 :LLM(abstract,abstract_cn);large language model(abstract);language model(abstract);prompting(abstract)

AI总结 本文提出一种语义增强的神经符号框架,通过直接从opaque二进制中重建行为语义,实现可扩展的全局风险推理,提升供应链分析的准确性和语义映射精度。

Comments 33 pages, 13 figures

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2605.06839 2026-05-11 cond-mat.mtrl-sci cs.AI 83%

LLM-Guided Open Hypothesis Learning from Autonomous Scanning Probe Microscopy Experiments

基于自主扫描探针显微镜实验的LLM引导开放假设学习

Boris Slautin, Utkarsh Pratiush, Yu Liu, Kamyar Barakati, Sergei Kalinin

机构 * Department of Materials Science and Engineering, University of Tennessee, Knoxville, TN 37923, USA(材料科学与工程系,田纳西大学, Knoxville,TN 37923,USA)

专题命中 领域大模型 :LLM(title,title_cn);分类 cs.AI

AI总结 本文提出结合符号回归与大语言模型物理评估的开放假设学习框架,用于自主扫描探针显微镜实验,通过稀疏测量生成候选分析关系,并通过物理合理性评估发现可解释的电压-时间增长定律。

Comments 21 pages, 6 figures, 1 table

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2605.07572 2026-05-11 cs.AI stat.ML 81%

Open-Ended Task Discovery via Bayesian Optimization

通过贝叶斯优化进行开放任务发现

Masaki Adachi, Yuta Suzuki, Juliusz Ziomek

机构 * Lattice Lab Toyota Motor Corporation(电装株式会社拉特实验室) Machine Learning Research Group(机器学习研究组) University of Oxford(牛津大学)

专题命中 领域大模型 :LLM(summary_cn,abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文提出GSR框架,通过生成-选择-细化流程实现开放-ended的贝叶斯优化,应用于新产品开发、化学合成放大、算法分析和专利再利用,优于现有LLM优化器。

Comments 60 pages, 11 figures

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2605.06981 2026-05-11 cs.IR cs.CL 81%

Bridging Textual Profiles and Latent User Embeddings for Personalization

弥合文本特征与潜在用户嵌入之间的鸿沟以实现个性化

Zhaoxuan Tan, Xiang Zhai, Yan Zhu, Meng Jiang, Mohamed Hammad

机构 * University of Notre Dame(诺特大学) Google(谷歌)

专题命中 领域大模型 :LLM(abstract,abstract_cn);large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL

AI总结 本文提出BLUE框架,通过结合语言基用户特征与嵌入基推荐目标,弥合可解释性文本特征与判别性潜在嵌入之间的差距,实验证明其在零样本序列推荐中优于基线方法。

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2605.06822 2026-05-11 cs.LG 81%

SHARP: A Self-Evolving Human-Auditable Rubric Policy for Financial Trading Agents

SHARP: 一种自进化可审计的规则策略用于金融交易代理

Xiwen Chen, Wenhui Zhu, Songzhu Zheng, Kashif Rasul, Yueyue Deng, Huayu Li

机构 * Morgan Stanley(摩根大通) Arizona State University(亚利桑那州立大学) Columbia University(哥伦比亚大学) University of Arizona(亚利桑那大学)

专题命中 领域大模型 :LLM(abstract,abstract_cn);large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.LG

AI总结 SHARP通过结构化规则优化解决金融交易代理中信用分配问题,提升策略鲁棒性和透明度,使紧凑模型性能提升10-20个百分点。

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2605.06673 2026-05-11 cs.CL cs.AI cs.LG 80%

Domain-level metacognitive monitoring in frontier LLMs: A 33-model atlas

领域级元认知监控在前沿大语言模型中的应用:一个33模型图谱

Jon-Paul Cacioli

机构 * Independent Researcher(独立研究员)

专题命中 领域大模型 :LLM(summary_cn,abstract_cn);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文通过33个前沿LLM在MMLU基准领域中的表现,揭示了元认知评分掩盖的领域级差异,发现应用/专业知识领域监控效果最佳,而形式推理和自然科学领域最难,且中等难度领域无显著差异。

Comments 25 pages, 7 figures, 1 supplementary table. Code and data: https://github.com/synthiumjp/metacognitive-profile-atlas

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2605.07494 2026-05-11 cs.CV 78%

DIMoE-Adapters: Dynamic Expert Evolution for Continual Learning in Vision-Language Models

DIMoE-Adapters:动态专家进化用于视觉语言模型的持续学习

Mengxin Qin, Xiang Zhang, Xi Wang, Kun Wei, Xu Yang, Cheng Deng

机构 * School of Electronic Engineering, Xidian University(西安电子科技大学电子工程学院)

专题命中 领域大模型 :language model(title,abstract)

AI总结 本文提出DIMoE-Adapters框架,通过动态专家进化方法平衡持续学习中的稳定性与可塑性,解决多领域任务增量学习中的领域迁移问题。

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2508.20909 2026-05-11 cs.CV eess.IV 78%

Dino U-Net: Exploiting High-Fidelity Dense Features from Foundation Models for Medical Image Segmentation

Dino U-Net:利用基础模型的高保真密集特征进行医学图像分割

Haoyue Li, Yifan Gao, Feng Yuan, Xiaosong Wang, Xin Gao

机构 * School of Biomedical Engineering (Suzhou), Division of Life Science and Medicine, University of Science and Technology of China, Hefei, China(生物医学工程学院(苏州),生命科学与医学系,中国科学技术大学,合肥,中国) Suzhou Institute of Biomedical Engineering and Technology, Chinese Academy of Sciences, Suzhou, China(苏州生物医学工程与技术研究所,中国科学院,苏州,中国) Shanghai Innovation Institute, Shanghai, China(上海创新研究院,上海,中国) Medical School of Tianjin University, Tianjin, China(天津大学医学院,天津,中国) Jinan Guoke Medical and Technology Development Co., Ltd., Pharmaceutical Valley New Drug Creation Platform, Jinan, China(济南国科医药科技发展有限公司,药谷新药创制平台,济南,中国)

专题命中 领域大模型 :foundation model(title,abstract)

AI总结 本文提出Dino U-Net,通过融合DINOv3模型的语义特征与低层空间细节,提升医学图像分割精度,实验表明其在多种影像模态中均优于现有方法。

Comments MICCAI 2026

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2512.05967 2026-05-11 cs.IR cs.AI cs.CL cs.LG 75%

Enhancing Retrieval-Augmented Generation with Entity Linking for Educational Platforms

通过实体链接增强教育平台的检索增强生成

Francesco Granata, Francesco Poggi, Misael Mongiovì

机构 * Department of Mathematics and Computer Science, University of Catania, Italy(卡塔尼亚大学数学与计算机科学系) Institute of Cognitive Sciences and Technologies (ISTC), National Research Council of Italy (CNR)(意大利国家研究委员会认知科学与技术研究所(ISTC))

专题命中 领域大模型 :large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出ELERAG架构,通过实体链接增强事实信号,提升教育问答系统在意大利语领域的准确性,实验显示其在专业领域表现优异,但通用领域效果不如交叉编码器。

Journal ref Big Data and Cognitive Computing, 10(4), 120. 2026

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2605.07677 2026-05-11 cs.IR cs.AI cs.CL 73%

TRACE: Tourism Recommendation with Accountable Citation Evidence

TRACE:基于可问责引用证据的旅游推荐

Zixu Zhao, Sijin Wang, Yu Hou, Yuanyuan Xu, Yufan Sheng, Xike Xie, Wenjie Zhang, Won-Yong Shin, Xin Cao

机构 * UNSW Sydney(新南威尔士大学悉尼分校) University of Adelaide(阿德莱德大学) Yonsei University(延世大学) USTC(中国科学技术大学)

专题命中 领域大模型 :LLM(abstract,abstract_cn);分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 TRACE通过多轮对话结合评论引用和显式拒绝机制,解决旅游推荐中信任、可验证性和适应性问题,提出三项能力差距并验证评估方法。

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2605.06859 2026-05-11 cs.CV cs.AI cs.LG 73%

Knowledge Transfer Scaling Laws for 3D Medical Imaging

三维医学影像中的知识迁移扩展定律

Ho Hin Lee, Dongna Du, Chu Wang, Yuankai Huo, Shi Gu, James C. Gee, Yifan Wu

机构 * Vanderbilt University(范德比大学) Zhejiang University(浙江大学) McGill University(麦吉尔大学) University of Pennsylvania(宾夕法尼亚大学)

专题命中 领域大模型 :foundation model(abstract);pretraining(abstract);分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文研究了三维医学影像中不同域的预训练扩展规律,提出基于可转移性的数据分配方法,提升跨域迁移效果,实验表明该方法在疾病分类和器官分割任务中表现更优。

Comments 20 Pages

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2605.07613 2026-05-11 cs.CL 70%

Intent-Driven Semantic ID Generation for Grounded Conversational News Recommendation

基于意图的语义ID生成用于 grounded 对话新闻推荐

Hongyang Su, Beibei Kong, Lei Cheng, Chengxiang Zhuo, Zang Li, Chenyun Yu

机构 * Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University(中山大学深圳校区) Platform and Content Group, Tencent(腾讯平台与内容部)

专题命中 领域大模型 :LLM(abstract,abstract_cn);分类 cs.CL

AI总结 本文提出意图驱动的语义ID生成方法,通过多任务对齐和GPT-4链式推理蒸馏,实现意图到层级SID前缀的映射,提升新闻推荐的 grounded 性和冷启动用户推荐效果。

Comments Accepted at ACL 2026 Industry Track (Oral)

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2605.07039 2026-05-11 cs.LG 70%

PACEvolve++: Improving Test-time Learning for Evolutionary Search Agents

PACEvolve++: 提高进化搜索代理的测试时学习

Minghao Yan, Bo Peng, Benjamin Coleman, Ziqi Chen, Zhouhang Xie, Shuo Chen, Zhankui He, Noveen Sachdeva, Weili Wang, Ed H. Chi, Shivaram Venkataraman, Wang-Cheng Kang, Derek Zhiyuan Cheng, Beidou Wang

机构 * Google(谷歌) University of Wisconsin–Madison(威斯康星大学麦迪逊分校) Google DeepMind(谷歌DeepMind)

专题命中 领域大模型 :large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.LG

AI总结 PACEvolve++通过强化学习框架提升进化搜索代理的测试时策略适应能力,采用可训练顾问生成并评估假设,结合前沿模型生成可执行候选,实现更快收敛和更稳定的测试时训练。

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2605.07447 2026-05-11 cs.CV cs.AI cs.CL cs.LG 67%

Sparse Autoencoders as Plug-and-Play Firewalls for Adversarial Attack Detection in VLMs

稀疏自编码器作为视觉语言模型中对抗攻击检测的即插即用防火墙

Hao Wang, Yiqun Sun, Pengfei Wei, Lawrence B. Hsieh, Daisuke Kawahara

机构 * Magellan Technology Research Institute (MTRI)(马杰伦技术研究 institute) Waseda University(早稻田大学)

专题命中 领域大模型 :language model(abstract);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出基于稀疏自编码器的轻量级对抗攻击检测框架SAEgis,通过插入预训练VLM中的稀疏自编码模块,利用学习到的稀疏潜在特征检测对抗扰动输入,实验显示其在跨领域和跨攻击设置中表现优异,且无需额外对抗训练。

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2605.07443 2026-05-11 cs.DC 67%

RcLLM: Accelerating Generative Recommendation via Beyond-Prefix KV Caching

RcLLM:通过超越前缀KV缓存加速生成推荐

Zhan Zhao, Yuxin Wang, Amelie Chi Zhou

专题命中 领域大模型 :large language model(abstract);language model(abstract)

AI总结 RcLLM通过超越前缀KV缓存技术,解决长个性化提示处理延迟问题,提升生成推荐的实时性与准确性。

Comments Accepted by ICDCS 2026

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2602.09850 2026-05-11 cs.CV 67%

Towards Explainable Industrial Anomaly Detection via Knowledge-Guided Latent Reasoning

面向可解释性工业异常检测的基于知识引导的潜在推理

Peng Chen, Chao Huang, Yunkang Cao, Chengliang Liu, Wei Wang, Wenqiang Wang, Mingbo Yang, Li Shen, Wenqi Ren, Xiaochun Cao

机构 * School of Cyber Science and Technology, Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University(中山大学深圳校区计算机科学与技术学院) School of Artificial Intelligence and Robotics, Hunan University(湖南大学人工智能与机器人学院) Department of Computer and Information Science, University of Macau(澳门大学计算机与信息科学系)

专题命中 领域大模型 :large language model(abstract);language model(abstract)

AI总结 本文提出Reason-IAD框架,通过引入领域特定文本描述和熵驱动的潜在推理机制,提升工业异常检测的准确性和可解释性,实验表明其在多个任务中均优于现有方法。

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2605.07485 2026-05-11 cs.LG cs.AI 62%

Excluding the Target Domain Improves Extrapolation: Deconfounded Hierarchical Physics Constraints

排除目标领域提升外推:去偏分层物理约束

Tsuyoshi Okita

机构 * Kyushu Institute of Technology(九州理工大学)

专题命中 领域大模型 :pretraining(abstract);分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出去偏分层门机制,通过识别温度偏倚污染,提升物理约束外推性能,实验显示排除目标域数据可提升39%的外推表现。

Comments 16 pages, 2 figures

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2605.07345 2026-05-11 cs.CL cs.LG 62%

Mean-Pooled Cosine Similarity is Not Length-Invariant: Theory and Cross-Domain Evidence for a Length-Invariant Alternative

均值池化余弦相似度并非长度不变:理论和跨领域证据支持一种长度不变的替代方案

Sibayan Mitra, Dhruv Kumar

机构 * Birla Institute of Technology(比拉理工学院)

专题命中 领域大模型 :LLM(abstract_cn);分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 研究指出均值池化余弦相似度在现代Transformer表示中并非长度不变,通过实验验证了其在跨语言Python接近性中的解释力,并提出中心核对齐(CKA)作为更优的替代方法。

Comments 9 pages, 6 figures. Submitted to the Mechanistic Interpretability Workshop at ICML 2026

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2605.07471 2026-05-11 cs.LG hep-ex 57%

Transfer Learning Across Fast- and Full-Simulation Domains in High-Energy Physics

在高能物理中跨快速模拟与全模拟领域的迁移学习

Matthias Schott, Lucie Flek

机构 * Institute of Physics, University of Bonn(波恩大学物理研究所) Bonn-Aachen International Center for Information Technology (b-it)(波恩-亚琛国际信息科技中心(b-it))

专题命中 领域大模型 :foundation model(abstract);分类 cs.LG

AI总结 本文研究了在LHC环境中快速模拟与全模拟数据集之间的迁移学习,通过三个任务验证了预训练模型在减少数据需求和提升性能方面的优势。

Comments 16 pages, 8 figures

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2605.06879 2026-05-11 cs.LG q-bio.QM 57%

Better Protein Function Prediction by Modeling Survivorship Bias

通过建模幸存者偏差更好地预测蛋白质功能

Zhongmou Chao, Poompol Buathong, Ekaterina Selivanovitch, Susan Daniel, Peter I. Frazier

机构 * Smith School of Chemical and Biomolecular Engineering, Cornell University, USA(卡内基梅隆大学斯密斯化学与生物分子工程学院,美国)

专题命中 领域大模型 :language model(abstract);分类 cs.LG

AI总结 本文提出Evo-PU框架,利用突变知识建模幸存者偏差,提升单物种序列数据的功能预测性能,优于传统PU学习、OCC和PLMs。

Comments 29 pages, 12 figures, 3 tables

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2605.08040 2026-05-11 cs.HC 50%

ECNUClaw: A Learner-Profiled Intelligent Study Companion Framework for K-12 Personalized Education

ECNUClaw:面向K-12个性化教育的 learner-Profiled 智能学习伴侣框架

Yizhou Zhou, Jiayin Li, Zhi Zhang

专题命中 领域大模型 :LLM(abstract)

AI总结 ECNUClaw 通过构建五维学习者画像,实现个性化学习伴侣的实时适应,结合中国教育技术理论,支持七种中文大模型提供商。

Comments 14 pages, 6 figures

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