大模型推理能力

DeepRefine: Agentic Knowledge Refinement via Reinforcement Learning

DeepRefine: 通过强化学习进行代理编译知识的精炼

Haoyu Huang, Jiaxin Bai, Shujie Liu, Yang Wei, Huihao Jing, Hong Ting Tsang, Yisen Gao, Zhongwei Xie, Yufei Li, Yangqiu Song

机构 * HKUST（香港科技大学） ； HKBU（香港大学） ； Microsoft Research Asia Hong Kong（微软亚洲研究院（香港）） 纠错

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

AI总结 DeepRefine是一种基于LLM的推理模型，通过用户查询提升预构建知识库的质量，以适应下游任务。该模型通过多轮交互和归纳诊断定位缺陷并进行针对性精炼，采用Gain-Beyond-Draft奖励机制进行强化学习训练。

Thinking at the Right Size: Amortized Distillation Across Post-Trained LLMs

合适规模的思考：跨后训练大语言模型的摊销蒸馏

Yan Zhou, Sara Kangaslahti, Jonathan Geuter, Nihal V. Nayak, Marco Fumero, Francesco Locatello, David Alvarez-Melis

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； IST Austria（奥地利科学技术研究所） 纠错

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

AI总结 该研究提出ADAPT框架，可单次蒸馏生成跨后训练大语言模型的多规模多变体模型，实现平滑规模插值与自适应规模选择，优化长文本推理的计算-准确率权衡。

Comments 8 pages, 6 figures. EMNLP 2026 Findings

Can Large Language Models "Hyper-Thread"?

大语言模型能否实现“超线程”？

Fei Ding

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 该研究提出模型超线程假说，设计三种条件评估并行功能加载等，在 AIME 2025 开发集上获最高准确率，为超线程假说提供初步证据，推动推理扩展视角转变。

Comments 12 pages

The Collaboration Tax: How Much LLM Multi-Agent Systems Pay to Coordinate

协作损耗：LLM多智能体系统协调时的性能损失有多大

Weixiang Sun, Zehong Wang, Hong Huang, Colby Nelson, Yanfang Ye

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

AI总结 该研究定义了LLM多智能体系统的协作损耗，揭示其随模型能力提升单调下降，可通过对话特征预测，提示干预可缩小差距，为优化多智能体协作提供了量化依据。

Comments EMNLP 2026 Main Conference

Every Coin Has Two Sides: On the Dual Nature of Generalization in On-Policy Distillation of Large Language Models

硬币皆有两面：关于大型语言模型的策略内蒸馏中泛化的双重性质

Zhaoyi Li, Deyang Kong, Yuan Wei, Evan Yang, Ranran Shen, Mahardika Krisna Ihsani, Ming Yang, Wei Zhang, Chuan Hao, Jian Yang, Ran Tao, Bryan Dai, Shikun Zhang, Wei Ye, Ying Wei, Defu Lian

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Peking University（北京大学） ； IQuest Research（IQuest研究院） ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 本研究探究大型语言模型策略内蒸馏（OPD）的泛化特性，发现其迁移教师推理行为而非答案，同源配对泛化性强，异源配对适配性有限，多教师组合存在能力跷跷板效应，为诊断多教师OPD提供了视角。

Comments Under Review

Last But Not Least: Boundary Attention CalibratiON for Multimodal KV Cache Compression

最后但同样重要：用于多模态KV缓存压缩的边界注意力校准

Tianhao Chen, Yuheng Wu, Kelu Yao, Xiaogang Xu, Xiaobin Hu, Dongman Lee

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； Zhejiang Laboratory（之江实验室） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 针对多模态大语言模型长视觉上下文中KV缓存压缩导致关键证据丢失的问题，提出BACON方法，通过校准观察窗口注意力与最后查询注意力，并利用层内一致性和层间持久性抑制噪声，在激进压缩下平均提升7.5%性能。

Comments EMNLP 2026 Main Conference

MLLM-Assisted Audio VOS: A 3rd Place Report for the MeViS-Audio Track, 8th LSVOS Challenge

多模态大语言模型（MLLM）辅助音频引导的视频目标分割：第8届LSVOS挑战赛MeViS音频赛道第3名报告

Liangtao Shi, Jinxia Xie, Xiantao Hu, Ting Liu

机构 * Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； Hunan Police College（湖南警察学院） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 该研究提出一种结合MLLM与SAM的无训练音频引导视频分割框架，分解任务至各阶段并选用适配基础模型，在第8届LSVOS挑战赛MeViS音频赛道获第3名，验证了基础模型用于该任务的有效性。

Comments 5 pages

Model Compression and Hardware-Aware Acceleration for Deep Learning on FPGAs: A Co-Design Taxonomy and Comparative Analysis

面向FPGA的深度学习模型压缩与硬件感知加速：协同设计分类体系与对比分析

Peter Forcha, H. Kajekusumadhar, Mbua Peter, Muhammed Kawser, Audrey Cyriell Mo, Christophe Bobda

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本综述针对FPGA的深度学习部署，建立压缩与硬件加速的分类体系，分析25项案例研究，发现领域表征缺口，明确六项开放挑战并给出具体下一步方向。

Motion-Aware Vision-Reference Alignment for Referring Multi-Object Tracking

基于多模态大语言模型的视觉-运动-参考对齐的指称多目标跟踪

Weiyi Lv, Ning Zhang, Hanyang Sun, Haoran Jiang, Kai Zhao, Yixiao Gu, Jing Xiao, Dan Zeng

机构 * Shanghai University（上海大学） ； PAII Inc.（PAII公司） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 VMRMOT通过多模态大语言模型实现视觉-运动-参考对齐，提升指称多目标跟踪的性能。

Comments Accepted by IEEE Transactions on Multimedia