大模型推理能力

PACE: Policy-Attested Contract Execution for Safe AI Agents in Decentralized Finance

PACE：用于去中心化金融中安全AI智能体的策略验证合约执行

Rabimba Karanjai, Yang Lu, Richard Williamson, Hemanth Hm, Prakhar Mehrotra, Lei Xu, Weidong, Shi

专题命中 推理评测 ：verifier(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究提出PACE框架，通过引入类型化交易意图等机制，实现去中心化金融中AI智能体的安全交易授权，在确定性沙箱中实现0.00不安全执行率和0.00误报率，提升了DeFi场景下AI智能体的安全性。

OraclePhys: A Systematic Framework for LLM Fine-Tuning on Structural Mechanics

OraclePhys：面向结构力学的大语言模型微调系统框架

Mingyu Li, Guorui Song, Jing Lin, Haoqian Wang

机构 * University of Houston（休斯顿大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：verifier(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本研究提出OraclePhys，一种面向结构力学的大语言模型微调系统框架，含自动评分基准、多形式监督数据集及对照训练研究，发现标签答案形式而非比特数决定微调效果，训练所得8B模型达空间结构响应任务数据精度前沿。

Comments 18 pages, 8 figures, 9 tables. Under review at ACL Rolling Review

GxP-Agent: Process-DAG Topology for Reliable Clinical Trial Programming with LLM Agents

GxP-Agent：基于流程有向无环图拓扑结构的可靠临床试验编程大模型智能体

Jaime Yan

机构 * Harrisburg University of Science and Technology（哈里斯堡科技大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究提出基于流程DAG拓扑的多智能体系统GxP-Agent，在临床试验编程任务上显著优于现有方法，实现了高结构匹配率，验证了编码领域流程知识为图拓扑的有效性。

Comments Preprint. 9 pages main text, 3 figures, plus references and appendix

What Do Compliance Detectors Read? An Audit of Activation Probes and Guard Models

合规检测器读取什么？激活探针与防护模型的审计

Saisab Sadhu, Aadit Sengupta, Vinay Kumar Sankarapu, Pratinav Seth

机构 * Lexsi Labs（雷克西实验室） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究通过审计合规检测器发现其存在规则盲视问题，引入无需训练的ICS检测器，发布相关基准以推动规则盲视的进一步研究。

UI-Mate: Advancing Open-Weight Foundation GUI Agents with In-Context Demonstrations

UI-Mate：利用上下文内演示推进开放权重基础图形用户界面智能体

Zihan Ding, Longxu Dou, Qi Gao, Xiangwu Guo, Shengchao Hu, Zilong Huang, Zihang Jiang, Lei Ke, Mengcheng Lan, Weixian Lei, Hanxuan Li, Honglin Li, Xiyun Li, Zaitang Li, Leowei Liang, Xin Luo, Haozhe Ma, Jiayi Mao, Zhoujie Pan, Can Qin, Tianyuan Qu, Weiqi Wang, Wenkai Wang, Yonglin Wang, Yuxin Wang, Chenxu Wu, Yingchen Yu, Chenyu Zhang, Yuhao Zheng

机构 * Tencent Hy Frontier Team（腾讯 Hy 前沿团队） 纠错

专题命中 推理评测 ：verifier(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 UI-Mate是集成环境基训练栈与上下文内演示学习的GUI智能体，在多计算机使用基准上创开放权重SOTA，提升了长周期办公任务的执行可靠性

Comments UI-Mate Technical Report. Project page: https://ui-mate.github.io

When Entropy Is Not Enough: Reclaiming Lost Semantics in LLM Output Length Prediction

当熵不够用时：在大语言模型输出长度预测中恢复丢失的语义

Feiyang Ren, Shengtao Wen, Lingbing Guo, Yu Tian, Yuanning Cui, Xiang Chen

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对 LLM 服务中序列填充导致的算力浪费问题，提出 ESTP 框架结合熵与语义重要性预测输出长度，在 ForeLen 基准及端到端测试中均表现更优，可提升吞吐量并降低填充率。

Distribution-free false-alarm calibration and chance-corrected spatial evaluation for industrial anomaly detection

面向工业异常检测的无分布虚警校准与经机会校正的空间评估

Jie Deng

机构 * Tongji University（同济大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：planning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 该研究针对工业异常检测现有指标的缺陷，提出结合无分布上限容差阈值与配对减交叉空间检验的方法，在多数据集上验证了其有效性，支持同时报告工作点性能与经机会校正的空间证据。

Comments 15 pages, 3 figures, 9 tables

Evaluating Agentic Code Repair Capabilities in Distributed Systems

评估分布式系统中智能体的代码修复能力

Yibo Yan, Huijuan Wang, Junzhou He, Yizhuo Liang, Shaoyu Wang, Huanchen Sun, Seo Jin Park

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究推出分布式系统代码修复基准DDBench，评估10个LLM的代码修复能力，发现调试上下文可提升准确率且对强弱模型影响不同，分布式调试能凸显单进程基准未体现的推理能力。

Comments Under submission

TimeSage-EV: A Live Benchmark for Agentic Time Series Analysis in Evolving Environments

TimeSage-EV：面向动态环境下智能体时间序列分析的实时基准测试集

Qingren Yao, Yaxuan Kong, Yuqi Nie, Yichen Li, Stefan Zohren, Anna Vettoruzzo, Qingsong Wen, Ming Jin, Joaquin Vanschoren

机构 * Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； VulpiVox Intelligence（VulpiVox智能公司） ； Squirrel Ai Learning（Squirrel AI学习公司） ； Griffith University（格里菲斯大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对现有时间序列基准未评估时间有效性等问题，推出动态环境智能体时间序列分析基准TimeSage-EV，含多领域真实场景，实验揭示模型性能差距及失败模式，提供研究资源。

Can Language Models Understand mmWave Data? Benchmarking Large Language Models for mmWave Radar-Based Human Understanding

语言模型能否理解毫米波数据？基于毫米波雷达的人类理解任务对大语言模型进行基准测试

Jeongwan Shin, Jaehyeon Kim, Donguk Ko, Jaeho Choi

机构 * DGIST（大邱庆北科学技术院） ； KAIST（韩国科学技术院） ； InnoCORE LLM 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究针对毫米波数据与大语言模型融合的研究空白，构建首个毫米波人类感知基准mmWave-QA，评估LLMs在该任务上的零样本推理潜力与视觉退化下的鲁棒性，为相关研究奠定基础。

Comments Accepted to CVPR 2026 Findings

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Findings, 2026

AlignFace: Human-Aligned Face Similarity Metric with Interpretable Concept Relations

AlignFace：具有可解释概念关系的人类对齐人脸相似度度量

Ying Huang, Wencan Zhang, Brian Y. Lim

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究针对人脸生成模型评估中现有度量未实现认知对齐的问题，提出AlignFace度量，结合VLM、CA、CBM、GAM等技术，利用FACETS数据集，提升了与人类亚群感知的对齐度。

Comments 10 pages, 10 figures, 2 tables, ACM MM 26

P2Skill: Privacy Preserving Skill Distillation for Cloud-Local LLM Inference Systems

P2Skill：面向云-本地大语言模型推理系统的隐私保护技能蒸馏

Myunghoon Ryu, Geunpyo Park, Sungjoon Lee, XinYu Piao, Jong-Kook Kim

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对云-本地LLM推理系统的P2Skill，通过技能提示实现本地SLM自主处理PII相关操作，无需隐私微调，在四领域基准上的隐私保护推理质量较基线提升1.69倍、3.66倍。

A Pathway to General-Purpose Scientific AI: Multimodal Comprehension of Scientific Images

通用科学人工智能的实现路径：科学图像的多模态理解

Jennifer D'Souza, Fahad Ahmed, Cecilia Andrea Bustamante Andrade, Lina Frolova, Poorani Gnanasambandan, Dilshad Hussain, Muhammad Uzair Khan, Nkembeng Kevin Nkengfoa, Paul Praveen J., Fabio Priante, Sjoerd Franciscus van der Werf, Thomas Frederik Jan van Roeden

机构 * TIB Leibniz Information Centre for Science and Technology（莱布尼茨科学与技术信息中心（TIB）） ； Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学） ； Freie Universität Berlin（柏林自由大学） ； International Center for Chemical and Biological Sciences, University of Karachi（卡拉奇大学国际化学与生物科学中心） ； National University of Sciences and Technology（国家科技大学） ； University of Warwick（华威大学） ； PSG College of Technology（PSG理工学院） ； Aalto University（阿尔托大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究提出以科学图像多模态理解构建通用科学AI的路径，依托ALD/E-ImageMiner基准与2026年ICDAR竞赛，明确相关任务能力检验维度及长期研究方向，推动可机器执行的科学视觉知识与可验证多模态科学AI发展。

Comments 15 pages, 1 figure

MemoryLake on MemoryArena: A Matched Study of Agent Memory Backends

基于MemoryArena的MemoryLake研究：智能体记忆后端的匹配对比

Chaoqun Zhan, Qiang Zhou, Guannan Li, Zhenqiang Huang, Qianjin Wang

机构 * MemoryLake Team（MemoryLake团队） 纠错

专题命中 推理评测 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究在MemoryArena的五个任务领域中，对比MemoryLake等三种智能体记忆后端，发现MemoryLake在数学等三个领域成功率最高，整体平均成功率领先，且性能与工作负载相关。

Comments 16 pages, 7 tables

NARU: A Benchmark for NARrative Evolution and Cultural Nuance Understanding in Japanese Extreme Long Video

NARU：用于理解日语超长视频中叙事演变与文化细微差别的基准

Yuheng Huang, Jianlang Chen, Jiayang Song, Hua Qi, Aza Kai, Vincent Markert, Edison Marrese-Taylor, Jianjun Zhao, Lei Ma

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； Kyushu University（九州大学） ； Macau University of Science and Technology（澳门科技大学） ； Infinimind Japan Inc.（Infinimind日本公司） ； University of Alberta（阿尔伯塔大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究推出NARU基准，涵盖155个146.8小时日语视频的1481个问题，评估模型在长程叙事整合与文化推理上的局限，为MLLM开发提供测试平台。

Comments Yuheng Huang and Jianlang Chen contributed equally to this work. More details available on the project's website https://ma-labo.github.io/naru/ and https://infinimind.io/en/company/news/2026/narubench-release

EgoMonth: A Month-Level Egocentric Video Benchmark for Long-Term Spatiotemporal Memory

EgoMonth：面向长期时空记忆的月级自我中心视频基准

Weitao Chen, Hu Jiaxin, Xie Tianyidan, Yang Li, Yuyi Qian, Banghao Xu, Ziheng Tang, Shenyi Wang, Mingyue Yu, Duo Li, Jiacheng Shi, Gao Wang, Zhan Xu, Zhicheng Qiu, Xuanfu Li, Jian Yang, Lanjun Wang, Zili Yi

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） ； Tianjin University（天津大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究人员推出首个月级自我中心视频基准EgoMonth，评估发现当前主流MLLMs的长期时空记忆能力远逊于人类，仅为有损总结器而非忠实记忆器。

Comments 21 pages, 4 figures, 6 tables, including appendices

The Embedder's Dilemma: LLMs Are Better, but at What Cost?

嵌入器的困境：大型语言模型（LLM）性能更优，但代价是什么？

Adnan El Assadi, Niklas Muennighoff, Jinhyuk Lee

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 该研究对比LLM与嵌入模型在37项任务的性能与成本，发现二者性能接近但LLM成本高、速度慢，建议嵌入模型用于通用任务，LLM用于推理密集型检索。

Comments Accepted to COLM 2026

NetlistBench: Evaluating LLM Reliability in SPICE Netlist Recognition and Manipulation

NetlistBench：评估大型语言模型在SPICE网表识别与操作中的可靠性

Jiarui Ma, Jianghan Wang, Yuheng Ma, Ziyi Zhuang, Xiaoguang Liu

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对LLMs在SPICE网表识别与操作中的可靠性，构建含2342个案例的NetlistBench基准，发现其性能随结构复杂度变化，为电路设计自动化提供关键瓶颈参考。

Comments accepted by MLCAD 2026

SAG: SQL-Retrieval Augmented Generation with Query-Time Dynamic Hyperedges

SAG：基于查询时动态超边的SQL检索增强生成

Yuchao Wu, Junqin Li, XingCheng Liang, Yongjie Chen, Yinghao Liang, Linyuan Mo, Guanxian Li

机构 * Zleap AI（智量科技） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本研究提出SAG（SQL检索增强生成）架构，通过查询时动态超边实现结构化检索，在HotpotQA等多跳问答基准上性能优于基线，为LLM智能体处理组织知识提供了新方案。

JieZi: A Large-Scale Expert-Audited Dataset and Benchmark for Ancient Chinese Character Exegesis

JieZi：用于古文字训诂的大规模专家审核数据集与基准

Ran Li, Huiguo He, Jiahuan Cao, Junle Liu, Hiuyi Cheng, Lianwen Jin

机构 * South China University of Technology（华南理工大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文针对古文字训诂研究缺乏结构化数据与基准的问题，提出ACCE任务，构建JieZi-Dataset与JieZi-Bench，实验发现多模态大模型在古文字训诂的高阶任务上表现不佳，微调后性能显著提升。

Comments 19 pages, 13 figures. Accepted to the Dataset Track of ACM Multimedia 2026 for oral presentation

AgenticTwin: An Agentic LLM Framework Integrated with Digital Twin for Anomaly Detection

AgenticTwin：集成数字孪生的智能体大语言模型异常检测框架

Touseef Hasan, Mounika Ghanta, Souvika Sarkar, Ujjwal Guin

机构 * School of Computing, Wichita State University（威奇托州立大学计算机学院） ； Auburn University（奥本大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究提出AgenticTwin框架，整合LLM推理与数字孪生异常检测管道，构建基准评估管道并验证轻量级开源LLM部署可行性，可提升异常诊断、检索及缓解质量。

EnterpriseRAG: Benchmarking LLM Instruction Adherence and Robustness under Non-Ideal Enterprise Retrieval

EnterpriseRAG：非理想企业检索场景下LLM指令遵循与鲁棒性的基准测试

Huiqi Miao, Xinbao Sun, Bo Wang, Fanyu Meng, Lijun Mei, Na Wu, Di Jin, Chao Deng, Junlan Feng

机构 * Jiutian Research, China Mobile（中国移动九天研究院） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对企业RAG部署的可靠性问题，推出含983个样本的EnterpriseRAG基准，评估13个LLM发现其指令遵循崩溃，为生产级RAG提供可复现的评估基础

Can Bayesian Optimization Efficiently Find a Strong Single Expert in Neural Thickets?

贝叶斯优化能否在神经丛中高效找到强单专家？

Nigel Bastian Cendra, Abdelhamid Ezzerg, Fernando Julio Cendra, Jeremias Knoblauch, Jakob Zeitler

机构 * University College London（伦敦大学学院） ； Institut Polytechnique de Paris（巴黎理工学院） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文探究在适度评估预算下，贝叶斯优化能否在神经丛中高效找到强单专家，提出在权重空间随机线性嵌入中应用贝叶斯优化的无梯度方法，在Qwen2.5-Instruct模型基准测试中，该方法评估成本更低且性能优于随机优化。

REDAgentBench: Executable Red Teaming and Faithful Measurement of LLM Agent Systems

REDAgentBench：可执行的红队测试与LLM智能体系统的忠实测量

Zixing Chen, Xingyuan Liu, Jie Zhu, Huaixia Dou, Shuo Jiang, Junhui Li, Lifan Guo, Feng Chen, Chi Zhang

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对LLM智能体安全评估的缺陷，推出REDAgentBench框架，经实验发现其宏平均ASR为65.69%，还揭示了识别-执行差距，无训练策略提醒可减少70%以上违规

Comments 6 figures, 4 tables. Supplementary material included

Benchmarking LLM-Guided Control-Plane Policies for Backend Fault Isolation in HAProxy

对HAProxy中后端故障隔离的LLM引导控制平面策略进行基准测试

Aman Chauhan, Vishnu Pendyala

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文测试了不同规模和架构的LLM在HAProxy后端故障隔离中的策略效果，发现约3B有效参数的能力阈值，达标后可显著降低5xx错误，但会增加延迟与令牌开销，高效方案为阈值以上模型的非推理模式。

Comments 43 pages, 6 figures, 15 tables. Submitted to Journal of Network and Computer Applications (Elsevier)

From Faulty Memories to Corrected Actions: Dependency-Guided Rollback Repair for Memory-Augmented Agents

从错误记忆到修正行动：记忆增强智能体的依赖引导回滚修复

Caili Yu, Yiqi Wang, Jiaqi Zhang, Yiqun Duan, Mingkai Zheng, Zhangkai Wu, Kaize Shi, Taotao Cai

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对记忆增强智能体的错误记忆问题，提出依赖引导回滚修复方法，在150案例受控基准和50案例改编测试中，均优于对比方法，实现了更优的记忆恢复效果与成本权衡。

Post-Hoc Sparse Coding of Latent Communication Between Vision-Language Model Agents

视觉-语言模型智能体间潜在通信的事后稀疏编码

Di Wu, Xiaohui Zhu

机构 * Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西交利物浦大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对视觉-语言模型智能体间的潜在通信，通过事后稀疏自编码器压缩Vision Wormhole的传输数据，在保持性能的同时大幅减少了传输字节，为通信机制优化提供了方向。

Comments 9 pages, no figures

Position Encoding in Transformers: From Absolute and Relative Methods to Rotary Position Embeddings and Long-Context Scaling

Transformer中的位置编码：从绝对与相对方法到旋转位置嵌入及长上下文扩展

Jiguo Li

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本技术综述梳理 Transformer 各类位置编码方法，推导 RoPE 原理并对比不同方法特性，研究长上下文扩展方案，明确长上下文泛化能力需多任务评估。

Comments 14 pages, a cookbook for students and junior researchers

PragMatch: Separating Pragmatic Incongruity from Cross-Modal Mismatch in Large Vision-Language Models

PragMatch：分离大视觉语言模型中的语用不一致与跨模态不匹配

Zhanna Mukhametsharip, Vera Demberg, Varsha Suresh

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本研究提出PragMatch基准，揭示大视觉语言模型易受表面线索影响，为评估多模态语用推理提供测试平台。

Comments Under Review

Capability Is Not Propensity: Measuring Pressure-Robust Cooperative Behavior in Civic LLM Agents

能力并非倾向：评估公民大语言模型智能体的压力鲁棒合作行为

Neel Tushar Shah, Manglam Kartik, Akshat Karkar

机构 * Indian Institute of Technology Bombay（印度理工学院孟买分校） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对公民大语言模型智能体，推出DiffCoop-Civic评估套件，发现压力会显著影响模型合作行为，提出Pareto-Trace提示干预提升压力鲁棒性。

Comments Accepted at ICML AI4GOOD Workshop 2026