语言大模型 / LLM

Trustworthiness Costs of Domain Adaptation in Small Language Models:A Cross-Architecture Empirical Study

小语言模型领域适应的可信性代价：一项跨架构实证研究

Ramesh B. Paramkusham

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

AI总结 本文通过对三类SLM架构、三个领域、两类训练数据及四种微调策略的216组实验，量化了领域适应的可信性代价，发现对抗扰动训练数据可提升适应质量且不降低可信性，部分安全策略反而增加对抗伤害易感性。

Comments 13 pages, 7 tables, 2 appendices (Reproducibility Checklist; Software and Data Availability). Code, model checkpoints, and datasets publicly available at https://github.com/rbpdlf/slm-trw

MOT-SR: Multi-Objective Tool-Augmented Scientific Equation Discovery with Large Language Models

MOT-SR：基于大语言模型的多目标工具增强型科学方程发现

Boxiao Wang, Runxiang Wang, Kai Li, Chongming Li, Zhiwei Chen, Yifan Zhang, Jian Cheng

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； School of Advanced Interdisciplinary Sciences（先进交叉科学学院） ； School of Astronomy and Space Science, University of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学天文与空间科学学院） 纠错

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

AI总结 MOT-SR是整合外部分析工具、采用双协同LLM模块的多目标工具增强型符号回归框架，在40项标准任务及EMRI轨道建模中均展现出更优性能，可实现长程科学动力学的可靠建模。

Comments Code is available at https://github.com/wswbx/MOT-SR

NuclearQAv2: A Structured Benchmark for Evaluating Domain-Science Competence in Large Language Models

NuclearQAv2：评估大型语言模型领域科学能力的结构化基准

Henry Shaowu Yuchi, Michal Kucer, Benjamin H. Sims, Selma Peterson, Emily Taylor

机构 * Los Alamos National Laboratory（洛斯阿拉莫斯国家实验室） 纠错

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

AI总结 提出NuclearQAv2基准，包含约1240个核工程问答对，通过混合管道生成，评估LLM在事实、数值和概念推理上的表现，发现定量推理仍具挑战。

Ensembles of Large Language Models for Identifying EQ-5D Studies in PubMed Based on Their Abstracts

基于摘要识别PubMed中EQ-5D研究的大型语言模型集成

Zhyar Rzgar K. Rostam, Márta Péntek, János Tibor Czere, Zsombor Zrubka, László Gulácsi, Gábor Kertész

机构 * Doctoral School of Applied Informatics and Applied Mathematics, Obuda University（欧布达大学应用信息学与应用数学博士学院） ； John von Neumann Faculty of Informatics, Obuda University（欧布达大学约翰·冯·诺伊曼信息学学院） ； Doctoral School of Innovation Management, Obuda University（欧布达大学创新管理博士学院） 纠错

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

AI总结 提出多阶段框架集成Gemini和Gemma等LLM，通过少样本提示、权重集成和软堆叠元分类器，自动检测PubMed中EQ-5D研究，加权集成F1达0.74。

Comments 6 pages, 7 tables, 8 equations

Belief Coevolution in a Social Network of Generalist and Specialist Large Language Models

通用型与专家型大语言模型组成的社交网络中的信念协同演化

Germans Savcisens, Samantha Dies, Courtney Maynard, Tina Eliassi-Rad

机构 * Khoury College of Computer Sciences, Northeastern University（东北大学库尔计算机科学学院） ； Network Science Institute, Northeastern University（东北大学网络科学研究所） ； Santa Fe Institute（圣塔菲研究所） 纠错

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

AI总结 该研究提出CoevolveSim框架，模拟通用型与专家型LLM组成的社交网络中信念扩散，发现专家型LLM可显著提升共识转变幅度，模拟多智能体LLM系统信念扩散需多样化底层LLM。

Comments 33 pages (14 pages of main text), 7 figures, 14 tables

ExPerT: Personalizing LLM Responses to Users' Domain Expertise via Query-Wise Semantic and Keystroke Behavioral Cues

ExPerT: 通过查询级语义和击键行为线索个性化LLM对用户领域专业知识的响应

Yeji Park, Jiwon Tark, Taesik Gong

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

AI总结 提出ExPerT框架，结合语义和击键行为线索推断用户查询级专业知识，动态调整LLM响应细节和复杂度，实验表明专业知识推断误差降低65.7%，响应满意度提升17.52%。

Comments Accepted to ACL 2026 (Main, Long)

The Geography of Algorithmic Judgment: LLM Intermediaries, Place Identity, and Racial Steering in Housing Search

算法判断的地理：LLM中介、地方身份与住房搜索中的种族引导

Hana Samad, Trung Lam, Christoph Mügge-Durum, Michael Akinwumi

机构 * National Fair Housing Institute（国家公平住房研究所） 纠错

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

AI总结 通过行为审计七种LLM在四个美国城市的住房推荐，发现种族引导是模型解释性许可的涌现行为，而非静态属性，且城市并非中性测试单元。

Comments 13 pages with supplemental tables and figures, AIES '26 Submission

Preserving Item Semantics for Free: Rethinking Token Initialization in LLM-Based Generative Recommendation

免费保留物品语义：重新思考基于大语言模型的生成式推荐中的令牌初始化

Donald Loveland, Liam Collins, Bhuvesh Kumar, Danai Koutra, Neil Shah

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

AI总结 本研究针对基于LLM的生成式推荐中SID令牌初始化的缺陷，提出质心初始化方法，无需额外开销即可提升推荐性能，减少训练步骤并改善冷物品表现。

Recovering Lesion Parameters from Aphasic Picture Naming Error Profiles in Large Language Models

从大型语言模型中失语症图片命名错误轮廓中恢复损伤参数

Yong Yang, Roger Newman-Norlund, Xiang Guan, Saeed Ahmadi, Regan Willis, Nadra Salman, Kalil Warren, Sophie Arheix-Parras, Srihari Nelakuditi, Leonardo Bonilha, Christopher Rorden, Rutvik H. Desai, Julius Fridriksson

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

AI总结 该研究针对LLM的失语症图片命名错误轮廓，训练多任务神经网络恢复损伤参数，发现除层索引仅邻域可恢复外，修改百分比和噪声sigma可恢复，反事实验证达81.4%，还能泛化到中风幸存者数据，揭示Transformer层功能冗余。

GraphLoRA: Structure-Aware Low-Rank Adaptation for Large Language Model Recommendation

GraphLoRA: 面向大语言模型推荐的结构感知低秩适配

Lin Mu, Guoji Wang, Li Ni, Lei Sang, Zhize Wu, Peiquan Jin, Yiwen Zhang

机构 * Anhui University（安徽大学） ； Hefei University（合肥大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出GraphLoRA框架，通过在低秩适配路径中嵌入可训练的图消息传递网络，实现结构信号传播，从而深度融合图结构与文本语义，提升LLM推荐性能。

Comments ACL 2026 findings

Designing Trustworthy LLM-based Wellbeing Recommendation through Controllable Interaction

通过可控交互设计可信赖的基于LLM的健康推荐

Alan Said, Alexandra Weilenmann

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

AI总结 提出通过显式交互约束（如指导策略、解释风格、直接性程度和用户控制机制）构建系统级框架，使LLM推荐在保持适应性的同时透明、可控且与人类健康对齐。

Comments Accepted to the 1st Workshop on Trustworthy and Adaptive LLMs for Mental and Physical Wellbeing in Recommendations @UMAP 2026

RASC+: Retrieval-Constrained LLM Adjudication for Clinical Value Set Authoring

RASC+: 用于临床值集创作的检索约束LLM裁决

Sumit Mukherjee

机构 * Oracle Health, USA（美国甲骨文健康） 纠错

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

AI总结 提出RASC+方法，通过检索优化候选池召回率，并利用约束LLM裁决器选择候选，在临床值集完成任务上显著提升F1分数，同时保证返回代码来自可审计候选池。

Whose hotel does the AI recommend? An algorithm audit of reputation signals in LLM-assisted hotel selection

AI推荐哪家酒店？LLM辅助酒店选择中声誉信号的算法审计

Mirza Samad Ahmed Baig, Syeda Anshrah Gillani, Asher Ali

机构 * Fandaqah, Al Khobar, Saudi Arabia（沙特阿拉伯阿尔科巴尔Fandaqah） ； Hamdard University, Karachi, Pakistan（巴基斯坦卡拉奇哈姆达德大学） 纠错

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

AI总结 通过随机选择联合实验审计12种LLM，发现客人评分和价格主导推荐，但过度重视生态认证而忽略管理回复，且列表位置（无内容特征）有因果影响。

Comments 32 Pages

Causal Ensemble Agent: Hierarchical Causal Discovery with LLM-guided Expert Reweighting

因果集成智能体：基于LLM引导的专家重加权的层次化因果发现

Xinyu Li, Yuanyuan Wang, Haoxuan Li, Chuan Zhou, Erdun Gao, Bo Han, Tongliang Liu, Kun Zhang, Howard Bondell, Mingming Gong

机构 * The University of Melbourne（墨尔本大学） ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Peking University（北京大学） ； Adelaide University（阿德莱德大学） ； Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 提出因果集成智能体（CEA）框架，通过线性意见池聚合不同层次的统计因果发现结果，并利用大语言模型（LLM）作为元裁判在决策边界附近动态重加权专家，从而构建更准确完整的因果图。

On the Diversity of Analogy Making in Large Language Models

大型语言模型类比生成的多样性研究

Yuanhao Shen, Daniel Xavier de Sousa, Caio César Sifuentes Barcelos, Hongyu Guo, Xiaodan Zhu

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

AI总结 本研究评估10种开源及闭源LLM的类比生成多样性，发现其存在领域同质化问题，多样性增强方法存在多样性与质量的权衡，且不同LLM控制类比多样性的敏感区域有显著差异。

Reasoning in Real World Clinical Care: Why Large Language Models Are Not Yet Safe for Autonomous Clinical Decision Support

现实世界临床护理中的推理：为何大型语言模型（LLM）尚不适合自主临床决策支持

Shayndhan Sivanathan, Shravan Nageswaran, Mehdi Zadem, Ryaan Sultan, Nicolas von Mallinckrodt, Max Solovyev, Alexey Matyushkin, Sumon Sadhu, Gabriele C DeLuca, Sanjeeva Jeyaretna, James Hillis, Manoj Ramachandran, Prakash Jayakumar

机构 * Atman Labs（阿特曼实验室） ； Oxford University Hospitals（牛津大学医院） ； University of Oxford（牛津大学） ； NIHR Oxford Biomedical Research Centre（英国国立卫生研究院牛津生物医学研究中心） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； Massachusetts General Hospital（麻省总医院） ； Mass General Brigham（麻省总医院布里格姆医疗系统） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Barts Health NHS Trust（巴特保健国民保健信托基金会） ； the University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 本文指出，尽管LLM在医学考试和部分病例推理上表现出色，但因存在信息收集缺陷等问题，尚不适合用于无医生参与的自主临床分诊。

Comments 3 figures

Making Mathematical Knowledge Explainable, Accessible and Interoperable Through Large Language Model Integration

通过大语言模型集成使数学知识可解释、可访问和可互操作

Jan Range, Björn Schembera, Dominik Göddeke

机构 * Stuttgart Center for Simulation Science (SC SimTech), University of Stuttgart（斯图加特大学斯图加特模拟科学中心 (SC SimTech)） ； Institute of Applied Analysis and Numerical Simulation, University of Stuttgart（斯图加特大学应用分析与数值模拟研究所） 纠错

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

AI总结 研究旨在解决数学模型文档不符合FAIR原则及访问难等问题，通过模型上下文协议（MCP）服务器将大语言模型与MathModDB集成，实现基于认知的LLM使用，提高可解释性、可访问性并简化互操作性，通过用例展示了集成优势。

Comments Preprint submitted to 6th Wikidata Workshop@ISWC

Enhancing Fitness Intelligence through Domain-Specific LLM Post-Training

通过领域特定的大语言模型后训练增强健身智能

Xingtao Zhao, Tian Yang, Han Jiang

机构 * School of Cyber Science and Technology（网络科学与技术学院） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； School of Information（信息学院） ； Renmin University of China（中国人民大学） 纠错

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

AI总结 针对通用大语言模型在科学健身教练中领域知识不足的问题，提出FitOne系列模型，通过三阶段后训练（持续预训练、监督微调、强化学习）提升专业能力，在ACSM-EP和NSCA-CSCS考试中平均提升最高12.73%。

Comments 8 pages, 6 tables, 2 figures. Accepted by the 12th International Conference on Big Data Computing and Communications (BigCom 2026)

A Pipeline for Generating Longitudinal Synthetic Clinical Notes Using Large Language Models

使用大型语言模型生成纵向合成临床笔记的流水线

William Poulett, Alice Waterhouse, Ben Wallace, Scarlett Kynoch, Amaia Imaz Blanco, Michael Spence, Jonathan Pearson

机构 * NHS England Data Science and Applied AI Team（NHS英格兰数据科学与应用人工智能团队） 纠错

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

AI总结 提出一种模块化流水线，结合结构化患者生成、半结构化旅程模拟和LLM生成非结构化笔记，生成纵向一致的合成临床数据集，支持临床AI开发并避免隐私风险。

How Large Language Models Source Brand Reputation Across Languages and Markets

大型语言模型如何跨语言和市场获取品牌声誉

Dmitrij Zatuchin

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

AI总结 研究LLM在回答品牌问题时引用的网络来源，分析128个品牌在12个市场和13种语言中的167,551条引用，发现85.7%来自第三方，Wikipedia主导11种语言，但市场差异明显。

Comments 12 pages, no figures, tables only. Data and analysis ledger on Zenodo, https://doi.org/10.5281/zenodo.20829524

Integrating Large Language Model Agents with Digital Twins for Industrial Autonomous Systems

将大语言模型代理与数字孪生集成用于工业自主系统

Yuchen Xia

机构 * Institut für Automatisierungs- und Softwaresysteme (IAS) der Universität Stuttgart（自动化与软件系统研究所（IAS）的斯图加特大学） 纠错

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

AI总结 提出三层框架集成大语言模型、数字孪生与自动化系统，通过TPSR模型和四种LLM角色实现自适应任务规划与执行，提升工业自动化适应性。

Comments Doctoral Dissertation, University of Stuttgart. Doctoral Exam Video Recording: https://youtu.be/Mhd9LiV5TKE

Benchmarking Large Language Models for Safety Data Extraction

大型语言模型在安全数据提取中的基准测试

Jonas Grill, Thomas Bayer, Sören Berlinger

机构 * SAP SE（SAP公司） ； Institute for Digital Transformation, Ravensburg-Weingarten University（拉文斯堡-魏恩加滕大学数字化转型研究所） 纠错

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

AI总结 针对安全数据表（SDS）的异构格式，本研究基准测试了四种大型语言模型（LLM）在文本与多模态处理下的提取性能，发现文本结合思维链提示的Gemini 1.5 Pro准确率最高（84%），但均未达到90%的可靠部署阈值。

Comments 18 pages, 8 figures, submitted to Applied Intelligence

LLM Agents Factory: Retrieval of Domain-Specific LLM Agents

LLM智能体工厂：领域特定大语言模型智能体的检索

Vitalii Belov, Artyom Sosedka, Andrey Sakhovskiy, Elizaveta Kovtun, Artyom Boyarskikh, Semen Budennyy

机构 * Sber AI ； Moscow Institute of Physics and Technology（莫斯科物理技术学院） ； National University of Science and Technology MISIS（莫斯科国立科学技术大学MISIS） ； Skolkovo Institute of Science and Technology（斯科尔科沃科学技术研究所） ； Artificial Intelligence Research Institute（人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 本研究提出LLM Agents Factory框架，通过检索2万余个预设智能体配置文件按需构建领域特定智能体，在多基准测试中实现高准确率与低推理成本，为工业应用提供动态智能体生成的替代方案。

Comments 7 pages, 1 figure, SIGIR 2026

How Closely Do LLM Reviews Align with Human Peer Review?

大语言模型（LLM）评审与人类同行评审的契合度有多高？

Abraham Camelo-Guerrero, Jairo Diaz-Rodriguez

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

AI总结 该研究对比OpenAI GPT-5.4、Google Gemini 3.1 Pro Preview等三款LLM与人类对300篇ICLR 2026投稿的评审，发现LLM能区分论文是否被接收，但无法复现人类对口头报告与海报论文的区分，且评审侧重点存在差异。

Medical Heuristic Learning: An LLM-Driven Framework for Interpretable and Auditable Clinical Decision Rules

医学启发式学习：一个用于可解释和可审计临床决策规则的LLM驱动框架

Wei Xu, Ke Yang, Gang Luo, Keli Zheng, Lingyan Hu, Jing Wang, Kefeng Li

机构 * Centre for Artificial Intelligence Driven Drug Discovery, Macao Polytechnic University（人工智能驱动药物发现中心，澳门理工学院） ； Key Laboratory of Short-Range Radio Equipment Testing and Evaluation, Ministry of Industry and Information Technology Terahertz Science Application Center (TSAC), Beijing Institute of Technology（工业和信息化部短距离无线电设备测试与评估重点实验室，太赫兹科学应用中心（TSAC），北京理工大学） ； Department of Critical Care Medicine, Yantai Yuhuangding Hospital, Qingdao University（重症医学科，烟台友谊医院，青岛大学） ； Faculty of Education, The University of Hong Kong（教育学院，香港大学） ； College of Information Engineering, Dalian University（信息工程学院，大连大学） 纠错

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

AI总结 提出医学启发式学习（MHL），利用LLM驱动的工作流优化确定性可执行决策系统，生成可解释、可审计的Python决策规则，在医学数据集上达到与最先进方法相当的性能，并支持小样本和高度不平衡场景。

When Is an LLM Worth It for Hyperparameter Optimization? A Budget-Matched Study on Tabular Data Finds the Warm-Start Is a Default Configuration, Not the Model

LLM何时值得用于超参数优化？基于表格数据的预算匹配研究发现热启动是默认配置，而非模型

Carson Rodrigues, Oysturn Vas, Isaiah Abner DCosta, Nithish Kumar Prabhakaran

机构 * Celabe ； University of Waterloo（滑铁卢大学） 纠错

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

AI总结 通过预算匹配的多种子实验，发现LLM作为HPO顾问的初始强点来自固定默认配置，其自身提议仅带来微小提升，被经典搜索方法在少量评估内超越。

Comments 10 pages, 3 figures

Incumbent Advantage: Brand Bias and Cognitive Manipulation Dynamics in LLM Recommendation Systems

在位优势：LLM推荐系统中的品牌偏见与认知操纵动态

Xi Chu, Yupeng Hou

机构 * Trine University（特莱恩大学） ； Texas A&M University（德克萨斯农工大学） 纠错

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

AI总结 研究LLM推荐中的品牌动态，发现知名品牌在同等规格下获100%推荐（IAI=10.0），但微弱评分优势可打破垄断；权威营销语言（如虚假临床证据）以+0.17评分点的偏差剩余价值打破垄断；多品牌GEO竞争存在社会困境，集体优化降低个体收益。

Comments 16 pages, 4 figures, 11 tables

T2MM: An LLM Supported Architecture For Inquiry-Based Modeling

T2MM：一种支持基于探究建模的LLM架构

John Kos, Rudra Singh, Ashok Goel

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 提出T2MM架构，利用LLM在生态建模软件VERA中生成交互式模型，优于全代码生成基线。

Comments 16 pages, 4 figures

STAIL: Semantic Text-Anchored Incremental Learning for Medical Imaging via Large Language Models

STAIL：基于大语言模型的医学影像语义文本锚定增量学习

Songpan Gao, Yajie Zhang, Guanxing Chen, Jiayu Qian, Zhenzhen Liu, Shijun Li, Xiaowei Zhu, Yao Hu, Kay Chen Tan, Yu-An Huang, Shiqi Wang, Zhi-An Huang

机构 * City University of Hong Kong (Dongguan)（香港城市大学（东莞）） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 针对医学影像分析深度学习模型的灾难性遗忘问题，提出STAIL框架，通过SCB和LSAM方法，在三个异构医学数据集上提升基线性能，即插即用且效果显著。

GARDRec: Decision-Level Graph Grounding for Large Language Model Recommendation

GARDRec：面向大语言模型推荐的决策级图接地方法

Yong Wang, Hongliang Sun, Jinlan Liu, Hua Zhang, Dianbo Sui, Dianhui Chu, Zhiying Tu

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

AI总结 本文针对现有图增强型LLM推荐器排序决策受用户-物品关系约束弱的问题，提出GARDRec框架，通过图接地技术提升下一项推荐的候选排序性能，经实验验证其优于代表性基线。

Comments 18 pages, 2 figures