大模型推理能力

DELTAVID: Enhancing Fine-Grained Spatiotemporal Perception with Cross-Video Differences

DELTAVID：利用跨视频差异增强细粒度时空感知

Yankai Yang, Yancheng Long, Bin Wen, Fan Yang, Tingting Gao, Han Li, Shuo Yang

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Kuaishou Technology（快手科技） 纠错

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

AI总结 研究针对视频多模态大语言模型缺乏精确局部时空感知问题，提出DELTAVID框架，将跨视频找差异转化为可训练感知信号，还引入相关数据集，提升了跨视频差异理解性能并能迁移到通用视频理解基准。

How Utilitarian Are OpenAI's Models Really? Replicating and Reinterpreting Pfeffer, Krügel, and Uhl (2025)

OpenAI模型真的那么功利主义吗？复制并重新解读Pfeffer、Krügel和Uhl（2025）

Johannes Himmelreich

机构 * OpenAI 纠错

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

AI总结 研究通过复制和扩展实验，发现OpenAI模型在不同提示下表现出功利主义倾向，但存在提示偏差影响结果，强调需多提示测试以验证LLM道德推理的可靠性。

Comments 20 pages, 3 figures, 12 tables

A Systematic Survey on Large Language Models for Evolutionary Optimization: From Modeling to Solving

关于用于进化优化的大语言模型的系统综述：从建模到求解

Yisong Zhang, Ran Cheng, Guoxing Yi, Kay Chen Tan

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

AI总结 该综述聚焦进化优化，通过工作流框架系统回顾相关进展，将文献分为优化建模与求解两阶段，求解阶段再分三类范式，分析方法、局限性及与传统方法关系，还给出基准、比较及应用，并指出研究方向。

Comments Accepted by IEEE CIM

CausalSteward: An Agentic Divide-Conquer-Combine Copilot for Causal Discovery

CausalSteward: 一种用于因果发现的智能分治-合并副驾驶

Nicholas Tagliapietra, Gian Lorenzo Marchioni, Moritz Willig, Juergen Luettin, Lavdim Halilaj, Kristian Kersting

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

AI总结 提出CausalSteward多智能体框架，通过分治策略将高维变量迭代划分并分别分析，融合先验知识与数据驱动方法，解决因果可识别性问题。

Adaptive Companionship for Group-Following Robots: Handling Dynamically Changing Group Formations

群体跟随机器人的自适应陪伴：处理动态变化的群体编队

Cong-Thanh Vu, Yen-Chen Liu

机构 * National Cheng Kung University（国立成功大学） 纠错

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

AI总结 提出基于视觉语言模型的自适应群体陪伴方法，通过语义推理推断同伴位置、维持社交距离并理解群体动态，结合MPPI控制器实现稳定安全跟随，在五个场景中成功率提升15%，碰撞率降低25%。

Comments Accepted to the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)

Grounded autonomous research: a fault-tolerant LLM pipeline from corpus to manuscript in frontier computational physics

基于语料库的前沿计算物理容错LLM流水线：从语料到论文的自主研究

Haonan Huang

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

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

AI总结 提出一个端到端LLM流水线，从11,083篇arXiv论文语料库出发，自主完成前沿计算物理研究，包括构思方向、复现文献、第一性原理计算和撰写论文，通过冗余设计实现容错。

Comments 39 pages, 5 figures. Accepted at the ICML 2026 AI for Science Workshop (https://openreview.net/forum?id=R5YXaPgUAx). Includes the pipeline-generated companion physics manuscript as an appendix. Data and scaffolding archive: https://doi.org/10.5281/zenodo.21126996

Memora: A Harmonic Memory Representation Balancing Abstraction and Specificity

Memora: 一种平衡抽象与特异性的和谐记忆表示

Menglin Xia, Xuchao Zhang, Shantanu Dixit, Paramaguru Harimurugan, Rujia Wang, Victor Ruhle, Robert Sim, Chetan Bansal, Saravan Rajmohan

机构 * Microsoft（微软） 纠错

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

AI总结 提出Memora记忆表示，通过主抽象和线索锚点平衡抽象与特异性，结合检索策略实现高效上下文感知检索，在LoCoMo和LongMemEval基准上达到新最优。

Comments ICML 2026

Shapley in Context: Explaining Financial Language with Domain Expertise

语境中的Shapley：利用领域专业知识解释金融语言

Dangxing Chen, Pengzhan Guo

机构 * Zu Chongzhi Center, Duke Kunshan University（杜克昆山大学祖冲之中心） ； Digital Innovation Research Center, Duke Kunshan University（杜克昆山大学数字创新研究中心） 纠错

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

AI总结 研究Shapley值在大型语言模型金融文本解释中的适用性，通过理论分析和实验验证其与金融领域知识的一致性。

Comments European Journal of Finance

Can Agents Generalize to the Open World? Unveiling the Fragility of Static Training in Tool Use

智能体能否泛化到开放世界？揭示工具使用中静态训练的脆弱性

Song-Lin Lv, Weiming Wu, Rui Zhu, Zi-Jian Cheng, Lan-Zhe Guo

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

AI总结 针对LLM智能体在真实场景中因查询、工具集和交互动态变化而性能下降的问题，形式化定义了开放世界工具使用问题，构建了四层层次的环境偏移框架，并通过实验揭示了监督微调和强化学习训练智能体在面对开放环境偏移时的脆弱性，提出了扰动增强微调策略以提升鲁棒性。

Comments Accepted by ICML 2026

Exploring the Semantic Gap in Agentic Data Systems: A Formative Study of Operationalization Failures in Analytical Workflows

探索智能体数据系统中的语义鸿沟：分析工作流中操作化失败的形成性研究

Jalal Mahmud, Eser Kandogan

机构 * Megagon Labs（Megagon实验室） 纠错

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

AI总结 本研究通过跨领域分析236个分析意图，识别出153种反复出现的操作化失败，归纳为五类语义鸿沟，揭示用户分析概念与系统可用信息之间的差距，并提出未来智能体数据系统需要更丰富的语义表示。

Comparing Large Language Models on Scrum Certification-Style Questions: Accuracy, Stability, and Error Patterns

在Scrum认证风格问题上比较大型语言模型：准确性、稳定性和错误模式

Robson Alves Vilar, Emanuel Dantas Filho, Ademar França de Sousa Neto, Mirko Perkusich, Danyllo Wagner Albuquerque, João Paiva, Kyller Gorgônio, Angelo Perkusich

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

AI总结 评估GPT-5 mini、Gemini 3 Flash和DeepSeek Chat 3.2在993个Scrum认证问题上的表现，发现模型间差异显著，Gemini 3 Flash准确率最高，错误模式具有系统性。

ZO-Act: Efficient Zeroth-Order Fine-Tuning via One-Shot Activation-Informed Low-Rank Subspaces

ZO-Act: 通过一次性激活信息低秩子空间实现高效零阶微调

Xun Dong, Yibo Xu, Naigang Wang, Xin Li, Penghang Yin, Zi Yang

机构 * University at Albany, SUNY（纽约州立大学奥尔巴尼分校） ； IBM T. J. Watson Research Center（IBM托马斯·J·沃森研究中心） 纠错

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

AI总结 提出ZO-Act方法，利用输入激活构建固定低秩子空间，仅优化系数矩阵，降低扰动维度并支持Adam优化器，实现高效零阶微调，在多个LLM上取得一致提升。

SlowBA: An efficiency backdoor attack towards VLM-based GUI agents

SlowBA：针对基于VLM的GUI代理的高效后门攻击

Junxian Li, Tu Lan, Haozhen Tan, Yan Meng, Haojin Zhu

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 提出SlowBA后门攻击，通过强化学习注入触发模式，诱导VLM-based GUI代理产生冗长推理链，显著增加响应延迟，同时保持任务准确性。

Comments Accepted by ECCV 2026. Codes and supplementary materials are in https://github.com/tu-tuing/SlowBA

Efficient Retrieval-Augmented Generation via Token Co-occurrence Graphs

基于Token共现图的高效检索增强生成

Gianluca Bonifazi, Christopher Buratti, Michele Marchetti, Federica Parlapiano, Giulia Quaglieri, Davide Traini, Domenico Ursino, Luca Virgili

机构 * Università Politecnica delle Marche（波尔蒂纳拉理工大学） ； Università di Modena e Reggio Emilia（摩德纳和雷焦艾米利亚大学） 纠错

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

AI总结 提出TIGRAG框架，利用滑动窗口共现统计构建Token共现知识图谱，结合图语义扩展和神经重排序实现多跳推理，在三个QA基准上优于稠密检索和图RAG方法，同时降低索引和推理开销。

The Mirage of Optimizing Training Policies: Monotonic Inference Policies as the Real Objective for LLM Reinforcement Learning

优化训练策略的幻象：单调推理策略作为大语言模型强化学习的真正目标

Jing Liang, Hongyao Tang, Yi Ma, Yancheng He, Weixun Wang, Xiaoyang Li, Ju Huang, Wenbo Su, Jinyi Liu, Yan Zheng, Jianye Hao, Bo Zheng

机构 * Tianjin University（天津大学） ； Alibaba（阿里巴巴） 纠错

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

AI总结 针对LLM强化学习中训练-推理概率不一致导致的策略不稳定问题，提出单调推理策略改进（MIPI）目标及两阶段框架MIPU，通过推理侧间隙代理选择候选更新，提升推理性能与训练稳定性。

Cybersecurity is the True Frontier for Generative AI Success or Failure

网络安全是生成式AI成功或失败的真正前沿

Edward Raff, Maor Ashkenazi, Sagar Samtani, David J. Elkind, Sven Krasser

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

AI总结 本文提出网络安全是比自然语言和计算机视觉更复杂的AI测试床，因其数据规模大、标注成本高、环境动态变化且要求低延迟和可解释性。

Comments to appear in the 5'th Workshop on Rethinking Malware Analysis (WoRMA)

Database Context Compression for Text-to-SQL on Real-World Large Databases

面向真实世界大型数据库的文本到SQL数据库上下文压缩

Jingwen Liu, Weibin Liao, Xin Gao, Junfeng Zhao, Yasha Wang

机构 * National Engineering Research Center of Software Engineering, Peking University（软件工程国家工程研究中心，北京大学） ； School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院） ； Peking University Information Technology Institute, Tianjin Binhai（天津滨海大学信息技术研究所，北京大学） 纠错

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

AI总结 针对真实大型数据库中文本到SQL性能瓶颈，提出基于SGCF原则的数据库上下文压缩方法DBCC，通过离线结构语义压缩和在线证据净化，将输入上下文减少两个数量级，并提升模式链接召回率和执行准确率。

AI of the People, by the People, for the People: A Social Choice Approach to Collective Control of Artificial Intelligence

为人民的AI，由人民，为人民：一种社会选择方法用于集体控制人工智能

Paul Anton Bachmann, Niclas Boehmer, Lukas Daniel Klausner, Martin Lackner

机构 * Institute of Logic and Computation, TU Wien（逻辑与计算研究所，维也纳技术大学） ； Hasso Plattner Institute, University of Potsdam（哈索·platzer研究所，波茨坦大学） ； Center for Artificial Intelligence, University of Applied Sciences St. Pölten（人工智能中心，圣波尔滕应用科学大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于社会选择理论的集体控制AI方法，强调在机器学习全流程中融入公众意见，提供数学框架评估控制机制。

Comments Accepted for publication in Proceedings of the 2026 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (FAccT '26)

Journal ref Proceedings of the 2026 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (FAccT '26), 2026, 4610-4629

Generative Large Language Models in Automated Fact-Checking: A Survey

生成式大语言模型在自动事实核查中的应用：综述

Ivan Vykopal, Matúš Pikuliak, Simon Ostermann, Marián Šimko

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

AI总结 本文综述了生成式大语言模型在自动事实核查中的作用，分析了其在事实验证、数据生成及评估中的应用，探讨了多语言和低资源环境下的挑战与趋势。

AI-Model Network: Concept, Current State and Future

AI模型网络：概念、现状与未来

Li Zhetao, Zeng Xiyu, Wang Jianhui, Xiao Yong, Liu Zhongren, Wu Junru, Lai Junjie, Huang Jijun, Long Saiqin

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

AI总结 本文借鉴互联网发展，提出全球AI模型网络（AI-ModelNet）概念，通过模型间通路实现互联、能力共享与协同推理，并验证了原型系统可行性。

Comments 31 pages, 14 figures

Journal ref Journal of Computer Research and Development, 2026, 63(5): 1305-1318

TOPS: First-Principles Visual Token Pruning via Constructing Token Optimal Preservation Sets for Efficient MLLM Inference

TOPS：通过构建令牌最优保留集实现高效多模态大语言模型推理的第一性原理视觉令牌剪枝

Tinghao Wang, Yichen Guo, Rui Huang, Zheng Lu, Qizhe Zhang, Chenxi Li, Yuan Zhang, Jiajun Cao, Zhirong Shen, Yaosong Du, Guangyan Gan, Wenya Wang, Lin William Cong, Shanghang Zhang

机构 * State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院多媒体信息处理国家重点实验室） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI)（北京人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 提出TOPS方法，基于信息论分析确立任务相关性、信息覆盖和语义多样性三大原则，无训练且模型无关地剪枝视觉令牌，在LLaVA-NeXT上剪除77.8%令牌仍保持甚至提升性能。

Comments 27 pages, 18 figures

SKILL-DISCO: Distilling and Compiling Agent Traces into Reusable Procedural Skills

SKILL-DISCO：将智能体轨迹蒸馏和编译为可重用的程序性技能

Zhongxin Guo, Danrui Qi, Hanwen Gu, Peng Cheng, Yongqiang Xiong

机构 * Microsoft Research（微软研究院） ； Beijing Foreign Studies University（北京外国语大学） 纠错

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

AI总结 提出SkillDisCo框架，从成功轨迹中蒸馏可重用参数化控制流子图并编译为可调用、可执行、可验证的程序性技能，在ALFWorld和WebArena上提升成功率并减少智能体步数。

Wan-Streamer v0.1: End-to-end Real-time Interactive Foundation Models

Wan-Streamer v0.1: 端到端实时交互基础模型

Lianghua Huang, Zhi-Fan Wu, Wei Wang, Yupeng Shi, Mengyang Feng, Junjie He, Chen-Wei Xie, Yu Liu, Jingren Zhou, Ang Wang, Bang Zhang, Baole Ai, Chen Liang, Cheng Yu, Chongyang Zhong, Jinwei Qi, Kai Zhu, Pandeng Li, Peng Zhang, Wenyuan Zhang, Xinhua Cheng, Yitong Huang, Yun Zheng, Yuzheng Wang, Zoubin Bi

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.AI

AI总结 提出Wan-Streamer，一种原生流式、端到端的交互基础模型，通过单一Transformer联合建模语言、音频和视频，实现低延迟全双工音视频交互，无需外部模块。

Comments Website: https://wan-streamer.com

Accelerating Disaggregated RL for Visual Generative LLMs with Diffusion-Based Parallelism and Trainer-Assisted Generation

加速面向视觉生成式大语言模型的解耦强化学习：基于扩散并行与训练器辅助生成

Sijie Wang, Zhengyu Qing, Zhiqiang Tan, Yiming Yin, Yeqing Zhang, Yaoyuan Wang, Qiang Wang, Xiaowen Chu, Shaohuai Shi

机构 * School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院） ； Data Science and Analytics Thrust, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）数据科学与分析学域） ； Huawei Technologies Ltd.（华为技术有限公司） 纠错

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

AI总结 提出解耦强化学习框架DigenRL，通过生成轴流水线、时间步并行和弹性训练器辅助生成，解决扩散生成式大语言模型中执行气泡问题，实现1.56-2.10倍吞吐提升。

Comments Withdrawn by the authors pending resolution of intellectual property and institutional disclosure requirements

Small Initialization Matters for Large Language Models

小初始化对大语言模型至关重要

Liangkai Hang, Junjie Yao, Zhiyu Li, Feiyu Xiong, Hongkang Yang, Zhi-Qin John Xu

机构 * School of Mathematical Sciences, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学数学科学学院） ； Institute of Natural Sciences, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自然科学研究院） ； MemTensor (Shanghai) Technology Co., Ltd.（上海记忆张量科技有限公司） ； Institute for Advanced Algorithms Research（先进算法研究所） 纠错

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

AI总结 本文发现减小初始化尺度能持续改善大语言模型预训练，尤其在推理任务上提升显著，并揭示了小初始化驱动参数从低复杂度结构向丰富表示演化的机制。

Comments 26 pages, 8 figures

Learning to Erase Private Knowledge from Multi-Documents for Retrieval-Augmented Large Language Models

学习从多文档中擦除私有知识以用于检索增强型大语言模型

Yujing Wang, Jinwen Chen, Hainan Zhang, Liang Pang, Yongxin Tong, Binghui Guo, Hongwei Zheng, Zhiming Zheng

机构 * Beijing Advanced Innovation Center for Future Blockchain and Privacy Computing（未来区块链与隐私计算北京先进创新中心） ； School of Artificial Intelligence, Beihang University, China（北京航空航天大学人工智能学院） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） ； Institute of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能研究所） ； Beijing Academy of Blockchain and Edge Computing（北京区块链与边缘计算研究院） 纠错

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

AI总结 提出Eraser4RAG，通过构建全局知识图谱、划分私有与公共子图并微调Flan-T5重写文档，结合PPO优化，有效擦除用户定义的私有知识，保留公共知识，防御去匿名化攻击。

AI Tokenomics: The Economics of Tokens, Computation, and Pricing in Foundation Models

AI Tokenomics：基础模型中的代币、计算与定价经济学

Quanyan Zhu

机构 * New York University Tandon School of Engineering（纽约大学坦登工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出AI代币经济学框架，研究代币在AI系统中的生成、消耗、定价、分配与优化，揭示代币支出与经济价值的区别，并指出开放研究方向。

Human and AI collaboration for pulmonary nodule segmentation

人类与AI协作进行肺结节分割

Hongqiao Dong, Wenhao Chi, Ruobing Liang, Xiaokui Yang, Wenhua Liang, Peng Hou, Wenjun Pu, Yipeng Zhao, Ping Chen, Haiping Liu, Jianxing He, Bo Liu

机构 * State Key Laboratory of Mathematical Sciences, Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences（数学科学国家重点实验室，数学与系统科学研究院，中国科学院） ； PET/CT Center, The First Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University（广州医科大学第一附属医院PET/CT中心） ； Department of Thoracic Surgery and Oncology, The First Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University（广州医科大学第一附属医院胸外科与肿瘤科） ； Department of Mathematical Science, Tsinghua University（清华大学数学科学系） ； Yau Mathematical Sciences Center, Tsinghua University（清华大学尤金数学科学中心） ； China State Key Laboratory of Respiratory Disease & National Clinical Research Centre for Respiratory Disease, Guangzhou, China（中国呼吸疾病国家重点实验室及呼吸疾病临床研究中心，广州，中国） ； School of Mathematical Sciences, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学数学科学学院） ； National Center for Respiratory Medicine, National Clinical Research Center for Respiratory Disease, Guangzhou Institute of Respiratory Health, The First Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University（呼吸医学国家中心、呼吸疾病临床研究中心、广州呼吸健康研究院、广州医科大学第一附属医院） 纠错

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

AI总结 提出Hi-Seg框架，基于SAM通过人类迭代优化提示实现肺结节分割，在12中心1179例CT上平均Dice达85%，优于多种深度学习模型，并降低标注时间。

TraceView: Interactive Visualization of Agentic Program Repair Trajectories

TraceView: 智能体程序修复轨迹的交互式可视化

Amirali Sajadi, Tu Nguyen, Kimmie Huynh, Esteban Parra, Preetha Chatterjee

机构 * Belmont University（贝尔蒙特大学） 纠错

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

AI总结 提出TraceView工具，通过交互式可视化和语义关系标注，帮助开发者诊断LLM-based自动程序修复代理的失败原因，支持轨迹扫描与理解。

CNnotator: LLM-Guided Memory Safety Annotation Synthesis

CNnotator: LLM引导的内存安全注释合成

Twain Byrnes, Mike Dodds

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Galois, Inc.（Galois公司） 纠错

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

AI总结 提出CNnotator工具，利用大语言模型自动生成CN规范来标注C代码的内存使用模式，OpenAI o3模型首次尝试成功率达90%，表明AI辅助注释对实际C代码库可行。

Comments 6 pages. Published at ReCode 2026 (1st Workshop on Code Translation, Transformation, and Modernization), co-located with ICSE 2026. This version corrects the description of the property-based testing backend (Bennet, built on Fulminate) relative to the published version

Journal ref Proceedings of the 1st Workshop on Code Translation, Transformation, and Modernization (ReCode '26), April 12-18, 2026, Rio de Janeiro, Brazil. ACM, New York, NY, USA, 6 pages