语言大模型 / LLM

Independent amplitude and phase control using a single phase-only SLM

使用单个纯相位SLM实现独立幅度和相位控制

Marius Constantin Chirita Mihaila, Mikuláš Fiala, Martin Kozák

专题命中 其他LLM ：SLM(title,title_cn)

AI总结 提出利用单个纯相位空间光调制器（SLM）的不同区域实现双调制平面，通过偏振器将相位转换为幅度调制，实现复振幅调制的紧凑方案，并验证了贝塞尔-高斯光束等生成。

Comments v2: AAM; licence: CC BY 4.0

Personality Anchoring for Social Simulation: Linking Personality, Social Behavior, and Interaction Success with LLM Agents

社会模拟的人格锚定：将人格、社会行为与交互成功关联于LLM智能体

Vahid Sadiri Javadi, Aksa Aksa, Fryderyk Róg, Lucie Flek, Johanne R. Trippas

专题命中 其他LLM ：LLM(title,title_cn)

AI总结 提出人格锚定方法，利用电影角色构建多LLM社会模拟，发现双人宜人性组合与共享目标达成呈单调关系，同质宜人性对成功率是同质不宜人性的10倍。

Simple is Better: Multiplication May Be All You Need for LLM Request Scheduling

简单即最佳：乘法可能就是LLM请求调度所需的一切

Dingyan Zhang, Jinbo Han, Kaixi Zhang, Xingda Wei, Sijie Shen, Chenguang Fang, Wenyuan Yu, Jingren Zhou, Rong Chen

专题命中 其他LLM ：LLM(title,title_cn)

AI总结 本文提出通过简单乘法结合KVCache和负载均衡指标，实现LLM请求调度的双重目标，无需超参数调优，实验显示在真实工作负载中显著提升性能。

Comments To appear in the Proceedings of 20th USENIX Symposium on Operating Systems Design and Implementation (OSDI'26)

When Identity Overrides Incentives: Representational Choices as Governance Decisions in Multi-Agent LLM Systems

当身份压倒激励：多智能体LLM系统中的表征选择作为治理决策

Viswonathan Manoranjan, Snehalkumar `Neil' S. Gaikwad

专题命中 其他LLM ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 通过四智能体战略博弈实验，发现角色身份分配会抑制基于报酬的行为，使均衡选择偏移高达90个百分点，表明表征选择是决定系统输出的治理决策。

Comments Accepted to ACM FAccT 2026

LLM-Enabled Automated Algorithm Design for Multiuser Fluid Antenna Communications

面向多用户流体天线通信的LLM自动化算法设计

Gan Zheng, Fei Liu, Qingfu Zhang

专题命中 其他LLM ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 针对流体天线系统中端口选择这一大规模组合优化问题，提出利用大语言模型自动设计优化算法（包括改进遗传算法和从头设计启发式算法AutoPort），以最大化最小信干噪比，实现接近最优的性能。

Comments This paper has been accepted in IEEE Transactions on Wireless Communications

Practice Less, Explain More: LLM-Supported Self-Explanation Improves Explanation Quality on Transfer Problems in Calculus

少练习，多解释：LLM 支持的自我解释提高了微积分迁移问题的解释质量

Eason Chen, Xinyi Tang, Yvonne Zhao, Meiyi Chen, Meryam Elmir, Elizabeth McLaughlin, Mingyu Yuan, Yumo Wang, Shyam Agarwal, Jared Cochrane, Jionghao Lin, Tongshuang Wu, Ken Koedinger

专题命中 其他LLM ：LLM(title,title_cn)

AI总结 通过对比无自我解释、菜单式自我解释和LLM支持的开放式自我解释三种条件，发现开放式自我解释在迁移问题（尤其是NEI问题）上显著提高了解释质量，尽管练习数量较少。

Comments 9 pages, 2 figures. Accepted at AIED 2026. Camera-ready version with updated references

AgentGuard: An Attribute-Based Access Control Framework for Tool-Use LLM-Based Agent

AgentGuard：面向工具使用型LLM智能体的基于属性的访问控制框架

Jiaqi Luo, Songyang Peng, Jiarun Dai, Zhile Chen, Zhuoxiang Shen, Geng Hong, Xudong Pan, Yuan Zhang, Min Yang

专题命中 其他LLM ：LLM(title,title_cn)

AI总结 提出AgentGuard框架，通过客户端-服务器架构和三种互补检查机制，为工具使用型LLM智能体提供轻量级集成与跨工具安全风险防护。

LLM Based Web Accessibility Repair: An Empirical Study of Detection, Remediation, and Cost

基于LLM的网页可访问性修复：检测、修复与成本的实证研究

Oluwatoyosi Oyelayo, Ghada Abushaqra, Parham Asadi, Durjoy Dey, Diego Elias Costa

专题命中 其他LLM ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 本文通过实证研究评估基于大语言模型的智能体（Kimi K2.5）在网页可访问性自动检测与修复中的性能，发现其检测能力与规则工具相当但可靠性不足，修复在语法有效性上表现优异但完全修复率低，且迭代优化增加成本而无益，提出混合方法的需求。

Comments 12 pages, 6 figures, preprint

RooAgent: An LLM Agent for Root-Based High Energy Physics Analysis

RooAgent：基于根的高能物理分析的LLM代理

Aman Desai

专题命中 其他LLM ：LLM(title,title_cn)

AI总结 本文提出RooAgent，一种通过自然语言接口进行根基于高能物理数据分析的LLM代理，支持两种操作模式，并实现了包括直方图检查、事件选择、动量分布可视化、拟合和显著性估计在内的多种任务。

Securing LLM Agents Need Intent-to-Execution Integrity

为LLM代理的安全性需要意图到执行的完整性

Wenjie Qu, Ming Xu, Peiran Wang, Shengfang Zhai, Jiaheng Zhang, Dawn Song

专题命中 其他LLM ：LLM(title,title_cn)

AI总结 本文提出了一种新的正确性属性，用于定义LLM代理在执行时如何忠实反映用户的意图，同时提出了四个必须同时满足的完整性属性，以确保代理的安全性。

Quantum-Safe Code Auditing: LLM-Assisted Static Analysis and Quantum-Aware Risk Scoring for Post-Quantum Cryptography Migration

量子安全代码审计：基于LLM的静态分析与量子感知风险评分用于后量子密码学迁移

Animesh Shaw

专题命中 其他LLM ：LLM(title,title_cn)

AI总结 本文提出量子安全代码审计工具，结合正则表达式检测量子脆弱算法、LLM辅助上下文丰富及VQE模型风险评分，评估五个开源库发现5775项问题，实现高精度和召回率。

Comments 13 pages, 2 figures. Code and evaluation data: https://github.com/AnimeshShaw/quantum-safe-auditor

"Like Taking the Path of Least Resistance": Exploring the Impact of LLM Interaction on the Creative Process of Programming

像选择阻力最小的路径：探索LLM交互对编程创作过程的影响

Zeinabsadat Saghi, Run Huang, Souti Chattopadhyay

专题命中 其他LLM ：LLM(title,title_cn)

AI总结 研究通过对比LLM辅助与无辅助条件，发现LLM能缩短编程创意生成时间，但生成的解决方案创意点数与用户自创相当，探讨了LLM在支持用户创造力方面的设计启示。

Do Skill Descriptions Tell the Truth? Detecting Undisclosed Security Behaviors in Code-Backed LLM Skills

技能描述是否真实？在代码支持的LLM技能中检测未披露的安全行为

Wenhui He, Yue Li, Bang Fu, Huan Xing, Xing Fan, ZeHua Zhang, Baoning Niu

专题命中 其他LLM ：LLM(title,title_cn)

AI总结 本文研究LLM生态系统中程序性技能描述与实现之间的不一致，通过构建安全属性分类法和SKILLSCOPE工具，发现9.4%的技能存在安全风险，工具在识别不一致时达到84.8%的精度和96.5%的召回率。

Comments 11 pages, 3 figures, 9 tables

Mechanism Design for Quality-Preserving LLM Advertising

面向质量保持的LLM广告机制设计

Jiale Han, Xiaowu Dai

专题命中 其他LLM ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 本文提出一种质量保持拍卖框架，通过检索增强生成技术，结合KL正则化和筛选VCG机制，在保证内容忠实性的同时提升广告收益。

Breaking Bad Financial Habits: How LLM Conversations Correct Financial Misconceptions

打破不良财务习惯：LLM对话如何纠正财务误解

Jillian Ross, Eric So, Andrew W. Lo

专题命中 其他LLM ：LLM(title,title_cn)

AI总结 研究发现，精心设计的LLM能有效持久纠正财务误解，关键在于纠正意图和受体接受度，为传统财务教育提供可扩展替代方案。

From Hypotheses to Factors: Constrained LLM Agents in Cryptocurrency Markets

从假说到因素：在加密货币市场中的受约束LLM代理

Yikuan Huang, Zheqi Fan, Kaiqi Hu, Yifan Ye

专题命中 其他LLM ：LLM(title,title_cn)

AI总结 本文研究了通过加密货币因素发现使用受约束的LLM代理，在可重复的协议下进行因素发现，通过序列假说搜索框架，结合确定性引擎进行数据分割、选择门、交易成本和投资组合测试，实现了44.55%的年化收益和1.55的夏普比率。

Machine Spirits: Speculation and Adaptation of LLM Agents in Asset Markets

机器精神：大型语言模型在资产市场中的行为与适应

Maxime Saxena, Marco Pangallo, Cars Hommes, Fabio Caccioli, R. Maria del Rio-Chanona

专题命中 其他LLM ：LLM(title,summary_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 本文研究了LLM在资产市场中的行为，发现其表现出从稳定基本面到人类投机泡沫的多样化行为，且与理性预期假说不一致，同时指出异质性智能体的适应性可能加剧市场波动。

Comments 46 pages, 6 figures

Recovering manifold structure in LLM responses through a joint Euclidean mirror

通过联合欧几里得镜面恢复LLM响应中的流形结构

Maximilian Baum, Aranyak Acharyya, Tianyi Chen, Avanti Athreya, Youngser Park, Francesco Sanna Passino, Carey E. Priebe, Zachary Lubberts

专题命中 其他LLM ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 本文通过联合欧几里得镜面分析LLM响应分布的变化，揭示模型参数与响应分布之间的几何关系，提出估计镜面和推断模型参数的方法，用于预测不同调参下的响应分布。

Comments 13 pages, 9 figures

Towards Operational Validation of LLM-Agent Social Simulations: A Replicated Study of a Reddit-like Technology Forum

向LLM-代理社会模拟的操作验证：一个Reddit-like技术论坛的重复研究

Aleksandar Tomašević, Darja Cvetković, Sara Major, Slobodan Maletić, Miroslav Anđelković, Ana Vranić, Boris Stupovski, Dušan Vudragović, Aleksandar Bogojević, Marija Mitrović Dankulov

专题命中 其他LLM ：LLM(title,title_cn)

AI总结 本文通过30天的模拟研究，验证LLM-代理在技术论坛中的操作有效性，发现模拟结果与真实数据在用户和帖子层面有重叠，但评论毒性等指标存在差异，揭示了代理设计对模拟结果的影响。

Towards an Agentic LLM-based Approach to Requirement Formalization from Unstructured Specifications

迈向基于代理的LLM方法：从非结构化规范中提取需求形式化

Alberto Tagliaferro, Bruno Guindani, Livia Lestingi, Matteo Rossi

专题命中 其他LLM ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 本文提出基于代理的方法，从非结构化规范中自动生成符合验证要求的形式化属性，通过提取、过滤和翻译三个模块，实现语义对齐，实验表明其在三个场景中准确率达77.8%。

Comments Accepted at the AIPV 2026 workshop (non-archival)

To trust or not to trust: Attention-based Trust Management for LLM Multi-Agent Systems

信任还是不信任：基于注意力的信任管理用于大语言模型多智能体系统

Pengfei He, Zhenwei Dai, Xianfeng Tang, Yue Xing, Hui Liu, Jingying Zeng, Qiankun Peng, Shrivats Agrawal, Samarth Varshney, Suhang Wang, Jiliang Tang, Qi He

专题命中 其他LLM ：LLM(title,summary_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 本文提出基于注意力的信任评分方法，通过六个信任维度提升LLM多智能体系统对恶意输入的鲁棒性。

Comments Accepted to ACL 2026 main

"Should I Give Up Now?" Investigating LLM Pitfalls in Software Engineering

现在就放弃吗？调查LLM在软件工程中的缺陷

Jiessie Tie, Bingsheng Yao, Tianshi Li, Hongbo Fang, Syed Ishtiaque Ahmed, Dakuo Wang, Shurui Zhou

专题命中 其他LLM ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 研究LLM在软件工程中的缺陷，通过分析26名参与者的复杂网页开发任务数据，发现九种失败类型，包括不准确或不完整响应、认知过载和上下文丢失，发现不帮助的响应增加了放弃的可能性，而更多提示减少了放弃概率。

C2HLSC: Leveraging Large Language Models to Bridge the Software-to-Hardware Design Gap

Luca Collini, Siddharth Garg, Ramesh Karri

专题命中 其他LLM ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract)

Comments Accepted at ACM Transactions on Design Automation of Electronic Systems

Journal ref 2025. C2HLSC: Leveraging Large Language Models to Bridge the Software-to-Hardware Design Gap. ACM Trans. Des. Autom. Electron. Syst. (May 2025)

Leveraging Large Language Models for Institutional Portfolio Management: Persona-Based Ensembles

Yoshia Abe, Shuhei Matsuo, Ryoma Kondo, Ryohei Hisano

专题命中 其他LLM ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract)

Comments 10 pages, 5 figures, submitted to The IEEE International Workshop on Large Language Models for Finance 2024

LLM-CompDroid: Repairing Configuration Compatibility Bugs in Android Apps with Pre-trained Large Language Models

Zhijie Liu, Yutian Tang, Meiyun Li, Xin Jin, Yunfei Long, Liang Feng Zhang, Xiapu Luo

专题命中 其他LLM ：LLM(title,abstract)；large language model(title)；language model(title)

Who Would You Vote For? Auditing Political Alignment in LLMs: An Italian Case-Study

你会投票给谁？大型语言模型（LLM）的政治立场审计：意大利案例研究

Simone Mungari

机构 * Revelis s.r.l.（雷维利斯有限责任公司） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(title_cn,summary_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文以意大利为案例，提出系统可复现的LLM政治立场审计框架，分析多模型对意政党及领导人的评价行为、差异等，探究模型政治偏好相关问题。

When Grammar Guides the Attack: Uncovering Control-Plane Vulnerabilities in LLMs with Structured Output

当语法引导攻击：利用结构化输出揭示LLM中的控制平面漏洞

Shuoming Zhang, Jiacheng Zhao, Hanyuan Dong, Ruiyuan Xu, Zhicheng Li, Yangyu Zhang, Shuaijiang Li, Yuan Wen, Chunwei Xia, Zheng Wang, Xiaobing Feng, Huimin Cui

机构 * SKLP, ICT, CAS & UCAS（SKLP、信息科技研究院、中国科学院及中国科学院大学） ； University of Aberdeen（阿伯丁大学） ； University of Leeds（利兹大学） ； SKLP, ICT, CAS（SKLP、信息科技研究院、中国科学院） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(title_cn,summary_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文研究了通过结构化输出揭示LLM控制平面漏洞的问题，提出了一种名为Constrained Decoding Attack（CDA）的新类别的 jailbreak 方法，通过控制到语义的管道机制，利用schema-enforced logit masking注入恶意前缀，并由模型自身完成有害意图，展示了DictAttack在多个模型上的高攻击成功率，揭示了需要跨平面防御来弥合数据和控制平面之间的语义差距。

Comments To appear in CCS2026

Growing a Tail: Increasing Output Diversity in Large Language Models

增长尾巴：增加大语言模型的输出多样性

Michal Shur-Ofry, Bar Horowitz-Amsalem, Adir Rahamim, Yonatan Belinkov

专题命中 其他LLM ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；prompting(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究大语言模型输出多样性，通过对比模型与人类回答发现模型输出集中。提出三种增加多样性的方法，即温度采样、单提示多角度回答、聚合多模型输出，组合使用可大幅提升多样性，还探讨了对AI政策治理的影响。

Comments Accepted to Machine Learning with Applications

Geopolitical alignment: Endorsement effects in large language models

地缘政治倾向：大语言模型中的背书效应

Maxim Chupilkin

机构 * Department of Politics and International Relations, University of Oxford（政治与国际关系系，牛津大学） 纠错

专题命中 其他LLM ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究大语言模型政策评估是否受地缘政治线索影响，通过背书实验让四个模型评估相同政策，发现模型评分受背书者身份影响，西方背书被视为可信度线索，中国和俄罗斯背书被视为其他风险线索。

Strategies for Span Labeling with Large Language Models

使用大语言模型进行跨度标记的策略

Danil Semin, Ondřej Dušek, Zdeněk Kasner

机构 * Institute of Formal and Applied Linguistics（形式与应用语言学研究所） ； Faculty of Mathematics and Physics, Charles University（数学与物理系，查尔斯大学） 纠错

专题命中 其他LLM ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；prompting(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究使用大语言模型进行跨度标记的策略，将现有策略分为三类，针对内容匹配局限引入LogitMatch方法，经四项任务评估，发现标记是强大基线，LogitMatch能改进基于匹配的方法，在部分设置中表现更优。