语言大模型 / LLM

A Clinically Validated Foundation Model for Comprehensive Lung Pathology Interpretation

临床验证的基础模型用于全面肺部病理解读

Zhengrui Guo, Zhengyu Zhang, Jiabo Ma, Yihui Wang, Fengtao Zhou, Yingxue Xu, Ling Liang, Chenglong Zhao, Qi Xie, Jinbang Li, Shujing Guo, Fangyi Han, Zhijian Cen, Ziyi Liu, Cheng Jin, Junlin Hou, Zhixuan Chen, Yu Cai, Lijuan Qu, Shifu Chen, Yueping Liu, Zhe Wang, Xiuming Zhang, Muyan Cai, Li Liang, Hao Chen

机构 * Department of Pathology, Nanfang Hospital, Southern Medical University, Guangzhou, China（南方医科大学南芳医院病理科，广州，中国） ； Department of Pathology, School of Basic Medical Sciences, Southern Medical University, Guangzhou, China（南方医科大学基础医学学院病理科，广州，中国） ； Department of Computer Science and Engineering, Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong, China（香港科技大学计算机科学与工程系，香港，中国） ； Guangdong Provincial Key Laboratory of Molecular Tumor Pathology, Guangzhou, China（广东省分子肿瘤病理重点实验室，广州，中国） ； Department of Pathology, Shandong Provincial Qianfoshan Hospital, Jinan, Shandong, China（山东省青岛坊山医院病理科，济南，山东，中国） 纠错

专题命中 评测与基准 ：foundation model(title,abstract)；pretraining(abstract)

AI总结 提出PulmoFoundation，一种基于Virchow2和约4万张H&E染色全切片图像进行亚专科预训练的肺部病理基础模型，通过32项临床任务和前瞻性随机对照试验验证，在诊断准确性、效率和一致性上显著提升。

Revisiting data-driven dynamic security assessment with a tabular foundation model

使用表格基础模型重新审视数据驱动的动态安全评估

Olayiwola Arowolo, Maosheng Yang, Jochen Cremer

专题命中 评测与基准 ：foundation model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究针对数据驱动的电力系统动态安全评估方法的局限，提出用表格基础模型，通过上下文学习评估稳定性，无需重新训练或调参。单个模型可评估多故障，经案例研究表明该模型用少量标记样本就能达到高分数，为电力系统基础模型开发部署奠基。

Comments Paper is in the review process

Robust Explanations for User Trust in Enterprise NLP Systems

企业NLP系统中用户信任的鲁棒解释

Guilin Zhang, Kai Zhao, Jeffrey Friedman, Xu Chu, Amine Anoun, Jerry Ting

机构 * Workday AI 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(summary_cn,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出一种统一的黑盒鲁棒性评估框架，用于评估token级解释的鲁棒性，通过留一法遮挡和现实扰动测试，发现解码器LLM比编码器基线更稳定，且模型规模越大稳定性越强，同时建立了鲁棒性与推理成本的实用权衡曲线。

PolyInterview: An LLM-based Platform for Immersive Mock Interview Practice with Comprehensive Multimodal Assessment

PolyInterview：一个基于大语言模型的沉浸式模拟面试平台，具备全面的多模态评估

Zhiyuan Wen, Jiannong Cao, Kelly Chan, Zijian Wang, Chen Chen, Xiaoyun Liu, Jianing Yin, Zhuo Li

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Chongqing University of Posts and Telecommunications（重庆邮电大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 PolyInterview平台利用大语言模型，基于职位描述和简历为求职者生成定制面试问题，通过数字人类面试官进行多轮口语面试，全面评估回答内容、语音表达和非语言行为，提供结构化反馈，助力求职者更好地准备面试。

Comments 10 pages, 7 figures, and 4 tables

DiffTestGen: Change-Directed LLM-Based Testing for Exposing Behavioral Differences

DiffTestGen：基于大语言模型的变更导向测试以揭示行为差异

Huimin Hu, Cristian Cadar, Michael Pradel

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,abstract)

AI总结 研究如何确保软件行为变化符合预期，提出基于大语言模型的DiffTestGen方法，利用静态调用图分析等确定入口点并改进联合覆盖指标，实验表明该方法能有效揭示行为差异、提高覆盖率并检测回归错误。

Evaluating Open-Weight LLMs for Generating Structured Threat Information for Autonomous Vehicle Vulnerabilities

评估开放权重语言模型用于生成自动驾驶车辆漏洞的结构化威胁信息

Md Erfan, Ahmed Ryan, Md Kamal Hossain Chowdhury, Md Rayhanur Rahman

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；prompting(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究自动驾驶车辆漏洞相关结构化威胁信息生成问题，利用开放权重语言模型，通过构建CAV-STIXGen数据集评估11个模型，分析CWE和MITRE ATT&CK共现，展示AI辅助转换可自动化威胁情报并优先防御运输安全。

Comments 9 pages

BayesPO: Bayesian Prompt Optimization via Parallel-Tempered Gradient-Guided Discrete MCMC

BayesPO：通过并行回火梯度引导离散MCMC进行贝叶斯提示优化

Junjie Zhou, Zhijian Ou

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究将提示优化作为离散提示令牌上的贝叶斯后验采样问题，提出BayesPO框架，结合任务似然项与语言模型先验定义后验分布，用马尔可夫链蒙特卡罗实例化，实验表明其能发现有意义提示、逃离局部最优并提高准确率，同时揭示了两个主要局限。

Evolutionary Algorithm-Guided LLMs for Physics-Informed Neural Network Design

用于物理信息神经网络设计的进化算法引导的大语言模型

Xu Yang, Mingyang Yu, Jing Xu, Keqian Li

机构 * Shanghai Institute of Intelligent Education, East China Normal University, Shanghai（上海智能教育研究所，华东师范大学，上海） ； College of Artificial Intelligence, Nankai University（人工智能学院，南开大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对物理信息神经网络（PINNs）设计敏感的问题，提出用进化算法引导大语言模型跨代生成可执行配置，经一维波动方程实验验证可行性，能降低均方误差，还揭示了低解误差与高PDE残差可共存等情况。

CRAFT: Clustering Rubrics to Diagnose Weak LLM Capabilities and Generate Targeted Fine-Tuning Data

CRAFT：聚类评分标准以诊断大型语言模型的能力短板并生成针对性的微调数据

Vipul Gupta, Zihao Wang, Razvan-Gabriel Dumitru, MohammadHossein Rezaei, Aakash Sabharwal, Yunzhong He

机构 * Scale AI（Scale人工智能公司） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(title)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究针对评估应指导模型改进及提供训练数据的问题，提出CRAFT方法，将评分标准评估数据集转化为模型能力短板诊断，通过聚类能力描述、评估模型节点等生成微调数据，实验表明该方法能更精准诊断模型弱点并提升性能。

Comments 18 pages, 3 Tables, 2 Figures

Reliability-Prioritized Fine-Grained Generation in Multimodal Large

多模态大模型中可靠性优先的细粒度生成

Xiaomeng Fan, Wei Wu, Yuwei Wu, Zhi Gao, Shiyu Luo, Mingyang Gao, Haoyu Zhao, Zhenxin Diao, Yuxuan Ba, Lijia Feng, Yunde Jia, Mehrtash Harandi

机构 * Beijing Key Laboratory of Intelligent Information Technology, School of Computer Science & Technology, Beijing Institute of Technology（北京智能信息科技重点实验室，计算机科学与技术学院，北京理工大学） ； Guangdong Laboratory of Machine Perception and Intelligent Computing, Shenzhen MSU-BIT University（广东机器感知与智能计算实验室，深圳MSU-BIT大学） ； Department of Electrical and Computer System Engineering, Monash University（电子与计算机系统工程系，莫纳什大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；preference optimization(abstract)

AI总结 针对多模态大模型细粒度生成易出错的问题，提出GranFact基准和层次感知评估算法，并基于直接偏好优化提出可靠性优先的偏好优化方法，提升细粒度生成同时保持可靠性。

Comments Equal contribution: Xiaomeng Fan and Wu Wei. Corresponding authors: Zhi Gao and Yunde Jia

Jailbreak Foundry: From Papers to Runnable Attacks for Reproducible Benchmarking

Jailbreak Foundry: 从论文到可运行攻击的可重复基准测试

Zhicheng Fang, Jingjie Zheng, Chenxu Fu, Wei Xu

机构 * Shanghai Qi Zhi Institute（上海启智研究院） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Melbourne（墨尔本大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 JAILBREAK FOUNDRY通过多代理工作流将论文转换为可执行模块，实现可重复基准测试的标准化评估和自动化。

DELUGE: Towards Continental-Scale Daily Pluvial Flood Damage Prediction via Interpretable Conditioning on Foundation Model Embeddings

DELUGE：通过基础模型嵌入的可解释条件实现大陆尺度每日暴雨洪水灾害预测

Yuya Kawakami, Daniel Cayan, Dongyu Liu, Kwan-Liu Ma, Tom Corringham

机构 * University of California, Davis（加利福尼亚大学戴维斯分校） 纠错

专题命中 评测与基准 ：foundation model(title)；分类 cs.LG

AI总结 研究针对美国暴雨洪水难预测及现有方法局限问题，提出DELUGE多模态深度学习框架，通过对特定单元格建模，利用参数模块结合基础模型嵌入实现可解释预测，在PR - AUC指标上优于基线，且该条件设定方案可用于其他地理空间预测任务。

Perceived AGI: Believability as Dimensional Completeness, Not Capability

感知通用人工智能：可信度取决于维度完整性，而非能力

Sebastian Cochinescu

机构 * University of Bucharest（布加勒斯特大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究探讨大语言模型在对话中缺乏思维存在感的问题，提出可信度取决于维度完整性的假设，定义了时间、真相、熵和爱四个维度及相关行为立场，识别出行为层，还陈述了可证伪预测，为感知通用人工智能提供概念框架。

Comments 12 pages, 1 figure, 3 tables

Before the Action: Benchmarking LLMs on Prospective Hypothesis Discovery

行动之前：在前瞻性假设发现任务上对大语言模型进行基准测试

Tianyun Zhong, Wangyi Jiang, Wei Wang, Xuanang Chen, Yaojie Lu, Shiwei Ye, Yuzhen Shi, Boyu Yang, Jinghang Wang, Han Li, Weiqi Zhai, Bing Zhao, Hu Wei, Haiyang Yu, Yongbin Li, Hongyu Lin, Le Sun, Xianpei Han

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究旨在评估大语言模型在开放式结论前阶段的发现能力，引入前瞻性假设发现任务及评估框架HypoArena，提出回顾性上下文回归构建基准数据，实验揭示模型能力分层及效应，结果支持将其作为评估大语言模型制定调查方向的独特目标。

IMBench: A Benchmark for Intuitive Robotic Manipulation

IMBench：直观机器人操作的基准测试

Anurag Maurya, Sukhvansh Jain, Prajwal Avhad, Gautham Balachandran, Ziyi Zhou, Atharva Kshirsagar, Satyam Singh, Bowen Li. Rishabh Mukund, Ritul Singh, Jatin Vira, Suvonil Chatterjee, Devesh K. Jha

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)；foundation model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 IMBench旨在评估直观机器人操作这一综合能力，其任务含物理结构推断与动作序列生成。通过35个任务等进行实验，发现视觉语言模型和视觉 - 语言 - 动作模型的不足，为评估和发展物理智能提供基准。

Comments Accepted to SemRob Workshop, RSS 2026. Project Website: https://imbench.org/

MGDT: MLLM-Guided Diffusion Transformer with Relation-Adaptive Mixture-of-Experts for Multimodal Knowledge Graph Completion

MGDT：具有关系自适应专家混合的MLLM引导扩散变压器用于多模态知识图谱补全

Xu Hou, Meiyu Liang, Wei Huang, Yawen Li, Zhe Xue, Wu Liu, Guanhua Ye, Lei Shi, Kangkang Lu

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Communication University of China（中国传媒大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究多模态知识图谱补全问题，提出MGDT框架，先通过RASR-MoE模块选路径、抑干扰，再用MLLM对齐表示，最后KGDT去噪生成，实验证明该框架在三个基准数据集上性能优于基线。

Comments 8pages, 6 figures

Knowing the Self, Understanding the World: A Dual-Cognition Benchmark for UAV Spatio-temporal Reasoning with MLLMs

认识自我，理解世界：用于基于多模态大语言模型的无人机时空推理的双认知基准测试

Like Liu, Zhengzheng Xu, Haitao He, Hongzhe Li, Shuchang Zhang, Dian Shao

机构 * Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； China University of Petroleum（中国石油大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 该研究针对多模态大语言模型在无人机场景双认知能力评估不足的问题，提出UAV-DualCog基准测试，涵盖图像和视频任务，通过自动化管道构建数据，评估发现现有模型存在瓶颈，该基准测试有价值。

Comments 11 pages, 4 figures, 7 tables. Project website: https://uav-dualcog.lozumi.com

Personalized Image Aesthetic Assessment via Preference-rich Sample Mining and Cohort Merging

通过偏好丰富样本挖掘和群组合并进行个性化图像美学评估

Zhichao Yang, Tianjiao Gu, Zhixianhe Zhang, Xiangfei Sheng, Pengfei Chen, Leida Li

机构 * Xidian University（西安电子科技大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 研究个性化图像美学评估问题，提出基于多模态大语言模型的PRAC方法，通过偏好丰富样本挖掘和美学共鸣群组合并建模个体美学偏好，经实验验证该方法优于现有技术。

Comments The paper has been accepted by ACM MM 2026

Region-Grounded Vision-Language Learning for Detection-Guided Mammographic Lesion Classification

用于检测引导的乳腺钼靶病变分类的区域基础视觉语言学习

Zhengbo Zhou, Jiren Li, Dooman Arefan, Margarita Zuley, Shandong Wu

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)；pretraining(abstract)

AI总结 针对乳腺钼靶病变分类，提出区域基础视觉语言学习方法，先通过区域-文本对比预训练对齐特征，引入多组件目标减轻偏差，再联合优化辅助病变检测头，实验表明该方法在多设置下性能优于相关方法。

KD-Judge: A Knowledge-Driven Automated Judge Framework for Functional Fitness Movements on Edge Devices

KD-Judge：一种基于知识的自动化评判框架，用于边缘设备上的功能性健身动作

Shaibal Saha, Fan Li, Yunge Li, Arun Iyengar, Lucas Alves, Lanyu Xu

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Oakland University, Rochester Hills, USA（计算机科学与工程系，奥克兰大学，罗切斯特希尔，美国） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文提出KD-Judge，一种基于知识的自动化评判框架，用于在边缘设备上对功能性健身动作进行重复标准的自动评判，通过规则结构化和确定性规则系统提高效率和准确性。

Comments Accepted at IEEE/ACM CHASE 2026

Self-Attention as Transport: Limits of Symmetric Spectral Diagnostics

自注意力作为传输：对称谱诊断的极限

Dominik Dahlem, Diego Maniloff, Mac Misiura

机构 * Red Hat AI（红帽人工智能） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 研究语言模型注意力路由的两种失效形状（过度集中或过度分散），证明对称谱诊断对方向不敏感，并揭示因果注意力中传输容量的理论下限，提出基于容量和方向的双轴诊断方法。

Comments 47 pages, 7 figures, 7 tables; 84-page online supplement (proofs, additional experiments, dataset statistics) as an ancillary file

AI Watermark Evidence Fails Forensic Readiness: An Empirical Evaluation

人工智能水印证据无法满足法医鉴定要求：一项实证评估

Saifur Rahman Tamim, Amir Labib Khan

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文针对政府要求大语言模型生成内容带水印这一规定所基于的假设进行检验，通过FRS框架评估三种水印方法，以意义保留释义为攻击向量，发现这些方法存在诸多问题，不符合法庭证据标准，FRS评分系统也有局限性。

Comments 9 pages, 4 figures. A version of this paper was submitted to the AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society (AIES) 2026

A Benchmark for Electrical Load Forecasting Across Grid Levels: Time-Series Transformers Outperform Established Methods

跨电网层级的电力负荷预测基准：时序变压器优于现有方法

Matthias Hertel, Sebastian Pütz, Jonathan Kolar, Benjamin Schäfer, Ralf Mikut, Veit Hagenmeyer

机构 * Karlsruhe Institute of Technology（卡尔斯鲁厄理工学院） ； Helmholtz AI（亥姆霍兹人工智能中心） 纠错

专题命中 评测与基准 ：foundation model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出跨电网层级负荷预测综合基准，评估十种方法，发现基于变压器的方法表现优，误差降6.6 - 10.7%。引入YAformer分析架构影响，标准变压器性能更优。评估Chronos - 2，揭示模型优缺点，强调长输入等因素重要性。

AEGIS: Assay-Aware Protocol Validation and Runtime Monitoring for Open-Source Liquid Handling Robots

AEGIS：用于开源液体处理机器人的检测感知协议验证和运行时监测

Priyanka V. Setty, Arvind Ramanathan, Ian Foster, Rick Stevens

机构 * Data Science and Learning Division, Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室数据科学与学习部） ； Department of Computer Science, University of Chicago（芝加哥大学计算机科学系） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究开源液体处理机器人运行问题，提出AEGIS两层防护系统。一层结合检测规则库与大语言模型验证协议，二层用主成分分析模型监测运行轨迹，经实验验证有效，统一了检测感知验证与视觉监测，且开源。

Can We Trust Item Response Theory for AI Evaluation?

我们能信任项目反应理论进行人工智能评估吗？

Han Jiang, Sunbeom Kwon, Jinwen Luo, Ziang Xiao, Susu Zhang

机构 * Johns Hopkins University（约翰·霍普金斯大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of California, Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究探讨项目反应理论（IRT）用于人工智能评估的可靠性，利用六个大语言模型基准模拟响应矩阵，比较四种估计工具，评估IRT在多方面的表现，发现经典估计器在大型基准中可能不可行，可扩展估计器在特定模型集下可能产生不可靠推断。

From Reconstruction to Interpretation: Zero-Setup Multi-Phase Segmentation of X-ray Tomography Data

从重建到解释：X射线断层扫描数据的零设置多相分割

Pradyumna Elavarthi, Arun J. Bhattacharjee, Harrison Lisabeth, Anca Ralescu, Petrus H. Zwart, Dilworth Parkinson, Elizabeth G. Clark

专题命中 评测与基准 ：prompting(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对X射线断层扫描数据快速解释受限问题，提出零设置多相分割框架，结合材料无关掩码准备策略与预训练语义分割网络，能快速生成诊断级分割，支持近实时束线反馈与可扩展成像工作流程。

VCG-Bench: Towards A Unified Visual-Centric Benchmark for Structured Generation and Editing

VCG-Bench：迈向统一的视觉导向基准，用于结构化生成与编辑

Xiaoyan Su, Peijie Dong, Zhenheng Tang, Song Tang, Yuyao Zhai, Kaitao Lin, Liang Chen, Gai Yuhang, Yuyu Luo, Qiang Wang, Xiaowen Chu

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (GuangZhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； Huawei Technologies Co., Ltd（华为技术有限公司） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； South China University of Technology（华南理工大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出VCG-Bench，一个统一的视觉导向mxGraph任务基准，通过符号逻辑和XML实现精确的图表生成与编辑，解决现有方法在结构化任务中的局限性。

Comments Accepted by ICML2026, 37 pages, 10 figures

A Scaffolded GenAI Lab in Early Undergraduate CS: A Mixed-Methods, Multi-Course Evaluation

本科早期计算机科学中的一个支架式生成式人工智能实验室：混合方法、多课程评估

Ethan Dickey, Andres Bejarano, Rhianna Kuperus, Bárbara Fagundes

机构 * Purdue University（普渡大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：prompting(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究在本科早期计算机科学课程中评估 “AI实验室” 这一支架式GenAI素养干预。通过多课程混合方法收集数据，发现其能改变学生对GenAI的态度及使用策略，且不增加评分作业中GenAI的使用量，推动相关三角测量研究。

Comments 18 pages, 3 figures, 18 tables; v2 substantially refined qualitative analysis and discussion

Attention-Guided Saliency Maps for Interpreting Visualization Literacy in VLMs

用于解释视觉语言模型中视觉素养的注意力引导显著图

Maeve Hutchinson, Abderrahmane Wassim Mehdaoui, Pranava Madhyastha

机构 * The Alan Turing Institute（艾伦·图灵研究所） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)

AI总结 研究视觉语言模型如何解释数据可视化这一问题，提出针对图像文本生成的轻量级诊断显著图方法，通过聚合注意力并映射到图像，生成快速无梯度显著图，用删除度量评估，揭示模型注意力分配情况。

Comments To be presented at IEEE VIS 2026

Training-Free Open-Vocabulary 3D Point-Cloud Segmentation on the Generalized Few-Shot Benchmark

广义少样本基准上的无训练开放词汇3D点云分割

Silas kwabla Gah, Ebenezer Owusu

机构 * University of Ghana（加纳大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)

AI总结 研究广义少样本3D点云分割问题，提出无训练方法，用冻结的3D视觉语言模型与概念分割器，通过跨视图一致性协调，在ScanNet200和ScanNet++基准上提升新类mIoU，且无需少样本支持，效果优于现有方法。