2026年7月29日
| 主题 | 检索期刊（级别） | 收录论文数 |
|---|---|---|
| AI大模型 | International Journal of Computer Vision (SCI 1区, CCF-A)、IEEE Transactions on Image Processing (SCI 1区, CCF-A)、IEEE Transactions on Engineering Management (ABS3, SCI 2区) | 3 |
| 供应链金融 | Journal of Accounting and Economics (FT50, ABS4*)、Journal of International Economics (FT50, ABS4)、Journal of Accounting Research (FT50, ABS4*) | 3 |
| 品牌 | Journal of Product & Brand Management (ABS2, SSCI)、International Journal of Advertising (ABS3, SSCI)、Journal of Advertising Research (ABS3, SSCI) | 3 |
| 合计 | 9本 | 9篇 |
本文从隐私、安全、公平和责任四个维度系统调查了扩散模型和大语言模型等生成式大模型的可信度问题，揭示了当前模型在实际部署中的潜在风险，并提出促进生成式AI可信度的实用建议和未来研究方向。
扩散模型和大语言模型已成为领先的生成式模型，深刻改变了人类生活的各个方面。然而，其实际部署也暴露了固有风险。尽管相关文献丰富，但专门针对大规模生成式模型及其可信度交叉领域的综合调查仍基本缺失。为填补这一空白，本文从四个基本维度调查了与这些模型相关的长期和新出现的威胁：1）隐私，2）安全，3）公平，4）责任。基于调查结果，我们开展了一项广泛的综述，概述了大型生成式模型的可信度，并提供了实用建议和识别了有前景的研究方向，最终促进这些模型的可信度并使整个社会受益。
本文研究将持续学习应用于大语言模型指令微调，探索在新视觉-语言任务不断涌现时如何实现增量训练，避免全量联合训练的不可行性，为大规模多模态模型的持续适配提供了高效解决方案。
指令微调已成为将大型多模态模型与人类意图对齐的广泛采用方法，通过统一数据格式实现多任务联合训练。然而，随着新视觉-语言任务不断涌现，对所有任务进行穷举式联合训练变得不切实际。持续学习提供了一种更灵活且资源高效的替代方案，能够对新任务进行增量训练。本研究探讨了将持续学习应用于大语言模型指令微调时的两个基本问题，通过系统的实验设计和分析，提出了有效的持续指令微调框架。
本文以酒店布草循环供应链为案例，比较了专家小组与多个最新大语言模型（GPT-5、Gemini-2.5-Pro、Qwen-Max）在障碍识别和障碍间关系评估两个子任务上的表现，提出'任务通用性'应作为人类专家与LLM责任分配的关键边界。
实施新型循环供应链模式涉及的决策任务因固有的情境不确定性和广泛的信息需求而面临重大挑战。本文研究了大语言模型支持此类知识密集型决策任务的潜力。聚焦于废旧酒店布草回收的障碍优先排序任务，我们比较了专家小组与多个大语言模型在两个子任务上的表现：障碍识别（知识层任务）和障碍间关系评估（智慧层任务）。为确保研究严谨性和可推广性，我们在多个最先进的大语言模型（包括GPT-5、Gemini-2.5-Pro和Qwen-Max）上进行了广泛的稳健性检验。结果表明，大语言模型在识别情境特定障碍方面表现不佳，但在获得领域知识后，在评估障碍间关系方面可与专家匹敌。这些发现表明'任务通用性'应作为人类专家与LLM在循环供应链实施中责任分配的关键边界。
本文发现拥有集中化客户基础的供应商更少发生不当行为，大客户通过持续监督机制在合作关系建立前后均能约束供应商行为，将客户纳入外部监督主体拓展了供应链治理的研究边界。
在复杂多变的商业环境中，企业间的合作关系日益紧密，尤其是供应商与客户之间的关系。本文研究客户集中度与供应商不当行为之间的关系。基于2010-2022年上市公司数据，结合违规记录数据库，研究发现：拥有主要大客户的供应商，其违规行为概率降低2.3个百分点，违规处罚金额减少23.4%。在与主要客户建立关系后，供应商的不当行为进一步减少，表明主要客户不仅在合作关系建立前会约束供应商行为，合作关系建立后也会通过持续监督强化约束效力。该研究突破了传统公司治理框架，将客户纳入外部监督主体，拓展了供应链治理的研究边界。
本文利用企业级专有数据库实证发现，商业信用在美国货币紧缩期间充当缓冲器，信用质量较差的买家在既有合作关系中更依赖商业信用作为替代融资来源，揭示了商业信用在新兴市场金融传导中的关键缓冲功能。
本文利用企业级专有数据库，提供了美国货币政策意外对企业间商业信用影响的实证证据。研究发现，商业信用在美国货币紧缩的不利影响中充当缓冲器——货币紧缩通过收紧全球金融条件，增加了企业对商业信用作为替代融资来源的依赖。这一效应对于信用质量较差的买家更为显著，他们主要在金融条件收紧时受到影响。而且，这一效应仅存在于既有合作关系中——因为信任在此类关系中更容易建立——而非新的合作关系。鉴于商业信用在新兴市场的广泛使用，这一缓冲作用对于缓解这些经济体的金融压力至关重要。
本文从客户-供应商关系视角探讨企业并购决策，发现客户的竞争关切会抑制供应商从事垂直冲突交易（如收购客户竞争对手），揭示了供应链关系在企业战略投资决策中的治理作用。
本文通过考察客户-供应商关系背景下的并购决策，探讨企业是否内化其经济关联同行的产品市场关切。鉴于并购方之间广泛的资本、知识和信息转移，我们假设客户的竞争关切会阻止其供应商从事垂直冲突交易（即收购客户竞争对手或客户竞争对手的供应商）。与假设一致，我们发现当客户面临更大的产品市场竞争时，供应商从事此类交易的可能性更低。此外，当供应商与客户有更大的关系专用性投资以及客户面临更高的专有信息关切时，这一效应更为显著。利用客户与其竞争对手之间共同所有权的合理外生变化作为客户竞争关切的冲击，我们得出结论：客户竞争关切与供应商收购之间的联系可能是因果关系。
本文研究新产品引入对品牌资产的影响机制，揭示消费者参与的中介作用以及品牌故事讲述（品牌生成vs消费者生成）的调节效应，为品牌管理者通过新品策略提升品牌资产提供了实证路径。
本研究旨在探讨新产品引入对品牌资产的影响、消费者参与的中介作用以及品牌故事讲述（品牌生成vs消费者生成）的交互效应。通过实证研究发现，新产品引入通过增强消费者参与显著提升品牌资产，而品牌故事讲述类型在此过程中发挥关键调节作用：品牌生成的故事在高参与情境下效果更佳，而消费者生成的故事在低参与情境下更具优势。研究为品牌管理者通过有策略的新品引入和故事讲述来构建品牌资产提供了实践指导。
本文通过四项准实验发现，高道德强度的'服务型激进主义'最能提升消费者品牌参与和品牌资产，且道德强度的影响力超过商业关联度；高认知需求消费者对该效应更敏感。
尽管已有研究从多角度探讨企业社会政治激进主义，但尚未考察不同类型的激进主义如何塑造消费者层面的品牌结果及其强化/弱化条件。本文通过四项准实验研究发现：高道德强度和低商业关联度的'服务型激进主义'产生最有利的品牌结果；消费者品牌参与在其中发挥中介作用；高认知需求消费者对此效应更为敏感。在各研究中，道德强度比商业关联度更具影响力。这些发现为品牌管理者在社会政治议题沟通中最大化品牌资产回报提供了策略指导。
本文从解释水平理论出发，揭示网红粉丝数量通过社会距离线索影响消费者信息处理方式：粉丝少感知亲近匹配具体信息，粉丝多感知疏远匹配抽象信息；品牌标签和媒介渠道等诊断性线索调节该匹配效应。
先前研究对社交媒体网红粉丝数量如何影响其说服力存在分歧。本文从解释水平理论出发提供整体解释：网红粉丝数量暗示社会距离，进而影响解释水平，使得粉丝少的网红被感知为更亲近、粉丝多的更疏远。引入信息诊断性（如品牌标签、媒介渠道）作为假设距离的一种形式：匹配网红社会距离与诊断性会影响说服力，自我-品牌连接起中介作用。二手数据和三项实验支持所提出的匹配过程。研究为品牌选择网红合作伙伴和信息传播策略提供了新视角。