大模型推理能力

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

HexEval: An Evidence-Driven Hexagonal Framework for Multidimensional Scholar Assessment

HexEval：一种用于多维学者评估的证据驱动六边形框架

Xiaokang Qu, Yiting Lin

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

AI总结 本研究提出HexEval框架，将学者评估构建为证据驱动的推理问题，通过内在与外部两个互补证据层评估，实现可解释可审计的AI辅助学者评估，同时指出公开学术数据的局限性。

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Multimodal QUD: Inquisitive Questions from Scientific Figures

多模态QUD：来自科学图表的探究性问题

Yating Wu, William Rudman, Venkata S Govindarajan, Alexandros G. Dimakis, Junyi Jessy Li

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Ithaca College（伊萨卡学院） ； UC Berkeley, BespokeLabs.ai（伯克利大学，BespokeLabs.ai） 纠错

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

AI总结 本文提出多模态QUD数据集，通过结合图表与文本上下文生成探究性问题，提升多模态推理能力，实现更高质量的视觉 grounding。

360° Image Perception with MLLMs: A Comprehensive Benchmark and a Training-Free Method

360度图像感知与MLLMs：一个全面的基准和无需训练的方法

Huyen T. T. Tran, Van-Quang Nguyen, Farros Alferro, Kang-Jun Liu, Takayuki Okatani

机构 * GSIS, Tohoku University（东大GSIS研究所，东京东大大学） ； RIKEN AIP, Japan（日本RIKEN AIP） 纠错

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

AI总结 本文提出360Bench基准和Free360方法，评估MLLMs在360度图像感知中的能力，揭示其不足，并提出基于场景图的无需训练框架提升VQA性能。

Journal ref ECCV2026 (Link: https://tranhuyen1191.github.io/360Bench-Free360/)

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

Adaptive Supervised Anchoring for On-Policy Self-Distillation

面向策略内自蒸馏的自适应监督锚定

Meilin Yang, Zixuan Ding, Jianhao Nie, Weite Zhang, Yuxin Zhang, Zhiming Shao, Li Yu, Zhe Fu

机构 * Renmin University of China（中国人民大学） 纠错

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

AI总结 针对策略内自蒸馏的 rollout 条件信号退化问题，提出分离监督路径并自适应调整锚定强度的框架，提升了任务获取能力并优化了可塑性-稳定性权衡。

Comments 9 pages, 4 figures, and 3 tables. Meilin Yang and Zixuan Ding contributed equally. Corresponding authors: Li Yu and Zhe Fu

Evidence Lock Before Commitment: A Frozen Interface Degrades LLM-as-Judge Evaluation

提交前的证据锁定：冻结界面会降低“大模型作为评判者”的评估效果

Divyansh Singh

机构 * University of Florida（佛罗里达大学） 纠错

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

AI总结 该研究测试了证据锁定等不同LLM-as-Judge评估方案，发现证据锁定会降低与人类偏好的一致性、增加答案顺序不一致性，而结构化证据引出效果接近标准评判，持久化证据可支持审计但不应替代源答案。

Comments Withdrawn due to an error identified in the code during debugging. The error affects the reported results

KrishokChat: A Provenance-Traceable Multi-Task Bengali Agricultural Benchmark with Safety-Critical Chemical Advisory

KrishokChat: 一个基于引用的孟加拉语农业咨询数据集与基准

Khan Raiyan Ibne Reza, Sumaiya Tabassum Nimi, Omar Ibne Shahid

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

AI总结 提出KrishokChat，首个基于引用的孟加拉语农业指令微调数据集，通过分层知识节点扩展生成14.55万QA对，并引入农夫基准评估，发现微调改善格式但化学剂量泛化仍困难，强调其作为RAG知识库的价值。

Checkup2Action: A Multimodal Clinical Check-up Report Dataset for Patient-Oriented Action Card Generation

Checkup2Action：面向患者行动的多模态临床检查报告数据集

Sike Xiang, Shuang Chen, Kevin Qinghong Lin, Jialin Yu, Yijia Sun, Philip Torr, Amir Atapour-Abarghouei

机构 * Durham University（杜伦大学） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Checkup2Action数据集，用于生成结构化的行动卡，通过多模态检查报告生成患者导向的行动建议，评估行动的准确性、优先级和安全性。

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

Coupled Graph--Policy Distillation for Personalized Medication Safety in Older Adults with Multimorbidity

面向多病老年患者个性化用药安全的耦合图-策略蒸馏方法

Zihan Wang, Anglin Liu, Rongyi Wang, Dantong Li, Yi Lu, Siqing Yuan, Hongxia Xu, Zhongtian Long, Jintai Chen

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

AI总结 本文提出ATLAS框架与GeriMedBench基准，通过耦合图-策略蒸馏实现多病老年患者的个性化用药安全，在多基准测试中表现优于对比系统，获临床医生更高评分。

Reducing Pretraining-Generation Mismatch in Diffusion Language Models

减少扩散语言模型中的预训练-生成不匹配

Xiaocheng Lu, Huabin Liu, Song Guo, Jianguo Li

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

AI总结 该研究针对扩散语言模型的预训练-生成不匹配问题，提出 PCD 方法，在不改变推理模式的情况下，在 LLaDA2-Mini 和 Qwen 模型上显著提升了性能。

Comments 12 pages, 9 figures, 1 table

WorldSimProbe: Diagnosing Simulator Faithfulness in Action-Conditioned World Models for Embodied Manipulation

WorldSimProbe：面向具身操控的动作条件世界模型的模拟器保真度诊断

Peterson Co, Sicheng Hu, Chunxuan Jiao, Hongyang Cheng, Yulin Luo, Yijie Xu, Sixiang Chen, Zhongxia Zhao, Zihao Wang, DaFeng Chi, Peidong Liu, YuTong Chen, Henghua Liu, Zhihao Yuan, Huizhu Jia, Yuzheng Zhuang, Tianle Zhang, Liang Lin, Huajie Tan, 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） ； EvoPhys AI（EvoPhys人工智能公司） ； Joy Future Academy, JD（京东探索研究院） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出WorldSimProbe框架，通过五套受控测试评估动作条件世界模型的模拟器保真度，发现其存在动作实现退化等问题，为具身操控模型提供标准化诊断方法。

Comments 20 pages, 18 figures, and 10 tables, including supplementary material. Code and data: https://evophys.com/WorldSimProbe/

Software Engineering for and with GUI Agent

面向GUI智能体的软件工程及与GUI智能体协同的软件工程

Shengcheng Yu, Yuchen Ling, Junyang Xing, Quan Zhou, Chunrong Fang, Zhenyu Chen

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

AI总结 该研究通过分析2018年1月至2026年4月的336篇GUI智能体论文，指出其在恢复机制、安全执行等方面的不足，提出需结合可靠执行与生命周期测试等以构建可部署的GUI智能体系统。

EmoS: A Theory-Grounded Framework for Evaluating and Aligning Emotional Intelligence in Spoken Language Models

EmoS：用于评估和对齐口语语言模型中情商的基于理论的框架

Junyu Wang, Siyuan Zhang, Peiyuan Jiang, Jian Zong, Jingyu Zhang, Tianrui Wang, Yuqin Lin, Zhenghui Chen, Shuqing Xie, Ziyang Ma, Meng Ge, Xiaobao Wang, Longbiao Wang, Jianwu Dang

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

AI总结 本研究针对口语语言模型情商评估缺乏理论框架的问题，构建了EmoSBench基准，开发了基于SFT和GRPO优化的EmoS评估模型，其在EmoSBench上准确率达83.8%，接近人类水平。

Comments Accepted at ACM Multimedia 2026 (MM '26)

AI Evaluation Should Measure Verification Cost, Not Correctness Alone

AI评估应衡量验证成本，而非仅正确性

Viviana Crescitelli, Generoso Immediato, Fabio Persia, Stefania Costantini

机构 * Hitachi, Ltd.（日立制作所） ； Hitachi Rail（日立铁路） 纠错

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

AI总结 该研究指出AI评估仅靠正确性不足，提出需纳入验证成本，定义了验证成本错误，通过代码生成等证据说明高基准准确率可能掩盖高验证成本，主张评估应考虑现实资源约束下的错误可检测性。

Comments 20 pages, 1 table

Task-to-Model Optimization for Enterprise LLM Coding Assistants: A Data-Driven Framework for Cost-Optimal Routing

面向企业大语言模型代码助手的任务到模型优化：一种成本最优路由的数据驱动框架

Srinivasan Manoharan, Junhua Zhao, Fangbo Tu, Haifeng Wu, Jian Wan, Maliah Rajan M, Ashwin Hegde, Mithun Sasidharan, Kalyan Chakravarthi Podamekala

机构 * PayPal（贝宝（PayPal）） 纠错

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

AI总结 本研究针对企业LLM代码助手的推理成本问题，提出T2MO数据驱动框架，通过任务分级与两级路由机制实现成本最优，可降低端到端成本并支持从静态策略到智能路由器的过渡。

Comments 11 pages, 1 figure, 2 tables

Control-Diverse Reinforcement Fine-Tuning: Decoupling the Shared Control Bottleneck of RL Post-Training

控制多样化强化微调：解耦RL后训练的共享控制瓶颈

Binwen Tan, Jingchao Wang, Dengzhe Hou, Lingyu Jiang, Zeyuan Wu, Yunhan Shen, Fangzhou Lin, Kazunori Yamada, Atsushi Koike

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

AI总结 本研究提出CD-RFT方法，定义后训练控制系数揭示RL后训练的共享控制瓶颈，通过正则化减少控制坍缩，在Qwen2.5-7B等模型上实现控制解耦与多任务能力提升，效果可迁移至Llama-3.2-3B。

Wiener Representation Filtering for VLM Hallucination Suppression

用于抑制视觉语言模型幻觉的维纳表示滤波

Ameen Ali, Tamim Zoabi, Lidor Brami, Lior Wolf

机构 * Tel Aviv University（特拉维夫大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出一种无需训练的事后维纳表示滤波技术，通过离线校准校正视觉语言模型深层前馈输出投影，可在保持运行速度的同时降低其对象幻觉，在多类模型及基准上均验证了有效性与通用性。

Towards Researcher Agents for Knowledge-Graph Question Answering

面向知识图谱问答的研究者智能体

Tommaso Soru, Abdulsobur Oyewale

机构 * Liber AI Research（Liber AI研究院） 纠错

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

AI总结 本研究提出研究者智能体式文本转SPARQL系统，在DBpedia上迭代优化后，其在2025年DBpedia验证集上总体准确率达0.22，发现瓶颈在谓词选择，建议基准采用多指标评分。

Comments Second International TEXT2SPARQL Challenge, co-located with Text2KG at ESWC 2026