语言大模型 / LLM

Developing and Validating the Spanish Version of the Large Language Models Dependency Scale (LLM-D12-SP)

开发并验证大语言模型依赖量表的西班牙语版本（LLM-D12-SP）

Tran Gia Bao, Mo El-Haj, Sameha Al-Shakhsi, Antonio Garcia-Cabot, Raian Ali, Ala Yankouskaya

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

AI总结 研究针对说西班牙语人群对评估LLM心理依赖工具的需求，开发并验证了LLM-D12-SP量表，经分析其具有良好结构和效度，为研究LLM在组织环境中的心理使用情况提供了可靠工具。

Comments 32 pages

Journal ref Discover Psychology 2026

Can AI Debias the News? LLM Interventions Improve Cross-Partisan Receptivity but LLMs Overestimate Their Own Effectiveness

AI能否去偏新闻？LLM干预提升了跨党派接受度但LLM高估了自身效果

Faisal Feroz, Jonas R. Kunst

机构 * Department of Experimental Psychology, University of Oxford（心理学实验系，牛津大学） ； Uehiro Oxford Institute, University of Oxford（牛津大学欧胡罗研究所） ； Psychology Programme, School of Social Sciences, Nanyang Technological University（南洋理工大学社会科学学院心理学项目） ； Department of Communication and Culture, BI Norwegian Business School（BI挪威商学院传播与文化系） 纠错

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

AI总结 研究探讨LLM对新闻去偏的影响，发现实质性重构干预提升保守派对左派新闻的信任度，但LLM高估自身效果，需人类监督。

Large language models create an uneven informational layer over cities

大语言模型在城市之上创建了一个不均衡的信息层

Lin Chen, Guangyuan Weng, Esteban Moro

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

AI总结 研究大语言模型在城市信息层面的作用，通过审核其餐厅推荐，发现存在编造与忽略场所现象，且在不同人群中有选择性差异，模拟显示会影响消费需求，揭示其对城市信息分配不均及经济、不平等有潜在影响。

Control panels to clarify user intent with Large Language Models

使用大语言模型的控制面板以澄清用户意图

Ben Shneiderman

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

AI总结 研究大语言模型用户界面指导不足问题，提出视觉控制面板界面，通过强调识别帮助用户制定更有效提示来匹配意图。

Comments 4 pages, 1 figure

Analyzing the Ethical Logic of Eight Large Language Models

分析八个大语言模型的伦理逻辑

W. Russell Neuman, Chad Coleman, Manan Shah

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

AI总结 研究分析OpenAI等八个大语言模型的伦理逻辑，通过让模型回答伦理原则问题和道德困境，用多种理论分析其回答，发现模型伦理判断趋同但在做决定意愿等方面有差异，还能增进对人工智能工作及增强人类伦理行为的理解。

Tool-Guided Retrieval-Augmented Repair for Securing LLM-Generated C Code

用于保护大语言模型生成的C代码的工具引导检索增强修复

Vidyut Sriram, Saatvik Pradhan, Suman Saha

机构 * The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型生成C代码可靠性问题，提出结合编译诊断、CodeQL静态分析等及检索先前修复模式的分析与修复工作流程，在相关C编程任务上评估，该方法有效降低了基线模型的编译失败率和安全缺陷率，提升了代码安全性。

Directed Symbolic Execution for Vulnerability Discovery: An LLM-Guided Approach in KLEE

用于漏洞发现的定向符号执行：KLEE中基于大语言模型的方法

Lingfeng Chen, Tao Xiao, Masanari Kondo, Yasutaka Kamei

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

AI总结 研究针对符号执行的路径爆炸问题，提出基于KLEE的KLEECopilot方法，用大语言模型引导定向符号执行，标记潜在漏洞代码、指导路径优先级并集成循环退出优先级，相比基线提升显著，各组件对有效性有贡献。

DWT-Fusion: A Signal-Based Framework for Training-Free LLM-Generated Text Detection

DWT-Fusion：一种用于无训练大语言模型生成文本检测的基于信号的框架

Mehmet Batuhan Özdaş, Murat Osmanoğlu

机构 * Ankara University（安卡拉大学） 纠错

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

AI总结 研究在零样本和无训练条件下检测大语言模型生成文本的挑战，提出基于离散小波分析的DWT-Fusion框架，通过多分辨率信号表示和校准引导投票融合检测文本，实验表明该方法能提供有效可解释信号，提升检测性能。

Comments 40 pages, 4 figures, 6 tables

Analysing Self-Harm Representations in Language Models: a Cross-Architecture Study

分析语言模型中的自我伤害表征：跨架构研究

Luis Espinosa-Anke, Carla Perez-Almendros

机构 * Cardiff University（卡迪夫大学） 纠错

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

AI总结 研究使用自然语言处理技术检测自我伤害内容的挑战，通过对两个数据集和四个模型进行两项实验，分析语言模型对自我伤害内容的表征，发现自我伤害信息在网络层特定深度结晶，且最准确探针不一定最线性可分，Gemma - 3 - 4B表征方式独特。

Not Birds of a Feather: Personality-Based Partner Selection in LLM Agents

并非一丘之貉：基于大语言模型代理的个性伙伴选择

Tao Wang, Hsiang-Ling Chiu, Chihang Wei, Zhonghao Hou, Yang Xiu

专题命中 其他LLM ：LLM(title,abstract)

AI总结 研究大语言模型代理中基于个性的伙伴选择，在能力不变时，通过实验发现选择遵循任务刻板印象映射，非同类相吸且与人类团队绩效证据校准错误，揭示了个性选择的特点及对代理市场偏差审计的影响。

When Machines Lie Differently: Detecting AI vs Human Fake News

当机器说谎方式不同时：检测人工智能与人类制造的假新闻

Canliv Ibenye, Aya-Vera Jimenez, Samuel Jaeger, Dhrubajyoti Ghosh

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

AI总结 研究通过两个二元分类任务，用词汇、可读性等特征及多种机器学习模型，区分真实新闻与人类及人工智能生成的假新闻，发现检测人工智能生成的假新闻准确率高，而人类撰写的较难区分，揭示了错误信息检测的不对称性。

Comments Accepted at ICMLA

Vibe Coding: An Experiment with Test-Driven Development

Vibe编码：一项测试驱动开发的实验

Moritz Mock, Barbara Russo

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

AI总结 研究探索人类与CLLMs通过vibe编码对等协作，设计四个交互模型并实现相应TDD工作流程。通过实验发现交互模型选择取决于开发目标，智能工作流程利于快速开发但有复杂性，协作工作流程产生更高质量测试套件。

From Grasping to Speaking: Generative AI-Based Environment-Grounded VR Communication Training for Autistic Individuals

从抓握到说话：基于生成式人工智能的自闭症个体环境基础VR沟通训练

Ziming Li, Roshan L. Peiris

专题命中 其他LLM ：LLM(abstract)；prompting(abstract)

AI总结 研究探索基于生成式人工智能的VR沟通训练对自闭症个体的作用，通过9名受训者和7名教练参与的三种模式实验发现，C+O+G模式更受青睐，可用性和工作量相当，有助于沟通实践融入任务执行，还讨论了相关设计考量。

Comments 14 pages, ASSETS2026

Journal ref The 28th International ACM SIGACCESS Conference on Computers and Accessibility (ASSETS 2026)

Conspiracy Theory Rabbit Holes Emerge via Interacting Contagions

阴谋论兔子洞通过相互作用的传播出现

Fabian Tschofenig, Paul Vicinanza, Henrich Greve, Hayagreeva Rao, Douglas Guilbeault

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

AI总结 研究探讨人们陷入阴谋论兔子洞的原因，通过分析推文用序列风险模型等揭示阴谋论间相互作用及定居者效应，比较多种模型，发现传染病生态模型能重现相关动态，还表明防止阴谋论首次公开认可有重要作用。

Comments 49 pages, 13 figures, 5 tables, including supplementary appendix

SM4RT: Learning Structured Motion Geometry for 4D Reconstruction

SM4RT：学习用于4D重建的结构化运动几何

Shing Ho J. Lin, Wenzhao Zheng, Dong Zhuo, Yuqi Wu, Jie Zhou, Jiwen Lu

机构 * Intelligent Vision Group, Tsinghua University（清华大学智能视觉组） 纠错

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

AI总结 针对将单目3D重建能力扩展到4D动态理解的挑战，提出SM4RT，通过引入运动结构表示场景动态，利用并行运动几何编码器和解码器，从单目RGB视频中联合推断相关信息，实现强大运动重建性能并保留场景运动几何结构。

Comments Code is available at: https://github.com/wzzheng/SM4RT

A Structural Interpretation of GELU and Threshold-Transmission Activations via the First-Order Loss Function

通过一阶损失函数对GELU和阈值传输激活的结构解释

Roberto Rossi

机构 * Business School, University of Edinburgh（爱丁堡大学商学院） 纠错

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

AI总结 基于高斯互补一阶损失函数对GELU给出互补解释，将损失核算与前向信号传输分离，推广到阈值传输族，实验表明校准或学习的均匀阈值门有竞争力且能改进。

Comments 18 pages, 8 figures, 8 tables

Anomalous Frame Detection Using VLM-Based Description Comparison for Extracting Expert-Specific Actions and Contextual Decision-Making Scenes with Intra-Video Self-Similarity

基于VLM描述比较的异常帧检测，用于提取特定专家操作和具有视频内自相似性的上下文决策场景

Ryo Sakai, Kaname Yokoyama

专题命中 其他LLM ：language model(abstract)

AI总结 本文针对关键基础设施维护中专家知识传承问题，提出基于VLM描述比较检测异常帧的方法，可提取特定专家操作及上下文决策场景，在模拟实验中该方法的提取率高于传统方法，有效发现含专家知识的候选场景。

Comments 17 pages, 11 figures, 2 tables