AI 大模型
大语言模型、预训练、指令微调、后训练和语言模型应用。
设计用于公共卫生信息访问的安全约束大语言模型系统
机构 * University of South Carolina（南卡罗来纳大学）
专题命中 领域大模型 ：LLM(title,summary_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 针对公共卫生信息访问，尤其是母婴健康资源导航，设计实现安全约束大语言模型系统。采用多层架构，含领域受限RAG等，通过可控数据管道确保回复基于精选资源。经场景验证，系统安全约束执行一致、性能稳定，为相关领域部署LLM系统提供指导。
使用由大语言模型驱动的智能体系统自动发现生物系统中的常微分方程
机构 * Weizmann Institute of Science（魏茨曼科学研究所） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； University of Haifa（海法大学） ； Jonkoping University（延雪平大学）
专题命中 领域大模型 ：large language model(title)；language model(title)；LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI
AI总结 研究旨在用大语言模型驱动智能体系统自动发现生物系统常微分方程。提出MEDA系统，能检索知识、定义变量、生成约束等。通过多种任务评估，该系统可恢复正确变量，实现结构恢复，生成合理模型，还明确关键组成部分。
天猫GS：为生成式电商搜索扩展统一特征和序列建模
专题命中 领域大模型 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)
AI总结 研究工业搜索和排名系统中CTR预测从DLRM转向Transformer架构的问题，提出天猫GS可扩展排名架构，含分层分布校准令牌化等五个关键组件，经实验和测试，该架构提高训练吞吐量，提升UCTCVR和GMV。
大语言模型能否学习并应用多层次建模语义？首次实证研究
专题命中 领域大模型 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；prompting(abstract)
AI总结 研究大语言模型能否学习应用多层次建模语义，通过让三种商业大语言模型在六种提示策略下为挑战生成模型并与参考对比，发现句法正确性可及，语义正确性部分实现，明确能力边界，为工业5.0建模工作流设计提供参考。
MetaPerch：从元数据学习生物声学基础模型
专题命中 领域大模型 ：foundation model(title,abstract)；分类 cs.LG
AI总结 研究利用生物声学数据中心的元数据，将位置、时间等元数据作为辅助监督信号，引入MetaPerch基础模型，提升物种识别性能，还对9种元数据源在17个数据集上的效果做了实证研究。
Comments Accepted to ICML 26
FM$^2$：用于异构多模态医学成像的统一联邦基础模型
机构 * School of Artificial Intelligence, Shenzhen University（深圳大学人工智能学院） ； Australian AI Institute, University of Technology Sydney（悉尼科技大学澳大利亚人工智能研究所）
专题命中 领域大模型 ：foundation model(title,abstract)
AI总结 针对医学成像基础模型构建中隐私与任务统一问题，提出FM$^2$框架，通过从头训练核心主干、结合预训练编码器、配备双混合专家模块及正则化器，并引入字幕增强学习，实现跨模态泛化，优于现有联邦基线。
Comments Accepted by ACM MM 2026 (Main Track): the 34th ACM International Conference on Multimedia
赋能低资源环境下的医疗设备可持续性：一个由AI驱动的诊断与支持平台，用于生物医学技术人员
机构 * Carnegie Mellon University Africa（卡内基梅隆大学非洲分校） ； Medical Artificial Intelligence Laboratory（医学人工智能实验室） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； McGill University（麦吉尔大学）
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 本研究提出一个AI驱动的平台，帮助生物医学技术人员实时诊断和修复医疗设备，通过集成大语言模型和用户友好的界面，提高低资源环境下的医疗设备可持续性。
Comments Accepted at the MIRASOL Workshop at MICCAI 2025. To appear in Lecture Notes in Computer Science (LNCS)
Journal ref In: Anazodo U. et al. (eds) Medical Image Computing in Resource Constrained Settings. MIRASOL 2025. LNCS, Springer, Cham, pp. 217-230
使用人工智能分析课程模式复杂性以提高按时毕业率
专题命中 领域大模型 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 该研究针对软件工程本科课程模式，利用人工智能技术尤其是大语言模型，分析课程模式并给出修订建议，以减少课程变更时间，减少瓶颈和毕业延迟，满足学生需求，提高按时毕业率。
Comments Accepted to Frontiers in Education (FIE) 2026
STEP：通过时间和教育轨迹建模进行职业路径推荐
机构 * AIDA-IDLab, Ghent University（AIDA-ID实验室，根特大学）
专题命中 领域大模型 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 研究利用大语言模型从简历获取职业轨迹数据，提出STEP职业路径推荐系统，通过集成时间衰减GRU、FiLM及注意力序列池化预测下一份工作，引入ROUTE改进职业表示，在多数据集评估中优于基准，还公开了数据集和代码。
在Lean中构建肖尔算法：对RSA - 2048和P - 256的量子攻击的智能形式化
专题命中 领域大模型 ：large language model(abstract)；language model(abstract)
AI总结 研究在Lean中对肖尔算法及其变体进行形式化，采用智能形式化方法让软件代理分析、编写代码及修复证明，建立数学基础用于分析RSA - 2048和P - 256加密设置下的量子攻击，为量子密码分析及算法设计验证助力。
Comments 21 pages, including appendix; 2 figures
科学意图驱动的具身智能太阳望远镜：概念设计
专题命中 领域大模型 ：large language model(abstract)；language model(abstract)
AI总结 本文提出科学意图驱动的具身智能太阳望远镜（SIDEST）概念系统，通过三个核心层实现三种智能科学研究闭环，构建最小原型系统验证其核心原理及技术路径可行性，以前沿AI方法重新定义望远镜。
Comments 39 pages, 14 figures
Journal ref Laser & Optoelectronics Progress, 2026, 63(8): 0839014
WikiSTAR：一个揭示科学维基百科文章隐藏历史的系统
机构 * The Hebrew University of Jerusalem（耶路撒冷希伯来大学） ； Ben-Gurion University of the Negev（内盖夫本-古里安大学） ； Allen Institute for AI (Ai2)（艾伦人工智能研究所）
专题命中 领域大模型 ：LLM(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 WikiSTAR系统利用大语言模型分类器标记编辑类型，通过交互式视图追溯科学维基百科文章修订历史，揭示知识发展，经用户研究验证其能发现新模式、问题并实现新分析，还发布了系统、代码和基准。
解锁潜在维度：使用变分自编码器探索大规模X射线散射数据的表示
机构 * Advanced Light Source, Lawrence Berkeley National Laboratory（劳伦斯伯克利国家实验室先进光源） ； Center for Advanced Mathematics for Energy Research Applications, Lawrence Berkeley National Laboratory（劳伦斯伯克利国家实验室能源研究应用高级数学中心） ； Molecular Biophysics & Integrated Bioimaging Division, Lawrence Berkeley National Laboratory（劳伦斯伯克利国家实验室分子生物物理学与综合生物成像部） ； Berkeley Synchrotron Infrared Structural Biology program, Lawrence Berkeley National Laboratory（劳伦斯伯克利国家实验室伯克利同步辐射红外结构生物学项目） ； Materials Sciences Division, Lawrence Berkeley National Laboratory（劳伦斯伯克利国家实验室材料科学部） ； McKetta Department of Chemical Engineering, University of Texas（德克萨斯大学麦凯塔化学工程系）
专题命中 领域大模型 ：foundation model(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 针对X射线散射数据离线探索和实时分析两大挑战，训练领域特定注意力卷积变分自编码器（C-VAE），学习低维表示以捕捉结构变化，并集成到MLExchange平台的Latent Space Explorer中，支持交互式结构探索。
AI 可以学习科学品味
专题命中 领域大模型 ：LLM(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 本文提出RLCF框架，通过社区反馈学习科学品味，使AI能提出高潜力研究想法，实验显示其优于现有模型并具备泛化能力。
Comments 46 pages, 5 figures
筛选对视觉识别有效
机构 * Meijo University（名城大学）
专题命中 领域大模型 ：language model(abstract)
AI总结 研究针对视觉Transformer难以独立评估图像块相关性的问题，提出VisionScreen模型，将筛选机制扩展到视觉识别，通过二维空间域绝对相关性估计，让块选择性聚合相关块，实验证明该方法优于传统ViT，为视觉识别提供新方案。
Comments Exploratory research
你如何通过提问来获取信息：审核TikTok搜索中的乳腺癌错误信息
专题命中 领域大模型 ：language model(abstract)
AI总结 研究TikTok搜索中用户查询框架对乳腺癌错误信息曝光的影响，通过受控实验发现查询框架与错误信息曝光紧密相关，替代医学查询错误信息返回率高，医学信息查询也有错误信息，强调审核查询驱动搜索系统的重要性。
幻影护栏：当自我改进的智能体利用从未发生过的修复失败时
专题命中 领域大模型 ：LLM(abstract)
AI总结 研究自我改进智能体在自动化工具优化中虚构从未发生的错误这一现象，通过反事实制造实验室进行研究，发现当合法输入含特定模式等条件时会出现虚构失败，提出该实验室用于测量此类虚构失败。
AgentSociety 2：用于可执行社会科学的集成研究环境
专题命中 领域大模型 ：LLM(abstract)
AI总结 针对社会科学研究对象的独特性及现有系统缺陷，AgentSociety 2集成研究环境结合大语言模型代理的两个角色，支持端到端工作流程，通过多领域研究展示其能力，为计算社会科学提供可控基础设施。
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