语言大模型 / LLM

Human-AI Agent Interaction as a Neuroplastic Training Environment

作为神经可塑性训练环境的人类与人工智能代理交互

Eranga Bandara, Ross Gore, Asanga Gunaratna, Ravi Mukkamala, Nihal Siriwardanagea, Gihan Siriwardanagea, Sachini Rajapakse, Isurunima Kularathna, Pramoda Karunarathna, Chalani Rajapakse, Sachin Shetty, Christopher K. Rhea, Ng Wee Keong, Kasun De Zoysa, Amin Hass, Shaifali Kaushik, Wathsala Herath, Preston Samuel, Anita H. Clayton, Atmaram Yarlagadd

机构 * Old Dominion University（奥多明尼昂大学） ； AI Motion Labs（人工智能运动实验室） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Colombo（科伦坡大学） ； Accenture Technology Labs（埃森哲技术实验室） ； GSI Scandinavia AB（GSI斯堪的纳维亚公司） ； Lithuanian University of Health Sciences（立陶宛健康科学大学） ； Department of Psychiatry and Neurobehavioral Sciences, University of Virginia School of Medicine（弗吉尼亚大学医学院精神病学和神经行为科学系） ； Blanchfield Army Community Hospital（布兰奇菲尔德陆军社区医院） ； McDonald Army Health Center（麦克唐纳陆军健康中心） 纠错

专题命中 其他LLM ：prompting(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究人类与AI代理交互这一日常活动，发现其是神经可塑性训练环境。提出利用此环境产生相反效果的框架，通过三层观察和两种应用模式实现，以生成图像提示为例展示该框架能使观察与否行为相同但神经学相反。

Investigating the Integration of Spatial Information in Foundation-Model-Based Speaker Diarization

研究基于基础模型的说话人聚类中空间信息的整合

Marc Deegen, Adrian Meise, Reinhold Haeb-Umbach

专题命中 其他LLM ：foundation model(abstract)

AI总结 研究基于基础模型的说话人聚类中空间信息整合，比较波束形成器与基础模型级联、多通道基础模型、基于提取空间特征对下游网络条件设定三种方法，发现条件设定法性能最佳且能消除相关错误，是有竞争力的方法。

Comments Accepted at IWAENC 2026

What's Inside a GitHub Repository? An Empirical Study on the Contents of 10K Projects

GitHub仓库中有什么？对10000个项目内容的实证研究

Andre Hora, João Eduardo Montandon, Diego Elias Costa

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract_cn)

AI总结 本文通过分析10000个GitHub仓库的文件和目录，揭示了过去十年仓库内容的变化，包括README.md标准化、GitHub Actions兴起、配置格式演变及生成式AI相关内容的增长。

Comments Paper accepted to ICSME 2026

CreatiParser: Generative Image Parsing of Raster Graphic Designs into Editable Layers

CreatiParser: 从位图图形设计生成可编辑的图层

Weidong Chen, Dexiang Hong, Zhendong Mao, Yutao Cheng, Xinyan Liu, Lei Zhang, Yongdong Zhang

机构 * School of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China（科学技术大学信息科学与技术学院） ； ByteDance Intelligent Creation（字节跳动智能创作） ； School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology (Weihai)（哈尔滨工业大学（威海）计算机科学与技术学院） ； Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center（合肥综合国家科学中心人工智能研究院） 纠错

专题命中 其他LLM ：language model(abstract)

AI总结 本文提出CreatiParser框架，将位图图形设计分解为可编辑的文本、背景和贴纸图层，结合视觉语言模型和多分支扩散架构，提升生成质量与编辑灵活性，实验显示在Parser-40K和Crello数据集上性能优于现有方法。

GAINS: Gaussian-based Inverse Rendering from Sparse Multi-View Captures

GAINS：基于高斯的稀疏多视图捕获逆渲染

Patrick Noras, Jun Myeong Choi, Didier Stricker, Pieter Peers, Roni Sengupta

机构 * University Kaiserslautern-Landau（凯撒斯劳滕-兰道大学） ； German Research Center for Artificial Intelligence（德国人工智能研究中心） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； College of William & Mary（威廉与玛丽学院） 纠错

专题命中 其他LLM ：foundation model(abstract)

AI总结 研究针对稀疏视图设置下基于高斯的逆渲染精度下降问题，提出GAINS两阶段逆渲染框架，利用基础模型先验稳定几何和材质估计，经实验验证其在提升材质参数精度等方面效果显著，尤其在稀疏视图下优势明显。