语言大模型 / LLM

Surprisingly Simple and Effective Multi-Domain Graph Foundation Model through Graph-to-Table Alignment

通过图到表对齐实现惊人简单且有效的多域图基础模型

Chunyu Hu, Tianyin Liao, Ge Lan, Xingxuan Zhang, Jianxin Li, Peng Cui, Ziwei Zhang

机构 * Nankai University（南开大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 研究如何让表格基础模型有效捕获图结构信息，提出GTAlign框架，先预训练图编码器捕获图表示，通过社区引导持续预训练弥合差距，应用于目标域推理，实验表明该框架在节点和图分类上显著优于基线，提供简单无文本的图基础模型。

Information-seeking failures of large language models in agentic clinical reasoning

大语言模型在代理临床推理中的信息获取失败

Krischan Braitsch, Laura K. Schmalbrock, Theresa Weltermann, Andrew F. Berdel, Isabella Miller, Kai Tran, Michael Heider, Sabrina Kraus, Florian Bassermann, Jacqueline Lammert, Sebastian Ziegelmayer, Marcus Makowski, Lisa C. Adams, Keno K. Bressem

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 研究大语言模型在临床推理中信息获取失败问题，开发血液肿瘤学代理评估框架，发现信息利用率是诊断准确性关键指标，推理痕迹与准确性不相关，主要失败模式为搜索满足等，指出模型主要限制是不确定性下信息获取失败。

Comments 66 pages, 9 figures; includes supplementary material

Toward Contemplative LLM: A Modular Framework for Evaluating and Enhancing LLM Alignment in Mental Health

迈向沉思型大语言模型：心理健康领域中评估与增强大语言模型对齐性的模块化框架

Asher Sprigler, Yang-Yang Feng, Iftach Amir, Jonathan E. Bogard, Todd S Braver, Yi Ding, David Kinney, Yixue Zhao

机构 * Purdue University（普渡大学） ； Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学） ； Yixue Research Institute（易学研究所） 纠错

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

AI总结 针对新模型等涌现使评估沉思原则增强大语言模型对齐性具挑战的问题，提出模块化可扩展评估框架，能集成新元素并重现先进结果，支持交叉评估，其提示模块便于纳入伦理视角，为跨学科研究及有益人机生态系统奠定基础。

Comments Accepted as an oral presentation at HARMONY 2026 (Human-centered AI Research for Mental Health, an Open Networking Symposium), co-located with IEEE/ACM Conference on Connected Health: Applications, Systems, and Engineering Technologies (CHASE 2026) held in Pittsburgh, August 6, 2026

LLM-Based Social Simulations Require a Boundary

基于大语言模型的社会模拟需要边界

Zengqing Wu, Run Peng, Takayuki Ito, Makoto Onizuka, Chuan Xiao

机构 * Osaka University（大阪大学） ； Nagoya University（名古屋大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Kyoto University（京都大学） 纠错

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

AI总结 探讨基于大语言模型的社会模拟，指出其因输出同质化限制对复杂社会动态行为多样性的捕捉。通过回顾研究发现验证实践与问题异质性要求不符，建议匹配验证深度、明确报告方差并合理限制结论，倡导有边界意识的方法为社会科学提供见解。

Comments ICML 2026 Position Paper Track

From Prompt Engineering to Epistemic Prompting: Prompt Trajectories as AI-Mediated Problem Framing in Science Education

从提示工程到认知提示：提示轨迹作为科学教育中人工智能介导的问题框架

Matteo Tuveri

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

AI总结 研究探讨在STEM教育中提示不仅是技术能力，更是认知实践。基于认识论框架等提出认知提示新框架及多轮循环，形成提示框架轨迹，阐述其构建过程，还讨论了对人工智能介导的STEM教学及学习者与大语言模型交互的影响。

Comments 13 pages, 1 figure, 2 tables

Cross-Architecture LLM Ensembles, Feature-Based Reranking and Retrieval-Augmented Prompting for Legal Information Processing

用于法律信息处理的跨架构大语言模型集成、基于特征的重新排序和检索增强提示

Amal Saad Alshehri, Nelly Bencomo, Amir Atapour-Abarghouei

机构 * Durham University（杜伦大学） ； Jazan University（吉赞大学） 纠错

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

AI总结 该研究参与COLIEE 2026五项法律信息处理任务，采用开放权重系统。核心方法包括跨架构模型集成、基于特征重新排序及检索增强提示。在多任务中取得不同成果，如法规蕴含任务准确率高，展示了不同方法在不同任务设置下的有效性。

Comments 10 pages. Team DU participation in all five tasks of COLIEE 2026

RAGU: A Multi-Step GraphRAG Engine with a Compact Domain-Adapted LLM

RAGU：一个具有紧凑域适应语言模型的多步图检索增强生成引擎

Mikhail Komarov, Ivan Bondarenko, Stanislav Shtuka, Oleg Sedukhin, Roman Shuvalov, Yana Dementyeva, Matvey Solovyov, Nikolay O. Nikitin

机构 * ITMO University（圣彼得堡国立信息技术机械与光学大学） ； Novosibirsk State University（新西伯利亚国立大学） ； Far Eastern Federal University（远东联邦大学） 纠错

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

AI总结 研究针对现有GraphRAG系统问题，提出RAGU引擎，通过分离提取与合并多步处理知识图。核心方法包括两阶段提取等。贡献在于训练的Meno-Lite-0.1模型表现出色，在多方面超越其他模型，且RAGU安装简单、运行要求低并开源。

Faithful by Design: Evaluating and Improving LLM-Generated Clinical Trial Summaries for Multi-Stakeholder Audiences

设计忠实性：评估和改进面向多利益相关方受众的大语言模型生成的临床试验摘要

Robert Williams

机构 * University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 研究针对大语言模型生成的临床试验摘要的忠实性问题，引入基准评估框架，用特定数据库试验、提示模板和注释模式评估，对比多个模型的基线测量，开发知识图谱增强检索系统，结果显示该系统改进显著，且不同模型改进途径有别。

Comments 8 pages, 8 figures

Benchmarking the Robustness of Foundation Models for Mammography under Domain Shift

在域转移下对用于乳腺钼靶成像的基础模型的稳健性进行基准测试

Giang Nguyen, Raghav Mehta, Emma A. M. Stanley, Tian Xia, Thi Hao Nguyen, Hieu Pham, Ben Glocker

机构 * College of Engineering and Computer Science, VinUniversity（工程与计算机科学学院，文大大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； Radiology Department, Vietnam National Cancer Hospital（越南国家癌症医院放射科） ； VinUni-Illinois Smart Health Center, VinUniversity（文大大学 - 伊利诺伊智能健康中心，文大大学） ； The Computer Vision and Medical AI Lab, VinUniversity（计算机视觉与医学人工智能实验室，文大大学） 纠错

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

AI总结 研究在域转移下乳腺钼靶成像基础模型的稳健性，用统一协议在多数据集上训练评估15种模型主干，发现特定视觉语言模型性能强，DINOv3是有竞争力基线，适应预训练未持续提升泛化，强调数据集级OOD评估是核心标准。

Comments Under Review. Giang Nguyen and Raghav Mehta contributed equally

LLM-Generated Design Problems for Assessing Higher-Order Thinking in Project-Based Learning

基于项目式学习的高阶思维评估中由大语言模型生成的设计问题

Ahmad D. Suleiman, Daqing Hou, Maliha Noushin Raida

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

AI总结 研究针对基于项目式学习中传统评估难以捕捉高阶思维的问题，引入设计问题（DPs），通过调查教师看法、评估大语言模型生成的DPs及学生表现数据等，发现DPs是传统评估的有益补充，能捕捉高阶思维不同方面。

Comments Accepted to appear in Proceedings of the 2nd ACM Virtual Global Computing Education Conference V.1 (SIGCSE Virtual 2026). DOI: 10.1145/3795867.3831014

The Paternalistic Filter: Epistemic Injustice and Differential Refusal in LLM-Mediated History Education for Marginalized Romanian Students

家长式过滤器：大语言模型介导的罗马尼亚边缘化学生历史教育中的认知不公正与差异拒绝

Alexis Popovici, Andrei Ionascu, Adrian-Marius Dumitran

机构 * Universitatea din București（布加勒斯特大学） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型用于罗马尼亚边缘化学生历史教育时的问题，通过API审计四个模型的1800条回复，发现认知家长式作风的四种模式，指出当前安全对齐成家长式过滤器，致叙事隔离，需教学审计。

Comments 8th International Workshop on Culturally-Aware Tutoring Systems (HAL precedings)

GAE: Graph-Augmented Evolution for Scientific Discovery via Reinforcement Optimization

GAE：通过强化优化实现科学发现的图增强进化

Xuanzhou Chen, Taoli Cheng

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 针对大语言模型引导的进化程序搜索的瓶颈，提出GAE框架，通过图神经网络、强化学习优化的元控制器和在线微调循环解决问题，在复杂非线性振荡器系统符号回归任务中有效发现物理方程，性能达最优。

Comments ICML 2026, AI for Science Workshop

Hallucination Detector: A hybrid LLM and Semantic Scholar tool calling for detecting hallucination in scientific literature on AtomGPT.org

幻觉检测器：一种用于在AtomGPT.org上检测科学文献中幻觉的混合大语言模型和语义学者工具调用

Harichandana Neralla, Jaehyung Lee, Aldo H. Romero, Kamal Choudhary

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

AI总结 研究针对大语言模型用于科学写作时出现的虚构参考文献问题，提出结合大语言模型字段提取与语义学者结构化检索的AtomGPT参考文献检查器，经基准测试能可靠标记多数幻觉引用，保障文献引用可信度。

Towards Autonomous and Auditable Medical Imaging Model Development

迈向自主且可审计的医学成像模型开发

Shengyuan Liu, Jia-Xuan Jiang, Boyun Zheng, Cheng Wang, Zipei Wang, Wentao Pan, Hongtao Wu, Houwen Peng, Yu Gu, Lichao Sun, Yixuan Yuan

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Lehigh University（里海大学） 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 研究针对医学成像模型开发困难的问题，提出AMID自主多代理框架。该框架含数据条件方法规划和验证引导两阶段优化，经20个医学成像任务验证，其性能优于通用MLE系统，能将特定任务模型开发转变为高效可审计的代理工作流程。

Comments 18 Pages

CMSL: Constructive Multi-Sequence Learning for Recommendation Systems

CMSL：面向推荐系统的建设性多序列学习

Zikun Cui, Renzhi Wu, Junjie Yang, Li Sheng, Jijie Wei, Linfeng Liu, Tai Guo, Tao Jia, Xiaodong Wang, Hong Li, Li Yu, Sri Reddy, Hong Yan

机构 * Meta MRS ； Meta PyTorch ； Meta FB Monetization 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 针对用户历史行为序列中多兴趣混杂导致的上下文污染问题，提出CMSL方法，通过可学习的序列构建模块在隐空间解耦出多个纯主题序列，并利用线性注意力高效建模，在Meta多个场景的排序和检索任务中取得显著提升。

In Search of the Ingredients of Open-Endedness: Replicating Picbreeder with Large Vision-Language Models

寻找开放性的要素：用大型视觉语言模型复现 Picbreeder

Sam Earle, Kai Arulkumaran, Andrew Dai, Akarsh Kumar, Julian Togelius, Sebastian Risi

机构 * New York University（纽约大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 本研究通过用前沿视觉语言模型替代人类用户复现 Picbreeder，探索人工智能在无引导发现中的开放性能力，并分析系统输出与人类基线在系统发育复杂性、视觉和语义显著性及新颖性上的差异，同时研究探索性噪声、行为多样性和叙事动量等因素的影响。

Comments 26 pages, 21 figures, to be published at GECCO 2026

Journal ref Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO '26), July 13-17, 2026, San José, Costa Rica. ACM, 2026

Hearing Like Humans? Sound Symbolism and Perceptual Alignment in Speech Language Models

像人类一样听？语音语言模型中的语音象征与感知对齐

Yun-Shao Tsai, Chun-Wei Chen, Chee-En Yu, Yi-Cheng Lin, Hung-yi Lee

机构 * Graduate Institute of Communication Engineering National Taiwan University Taipei, Taiwan ； Graduate Institute of Electrical Engineering National Taiwan University Taipei, Taiwan ； Artificial Intelligence Center of Research Excellence National Taiwan University Taipei, Taiwan 纠错

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

AI总结 研究语音语言模型是否有语音象征倾向，通过真实人类语音录音对比模型与人类数据，发现模型听觉判断与人类感知对齐差，错过声学线索，开放权重模型表现不佳，弱点在语音表示方式。

Comments Submitted to SLT 2026

BiomechGPT: Extending Motion-Language Models to Clinical Motion Understanding

BiomechGPT：将运动-语言模型扩展到临床运动理解

Ruize Yang, Ann Kennedy, R. James Cotton

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

AI总结 研究探索多模态运动-语言模型BiomechGPT能否回答临床运动相关问题。通过收集数据、设计跨格式令牌化器构建多模态数据集来训练模型，其在临床相关任务中性能良好，为临床和研究人员交互生物力学数据提供新途径。

Comments Project page: https://intelligentsensingandrehabilitation.github.io/BiomechGPT/

ResearchQA: Benchmarking Citation-Grounded Question-Answering on Scientific Papers

ResearchQA：科学论文中基于引用的问答基准测试

Saba Imran, Debanjum Singh Solanky

机构 * Khoj Inc.（Khoj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.CL

AI总结 该研究引入ResearchQA基准测试，含多领域多类型问答对，用于科学论文基于引用的问答评估。通过特定方法评估八个模型，发现基于引用指标区分度更高，开放权重模型接近最佳封闭模型准确率且延迟更低，还发布了相关资源。

Comments 19 pages, 9 figures

InqEduAgent: Adaptive AI Learning Partners with Gaussian Process Augmentation

InqEduAgent：具有高斯过程增强的自适应人工智能学习伙伴

Wen-Xi Yang, Tian-Fang Zhao, Guan Liu

机构 * Guangdong Institute of Smart Education（广东智能教育研究院） ； Jinan University（暨南大学） ； School of Journalism and Communication（新闻与传播学院） 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 研究针对探究式教育中学习伙伴分配问题，提出InqEduAgent框架，集成高斯过程增强匹配机制，能基于先验知识模式选自适应伙伴，实验证明其性能优越，推进了人机协作学习及相关领域发展。

Comments Accepted by the 2026 8th Asia Conference on Machine Learning and Computing (ACMLC 2026)

Lottery and Sprint Arcade: Enabling Player-Driven Game Editing with Generative AI

彩票与冲刺街机：通过生成式人工智能实现玩家驱动的游戏编辑

Maya Grace Torii, Takahito Murakami, Yoichi Ochiai

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

AI总结 研究通过语音驱动编辑系统让玩家修改复古太空侵略者风格游戏，结合用户研究探讨玩家体验及编辑模式与体验变化的关系，发现语音驱动编辑可支持人机共创，玩家体验积极，编辑有多种策略。

Comments 14 pages, 5 figures, 1 table. Published in The Journal of the Society for Art and Science, Vol. 25, No. 2, 2026

Journal ref The Journal of the Society for Art and Science 25(2) (2026) 12:1-12:14

Imaging-101: Benchmarking LLM Coding Agents on Scientific Computational Imaging

成像101：在科学计算成像上对大语言模型编码智能体进行基准测试

Siyi Chen, Jiahe Ying, Yixuan Jia, Yuxuan Gu, Enze Ye, Weimin Bai, Zhijun Zeng, Shaochi Ren, Binhong Gao, Yubing Li, Tianhan Zhang, He Sun

机构 * College of Future Technology and the National Biomedical Imaging Center, Peking University（北京大学未来技术学院和国家生物医学成像中心） ； AI for Science Institute (AISI)（科学人工智能研究所） ； University of Michigan（密歇根大学） ； State Key Laboratory of Acoustics and Marine Information, Institute of Acoustics, Chinese Academy of Sciences（中国科学院声学研究所声场声信息国家重点实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； School of Astronautics, Beihang University（北京航空航天大学宇航学院） ； Key Laboratory of Spacecraft Design Optimization and Dynamic Simulation Technologies, Ministry of Education（教育部航天器设计优化与动态仿真技术重点实验室） 纠错

专题命中 领域大模型 ：LLM(title)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对计算成像构建正确重建管道费力的问题，引入含57个任务的Imaging-101基准及三个评估轨道，评估七个前沿大语言模型，发现应用编码智能体于计算成像存在系统性挑战，指出技能增强、领域专业化智能体是可靠成像辅助的途径。

A Stepwise Questioning Expert-Editor Multi-Agent Framework for Long-Document Summarization

一种用于长文档摘要的逐步提问专家 - 编辑多智能体框架

Lingyun Shen, Xuejia Guo

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

AI总结 针对大语言模型长文档摘要性能挑战，提出专家 - 编辑逐步提问多智能体方法，通过不同方面提问和提供修订线索完善摘要，经实验验证了该方法在长文档科学数据集上的有效性。

Comments 12 pages,3 figures,2 tables

Severity-Aware Curriculum Learning with Multi-Model Response Selection for Medical Text Generation

基于严重性感知的课程学习与多模型响应选择用于医疗文本生成

Ahmed Alansary, Molham Mohamed, Ali Hamdi

机构 * Faculty of Computer Science（计算机科学学院） ； MSA University（MSA大学） ； Giza, Egypt（埃及吉扎） 纠错

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

AI总结 提出一种结合课程学习策略和相关性响应选择的多模型框架，通过三阶段课程训练和五个大语言模型独立训练，在MAQA数据集上实现医疗文本生成性能提升。

Comments 6 pages, 3 figures, IMSA2026

LongMedBench: Benchmarking Medical Agents for Long-Horizon Clinical Decision-Making

LongMedBench：用于长期临床决策的医疗智能体基准测试

Zihan Xu, Yanzhen Chen, Xiaocheng Zhang, Zhiting Fan, Weiqi Zhai, Hongxia Xu, Zuozhu Liu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Transvascular Implantation Devices Research Institute（血管内植入装置研究所） 纠错

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

AI总结 介绍基于EHR的LongMedBench基准，用于长期临床决策。构建含多患者多事件数据集，提出评估分类法。实验表明大语言模型在隐式时间推理有挑战，RAG和智能体记忆系统对信息检索有帮助，决策任务性能依赖模型即时上下文。

Comments Submitted manuscript prior to peer review in MICCAI 2026

AI Research Agents Narrow Scientific Exploration

AI研究代理缩小科学探索范围

Yixuan Tang, Yi Yang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 本研究通过四个AI研究代理框架和六个大语言模型生成37,802个科学想法，发现AI生成的想法比人类论文更集中、更接近起始文献，且与低引用论文相似，表明当前AI代理更适合局部细化而非拓宽科学探索。

CoGenCast: A Coupled Autoregressive-Flow Generative Framework for Time Series Forecasting

CoGenCast：用于时间序列预测的耦合自回归流生成框架

Mingyue Cheng, Yaguo Liu, Daoyu Wang, Xiaoyu Tao, Qi Liu

机构 * State Key Laboratory of Cognitive Intelligence, University of Science and Technology of China（认知智能国家重点实验室，中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 针对时间序列预测需兼顾语义理解与随机建模的问题，提出CoGenCast框架，将预训练大语言模型与流匹配机制结合，通过修改注意力拓扑重配置模型，集成流匹配机制捕捉动态，实现多模态预测和跨域统一训练，实验显示性能具竞争力。

The backbone of science: analysis of citation networks between papers and their sources

科学的支柱：论文与其来源之间的引用网络分析

Wonhee Jeong, Dimitri Marinelli, Satyaki Sikdar, Gaurang Singh Yadav, Santo Fortunato

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

AI总结 研究分析论文与其来源间的引用网络，借助大语言模型提取来源，用两种提示发现生成的骨干网络有相似特征，入度分布异质性高，多数高被引论文相同，作者引用排名稳定，完整引用网络能可靠反映论文和作者相对引用影响力。

Comments 26 pages, 8 figures, and 21 tables

Capabilities of Claude Fable 5 on Biomedical Challenge Problems

Claude Fable 5在生物医学挑战问题上的能力

Dominic Okonkwo, Magnus Hodgson, Temitope I. David, Susan Adanna Ihejirika

机构 * School of Computing, University of Georgia（佐治亚大学计算学院） ； Department of Chemistry, University of Illinois（伊利诺伊大学化学系） ； Institute of Bioinformatics, University of Georgia（佐治亚大学生物信息学研究所） 纠错

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

AI总结 研究评估Claude Fable 5在八个生物医学基准上的能力，以确定性评分针对固定答案键评估，含两个Claude前身和GPT-5作基线。发现Fable 5拒绝率因基准而异，排除拒绝项后准确率超其他模型，还识别出两种拒绝模式，其生物医学应用主要受限在参与意愿。

Comments 15 pages, 6 tables, 4 figures, appendix with qualitative examples

Toward a Scientific Discovery Engine for Weather and Climate Data: A Visual Analytics Workbench for Embedding-Based Exploration

迈向面向天气和气候数据的科学发现引擎：一种用于基于嵌入探索的可视化分析工作台

Nihanth W. Cherukuru, Matt Rehme, Kirsten J. Mayer, David John Gagne, John Schreck, John Clyne, Charlie Becker

机构 * NSF National Center for Atmospheric Research（国家大气研究中心） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种开源可视化分析工作台，用于探索基于嵌入的天气和气候数据，通过链接嵌入实验与源数据、元数据、空间上下文和模型配置，使潜在空间结果可追溯到物理过程，支持科学发现流程。

Comments 7 pages, 5 figures, Preprint