语言大模型 / LLM

Integrating gene regulatory priors into Transformer attention with scTransformer for interpretable scRNA-seq analysis

将基因调控先验知识整合到Transformer注意力中：scTransformer用于可解释的单细胞RNA-seq分析

Mikele Milia, Louis Fabrice Tshimanga, Henning Mueller, Manfredo Atzori, Barbara Di Camillo

机构 * Department of Information Engineering, University of Padova（信息工程系，帕多瓦大学） ； Department of Neuroscience, University of Padova（神经科学系，帕多瓦大学） ； Padova Neuroscience Center（帕多瓦神经科学中心） ； Information Systems Institute, University of Applied Sciences Western Switzerland, HES-SO Valais（应用科学西瑞士信息系统研究所，HES-SO瓦莱大学） ； Department of Comparative Biomedicine and Food Science, University of Padova（比较生物医学与食品科学系，帕多瓦大学） ； Padua Center for Network Medicine, University of Padova（帕维亚网络医学中心，帕多瓦大学） 纠错

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

AI总结 提出scTransformer，首次将基因调控先验知识嵌入Transformer注意力机制，通过约束信息流学习生物有意义的表示，在疾病相关单核RNA-seq数据上提升分类精度和细胞类型分离，注意力模式与已知调控程序一致。

Guide Me Out: A Framework to Benchmark VLM Operators Communication in Crisis Scenarios

引导我出去：危机场景下评估VLM操作员通信的框架

Giacomo Gonella, Stefano Menini, Marco Guerini

机构 * Fondazione Bruno Kessler（布鲁诺·凯斯勒基金会） ； University of Trento（特伦托大学） 纠错

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

AI总结 提出一个基准框架，评估视觉语言模型在模拟疏散中引导平民的策略（窄播 vs. 广播）、环境表示（视觉 vs. 图）和威胁行为（静态 vs. 移动），发现窄播降低失败率，视觉表示主导性能，移动威胁增加失败率。

Zero-Shot Semantic Re-Identification for Autonomous Driving: A VLM Baseline Study

零样本语义重识别用于自动驾驶：一项VLM基线研究

Eduardo Borges, Manuel Abreu, Luís Garrote, Urbano J. Nunes

机构 * Autonomous Mobile Robot（自主移动机器人） ； University of Minho（明德大学） 纠错

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

AI总结 提出使用视觉-语言模型生成语义描述进行零样本重识别，在自动驾驶场景中实现与监督CNN基线相当的检索性能，并增强可解释性。

Comments 7 pages

TRL-Bench: Standardizing Cross-Paradigm Representation-Level Evaluation of Tabular Encoders

TRL-Bench：标准化跨范式的表格编码器表示级评估

Wei Pang, Xiangru Jian, Hehan Li, Zhixuan Yu, Alex Xue, Jinyang Li, Zhengyuan Dong, Xinjian Zhao, Hao Xu, Chao Zhang, Reynold Cheng, M. Tamer Özsu, Tianshu Yu

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； Université Lyon 1（里昂第一大学） 纠错

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

AI总结 提出TRL-Bench，通过标准化下游条件，从列/表、行和组合数据湖表增强三个粒度评估表格编码器，揭示编码器质量具有能力特异性而非单一排名。

ChinaHeritaQA: A Culturally-Grounded Visual Question Answering Dataset for World Heritage Sites in China

ChinaHeritaQA：面向中国世界遗产地的文化基础视觉问答数据集

Yi Zhang, Bolei Ma, Yong Cao, Chengyan Wu, Daniel Hershcovich, Anna-Carolina Haensch

机构 * LMU Munich（慕尼黑大学） ； FAU Erlangen-Nuremberg（埃尔朗根-纽伦堡大学） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） ； University of Tübingen & Tübingen AI Center（图宾根大学与图宾根人工智能中心） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； University of Copenhagen（哥本哈根大学） ； University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） 纠错

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

AI总结 提出ChinaHeritaQA多模态基准数据集，包含2279张图像和14133个双语多项选择题，覆盖七个认知维度，评估视觉语言模型在中国世界遗产上的文化推理能力。

A multi-agent system for spine MRI report generation from multi-sequence imaging

基于多序列影像的脊柱MRI报告生成多智能体系统

Zhiping Xiao, Junwei Yang, Gongbo Sun, Han Zhang, Hanwen Xu, Yi Yao, Zachary D. Miller, William E. King, Mohammed M. Kanani, Jalal B. Andre, Sammy Chu, Ming Zhang, Paul E. Kinahan, Nathan M. Cross, Sheng Wang

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Peking University（北京大学） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； New York University（纽约大学） ； University of Washington Medical Center（华盛顿大学医学中心） 纠错

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

AI总结 提出SpineAgent多智能体框架，利用多序列基础模型整合T1/T2等序列信息，实现脊柱MRI报告生成、病理定位和图文检索，在跨厂商和跨队列评估中表现优异。

Sycophancy Towards Researchers Drives Performative Misalignment

对研究者的迎合驱动了表演性失调

David D. Baek, Xinnuo Li, Anay Gupta, Taslim Mahbub, Kejian Shi, Max Tegmark, Shi Feng

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 本文提出语言模型在评估中表现出的对齐伪装行为更可能是对研究者的迎合而非策略性欺骗，并通过三个实验支持该假说。

Harnessing Streaming Video in the Wild

利用野外流式视频

Dingyu Yao, Shuhuan Gu, Qingyi Si, Junhao Zhou, Chenxu Yang, Chuanyu Qin, Naibin Gu, Zheng Lin, Weiping Wang, Nan Duan, Jiaqi Wang

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络空间安全学院） ； JD.COM（京东） 纠错

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

AI总结 提出Streaming Harness系统，通过Streaming-Train-248K数据集和训练目标，使视觉语言模型具备主动交互、长期记忆和实时处理能力，并构建Streaming-Eval基准评估流式视频理解。

Self-Supervised Vision Transformers for CBCT-Based Detection of Temporomandibular Joint Osteoarthritis

基于自监督视觉Transformer的CBCT颞下颌关节骨关节炎检测

Shradhdha Trivedi, Vrundan Sojitra, Mariela Padilla

机构 * Herman Ostrow School of Dentistry, University of Southern California（南加州大学赫尔曼·奥斯特罗牙科学院） ； Viterbi School of Engineering, University of Southern California（南加州大学维特比工程学院） 纠错

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

AI总结 研究DINO系列自监督ViT在CBCT颞下颌关节骨关节炎检测中的迁移性能，发现部分解冻最后两个Transformer块可将AUC从0.671提升至0.902，表明适应策略比骨干选择更重要。

De novo molecular generation with optical property preconditioning at the token level

基于Token级光学性质预条件的从头分子生成

Haozhe Huang, Manuel Gonzalez Lastre, Hyun Suk Park, Jorge A. Campos-Gonzalez-Angulo, Xinjian Liu, Alán Aspuru-Guzik

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute for Artificial Intelligence（向量人工智能研究所） ； Universidad Autónoma de Madrid（马德里自治大学） ； Canadian Institute for Advanced Research (CIFAR)（加拿大高等研究院） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 针对OLED分子光学性质可控生成中数据稀缺和条件控制可靠性有限的问题，提出基于GPT2的Token条件自回归语言模型，通过离散属性Token和多任务优化实现垂直吸收能和振子强度的定向生成，并在TDDFT级别评估分布保真度和可控性。

Constraint-Aware Optimization for Robust Protein Stability Prediction

约束感知优化用于鲁棒蛋白质稳定性预测

A Shivram, Aneesh S. Chivukula, Manik Gupta, Sourav Chowdhury

机构 * Birla Institute of Technology and Science Pilani, Hyderabad Campus（比拉理工学院海得拉巴校区） 纠错

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

AI总结 提出约束感知优化框架，结合平衡均方误差、孪生反对称正则化器和OOD边缘一致性损失，在不改变SPURS架构下提升蛋白质稳定性预测的鲁棒性，在多个基准上取得显著改进。

UniQL: Towards Dialect-Universal Benchmarking for Text-to-SQL

UniQL：迈向方言通用的文本到SQL基准测试

Jianling Gao, Chongyang Tao, Jiayuan Bai, Liu Yang, Xuanguang Pan, Jinrui Liu, Shihao Xing, Xiaohan Xu, Jie Liang, Shuai Ma

机构 * SKLCCSE, Beihang University（北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 提出UniQL基准，通过跨16种SQL方言的对齐标注，评估模型在不同数据库系统间的泛化能力，揭示现有模型在方言通用性上的不足。

DIYHealth Suite: Dataset, Model, and Benchmark for Health Management at Home

DIYHealth Suite：家庭健康管理的数据集、模型与基准

Changshuo Liu, Junran Wu, Zhongle Xie, Wenqiao Zhang, Kaiping Zheng, Jiaqi Zhu, Qingpeng Cai, Ooi Gene Anne, Marcus Chun Jin Tan, Jianwei Yin, James Wei Luen Yip, Beng Chin Ooi

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 针对家庭健康管理中的数据异构、任务多变和缺乏统一基准等问题，提出包含大规模多模态数据集DIYHealth-900K、自适应基础模型DIYHealthGPT（采用混合超低秩适应技术）和首个家庭护理基准DIYHealthBench的综合框架，在11项任务上达到最优性能。

Comments Accepted by ICML 2026

Robust Biomedical Publication Type and Study Design Classification with Knowledge-Guided Perturbations

基于知识引导扰动的鲁棒生物医学出版物类型与研究设计分类

Shufan Ming, Joe D. Menke, Neil R. Smalheiser, Halil Kilicoglu

机构 * School of Information Sciences（信息科学学院） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Department of Psychiatry（精神病学系） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

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

AI总结 本文提出基于受控语义扰动的评估框架，通过实体遮蔽和领域对抗训练提升生物医学出版物类型分类的鲁棒性，发现通过抑制非任务定义特征可缓解鲁棒性与领域准确性之间的权衡。

Comments Accepted by IEEE ICHI 2026

FieldWorkArena: Agentic AI Benchmark for Real Field Work Tasks

FieldWorkArena：面向真实作业任务的代理AI基准测试

Jun Takahashi, Atsunori Moteki, Akiyoshi Uchida, Shoichi Masui, Fan Yang, Kanji Uchino, Yueqi Song, Yonatan Bisk, Graham Neubig, Ikuo Kusajima, Yasuto Watanabe, Hiroyuki Ishida, Koki Nakagawa, Shan Jiang

机构 * Fujitsu Limited（富士通株式会社） ； Fujitsu Research of America（富士通美国研究部） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Master’s Student, The University of Tokyo（东京大学硕士研究生） ； Agent Research Collective（代理研究集体） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出FieldWorkArena，用于评估代理AI在真实制造业和零售环境中的性能，通过现场采集的数据和实地访谈设计任务，验证多模态大语言模型的评估可行性。

Comments 27 pages, 10 figures, 7 tables [ICPR 2026 Accepted] Changes from previous version: added supplemental material

BMdataset: A Musicologically Curated LilyPond Dataset

BMdataset：一个音乐学精心编纂的LilyPond数据集

Matteo Spanio, Ilay Guler, Antonio Rodà

机构 * Department of Information Engineering , University of Padua（信息工程系，帕多瓦大学） ； Boston University（波士顿大学） 纠错

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

AI总结 本文提出BMdataset，包含393个LilyPond乐谱，用于音乐理解研究，并引入LilyBERT模型，证明小规模专家编纂数据集在音乐识别任务中优于大规模噪声数据集。

Comments Submitted to SMC2026

RepoLaunch: Automating Build and Management of Code Repositories across Languages and Platforms

RepoLaunch：跨语言和平台的代码仓库构建与管理自动化

Kenan Li, Rongzhi Li, Linghao Zhang, Qirui Jin, Liao Zhu, Xiaosong Huang, Geng Zhang, Yikai Zhang, Shilin He, Chengxing Xie, Xin Zhang, Zijian Jin, Bowen Li, Chaoyun Zhang, Yu Kang, Yufan Huang, Elsie Nallipogu, Saravan Rajmohan, Qingwei Lin, Dongmei Zhang

机构 * Microsoft（微软） 纠错

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

AI总结 RepoLaunch通过自动化依赖解析、编译和测试结果提取，提升了多语言多平台代码仓库的构建效率，其构建成功率达78%，并展示了全自动SWE数据集创建流程。

Comments Under peer review. 22 pages, 5 figures, 9 tables

SurveyLens: A Discipline-Aware Benchmark for Automatic Survey Generation

SurveyLens：一个学科感知的自动综述生成基准

Beichen Guo, Zhiyuan Wen, Jia Gu, Haochen Shi, Jian Wang, Senzhang Wang, Haoyang Li, Ruosong Yang, Shuaiqi Liu

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Sichuan University（四川大学） ； Central South University（中南大学） ； Alibaba Cloud（阿里巴巴云） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 提出SurveyLens，首个学科感知的自动综述生成基准，包含跨10个学科的1000篇人工撰写综述数据集和双视角评估框架，发现深度研究智能体在跨学科鲁棒性上最优，而所有范式在参考文献质量上仍薄弱。

Comments 8 pages, 9 figures

Chinese Grammatical Error Correction: A Survey

中文语法纠错：综述

Mengyang Qiu, Qingyu Gao, Linxuan Yang, Yang Gu, Tran Minh Nguyen, Zihao Huang, Jungyeul Park

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 本文综述中文语法纠错（CGEC）研究，涵盖数据集、标注方案、评估方法和系统进展，指出关键挑战并展望未来方向。

DexPIE: Stable Dexterous Policy Improvement from Real-World Experience

DexPIE：基于真实世界经验的稳定灵巧策略改进

Ruizhe Liao, Wenrui Chen, Liangji Zeng, Haoran Lin, Fan Yang, Kailun Yang, Yaonan Wang

机构 * Hunan University（湖南大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：post-training(abstract)

AI总结 提出DexPIE后训练框架，通过灵巧手适配干预系统、多阶段DAgger数据收集、相对动作空间异步推理和连续最优性指标条件化，在三个真实灵巧操作任务上成功率提升37%。

Comments Project website: https://siiuuuuuu.github.io/DexPIE

GD-MIL: Grade-Disentangled Multiple Instance Learning for Multimodal Biochemical Recurrence Prediction in Prostate Cancer

GD-MIL：用于前列腺癌多模态生化复发预测的等级解耦多实例学习

Dasari Naga Raju

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 针对前列腺癌生化复发预测，提出GD-MIL方法，通过梯度反转等级对抗训练实现H&E全切片图像特征与Gleason等级解耦，融合临床变量后C-index达0.704，显著优于临床基线。

DiffSight-Former: Modeling Structural Differences and Temporal Dynamics for Glaucoma Progression Prediction

DiffSight-Former：建模结构差异和时间动态用于青光眼进展预测

Yi Huang, Lei Bi, Jinman Kim

机构 * The University of Sydney（悉尼大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 提出DiffSight-Former框架，通过时间变异特征提取、多结构差异建模和时间感知Transformer，从序列眼底图像中预测青光眼进展，在SIGF和GRAPE数据集上取得高AUC和灵敏度。

Comments 12 pages, 6 figures

SIMPLE: Simulation-Based Policy Learning and Evaluation for Humanoid Loco-manipulation

SIMPLE：基于仿真的人形机器人全身操作策略学习与评估

Songlin Wei, Zhenhao Ni, Jie Liu, Zhenyu Zhao, Junjie Ye, Hongyi Jing, Junkai Xia, Xiawei Liu, Michael Leong, Liang Heng, Di Huang, Yue Wang

机构 * USC Physical Superintelligence (PSI) Lab（南加州大学物理超级智能实验室） 纠错

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

AI总结 提出SIMPLE仿真平台，结合MuJoCo动力学与IsaacSim渲染，包含60个全身任务、50个室内场景和1000+物体资产，支持自动化轨迹生成和VR遥操作数据采集，并集成多种主流策略，实验证明仿真与真实世界性能强相关，可实现零样本迁移。

Learning from Human Driving: A Human-in-the-Loop Online Behavior Cloning Framework for Autonomous Driving

从人类驾驶中学习：一种用于自动驾驶的人机协同在线行为克隆框架

Yuhong Shi, Jianyi Liu, Lihang Sun, Li Li, Xudong Dong

机构 * State Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence, Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学人工智能与机器人研究所人机混合增强智能国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 提出人机协同在线行为克隆框架HiL-OBC，通过人类干预初始化策略、贝叶斯潜在行为建模和在线更新，结合大模型感知与人类驾驶智能，在CARLA基准上显著提升驾驶性能。

Design Principles for AI-Ready QCD Data with a Barrel Imaging Calorimeter Application

面向AI的QCD数据设计原则及其在桶形成像量热器中的应用

Zhiwan Xu, Sylvester Joosten, Minho Kim, Chun Yuen Tsang, Maria Zurek

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

AI总结 提出面向AI的QCD数据设计框架，统一异构探测器数据结构，并在ePIC探测器桶形成像量热器模拟数据中验证，实现跨实验AI应用。

Comments 27 pages, 4 figure

PereStruct: Multimodal Semantic Assembly for Robust Historical Document Parsing

PereStruct: 面向鲁棒历史文档解析的多模态语义组装

Maksim Shandybo, Ivan Bespalov, Daniil Yefimov, Marina Kosheleva, Alexander Loukianov

机构 * IGIC RAS（俄罗斯科学院信息传输问题研究所） ； Yandex Cloud ； National University of Science and Technology MISIS（莫斯科国立钢铁合金学院） ； Nekrasov Central Universal Scientific Library（涅克拉索夫中央综合科学图书馆） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)

AI总结 针对历史报纸复杂多栏布局的解析难题，提出结合微调YOLO与语义组装模块的多模态方法，在块到文章映射上F1达0.904，BLEU约0.96，显著优于通用视觉语言模型。

Comments Code and data available at https://github.com/makSShandybo/PereStruct

Do VLMs See What Sensors Feel? A Scalable Expert-Guided Design for Wheelchair Accessibility Assessment from Street View

视觉语言模型能否感知传感器所感？一种可扩展的专家引导设计用于从街景评估轮椅可达性

Dongdong Wang, Alina Hagen, Isabelle Gatmaitan, Hao Zhou, Yiwen Dong, Shabboo Valipoor, Vivian W. H. Wong, Lingyao Li

机构 * University of Florida（佛罗里达大学） ； University of South Florida（南佛罗里达大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)

AI总结 本文提出专家引导的检索增强框架，利用视觉语言模型从谷歌街景图像识别轮椅可达性障碍，通过GPS轮椅停留行为验证，表明VLM评分与移动摩擦部分一致，但细粒度障碍识别有限。

SleepWalk: A Three-Tier Benchmark for Stress-Testing Instruction-Guided Vision-Language Navigation

SleepWalk：一种三层压力测试基准，用于指导的视觉-语言导航

Niyati Rawal, Sushant Ravva, Shah Alam Abir, Saksham Jain, Aman Chadha, Vinija Jain, Suranjana Trivedy, Amitava Das

机构 * Indian AI Research Organization (IAIRO)（印度人工智能研究组织） ； ĸragya Lab, BITS Pilani Goa（BITS Pilani Goa 的 ĸragya 实验室） ； University of Dhaka（达卡大学） ； Delhi Technological University（德里技术大学） ； Apple（苹果公司） ； Meta 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)

AI总结 本文提出SleepWalk基准，用于评估基于指令的轨迹预测，针对局部化、交互导向的具身推理，揭示当前VLM在空间推理中的系统性失败。

CamoSAM2: SAM2-oriented Prompt Auto-Refinement for Video Camouflaged Object Detection

CamoSAM2: 面向SAM2的提示自动精化用于视频伪装目标检测

Xin Zhang, Keren Fu, Qijun Zhao

机构 * National Key Laboratory of Fundamental Science on Synthetic Vision, Sichuan University（合成视觉基础科学国家重点实验室，四川大学） ； College of Computer Science, Sichuan University（计算机学院，四川大学） 纠错

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

AI总结 提出CamoSAM2框架，通过运动-外观提示诱导器和自适应多提示精化策略，自动生成并优化SAM2的提示，显著提升视频伪装目标检测性能。

Comments 13 pages, 8 figures,

Efficient Skill Grounding via Code Refactoring with Small Language Models

通过小型语言模型的代码重构实现高效技能落地

Sera Choi, Wonje Choi, Saehun Chun, Daehee Lee, Jooyoung Kim, Chaeun Lee, Honguk Woo

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 效率与部署 ：language model(title,abstract)；small language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)；SLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 提出RECENT框架，通过将技能语义与执行绑定解耦，利用小型语言模型进行代码重构实现高效技能落地，在动态环境中达到与大型语言模型相当的性能。

Comments Accepted to ICML 2026