Fudan University（复旦大学）

SPIEval: Evaluating Large Language Models as Mobile Assistants over Scattered Personal Information

SPIEval：评估大型语言模型作为处理分散个人信息的移动助手的能力

Junjie Ye, Zhuohui Sheng, Shaofan Liu, Yulun Zhu, Wenjie Fu, Dingwei Zhu, Ming Zhang, Yujiong Shen, Weichao Wang, Xin Zhao, Shihan Dou, Tao Gui, Qi Zhang, Xuanjing Huang, Pluto Zhou

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Tencent Hunyuan Team（腾讯混元团队） 纠错

AI总结 本研究推出基于五种认知能力的人工策划基准SPIEval，评估9种LLMs作为移动助手处理分散个人信息的能力，发现其准确率最高仅57.3%，存在信息定位等显著局限。

MedUP: Awakening Unified Understanding and Perception in Medical Vision-Language Models

MedUP：唤醒医学视觉-语言模型中的统一理解与感知能力

Yuan Wang, Hualiang Wang, Yixin Chen, Songtao Jiang, Shujian Gao, Jiaming Lin, Siming Fu, Jian Wu, Zuozhu Liu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

AI总结 该研究提出MedUP模型，通过UniMedTok分词器在共享token空间统一医学视觉-语言模型的感知与理解，构建相关训练语料库和评估基准，在多医学任务上性能优于现有模型。

Comments 10 pages, 6 figures

REATS: LLM Reasoning-based Ensemble Learning for Adaptive Time Series Forecasting

REATS：基于大语言模型推理的集成学习用于自适应时间序列预测

Xu Zhang, Chang Xu, Hui Sun, Nan Ma, Zijian Zhang, Peng Wang, Wei Wang, Li Zhao

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Nankai University（南开大学） ； Jilin University（吉林大学） 纠错

AI总结 该研究针对单一时间序列预测模型的局限性，提出基于LLM推理的REATS集成方法，通过三方面设计实现样本自适应可解释加权，在八个基准测试上优于竞争基线，具备强泛化与迁移能力。