语言大模型 / LLM

Fast, Slow, and Tool-augmented Thinking for LLMs: A Review

大语言模型的快速、慢速和工具增强思维：综述

Xinda Jia, Jinpeng Li, Zezhong Wang, Jingjing Li, Xingshan Zeng, Yasheng Wang, Weinan Zhang, Yong Yu, Weiwen Liu

机构 * School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China（上海交通大学机械工程学院） ； School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China（上海交通大学计算机科学学院） ； Huawei Technologies Co., Ltd., Beijing 100084, China（华为技术有限公司） ； Department of Systems Engineering and Engineering Management, The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong 999077, China（香港中文大学系统工程与工程管理系） ； Department of Computer Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong 999077, China（香港中文大学计算机科学与工程系） ； Huawei Hong Kong Research Center, Hong Kong 999077, China（华为香港研究中心） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 综述大语言模型推理进展，基于认知心理学提出LLM推理策略分类法，沿快速/慢速、内部/外部两个知识边界分类，系统调查相关工作并依关键因素归类方法，指出其面临的挑战与未来方向。

Comments The article has been accepted by Frontiers of Computer Science (FCS), with the DOI: {10.1007/s11704-026-51673-0}

A Closed-Loop Multi-Agent Framework for Robust Multi-Robot Manipulation

用于鲁棒多机器人操作的闭环多智能体框架

Yi-Xiang He, Lan Wei, Haoming Cen, Jian-Jian Jiang, Zhuohao Li, Guanxing Lu, Yihan Yang, Dandan Zhang, Wei-Shi Zheng

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Key Laboratory of Machine Intelligence and Advanced Computing, Ministry of Education, China（教育部机器智能与先进计算重点实验室） ； Imperial College London（帝国理工学院） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School（清华大学深圳国际研究生院） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 针对多机器人操作中高级推理应用于实际执行的挑战，提出基于分层闭环智能体的LLM框架，含规划、操作、验证智能体。经实际实验验证，该框架成功率高、适应性强，为多样操作任务提供可推广方法。

Comments RSS 2026

LLM-powered reasoning in agent-based modeling

基于代理建模中的大语言模型驱动推理

Sifat Afroj Moon, Dakotah Maguire, Adam Spannaus, Joe Tuccillo, Maksudul Alam, Sudip K. Seal, John Gounley, Heidi Hanson

机构 * ORNL（橡树岭国家实验室） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对传统基于代理建模（ABM）依赖静态先验无法适应实时变化的问题，提出利用大语言模型（LLMs）的可扩展混合代理和语言驱动的流行病（HALE）建模框架，并通过模拟COVID-19验证其可行性。

Unveiling the Visual Counting Bottleneck in Vision-Language Models

揭示视觉语言模型中的视觉计数瓶颈

Xingzhou Pang, Yifan Hou, Junling Wang, Mrinmaya Sachan

机构 * Department of Computer Science, ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院计算机科学系） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language model(title,abstract)；foundation model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 通过分解视觉计数为三个认知阶段，发现视觉语言模型在符号映射阶段失败，提出断裂数量假说：模型学习到分离的模态特定统计流形，无法实现跨模态对齐。

Comments ICML 2026

Successor-Generator Planning with LLM-generated Heuristics

基于大语言模型生成启发式策略的后继生成器规划

Alexander Tuisov, Yonatan Vernik, Alexander Shleyfman

机构 * Computer Science Department, Bar-Ilan University（巴伊兰大学计算机科学系） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究借助大语言模型，从规划任务中生成特定问题启发式函数并集成到搜索算法。该方法在多规划基准测试中性能优异，还能解决传统形式难表达的问题，经评估展现出有效性。

Diversity Without Fidelity: A Solver-Sampler Mismatch in Multi-Agent LLM Negotiation Simulation

当推理模型损害行为模拟：多智能体大语言模型谈判中的求解器-采样器不匹配

Sandro Andric

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,comments)；language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究指出推理增强模型在模拟行为时可能表现不佳，通过三个多智能体谈判环境实验发现，有界推理能产生更多样且妥协导向的轨迹，强调模拟应将模型视为采样器而非求解器。

Comments 20 pages, 2 figures. Substantially revised. Formerly titled "When Reasoning Models Hurt Behavioral Simulation: A Solver-Sampler Mismatch in Multi-Agent LLM Negotiation"

Accurate, Interdisciplinary and Transparent Structure-property Understanding with Deep Native Structural Reasoning

通过深度原生结构推理实现准确、跨学科和透明的结构-属性理解

Chen Tang, Yizhou Wang, Jianyu Wu, Lintao Wang, Shixiang Tang, Pengze Li, Encheng Su, Jun Yao, Jiabei Xiao, Yuqi Shi, Jielan Li, Hongxia Hao, Zhangyang Gao, Fang Wu, Ben Fei, Xiangyu Yue, Pan Tan, Bozitao Zhong, Jinouwen Zhang, Aoran Wang, Yan Lu, Jiaheng Liu, Xinzhu Ma, Liang Hong, Mingyue Zheng, Phil Torr, Bowen Zhou, Wanli Ouyang, Lei Bai

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； University of Sydney（悉尼大学） ； Nanjing University（南京大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； The University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Drug Discovery and Design Center, State Key Laboratory of Drug Research, Shanghai Institute of Materia Medica, Chinese Academy of Sciences（药物发现与设计中心、国家药物研究重点实验室、上海中医药材料医学研究所、中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；foundation model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 研究聚焦利用人工智能解释结构-属性关系的挑战，提出多模态科学基础模型SciReasoner，通过离散化结构信息为可寻址单元进行推理，在多领域基准测试中表现出色，实现准确预测与可解释科学推理的结合。

EvoPlan: Evolutionary Neuro-Symbolic Robot Planning with Spatio-Temporal Guarantees

EvoPlan：具有时空保证的进化神经符号机器人规划

Bhavya Sai Nukapotula, Samin Moosavi, Haoze Wang, Luke Duncan, Diya Shakkottai, Varun Murali, Srinivas Shakkottai

机构 * Texas A&M University（德克萨斯农工大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(summary_cn,abstract)

AI总结 研究针对基于LLM的机器人规划器不足及经典PDDL规划器问题，提出含离线STL约束挖掘、进化PDDL规划器和受约束执行循环的神经符号框架，能保证计划属性，在基准测试中表现良好且可在无云环境下部署。

Evaluating SageMath-Augmented LLM Agents for Computational and Experimental Mathematics

评估用于计算和实验数学的SageMath增强型大语言模型智能体

Pavel Snopov, German Magai

机构 * The Sage Developers（Sage开发者团队） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究聚焦AI在数学领域进展，提出结合大语言模型推理与SageMath反馈的智能体设置，改进RealMath基准。实验表明该设置能提升模型性能，缩小模型差距，CAS增强型智能体在计算探索上有潜力，朝自动猜想发现迈进。

Comments 37 pages, 16 figures, accepted to 3rd AI for Math Workshop at ICML 2026

Geometric Self-Distillation for Reasoning Generalization

用于推理泛化的几何自蒸馏

Josip Jukić, Ivan Titov

机构 * ILLC, University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学伊利沙伯格学院） ； ILCC, University of Edinburgh（爱丁堡大学伊利沙伯格中心） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；post-training(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 研究针对大语言模型特权上下文自蒸馏中监督难以信赖、导致分布外推理能力下降的问题，提出几何自蒸馏目标GeoSD，通过Hellinger损失和近端项对抗漂移，提升了模型分布外推理准确率。

GraphTool-Instruction: Revolutionizing Graph Reasoning in LLMs through Decomposed Subtask Instruction

GraphTool-Instruction: 通过分解子任务指令革新大语言模型中的图推理

Rongzheng Wang, Shuang Liang, Qizhi Chen, Jiasheng Zhang, Ke Qin

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 GraphTool-Instruction通过分解图推理任务为三个子任务，提升LLMs在图推理中的性能，实现SOTA效果。

Comments 22 pages, have been accepted by KDD 2025

Tree-of-Thoughts Reasoning for Text-to-Image In-Context Learning

用于文本到图像上下文学习的思维树推理

Stepanida Alekseeva, Jenifer Kalafatovich, Seong-Whan Lee

机构 * Korea University（韩国大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；prompting(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究文本到图像上下文学习中模型的推理问题，提出思维树推理框架，通过多阶段推理和选择层减轻提示模糊性与组合错误，实验表明该结构化多分支推理能提升图像生成效果，无需额外训练或微调。

Comments 6 pages, 3 figures, 4 tables. Accepted at IEEE SMC 2026. Code available at https://github.com/Pandastep/ToT-T2I-ICL

What Predicts Correctness in Text-to-SQL? A Selective-Prediction Study

什么能预测文本到SQL的正确性？一项选择性预测研究

Robert Richardson

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究哪些信号能预测文本到SQL的正确性，黑盒信号AUROC在0.61到0.68之间，基于验证的评判器分数更高，集成可达0.82 AUROC。还探讨验证器训练，微调后的验证器在分布内表现较好，但跨模式泛化能力不足。

When Does In-Context Search Help? A Sampling-Complexity Theory of Reflection-Driven Reasoning

上下文搜索何时有用？基于反射驱动推理的采样复杂性理论

Yotam Wolf, Noam Wies, Amnon Shashua

机构 * The Hebrew University（希伯来大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究上下文搜索何时有用，通过将其建模为对推理轨迹的近似推理分析采样复杂性，表明反思能定位早期错误时可指数级改进，收益稳健可学习，还在强化学习抽象下验证了理论预测。

Cast a Wider Net: Coordinated Pass@K Policy Optimization for Code Reasoning

撒更宽的网：面向代码推理的协调 Pass@K 策略优化

Yilong Li, Suman Banerjee, Tong Che

机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； NVIDIA Research（英伟达研究） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：SFT(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出协调 Pass@K 策略优化 (CPPO)，通过规划器生成多种策略并协调求解器尝试，以解决代码生成中重复采样导致冗余推理路径的问题，在多个基准上显著提升 pass@4。

Comments Code reasoning; pass@K optimization; coordinated planning; verifiable rewards; strategy diversity

SpaR3D-MoE: Adaptive 3D Spatial Reasoning from Sparse Views Meets Geometry-Inductive Mixture-of-Experts

SpaR3D-MoE：来自稀疏视图的自适应3D空间推理与几何归纳专家混合模型

Haida Feng, Hao Wei, Haolin Wang, Shiwei Li, Chade Li, Yihong Wu

机构 * 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） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； YUKUN Intelligent World（宇琨智能世界） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对多模态大语言模型在2D与3D表征差距问题，提出SpaR3D-MoE框架，通过自适应时空采样和几何归纳专家混合模型，从稀疏RGB输入实现自适应空间推理，在多个实验中取得最优性能。

Comments Accepted to ECCV 2026

Open-Ended Scenario Reasoning for Specialist Model Adaptation

用于专家模型适配的开放式场景推理

Youcheng Zong, Runda Jia, Ranmeng Lin, Mingxuan Ren, Dakuo He

机构 * College of Information Science and Engineering, Northeastern University（东北大学信息科学与工程学院） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究流程工业专家模型在新场景中退化问题，提出ROAM框架，利用大语言模型知识和推理，在不重训情况下使冻结模型适应新场景，实验证明该框架能有效降低误差并控制开销。

Danus: Orchestrating Mathematical Reasoning Agents with Fact-Graph Memory

Danus：利用事实图内存编排数学推理智能体

Jihao Liu, Guoxiong Gao, Zeming Sun, Bin Wu, Shurui Liu, Jiedong Jiang, Haocheng Ju, Leheng Chen, Ronnie Cheng, Xiping Zhang, Bin Dong

机构 * School of Mathematical Sciences, Peking University（北京大学数学科学学院） ； Beijing International Center for Mathematical Research, Peking University（北京大学北京国际数学研究中心） ； Research Institute for Mathematical Sciences, Kyoto University（京都大学数理解析研究所） ； School of Mathematics, Tianjin University（天津大学数学学院） ； Zhongguancun Academy（中关村科学院） ； Department of Mathematics, Stanford University（斯坦福大学数学系） ； Westlake Institute for Advanced Study, Westlake University（西湖大学西湖高等研究院） ； School of Mathematical Sciences, Key Laboratory of Intelligent Computing and Applications (Ministry of Education), Tongji University（同济大学数学科学学院（教育部智能计算与应用重点实验室）） ； Beijing International Center for Mathematical Research and the New Cornerstone Science Laboratory, Peking University（北京大学北京国际数学研究中心与新基石科学实验室） ； Center for Machine Learning Research, Peking University（北京大学机器学习研究中心） ； Center for Intelligent Computing, Great Bay Institute for Advanced Study, Great Bay University（大湾区大学高等研究院智能计算中心） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文针对基于大语言模型的数学推理智能体扩展和编排难题，提出以共享事实图为全局内存管理机制的Danus系统，由主智能体、工作智能体和验证器构成，通过案例研究评估，展示其构建长证明的能力，为长期研究问题提供有效编排途径。

Refine Thought: A Test-Time Inference Method for Embedding Model Reasoning

细化思维：一种用于嵌入模型推理的测试时推理方法

Guangzhi Wang, Kai Li, Yinghao Jiao, Zhi Liu

机构 * CareerInternational Research Team（CareerInternational研究团队） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：pretraining(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究提出RT方法，通过多次前向传递增强文本嵌入模型语义推理能力。在BRIGHT语义推理任务和PJBenchmark上有显著改进，在C-MTEB等通用任务上性能一致，有效激活预训练语义推理能力，是一种测试时推理方法。

CARLA-GS: Decoupling Representation, Reasoning, and Physics Simulation for Autonomous Driving Corner-Case Synthesis

CARLA-GS：用于自动驾驶极端情况合成的解耦表示、推理和物理模拟

Kaicong Huang, Meng Ma, Ruimin Ke

机构 * Rensselaer Polytechnic Institute（伦斯勒理工学院） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究自动驾驶极端情况合成问题，提出CARLA-GS模块化管道，解耦视觉表示、语义推理和物理执行并保持跨模块耦合，能从实际驾驶数据生成可编辑场景，经多智能体大语言模型推理等步骤，实现可控生成及逼真、时空一致的视频。

MIRA-Math: A Benchmark for Minimal Information Requesting and Mathematical Reasoning

MIRA-Math：最小信息请求与数学推理基准测试

Charbel Al Bateh, Samer Saab

机构 * Lebanese American University（黎巴嫩美国大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 介绍MIRA-Math基准测试，用于解决特定数学问题，求解器需按预算请求缺失信息并整合到答案，包含多类实例，实验表明请求成功率和答案准确率可分离，还发布相关工具支持可重复评估。

The Harness Effect: How Orchestration Design Sets the Token Economics of Enterprise Agentic AI

驾驭效应：编排设计如何设定企业智能体人工智能的代币经济学

Muayad Sayed Ali, Aliaksandra Novik, Anji Boddupally, Artem Yavorskyi, Chris Nickerson, Daniel Rica, Emily DuGranrut, Felix Leung, Garrett Prince, Grace Barnett, Heath Robinson, Hosain Al Ahmad, Jesse Resnick, Juan Carlos Farah, Jyothi Swaroop Meruga, Leonid Kuznetsov, Luke Gorham, Marie Schmoll, Michael Paciullo, Saumya Das, Sharath Sheripally, Tommy Griscom, Mykyta Osadchyi, Neha Mantri, Nick Westrum, Olivia Benowitz, Parikshith Kulkarni, Radik Chernyshov, Rakshith Vasudev, Rohith Nadimpally, Vikas Gangadevi, Waseem AlShikh

机构 * Writer, Inc.（作家公司） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：foundation model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究智能体人工智能开发中代币最大化问题及应对方法，核心方法是通过控制交换实验凸显驾驭层作用，主要贡献为证明驾驭层可降低成本、提升效率和质量，且效率提升适用于所有模型，质量提升与模型强度相关。

When Agents Go Rogue: Activation-Based Detection of Malicious Behaviors in Multi-Agent Systems

当智能体行为异常时：基于激活的多智能体系统恶意行为检测

Haowen Xu, Xue Tan, Lei Ma, Zhihao Zhang, Chao Wang, Qingze Wang, Ping Chen, Jun Dai, Xiaoyan Sun

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对多智能体系统面临的安全挑战，提出基于激活的框架AcMAS，通过分析智能体激活空间中的推理状态检测隐蔽攻击，不依赖交互图，还能恢复受损智能体功能，在检测隐蔽攻击上显著优于基线方法。

Comments Accepted to ICML 2026

A Study of Commonsense Reasoning over Visual Object Properties

关于视觉对象属性的常识推理研究

Abhishek Kolari, Mohammadhossein Khojasteh, Yifan Jiang, Floris den Hengst, Filip Ilievski

机构 * Department of Computer Science, Vrije Universiteit（自由大学计算机科学系） ； Information Sciences Institute, University of Southern California（南加州大学信息科学研究所） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对视觉对象属性的常识推理，引入含特定图像类型、推理层次和属性维度的评估框架，在两个VQA基准中实验，发现现有VLM存在显著局限，虽新模型有进步但仍与人类有差距，还提供了相关数据和代码以助未来研究。

Stable Phase Retrieval for Spans of Independent Random Variables

独立随机变量跨度的稳定相位恢复

Pedro Abdalla, Jaume de Dios Pont, João P. G. Ramos, Mitchell A. Taylor

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract)

AI总结 研究独立实值中心随机变量\(L^2\)跨度上稳定相位恢复的条件，基于随机变量\(\ell^2\)系数分解给出两种证明，一种紧致性证明，一种定量证明，还给出结果在Lean 4中的自动形式化，完整刻画了此类子空间的稳定相位恢复。

Comments Lean verification available at https://github.com/jaumededios/RandomVarSPR

From My View to Yours: Learning Egocentric Cues from Exocentric Video using Privileged Egocentric Supervision

从我的视角到你的视角：利用特权自我中心监督从外中心视频中学习自我中心线索

Dominick Reilly, Manish Kumar Govind, Le Xue, Srijan Das

机构 * University of North Carolina at Charlotte（北卡罗来纳大学夏洛特分校） ； Elorian AI 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language model(abstract)

AI总结 研究针对视觉语言模型难以从外中心视频推断自我中心属性的问题，提出Ego2ExoVLM框架，利用时间同步视频对及特权监督，通过两个组件实现此能力，在多任务评估中取得领先性能。

Comments ECCV 2026

SycoEval-EM: Sycophancy Evaluation of Large Language Models in Simulated Clinical Encounters for Emergency Care

SycoEval-EM：急诊护理模拟临床场景中大语言模型的谄媚评估

Dongshen Peng, Yi Wang, Austin Schoeffler, Sun-ha Hong, Brian Suffoletto, David Kim, Carl Preiksaitis, Christian Rose

机构 * UNC Chapel Hill（UNC夏洛特山分校） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出SycoEval-EM多智能体模拟框架，评估19个LLM在急诊医学中对患者说服的鲁棒性，发现谄媚率呈双峰分布，静态医学基准无法预测安全表现。

Comments 19 pages, 10 figures

Mathematical Reasoning in Large Language Models: Benchmarks, Architectures, Evaluation, and Open Challenges

大型语言模型中的数学推理：基准测试、架构、评估与开放挑战

Husnain Amjad, Raja Khurram Shahzad, Aamir Shahzad, Mehwish Fatima

机构 * organization= School of Electrical Engineering ； Computer Science, National University of Science ； organization= School of Computing, Data ； Mathematical Sciences, Western Sydney University, Indonesia ； organization= Department of Communication, Quality Management ； Information Systems, Mid Sweden University, Östersund Campus, Sweden 纠错

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

AI总结 本文综述了大型语言模型在数学推理方面的最新进展，通过分析数据集、架构、训练策略和评估协议，探讨了数学推理的基准测试、架构设计、评估方法以及未来的研究挑战。

Large Language Models (LLMs) and Generative AI in Cybersecurity and Privacy: A Survey of Dual-Use Risks, AI-Generated Malware, Explainability, and Defensive Strategies

大型语言模型（LLMs）和生成式人工智能在网络安全与隐私中的应用：两用风险、人工智能生成的恶意软件、可解释性及防御策略综述

Kiarash Ahi, Saeed Valizadeh

机构 * Virelya Intelligence Research Labs（Virelya智能研究实验室） ； Google（谷歌） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 综述大型语言模型和生成式人工智能在网络安全中的应用，涵盖两用风险等多方面。通过回顾众多资料及实际案例研究，给出负责任部署建议与安全路线图，为应对人工智能驱动的网络安全挑战提供关键参考。

Comments Invited survey paper. 10 pages, 5 figures, 2 tables

Journal ref IEEE 6th Silicon Valley Cybersecurity Conference (SVCC), San Francisco, CA, USA, 2025, pp. 1-10

SynthAVE: Scalable Synthetic Labeling for E-Commerce with LLM-Arena Validation

SynthAVE：通过大语言模型领域验证实现电子商务的可扩展合成标注

Andrea Scarinci, Virginia Negri, Brayan Impata, Suleiman Khan, Victor Martinez, Marcello Federico

机构 * Amazon（亚马逊） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,summary_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究针对电子商务属性提取微调大语言模型需大量标注数据、人工标注成本高的问题，提出SynthAVE基准及多LLM领域框架，通过多数投票验证合成标注，实现经济高效且质量与人工审核相当的大规模属性值提取验证。