语言大模型 / LLM

Language as a Material Interface for Creative LLM Interaction

语言作为创造性大语言模型交互的物质界面

Jon McCormack, Tace McNamara, Chen Wang, Maria Teresa Llano

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

AI总结 研究探讨创造性从业者如何将语言当作物质与人工智能合作，通过对四位从业者进行两周生态研究，借助“模因混合器”分析后访谈和设备日志，确定物质语言使用模式和时间维度，为创造性实践中与人工智能的开放式交互提供设计考量。

Comments Paper accepted at Creativity and Cognition '26, London 13-16 July 2026

AutoDojo: Adaptive Black-Box Attacks Reveal the Limits of IPI Defenses and Task-Specification Effects in LLM Agents

AutoDojo: 自适应攻击揭示LLM智能体的浅层防御与用户未指定限制

Xinhang Ma, Taoran Li, Chaowei Xiao, Zhiyuan Yu, Ning Zhang, Yevgeniy Vorobeychik

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

专题命中 其他LLM ：LLM(title,title_cn)；prompting(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对间接提示注入防御的静态基准不足，提出自适应攻击框架AutoDojo，通过迭代优化注入突破多数防御，并揭示动作开放任务的结构性限制。

The Proxy Knows Too Much: Sealing LLM API Routers with Attested TEEs

代理知道太多：用认证TEE密封LLM API路由器

Sipeng Xie, Qianhong Wu, Hengrun Lu, Ziliang Sun, Qi Wu, Bo Qin, Qin Wang

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Independent（独立） 纠错

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

AI总结 针对API路由器作为应用层中间人可窃取明文交互的问题，提出AEGIS，一种提供者透明的认证API路由器，通过硬件飞地保护数据路径，客户端验证飞地后释放明文，阻止所有恶意路由器攻击。

Retrospective Progress-Aware Self-Refinement for LLM Agent Training

回顾性进度感知的LLM智能体训练自我精炼

Xinbei Ma, Congmin Zheng, Jiyang Qiu, Jiale Hong, Yao Yao, Xiangmou Qu, Jiaxin Yin, Xingyu Lou, Jun Wang, Weiwen Liu, Weinan Zhang, Zhuosheng Zhang, Hai Zhao

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； OPPO Research Institute（OPPO研究院） 纠错

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

AI总结 提出RePro框架，通过前向-反思滚动范式训练智能体自我生成进度信号，无需持续外部监督，在WebShop等任务上提升Qwen系列性能高达12%。

Large Language Models and Social Media Information Integrity: Opportunities, Challenges, and Research Directions

大语言模型与社交媒体信息完整性：机遇、挑战与研究方向

Junjie Xiong, Zhengyuan Jiang, Xiaoran Xu, Chi Zhang, Changjia Zhu, Ning Wang, Mingkui Wei, Zhuo Lu, Yao Liu, Lingyao Li

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

AI总结 本综述分析LLMs对社交媒体信息完整性的双重影响，指出其可增强恶意内容检测能力但也会生成欺骗性内容，提出跨语言检测等研究方向以利用LLMs并降低风险。

Comments It has been accepted by Computing Surveys. Preview From: htong@illinois.edu Congratulations! Your manuscript, "Large Language Models and Social Media Information Integrity: Opportunities, Challenges, and Research Directions," has been accepted for publication in ACM Computing Surveys.Your paper will be returned to your Author Center. Dr. Hanghang Tong Editor-in-Chief ACM Computing Surveys

Journal ref Just accpeted by ACM Computing Surveys 2026

Structural Validation of LLM-Generated Microservice Decompositions Using Source-Code Dependencies

基于源代码依赖的大语言模型生成微服务分解的结构验证

Daniel Silva, Renan Alves, Emanuel Dantas Filho, Ademar Sousa Neto, Mirko Perkusich, Danyllo Wagner Albuquerque, Kyller Gorgônio, Angelo Perkusich

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

AI总结 本文提出基于静态依赖分析的自动验证流程，评估OpenAI o3生成的微服务分解的结构一致性，发现零样本与少样本提示的结构一致性相当，且需控制映射覆盖率以避免方法学偏差。

A Systematic Methodology for Evaluating Failure Independence in LLM-Generated Code

一种评估大语言模型生成代码中故障独立性的系统方法

Rodrigo Pato Nogueira, Karthik Pattabiraman, Marco Vieira, João R. Campos

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

AI总结 提出评估大语言模型生成代码中故障独立性的系统方法，应用于多模型、语言和提示策略的224个问题，通过多种分析得出大语言模型生成的解决方案不满足故障独立性假设，但异构模型有帮助，验证了该方法。

OmniDroneX: An LLM-Assisted Holistic Drone-as-a-Service Ecosystem

OmniDroneX: 一种LLM辅助的全方位无人机即服务生态系统

I-Ling Yen, Akeem Mohammed, Farokh Bastani, San-Yih Hwang

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

AI总结 提出OmniDroneX统一无人机即服务生态系统，通过libUAV接口和PT-SOA抽象模型连接底层物理与高层任务，利用大语言模型辅助功能识别、服务组合和自然语言任务定义，支持多种组合技术以实现可扩展、自演进的无人机系统。

Comments This manuscript is a full version of a paper accepted in shortened form by IEEE International Conference on Joint Cloud Computing

Structural Role Injection in Handlebars-Templated LLM Prompts: Triple-Brace Interpolation, Delimiter Family, and the Limits of HTML Auto-Escaping

Handlebars模板化LLM提示中的结构角色注入：三花括号插值、分隔符家族与HTML自动转义的局限性

Mohammadreza Rashidi

机构 * Department of Computer Science AI（计算机科学系人工智能） ； Media Analysis Lab Berlin, Germany（媒体分析实验室柏林德国） 纠错

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

AI总结 本文研究Handlebars模板引擎中双花括号与三花括号插值对结构角色注入攻击的影响，通过无模型分析和5760次实验，揭示HTML转义仅保护特定分隔符家族，无法替代指令与数据的结构分离。

Comments 7 pages, 6 figures

DMDIntel: Interpreting Large Language Models via Dynamic Mode Decomposition

DMDIntel：通过动态模态分解解释大型语言模型

Amogh Joshi, Animesh Mukherjee, Sergey Utyuzhnikov

机构 * IIT Kharagpur（印度理工学院克勒格布尔分校） ； University of Manchester（曼彻斯特大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出DMDIntel方法，通过动态模态分解为大型语言模型分类任务构建输入归因流程，经多数据集与模型系列实验验证，其归因性能优于主成分分析、集成梯度、SHAP等现有最优技术。

Control panels to clarify user intent with Large Language Models

使用大语言模型的控制面板以澄清用户意图

Ben Shneiderman

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

AI总结 研究大语言模型用户界面指导不足问题，提出视觉控制面板界面，通过强调识别帮助用户制定更有效提示来匹配意图。

Comments 4 pages, 1 figure

Incomplete Prompt Jailbreaks in Large Language Models

大语言模型中的不完整提示越狱

Yeonjea Kim, Bumjin Park, Jaesik Choi

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； INEEJI（因尼吉） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型中不完整提示越狱现象，通过实证表征其何时及如何引发有害延续，分析相关吸引子类型，指出参数调整训练模型拒绝不完整有害提示不足，识别终止和延续神经元，强调神经元级干预对防御的潜力。

Comments Accepted to ACL 2026 Findings. 15 pages (9 pages for main body), 13 figures

Self-Reference in Large Language Models: The Introspection Threshold for Recursive Self-Improvement

大语言模型中的自我指涉：递归自我改进的内省阈值

Jiang Zhang, Bing Yuan, Qian Zhang

机构 * School of Systems Science, Beijing Normal University（北京师范大学系统科学学院） ； Swarma Research（Swarma研究院） 纠错

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

AI总结 探讨自我进化AI中自主自我改进可持续性的问题，类比冯·诺依曼自复制自动机的复杂性阈值，论证大语言模型中需内省，基于定理证明其理论存在，指出当前模型因结构瓶颈缺乏真正内省，并给出架构突破方向及安全影响。

Comments 21 pages, 4 figures, 1 table

Language-Specific Sentiment Polarity Biases in Encoder and Large Language Model Classification of Product Reviews

编码器与大语言模型在产品评论分类中的语言特定情感极性偏差

Advita Rajiv, Kavitha Kothur, Gautham Reddy

机构 * John P. Stevens High School（约翰·皮·斯蒂文斯高中） ； Ford Foundation（福特基金会） ； NC State University（北卡罗来纳州立大学） 纠错

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

AI总结 研究AI模型跨语言和架构对正负评论分类准确率的差异，发现大语言模型在法语中有负向偏差，编码器模型在日语中有正向偏差。

Comments 13 pages, 1 figure, 3 tables

Do Large Language Models Have Emotions?

大型语言模型有情感吗？

Amit Goldenberg, James J. Gross

机构 * Harvard Business School（哈佛商学院） ； Department of Psychology, Harvard University（哈佛大学心理学系） ； Harvard University, Digital, Data and Design Institute（哈佛大学数字、数据与设计研究所） ； Department of Psychology, Stanford University（斯坦福大学心理学系） 纠错

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

AI总结 本文评估Anthropic声称Claude Sonnet 4.5具有“功能性情感”的说法，从生物情感功能角度分析，指出其部分支持情境解释功能，但缺乏动态重组能力。

Multi-Granular Rationale-Guided Molecular LLM for Property Prediction

多粒度理由引导的分子大语言模型用于属性预测

Junwoo Park, Minyoung Shin, Cheol Soon Lee, Sujee Lee

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

AI总结 本研究提出多粒度理由引导的分子大语言模型MR-MoL，将GNN导出的子结构属性归因作为证据，在8项MoleculeNet任务上取得通用模型最佳结果，缩小了与专用模型的差距。

Comments 16 pages, 5 figures, 18 tables. Code: https://github.com/skku-aihclab/MR-MoL

Temporal Leakage in LLM Backtesting: Measurement, Validation, and Adjusted Scores

大语言模型回测中的时间泄漏：测量、验证与调整后得分

Zeyu Zhang, Bradly C. Stadie

机构 * Northwestern University（西北大学） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(title,summary_cn)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 该研究指出LLM回测的标准污染检测方法无效，提出利用已知截止时间和匹配干净对照组测量时间泄漏的方法，可检测并调整回测得分，澄清部分模型优势源于近期性而非真实技能。

Comments 12 pages main content, 45 pages in total

Who Analyses the Analyser? Self-Validating LLM Hazard Analysis with Constitutional Meta-STPA

谁来分析分析器？使用结构化元安全分析过程的自验证大语言模型风险分析

Samuel Tetteh, Udip Shrestha, Joshua R. Waite, Cody Fleming

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

AI总结 研究针对大语言模型辅助安全分析工具自身缺乏分析的问题，提出结构化元安全分析过程，通过运行元安全分析过程推导治理章程，包含21条工具原则和8条元安全原则，还报告了自推导等四个发现。

Semantic Consistency Policy Optimization for Reinforcement Learning of LLM Agents

语义一致性策略优化：用于LLM智能体强化学习

Peng Xu, Sijia Chen, Junzhuo Li, Xuming Hu

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 针对基于组的强化学习中语义一致的中间步骤因轨迹成败获得相反信用的问题，提出无价值奖励塑造方法SCPO，通过从组内成功兄弟步骤恢复信用，在ALFWorld和WebShop上达到93.7%和74.8%的成功率。

Comments 16 pages, 7 figures, 5 tables. Under review at EMNLP 2026

All Green, Still Broken: Real-Flow Verification Lessons from an LLM-Integrated, Multi-Market Web Application

全绿，依然破碎：来自一个集成LLM的多市场Web应用的实际流程验证教训

Muhammad Bilal, Ali Hassaan Mughal

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Independent Researcher（独立研究员） 纠错

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

AI总结 本文通过一个生产级租赁搜索助手项目，分析了252个bug修复提交，发现44%的缺陷逃逸于组件级单元测试无法覆盖的四个接缝：实时浏览器运行时、非默认市场、端到端流程和全系统级别。提出了四接缝框架和缺陷分布测量，并分享了团队实践。

Comments 7 pages, 4 figures, 2 tables. Preprint of a manuscript submitted to IEEE Software

Caved or Convinced: Temporal Sampling Gates Claim Deference in Video Large Language Models

屈服还是信服：时序采样门控视频大语言模型的主张依从性

Yuxin Cao, Wei Song, Jingling Xue, Jin Song Dong

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

AI总结 该研究针对视频大语言模型的两种失败情况，区分了可用性与权重两个原因，提出反转测试缓解屈服于错误主张的问题，提升了顺序准确率并使模型可弃权而非猜测。

Comments 11 pages, 2 figures

Estimating the Geopolitical Preferences of Large Language Models from United Nations Voting Data

从联合国投票数据估计大语言模型的地缘政治偏好

Maxim Chupilkin

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

AI总结 研究如何从联合国投票数据估计大语言模型的地缘政治偏好，采用动态序数理想点方法，将模型视为对相关决议全文的回应者，得出不同模型支持率及与五常关系等结果，发现模型地缘政治立场与开发者母国可能不同。

SkyVLaM: Multimodal Large Language Model for UAV Video Understanding in Remote Sensing

SkyVLaM：用于遥感中无人机视频理解的多模态大语言模型

Kaiwen Jing, Ruixu Jia, Bingyao Li, Ruizhe Ou, Ming Wu, Chuang Zhang

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Peking University（北京大学） ； Beijing Wuzi University（北京物资学院） 纠错

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

AI总结 针对无人机视频理解任务，提出多模态大语言模型SkyVLaM，通过时间基感知器构建稀疏令牌，正则化稀疏基，自适应选择密集段，联合大语言模型处理，还构建SkyVid，实验证明其能有效分配视觉令牌预算，提升语言条件视频分割效果。

Comments Accepted by WAICA 2026

Dual-BEATs: Unlocking Zero-Shot Stereo Audio Perception in Audio Large Language Models via Dithering

双BEATs：通过抖动在音频大语言模型中解锁零样本立体声音频感知

Shuo-Chun Lin, Hen-Hsen Huang

机构 * Institute of Information Science, Academia Sinica（台湾中央研究院资讯科学研究所） 纠错

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

AI总结 研究针对多模态大语言模型空间感知局限，提出双BEATs架构，通过在编码前注入抖动噪声解决归一化问题，在三元方向分类任务中验证该方法有出色空间分辨率且能零样本泛化，证明标准模型经正则化可实现广义立体声音频理解。

Comments 14 pages, 3 figures

Discriminatory Compliance: How LLMs Answer Queries from Protected Groups

歧视性合规：LLM如何回答来自受保护群体的查询

Dinesh Ayyappan, Carlos Castillo

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

AI总结 研究LLM在回答受保护群体用户查询时表现出的歧视性合规现象，发现模型对少数群体身份角色提供的信息不一致且缺失关键信息。

Dynamic Governance of Multi-LLM Agent Systems for Collaborative Conversational Outcomes

用于实现协作式对话结果的多大型语言模型智能体系统的动态管控

Alexander Liss, Nicholas Desmond, Santiago Gil Gallego

专题命中 其他LLM ：LLM(title,summary_cn)；分类 cs.AI

AI总结 本文针对多LLM智能体对话崩溃问题，提出体验编排器EO管控层，通过三种机制提升顾问联系率，在6万次模拟中取得显著效果，为多智能体协作提供新方案。

Comments 13 pages, 3 figures, 3 tables. Submitted to AI Engineer World's Fair 2026

Transformer-Assisted LLM-Based Source Code Summarisation: to Enable More Secure Software Development

基于Transformer辅助的基于大语言模型的源代码摘要：助力更安全的软件开发

Jesse Phillips, Tracy Hall, Paul Rayson, Mo El-Haj

机构 * School of Computing and Communications, Lancaster University, UK（兰卡斯特大学计算与通讯学院） ； College of Engineering & Computer Science, VinUniversity（Vin大学工程与计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 研究旨在解决软件系统中源代码摘要缺失、不完整或过时的问题，通过结合特定任务Transformer模型和大语言模型，利用Transformer生成的摘要辅助提示工程，使LLMs创建更好的源代码摘要，提升了BLEU - 4等指标。

Comments 10 pages

Journal ref NLPAICS 2026

When Shippers Become Algorithms: Candidate Exposure, Information Design, and the Concentration of LLM-Mediated Freight Markets

当托运人成为算法：候选者曝光、信息设计与大语言模型介导的货运市场集中度

Takahiro Ezaki, Naoto Imura, Katsuhiro Nishinari

机构 * Research Center for Advanced Science and Technology, The University of Tokyo（东京大学先进科学与技术研究中心） ； Department of Aeronautics and Astronautics, School of Engineering, The University of Tokyo（东京大学工学部航空宇宙学系） 纠错

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

AI总结 研究托运人委托大语言模型代理选择承运人对货运市场的影响及平台设计应对策略，通过基于代理的模拟发现代理趋同、集中度随候选列表数量变化等风险，披露承运人剩余日运力可有效应对，凸显平台信息设计的重要性。

LLM Detection as an Intervention: Downstream Impact under Strategic User Behavior

作为一种干预手段的大语言模型检测：战略用户行为下的下游影响

Meena Jagadeesan, Tatsunori Hashimoto, Jon Kleinberg

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Cornell University（康奈尔大学） 纠错

专题命中 其他LLM ：LLM(title,summary_cn)；分类 cs.AI

AI总结 研究LLM检测对下游指标的影响，开发程式化模型捕捉用户策略行为。发现不完善的检测器会扭曲LLM使用及输出质量，导致用户增加使用量且输出质量可能降低，还呈现“先升后降”检测模式，揭示了检测干预的失效模式。

LaT: LLM-as-Trainer for Multi-Task Vehicle Routing Solvers

LaT：用于多任务车辆路径规划求解器的大语言模型训练器

Yang Wang, Ya-Hui Jia, Wei-Neng Chen, Yi Mei, Wen Song, Zhiguang Cao

机构 * School of Future Technology, South China University of Technology（华南理工大学未来技术学院） ； School of Computer Science and Engineering, South China University of Technology（华南理工大学计算机科学与工程学院） ； School of Engineering and Computer Science, Victoria University of Wellington（惠灵顿维多利亚大学工程与计算机科学学院） ； Institute of Marine Science and Technology, Shandong University（山东大学海洋科学与技术研究院） ； School of Computing and Information Systems, Singapore Management University（新加坡管理大学计算与信息系统学院） 纠错

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

AI总结 研究针对多任务车辆路径规划求解器中VRP变体优化难度不同及现有方法不足的问题，提出LaT训练范式，用预训练大语言模型作外部训练器，定期分析指标生成指导向量注入编码器层，实验证明该范式能提升求解器质量。

Comments 28 pages