语言大模型 / LLM

Heterogeneity-Adaptive Diffusion Schrodinger Bridge for PET-Guided Whole-Body MRI Translation

用于PET引导的全身MRI转换的异质性自适应扩散薛定谔桥

Chengbo Wang, Jiacheng Yu, Linjie Bian, Ming Qi, Xiaosheng Liu, Tongtong Che, Jichang Zhang, Shuyu Li, Shaoli Song, Xiuying Wang

机构 * The University of Sydney（悉尼大学） ； Fudan University Shanghai Cancer Center（复旦大学附属上海肿瘤医院） ； Beijing Normal University（北京师范大学） 纠错

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

AI总结 针对PET-MR扫描时间长的问题，提出异质性自适应扩散薛定谔桥（HA-DSB）框架，通过整合视觉语言模型嵌入及PET先验，利用双阶段引导机制，实现全身MRI转换，提升不同区域尤其是病变区域的转换质量。

Comments Accepted at MICCAI 2026

Is Domain Adaptation Always Helpful? A Frozen-Backbone Study of Cross-Domain Sentiment Transfer

域适应总是有帮助吗？跨域情感转移的冻结主干研究

Phat Tran, Artin Lahni, Pranav Kulkarni, Yaolun Zhang

机构 * Oregon State University（俄勒冈州立大学） 纠错

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

AI总结 研究探讨使用冻结预训练语言模型主干时显式域适应的效果，通过训练轻量级MLP适配器并评估向不同领域转移，发现域适应效果因主干对目标域覆盖情况而异，对抗对齐对域专用主干有负面影响，监督对比损失有积极作用。

TokenMinds: Pretrained User Tokens and Embeddings for User Understanding in Large Recommender Systems

TokenMinds: 用于大型推荐系统中用户理解的预训练用户令牌和嵌入

Qingyun Liu, Bo Yan, Yang Liu, Yuji Roh, Ekansh Sharma, Likang Yin, Emma Olowo, Min-hsuan Tsai, Yuxuan Li, Diego Uribe, Saksham Aggarwal, Siqi Wu, Yuan Hao, Vikas Kedigehalli, Lukasz Heldt, Lichan Hong, Li Wei, Xinyang Yi

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

专题命中 领域大模型 ：LLM(abstract_cn)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出TokenMinds系统，通过编码器-解码器架构生成基于语义ID的离散用户令牌和稠密嵌入，实现互补优势，并在YouTube全流量部署验证其工业可行性。

Reinforcement Learning Towards Broadly and Persistently Beneficial Models

强化学习迈向广泛且持久有益的模型

Akshay V. Jagadeesh, Rahul K. Arora, Khaled Saab, Ali Malik, Mikhail Trofimov, Foivos Tsimpourlas, Johannes Heidecke, Karan Singhal

机构 * OpenAI 纠错

专题命中 领域大模型 ：prompting(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 通过真实领域中的有益行为强化学习，模型在超过80%的分布外基准上表现提升，并展现出跨领域对齐泛化与对抗攻击的持久性。

Comments Blog: https://alignment.openai.com/beneficial-rl/

PROTON: Prototype-Based Test-Time Online OOD Detection for Medical VLMs

PROTON: 基于原型的测试时在线OOD检测方法用于医学视觉语言模型

Abhijit Das, Nichula Wasalathilaka, Yifan Lu, Adinath Dukre, Dwarikanath Mahapatra, Shadab Khan, Imran Razzak

机构 * MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； University of Peradeniya（佩拉德尼亚大学） ； Khalifa University（哈利法大学） ； ADIA Lab（阿布扎比投资局实验室） ； MedOS 纠错

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

AI总结 针对医学视觉语言模型在部署时难以检测分布外输入的问题，提出PROTON方法，通过在线原型库和自适应融合原型距离与最大概念匹配得分，无需修改模型或训练数据，在多个OOD场景下提升检测性能。

Journal ref 29th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention 2026

A Source Domain is All You Need: Source-Only Cross-OS Transfer Learning for APT Anomaly Detection via Semantic Alignment and Optimal Transport

一个源域足矣：基于语义对齐和最优传输的仅源域跨操作系统APT异常检测迁移学习

Sidahmed Benabderrahmanea, Petko Valtchev, James Cheney, Talal Rahwan

机构 * New York University, NYUAD, Division of Science, Computer Science Department（纽约大学，NYUAD，科学学院，计算机科学系） ； University of Quebec in Montreal, Computer Science Department, Montreal（魁北克大学蒙特利尔分校，计算机科学系，蒙特利尔） ； University of Edinburgh, School of Informatics, Edinburgh（爱丁堡大学，信息学院，爱丁堡） 纠错

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

AI总结 针对跨操作系统APT检测中目标域无标签的挑战，提出基于最优传输的仅源域异常评分框架，通过语义抽象和三种偏差通道实现零目标监督下的异常排序。

MMClima: A Framework for Multimodal Climate Science Data and Evaluation

MMClima：多模态气候科学数据与评估框架

Muhammad Umer Sheikh, Hassan Abid, Khawar Shehzad, Ufaq Khan, Muhammad Haris Khan

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

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

AI总结 提出MMClima，一个包含10万+专家验证问答对的多模态气候问答框架，覆盖文本、视频和图表，用于评估多模态语言模型在气候科学中的表现。

Instrumented data for causal scientific machine learning

因果科学机器学习的仪器化数据

Daniel N. Wilke

机构 * University of the Witwatersrand（威特沃特斯兰德大学） 纠错

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

AI总结 提出仪器化数据作为观测数据和模板合成数据之外的第三种选择，每个数据点携带产生它的机制模型、显式不确定性及可执行的反事实族，通过V&V仪器化图像到模拟管道实现，支持因果干预。

Comments 10 pages, 2 figures

A Systematic Study of Behavioral Cloning for Scientific Data Annotation

行为克隆在科学数据标注中的系统研究

Ishaan Singh Chandok, Core Francisco Park

专题命中 领域大模型 ：pretraining(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 针对科学数据标注中人工验证校正耗时问题，提出行为克隆框架，通过9个合成任务模拟专家策略，发现模型层次化技能习得、多任务预训练高效微调、内部表示共享错误模式等关键结论。

Comments ICML 2026 Oral

MedJudgeRAG: Option-Wise Evidence Judgment with Dynamic Knowledge Graphs for Medical MCQA

MedJudgeRAG：用于医学多项选择题问答的基于动态知识图谱的选项级证据判断

Seongwon Seo, Seung Hwan Cho, Young-Min Kim

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

AI总结 针对医学MCQA中普通RAG降低LM性能的问题，提出MedJudgeRAG框架，将检索文档表示为动态知识图谱，为选项判断证据裁决并确定知识利用策略，经监督微调训练，实验证明其性能优于基线，且动态知识图谱在训练时作用更有效。

Comments 16 pages, 2 figures, Accepted at The Workshop on Graph Foundation Models at the 43 rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

BaT: Towards Self-Evolving Medical Research Agent with Stage Rubrics

BaT：构建具备阶段式评分标准的自演化医学研究智能体

Junqi Liu, Yufan He, Yexiao He, Pengfei Guo, Dong Yang, Andriy Myronenko, Can Zhao, Hanrong Ye, Tianhao Qi, Yuyin Zhou, Daguang Xu, Yucheng Tang

机构 * University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 本文提出BaT系统，结合Stage Bank与BiCuRL方法，使医学研究智能体在AutoMedBench-Lite上得分大幅提升，BaT-9B性能优于Claude Opus 4.6。

Time as Structure: Temporal Dependency Graphs for Verifiable Deadline Computation over Legal Documents

作为结构的时间：用于法律文件上可验证截止日期计算的时间依赖图

Maryia Zhyrko, Lifeng Han, Suzan Verberne

机构 * Leiden Institute of Advanced Computer Science (LIACS)（莱顿高级计算机科学研究所（LIACS）） ； Leiden University（莱顿大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对法律文件截止日期计算问题，提出时间依赖图结合日历引擎的方法，在英国就业上诉法庭案件中表现优于语言模型，正确率达90.2%，可用于可验证的法律截止日期计算。

Comments 13 pages, 2 figures, 5 tables. Preprint

The Past and Future of AI Scientists

AI科学家的过去与未来

Ross D. King

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

AI总结 本文综述AI科学家的过去与未来，指出其核心挑战是多技术集成，现有技术已支持构建更通用系统，其有望变革科学，诺贝尔图灵挑战目标进展超前。

Catching the Imposter: Self-Supervised Learning of Physical Coherence with Cross-Entity Feature Permutations

识别冒名者：通过跨实体特征置换学习物理一致性的自监督学习

Aleksei Rozanov, Arvind Renganathan, Vipin Kumar

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

AI总结 本研究提出“冒名者”预文本任务，利用跨实体特征置换学习物理一致性，经ERA5-Land数据评估，该任务与现有SSL目标结合可提供互补信息，为科学基础模型提供新自监督来源。

MedPlex: Deep Vision-Language Co-Adaptation for Clinically Grounded Medical Segmentation

MedPlex：用于临床基础医学分割的深度视觉-语言协同适配

Rafi Ibn Sultan, Hui Zhu, Chengyin Li, Dongxiao Zhu

机构 * Wayne State University（韦恩州立大学） ； Henry Ford Health（亨利福特医疗集团） ； Institute for AI and Data Science Wayne State University（韦恩州立大学人工智能与数据科学研究院） 纠错

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

AI总结 MedPlex是一种端到端VLM框架，通过双向融合和两级概念对齐，实现医学图像分割的视觉-语言协同适配，在CT、MR的多类医学分割任务中达到最优性能。

Comments Accepted By BMVC-2026

Towards Context-Aware Clinical Motion Understanding in Daily Living at Home: Freezing of Gait Detection with Egocentric Vision

面向居家日常生活中上下文感知的临床动作理解：基于第一视角视觉的步态冻结检测

Vayalet Stefanova, Diwas Lamsal, Margot Genbrugge, Maxim Yudayev, Christian Schlenstedt, Moran Gilat, Bart Vanrumste, Benjamin Filtjens

机构 * KU Leuven（鲁汶大学） ； Medical School Hamburg（汉堡医学院） ； Delft University of Technology（代尔夫特理工大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对居家PD患者的FOG检测，对比IMU-TCN等模型，发现IMU-TCN性能最优，预训练第一视角视频特征可补充可穿戴传感器的临床动作理解上下文。

Comments Accepted to ECCV Workshop 2026 (Human Motion Challenges in Real-World and Clinical Settings)

Operationalizing Cyber Threat Intelligence with GraphRAG

用GraphRAG实现网络威胁情报的操作化

Atul Kabra, Prakhar Paliwal, Manjesh K. Hanawal

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

AI总结 本研究对比微软GraphRAG与Naive RAG，发现GraphRAG生成的网络威胁情报检测方案，在攻击线索轮换后保持率远高于后者，能依赖更难规避的持久线索，为自动生成SOC狩猎方案提供了架构基础。

Comments 12 pages

Distribird: Literature-Informed Prior Distribution Design for Bayesian Model Calibration

Distribird：用于贝叶斯模型校准的文献先验分布设计

Patrik P. Süli, György Eigner, Roland Hollós

机构 * Obuda University（欧布达大学） ； Biomatics and Applied Artificial Intelligence Institute, John von Neumann Faculty of Informatics, Obuda University（欧布达大学约翰·冯·诺依曼信息学院生物信息学与应用人工智能研究所） ； Physiological Controls Research Center, Obuda University（欧布达大学生理控制研究中心） ； HUN-REN Centre for Agricultural Research（HUN-REN农业研究中心） ； Czech Academy of Sciences（捷克科学院） 纠错

专题命中 领域大模型 ：LLM(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Distribird是一款自动化文献先验分布设计的智能体网络应用，通过多智能体流程生成贝叶斯模型校准所需先验，在24个跨领域参数上验证，其先验质量与单提示基线相当，且具备可追溯性、拒绝越权请求及本地运行的优势。

ConRub-Med: Reinforcement Learning with Consensus Rubrics for Open-Ended Medical Question Answering

ConRub-Med：面向开放式医学问答的共识准则强化学习

Taojie Zhu, Yuan Xia, Tao Sun, Yizhi Wang, Yan Chen, Qunshan He, Tian Guan, Jian Wang, Jinjie Gu, Junwei Liu, Yonghong He

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

AI总结 本研究提出ConRub-Med，通过三模型共识准则与三状态评分优化GRPO策略，在9个医学问答基准中6个排第一，HealthBench-Hard得分优于InfiMed-ORBIT。

Unlocking the Power of Medical Tabular Data via Semantic-Aware Multimodal Pre-training

通过语义感知多模态预训练释放医疗表格数据的力量

Yingsheng Liu, Haiming Li, Jingmin Zhu, Jiajun Sun, Victoria Mar, Monika Janda, H. Peter Soyer, Zongyuan Ge, Zhen Yu

机构 * Faculty of Information Technology, Monash University（莫纳什大学信息技术学院） ； Monash University（莫纳什大学） ； The University of Queensland（昆士兰大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对医疗表格数据的语义利用不足问题，提出语义感知多模态预训练框架，含重要性感知自适应掩码与软标签离散化模块，在皮肤病学、眼科数据集上实现SOTA，鲁棒性与跨域泛化能力优异。

Comments INTERNATIONAL CONFERENCE ON MEDICAL IMAGE COMPUTING AND COMPUTER ASSISTED INTERVENTION (ORAL presentation)

Did the Grid Erase the Event? EndoClock for Auditing Medical World-Model Pipelines

网格是否抹去了事件？用于审计医疗世界模型流程的EndoClock

Yarin Udi, Tom Sharon-Shahak, Roee Masad, Dan Pri-Tal

机构 * Diastole Medical R&D（Diastole医疗研发机构） 纠错

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

AI总结 本研究针对医疗世界模型同步预处理可能抹去任务相关证据的问题，提出EndoClock审计方法及四分类法，以超声心动图为例验证其有效性，为医疗AI流程审计提供可执行方案。

Comments Accepted for publication at the 1st MICCAI Workshop on Medical World Models (MWM 2026)

Signature-Guided Capacity Occupancy for Dense Expert Merging

签名引导的容量占用用于密集专家合并

Lingching Tung, Chi-Jui Kim, Beicheng Xu, Yuchen Wang, Bin Cui

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

AI总结 针对密集专家合并的跨专家冲突容量分配等问题，提出SigMerge框架，在21种配对设置中优于三类基线合并方法，平均提升15.0%且获最佳平均排名。

Comments 31 pages, 20 figures

Metadata Reconstruction from Values Alone: Recovering Column Semantics in Undocumented Warehouses

仅从值进行元数据重构：在无文档数据仓库中恢复列语义

Mike Helwig

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

AI总结 本研究提出Rosetta框架，结合确定性分析器与语言模型，在无文档数据仓库中仅从值恢复列语义，经BIRD、i2b2等数据集验证，提升了元数据恢复的准确率与覆盖率。

CIGTSurv: Clinical Information Guided Tri-modal Survival Prediction with Local Prototype Association and Global Feature Alignment

CIGTSurv：结合局部原型关联与全局特征对齐的临床信息引导三模态生存预测

Jing Dai, Qibin Zhang, Weiwei Zhou, Mingde Xu, Jingsong Liu, Jingdong Zhang, Hongming Xu

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

AI总结 本研究针对临床信息未充分利用及多模态异质性问题，提出CIGTSurv框架，结合局部原型关联与全局特征对齐机制，在五个TCGA癌症队列上取得生存预测SOTA性能。

Comments Accepted at MICCAI 2026

PAMT: Process-Aligned Reinforcement Learning for Multi-Domain Machine Translation

PAMT：面向多领域机器翻译的过程对齐强化学习

Yongshi Ye, Biao Fu, Chongxuan Huang, Yidong Chen, Xiaodong Shi

专题命中 领域大模型 ：LLM(abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 针对多领域机器翻译中显式推理的偏差问题，提出过程对齐强化学习框架PAMT，结合长思维链监督与多维度奖励机制，在多种场景下表现优于基线模型。

Comments 23 pages, 10 figures, and 18 tables

Talking to Digital Twins: Selective Disclosure and Belief Measurement in Financial Social Media

与数字孪生对话：金融社交媒体中的选择性披露与信念测量

Boone Bowles, Raymond Duch, Sorin Sorescu

专题命中 领域大模型 ：LLM(abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 本研究通过对金融网红的X账号构建的数字孪生开展重复实时访谈，解决金融社交媒体中未披露信息的测量问题，其信息可预测大盘股收益横截面，避免了大语言模型的前瞻性偏差。

onepot-Bench 0: towards lab-aware in silico chemistry benchmarks

onepot-Bench 0：面向实验室实际场景的计算机化学基准测试

Brandon Wang, Andrei S. Tyrin, Daniil A. Boiko

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

AI总结 本研究推出专有基准测试onepot-Bench 0，通过三个互补评估衡量语言模型在湿实验室合成化学场景下的基础能力、可靠性等，弥补现有评估的不足。

PosterMELD: Multi-Agent Paper-to-Poster Generation for Controllable Design Diversity with Editable Print-Ready Outputs

PosterMELD：面向可编辑打印就绪输出的可控设计多样性多智能体论文转海报生成

Haojie Hu, Chenhao Dang, Yaojia Liu, Hengrui Kang, Conghui He, Weijia Li

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

AI总结 PosterMELD是模板条件化多智能体海报生成流水线，可导出可编辑PPTX和PNG，在621篇论文实验中PRR达81.3%，成本仅为Codex+Skill的3.5%，性能优于P2P、PosterGen等方法。

Comments 9 pages, 5 figures, and 4 tables. Code and resources are available at https://github.com/Shannon4Science/PosterMELD

Cross-Domain Hybrid OPD for Generalizable Search Agents

面向通用搜索智能体的跨域混合在线策略蒸馏

Hongzhan Chen, Xiaoyu Liu, Dengming Zhang, Minzhou Huang, Dongliang Xu, Jingcheng Xie, Dongxiang Fang, Bowen Qin, Minsheng Hao, Yaozong Shen, Xiaojun Quan, Mona Zhou, Haosheng Zou, Jeff Chen

机构 * Yuanbao Team, Tencent Shanghai Innovation Institute（腾讯上海研究院元宝团队） 纠错

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

AI总结 本研究提出基于混元3架构的元宝搜索智能体训练框架，通过跨域混合在线策略蒸馏联合优化搜索专业化与通用能力，缓解对齐损耗，在现实搜索场景中实现两者的良好平衡。

Loud or Silent? A Reusable Framework for Per-Modality Failure Analysis in Multimodal Clinical AI

大声还是沉默？一种用于多模态临床AI中模态级失败分析的可复用框架

Quang Bui, Shlok Jaiswal, Samuel Paik-Heintz, Kevin Zhou, Kaushik Madapati, Krittaphas Chaisutyakorn, Noah Dane Hebdon, Dimitrios Proios, Sebastián Andrés Cajas Ordóñez, Kacper Dobek, Boya Zhang, Aly Dhedhi, Ahram Han, Kushul Reddy Palakala, Rahul Gorijavolu, Jacques Kpodonu, Leo Anthony Celi

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； American International School Vienna（维也纳美国国际学校） ； Neuqua Valley High School（纽夸谷高中） ； North Hollywood High School（北好莱坞高中） ； Hopewell Valley Central High School（霍普韦尔谷中央高中） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Siriraj Hospital（诗里拉吉医院） ； Harvard University（哈佛大学） ； Agency for Science, Technology and Research（新加坡科技研究局） ； Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学） ； University of Geneva（日内瓦大学） ； Poznan University of Technology（波兹南理工大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出一种模型无关的多模态临床AI模态级失败分析框架，可复用且仅用部署可观测信号，经植入真实值和MIMIC-IV队列验证，能定位失败模态、区分失败类型，为心脏基础模型部署提供参考。