语言大模型 / LLM

ELBench: A Multi-Dimensional Benchmark for Education-Facing Large Language Models

ELBench：面向教育场景的大语言模型多维基准

Yilin Jiang, Xiaorong Zhu, Fei Tan, Zicheng Zhang, Kaiyi Huang, Yang Yu, Zexuan Fei, Yiming Luo, Keqian Li, Hao Hao, Guangtao Zhai, Aimin Zhou

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

AI总结 ELBench是首个评估教育大模型四项核心要求的综合基准，评估发现通用模型综合表现相近但模块优势不同，中国模型在安全性模块领先，教育专用模型未在教育模块占优，高阶培养存在系统性盲点。

Comments 13 pages, 6 figures, 8 tables. Benchmark data: https://huggingface.co/datasets/ZeroLoss-Lab/ELBench

MedKGent: A Large Language Model Agent Framework for Constructing Temporally Evolving Medical Knowledge Graph

MedKGent：用于构建随时间演变的医学知识图谱的大语言模型智能体框架

Duzhen Zhang, Zixiao Wang, Zhong-Zhi Li, Yahan Yu, Shuncheng Jia, Jiahua Dong, Haotian Xu, Xing Wu, Yingying Zhang, Tielin Zhang, Jie Yang, Xiuying Chen, Le Song

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（莫扎德大学人工智能学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Kyoto University（京都大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Center for Excellence in Brain Science and Intelligence Technology（脑科学与智能技术卓越中心） ； Brigham and Women’s Hospital, Harvard Medical School（哈佛医学院布里特妇女医院） ； GenBio AI 纠错

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

AI总结 研究针对医学文献增长带来的知识结构化挑战，引入MedKGent框架，利用PubMed摘要通过两个智能体每日增量构建医学知识图谱，经评估其三元组有效性高，能显著改进大语言模型在医学问答基准上的检索增强生成。

Comments Accepted by Npj Digital Medicine

Can LLMs Accurately Score Medical Diagnoses and Clinical Reasoning?

LLM能否准确评分医学诊断和临床推理？

Amy Rouillard, Sitwala Mundia, Linda Camara, Ziyaad Dangor, Michael Cameron Gramanie, Ismail Kalla, Shabir A. Madhi, Kajal Morar, Marlvin T. Ncube, Haroon Saloojee, Bruce A. Bassett

机构 * Wits MIND Institute, University of the Witwatersrand, Johannesburg, South Africa（维特士心理研究所，沃斯兰德大学，约翰内斯堡，南非） ； Grai Labs, Cape Town, South Africa（格雷实验室，开普敦，南非） ； South African Medical Research Council Vaccines and Infectious Diseases Analytics Research Unit, Faculty of Health Sciences, University of the Witwatersrand, Johannesburg, South Africa（南非医学研究理事会疫苗和传染病分析研究组，健康科学学院，沃斯兰德大学，约翰内斯堡，南非） ； Department of Internal Medicine, Charlotte Maxeke Johannesburg Academic Hospital, and Faculty of Health Sciences, University of the Witwatersrand, Johannesburg, South Africa（内科学系，查理·马克斯凯约翰内斯堡学术医院，以及健康科学学院，沃斯兰德大学，约翰内斯堡，南非） ； Department of Paediatrics and Child Health, Faculty of Health Sciences, University of the Witwatersrand, Johannesburg, South Africa（儿科学与儿童健康系，健康科学学院，沃斯兰德大学，约翰内斯堡，南非） ； Wits MIND Institute, University of the Witwatersrand, Johannesbu（维特士心理研究所，沃斯兰德大学，约翰内斯堡） 纠错

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

AI总结 研究使用LLM陪审团对300例低收入和中等收入国家医院病例的3334个诊断进行评分，发现校准后的LLM评分与专家评分高度一致，且严重错误风险更低，可作为可靠的评估代理。

The EPS Research Astro-RAG Platform: A Unified Open-Science Infrastructure for Cross-Epoch Astrophysical Kinematic Analysis, LLM-Assisted Research Workflows, and Educational Outreach

EPS Research Astro-RAG平台：用于跨纪元天体物理运动学分析、LLM辅助研究工作流程和教育推广的统一开放科学基础设施

David C. Flynn

专题命中 领域大模型 ：LLM(title,title_cn)

AI总结 提出一个开放科学平台，整合四个跨纪元天体物理语料库、120个可执行Jupyter笔记本示例，并利用LLM辅助检索增强生成（RAG）研究工作流程，通过ω运动学校正揭示从z=0到z~5的角速度符号反转。

Comments 5 pages, no figures, no tables. Platform release: four open astrophysical corpora (772 objects, z=0 to z~6), 120 verified Jupyter notebooks, QuickStart reproducibility pathway, and High-School Exploration Track. Zenodo DOIs: 10.5281/zenodo.19563417, 10.5281/zenodo.20320362, 10.5281/zenodo.19907765, 10.5281/zenodo.20369285. GitHub: github.com/eps-research/rag-corpus-series

Evaluating the Practical Effectiveness of LLM-Driven Index Tuning on Microsoft SQL Server

评估基于大语言模型的索引优化的实用性效果：微软数据库优化顾问

Xiaoying Wang, Wentao Wu, Vivek Narasayya, Surajit Chaudhuri

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

AI总结 本文通过工业基准和真实企业工作负载评估LLM驱动的索引优化效果，对比微软数据库优化顾问（DTA），发现LLM在部分情况下能提供更优执行时间配置，但生产环境中应用仍面临性能波动、集成影响和验证成本等挑战。

DashChat: Interactive Authoring of Performance Dashboard Design Prototypes through Conversation with LLM-Powered Agent

DashChat: 通过与LLM驱动的智能体对话交互式创作性能仪表盘设计原型

Z. Lin, S. Shen, W. Liu, C. Xin, W. Dai, S. Chen, X. Wen, X. Lan

专题命中 领域大模型 ：LLM(title,title_cn)

AI总结 提出DashChat系统，通过LLM驱动的多智能体管道将文本需求转化为性能仪表盘原型，加速迭代并保证设计质量。

Refining Pseudo-Audio Prompts with Speech-Text Alignment for Text-Only Domain Adaptation in LLM-Based ASR

通过语音-文本对齐细化伪音频提示以实现基于LLM的ASR的纯文本领域适应

Ryo Magoshi, Takashi Maekaku, Yusuke Shinohara

机构 * Kyoto University, Japan（京都大学，日本） ； LY Corporation, Japan（LY公司，日本） 纠错

专题命中 领域大模型 ：LLM(title,title_cn)

AI总结 本文提出通过语音-文本对齐细化伪音频提示的方法，以提升基于LLM的ASR在纯文本领域适应中的性能，实验表明该方法在整体错误率和词汇覆盖率上优于现有方法。

Comments Accepted at Interspeech 2026

Empirical Modeling of Therapist-Client Dynamics in Psychotherapy Using LLM-Based Assessments

基于LLM评估的心理治疗中治疗师-来访者动态的实证建模

Angela Chen, Siwei Jin, Canwen Wang, Holly Swartz, Tongshuang Wu, Robert E Kraut, Haiyi Zhu

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

AI总结 本研究利用大语言模型测量治疗师行为、关系质量和来访者结果，结合结构方程模型分析约2000小时转录数据，发现共情和探索直接促进来访者自我表露和情绪变化，而融洽关系起调节作用。

Mapping Patient-Perceived Physician Traits from Nationwide Online Reviews with LLMs

基于大语言模型（LLM）从全国在线评论中映射患者感知的医生特质

Junjie Luo, Rui Han, Arshana Welivita, Zeleikun Di, Jingfu Wu, Xuzhe Zhi, Ritu Agarwal, Gordon Gao

机构 * Johns Hopkins School of Medicine（约翰霍普金斯医学院） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Carey Business School, Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学Carey商学院） ； Center for Digital Health Artificial Intelligence (CDHAI)（数字健康人工智能中心（CDHAI）） 纠错

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

AI总结 本研究提出基于LLM的流程从美国百万级医生的410万条在线评论中提取10项患者感知的医生特质，揭示了全国性特质分布模式与医生原型，为相关公平性、偏见研究提供了基础。

Comments Accepted in npj Digital Medicine

SciDef: Datasets and Tools for Automated Definition Extraction from Scientific Literature with LLMs

SciDef：基于LLM的科学文献自动定义提取数据集与工具

Filip Kučera, Christoph Mandl, Isao Echizen, Radu Timofte, Timo Spinde

机构 * National Institute of Informatics (NII)（国立信息研究所） ； University of Würzburg（乌尔姆大学） ； University of Passau（帕萨乌大学） ； University of Würzburg (JMU)（乌尔姆大学） 纠错

专题命中 领域大模型 ：LLM(title_cn,summary_cn)；language model(abstract)；prompting(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出SciDef资源套件，包含人工验证的定义基准DefExtra、相似度判断DefSim及基于LLM的提取流程，通过16个语言模型评估，发现NLI匹配指标与人类判断高度一致，但相关性过滤仍是自动提取的关键瓶颈。

Comments Under Review - Submitted to CIKM 2026 Resources Track;

Computational Approaches to Understanding Large Language Model Impact on Writing and Information Ecosystems

理解大语言模型对写作与信息生态系统影响的计算方法

Weixin Liang

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

AI总结 本论文以计算方法研究LLMs对写作与信息生态系统的影响，涵盖AI检测器的公平性问题、LLMs在多写作领域的采用模式及LLMs为研究者提供手稿反馈的潜力。

Comments Stanford CS PhD Dissertation

What LLMs Must Forget to Teach Effectively: A DIY Approach to Premodern Japanese Language Pedagogy

LLM必须忘记什么才能有效教学：前现代日语教学法的DIY方法

Ariel Stilerman, Andrew Nelson, Alan Cheng, Caleb Langley, Sera Wang, Camilla Piana, Pelin Çılgın, Qianhe Qin, Teisha Nishimitsu, Liaoliao Zhang, Huiting Liu, Josh Eyre, Gavin Sherry

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

AI总结 本文提出一种基于大型语言模型（LLM）的DIY教学框架，通过提示工程创建定制工具，避免LLM过度解释或产生幻觉，从而促进前现代日语文学和语言课程中的主动理解与教学对齐。

Multimodal and Multiscale Spatial-Temporal Semantic Search and Recommendation with AI Foundation Models

基于AI基础模型的多模态与多尺度时空语义搜索与推荐

Yuanyuan Tian, Wenwen Li, Xiao Chen, Michael Brook, Michael Brubaker, Anna Liljedahl, Chitta Baral

机构 * School of Geographical Sciences and Urban Planning, Arizona State University（地理科学与城市规划学院，亚利桑那州立大学） ； Alaska Native Tribal Health Consortium（阿拉斯加原住民部落健康联盟） ； Woodwell Climate Research Center（伍德沃德气候研究中心） ； School of Computing and Augmented Intelligence, Arizona State University（计算与增强智能学院，亚利桑那州立大学） 纠错

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

AI总结 提出融合大语言模型和视觉-语言模型的框架，通过CAMERA算法融合文本与视觉信息生成更丰富嵌入，以及ASTRA算法结合尺度依赖的时空相关性与语义相似性进行重排序，在环境事件文档检索中优于单模态方法。

Comments 17 pages, accepted for publication in the ACM Transactions on Spatial Algorithms and Systems

Multi-Legal-Bench: Evaluating LLMs on Legal Reasoning Across Jurisdictions, Languages, and Legal Traditions

Multi-Legal-Bench: 跨司法管辖区、语言和法律传统的法律推理评估LLM

Volodymyr Ovcharov

机构 * SecondLayer 纠错

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

AI总结 提出Multi-Legal-Bench，首个跨司法管辖区法律基准，在6个国家、4个语系和1.34亿份法院判决上评估LLM，发现少样本效果跨辖区复制、无单一模型主导所有语言、跨语言迁移不遵循语言邻近性、分词器效率不显著预测跨语言准确率。

Comments 17 pages, 5 figures, 9 tables. v2 corrects scorer and taxonomy defects, adds no-model baselines showing label leakage, re-runs the Lithuanian cells on de-leaked text, and withdraws the claim that few-shot helps on judgment-form classification everywhere; all tables and figures regenerated. Dataset: https://huggingface.co/datasets/overthelex/multi-legal-bench

Benchmarking Multimodal Large Language Models for Scientific Visualization Literacy

用于科学可视化素养的多模态大语言模型基准测试

Patrick Phuoc Do, Chau M. Ta, Chaoli Wang

机构 * University of Notre Dame（圣母大学） 纠错

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

AI总结 研究对六个多模态大语言模型进行科学可视化素养基准测试，涵盖多种技术和任务类型。通过封闭世界协议评估闭源和开源模型，与人类参与者数据对比。发现模型表现不均，Gemini最强，开源模型低于人类基线，明确SciVis素养对评估多模态AI系统的必要性。

Trustworthy AI LLM Scalability Risk Index (LSRI): A Cybersecurity Framework Assessing Agentic-AI Security & Software Model Supply Chain Safety Boosting AI-Generated Malware Defense & Explainability Mitigating Emerging Risks of Generative AI

大语言模型在代理AI中的可扩展性风险与模型供应链安全

Kiarash Ahi, Vaibhav Agrawal, Saeed Valizadeh

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

AI总结 本文研究了大语言模型在代理AI中的可扩展性风险及模型供应链安全问题，提出LSRI指数和模型供应链框架，以提升安全关键环境下的LLM部署安全性。

Comments Accepted for publication in Journal of Computer Information Systems (2026). DOI: 10.1080/08874417.2026.2624670

Journal ref Journal of Computer Information Systems (2026)

TotalFM: An Organ-Separated 3D-CT Foundation Model Leveraging Large-Scale Routine Clinical Radiology Data

TotalFM：利用大规模常规临床放射学数据的器官分离3D-CT基础模型

Kohei Yamamoto, Tomohiro Kikuchi

机构 * Department of Radiology, Jichi Medical University（放射科，自治医科大学） ； Data Science Center, Jichi Medical University（数据科学中心，自治医科大学） 纠错

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

AI总结 提出TotalFM，一种基于器官分离的3D-CT放射学基础模型，通过自动化生成器官体积与发现句子对，结合VideoMAE自监督预训练和对比学习，在零样本器官级和发现级病变分类任务中优于现有模型。

LitMOF: An LLM Multi-Agent for Literature-Validated Metal-Organic Frameworks Database Correction and Expansion

LitMOF：用于文献验证的金属有机框架数据库校正与扩展的LLM多智能体系统

Honghui Kim, Dohoon Kim, Jihan Kim

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

AI总结 提出LitMOF框架，利用大语言模型多智能体从原始文献验证并修复MOF数据库中的结构错误，成功修复9227个无效条目并发现8771个新MOF，通过直接空气捕获案例证明结构错误严重影响材料筛选可靠性。

Assessing and Explaining the Persuadability of Large Language Models as Legal Decision Tools

说服性与大语言模型作为法律决策工具

Oisin Suttle, David Lillis

机构 * School of Law ； Criminology Maynooth University Maynooth Ireland ； School of Computer Science University College Dublin Dublin Ireland ； Criminology Maynooth University ； School of Computer Science University College Dublin 纠错

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

AI总结 研究大语言模型在法律决策中的说服性，分析其对法律论点的响应机制及影响因素，探讨模型在法律和行政领域的应用可行性。

Comments v2 is the conference version, accepted for the Proceedings of the 21st International Conference on Artificial Intelligence and Law (ICAIL 2026), (DOI: 10.1145/3836937.3837003). v3 is a substantially extended version for journal submission

Enhancing Trustworthy Clinical Diagnosis Decision-Making in Large Language Models via Etiology-Aware Attention Supervision

通过病因感知注意力监督增强大型语言模型在临床诊断决策中的可信性

Peixian Li, Yu Tian, Ruiqi Tu, Chengkai Wu, Jingjing Ren, Jingsong Li

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

AI总结 该研究提出病因感知注意力监督框架，通过引入临床病因模式对大型语言模型进行参数高效微调，在两类诊断队列上提升了诊断准确率与注意力聚焦性，增强了模型临床诊断的可信性。

Comments 20 pages, 8 figures

Measuring the State of Open Science in Transportation Using Large Language Models

利用大型语言模型衡量交通运输领域开放科学的状态

Junyi Ji, Ruth Lu, Linda Belkessa, Liming Wang, Silvia Varotto, Yongqi Dong, Nicolas Saunier, Mostafa Ameli, Gregory S. Macfarlane, Bahman Madadi, Cathy Wu

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Vanderbilt University（范德比大学） ； Portland State University（波特兰州立大学） ； Delft University of Technology（代尔夫特理工大学） ； Brigham Young University（Brigham Young 大学） 纠错

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

AI总结 本文利用大型语言模型自动评估交通研究中数据和代码的开放科学实践，发现仅有少数论文共享代码或数据，揭示了开放科学与传统学术指标之间的不一致，需通过结构性干预促进实践改进。

Enhancing LLMs for Identifying and Prioritizing Important Medical Jargons from Electronic Health Record Notes Utilizing Data Augmentation: A Comparative Study

通过数据增强提升LLM识别和优先级排序电子健康记录笔记中的重要医学术语

Won Seok Jang, Sharmin Sultana, Zonghai Yao, Hieu Tran, Zhichao Yang, Sunjae Kwon, Hong Yu

机构 * Miner School of Computer and Information Sciences, UMass Lowell, MA, USA（UMass Lowell 计算机与信息科学学院） ； Manning College of Information and Computer Sciences, UMass Amherst, MA, USA（UMass Amherst 信息与计算机科学学院） ； Center for Healthcare Organization and Implementation Research, VA Bedford Health Care, MA, USA（VA Bedford医疗中心医疗组织与实施研究中心） 纠错

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

AI总结 本文通过数据增强提升LLM在低资源环境下识别和优先级排序电子健康记录中的医学术语，评估了闭源和开源模型的性能，发现微调和数据增强能提升模型表现。

Comments 28pages, 5 figures, 6 tables

Journal ref JMIR AI. 17.Jul.2026 in Vol 5 (2026)

Transferring Natural Language Datasets Between Languages Using Large Language Models for Modern Decision Support and Sci-Tech Analytical Systems

使用大语言模型在语言之间转移自然语言数据集以用于现代决策支持和科技分析系统

Dmitrii Popov, Egor Terentev, Danil Serenko, Ilya Sochenkov, Igor Buyanov

机构 * Faculty of Physics and Mathematics and Natural Sciences, RUDN University（俄罗斯人民友谊大学物理与数学及自然科学学院） ； Institute for Information Transmission Problems of the Russian Academy of Sciences（俄罗斯科学院信息传输问题研究所） ； Ivannikov Institute for System Programming of the Russian Academy of Sciences（俄罗斯科学院伊万诺夫系统编程研究所） 纠错

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

AI总结 研究如何用大语言模型在语言间转移自然语言数据集，以助力研发决策。通过英语和俄语对实验翻译DEFT语料库，提供注释转移管道，并在翻译数据集上训练基于BERT的模型建立基线，推动不同语言间知识共享。

Journal ref Big Data Cogn. Comput. 2025, 9(5), 116

Gavel: Agent Meets Checklist for Evaluating LLMs on Long-Context Legal Summarization

Gavel: 智能体结合检查表评估LLM长上下文法律摘要

Yao Dou, Benjamin Mamut, Wei Xu

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 提出Gavel框架，通过参考评估和免参考智能体评估12个前沿LLM在多文档法律摘要中的表现，发现模型易遗漏关键信息而非幻觉，且性能随案件长度增加而下降。

Comments webpage at https://yao-dou.github.io/gavel/

The Shrinking Lifespan of LLMs in Science

科学领域中LLM的生命周期缩短

Ana Trišović

机构 * Computer Science & Artificial Intelligence Laboratory（计算机科学与人工智能实验室） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 本研究通过分析62个LLM在超过10万篇引用论文中的科学采纳轨迹，发现模型的生命周期主要由发布年份决定，且每个后续发布年份的峰值时间和寿命分别缩短27%和23%。

Quantifying Diversity of Thought: A Predictive Law of Weighted LLM Ensemble Lift

量化思维多样性：加权大语言模型集成提升的预测定律

Junade Ali

机构 * The Alan Turing Institute（艾伦·图灵研究所） 纠错

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

AI总结 研究量化思维多样性在大语言模型集成中提升效果的预测定律，通过原理推导得出计算提升的启发式方法及相关指标，经多基准测试验证，该方法能有效预测集成性能，且准确性调整后的指标表现更优。

Knowledge Graphs as the Missing Data Layer for LLM-Based Industrial Asset Operations

知识图谱：基于LLM的工业资产运营中缺失的数据层

Madhulatha Mandarapu, Sandeep Kunkunuru

机构 * VaidhyaMegha Private Limited, India（印度VaidhyaMegha私人有限公司） 纠错

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

AI总结 研究通过类型化知识图谱作为数据层，将GPT-4在工业维护场景中的准确率从65%提升至99%，并引入生成增强知识（GAK）处理缺失数据，实现81.8%的场景可回答性。

Comments v4: Accepted at Agents+Graph (AG2026) @ VLDB 2026. Corrects claims to reproduced ground truth: base graph 9 labels/5 edge types/12,647 nodes (extended schema 14/21); GAK materializes 106 failure-mode nodes; FailureSensorIQ noted as a separate IBM benchmark; 467 FMSR overlap with GAK disclosed. 20 pages, 4 figures. Code: github.com/samyama-ai/assetops-kg

Evolutionary Factor Searching for Sparse Portfolio Optimization Using Large Language Models

基于大语言模型的稀疏投资组合优化的进化因子搜索

Jiandong Chen, Haochen Luo, Yuan Zhang, Chen Liu, Qingfu Zhang

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

AI总结 本研究提出Evolutionary Factor Search框架，结合大语言模型与进化算法生成alpha因子，引入冗余感知权重分配模块处理因子冗余，经多市场实验验证其在稀疏投资组合优化中优于基线方法，为该领域提供了鲁棒可解释的新范式。

Reason4Rec: Deliberative User Preference Alignment of Large Language Models for Recommendation

Reason4Rec：用于推荐的大语言模型的审慎用户偏好对齐

Yi Fang, Wenjie Wang, Yang Zhang, Fengbin Zhu, Qifan Wang, Fuli Feng, Xiangnan He

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

AI总结 研究旨在开发更可靠的推荐LLMs，引入“审慎推荐”任务并提出“推理驱动的推荐器”框架，利用语言化用户反馈增强推理能力，经实验验证该框架能提升预测准确性和推理质量。

Comments Accepted to IEEE TKDE

Beyond Medical Diagnostics: How Medical Multimodal Large Language Models Think in Space

超越医学诊断：医学多模态大语言模型如何在空间中思考

Quoc-Huy Trinh, Xi Ding, Yang Liu, Zhenyue Qin, Xingjian Li, Gorkem Durak, Halil Ertugrul Aktas, Andrea M. Bejar, Ulas Bagci, Min Xu

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

AI总结 本文提出SpatialMed基准，通过自主合成空间视觉问答数据评估医学MLLMs的3D空间智能，发现现有模型在医学影像空间推理能力不足。