语言大模型 / LLM

Research Novelty in Information Systems Journals After ChatGPT: Differences Across Institutional Language Contexts

大型语言模型是否减少研究新颖性？来自信息系统期刊的证据

Ali Safari, Sahar Babaei

机构 * Department of Information Technology and Decision Sciences, University of North Texas（信息科技与决策科学系，北德克萨斯大学） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文通过分析2020-2025年间44个信息系统期刊的13847篇文章，发现非英语主导国家的作者在ChatGPT发布后研究新颖性显著下降，贡献了关于LLM对学术多样性影响的见解。

ELF: A Family of Encoder-Free ECG-Language Models

ELF：无编码器心电图语言模型家族

William Han, Tony Chen, Chaojing Duan, Xiaoyu Song, Yihang Yao, Yuzhe Yang, Michael A. Rosenberg, Emerson Liu, Ding Zhao

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Allegheny Health Network（阿勒格尼医疗网络） ； University of California Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； University of Colorado（科罗拉多大学） ； Allergy and Immunology（过敏与免疫学） 纠错

专题命中 其他LLM ：language model(title,abstract)；large language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出三种无编码器架构的ECG语言模型ELF，简化架构和训练流程，在两个数据集上达到或超越现有最优模型。

Comments 34 pages, 12 figures; Accepted to MLHC 2026

Composable Trust for Language Models: A proven boundary and a measured defense

语言模型的可组合信任：一个经过验证的边界和一种可衡量的防御

Yakov Pyotr Shkolnikov

专题命中 其他LLM ：language model(title,abstract)

AI总结 研究针对语言模型中不可信文本影响问题，开发基于来源可信度的信任模型，通过确定性管道和非模型监视器防御。经实验，钝化和级联提升真实泄漏防御率，自适应红队测试下边界成立，防御率稳定，还提高了事实归属率。

How LLMs Might Think

大型语言模型可能如何思考

Joseph Gottlieb, Ethan Kemp, Matthew Trager

机构 * Texas Tech University（德克萨斯理工大学） ； New York University（纽约大学） ； University of Pittsburgh（匹兹堡大学） 纠错

专题命中 其他LLM ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文挑战了LLMs不思考的观点，提出LLMs可能以非理性、联想式方式思考，其思维过程纯粹基于联想。

Journal ref Mind & Language (2026)

Social Simulations: from Agent-Based Modeling to Digital Twins

社会模拟：从基于主体的建模到数字孪生

Erica Cau, Andrea Failla, Valentina Pansanella, Giulio Rossetti

机构 * Department of Computer Science, University of Pisa（皮萨大学计算机科学系） ； ISTI-CNR（意大利国家研究委员会信息与系统研究所） 纠错

专题命中 其他LLM ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 探讨社会模拟从基于主体建模到数字孪生的演变，阐述了各阶段范式的方法论基础、应用等，强调从抽象模型到特定社会系统逼真计算表示的转变。

Comments Entry for Encyclopedia of Social Network Analysis and Mining

Correcting Visual Blur Induced by Attention Distraction to Reduce Hallucinations: Algorithm and Theory

纠正注意力分散引起的视觉模糊以减少幻觉：算法与理论

Quanjiang Li, Zhiming Liu, Wei Luo, Tingjin Luo, Chenping Hou

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 其他LLM ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文揭示多模态大语言模型中的物体幻觉与类人注意力分散现象相关，并提出一种无需额外训练的注意力聚焦方法（AFIP）通过跨头注意力增强和动态历史注意力强化来纠正视觉模糊，从而减少幻觉。

Journal ref ICML2026

\textit{Versteasch du mi?} Computational and Socio-Linguistic Perspectives on GenAI, LLMs, and Non-Standard Language

Versteasch du mi?：对生成式人工智能、LLMs和非标准语言的计算与社会语言学视角

Verena Platzgummer, John McCrae, Sina Ahmadi

机构 * University of Galway（戈尔韦大学） ； University of Zurich（苏黎世大学） 纠错

专题命中 其他LLM ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文探讨生成式人工智能和LLMs对非标准语言的处理，分析其对语言标准化和数字语言鸿沟的影响，并提出民主和去殖民化的数字学习策略。

The Environmental Cost of Digital Sovereignty: Water, Energy, and Emissions Impacts of Sovereign AI Infrastructure in the Global South

数字主权的环境成本：全球南方主权人工智能基础设施的水、能源和排放影响

Muntaser Syed, Marius C. Silaghi, Sheikh Abujar, Sharun Akter Khushbu, Amal El Ahmad

专题命中 其他LLM ：language model(abstract)；small language model(abstract)

AI总结 研究全球南方主权人工智能基础设施的环境成本，通过对四个案例分析，模拟其水、能源消耗及碳排放，发现存在主权-可持续性困境，进而提出对环境负责的主权人工智能设计原则。

Adapting Generalist Vehicle Models for High-Speed MPC Across Terrains

使通用车辆模型适应不同地形的高速模型预测控制

Rwik Rana, Jesse Quattrociocchi, Christian Ellis, Nathan Tsoi, Garrett Warnell, Joydeep Biswas

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； DEVCOM Army Research Laboratory（陆军研究实验室） 纠错

专题命中 其他LLM ：foundation model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究高速越野自主中通用车辆模型适应不同地形的问题，提出OptCar方法，通过历史条件动态适应模块，利用有限真实数据和合成展开微调通用模型，在多种实验中表现良好，提升了跨地形性能。

NNStar: An end-to-end AI agent for nuclear matter and neutron star physics

NNStar：用于核物质和中子星物理的端到端人工智能代理

Yao Ma, Yong-Liang Ma, Jia-Ying Xiong

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract)

AI总结 研究针对核物质和中子星物理中约束致密物质状态方程需处理大量数据及高维耦合空间微调难的问题，提出NNStar这一端到端人工智能代理，可自动化工作流程，为相关观测分析提供新的AI驱动框架。

Comments 14 pages; comments are welcome

Underwriting the Agent Economy: The Blueprint for an AI Insurance Stack

承保智能体经济：人工智能保险堆栈蓝图

Cristian Trout, Sanmi Koyejo, Sasha Romanosky, Giorgio Ripamonti, Lynn Thompson, Desiree Spain, Alex Taylor, Kevin Casey, Stephen Casper, Matthew Botvinick, Sean McGregor, Miles Brundage, A. Feder Cooper, Patricia Paskov, Adrien Ecoffet, Ben Bucknall, Kevin Wei, Markus Anderljung, Lukasz Szpruch, Bri Treece, Tom Zick, Gabriel Weil, Ugur Ozer, Kevin Kalinich, Jesus Gonzalez, Vitaly Baranov, Moran Koren, Guy Laban, Gil Arazi, Henri Winand, Derek Blum, Toby Clowes, Adam Kleinman, Anita Srinivasan, Tom Fehring, Rune Kvist, Rajiv Dattani

专题命中 其他LLM ：foundation model(abstract)

AI总结 研究人工智能智能体经济下保险面临的风险及可保性问题，提出构建含八个组件的人工智能保险堆栈，通过行业协调实现限额承保，还探讨了前沿人工智能灾难性风险承保及所需工具，以助保险公司管理相关风险。

Diagnosing Semantic Handoff Failures in Agent-Orchestrated Vision-Language-Action Skill Composition

诊断智能体编排的视觉-语言-动作技能组合中的语义切换失败

Ke Rui, Yushen Zuo, Jiawei Wang, Haoran Jia, Jinming Ma, Weitao Zhou, Minglei Li

机构 * SimpleAI 纠错

专题命中 其他LLM ：language model(abstract)

AI总结 研究智能体编排的视觉-语言-动作技能组合中的语义切换失败问题，通过智能体编排执行框架，调用基于π0.5的技能检查点，在两种初始状态分布下评估，发现单技能与长期任务成功率差距大，为未来技能库改进提供诊断依据。

Journal ref RSS SemRob Workshop 2026

Track and Caption Any Motion: Open-Vocabulary Spatiotemporal Captioning via Trajectory-Conditioned Generation

跟踪并描述任何运动：通过轨迹条件生成实现开放词汇时空字幕

Bishoy Galoaa, Sarah Ostadabbas

机构 * Northeastern University（东北大学） 纠错

专题命中 其他LLM ：language model(abstract)

AI总结 研究提出TCAM框架，无需文本查询和区域提示，通过字幕感知重采样器在点粒度结合跟踪与语言，用现有分割注释训练，能描述视频中运动、定位时间及轨迹，优于密集视频字幕基线，匹配相关方法，为运动驱动视频理解提供新途径。