语言大模型 / LLM

BLT: Can Large Language Models Handle Basic Legal Text?

Andrew Blair-Stanek, Nils Holzenberger, Benjamin Van Durme

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

FoodPuzzle: Developing Large Language Model Agents as Flavor Scientists

Tenghao Huang, Donghee Lee, John Sweeney, Jiatong Shi, Emily Steliotes, Matthew Lange, Jonathan May, Muhao Chen

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

A Two-Stage Proactive Dialogue Generator for Efficient Clinical Information Collection Using Large Language Model

Xueshen Li, Xinlong Hou, Nirupama Ravi, Ziyi Huang, Yu Gan

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

Comments Prepare for submission

Customized Information and Domain-centric Knowledge Graph Construction with Large Language Models

Frank Wawrzik, Matthias Plaue, Savan Vekariya, Christoph Grimm

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

Comments Presented at CAIPI Workshop at AAAI 2024

Behavioral Bias of Vision-Language Models: A Behavioral Finance View

Yuhang Xiao, Yudi Lin, Ming-Chang Chiu

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

Comments ICML 2024 Workshop on Large Language Models and Cognition

AlpaPICO: Extraction of PICO Frames from Clinical Trial Documents Using LLMs

Madhusudan Ghosh, Shrimon Mukherjee, Asmit Ganguly, Partha Basuchowdhuri, Sudip Kumar Naskar, Debasis Ganguly

专题命中 领域大模型 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；instruction tuning(abstract)

Comments Accepted at Methods

Flexible and Effective Mixing of Large Language Models into a Mixture of Domain Experts

Rhui Dih Lee, Laura Wynter, Raghu Kiran Ganti

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

Challenges and Responses in the Practice of Large Language Models

Hongyin Zhu

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

Large Language Models for Automated Open-domain Scientific Hypotheses Discovery

Zonglin Yang, Xinya Du, Junxian Li, Jie Zheng, Soujanya Poria, Erik Cambria

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

Comments Accepted by ACL 2024 (findings)

Digital Diagnostics: The Potential Of Large Language Models In Recognizing Symptoms Of Common Illnesses

Gaurav Kumar Gupta, Aditi Singh, Sijo Valayakkad Manikandan, Abul Ehtesham

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

Comments 14 pages, 4 figures

Large Language Models for Scientific Information Extraction: An Empirical Study for Virology

Mahsa Shamsabadi, Jennifer D'Souza, Sören Auer

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

Comments 8 pages, 6 figures, Accepted as Findings of the ACL: EACL 2024

Automated Paper Screening for Clinical Reviews Using Large Language Models

Eddie Guo, Mehul Gupta, Jiawen Deng, Ye-Jean Park, Mike Paget, Christopher Naugler

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

Comments 15 pages, 2 figures, 4 tables

Explaining Legal Concepts with Augmented Large Language Models (GPT-4)

Jaromir Savelka, Kevin D. Ashley, Morgan A. Gray, Hannes Westermann, Huihui Xu

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

In-context Learning as Maintaining Coherency: A Study of On-the-fly Machine Translation Using Large Language Models

Suzanna Sia, Kevin Duh

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

Comments 9 pages

Semantic Decomposition Improves Learning of Large Language Models on EHR Data

David A. Bloore, Romane Gauriau, Anna L. Decker, Jacob Oppenheim

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

Comments Extended Abstract presented at Machine Learning for Health (ML4H) symposium 2022, November 28th, 2022, New Orleans, United States & Virtual, http://www.ml4h.cc, 9 pages

Requirements-Augmented Generation for Trustworthy Acceptance Testing of LLM-Based Software

面向基于大语言模型的软件的可信验收测试的需求增强生成技术

Fanyu Wang, Chetan Arora, Zhenping Xie, Yonghui Liu, Kla Tantithamthavorn, Aldeida Aleti, Siwei Jiang

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

AI总结 该研究针对基于大语言模型的软件的验收测试缺口，提出需求增强生成技术与置信度校准级联判定方法，经工业案例验证可提升预言机质量、准确率与成本效率，具备工业可行性。

Comments Accepted at ASE2026

TARGET: Automated Scenario Generation from Traffic Rules for Testing Autonomous Vehicles via Validated LLM-Guided Knowledge Extraction

Yao Deng, Jiaohong Yao, Zhi Tu, Xi Zheng, Mengshi Zhang, Tianyi Zhang

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

Journal ref IEEE Transactions on Software Engineering, Jul. 2025, pp. 1950-1968, vol. 51

CyberLLM: A Multi-Agent LLM Framework for Autonomous Detection and Guarded Response in Automotive Cybersecurity

CyberLLM：面向汽车网络安全的多智能体大语言模型框架，用于自主检测与受管控响应

Nenad Petrovic, Oussama Jeddou, Feres Ben Fraj, Vahid Zolfaghari, Fengjunjie Pan, Andre Schamschurko, Alois Knoll

专题命中 领域大模型 ：LLM(title,summary_cn)

AI总结 CyberLLM是由大语言模型编排的多智能体框架，结合确定性检测层与大语言模型精化，在安全防护下实现汽车漏洞自主检测与修复，在基准测试中覆盖约70%漏洞且零误报，验证了LLM智能体自主防御的可行性。

Generative AI and Foundation Models in Medical Image

医学影像中的生成式AI与基础模型

Masahiro Oda

机构 * Nagoya University（名古屋大学） ； Graduate School of Informatics, Nagoya University（名古屋大学信息学研究科） 纠错

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

AI总结 本文概述生成式AI相关的扩散模型、LLMs及基础模型，介绍其在医疗辅助中的应用，探讨基础模型的构建方法与医疗应用，并研究利用国家资源开发医疗辅助AI的路径。

Comments Review Article

Journal ref Radiological Physics and Technology, vol.18, pp.937-948, 2025

Location-Aware Fine-Grained Representation Learning for Medical Vision Foundation Models

面向医学视觉基础模型的位置感知细粒度表示学习

Myeongkyun Kang, Yanting Yang, Xiaoxiao Li

机构 * The University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Vector Institute（矢量研究所） 纠错

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

AI总结 本研究提出基于位置感知细粒度表示学习的医学视觉基础模型LoFi，构建大规模医学定位数据集MedG，在多项医学视觉任务中性能优于现有模型。

Diffusion Language Model for Recommendation

用于推荐的扩散语言模型

Chengyi Liu, Yongqi Zhou, Junwei Pan, Zhixiang Feng, Chengguo Yin, Haijie Gu, Jie Jiang, Yinghao Liu, Yujuan Ding, Qing Li, Wenqi Fan

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

AI总结 研究针对现有推荐系统中自回归范式的不足，受扩散语言模型启发，提出 DLMRec。该模型引入协作感知随机分词器、课程驱动训练策略、稳定性感知投票机制，为推荐提供了新的离散扩散语言模型及有效方法。

Comments 30 pages, 9 figures

Exploring the Design Space of LLM-Based Programming Support in CS Education: A Scoping Review through the Lens of Assistance Governance

探索计算机科学教育中基于大语言模型的编程支持的设计空间：通过辅助治理视角的范围审查

Minsun Kim, S. Moonwara A. Monisha, Zihan Wu, David H. Smith

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

AI总结 该研究通过范围审查和定性综合，对90个基于大语言模型的编程支持系统进行分析，提出PEA三维分析视角，贡献治理手册与配置图，为分析现有系统及设计未来工具提供词汇表，以解决辅助治理决策隐含难比较的问题。

Schema-Bound LLM Control of Scientific Instrumentation through Model Context Protocol Skills

通过模型上下文协议技能对科学仪器进行模式绑定的大语言模型控制

Roberto dos Reis, Vinayak P. Dravid

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

AI总结 研究如何通过模型上下文协议将本地大语言模型与科学仪器相连，结合多种技术实现连接，开源服务器展示相关工具等，通过软件验证，为闭环智能仪器研究提供基础。

Comments 36 pages, 8 figures, 7 tables. Open-source reference implementation, physics-plausible simulator, and validation suite. Software-only validation; live-instrument validation is not reported

LLM-Generated Design Problems for Assessing Higher-Order Thinking in Project-Based Learning

基于项目式学习的高阶思维评估中由大语言模型生成的设计问题

Ahmad D. Suleiman, Daqing Hou, Maliha Noushin Raida

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

AI总结 研究针对基于项目式学习中传统评估难以捕捉高阶思维的问题，引入设计问题（DPs），通过调查教师看法、评估大语言模型生成的DPs及学生表现数据等，发现DPs是传统评估的有益补充，能捕捉高阶思维不同方面。

Comments Accepted to appear in Proceedings of the 2nd ACM Virtual Global Computing Education Conference V.1 (SIGCSE Virtual 2026). DOI: 10.1145/3795867.3831014

Spatial Balancing: Designing an LLM-Powered Spatial Externalization Interface for Iterative Science Communication Writing

空间平衡：利用空间推理在LLM辅助科学传播写作中平衡科学阐述与叙述吸引力

Kexue Fu, Jiaye Leng, Yawen Zhang, Jingfei Huang, Yihang Zuo, Runze Cai, Zijian Ding, Ray LC, Shengdong Zhao, Qinyuan Lei

专题命中 领域大模型 ：LLM(title,title_cn)

AI总结 本文提出SpatialBalancing系统，通过结合人类空间推理与大语言模型的语义能力，提升科学传播写作中科学严谨性与叙述吸引力的平衡。

Comments DIS '26

Journal ref In Designing Interactive Systems Conference (DIS '26), June 13-17, 2026, Singapore, Singapore. ACM, New York, NY, USA, 20 pages

An LLM-assisted approach to designing software architectures using ADD

基于 ADD 的 LLM 协助软件架构设计方法

Humberto Cervantes, Rick Kazman, Yuanfang Cai

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

AI总结 本文提出利用 LLM 和 ADD 方法辅助软件架构设计，通过明确描述 ADD、建筑师角色和迭代计划，指导 LLM 与人类架构师协作生成架构方案，并通过案例研究验证其有效性。

Comments 30 pages, 12 figures, 7 tables

The strength of clinical evidence is recoverable from language model representations but not from their stated grades

临床证据强度可从语言模型表示中恢复，但无法从其陈述的等级中恢复

Soroosh Tayebi Arasteh

机构 * Lab for AI in Medicine（医学人工智能实验室） ； RWTH Aachen University（亚琛工业大学） ； University Hospital RWTH Aachen（亚琛大学医院） ； Stanford University（斯坦福大学） 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、cs.LG

AI总结 本研究通过构建临床声明数据集，测试22个开源大语言模型，发现模型内部表示可编码证据强度（中位AUROC 71.8%），但模型陈述的等级接近随机（低于估计器25-27个百分点），且该信号主要来自词汇特征，不随规模提升。

BioMatrix: Towards a Comprehensive Biological Foundation Model Spanning the Modality Matrix of Sequences, Structures, and Language

BioMatrix：迈向覆盖序列、结构和语言模态矩阵的综合性生物基础模型

Qizhi Pei, Zhimeng Zhou, Yi Duan, Yiyang Zhao, Wei Li, Han Guo, Liang He, Chengping Li, Chang-Yu Hsieh, Conghui He, Rui Yan, Lijun Wu

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学高瓴人工智能学院） ； OpenDataLab, Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室 OpenDataLab） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； School of Artificial Intelligence, Wuhan University（武汉大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 提出首个原生多模态生物基础模型BioMatrix，通过统一分词方案将分子序列、结构、蛋白质序列、结构和自然语言映射到共享离散标记空间，在单一解码器架构下实现所有模态的统一生成，在80项任务中77项达到最优或竞争力水平。

Entropy-Aware Domain-Routed Mixture-of-Experts Speech-LLM Framework: A Case Study of Multi-Domain Child-Adult ASR

熵感知域路由混合专家语音-大语言模型框架：多领域儿童-成人ASR案例研究

Mohan Shi, Kaiyuan Zhang, Zilai Wang, Natarajan Balaji Shankar, Eray Eren, Abeer Alwan

机构 * University of California, Los Angeles, USA（加州大学洛杉矶分校） 纠错

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

AI总结 提出一种混合专家语音-大语言模型，通过分类器域路由、混合投影器和混合LoRA模块以及熵感知路由机制，实现跨不同环境和年龄组的统一儿童-成人ASR，在公共儿童语料库上取得一致改进。

Comments Accepted to Interspeech 2026

Academic Integrity and Emotional Responses to Inappropriate LLM Use in Software Engineering Education

学术诚信与软件工程教育中不当使用大语言模型的情感反应

Ronnie de Souza Santos, Italo Santos, Giuseppe Destefanis, Cleyton Magalhaes, Mairieli Wessel

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

AI总结 本研究通过116名本科生的横截面调查，探讨软件工程学生在感知学术不当使用大语言模型后的情感反应，发现漠不关心最常见，内疚、焦虑、宽慰和满足感与不同情境相关。