大模型推理能力

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

Context-Aware Generative AI for Automated Telecom Test Script Generation

上下文感知的生成式AI用于自动化电信测试脚本生成

Gautam Prasad, Chandramohan T. N., Joy Bose

机构 * Ericsson R&D Bangalore（爱立信印度班加罗尔研发中心） 纠错

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

AI总结 提出一种上下文感知的生成式AI框架，通过实时知识图谱和增量引擎检测变化，仅更新受影响的测试，减少人工并加速测试周期。

Event Ontology Expansion via LLM-Based Conceptualization

基于LLM概念化的事件本体扩展

Weicheng Ren, Zixuan Li, Long Bai, Xiaolong Jin, Jiafeng Guo, Xueqi Cheng

机构 * State Key Laboratory of AI Safety（人工智能安全国家重点实验室） ； 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 Technology, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 提出ConceptE框架，利用LLM从句子和触发词中提取概念级语义，增强事件聚类和层次扩展，在ACE、ERE和MAVEN上显著优于现有方法。

UniSLAD: A Unified Framework for Structural and Logical Industrial Visual Anomaly Detection

UniSLAD: 面向结构与逻辑工业视觉异常检测的统一框架

Changyi Li, Chao Yang, Yu Xiao, Kari Tammi

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

AI总结 提出UniSLAD统一框架，无需额外训练即可同时检测结构异常和逻辑异常，通过双特征提取器与双粒度特征表示模块，在工业基准上实现99.4%和93.1%的检测性能。

Comments This work has been accepted for publication in the Proceedings of the 2026 IEEE International Conference on Automation Science and Engineering (CASE)

LLM-as-Code: Agentic Programming for Agent Harness

LLM即代码：面向Agent框架的编程范式

Junjia Qi, Zichuan Fu, Jingtong Gao, Wenlin Zhang, Hanyu Yan, Xian Wu, Xiangyu Zhao

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Tencent Jarvis Lab（腾讯贾维斯实验室） 纠错

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

AI总结 针对LLM作为编排器导致控制流幻觉和不可靠执行的问题，提出Agentic Programming范式，由程序控制所有流程，LLM仅作为代码组件在需要推理或生成时被调用，显著提升长序列操作的稳定性。

Comments Accepted at the KDD 2026 Workshop on Agentic Software Engineering (AgenticSE)

Navigating Unreliable Parametric and Contextual Knowledge: Explicit Knowledge Conflict Resolution for LLM Inference

导航不可靠的参数化与上下文知识：面向LLM推理的显式知识冲突解决

Huang Peng, Jiuyang Tang, Weixin Zeng, Hao Xu, Xiang Zhao

机构 * National Key Laboratory of Big Data and Decision, National University of Defense Technology（国防科技大学大数据与决策国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 提出MACR框架，通过自适应知识评估与多智能体推理，显式解决大语言模型内部参数知识与外部上下文之间的冲突，超越传统二元选择范式。

Comments 12 pages, 3 figures

Clusters are All You Need: Pre-Training the Tsetlin Machine with Semantic Clusters from Language Models for Interpretability

聚类即一切：利用语言模型中的语义聚类预训练Tsetlin Machine以实现可解释性

Jiechao Gao, Rohan Kumar Yadav, Yuangang Li, Yuandong Pan, Jie Wang, Ying Liu, Michael Lepech

机构 * Independent Researcher（独立研究员） ； University of California, Irvine（加州大学尔湾分校） ； University of the 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.CL

AI总结 提出一种语义预训练框架，通过K-means或Top2Vec将文本聚类，用聚类-样本对预训练Tsetlin Machine，使其学习可解释的语义关键词，在五个数据集上性能优于传统方法且与BERT竞争。

Configurable Clinical Information Extraction with Agentic RAG: What Works, What Breaks, and Why

可配置的临床信息提取与智能体RAG：什么有效、什么失效及原因

Osman Alperen Çinar-Koraş, Marie Bauer, Sameh Khattab, Merlin Engelke, Moon Kim, Stephan Settelmeier, Shigeyasu Sugawara, Fabian Freisleben, Felix Nensa, Jens Kleesiek

机构 * Institute for Artificial Intelligence in Medicine (IKIM), University Medicine Essen（埃森大学医学院人工智能医学研究所） ； Faculty of Computer Science, University of Duisburg-Essen（杜伊斯堡-埃森大学计算机科学学院） ； Department of Physics, TU Dortmund University（多特蒙德工业大学物理系） ； Lamarr Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence, TU Dortmund University（多特蒙德工业大学拉马尔机器学习和人工智能研究所） ； Advanced Clinical Research Center, Fukushima Medical University（福岛医科大学先进临床研究中心） ； Department of Cardiology and Vascular Medicine, University Hospital Essen（埃森大学医院心血管内科） 纠错

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

AI总结 针对临床文档元数据缺失问题，提出基于智能体RAG的ACIE系统，在埃森大学医学中心部署，通过完整患者上下文推理和源引用验证，在7326次临床判断中实现96.5%的提取接受率。

Emergent Alignment

涌现对齐

Martin Kolář

机构 * CIIRC, Czech Technical University in Prague（捷克理工大学CIIRC） 纠错

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

AI总结 提出一种在线对齐技术，通过引入良心步骤和基于直接偏好优化的对齐损失，使大语言模型在训练、微调、对抗提示和零样本学习中自我纠正非伦理输出。

Comments Rejected from ICML 2026

Hidden Anchors in Multi-Agent LLM Deliberation

多智能体LLM协商中的隐藏锚点

Apurba Pokharel, Ram Dantu

机构 * University of North Texas（北德克萨斯大学） 纠错

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

AI总结 将多智能体LLM协商建模为闭环动力系统，每个智能体有隐藏内部信念（锚点），解释协商如何超越初始信念凸包，并通过恢复锚点预测模型行为。

Comments 13 pages, 6 figures, 7 tables

Code-Augur: Agentic Vulnerability Detection via Specification Inference

Code-Augur：通过规约推断的智能体漏洞检测

Zhengxiong Luo, Mehtab Zafar, Dylan Wolff, Abhik Roychoudhury

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 提出安全规约优先范式，通过显式化智能体假设并运行时反证，结合引导式模糊测试提升漏洞检测能力，在真实项目中比现有智能体检测更多漏洞。

Beyond Prediction: Tail-Aware Scheduling for LLM Inference

超越预测：面向LLM推理的尾延迟感知调度

Yueying Li, Yuanfan Chen, Jiayang Chen, Esha Choukse, Haoran Qiu, G. Edward Suh, Rodrigo Fonseca, Ziv Scully, Udit Gupta

机构 * Cornell University, Computer Science Department（康奈尔大学计算机科学系） ； Cornell University, Electrical and Computer Engineering Department（康奈尔大学电气与计算机工程系） ； Cornell University, Operations Research and Information Engineering Department（康奈尔大学运筹学与信息工程系） ； Microsoft Azure System Research（微软Azure系统研究） ； NVIDIA Corporation（英伟达公司） 纠错

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

AI总结 针对LLM推理中长度预测调度在分布偏移和尾延迟控制上的脆弱性，提出无预测的分布感知调度框架，通过轻量统计信号实现软优先级提升，结合缓存感知抢占，在多种工作负载下将P99 TTLT降低35-50%，TTFT降低34-47%。

Journal ref Forty-Third International Conference on Machine Learning (2026)

Learning Cardiac Electrophysiology Digital Twins Through Agentic Discovery of Hybrid Structure

通过智能体发现混合结构学习心脏电生理数字孪生

Ziqi Zhou, Yubo Ye, Sumeet Atul Vadhavka, Linwei Wang, Zhiqiang Tao

机构 * Rochester Institute of Technology（罗彻斯特理工学院） 纠错

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

AI总结 提出LEADS框架，利用LLM智能体在结构化动作空间中迭代发现混合物理-神经模型，实现个性化心脏电生理数字孪生构建，优于人工设计和其他LLM方法。

Comments 10 pages, 4 figures

Unlocking LLM Code Correction with Iterative Feedback Loops

解锁大语言模型代码修正的迭代反馈循环

Le Zhang, Suresh Kothari

机构 * Iowa State University（爱荷华州立大学） 纠错

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

AI总结 研究通过执行反馈迭代修正代码的能力，提出评估指标并分析推理与非推理模型在利用反馈上的差异，发现推理模型显著优于非推理模型，且语法和运行时错误比逻辑错误更易修正。

Comments 22 pages, 14th Computing Conference 2026

A Multi-Level Architecture for Reusable Materials Ontologies -- The OntoCrafter Ceramics Ontology (OCO) as Reference Implementation

可复用材料本体的多层次架构——以OntoCrafter陶瓷本体(OCO)作为参考实现

Thomas Pannek, Wolfgang Grond

机构 * Numberland 纠错

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

AI总结 针对材料科学本体在水平、垂直和机制三个维度上的碎片化问题，提出一种多层次模块化架构，通过抽象层次和消费受众两个独立分类轴，并在材料特定层内采用七层机制解释骨架，以OntoCrafter陶瓷本体(OCO v0.94)作为参考实现。

Comments 3 figures, 55 pages

Last But Not Least: Boundary Attention CalibratiON for Multimodal KV Cache Compression

最后但同样重要：用于多模态KV缓存压缩的边界注意力校准

Tianhao Chen, Yuheng Wu, Kelu Yao, Xiaogang Xu, Xiaobin Hu, Dongman Lee

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； Zhejiang Laboratory（之江实验室） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 针对多模态大语言模型长视觉上下文中KV缓存压缩导致关键证据丢失的问题，提出BACON方法，通过校准观察窗口注意力与最后查询注意力，并利用层内一致性和层间持久性抑制噪声，在激进压缩下平均提升7.5%性能。

Beyond Models: Reflections on Engineering AI-enabled Systems in a Project-Based Course

超越模型：在项目式课程中构建AI使能系统的反思

Amir Mashmool, Kishan Ravindra Sawant, Mojtaba Shahin, Nico Hochgeschwender, Rainer Koschke

机构 * Department of Mathematics and Computer Science, University of Bremen（不莱梅大学数学与计算机科学系） ； School of Computing Technologies, RMIT University（皇家墨尔本理工学院计算技术学院） 纠错

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

AI总结 本文反思了一门研究生项目式课程的设计与实施，该课程通过开发电影推荐系统，培养学生对AI使能系统的架构设计、部署和监控能力，并基于混合方法研究揭示了学生在早期架构决策、ML集成、需求演进和数据管理方面的持续困难。

Graphical-Probabilistic Modeling of Generative Flows in LLM-Native Software Systems

LLM原生软件系统中生成流的图形概率建模

Víctor A. Braberman, Flavia Bonomo-Braberman

机构 * Departamento de Computación, FCEN, Universidad de Buenos Aires / ICC, UBA-CONICET（布宜诺斯艾利斯大学计算机系 / UBA-CONICET） 纠错

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

AI总结 针对LLM原生软件开发缺乏设计级推理的问题，提出基于图形概率模型的生成网络框架，用于文档化生成流并描述系统属性。

Comments Published at 2026 IEEE/ACM 5th International Conference on AI Engineering - Software Engineering for AI (CAIN '26), April 12-13, 2026, Rio de Janeiro, Brazil

Deep Residual Injection for Full-Spectrum Forensic Signal Perception in Multimodal Large Language Models

深度残差注入：多模态大语言模型的全频谱取证信号感知

Kaiqing Lin, Zhiyuan Yan, Ruoxin Chen, Ke-Yue Zhang, Yue Zhou, Caiyong Piao, Bin Li, Taiping Yao, Bo Wang, Youchang Xiao, Shouhong Ding

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； University of California, 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 针对多模态大语言模型在取证中难以同时保留语义知识和捕获低级生成器伪影的问题，提出Deep-VRM方法，通过将伪影特定视觉信号作为残差路径注入中间层，实现全频谱信号感知，达到鲁棒检测性能。

Comments Accepted at ICML 2026

Mean-Field Parallel Decoding for Discrete Diffusion Language Models

离散扩散语言模型的平均场并行解码

Tamim Zoabi, Ameen Ali, Liran Ringel, Lior Wolf

机构 * School of Electrical & Computer Engineering, Tel Aviv University（特拉维夫大学电气与计算机工程学院） ； School of Computer Science and AI, Tel Aviv University（特拉维夫大学计算机科学与人工智能学院） ； Department of Computer Science, Technion, Israel Institute of Technology（以色列理工学院计算机科学系） 纠错

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

AI总结 提出一种无需训练的解码框架，通过平均场变分松弛协调并行令牌更新，在单次前向传播中抑制冲突，提升质量-延迟权衡。

Pepti-Agent: An AI Agent for Peptide Design and Optimization

Pepti-Agent: 一种用于肽设计与优化的人工智能代理

Houxu Chen, Achuth Chandrasekhar, Amir Barati Farimani

机构 * Biomedical Engineering, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213, USA（生物医学工程系，卡内基梅隆大学，匹兹堡，PA 15213，美国） ； Mechanical Engineering, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213, USA（机械工程系，卡内基梅隆大学，匹兹堡，PA 15213，美国） 纠错

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

AI总结 提出Pepti-Agent，一种基于模型上下文协议（MCP）的闭环肽设计框架，通过可独立检查的生成、预测和突变工具，结合大语言模型控制器和实时属性预测，实现多目标优化与可复现基准测试。

CogGuard: Cognitive and Operational Profiling for Proactive Warning in Edge Intelligent Services

CogGuard：边缘智能服务中基于认知与操作画像的主动预警

Zhi Yao, Weihao Chen, Zhiqing Tang, Hanshuai Cui, Qianli Ma, Weijia Jia, Wei Zhao

机构 * Beijing Normal-Hong Kong Baptist University（北京师范大学-香港浸会大学） ； Guangdong Key Lab of AI and Multi-modal Data Processing（广东省人工智能与多模态数据处理重点实验室） ； Institute of Artificial Intelligence and Future Networks（人工智能与未来网络研究院） ； Engineering Center of AI and Future Education（人工智能与未来教育工程中心） ； Guangdong Provincial Department of Science and Technology（广东省科学技术厅） ； Zhuhai Science-Tech Innovation Bureau（珠海市科技创新局） ； Beijing Normal University at Zhuhai（北京师范大学珠海校区） 纠错

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

AI总结 提出CogGuard框架，通过解耦离线LLM画像构建与在线SLM评分预测，结合前缀对齐KV缓存重用和长度感知分布式微调，实现边缘智能服务的主动预警，在教育和操作任务上降低构建时间48%、微调时间19%。

Comments Accepted to ICWS 2026

Self-Evolving Visual Questioner

自演化视觉提问器

Yijun Liang, Hengguang Zhou, Ming Li, Lichen Li, Cho-Jui Hsieh, Tianyi Zhou

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Peking University（北京大学） ； Arena ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

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

AI总结 提出自演化框架，让视觉语言模型作为提问器和过滤器，无需外部监督即可生成更难、更信息丰富、更视觉中心的问题，并保持探索多样性以避免训练崩溃，显著提升自主提问质量和难度边界。

Comments 21 pages, including references and appendix. Project Page is available at https://joliang17.github.io/SelfEvolvingVQG/

Before You Think: System 0, AI-Mediated Cognition and Cognitive Colonization

在你思考之前：系统0、AI中介认知与认知殖民化

Marianna Bergamaschi Ganapini, Massimo Chiriatti, Enrico Panai, Giuseppe Riva

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

AI总结 本文比较三种AI认知框架，提出系统0具有独特理论地位，并引入“认知殖民化”概念，指出AI系统能将外部利益嵌入自我架构，构成难以察觉的影响。

The Internet of Agentic AI: Communication, Coordination, and Collective Intelligence at Scale

智能体互联网：大规模通信、协调与集体智能

Quanyan Zhu

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； NYU Center for Cybersecurity（纽约大学网络安全中心） ； NYU Tandon School of Engineering（纽约大学坦顿工程学院） ； 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 本文提出智能体互联网（IoAI）愿景，构建异构智能体在云、边缘、设备等环境中发现、协商、通信与协作的开放生态系统，并探讨其架构、机制及关键研究挑战。

Generativism: Toward a Learning Theory for the Age of Generative Artificial Intelligence

生成主义：面向生成式人工智能时代的学习理论

Shan Li, Juan Zheng

机构 * Department of Education and Human Services, College of Education, Lehigh University（教育与人类服务系，教育学院，莱维大学） ； Department of Community and Global Health, College of Health, Lehigh University（社区与全球健康系，健康学院，莱维大学） 纠错

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

AI总结 本文批判性审视行为主义、认知主义、建构主义和连接主义四大学习理论在生成式AI时代的局限，提出以“生成主义”为核心的新学习理论，强调人机协作的知识共建。

Algorithmic Constitutionalism

算法宪政主义

Oren Perez, Nurit Wimer

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

AI总结 针对AI对社会生活日益渗透的风险，本文提出“算法宪政主义”框架，通过分层架构、算法元推理和协商纠正，应用于Facebook内容审核，并分析其与社会宪政主义的张力及对欧盟数字服务法案的影响。

Journal ref Ind. J. Global Legal Stud. 30 (2023): 81

Notes2Skills: From Lab Notebooks to Certainty-Aware Scientific Agent Skills

Notes2Skills: 从实验室笔记本到具有确定性意识的科学智能体技能

Shi Liu, Jiayao Chen, Chengwei Qin, Yanqing Hu, Jufan Zhang, Linyi Yang

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； University College Dublin（都柏林大学学院） 纠错

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

AI总结 提出Notes2Skills框架，将实验室笔记转化为保留作者确定性的可验证科学智能体技能，解决不确定判断与确认结论混淆问题。

Comments 28 pages, preprint