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AI 大模型

语言大模型 / LLM

大语言模型、预训练、指令微调、后训练和语言模型应用。

共收录 11618 信号源:cs.CL, cs.AI, cs.LG

1. 推理与问题求解 1658 篇

2606.06741 2026-06-08 cs.AI cs.CL cs.LG 新提交 85%

OpenSkill: Open-World Self-Evolution for LLM Agents

OpenSkill: 面向LLM智能体的开放世界自我进化

Zhiling Yan, Dingjie Song, Hanrong Zhang, Wei Liang, Yuxuan Zhang, Yutong Dai, Lifang He, Philip S. Yu, Ran Xu, Xiang Li, Lichao Sun

机构 * Lehigh University(莱维大学) University of Illinois Chicago(伊利诺伊大学芝加哥分校) University of British Columbia(不列颠哥伦比亚大学) Vector Institute(向量研究所) Salesforce AI Research(Salesforce人工智能研究) Massachusetts General Hospital and Harvard Medical School(麻省总医院和哈佛医学院)

专题命中 推理与问题求解 :LLM(title,title_cn);分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出OpenSkill框架,使智能体在无目标任务监督下,利用开放世界资源自举构建技能和验证信号,实现自我进化,在多个基准上取得最佳自动通过率。

Comments 20 pages, 4 figures and 8 tables. Code is avalable at https://github.com/OpenLAIR/OpenSkill

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2608.17301 2026-08-19 cs.AI 新提交 84%

SignalReasoner: Assessing the Upper Bound of 3B Models for Signal Mathematical Reasoning

SignalReasoner:评估3B模型在信号数学推理任务中的上限

Guozheng Sun

专题命中 推理与问题求解 :SFT(abstract,abstract_cn);large language model(abstract);language model(abstract);post-training(abstract)

AI总结 本研究针对信号数学推理任务,以Qwen2.5-3B-Base为对象,对比两种训练范式与三种强化优化算法,其最佳模型准确率较基准提升超两倍。

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2608.14452 2026-08-17 cs.AI 新提交 84%

SheetCompass: Hierarchical Relation Graphs for Agentic Spreadsheet Reasoning

SheetCompass:面向智能体电子表格推理的分层关系图

Panjing He, Mingyue Cheng, Yucong Luo, Li Li, Xiaohan Zhang

机构 * University of Science and Technology of China(中国科学技术大学)

专题命中 推理与问题求解 :LLM(summary_cn,abstract_cn);large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.AI

AI总结 针对LLM处理电子表格时丢失多维结构语义的问题,提出SheetCompass框架,通过显式建模表内外结构关系并结合内存机制,提升智能体对复杂工作簿的推理能力。

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2608.08113 2026-08-11 cs.AI 新提交 84%

Think Deep, Speak Once: Relit, A Recursive Latent Implicit Transformer Framework

深度思考,一次输出:ReLIT,一种递归隐式隐式Transformer框架

Abhishek Panwar, Maheep Singh, Saksham Bansal

机构 * Indian Institute of Technology Roorkee(鲁尔基印度理工学院)

专题命中 推理与问题求解 :LLM(abstract,abstract_cn);large language model(abstract);language model(abstract);prompting(abstract)

AI总结 该研究针对思维链提示计算开销大、微型递归模型语义连贯性差的问题,提出ReLIT框架,结合TinyLlama-1.1B骨干与可训练递归块,在逻辑推理基准上高效实现推理,性能优于或媲美更大模型。

Comments 14 pages, 6 figures

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2608.07509 2026-08-11 cs.HC cs.AI 新提交 84%

PIVOT: Preference-based Intervention Vectors for Pedagogical Tutor Steering

PIVOT:用于教学导师引导的基于偏好的干预向量

Fares Fawzi, Jiaxu Zhao, Tanya Nazaretsky, Tanja Käser

专题命中 推理与问题求解 :LLM(summary_cn,abstract);prompting(abstract);分类 cs.AI

AI总结 研究针对LLM对话辅导缺乏教学策略推理时控制的问题,提出PIVOT框架,通过偏好干预向量实现导师动作控制,在用户研究中获多数教师认可。

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2608.02919 2026-08-05 cs.CL 新提交 84%

FLARE: Few-shot Learning-based Adaptive Reflective Engine

FLARE:基于小样本学习的自适应反思引擎

Dhanasekar Sundararaman, Bharat Gandhi, Aashna Garg, Minjie Li

机构 * Microsoft(微软)

专题命中 推理与问题求解 :LLM(summary_cn,abstract_cn);large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL

AI总结 本研究提出FLARE框架,利用小样本学习与反思机制优化指令,在多基准任务中优于GEPA,数据效率更高且稳定性更强,凸显小样本学习策略优化对提升LLM性能的重要性。

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2608.00437 2026-08-04 cs.SE cs.AI 新提交 84%

Distilling Reasoning Traces into Advisory Prompts for Software Engineering Tasks

将推理痕迹提炼为软件工程任务的建议提示词

Faizan Faisal, Prem Devanbu, Toufique Ahmed

专题命中 推理与问题求解 :LLM(summary_cn,abstract);language model(abstract);分类 cs.AI

AI总结 本文受编程学习过程启发,提出将LLM推理痕迹提炼为建议提示词的方法,可减少LLM代码错误,部分提示词还能跨模型迁移,同时明确了方法适用场景。

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2607.28640 2026-08-03 cs.CL cs.CV 新提交 84%

TokenSwap: Benchmarking and Reducing the Modality Gap in Multimodal LLMs

TokenSwap:多模态大语言模型中模态差距的基准测试与缩减

Andong Hua, Colton Bishop, Igor Mordatch, Arian Hosseini, Jindong Gu, Aleksandra Faust, Rebecca Roelofs, Yao Qin

机构 * University of California, Santa Barbara(加州大学圣巴巴拉分校) Google DeepMind(谷歌DeepMind)

专题命中 推理与问题求解 :large language model(abstract,abstract_cn);language model(abstract,abstract_cn);prompting(abstract);分类 cs.CL

AI总结 本文提出TokenSwap方法构建基准TokenSwap-Bench,发现42个多模态大语言模型普遍存在模态差距,推理模型差距更小,训练中引入TokenSwap可有效缓解该差距。

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2607.26102 2026-07-30 cs.CR cs.AI 新提交 84%

A Reference-Free Score for Detecting Silent Reasoning Failures in Large Language Models

检测大语言模型中沉默推理失败的无参考分数

Vivek Shukla, Varun Shukla, Atul, Divya Mishra, Mehul Kumar Das

专题命中 推理与问题求解 :large language model(title);language model(title);分类 cs.AI

AI总结 该研究针对大语言模型数学思维链评估的推理-答案一致性差距问题,提出无参考的RAFS分数,结合多维度指标诊断沉默推理与答案提取错误,相关研究在GSM8K、MATH数据集上开展验证。

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2607.23045 2026-07-28 cs.AI cs.RO 新提交 84%

Stress-testing large language model agents in a robotic chemistry laboratory

在机器人化学实验室中对大型语言模型智能体进行压力测试

Lulu Guo, Yingkai Sun, Xiaobo Li, Luyao Ge, Ziming Wang, Haitao Zheng, Jingyu Li, Huijuan Zhang, Bingxu Chen, Daobin Liu, Yuebo Liu, Jie Li, Xiaohui Li, Linjiang Chen, Yi Luo, Jun Jiang

专题命中 推理与问题求解 :large language model(title);language model(title);分类 cs.AI

AI总结 研究以机器人化学实验室为测试平台,使科学智能可衡量,通过4608次试验发现工作流程执行率低、长期规划有挑战,反馈促使局部调整,提供了部署评估及改进诊断框架。

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2607.23019 2026-07-28 cs.AI cs.LO cs.SC 新提交 84%

Reason Popper-ly: Patching In-Context Reasoning with Inductive Logic Programming

合理地运用波普尔方法:用归纳逻辑编程修补上下文推理

Zirong Chen, Meiyi Ma

机构 * Vanderbilt University(范德堡大学)

专题命中 推理与问题求解 :LLM(abstract,abstract_cn);large language model(abstract);language model(abstract);prompting(abstract)

AI总结 研究针对思维链提示中间步骤逻辑不合理问题,提出Reason Popper-ly框架,用归纳逻辑编程学习规则作在线验证器校正步骤,在CLUTRR基准测试中提升了模型准确率,还产生细粒度错误分类法,优于完全外部符号管道。

Comments Accepted at the 20th Conference on Neurosymbolic Learning and Reasoning

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2607.21616 2026-07-27 cs.AI 新提交 84%

Lost in Context: Addressing Context Anxiety in Large Language Models

迷失在上下文中:解决大语言模型中的上下文焦虑

Ifueko Igbinedion, Jillian Ross, Etienne Ricardez, Sertac Karaman, Eric So

专题命中 推理与问题求解 :large language model(title);language model(title);分类 cs.AI

AI总结 研究大语言模型中因过早自我怀疑导致的上下文焦虑,通过系统研究发现其部分源于对完成任务所需tokens估计不准,会致效率损失,还表明模型可学替代策略,性能提升或可通过提高评估与适应自身局限能力实现。

Comments Accepted at ICML 2026. 17 pages

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2607.20129 2026-07-23 cs.AI 新提交 84%

CUSUM-Shaped Inference-Time Monitoring and Targeted Re-Decoding for Quantized Small Language Model Reasoning

用于量化小语言模型推理的CUSUM形状的推理时间监测和目标重解码

El Hassane Ettifouri, Ayoub Belfatmi, Mahaman Sanoussi Yahaya Alassan, Walid Dahhane

机构 * Novelis Research(诺贝丽斯研究中心)

专题命中 推理与问题求解 :language model(title);small language model(title);分类 cs.AI

AI总结 研究量化小语言模型推理时轨迹问题,提出MGT - B方法,通过映射窗口到概率、累积因子等操作监测并响应警报,经实验得出该方法对特定设置有一定效果,支持选择性监测与修复机制。

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2607.08080 2026-07-10 cs.CL 新提交 84%

MASTE: A Multi-Agent Pipeline for Zero-Shot Aspect Sentiment Triplet Extraction

MASTE:一种用于零样本方面情感三元组提取的多智能体管道

Ao Hong, Lehang Wang, Zhirun Yue, Mingxin Wang, Zihan Wang, Houde Liu

机构 * Tsinghua University(清华大学) Wuhan University(武汉大学)

专题命中 推理与问题求解 :LLM(abstract,abstract_cn);large language model(abstract);language model(abstract);prompting(abstract)

AI总结 研究针对方面情感三元组提取问题,提出多智能体管道MASTE,将其分解为四个阶段,由专门智能体处理不同子任务,实现完全无训练的零样本提取,在多个基准测试中显著优于基线,缩小与全监督方法差距。

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2607.01581 2026-07-03 cs.CL 新提交 84%

Beyond Skepticism: Evaluating LLMs Pedagogical Intent Reasoning with the Adaptive Pedagogical Vigilance Framework

超越怀疑:用自适应教学警觉框架评估大语言模型的教学意图推理

Minghao Chen, Ruihan Zhou, Jiayi Tang, Zihan Xu, Bowen Huang, Yuxin Liu

机构 * Zhejiang University(浙江大学)

专题命中 推理与问题求解 :LLM(summary_cn,abstract_cn);large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL

AI总结 提出自适应教学警觉(APV)框架,通过贝叶斯教学意图推理引擎建模教学选择与学习者推理,显著提升LLM区分教学与暴露内容的能力,与人类判断高度相关。

Comments 22 pages

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2606.13148 2026-07-02 cs.AI 新提交 84%

TerraBench: Can Agents Reason Over Heterogeneous Earth-System Data?

TerraBench: 智能体能否对异构地球系统数据进行推理?

Dat Tien Nguyen, Thao Nguyen, Fadillah Adamsyah Maani, Huy M. Le, Muhammad Umer Sheikh, Numan Saeed, Muhammad Haris Khan, Salman Khan

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence(穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学)

专题命中 推理与问题求解 :LLM(abstract,abstract_cn);large language model(abstract);language model(abstract);foundation model(abstract)

AI总结 提出TerraBench基准,基于TerraAgent框架,通过结合大语言模型规划与科学工具,实现跨网格数据、卫星图像、地理空间和模拟器的交互式推理,包含403个任务和24,500个执行步骤。

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2606.25568 2026-06-25 cs.CL 新提交 84%

Riazi-8B: An Urdu Large Language Model for Mathematical Reasoning

Riazi-8B:用于数学推理的乌尔都语大语言模型

Azher Ali, Ibtsam Haider, Raja Khurram Shahzad, Seemab Latif, Mehwish Fatima

机构 * School of Electrical Engineering and Computer Science (SEECS)(电气工程与计算机科学学院) National University of Sciences and Technology (NUST)(国家科学与技术大学) Department of Communication, Quality Management and Information Systems(通信、质量管理与信息系统系) Mid Sweden University(中瑞典大学)

专题命中 推理与问题求解 :large language model(title);language model(title);分类 cs.CL

AI总结 针对乌尔都语数学推理资源匮乏的问题,提出Riazi-8B模型,通过乌尔都语维基百科继续预训练和GSM8K链式思维数据微调,在MGSM-乌尔都语基准上显著提升答案正确性和推理质量。

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2606.24414 2026-06-24 cs.AI 新提交 84%

Cycle-Consistent Neural Explanation of Formal Verification Certificates

形式验证证书的循环一致性神经解释

Andoni Rodriguez, Alberto Pozanco, Daniel Borrajo

机构 * J.P. Morgan AI Research(摩根大通人工智能研究院)

专题命中 推理与问题求解 :LLM(summary_cn,abstract);prompting(abstract);分类 cs.AI

AI总结 提出循环一致性神经架构,通过前向和逆向网络结合符号验证器,生成忠实于形式验证证书的自然语言解释,在金融合规领域测试中达到90.0%的循环验证正确性,比多LLM基线高13.9个百分点。

Comments 15 pages of main text

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2606.24124 2026-06-24 cs.AI 新提交 84%

VeryTrace: Verifying Reasoning Traces through Compilable Formalism and Structured Verification

VeryTrace: 通过可编译形式化与结构化验证验证推理轨迹

Ninghan Zhong, Ahmet Ege Tanriverdi, Kaan Kale, Sriram Vishwanath

机构 * School of Electrical and Computer Engineering, Georgia Institute of Technology, USA(佐治亚理工学院电子与计算机工程学院) Department of Electrical and Computer Engineering, Bogazici University, Turkey(博亚奇大学电子与计算机工程系)

专题命中 推理与问题求解 :LLM(summary_cn,abstract);prompting(abstract);分类 cs.AI

AI总结 提出VeryTrace框架,将自然语言推理轨迹形式化为可编译的领域特定语言(DSL),结合确定性检查与LLM审计进行混合验证,实现步骤级错误定位与修复,在数学、机器人规划、亲属推理任务上提升准确率。

Comments Accepted at LM4Plan Workshop @ ICML 2026

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2606.19120 2026-06-23 cs.LG cs.CV 新提交 84%

Seeing Before Reasoning: Decoupling Perception and Reasoning for Shortcut-Resilient Multimodal On-Policy Self-Distillation

先看后思:解耦感知与推理以实现抗捷径的多模态在策略自蒸馏

Sihan Wang, Xiyao Liu, Lianqing Liu, Zhi Han

机构 * State Key Laboratory of Robotics and Intelligent Systems, Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(机器人与智能系统国家重点实验室,沈阳自动化研究所,中国科学院) University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学)

专题命中 推理与问题求解 :LLM(abstract,abstract_cn);large language model(abstract);language model(abstract);post-training(abstract)

AI总结 提出ViGOS框架,通过解耦感知和推理,在MLLM后训练中避免文本捷径,提升图像依赖行为。

Comments 29 pages, 5 figures, 8 tables; Project page: https://oedosoldier.github.io/ViGOS/

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2606.14240 2026-06-15 cs.AI 新提交 84%

AFFORDANCE20Q: Evaluating Affordance Reasoning from Physical Properties

AFFORDANCE20Q:从物理属性评估可承担性推理

Yifan Jiang, Meige Yang, Zitong Li, Jay Pujara

机构 * Information Sciences Institute, University of Southern California(南加州大学信息科学研究所) University of Southern California(南加州大学)

专题命中 推理与问题求解 :LLM(summary_cn,abstract_cn);large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.AI

AI总结 提出Affordance20Q基准,通过20个问题游戏评估模型从物理属性推理物体可承担性的能力,发现LLM与人类差距约20分,并开发KARI方法提升开源模型达15.2分。

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2606.14068 2026-06-15 cs.CL 新提交 84%

Harsher on Male? Evaluating LLMs on Gender-Asymmetric Moral Framing Across Diverse Conflict Scenarios

对男性更严厉?评估LLM在不同冲突场景中的性别不对称道德框架

Guangzong Si, Dong Wang, Zhenhao Li, Yifan Yu, Panwang Pan, Wentao Zhu

机构 * University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) Eastern Institute of Technology, Ningbo(宁波东方理工大学)

专题命中 推理与问题求解 :LLM(title_cn,summary_cn);分类 cs.CL

AI总结 提出GAMA-Bench基准,通过性别镜像场景评估LLM对相同负面行为的回应,发现模型对男性更倾向于惩罚和责备,对女性则更强调共情和治疗。

Comments underreview

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2606.13218 2026-06-12 cs.CL 新提交 84%

When Similar Means Different: Evaluating LLMs on Arabic--Hebrew Cognates

当相似意味着不同:评估大语言模型在阿拉伯语-希伯来语同源词上的表现

Junhong Liang, Noor Abo Mokh, Bashar Alhafni

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence(莫扎德·穆扎伊德人工智能大学)

专题命中 推理与问题求解 :LLM(summary_cn,abstract_cn);large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL

AI总结 针对阿拉伯语和希伯来语同源词、假朋友和借词,构建SemCog Bench基准(1858对词对),评估LLM跨语言语义理解,发现模型依赖表面形式相似性,在假朋友和借词上表现差,上下文帮助有限。

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2606.11634 2026-06-11 cs.AI 新提交 84%

Architecture-Aware Reinforcement Learning Makes Sliding-Window Attention Competitive in Math Reasoning

架构感知强化学习使滑动窗口注意力在数学推理中具有竞争力

Kai Liu, Peijie Dong, Xinchen Xie, Jianfei Gao, Qipeng Guo, Xiaowen Chu, Shaoting Zhang, Kai Chen

机构 * Shanghai Research Institute for Intelligent Autonomous Systems, Tongji University(上海智能自主系统研究院,同济大学) Shanghai AI Laboratory(上海人工智能实验室) Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)(香港理工大学(广州))

专题命中 推理与问题求解 :SFT(abstract,abstract_cn);large language model(abstract);language model(abstract);pretraining(abstract)

AI总结 提出SWARR方法,通过监督微调将预训练自注意力模型高效转换为滑动窗口注意力,并利用强化学习策略适应,缩小了与自注意力的性能差距,同时保持线性复杂度的高效性。

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2606.11521 2026-06-11 cs.LG 新提交 84%

Counterexample Guided Learning in the Large using Reasoning Agents

使用推理代理的大规模反例引导学习

Hongyi Liu, Frederic Sala, Thomas Reps, Adithya Murali

机构 * University of Wisconsin-Madison(威斯康星大学麦迪逊分校)

专题命中 推理与问题求解 :LLM(summary_cn,abstract);prompting(abstract);分类 cs.LG

AI总结 提出反例引导的LLM正则表达式归纳框架,通过验证器反馈和代理策略(如反思与修复循环)显著提升样本效率和复杂任务成功率。

Comments Code, data, and resources are publicly available for research purposes: https://github.com/Lhtie/CEGML

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2606.10819 2026-06-10 cs.CV cs.AI 新提交 84%

Earth-OneVision: Extending Remote Sensing Multimodal Large Language Models to More Sensor Modalities and Tasks

Earth-OneVision:将遥感多模态大语言模型扩展到更多传感器模态和任务

Miaoxin Cai, Guanqun Wang, Wei Zhang, Guangyao Zhou, Yin Zhuang, Tong Zhang, Hao Wang, He Chen, Jun Li

机构 * National Key Laboratory of Science and Technology on Space-Born Intelligent Information Processing (SBIIP), Beijing Institute of Technology(北京理工大学空间智能信息处理国家重点实验室) Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences(中国科学院空天信息创新研究院) Key Laboratory of Technology in Geo-Spatial Information Processing and Application System, Chinese Academy of Sciences(中国科学院地理空间信息处理与应用系统技术重点实验室) Advanced Research Institute of Multidisciplinary Sciences, Beijing Institute of Technology(北京理工大学前沿交叉科学研究院) School of Mechatronical Engineering, Beijing Institute of Technology(北京理工大学机电学院) School of Earth and Space Sciences, Peking University(北京大学地球与空间科学学院) School of Electronics, Peking University(北京大学电子学院) School of Computer Science and Hubei Key Laboratory of Intelligent Geo-Information Processing(华中科技大学计算机科学与技术学院&湖北省智能地理信息处理重点实验室)

专题命中 推理与问题求解 :large language model(title);language model(title);分类 cs.AI

AI总结 提出Earth-OneVision,一个2B参数的RS-MLLM,通过全粒度视觉语言对齐、空间语言同构序列化和渐进式跨模态适应机制,统一六种传感器模态和九类任务,在多个基准上达到或超越4B-72B模型。

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2606.09837 2026-06-10 cs.HC cs.AI 新提交 84%

Self-EmoQ: Plutchik-Guided Value-based Planning to Drive Streaming Emotional TTS

Self-EmoQ: 基于Plutchik引导的价值规划驱动流式情感TTS

Yue Zhao, Hongyan Li, Yong Chen, Luo Ji

机构 * Geely AI Lab(地平线人工智能实验室)

专题命中 推理与问题求解 :LLM(summary_cn,abstract);prompting(abstract);分类 cs.AI

AI总结 提出一种情感规划框架,通过强化学习训练LLM模块,在文本生成前确定情感,以驱动流式TTS,结合Plutchik情感理论进行混合奖励,实验表明在情感确定和响应质量上优于基线。

Comments Accepted to ACL 2026 Findings

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2606.08974 2026-06-09 cs.AI 新提交 84%

Diverse Thinking Schemata Elicit Better Reasoning in Large Language Models

多样思维图式激发大型语言模型更优推理

Xinyue Liang, Yizhe Yang, Yu Bai, Bin Xu, Jiawei Li, Yang Gao

机构 * School of Computer Science and Technology, Beijing Institute of Technology(北京理工大学计算机科学与技术学院)

专题命中 推理与问题求解 :large language model(title);language model(title);分类 cs.AI

AI总结 提出多样图式策略优化(DiScO),通过增强推理步骤转换和答案候选的多样性,提升大型语言模型在数学推理任务中的表现和错误恢复能力。

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2606.08545 2026-06-09 cs.CL cs.SE 新提交 84%

Ishigaki-IDS: An Open-Weight Verifier-Aware Model for Information Delivery Specification Drafting in Building Information Modeling

Ishigaki-IDS:一种面向建筑信息模型中信息交付规范起草的开放权重验证器感知模型

Ryo Kanazawa, Koyo Hidaka, Teppei Miyamoto, Takayuki Kato, Tomoki Ando, Chenguang Wang, Dayuan Jiang, Naofumi Fujita, Shuhei Saitoh, Atomu Kondo, Koki Arakawa, Daiho Nishioka

机构 * ONESTRUCTION Inc.(ONESTRUCTION公司) AWS GenAI Innovation Center(AWS生成式AI创新中心)

专题命中 推理与问题求解 :LLM(summary_cn,abstract);pretraining(abstract);分类 cs.CL

AI总结 针对BIM项目中IDS编写瓶颈,提出开放权重LLM Ishigaki-IDS,结合持续预训练、监督微调和基于验证器奖励的强化学习,生成可通过外部验证器检查的IDS草案,在基准上显著优于基线,并减少54.7%工作时间。

Comments 8 pages, 2 figures, 5 tables. Preprint

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2606.08254 2026-06-09 cs.CL 新提交 84%

SSR: Can Simulated Patients Learn to Stigmatize Themselves? Modeling Self-Stigma through Internal Monologue

SSR: 模拟患者能否学会自我污名化?通过内心独白建模自我污名

Kunyao Lan, Bingrui Jin, Zichen Zhu, Mengyue Wu

机构 * Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学) X-LANCE Lab, Dept. of Computer Science and Engineering(X-LANCE实验室,计算机科学与工程系) MoE Key Lab of Artificial Intelligence, AI Institute(教育部人工智能重点实验室,人工智能研究院)

专题命中 推理与问题求解 :LLM(summary_cn,abstract_cn);large language model(abstract);language model(abstract);分类 cs.CL

AI总结 提出基于心理3A1H模型的SSR框架,通过内心独白数据集和链式思维微调LLM,使模拟患者根据对话触发动态调整污名表达,生成更真实的情境适应性反应。

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