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该研究针对大型语言模型（LLMs）在实际应用中面临的隐私保护、不良知识移除需求，提出了一种名为的分层联邦遗忘框架。核心目标是解决现有机器遗忘技术的两大关键挑战：一是遗忘需求具有连续性、异质性且分散化；二是数据存在非对称访问限制（客户端持有遗忘数据、服务器持有保留数据，双方无法共享敏感数据），导致域间与域内干扰，进而引发“遗忘不彻底”与“过度遗忘有用知识”的失衡困境。解耦遗忘与保留目标。
NP-Engine: Empowering Optimization Reasoning in Large Language Models with Verifiable Synthetic N...
大型语言模型（LLMs）已展现出强大的推理能力，OpenAI的O系列和DeepSeekR1等模型通过带可验证奖励的强化学习（RLVR），在数学、编码、逻辑和谜题等任务中表现优异。然而，它们解决更复杂优化问题（尤其是NP难任务）的能力仍未得到充分探索。为填补这一空白，我们提出NP-ENGINE——首个用于在NP难问题上训练和评估LLMs的综合框架。NP-ENGINE涵盖5个领域的10项任务，每项任务均具备：（i）可控实例生成器，（ii）规则化验证器，以及（iii）启发式求解器（提供近似最优解作为基准真值）
DeepAnalyze: Agentic Large Language Models for Autonomous Data Science
自主数据科学旨在从原始数据源生成分析师级深度研究报告，是一项长期存在的挑战。随着强大大语言模型（LLM）的出现，这一目标如今已具备实现可能。近年来基于工作流的数据智能体在特定数据任务上取得了一定成果，但由于依赖预定义工作流，其在实现完全自主数据科学方面存在根本性局限。本文提出DeepAnalyze-8B，这是首个专为自主数据科学设计的智能体大语言模型，能够自动完成从数据源到分析师级深度研究报告的端到端流程。
Does Visual Grounding Enhance the Understanding of Embodied Knowledge in Large Language Models?
基准构建：设计了两个核心任务——SensoryVec和PerceptualQA，覆盖视觉、听觉、触觉、味觉、嗅觉等外部感官及内感受，共包含超过1700个问题。其中，SensoryVec通过向量相似度评估模型对感官形容词的表征能力，PerceptualQA通过问答任务评估模型的感知推理能力（视觉模态进一步细分为颜色属性、自然颜色、几何变换等5个子任务）。实验发现所有模型在具身知识理解上表现不佳，最优模型在两项任务中的准确率仅约70%，远低于人类基准（86%）；
Real-Time World Crafting: Generating Structured Game Behaviors from Natural Language with Large L...
我们提出了一种将大型语言模型（LLMs）安全集成到交互式游戏引擎的新型架构，允许玩家通过自然语言“编程”新的游戏行为。该框架通过LLM将指令翻译成受约束的领域特定语言（DSL）来降低风险，该DSL在运行时配置自定义的实体组件系统（ECS）。我们在一个2D法术构建游戏原型中对该系统进行了评估，实验性地测试了Gemini、GPT和Claude系列模型及多种提示策略。
A Brain Cell Type Resource Created by Large Language Models and a Multi-Agent AI System for Colla...
单细胞分子转录组学和表观基因组学数据已革新了脑细胞类型的鉴定，但由于参考标记不完善以及文献中的关联不够精准，对大多数推定类型（包括新型或稀有类型）进行功能注释仍然面临挑战。尽管基于生物医学文献训练的大型语言模型（LLMs）展现出潜力，但它们的应用常受限于事实错误和不精确的生物学推理。本研究开发了一种新型多智能体AI系统——BRAINCELL-AID（基于分布式AI的脑细胞类型注释与整合系统，网址：https://biodataai.uth.edu/BRAINCELL-AID），用于脑细胞类型注释。
Contextual Augmentation for Entity Linking using Large Language Models
该研究聚焦于知识图谱中的实体链接（EntityLinking,EL）任务，核心是解决传统实体链接方法在长尾实体（稀有或多义实体）处理、域外语料适配等方面的不足。任务背景：实体链接包含命名实体识别（NER）和实体消歧（ED）两个核心步骤，传统方法多采用两阶段分离模型，计算成本高且对歧义实体、域外语料处理效果不佳。核心方法以T5模型为基础，联合微调NER和ED任务，构建统一框架，避免分离模型的性能损耗与资源浪费；
MultiVerse: A Multi-Turn Conversation Benchmark for Evaluating Large Vision and Language Models
视觉语言模型（VLMs）在单轮基准测试中已展现出令人瞩目的能力，但现实世界应用往往需要更复杂的多轮对话。现有多轮数据集（如MMDU、ConvBench）仅部分捕捉了用户遇到的对话场景的广度和深度。在本研究中，我们提出了MULTIVERSE——一款新颖的多轮对话基准，包含647组对话（每组平均4个回合），数据源自12个主流VLM评估基准。该基准涵盖484项任务和484个交互目标，主题范围广泛，从事实性知识、感知任务到数学、编码等高级推理任务均有涉及。
Leveraging Test Driven Development with Large Language Models for Reliable and Verifiable Spreads...
该研究提出了一个将测试驱动开发（TDD）与大型语言模型（LLMs）相结合的结构化研究框架，旨在解决LLM生成代码（含电子表格公式）时存在的幻觉、逻辑不一致、语法错误等可靠性问题，尤其适用于金融建模、科学计算等对准确性要求极高的场景。大型语言模型（LLMs）（如ChatGPT）正日益广泛地被用于生成传统软件代码和电子表格逻辑。尽管这些模型具备令人印象深刻的生成能力，但它们频繁表现出幻觉、细微逻辑不一致和语法错误等关键问题——在金融建模、科学计算等对准确性和可靠性要求极高的高风险领域，这些风险尤为突出。
Exploring the Synergy of Quantitative Factors and Newsflow Representations from Large Language Mo...
在量化投资中，收益预测支持股票选择、投资组合优化和风险管理等多项任务。量化因子（如估值、质量和增长）捕捉了股票的各种特征。受大型语言模型（LLMs）近期进展的推动，新闻和transcripts等非结构化数据受到了越来越多的关注。本文探讨了利用多模态因子和新闻流进行收益预测和股票选择的有效方法。首先，我们引入融合学习框架，从量化因子和LLM生成的新闻流表征中学习统一表征。在该框架内，我们对比了三种不同架构复杂度的方法：表征组合、表征求和和注意力表征。
KITE: A Benchmark for Evaluating Korean Instruction-Following Abilities in Large Language Models
该研究针对当前大语言模型（LLMs）指令遵循能力评估以英语为中心、忽视其他语言linguistic和文化特性的问题，聚焦韩语的独特性（复杂句法、黏着结构、敬语体系、双数词系统等），提出了首个专门用于评估韩语指令遵循能力的基准测试集。大语言模型（LLMs）的指令遵循能力对于从对话代理到复杂推理系统等众多应用至关重要。然而，当前的评估主要集中于英语模型，忽视了其他语言的语言和文化特性。具体而言，韩语具有独特的句法、丰富的形态特征、敬语体系和双数词系统，却缺乏专门用于评估开放式指令遵循能力的基准。
Layer as Puzzle Pieces: Compressing Large Language Models through Layer Concatenation
大型语言模型在自然语言处理任务中表现出色，但庞大的规模导致其计算和存储需求极高。近年来的研究试图通过逐层结构化剪枝来减小模型尺寸，然而这些方法往往忽略了保留被剪枝部分的能力。在本研究中，我们重新审视结构化剪枝范式，发现了几个关键局限性：1）直接移除层导致显著的性能下降；2）线性权重层聚合效果不佳；3）缺乏有效的后训练恢复机制。为解决这些问题，我们提出了CoMe框架，包括一个结合基于连接的合并技术（Concatenation-basedMerging）的渐进式层剪枝流程，以及一个分层蒸馏后训练过程。
Enhance Large Language Models as Recommendation Systems with Collaborative Filtering
该研究聚焦于将大型语言模型（LLMs）应用于推荐系统（LLM-as-RS），针对现有非调优（non-tuning）策略LLM推荐系统缺乏任务特定业务/本地企业知识、未明确整合协同过滤技术的缺陷，提出了一种基于评论机制的推荐系统框架——Critic-LLM-RS。核心思路是训练一个独立的机器学习模型（RecommendationCritic，R-critic），该模型通过学习大量用户与物品的交互数据掌握协同过滤能力，能对LLM生成的初始推荐结果提供反馈（critiques），引导LLM优化并输出最终推荐。
Extending Audio Context for Long-Form Understanding in Large Audio-Language Models
大型音频语言模型（LALMs）通常受限于较短的音频上下文窗口，即便其文本主干支持长上下文，这也限制了对长音频的理解能力。已有研究在单模态LLM上提出了上下文扩展方法（如YaRN），但这些方法在LALMs中的应用尚未得到探索。首先，基于旋转位置编码（RoPE）的上下文扩展技术，我们提出PartialYaRN——一种无需训练、仅针对音频的扩展方法，该方法仅修改音频令牌的位置编码，保持文本位置不变以保留基础LLM的文本能力。
EDVD-LLaMA: Explainable Deepfake Video Detection via Multimodal Large Language Model Reasoning
深度伪造视频技术的快速发展不仅为艺术创作提供了便利，也使得虚假信息的传播更加容易，且识别难度日益增加。传统深度伪造视频检测（DVD）方法存在原理透明度不足、对不断演变的伪造技术泛化能力欠缺等问题。这凸显了对既能识别伪造内容，又能提供可验证推理解释的检测器的迫切需求。本文提出了可解释深度伪造视频检测（EDVD）任务，并设计了EDVD-LLaMA多模态大语言模型（MLLM）推理框架，该框架在提供准确检测结果的同时，还能输出可追溯的推理过程与可信解释。
Reliability of Large Language Model Generated Clinical Reasoning in Assisted Reproductive Technol...
该研究聚焦辅助生殖技术（ART）领域，旨在评估大型语言模型（LLMs）生成的临床思维链（CoT）的可靠性，并探索优化提示策略以提升生成质量。研究采用盲法对比设计，通过三种提示策略（零样本、随机少样本、选择性少样本）生成CoT，由资深ART临床医生和GPT-4o（AI评估器）进行双维度评估。选择性少样本策略在所有人类评估指标（逻辑连贯性与清晰度、关键信息利用与覆盖、推理合理性与临床准确性）上显著优于其他两种策略（p
OpenLVLM-MIA: A Controlled Benchmark Revealing the Limits of Membership Inference Attacks on Larg...
该研究聚焦大型视觉语言模型（LVLMs）的成员推理攻击（MIA）评估问题，核心发现现有MIA研究的高攻击成功率多源于数据集构建中的分布偏差，而非真实成员身份检测。为此，研究者提出了基准，包含6000张图像，通过严格平衡成员/非成员样本分布、提供明确的真实成员标签、支持多训练阶段独立评估，解决了现有基准的分布偏差和真实标签不确定问题。实验表明，在该无偏基准下，当前最先进的MIA方法性能接近随机水平（AUROC≈0.5），实际应用中几乎无效（TPR@0.05FPR最高仅7.8%）。
On the Use of Large Language Models for Qualitative Synthesis
该研究聚焦大型语言模型（LLMs）在定性综合（QS）中的应用挑战与实践探索，核心围绕“使用LLMs进行可靠且有用的定性综合面临哪些挑战”这一研究问题展开。背景与意义：定性综合是系统评价（SR）的关键阶段，需整合多研究的非数值结果以提炼模式、洞见，但该阶段存在报告不规范、方法应用不一致等问题。LLMs虽为SR过程提供潜在支持，但应用于流程不明确的QS阶段可能放大现有缺陷，削弱研究可信度。研究方法。
Fusion-Augmented Large Language Models: Boosting Diagnostic Trustworthiness via Model Consensus
本研究提出一种新颖的多模型融合框架，利用ChatGPT和Claude两款最先进的大语言模型（LLMs），提升CheXpert数据集上胸部X光片解读的可靠性。从包含224,316张胸部X光片的完整CheXpert语料库中，我们随机选取234个经放射科医生标注的案例，采用仅图像提示词评估单模态性能。在该设置下，ChatGPT和Claude的诊断准确率分别达到62.8%和76.9%。基于相似度的共识方法（使用95%的输出相似度阈值）将准确率提升至77.6%。
Sequential Comics for Jailbreaking Multimodal Large Language Models via Structured Visual Storyte...
多模态大型语言模型（MLLMs）展现出卓越的能力，但仍易受利用跨模态漏洞的越狱攻击影响。本文提出一种新型方法，利用序列漫画风格的视觉叙事来规避最先进MLLMs中的安全对齐机制。该方法通过辅助LLM将恶意查询分解为视觉上无害的叙事元素，借助扩散模型生成相应的图像序列，并利用模型对叙事连贯性的依赖来诱导有害输出。基于已建立的安全基准数据集，对有害文本查询的大量实验表明，该方法平均攻击成功率达83.5%，较现有最优方法提升46个百分点。与现有视觉越狱方法相比，该序列叙事策略在各类有害内容上均表现出更优的有效性。
