语言大模型 / LLM

LLM-Assisted Stance Detection in Scientific Discourse: A Test Case in Bayesian Cognitive Science

科学话语中的立场检测：以贝叶斯认知科学为例的LLM辅助方法

Eyup Engin Kucuk, Tarik Kelestemur, Ömer Dağlar Tanrikulu

机构 * University of New Hampshire（新罕布什尔大学） ； Independent Researcher（独立研究员） 纠错

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

AI总结 提出结合理论驱动编码手册、专家标注和诊断门控提示优化的方法，利用三个前沿LLM检测贝叶斯模型在科学文本中的现实主义/工具主义立场，在210篇文章的6858条引文中达到0.78的联合信度。

Comments 9 pages, 4 figures; Code and data: https://github.com/EyupEK/autoresearch_bayes

What LLMs Must Forget to Teach Effectively: A DIY Approach to Premodern Japanese Language Pedagogy

LLM必须忘记什么才能有效教学：前现代日语教学法的DIY方法

Ariel Stilerman, Andrew Nelson, Alan Cheng, Caleb Langley, Sera Wang, Camilla Piana, Pelin Çılgın, Qianhe Qin, Teisha Nishimitsu, Liaoliao Zhang, Huiting Liu, Josh Eyre, Gavin Sherry

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

AI总结 本文提出一种基于大型语言模型（LLM）的DIY教学框架，通过提示工程创建定制工具，避免LLM过度解释或产生幻觉，从而促进前现代日语文学和语言课程中的主动理解与教学对齐。

Speaking the Language of Science: Toward a General-Purpose Generative Foundation Model for the Natural Sciences

说科学的语言：面向自然科学的通用生成基础模型

Mingyang Li, Yurou Liu, Jieping Ye, Bing Su, Ji-Rong Wen, Zheng Wang

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学高瓴人工智能学院） 纠错

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

AI总结 提出LOGOS模型，通过统一科学语法将异构任务转化为自回归框架中的下一个词预测，在多个科学任务上匹配或超越领域专用基线，验证了“一模型适用于所有”的可行性。

SciText2Eq: Assessing LLMs for Explainable Equation Generation for Scientific Creativity

SciText2Eq: 评估大语言模型在科学创造力中的可解释方程生成

Yifan Mo, Xiao Fu, Yue Su, Qingyu Meng, Koen Hindriks, Qingzhi Liu, Jiahuan Pei

机构 * Vrije Universiteit Amsterdam（阿姆斯特丹自由大学） ； Wageningen University & Research（瓦赫宁根大学及研究中心） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型从科学文本生成数学方程的能力，构建AI论文数据集，提出可解释方程生成流程，并设计结合自动指标、LLM评估和人工判断的评估协议，发现LLM在语义准确性上表现不足。

Comments Accepted by findings of ACL 2026

Neuron Level Analysis of Large Language Model in Legal Domain Reasoning

法律领域推理中大语言模型的神经元级分析

Eri Onami, Youmi Ma, Shuhei Kurita, Naoaki Okazaki

机构 * Institute of Science Tokyo（东京科学大学） ； NII（国立信息学研究所） ； AIST（产业技术综合研究所） 纠错

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

AI总结 通过神经元归因分数识别并抑制关键神经元，发现存在任务特异性神经元和跨任务通用神经元，法律领域神经元重叠度高且分布受输入格式影响。

NeuroSymbolic AI for Legal AI-TRISM: Trustworthy, Reliable, Interpretable, Safe Models

面向法律AI-TRISM的神经符号AI：可信、可靠、可解释、安全模型

Deepa Tilwani, Yash Saxena, Ankur Padia, Srinivasan Parthasarathy, Manas Gaur

机构 * Department of Computer Science, AI Institute, University of South Carolina（南卡罗来纳大学计算机科学系，人工智能研究所） ； Department of Computer Science and Electrical Engineering, University of Maryland, Baltimore County（马里兰大学巴尔的摩县分校计算机科学与电气工程系） ； Department of Computer Science and Engineering, The Ohio State University（俄亥俄州立大学计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 针对法律领域LLM缺乏可解释推理和易产生幻觉的问题，提出TRISM框架，融合神经符号AI与LLM，通过结构化法律知识集成和RAG验证机制提升模型可信度。

Bridging Passive and Active: Enhancing Conversation Starter Recommendation via Active Expression Modeling

桥接被动与主动：通过主动表达建模增强对话启动推荐

Yiqing Wu, Haoming Li, Guanyu Jiang, Jiahao Liang, Yongchun Zhu, Jingwu Chen, Feng Zhang

机构 * Bytedance Beijing China（字节跳动北京中国） 纠错

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

AI总结 针对LLM驱动的对话搜索中被动推荐陷入回声室的问题，提出PA-Bridge框架，通过对抗分布对齐器桥接被动推荐与主动表达之间的分布差异，并引入语义离散化器实现流行度去偏，在线实验显著提升特征渗透率和用户活跃天数。

Comments Accepted by SIGIR 2026

Generative causal testing to bridge data-driven models and scientific theories in language neuroscience

生成式因果测试：弥合语言神经科学中数据驱动模型与科学理论之间的鸿沟

Richard Antonello, Chandan Singh, Shailee Jain, Aliyah Hsu, Sihang Guo, Jianfeng Gao, Bin Yu, Alexander Huth

机构 * Computer Science Department, University of Texas at Austin（德克萨斯大学计算机科学系） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Neurosurgery Department, University of California（加州大学神经外科系） ； EECS Department, University of California（加州大学电子工程与计算机科学系） ； Statistics Department, University of California（加州大学统计学系） ； Center for Computational Biology, University of California（加州大学计算生物学中心） ； Neuroscience Department, University of California（加州大学神经科学系） 纠错

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

AI总结 提出生成式因果测试（GCT）框架，利用大语言模型生成简洁解释并通过LLM生成刺激进行验证，成功解释大脑区域的语言选择性，弥合数据驱动模型与科学理论之间的差距。

Comments Accepted to Nature Neuroscience, please cite that version

Retrieval-as-a-Service:A System-Oriented Analysis of Industrial Retrieval Pipelines in Web Systems

检索即服务：Web系统中工业检索管道的系统导向分析

Fang Liu, Yuan Yuan, Yifan Dang, Xuncheng Zhang, Cuiqianhe Du

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

AI总结 本文从系统角度调查工业检索管道，提出统一RaaS管道抽象，分析LLM集成的影响，为大规模Web系统提供设计指南。

Prompt Disentanglement via Language Guidance and Representation Alignment for Domain Generalization

基于语言引导与表示对齐的提示解缠用于域泛化

De Cheng, Zhipeng Xu, Xinyang Jiang, Dongsheng Li, Nannan Wang, Xinbo Gao

机构 * School of Telecommunications Engineering, the State Key Laboratory of Integrated Services Networks (ISN), Xidian University, Xi’an, China（电信工程学院、集成服务网络国家重点实验室（ISN）、西安电子科技大学） ； Microsoft Research Asia, Shanghai, China（微软亚洲研究院，上海，中国） 纠错

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

AI总结 提出利用大语言模型自动解缠文本提示，并引入最差显式表示对齐，结合抽象提示增强源域多样性，实现域不变视觉表示学习，在多个基准上超越现有方法。

Journal ref IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 48, no. 6, pp. 6799-6816, June 2026

Domain-Guided Prompting of the Segment Anything Model for Seismic Interpretation: The Role of Attributes, Visualization, and Hybrid Prompts

领域引导的Segment Anything模型提示用于地震解释：属性、可视化和混合提示的作用

Aniq Ahmad, Heather Bedle, Ahmad Mustafa

机构 * School of Geosciences, University of Oklahoma（俄克拉荷马大学地球科学学院） ； King Fahd University of Petroleum and Minerals（法赫德国王石油矿产大学） 纠错

专题命中 领域大模型 ：prompting(title,abstract)；foundation model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出零样本适应框架，通过地质目标感知的地震属性与颜色映射选择，结合混合提示策略，提升SAM在地震解释中的分割精度，避免微调。

Automated jailbreak attack targeting multiple defense strategies

针对多种防御策略的自动化越狱攻击

Qi Wang, Chengcheng Wan, Weijia He, Yanqing Li, Hanqi Sun, Xiaodong Gu, Jiangtao Wang

机构 * East China Normal University（东华大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； University of Southampton（南安普顿大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Software Engineering Institute, East China Normal University（东华大学软件工程研究院） 纠错

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

AI总结 提出UNIATTACK框架，从防御视角提取攻击特征并优化，实现跨模型和类别的单次黑盒攻击，显著提升成功率并降低开销。

Unified Multimodal Model for Brain MRI Imputation and Understanding

统一多模态模型用于脑MRI补全与理解

Zhiyun Song, Che Liu, Tian Xia, Avinash Kori, Wenjia Bai

机构 * Department of Computing, Imperial College London（伦敦帝国理工学院计算机系） ； Department of Brain Sciences, Imperial College London（伦敦帝国理工学院脑科学系） 纠错

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

AI总结 提出UniBrain模型，通过统一训练策略联合处理脑MRI模态补全与图像理解，采用自对齐和动态隐藏状态机制，在多疾病数据集上实现高性能。

Comments Early accepted to MICCAI 2026

Phase-Aware Guidance Injection for Recurrent MAPPO in Assembly-Line Disruption Recovery

装配线中断恢复中面向阶段的引导注入用于循环MAPPO

Xin Huang, Yongcai Wang, Fengyi Zhang, Zhikun Tao, Yunjun Han, Naiqi Wu

机构 * School of Information, Renmin University of China（中国人民大学信息学院） ； State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统国家重点实验室） ； The Information Science Academy, China Electronics Technology Group Corporation（中国电子科技集团公司信息科学研究院） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； The Institute of Systems Engineering, Macau University of Science and Technology（澳门科技大学系统工程研究所） 纠错

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

AI总结 提出面向阶段的引导注入框架，在评估时通过logit级动作偏置增强训练好的循环MAPPO调度策略，利用规则、回放和在线LLM引导减少异常恢复时间并保持准时交付。

Comments 6 pages, 4 figures, accepted by the 2026 IEEE International Conference on Automation Science and Engineering (CASE 2026)

Measuring Epistemic Resilience of LLMs Under Misleading Medical Context

测量大语言模型在误导性医疗上下文下的认知韧性

Hongjian Zhou, Xinyu Zou, Jinge Wu, Sean Wu, Junchi Yu, Bradley Max Segal, Tobias Erich Niebuhr, Sara Amro, Michael Petrus, Sheikh Momin, Alexandra M. Cardoso Pinto, Rachel Niesen, Laura Sophie Wegner, Dhruv Darji, Jung Moses Koo, Joshua Fieggen, Kapil Narain, Mingde Zeng, Lei Clifton, Linda Shapiro, Fenglin Liu, David A. Clifton

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） 纠错

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 本研究提出MedMisBench基准，通过注入误导性上下文测试大语言模型在医疗场景中的认知韧性，发现模型准确率从71.1%降至38.0%，权威性虚假信息攻击成功率达69.5%。

Protein Design with Agent Rosetta: A Case Study for Specialized Scientific Agents

基于Agent Rosetta的蛋白质设计：面向专业科学智能体的案例研究

Jacopo Teneggi, S. M. Bargeen A. Turzo, Tanya Marwah, Alberto Bietti, P. Douglas Renfrew, Vikram Khipple Mulligan, Siavash Golkar

机构 * Polymathic AI（多学科人工智能实验室） ； Center for Computational Biology, Flatiron Institute（计算生物学中心，Flatiron研究所） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Center for Computational Mathematics, Flatiron Institute（计算数学中心，Flatiron研究所） ； New York University（纽约大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

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

AI总结 提出Agent Rosetta，将大语言模型与Rosetta软件环境结合，通过迭代优化实现用户定义的蛋白质设计目标，在规范氨基酸设计上匹配专家，在非规范残基设计上超越现有ML方法。

Ablation Study of a Fairness Auditing Agentic System for Bias Mitigation in Early-Onset Colorectal Cancer Detection

公平性审计代理系统在早发性结直肠癌检测中缓解偏见的消融研究

Amalia Ionescu, Jose Guadalupe Hernandez, Jui-Hsuan Chang, Emily F. Wong, Paul Wang, Jason H. Moore, Tiffani J. Bright

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

AI总结 提出双代理架构（领域专家代理+公平性顾问代理），通过消融实验比较不同配置下大语言模型在公平性审计中的表现，发现带RAG的代理系统在识别差异方面语义相似度最高。

PromptShift-CRC: Drift-Aware Conformal Risk Control for Foundation Models Under Prompt and Domain Shift

PromptShift-CRC: 面向提示和领域漂移的基础模型的漂移感知保形风险控制

Jeffery Opoku, David Banahene

机构 * The University of Texas Rio Grande Valley（德克萨斯理工大学里奥格兰德谷分校） ； Florida International University（佛罗里达国际大学） 纠错

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

AI总结 提出PromptShift-CRC方法，通过嵌入提示和响应、测量漂移、加权校准样本并在线更新风险水平，在提示和领域漂移下控制基础模型输出的风险。

Calibrated Triage, Not Autonomy: Confidence Estimation for Medical Vision-Language Models

校准的分诊，而非自主：医学视觉-语言模型的置信度估计

Reza Khanmohammadi, Kundan Thind, Mohammad M. Ghassemi

机构 * Michigan State University（密歇根州立大学） 纠错

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

AI总结 针对医学视觉-语言模型在回答时可能忽略图像而依赖语言先验的问题，提出使用置信度估计进行校准分诊，通过评估七种置信度估计器，发现高置信度区域是区分可用估计器的关键，最佳探针可将错误率从41-45%降至1-4%，但无估计器在所有领域和模型中一致最优。

Task-Instructed Causal Routing of Vision Foundation Models for Multi-Task Learning

任务指令引导的视觉基础模型因果路由用于多任务学习

Donghyun Han, Yuseok Bae, Jung Uk Kim, Hyung-Il Kim

机构 * Electronics and Telecommunications Research Institute (ETRI)（韩国电子通信研究院（ETRI）） ； Kyung Hee University（庆熙大学） ； Chonnam National University（全南大学） 纠错

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

AI总结 提出TIGER框架，通过自然语言任务指令引导路由网络，结合反事实因果对齐，协调多个异构视觉基础模型实现多任务密集预测，在NYUD-v2和Pascal Context上超越现有方法。

Comments 17 pages, 6 figures

Misinformation Propagation in Benign Multi-Agent Systems

良性多智能体系统中的错误信息传播

Jonas Becker, Jan Philip Wahle, Terry Ruas, Bela Gipp

机构 * University of Göttingen, Germany（德国哥廷根大学） ； LKA NRW, Germany（德国北莱茵-威斯特法伦州警署） ； Shared last authorship（共同通讯作者） 纠错

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

AI总结 研究在良性多智能体系统中，基于意图的错误信息如何通过智能体交互传播，并发现多智能体辩论相比单智能体提示能减少性能下降，鲁棒性取决于群体组成和决策协议。

Comments 20 pages, 8 figures, 1 table

MedCollab: IBIS-Guided Multi-Agent Collaboration with Hierarchical Disease Relation Chains for Clinical Diagnosis

MedCollab：基于IBIS引导的多智能体协作与分层疾病关系链的临床诊断

Yuqi Zhan, Xinyue Wu, Tianyu Lin, Yutong Bao, Xiaoyu Wang, Weihao Cheng, Huangwei Chen, Feiwei Qin, Zhu Zhu

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Springer Heidelberg（斯普林格海德堡） ； ABC Institute（ABC研究所） ； Rupert-Karls-University Heidelberg（海德堡鲁珀特-卡尔大学） ； Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Children’s Hospital, Zhejiang University School of Medicine, National Clinical Research Center for Children and Adolescents’ Health and Diseases（浙江大学医学院儿童医院，国家儿童青少年健康与疾病临床研究中心） 纠错

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

AI总结 提出MedCollab框架，通过IBIS结构化论证和分层疾病关系链（HDRC）增强多智能体协作，提升临床诊断的准确性、可追溯性和报告质量。

Compositional Reasoning Depth Predicts Clinical AI Failure: Empirical Evidence Consistent with Transformer Compositionality Limits in Electronic Health Record Question Answering

组合推理深度预测临床AI失败：与电子健康记录问答中Transformer组合性限制一致的实证证据

Sanjay Basu

机构 * University of California San Francisco（加州大学旧金山分校） ； Waymark 纠错

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

AI总结 本研究引入推理步数（hop count）作为预测大型语言模型在电子健康记录问答中失败的理论驱动指标，发现准确率随步数增加单调下降，且扩展思考未能显著改善，提示组合推理深度是跨架构的失败预测因子。

Comments 20 pages, 5 figures. Code: https://github.com/sanjaybasu/compositional-depth-clinical-ehr

SkillsVote: Lifecycle Governance of Agent Skills from Collection, Recommendation to Evolution

SkillsVote: 代理技能的生命周期治理从收集、推荐到进化

Hongyi Liu, Haoyan Yang, Tao Jiang, Bo Tang, Feiyu Xiong, Yuyu Luo, Zhiyu Li

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨理工大学） ； Soochow University（苏州大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港理工大学（广州）） 纠错

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

AI总结 本文提出SkillsVote框架，通过生命周期治理管理代理技能，从收集和推荐到进化，提升模型在终端基准和SWE-Bench Pro上的性能。

Comments 71 pages, 12 figures, 13 tables

Using AI in engineering education: a balancing act, driven by clear purpose

在工程教育中使用AI：基于明确目的的平衡行为

Olya Kudina

机构 * TU Delft（代尔夫特理工大学） ； North-West University（北开普大学） 纠错

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

AI总结 基于对100名高等教育学生（主要来自工程领域）的问卷调查和文献综述，探讨学生如何使用和看待大语言模型（LLMs），并主张在工程教育中采用目的驱动、情境敏感的AI整合方法。

Comments To appear in The Routledge Handbook of the Philosophy of Engineering, 2nd ed. Edited By Diane P. Michelfelder, Neelke Doorn

Beyond Case Law: Evaluating Structure-Aware Retrieval and Safety in Statute-Centric Legal QA

超越判例法：评估法规中心型法律问答中的结构感知检索与安全性

Kyubyung Chae, Jewon Yeom, Jeongjae Park, Seunghyun Bae, Ijun Jang, Hyunbin Jin, Jinkwan Jang, Taesup Kim

机构 * Graduate School of Data Science, Seoul National University（数据科学研究生院，首尔国立大学） 纠错

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

AI总结 针对法规中心型法律问答中层级检索困难与模型幻觉问题，提出结构-安全感知基准SearchFireSafety，通过图引导检索提升性能，但揭示领域适应模型在证据缺失时更易幻觉。

Comments Accepted to ACL 2026

AgenticRec: A Recommendation-Oriented Agentic Framework with Progressive Tool-Integrated Reasoning Optimization

AgenticRec：面向推荐的智能体框架与渐进式工具集成推理优化

Tianyi Li, Zixuan Wang, Guidong Lei, Xiaodong Li, Hui Li

机构 * Xiamen University（厦门大学） 纠错

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

AI总结 提出AgenticRec框架，将推荐建模为工具集成推理过程，并设计两阶段训练范式，通过隐式反馈激活和渐进偏好细化提升推荐准确性。

LabVLA: Grounding Vision-Language-Action Models in Scientific Laboratories

LabVLA：在科学实验室中落地视觉-语言-动作模型

Baochang Ren, Xinjie Liu, Xi Chen, Yanshuo Liu, Chenxi Li, Daqi Gao, Zeqin Su, Jintao Xing, Zirui Xue, Rui Li, Xiangyu Zhao, Shuofei Qiao, Minting Pan, Wangmeng Zuo, Lei Bai, Dongzhan Zhou, Ningyu Zhang, Huajun Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

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

AI总结 针对科学实验室中机器人执行协议面临的数据和实体瓶颈，提出模拟数据引擎RoboGenesis和两阶段训练策略LabVLA，在LabUtopia基准上取得最高平均成功率。

Comments Work in progress. Project website at https://zjunlp.github.io/LabVLA/

LabOSBench: Benchmarking Computer Use Agents for Scientific Instrument Control

LabOSBench: 科学仪器控制的计算机使用智能体基准测试

Anqi Zou, Han Deng, Chengyu Zhang, Junquan Hu, Yu Wang, Yuxiang Xing, Aokai Zhang, Hanling Zhang, Zhaoyang Liu, Ben Fei, Zhihui Wang, Wanli Ouyang

机构 * Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 提出LabOSBench基准，基于Web科学仪器模拟器评估多模态GUI智能体在仪器控制中的表现，揭示现有智能体在反馈驱动操作和长流程执行上的不足。

Medical world models: representing medical states, modelling clinical dynamics and guiding intervention policies

医疗世界模型：表示医疗状态、建模临床动态与指导干预策略

Ke Liu, Mengxuan Li, Yanyi Bao, Tianyun Zhang, Chong Chu, Jiajun Bu, Haishuai Wang

机构 * College of Computer Science, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； School of Medicine, Zhejiang University（浙江大学医学院） ； Department of Biomedical Informatics, Harvard University（哈佛大学生物医学信息学系） 纠错

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

AI总结 本文提出医疗世界模型框架，通过构建患者状态、建模临床动态和支持干预决策，推动医疗AI从静态诊断向动态模拟演进。