大模型推理能力

Shared Selective Persistent Memory for Agentic LLM Systems

用于智能语言模型系统的共享选择性持久内存

Sanjana Pedada, Aditya Dhavala, Neelraj Patil

机构 * Apple Inc.（苹果公司） 纠错

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

AI总结 智能语言模型系统面临上下文问题，本文提出共享选择性持久内存架构，识别保留四类可重用上下文，丢弃特定会话推理痕迹，实现共享协作重用。在企业场景和公共数据集实验中验证其有效性，提高任务完成率，降低成本，优于全历史持久化等极端方式。

Comments 11 pages, 2 figures, 4 tables

DKCD: Domain Knowledge-Enhanced Causal Discovery from Unstructured Data

DKCD：从非结构化数据中进行领域知识增强的因果发现

Xin Li, Jin Li, Shoujin Wang, Kun Yu, Fang Chen

机构 * University of Technology Sydney（悉尼科技大学） 纠错

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

AI总结 针对高专业领域非结构化数据因果发现难题，提出DKCD框架，通过知识挖掘、知识引导的因果推理和因果结构发现三个组件，有效应对潜在因素识别不足和因素注释不可靠问题，实验证明其显著提升了因果发现效果。

Generative Communications: Overview, Technologies, and Trends

生成式通信：概述、技术与趋势

Wenjun Zhang, Zhiyong Chen, Tong Wu, Guo Lu, Li Song, Feng Yang, Meixia Tao

机构 * Cooperative Medianet Innovation Center and the School of Information Science and Electronic Engineering, Shanghai Jiao Tong University（合作中位网创新中心和上海交通大学信息科学与电子工程学院） 纠错

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

AI总结 本文介绍用于6G网络的生成式通信范式GenCom，大型人工智能模型驱动语义理解等并嵌入通信，使发送方传最少信息，接收方合成输出，重新定义通信。提出两层架构，经分析其在多场景有优势，还概述了未来研究方向。

Comments accepted by IEEE Wireless Communications Magazine

From Legacy Documentation to OSCAL: An MCP-Based Agent Pipeline for Threat-Informed Continuous Compliance in Critical Infrastructure

从遗留文档到OSCAL：基于MCP的代理管道，用于关键基础设施中的威胁情报驱动的持续合规性

Lea Roxanne Muth, Marian Margraf

机构 * Department of Mathematics and Computer Science（数学与计算机科学系） 纠错

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

AI总结 研究针对关键基础设施运营技术环境无法主动扫描但需主动系统反馈的问题，提出基于MCP的多代理管道，将自然语言描述转换为知识图谱和OSCAL工件，架构解耦推理与检索，降低风险，在场景中取得一定召回率并生成报告，虽有错误但可人工审查。

Comments Accepted for publication at the 2026 IEEE International Conference on Cyber Security and Resilience (IEEE CSR), Lisbon, Portugal, August 3-5, 2026. 8 pages, 1 figure

Out of Sight: Compression-Aware Content Protection against Agentic Crawlers

视线之外：针对智能爬虫的压缩感知内容保护

Xuefei Wang

机构 * Beihang University（北航大学） 纠错

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

AI总结 研究基于LLM的智能体给在线内容带来的新威胁，提出CAPE框架，通过注入不可见扰动保护文本内容，在低查询预算下有效提升信息损失，实验证明其有效性与通用性，推动智能体时代内容保护研究。

Prismata: Confining Cross-Site Prompt Injection in Web Agents

Prismata：限制Web代理中的跨站提示注入

Corban Villa, Alp Eren Ozdarendeli, Sijun Tan, Raluca Ada Popa

机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 研究针对Web代理跨站提示注入问题，提出Prismata防御机制，通过动态信任推导生成权限标签，结合机械限制执行标签，无需开发者注释，能有效降低攻击成功率并保留良性任务效用。

Mechanistic Interpretability of LLM Jailbreaks via Internal Attribution Graphs

通过内部归因图对大语言模型越狱进行机制性可解释性研究

Anupam Wagle, Ifrat Ikhtear Uddin, Chaowei Zhang, Longwei Wang

机构 * Department of Computer Science, University of South Dakota（南达科他大学计算机科学系） ； School of Information and Artificial Intelligence, Yangzhou University（扬州大学信息与人工智能学院） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型越狱漏洞，通过构建内部计算图揭示对抗攻击引发的内部推理转变，提出统一框架实现因果诊断，实验证明计算图偏差与不安全行为相关，干预可提升模型鲁棒性。

Agents That Teach: Towards Designing Incidental Learning Back into AI-Assisted Software Development

教学型智能体：将偶然学习重新融入人工智能辅助软件开发的设计探索

Rohit Mehra, Samdyuti Suri, Prithviraj K Tagadinamani, Kapil Singi, Vikrant Kaulgud, Adam P. Burden

机构 * Accenture Labs, India（Accenture实验室，印度） ； Accenture, USA（Accenture，美国） 纠错

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

AI总结 探讨人工智能编码智能体使开发者过度依赖而失去偶然学习机会并积累知识债务的问题，提出六项设计原则，展示基于“教学型智能体”概念的“SHIELD”系统，推动形成生产力与学习互补的学习感知开发环境。

Comments 5 pages. To be published in the proceedings of 41st International Conference on Automated Software Engineering (ASE '26), October 12-16, 2026, Munich, Germany (New Ideas and Emerging Results Track)

Controlling Tool Use with Heading-Specific Activation Steering

通过特定标题激活控制工具使用

Yuqi Chen, Vincent Siu, Yang Liu, Dawn Song, Chenguang Wang

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

AI总结 研究工具增强大语言模型中工具使用决策的稳定内部表示，通过从标题锚点位置提取引导向量对工具调用行为进行双向因果控制，发现其因果有效性与线性结构不符，还区分了工具使用引导向量与参数化概念的引导向量，二者关系待解。

Beyond Accuracy: How Humans Evaluate Legally Correct but Socially Controversial Legal Advice from Machines

超越准确性：人类如何评估来自机器的法律正确但社会有争议的法律建议

Benjamin Minhao Chen, Zhiyu Li

机构 * University of Hong Kong（香港大学） ； Durham University（达灵顿大学） 纠错

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

AI总结 研究探讨人类如何评估机器给出的法律正确但有社会争议的建议。通过对3348名中国大陆成年人的调查实验发现，归因于人工智能系统对感知合理性无净影响，提供法律推理可提高合理性，公众反应受规范期望平衡影响，对相关理论和系统设计有启示。

Heaviside Continuity of Rolling Coefficients for Eliminating Epistemic Entropy in Large Language Models

用于消除大语言模型认知熵的滚动系数的海维赛德连续性

MY Pitsane, Hope Mogale

机构 * North-West University, RSA（南非北开普大学） ； University of Pretoria, RSA（南非彼得里亚大学） ； Mankind Research Labs, Sandton（沙顿人类研究实验室） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型输出难检测错误的问题，提出海维赛德连续性的滚动系数框架，将推理重新表述为谓词门控状态转换，结合模型置信度与并行验证信号，防止无效状态传播，降低认知熵。

Comments A First draft

Don't Commit Alone: Joint Token Commitment in Diffusion Large Language Models

不要单独提交：扩散大语言模型中的联合令牌提交

Lin Yao

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） ； Zhongguancun Academy（中关村科学城） 纠错

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

AI总结 研究扩散大语言模型中多令牌提交问题，提出CoCommit方法，通过标记门控协调步骤延迟提交，重新应用骨干网络最后n层使标记位置协调，近似联合模式解码，提高推理和精确答案任务准确率。

Scalable Semantic Steering of Embedding Projections

嵌入投影的可扩展语义引导

Wei Liu, Eric Krokos, Kirsten Whitley, Rebecca Faust, Chris North

机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工学院） ； Department of Defense（国防部） ； Tulane University（路易斯安那州立大学） 纠错

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

AI总结 研究高维数据嵌入的低维投影语义结构问题，提出可扩展语义引导方法，将语义计算从单个项目转移到用户定义组，通过单LLM调用为组生成结构化配置文件，减少LLM调用并在多模态嵌入中有效应用。

Comments Accepted as a short paper at IEEE VIS 2026. 5 pages, 2 figures

LLM-Enhanced Hierarchical Heterogeneous Graph Representation Learning for Malicious Python Package Detection

用于恶意Python包检测的基于大语言模型增强的分层异构图表示学习

Hang Gao, Xiaoyu Chen, Baoquan Cui, Zhen Tang, Peng Qiao, Fengge Wu, Jian Zhang

机构 * Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 提出用于恶意Python包检测的LLM增强分层异构图表示学习框架，构建分层异构代码图，利用LLMs推理功能语义角色，开发分层异构图神经网络并结合功能级归因机制，实验表明该框架性能优越。

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。

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

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。

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

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。