语言大模型 / LLM

LLM Self-Correction with DeCRIM: Decompose, Critique, and Refine for Enhanced Following of Instructions with Multiple Constraints

基于DeCRIM的大语言模型自校正：分解、批判与优化，提升多约束指令遵循能力

Thomas Palmeira Ferraz, Kartik Mehta, Yu-Hsiang Lin, Haw-Shiuan Chang, Shereen Oraby, Sijia Liu, Vivek Subramanian, Tagyoung Chung, Mohit Bansal, Nanyun Peng

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,summary_cn)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 针对LLM处理多约束指令的不足，研究推出RealInstruct基准，提出DeCRIM自校正流程，可提升开源模型性能，结合强反馈时其表现能超越GPT-4。

Comments EMNLP 2024, see https://aclanthology.org/2024.findings-emnlp.458/

Human-in-the-Loop Nugget Annotation for Accountable LLM-as-a-Judge Evaluations

人在环路的金块标注：用于可问责的LLM作为评判者评估

Laura Dietz

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,title_cn)

AI总结 提出一种原型标注工具，通过人类识别信息金块、LLM进行匹配的分工方式，实现高效且可问责的AI系统评估。

SWE-Perf: Can Language Models Optimize Code Performance on Real-World Repositories?

SWE-Perf：语言模型能否优化真实仓库中的代码性能？

Xinyi He, Qian Liu, Mingzhe Du, Lin Yan, Zhijie Fan, Yiming Huang, Yin Zheng, Zejian Yuan, Zejun Ma

专题命中 评测与基准 ：language model(title,abstract)；LLM(summary_cn,abstract_cn)；large language model(abstract)

AI总结 提出SWE-Perf基准，用于系统评估LLM在真实仓库中的代码性能优化能力，通过140个实例评估发现现有模型与专家水平存在显著差距。

Comments Accepted by ICML 2026

LiveClawBench: Benchmarking LLM Agents on Complex, Real-World Assistant Tasks

LiveClawBench: 在复杂真实世界助理任务上评估大语言模型代理的基准测试

Xiang Long, Li Du, Yilong Xu, RongJian Xu, Qiyanhui Lu, Ying Gao, Qinhua Xie, Fangcheng Liu, Ning Ding, Haoqing Wang, Ziheng Li, Changjiang Zhou, Jianyuan Guo, Yehui Tang

机构 * Samsung Research（三星研究院） ； HKUST (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Peking University（北京大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,summary_cn)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出LiveClawBench基准，通过三轴复杂性框架评估LLM代理在真实世界助理任务中的表现，涵盖环境复杂性、认知需求和运行时适应性，为未来扩展提供基础。

A Prior-Aware Metric for Efficiently Distinguishing Memorization from Generalization in Large Language Models

先验意识记忆：一种区分记忆与泛化在大语言模型中的高效度量标准

Trishita Tiwari, Ari Trachtenberg, G. Edward Suh

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； Boston University（波士顿大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出Prior-Aware Memorization，一种基于模型先验的轻量级度量标准，用于区分大语言模型中的真实记忆与统计上常见序列，揭示低频率不足以证明记忆，强调需考虑模型先验以评估数据泄露风险。

Comments COLM 2026 Camera Ready

Evaluating Jailbreaking Vulnerabilities in LLMs Deployed as Assistants for Smart Grid Operations: A Benchmark Against NERC Standards

评估部署于智能电网操作中的LLM jailbreaking漏洞：与NERC标准的基准测试

Taha Hammadia, Lucas Rea, Ahmad Mohammad Saber, Amr Youssef, Deepa Kundur

机构 * ECE Department, University of Toronto（多伦多大学电子工程系） ； CIISE, Concordia University（麦吉尔大学CIISE） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(title_cn,summary_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文评估了智能电网操作中部署LLM的jailbreaking漏洞，通过与NERC标准的基准测试，发现DeepInception方法攻击成功率最高，Claude 3.5 Haiku完全免疫，Gemini 2.0 Flash-Lite最易受攻击。

Comments \c{opyright} 2026 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works

Retrieval-Augmented Defense: Adaptive and Controllable Jailbreak Prevention for Large Language Models

检索增强防御：针对大语言模型的自适应且可控制的越狱防范

Guangyu Yang, Jinghong Chen, Jingbiao Mei, Weizhe Lin, Bill Byrne

机构 * Department of Engineering University of Cambridge（工程系剑桥大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对大语言模型越狱攻击的挑战，提出检索增强防御（RAD）框架，在StrongREJECT数据集上验证其可降低强力越狱攻击有效性，同时平衡安全性与实用性。

A Blind Spot in Alignment: Quantifying Biosecurity Risks in Large Language Models

对齐机制中的盲区：量化大语言模型的生物安全风险

Shu Quan, Tianfang Hao, Sitong Fang, He Geng, Jiayi Zhou, Boyuan Chen, Kaile Wang, Donghai Hong, Juntao Dai, Yaodong Yang, Jiaming Ji

专题命中 评测与基准 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究针对大语言模型生物安全评估盲区，构建SPIKE-Bench评估框架，发现多数模型易生成毒素序列，提出BioSafe-Guard分类器降低功能风险并开源相关资源。

Comments Accepted to COLM 2026. 40 pages, 9 figures

Specification-Guided Synthesis of Deadlock-Free Communication Protocol Refinements with Large Language Models

基于大语言模型的、由规范引导的无死锁通信协议精化合成

Yang Li, Ping Hou, Nobuko Yoshida

专题命中 评测与基准 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究提出Syntropy框架，结合多方会话类型规范与大语言模型合成无死锁通信协议精化，经评估其有效性达95.6%-99.5%，可生成多样且语法正确的协议精化方案。

ICU-Bench:Benchmarking Continual Unlearning in Multimodal Large Language Models

ICU-Bench: 多模态大语言模型持续反学习基准测试

Yuhang Wang, Wenjie Mei, Junkai Zhang, Guangyu He, Zhenxing Niu, Haichang Gao

机构 * School of Computer Science and Technology（计算机科学与技术学院） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出ICU-Bench，用于评估多模态大语言模型在持续隐私删除中的性能，包含1000个敏感资料和9500张图像，引入新指标分析遗忘效果与稳定性，揭示现有方法在持续场景下的局限。

Comments 21 pages, 11 figures, and 9 tables

PReSS: An Automated Black-Box Framework for Evaluating Political Stance Stability in LLMs

PReSS：通过论证压力评估LLM中政治立场稳定性的黑盒框架

Shariar Kabir, Kevin Esterling, Yue Dong

机构 * Bangladesh University of Engineering and Technology（孟加拉工程科技大学） ； University of California Riverside（加州大学河滨分校） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(title_cn,summary_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 PReSS通过评估LLM在不同话题下的立场稳定性，揭示了模型政治立场的动态变化，为理解和干预政治敏感行为提供新视角。

Comments 13 pages, 8 figures

Journal ref In Proceedings of the 3rd Workshop on Natural Language Processing for Political Sciences (PoliticalNLP 2026) @ LREC 2026 (pp. 234-247)

PapersPlease: A Benchmark for Evaluating Motivational Values of Large Language Models Based on ERG Theory

《请出示文件：基于ERG理论评估大语言模型动机价值的基准》

Junho Myung, Yeon Su Park, Sunwoo Kim, Shin Yoo, Alice Oh

专题命中 评测与基准 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 该研究引入PapersPlease基准，由3700个基于ERG理论的道德困境组成，让LLMs充当移民检查员决策。分析六个LLMs发现决策模式及隐含偏好，评估还显示其对社会身份叙述的反应因动机需求和身份线索而异。

Comments Accepted to GEM2 Workshop: Generation, Evaluation & Metrics - ACL 2025

Evidence Recomposition and Predictive Context Residualization for Visual Attribution in Multimodal Large Language Models

多模态大语言模型中用于视觉归因的证据重组与预测上下文残差化

Jiawei Liang, Jianjie Huang, Ruoyu Chen, Xianghao Jiao, Siyuan Liang, Shiming Liu, Xiaochun Cao

机构 * Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University（中山大学深圳校区） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Department of Mechanical Engineering, Imperial College London（伦敦帝国理工学院机械工程系） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究多模态大语言模型token级视觉证据难检查问题，提出基于证据重组和预测上下文残差化的ERCR框架，经实验验证该框架能改善目标token视觉证据、减轻上下文干扰，为视觉证据检查提供实用改进。

PerfCodeBench: Benchmarking LLMs for System-Level High-Performance Code Optimization

PerfCodeBench：用于系统级高性能代码优化的LLM基准测试

Huihao Jing, Wenbin Hu, Shaojin Chen, Haochen Shi, Hanyu Yang, Sirui Zhang, Haoran Li, Yangqiu Song

机构 * HKUST（香港科技大学） ； NYU（纽约大学） ； SWUPL（西南大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(title_cn,summary_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出PerfCodeBench，用于评估LLM在系统级高性能代码优化中的能力，发现模型生成代码与专家优化代码存在显著差距，尤其在并行和GPU任务中表现更差。

Terminus-4B: Can a Smaller Model Replace Frontier LLMs at Agentic Execution Tasks?

Terminus-4B：一个较小的模型能否在智能体执行任务中取代前沿大语言模型？

Spandan Garg, Vikram Nitin, Yufan Huang

机构 * Microsoft USA（微软公司） 纠错

专题命中 评测与基准 ：SLM(abstract,abstract_cn)；SFT(abstract,abstract_cn)；LLM(abstract)；language model(abstract)

AI总结 研究智能体终端执行任务中较小模型能否取代前沿大语言模型。提出经监督微调及强化学习训练的Terminus-4B模型，评估发现其能减少主智能体令牌使用量约30%，不影响性能，还缩小与前沿模型差距甚至超越其性能。

Comments The current article involves some product IP issues and needs to be withdrawn and re-approved

Fast segmentation of watermarked texts from large language models through an epidemic change-point framework

通过流行变化点框架对大语言模型中的水印文本进行快速分割

Soham Bonnerjee, Subhrajyoty Roy, Sayar Karmakar

机构 * University of Chicago（芝加哥大学） ； Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学） ； University of Florida（佛罗里达大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 针对大语言模型水印文本分割问题，利用流行变化点视角提出WISER算法，建立检测多水印片段的理论结果，通过数值实验表明其在计算速度和准确性上优于基线方法，是水印定位的有效工具。

Comments 68 pages

Business as Rulesual: A Benchmark and Framework for Business Rule Flow Modeling with LLMs

业务即规则：面向LLM的业务规则流建模基准与框架

Chen Yang, Ruping Xu, Ruizhe Li, Bin Cao, Jing Fan

机构 * Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） ； Zhejiang Key Laboratory of Visual Information Intelligent Processing（浙江省视觉信息智能处理重点实验室） ； University of Aberdeen（阿伯丁大学） ； University of Birmingham（伯明翰大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(title_cn,summary_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；prompting(abstract)

AI总结 提出BREX基准（409份真实业务文档与2855条专家标注规则）和ExIde框架，通过可执行伪代码生成显式建模规则依赖，在13个LLM上验证了可执行接地作为归纳偏置的有效性。

HardSecBench: Benchmarking the Security Awareness of LLMs for Hardware Code Generation

HardSecBench: 对大型语言模型在硬件代码生成中的安全意识的基准测试

Qirui Chen, Jingxian Shuai, Shuangwu Chen, Shenghao Ye, Zijian Wen, Xufei Su, Jie Jin, Jiangming Li, Jun Chen, Xiaobin Tan, Jian Yang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Nanjing University（南京大学） ； ZTE Corporation（中兴通讯） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；prompting(abstract)

AI总结 提出HardSecBench基准，包含924个任务覆盖Verilog RTL和固件C代码，评估LLM在硬件代码生成中的安全性，发现模型常满足功能需求但存在安全风险。

Large Language Models for Agentic NetOps and AIOps: Architectures, Evaluation, and Safety

用于代理网络运维和AI运维的大型语言模型：架构、评估与安全

Muhammad Bilal, Jon Crowcroft, Ruizhi Wang, Xiaolong Xu, Schahram Dustdar

机构 * School of Computing and Communications（计算与通信学院） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； School of Software（软件学院） ； Nanjing University of Information Science and Technology（南京信息科技大學） ； TU Wien（维也纳技术大学） ； ICREA 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文探讨了大型语言模型在网络运维和AI运维中的应用，分析了代理架构、评估方法及安全挑战，强调系统可靠性依赖于模型周边机制，而非模型本身。

Comments 49 pages, 15 figures, 6 tables; survey article

Tacit Coordination of Large Language Models

大型语言模型的隐性协调

Ido Aharon, Emanuele La Malfa, Michael Wooldridge, Sarit Kraus

机构 * Department of Computer Science, Bar-Ilan University（巴伊兰大学计算机科学系） ； Department of Computer Science, University of Oxford（牛津大学计算机科学系） ； Institute for Decentralized AI (IDAI)（去中心化人工智能研究所） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究大型语言模型在多智能体无通信协调中的焦点涌现能力，通过博弈和搜救任务评估，发现模型在多数场景匹配或超越人类，但在数值常识和文化显著性任务中失败，并提出无学习策略改善协调。

Comments Code: https://github.com/EmanueleLM/focal-points

DualGauge: Automated Joint Security-Functionality Benchmarking of Specification-Only Code Generation by LLMs and Coding Agents

DualGauge: 对仅由LLM和编码代理生成的规范代码进行自动化联合安全-功能基准测试

Rupam Patir, Keyan Guo, Suvadra Barua, Abhijeet Pathak, Dinesh Gudimetla, Jiawei Guo, Hongxin Hu, Haipeng Cai

机构 * University at Buffalo, SUNY（布法罗大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(title_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；instruction tuning(abstract)

AI总结 提出DualGauge框架，首个自动化联合评估规范代码正确性与安全性的系统，通过307个任务基准测试发现功能正确性高估可靠代码生成，联合成功率低于15%，且模型因素和代理系统均无法可靠提升。

Mapping Geopolitical Bias in 11 Large Language Models: A Bilingual, Dual-Framing Analysis of U.S.-China Tensions

映射11个大语言模型中的地缘政治偏见：美中紧张局势的双语、双框架分析

William Guey, Wei Zhang, Pierrick Bougault, Vitor D. de Moura, José O. Gomes

机构 * Department of Industrial Engineering, Tsinghua University（清华大学工业工程系） ； School of Social Sciences, Tsinghua University（清华大学社会科学部） ； Department of Industrial Engineering, Federal University of Rio de Janeiro（里约热内卢联邦大学工业工程系） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 通过引入调查心理测量学的平衡键控方法，量化11个模型在2种语言中对美中地缘政治问题的立场，发现开发者起源、查询语言和议题领域是三个近等加性因素，所有模型在中文下更亲华。

Comments 37 pages, 6 main-text figures, 12 supplementary figures, 5 supplementary tables; supplementary information included

GePBench: Evaluating Fundamental Geometric Perception for Multimodal Large Language Models

GePBench：评估多模态大语言模型的基础几何感知能力

Shangyu Xing, Changhao Xiang, Yuteng Han, Yifan Yue, Zhen Wu, Xinyu Liu, Zhangtai Wu, Fei Zhao, Xinyu Dai

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

专题命中 评测与基准 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出GePBench基准，系统评估多模态大语言模型的几何形状识别与空间关系感知能力，发现现有模型存在显著缺陷，而基于该基准训练可提升下游任务性能。

Can Factual Opinions Be Edited (Manipulated) in Large Language Models?

大型语言模型中的事实性观点能否被编辑（操纵）？

Yuanpu Cao, Ziyi Yin, Fenglong Ma, Jinghui Chen

机构 * The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出FOE基准测试，评估当前知识编辑技术对事实性观点（如公众人物立场）的操纵能力，并发现其仅能实现表面修改，无法保持观点与证据的一致性；进而提出自生成证据对齐方法实现观点-证据对齐。

Comments Accepted to the ACL 2026 Main Conference

Automated Scoring of Arabic Text Using Large Language Models: A Literature Review

使用大型语言模型对阿拉伯语文本进行自动评分：文献综述

Khaoula Dahimi, Hadda Cherroun, Amel Belabbaci

机构 * Laboratoire d’Informatique et de Mathématiques LIM, Amar Telidji University（阿马尔·特里吉大学计算机与数学实验室） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(title)；language model(title)；LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 本文综述了基于大型语言模型的阿拉伯语文本自动评分方法，包括简答题评分和作文评分，提出了包含五个维度的分类体系，并对比分析了现有研究的方法、数据集和性能。

Comments Accepted at NCMAI 2026

ChartFI: Benchmarking Faithfulness and Insightfulness of Chart Descriptions from Multimodal Large Language Models

ChartFI: 多模态大语言模型图表描述的忠实性与洞察力基准测试

Fen Wang, Zekai Shao, Qiman Kang, Chunran Hu, Zhixuan Zhang, Lexu Xie, Chao Liu, Siming Chen

机构 * School of Data Science, Fudan University（复旦大学数据科学学院） ； Zhengzhou Zhongke Institute of Integrated Circuit and System Application（郑州中凯集成电路与系统应用研究院） ； School of Computer Science, Fudan University（复旦大学计算机科学学院） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出ChartFI-Bench基准，包含896个复杂图表-描述对，并设计四个评估指标（忠实性、覆盖率、信息量、敏锐度），系统评估多模态大语言模型生成图表描述的质量。

Neuron-based Personality Trait Induction in Large Language Models

基于神经元的大语言模型人格特质诱导

Jia Deng, Tianyi Tang, Yanbin Yin, Wenhao Yang, Wayne Xin Zhao, Ji-Rong Wen

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学首都人工智能学院） ； Tongyi Lab（通义实验室） ； Institute of Statistics and Big Data, Renmin University of China（中国人民大学统计与大数据研究院） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出基于神经元的大语言模型人格特质诱导方法，通过构建PersonalityBench数据集、识别人格相关神经元并调整其值，实现无需训练的参数级控制，效果媲美微调模型。

Comments 25 pages. Published at ICLR 2025

Journal ref The Thirteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2025), 2025

CatalyticMLLM: A Graph-Text Multimodal Large Language Model for Catalytic Materials

CatalyticMLLM: 一种用于催化材料的图-文本多模态大语言模型

Yanjie Li, Jian Xu, Xu-Yao Zhang, Shiming Xiang, Nian Ran, Weijun Li, Cheng-Lin Liu

机构 * AnnLab（安实验室） ； Institute of Semiconductors, Chinese Academy of Sciences（中国科学院半导体研究所） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems（多模态人工智能系统国家重点实验室） ； State Key Laboratory of High Performance Ceramics（高性能陶瓷国家重点实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； School of Electronic, Electrical and Communication Engineering（电子电气与通信工程学院） ； University of ChineseAcademy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种统一的图-文本多模态大语言模型QE-Catalytic-V2，用于催化材料的性质预测和逆向设计，通过共享的表示空间实现两者的联合建模，从而形成闭环优化流程。

Comments 71 page

CoTAL: Human-in-the-Loop Prompt Engineering for Generalizable Formative Assessment Scoring and Feedback

CoTAL：面向可泛化形成性评估评分与反馈的人机协同提示工程

Clayton Cohn, Ashwin T S, Naveeduddin Mohammed, Gautam Biswas

机构 * Vanderbilt University（范德比大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；prompting(abstract)

AI总结 提出CoTAL方法，结合证据中心设计、人机协同提示工程和思维链提示，迭代优化LLM评分，在多个领域提升GPT-4评分性能达38.9%，并获师生认可。

Comments Submitted to Computers and Education: Artificial Intelligence. Currently under review

Phase transition in large language models and the criticality of natural languages

大型语言模型中的相变与自然语言的临界性

Kai Nakaishi, Yoshihiko Nishikawa, Koji Hukushima

机构 * Center for Advanced Intelligence Project, RIKEN（先进智能项目中心，理化学研究所） ； National Institute for Japanese Language and Linguistics（日本语言学研究所） ； Department of Physics, Nagoya University（名古屋大学物理系） ； Department of Multidisciplinary Sciences, The University of Tokyo（东京大学多学科科学系） ； Komaba Institute for Science, The University of Tokyo（东京大学Komaba科学研究所） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 通过将大型语言模型作为可控有效模型，发现当调节类似物理温度的参数时，模型经历相变，临界点生成的文本呈现幂律行为，最接近自然语言，表明自然语言具有临界性。

Comments 8 pages, 6 figures