语言大模型 / LLM

Self-Knowledge Retrieval Augmented Generation Framework for Patent Matching

用于专利匹配的自知识检索增强生成框架

Jian Zhang, Songlin Lei, Zhuohao Yang, Bangli Liu, Ziwei Wang, Xufeng Weng, Gehan Amaratunga, Yu Lin, Hongwei Wang

专题命中 指令微调 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；instruction tuning(abstract)

AI总结 针对专利匹配的LLM方法存在成本高、易遗忘等问题，本文提出自知识RAG框架，结合FAISS检索与生成式匹配机制，在真实专利数据集上提升了检索匹配准确率。

Comments Accepted by IEEE CSCWD 2026

SafeCap: Improving LVLM Safety with Image Captioning Reinforcement Learning

SafeCap：通过图像字幕强化学习提升大型视觉语言模型（LVLM）的安全性

Caoyuan Ma, Wenpu Liu, Weichu Xie, Tian Gu, Shilei Zhao, Lingxi Min, Shuai Dong, Yuqi Xu, Ji Zhao, Ziyue Wang, Wenzheng Chang, Taiqiang Wu, Yongfu Zhu, Wenqi Shao, Yinqiang Zheng

专题命中 指令微调 ：SFT(summary_cn,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 SafeCap是一种通过图像字幕强化学习提升LVLM安全性的框架，在多模态安全基准上安全得分提升3.7-19.0个百分点，且视觉效用相当或更优，性能优于安全SFT等方法。

Comments 16pages, 4 figures. Preprint. Project page: https://safe-vlm.github.io/SafeCap/ ; code: https://github.com/Safe-VLM/SafeCap

Noise-Aware Shrinkage for Differentially Private Zeroth-Order Fine-Tuning of Large Language Models

面向大语言模型的差分隐私零阶微调的噪声感知收缩方法

Lele Zheng, Weifeng Kong, Xinyi Zhang, Ke Cheng, Tao Zhang, Yulong Shen

专题命中 指令微调 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文针对差分隐私零阶微调大语言模型的噪声问题，提出SAGE噪声感知收缩方法，经理论分析和多模型实验验证，该方法在相同隐私预算下多数场景优于基线，且保留内存效率。

GrocLM: Grocery Category Recommendation in E-Commerce with Large Language Models

GrocLM：使用大语言模型进行电子商务中的杂货类别推荐

Yuan Zhong, Chuanwei Ruan, Moein Hasani, Tejaswi Tenneti, Haixun Wang, Fenglong Ma

机构 * The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； Instacart（因斯塔卡特公司） ； Evenup（伊文纳普公司） 纠错

专题命中 指令微调 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对在线杂货购物推荐系统面临的挑战，提出GROCLM模型。采用基于LoRA的两阶段训练策略及基于前缀树的约束解码机制，在实验中表现出色，在实时生产补货任务中提升了购物车添加量，凸显将大语言模型集成到结构化推荐系统的有效性与实用性。

Group Preference Collapse in Personalized Multimodal Large Language Models

个性化多模态大语言模型中的群体偏好崩溃

Fan Lyu, Wenqi Zhang, Joost van de Weijer

机构 * Computer Vision Center, Universitat Autònoma de Barcelona（计算机视觉中心，巴塞罗那自治大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究个性化多模态大语言模型中群体偏好崩溃问题，提出PrefMoE框架，它分离配置文件信息与偏好表示，分解偏好，保留个性化残差并通过单独路径路由因素，实验表明该框架能改善偏好敏感个性化并减少偏好崩溃。

Task Competence Is Not Instruction Following: Evaluating Instruction-Conflicting Behavior in Small Language Models

任务能力并非遵循指令：评估小语言模型中的指令冲突行为

Mahdiyeh Farajidizaji, Vatsal Raina

机构 * Khajeh Nasir Toosi University of Technology（哈杰·纳西尔·图西理工大学） ； Apta AI, Spark AI Research（阿普塔人工智能公司，星火人工智能研究院） 纠错

专题命中 指令微调 ：language model(title,abstract)；small language model(title)；instruction tuning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究小语言模型在指令冲突时的行为，通过跨任务设计，用标准准确率等指标评估指令微调的Qwen模型，发现任务能力提升不自动带来可靠行为控制，任务能力与指令遵循是不同能力，仅报标准准确率会掩盖问题。

Comments 12 pages, 4 figures, 8 tables

Structured Synthetic Reasoning Data for Arithmetic Fine-Tuning of Small Language Models

用于小型语言模型算术微调的结构化合成推理数据

Jake O'Grady, Effirul Ramlan

机构 * University of Galway（戈尔韦大学） ； School of Computer Science（计算机科学学院） 纠错

专题命中 指令微调 ：language model(title,abstract)；small language model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究小型语言模型多步算术推理困难问题，通过生成结构化合成推理数据并结合LoRA在消费硬件上微调Qwen3模型，提高了模型在GSM8K等基准测试上的准确率和迁移效果，证明低成本合成数据设计可改善小型语言模型算术适应性。

Multi-LLM Collaborative MRI Report Generation for Visual Instruction Tuning in Brain Oncology

用于脑肿瘤视觉指令微调的多语言模型协作式MRI报告生成

Sinyoung Ra, Jonghun Kim, Hyunjin Park

专题命中 指令微调 ：LLM(title)；instruction tuning(title)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 针对脑肿瘤缺乏配对3D成像 - 文本数据问题，提出用多语言模型协作创建3D图像 - 文本数据集，构建VLM将MRI扫描转换为令牌并与文本指令对齐，该方法在报告生成等任务中表现优于其他方法，有助于脑肿瘤诊断治疗。

UMoE:Unlocking Every Expert in Domain-Specific Training

UMoE：在特定领域训练中解锁每个专家

Xuefeng Li, Pengfei Liu

机构 * Qwen Team（通义千问团队） ； DeepSeek-AI（渊亭科技） ； Thinking Machines Lab（思维机器实验室） ； LLM-Core Xiaomi（小米大语言模型核心团队） 纠错

专题命中 指令微调 ：SFT(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；post-training(abstract)

AI总结 研究针对特定领域训练中专家池不合理问题，提出UMoE流程，先修剪低显著性专家，再扩展专家池，最后应用标准SFT，该方法在多架构、多领域及多基准测试中优于直接SFT，能转化冗余容量，提升训练效果。

A Coin Flip Per Token: Bernoulli Sparse Steering of Large Language Models

每个令牌的抛硬币：大语言模型的伯努利稀疏控制

Nima Eshraghi, Lovedeep Gondara, Yuqing Huang, Sagarika Suresh, Leizer Teran, Jithin Pradeep, Xiaotong Xu, Fanny Chevalier

机构 * The Vanguard Group, Inc.（先锋集团公司） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究大语言模型控制问题，提出随机令牌控制和随机块控制方法，无需奖励模型或门控策略。实验表明，仅控制部分令牌就能恢复大部分密集控制效果且保持流畅性，揭示了SAE介导控制的速率限制特性。

Evaluating Large Language Models for Antisemitic Incident Classification

评估用于反犹事件分类的大语言模型

Karina Halevy, Julia Mendelsohn, Chan Young Park, Yulia Tsvetkov, Maarten Sap

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Maryland（马里兰大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Allen Institute for Artificial Intelligence（人工智能研究院） 纠错

专题命中 指令微调 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究利用大语言模型对反犹事件报告进行细粒度分类，评估了OpenAI的GPT-4o和Meta的Llama-3.2-3B-Instruct，发现其有潜力但需改进，提示中提供定义和示例可提升性能，还通过案例展示其能助力发现现实事件。

Comments Accepted to Digital Hate Review 2026 Issue 1

Don't Commit Alone: Joint Token Commitment in Diffusion Large Language Models

不要单独提交：扩散大语言模型中的联合令牌提交

Lin Yao

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学与工程学院） ； Zhongguancun Academy（中关村科学城） 纠错

专题命中 指令微调 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究扩散大语言模型中多令牌提交问题，提出CoCommit方法，通过标记门控协调步骤延迟提交，重新应用骨干网络最后n层使标记位置协调，近似联合模式解码，提高推理和精确答案任务准确率。

GR2 Technical Report

GR2 技术报告

Yufei Li, Zaiwei Zhang, Mingfu Liang, Kavosh Asadi, Jay Xu, Jimmy Kim, Chongyang Bai, Jieyi Zhang, Hongye Xie, Prachi Agrawal, Dian Yu, Tianyi Chen, Jean-Pascal Billaud, Garret Buell, Yongkang Zhu, Sachin Patil, Brooke Bian, Zhou Fang, Kevin Huang, Shiva Sudanagunta, Yuzhen Huang, Emma Lu, Chris O'Brien, Yang Song, Lihong Li, Jacob Tao, Zhicheng Zhu, Chao Li, Gaoxiang Liu, Neil Wu, Zhongyin Hu, Li Han, Loki Chen, Ming Lei, Greg Rehm, Siyuan Song, Tianwei Zhang, Li Li, Ketan Singh, Yavuz Yetim, Ilyas Atishev, Satendra Gera, Ashkan Sadeghi, Rachel Yan, Nikko Mizutani, Shuaiwen Wang, Song Yang, Zhijing Li, Jiang Liu, Mengying Sun, Fei Tian, Xiaohan Wei, Chonglin Sun, Shuo Gu, Parish Aggarwal, Senthil Manickavelu, Kaushik Rangadurai, Zhi Hua, Frank Shyu, Ruchit Sharma, Liyuan Li, Shike Mei, Wenlin Chen, Santanu Kolay, Ben Schulte, Deepak Chandra, Yang Song, Sandeep Pandey, Xi Liu, Hamed Firooz, Luke Simon

机构 * Meta AI 纠错

专题命中 指令微调 ：LLM(abstract,abstract_cn)；SFT(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 针对工业推荐系统中重排序阶段未被充分探索、大语言模型推理能力未充分利用以及非语义标识符问题，提出GR2框架，结合语义ID中间训练、推理轨迹蒸馏和强化学习，在工业流量上取得显著提升。

Comments 18 pages, 10 figures

Are you speaking my languages? On spoken language adherence in multimodal LLMs

你在说我的语言吗？多模态大语言模型中的口语遵循问题

Hyungwon Kim, Kandarp Joshi, Lillian Zhou, Pavel Golik, Petar Aleksic

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

专题命中 指令微调 ：LLM(abstract,abstract_cn)；SFT(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 针对多模态大语言模型在自动语音识别中输出语言识别错误的问题，提出软提示方法、监督微调和思维链推理三种缓解策略，并引入新指标量化语言违背，比较各方法在减少违规和保持ASR性能上的效果。

Comments 7 pages, 3 tables in the main body

Deep Residual Injection for Full-Spectrum Forensic Signal Perception in Multimodal Large Language Models

深度残差注入：多模态大语言模型的全频谱取证信号感知

Kaiqing Lin, Zhiyuan Yan, Ruoxin Chen, Ke-Yue Zhang, Yue Zhou, Caiyong Piao, Bin Li, Taiping Yao, Bo Wang, Youchang Xiao, Shouhong Ding

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 指令微调 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对多模态大语言模型在取证中难以同时保留语义知识和捕获低级生成器伪影的问题，提出Deep-VRM方法，通过将伪影特定视觉信号作为残差路径注入中间层，实现全频谱信号感知，达到鲁棒检测性能。

Comments Accepted at ICML 2026

Acoustic Prompting via Stage-wise Modulation for Few-Shot Learning in Audio Language Models

通过阶段调制进行声学提示以实现音频语言模型中的少样本学习

Hyebin Cho, Jaehyuk Jang, Changick Kim, Joon Son Chung

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 指令微调 ：language model(title,abstract)；prompting(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出在音频编码器中引入可训练提示以捕获任务特定声学特征，与文本提示结合提升少样本适应性能，在11个数据集上验证有效性。

Comments Accepted to INTERSPEECH 2026

Conflict-Aware Federated Fine-Tuning of Large Language Models with Mixture-of-Experts

基于混合专家的大语言模型冲突感知联邦微调

Yijun Lu, Zihan Fang, Pengpeng Qiao, Zheng Lin, Jing Yang, Yuxin Zhang, Por Lip Yee, Zhe Chen, Jun Luo

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Malaya（马来亚大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对联邦学习中混合专家模型因数据异质性导致的专家优化冲突问题，提出FC-MoE框架，通过重要性加权、梯度共识投影和局部知识保留机制，实现稳定优化并提升非独立同分布环境下的模型性能。

Comments 6 pages, 4 figures

ChatPlanner: A Large Language Model Framework for Personalized Public Transit Routing

ChatPlanner: 一个用于个性化公共交通路线规划的大型语言模型框架

Tingting Yang, Chenhao Xue, Jun Chen

机构 * School of Engineering and Materials Science, Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学工程与材料科学学院） ； Department of Engineering Science, University of Oxford（牛津大学工程科学系） 纠错

专题命中 指令微调 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出ChatPlanner框架，利用大型语言模型和检索增强生成技术从自然语言查询中提取用户偏好并融入路线规划算法，实验证明其能生成更符合个性化需求的可行路线方案。

Comments Under Review at Transportation Research Part C

Small LLMs for Biomedical Claim Verification: Cost-Effective Fine-Tuning, Structural Dataset Shortcuts, and Cross-Domain Generalization

小型LLM用于生物医学声明验证：成本效益微调、结构性数据集捷径与跨域泛化

Gaurav Kumar

机构 * Moveworks AI ； University of California San Diego（加州大学圣迭戈分校） 纠错

专题命中 指令微调 ：LLM(title_cn,summary_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 通过QLoRA微调小型LLM（Phi-3-mini、Qwen2.5-3B、Mistral-7B），在生物医学声明验证中超越GPT-4o和GPT-5（F1提升12%），并发现SciFact数据集的结构性伪影，提出基于结构稳健数据的跨域迁移方法。

Comments 8 pages, 2 figures, 12 tables. To appear at BioNLP Workshop, ACL 2026

Are you Talking Logic to Me? Assessing Language Models Syllogistic Reasoning Capabilities

你在跟我讲逻辑吗？评估语言模型的三段论推理能力

Hanna Abi Akl, Fabien Gandon, Catherine Faron, Pierre Monnin

机构 * Université Côte d’Azur（科特阿祖尔大学） ； Inria（法国国家信息与自动化研究所） ； CNRS（法国国家科学研究中心） ； I3S（信息科学与系统实验室） ； Data ScienceTech Institute（数据科学技术学院） 纠错

专题命中 指令微调 ：language model(title,abstract)；SFT(abstract,abstract_cn)；small language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 该研究通过扩展FOLIO和P-FOLIO数据集，探究不同KR符号对SLMs三段论推理的影响，提出SEF分类法并开源CLGC框架，为提升小型模型推理能力提供了新方法。

Comments Accepted to the International Joint Conference on Rules and Reasoning (RuleML+RR) 2026

Beyond the Capability Boundary: Zeroth-Order Optimization for Self-Evolving LLM Agents

超越能力边界：用于自进化大语言模型智能体的零阶优化

Bingzhen Liu, Xiaomeng Fan, Yuwei Wu, Zhi Gao, Mingyang Gao, Chuanhao Li, Yunde Jia

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Shenzhen MSU-BIT University（深圳北理莫斯科大学） ； Alaya Lab（阿莱亚实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出零阶自进化框架，通过扰动LLM的LoRA参数形成闭环自进化循环，结合并行扰动推理等机制，在多基准实验中显著提升了LLM智能体在困难样例上的表现。

CosmosAlign: Adapting a World Foundation Model for Generative Traffic Video Forecasting

CosmosAlign：适配世界基础模型用于生成式交通视频预测

Quang Minh Dinh, Tuan Kiet Doan

机构 * Simon Fraser University（西蒙菲莎大学） ； Institut Polytechnique de Paris（巴黎综合理工学院） 纠错

专题命中 指令微调 ：foundation model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)；prompting(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 该研究提出基于Cosmos3-Nano的CosmosAlign框架，通过两阶段LoRA适配与推理优化，在AI City Challenge 2026 Track 5基准中获76.49分排名第一，实现了高质量交通视频预测。

Comments Accepted at ECCVW 2026

State2State: Environment-Derived Mid-Training for LLM Agents

State2State：面向大语言模型智能体的环境衍生式中间训练

Xuanyu Lei, Yiqi Zhu, Chenliang Li, Kaiming Liu, Peng Li, Ming Yan, Jieping Ye, Ya-Qin Zhang, Yang Liu

机构 * Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） ； Institute for AI, Tsinghua University（清华大学人工智能研究院） ； Institute of Intelligent Computing, Alibaba Group（阿里巴巴集团智能计算研究院） 纠错

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

AI总结 该研究提出State2State环境衍生式中间训练方法，无需外部任务与监督，可提升LLM智能体性能及学习效率，具备跨环境泛化潜力。

Comments Work in progress

Scores Are Not Decisions: Cost-Aware Stopping for Tool Acquisition in LLM Agents

分数并非决策：大语言模型智能体工具获取的成本感知停止策略

Yicheng Feng, Yan Zhang, Yan Cheng, Wei Qi

专题命中 指令微调 ：LLM(title,summary_cn)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 针对LLM智能体工具获取的异构成本问题，提出CAM-DF及其轻量变体，通过训练停止决策的离线差距实现成本感知停止，在1343个任务上验证其优于基线，减少工具接触量的同时保持任务成功率。

Discrete Diffusion Language Models for Interactive Radiology Report Drafting

离散扩散语言模型用于交互式放射报告草稿生成

Max Van Puyvelde, Halil Ibrahim Gulluk, Wim Van Criekinge, Olivier Gevaert

机构 * Stanford University School of Medicine（斯坦福大学医学院） ； Ghent University（根特大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 指令微调 ：language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)；foundation model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出将离散扩散语言模型用于放射报告草稿生成，利用其任意顺序填充能力实现交互式编辑，在医学VQA任务上达到或超越自回归模型，解码速度快3.5-4.4倍。

Breaking Safety at the Token Boundary: How BPE Tokenization Creates Exploitable Gaps in LLM Alignment

在Token边界打破安全：BPE分词如何在LLM对齐中制造可利用的漏洞

Tung-Ling Li, Hongliang Liu, Yuhao Wu

机构 * Palo Alto Networks 纠错

专题命中 指令微调 ：LLM(title,title_cn)；SFT(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究发现BPE分词将安全关键词拆分为子词，导致对齐数据集缺乏此类碎片化输入，通过优化碎片化可绕过80-100%的安全拒绝，并定位到模型最后约30%层。

Minibatch Selection for Language Models via Partition Matroid Constrained Gradient Matching

基于划分拟阵约束梯度匹配的小批量选择

Prayas Agrawal, Prateek Chanda, Ishita Khatri, Ganesh Ramakrishnan, Bamdev Mishra, Pratik Jawanpuria

机构 * Indian Institute of Technology Bombay（印度理工学院班加罗尔） ； Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） ； Centre for Machine Intelligence and Data Science（机器智能与数据科学中心） ； Microsoft Research India（微软印度研究院） ； Microsoft India（微软印度） 纠错

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

AI总结 提出PartitionSel方法，通过划分拟阵约束下的梯度匹配效用最大化，实现跨域小批量选择，减少冗余并提升训练兼容性，在LLM微调中取得鲁棒性提升。

Comments 28 pages, 12 figures, ICML 2026

Journal ref Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026), Seoul, South Korea, PMLR 306, 2026

Two to Tango: Coupled Task-Reference Selection for Safe LLM Fine-tuning

双人探戈：面向安全LLM微调的耦合任务-参考选择

Xinrui Chen, Jianhao Zhang, Ou Wu, Di Gao

机构 * Hangzhou Institute for Advanced Study, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学杭州高等研究院） 纠错

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

AI总结 提出DualSelect框架，通过耦合任务与安全参考选择，在微调时保持安全对齐，提升安全评分至少5.10点。

Separating Clicks from Baits: Using Large Language Models to Detect Misleading YouTube Thumbnails

从诱饵中分离点击：使用大语言模型检测误导性的YouTube缩略图

Wajiha Naveed, Muhammad Muneeb Pervez, Zaeem Mohtashim Khan, Zafar Ayyub Qazi, Zartash Afzal Uzmi

专题命中 指令微调 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)

AI总结 研究针对YouTube等平台误导性缩略图问题，提出用大语言模型的多模态检测管道，构建数据集并评估多个模型，发现Claude 3.5 Sonnet性能突出，通过失败分析为视频平台发展提供方向。

Comments Accepted to the 21st International AAAI Conference on Web and Social Media (ICWSM 2027)

Journal ref Proceedings of the International AAAI Conference on Web and Social Media, 2027

From Geometric Labels to Semantic Understanding of Indoor Building Components Using Multimodal Large Language Models

使用多模态大语言模型从几何标签到室内建筑组件的语义理解

Shuju Jing, Chao Yin

机构 * School of Qilu Transportation, Shandong University（山东大学齐鲁交通学院） ； Guangzhou Institute of Geography, Guangdong Academy of Sciences（广东省地理研究所） 纠错

专题命中 指令微调 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)

AI总结 研究针对室内建筑组件，提出以点云为中心的多模态大语言模型Building-MLLM，通过特定机制解决语义集中问题，开发引擎编译数据集，实验表明其在多任务上表现优异，提升室内组件语言理解。

Comments 46 pages, 13 figures, accepted by Automation in Construction journal