语言大模型 / LLM

Assessing the Effect of Cross-Domain Mapping on Creativity in Humans and Large Language Models

机遇由设计：评估跨领域映射对人类和LLM创造力的影响

Qiawen Ella Liu, Marina Dubova, Henry Conklin, Takumi Harada, Thomas L. Griffiths

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Santa Fe Institute（圣菲研究所） ； Toyota Motor North America, Inc.（丰田美国公司） 纠错

专题命中 领域大模型 ：LLM(title_cn,summary_cn)；large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究通过对比人类与LLM在跨领域映射和用户需求两种提示下的创造力表现，发现人类从随机远程领域获得灵感能提升创造力，而LLM生成原创想法更多且跨领域映射影响随灵感源与目标的语义距离增加而增强。

On the Diversity of Analogy Making in Large Language Models

大型语言模型类比生成的多样性研究

Yuanhao Shen, Daniel Xavier de Sousa, Caio César Sifuentes Barcelos, Hongyu Guo, Xiaodan Zhu

专题命中 领域大模型 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本研究评估10种开源及闭源LLM的类比生成多样性，发现其存在领域同质化问题，多样性增强方法存在多样性与质量的权衡，且不同LLM控制类比多样性的敏感区域有显著差异。

How Closely Do LLM Reviews Align with Human Peer Review?

大语言模型（LLM）评审与人类同行评审的契合度有多高？

Abraham Camelo-Guerrero, Jairo Diaz-Rodriguez

专题命中 领域大模型 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 该研究对比OpenAI GPT-5.4、Google Gemini 3.1 Pro Preview等三款LLM与人类对300篇ICLR 2026投稿的评审，发现LLM能区分论文是否被接收，但无法复现人类对口头报告与海报论文的区分，且评审侧重点存在差异。

Large language models for partial differential equation workflows

用于偏微分方程工作流的大语言模型

Han Wan, Rui Zhang, Hao Sun

专题命中 领域大模型 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 本文探讨大语言模型（LLMs）辅助偏微分方程（PDE）工作流在模型构建、求解器生成等阶段的进展，指出其受限于数据集稀缺与仿真-现实差距，是科学AI系统开发的关键试验台。

OntoLogX: Ontology-Guided Knowledge Graph Extraction from Cybersecurity Logs with Large Language Models

OntoLogX：基于大型语言模型的面向网络安全日志的知识图谱提取

Luca Cotti, Idilio Drago, Anisa Rula, Devis Bianchini, Federico Cerutti

机构 * Department of Information Engineering, University of Brescia, Italy（博洛尼亚大学信息工程系，意大利） ； Department of Computer Science, University of Turin, Italy（都灵大学计算机科学系，意大利） ； School of Computer Science and Informatics, Cardiff University, United Kingdom（卡迪夫大学计算机科学与信息学学院，英国） ； Department of Electronics and Computer Science, University of Southampton, United Kingdom（南安普顿大学电子与计算机科学系，英国） 纠错

专题命中 领域大模型 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 OntoLogX利用大型语言模型和知识图谱技术，从网络安全日志中提取结构化信息，通过检索增强生成和迭代校正，生成符合语义的知识图谱，并预测MITRE ATT&CK战术。

Comments 24 pages, 2 tables, 7 listings, 8 figures

ADMITBench: A Safety-Governed Reference Framework for Evaluating the Admissibility of Industrial LLM Advisories

ADMITBench：用于评估工业LLM咨询建议可采纳性的安全管控参考框架

Yash Misra, Javal Vyas, Siddharth Gutta, Mehmet Mercangöz

专题命中 领域大模型 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.AI

AI总结 本研究提出ADMITBench框架，用于评估工业LLM咨询建议的可采纳性，该框架采用带版本的安全管控评估契约，0.1.0版本为公开参考实现，面向技术与研究评估。

LLM-Derived Priors for Thompson Sampling in Cold-Start Comment Recommendation

用于冷启动评论推荐中汤普森采样的大语言模型衍生先验

Eugene Lee, Oseong Choi, Byungsoo Kang, Taeyeong Jang

专题命中 领域大模型 ：LLM(title,summary_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 该研究提出用大语言模型（LLM）从评论文本提取语义信号生成贝叶斯先验，用于冷启动评论推荐的汤普森采样，经在线A/B/C测试验证其在稀疏反馈场景中效果显著。

Comments 10 pages, 4 figures

Large Language Models for Cancer Communication: Evaluating Linguistic Quality, Safety, and Accessibility in Generative AI

Agnik Saha, Victoria Churchill, Anny D. Rodriguez, Ugur Kursuncu, Muhammed Y. Idris

机构 * Georgia State University（佐治亚州立大学） ； Morehouse School of Medicine（莫尔豪斯医学院） 纠错

专题命中 领域大模型 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

Journal ref JMIR Cancer 2026;12:e82971

ATLAS: Learning to Recommend Across Unseen Domains

ATLAS：学习在未见域间进行推荐

Pervez Shaik, Prosenjit Biswas, Abhinav Thorat, Ravi Kolla, Niranjan Pedanekar

专题命中 领域大模型 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；pretraining(abstract)

AI总结 ATLAS是一种多源推荐域泛化框架，无需目标域适配或LLM预训练，可从异构源域学习域不变表示，在未见域零样本推荐中优于多种基线，HitRate平均提升24%。

Comments 18 pages, 5 figures, 14 tables. Includes appendix with proofs and additional experiments

NeuroMosaic: Anatomically Grounded Multimodal Large Language Modeling for Molecularly Aware Glioma Reasoning from 3D MRI and Clinical Narratives

NeuroMosaic：基于解剖学的多模态大语言模型，用于从3D MRI和临床叙事中进行分子感知的胶质瘤推理

Yantong Liu, Zheyu Zhang, Runpeng Liu, Mu Xitang, Seong-Yoon Shin, Hyun-Ae Lee

专题命中 领域大模型 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)

AI总结 该研究针对多模态医疗大语言模型在神经肿瘤学中的结构缺陷，提出NeuroMosaic模型，通过多模块架构实现胶质瘤的准确推理，在多个数据集上取得优异性能，验证了解剖学索引路由机制的有效性。

Preferred, Not Safer: Pairwise Preference Is a Poor Proxy for Clinical Safety

偏好而非安全：成对偏好并非临床安全的可靠替代指标

Fay Elhassan, David Sasu, Alexandra Kulinkina, Lars Henning Klein, Mary-Anne Hartley

机构 * EPFL（洛桑联邦理工学院） ； LiGHT Laboratory（LiGHT实验室） 纠错

专题命中 领域大模型 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 研究表明临床医生成对偏好并非LLM临床安全的可靠替代指标，其排名靠前的模型仍存在大量临床安全失败，提出结合偏好与安全反馈的临床调整排名方法，支持分离偏好与安全的评估实践。

Comments 27 pages,10 figures

Calibrating Trustworthiness: Co-Designing Metrics and Visualizations for Evaluating LLMs in Education

校准可信度：为教育领域评估大型语言模型（LLM）协同设计指标与可视化方案

Adam Coscia, Sujata Duwal, Langdon Holmes, Scott Crossley, Alex Endert

专题命中 领域大模型 ：LLM(title_cn,summary_cn)

AI总结 本研究针对教育领域LLM响应的教学适配性评估缺口，通过与学习工程师协同设计可信度指标与可视化工具，提升了评估信度，为相关工具提出设计准则。

Comments Under review. 48 pages, 22 figures, 2 tables

Quantifying Hallucinations in Language Language Models on Medical Textbooks

对语言模型在医学教科书中 hallucinations 的量化

Brandon C. Colelough, Davis Bartels, Dina Demner-Fushman

机构 * National Institutes of Health, National Library of Medicine（国家卫生研究院，国家医学图书馆） ； Department of Computer Science, University of Maryland（大学计算机科学系） 纠错

专题命中 领域大模型 ：language model(title,abstract)；large language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文研究了大型语言模型在医学教科书基础上的 hallucinations 发生频率及不同模型响应的差异，发现即使在高可信度响应下，LLaMA-70B-Instruct仍存在19.7%的hallucinations，且临床专家对模型响应的评估显示高一致性。

Comments 8 pages, 4 figures

Towards Interpretable Foundation Models for Retinal Fundus Images

面向视网膜眼底图像的可解释基础模型

Samuel Ofosu Mensah, Camila Roa, Kerol Djoumessi, Philipp Berens

机构 * Hertie Institute for AI in Brain Health（人工智能与脑健康赫尔特研究所） ； Tübingen AI Center（图宾根人工智能中心） ； University of Tübingen（图宾根大学） 纠错

专题命中 领域大模型 ：foundation model(title,abstract)；pretraining(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出Dual-IFM，通过局部和全局可解释性方法，在视网膜眼底图像中实现可解释的基础模型，提升了模型在医疗影像中的鲁棒性。

Comments 11 pages, 3 figures, 4 tables, submitted to iMIMIC workshop at MICCAI 2026

Learning Clinical-Trial Strategy: Offline Policy Training for Decision Agents

临床试验策略学习：面向决策智能体的离线策略训练

William Bolton, Philip Torr

专题命中 领域大模型 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本研究将肿瘤学临床开发建模为离线决策问题，构建时间数据集，对比4种离线目标与4种LLM智能体，发现奖励加权行为克隆表现最优，证明结构化离线学习可用于规划临床实验。

Comments Accepted for a spotlight at the ICML 2026 Workshop on Generative and Agentic AI for Biology (GenBio) and as a poster at the ICML 2026 Workshop on Decision-Making from Offline Datasets to Online Adaptation: Black-Box Optimization to Reinforcement Learning (DEMO). 15 pages, 3 figures, 11 tables

Patient-centered data science: an integrative framework for evaluating and predicting clinical outcomes in the digital health era

以患者为中心的数据科学：数字健康时代评估与预测临床结局的整合框架

Mohsen Amoei, Dan Poenaru

专题命中 领域大模型 ：large language model(abstract,abstract_cn)；language model(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本研究提出数字健康时代以患者为中心的数据科学整合框架，结合多类数据构建数字患者表征，采用多智能体AI方法优化患者结局，助力构建学习型医疗系统，提升数字健康创新的临床转化效果。

HUKUKBERT: Domain-Specific Language Model for Turkish Law

HUKUKBERT：土耳其法律领域的专用语言模型

Mehmet Utku Öztürk, Tansu Türkoğlu, Buse Buz-Yalug

机构 * Kalitte Inc.（Kalitte公司） ； Aibrite Inc.（Aibrite公司） ； University of Eastern Finland（东芬兰大学） 纠错

专题命中 领域大模型 ：language model(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 本文提出HUKUKBERT，首个针对土耳其法律的全面语言模型，通过混合领域自适应预训练方法，在18GB法律语料上训练，实现84.40%的Top-1准确率，并在官方土耳其法院判决结构分割任务中达到92.8%的文档通过率。

Comments 15 pages

Journal ref Öztürk, M. U., Türkoğlu, T., & Buz-Yalug, B. (2026). HukukBERT: Domain-Specific Language Model for Turkish Law. Journal of Computational Law and Legal Technology, 1-15

AgentPanel: Toward a New Paradigm for Human--AI Collaboration in Exploring Scientific Questions

AgentPanel：面向科学问题探索的人机协作新范式

Zhiyao Cui, Qianyi Wang, Haoyang Yan, Yiqun Zhang, Siyue Ren, Hangfan Zhang, Zelin Tan, Hao Li, Chunjiang Mu, Dexian Cai, Shao Zhang, Chen Zhang, Meng Li, Jianan Chai, Yuting Fan, Zichao Ye, Xiaolei Yang, Xinyao Lu, Yuyang Yu, Wenjie Lou, Xiaosong Wang, Fenghua Ling, Shiyang Feng, Mao Su, Qiaosheng Zhang, Bo Zhang, Yang Chen, Lei Bai, Shuyue Hu

专题命中 领域大模型 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究人员探索科学问题时视角有限，本文提出人机协作多智能体论坛AgentPanel，其在多维度评估中表现优于基线，获多数用户认可，可用于早期科学探索。

Chat Debugging: An Exploratory Study of Human-AI Collaboration to Debug Analog Circuits

聊天调试：人机协作调试模拟电路的探索性研究

John Hu, Andrew Ash

专题命中 领域大模型 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究通过分析本科生与开源大型语言模型（LLMs）协作调试模拟电路的聊天记录，揭示了人机协作调试的模式、LLMs的优势与不足及学生的技能短板，为优化人机协作调试提供了依据。

Comments This is the accepted version of a paper to be presented at the 2026 IEEE Frontiers in Education Conference (FIE). The final version will be available via IEEE Xplore

Don't Regenerate, Debug: A Domain-Specific Agent for Repairing Near-Miss Hardware Operators

不要重新生成，要调试：一种用于修复近失配硬件算子的领域特定智能体

Yansong Sun, Shenxiu Wu, Siyuan Chen, Runlin Hou, Junhao Qiu, Junming Cao, Shudi Shao, Zhichao Lu, Qingfu Zhang

专题命中 领域大模型 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究提出领域特定调试智能体，通过调试而非重新生成修复硬件近失配算子，其调试Pass@1准确率更高、token消耗更少，可拓展能力边界并降低成本。

Fovea: Physical-Implication-Aware Wafer-Scale DSE with Decision-Domain-Guided Cross-Fidelity Refinement

Fovea：具备物理含义感知的晶圆级设计空间探索，结合决策域引导的跨保真度优化

Jinxi Li, Huizheng Wang, Jinyi Deng, Yang Hu, Shouyi Yin

专题命中 领域大模型 ：LLM(summary_cn,abstract)

AI总结 Fovea是一种晶圆级设计空间探索方法，通过物理含义感知的空间构建与决策域引导的跨保真度优化，在LLM训练工作负载的晶圆架构选择中实现了最优解恢复与显著加速。

Comments 13 pages, 10 figures, 5 tables

Epistemic-aware Vision-Language Foundation Model for Fetal Ultrasound Interpretation

具备知识意识的视觉-语言基础模型用于胎儿超声解读

Xiao He, Huangxuan Zhao, Guojia Wan, Jiancheng Pan, Yanxing Liu, Yong Luo, Juhua Liu, Yongchao Xu, Wei Zhou, Dacheng Tao, Bo Du

机构 * National Engineering Research Center for Multimedia Software, School of Computer Science, Wuhan University（国家多媒体软件工程技术研究中心，武汉大学计算机学院） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（computing and Data Science学院，南洋理工大学） 纠错

专题命中 领域大模型 ：foundation model(title)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 FetalMind通过Salient Epistemic Disentanglement方法，提升胎儿超声解读的准确性和效率，实现多视图图像推理和疾病诊断的高效处理。

Comments KDD 2026

SimulRAG: Simulator-based RAG for Grounding LLMs in Long-form Scientific QA

SimulRAG：基于模拟器的检索增强生成（RAG）框架，用于将大型语言模型（LLMs）落地到长篇科学问答任务中

Haozhou Xu, Dongxia Wu, Matteo Chinazzi, Ruijia Niu, Rose Yu, Yi-An Ma

机构 * University of California San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

专题命中 领域大模型 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 针对LLMs在长篇科学问答中易幻觉的问题，本文提出SimulRAG框架，引入UE+SBA机制，发布相关基准，实验表明其信息量与事实性较基线分别提升30.4%、16.3%

Comments Haozhou Xu and Dongxia Wu are co-first authors

CausalOPD: First-Wrong-Step Supervision for Distilling Causal Chain Reasoning

CausalOPD：用于提炼因果链推理的首错误步监督

Jian Zhang, Bingyi Wang, Yizhi Liu

专题命中 领域大模型 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 CausalOPD 是一种课程在线过程提炼框架，通过识别首错误步并结合短视界强化学习，提升了学生模型的因果链推理能力，在三个领域中表现优于序列级提炼及专有参考模型。

Comments 9 pages, 2 figures

A Unified Framework for Human AI Collaboration in Security Operations Centers with Trusted Autonomy

面向安全运营中心中人类与AI协作的统一框架：可信自主能力

Ahmad Mohsin, Helge Janicke, Ahmed Ibrahim, Iqbal H. Sarker, Seyit Camtepe

机构 * Centre for Securing Digital Futures, School of Science, Edith Cowan University（安全数字未来中心，科学学院，爱迪生·科文大学） ； CSIRO’s Data61（CSIRO的数据61） 纠错

专题命中 领域大模型 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 该研究提出一种整合AI自主、信任校准与人在回路决策的统一框架，适配SOC不同任务的复杂度与风险，通过AI-Avatar案例验证其可减少警报疲劳、增强响应协调，助力构建增强人类决策的下一代认知SOC。

Comments Accept

Journal ref ACM Transactions on Internet Technology July 2026

Attacking and Defending Multi-Agent Collaborative Filtering Systems Through Connectivity

通过连通性对多智能体协同过滤系统发起攻击与防御

Anjun Hu, Hanting Xie, Saranya Govindan, Jas Kandola, Kurt Cutajar

专题命中 领域大模型 ：LLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 本研究将MAS的攻击与防御方法适配到AgentCF框架下的智能体CF场景，表征连通性对攻防结果的影响，还探索了流行病启发指标用于CF配置的健壮性评估。

Comments 10 pages, 10 figures, 20th ACM Conference on Recommender Systems (RecSys '26)

Knowing the Form, Not the Function: Automatically Auditing Answer--Authority Decoupling in Legal Benchmarks

知晓形式，而非功能：自动审计法律基准中答案与权威的脱钩问题

Hsien-Jyh Liao

机构 * Ministry of Justice, Taiwan（台湾法务部） 纠错

专题命中 领域大模型 ：prompting(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文针对法律基准中答案与权威脱钩问题，联合审计四款LLMs在台湾律师考试题上的表现，发现答案与引用行为可独立变化，提出答案与权威联合评估的方法。

Comments 9 pages, 11 tables

When Search Teaches Style: Causal Internalization of Tactical Priors in AlphaZero

AlphaZero-Edu：普及AlphaZero的访问

Ruitong Li, Binjie Guo, Aisheng Mo, Guowei Su, Han Wang, Jie Li, Ru Zhang

机构 * Department of Communication Studies, School of Communication, Hong Kong Baptist University（通讯学院传播研究系，香港 Baptist 大学） ； Department of Neurobiology and Department of Rehabilitation Medicine, First Affiliated Hospital, Zhejiang University School of Medicine（神经生物学系和康复医学系，浙江大学医学院第一附属医院） ； Personal participation（个人参与） 纠错

专题命中 领域大模型 ：language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出AlphaZero-Edu，一种轻量级教育导向的实现，通过模块化架构和高效训练，提升AlphaZero的可访问性和可重复性，实现单GPU训练和并行自对弈加速。

CIGTSurv: Clinical Information Guided Tri-modal Survival Prediction with Local Prototype Association and Global Feature Alignment

CIGTSurv：结合局部原型关联与全局特征对齐的临床信息引导三模态生存预测

Jing Dai, Qibin Zhang, Weiwei Zhou, Mingde Xu, Jingsong Liu, Jingdong Zhang, Hongming Xu

专题命中 领域大模型 ：foundation model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本研究针对临床信息未充分利用及多模态异质性问题，提出CIGTSurv框架，结合局部原型关联与全局特征对齐机制，在五个TCGA癌症队列上取得生存预测SOTA性能。

Comments Accepted at MICCAI 2026

PAMT: Process-Aligned Reinforcement Learning for Multi-Domain Machine Translation

PAMT：面向多领域机器翻译的过程对齐强化学习

Yongshi Ye, Biao Fu, Chongxuan Huang, Yidong Chen, Xiaodong Shi

专题命中 领域大模型 ：LLM(abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 针对多领域机器翻译中显式推理的偏差问题，提出过程对齐强化学习框架PAMT，结合长思维链监督与多维度奖励机制，在多种场景下表现优于基线模型。

Comments 23 pages, 10 figures, and 18 tables