语言大模型 / LLM

SkillTFM: Gated Skill Evolution for Training-Free Adaptation of Tabular Foundation Models

SkillTFM：用于表格基础模型无训练适应的门控技能演化

Yi He, Zhengkang Guan, Anpeng Wu, Peng Cui, Fei Wu, Kun Kuang

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

AI总结 SkillTFM是一种无训练系统，通过可验证可扩展的技能库将表格基础模型的适应转向技能门控演化，在电价预测等任务中提升了AUC，且在不同骨干网络上均有效。

LELA: an LLM-based Entity Linking Approach with Zero-Shot Domain Adaptation

LELA：一种基于大语言模型的实体链接方法，具有零样本领域适应

Samy Haffoudhi, Fabian M. Suchanek, Nils Holzenberger

机构 * Télécom Paris Institut Polytechnique de Paris（巴黎电信理工学院） 纠错

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

AI总结 LELA是一种基于大语言模型的实体链接方法，通过零样本领域适应实现高效准确的实体链接，优于传统微调方法。

Comments Accepted at ISWC 2026. Extended version with appendices

LLM-based Vulnerability Discovery in Business Process Documentation

基于大语言模型的业务流程文档漏洞发现

Ben Falchuk, Himanshu Garg, Euthimios Panagos, Sioan Zohar

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

AI总结 该研究将LLMs应用于MIRABELLE系统，通过实验测试多种LLMs在业务流程文档漏洞检测各阶段的性能，以实现从业务流程表示中识别业务逻辑漏洞。

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

Beyond Feature and Structure Alignment: Learning Transferable Propagation Knowledge for Graph Foundation Models

超越特征与结构对齐：学习图基础模型的可迁移传播知识

Yi Wang, Jitao Zhao, Di Jin, Dongxiao He

机构 * Tianjin University（天津大学） 纠错

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

AI总结 针对现有图基础模型忽略可迁移传播知识单元与传播模式异质性的局限，本文提出ProGFM，通过传播关系原型库学习跨域可迁移传播知识，在多跨域场景下实现更优泛化性能。

A report-grounded vision-language foundation model for colonoscopy from 280000 routine reports

基于28万份常规报告的肠镜报告驱动的视觉-语言基础模型

Jia Yu, Yan Zhu, Yili He, Zilong Wang, Xinyang Jiang, Peiyao Fu, Ruijie Yang, Tianyi Chen, Siyuan Li, Zhihua Wang, Fei Wu, Quanlin Li, Xian Yang, Pinghong Zhou, Shuo Wang

机构 * Digital Medical Research Center, School of Basic Medical Sciences, Fudan University（复旦大学基础医学院数字医学研究中心） ； Shanghai Collaborative Innovation Center of Endoscopy（上海内镜诊疗协同创新中心） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Institute for Advanced Study of Zhejiang University（浙江大学上海高等研究院） ； Alliance Manchester Business School, The University of Manchester（曼彻斯特大学联盟曼彻斯特商学院） ； Data Science Institute, Imperial College London（伦敦帝国理工学院数据科学研究所） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

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

AI总结 该研究开发了肠镜视觉-语言基础模型EndoCLIP，利用28万份常规肠镜记录恢复的图像-文本对训练，在多项任务中优于通用模型，良恶性分类性能接近专家，可实现临床目标的语言指定。

What Makes Graph Unified? Principles and Generative Sliding-Window Transformer for Graph Foundation Models

什么使图统一？面向图基础模型的生成式滑动窗口Transformer

Dongxiao He, Siqi Liu, Jitao Zhao, Yawen Li, Yi Wang, Di Jin

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

AI总结 本研究提炼出跨领域图特征统一的四项要求，提出基于拓扑感知滑动窗口特征编码与生成式重构的图基础模型SliGFM，以实现异质节点特征的有效统一与跨领域知识迁移。

EventOD: Event-Aware OD Flow Generation via LLM-Guided Semantic Modulation

EventOD：通过大语言模型引导的语义调制实现事件感知的OD流生成

Jie Zhao, Jie Feng, Can Rong, Zhihan Hou, Peng Lu, Yong Li

机构 * Department of Electronic Engineering, Tsinghua University（清华大学电子工程系） ； Zhongguancun Academy（中关村科学城研究院） ； Singapore-MIT Alliance for Research and Technology（新加坡-麻省理工学院科研与技术联盟） ； Xiuzhong College, Tsinghua University（清华大学致理书院） ； Department of Automation, Central South University（中南大学自动化学院） 纠错

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

AI总结 研究在破坏性事件下估计OD流的问题，提出EventOD框架，利用大语言模型和轻量级适应模块，通过输入级调制实现事件感知适应，实验表明该方法能提高重建精度和分布保真度。

A Better Start for Language Models: Domain-Conditional Position Offsets

语言模型的更好开端：领域条件位置偏移

Ye Qiao

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

AI总结 研究针对自回归语言模型序列开头冷启动惩罚问题，提出领域条件位置偏移方法，通过添加单个学习向量减少困惑度，在多模型上效果显著，且具有轻量级、可热切换特点，能改善检索重排等，是短域内评分和校准的有效工具。

PARSE: Provenance-Aware Retrieval Sanitization for Professional Domain LLM Agents

PARSE: 面向专业领域LLM Agent的溯源感知检索净化

Aaditya Pai

机构 * Data Science Institute（数据科学研究所） 纠错

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

AI总结 针对真实企业文档中提示注入攻击难以防御的问题，提出PARSE方法，通过分类句子注入可能性、提取结构化事实并验证一致性，将攻击成功率从25.4%降至15.6%，同时保持86.9%的实用性。

Comments 8 pages, 3 figures, 2 tables

ScienceMeter: Tracking Scientific Knowledge Updates in Language Models

科学计量器：追踪语言模型中的科学知识更新

Yike Wang, Shangbin Feng, Yulia Tsvetkov, Hannaneh Hajishirzi

机构 * University of Washington（华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对大语言模型科学知识易过时问题，引入科学计量器框架，定义知识保留、获取、预测三个指标，通过主张判断和生成任务，在十个领域数据集上评估五种知识更新方法，发现提升科学知识更新机制关键且具挑战。

Safety That Does Not Transfer: Cross-Lingual Clinical Correctness Drift in Deployable Medical Language Models

不可转移的安全性：可部署医学语言模型中的跨语言临床正确性漂移

Anthonio Oladimeji Gabriel, Dimeji Olawuyi, Toba Ajayi, Temilola Aderemi

机构 * AI SafetyX（人工智能安全X） 纠错

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

AI总结 研究资源匮乏健康环境中可部署医学语言模型的跨语言临床正确性漂移，构建英语-豪萨语问题对评估六个模型，发现本地可部署模型临床正确性下降，前沿模型较稳定，缺陷源于可部署层而非语言或临床材料。

Though Language Models Err While They Strive: Conformal Prediction for Self-Correcting Scientific Generation

尽管语言模型在努力时会出错：用于自我纠正科学生成的共形预测

Mingqiao Mo, Yunlong Tan, Hao Zhang

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

AI总结 研究针对大语言模型生成技术内容常违反科学原理的问题，提出图结构共形预测框架SFC，将科学推理分解为单元，考虑逻辑依赖，通过实时验证和动态分支纠错，在多基准测试中表现出色，提升准确率、有效性并减少定律违反。

Comments 25 pages

CrochetBench: Can Vision-Language Models Move from Describing to Doing in Crochet Domain?

CrochetBench：视觉语言模型能否在钩针领域从描述转向实践？

Peiyu Li, Xiaobao Huang, Ting Hua, Nitesh V. Chawla

机构 * University of Notre Dame（诺特大学） 纠错

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

AI总结 探讨视觉语言模型在钩针领域从描述到实践的转变，采用CrochetPARADE DSL进行评估，涵盖多种任务，发现评估转变时性能下降，揭示模型局限性，为评估多模态模型过程能力提供新视角。

Comments ACL2026 main-long

Journal ref Proceedings of ACL 2026, Vol. 1, pp. 13229-13251

VSLLaVA: a pipeline of large multimodal foundation model for industrial vibration signal analysis

VSLLaVA：一种用于工业振动信号分析的大型多模态基础模型流水线

Qi Li, Xinran Zhang, Jinfeng Huang, Hongliang He, Feibin Zhang, Zhaoye Qin, Fulei Chu

机构 * State Key Laboratory of Tribology, Department of Mechanical Engineering, Tsinghua University（摩擦学国家重点实验室，清华大学机械工程系） ； Department of Statistics and Data Science, Yale University（耶鲁大学统计与数据科学系） 纠错

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

AI总结 VSLLaVA通过专家知识引导的指令微调和双模式评估框架，提升工业振动信号分析的端到端多模态模型性能。

Journal ref Advanced Engineering Informatics 76 (2026): 105023

TCLA: Training-Free Class-wise Logit Adaptation for Medical Vision-Language Models

TCLA：用于医学视觉语言模型的无训练类级对数几率适应

Tianyou Jiang, Ziyu Zhou

机构 * University of Bern（伯尔尼大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 针对医学视觉语言模型在分布外数据上有效性下降问题，提出无训练的少样本适应方法TCLA。该方法基于支持样本校正推理对数几率，提升模型性能，实验表明其能持续提高模型OOD性能且多数情况下优于现有训练方法。

Towards Precision Therapy in Hepatocellular Carcinoma: A Clinical-Reasoning LLM for Risk Stratification and Treatment Guidance

迈向肝细胞癌的精准治疗：用于风险分层和治疗指导的临床推理大语言模型

Peng Cui, Jitao Wang, Siyan Xue, Yao Huang, Haoming Xia, Dong Li, Dengxiang Liu, Weilin Wang, Liping Liu, Leida Zhang, Yunfu Cui, Tao Peng, Daolin Ji, Haitao Zhao, Wei Zhang, Xiaojuan Wang, Weijie Ma, Zongren Ding, Jinlong Li, Yuan Ding, Jiajing Zhao, Zhiyu Chen, Chengkun Yang, Ziyue Huang, Jiaqi Liu, Fusheng Liu, Yang Zhou, Xiaojuan Wang, Zhongquan Sun, Shiyun Bao, Xiaojun Wang, Ming Yang, Guangxin Li, Bin Shu, Yong Liao, Hongxuan Li, Yao Tang, Shizhong Yang, Yongyi Zeng, Yufeng Yuan, Yinpeng Dong, Jihui Hao, Jun Zhu, Jiahong Dong

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

AI总结 研究针对肝细胞癌治疗问题，提出HCC-STAR临床推理大语言模型。通过处理电子病历叙述输出风险分层、治疗方案等。经多中心队列验证，性能领先，能助医生决策，是可靠的肝细胞癌风险分层和精准治疗决策支持系统。

Do LLM-Generated Skills Make Better AI Data Scientists? A Component Ablation Across Data-Science Workflows

大语言模型生成的技能能否造就更好的人工智能数据科学家？跨数据科学工作流程的组件消融

Wei-Jung Huang

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型生成的技能在数据科学工作流程中的作用，通过在四个阶段测试及组件消融实验发现，完整生成技能及消融后的技能变体与任务单独提示相比，均未显著提升性能，提醒勿将其作为默认单次提示策略。

Comments KDD 2026 Workshop on AI Data Scientist

Journal ref KDD 2026 Workshop on AI Data Scientist

Monitoring Transformative Technological Convergence Through LLM-Extracted Semantic Entity Triple Graphs

通过大语言模型提取的语义实体三元组图监测变革性技术融合

Alexander Sternfeld, Andrei Kucharavy, Dimitri Percia David, Alain Mermoud, Julian Jang-Jaccard, Nathan Monnet

机构 * Institute of Entrepeneurship and Management, HES-SO（企业家精神与管理研究所） ； Cyber-Defence Campus, armasuisse, Science and Technology（网络安全校园，armasuisse，科学技术） 纠错

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

AI总结 研究如何监测变革性技术融合，利用大语言模型从非结构化文本提取语义三元组构建图，通过新方法和指标检测融合信号，经多阶段处理，在两个数据集验证，能识别融合模式，提供技术预测框架。

Harrison.Rad 1.5 Technical Report: A radiology foundation model that can draft reports from images, priors and clinical context

哈里森.Rad 1.5技术报告：一种可根据图像、先验知识和临床背景起草报告的放射学基础模型

Suneeta Mall, Vladimir Nekrasov, Ashnil Kumar, Sajith Karunasena, Aiden Nibali, Alix Bird, Mateo Diaz Shine, Jarrel Seah

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

AI总结 研究针对放射科报告积压问题，提出HR1.5多模态大语言模型，通过三阶段训练，用特定评分框架评估，该模型是唯一达模拟FRCR及格标准的系统，在多方面准确率最高，还研究了可解释性等以支持临床应用评估。

MedCalc-Pro: Solving Complex Medical Calculations with LLM Agents

MedCalc-Pro：使用大语言模型智能体解决复杂医学计算问题

Siran Zhao, Ruihui Hou, Ziyue Huai, Chennuo Zhang, Tong Ruan

机构 * East China University of Science and Technology（华东理工大学） 纠错

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

AI总结 研究针对医学计算评估大语言模型的基准过于简化的问题，提出新基准MedCalc-Pro及更通用智能体框架，含多场景任务设置和真实病例，新框架性能最佳，为评估应用LLMs提供新基准和方法。

Unlocking In-Context Learning in Audio-Language Models from Decentralized Medical Audio

从分散的医疗音频中解锁音频-语言模型的上下文学习

Ran Piao, Tsai-Ning Wang, Martijn den Dekker, Linda Moonen, Hareld Kemps, Yuan Lu, Aaqib Saeed

机构 * Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学） ； Erasmus MC（伊拉斯姆斯医学中心） ； Rijnstate Hospital（莱茵州医院） 纠错

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

AI总结 提出联邦自上下文学习（FSC）框架，通过无监督聚类构建伪标签片段，结合渐进式三阶段流水线，在联邦医院客户端实现少样本临床音频诊断，准确率达71.6%。

FairTutor: Equity-Aware Pedagogical LLM Routing for Budget-Constrained AI Tutoring

FairTutor: 预算受限AI辅导中的公平感知教学LLM路由

Qingyang Xu

机构 * Independent researcher, Shanghai, China（独立研究者，上海，中国） 纠错

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

AI总结 提出FairTutor框架，通过教学驱动的多智能体编排实现成本效益AI辅导，在降低71.6%服务成本的同时达到97.1%的优质教学质量，并引入AIED优势差距指标衡量公平性。

Comments AI for Education Day at SIGKDD 2026, 14 pages, 2 figures

Agent Skill Framework: Perspectives on the Potential of Small to Medium Language Models in Industrial Environments

Agent技能框架：中小型语言模型在工业环境中的潜力视角

Yangjie Xu, Lujun Li, Lama Sleem, Niccolo Gentile, Yewei Song, Yiqun Wang, Siming Ji, Wenbo Wu, Radu State

机构 * University of Luxembourg（卢森堡大学） ； Foyer S.A.（Foyer公司） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Université Paris-Saclay（巴黎萨克雷大学） 纠错

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

AI总结 研究在资源受限的工业场景中，中小型开源语言模型（270M-80B）使用Agent技能的效果，发现30B-80B模型受益显著，而小型模型技能选择困难，思考变体提升有限且增加GPU开销。

Comments 12 pages

Domain-Guided Prompting of the Segment Anything Model for Seismic Interpretation: The Role of Attributes, Visualization, and Hybrid Prompts

领域引导的Segment Anything模型提示用于地震解释：属性、可视化和混合提示的作用

Aniq Ahmad, Heather Bedle, Ahmad Mustafa

机构 * School of Geosciences, University of Oklahoma（俄克拉荷马大学地球科学学院） ； King Fahd University of Petroleum and Minerals（法赫德国王石油矿产大学） 纠错

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

AI总结 提出零样本适应框架，通过地质目标感知的地震属性与颜色映射选择，结合混合提示策略，提升SAM在地震解释中的分割精度，避免微调。

OATH-Frames: Characterizing Online Attitudes Towards Homelessness with LLM Assistants

OATH-Frames: 利用大语言模型助手分析在线对无家可归者的态度

Jaspreet Ranjit, Brihi Joshi, Rebecca Dorn, Laura Petry, Olga Koumoundouros, Jayne Bottarini, Peichen Liu, Eric Rice, Swabha Swayamdipta

机构 * Dept. of Computer Science, University of Southern California（计算机科学系，南加州大学） ； Suzanne-Dwork School of Social Work, University of Southern California（苏兹曼-道克社会工作学院，南加州大学） 纠错

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

AI总结 本文提出OATH-Frames框架，通过大语言模型分析社交媒体上的无家可归者态度，提升大规模分析效率并揭示态度趋势。

Comments Project website: https://dill-lab.github.io/oath-frames/, EMNLP Main 2024

Journal ref In Proceedings of the 2024 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing

SciAgentGym: Benchmarking Multi-Step Scientific Tool-use in LLM Agents

SciAgentGym：LLM代理中多步科学工具使用的基准测试

Yujiong Shen, Yajie Yang, Zhiheng Xi, Binze Hu, Huayu Sha, Jiazheng Zhang, Qiyuan Peng, Junlin Shang, Jixuan Huang, Yutao Fan, Jingqi Tong, Shihan Dou, Ming Zhang, Lei Bai, Zhenfei Yin, Tao Gui, Xingjun Ma, Qi Zhang, Xuanjing Huang, Yu-Gang Jiang

机构 * Fudan NLP Group（复旦大学自然语言处理组） 纠错

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

AI总结 为解决当前基准忽视代理在科学工作流中编排工具能力的问题，提出包含1780个领域特定工具的可扩展交互环境SciAgentGym和分层评估套件SciAgentBench，并设计数据合成方法SciForge，通过微调使SciAgent-8B超越更大模型，展示科学工具使用能力的跨领域正迁移。

Med-Scout: Curing MLLMs' Geometric Blindness in Medical Perception via Geometry-Aware RL Post-Training

Med-Scout: 通过几何感知的强化学习后训练治愈多模态大语言模型在医学感知中的几何盲点

Anglin Liu, Ruichao Chen, Yi Lu, Hongxia Xu, Jintai Chen

机构 * HKUSTGZ-ML4Health-Lab（香港科技大学-ML4Health实验室） 纠错

专题命中 领域大模型 ：post-training(title)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出Med-Scout框架，利用无标注医学图像中的内在几何逻辑，通过强化学习和三种代理任务（层次尺度定位、拓扑拼图重建、异常一致性检测）来缓解多模态大语言模型的几何盲点，并在新基准Med-Scout-Bench上提升超过40%的几何感知性能，同时泛化到更广泛的医学理解任务。

Comments 29 pages, 14 figures. Accepted at ICML 2026

Benchmarking Pathology Foundation Models for Spatial Domain Understanding

病理基础模型在空间域理解中的基准测试

Bokai Zhao, Yiyang Zhang, Yuanchi Zhu, Hanqing Chao, Long Bai, Tai Ma, Minfeng Xu, Ming Song, Tianzi Jiang

机构 * School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Brainnetome Center, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所脑网膜工程中心） ； Beijing Key Laboratory of Brainnetome and Brain-Computer Interface, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所北京脑网膜与脑机接口重点实验室） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里云达摩院） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） 纠错

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

AI总结 提出SpaPath-Bench基准，通过空间域识别任务评估病理基础模型在区分组织区域和捕获空间关系方面的表示能力。

Comments MICCAI2026

Robotics-Inspired Guardrails for Foundation Models in Socially Sensitive Domains

受机器人启发的用于社会敏感领域基础模型的护栏

Rebecca Ramnauth, Drazen Brscic, Brian Scassellati

机构 * Yale University（耶鲁大学） ； Kyoto University（京都大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于机器人学的护栏框架，用于在社会敏感领域中对基础模型进行运行时行为控制，以减少交互轨迹中向不良状态的漂移，并适应多样化的社会情境。

Comments Under review at Journal of Artificial Intelligence Research (JAIR)