LEBGen论文应作者要求从arXiv撤稿
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LEBGen论文应作者要求从arXiv撤稿
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AI 综述
2026年10月23日，arXiv人工智能板块出现关于LEBGen的报道。该研究提出一种LLM增强贝叶斯网络的小样本出行调查数据生成框架：先用LLM识别出行者画像并修正贝叶斯网络结构，再仅用观测数据参数化，生成合成出行调查记录。报道称，在2022年香港交通特征调查的2%小样本设置下，其平均边际Jensen-Shannon散度从0.0671降至0.0091，平均绝对Cramer's V误差较最佳基线降低14.3%。同一报道指出，该稿件已应作者要求撤回，以进一步修改。报道引用的撤稿说明称，稿件系应作者要求撤回，以便进一步修订和完善；报道未披露修改内容、重新提交时间及后续安排。目前事件进展为：论文已撤稿，作者称将修改，尚无更新版本或重新发布的信息。
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最新进展10月23日 12:00
LEBGen：LLM 增强贝叶斯网络的小样本出行调查数据生成框架报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月23日
- arXiv Artificial IntelligenceLEBGen：LLM 增强贝叶斯网络的小样本出行调查数据生成框架
LEBGen 用 LLM 识别出行者画像并修正贝叶斯网络结构，再仅用观测数据参数化生成合成出行调查记录。在 2022 香港交通特征调查 2% 小样本设置下，其平均边际 Jensen-Shannon 散度从 0.0671 降至 0.0091，平均绝对 Cramer's V 误差较最佳基线降低 14.3%。该稿件已应作者要求撤回以进一步修改。
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