AI 大模型
大模型数学、逻辑、规划、多步推理和测试时计算能力。
查明责任归属：面向多智能体协作的自动化失败归因式自动反思框架
机构 * Renmin University of China（中国人民大学） ； Ant Group（蚂蚁集团）
专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 该研究针对大语言模型驱动多智能体系统的高失败率问题，提出DoCtOR框架，通过自动化失败归因识别决定性错误智能体，仅让其针对性反思，在多个数据集上提升成功率且优于基线方法。
Comments Accepted by EMNLP 2026 main
生成式人工智能拓展了基于课程的本科研究经历（CUREs）的智力范围
专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本研究通过三个学期生物信息学与基因组学CURE的纵向定性数据，发现GenAI可从三方面拓展CURE的智力范围，同时保留人类判断的核心作用。
在具有挑战性的真实场景中对通用移动助手进行基准测试
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院（AIR））
专题命中 复杂问题求解 ：planning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 该研究提出名为GMA的移动助手基准，涵盖七个应用与300个不同难度任务，评估八个前沿模型发现其性能随任务复杂度提升而下降，还证实合适的智能体控制设计可显著提升性能。
SKILL.state：可扩展的长程智能体技能
机构 * Google LLC（谷歌公司） ； Purdue University（普渡大学）
专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 针对现有智能体运行时的长程延迟与上下文污染问题，提出SKILL.state架构，用显式可变执行状态替代追加式对话历史，提升任务准确率并降低令牌消耗。
Comments accepted at EMNLP
X的原子单位：智能的压缩层
机构 * SeKondBrain AI Labs（第二大脑人工智能实验室）
专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 该论文提出将智能视为原子压缩与组合复用过程的理论框架，借助多学科证据阐述原子单位概念，给出压缩演算等核心方法，为设计自进化知识系统奠基，为智能相关多方面提供统一视角。
从泄露思维到私有推理：控制LRM对自己说的话
机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence, UAE（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学，阿联酋）
专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 针对大型推理模型（LRM）推理过程中隐私泄露问题，提出通过指令跟随（IF）训练和分阶段解码策略（Staged Decoding）增强隐私保护，在IF和隐私基准上分别提升高达20.9和51.9个百分点。
Comments Accepted at EMNLP 2026 (main)
长尾驾驶场景与推理轨迹：KITScenes长尾数据集
机构 * Karlsruhe Institute of Technology (KIT)（卡尔斯鲁厄理工学院） ； FZI Research Center for Information Technology（FZI信息技术研究中心） ； University Charles III of Madrid（马德里卡洛斯三世大学） ； Technical University of Madrid（马德里理工大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Delft University of Technology（代尔夫特理工大学）
专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)；planning(abstract)
AI总结 本文提出KITScenes长尾数据集，通过多视角视频、轨迹、指令和推理轨迹提升模型在长尾驾驶场景下的泛化能力，评估指令遵循与语义连贯性。
Comments 27 pages; v2: update MMS values (bugfix); v3: more focus on reasoning
SciReC：基于自适应交互的多模态多轮关系推理诊断评估
机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Capital One（第一资本金融公司）
专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
AI总结 本研究构建了多模态学术对话基准SciReC，提出缺陷诊断框架DMRA评估多模态大语言模型的关系推理能力，发现不同模型在各类关系及领域上的表现差异，明确错误的主要来源。
超越输出正确性：评估大型语言模型在编码任务中的推理能力
机构 * University of California, Irvine（加州大学尔湾分校）
专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 本文提出CodeRQ-Bench，首个评估LLM在生成、摘要和分类等编码任务中推理质量的基准，通过分析现有评估器的1069个不匹配案例，提出VERA评估器，实验表明其在四个数据集上均优于基线，提升AUCROC和AUPRC最高达0.26和0.21。
MAP：面向现实场所的多模态可访问性规划基准
机构 * University of Zurich（苏黎世大学） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind）
专题命中 推理评测 ：planning(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究推出首个多模态可访问性规划基准MAP，含声明验证与视觉证据检索两项评估，支持动态信息下的AI系统对比，为服务可访问性需求用户的多模态AI提供评估框架。
权力的形态：面向对话中社会权力推理的多语言框架
机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学）
专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本研究针对现有社会权力计算研究的语言文化局限，提出基于社会科学理论的多语言对话社会权力推理框架，构建含15836个实例的双语语料库，评估6类大模型并发现其与人类推理的差距，为跨文化社会推理提供评估设置。
《“如果”的错觉：评估大型语言模型中反事实推理的失效》
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； City University of Hong Kong（香港城市大学）
专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本研究提出开放域反事实推理基准WhatIfBench及评估框架PRISM，发现前沿LLM在该基准上表现未饱和，存在因果推理缺陷，凸显其反事实推理能力的不足。
Comments Accepted by EMNLP 2026
从文档到推理：面向金融数值推理的经验证合成数据流水线与语义感知微调
机构 * Accenture Labs（埃森哲实验室）
专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本研究针对金融数值推理任务，提出经验证合成数据流水线与语义感知微调方法，结合QLoRA、新型评估指标及改进损失函数，在ConvFinQA数据集上实现问答准确率显著提升。
承载上下文：用于评估语言推理中上下文依赖程度的问题损伤分数
机构 * CUNY（纽约城市大学）
专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL
AI总结 该研究提出基于53道英国语言学奥林匹克谜题的诊断框架，用问题损伤分数评估大型语言模型的上下文依赖，发现前沿模型在承载上下文移除后仍常产生正确答案，推动相关推理与可解释性研究。
Comments 21 pages
Nemotron 3.5 内容安全审核器：一款紧凑的多模态、多语言且具备推理能力的内容安全审核器
机构 * NVIDIA（英伟达）
专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本研究提出紧凑多模态多语言的Nemotron 3.5 CS安全审核器，兼具低计算成本与推理能力，可覆盖多场景安全审核，还发布配套安全数据集，验证其在多维度评估中表现优异。
GHR-VLM：通过基于视觉基础的混合推理实现零样本公交视频分析
机构 * Rensselaer Polytechnic Institute（伦斯勒理工学院）
专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究旨在实现零样本公交视频分析，提出GHR-VLM框架，利用边缘-云设计，通过轻量级边缘监视器跟踪门状态、分割乘客片段，后端VLM经两阶段细化识别乘客与支付行为，减少云推理，评估显示其在公交支付分析中有潜力且面临视频条件挑战。
Comments Accepted by 2026 IEEE/ACM Symposium on Edge Computing (SEC)
AFFORDANCE20Q：从物理属性评估可承担性推理
机构 * Information Sciences Institute, University of Southern California（南加州大学信息科学研究所） ； University of Southern California（南加州大学）
专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出Affordance20Q基准，通过20个问题游戏评估模型从物理属性推理物体可承担性的能力，发现LLM与人类差距约20分，并开发KARI方法提升开源模型达15.2分。
Comments EMNLP Findings 2026
CompareBench: 一个用于评估视觉比较推理能力的视觉-语言模型基准
机构 * OPPO AI Center（OPPO人工智能中心）
专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 CompareBench是一个用于评估视觉-语言模型中视觉比较推理能力的基准，揭示了当前模型在时间排序、空间关系和基本计数上的局限性。
顺序很重要：面向视觉-语言推理的中文多面板梗图基准
机构 * Shanghai Maritime University（上海海事大学） ； Dalian Maritime University（大连海事大学）
专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)
AI总结 该研究推出中文多面板梗图基准CMPM，评估大型视觉-语言模型对梗图的顺序感知推理能力，发现模型在打乱顺序时准确率大幅下降，Gemini 3.1 Pro和GPT-5.5表现优于开源模型。
用于可解释多特质作文评分的结构化反馈提取统一框架
机构 * Peking University（北京大学） ； Beijing Normal University（北京师范大学）
专题命中 推理评测 ：CoT(abstract,abstract_cn)；reasoning(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 该研究针对多特质自动作文评分中反馈与评分分离的问题，提出统一框架HiFTS，结合教师LLM提炼反馈并训练学生模型，在新数据集CFMS-34及ASAP++上取得优异评分与反馈效果。
Comments 14 pages, accepted to EMNLP 2026 Findings. Code: this https URL (https://github.com/Atiyahsama/HiFTS)
与什么相比？面向大语言模型生成基础设施即代码的人类锚定安全基准
专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 该研究推出GenIaC-SecBench基准，对比大语言模型与人类生成IaC的漏洞密度，发现模型漏洞密度为人类的3.21-3.87倍，供应商扩展思维表现优于提示思维链，还得出可部署性与漏洞无关联等结论，相关代码数据已公开。
Comments 12 pages, 11 figures, 9 tables. Code: this https URL (https://github.com/AnimeshShaw/GenIaC-SecBench) Data: this https URL (https://huggingface.co/datasets/AnimeshShaw/GenIaC-SecBench)
噪声 floor 之下：小模型知识蒸馏中的双峰种子崩溃与 distinct 失败模式
机构 * BRAC University（BRAC大学）
专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL
AI总结 该研究针对医疗 API 路由任务发现小模型知识蒸馏存在双峰种子崩溃等失败模式，单种子评估无法检测，仅 progressive_kd 和 rank_kd 可避免崩溃。
粒度差距：Gemini 模型中谄媚行为的多维纵向审计
机构 * Independent Researcher（独立研究者）
专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract,comments)；分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 通过多维度分级评估（Likert 0-4），揭示 Gemini 模型在连续尺度上的谄媚行为，发现粗粒度二值指标掩盖了大量社会顺从行为，且代际进步非单调，存在对齐税（谄媚与真实性负相关）。
Comments v3: Minor changes, prose improvements, nine sentences reformatted, no change to claims v2: Major correction. Three v1 claims withdrawn (U-shaped detection curve, recalibration remedy, one reliability figure); the central 29% result survives. Adds a four-judge panel over a stratified 1,200-response sample, 10,792 votes with written reasoning. Data unchanged from v1. 21 pages, 8 figures, 18 tables
医学视觉模型是否对解剖结构进行推理？探究学习到的视觉表示的空间归纳偏置
专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 本研究构建SPAR-Bench探测任务，发现医学视觉模型仅记忆标准解剖结构，缺乏特定患者图像内结构对比的推理能力，池化探测会低估其表示能力。
面向立场感知的论证检索的嵌入模型
机构 * Imperial College London（帝国理工学院）
专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 本文针对立场感知的论证检索任务，发现现有稠密嵌入模型存在主题偏好、过度关注极性关键词等问题，通过引入诊断指标并提出结合平衡论证课程与立场反转论证的数据中心方案，缓解了模型过度纠正问题，提升了立场感知的论证检索效果。
Comments CMNA'26
用于扩散语言模型的轨迹级推测解码
机构 * Li Auto Inc.（理想汽车）
专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 针对扩散语言模型低置信度下吞吐量受限的问题，提出轨迹级推测解码框架，结合置信度分层树探索与分块并行评估，实现7-14倍加速且准确率变化极小。
结合可验证奖励的在线蒸馏
机构 * LeapLab, Tsinghua University（清华大学LeapLab） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； SMS, Peking University（北京大学SMS） ； NLPLab, Tsinghua University（清华大学NLPLab）
专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 本研究提出OPDVR方法，无缝结合OPD与RLVR且不增加超参数，经六个推理基准实验验证其性能优于标准OPD。
长话短说：基于2万部短片的故事级视频理解
机构 * Ecole Polytechnique（巴黎综合理工学院） ； IP Paris（巴黎理工学院） ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学）
专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 针对现有视频理解数据集的局限，本文构建了2万部业余电影组成的SF20K数据集及配套问答基准，验证其数据泄露有限，证明指令微调可提升VLMs在长期视频理解上的性能。
Comments International Journal of Computer Vision (IJCV)
AcrossVAM1.0：面向文本辅助机器人视频预测的粒子世界建模
机构 * Across Physical AI（跨越物理人工智能公司） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所）
专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 该研究提出AcrossVAM1.0模型，通过分解为粒子运动与外观，在文本辅助下实现机器人视频预测，在VRS基准上显著降低轨迹误差、提升PSNR/SSIM等指标，但仍存在LPIPS未超越基线等局限。
AGENT-O：用于可互操作且受管控的医疗AI智能体的语义智能体卡框架
专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 研究人员提出AGENT-O模块化本体框架，定义医疗AI智能体的语义智能体卡，评估279篇论文报告完整性，揭示评估规范差距，为结构化报告提供工具但不评估智能体质量与部署就绪性。
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