金融领域大语言模型结构化综述与六模型比较案例分析
该文为结构化综述加比较案例分析，提示金融专用大语言模型在领域知识组织、异构输入协调与全生命周期治理上存在实质差异；但作者明确说明案例仅用于示例框架，未验证框架，也未确立独立观测的生产性能，故属提示性而非证据支持的结论。 设计为遵循PRISMA的结构化综述，纳入67项研究，主要为2
与语言模型“对话”：对会话预设的哲学批评与人工物立场
该文主张，把与大语言模型的交互视为“对话”并视其为有记忆、能行动、会承诺的智能对话者是错误的；作者提出“人工物立场”，以设计与可供性而非意向态度来描述人机交互，属于概念论证而非实证检验。 设计为哲学/概念分析论文，材料未报告样本量、干预与对照、随访时长；论证路径为：区分生成文本与
ToxPipe: integrating AI into toxicoinformatics
ToxPipe is a modular, fully open-source software stack designed to accelerate toxicological data analysis and decision-making by integrating
结构化流程与检索增强生成提升大模型结直肠癌肝转移推荐一致性：110例情景研究
在110例合成结直肠癌肝转移（CRLM）情景中，将专家流程引导与检索增强生成结合（WF-RAG-LLM）的推理策略，与专家参考推荐的一致性总分最高（0.626±0.070），提示该架构可能改善大模型对多学科肿瘤决策的复现。 研究为预印本，采用方法学比较设计：基于同一大模型（gpt
AI整合iPSC多组学用于罕见病表型发现与药物靶点识别（综述）
结论：该综述提示，将患者来源iPSC模型与转录组、蛋白组、代谢组等多组学及人工智能整合，可在样本量有限条件下辅助罕见病表型定义与可成药靶点优先级排序；属叙述性综述，证据档位B，尚不足以下结论其临床效用。 设计：短篇综述，非系统评价，未报告检索策略、纳入文献数量或定量合并方法；所述
代表性社会选择框架：从学习理论到AI对齐的理论研究
结论：作者提出“代表性社会选择”框架，将大规模群体决策建模为基于有限个体—议题样本的社会选择问题，并用机器学习理论给出机制泛化性质与Arrow型不可能定理；属理论证明，未涉及实证效应。 设计与做法：属理论/方法学研究，非临床试验。作者以“个体—议题对”的有限样本代表总体，把代表性
LlamaFactory：统一高效微调 100+ 大模型与多模态模型
LlamaFactory 是开源的统一微调框架，支持 100 多种大语言模型与视觉语言模型，提供零代码 CLI 与 Web UI，降低指令微调与偏好训练的门槛。
LLM智能体长期记忆防投毒：双源背书与来源绑定授权的可执行监控评估
在受控工具调用场景中，要求两个独立来源背书或用户显式授权的策略，配合每次动作前检查，可阻止攻击者选定的动作被执行；但作者明确表示，这仅支持在构造化工作流中的条件性执行与恢复，尚不足以证明部署中背书可得且正确。 研究含证明与实验两部分：抽象记忆模型中证明策略在允许变换下保持；另设1
药物发现中人工智能应用的PRISMA系统综述：方法、挑战与评价实践
该系统综述按PRISMA 2020纳入618项同行评议研究，提示机器学习与深度学习已主导药物发现研究（分别占99.8%与78.0%），但数据集透明度（45%）与可重复性（38%）偏弱、外部验证罕见，评价实践不均衡，整体证据档位为C。 为PRISMA 2020系统综述；检索Scop
超越护栏：AI智能体运行时强制执行的系统综述（58项研究）
系统综述提示，仅靠以模型为中心的护栏不足以阻止被操纵或出错的推理转化为外部动作，需在推理之外设置独立的运行时强制执行边界；该结论属综述层面的归纳，非干预效果验证。 研究设计与做法：系统综述，检索Compendex与Web of Science核心合集，覆盖2023年1月至2026
