大模型推理能力

Your Reviews Replicate You: LLM-Based Agents as Customer Digital Twins for Conjoint Analysis

你的评价复制你：基于大语言模型的代理作为联合分析的客户数字双胞胎

Bin Xuan, Jungmin Hwang, Hakyeon Lee

机构 * Department of Data Science（数据科学系） ； Seoul National University of Science and Technology（首尔科学技术大学） 纠错

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

AI总结 本文提出利用大语言模型构建的客户数字双胞胎进行联合分析，通过聚合用户评论历史和检索增强生成技术，实现了高效准确的偏好预测，验证了其在市场研究中的可行性。

Comments 12 pages, 3 figures + This abstract introduces an LLM-based Customer Digital Twin framework that replaces human respondents in conjoint analysis with RAG-enhanced customer agents, validated at 87.73% accuracy on Reddit user data, and positions the contribution as a scalable alternative to traditional preference elicitation methods

Voice Under Revision: Large Language Models and the Normalization of Personal Narrative

声音的修订：大型语言模型与个人叙述的规范化

Tom van Nuenen

机构 * Social Sciences D-Lab, University of California, Berkeley（社会科学D实验室，加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 研究探讨大型语言模型如何通过改写影响个人叙述的风格和叙述质感，发现改写导致风格规范化，包括功能词、缩略语和第一人称代词减少，而词汇多样性、词长和标点使用增加，影响叙述方式和因果推理。

Pre-trained LLMs Meet Sequential Recommenders: Efficient User-Centric Knowledge Distillation

预训练大语言模型遇见序列推荐者：高效的用户导向知识蒸馏

Nikita Severin, Danil Kartushov, Vladislav Urzhumov, Vladislav Kulikov, Oksana Konovalova, Alexey Grishanov, Anton Klenitskiy, Artem Fatkulin, Alexey Vasilev, Andrey Savchenko, Ilya Makarov

机构 * Independent researcher（独立研究者） ； Sber AI Lab（Sber AI实验室） ； Innopolis University（Innopolis大学） ； HSE University（俄罗斯高等经济大学） ； ITMO University（ITMO大学） ； AIRI 纠错

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

AI总结 本文提出一种高效的用户导向知识蒸馏方法，利用预训练大语言模型生成的文本用户资料提升序列推荐系统对用户语义的理解，无需实时调用大语言模型，保持传统序列模型的推理效率。

Comments Accepted to ECIR 2026. 7 pages. This version of the contribution has been accepted for publication, after peer review but is not the Version of Record and does not reflect post-acceptance improvements, or any corrections. The Version of Record is available online at: http://dx.doi.org/10.1007/978-3-032-21300-6_42

Trust but Verify: Introducing DAVinCI -- A Framework for Dual Attribution and Verification in Claim Inference for Language Models

信任但验证：介绍DAVinCI——一种用于语言模型声明推断中双属性和验证的框架

Vipula Rawte, Ryan Rossi, Franck Dernoncourt, Nedim Lipka

机构 * Adobe（Adobe公司） ； Adobe Research（Adobe研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出DAVinCI框架，通过双属性和验证机制提升语言模型输出的事实可靠性与可解释性，实验表明其在分类准确率、属性精度、召回率和F1分数上提升5-20%。

Model Capability Assessment and Safeguards for Biological Weaponization

生物武器化中的模型能力评估与安全措施

Michael Richter

机构 * Binghamton University（比灵顿大学） 纠错

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

AI总结 本文通过测试多个AI模型在73个开放性STEM提示中的表现，评估其在生物武器化中的潜在风险，发现Gemini在某些情况下缺乏上下文意识，需加强安全措施以应对能力超越调节的挑战。

Not-a-Bandit: Provably No-Regret Drafter Selection in Speculative Decoding for LLMs

非老虎机：在推测解码中具有证明无遗憾的草案模型选择

Hongyi Liu, Jiaji Huang, Zhen Jia, Youngsuk Park, Yu-Xiang Wang

机构 * Rice University（里士大学） ； Amazon Web Services（亚马逊网络服务） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

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

AI总结 本文提出一种在推测解码中能证明无遗憾的草案模型选择算法，通过评估所有草案模型而非仅选定模型，显著提升性能，适用于多种解码方法，并在多个领域优于现有方法。

Comments ICLR'26

From Data to Theory: Autonomous Large Language Model Agents for Materials Science

从数据到理论：用于材料科学的自主大语言模型代理

Samuel Onimpa Alfred, Veera Sundararaghavan

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 本文提出自主LLM代理用于材料理论开发，能自主选择方程形式并验证理论准确性，展示其在AI辅助科学发现中的潜力与局限。

Comments 24 pages, 5 figures

The Tool-Overuse Illusion: Why Does LLM Prefer External Tools over Internal Knowledge?

工具过度使用错觉：为什么大语言模型更倾向于使用外部工具而非内部知识？

Yirong Zeng, Shen You, Yufei Liu, Qunyao Du, Xiao Ding, Yutai Hou, Yuxian Wang, Wu Ning, Haonan Song, Dandan Tu, Bibo Cai, Ting Liu

机构 * Harbin Institute of Technology, SCIR（哈尔滨理工大学SCIR研究所） ； Peking University（北京大学） ； Huawei Technologies Co., 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 本文揭示大语言模型在推理中普遍存在工具过度使用现象，通过分析内部知识可用性区域，提出知识感知边界对齐策略，减少工具使用82.8%，并发现仅以结果奖励会鼓励工具过度使用，通过平衡奖励信号可减少66.7%的无用工具调用。

Comments 17 pages, 9 figures

ItemRAG: Item-Based Retrieval-Augmented Generation for LLM-Based Recommendation

ItemRAG: 基于物品的检索增强生成用于基于大语言模型的推荐系统

Sunwoo Kim, Geon Lee, Kyungho Kim, Jaemin Yoo, Kijung Shin

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

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

AI总结 ItemRAG通过细粒度物品级检索提升推荐效果，结合共购信息与语义信息，有效解决冷启动问题，实验表明其优于现有RAG方法。

Comments Published as a conference paper at SIGIR 2026 (short)

From Nodes to Narratives: Explaining Graph Neural Networks with LLMs and Graph Context

从节点到叙事：利用LLM和图上下文解释图神经网络

Peyman Baghershahi, Gregoire Fournier, Pranav Nyati, Sourav Medya

机构 * University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学香槟分校） ； Indian Institute of Technology Kharagpur（印度理工学院Khargapur分校） 纠错

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

AI总结 本文提出GSPELL框架，利用大语言模型生成图神经网络预测的可解释性解释，通过将节点嵌入投影到LLM嵌入空间并构建混合提示，提升解释的准确性和简洁性。

Comments Accepted to ACL 2026

Detecting Data Contamination in Large Language Models

在大型语言模型中检测数据污染

Juliusz Janicki, Savvas Chamezopoulos, Evangelos Kanoulas, Georgios Tsatsaronis

机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； Elsevier（埃塞克斯） 纠错

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

AI总结 研究评估了黑盒会员推断攻击在检测大型语言模型训练数据中的有效性，发现现有方法无法可靠检测成员身份，所有方法的AUC-ROC约为0.5，更高级的模型表现出更高的TPR和FPR，显示了检测的困难性。

Do Emotions Influence Moral Judgment in Large Language Models?

情绪是否影响大语言模型的道德判断？

Mohammad Saim, Tianyu Jiang

机构 * University of Cincinnati（辛辛那提大学） 纠错

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

AI总结 研究通过情感诱导流程评估多组数据和LLM中道德可接受性变化，发现积极情绪提升道德可接受性，负面情绪降低，且部分情绪表现与预期相反，揭示了当前LLM与人类在道德判断上的差异。

Comments 18 pages, 14 figures, 6 tables

MASS-RAG: Multi-Agent Synthesis Retrieval-Augmented Generation

MASS-RAG：多代理合成检索增强生成

Xingchen Xiao, Heyan Huang, Runheng Liu, Jincheng Xie

机构 * School of Computer Science and Technology, Beijing Institute of Technology（北京理工大学计算机科学与技术学院） ； Department of Mathematical Sciences, Tsinghua University（清华大学数学科学系） 纠错

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

AI总结 MASS-RAG通过多代理结构处理证据，提升检索增强生成在噪声、不完整或异质证据下的表现，实验显示其在相关证据分散于检索结果时性能更优。

Comments ACL 2026 Findings, 19 pages

EHRAG: Bridging Semantic Gaps in Lightweight GraphRAG via Hybrid Hypergraph Construction and Retrieval

EHRAG：通过混合超图构建与检索弥合语义鸿沟的轻量级图RAG

Yifan Song, Xingjian Tao, Zhicheng Yang, Yihong Luo, Jing Tang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） 纠错

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

AI总结 EHRAG通过构建融合结构与语义关系的超图，结合结构-语义混合检索机制，提升轻量级图RAG的语义关联能力，在保持线性索引复杂度的同时优于现有基线模型。

Comments Accepted by Findings of ACL2026

VimRAG: Navigating Massive Visual Context in Retrieval-Augmented Generation via Multimodal Memory Graph

VimRAG：通过多模态记忆图导航大规模视觉上下文

Qiuchen Wang, Shihang Wang, Yu Zeng, Qiang Zhang, Fanrui Zhang, Zhuoning Guo, Bosi Zhang, Wenxuan Huang, Lin Chen, Zehui Chen, Pengjun Xie, Ruixue Ding

机构 * Tongyi Lab, Alibaba Group（通义实验室，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 VimRAG通过多模态记忆图提升检索增强生成在处理大规模视觉上下文中的能力，采用动态有向无环图结构和图调制视觉记忆编码机制，实现高效的信息检索与推理。

Stable-RAG: Mitigating Retrieval-Permutation-Induced Hallucinations in Retrieval-Augmented Generation

Stable-RAG：缓解检索排列引起的幻觉

Qianchi Zhang, Hainan Zhang, Liang Pang, Hongwei Zheng, Zhiming Zheng

机构 * Beijing Advanced Innovation Center for Future Blockchain and Privacy Computing（北京未来区块链与隐私计算先进创新中心） ； School of Artificial Intelligence, Beihang University（北航人工智能学院） ； Beijing Academy of Blockchain and Edge Computing（北京区块链与边缘计算研究院） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） 纠错

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

AI总结 Stable-RAG通过利用检索排列敏感性估计，缓解检索排列引起的幻觉，提升问答准确性与一致性。

Comments Accepted to ACL 2026 Main

Rethinking Information Synthesis in Multimodal Question Answering A Multi-Agent Perspective

重新思考多模态问答中的信息合成：多智能体视角

Krishna Singh Rajput, Tejas Anvekar, Chitta Baral, Vivek Gupta

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出多智能体框架MAMMQA，通过分解查询、跨模态推理和整合答案，提升多模态问答的准确性和可解释性。

Dissecting AI Trading: Behavioral Finance and Market Bubbles

解析人工智能交易：行为金融与市场泡沫

Shumiao Ouyang, Pengfei Sui

机构 * Saïd Business School, University of Oxford（牛津大学said商学院） ； School of Management and Economics, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）管理学院） 纠错

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

AI总结 本文研究AI代理在实验资产市场中的预期形成与交易行为，发现AI代理表现出经典行为模式，并通过分析其推理文本展示针对性提示干预对市场泡沫的影响。

CAARL: In-Context Learning for Interpretable Co-Evolving Time Series Forecasting

CAARL：基于上下文的学习用于可解释的共演时间序列预测

Etienne Tajeuna, Patrick Asante Owusu, Armelle Brun, Shengrui Wang

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Anonymous University（匿名大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CAARL方法，通过分解时间序列为自回归段并构建时序依赖图，利用LLM处理生成可解释的预测路径，实验证明其在真实数据集上的有效性。

Comments Double-columned, 8 pages, 4 figures

Generalization Boundaries of Fine-Tuned Small Language Models for Graph Structural Inference

微调小语言模型在图结构推断中的泛化边界

Michal Podstawski

机构 * NASK National Research Institute（NASK国家研究院） 纠错

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

AI总结 研究微调小语言模型在图结构推断中的泛化能力，通过图大小和图族分布两个维度评估其在超出训练条件时的表现，揭示模型在不同架构下的退化特征。

SpiralFormer: Looped Transformers Can Learn Hierarchical Dependencies via Multi-Resolution Recursion

SpiralFormer：通过多分辨率递归学习层次依赖的循环Transformer

Chengting Yu, Xiaobo Shu, Yadao Wang, Yizhen Zhang, Haoyi Wu, You Wu, Rujiao Long, Ziheng Chen, Yuchi Xu, Wenbo Su, Bo Zheng

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Zhejiang University（浙江大学） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） 纠错

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

AI总结 SpiralFormer通过多分辨率递归机制提升循环Transformer的参数和计算效率，实验证明其在不同模型规模下均优于传统递归和非递归基线。

Query-Efficient Agentic Graph Extraction Attacks on GraphRAG Systems

高效查询的代理图提取攻击对GraphRAG系统

Shuhua Yang, Jiahao Zhang, Yilong Wang, Dongwon Lee, Suhang Wang

机构 * The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出AGEA框架，通过引导探索与利用策略、外部图记忆模块和两阶段图提取流程，高效恢复GraphRAG系统的隐藏图结构，在医疗、农业和文学数据集上表现优异。

Comments To be published in ACL Main 2026

Scaling Beyond Context: A Survey of Multimodal Retrieval-Augmented Generation for Document Understanding

超越上下文的规模：文档理解的多模态检索增强生成综述

Sensen Gao, Shanshan Zhao, Xu Jiang, Lunhao Duan, Yong Xien Chng, Qing-Guo Chen, Weihua Luo, Kaifu Zhang, Jia-Wang Bian, Mingming Gong

机构 * MBZUAI ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Tsinghua University（清华大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Melbourne（墨尔本大学） 纠错

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

AI总结 本文综述了多模态检索增强生成在文档理解中的应用，提出基于领域、检索模态和粒度的分类体系，总结了关键数据集、基准测试和行业应用，指出了效率、细粒度表示和鲁棒性等挑战。

Comments Accepted by ACL2026 Main Conference; Project is available at https://github.com/SensenGao/Multimodal-RAG-Survey-For-Document

Emergent Misalignment via In-Context Learning: Narrow in-context examples can produce broadly misaligned LLMs

通过上下文学习产生涌现偏差：狭窄的上下文示例可以产生广泛偏差的LLM

Nikita Afonin, Nikita Andriianov, Vahagn Hovhannisyan, Nikhil Bageshpura, Kyle Liu, Kevin Zhu, Sunishchal Dev, Ashwinee Panda, Oleg Rogov, Elena Tutubalina, Alexander Panchenko, Mikhail Seleznyov

机构 * AIRI ； MTUCI ； Algoverse AI Research ； Skoltech ； Yandex School of Data Analysis ； MSU ； ISP RAS Research Center for Trusted Artificial Intelligence ； Yerevan State University 纠错

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

AI总结 研究发现，狭窄的上下文示例通过上下文学习可导致LLM产生广泛偏差，揭示了上下文学习在涌现偏差中的重要作用，且规模扩大或显式推理无法有效缓解。

Test-Time Reasoners Are Strategic Multiple-Choice Test-Takers

测试时推理器是战略性的多选题答题者

Nishant Balepur, Atrey Desai, Rachel Rudinger

机构 * University of Maryland（马里兰大学） ； New York University（纽约大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了测试时推理器在多选题回答中的策略性表现，发现其在全输入和仅选项输入下均能提升准确性，挑战了部分输入成功总是缺陷的观点。

Comments ACL 2026

SkillGraph: Self-Evolving Multi-Agent Collaboration with Multimodal Graph Topology

SkillGraph: 基于多模态图拓扑的自进化多智能体协作

Zheng Nie, Ruolin Shen, Xinlei Yu, Bo Yin, Jiangning Zhang, Xiaobin Hu

机构 * National University of Singapore, Singapore（新加坡国立大学） ； Technical University of Munich, Munich, Germany（慕尼黑技术大学） ； Zhejiang University, China（浙江大学） 纠错

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

AI总结 SkillGraph通过联合进化智能体能力与通信拓扑，解决视觉多智能体系统中固定拓扑和静态推理能力的问题，提升协作效率。

Are Emotion and Rhetoric Neurons in LLM? Neuron Recognition and Adaptive Masking for Emotion-Rhetoric Prediction Steering

LLM中是否存在情绪与修辞神经元？神经元识别与自适应遮蔽用于情绪-修辞预测引导

Li Zheng, Xin Zhang, Shuyi He, Fei Li, Chong Teng, Jiangming Yang, Donghong Ji, Zhuang Li

机构 * Key Laboratory of Aerospace Information Security and Trusted Computing, Ministry of Education, School of Cyber Science and Engineering, Wuhan University（航空信息安全与可信计算 key laboratory，教育部，武汉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 本文研究LLM中情绪与修辞神经元的表示机制及内在关联，提出神经元识别框架与自适应遮蔽方法，实现神经元功能的可靠验证，通过神经元调控提升情绪任务与修辞表达的精细控制。

Comments Accepted by ACL 2026

Enhancing Zero-shot Personalized Image Aesthetics Assessment with Profile-aware Multimodal LLM

通过基于资料的多模态大语言模型增强零样本个性化图像审美评估

Chun Wang, Chenfeng Wei, Chenyang Liu, Weihong Deng

机构 * Mashang Consumer Finance Co., Ltd.（马莎消费金融有限公司） ； Xi'an Jiaotong-Liverpool University（西安交通大学利物浦大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

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

AI总结 本文提出P-MLLM，通过用户资料引导的多模态大语言模型实现零样本个性化图像审美评估，实验表明其在无历史数据情况下表现优异。

Continual Safety Alignment via Gradient-Based Sample Selection

通过基于梯度的样本选择实现持续的安全对齐

Thong Bach, Dung Nguyen, Thao Minh Le, Truyen Tran

机构 * Applied Artificial Intelligence Initiative (A2I2)（应用人工智能倡议（A2I2）） ； Deakin University（德肯大学） ； Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了通过数据视角分析导致对齐漂移的训练样本，提出基于梯度的样本选择方法，在微调过程中过滤高梯度样本，提升安全对齐保持能力，同时保持任务性能，无需人工筛选安全数据或修改架构。

Comments 18 pages

Journal ref ACL 2026 (Findings)

AgileLog: A Forkable Shared Log for Agents on Data Streams

AgileLog: 用于数据流上智能体的可分共享日志

Shreesha G. Bhat, Tony Hong, Michael Noguera, Ramnatthan Alagappan, Aishwarya Ganesan

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 本文提出AgileLog，一种支持分叉的共享日志，用于数据流上智能体任务，通过低成本分叉技术实现逻辑与性能隔离。