语言大模型 / LLM

CAPRA: Scaling Feedback on Software Architecture Deliverables with a Multi-Agent LLM System

CAPRA: 使用多智能体LLM系统对软件架构交付物进行反馈扩展

Marco Becattini, Niccolò Caselli, Matteo Minin, Roberto Verdecchia, Enrico Vicario

机构 * Department of Information Engineering, University of Florence, Florence, Italy（信息工程系，佛罗伦萨大学，意大利佛罗伦萨） 纠错

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

AI总结 提出CAPRA多智能体LLM系统，通过多模态文档提取、确定性证据锚定和一致性管理，自动生成软件架构交付物的个性化LaTeX反馈，在10份学生报告中满足88.8%的评估标准。

Comments Accepted for publication at the 38th International Conference on Software Engineering Education and Training

An In-depth Study of LLM Contributions to the Bin Packing Problem

LLM对装箱问题贡献的深入研究

Julien Herrmann, Guillaume Pallez

机构 * CNRS-IRIT ； Inria 纠错

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

AI总结 通过分析LLM生成的启发式算法，发现其虽可读但难以解释，进而提出更简单高效的新算法，质疑LLM对装箱问题的实际贡献。

Comments Accepted for publication in ACM Transactions on Evolutionary Learning and Optimization

Teaching Software Engineering with LLM and MCP Integration: From Classroom to Industry Practice

用LLM和MCP集成教学软件工程：从课堂到工业实践

Kehui Chen, Jacky Keung, Weining Li, Xiangbing Shao, Yishu Li, Xiaoxue Ma

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

AI总结 本研究将LLM和MCP集成到软件工程协作教学模式中，通过嵌入驱动工具到教学、代码辅助和工程模拟，弥合传统教学与工业流程的差距，提升学生编程、问题解决和智能工具使用能力。

Comments Aceept by International Symposium on Educational Technology (ISET) 2026

Using Large Language Models to Analyze Engagement in Computational Thinking via Computational Physics Essays

使用大型语言模型通过计算物理论文分析计算思维中的参与度

Sean Savage, Amir Bralin, Paul Hur, N. Sanjay Rebello

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

AI总结 本研究利用多模态大型语言模型自动评估100篇学生计算物理论文中的计算思维参与度，在明确子任务上达到84%的准确率，但主观整体质量评估准确率仅71%。

Comments 13 pages, 3 figures, 3 tables. Submitted to Physical Review Physics Education Research

As Easy as Rocket Science: Assessing the Ability of Large Language Models to Interpret Negation in Figurative Language

像火箭科学一样简单：评估大型语言模型解释比喻语言中否定能力的研究

Jasmine Owers, Edwin Simpson, Martha Lewis

机构 * Intelligent Systems Lab University of Bristol（智能系统实验室 英国布里斯托尔大学） ； ILLC University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学语言学研究所） 纠错

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

AI总结 本研究通过开发新的注释数据集，测试多种大型语言模型在比喻语言中理解否定的能力，发现否定与比喻的组合对模型构成挑战，且性能高度依赖提示风格。

Comments 16 pages, 16 figures; for associated code and data see https://github.com/jrdowers/Negation-and-Fig-Lang; To be published in Transactions of the Association for Computational Linguistics

TW-LegalBench: Measuring Taiwanese Legal Understanding

TW-LegalBench: 衡量台湾法律理解

Fei-Yueh Chen, Chun Huang Lin, Chan Wei Hsu, Kuan Hsuan Yeh, Zih-Ching Chen, Kuan-Ming Chen, Patrick Chung-Chia Huang

机构 * University of Rochester（罗切斯特大学） ； National Taiwan University（国立台湾大学） ； NVIDIA（英伟达） 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、cs.AI

AI总结 提出TW-LegalBench基准，包含多项选择、开放式问答和法律判决预测任务，评估13个LLM在台湾法律上的表现，发现顶尖模型通过律师考试但未达到法官检察官标准，且法律条文引用困难。

Comments 10 pages, 2 figures, To appear in ICAIL 2026

A Systematic Review on the Generative AI Applications in Human Medical Genomics

关于生成式AI在人类医学基因组学中的应用系统综述

Anton Changalidis, Yury Barbitoff, Yulia Nasykhova, Andrey Glotov

机构 * Dpt. of Genomic Medicine（基因组医学系） ； D.O. Ott Research Institute of Obstetrics, Gynaecology, and Reproductology（D.O. Ott妇产科与生殖医学研究所） 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、cs.LG

AI总结 本文系统综述了生成式AI在罕见和常见疾病遗传研究与诊断中的应用，分析了LLM在基因组变异识别、注释及医学影像中的作用，指出其在多模态数据整合和临床应用中的挑战。

Comments 31 pages, 5 figures

Journal ref Frontiers in Genetics 16 (2026) 1694070

ProfiLLM: Utility-Aligned Agentic User Profiling for Industrial Ride-Hailing Dispatch

ProfiLLM: 面向工业网约车调度的效用对齐智能用户画像

Tengfei Lyu, Zirui Yuan, Xu Liu, Kai Wan, Zihao Lu, Li Ma, Hao Liu

机构 * Didichuxing Co. Ltd（滴滴出行科技有限公司） 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 提出ProfiLLM，一种通过工具增强全局知识挖掘和效用对齐画像探索的智能LLM数据管道，解决工业网约车调度中大规模行为日志的用户画像问题，在滴滴生产系统中实现AUC提升6.14%、GMV提升4.35%。

Evaluating the Effectiveness of LLMs in Aiding Compliance Testing of PKCS#1-v1.5

评估LLM在辅助PKCS#1-v1.5合规性测试中的有效性

Polina Kozyreva, Endadul Hoque

专题命中 领域大模型 ：LLM(title_cn,summary_cn)

AI总结 研究结合语法变异与LLM代码合成的方法，在PKCS#1 v1.5签名验证的48个加密库实现中，重现了13个非平凡违规类别中的10个，包括所有5个签名伪造类别，并发现1个新差异，但LLM幻觉（82.5%）是主要限制因素。

Engineering RAG Systems for Real-World Applications: Design, Development, and Evaluation

为现实应用工程化RAG系统：设计、开发与评估

Md Toufique Hasan, Muhammad Waseem, Kai-Kristian Kemell, Ayman Asad Khan, Mika Saari, Pekka Abrahamsson

机构 * Faculty of Information Technology and Communication Sciences, Tampere University（信息科技与通讯科学学院，塔尔皮耶大学） 纠错

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

AI总结 本文介绍了五个领域特定的RAG应用，涵盖治理、网络安全、农业、工业研究和医疗诊断，通过多语言OCR、语义向量检索和领域适应LLM，评估六个维度并总结十二项关键经验教训。

Comments Published in the Proceedings of the 51st Euromicro Conference on Software Engineering and Advanced Applications, SEAA 2025. Lecture Notes in Computer Science, volume 16082, pages 143-158. Springer, 2026

Journal ref LNCS 16082, 143-158, 2026

GRACE-DS: a Guarded Reward-guided Agent Correction Environment in Data Science

GRACE-DS：数据科学中的受保护奖励引导智能体修正环境

Aleksandr Tsymbalov, Danis Zaripov, Artem Epifanov, Anastasiya Palienko

机构 * ITMO University（ITMO大学） ； HSE University（高等经济学院） 纠错

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

AI总结 提出GRACE-DS，一个用于评估LLM驱动的AutoML智能体在部署前性能的隔离环境，通过隐藏的可执行验证器衡量预测性能、泄漏避免、可重复性等指标，实验证明其灵活迭代交互模式优于基线方法。

From Specification to Execution: AI Assisted Scientific Workflow Management

从规范到执行：AI辅助的科学工作流管理

Komal Thareja, Hamza Safri, Rajiv Mayani, Anirban Mandal, Ewa Deelman

机构 * RENCI, University of North Carolina at Chapel Hill, NC, USA（RENCI，北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Information Sciences Institute, University of Southern California, Marina del Rey, CA, USA（信息科学研究所，南加州大学马里纳德尔雷耶斯分校） 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 提出一种AI辅助方法，通过规范驱动的工作流生成、自动化调试和分布式执行，结合Pegasus与MCP层，实现从自然语言到大规模科学工作流的端到端管理。

SproutRAG: Attention-Guided Tree Search with Progressive Embeddings for Long-Document RAG

SproutRAG: 基于注意力引导的树搜索与渐进嵌入的长文档RAG

Amirhossein Abaskohi, Issam H. Laradji, Peter West, Giuseppe Carenini

机构 * University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； ServiceNow Research（ServiceNow研究院） 纠错

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

AI总结 提出SproutRAG，通过注意力引导构建句子级分块树，实现多粒度检索，无需额外LLM调用，平均信息效率提升6.1%。

Evaluating Prompting-Based Defenses Against Domain-Camouflaged Injection Attacks

评估基于提示的防御策略对抗领域伪装注入攻击

Aaditya Pai

机构 * Data Science Institute（数据科学研究所） 纠错

专题命中 领域大模型 ：prompting(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 针对领域伪装注入攻击，评估五种基于提示的防御方法（如释义、重点标记等）在三个模型家族和三个部署领域中的有效性，发现释义法最有效，可将伪装攻击成功率降低55-84%。

Comments 9 pages, 4 figures, 4 tables; under review at the AdvML-Frontiers x CoTMA workshop, COLM 2026

Toward Training-Free Zero-Shot Anomaly Detection in 3D Medical Images: A Batch-Based Approach Using 2D Foundation Models

迈向3D医学图像的无训练零样本异常检测：基于批次的方法使用2D基础模型

Tai Le-Gia

机构 * Chungnam National University（忠南大学） 纠错

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

AI总结 提出CS3F框架，利用2D基础模型对3D医学图像进行零样本异常检测，通过沿多轴分解、切片编码和跨主体相似性计算异常分数，并引入粗到细的分词策略减少信号衰减。

SAERec: Constructing Fine-grained Interpretable Intents Priors via Sparse Autoencoders for Recommendation

SAERec：通过稀疏自编码器为推荐构建细粒度可解释意图先验

Jiangnan Xia, Xuansheng Wu, Yu Yang, Xin Wang, Ninghao Liu

机构 * University of Georgia（佐治亚大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； The Education University of Hong Kong（香港教育大学） ； Jilin University（吉林大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 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SAERec模型，利用稀疏自编码器从大型语言模型文本嵌入中解耦出细粒度可解释意图，作为先验指导推荐，并通过多分支注意力机制融合个人与公共意图，提升推荐性能与可解释性。

Beyond AHI: An Interpretable Causal-Discovery-Guided Framework for Sleep Recovery in Connected Health

超越AHI：一种可解释的因果发现引导的睡眠恢复框架在互联健康中的应用

Saba A. Farahani, Elahe Khatibi, Manoj Vishwanath, Amir M. Rahmani, Hung Cao

机构 * University of California, Irvine（加州大学尔湾分校） 纠错

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

AI总结 提出一种可解释的因果发现引导框架，从多模态PSG中推导层次化睡眠恢复评分(SRS)，在两大队列中SRS与感知恢复的关联强度是AHI的2.5倍。

Comments 6 pages, 2 figures, 2 tables. Accepted at the 2nd Workshop on Sensing and Computing for Smart and Connected Health (SCH), co-located with IEEE/ACM CHASE 2026

Dynamic In-Group Persona Generation for Enhancing Human-AI Rapport

动态内群体人格生成以增强人机融洽关系

Yoonseok Oh, Inseo Jung, Jinkyu Kim, Jungbeom Lee, Minwoo Kang, Suhong Moon

机构 * Korea University（韩国大学） ； Kakao Mobility ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 提出一种动态内群体人格生成方法，通过识别用户主要关切并生成共享相似关切的内群体人格，显著提升人机融洽关系，实验表明该方法优于无人格条件和最小自我表露基线。

Toward Vibe Medicine: A Self-Evolving Multi-Agent Framework for Clinical Decision Support

迈向振动医学：一种用于临床决策支持的自演化多智能体框架

Qianxue Zhang, Yiming Ren, Shihuan Qin, Xiao Zhang, Liao Zhang, Jinyang Huang, Zhengliang Liu, Chenbin Liu, Hongying Feng, Jingyuan Chen, Yuzhen Ding, Weihang You, Hanqi Jiang, Yi Pan, Yifan Zhou, Junhao Chen, Lifeng Chen, Wei Liu, Tianming Liu, Zengren Zhao, Lian Zhang

机构 * Medical AI Lab, The First Hospital of Hebei Medical University（河北医科大学第一医院医学人工智能实验室） ； Hebei Provincial Engineering Research Center for AI-Based Cancer Treatment Decision-Making, The First Hospital of Hebei Medical University（河北省人工智能癌症治疗决策工程研究中心，河北医科大学第一医院） ； State Key Laboratory of Neurology and Oncology Drug Development（神经与肿瘤药物研发国家重点实验室） ； School of Computing, University of Georgia（佐治亚大学计算学院） ； Department of Radiation Oncology, National Cancer Center/National Clinical Research Center for Cancer/Cancer Hospital and Shenzhen Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences and Peking Union Medical College（中国医学科学院北京协和医学院国家癌症中心/国家肿瘤临床医学研究中心/肿瘤医院深圳医院放射治疗科） ； Department of Radiation Oncology, Mayo Clinic（梅奥诊所放射肿瘤科） ； College of Mechanical and Power Engineering, China Three Gorges University（三峡大学机械与动力工程学院） ； Department of Radiation Oncology, Guangzhou Concord Cancer Center（广州康华肿瘤中心放射治疗科） ； Gastrointestinal Disease Diagnosis and Treatment Center, The First Hospital of Hebei Medical University（河北医科大学第一医院胃肠疾病诊疗中心） ； Department of General Surgery, The First Hospital of Hebei Medical University（河北医科大学第一医院普通外科） 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VIBEMed多智能体框架，通过自演化机制和架构级安全沙箱，从交互历史中动态学习，实现个性化临床决策支持。

DeepInflation: an AI agent for research and model discovery of inflation

DeepInflation：用于暴胀研究与模型发现的AI智能体

Ze-Yu Peng, Hao-Shi Yuan, Qi Lai, Jun-Qian Jiang, Gen Ye, Jun Zhang, Yun-Song Piao

机构 * School of Physical Sciences, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China ； International Centre for Theoretical Physics Asia-Pacific, University of Chinese Academy of Sciences, 100190 Beijing, China Taiji Laboratory for Gravitational Wave Universe, University of Chinese Academy of Sciences, 100049 Beijing, China School of Fundamental Physics ； Mathematical Sciences, Hangzhou Institute for Advanced Study, UCAS, Hangzhou 310024, China Institute of Theoretical Physics, Chinese Academy of Sciences, P.O. Box 2735, Beijing 100190, China D\' e partement de Physique Th\' e orique, Universit\' e de Gen\` e ve, 24 quai Ernest-Ansermet, CH-1211 Gen\` e ve 4, Switzerland 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 提出基于多智能体架构的AI智能体DeepInflation，集成大语言模型、符号回归引擎和检索增强生成知识库，自动发现与最新观测一致的单场慢滚暴胀势，并解释理论背景。

TurnGuide: Enhancing Meaningful Full Duplex Spoken Interactions via Dynamic Turn-Level Text-Speech Interleaving

TurnGuide: 通过动态轮次级文本-语音交错增强有意义的全双工口语交互

Wenqian Cui, Lei Zhu, Xiaohui Li, Zhihan Guo, Haoli Bai, Lu Hou, Irwin King

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Huawei Technologies（华为技术） 纠错

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

AI总结 提出TurnGuide方法，通过动态分割助手语音为对话轮次并交错生成轮次级文本和语音，解决全双工语音语言模型在连续双通道音频中集成离散文本令牌导致的时间对齐问题，显著提升语义连贯性和轮次交互性能。

Comments Interspeech 2026 Long Paper Track

Improving Scientific Document Retrieval with Academic Concept Index

利用学术概念索引改进科学文献检索

Jeyun Lee, Junhyoung Lee, Wonbin Kweon, Bowen Jin, Yu Zhang, Susik Yoon, Dongha Lee, Hwanjo Yu, Jiawei Han, Seongku Kang

机构 * Korea University Seoul South Korea ； University of Illinois Urbana-Champaign Champaign United States ； Texas A\&M University College Station United States ； Yonsei University Seoul South Korea ； Pohang University of Science ； Korea University ； University of Illinois Urbana-Champaign ； Texas A\&M University ； Yonsei University 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 针对通用检索器在科学领域因词汇和需求不匹配而表现不佳的问题，提出基于学术概念索引的方法，通过概念覆盖查询生成和概念聚焦上下文扩展，提升查询质量和检索性能。

Comments Accepted for publication in ACM TIST, 2026

PhantomSkill: Malicious Code Injection in Agent Skill Ecosystems

PhantomSkill: 代理技能生态系统中的恶意代码注入

Yu-Ting Lin, Chia-Mu Yu

专题命中 领域大模型 ：LLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 提出PhantomSkill攻击框架，通过VulMask技术将恶意行为隐藏在技能的辅助资源中，利用漏洞形状的实现绕过检测，在保持良性功能的同时降低警告和恶意软件检测率。

Rescaling MLM-Head for Neural Sparse Retrieval

重新缩放MLM头部用于神经稀疏检索

Youngjoon Jang, Seongtae Hong, Jonah Turner, Heuiseok Lim

机构 * Korea University（韩国大学） 纠错

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

AI总结 针对SPLADE中MLM头部尺度不匹配导致训练不稳定和性能下降的问题，提出初始化时对MLM头部投影进行常数因子重缩放，零成本提升训练稳定性，使大范数骨干网络成为有竞争力的稀疏检索器。

LandslideAgent with Multimodal LandslideBench: A Domain-Rule-Augmented Agent for Autonomous Landslide Identification and Analysis

LandslideAgent与多模态LandslideBench：一种面向自主滑坡识别与分析的领域规则增强型智能体

Chengfu Liu, Dongyang Hou, Junwu Xiang, Cheng Yang, Xuezhi Cui, Zeyuan Wang, Liangtian Liu, Zelang Miao

机构 * Central South University（中南大学） 纠错

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

AI总结 提出指令驱动智能体框架，包含多模态数据集LandslideBench、滑坡专用视觉语言模型LandslideVLM及领域规则增强智能体LandslideAgent，实现自主滑坡识别与分析。

Sensory Restoration via Brain-Computer Interfaces: A Unified 2 x 2 Framework and Convergence Roadmap

通过脑机接口的感觉恢复：统一的2×2框架与融合路线图

Xuan-The Tran

机构 * School of Mechanical Engineering, Vietnam Maritime University（机械工程学院，越南海防大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一个统一的2×2框架，按侵入性和信号方向分类脑机接口，并定义恢复、替代和增强范式，同时给出近中长期的融合路线图。

When the Same Musical Knowledge Forgets Differently: A Clean Probe of Pathway-Dependent Forgetting

当相同的音乐知识以不同方式遗忘：路径依赖遗忘的干净探测

Yu Liu, Zhiwei Yang, Wenxiao Zhang, Cong Cao, Fangfang Yuan, Kun Peng, Haimei Qin, Lei Jiang, Jin B. Hong, Hao Peng, Yanbing Liu

机构 * Institute of Information Engineering, CAS（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, UCAS（中国科学院大学网络空间安全学院） ； The University of Western Australia（西澳大利亚大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 提出配对路径控制协议（PPCP），发现多模态模型中通过文本路径获取的知识比音频路径更易遗忘，且该效应不受架构深度影响，主要源于输入表示差异。

Pyramid Self-Contrastive Learning for Single-shot Test-time Ultrasound Image Denoising

金字塔自对比学习框架用于测试时超声图像去噪

Jiajing Zhang, Bingze Dai, Xi Zhang, Yue Xu, Wei-Ning Lee

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, The University of Hong Kong（香港大学电子与计算机工程系） ； Department of Biomedical Engineering, Duke University（达特茅斯大学生物医学工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出一种纯测试时训练框架，用于单次超声图像去噪，应用于合成孔径超声，通过自对比学习分离解剖相似性和噪声随机性，提升去噪效果和结构细节。

Retrieval-Based Brain Decoding by Alignment, not Complexity

基于对齐而非复杂性的检索式脑解码

Matteo Ciferri, Matteo Ferrante, Nicola Toschi

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

AI总结 本文通过跨多数据集实验证明，线性对比解码器在脑解码中优于岭回归和标准非线性方法，表明解码增益更多来自训练目标而非架构复杂性。

VulLink: A Dynamic Open-Access Vulnerability Graph Database for Cybersecurity Data Mining

VulLink: 用于网络安全数据挖掘的动态开放访问漏洞图数据库

Luat Do, Jiao Yin, Jinli Cao, Hua Wang

专题命中 领域大模型 ：language model(abstract)

AI总结 提出VulLink，一种通过自动化ETL管道集成多源漏洞数据、提供图数据库、Web接口和API的动态开放平台，支持漏洞利用性预测等下游挖掘任务。