语言大模型 / LLM

Improving Rare Medication Recommendation with Counterfactual Data Augmentation and Large Language Models

通过反事实数据增强和大语言模型改进罕见药物推荐

Shinhwan Kang, Soo Yong Lee, Jaewon Kim, Kijung Shin, Buru Chang

专题命中 领域大模型 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract)；instruction tuning(abstract)

AI总结 针对现有方法在推荐罕见药物时性能低的问题，提出GenRxR框架，利用大语言模型生成反事实数据缓解数据稀缺，集成大语言模型建模联合推荐药物关系，经指令调整增强临床推理，实验显示其性能优于多个基线。

Comments Accepted for publication at the 20th ACM Conference on Recommender Systems (RecSys 2026)

LLM4EHR: Aligning Clinical Time Series with Medical Event Sequences via Large Language Models

LLM4EHR：通过大语言模型将临床时间序列与医疗事件序列对齐

Jingteng Li, Alexander Capstick, Louise Rigny, Iona Biggart, Neil J Sebire, Payam Barnaghi

机构 * UK Dementia Research Institute（英国痴呆症研究所） 纠错

专题命中 领域大模型 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract)；foundation model(abstract)

AI总结 研究聚焦临床机器学习中重症监护室结果预测，提出LLM4EHR模型，结合领域适应大语言模型与变压器TS编码器，通过时间对齐EHR事件和TS预训练，能学习鲁棒可转移表示，提升下游临床任务性能，助力构建更好临床基础模型。

Multi-Large Language Model Orchestrated Severity Assessment of Clinical Records (MOSAIC)

临床记录的多大型语言模型编排严重程度评估（MOSAIC）

Manuela Del Castillo Suero, Arnault-Quentin Vermillet, Nicole Sonne Heckmann, Darmendra Ramcharran, Maurizio Sessa

机构 * Department of Drug Design and Pharmacology, University of Copenhagen（哥本哈根大学药物设计与药理学系） ； GSK（葛兰素史克） ； School of Pharmacy, University of Rhode Island（罗德岛大学药学院） 纠错

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

AI总结 研究用MOSAIC这一两阶段智能语言模型框架对2型糖尿病严重程度进行表型分析，以合成队列评估其与多种算法真值对比情况及全因死亡率等，结果显示该框架有优势，智能分类与固定规则执行不同。

Let Them Steal: Trapping Large Language Model Extraction Attacks with Knowledge Honeypot

让他们偷：用知识蜜罐诱捕大语言模型提取攻击

Yuyang Dai, Yushun Dong

机构 * Florida State University（佛罗里达州立大学） 纠错

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

AI总结 提出知识陷阱防御方法，通过蜜罐知识图和面包屑引导消耗攻击者查询预算，在保持合法用户性能的同时降低替代模型一致性6.2%。

Comments 16 pages

Building Social World Models with Large Language Models

用大型语言模型构建社会世界模型

Haofei Yu, Yining Zhao, Guanyu Lin, Jiaxuan You

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

专题命中 领域大模型 ：LLM(summary_cn,abstract_cn)；large language model(title)；language model(title)；foundation model(abstract)

AI总结 提出社会世界模型（SWM）框架，利用LLM从社会数据中挖掘时间模式，学习社会信念的状态转移函数，无需人工标注或普查数据，在预测市场基准上超越时序基础模型。

Comments 9 pages. ICML 2026

Don't Offer What Can't Be Done: Deterministic Executability Gating for LLM Skill Selection at Scale

不要提供无法完成的任务：面向大规模LLM技能选择的确定性可执行性门控机制

Ortal Ashkenazi, Vitalii Kloz, Mykhailo Ulianchenko

机构 * Wix Israel（Wix以色列） ； Wix Ukraine（Wix乌克兰） 纠错

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

AI总结 该研究针对大规模LLM技能选择中不可执行技能的干扰问题，提出三阶段选择流水线，经生产分析和反事实测试，可大幅减少技能描述上下文并阻止不可执行技能影响模型选择。

Comments 7 pages, 3 figures. Preprint. Submitted to the ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2027), Applied Data Science Track; currently under review

ADVENT: LLM-Driven Automatic Predicate Invention for ILP

ADVENT: 基于LLM的归纳逻辑编程自动谓词发明

Tingting Yu, Pei-Cing Huang, Chan Hsu, Chan-Tung Ku, Yihuang Kang

机构 * Department of Information Management（信息管理系） ； National Sun Yat-Sen University（国立成功大学） 纠错

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

AI总结 提出ADVENT机制，利用大语言模型生成候选谓词并通过Prolog验证迭代优化，实现自动谓词发明，在扑克牌数据集上显著提升ILP成功率并支持跨任务知识复用。

Beyond Templates: Revisiting Zero-Shot Remote Sensing through Meta-Prompting

超越模板：通过元提示重新审视零样本遥感

Eirini Baltzi, Dionysis Christopoulos, Sotiris Spanos, Valsamis Ntouskos, Konstantinos Karantzalos

机构 * Remote Sensing Lab, National Technical University of Athens（遥感实验室，国家技术大学雅典分校） ； Remote Sensing Lab, Department of Engineering and Sciences, National Technical University of Athens（遥感实验室，工程与科学系，国家技术大学雅典分校） ； Universitas Mercatorum（默卡托大学） 纠错

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

AI总结 研究通过元提示框架（MPVR）在17种视觉语言模型和12个遥感数据集上探索零样本性能，发现语义丰富的LLM生成描述可能引入噪声，而轻量级查询嵌入校准能稳定提升分类和检索性能。

AUTOGATE: Automated Clock Gating via Toggling-Aware LLM-based RTL Rewriting

AUTOGATE：基于翻转感知的LLM驱动RTL重写的自动时钟门控

Yiting Wang, Chenhui Deng, Chia-Tung Ho, Yanqing Zhang, Zhuo Feng, Cunxi Yu, Ang Li, Gang Qu, Brucek Khailany

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学学院公园分校） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 提出AUTOGATE框架，通过ML-LLM协同设计将波形翻转迹线转化为紧凑表示，指导LLM进行RTL重写，实现层次化代码库中的时钟门控优化，平均降低动态功耗49.31%。

Comments 9 pages, 6 figures, 7 tables

Guiding Federated Graph Recommendation with LLM-encoded knowledge

利用LLM编码知识指导联邦图推荐

Thi Minh Chau Nguyen, Hien Trang Nguyen, Duc Anh Nguyen, Van Ho-Long, Thanh Trung Huynh, Zhao Ren

机构 * institutetext（机构） 纠错

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

AI总结 针对联邦图推荐中跨客户端图表示对齐难的问题，提出利用大语言模型编码的语义信号指导结构表示的选择性聚合，提升推荐准确性。

Comments Technical Report

TAROT: Task-Adaptive Refinement of LLM-prior Graphs for Few-shot Tabular Learning

TAROT: 面向小样本表格学习的任务自适应LLM先验图精炼

Ruxue Shi, Yili Wang, Mengnan Du, Hangting Ye, Yi Chang, Xin Wang

机构 * Jilin University（吉林大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

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

AI总结 提出TAROT框架，通过构建并精炼任务自适应语义图，利用LLM先验和GNN编码特征语义关系，提升小样本表格学习性能。

Weather- and Location-Aware Agentic Dining Recommendation: Leveraging LLM World Knowledge for Region-Sensitive Contextual Reasoning

感知天气与位置的智能体餐饮推荐：利用大语言模型世界知识开展区域敏感语境推理

Kadharmoideen Fadurudeen

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

AI总结 该研究提出感知天气与位置的智能体餐饮推荐系统，利用LLM的世界知识生成区域敏感的适配天气的餐饮推荐，为智能体推荐提供了可扩展的架构模式。

Comments 5 pages. An agentic LLM system that reasons over combined location and weather context for region-sensitive dining recommendation. Working prototype implemented and briefly deployed end-to-end

Making Collaborative Signals Count: Graph-Aware Large Language Models for Sequential Recommendation

让协同信号发挥作用：面向序列推荐的图感知大语言模型

Fenglin Yan, Bohao Wang, Jian Zhang, Yu Cui, Tongya Zheng, Ye Feng, Can Wang, Jiawei Chen

专题命中 领域大模型 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract)；pretraining(abstract)

AI总结 针对现有序列推荐方法难以捕捉全局协同模式的问题，提出图感知大语言模型框架GALLM，通过构建协同图建模三类关系并整合至注意力机制，在四个基准上取得最优性能，HR@5较最强基线平均提升9.76%。

Comments 10 pages, 5 figures

Transforming Remanufacturing Automation with Large Language Models: A Forward-Looking Analysis with Case Studies

用大语言模型推动再制造自动化：前瞻性分析与案例研究

Chang Liu, Sara Behdad, Prabhakar Pagilla, Xiao Liang, Minghui Zheng

专题命中 领域大模型 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文通过前瞻性分析与案例研究，提出ReManGPT概念框架，探讨大语言模型在再制造自动化中的应用，以应对报废产品变异性等挑战，同时分析其部署障碍与未来方向。

Journal ref Robotics and Computer-Integrated Manufacturing 2027

Analyzing Students' Statistics Writing Before and After the Emergence of Large Language Models

分析大型语言模型出现前后学生的统计写作

Sara Colando, Erin Franke, Gordon Weinberg, Alex Reinhart

专题命中 领域大模型 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(summary_cn)

AI总结 本研究通过2021至2025年间1600多份本科生数据分析报告，发现学生写作风格和动词使用与LLM趋同，尤其在引言和结论部分，同时风格更接近统计专家，并讨论了教学评估的启示。

Large Language Model Based Agent for Automated Discovery in Computational Physics

基于大语言模型的自动化计算物理发现智能体

Hang Lin, Chongwen Liu, Gang Yan

专题命中 领域大模型 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 提出PhyNex智能体，结合大语言模型引导搜索与领域工具，通过渐进局部搜索和知识积累，在三个物理问题上实现与人类专家相当或更优的解决方案。

CFALR: Collaborative Filtering-Augmented Large Language Model for Personalized Fashion Outfit Recommendation

CFALR：协同过滤增强的大语言模型用于个性化时尚套装推荐

Yujuan Ding, Junrong Liao, Yunshan Ma, Yi Bin, Wenqi Fan, Tat-Seng Chua, Qing Li

专题命中 领域大模型 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 提出CFALR框架，结合协同过滤与大语言模型，通过自然语言描述用户-套装交互并利用CF增强嵌入，解决个性化套装推荐中的数据稀疏和组合空间问题，在Polyvore和IQON数据集上优于传统方法。

RecSys Factory: Bounding LLM Agent Autonomy to Decision Points in the Industrial Recommender Lifecycle

RecSys Factory：限制LLM智能体在工业推荐生命周期内的自主决策点

Dongyang Ao, Kaixiang Fang, Shijie Xu

机构 * Tencent（腾讯） ； FiT（腾讯FiT） 纠错

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

AI总结 RecSys Factory 是限制 LLM 智能体自主到决策点的平台，解决工业推荐系统运营的三角困境，在腾讯三业务线部署 78 天，CLI 调度成功率达 78.6%。

Comments 21 pages, 6 figures, 9 tables. Reports a 78-day deployment across three heterogeneous industrial recommender business lines (1,624 CLI-tool dispatches). Companion paper: AutoResearch (P3b), which instantiates the same substrate for autonomous research

Authoring and Management of Transparent Research Integrity Assessments of Randomised Clinical Trial Publications Using LLM-assisted Tools and Provenance Knowledge Graphs

使用LLM辅助工具和来源知识图谱撰写与管理随机临床试验出版物的透明研究完整性评估

Milan Markovic, Goutham Indukuri, Somayajulu Sripada, Colby J. Vorland, Jack Wilkinson, Clare Robertson, Mark Bolland, Andrew Grey, Miriam Brazzelli, Alison Avenell

机构 * Interdisciplinary Institute, University of Aberdeen（阿伯丁大学跨学科研究所） ； University of Aberdeen（阿伯丁大学） ； Indiana University（印第安纳大学） ； University of Manchester（曼彻斯特大学） ； Aberdeen Centre for Evaluation, University of Aberdeen（阿伯丁大学阿伯丁评估中心） ； University of Auckland（奥克兰大学） 纠错

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

AI总结 本文介绍了基于LLM的INSPECT-AI工具，结合INSPECT-SR框架与RIPE-O本体，生成含140项评估的RIPE-KG，用于辅助人工评估已发表RCT的研究完整性。

Comments 16 pages

Shape Your Feed: An LLM-based Agentic System for Conversational Recommendation

塑造你的信息流：一种基于大语言模型的智能体对话推荐系统

Ziyun Xu, Bosen Ding, Yue Zhang, Ji Qi, Qingyuan Song, Jizhou Huang, Liwei Wang, Jefferey Santelli, Yue Weng, Qichao Que, Zhenheng Yang, Junfeng Pan, Linhong Zhu

机构 * Meta Platforms（元平台公司） 纠错

专题命中 领域大模型 ：LLM(title,summary_cn)；preference optimization(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出基于LLM的智能体推荐框架SYF，采用三层架构实现实时多模态内容协同策划，经离线评估与在线A/B实验验证，可提升信息流相关性与用户情感，为工业场景提供交互式推荐方案。

Comments Accepted in RecSys 2026 Industrial Track

Sharding Prevents LLM Oversight Failures and Adversarial Exploitation

分片可防止大语言模型（LLM）的监督失效与对抗性利用

Victor Akinwande, J. Zico Kolter, Aran Nayebi

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

AI总结 该研究针对LLM监督中裁决数量增加导致一致性下降的问题，提出分片方法，可提升监督一致性、抵御对抗攻击，且分片后较弱裁判可超越更强的整体裁判。

ADMITBench: A Safety-Governed Reference Framework for Evaluating the Admissibility of Industrial LLM Advisories

ADMITBench：用于评估工业LLM咨询建议可采纳性的安全管控参考框架

Yash Misra, Javal Vyas, Siddharth Gutta, Mehmet Mercangöz

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

AI总结 本研究提出ADMITBench框架，用于评估工业LLM咨询建议的可采纳性，该框架采用带版本的安全管控评估契约，0.1.0版本为公开参考实现，面向技术与研究评估。

LLM-Derived Priors for Thompson Sampling in Cold-Start Comment Recommendation

用于冷启动评论推荐中汤普森采样的大语言模型衍生先验

Eugene Lee, Oseong Choi, Byungsoo Kang, Taeyeong Jang

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

AI总结 该研究提出用大语言模型（LLM）从评论文本提取语义信号生成贝叶斯先验，用于冷启动评论推荐的汤普森采样，经在线A/B/C测试验证其在稀疏反馈场景中效果显著。

Comments 10 pages, 4 figures

Human-LLM Collaborative Inductive Coding for Conceptualizing K-12 Educator AI Use

面向K-12教育工作者AI使用的人机协同归纳编码方法

Alex Liu, Min Sun, Lief Esbenshade, Michael Xiao, Victor Tian, Zachary Zhang, Kevin He

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

AI总结 本文提出多阶段人机协同编码流程，将LLM作为标注工具辅助K-12教育工作者交互语料库编码，保留人类概念权威，构建含72个条目的分层编码本，为定性研究提供可审计模板。

Metaphor-Induced Algorithmic Steering: Cross-Domain Procedural Transfer in LLM Code Generation

隐喻诱导的算法引导：LLM代码生成中的跨领域过程迁移

Zhibo Hu, Chen Wang, Yanfeng Shu, Hye-young Paik, Liming Dong, Liming Zhu

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

AI总结 本研究提出MASC框架，发现隐喻会诱导LLM代码生成模型迁移低效率过程模式，可高检测率识别此类隐喻技能与低效率实现，揭示其通过源场景过程模式迁移运作的机制。

Comments 12 pages, 11 tables, 4 figures

ScaFE: Data-Efficient Scar Classification with LLM-Generated Clinical Feature Programs

ScaFE：基于大语言模型生成的临床特征程序实现数据高效的瘢痕分类

Ruman Wang, Hangting Ye

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

AI总结 ScaFE将LLM临床知识转化为本地可执行的特征程序，结合轻量级随机森林，在瘢痕分类任务中实现数据高效、跨站点的高性能，且决策可审计，优于现有基线模型。

Building a User Foundation Model for the Open Web

面向开放网络的用户基础模型构建

Solal Vernier, Ivan Can Arisoy, Merwan Barlier, Blaž Škrlj

机构 * Teads（泰兹） 纠错

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

AI总结 该研究针对开放网络RTB场景下用户身份碎片化问题，构建基于自监督学习的用户基础模型，经LLM优化预训练后，在竞价胜率、CTR等生产任务中取得显著性能提升。

Comments RecSys'26

Marking the Wrong Symptoms: Evaluating LLM Watermarks in Medical Texts

标记错误症状：评估医学文本中的大语言模型水印

Melanie Rieff, Robin Staab, Thibaud Gloaguen, Stefan Hegselmann, Martin Vechev

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Berlin Institute of Health at Charité – Universitätsmedizin Berlin（柏林夏里特医学院柏林健康研究所） ； Deutsches Herzzentrum der Charité – Medical Heart Center of Charité and German Heart Institute Berlin（柏林夏里特医学院德国心脏中心与柏林德国心脏研究所） 纠错

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

AI总结 研究LLM水印对医学性能的影响，在11个LLM和7个VLM上对5种水印方案进行多任务基准测试，引入人类专家验证管道补充评估，发现水印会致多种退化，特定领域评估是医学中水印模型安全部署的前提。

Personalized Recommendation Tool Learning via Autonomous Language Agents

通过自主语言智能体进行个性化推荐工具学习

Mingdai Yang, Zhiwei Liu, Weizhi Zhang, Yibo Wang, Hao Peng, Philip Yu

机构 * Microsoft（微软公司） 纠错

专题命中 领域大模型 ：LLM(summary_cn,abstract)；language agent(title)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 研究针对基于大语言模型的智能体在推荐系统中的局限性，提出PRTA框架，让LLM作中央规划器与多推荐模型交互，负责高级推理和个性化工具选择，传统模型进行全排序评分，设计反射机制，实验表明该框架提升了全排序推荐性能。

Comments 6 pages. Accepted by RecSys'26

Designing Safety-Constrained LLM Systems for Public Health Information Access

设计用于公共卫生信息访问的安全约束大语言模型系统

Ben Torkian, Jun Zhou

机构 * University of South Carolina（南卡罗来纳大学） 纠错

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

AI总结 针对公共卫生信息访问，尤其是母婴健康资源导航，设计实现安全约束大语言模型系统。采用多层架构，含领域受限RAG等，通过可控数据管道确保回复基于精选资源。经场景验证，系统安全约束执行一致、性能稳定，为相关领域部署LLM系统提供指导。