大模型推理能力

Escaping the Context Bottleneck: Active Context Curation for LLM Agents via Reinforcement Learning

突破上下文瓶颈：通过强化学习实现LLM代理的主动上下文精修

Xiaozhe Li, Tianyi Lyu, Yizhao Yang, Liang Shan, Siyi Yang, Ligao Zhang, Zhuoyi Huang, Qingwen Liu, Yang Li

机构 * Tongji University（同济大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； CurrentsAI Research（CurrentsAI 研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种解耦上下文管理和任务执行的框架，通过强化学习训练轻量级策略模型ContextCurator，有效减少工作内存中的信息熵，提升LLM在长周期任务中的表现。

TRACE: An Experiential Framework for Coherent Multi-hop Knowledge Graph Question Answering

TRACE: 一种用于连贯多跳知识图谱问答的经验框架

Yingxu Wang, Jiaxin Huang, Mengzhu Wang, Nan Yin

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Hebei University of Technology（河北工业大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

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

AI总结 TRACE框架通过整合语言模型驱动的上下文推理与探索先验，提升多跳知识图谱问答的连贯性和鲁棒性，实验表明其优于现有方法。

BoxTuning: Directly Injecting the Object Box for Multimodal Model Fine-Tuning

BoxTuning：直接注入物体框进行多模态模型微调

Zekun Qian, Ruize Han, Wei Feng

机构 * School of Computer Science and Technology, Tianjin University（天津大学计算机科学与技术学院） ； Faculty of Computer Science and Artificial Intelligence, Shenzhen University of Advanced Technology（深圳理工大学计算机科学与人工智能学院） 纠错

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

AI总结 BoxTuning通过将物体空间时间信息直接注入视觉模态，解决多模态大语言模型在视频问答中物体细粒度定位的不足，显著降低token成本并保持时间分辨率，实验表明其在空间导向任务中优于文本坐标方法。

FlashMem: Distilling Intrinsic Latent Memory via Computation Reuse

FlashMem: 通过计算复用提炼内在潜在记忆

Yubo Hou, Zhisheng Chen, Tao Wan, Zengchang Qin

机构 * School of ASEE, Beihang University（北京航空航天大学ASEE学院） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； School of BME, Beijing Advanced Innovation Center for BME, Beihang University（北京航空航天大学生物医学工程学院/北京生物医学工程高精尖创新中心） ； CAIR and CECS, VinUniversity（VinUniversity计算与人工智能研究中心/计算机工程与计算机科学系） 纠错

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

AI总结 FlashMem通过计算复用直接从临时推理状态提炼内在记忆，消除冗余重参数化，提升推理效率和持久认知能力。

PRISM Risk Signal Framework: Hierarchy-Based Red Lines for AI Behavioral Risk

PRISM风险信号框架：基于层级的AI行为风险红线

Seulki Lee

机构 * AI Integrity Organization (AIO)（AI诚信组织） 纠错

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

AI总结 本文提出基于层级的PRISM框架，定义27种行为风险信号，通过双重阈值原则评估，区分确认风险与预警信号，提升AI安全性的前瞻性、全面性和可测量性。

Comments 13 pages, 13 tables, 1 appendix

AI Integrity: A New Paradigm for Verifiable AI Governance

AI可信性：可验证AI治理的新范式

Seulki Lee

机构 * AI Integrity Organization (AIO)（人工智能诚信组织（AIO）） 纠错

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

AI总结 本文提出AI可信性概念，旨在通过保护AI系统中的权威堆栈，确保推理过程可验证，不同于现有AI伦理、安全和对齐范式。

Comments 13 pages, 8 tables

Pseudo-Unification: Entropy Probing Reveals Divergent Information Patterns in Unified Multimodal Models

伪统一：熵探测揭示统一多模态模型中分歧的信息模式

Songlin Yang, Xianghao Kong, Anyi Rao

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

AI总结 研究揭示统一多模态模型中伪统一现象的根源，通过信息论方法分析输入编码和输出生成，发现模态不对称编码和响应模式分裂是导致分歧的主要原因，强调信息流一致性对真实多模态协同的重要性。

Cooperation in Human and Machine Agents: Promise Theory Considerations

人类与机器代理中的合作：承诺理论考虑

M. Burgess

机构 * ChiTek-i AS 纠错

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

AI总结 本文探讨人类与机器代理合作中的承诺理论，分析其在组织设计和功能实现中的统一视角，涵盖人类、硬件、软件及AI的合作与互动。

Large Language Model as An Operator: An Experience-Driven Solution for Distribution Network Voltage Control

大语言模型作为算子：一种经验驱动的配电网电压控制解决方案

Xu Yang, Chenhui Lin, Licheng Sha, Liping Yang, Shuzhou Wu, Xichen Tian, Haotian Liu, Wenchuan Wu

机构 * State Key Laboratory of Power Systems（电力系统国家重点实验室） ； State Grid Beijing Electric Power Company（国网北京市电力公司） ； Department of Electrical Engineering, Tsinghua University（清华大学电机工程与应用电子技术系） 纠错

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

AI总结 本文提出基于大语言模型的经验驱动日提前电压/无功调度方案，通过多模块协作实现调度策略的自进化，实验验证了该方法在信息不完整情况下的有效性。

An overview of condensation phenomenon in deep learning

深度学习中冷凝现象综述

Zhi-Qin John Xu, Yaoyu Zhang, Zhangchen Zhou

机构 * School of Mathematical Sciences, Institute of Natural Sciences, MOE-LSC, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学数学科学学院、自然科学研究院、教育部科学与工程计算重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 本文综述了神经网络非线性训练中观察到的冷凝现象，探讨了冷凝过程的机制及其对网络泛化能力和transformer语言模型推理能力的影响。

Automating Structural Analysis Across Multiple Software Platforms Using Large Language Models

利用大型语言模型在多个软件平台间自动化结构分析

Ziheng Geng, Jiachen Liu, Ian Franklin, Ran Cao, Dan M. Frangopol, Minghui Cheng

机构 * University of Miami（迈阿密大学） ； HBC Engineering Company（HBC工程公司） ； Hunan University（湖南大学） ； Lehigh University（里海大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种多软件平台结构分析自动化方法，通过两阶段多智能体架构实现跨平台建模与分析，实验表明其在多个主流软件中均达到90%以上的准确率。

Is There Knowledge Left to Extract? Evidence of Fragility in Medically Fine-Tuned Vision-Language Models

还有可以提取的知识吗？医学微调视觉语言模型中的脆弱性证据

Oliver McLaughlin, Daniel Shubin, Carsten Eickhoff, Ritambhara Singh, William Rudman, Michal Golovanevsky

机构 * Brown University（布朗大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University of Tübingen（蒂宾根大学） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 研究评估了四个医学微调的视觉语言模型在四个医学影像任务中的表现，发现任务难度增加时性能下降至接近随机水平，表明临床推理有限，医学微调无明显优势，模型对提示词敏感。

ADAM: A Systematic Data Extraction Attack on Agent Memory via Adaptive Querying

ADAM：通过自适应查询对代理记忆进行系统性数据提取攻击

Xingyu Lyu, Jianfeng He, Ning Wang, Yidan Hu, Tao Li, Danjue Chen, Shixiong Li, Yimin Chen

机构 * University of Massachusetts Lowell, USA（马萨诸塞大学洛厄尔分校） ； Amazon, USA（亚马逊） ； University of South Florida, USA（南佛罗里达大学） ； Rochester Institute of Technology, USA（罗切斯特理工学院） ； Purdue University, USA（普渡大学） ； North Carolina State University, USA（北卡罗来纳州立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ADAM攻击，通过估计受害者代理内存的数据分布和熵引导查询策略，提升隐私泄露效果，实验显示其攻击成功率高达100%。

Agentic Exploration of PDE Spaces using Latent Foundation Models for Parameterized Simulations

基于潜在基础模型的PDE空间代理探索用于参数化模拟

Abhijeet Vishwasrao, Francisco Giral, Mahmoud Golestanian, Federica Tonti, Andrea Arroyo Ramo, Adrian Lozano-Duran, Steven L. Brunton, Sergio Hoyas, Soledad Le Clainche, Hector Gomez, Ricardo Vinuesa

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Universidad Politécnica de Madrid（马德里理工大学） ； Purdue University（普渡大学） ； Universitat Politècnica de València（瓦伦西亚理工大学） ； Caltech（加州理工学院） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 本文提出利用多代理LLM与潜在基础模型耦合，实现对PDE参数空间的连续探索，发现流体中不同尺度的标度律，展示了代理推理在PDE系统中的自动化科学发现能力。

Nano-EmoX: Unifying Multimodal Emotional Intelligence from Perception to Empathy

Nano-EmoX：从感知到共情的多模态情感智能统一框架

Jiahao Huang, Fengyan Lin, Xuechao Yang, Chen Feng, Kexin Zhu, Xu Yang, Zhide Chen

机构 * Fujian Normal University（福建师范大学） ； RMIT University（皇家墨尔本理工大学） ； Minjiang University（闽江学院） 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Nano-EmoX，通过认知启发的三级架构整合感知、理解与交互层面的情感任务，首次实现六项核心情感任务的统一建模，展现高效且强大的泛化能力。

Comments This paper has been accepted by CVPR 2026

EXAONE 4.5 Technical Report

EXAONE 4.5 技术报告

Eunbi Choi, Kibong Choi, Sehyun Chun, Seokhee Hong, Junwon Hwang, Hyojin Jeon, Ahra Jo, Hyunjik Jo, Yeonsik Jo, Joonkee Kim, Seonghwan Kim, Soyeon Kim, Sunkyoung Kim, Yireun Kim, Yongil Kim, Changhun Lee, Haeju Lee, Jinsik Lee, Kyungmin Lee, Sangha Park, Kwangrok Ryoo, Minju Seo, Sejong Yang, Heuiyeen Yeen, Hwan Chang, Stanley Jungkyu Choi, Yejin Choi, Kyubeen Han, Joonwon Jang, Kijeong Jeon, Geunyeong Jeong, Gerrard Jeongwon Jo, Jiyeon Jung, Daeseong Kim, Dohoon Kim, Dohyun Kim, Hyunseo Kim, Minu Kim, Myoungshin Kim, Youchul Kim, Byungoh Ko, Christopher Lee, Edward Hwayoung Lee, Honglak Lee, Jiyoung Lee, Sangeun Lee, Seungwon Lim, Woohyung Lim, Jueun Mun, Jaewoo Park, Jimin Park, Jinho Park, Yongmin Park, Wooseok Seo, Yongwoo Song, Sihyuk Yi, Kyungjae Yoo, Sangyeon Yoon

机构 * LG AI Research（LG AI 研究院） 纠错

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

AI总结 EXAONE 4.5通过集成专用视觉编码器扩展EXAONE 4.0框架，实现多模态预训练，提升文档理解和语言能力，支持256K tokens上下文长度，优于同类模型。

MemReader: From Passive to Active Extraction for Long-Term Agent Memory

MemReader：从被动到主动提取长期智能体记忆

Jingyi Kang, Chunyu Li, Ding Chen, Bo Tang, Feiyu Xiong, Zhiyu Li

机构 * China Telecom Research Institute（中国电信研究院） 纠错

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

AI总结 MemReader通过主动提取机制提升长期记忆的准确性与一致性，实验表明其在知识更新、时间推理和减少幻觉任务中表现优异。

ActionNex: A Virtual Outage Manager for Cloud Computing

ActionNex：云计算中的虚拟故障管理器

Zhenfeng Lin, Haoji Hu, Ming Hao, Xuchao Zhang, Ryan Zhang, Junhao Li, Ze Li, Oleg Kulygin, Chetan Bansal, Hatay Tuna, Murali Chintalapati, Sheila Jiang, Salman Zafar, Angie Anderson

机构 * Microsoft PRIMO（微软PRIMO） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Microsoft Azure Core（微软Azure Core） 纠错

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

AI总结 本文提出ActionNex，一个生产级智能系统，通过多模态信号处理和分层记忆子系统，实现故障管理的端到端支持，包括实时更新、知识蒸馏和基于角色和阶段的最优行动推荐，实验表明其在真实Azure故障中达到71.4%的精度和52.8-54.8%的召回率。

Act Wisely: Cultivating Meta-Cognitive Tool Use in Agentic Multimodal Models

明智行动：在代理多模态模型中培养元认知工具使用

Shilin Yan, Jintao Tong, Hongwei Xue, Xiaojun Tang, Yangyang Wang, Kunyu Shi, Guannan Zhang, Ruixuan Li, Yixiong Zou

机构 * Accio Team, Alibaba Group（阿里巴巴集团 Accio 团队） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出HDPO框架，通过解耦优化通道提升代理多模态模型的元认知工具使用能力，减少工具调用并提升推理准确性。

Comments Project Page: https://Accio-Lab.github.io/Metis

PSI: Shared State as the Missing Layer for Coherent AI-Generated Instruments in Personal AI Agents

PSI：作为个人AI代理中协调AI生成工具的缺失层的共享状态

Zhiyuan Wang, Erzhen Hu, Mark Rucker, Laura E. Barnes

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出PSI架构，通过共享状态将独立生成的模块转化为连贯的工具，实现持久、连接和聊天互补的跨界面同步操作。

Phantasia: Context-Adaptive Backdoors in Vision Language Models

幻象：面向视觉语言模型的上下文自适应后门

Nam Duong Tran, Phi Le Nguyen

机构 * Institute for AI Innovation and Societal Impact, Hanoi University of Science and Technology（河内科技大学人工智能创新与社会影响研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出Phantasia，一种能根据输入语义动态调整恶意输出的后门攻击方法，提升了攻击隐蔽性和适应性，实验显示其在多种防御设置下均保持良好性能。

Comments CVPR 2026 Findings

ACF: A Collaborative Framework for Agent Covert Communication under Cognitive Asymmetry

ACF：一种在认知不对称下的代理隐蔽通信协作框架

Wansheng Wu, Kaibo Huang, Yukun Wei, Zhongliang Yang, Linna Zhou

机构 * School of Cyberspace Security, Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学网络空间安全学院） 纠错

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

AI总结 本文提出ACF框架，解决代理网络中因认知不对称导致的通信同步问题，通过解耦隐蔽通信与语义推理，实现无需认知对称的高效隐蔽通信。

Comments 5 pages, 3 figures. Submitted to IEEE Signal Processing Letters (SPL). Source code is available at https://github.com/Dwinovo/ACF-Stego

Networking-Aware Energy Efficiency in Agentic AI Inference: A Survey

面向网络的代理AI推理能效：综述

Xiaojing Chen, Haiqi Yu, Wei Ni, Dusit Niyato, Ruichen Zhang, Xin Wang, Shunqing Zhang, Shugong Xu

机构 * Shanghai University（上海大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Edith Cowan University（埃迪斯科文大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Xi'an Jiaotong-Liverpool University（西交利物浦大学） 纠错

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

AI总结 本文综述了代理AI推理中网络感知能效问题，探讨了计算与通信能耗的统一分类，提出跨层协同设计策略，并指出联邦绿色学习、6G代理AI等开放挑战。

SnapStream: Efficient Long Sequence Decoding on Dataflow Accelerators

SnapStream: 在数据流加速器上高效处理长序列解码

Jonathan Li, Nasim Farahini, Evgenii Iuliugin, Magnus Vesterlund, Christian Häggström, Guangtao Wang, Shubhangi Upasani, Ayush Sachdeva, Rui Li, Faline Fu, Chen Wu, Ayesha Siddiqua, John Long, Tuowen Zhao, Matheen Musaddiq, Håkan Zeffer, Yun Du, Mingran Wang, Qinghua Li, Bo Li, Urmish Thakker, Raghu Prabhakar

机构 * SambaNova Systems, Inc.（SambaNova系统公司） ； Microsoft AI（微软人工智能） ； Meta Platforms, Inc.（Meta平台公司） 纠错

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

AI总结 本文探讨了在数据流加速器上实现长序列解码的效率与准确性，提出SnapStream方法，通过压缩KV缓存提升芯片内存利用率，减少精度损失。

Through the Magnifying Glass: Adaptive Perception Magnification for Hallucination-Free VLM Decoding

通过放大镜：用于无幻觉VLM解码的自适应感知放大

Shunqi Mao, Chaoyi Zhang, Weidong Cai

机构 * School of Computer Science, The University of Sydney, Australia（澳大利亚悉尼大学计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 本文提出感知放大器PM，通过迭代隔离相关视觉标记并放大相应区域，提升VLM对视觉细节的 scrutiny，从而减少幻觉并增强语言生成与推理能力。

Comments ACL 2026 Main Conference

BDI-Kit Demo: A Toolkit for Programmable and Conversational Data Harmonization

BDI-Kit Demo: 一个用于可编程和对话式数据协调的工具包

Roque Lopez, Yurong Liu, Christos Koutras, Juliana Freire

机构 * New York University（纽约大学） 纠错

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

AI总结 BDI-Kit通过Python API和AI辅助对话界面，解决数据协调中的异构问题，展示如何通过自动化匹配、AI推理和用户优化实现数据协调。

STDec: Spatio-Temporal Stability Guided Decoding for dLLMs

STDec：基于时空稳定性的解码方法用于dLLMs

Yuzhe Chen, Jiale Cao, Xuyang Liu, Jin Xie, Aiping Yang, Yanwei Pang

机构 * Tianjin University（天津大学） ； Sichuan University（四川大学） ； Chongqing University（重庆大学） 纠错

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

AI总结 STDec通过结合空间和时间稳定性，改进dLLM解码，提升吞吐量并保持性能。

Comments Homepage: https://yzchen02.github.io/STDec

RLBoost: Harvesting Preemptible Resources for Cost-Efficient Reinforcement Learning on LLMs

RLBoost: 为在大语言模型上高效强化学习利用可中断资源

Yongji Wu, Xueshen Liu, Haizhong Zheng, Juncheng Gu, Beidi Chen, Z. Morley Mao, Arvind Krishnamurthy, Ion Stoica

机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Google（谷歌） ； CMU（卡内基梅隆大学） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 RLBoost通过高效利用可中断GPU资源提升大语言模型强化学习的效率和成本效益，采用混合架构和三种关键技术实现状态less和 embarrassingly parallel的rollout阶段与可中断资源的匹配。

Looking Beyond the Obvious: A Survey on Abstract Concept Recognition for Video Understanding

超越显而易见：视频理解中抽象概念识别的综述

Gowreesh Mago, Pascal Mettes, Stevan Rudinac

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

AI总结 本文综述了视频理解中抽象概念识别的挑战与方法，强调基础模型的进步对高阶抽象理解的重要性，指出需结合多模态基础模型避免重复发明轮子。

Comments Accepted at IJCV

Journal ref International Journal of Computer Vision 134, 217 (2026)

Soft Head Selection for Injecting ICL-Derived Task Embeddings

用于注入ICL衍生任务嵌入的软头部选择

Jungwon Park, Jimyeong Kim, Changin Choi, Wonjong Rhee

机构 * Department of Intelligence and Information, Seoul National University（首尔大学智能与信息系） ； Daegu Gyeongbuk Institute of Science and Technology（大邱庆北科学技术院） ； Samsung Advanced Institute of Technology, Samsung Electronics Co., Ltd（三星电子三星综合技术院） 纠错

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

AI总结 本文提出SITE方法，通过梯度选择任务相关的注意力头部，有效注入任务嵌入，优于现有方法并在多种任务中表现优异，参数使用更少。

Comments Accepted by ACL 2026 Findings