大模型推理能力

Filling the Gaps: Selective Knowledge Augmentation for LLM Recommenders

填补空白：面向LLM推荐系统的选择性知识增强

Jaehyun Lee, Sanghwan Jang, SeongKu Kang, Hwanjo Yu

机构 * Pohang University of Science and Technology（釜山科学技术大学） ； Korea University（韩国大学） 纠错

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

AI总结 本文提出KnowSA_CKP方法，通过选择性注入知识来缓解LLM推荐中的知识差距问题，提升推荐准确性和上下文效率。

Comments Accepted to SIGIR 2026 full papers track

Vision Language Models are Biased

视觉语言模型存在偏见

An Vo, Khai-Nguyen Nguyen, Mohammad Reza Taesiri, Vy Tuong Dang, Anh Totti Nguyen, Daeyoung Kim

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； College of William and Mary（威廉与玛丽学院） ； University of Alberta（阿尔伯塔大学） ； Auburn University（阿伯茨维尔大学） 纠错

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

AI总结 研究探讨了视觉语言模型在计数和识别任务中的偏见问题，发现其在不同领域表现不佳，去除背景可显著提升准确率，揭示上下文视觉线索导致偏见。

Comments Code and qualitative examples are available at: vlmsarebiased.github.io

A phenotype-driven and evidence-governed framework for knowledge graph enrichment and hypotheses discovery in population data

一种以表型驱动和证据为导向的知识图谱丰富与假设发现框架

Adela Bâra, Simona-Vasilica Oprea

机构 * Department of Economic Informatics and Cybernetics, Bucharest University of Economic Studies（布加勒斯特经济大学信息与自动化系） 纠错

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

AI总结 本文提出一种以表型驱动和证据为导向的知识图谱增强与假设发现框架，通过整合图神经网络、因果推理和大语言模型，实现结构化假设发现和受控知识图谱扩展，提升解释性和科学证据一致性。

ICLAD: In-Context Learning with Comparison-Guidance for Audio Deepfake Detection

ICLAD：基于比较引导的上下文学习用于音频深度伪造检测

Benjamin Chou, Yi Zhu, Surya Koppisetti

机构 * Purdue University（普渡大学） ； Reality Defender Inc.（Reality Defender公司） 纠错

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

AI总结 ICLAD提出一种基于比较引导的上下文学习方法，利用音频语言模型实现无训练泛化，提升音频深度伪造检测的宏F1指标，具有部署潜力。

Comments To appear at ACL Findings 2026

SmoGVLM: A Small, Graph-enhanced Vision-Language Model

SmoGVLM：一种小型、图增强的视觉-语言模型

Debjyoti Mondal, Rituraj Singh, Subhadarshi Panda

机构 * Samsung R\&D Institute India-Bangalore 纠错

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

AI总结 本文提出SmoGVLM，一种结合图神经网络的视觉-语言模型，通过结构化知识提升小规模多模态推理性能，实验表明小型模型性能提升达16.24%。

Comments ICASSP 2026

B-PASTE: Beam-Aware Pattern-Guided Speculative Execution for Resource-Constrained LLM Agents

B-PASTE：面向资源受限LLM代理的束感知模式引导推测执行

Yanfei Song

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 B-PASTE通过束感知技术，在资源受限条件下实现局部分支假设的推测执行，优先执行快路径并利用安全并行，提升端到端效率。

GraphRAG-Router: Learning Cost-Efficient Routing over GraphRAGs and LLMs with Reinforcement Learning

GraphRAG-Router: 通过强化学习学习高效的图RAGs和LLM路由

Dongzhe Fan, Chuanhao Ji, Zimu Wang, Tong Chen, Qiaoyu Tan

机构 * Department of Computer Science, New York University (Shanghai)（纽约大学（上海）计算机科学系） ； Department of Computer Science, University of Liverpool（利物浦大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出GraphRAG-Router，通过分层路由策略协调异构图RAGs和生成LLM，通过强化学习优化生成分配，降低大模型使用成本并提升泛化能力。

MUSEG: Reinforcing Video Temporal Understanding via Timestamp-Aware Multi-Segment Grounding

MUSEG：通过时间感知多段定位增强视频时间理解

Fuwen Luo, Shengfeng Lou, Chi Chen, Ziyue Wang, Chenliang Li, Weizhou Shen, Jiyue Guo, Peng Li, Ming Yan, Ji Zhang, Fei Huang, Yang Liu

机构 * THUNLP-MT 纠错

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

AI总结 MUSEG通过引入时间感知多段定位，提升多模态大语言模型对视频时间信息的理解能力，通过定制化强化学习训练方案实现更全面的时间推理。

Information Router for Mitigating Modality Dominance in Vision-Language Models

信息路由器用于缓解视觉-语言模型中的模态主导问题

Seulgi Kim, Mohit Prabhushankar, Ghassan AlRegib

机构 * OLIVES at the Center for Signal ； Information Processing CSIP, School of Electrical 纠错

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

AI总结 本文提出MoIR信息路由器，通过在融合前减少信息差异，缓解视觉-语言模型中模态主导问题，提升鲁棒性和下游性能。

SwanNLP at SemEval-2026 Task 5: An LLM-based Framework for Plausibility Scoring in Narrative Word Sense Disambiguation

SwanNLP 在 SemEval-2026 任务 5：一种基于 LLM 的叙事词义消歧可信度评分框架

Deshan Sumanathilaka, Nicholas Micallef, Julian Hough, Saman Jayasinghe

机构 * Department of Computer Science, Swansea University（Swansea大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出基于 LLM 的框架，用于叙事文本中同义词消歧的可信度评分，通过结构化推理机制评估词义的可信度，实验表明动态少样本提示的大型参数 LLM 能有效模拟人类判断。

Comments 6 pages, 5 Tables, 1 figure, Accepted to SemEval 2026

C-Mining: Unsupervised Discovery of Seeds for Cultural Data Synthesis via Geometric Misalignment

C-Mining：通过几何偏移无监督发现文化数据合成的种子

Pufan Zeng, Yilun Liu, Mingchen Dai, Mengyao Piao, Chunguang Zhao, Lingqi Miao, Shimin Tao, Weibin Meng, Minggui He, Chenxin Liu, Zhenzhen Qin, Li Zhang, Hongxia Ma, Boxing Chen, Daimeng Wei

机构 * Huawei China（华为中国） ； Huawei Canada（华为加拿大） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 本文提出C-Mining框架，通过几何偏移发现文化种子，提升文化理解与推理能力，实验显示在CulturalBench-Hard上提升6.03分。

VeriMoA: A Mixture-of-Agents Framework for Spec-to-HDL Generation

VeriMoA：一种用于规格到HDL生成的代理混合框架

Heng Ping, Arijit Bhattacharjee, Peiyu Zhang, Shixuan Li, Wei Yang, Anzhe Cheng, Xiaole Zhang, Jesse Thomason, Ali Jannesari, Nesreen Ahmed, Paul Bogdan

机构 * Anonymous Institution, Anonymous City, Anonymous Region, Anonymous Country（匿名机构，匿名城市，匿名地区，匿名国家） 纠错

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

AI总结 VeriMoA提出一种无需训练的代理混合框架，通过质量引导缓存机制和多路径生成策略，提升规格到HDL生成的准确性和多样性，实验表明在多个基准上性能提升15-30%。

Shuffle the Context: RoPE-Perturbed Self-Distillation for Long-Context Adaptation

重组上下文：RoPE扰动的自我蒸馏用于长上下文适应

Zichong Li, Chen Liang, Liliang Ren, Tuo Zhao, Yelong Shen, Weizhu Chen

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Microsoft（微软） 纠错

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

AI总结 本文提出RoPE扰动的自我蒸馏方法，通过扰动RoPE索引生成不同视角的训练序列，提升模型对位置变化的鲁棒性，实验显示在长上下文任务中表现更优。

MIND: AI Co-Scientist for Material Research

MIND：用于材料研究的人工智能合作者

Geonhee Ahn, Donghyun Lee, Hayoung Doo, Jonggeol Na, Hyunsoo Cho, Sookyung Kim

机构 * Institute for Multiscale Matter and Systems（多尺度物质与系统研究所） 纠错

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

AI总结 MIND提出一种基于大语言模型的框架，用于自动化验证材料研究中的假设，通过多智能体流程整合机器学习交互势能进行实验验证，并提供网页界面进行自动化假设测试。

Comments 4 pages, 3 figures. Under review for ECML PKDD 2026 Demonstration Track. Code available at https://github.com/IMMS-Ewha/MIND . Demo video available at https://youtu.be/lqiFe1OQzN4

Indexing Multimodal Language Models for Large-scale Image Retrieval

多模态大语言模型的索引用于大规模图像检索

Bahey Tharwat, Giorgos Kordopatis-Zilos, Pavel Suma, Ian Reid, Giorgos Tolias

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（莫扎德·本·扎耶德人工智能大学） ； VRG, FEE, Czech Technical University in Prague（布拉格捷克技术大学VRG学院） 纠错

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

AI总结 本文探讨了多模态大语言模型作为无训练相似性估计器在实例级图像到图像检索中的应用，通过提示配对图像并转换下一个词的概率为相似性分数，实现了零样本重排序，展示了其在大规模检索中的优势。

Beyond Black-Box Interventions: Latent Probing for Faithful Retrieval-Augmented Generation

超越黑盒干预：用于忠实检索增强生成的潜在探测

Linfeng Gao, Qinggang Zhang, Baolong Bi, Bo Zeng, Zheng Yuan, Zerui Chen, Zhimin Wei, Shenghua Liu, Linlong Xu, Longyue Wang, Weihua Luo, Jinsong Su

机构 * School of Informatics, Xiamen University（厦门大学信息学院） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Key Laboratory of Digital Protection and Intelligent Processing of Intangible Cultural Heritage of Fujian and Taiwan (Xiamen University), Ministry of Culture and Tourism, China（福建省和台湾非物质文化遗产数字化保护与智能处理重点实验室（厦门大学），中华人民共和国文化和旅游部，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出ProbeRAG框架，通过潜在冲突探测和注意力调节提升检索增强生成的忠实度，解决传统方法在评估知识冲突时的不足。

Comments ACL 2026 Findings; Code is available at https://github.com/LinfengGao/ProbeRAG

LIFE -- an energy efficient advanced continual learning agentic AI framework for frontier systems

LIFE -- 一种面向前沿系统的高效高级持续学习智能体框架

Anne Lee, Gurudutt Hosangadi

机构 * AI Research Lab（人工智能研究实验室） ； Nokia Bell Labs（诺基亚贝尔实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出LIFE框架，通过整合四个组件实现HPCs的自进化网络管理和操作，旨在提升AI在HPCs中的持续学习能力与能效。

Comments 9 pages, 4 figures, 4 tables

InsightFlow: LLM-Driven Synthesis of Patient Narratives for Mental Health into Causal Models

InsightFlow: 基于LLM的患者心理健康叙事合成至因果模型

Shreya Gupta, Prottay Kumar Adhikary, Bhavyaa Dave, Salam Michael Singh, Aniket Deroy, Tanmoy Chakraborty

机构 * Department of Mathematics, IIT Delhi（印度德里理工学院数学系） ； Department of Electrical Engineering, IIT Delhi（印度德里理工学院电气工程系） ； Department of Computer Science and Engineering, IIIT Manipur（曼尼普尔理工学院计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 InsightFlow利用LLM自动从患者-治疗师对话生成与5P框架对齐的因果图，通过结构、语义和专家评估验证，证明其在临床案例构建中的有效性。

PrivacyReasoner: Can LLM Emulate a Human-like Privacy Mind?

PrivacyReasoner: LLM能否模拟出类似人类的隐私思维？

Yiwen Tu, Xuan Liu, Lianhui Qin, Haojian Jin

机构 * 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.AI

AI总结 本文提出PrivacyReasoner，通过构建基于三个核心理念的代理架构，模拟人类隐私思维，评估结果显示其在预测个人隐私关切和跨领域泛化方面优于基线模型。

MODIX: A Training-Free Multimodal Information-Driven Positional Index Scaling for Vision-Language Models

MODIX：一种无需训练的多模态信息驱动的位置索引缩放

Ruoxiang Huang, Zhen Yuan

机构 * Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 MODIX通过动态调整位置步长，基于模态特定贡献优化多模态模型的位置编码，提升多模态推理能力。

Comments Accepted by CVPR 2026 (Highlight). 10 pages, 2 figures, 5 tables

All in One: A Unified Synthetic Data Pipeline for Multimodal Video Understanding

一站式：一个多模态视频理解统一合成数据管道

Tanzila Rahman, Renjie Liao, Leonid Sigal

机构 * University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Vector Institute for AI（向量人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出统一合成数据管道，用于生成多模态视频数据，支持多种任务格式，提升模型推理能力，并在视频物体计数、视觉问答和分割任务中验证了其有效性。

Comments 8 Pages, 4 Tables, 4 Figures

ToxiTrace: Gradient-Aligned Training for Explainable Chinese Toxicity Detection

ToxiTrace：用于可解释性中文毒性检测的梯度对齐训练

Boyang Li, Hongzhe Shou, Yuanyuan Liang, Jingbin Zhang, Fang Zhou

机构 * School of Data Science and Engineering, East China Normal University（数据科学与工程学院，东华大学） ； School of International Chinese Studies, East China Normal University（国际中文学院，东华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ToxiTrace方法，通过CuSA、GCLoss和ARCL三个组件提升中文毒性检测的解释性，提高分类准确率和毒性跨度提取能力，同时保持高效推理和更清晰的人可读解释。

Comments Accepted to ACL 2026 Findings

ContextLens: Modeling Imperfect Privacy and Safety Context for Legal Compliance

ContextLens：建模不完美隐私和安全上下文以满足法律合规

Haoran Li, Yulin Chen, Huihao Jing, Wenbin Hu, Tsz Ho Li, Chanhou Lou, Hong Ting Tsang, Sirui Han, Yangqiu Song

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； HKUST（香港科技大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Faculty of Law, University of Macau（澳门大学法学院） 纠错

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

AI总结 本文提出ContextLens框架，利用LLM建模法律领域上下文，识别已知和未知因素以提升合规评估，实验表明其能有效提升LLM合规性评估性能。

Comments Accepted by ACL 26

GAM: Hierarchical Graph-based Agentic Memory for LLM Agents

GAM：基于图的代理记忆用于大语言模型代理

Zhaofen Wu, Hanrong Zhang, Fulin Lin, Wujiang Xu, Xinran Xu, Yankai Chen, Henry Peng Zou, Shaowen Chen, Weizhi Zhang, Xue Liu, Philip S. Yu, Hongwei Wang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） ； Rutgers University（罗格斯大学） ； MBZUAI（麦吉尔大学人工智能研究所） ； McGill University（麦吉尔大学） 纠错

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

AI总结 本文提出GAM框架，通过解耦记忆编码与巩固，解决LLM代理在快速上下文感知与稳定知识保留间的矛盾，提升推理准确性和效率。

Comments 18 pages, 6 figures

Knowledge Is Not Static: Order-Aware Hypergraph RAG for Language Models

知识并非静态：面向语言模型的顺序感知超图RAG

Keshu Wu, Chenchen Kuai, Zihao Li, Jiwan Jiang, Shiyu Shen, Shian Wang, Chan-Wei Hu, Zhengzhong Tu, Yang Zhou

机构 * Texas A&M University（德克萨斯大学A&M分校） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； The University of Kansas（堪萨斯大学） 纠错

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

AI总结 本文提出顺序感知超图RAG（OKH-RAG），通过将顺序作为结构属性，改进传统RAG方法，提升对顺序敏感任务的推理能力。

EMBER: Autonomous Cognitive Behaviour from Learned Spiking Neural Network Dynamics in a Hybrid LLM Architecture

EMBER：在混合大语言模型架构中通过学习的脉冲神经网络动态实现自主认知行为

William Savage

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 本文提出EMBER架构，通过学习的脉冲神经网络动态实现大语言模型与记忆之间的关系重组，利用STDP和奖励调节学习实现自主行为决策。

Comments Preprint. 9 pages, 2 figures, 3 tables. NeurIPS 2026 format

LLM-HYPER: Generative CTR Modeling for Cold-Start Ad Personalization via LLM-Based Hypernetworks

LLM-HYPER：基于大语言模型的超网络生成CTR模型用于冷启动广告个性化

Luyi Ma, Wanjia Sherry Zhang, Zezhong Fan, Shubham Thakur, Kai Zhao, Kehui Yao, Ayush Agarwal, Rahul Iyer, Jason Cho, Jianpeng Xu, Evren Korpeoglu, Sushant Kumar, Kannan Achan

机构 * Walmart Global Tech（沃尔玛全球技术） 纠错

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

AI总结 本文提出LLM-HYPER框架，利用大语言模型作为超网络生成CTR估计器参数，通过少样本链式思维提示实现冷启动广告个性化，实验表明其在NDCG@10上优于基线方法55.9%。

Efficient Inference for Large Vision-Language Models: Bottlenecks, Techniques, and Prospects

大型视觉-语言模型高效推理：瓶颈、技术与前景

Jun Zhang, Yicheng Ji, Feiyang Ren, Yihang Li, Bowen Zeng, Zonghao Chen, Ke Chen, Lidan Shou, Gang Chen, Huan Li

机构 * The State Key Laboratory of Blockchain and Data Security（区块链与数据安全国家重点实验室） ； Hangzhou High-Tech Zone (Binjiang) Institute of Blockchain and Data Security（杭州高科技区（滨江）区块链与数据安全研究院） 纠错

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

AI总结 本文系统分析了大型视觉-语言模型推理中的效率瓶颈，提出基于推理生命周期的分类技术，探讨了信息密度、长上下文注意力管理和内存限制的平衡，并展望了未来四个前沿方向。

Comments Accepted to ACL 2026 Findings

DarwinNet: An Evolutionary Network Architecture for Agent-Driven Protocol Synthesis

DarwinNet: 一种基于进化算法的网络架构用于智能体驱动的协议合成

Jinliang Xu, Bingqi Li

机构 * China Academy of Information and Communications Technology（信息与通信技术研究院） 纠错

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

AI总结 DarwinNet通过生物启发的自进化架构，将通信协议从设计时静态模式转向运行时增长模式，利用三层次框架和双循环机制合成业务意图，通过协议固结指数量化系统进化成熟度，实验表明其具备抗脆弱性。

Hear Both Sides: Efficient Multi-Agent Debate via Diversity-Aware Message Retention

倾听双方观点：通过多样性意识的消息保留实现高效的多智能体辩论

Manh Nguyen, Anh Nguyen, Dung Nguyen, Svetha Venkatesh, Hung Le

机构 * Applied Artificial Intelligence Initiative（应用人工智能倡议） 纠错

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

AI总结 本文提出DAR框架，通过选择最不一致的消息子集提升多智能体辩论性能，尤其在智能体数量增加时表现更优。