大模型推理能力

Argumentation for Common Ground: Finding Zones of Possible Agreement between Individuals in Conflict

寻求共识的论证：在冲突个体间寻找可能的共识区

Elisa Cavatorta, Antonio Rago

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

AI总结 本文提出定量双极论证框架，通过合并冲突双方的推理框架识别可能的共识区（ZOPA），并以巴以冲突的调查数据验证其可行性，为冲突解决提供新方法。

Beyond Access: Guided LLM Scaffolding for Independent Learning in Undergraduate Statistics

超越访问：引导式LLM支架在本科统计学自主学习中的应用

Mohammad Amanlou, Yasaman Amou-Jafari, Fereshte Bagheri, Fatemeh Boloukazari, Mehrad Liviyan, Elahe Khodaverdi Nadrabadi, Shahab Sherafat, Behnam Bahrak

机构 * School of Electrical and Computer Engineering, University of Tehran, Iran（伊朗塔里哈大学电气与计算机工程学院） ； Tehran Institute for Advanced Studies, Khatam University, Iran（伊朗卡塔姆大学泰赫兰高级研究院） 纠错

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

AI总结 本研究通过准实验比较无LLM、无限制LLM和引导式LLM三种条件，发现引导式LLM使用能促进以推理为导向的交互模式，提升无辅助测验表现，并改善自我评估校准，表明LLM作为教育工具需通过支架设计实现推理伙伴而非答案获取工具。

Comments 10 pages. Accepted at the 34th International Conference on Computers in Education (ICCE 2026), Asia-Pacific Society for Computers in Education (APSCE)

Prompt Engineering in Segment Anything Model: Methodologies, Applications, and Emerging Challenges

分割一切模型中的提示工程：方法、应用与新兴挑战

Yidong Jiang, Jiangtong Li, Daiwei Cheng

机构 * School of Computer Science and Technology, Tongji University（计算机科学与技术学院，同济大学） 纠错

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

AI总结 本综述系统梳理了SAM的提示工程技术，将其分为三类并分析方法演变，探讨其跨领域应用，指出三大挑战并提出有前景的研究方向，为相关领域提供参考。

Assessing AI-Generated vs. Human-Authored Spear Phishing SMS Attacks: An Empirical Study

评估AI生成与人类撰写的鱼叉式网络钓鱼短信攻击：一项实证研究

Jerson Francia, Derek Hansen, Benjamin Schooley, Matthew Taylor, Shydra Valynn Murray, Rebekah Cornelius, Greg Snow

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

AI总结 本研究对比GPT-4与新手学生撰写的个性化钓鱼短信，发现AI生成消息引发点击意图比例略高，工作相关消息更易诱导点击，参与者无法准确判断消息来源，还验证了TRAPD的价值与局限。

Comments 33 pages, 8 figures, and 5 tables. Revised to match the peer-reviewed version published in the Journal of Cybersecurity and Privacy

Journal ref J. Cybersecur. Priv. 2026, 6(4), 129

RoboStriker: Latent-Space Strategic Games for Autonomous Humanoid Boxing

RoboStriker：用于自主人形机器人拳击的隐空间策略博弈

Kangning Yin, Kaige Liu, Zhe Cao, Wentao Dong, Weishuai Zeng, Tianyi Zhang, Qiang Zhang, Jingbo Wang, Jiangmiao Pang, Yang Li, Ming Zhou, Weinan Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本研究提出RoboStriker框架，将人形拳击任务形式化为隐空间零和马尔可夫博弈，通过分层结构解耦推理与执行，实现了优于原始动作空间方法的战术性能并成功部署到现实人形机器人。

MOSS-VL Technical Report

MOSS-VL 技术报告

Pengyu Wang, Chenkun Tan, Shaojun Zhou, Qirui Zhou, Yanxin Chen, Xingyang He, Huazheng Zeng, Jijun Cheng, Chenghao Wang, Xiaomeng Qian, Pengfei Wang, Zhan Huang, Shanqing Gao, Wei Huang, Longjun Cao, Wu Ran, Jie Liu, Changtai Zhu, Hongkai Wang, Yixian Tian, Chenghao Liu, Zhen Ye, Xinghao Wang, Botian Jiang, Guoguo Feng, Zhaoye Fei, Ruixiao Li, Mingshu Chen, Yang Gao, Qinyuan Cheng, Shimin Li, Xipeng Qiu

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本研究提出开源视觉-语言模型MOSS-VL，通过全栈协同设计实现实时交互能力，在流式基准测试中表现优异，大幅领先同类开源模型，发布了相关检查点与代码。

Comments 22 pages. Project page: https://openmoss.ai/MOSS-VL/

Traces of Abuse: How Generative AI Impacts Image-Based Sexual Abuse (IBSA) Investigations

滥用的痕迹：生成式AI如何影响基于图像的性虐待（IBSA）调查

Jasmin Wyss, Anna Neumann, Ivy Turk, Rebekah Overdorf

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 该研究针对生成式AI引入IBSA工作流程的问题，通过对比不同IBSA场景的法医痕迹，指出生成式AI会降低IBSA犯罪难度并增加施害者追踪难度，不利于IBSA调查。

Comments Accepted at the "Community Building for Researchers on Generative AI-Facilitated Image-Based Abuse" Workshop at SOUPS 2026