大模型推理能力

Endpoint Anticipation for Low-Latency Spoken Dialogue

低延迟口语对话的端点预测

Sathvik Udupa, Shinji Watanabe, Petr Schwarz, Jan Cernocky

机构 * Brno University of Technology（布拉格技术大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出端点预测方法，通过提前预测对话结束信号实现低延迟，在部分上下文中投机执行LLM和TTS流水线，平均延迟降低505毫秒。

Comments Accepted at Interspeech 2026

OMG: Omni-Modal Motion Generation for Generalist Humanoid Control

OMG: 面向通用人形机器人的全模态运动生成

Siqiao Huang, Kun-Ying Lee, Dongming Qiao, Guanqi He, Zhenyu Wang, Yitang Li, Shaoting Zhu, Hang Zhao

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出OMG框架，通过精心策划的数据流程和扩散模型，实现基于语言、音频和参考动作的全模态全身控制，展示了最先进的性能和可扩展性。

Comments Project Page: https://tsinghua-mars-lab.github.io/OMG/

Advancing Subsurface Discovery and Geothermal Monitoring with an Agentic Artificial Intelligence Framework

基于智能体人工智能框架推进地下发现与地热监测

Randy Harsuko, Zhengfa Bi, Guodong Chen, Nori Nakata

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出GAIA系统，结合大语言模型、数字孪生与检索增强生成，实现地热开发中的多学科任务自动化与智能决策。

LUNA-AD: Lightweight Uncertainty-Aware Language Model with Lifelong Learning for Autonomous Driving

LUNA-AD: 面向自动驾驶的轻量级不确定性感知语言模型与终身学习

Ruoyu Yao, Pei Liu, Ruiguo Zhong, Mingxing Peng, Rui Yang, Jun Ma

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出LUNA-AD，一种结合三系统架构、多智能体分析、双头轻量模型和反思驱动终身学习的轻量级不确定性感知语言模型，在nuPlan上实现高成功率与低推理延迟。

Comments 16 pages,9 figures

Reward Evolution with Graph-of-Thoughts: A Bi-Level Language Model Framework for Reinforcement Learning

基于思维图的奖励进化：一种用于强化学习的双层语言模型框架

Changwei Yao, Xinzi Liu, Chen Li, Marios Savvides

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Tokyo（东京大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出RE-GoT框架，结合LLM与VLM的图思维推理，通过任务分解和视觉反馈迭代优化奖励函数，实验表明在RoboGen和ManiSkill2任务中均优于现有方法。

Journal ref IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2026)

MailoHLS: Multi-Adapter Structure-Aware Learning for Pareto-Driven HLS Pragma Optimization

MailoHLS: 面向帕累托驱动HLS编译指示优化的多适配器结构感知学习

Elena Vouvali, Dimosthenis Masouros, Aggelos Ferikoglou, Dimitrios Soudris, Sotirios Xydis

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出MailoHLS混合框架，结合LLM语义推理与GNN结构建模，通过交叉注意力、目标条件LoRA适配器和帕累托优化，实现HLS编译指示的联合优化，在延迟优化上最高提速12.42倍，并持续生成近帕累托最优设计。

DexFuture: Hierarchical Future-State Visuomotor Targeting for Bimanual Dexterous Tool Use

DexFuture: 用于双手灵巧工具使用的分层未来状态视觉运动目标

Runfa Blark Li, Kuang-Ting Tu, Nikola Raicevic, Dwait Bhatt, Xinshuang Liu, Keito Suzuki, Ki Myung Brian Lee, Nikolay Atanasov, Truong Nguyen

机构 * UC San Diego（圣迭戈大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：planning(abstract)

AI总结 提出DexFuture分层系统，通过高层未来状态视觉运动目标预测器和低层目标条件结构化灵巧策略，实现双手灵巧工具使用，达到90%的特权oracle性能，运行速度60Hz，比DexWM式CEM规划快约250倍。

Scaling Expert Feedback with Reflective Edit Propagation in Compositional Knowledge Bases

在组合知识库中通过反思性编辑传播扩展专家反馈

Jiajing Guo, Xueming Li, Jorge Piazentin Ono, Wenbin He, Liu Ren

专题命中 复杂问题求解 ：planning(abstract)

AI总结 提出RAID系统，通过反思性代理推断专家编辑意图并自动传播到整个知识库，以规模化扩展专家反馈。

Comments Accepted to ACM CAIS '26 Demo Track

Journal ref ACM Conference on AI and Agentic Systems (CAIS '26), May 26-29, 2026, San Jose, CA, USA

UModel: An Agent-Ready Observability Data Modeling Method at Scale

UModel: 一种面向智能体的可观测性数据规模化建模方法

Changhua Pei, Zheyuan Li, Zexin Wang, Hang Cui, Xiaohui Nie, Qi Zhou, Fang Situ, Cheng Zhang, Xin Zhang, Xidao Wen, Gaogang Xie, Jingjing Li, Dan Pei

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 针对现有可观测性框架数据孤岛、模式不兼容及语义元数据不足导致根因分析困难的问题，提出UModel统一本体框架，通过对象中心化建模和语义图连接异构数据，并引入U-SPL管道查询接口，使智能体自主探索系统拓扑并关联多模态数据，在AIOps 2025挑战赛数据集上根因定位精度提升8%，已在阿里云部署超一年，服务数万用户，支撑每秒数百万操作和亚秒级查询延迟。

TrajTok: Learning Trajectory Tokens enables better Video Understanding

TrajTok: 学习轨迹令牌以实现更好的视频理解

Chenhao Zheng, Jieyu Zhang, Jianing Zhang, Weikai Huang, Ashutosh Kumar, Quan Kong, Oncel Tuzel, Chun-Liang Li, Ranjay Krishna

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Allen Institute for Artificial Intelligence（人工智能研究院） ； Apple（苹果公司） ； Woven by Toyota, Inc（丰田纺织公司） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出TrajTok，一种端到端视频令牌化模块，通过隐式时空聚类生成对象轨迹令牌，提升视频理解效率与性能。

Comments CVPR 2026

Robust-LLaVA: On the Effectiveness of Large-Scale Robust Image Encoders for Multi-modal Large Language Models

Robust-LLaVA：大规模鲁棒图像编码器对多模态大语言模型的有效性

Hashmat Shadab Malik, Fahad Shamshad, Muzammal Naseer, Karthik Nandakumar, Fahad Khan, Salman Khan

机构 * Mohamed bin Zayed University of AI（Mohamed bin Zayed人工智能大学） ； Khalifa University（卡利法大学） ； Michigan State University（密歇根州立大学） ； Australian National University（澳大利亚国立大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出利用大规模对抗预训练的图像分类模型替代CLIP编码器，以增强多模态大语言模型对视觉对抗扰动的鲁棒性，在无需额外对抗训练的情况下，在视觉问答、图像描述和越狱攻击任务中取得显著鲁棒性提升。

Comments Accepted at Trustworthy FMs Workshop Trust Before Use: Building Foundation Models that You Can Trust (ICCVW) 2025

Autonomous Systems -- An Architectural Characterization

自主系统——一种架构特征

Joseph Sifakis

专题命中 复杂问题求解 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出了一种结合系统架构模型和智能体模型的通用计算模型，旨在解决自主系统设计中的核心问题，强调自主系统的功能性和适应性，而非特定技术。

VirtualMLE: A Virtual ML Engineer that Optimizes Sequential Recommenders

VirtualMLE: 一种优化序列推荐器的虚拟机器学习工程师

Shiteng Cao, Jingwen Liu, Junda She, Zhiheng Li

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出VirtualMLE，一种利用LLM认知能力将推荐器优化组织为执行、反思和记忆更新闭环的框架，在SASRec和HSTU上以更少试验达到竞争性推荐质量，并展示了跨数据集迁移调优启发式的潜力。

Guided Sensemaking: Agents in Collaborative Deliberation

引导式意义建构：协作审议中的智能体

Aaditya Bhatia, Navdeep Kaur Bhatia, Marc-Antoine Parent, Jack Park

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出一种AI增强的多智能体话语平台，通过上下文敏感提问和思维支架，支持结构化反思、论证构建和协作意义建构，促进批判性思维。

Comments Presented at Tools for Thought (TfT) workshop at CHI 2026

MetaForge: A Self-Evolving Multimodal Agent that Retrieves, Adapts, and Forges Tools On Demand

MetaForge：一种自我进化的多模态智能体，可按需检索、适应和锻造工具

Shouang Wei, Houcheng Min, Xinpeng Dong, Xin Lin, Sen Cui, Bo Jiang, Zhongxiang Dai, Kun Kuang, Guandong Xu, Fei Wu, Min Zhang

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出MetaForge框架，通过决策-检索-适应-锻造-回收的闭环机制，使多模态智能体能够按需自我进化工具集，在12个基准测试中超越16个基线方法，提升了准确性、效率和泛化能力。

RAG-driven Multi-Agent LLM Framework with Task Decomposition for Beyond 5G Auto-Configuration

基于RAG驱动的多智能体LLM框架与任务分解的超越5G自动配置

İrşat Emin Sarıdaş, Onur Salan, Ali Görçin, Ibrahim Hokelek, Hakan Ali Çırpan

专题命中 复杂问题求解 ：verifier(abstract)

AI总结 提出一种检索增强和任务分解的多智能体LLM框架，通过语义检索和模块化架构减少幻觉，实现超越5G网络自动配置，成功率达94.4%。

Comments 6 pages, 2 figures, accepted to International Conference on Telecommunications 2026

AnomalyAgent: Training-Free Agentic Models for Zero-/Few-Shot Anomaly Detection

AnomalyAgent: 用于零样本/少样本异常检测的无训练智能体模型

Yi Zhang, Jiawen Zhu, Lele Fu, Guansong Pang

机构 * Singapore Management University（新加坡国立管理学院） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出一种基于多模态大语言模型的无训练智能体框架AnomalyAgent，通过定制工具集和记忆模块实现零样本/少样本异常检测，在逻辑/上下文异常等复杂场景中优于现有方法。

Inter-Landau-Level Pair Tunneling Rigidifies the Long-Wavelength Structure Factor of the ν=1/3 Laughlin State

朗道能级间配对隧穿使ν=1/3 Laughlin态的长波结构因子刚性化

Hongyi Liu

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 通过微扰和非微扰方法研究ν=1/3 Laughlin态的朗道能级混合效应，发现非微扰结果中长波结构因子S(1)被抑制32%，与微扰预测的增强21%相反，且反转归因于DD↔UU配对隧穿通道。

Comments This paper has been withdrawn by the authors due to the obsolescence of certain datasets and flaws identified in the original claims. We are completely reconstructing the arguments based on new evidence

ElegantVLA: Learning When to Think for Efficient Vision-Language-Action Models

ElegantVLA：学习何时思考以实现高效的视觉-语言-动作模型

Ye Li, Huanan Liu, Kangye Ji, Yuan Meng, Jiajun Fan, Yuansong Wang, Shiyu Qin, Chenglei Wu, Shu-Tao Xia, Zhi Wang

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

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出ElegantVLA，一种即插即用的相位自适应推理框架，通过动态计算调度在视觉编码器、大语言模型和动作头之间分配计算资源，实现VLA模型加速，在GR00T和CogACT上分别获得最高2.55倍和3.77倍加速。

NF-TrackLLM: Joint Prediction of UAV Trajectory and Near-Field Beam for LAE XL-MIMO Systems

NF-TrackLLM：用于LAE XL-MIMO系统的无人机轨迹与近场波束联合预测

Qianfan Lu, Mengyuan Li, Jiachen Tian, Yu Han, Xiao Li, Shi Jin

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出NF-TrackLLM框架，通过多模态语义感知和GPT-2时空推理，联合预测近场XL-MIMO系统中无人机轨迹和波束，实现高精度跟踪与波束预测。

CelerLog: Fast Log Parsing via Dynamic Routing

CelerLog: 通过动态路由实现快速日志解析

Shiwen Shan, Yintong Huo, Minxing Wang, Zhiying Wu, Yuxin Su, Zibin Zheng

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出CelerLog，通过动态路由将日志分为密集和稀疏组，分别用统计方法和LLM处理，在保持高精度的同时大幅提升速度和降低成本。

DUCX: Decomposing Unfairness in Tool-Using Chest X-ray Agents

DUCX：分解使用工具的胸部X光代理中的不公平性

Zikang Xu, Ruinan Jin, Xiaoxiao Li

机构 * Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center, Anhui, China（人工智能研究所，合肥国家科学中心，安徽，中国） ； The University of British Columbia, Vancouver, BC V6Z 1Z4, Canada（不列颠哥伦比亚大学，温哥华，BC V6Z 1Z4，加拿大） ； Vector Institute, Toronto, ON M5G 1M1, Canada（向量研究所，多伦多，ON M5G 1M1，加拿大） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出DUCK框架，通过阶段式公平性分解方法，系统审计使用工具的胸部X光代理中的工具暴露偏差、工具转换偏差和模型推理偏差，揭示端到端评估无法预测的群体差异。

Comments Early accepted by MICCAI 2026

RF Instrument Agent (RFIA): Empowering RF Instruments with Natural Language Understanding, Scheduling and Execution of Complex Tasks

RF仪器智能体 (RFIA): 赋予射频仪器自然语言理解、调度与执行复杂任务的能力

Chunhui Li, Wei Fan

专题命中 复杂问题求解 ：planning(abstract)

AI总结 提出RFIA框架，通过解耦意图-规划-执行架构和结构化知识库，实现基于自然语言的可靠射频仪器控制，并在商用矢量网络分析仪上验证了多任务自动化能力。

StepAudio 2.5 Technical Report

StepAudio 2.5 技术报告

Bin Lin, Bo Zhao, Boyong Wu, Chao Yan, Chen Wu, Cheng Yi, Chengyuan Yao, Daijiao Liu, Fei Tian, Feng Tian, Haiyang Sun, Haoyang Zhang, Jiangjie Zhen, Jinglan Gong, Jun Chen, Li Xie, Peilin Li, Peng Yang, Pengfei Tan, Qingjian Lin, Runze Li, Shenghua Hu, Siyi Zhou, Wenwen Qu, Xiangyu Li, Xiangyu Tony Zhang, Xuerui Yang, Yang Yang, Yechang Huang, Yu Fu, Yuchu Luo, Yuxin Li, Yuxin Zhang, Zhengyan Sheng, Brian Li, Chang Zeng, Changlin Zhang, Chen Geng, Chenghao Dong, Chengli Feng, Dan Zhou, Danni Wan, Di Chen, Die Zhang, Dongqing Pang, Guanglong Yang, Guoqiang Hu, Huangxi Zhu, Jianzheng Gao, Jinghua Liang, Jinmei Wan, Junjie Yuan, Kang An, Lei Lei, Limin Zhong, Lun Cai, Mengqiang Ren, Min Xu, Mingliang Li, Mingxiao Li, Na Wang, Qiang Tong, Qiaoling Huang, Qingfu Du, Rui Wang, Shengchen Zhou, Shi Qiu, Shihao Peng, Shiliang Yang, Siqi Tu, Tianjiao Deng, Ting Xu, Tong Wang, WeiMing Niu, Wuxun Xie, Xianwei Zhang, Xianyu Feng, Xiaojia Liu, Xing Chen, Xiongbin Wu, Yan Wu, Yang Li, Yi Liu, Yifan Zhang, Yile Liu, Yongshen Long, Yu Luo, Yuanhao Ding, Yuhao Wang, Yuhe Yin, Yunfang Xu, Yuxiang Yang, Zhiguo Huang, Zhiyue Wu, Zichao Li, Zichao Zhou, Daxin Jiang, Future Li, Gang Yu, Xiangyu Zhang, Yibo Zhu

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出统一音频语言基础模型StepAudio 2.5，通过任务定制的RLHF后训练和专用解码策略，在ASR、TTS和实时口语交互三项任务上达到或超越专用系统水平。

Improved Vision-to-Chart Buoy Association with Learned World-to-Image Projection

改进的视觉到图表浮标关联：学习世界到图像投影

Borja Carrillo-Perez

机构 * Arquimea Research Center（阿基米德研究中心） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 针对MaCVi 2026视觉到图表数据关联挑战，提出在DETR融合变压器基线中增加专用MLP（QueryMLP）来显式预测浮标水线接触点的像素坐标，从而减轻变压器的几何推理负担，在测试集上取得Overall 0.7386、F1 0.8055、mIoU 0.6718，排名第二。

Comments 5 pages, 3 figures. Technical report for the MaCVi 2026 Vision-to-Chart Data Association Challenge at the CVPR 2026 Workshop; 2nd place submission. Code: https://github.com/bcarrpe/macvi26-visionmap-querymlp

AuDirector: A Self-Reflective Closed-Loop Framework for Immersive Audio Storytelling

AuDirector：一种用于沉浸式音频叙事的自反思闭环框架

Yiming Ren, Xuenan Xu, Ziyang Zhang, Wen Wu, Baoxiang Li, Chao Zhang

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：self-correction(abstract)

AI总结 本文提出AuDirector框架，通过自反思闭环多智能体方法解决长期音频叙事中一致性、情感表达和音频保真度的问题，提升语音生成的质量和用户交互性。

SetCon: Towards Open-Ended Referring Segmentation via Set-Level Concept Prediction

SetCon: 通过集级概念预测实现开放式的指称分割

Zhixiong Zhang, Yizhuo Li, Shuangrui Ding, Yuhang Zang, Shengyuan Ding, Long Xing, Yibin Wang, Qiaosheng Zhang, Jiaqi Wang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Fudan University（复旦大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出SetCon，通过集级概念预测实现开放式的指称分割，利用LVLM生成的自然语言概念作为语义条件进行联合掩码-集解码，提高了分割的完整性和互斥性。

AffectVerse: Emotional World Models for Multimodal Affective Computing

AffectVerse: 多模态情感计算中的情感世界模型

Bo Zhao, Fanghua Ye, Yixin Ji, Sicheng Zhao, Xiaojiang Peng, Zitong YU

机构 * Great Bay University（大湾大学） ； Tencent（腾讯） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shenzhen Technology University（深圳技术大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 本研究提出AffectVerse，一种基于Qwen2.5-Omni的多模态情感计算模型，通过引入情感世界模块实现短期潜在情感预测，利用未来预测作为自监督信号，提高了情感计算的准确性。

Rethinking Side-Channel Analysis: Automated Discovery and Analysis of Side-Channel Leakage with LLM-Assisted Agents

重新思考侧信道分析：利用LLM辅助代理自动化发现和分析侧信道泄漏

Zhen Xu, Zihao Wang, Yuhua Sun, XiaoFeng Wang

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出SCAgent框架，利用LLM辅助代理自动分析侧信道风险，通过系统探索和语义推理发现侧信道并进行大规模分析，以解决侧信道泄漏的自动发现和分析问题。

CLARA: An AI-Augmented Analytics Dashboard for Collaboration Literacy

CLARA: 一个增强分析仪表盘，用于协作素养

Dawei Xie, Khalil Anderson, Tochukwu Eze, Chenghong Lin, Bookyung Shin, Marcelo Worsley

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出CLARA，一种基于语义推理和增强的智能分析系统，通过提取转录文本的语义表示作为分析工具，提升协作质量评估和检索性能。

Comments 15 pages, 1 figure. Accepted at AIED 2026