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AI 大模型

语言大模型 / LLM

大语言模型、预训练、指令微调、后训练和语言模型应用。

2026-07-17 至 2026-07-17 共收录 250 信号源:cs.CL, cs.AI, cs.LG

1. 其他LLM 18 篇

2607.14125 2026-07-17 cs.LG cs.CV 新提交 79%

CARPRT: Class-Aware Zero-Shot Prompt Reweighting for Black-Box Vision-Language Models

CARPRT:用于黑盒视觉语言模型的类感知零样本提示重加权

Ruijiang Dong, Zesheng Ye, Jianzhong Qi, Lei Feng, Feng Liu, Gang Niu, Masashi Sugiyama

机构 * University of Melbourne(墨尔本大学) Southeast University(东南大学) RIKEN Center for Advanced Intelligence Project(理化学研究所先进智能项目中心) The University of Tokyo(东京大学)

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

AI总结 研究针对预训练视觉语言模型零样本图像分类中提示与类独立性假设不成立的问题,提出类感知零样本提示重加权方法CARPRT,通过无训练方式量化提示与类的相关性并调整权重,实验表明该方法优于现有方法。

Comments Accepted at ICLR 2026

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2607.14966 2026-07-17 cs.CV 新提交 78%

U-shaped Multi-granularity Learning for Vision-Language Models

用于视觉语言模型的U形多粒度学习

Biao Chen, Yunqian Yu, Xiangxu Zhao, Zhongshu Chen, Mengmeng Jing, Lin Zuo

机构 * University of Electronic Science and Technology of China(电子科技大学) Hithink Research(恒生电子股份有限公司)

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

AI总结 研究视觉语言模型提示学习的粒度困境,提出U形多粒度提示学习框架UPrompt,通过构建并行多粒度表示及粗细粒度交互增强与监督,在多个基准实验中验证了其有效性和优势。

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2607.12149 2026-07-17 cs.CY 版本更新 75%

It is not enough to give your moderation rules to ChatGPT: Policy-as-Prompt Moderation and Its Potential Impacts on Community Governance

仅向ChatGPT提供审核规则是不够的:策略即提示的审核及其对社区治理的潜在影响

Anna Neumann, Jasmin Wyss, Ivy Turk, Rebekah Overdorf

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

AI总结 研究社交媒体内容审核模式变化,探讨“策略即提示”方法在内容审核中应用,阐述其技术与治理特性、局限性及风险,提出有效提示治理考量,指出仅编写提示不适用于确保社区治理。

Comments Accepted at the Mensch und Computer (MuC) 2026 Workshop "Human-Centered Content Moderation: Expertise, Context & Evaluation"

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2607.14769 2026-07-17 cs.CL cs.AI cs.MA 新提交 73%

Dialogue Summarization with Emotion Dynamics Using Topic- and Participant-Centric Decomposition

使用以主题和参与者为中心的分解方法进行具有情感动态的对话摘要

Linyun Xiang, Mark Neerincx, Stephanie Tan

机构 * Delft University of Technology(代尔夫特理工大学)

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

AI总结 该研究针对对话摘要问题,提出基于改进分层智能体链方法的框架,从主题和参与者两个视角分解对话,结合自动推断情感生成摘要,并引入情感轨迹指标评估,实验表明其框架能生成含语义和情感内容的摘要,凸显方法有效性。

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2512.06364 2026-07-17 cs.HC cs.AI cs.CR 版本更新 70%

JEEVHITAA -- An HCAI Ecosystem to Support Collective Care

JEEVHITAA -- 一个端到端的HCAI系统以支持集体护理

Shyama Sastha Krishnamoorthy Srinivasan, Harsh Pala, Mohan Kumar, Pushpendra Singh

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

AI总结 JEEVHITAA是一个端到端的HCAI系统,通过角色感知的信息共享和可验证的数据流支持多主体护理网络的协调与可信决策。

Comments 33 pages, 7 figures, 3 tables, 2 algorithms, 1 ontology description. Preprint of work under review

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2607.14580 2026-07-17 cs.CV cs.LG 新提交 57%

Advanced Image Generation: Negative Prompt Optimization and Latent Classifier Guidance

先进图像生成:负提示优化与潜在分类器引导

Vaddi Charan Sai Nandan Reddy, Harini B, Chandana M S

专题命中 其他LLM :LLM(abstract);分类 cs.LG

AI总结 该研究提出新系统,通过微调序列到序列语言模型集成负提示优化与潜在空间分类器引导,自动生成优化负提示,用混合分类器评估引导扩散步骤,减少伪影并提高语义保真度,提升Stable Diffusion图像生成质量。

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2607.14575 2026-07-17 cs.CY cs.CL 新提交 57%

Penny: Transition Network Analysis of Learner-Chatbot Interactions in Scaffolded EFL Writing

佩妮:支架式外语写作中学习者与聊天机器人交互的转换网络分析

Steve Woollaston, Brendan Flanagan, Yuko Toyokawa, Hiroaki Ogata

机构 * Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University, Japan(京都大学计算与媒体研究室) College of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University, Japan(立命馆大学信息科学与工程学院)

专题命中 其他LLM :LLM(abstract);分类 cs.CL

AI总结 研究借助转换网络分析,以日本外语学习者与写作聊天机器人“佩妮”的交互为对象,发现两个行为循环,揭示外语水平对交互的显著影响,表明人工智能辅助写作是对话过程,强调需差异化设计聊天机器人以促进学习者认知参与。

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2607.14491 2026-07-17 cs.SI cs.CL 新提交 57%

Manufactured Divisiveness: Decomposing the Hostile Content of Seven Social Media Influence Operations

人为制造的分裂:剖析七种社交媒体影响行动中的恶意内容

Emilio Ferrara

机构 * Department of Computer Science University of Southern California(计算机科学系 美国南加州大学)

专题命中 其他LLM :LLM(abstract);分类 cs.CL

AI总结 研究推特中七种政府认定活动推文里的恶意内容,通过双提示大语言模型检测器和可审计规则区分仇恨与其他分裂形式,发现将所有相关内容计为仇恨会高估,有助于重新定义影响活动及在线话语中仇恨的研究。

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2607.14588 2026-07-17 cs.HC 新提交 50%

Conversational Tactile Data Interfaces: Co-Designing Accessible Data Experiences with Blind Users Using Refreshable Tactile Displays and Conversational AI

对话式触觉数据接口:使用可刷新触觉显示器和对话式人工智能与盲人用户共同设计无障碍数据体验

Samuel Reinders, Munazza Zaib, Bongshin Lee, Ingrid Zukerman, Matthew Butler, Thien Autran, Sascha Cowley, Francois Jacobs, Lizhen Qu, Kim Marriott

专题命中 其他LLM :LLM(abstract)

AI总结 研究针对盲人或视力低下者数据可视化问题,通过与盲人共同设计师协同设计,创建结合可刷新触觉显示器与对话代理的CTDI(Graphy系统),贡献设计知识与建议,得出分层展示等关键发现。

Comments Accepted to be presented at IEEE VIS 2026 and published in IEEE TVCG

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2607.14357 2026-07-17 cs.GT cs.MA econ.TH 新提交 50%

When Is Delegated Play Truthful? Within-Range Regret and the Trilemma of Aligned Delegation

委托策略何时是真实的?范围内遗憾与对齐委托的三难困境

Taksch Dube

专题命中 其他LLM :language model(abstract)

AI总结 研究广告商和用户委托代理的最优诚实描述问题,核心方法是基于代理的范围内遗憾,主要贡献是统一特定拍卖自动出价结果、确定语言模型诱导代理假设成立条件,揭示护栏三难困境及生产模型诚实报告存在未认领剩余等情况。

Comments 31 pages, 7 figures, 4 tables

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