语言大模型 / LLM

LLM4Delay: Flight Delay Prediction via Cross-Modality Adaptation of Large Language Models and Aircraft Trajectory Representation

LLM4Delay：通过大语言模型与飞机轨迹表示的跨模态适应进行航班延误预测

Thaweerath Phisannupawong, Joshua Julian Damanik, Han-Lim Choi

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出LLM4Delay框架，通过整合文本航空信息和轨迹数据，提升航班延误预测精度，展示出文本与轨迹数据互补的优势。

Categorizing Mathematical Concepts with LLM Voting Ensembles in Mathswitch

使用Mathswitch中的LLM投票集成对数学概念进行分类

Katja Berčič, Slobodan Stanojevikj

机构 * Faculty of Mathematics and Physics, University of Ljubljana（卢布尔雅那大学数学与物理系） ； Institute of Mathematics, Physics and Mechanics（数学、物理与力学研究所） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出Mathswitch项目，利用LLM投票集成过滤从Wikidata等来源导入的噪声数学概念数据，通过正控制实验评估分类效果，并分析分类分歧类型。

Comments Submitted (pre-peer-review) version. Accepted at CICM 2026; the Version of Record will appear in Springer LNAI. We'll add the DOI once the proceedings are published

SpanUQ: Span-Level Uncertainty Quantification for Large Language Model Generation

SpanUQ：用于大语言模型生成的跨度级不确定性量化

Yimeng Zhang, Yingying Zhuang, Ziyi Wang, Yuxuan Lu, Pei Chen, Aman Gupta, Zhe Su, Ming Tan, Zhilin Zhang, Qun Liu, Manikandarajan Ramanathan, Rajashekar Maragoud, Edward Vul, Jing Huang, Dakuo Wang

机构 * Amazon（亚马逊） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究大语言模型生成的跨度级不确定性量化问题，提出SPANUQ轻量级探测器，通过混合贝塔分布估计不确定性，经特殊训练方式构建基准。实验显示其在不确定性质量、速度及错误定位上表现出色，且能在多个大语言模型上通用。

Comments The project page is available at https://damon-demon.github.io/SpanUQ.html

A Mechanistic Lens on Semantic Conflicts: Using Activation Patching to Understand LLM Behavior

语义冲突的机制视角：使用激活修补来理解大语言模型行为

Youssef Abdelsalam, Norman Peitek, Anna-Maria Maurer, Marvin Wyrich, Sven Apel

专题命中 知识编辑与模型理解 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 研究大语言模型在语义冲突下的行为，构建Python代码片段三元组，用行为性能度量和残差流激活修补评估四个LLMs在输出预测和单元测试生成任务中的表现，发现语义冲突影响任务且相关信息集中，展示分析LLMs整合代码信息的框架。

X-FEMR: A Token-level Explainable Approach for Electronic Health Records Foundation Models using Transformer-based Models

X-FEMR：一种使用基于Transformer的模型对电子健康记录基础模型进行令牌级可解释的方法

Jie Huang, Pengfei Yin, Zihan Xu, Daniel Capurro, Mike Conway, Ting Dang

机构 * School of Computing and Information Systems, University of Melbourne（墨尔本大学计算与信息系统学院） ； Royal Melbourne Hospital（皇家墨尔本医院） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：foundation model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 针对电子健康记录基础模型是黑箱模型的问题，提出基于Transformer的令牌级可解释性方法，训练替代模型近似其行为，识别有影响力令牌，引入临床对齐度量，结果显示该方法能实现可解释且可信的临床人工智能。

Comments Accepted by IJCAI-ECAI 2026 AI and Health Track

Canopy: A Heterograph Foundation Model for Metabolic Engineering

Canopy：用于代谢工程的异构图基础模型

Jake Bowden, Laurence Legon, Satnam Surae

机构 * an in-house laboratory information management system (LIMS)（一个内部实验室信息管理系统（LIMS）） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：foundation model(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 代谢工程中设计高产微生物菌株有挑战，Canopy异构图基础模型集成多数据源成知识图谱，用特定模型编码特征，经自监督目标预训练，在发酵滴度预测任务中表现优于基线。

Comments Accepted at ICML GenBio Workshop 2026 https://openreview.net/forum?id=H8bvgKoT7j

Reproducibility Study of "AlphaEdit: Null-Space Constrained Knowledge Editing for Language Models"

可重复性研究："AlphaEdit: 面向语言模型的零空间约束知识编辑"

Ananth K Suresh, Arya Hariharan

机构 * Independent（独立研究者） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：language model(title)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 本研究复现了AlphaEdit知识编辑方法，发现其在原始设置下结果可复现，但扩展到新架构和大量顺序编辑时性能下降，表明其理论保证有边界。

Comments 21 pages, 2 figures

Propose and Attend: Training-free MLLM Grounding Confidence via Multi-Token Localized Attention

提出并关注：通过多令牌局部注意力实现无训练的多模态大语言模型接地置信度

Daniel Shalam, Emanuel Ben Baruch, Avi Ben Cohen, Tal Remez

机构 * Amazon（亚马逊） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究多模态大语言模型接地置信度问题，提出无训练的多令牌局部注意力（MTLA）方法，通过在声称区域内求和并跨预测令牌聚合恢复更强接地信号，在多模型家族和模态中提升了幻觉AUROC及零样本检测AP。

What Images Cannot Say: Language-Guided Olfactory Representation Learning

图像无法表达的：语言引导的嗅觉表征学习

Eleftherios Tsonis, Xi Wang, Vicky Kalogeiton

机构 * LIX, École Polytechnique, IP Paris, CNRS（LIX，巴黎高等理工学院，IP巴黎，CNRS） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究图像与嗅觉对齐难题，提出SCENT多模态框架，利用视觉语言模型生成场景描述符，训练气味编码器，通过语言引导潜在分解分离特定对象气味与环境贡献，提升跨模态检索性能，产生可解释表征。

Comments ECCV 2026. Project page: https://www.lix.polytechnique.fr/vista/projects/2026_scent_tsonis/

Mitigating Factual Hallucination in Large Reasoning Models via Mixed-Mode Advantage Regularization

通过混合模式优势正则化减轻大型推理模型中的事实幻觉

Kaishen Wang, Tong Zheng, Xuehao Cui, Ruibo Chen, Tianyi Xiong, Heng Huang

机构 * Department of Computer Science, University of Maryland, College Park（计算机科学系，马里兰大学，College Park） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 研究大型推理模型在面向事实问答中存在思维诱导幻觉的问题，提出MARGO框架，通过构建混合模式展开组评估思维价值，抑制幻觉思维，实验证明该方法在提升事实可靠性的同时保留了推理能力。

Comments 19 pages, 3 figures, 8 tables

Geometry-Aware Uncertainty Coresets for Robust Visual In-Context Learning in Histopathology

面向几何的不确定性聚类用于病理学中鲁棒的视觉上下文学习

Franciskus Xaverius Erick, Johanna Paula Müller, Bernhard Kainz

机构 * FAU Erlangen-Nürnberg, Erlangen, DE（埃尔兰根-纽伦堡大学） ； Department of Computing, Imperial College London, London, UK（伦敦帝国理工学院计算机系） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出GAUC，一种无需训练的聚类选择方法，直接在预训练的多模态嵌入空间中操作，通过优化三个目标提升视觉上下文学习的鲁棒性、准确性和校准性。

XRFormer: Multiscale Tokenization for XRF Representation Learning

XRFormer：用于X射线荧光光谱表示学习的多尺度令牌化

Sofiane Daimellah, Sylvie Le Hégarat-Mascle, Clotilde Boust

机构 * Centre de Recherche et de Restauration des Musées de France（法国国家博物馆研究与修复中心） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：pretraining(abstract)

AI总结 研究针对X射线荧光光谱自动学习难的问题，提出XRFormer架构，通过多尺度卷积令牌器定制，结合自监督预训练方法，在颜料识别和分解任务中表现出色，凸显多尺度令牌化在数据有限时对基于变压器的XRF建模的有效性和高效性。

Comments International Conference on Pattern Recognition, 2026

TMF-RSE: Tri-Modal Fusion with Regional Semantics and Evidential Uncertainty for Lung Severity Scoring

TMF-RSE：用于肺部严重程度评分的具有区域语义和证据不确定性的三模态融合

Fadi Abdeladhim Zidi, Salah Eddine Bekhouche, Abdellah Zakaria Sellam, Gaby Maroun, Fadi Dornaika, Cosimo Distante

机构 * Institute of Applied Sciences and Intelligent Systems (ISASI), CNR（应用科学与智能系统研究所（ISASI），CNR） ； Department of Computer Science and Artificial Intelligence, University of the Basque Country (UPV/EHU)（巴斯克国家大学计算机科学与人工智能系） ； University of Salento（萨莱nton大学） 纠错

专题命中 知识编辑与模型理解 ：language model(abstract)

AI总结 针对从胸部影像量化肺部疾病严重程度的问题，提出TMF-RSE框架，结合多模态特征，采用互补融合机制和证据回归，在相关数据集实验中性能优于基于Transformer的基线。

Comments 6 pages, 2 figures, 5 tables. IEEE conference format (IEEEtran). Submitted to AVSS 2026. Tri-modal fusion for lung severity scoring using appearance, segmentation, and VLM semantics with evidential uncertainty