语言大模型 / LLM

SkillCenter: A Large-Scale Source-Grounded Skill Library for Autonomous AI Agents

SkillCenter：用于自主人工智能代理的大规模源基础技能库

Tianming Sha, Yue Zhao, Lichao Sun, Yushun Dong

机构 * Stony Brook University（纽约州立大学石溪分校） ； University of Southern California（南加州大学） ； Lehigh University（里海大学） ； Florida State University（佛罗里达州立大学） 纠错

专题命中 领域大模型 ：LLM(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对自主AI代理缺乏扎实操作知识的问题，构建SkillCenter技能库，通过多源获取等端到端框架，集成大量源基础和社区技能，实现技能可追溯，以保障代理输出的正确性、安全性和可维护性。

Comments 44 pages, 5 figures. Code: https://github.com/LabRAI/SkillCenter ; Data: https://huggingface.co/datasets/Tommysha/skillcenter-bundles

Comparative Study of Domain-adapted VLMs for General Document Visual Question Answering

用于通用文档视觉问答的领域适应视觉语言模型的比较研究

Miguel Lopez-Duran, Elena Marrero, Julian Fierrez, Marta Robledo-Moreno, Ruben Vera-Rodriguez, Daniel DeAlcala, Aythami Morales, Ruben Tolosana, Oscar Delgado, Alvaro Ortigosa, Javier Ortega-Garcia

机构 * Universidad Autónoma de Madrid (UAM)（马德里自治大学） ； BiometricsAI（生物识别人工智能） 纠错

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

AI总结 研究对8个开源预训练VLMs在三种文档领域的DocVQA进行全面评估，通过多种评估方式发现其在不同布局性能有差异，参数缩放影响性能，视觉理解是瓶颈，还表明少样本微调能让模型快速适应目标域文档。

Comments 17 pages, 4 figures, accepted at the Automatically Domain-Adapted and Personalized Document Analysis workshop of the ICDAR 2026

Automated Compliance Mapping in Cloud Security with Domain-Adapted Sentence Transformers

基于领域适应句子变换器的云安全自动化合规映射

John Bianchi, Luca Petrillo, Fabio Martinelli, Marinella Petrocchi

机构 * Institute for Informatics and Telematics (IIT-CNR)（信息与电信研究所（意大利国家研究委员会信息与电信研究所）） ； IMT School for Advanced Studies Lucca（卢卡高等研究院） ； Institute for High Performance Computing and Networking (ICAR-CNR)（高性能计算与网络研究所（意大利国家研究委员会高性能计算与网络研究所）） 纠错

专题命中 领域大模型 ：LLM(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究云安全控制到技术指标的映射自动化问题，核心方法是对句子变换器模型进行领域适应，构建并扩展训练语料库，微调五种架构，在两个任务上评估性能，主要贡献是模型优于零样本基线，证明领域内训练数据对性能的重要性。

Comments 10 pages, 6 figures. Submitted to the 30th International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems (KES 2026)

Not All Refusals Are Equal: How Safety Alignment Fails Cybersecurity at Scale

并非所有拒绝都是等同的：安全对齐如何在大规模情况下使网络安全失败

Vadym Hadetskyi, Dario Pasquini, Artem Sorokin

机构 * Cracken AI 纠错

专题命中 领域大模型 ：LLM(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究安全对齐在网络安全领域的问题，通过对24个开源语言模型的实验，以Kimi K2为例展示特定领域删减可行，探讨模型特征与删减效果的关联并分类模型，提出相关猜想。

Comments 14 pages, 11 figures. Under review at NeurIPS 2026

Multi-Turn Agentic Scientific Literature Search via Workflow Induction

通过工作流归纳实现多轮智能科学文献搜索

Jisen Li, Bingxuan Li, Nanyi Jiang, Xuying Ning, Xiyao Wang, Yifan Shen, Heng Wang, Yuqing Jian, Xiaoxia Wu, Ben Athiwaratkun, Pan Lu, Jiaxuan You, Bingxin Zhao

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Together AI ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出PaperPilot，通过构建可执行DAG工作流进行多轮文献搜索，利用用户反馈优化查询和工作流，显著提升搜索性能并消除执行错误。

Comments 17 pages, 12 figures

A Mathematical Theory of Value: a synthesis on goal-directed agency under resource constraints

价值的数学理论：资源约束下目标导向行为的综合

Cheng Qian

机构 * Cheng Qian（陈倩） 纠错

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

AI总结 本文提出价值是目标导向主体在资源约束下转化资源为目标进度的速率，通过尺度不变性公理导出对数度量，并推导出价值编码定理，实现价值与信息论的统一。

Comments Also available at https://doi.org/10.5281/zenodo.20487041 (v6). v2: the pre-registered continuation-gate experiment has been run -- prediction (i) confirmed on real frontier agents; prediction (ii) retired to mathematical scope. Code, pre-registrations, and raw run records: https://github.com/macrokit/value

Text Over Image: Auditing Multimodal Robustness in Synthetic Medical Image Detection

超越视觉取证：审计多模态鲁棒性用于合成医学图像检测

Ching-Hao Chiu, Hao-Wei Chung, Gelei Xu, Xueyang Li, Pin-Yu Chen, John Kheir, Meysam Ghaffari, Carlos Morato, Ahmed Abbasi, Yiyu Shi

机构 * University of Notre Dame（圣母大学） ； IBM Research（IBM研究院） ； Boston Children’s Hospital（波士顿儿童医院） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Optum AI, UnitedHealth Group（Optum AI, 联合健康集团） 纠错

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

AI总结 针对合成医学图像检测中多模态鲁棒性不足的问题，提出图像-记录配对基准，揭示视觉语言模型因过度依赖记录上下文而导致的预测偏差。

Comments Accepted at MICCAI 2026. Version 2 is a substantial journal extension of the MICCAI 2026 conference version, with additional provenance perturbations, paired statistical analysis, extended SAVC mitigation experiments, and broader deployment discussion. 19 pages, 3 figures, 2 tables

Token-Sparse Medical Multimodal Reasoning via Dual-Stream Reinforcement Learning

通过双流强化学习实现令牌稀疏的医学多模态推理

Kaitao Chen, Weiqian Zhao, Jiamin Wu, Qihao Zheng, Shangquan Sun, Chunfeng Song, Xiaosong Wang, Mu Zhou, Mianxin Liu

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

AI总结 提出双流强化学习框架ViToS，通过主动视觉令牌剪枝实现令牌稀疏的医学多模态推理，在七个医学基准上减少77%令牌并提升性能。

Comments ICML2026

Closing the Loop to Discover Psychological Theories with an Automated Cognitive Scientist

闭环发现心理学理论：自动化认知科学家

Akshay K. Jagadish, Younes Strittmatter, Nori Jacoby, George Kachergis, Eric Schulz, Nathaniel Daw, Suyog H. Chandramouli, Thomas L. Griffiths

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

AI总结 提出AutoCog系统，利用大语言模型代理自动生成、测试和优化认知理论，在决策领域发现并验证了新理论。

Comments 44 pages, 9 figures

EHR-Complex: Benchmarking Medical Agents for Complex Clinical Reasoning

EHR-Complex：面向复杂临床推理的医疗智能体基准测试

Yitong Qiao, Lei Liu, Yue Shen, Jian Wang, Jinjie Gu, Zhixuan Chu, Kui Ren

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

专题命中 领域大模型 ：LLM(abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 提出EHR-Complex基准，基于MIMIC-IV构建约5.2万项交互式临床数据库推理任务，评估智能体在复杂SQL和代码执行中的表现，揭示主要失败模式。

Learning Moral Diversity: Modelling Individual Perspectives in Moral Classification of Texts

学习道德多样性：在文本道德分类中建模个体视角

Yi Ren, Lewis Mitchell, Matthew Roughan

机构 * School of Mathematical Sciences, Adelaide University（阿德莱德大学数学科学学院） 纠错

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

AI总结 针对社交媒体文本道德分类中标注者主观性导致的分歧，提出在预训练语言模型中加入学习标注者特定特征的层，改进个体标注预测并揭示道德视角差异。

Comments Accepted at the Seventh Workshop on NLP and Computational Social Science. 12 pages, 7 figures

Human and AI collaboration for pulmonary nodule segmentation

人类与AI协作进行肺结节分割

Hongqiao Dong, Wenhao Chi, Ruobing Liang, Xiaokui Yang, Wenhua Liang, Peng Hou, Wenjun Pu, Yipeng Zhao, Ping Chen, Haiping Liu, Jianxing He, Bo Liu

机构 * State Key Laboratory of Mathematical Sciences, Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences（数学科学国家重点实验室，数学与系统科学研究院，中国科学院） ； PET/CT Center, The First Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University（广州医科大学第一附属医院PET/CT中心） ； Department of Thoracic Surgery and Oncology, The First Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University（广州医科大学第一附属医院胸外科与肿瘤科） ； Department of Mathematical Science, Tsinghua University（清华大学数学科学系） ； Yau Mathematical Sciences Center, Tsinghua University（清华大学尤金数学科学中心） ； China State Key Laboratory of Respiratory Disease & National Clinical Research Centre for Respiratory Disease, Guangzhou, China（中国呼吸疾病国家重点实验室及呼吸疾病临床研究中心，广州，中国） ； School of Mathematical Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学数学科学学院） ； National Center for Respiratory Medicine, National Clinical Research Center for Respiratory Disease, Guangzhou Institute of Respiratory Health, The First Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University（呼吸医学国家中心、呼吸疾病临床研究中心、广州呼吸健康研究院、广州医科大学第一附属医院） 纠错

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

AI总结 提出Hi-Seg框架，基于SAM通过人类迭代优化提示实现肺结节分割，在12中心1179例CT上平均Dice达85%，优于多种深度学习模型，并降低标注时间。

One-Shot Data Selection for Medical Image Classification via Graph Coverage

基于图覆盖的医学图像分类一次性数据选择

Zahiriddin Rustamov, Nadia Badawi, Rafat Damseh, Nazar Zaki

机构 * United Arab Emirates University（阿拉伯联合酋长国大学） ； KU Leuven（鲁汶大学） 纠错

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

AI总结 提出一种基于图的一次性数据选择方法，利用预训练编码器的k近邻图构建热扩散核，通过贪婪设施位置选择最大化数据流形覆盖的子集，在五个MedMNIST数据集上优于基线方法。

Comments Accepted at MICCAI 2026

SciLens: Multi-modal Scientific Claim Verification with Agentic Entailment and Grounding

SciLens: 多模态科学声明验证的智能蕴含与归因框架

Yueming Wang, Tianshi Zheng, Jiaxin Bai, Yangqiu Song, Ginny Wong, Simon See

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） ； NVIDIA AI Technology Center（英伟达人工智能技术中心） 纠错

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

AI总结 提出SciLens框架，通过将声明分解为原子命题并归因到表格/图表证据，实现多模态科学声明验证，在SciClaimEval上达到79.2%宏F1和63.1%配对准确率。

Comments KDD 2026 SciSoc Agents & LLMs (Oral)

Democratizing and accelerating AI-driven pathology research through agentic intelligence

通过智能体智能实现AI驱动病理学研究的民主化与加速

Jiabo Ma, Cheng Jin, Yihui Wang, Hao Jiang, Ling Liang, Yingxue Xu, Junlin Hou, Zhengrui Guo, Zhengyu Zhang, Yifei Xia, Hongyi Wang, Fengtao Zhou, Zhe Xu, Huajun Zhou, Jiarui Ouyang, Qian Zeng, On Ki Tang, Eunhyang Park, Carolyn Glass, Ronald Cheong Kin Chan, Li Liang, Hao Chen

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Southern Medical University（南方医科大学） ； Nanfang Hospital（南方医院） ； Guangdong Province Key Laboratory of Molecular Tumor Pathology（广东省分子肿瘤病理重点实验室） ； Jinfeng Laboratory（金凤实验室） 纠错

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

AI总结 提出PathLab框架，通过结构化组合领域技能和工具，将自然语言研究目标转化为可执行的计算病理学工作流，在12个数据集上达到与专家实现相当的性能，并显著降低编程门槛。

Comments 29 pages, 4 figures

Anatomically Consistent TMJ Disc Segmentation via Semantic Anchoring and Clinical Priors

基于语义锚定和临床先验的解剖一致性颞下颌关节盘分割

Dayun Ju, Chanyoung Kim, Sunyoung Jung, Hyo-Jung Jung, Chena Lee, Younjung Park, Seong Jae Hwang

机构 * Department of Artificial Intelligence, Yonsei University（燕山大学人工智能学院） ； Department of Computer Science, Emory University（埃默里大学计算机科学系） ； College of Dentistry, Yonsei University（燕山大学牙科学院） 纠错

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

AI总结 提出TISC框架，通过原型语义锚定模块定位关节盘，并利用临床元数据（开口受限指标）细化边界，在2488例MRI上实现Dice提升4.96，生成解剖一致的分割。

Comments 10 pages, 3 figures

Rescaling MLM-Head for Neural Sparse Retrieval

重新缩放MLM头部用于神经稀疏检索

Youngjoon Jang, Seongtae Hong, Jonah Turner, Heuiseok Lim

机构 * Korea University（韩国大学） 纠错

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

AI总结 针对SPLADE中MLM头部尺度不匹配导致训练不稳定和性能下降的问题，提出初始化时对MLM头部投影进行常数因子重缩放，零成本提升训练稳定性，使大范数骨干网络成为有竞争力的稀疏检索器。

LandslideAgent with Multimodal LandslideBench: A Domain-Rule-Augmented Agent for Autonomous Landslide Identification and Analysis

LandslideAgent与多模态LandslideBench：一种面向自主滑坡识别与分析的领域规则增强型智能体

Chengfu Liu, Dongyang Hou, Junwu Xiang, Cheng Yang, Xuezhi Cui, Zeyuan Wang, Liangtian Liu, Zelang Miao

机构 * Central South University（中南大学） 纠错

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

AI总结 提出指令驱动智能体框架，包含多模态数据集LandslideBench、滑坡专用视觉语言模型LandslideVLM及领域规则增强智能体LandslideAgent，实现自主滑坡识别与分析。

Sensory Restoration via Brain-Computer Interfaces: A Unified 2 x 2 Framework and Convergence Roadmap

通过脑机接口的感觉恢复：统一的2×2框架与融合路线图

Xuan-The Tran

机构 * School of Mechanical Engineering, Vietnam Maritime University（机械工程学院，越南海防大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一个统一的2×2框架，按侵入性和信号方向分类脑机接口，并定义恢复、替代和增强范式，同时给出近中长期的融合路线图。

When the Same Musical Knowledge Forgets Differently: A Clean Probe of Pathway-Dependent Forgetting

当相同的音乐知识以不同方式遗忘：路径依赖遗忘的干净探测

Yu Liu, Zhiwei Yang, Wenxiao Zhang, Cong Cao, Fangfang Yuan, Kun Peng, Haimei Qin, Lei Jiang, Jin B. Hong, Hao Peng, Yanbing Liu

机构 * Institute of Information Engineering, CAS（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, UCAS（中国科学院大学网络空间安全学院） ； The University of Western Australia（西澳大利亚大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 提出配对路径控制协议（PPCP），发现多模态模型中通过文本路径获取的知识比音频路径更易遗忘，且该效应不受架构深度影响，主要源于输入表示差异。

Informative Missingness to Generate Irregular Clinical Time Series

信息性缺失生成不规则临床时间序列

Hadi Mehdizavareh, Gabriele Santangelo, Giovanna Nicora, Simon Lebech Cichosz, Arianna Dagliati, Arijit Khan, Riccardo Bellazzi

机构 * Aalborg University（奥尔堡大学） ； University of Pavia（帕维亚大学） ； Bowling Green State University（博林格林州立大学） 纠错

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

AI总结 提出基于扩散的临床时间序列生成方法，联合建模实验室值和观察模式，在DACMI基准上验证，能捕获生理与检测行为间的临床依赖。

Under What Conditions Can a Machine Be Called Genuinely Creative?

机器在何种条件下能够真正具有创造力？

Yong Zeng

机构 * Concordia University（康考迪亚大学） 纠错

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

AI总结 本文基于Designics理论，提出机器真正创造力需满足十个要求，并通过实例论证其计算可行性，同时指出当前生成式AI系统尚不具备真正创造力。

LabOSBench: Benchmarking Computer Use Agents for Scientific Instrument Control

LabOSBench: 科学仪器控制的计算机使用智能体基准测试

Anqi Zou, Han Deng, Chengyu Zhang, Junquan Hu, Yu Wang, Yuxiang Xing, Aokai Zhang, Hanling Zhang, Zhaoyang Liu, Ben Fei, Zhihui Wang, Wanli Ouyang

机构 * Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 提出LabOSBench基准，基于Web科学仪器模拟器评估多模态GUI智能体在仪器控制中的表现，揭示现有智能体在反馈驱动操作和长流程执行上的不足。

Medical world models: representing medical states, modelling clinical dynamics and guiding intervention policies

医疗世界模型：表示医疗状态、建模临床动态与指导干预策略

Ke Liu, Mengxuan Li, Yanyi Bao, Tianyun Zhang, Chong Chu, Jiajun Bu, Haishuai Wang

机构 * College of Computer Science, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； School of Medicine, Zhejiang University（浙江大学医学院） ； Department of Biomedical Informatics, Harvard University（哈佛大学生物医学信息学系） 纠错

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

AI总结 本文提出医疗世界模型框架，通过构建患者状态、建模临床动态和支持干预决策，推动医疗AI从静态诊断向动态模拟演进。

Uncertainty Is Not a Safety Net for Clinical VQA, but Can It Anticipate Model Failure?

不确定性并非临床VQA的安全网，但它能预测模型失败吗？

Arnisa Fazla, Alberto Testoni, Ameen Abu-Hanna, Barbara Plank, Iacer Calixto

机构 * Amsterdam University Medical Center, University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学医学中心） ； Amsterdam Public Health（阿姆斯特丹公共卫生） ； LMU Munich（慕尼黑大学） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） 纠错

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

AI总结 研究临床视觉语言模型的不确定性估计是否可靠，发现其质量随模型准确率变化，在模型脆弱时失效，但能预测扰动下的性能崩溃。

Comments 17 pages, 4 figures

Towards Next-Generation Healthcare: A Survey of Medical Embodied AI for Perception, Decision-Making, and Action

迈向下一代医疗：医疗具身AI在感知、决策与行动中的综述

Cheng Zhang, Qing Cai, Xingzheng Wu, Xun Yang, Xiaojun Chang, Bingkun Bao, Liqiang Nie, Xinwang Liu, Yi Yang

机构 * School of Information Science and Engineering, Ocean University of China（中国海洋大学信息科学与工程学院） ； Innovation School of Artificial Intelligence, Hefei University of Technology（合肥工业大学人工智能创新学院） ； School of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学信息科学技术学院） ； School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology（合肥工业大学计算机与信息工程学院） ； School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院） ； College of Computer Science and Technology, National University of Defense Technology（国防科技大学计算机科学与技术学院） ； ReLER Laboratory, CCAI, Zhejiang University（浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 本文系统综述医疗具身AI的核心组件，强调感知、决策与行动的协调集成，并分析临床实践中的挑战与未来方向。

Comments 19 pages, 9 figures

Towards End-to-End Automation of AI Research

迈向AI研究的端到端自动化

Yutaro Yamada, Robert Tjarko Lange, Cong Lu, Chris Lu, Shengran Hu, Jakob Foerster, David Ha, Jeff Clune

机构 * Sakana AI ； FLAIR ； University of Oxford（牛津大学） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Vector Institute（向量研究所） 纠错

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

AI总结 提出AI Scientist系统，利用基础模型实现从构思到论文撰写的全自动研究，并通过机器学习会议研讨会的同行评审。

Comments Published in Nature 651, 914-919 (2026)

Sub-Semantic Image Segmentation

子语义图像分割

Aviad Cohen Zada, Nadav Orenstein, Shai Avidan, Gal Oren

机构 * Tel Aviv University（特拉维夫大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Technion（以色列理工学院） 纠错

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

AI总结 提出子语义图像分割，通过耦合视觉-语言模型与SAM，并引入DETECTURE解决语言泄漏、提示竞争和语义失真问题，在自建数据集TextureADE上取得最优性能。

Comments 23 pages. Code: https://github.com/Scientific-Computing-Lab/TextureDetecture

A spectral audit framework reveals task-dependent aperiodic reliance across EEG and ECG deep learning

频谱审计框架揭示EEG和ECG深度学习中任务依赖的非周期性依赖

Jasmeet Singh Bindra, Siddharth Panwar

机构 * Indian Knowledge Systems and Mental Health Applications (IKSMHA) Center, Indian Institute of Technology Mandi（印度理工学院曼迪分校印度知识体系与心理健康应用中心） ； School of Computing and Electrical Engineering, Indian Institute of Technology Mandi（印度理工学院曼迪分校计算与电气工程学院） 纠错

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

AI总结 提出频谱审计框架，结合非周期/周期分解、相位保持傅里叶干预等，发现深度学习模型对非周期成分的依赖是任务依赖且架构通用的，在睡眠-觉醒分类中影响显著，临床异常检测中中等，运动想象中最小，并扩展到ECG。

Comments 25 pages, being prepared for submission to peer-reviewed journal

Thinking Outside the [Chat]Box: Bridging Computer Science and Industrial Design for Cognitive-Inclusive Generative AI

跳出聊天框：融合计算机科学与工业设计的认知包容性生成式人工智能

Virginia Francisco, Daniel Guasch, Raquel Hervás

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 针对当前GenAI界面认知门槛高、对智力障碍者不友好等问题，通过跨学科设计挑战，提出融合计算机科学的结构化支架与工业设计的体验式支架的双层框架，以扩展认知包容性交互设计空间。