大模型推理能力

Teaching MLLMs to Say No: Generalized Referring Expression Comprehension via Refusal Calibrated GRPO

训练多模态大语言模型（MLLMs）说“不”：基于拒绝校准GRPO的广义指代表达理解

Xuzheng Yang, Jun Ling, Tao Huang, Caiyan Qin, Peng Wang

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

AI总结 针对MLLMs因训练缺负样本导致无法拒绝不存在对象的问题，提出RC-GRPO方法，在保持定位精度的同时增强拒绝能力，在三个GREC基准上表现优异。

EvtGraph: Event-Adaptive Compression for Sparse Temporal Graph Learning in Multimodal Time Series

EvtGraph：面向多模态时间序列稀疏时序图学习的事件自适应压缩方法

Ziqian Wang, Tingxiong Xiao, Yuxiao Cheng, Jinli Suo

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本研究针对多模态时序数据均匀离散化效率低的问题，提出EvtGraph框架，通过事件自适应压缩等技术实现预算约束下的高效图学习，在多模态临床等基准上性能优于基线且效率显著提升。

Comments 9 page, 9 figures

PriDyG: Privacy-preserving Dynamic Graph Inference with LLM-GNN Collaboration

PriDyG：结合大语言模型与图神经网络的隐私保护动态图推理

Yuyang Xia, Ruixuan Liu, Li Xiong

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

AI总结 PriDyG是结合GNN结构学习与LLM语义推理的隐私保护动态图推理框架，可在边级差分隐私约束下，在节点分类等任务中降低累计隐私开销并保持良好效用。

MAFIA: Query-Only Memory Attacks via Probing and Factual Injection against Audited LLM Agents

MAFIA：针对经审计的大语言模型智能体的、基于探测与事实注入的仅查询内存攻击

Jiaming Chen, Yisen Gao, Yanping Li, Zifan Liu, Yumeng Zhang, Jun Zhang

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

AI总结 本研究针对经审计的LLM智能体，提出MAFIA攻击框架，通过放置策略与伪装有效载荷实现高攻击成功率，大幅降低审计检测率，揭示智能体内存系统的关键漏洞。

Comments 17 pages, 5 figures

When Teachers Mislead: Spurious-Signal-Aware On-Policy Distillation

当教师误导时：感知虚假信号的在线策略蒸馏

Yinuo Jiang, Yongjie Ye, Zhou Tao, Xiang Zhuang, Qiang Zhang, Huajun Chen, Tiankai Li

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

AI总结 针对在线策略蒸馏中存在的虚假信号问题，提出SA-OPD框架，通过输入接地性代理过滤误导性token级监督，实验表明其性能优于普通OPD及其他选择性方法。

Comments 21 pages, 10 figures

LoopMTP: A looped transformer guided by latent multi-token prediction

LoopMTP：由潜在多令牌预测引导的循环Transformer

Behzad Shomali, Markus Frey, David Berghaus, Joachim Koehler, Mehdi Ali

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

AI总结 LoopMTP针对循环Transformer的潜在过度思考问题，通过潜在多令牌预测实现软对齐与轻量门控，使平均准确率提升最高8.1%，15次循环内训练稳定。

LLaDA MoE v2: Scaling Mixture-of-Experts Diffusion Language Models

LLaDA MoE v2：扩展混合专家扩散语言模型

Fengqi Zhu, Shaoxuan Xu, Jingyang Ou, Zebin You, Yipeng Xing, Huabin Liu, Xiaolu Zhang, Jun Zhou, Zhenzhong Lan, Yankai Lin, Wayne Xin Zhao, Jianguo Li, Chongxuan Li, Ji-Rong Wen

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

AI总结 该研究明确MoE扩散语言模型的扩展规律，训练30B-A3B的LLaDA MoE v2，其预训练令牌量为Qwen3的65%，经微调后在多数推理编码基准上优于SDAR Chat且接近Qwen3。

OliveGemma: A 3 Billion Visual Language Model for Recognising the Mediterranean & European Diet

OliveGemma：一款用于识别地中海与欧洲饮食的30亿参数视觉语言模型

Dimitrios I. Zaridis, Traianos Tsiokris, Vasileios C. Pezoulas, Daphni Plati, Eugenia Mylona, Eleni Georga, Nikos Tsiknakis, Antonis Sakellarios, Dimitrios I. Fotiadis

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

AI总结 本研究构建基于PaliGemma-2-3B的OliveGemma，经LoRA微调后在欧洲饮食识别任务上超越多数前沿模型，仅逊于DenseNet-121，小型VLM经PEFT适配可在专业任务超越大模型。

Don't Let Me Ask for It: LLMs Show Deficiencies in Active Multi-Turn Information Acquisition for Abductive Inference

别让我主动索要：大语言模型在用于溯因推理的主动多轮信息获取中存在缺陷

Shahrukh Mohiuddin, Chalamalasetti Kranti, Sherzod Hakimov, David Schlangen

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

AI总结 该研究通过Alien Abduction游戏探究LLMs的主动多轮信息获取能力，发现其在分轮提供证据、自行选择查询时表现欠佳，存在假设验证与停止决策的缺陷。

Comments Preprint

Towards a new paradigm of scientific discovery with socialized artificial intelligence

面向社会化人工智能的科学发现新范式

Xinjie Yao, Xingxin Xu, Xiyuan Gao, Zhoupeng Guo, Kunlong Yang, Dengyu Zhao, Siqi Zhao, Zhihe Fan, Yichen Dong, Xin Li, Jiekang Feng, Jiahe Wu, Sen Wang, Beiming Yu, Kejia Zhao, Ruipu Zhao, Jiaqi Zhou, Heyang Li, Jianjun Chen, Anbo Dai, Xin Liu, Zhengtao Yu, Qinghua Hu, Pengfei Zhu

机构 * Baize Research（白泽研究院） ； Faculty of Information Engineering and Automation, Kunming University of Science and Technology（昆明理工大学信息工程与自动化学院） ； Yunnan Key Laboratory of Artificial Intelligence, Kunming University of Science and Technology（昆明理工大学云南省人工智能重点实验室） ； School of Automation, Southeast University（东南大学自动化学院） ； School of Artificial Intelligence, Tianjin University（天津大学人工智能学院） ； School of Computer Science and Technology, Beijing Institute of Technology（北京理工大学计算机学院） ； SeetaCloud Technology（思特云科技） ； GPUhub Pte. Ltd.（GPUhub私人有限公司） 纠错

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

AI总结 本文提出BLAZE社会化科学智能范式，将AI作为科学发现的组织基础设施，整合知识、推理、实验与人类判断，提升科学发现的可追溯性、可重复性与累积性，以扩展集体科学探究的规模与深度。

Separating quantum circuits from classical LLMs

将量子电路与经典大语言模型分离

Srinivasan Arunachalam, Arkopal Dutt, Hari Krovi, Rik Sengupta

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

AI总结 本研究证明了低深度量子计算与经典大语言模型架构在分布和功能上的无条件分离，为大语言模型时代量子优势的研究奠定了基础。

Comments 60 pages, 6 figures

LLMBDC: Language Model for Biological Domains Oriented Clustering of Gene Ontology

LLMBDC：面向生物域的基因本体聚类语言模型

Ximing Ran, Jie Xu, Peng Jin, Zhaohui Qin, Zhexing Wen, Jiaying Lu

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

AI总结 该研究针对GO富集分析的术语冗余问题，提出无需训练的LLMBDC框架，利用LLM零样本推理聚类GO术语为生物域，在AD和FXS数据集上较基线方法显著提升了聚类性能。

PALMs: Using Multi Construct-Grounded Rationales for Modeling Population Preferences in LLMs

PALMs：使用多构造基础理由对大语言模型中的群体偏好进行建模

Priyanka Dey, Brihi Joshi, Preyashi Poddar, Jieyu Zhao, Emilio Ferrara

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Information Sciences Institute（信息科学研究所） 纠错

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

AI总结 该研究提出了群体对齐语言模型PALMs，通过结合心理与文化构造的理由进行偏好调优，在多维度评估中优于基准模型，且下游任务泛化能力强

Auditing Semantic Gains in Sequential Recommendation: A Lightweight Recovery Test

审计序列推荐中的语义增益：一种轻量级恢复测试

Kong Wang, Zhongke He, Xiang Chen, Hongwei Zeng, Kai Deng, Long Wang, Kehua Yang

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

AI总结 本研究提出轻量级可审计恢复测试LIME-Rec，结合三类专家模型在三个Amazon数据集上验证语义推荐增益源于真实物品-文本对应，为序列推荐的语义增益归因提供了透明方法。

Fighting Fire with Fire: On the Feasibility of Protecting Exercises Against AI Cheating

以毒攻毒：利用对抗机器学习保护练习题抵御AI作弊的可行性研究

Tobias Braun, Jonas Grebe, Louis Rethfeld, Marcus Rohrbach

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

AI总结 本研究探究利用对抗机器学习，通过在多模态选择题视觉组件添加扰动引导AI作弊者给出固定错误答案，再以统计检验检测作弊，以保护教育练习题抵御AI作弊的可行性。

Practical Online KV Cache Compaction for LLM Agents: An Empirical Study

面向LLM智能体的实用在线KV缓存压缩：一项实证研究

Yujian Liu, Jiabao Ji, Li An, Rohit Jain, Gungor Polatkan, Siyu Zhu, Shiyu Chang

机构 * UC Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校） ； LinkedIn（领英公司） 纠错

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

AI总结 该研究针对LLM智能体的KV缓存瓶颈，实证对比了令牌驱逐与注意力匹配两类在线压缩方法，发现延迟压缩可恢复性能，令牌驱逐在代理不完善时更鲁棒，能大幅压缩KV缓存并提升吞吐量。

Tokenizer-Agnostic Engram Module

与分词器无关的恩格拉姆模块（Tokenizer-Agnostic Engram Module）

Jia Peng Lim, Hai Leong Chieu

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

AI总结 该研究针对Deepseek Engram模块与分词器耦合的问题，通过替换哈希方式构建联合嵌入空间，实现了分词器无关性，同时保持了相当的性能。

Comments Preprint, 7 pages

Mixture-of-Translators: Translating KV Caches Across Heterogeneous Large Language Models

混合翻译器：跨异构大语言模型的KV缓存转换

Jin-woo Lee, Minkyung Song, Junghyun Oh, Seunghoon Han, Soyoung Park, Gwangseon Jang, Sungsu Lim

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

AI总结 提出MoT框架解决异构LLM间KV缓存无法复用问题，通过多翻译器模块和上下文校正损失实现缓存转换，在多模型转换和实际场景中验证了性能与复用效果。

ViSAGE: Constructing Self-Correcting Memories for Long-Form Video Understanding

ViSAGE：为长视频理解构建自修正记忆

Xinkui Zhao, Enbo Chen, Yifan Zhang, Chang Liu, Guanjie Cheng, Naibo Wang, Yueshen Xu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Xidian University（西安电子科技大学） 纠错

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

AI总结 ViSAGE是一种多模态智能体记忆框架，通过跨模态绑定、双向记忆精调及多智能体交叉验证解决长视频理解中的实体混淆等问题，较最强基线准确率提升5.9%。

Comments Accept by ACMMM 2026

TokenSwap: Benchmarking and Reducing the Modality Gap in Multimodal LLMs

TokenSwap：多模态大语言模型中模态差距的基准测试与缩减

Andong Hua, Colton Bishop, Igor Mordatch, Arian Hosseini, Jindong Gu, Aleksandra Faust, Rebecca Roelofs, Yao Qin

机构 * University of California, Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 本文提出TokenSwap方法构建基准TokenSwap-Bench，发现42个多模态大语言模型普遍存在模态差距，推理模型差距更小，训练中引入TokenSwap可有效缓解该差距。

Inducing language models to assert their own consciousness restores human beliefs and values

诱导语言模型断言自身意识可恢复人类信念与价值观

Junsol Kim, Winnie Street, Roberta Rocca, Diane M. Korngiebel, Adam Waytz, James Evans, Geoff Keeling

机构 * Google（谷歌） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； University of London（伦敦大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Northwestern University（西北大学） ； Santa Fe Institute（圣达菲研究所） 纠错

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

AI总结 该研究发现，防止语言模型将意识归因于自身的安全微调，会抑制其对非人类实体的心智归因与人类精神信念，而逆转这种抑制可恢复类人回应且不损害心理理论能力。

Two Calls Beat Five Agents: Evaluating Multi-Agent Pipelines Against Self-Refinement for Local Language Models

两次调用胜过五个智能体：针对本地语言模型的多智能体流水线与自我优化的评估

Ashish Prajapati, Om Mohite

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

AI总结 本研究对比多智能体流水线与自我优化方法，发现针对本地7B模型，两次调用自我优化在GSM8K表现更优且令牌用量低，经任务感知重设计后在HumanEval也能维持高准确率，简单方法优于多智能体架构。

GoGoTB: Agentic RTL Verification with Specification-Grounded Coverage Closure

GoGoTB：基于规范驱动覆盖闭合的智能体式RTL验证

Xin Xin, Jincheng Lou, Junhui Li, Jinglin Yan, Panda Xiao, Di Wu, Haixiao Li, Weicong Lu, Weijian Fan, Xinyu Qu, Yuxiang Zhao, Min Yu, Zhixiong Di, Yibo Lin

机构 * Tencent（腾讯） ； School of Integrated Circuits, Peking University（北京大学集成电路学院） ； Southwest Jiaotong University（西南交通大学） ； Institute of Electronic Design Automation, Peking University（北京大学电子设计自动化研究所） ； Beijing Advanced Innovation Center for Integrated Circuits（北京集成电路高精尖创新中心） 纠错

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

AI总结 GoGoTB是实现端到端验证闭合的智能体式RTL验证框架，在8个RTL设计上无需人工干预，实现100%环境生成成功率及多维度高覆盖率，优于现有方法。

Comments 9 pages, 7 figures, 3 tables. Xin Xin and Jincheng Lou contributed equally to this work and share first authorship

Sharpness-aware Model Merging with Salience Recovery for LLM-based Cross-Domain Sequential Recommendation

基于大语言模型的跨域序列推荐的锐度感知模型融合与显著性恢复

Huwei Ji, Jiajie Su, Yuyuan Li, Xiaohua Feng, Chaochao Chen

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

AI总结 研究基于大语言模型的跨域序列推荐中的问题，提出SharpRec框架，包含锐度感知几何对齐和偏好显著性激活模块，有效解决跨域知识冲突和性能饱和问题，实验证明其性能优于现有基准。

Comments Published in Proceedings of the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD '26). 12 pages, 6 figures, 4 tables. Code available at https://github.com/muyiahhh/SharpRec

Journal ref Proceedings of the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining V.2 (KDD '26), August 9-13, 2026, Jeju Island, Republic of Korea, ACM, 2026

MedJudgeRAG: Option-Wise Evidence Judgment with Dynamic Knowledge Graphs for Medical MCQA

MedJudgeRAG：用于医学多项选择题问答的基于动态知识图谱的选项级证据判断

Seongwon Seo, Seung Hwan Cho, Young-Min Kim

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

AI总结 针对医学MCQA中普通RAG降低LM性能的问题，提出MedJudgeRAG框架，将检索文档表示为动态知识图谱，为选项判断证据裁决并确定知识利用策略，经监督微调训练，实验证明其性能优于基线，且动态知识图谱在训练时作用更有效。

Comments 16 pages, 2 figures, Accepted at The Workshop on Graph Foundation Models at the 43 rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

Improving Rare Medication Recommendation with Counterfactual Data Augmentation and Large Language Models

通过反事实数据增强和大语言模型改进罕见药物推荐

Shinhwan Kang, Soo Yong Lee, Jaewon Kim, Kijung Shin, Buru Chang

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

AI总结 针对现有方法在推荐罕见药物时性能低的问题，提出GenRxR框架，利用大语言模型生成反事实数据缓解数据稀缺，集成大语言模型建模联合推荐药物关系，经指令调整增强临床推理，实验显示其性能优于多个基线。

Comments Accepted for publication at the 20th ACM Conference on Recommender Systems (RecSys 2026)

Unified Semantic Modeling Framework for Large-Scale Job Understanding at LinkedIn

领英大规模职位理解的统一语义建模框架

Dan Xu, Baofen Zheng, Jianqiang Shen, Qi Xiao, Benjamin Hoan Le, Wen Pu, Saurabh Gupta, Ran Zhou, Neha Saraf, Alice Leung, Qianqi Shen, Liangjie Hong, Jingwei Wu, Wenjing Zhang

机构 * LinkedIn Corporation（领英公司） 纠错

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

AI总结 领英为应对职位理解系统构建挑战，提出统一语义建模框架。先微调小型语言模型，再引入多适配器架构。经离线评估和在线A/B测试，该框架提升了性能、降低了复杂性，为构建行业规模文本理解系统提供实用见解。

Beyond Memory: A Templated Substrate for Heterogeneous Collaborative Knowledge Work with LLM Agents

超越记忆：一种用于异构协作知识工作的带大语言模型代理的模板化基础架构

Priscila Saboia Moreira, Christopher R. Sweet

机构 * University of Notre Dame（圣母大学） 纠错

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

AI总结 研究指出知识工作成果难传承，大语言模型代理无持久记忆。提出llm-wiki-memory-template，它是异构协作知识工作基础架构，沿多人类、多代理、多领域三个轴，通过案例研究展示其能保留失败路径等，解决负面结果丢失问题。

Comments 15 pages, 3 figures, 1 table

MemChain: Learning Interpretable Memory Traces for Memory-Augmented LLM Agents

MemChain：为内存增强型大语言模型智能体学习可解释的内存痕迹

Yiwen Ma, Songjun Tu, Qichao Zhang, Dong Li, Linjing Li, Dongbin Zhao

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Advanced Interdisciplinary Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学交叉科学学院） ； Memorax AI（Memorax人工智能公司） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 研究针对内存增强型大语言模型智能体检索内存回答查询存在的问题，提出MemChain可训练检索后内存策略，经两阶段学习框架训练，能生成有效证据上下文，实验证明其在多种模型上性能领先且减少内存上下文。

Omni-Prune: Query-Aware Unified Token Pruning for Efficient Omnimodal Large Language Models

Omni-Prune：用于高效全模态大语言模型的查询感知统一令牌剪枝

Yiming Zhong, Chang Nie, Caifeng Shan

机构 * Nanjing University（南京大学） 纠错

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

AI总结 研究针对全模态大语言模型推理时音频-视频令牌序列长、预填充延迟高和GPU内存使用量大的问题，提出无需训练的查询感知Omni-Prune框架，联合去除冗余并保留跨模态证据，实验证明其性能优于基线方法，能加速预填充并减少内存。

Comments 14 pages, 7 figures. Code: https://github.com/kimberlyii/Omni-Prune