2026年8月25日 · 星期二
| 主题 | 检索期刊 | 收录论文数 |
|---|---|---|
| AI大模型 | TSE、ACM TIST、Neurocomputing | 3 |
| 供应链金融 | JCP、FRL、IJPE | 3 |
| 品牌 | JPBM、JHMM、JHTR | 3 |
| 合计 | 9本 | 9篇 |
注：本期三个主题各精选 3 本高级别期刊（SSCI/SCI 1-2 区、UTD 24 / FT 50 / ABS 3），每刊提取 1 篇 2025-2026 年最新相关文献，共 9 篇。
本文提出 LLMorpheus——一种面向 JavaScript 的变异测试工具：在源代码指定位置插入占位符，由大语言模型（LLM）推断可替换内容生成变异体。在 13 个主题包上的实验表明，它能生成先进变异测试工具 StrykerJS 无法产生、且贴近真实缺陷的变异体，并具备可控的运行时间与成本。
变异测试通过向程序中引入故障来评估测试套件的质量，并判断程序的测试能否检测出这些故障。现有的大多数变异测试方法都采用固定的变异算子集（例如将“+”替换为“-”，或删除函数体）。然而，某些类型的真实世界缺陷难以用此类方法模拟，限制了其有效性。本文提出一种变异测试技术：在程序源代码的指定位置引入占位符，并提示大语言模型（LLM）推断这些占位符可被替换为哪些内容。该技术实现为 LLMorpheus——一个面向 JavaScript 的变异测试工具，并在 13 个主题软件包上进行评估，考虑了多种提示策略变体并使用多个大语言模型。研究发现，LLMorpheus 能够生成与现有缺陷相似、且先进变异测试工具 StrykerJS 无法产生的变异体。此外，本文报告了 LLMorpheus 的运行时间、成本与变异体数量，证明了其实用性。
本文以温室室内温度时间序列预测为用例，系统评估 ChatGPT、Copilot 等生成式大语言模型（GLLM）按提示自动生成机器学习/深度学习建模代码的能力：简单模型可达良好精度，但复杂架构的模型仍难以超越人类数据科学家的产出。
如今，生成式大语言模型（GLLM）已在人工智能领域产生重大影响。一个被广泛探索的应用领域是它们作为软件项目功能源代码生成器的能力。然而，它们作为助手编写生成和建模机器学习（ML）或深度学习（DL）架构所需代码的潜力迄今尚未被充分探索。为此，本文重点评估基于 GLLM 的不同工具（如 ChatGPT 或 Copilot）能否正确定义生成可用预测模型所需的源代码。用例是预测温室室内温度的时间序列。结果表明，虽然 GLLM 生成的简单预测模型可以达到良好的精度指标，但用 GLLM 构建复杂架构的预测模型仍远未能超越人类数据科学家所生成模型的精度。
本文系统综述大语言模型（LLM）从训练到推理的完整技术栈，涵盖数据预处理、训练架构、预训练任务、并行训练、微调，以及模型压缩、并行计算、内存调度与结构优化等推理部署技术，为低成本训练与部署 LLM 提供研究指南。
ChatGPT 的推出使大语言模型（LLM）在解决下游任务中的使用显著增加，人们对低成本训练与部署的关注度日益上升。低成本的 LLM 训练与部署代表未来的发展趋势。本文回顾了顺应这一趋势的 LLM 训练技术与推理部署技术的演进，旨在为研究人员将 LLM 整合到其工作中提供指南。训练部分涵盖数据预处理、训练架构、预训练任务、并行训练以及与模型微调相关的内容；推理部分涵盖模型压缩、并行计算、内存调度与结构优化等主题，并探讨了 LLM 的应用场景与未来方向。
本文基于 2008-2021 年沪深 A 股制造业上市公司数据，发现供应链金融通过提升企业融资可得性与绿色技术创新显著促进制造业企业碳减排，且在供应链集中度高、管理者能力强、环境规制强与数字经济发展水平高的企业中效应更为明显。
本文提供了供应链金融（SCF）在中国制造业发展中作用的证据。作为世界最大的制造业国家和第二大经济体，中国为这一研究提供了独特案例。利用 2008-2021 年沪深 A 股制造业上市公司数据，本文考察了 SCF 对中国制造业企业碳减排的影响。研究发现 SCF 有助于降低制造业企业的碳排放，经过一系列稳健性检验并控制潜在内生性问题后，这一结论依然成立。在传导机制方面，SCF 通过提升企业融资可得性与绿色技术创新两条路径促进制造业企业碳减排。进一步研究表明，SCF 对制造业企业碳减排的促进作用在供应链集中度高、管理者能力强的企业，以及环境规制强、数字经济发展水平高的地区更为明显。
本文基于 2015-2024 年中国上市公司面板数据，发现供应商集中度显著降低企业商业信用规模，该效应在融资约束强与竞争激烈的行业中更为显著，替代融资成本与议价能力是主要作用机制。
商业信用是企业短期融资的重要来源，有助于增加现金流。本文考察供应商集中度对企业商业信用的影响。基于 2015-2024 年中国上市公司的综合面板数据，研究提供了稳健证据：供应商集中度大幅降低了企业商业信用规模。这一关系在融资约束强与竞争激烈的行业中更为显著。进一步研究发现，替代融资成本与议价能力是潜在的作用机制。总体而言，本研究为供应链相关研究提供了重要增量贡献。
本文研究无需买方不可撤销付款承诺即可运作的动态信用额度（DCL）供应链金融新安排，基于 The Interface Financial Group 的 32536 条交易数据发现，DCL 较发票融资提供显著更多融资且损失概率与严重程度更低，可将供应链金融扩展至大量缺乏买方担保的中小供应商。
供应链金融（SCF）安排通常依赖不可撤销付款承诺来保护投资者免受稀释风险。然而，许多买方无法或不愿提供此类担保，这限制了许多供应商获得融资。本文研究一种新颖的替代性 SCF 安排：无需不可撤销承诺即可运作的动态信用额度（DCL）安排。该安排基于历史交易数据、稀释历史、供应商与买方风险以及开票行为，实时确定供应商的融资资格。利用 The Interface Financial Group（最早大规模实施 DCL 的机构之一）的交易数据，本文将其与发票融资进行比较。DCL 在显著增加融资规模的同时，降低了损失的概率与严重程度。本文考察了其底层算法、实证有效性，并证明该方法即使在没有买方担保的情况下也能实现包容性、可扩展的供应链金融。
本文基于动态能力理论，构建融合数字导向、品牌开发/探索双元性、品牌资产与数字业务强度的整合框架，实证发现数字导向通过品牌双元性提升 B2B 品牌资产，数字业务强度起调节作用。
本研究旨在探索数字导向对 B2B 品牌资产的影响，并考察品牌双元性——概念化为品牌开发与探索的双重能力——的中介作用，以及数字业务强度如何调节数字导向与品牌双元性之间的关系。研究以动态能力理论为基础，提出涵盖数字导向、品牌开发、品牌探索、品牌资产与数字业务强度的整合框架，为企业在数字时代提升 B2B 品牌资产提供路径参考。
本文通过两项实验考察酒店业多元、公平与包容（DEI）营销举措对消费者品牌态度的影响，发现 DEI 举措通过品牌诚信提升品牌态度，消费者物质主义起调节作用，为酒店品牌在多元市场增强竞争力提供启示。
在当代酒店业，培育多元与包容已超越单纯潮流，演变为有效服务日益多元化访客群体的战略必需。因此，考察展示组织多元、公平与包容（DEI）承诺的营销宣传对消费者感知与评价的影响至关重要。通过两项实验，本研究考察酒店业多元包容举措对消费者态度的影响：研究 1 以虚构品牌为对象，考察 DEI 举措对品牌态度的影响及其内在机制——品牌诚信；研究 2 以真实酒店品牌进一步推进研究，并提出消费者物质主义的调节作用。本研究为酒店文献、DEI 与消费者行为研究作出贡献，为酒店品牌在日益多元的市场中提升竞争力提供了可操作启示。
本文基于 213 份问卷与偏最小二乘（PLS）回归，考察旅游产品的声望敏感、独特性与生动性如何通过豪华旅游消费影响品牌热爱，并发现感知产品匹配诊断力与同伴影响的调节作用，为企业制定品牌热爱导向的差异化营销策略提供参考。
本文考察旅游产品的声望敏感、独特性与生动性如何通过豪华旅游消费影响品牌热爱，并探讨感知产品匹配诊断力与同伴影响对品牌热爱的调节作用。研究基于理论背景构建研究模型，使用偏最小二乘（PLS）回归模型分析 213 份有效问卷样本。研究结果为豪华旅游消费与品牌热爱的起源、关系及影响提供了有效描述。人工智能赋能的诊断力能够影响购买行为，意味着所收集信息的感知有用性可帮助消费者做出决策。提供企业品牌下独特产品的旅游企业能够制定差异化营销策略，并吸引消费者形成基于品牌热爱的忠诚关系。