大模型推理能力

CommitKV: Lifecycle-Aware KV Cache Compression via Commit Transitions for Multi-Turn Agents

CommitKV：面向多轮智能体的、基于提交转换的生命周期感知KV缓存压缩

Weizhong Huang, Jinchao Zhang, Xiawu Zheng

机构 * Xiamen University（厦门大学） ； WeChat AI, Tencent Inc.（腾讯微信人工智能实验室） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 CommitKV通过提交转换识别KV生命周期，区分休眠与可安全移除信息，在多轮智能体中降低内存占用、加速推理且准确率优于现有KV缓存压缩方法。

PragyaDoc: A Universal Document Intelligence Framework for Multilingual Medical Document Understanding in Low-Resource Settings

PragyaDoc：低资源场景下多语种医学文档理解的通用文档智能框架

Jagpal Singh Jhala

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对低资源场景下多语种医学文档理解问题，提出PragyaDoc通用文档智能框架，采用四层流水线实现医学文档的多语种理解，解决了印度因语言差异导致的医学文档可及性障碍。

Comments 7 pages 4 images/figure

Simple Token-Efficient Vision-Language Model for Case-level Pathology Synoptic Report Generation

用于病例级病理学概要报告生成的简单令牌高效视觉语言模型

Zhiyuan Yang, Jiahao Cheng, Vincent Quoc-Huy Trinh, Mahdi S. Hosseini

机构 * Department of Computer Science and Software Engineering (CSSE), Concordia University, Montreal, Canada（计算机科学与软件工程系（CSSE），康科迪亚大学，蒙特利尔，加拿大） ； Axe Cancer, Centre de recherche du CHUM, Université de Montréal, Montreal, Canada（Axe癌症，CHUM研究中心，蒙特利尔大学，蒙特利尔，加拿大） ； Institut de recherche en immunologie et cancérologie (IRIC), Université de Montréal（免疫学与癌症研究所（IRIC），蒙特利尔大学） ； Mila - Quebec AI Institute, Montreal, Canada（魁北克AI研究所（Mila），蒙特利尔，加拿大） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一种简单令牌高效的视觉语言模型，通过5倍放大率的512×512补丁和两阶段监督训练，在有限GPU内存下实现病例级多WSI病理报告生成，显著降低序列长度并提升效率。

Comments DeLTA 2026 Conference Best Paper Award

InfMem: Learning System-2 Memory Control for Long-Context Agent

InfMem: 面向长上下文智能体的系统2记忆控制

Xinyu Wang, Mingze Li, Peng Lu, Xiao-Wen Chang, Lifeng Shang, Jinping Li, Fei Mi, Prasanna Parthasarathi, Yufei Cui

机构 * McGill University（麦吉尔大学） ； Noah's Ark Lab（诺亚实验室） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 InfMem通过预思考-检索-写作协议实现系统2风格的控制，有效提升超长文档推理的准确率并减少推理时间。

Comments Accepted to COLM 2026

PAM: Training Policy-Aligned Moderation Filters at Scale

PAM：在大规模上训练策略对齐的 moderation 过滤器

Masoomali Fatehkia, Enes Altinisik, Mohamed Osman, Husrev Taha Sencar

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 PAM 提出了一种灵活的框架，用于训练基于用户定义策略的定制 moderation 过滤器，能够在大规模上实现更广泛的对齐需求，并在多个基准测试中表现优于现有方法。

HFS: Holistic Query-Aware Frame Selection for Efficient Video Understanding

HFS: 为高效视频推理的全局查询感知帧选择

Yiqing Yang, Yun Li, Daiqing Qi, Lehan Yang, Tianlong Wang, Wenhao Zhang, Sheng Li, Kin-man Lam

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 HFS提出一种端到端可训练的帧选择框架，通过任务自适应方法提升视频推理效率。

Comments Accepted to the Main Track of ACM Multimedia 2026 (ACM MM '26)

Intelligence Foundation Model: A New Perspective to Approach Artificial General Intelligence

智能基础模型：一种新视角来实现通用人工智能

Borui Cai, Yao Zhao

机构 * Hangzhou International Innovation Institute, Beihang University, China（北京航空航天大学杭州国际创新研究院） ； Victoria University, Melbourne, Australia（墨尔本维多利亚大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出智能基础模型，通过模拟生物神经系统的动态过程和神经元输出预测，为实现通用人工智能提供新的视角和方法。

OpRAG: A Resource-Deterministic Runtime for GPU-Backed Multi-Stage RAG Workflows

OpRAG：面向GPU支持的多阶段RAG工作流的资源确定性运行时

Arup Kumar Sarker, Mills Staylor, Aymen Alsaadi, Gregor von Laszewski, Shantenu Jha, Geoffrey Fox

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出OpRAG，一种面向GPU多阶段RAG的资源确定性分布式运行时，通过优化编排层降低非模型开销，在多模型多基准测试中显著提升RAG端到端性能。

Comments 14 pages, 6 figures, 5 Tables

OasisKV: Scaling In-Decode KV Cache Beyond HBM with Lookahead Sparse Prefetching

OasisKV：通过前瞻稀疏预取将解码中KV缓存扩展至HBM之外

Can Xiao, Sukmin Cho, Junbong We, Zhixiong Niu, Jianyi Cheng, Yiren Zhao, Youngjin Kwon, Yongqiang Xiong, Rui Ma, Junyi Liu

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 针对LLM推理中HBM容量受限问题，提出以内存为中心的OasisKV系统，通过前瞻稀疏预取技术解耦KV缓存存储与HBM，在精度损失极小的情况下显著提升推理吞吐量并降低内存占用。

From Human-Centered Design to Human-AI Collaboration: Why the Future of HCI Still Starts With People

从以用户为中心的设计到人机协作：人机交互的未来为何仍以人作为起点

Issam Alzouby

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出GenAI应作为人类协同思考伙伴而非HCD方法替代品，指出HCI未来需聚焦保留人类能动性、批判性思维与责任的人机协作。

Comments 4 pages, 1 figure. Accepted to the CHIWORK 2026 Workshop: Interrogating GenAI Augmentation for CHIworkers