语言大模型 / LLM

Ensembles of Large Language Models for Identifying EQ-5D Studies in PubMed Based on Their Abstracts

基于摘要识别PubMed中EQ-5D研究的大型语言模型集成

Zhyar Rzgar K. Rostam, Márta Péntek, János Tibor Czere, Zsombor Zrubka, László Gulácsi, Gábor Kertész

机构 * Doctoral School of Applied Informatics and Applied Mathematics, Obuda University（欧布达大学应用信息学与应用数学博士学院） ； John von Neumann Faculty of Informatics, Obuda University（欧布达大学约翰·冯·诺伊曼信息学学院） ； Doctoral School of Innovation Management, Obuda University（欧布达大学创新管理博士学院） 纠错

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

AI总结 提出多阶段框架集成Gemini和Gemma等LLM，通过少样本提示、权重集成和软堆叠元分类器，自动检测PubMed中EQ-5D研究，加权集成F1达0.74。

Comments 6 pages, 7 tables, 8 equations

Zero-Shot Active Feature Acquisition via LLM-Elicitation

基于LLM启发式的零样本主动特征获取

Binyamin Perets, Natalie Mendelson, Shiran Vainberg, Yehuda Chowers, Shai Shen-Orr, Shie Mannor

机构 * Faculty of EE, Technion（技术学院电子工程系） ； Faculty of Medicine, Technion（技术学院医学院） ； CytoReason ； NVIDIA 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.LG

AI总结 提出通过LLM启发式获取马尔可夫随机场充分统计量的零样本主动特征获取框架，解决数据标注不足问题，在IBD患者诊断中优于现有方法。

Teaching Students to Question the Machine: An AI Literacy Intervention Improves Students' Regulation of LLM Use in a Science Task

教导学生质疑机器：一项AI素养干预措施提升学生在科学任务中调节LLM使用的能力

O. Clerc, R. Abdelghani, C. Desvaux, E. Poisson, P. Y. Oudeyer, H. Sauzéon

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

AI总结 本研究通过两小时的AI素养工作坊，训练中学生（8-9年级）在科学问题解决中更有效地使用大语言模型，减少盲目依赖并提高答案质量。

Comments Workshop paper accepted at ALIT4ALL 2026: 2nd International Workshop on AI Literacy Education For All, co-located with AIED 2026

LLM Doesn't Know What It Doesn't Know: Detecting Epistemic Blind Spots via Cross-Model Attribution Divergence on Clinical Tabular Data

LLM 不知道它不知道什么：通过跨模型归因分歧检测临床表格数据上的认知盲点

Akshat Dasula, Prasanna Desikan, Jaideep Srivastava

机构 * Centific AI Research（Centific AI研究） 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 研究大语言模型在结构化临床数据上的认知不确定性，通过跨模型归因分歧分析，发现其口头置信度空洞、存在逆难度效应，并提出基于归因分歧的校准方法，无需训练即可提升准确率并降低校准误差。

Comments Accepted at EIML@ICML 2026

Connect the Dots: Training LLMs for Long-Lifecycle Agents with Cross-Domain Generalization Via Reinforcement Learning

Connect the Dots：通过强化学习训练具备跨域泛化能力的长期生命周期智能体

Yanxi Chen, Weijie Shi, Yuexiang Xie, Boyi Hu, Yaliang Li, Bolin Ding, Jingren Zhou

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 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、cs.LG

AI总结 提出Connect the Dots框架，通过端到端强化学习训练LLM在长期任务中自我更新上下文并泛化到新领域，实验验证了跨域泛化能力。

Comments Work in progress; we will continuously update the codebase and arXiv version

FineREX: Fine-Tuned NER-RE for Human Smuggling Knowledge Graphs

FineREX: 面向人口走私知识图谱的微调NER-RE

Elijah Feldman, Dipak Meher, Carlotta Domeniconi

机构 * Thomas Jefferson High School for Science and Technology（托马斯·杰斐逊科技高中） 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FineREX，一个基于微调LLM的流水线，用于从法律文档中提取实体和关系构建知识图谱，在F1分数上分别提升15.50%和31.46%，并减少50%处理时间。

Comments Code available at https://github.com/ElijahFeldman7/FineREX

Creating Multilingual Mental Health Dialogue Datasets: Limits of Persona-Based Localization via Nationality and Language

创建多语言心理健康对话数据集：基于国籍和语言的人物角色本地化方法的局限性

Yunkai Xu, Saeed Abdullah

机构 * Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） 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 研究通过修改人物角色中的国籍和语言参数生成中文、孟加拉语和印地语临床对话，发现仅添加这些参数会导致跨语言临床不一致，且LLM评估非英语文本的抑郁严重度时存在不准确性。

Comments 15 pages, 4 figures. Accepted to the 2026 Workshop on Computational Linguistics and Clinical Psychology (CLPsych 2026), co-located with ACL 2026

Human-on-the-Loop Orchestration for AI-Assisted Legal Discovery

AI辅助法律发现中的人机协同编排

Anushree Sinha, Srivaths Ranganathan, Abhishek Dharmaratnakar, Debanshu Das

机构 * Google LLC（谷歌公司） ； Mountain View, CA, USA（美国加利福尼亚州山景城） 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、cs.LG

AI总结 针对AI代理在电子取证中因多步推理错误导致的法律风险，提出一种四层验证架构，通过人机协同阈值减少特权豁免风险达61%。

Deontic Policies for Runtime Governance of Agentic AI Systems

面向自主AI系统运行时治理的道义策略

Anupam Joshi, Tim Finin, Karuna Pande Joshi, Lalana Kagal

机构 * CSEE Department UMBC Baltimore, MD, USA ； Center for AI UMBC Baltimore, MD, USA ； Information Systems Department UMBC Baltimore, MD, USA ； CSAIL MIT Cambridge, MA, USA 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 针对大语言模型驱动的自主AI系统在安全、隐私和合规方面的治理挑战，提出AgenticRei框架，利用基于Rei的道义策略语言（OWL表示）在运行时通过逻辑引擎强制执行义务、豁免、冲突解决等治理约束，并兼容A2AS等标准。

Comments 10 pages, 1 figure. To be published in the 2026 IEEE Symposium on Agentic Services which is part of the IEEE Conference on Web Services

When to Trust, How to Distill: Multi-Foundation Model Guidance for Lightweight, Robust Scientific Time Series Forecasting

何时信任，如何蒸馏：面向轻量级鲁棒科学时间序列预测的多基础模型指导

Rupasree Dey, Abdul Matin, Nathan Orwick, Yao Zhang, Shrideep Pallickara, Sangmi Lee Pallickara

机构 * Colorado State University（科罗拉多州立大学） 纠错

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

AI总结 提出Guard框架，通过上下文路由器和不确定性门控温度机制，从多个分布偏移的基础模型中蒸馏知识，训练轻量级预测器，在气象、碳通量等四个领域降低RMSE。

Comments KDD 2026, paper decision: Accepted, track: AI for Science. total 12 pages including references and appendix

VCG: A Multimodal Retrieval Framework for E-Commerce Video Feeds under Extreme Cold-Start Conditions

VCG：极端冷启动条件下电商视频流的多模态检索框架

Katya Mirylenka, Egor Malykh, Mahdyar Ravanbakhsh, Michael Gygli, Marco-Andrea Buchmann, Andrew Dzhoha, Svitlana Borzenko, Francesca Catino, Mohamed Gaafar, Maarten Versteegh, Thomas Kober, Dario d'Andrea, Ellie Langhans

机构 * Zalando Switzerland AG（Zalando瑞士有限公司） ； TU Wien（维也纳技术大学） ； Zalando SE（Zalando德国分公司） 纠错

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

AI总结 针对电商视频流中的极端冷启动和偏差问题，提出基于领域自适应视觉-语言模型（CLIP）的可扩展多模态检索系统VCG，实现零样本检索，在线测试显示深度视频完成率提升50%。

Confidence Calibration for Multimodal LLMs: An Empirical Study through Medical VQA

多模态大语言模型的置信度校准：基于医学视觉问答的实证研究

Yuetian Du, Yucheng Wang, Ming Kong, Tian Liang, Qiang Long, Bingdi Chen, Qiang Zhu

机构 * College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； School of Computer Science and Technology, Xidian University（西安电子科技大学计算机科学与技术学院） ； Zhihui Medical Technology (Shanghai) Co., Ltd.（智汇医疗科技（上海）有限公司） 纠错

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

AI总结 针对多模态大语言模型在医学任务中置信度与准确性不匹配的问题，提出结合多策略融合询问与专家大语言模型评估的方法，在三个医学VQA数据集上将期望校准误差平均降低40%，提升了模型可靠性。

Comments Accepted by MICCAI 2025

TerraMARS: A Domain-Adapted Small-Language-Model Pipeline for Mars Terraforming Literature

TerraMARS: 用于火星地球化改造文献的领域自适应小语言模型管道

Jyotsna Singh, Ash Black, Jeff Larsen, Scott R. Saleska

机构 * University of Arizona（亚利桑那大学） ； College of Information Science, University of Arizona（亚利桑那大学信息科学学院） ； Biosphere 2, University of Arizona（亚利桑那大学生物圈2） ； Department of Ecology and Evolutionary Biology, University of Arizona（亚利桑那大学生态与进化生物学系） ； Department of Environmental Sciences, University of Arizona（亚利桑那大学环境科学系） 纠错

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

AI总结 提出TerraMARS管道，结合领域自适应小语言模型，从火星科学文献中提取结构化信息，支持地球化改造研究。

Comments 16 pages, 1 figure, 4 tables

Thermodynamic Measure of Intelligence

智能的热力学度量

Ishanu Chattopadhyay

机构 * Institute for Biomedical Informatics, University of Kentucky（肯塔基大学生物医学信息学研究所） ； Department of Computer Science, University of Kentucky（肯塔基大学计算机科学系） 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 提出智能是稀有但有效未来的合法放大，通过递归自模拟实现，并给出热力学度量，证明该结构对高智能必要且近乎充分。

EQPO: Equitable Group Relative Policy Optimization for Clinical Reasoning

EQPO: 面向临床推理的公平群体相对策略优化

Shiqi Dai, Wei Dai, Jiaee Cheong, Paul Pu Liang

机构 * MIT（麻省理工学院） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

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

AI总结 提出EQPO分层强化学习方法，通过自适应重加权样本促进异质临床人群的均衡学习，在7个诊断基准上降低F1标准差43.9%，缩小预测公平差距27.2%。

Comments Accepted as Oral on NeurIPS 2025 GenAI4Health Workshop

Artificial Intelligence as Game Changer in Cybersecurity: What We Learned in 2025-2026, and how this is relevant for Africa

人工智能作为网络安全游戏规则改变者：2025-2026年我们学到的，以及这对非洲的意义

Mikael Alemu Gorsky

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

AI总结 本文通过2025-2026年两个事件论证前沿语言模型已成为网络作战决定性工具，而非洲在模型构建、运营和获取上被完全排除，面临技能、算力和投资三重赤字，并遭受AI欺诈攻击，建议在6-12个月内通过威胁情报共享、治理采纳和伙伴关系应对。

Comments International Conference on Cybersecurity in the Era of Digital Transformation and Artificial Intelligence

Automating Information Extraction and Retrieval for Industrial Spare Parts Pooling

自动化信息提取与检索用于工业备件池化

Dyuman Bulloni, Rocco Felici, Oliver Avram, Anna Valente

专题命中 领域大模型 ：language model(abstract)

AI总结 提出PhRAG混合检索增强生成框架，通过命名实体识别结构化异构备件描述并构建虚拟库存池，结合生成式语言模型处理数据稀缺和查询变异性，实现可解释的备件检索。