语言大模型 / LLM

Few-Shot Synthetic Accented Speech for ASR Fine-Tuning: What Helps and When?

少样本合成方言语音用于ASR微调：什么有助于什么？

Yurii Halychanskyi, Nimet Beyza Bozdag, Mark Hasegawa-Johnson, Dilek Hakkani-Tür, Volodymyr Kindratenko

机构 * University of Washington（华盛顿大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：LLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 研究比较了合成方言语音在ASR微调中的有效性，发现随机音素扰动比目标方言音素编辑更有效，且真实语音与合成语音混合可稳定低资源微调。

Comments Accepted as a contributed talk and poster at the ICML 2026 Workshop on Machine Learning for Audio

Caption Injection for Optimization in Generative Search Engine

生成搜索引擎中的标题注入用于优化

Xiaolu Chen, Jie Bao, Haojie Wu, Zhen Chen, Yong Liao

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 本文提出Caption Injection，一种多模态G-SEO方法，通过提取图像标题并注入文本内容，提升生成搜索中的主观可见性，实验表明其在G-EVAL指标下优于文本-only基线。

Comments 24 pages, 4 figures, ECML PKDD 2026 Accepted

A Comparative Study of Student Perspectives on Technical Writing Feedback Quality: Evaluating LLMs, SLMs, and Humans in Computer Science Topics

学生视角下技术写作反馈质量比较研究：评估计算机科学主题中的LLM、SLM和人类

Suqing Liu, Runlong Ye, Christopher Eaton, Bogdan Simion, Michael Liut

机构 * McMaster University（麦斯特大学） ； Department of Computer Science, University of Toronto（多伦多大学计算机科学系） ； Research Institute for the Study of University Pedagogy, University of Toronto Mississauga（多伦多大学密西根分校大学教学研究学院） ； Department of Mathematical and Computational Sciences, University of Toronto Mississauga（多伦多大学密西根分校数学与计算科学系） 纠错

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

AI总结 本研究比较了本地部署的小语言模型（SLM）、商业大语言模型（LLM）和人类导师在计算机科学课程中提供写作反馈的质量，发现SLM在可读性和可操作性上获得学生更高评价，而人类反馈在专业写作任务中更受青睐。

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