语言大模型 / LLM

Evaluating the Vulnerability Landscape of LLM-Generated Smart Contracts

评估LLM生成的智能合约漏洞图景

Hoang Long Do, Nasrin Sohrabi, Muneeb Ul Hassan

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

AI总结 本研究评估了LLM生成的智能合约的安全性，发现其存在严重漏洞，提出缓解措施和开发指南以提高区块链安全。

LLM-Based Multi-Agent Blackboard System for Information Discovery in Data Science

基于大语言模型的多智能体黑板系统用于数据科学中的信息发现

Alireza Salemi, Mihir Parmar, Palash Goyal, Yiwen Song, Jinsung Yoon, Hamed Zamani, Tomas Pfister, Hamid Palangi

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

AI总结 本文提出了一种基于黑板架构的多智能体系统，用于提升数据科学中的信息发现效率，通过去中心化设计实现更高的可扩展性和灵活性。

SCaLRec: Semantic Calibration for LLM-enabled Cloud-Device Sequential Recommendation

SCaLRec: 基于LLM的云-设备序列推荐的语义校准

Ruiqi Zheng, Jinli Cao, Jiao Yin, Hongzhi Yin

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

AI总结 SCaLRec通过设备端语义校准模块，在无法调用云LLM时提升云-设备序列推荐性能。

Risk-based test framework for LLM features in regulated software

基于风险的受监管软件中LLM功能测试框架

Zhiyin Zhou

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

AI总结 本文提出了一种针对受监管软件中LLM功能的风险测试框架，包含风险分类、分层测试策略及案例研究，以应对LLM在安全关键应用中的风险挑战。

Journal ref David C. Wyld et al. Eds CSML, AISCA, DNLP, SOEA, NET, BDHI, SIPO 2026 pp. 107-124, 2026. CS & IT CSCP 2026

When Experts Speak:Sequential LLM-Bayesian Learning for Startup Success Prediction

当专家发言时：用于初创企业成功预测的序列LLM-贝叶斯学习

Yidong Chai, Yanguang Liu, Xuan Tian, Jiaheng Xie, Yonghang Zhou

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

AI总结 本文提出了一种基于LLM和贝叶斯学习的模型，通过分析专家对话预测初创企业成功，实验结果显示其在F1分数和投资回报率上均优于现有方法。

CaseMaster: Designing and Evaluating a Probe for Oral Case Presentation Training with LLM Assistance

CaseMaster: 设计和评估一种利用LLM辅助的口头病例展示训练探针

Yang Ouyang, Yuansong Xu, Chang Jiang, Yifan Jin, Haoran Jiang, Quan Li

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

AI总结 CaseMaster利用LLM辅助设计交互式探针，帮助医学生提升口头病例展示技能，通过形成性研究和专家反馈验证其在提高展示质量和减少工作量方面的潜力。

Comments Proceedings of the 2026 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI '26), April 13--17, 2026, Barcelona, Spain

SGCR: A Specification-Grounded Framework for Trustworthy LLM Code Review

SGCR：一种基于规范的可信大语言模型代码审查框架

Kai Wang, Bingcheng Mao, Shuai Jia, Yujie Ding, Dongming Han, Tianyi Ma, Bin Cao

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

AI总结 SGCR通过规范引导LLMs实现可信代码审查，其双路径架构在工业环境中提升了42%的开发者采纳率。

Comments Accepted at ASE 2025

ctELM: Decoding and Manipulating Embeddings of Clinical Trials with Embedding Language Models

ctELM：利用嵌入语言模型解码和操控临床试验嵌入

Brian Ondov, Chia-Hsuan Chang, Yujia Zhou, Mauro Giuffrè, Hua Xu

机构 * Yale School of Medicine（耶鲁医学院） 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 ctELM通过嵌入语言模型解码和操控临床试验嵌入，实现对未见过的临床试验描述和生成，提升生物医学领域语言模型与嵌入空间对齐的透明度和应用价值。

Token-level Collaborative Alignment for LLM-based Generative Recommendation

基于令牌级的协同对齐用于基于大语言模型的生成推荐

Fake Lin, Binbin Hu, Zhi Zheng, Xi Zhu, Ziqi Liu, Zhiqiang Zhang, Jun Zhou, Tong Xu

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

AI总结 TCA4Rec通过令牌级协同对齐框架，将协同过滤与大语言模型生成结合，提升推荐系统的准确性和可控性。

Comments 11 pages, 2 figures, 7 tables, WWW 2026

LLM-powered Real-time Patent Citation Recommendation for Financial Technologies

基于大语言模型的实时金融技术专利引用推荐

Tianang Deng, Yu Deng, Tianchen Gao, Yonghong Hu, Rui Pan

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

AI总结 本研究提出基于大语言模型的实时金融专利引用推荐框架，通过增量索引策略提升动态专利系统的检索效率和准确性。

LLM-Based Repair of C++ Implicit Data Loss Compiler Warnings: An Industrial Case Study

基于大型语言模型的C++隐式数据丢失编译警告修复：一个工业案例研究

Chansong You, Hyun Deok Choi, Jingun Hong

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修复C++隐式数据丢失警告的方法，通过工业案例验证其有效性，减少人工干预并提升代码质量。

Towards Specialized Generalists: A Multi-Task MoE-LoRA Framework for Domain-Specific LLM Adaptation

迈向专业化的通用者：一种多任务MoE-LoRA框架用于领域特定LLM适应

Yuxin Yang, Aoxiong Zeng, Xiangquan Yang

机构 * Shanghai University（上海大学） ； East China Normal University（东华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Med-MoE-LoRA框架，通过结合MoE与LoRA实现高效多任务领域适应，尤其适用于医学场景，有效解决领域知识获取与通用能力保留的难题。

Comments Work in Progress

SecureCAI: Injection-Resilient LLM Assistants for Cybersecurity Operations

SecureCAI: 面向网络安全操作的抗注入大语言模型助手

Mohammed Himayath Ali, Mohammed Aqib Abdullah, Mohammed Mudassir Uddin, Shahnawaz Alam

机构 * Computer Science Department, Cybersecurity and Artificial Intelligence Division（计算机科学系、网络安全与人工智能 division） 纠错

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

AI总结 SecureCAI通过引入安全意识护栏和偏好优化，有效提升网络安全操作中对抗攻击的防御能力。

DSL or Code? Evaluating the Quality of LLM-Generated Algebraic Specifications: A Case Study in Optimization at Kinaxis

DSL 或代码？评估 LLM 生成的代数规范质量：在 Kinaxis 优化中的案例研究

Negin Ayoughi, David Dewar, Shiva Nejati, Mehrdad Sabetzadeh

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

AI总结 本文研究了在数学优化中使用 LLM 生成 AMPL 模型与 Python 代码的准确性，通过案例研究发现 AMPL 在某些情况下表现更优，EXEOS 方法提升了生成规范的质量。

Comments Accepted for publication in ICSE-SEIP 2026

Emotion Diffusion in Real and Simulated Social Graphs: Structural Limits of LLM-Based Social Simulation

现实与模拟社交图中的情感扩散：基于大语言模型的社会模拟的结构限制

Qiqi Qiang

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

AI总结 本研究比较了现实与模拟社交图中的情感扩散，发现LLM生成的数据在结构和动态上存在显著差异，影响下游任务性能。

LLM-Empowered Agentic AI for QoE-Aware Network Slicing Management in Industrial IoT

基于大语言模型的代理AI用于工业物联网中面向QoE的网络切片管理

Xudong Wang, Lei Feng, Ruichen Zhang, Fanqin Zhou, Hongyang Du, Wenjing Li, Dusit Niyato, Abbas Jamalipour, Ping Zhang

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

AI总结 本文提出一种基于大语言模型的代理AI方法，用于工业物联网中面向服务质量的网络切片管理，通过整合推理、规划和适应能力，提升网络切片的延迟、可靠性和成本效率。

Comments 8 pages, 5 figures

Seeing Justice Clearly: Handwritten Legal Document Translation with OCR and Vision-Language Models

清晰地看见正义：结合OCR和视觉-语言模型的 handwritten 法律文件翻译

Shubham Kumar Nigam, Parjanya Aditya Shukla, Noel Shallum, Arnab Bhattacharya

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 本文提出利用视觉大语言模型统一OCR与机器翻译流程，以提升低资源环境下手写法律文件的翻译效率和准确性。

Comments Accepted in AILaw @ AAAI 2026 Conference

ArcBERT: An LLM-based Search Engine for Exploring Integrated Multi-Omics Metadata

ArcBERT: 一个基于大语言模型的集成多组学元数据探索搜索引擎

Gajendra Doniparthi, Shashank Balu Pandhare, Stefan Deßloch, Timo Mühlhaus

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

AI总结 ArcBERT是一种基于大语言模型的搜索引擎，通过语义匹配和元数据结构理解，提升多组学数据的探索效率。

DFALLM: Achieving Generalizable Multitask Deepfake Detection by Optimizing Audio LLM Components

DFALLM：通过优化音频LLM组件实现通用多任务深度伪造检测

Yupei Li, Li Wang, Yuxiang Wang, Lei Wang, Rizhao Cai, Jie Shi, Björn W. Schuller, Zhizheng Wu

机构 * Imperial College London（伦敦帝国学院） ； Chinese University HongKong, Shenzhen, China（香港中文大学（深圳）） ； Huawei, Singapore（新加坡华为） ； Technical University Munich, Munich, German（慕尼黑技术大学） 纠错

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

AI总结 DFALLM通过优化音频LLM组件，实现了通用多任务深度伪造检测，取得SOTA性能。

TOOL4POI: A Tool-Augmented LLM Framework for Next POI Recommendation

TOOL4POI: 一种增强工具的LLM框架用于下一步POI推荐

Dongsheng Wang, Shen Gao, Chengrui Huang, Yuxi Huang, Ruixiang Feng, Shuo Shang

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

AI总结 Tool4POI通过外部检索和推理提升POI推荐性能，无需微调即可兼容现成LLM，实现对OOH场景的显著改进。

Comments A critical technical error was discovered during our internal review, leading to unreliable experimental results. The issue cannot be resolved, and the paper has also been formally withdrawn from AAAI 2026. We therefore request withdrawal of the arXiv version to maintain scientific accuracy

The Evolution of Agentic AI in Cybersecurity: From Single LLM Reasoners to Multi-Agent Systems and Autonomous Pipelines

代理AI在网络安全中的演变：从单一LLM推理者到多代理系统和自主流水线

Vaishali Vinay

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

AI总结 本文探讨了网络安全中代理AI从单一LLM到多代理系统的发展，分析了五代分类法及各代在推理深度、工具使用等维度的差异，并总结了当前面临的挑战。

Comments Accepted at ICAIC 2026

LLM as Explainable Re-Ranker for Recommendation System

大语言模型作为可解释的重排序器用于推荐系统

Yaqi Wang, Haojia Sun, Shuting Zhang

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

AI总结 本文提出利用大语言模型作为可解释的重排序器，结合传统推荐模型提升推荐系统的准确性和可解释性。

GeoJSON Agents:A Multi-Agent LLM Architecture for Geospatial Analysis-Function Calling vs Code Generation

GeoJSON代理：一种用于地理空间分析的多智能体LLM架构——功能调用与代码生成

Qianqian Luo, Qingming Lin, Liuchang Xu, Sensen Wu, Ruichen Mao, Chao Wang, Hailin Feng, Bo Huang, Zhenhong Du

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

AI总结 GeoJSON代理通过功能调用与代码生成技术，提升地理空间分析任务的准确性和稳定性，展现多智能体LLM在复杂任务中的优势。

Improving Phishing Resilience with AI-Generated Training: Evidence on Prompting, Personalization, and Duration

利用AI生成训练提升钓鱼攻击抵御能力：关于提示、个性化和持续时间的证据

Francesco Greco, Giuseppe Desolda, Cesare Tucci, Andrea Esposito, Antonio Curci, Antonio Piccinno

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

AI总结 本文通过实验验证了利用大型语言模型生成钓鱼攻击抵御培训的有效性，发现简单提示策略即可产生显著学习提升，且无需复杂个性化。

Comments Data and code available at: https://doi.org/10.6084/m9.figshare.30664793

Scaling Down to Scale Up: Towards Operationally-Efficient and Deployable Clinical Models via Cross-Modal Low-Rank Adaptation for Medical Vision-Language Models

缩小规模以扩大规模：通过跨模态低秩适应实现操作高效且可部署的临床模型

Thuraya Alzubaidi, Farhad R. Nezami, Muzammil Behzad

机构 * King Fahd University of Petroleum（国王法赫德石油与矿物大学） ； Institute for Medical Engineering（医学工程研究所） ； Science, Massachusetts Institute of Technology, US（科学，麻省理工学院，美国） ； Harvard Medical School, Harvard University, US（哈佛医学院，哈佛大学，美国） ； SDAIA-KFUPM Joint Research Center for Artificial Intelligence, Saudi Arabia（SDAIA-KFUPM人工智能联合研究中心，沙特阿拉伯） 纠错

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

AI总结 通过跨模态低秩适应，MedCT-VLM在零样本分类中实现了对CT影像的高效适应，显著提升了病理分类的性能。

Editing with AI: How Doctors Refine LLM-Generated Answers to Patient Queries

利用AI编辑：医生如何精炼LLM生成的患者问题回答

Rahul Sharma, Pragnya Ramjee, Kaushik Murali, Mohit Jain

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

AI总结 本文研究医生如何利用AI编辑LLM生成的回答，发现情境化是主要编辑方式，间接编辑虽省力但易出错，直接编辑虽精确但工作量大。

Comments 9 pages, 2 figures, 1 table

Tapas Are Free! Training-Free Adaptation of Programmatic Agents via LLM-Guided Program Synthesis in Dynamic Environments

Tapas Are Free! 通过LLM引导的程序合成实现动态环境下的免训练程序代理适应

Jinwei Hu, Yi Dong, Youcheng Sun, Xiaowei Huang

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

AI总结 TAPA通过LLM引导的程序合成，在动态环境中实现免训练的程序代理适应，提升网络安全和群体智能任务的性能与可靠性。

Comments Extended version of the paper accepted at AAAI-26 Oral to comply with the AAAI camera-ready requirements with minor revisions

Generalist Foundation Models Are Not Clinical Enough for Hospital Operations

Lavender Y. Jiang, Angelica Chen, Xu Han, Xujin Chris Liu, Radhika Dua, Kevin Eaton, Frederick Wolff, Robert Steele, Jeff Zhang, Anton Alyakin, Qingkai Pan, Yanbing Chen, Karl L. Sangwon, Daniel A. Alber, Jaden Stryker, Jin Vivian Lee, Yindalon Aphinyanaphongs, Kyunghyun Cho, Eric Karl Oermann

机构 * Courant Institute School of Mathematics, Computing, and Data Science（Courant学院数学、计算与数据科学学院） ； New York University（纽约大学） ； Department of Neurosurgery（神经外科部） ； Global AI Frontier Lab（全球人工智能前沿实验室） ； Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程） ； Tandon School of Engineering（Tandon工程学院） ； Grossman School of Medicine（Grossman医学院） ； Department of Medicine（医学部） ； Department of Computer Science（计算机科学部） ； Department of Surgery（外科部） ； Division of Applied AI Technologies（应用人工智能技术部） ； Department of Population Health（人口健康部） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

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

Personalizing Prostate Cancer Education for Patients Using an EHR-Integrated LLM Agent

Yuexing Hao, Jason Holmes, Mark R. Waddle, Brian J. Davis, Nathan Y. Yu, Kristin Vickers, Heather Preston, Drew Margolin, Corinna E. Lockenhoff, Aditya Vashistha, Saleh Kalantari, Marzyeh Ghassemi, Wei Liu

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

Journal ref npj Digital Medicine 2025

Towards LLM-Powered Task-Aware Retrieval of Scientific Workflows for Galaxy

Shamse Tasnim Cynthia, Banani Roy

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