Domain-adapted large language models for classifying nuclear medicine reports
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 大模型
语言大模型 / LLM
大语言模型、预训练、指令微调、后训练和语言模型应用。
1. 领域大模型 12534 篇
ChatCAD: Interactive Computer-Aided Diagnosis on Medical Image using Large Language Models
专题命中 领域大模型 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract)
Capturing Failures of Large Language Models via Human Cognitive Biases
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
Comments Published at NeurIPS 2022
Experiences from Using Code Explanations Generated by Large Language Models in a Web Software Development E-Book
专题命中 领域大模型 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract)
How AI Systems Think About Education: Analyzing Latent Preference Patterns in Large Language Models
AI系统如何看待教育：分析大型语言模型中的潜在偏好模式
机构 * Independent Researcher, PhD Candidate（独立研究者，博士候选人） ； RWTH Aachen University（亚琛工业大学）
专题命中 领域大模型 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI；LLM(comments)
AI总结 本文首次系统测量大型语言模型的教育契合度，通过48项跨八个教育理论维度的德尔菲验证工具，发现GPT-5.1在教育人文原则上表现出高度一致的偏好模式，但在规范性争议领域偏离专家意见。
Comments 15 pages, 2 figures, 8 tables. Code and data available at https://github.com/brianadvent/education-llm-spe-study. arXiv admin note: text overlap with arXiv:2502.08640 by other authors
Controlling for Unobserved Confounding with Large Language Model Classification of Patient Smoking Status
专题命中 领域大模型 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG；foundation model(comments)
Comments Advancements In Medical Foundation Models: Explainability, Robustness, Security, and Beyond (AIM-FM) at NeurIPS 2024
Using Large Language Models for Knowledge Engineering (LLMKE): A Case Study on Wikidata
专题命中 领域大模型 ：language model(title,abstract)；large language model(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI
Comments Knowledge Base Construction from Pre-trained Language Models (LM-KBC) Challenge @ ISWC 2023
MedLLM: An Open Medical Language Model at the Sub-Billion Scale
MedLLM：亚十亿参数规模的开源医疗语言模型
专题命中 领域大模型 ：language model(title,abstract)；SFT(abstract,abstract_cn)；pretraining(abstract)；preference optimization(abstract)
AI总结 本研究提出亚十亿参数规模的开源医疗语言模型MedLLM，经三阶段流程训练，在医疗基准测试中展现出亚十亿规模特有的能力分化现象，为医疗小模型研究提供了新方向。
PromptPack: Scaling LLM Annotation Agents for Online Recommendation
PromptPack：扩展用于在线推荐的大语言模型注释代理
机构 * Teads Inc.（缇德思公司）
专题命中 领域大模型 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；prompting(abstract)
AI总结 研究在线推荐平台用LLMs提取广告素材特征时按创意提示成本高的问题，提出可扩展的PromptPack代理，通过上下文内批处理等实现扩展，经实验评估，相比基线，它大幅降低成本、提高吞吐量且保留AUC。
Med-OPD: Improving Medical Vision-Language Models via Evidence-Aware On-Policy Distillation
Med-OPD：通过证据感知策略蒸馏改进医学视觉语言模型
机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
专题命中 领域大模型 ：language model(title,abstract)；SFT(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；post-training(abstract)
AI总结 研究针对医学视觉语言模型依赖语言先验而非视觉证据推理的问题，提出Med-OPD框架，引入医学证据优势信号，在令牌和轨迹级别重新分配蒸馏信号，实验证明该方法能加强模型对关键视觉证据的依赖，提升多模态医学推理能力。
LLM Unlearning for Cyber Defense: A Survey on Methods, Challenges, and Emerging Threats
用于网络防御的大语言模型遗忘：方法、挑战及新出现威胁的综述
机构 * Manipal Institute of Technology, Manipal Academy of Higher Education（马尼帕尔理工学院，马尼帕尔高等教育学院） ； San José State University（圣何塞州立大学）
专题命中 领域大模型 ：LLM(title,summary_cn)；prompting(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 综述聚焦于网络防御中LLM遗忘问题，探讨其面临风险，核心问题是现有方法能否真的去除知识。主要关注基于梯度的方法，因其与现有训练管道兼容且可扩展，从多方面审视LLM遗忘，为解决相关问题提供参考。
Comments 42 pages, 5 tables
One Pass, Any Order: Position-Invariant Listwise Reranking for LLM-Based Recommendation
一次通过，任意顺序：基于LLM的推荐系统位置不变列表重排序
机构 * RMIT University（皇家墨尔本理工大学）
专题命中 领域大模型 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文提出InvariRank框架，通过结构化注意力掩码和RoPE共享位置框架，实现位置不变的列表重排序，提升推荐系统稳定性与效率。
Comments Accepted at SIGIR 2026
Journal ref Proceedings of the 49th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, 2026, pp. 3625-3629
Surprisingly Simple and Effective Multi-Domain Graph Foundation Model through Graph-to-Table Alignment
通过图到表对齐实现惊人简单且有效的多域图基础模型
机构 * Nankai University（南开大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Tsinghua University（清华大学）
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 研究如何让表格基础模型有效捕获图结构信息，提出GTAlign框架，先预训练图编码器捕获图表示，通过社区引导持续预训练弥合差距，应用于目标域推理，实验表明该框架在节点和图分类上显著优于基线，提供简单无文本的图基础模型。
Language models guide symbolic equation discovery by controlling search
语言模型通过控制搜索来指导符号方程发现
机构 * State Key Laboratory of Precision and Intelligent Chemistry, Hefei National Research Center for Physical Sciences at the Microscale, School of Chemistry and Materials Science, University of Science and Technology of China（精确与智能化学国家重点实验室，合肥微尺度物理科学国家研究中心，化学与材料科学学院，中国科学技术大学） ； Center for Scientific Intelligence Innovation, Hefei, China（智能创新研究中心，合肥，中国） ； School of Chemistry, School of Computer Science, University of Birmingham（化学系，计算机科学学院，伯明翰大学）
专题命中 领域大模型 ：LLM(summary_cn,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究科学方程发现，对比语言模型不同角色设定，提出语言模型作搜索控制器的方式（LLM-PySR），经实验其在多任务中平衡了准确率、复杂度等，还发现新关系。
Reflective Dialogue or Prompt Refinement? Effects of Tutor Scaffolding on Students' Independent LLM Use for Programming
反思性对话还是提示细化？导师支架对学生独立使用大语言模型进行编程的影响
机构 * MOBOTS & LEARN, EPFL, Switzerland（瑞士洛桑联邦理工学院的MOBOTS与学习实验室） ； University of Teacher Education (Haute École Pédagogique) Vaud, Switzerland（瑞士沃州高等师范学校） ； Center for Digital Education & LEARN, EPFL, Switzerland（瑞士洛桑联邦理工学院的数字教育与学习中心）
专题命中 领域大模型 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；prompting(abstract)
AI总结 研究两种基于大语言模型的导师（苏格拉底式指导和提示细化导师）对学生提示实践、学习及后续大语言模型使用的影响，通过两阶段实验，发现苏格拉底式指导有助于学生长期利用大语言模型学习。
Comments Best paper award, Published in AIED 2026: The 27th International Conference on Artificial Intelligence in Education
Journal ref In International Conference on Artificial Intelligence in Education (pp. 546-561). Cham: Springer Nature Switzerland (2026)
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
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）
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
JD Oxygen AI Item Center (Oxygen AIIC) V1: An Industrial-Scale LLM/VLM-Centric Solution for Item Understanding, Management, and Applications
JD Oxygen AI 商品中心 (Oxygen AIIC) V1：面向商品理解、管理和应用的工业级 LLM/VLM 解决方案
机构 * Oxygen AIIC（氧气AIIC）
专题命中 领域大模型 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.AI
AI总结 针对电商平台海量SKU的知识生产与服务挑战，提出基于LLM/VLM的工业级平台Oxygen AIIC，通过本体工程、S2D知识识别架构、自进化模型和统一商品通道，实现高精度、高吞吐的知识生产，并在搜索、推荐等场景取得显著收益。
LLM-Orchestrated Conformance Checking in Stroke Care Without Computer-Interpretable Guidelines
LLM编排的卒中护理合规性检查无需计算机可解释指南
机构 * Computer Science Institute, DiSIT, University of Piemonte Orientale（皮埃蒙特东方大学计算机科学研究所） ； Integrated Laboratory of AI and Medical Informatics, DAIRI, SS. Antonio e Biagio e Cesare Arrigo Hospital（圣安东尼奥、比亚焦与切萨雷·阿里戈医院DAIRI人工智能与医学信息学综合实验室）
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 提出基于大语言模型编排的模块化框架，从非结构化临床文本和指南中自动提取患者轨迹、识别规范规则并计算合规性指标，在卒中护理领域验证了86%以上的轨迹合规。
MatMind: A Structure-Activity Knowledge-Driven Generative Foundation Model for Materials Science
MatMind：面向材料科学的结构-活性知识驱动生成基础模型
机构 * State Key Laboratory of High Performance Ceramics（高性能陶瓷国家重点实验室） ； Shanghai Institute of Ceramics, Chinese Academy of Sciences（中国科学院上海陶瓷研究所） ； Center of Materials Science and Optoelectronics Engineering, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学材料科学与光电子工程中心） ； School of Chemistry and Materials Science, Hangzhou Institute for Advanced Study, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学杭州先进研究所化学与材料科学学院） ； State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（多模态人工智能系统国家重点实验室，中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Beijing Wenge Technology Co., Ltd.（北京文格科技有限公司） ； College of Medicine and Biological Information Engineering, Northeastern University（东北大学医学与生物信息工程学院）
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MatMind，一种基于大语言模型的晶体材料生成基础模型，通过结构-活性知识注入、双头架构和物理信息强化学习，在性质预测、无条件生成和条件生成任务上超越专用模型。
Comments 29 pages, 5 figures, including references
Toward User Preference Alignment in LLM Recommendation via Explicit Context Feedback
通过显式上下文反馈实现LLM推荐中的用户偏好对齐
机构 * University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） ； Meta
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 本文主张在基于大语言模型的推荐系统中优先利用显式上下文反馈（如评论文本）来对齐用户偏好，提升推荐的个性化和可解释性。
Comments Published in CogMI 2025. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/11417068
Geometry of Human Perceptual Domains Emerges Transiently in LLM Representations
人类感知域的几何结构在LLM表征中短暂出现
机构 * Indian Institute of Technology Roorkee（印度理工学院罗尔基分校）
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 研究大型语言模型内部表征中是否出现与人类感知组织相似的几何结构，发现多个感知域的几何结构在中间层短暂涌现，且与人类基准对齐。
Comments 19 Pages, 28 Figures
DeepSciVerify: Verifying Scientific Claim--Citation Alignment via LLM-Driven Evidence Escalation
DeepSciVerify: 通过LLM驱动的证据升级验证科学声明与引文对齐
机构 * School of Computing Science, Simon Fraser University（西蒙弗雷泽大学计算科学学院）
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 提出DeepSciVerify两阶段流水线，结合摘要推理与选择性升级到段落证据，在SCitance基准上以86.7 Micro-F1超越纯摘要基线4.5点，同时67%实例无需全文检索。
VectraYX-Nano: A 42M-Parameter Spanish Cybersecurity Language Model with Curriculum Learning and Native Tool Use
VectraYX-Nano: 一个具有课程学习和原生工具使用的4200万参数西班牙语网络安全语言模型
机构 * Globant
专题命中 领域大模型 ：language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)；SFT(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL
AI总结 本文提出了一种基于西班牙语的网络安全语言模型VectraYX-Nano，通过课程学习和原生工具调用，展示了在网络安全领域的应用与改进。
Comments 24 pages, 5 figures, 12 tables. v3: post-Chinchilla compute ablation (v8-v15), Globant affiliation finalized, EMNLP Findings 2026 submission. Released model: VectraYX-Nano v7 (42M params, GGUF Q4 ~20 MB, native MCP)
Can Language Models Identify Side Effects of Breast Cancer Radiation Treatments?
语言模型能否识别乳腺癌放射治疗的副作用？
机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； Mass General Brigham Dana-Farber Cancer Institute Harvard Medical School（麻省总医院达纳-法伯癌症研究所哈佛医学院）
专题命中 领域大模型 ：language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；prompting(abstract)
AI总结 本研究探讨了语言模型在识别乳腺癌放射治疗副作用中的能力，通过评估多种语言模型在不同提示下的表现，揭示了其在精度、召回率及罕见长期副作用识别上的局限性，并提出了改进方向。
DiagnosticIQ: A Benchmark for LLM-Based Industrial Maintenance Action Recommendation from Symbolic Rules
DiagnosticIQ: 一个用于基于符号规则的LLM工业维护行动推荐的基准
机构 * IBM ； Rensselaer Polytechnic Institute（伦斯勒理工学院） ； Independent Contributor（独立贡献者）
专题命中 领域大模型 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出DiagnosticIQ基准，通过6690个专家验证的多选题评估LLM在将符号规则转化为维护步骤中的表现，发现LLM在规则到行动的转换中需要专业知识，且存在对扰动和条件反转的敏感性。
Comments 43 pages, 25 figures
Faithfulness vs. Safety: Evaluating LLM Behavior Under Counterfactual Medical Evidence
忠实性与安全性：在反事实医学证据下评估LLM行为
机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Northeastern University（东北大学） ； MD Anderson Cancer Center（MD安德森癌症中心） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
专题命中 领域大模型 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.CL
AI总结 本文研究了在反事实医学证据下LLM的行为，构建了MedCounterFact数据集，发现模型在面对危险或不合理证据时仍提供自信回答，表明模型可能过度强调忠实性而忽视安全性。
Comments Accepted to Findings of ACL 2026
Improving LLM-based Recommendation with Self-Hard Negatives from Intermediate Layers
通过中间层自硬负样本改进基于LLM的推荐
机构 * GSAI, Renmin University of China（GSAI，中国人民大学）
专题命中 领域大模型 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；SFT(abstract)
AI总结 ILRec通过利用中间层自硬负样本改进LLM推荐系统，结合跨层优化和蒸馏提升负样本质量与判别性。
Instruction-tuned Large Language Models for Machine Translation in the Medical Domain
机构 * Centre for Translation Studies, University of Vienna（维也纳大学翻译研究中心）
专题命中 领域大模型 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.CL
Comments Citation: Miguel Rios. 2025. Instruction-tuned Large Language Models for Machine Translation in the Medical Domain. In Proceedings of Machine Translation Summit XX Volume 1, pages 162-172
AutoMedPrompt: A New Framework for Optimizing LLM Medical Prompts Using Textual Gradients
专题命中 领域大模型 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；foundation model(abstract)
Comments 14 pages
Generative AI in Cybersecurity: A Comprehensive Review of LLM Applications and Vulnerabilities
专题命中 领域大模型 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；RLHF(abstract)
Comments 52 pages, 8 figures
