语言大模型 / LLM

IndustryForge-27B: A Domain-Enhanced Multimodal Foundation Model for Industrial CAD

IndustryForge-27B：面向工业CAD的领域增强多模态基础模型

Nianchen Deng, Jiaxin Ai, Tao Hu, Shu Zou, Yurui Dong, Siqi Li, Xinyu Cai, Xuemeng Yang, Licheng Wen, Hongbin Zhou, Hairong Zhang, Pinlong Cai, Botian Shi

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

AI总结 该研究构建基于Qwen3.5-VL-27B的IndustryForge-27B多模态基础模型，整合6个工业CAD子语料库训练，在CAD基准测试中性能远超基础模型与GPT-5.4，可作为工业智能体的通用基础。

Comments 14 pages

From Resource Flow to Executable Tests: Petri-Net-Guided LLM Test Generation for Concurrent Stateful Rust APIs

从资源流到可执行测试：用于并发有状态 Rust API 的 Petri 网引导的大语言模型测试生成

Kaiwen Zhang, Guanjun Liu

机构 * Tongji University（同济大学） 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

AI总结 针对并发有状态 Rust API 测试生成问题，提出 Petri 网引导方法，将 API 相关要素表示为有色令牌和转换来导出场景，用作基于大语言模型代码合成的中间表示，经一系列机制确保测试生成的有效性和准确性。

From Static Bibliometrics to Dynamic Knowledge Graphs: An LLM-Powered Framework for Modernizing Science, Technology, and Innovation (STI) Analytics

从静态文献计量学到动态知识图谱：一个由大语言模型驱动的框架，用于实现科学、技术与创新（STI）分析的现代化

Muhsen Hammoud

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

AI总结 研究针对文献计量指标的问题，提出由大语言模型驱动、整合多种传统的混合框架，经五层架构实现，将LLMs作为候选生成器，通过多阶段验证，支持多种分析，贡献了验证中介原则并讨论治理考量。

Natural Language Access to Domain-Specific Metadata: A Reusable Framework for LLM Query Generation

自然语言访问特定领域元数据：用于大语言模型查询生成的可重用框架

Blake G. Fitch, Cato Elia Kurtz

机构 * Max Planck Institute for Biological Cybernetics（马克斯·普朗克生物信息学研究所） 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

AI总结 研究针对特定领域档案元数据查询难题，提出NLKGQ系统，借助OWL本体和LLMs，能零样本生成准确结构化查询。经神经影像档案元数据实验，最佳配置准确率达100%，明确影响准确率关键因素，还对比SPARQL与SQL，凸显OWL优势。

Do Speech Tokens Leak Voiceprints? Speaker Inversion Attacks Against End-to-End Speech Language Models

语音令牌会泄露声纹吗？针对端到端语音语言模型的说话人反转攻击

Ye Lu, Yihan Yan, Zhaoyang Zhang, Zhitao Ou, Runze Liu, Li Liu, Shen Wang

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

AI总结 研究端到端语音语言模型中语音令牌是否泄露声纹，提出用Audio BERT构建令牌嵌入及SpInv两阶段反转方法，在VoxCeleb数据集实验显示，仅三秒前端输出，SpInv在指定空间能达高于0.70的余弦相似度。

VLT: A Vision-Language-Time Series Multimodal Foundation Model for Industrial Intelligence

VLT：用于工业智能的视觉-语言-时间序列多模态基础模型

Haiteng Wang, Jingheng Yan, Xiaokang Wang, Lei Ren

机构 * School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University（北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院） ； Hangzhou International Innovation Institute, Beihang University（北京航空航天大学杭州国际创新研究院） ； State Key Laboratory of Intelligent Manufacturing System Technology（智能制造系统技术国家重点实验室） ； School of Computer Science and Artificial Intelligence, Zhengzhou University（郑州大学计算机科学与人工智能学院） 纠错

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

AI总结 针对工业时间序列单模态建模局限及连接时间序列与文本语义的挑战，提出VLT多模态基础模型，通过设计Time-MoE等机制联合建模多种模态，经实验验证其在多种复杂设置下优于现有方法，提升了鲁棒性和泛化能力。

Comments 18 pages, 13 figures, and 13 tables, including supplementary material. Haiteng Wang and Jingheng Yan contributed equally to this work

Benchmarking the Robustness of Foundation Models for Mammography under Domain Shift

在域转移下对用于乳腺钼靶成像的基础模型的稳健性进行基准测试

Giang Nguyen, Raghav Mehta, Emma A. M. Stanley, Tian Xia, Thi Hao Nguyen, Hieu Pham, Ben Glocker

机构 * College of Engineering and Computer Science, VinUniversity（工程与计算机科学学院，文大大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； Radiology Department, Vietnam National Cancer Hospital（越南国家癌症医院放射科） ； VinUni-Illinois Smart Health Center, VinUniversity（文大大学 - 伊利诺伊智能健康中心，文大大学） ； The Computer Vision and Medical AI Lab, VinUniversity（计算机视觉与医学人工智能实验室，文大大学） 纠错

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

AI总结 研究在域转移下乳腺钼靶成像基础模型的稳健性，用统一协议在多数据集上训练评估15种模型主干，发现特定视觉语言模型性能强，DINOv3是有竞争力基线，适应预训练未持续提升泛化，强调数据集级OOD评估是核心标准。

Comments Under Review. Giang Nguyen and Raghav Mehta contributed equally

MedPMC: A Systematic Framework for Scaling High-Fidelity Medical Multimodal Data for Foundation Models

MedPMC：一种用于为基础模型扩展高保真医学多模态数据的系统框架

Hyunjae Kim, Dain Kim, Pan Xiao, Serina S. Applebaum, Younjoon Chung, Xuguang Ai, Yu Yin, Roy Jiang, Yuexi Du, Yawen Wei, Yiming Kong, Tuo Guo, Zhiyuan Cao, Mengmeng Du, Yuelei Fu, Yan Hu, Rui Shi, Gui Yang, Kevin W. Jin, Yuntian Liu, Yuxuan Tian, Jonathan Marquez, Zhen Chen, Sheng Zhang, Hoifung Poon, Hua Xu, Jaewoo Kang, Qingyu Chen

机构 * Yale University（耶鲁大学） ； Korea University（韩国大学） ； Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学） ； The University of Queensland（昆士兰大学） ； The University of Texas Health Science Center at Houston（德克萨斯大学休斯顿健康科学中心） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

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

AI总结 研究针对医学多模态基础模型受高质量临床数据限制问题，提出MedPMC框架，将文献转化为高保真基础设施。经实验，该框架整理大量图像-文本对，在多方面评估表现出色，训练模型在多基准测试和临床场景中效果显著，还公开相关资源。

Dictionaries, Not Darwin: Set-Level Selection Beats LLM Evolution in Scientific Equation Discovery

字典，而非达尔文：在科学方程发现中，集合级选择优于大语言模型进化

Pan Li

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型用于科学方程发现的进化循环是否有效，发现其效果不佳。提出PTB-Search方法，通过提取可重用术语并进行集合级稀疏选择，在科学发现中表现优于单术语约简，用更少调用预算取得更好结果。

Using Cognitive Models to Improve Language Model Simulation of Human Persuasion Games

使用认知模型改进语言模型对人类说服博弈的模拟

Zirui Cheng, Zeyu Shen, Thomas L. Griffiths, Peter Henderson

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

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

AI总结 提出方程到行为提示和强化学习方法，使语言模型匹配认知模型（如贝叶斯更新、动机推理），在说服博弈中提升模拟人类决策多样性的能力。

ParaBridge: Bridging Paralinguistic Perception and Dialogue Behavior in Speech Language Models

ParaBridge: 弥合语音语言模型中的副语言感知与对话行为

Yuxiang Wang, Qinke Ni, Shengbo Cai, Wan Lin, Liqiang Zhang, Zhizheng Wu

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Tencent Hunyuan（腾讯混元） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； Amphion Technology Co., Ltd.（Amphion科技有限公司） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出ParaBridge，一种在线自我蒸馏方法，将推理阶段的副语言指令支架转化为稳定的模型行为，无需人工标注或外部奖励，显著提升语音语言模型对副语言线索的响应能力。

MARC v1: An Open-Source Multi-Agent Framework for Clinical AI Reasoning and Coordination

MARC v1：一个用于临床AI推理与协作的开源多智能体框架

Saisha Shetty, Satvik Tripathi, Austin Lin, Colin Zhao, Theodore Kim, Don Enwerem, Jacinta Arnold, Shahriar Faghani, Tessa S Cook

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

AI总结 该研究提出开源多智能体框架MARC v1，以确定性多智能体编排替代整体式LLM提示用于临床推理，含角色专业化智能体与分解器模块，支持多部署方式，具备模型无关、可解释等特性。

Comments 13 pages, 4 figures

Semantics of Subterfuge: Benchmarking Legal Deception Detection Against General-domain State-of-the-Art

欺骗的语义：针对通用领域最先进模型的法律欺骗检测基准测试

Theekshana Samaradiwakara, Nisansa de Silva, George C. Lobb

机构 * University of Moratuwa（莫拉图瓦大学） ； The Law Office of George C. Lobb（乔治·C·洛布律师事务所） 纠错

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

AI总结 本文针对法律领域的自动欺骗检测，对比了微调Transformer模型与大型语言模型在通用和法律数据集上的表现，发现领域敏感性显著，思维链提示效果逊于直接分类，强调需开发适配法律领域的可解释系统。

Comments 5 pages paper

Journal ref ICAIL 2026

AutoSupervision: Closing the Feedback Loop in Scientific Workflows with Grounded Revision Verification

AutoSupervision：通过基于事实的修订验证闭合科学工作流中的反馈循环

Haobo Li, Eunseo Jung, Wenxiao Zhao, Feng Liu, Jiong Wang, Kaiyi Xu, Zijie Guo, Zixin Chen, Ben Fei, Fenghua Ling, Lei Bai

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出AutoSupervision，利用《自然·通讯》5.6万篇文章的评审记录构建数据集，发现LLM刻画评审关切表现较好但证据验证是瓶颈，为AI辅助科学工作流提供反馈循环闭合方案。

All Explanations are Wrong, But Many Are Useful: Exploring the Rashomon Explanation Set with Large Language Models

所有解释都是错误的，但许多解释是有用的：用大语言模型探索罗生门解释集

Pan Li

机构 * Scheller College of Business, Georgia Tech（舍勒商学院，佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 研究指出机器学习模型解释存在准确性与可解释性权衡非根本性的观点，引入罗生门解释范式，提出RashomonLLM工作流程，经实验验证其在多任务中显著优于基线，提升业务性能并奠定消费者信任基础。

Requirements-Augmented Generation for Trustworthy Acceptance Testing of LLM-Based Software

面向基于大语言模型的软件的可信验收测试的需求增强生成技术

Fanyu Wang, Chetan Arora, Zhenping Xie, Yonghui Liu, Kla Tantithamthavorn, Aldeida Aleti, Siwei Jiang

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

AI总结 该研究针对基于大语言模型的软件的验收测试缺口，提出需求增强生成技术与置信度校准级联判定方法，经工业案例验证可提升预言机质量、准确率与成本效率，具备工业可行性。

Comments Accepted at ASE2026

CyberLLM: A Multi-Agent LLM Framework for Autonomous Detection and Guarded Response in Automotive Cybersecurity

CyberLLM：面向汽车网络安全的多智能体大语言模型框架，用于自主检测与受管控响应

Nenad Petrovic, Oussama Jeddou, Feres Ben Fraj, Vahid Zolfaghari, Fengjunjie Pan, Andre Schamschurko, Alois Knoll

专题命中 领域大模型 ：LLM(title,summary_cn)

AI总结 CyberLLM是由大语言模型编排的多智能体框架，结合确定性检测层与大语言模型精化，在安全防护下实现汽车漏洞自主检测与修复，在基准测试中覆盖约70%漏洞且零误报，验证了LLM智能体自主防御的可行性。

Generative AI and Foundation Models in Medical Image

医学影像中的生成式AI与基础模型

Masahiro Oda

机构 * Nagoya University（名古屋大学） ； Graduate School of Informatics, Nagoya University（名古屋大学信息学研究科） 纠错

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

AI总结 本文概述生成式AI相关的扩散模型、LLMs及基础模型，介绍其在医疗辅助中的应用，探讨基础模型的构建方法与医疗应用，并研究利用国家资源开发医疗辅助AI的路径。

Comments Review Article

Journal ref Radiological Physics and Technology, vol.18, pp.937-948, 2025

Location-Aware Fine-Grained Representation Learning for Medical Vision Foundation Models

面向医学视觉基础模型的位置感知细粒度表示学习

Myeongkyun Kang, Yanting Yang, Xiaoxiao Li

机构 * The University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Vector Institute（矢量研究所） 纠错

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

AI总结 本研究提出基于位置感知细粒度表示学习的医学视觉基础模型LoFi，构建大规模医学定位数据集MedG，在多项医学视觉任务中性能优于现有模型。

Diffusion Language Model for Recommendation

用于推荐的扩散语言模型

Chengyi Liu, Yongqi Zhou, Junwei Pan, Zhixiang Feng, Chengguo Yin, Haijie Gu, Jie Jiang, Yinghao Liu, Yujuan Ding, Qing Li, Wenqi Fan

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

AI总结 研究针对现有推荐系统中自回归范式的不足，受扩散语言模型启发，提出 DLMRec。该模型引入协作感知随机分词器、课程驱动训练策略、稳定性感知投票机制，为推荐提供了新的离散扩散语言模型及有效方法。

Comments 30 pages, 9 figures

Exploring the Design Space of LLM-Based Programming Support in CS Education: A Scoping Review through the Lens of Assistance Governance

探索计算机科学教育中基于大语言模型的编程支持的设计空间：通过辅助治理视角的范围审查

Minsun Kim, S. Moonwara A. Monisha, Zihan Wu, David H. Smith

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

AI总结 该研究通过范围审查和定性综合，对90个基于大语言模型的编程支持系统进行分析，提出PEA三维分析视角，贡献治理手册与配置图，为分析现有系统及设计未来工具提供词汇表，以解决辅助治理决策隐含难比较的问题。

Schema-Bound LLM Control of Scientific Instrumentation through Model Context Protocol Skills

通过模型上下文协议技能对科学仪器进行模式绑定的大语言模型控制

Roberto dos Reis, Vinayak P. Dravid

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

AI总结 研究如何通过模型上下文协议将本地大语言模型与科学仪器相连，结合多种技术实现连接，开源服务器展示相关工具等，通过软件验证，为闭环智能仪器研究提供基础。

Comments 36 pages, 8 figures, 7 tables. Open-source reference implementation, physics-plausible simulator, and validation suite. Software-only validation; live-instrument validation is not reported

LLM-Generated Design Problems for Assessing Higher-Order Thinking in Project-Based Learning

基于项目式学习的高阶思维评估中由大语言模型生成的设计问题

Ahmad D. Suleiman, Daqing Hou, Maliha Noushin Raida

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

AI总结 研究针对基于项目式学习中传统评估难以捕捉高阶思维的问题，引入设计问题（DPs），通过调查教师看法、评估大语言模型生成的DPs及学生表现数据等，发现DPs是传统评估的有益补充，能捕捉高阶思维不同方面。

Comments Accepted to appear in Proceedings of the 2nd ACM Virtual Global Computing Education Conference V.1 (SIGCSE Virtual 2026). DOI: 10.1145/3795867.3831014

BioMatrix: Towards a Comprehensive Biological Foundation Model Spanning the Modality Matrix of Sequences, Structures, and Language

BioMatrix：迈向覆盖序列、结构和语言模态矩阵的综合性生物基础模型

Qizhi Pei, Zhimeng Zhou, Yi Duan, Yiyang Zhao, Wei Li, Han Guo, Liang He, Chengping Li, Chang-Yu Hsieh, Conghui He, Rui Yan, Lijun Wu

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学高瓴人工智能学院） ； OpenDataLab, Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室 OpenDataLab） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； School of Artificial Intelligence, Wuhan University（武汉大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 提出首个原生多模态生物基础模型BioMatrix，通过统一分词方案将分子序列、结构、蛋白质序列、结构和自然语言映射到共享离散标记空间，在单一解码器架构下实现所有模态的统一生成，在80项任务中77项达到最优或竞争力水平。

Entropy-Aware Domain-Routed Mixture-of-Experts Speech-LLM Framework: A Case Study of Multi-Domain Child-Adult ASR

熵感知域路由混合专家语音-大语言模型框架：多领域儿童-成人ASR案例研究

Mohan Shi, Kaiyuan Zhang, Zilai Wang, Natarajan Balaji Shankar, Eray Eren, Abeer Alwan

机构 * University of California, Los Angeles, USA（加州大学洛杉矶分校） 纠错

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

AI总结 提出一种混合专家语音-大语言模型，通过分类器域路由、混合投影器和混合LoRA模块以及熵感知路由机制，实现跨不同环境和年龄组的统一儿童-成人ASR，在公共儿童语料库上取得一致改进。

Comments Accepted to Interspeech 2026

Academic Integrity and Emotional Responses to Inappropriate LLM Use in Software Engineering Education

学术诚信与软件工程教育中不当使用大语言模型的情感反应

Ronnie de Souza Santos, Italo Santos, Giuseppe Destefanis, Cleyton Magalhaes, Mairieli Wessel

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

AI总结 本研究通过116名本科生的横截面调查，探讨软件工程学生在感知学术不当使用大语言模型后的情感反应，发现漠不关心最常见，内疚、焦虑、宽慰和满足感与不同情境相关。

MedSIGHT: Towards Grounded Visual Comprehension in Medical Large Vision-Language Models

MedSIGHT：迈向医学大型视觉语言模型中的基础视觉理解

Aofei Chang, Le Huang, Alex James Boyd, Parminder Bhatia, Taha Kass-Hout, Fenglong Ma, Cao Xiao

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 提出MedSIGHT框架，通过区域感知器、医学区域码本和渐进训练策略，统一医学视觉语言模型的语义理解和像素级分割，在72K数据上达到多模态理解与分割的SOTA。

Comments Accepted at ICML 2026

On Measuring Semantic Preservation in Legal Ontology Learning

论法律本体学习中的语义保留度量

Albert Sadowski, Jarosław A. Chudziak

机构 * Warsaw University of Technology（华沙理工大学） 纠错

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

AI总结 本文针对法律本体学习的语义保留评估问题，提出通过对比LLM在源文档与转换后表示上的任务性能量化语义损失，经多模型多方法实验发现语义损失随模型-方法配对显著变化，为法律知识系统配置选择提供指导。

Comments Accepted for publication at the 30th International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems (KES 2026)

Eleven Years of BRACIS: A Meta-Scientific Study of the Brazilian Conference on Intelligent Systems

BRACIS 十一年：巴西智能系统会议的元科学研究

Thales Sales Almeida, Giovana Kerche Bonás, Thiago Laitz, João Guilherme Alves Santos, Hugo Abonizio, Roseval Malaquias Junior, Marcos Piau, Celio Larcher, Ramon Pires, Rodrigo Nogueira

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

AI总结 本研究对2015-2025年BRACIS的1066篇录用论文进行元科学分析，揭示其研究领域变化、作者与机构分布、引用特征及开放实践情况，发现LLM研究占比提升、引用集中、预印本与高引用相关等结论。

RISE-RL: Rubric-Informed Selective Exploration for Open-Ended Reinforcement Learning

RISE-RL：基于评分规则的开放式强化学习选择性探索

Jinkun Hou, Zhuo Liu, Huimin Ren, Hongsheng Xin, Pan Zhou, Kun Zhan

机构 * Li Auto Inc.（理想汽车） 纠错

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

AI总结 该研究针对开放式任务中LLM的强化学习探索难题，提出RISE-RL方法，通过奖励过滤与策略支持塑造实现选择性内化，在多领域基准评测中显著优于现有方法。