大模型推理能力

In-Context Examples Suppress Scientific Knowledge Recall in LLMs

上下文示例抑制大语言模型中的科学知识回忆

Chaemin Jang, Woojin Park, Hyeok Yun, Dongman Lee, Jihee Kim

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 研究发现上下文示例会削弱大语言模型对科学知识的回忆能力，使模型更依赖经验模式匹配而非预训练知识。

Comments COLM 2026

Trace Only What You Need: Structure-Aware On-Demand Hypergraph Memory for Long-Document Question Answering

仅追踪所需：面向长文档问答的结构感知按需超图记忆

Xiangjun Zai, Xingyu Tan, Chen Chen, Xiaoyang Wang, Wenjie Zhang

机构 * University of New South Wales（新南威尔士大学） ； CSIRO（澳大利亚联邦科学与工业研究组织） ； University of Wollongong（伍伦贡大学） 纠错

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

AI总结 提出DocTrace，一种多智能体RAG框架，通过查询触发的知识组织、文档结构感知和经验引导推理，解决长文档问答中知识组织成本高、结构利用不足和推理经验无法复用的问题，在三个数据集上取得最佳性能。

Mamba with Hierarchical Memory: Solving Representation Bottleneck in Long Sequence Modeling

带分层记忆的Mamba：解决长序列建模中的表示瓶颈

Qinwen Wang, Jieping Luo, Aoxiang Qin, Ruoyu Zhao, Jianxiong Tang, Wei Zhang, Zhichao Lu, Luziwei Leng

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Hainan Bielefeld University of Applied Sciences（海南比勒费尔德应用科学大学） ； BrainGalaxy 纠错

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

AI总结 该研究提出分层记忆Mamba（HMM），通过分层记忆机制解决Mamba类循环线性注意力模型的长序列表示瓶颈，在两项任务上提升性能且参数和训练开销增加极少。

Comments 19 pages, preprint

DragonCrawl: A Generative, Intent-Based Framework for Scalable Mobile End-to-End Testing

DragonCrawl：一种用于可扩展移动端到端测试的生成式意图框架

Sowjanya Puligadda, Mengdie Zhang, Ali Zamani, Dhruva Dixith Kurra, Eric Chen, Juan Marcano

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

AI总结 DragonCrawl是基于GPT-4o多模态的移动端到端测试框架，通过验证用户流程阻止问题提交，缩短测试入门时间，节省大量维护工作量，实现规模化持续质量保证。

Comments 12 pages, 6 figures, 6 pages

VLMs Need Words: Vision Language Models Ignore Visual Detail In Favor of Semantic Anchors

VLMs需要词语：视觉语言模型倾向于通过语义锚点而非视觉细节进行推理

Haz Sameen Shahgir, Xiaofu Chen, Yu Fu, Erfan Shayegani, Nael Abu-Ghazaleh, Yova Kementchedjhieva, Yue Dong

机构 * University of California, Riverside（加州大学河滨分校） ； MBZUAI（穆桑人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 研究发现视觉语言模型在需要细粒度视觉感知的任务中表现不佳，因其依赖语义锚点而非视觉细节。通过实验验证，模型在可命名实体上表现更佳，而Logit Lens分析显示其能恢复语义标签。任务特定微调可提升性能，无需语言先验。

Comments Accepted at the Conference on Language Modeling 2026

Simulating Tenant Responses to Energy Policy Interventions with Transaction-Cost-Aware LLM Agent

使用具有交易成本意识的大语言模型模拟租户对能源政策干预的反应

Weijie Xia, Stefanie Horian, Hanyue Huang, Queena K. Qian, Jie Yang, Pedro P. Vergara

机构 * Mistral AI（米斯特拉尔人工智能公司） ； Ollama（奥拉马） 纠错

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

AI总结 研究利用感知交易成本，开发摩擦感知角色建模方法，以模拟租户对能源政策干预的反应。通过荷兰公民调查数据，比较不同模型和设置，发现纳入该方法能提升模型性能，为政策理论与LLM政策模拟搭建桥梁。

SoK: DARPA's AI Cyber Challenge (AIxCC): Competition Design, Architectures, and Lessons Learned

SoK: DARPA 人工智能网络挑战赛 (AIxCC)：竞赛设计、架构与经验教训

Cen Zhang, Younggi Park, Fabian Fleischer, Yu-Fu Fu, Jiho Kim, Dongkwan Kim, Youngjoon Kim, Qingxiao Xu, Andrew Chin, Ze Sheng, Hanqing Zhao, Michael Pelican, David J. Musliner, Jeff Huang, Jon Silliman, Mikel Mcdaniel, Jefferson Casavant, Isaac Goldthwaite, Nicholas Vidovich, Matthew Lehman, Taesoo Kim

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Texas A&M University（德克萨斯大学） ； Smart Information Flow Technologies (SIFT)（智能信息流技术公司） ； Kudu Dynamics（Kudu动态公司） ； Microsoft（微软） 纠错

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

AI总结 本文系统分析 DARPA 人工智能网络挑战赛 (AIxCC)，探讨其竞赛设计、决赛系统的架构方法，并总结驱动性能的因素、技术进展及未来研究方向。

Comments Camera ready version, systematization of Knowledge and post-competition analysis of DARPA AIxCC (2023-2025)

Journal ref USENIX Security 2026

Bridging the Cognitive Gap: A Unified Memory Paradigm for 6G Agentic AI-RAN

弥合认知鸿沟：面向6G智能AI-RAN的统一记忆范式

Xijun Wang, Zhaoyang Liu, Chenyuan Feng, Xiang Chen, Howard H. Yang, Tony Q. S. Quek

机构 * Sun Yat-sen University, China（中山大学，中国） ； Zhejiang University, China（浙江大学，中国） ； University of Exeter, U.K.（埃克塞特大学，英国） ； Singapore University of Technology and Design, Singapore（新加坡科技设计大学，新加坡） ； Purple Mountain Laboratories, Nanjing, China（紫金山实验室，南京，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出一种统一记忆范式，通过将生物记忆层次映射到异构计算架构，弥合感知与推理之间的鸿沟，实现6G网络中自主决策的跨时间尺度状态共享。

Comments This work has been submitted to the IEEE for possible publication

Token-Efficient Change Detection in LLM APIs

LLM API中的令牌高效变化检测

Timothée Chauvin, Clément Lalanne, Erwan Le Merrer, Jean-Michel Loubes, François Taïani, Gilles Tredan

机构 * Université de Rennes, Inria, CNRS/IRISA（里昂大学、法国国家信息与自动化技术研究院、法国国家科学研究中心/IRISA） ； Equipe Regalia, Inria（Regalia团队、法国国家信息与自动化技术研究院） ； LAAS, CNRS（拉劳斯研究中心、法国国家科学研究中心） ； Univ Toulouse, INUC, UT2J, INSA Toulouse, TSE, CNRS, IMT（图卢兹大学、INUC、UT2J、图卢兹国家高等工业学院、TSE、法国国家科学研究中心、IMT） 纠错

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

AI总结 提出基于边界输入的黑盒变化检测方案B3IT，在仅观察输出令牌的条件下实现低成本、高性能的LLM变化检测。

Comments ICML 2026

Curriculum-Guided Layer Scaling for Language Model Pretraining

用于语言模型预训练的课程引导层缩放

Karanpartap Singh, Neil Band, Ehsan Adeli

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 受人类认知发展启发，提出课程引导层缩放框架，通过渐进式层堆叠使数据难度与模型增长同步，在不同参数规模预训练并分层数据，提升模型泛化及零样本性能。

Comments Accepted to ICML 2026. Code available at https://github.com/su-karanps/cgls

On the Wings of Imagination: Conflicting Script-based Multi-role Framework for Humor Caption Generation

在想象之翼上：用于幽默标题生成的冲突脚本多角色框架

Wenbo Shang, Yuxi Sun, Jing Ma, Xin Huang

机构 * Hong Kong Baptist University（香港 Baptist 大学） 纠错

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

AI总结 本文提出基于幽默理论GTVH的HOMER框架，通过多角色LLM协作生成幽默标题，实验表明其在多模态幽默标题生成中优于现有方法。

Comments Paper published as a conference paper at ICLR 2026

Variance-Aware Baselines and Adaptive Learning Rates for Reinforcement Learning with Verifiable Rewards

OBLR-PO：大型语言模型后训练稳定强化学习的理论框架

Zixun Huang, Jiayi Sheng, Zeyu Zheng

机构 * 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.LG

AI总结 OBLR-PO通过理论框架优化学习率和基线，提升大型语言模型后训练的稳定性与性能。

Comments 28 pages, 16 figures

Shaping Scientific Explanations to Expert Perspectives with Persona-Conditioned Reinforcement Learning

基于知识图谱的自适应科学解释的代理人设

Susana Nunes, Tiago Guerreiro, Catia Pesquita

机构 * LASIGE, Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa, Portugal（里斯本大学科学学院LASIGE，葡萄牙） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于强化学习的科学解释生成方法，通过代理人设引导解释代理器适应专家认知策略，提升解释的适应性和预测性能。

ELISA: An Interpretable Hybrid Generative AI Agent for Expression-Grounded Discovery in Single-Cell Genomics

ELISA：一种可解释的混合生成式AI代理，用于单细胞组学中的表达基础发现

Omar Coser

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

AI总结 ELISA结合表达嵌入、语义检索和LLM解释，提供交互式单细胞发现，优于CellWhisperer，尤其在基因签名查询中表现突出。

Step-Level Visual Grounding Faithfulness Predicts Out-of-Distribution Generalization in Long-Horizon Vision-Language Models

步级视觉 grounding 信念预测长视界视觉语言模型的分布外泛化

Md Ashikur Rahman, Md Arifur Rahman, Niamul Hassan Samin, Abdullah Ibne Hanif Arean, Juena Ahmed Noshin

机构 * The KOW Company（KOW公司） ； University of Dhaka（达卡大学） ； American International University - Bangladesh (AIUB)（孟加拉国美国国际大学） 纠错

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

AI总结 研究发现长视界视觉语言模型中，步级视觉接地信念预测分布外泛化能力，揭示了模型中间推理与视觉状态的一致性对鲁棒性的影响。

Comments Following the initial submission, we conducted additional experiments that materially changed our understanding of the problem. These new results do not support the central claim of the current manuscript. To avoid disseminating conclusions that we no longer consider adequately supported, we are withdrawing this version while we reassess the findings and prepare a substantially revised manuscript

Deep Expert Injection for Anchoring Retinal VLMs with Domain-Specific Knowledge

深度专家注入用于带有领域特定知识的视网膜视觉语言模型的锚定

Shuai Lu, Meng Wang, Jia Guo, Jiawei Du, Bo Liu, Shengzhu Yang, Weihang Zhang, Huazhu Fu, Huiqi Li

机构 * Beijing Institute of Technology, Beijing, China（北京理工大学） ； National University of Singapore, Singapore（新加坡国立大学） ； Tsinghua University, Beijing, China（清华大学） ； The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong（香港理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出EyExIn框架，通过深度专家注入机制提升视网膜VLMs的领域知识嵌入能力，解决感知与推理间隙问题，实现高精度眼科视觉问答。

CAGE: Cognitive Attribution Graphs for Faithful Inline Citation Generation in Long-Form Question Answering

CAGE：用于长格式问答中忠实内联引用生成的认知归因图

Zhichao Yan, Shizhao Li, Jiapu Wang, Haoran Luo, Qingang Zhang, Jiaoyan Chen, Ru Li, Jeff Z. Pan

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

AI总结 长格式问答中存在引用不足以支持主张的问题，CAGE提出两阶段框架，先训练认知图归纳模型构建支持子图，再用结构化引用推理模型生成对齐引用，实验证明该方法有效并实现最优性能。

LazyMem: Retrieve Broadly, Construct Selectively for Efficient Long-Term Agent Memory

LazyMem：广泛检索，按需构建以实现高效长期智能体记忆

Jing Yu, Yibo Zhao, Jiaming Zhang, Xiang Li

机构 * School of Data Science and Engineering, East China Normal University（数据科学与工程学院，华东师范大学） 纠错

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

AI总结 研究针对大语言模型智能体长期记忆中原始对话历史的问题，提出LazyMem方法，将记忆构建推迟到查询时，通过轻量级模型处理候选池，经特定训练方式，在基准测试中取得高准确率，减少记忆令牌数和延迟。

Comments 29 pages, under review

Sheet As Token: A Graph-Enhanced Representation for Multi-Sheet Spreadsheet Understanding

表格作为标记：一种增强图的多表表格理解表示

Yiming Lei, Yuhang Yao, Yujia Zhang, Yiqi Wang, Bo Guan, Depei Zhu, Chunhui Wang, Zhuonan Hao, Tianyu Shi

机构 * Effyic Technology Co., Ltd（Effyic技术有限公司） ； McGill University（麦吉尔大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Sheet as Token框架，通过图增强方法将每个工作表视为统一语义单元，提升多表表格检索能力，实验表明图增强的跨表推理在有限计算下优于浅层图基线。

Why Does Grounding Hurt Medical VQA? Benchmarking, Diagnosis, and Fine-Tuning of Vision-Language Models

对前沿视觉-语言模型进行审计以实现可信的医学视觉问答：定位失败、格式崩溃和领域适应

Xupeng Chen, Binbin Shi, Chenqian Le, Qifu Yin, Lang Lin, Haowei Ni, Ran Gong, Panfeng Li

机构 * New York University, New York, USA（纽约大学） ； Tsinghua University, Beijing, China（清华大学） ； Columbia University, New York, USA（哥伦比亚大学） ； University of Michigan, Ann Arbor, USA（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 本文审计了五种前沿视觉-语言模型在医学视觉问答中的表现，发现定位失败和格式崩溃是信任瓶颈，通过领域适应可提升性能。

Linear-LLM-SCM: Benchmarking LLMs for Coefficient Elicitation in Linear-Gaussian Causal Models

线性-LLM-SCM：用于线性高斯因果模型系数提取的LLM基准测试

Kanta Yamaoka, Sumantrak Mukherjee, Thomas Gärtner, David Antony Selby, Stefan Konigorski, Eyke Hüllermeier, Viktor Bengs, Sebastian Josef Vollmer

机构 * Data Science and its Applications, German Research Centre for Artificial Intelligence (DFKI)（德国人工智能研究中心数据科学与应用部门） ； Dept. of Computer Science, University of Kaiserslautern–Landau (RPTU)（科隆-兰道大学计算机科学系） ； Digital Health - Machine Learning Research Group, Hasso Plattner Institute for Digital Engineering（哈索·普朗纳研究所数字工程学院数字健康-机器学习研究组） ； Institute of Informatics, University of Munich (LMU)（慕尼黑大学信息学院） ； Hasso Plattner Institute for Digital Health at Mount Sinai, Icahn School of Medicine at Mount Sinai（西奈山医学院哈索·普朗纳研究所数字健康中心） ； Munich Center for Machine Learning (MCML), Germany（慕尼黑机器学习中心） 纠错

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

AI总结 本文提出线性-LLM-SCM框架，用于评估LLM在连续域中对线性高斯因果模型参数化的表现，揭示了LLM在定量因果推理中的局限性。

Comments [v2] Accepted at Workshop on Structured Data for Health@ICML 2026 Seoul,South Korea. 19 pages, 8 figures, preprint

Physics of Language Models: Part 4.1, Architecture Design and the Magic of Canon Layers

语言模型的物理：第4.1部分，架构设计与Canon层的魔力

Zeyuan Allen-Zhu

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

AI总结 本研究提出Canon层，通过轻量级架构组件提升语言模型的推理深度和广度，验证了其在不同架构中的有效性，并展示了其在学术预训练中的潜力。

Comments V1.1 appeared in NeurIPS 2025 main conference; V2 adds GDN experiments, tightens others for a stronger, fairer comparison, and reorganizes sections; V3 adds Result 2.1 and Section 5.2 on how Canon layers improve hierarchical feature learning, from our Jan 2026 talk

Knowledge-Centric Agents for Workflow Generation in ComfyUI

用于工作流生成的以知识为中心的智能体

Zhendong Li, Lei Sun, Ruibo Ming, He Zhang, Danda Pani Paudel, Luc Van Gool, Jinjin Gu

机构 * INSAIT（未知机构） ； Sofia University “St. Kliment Ohridski”（索非亚大学“圣克莱门特·奥赫里德斯基”分校） ； Adobe Research（Adobe研究院） 纠错

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

AI总结 研究视觉创作系统中工作流生成问题，提出以知识为中心的框架，通过知识反转、注入和可逆推理进行工作流生成，实验证明该方法生成的工作流在多样性、结构连贯性和执行成功率上优于现有系统。

Comments Accepted to ECCV 2026

How College Students Use AI to Navigate Course Readings: Evidence from an Eight-Week Study

具有AI支持的自主阅读：一项为期八周的学生研究

Yue Fu, Joel Wester, Niels Van Berkel, Alexis Hiniker

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； University of Copenhagen（哥本哈根大学） ； Aalborg University（奥胡斯大学） 纠错

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

AI总结 本研究探讨了AI支持下学生自主阅读的认知过程，发现学生在阅读中表现出从理解到推理的认知发展，但受效率驱动，倾向于使用AI生成摘要来筛选阅读内容。

Retrieval-Augmented Generation of Ontologies from Relational Databases

从关系数据库中检索增强生成本体

Nadeen Fathallah, Mojtaba Nayyeri, Athish A Yogi, Ratan Bahadur Thapa, Hans-Michael Tautenhahn, Anton Schnurpel, Steffen Staab

机构 * Institute for Artificial Intelligence, University of Stuttgart（人工智能研究所，斯图加特大学） ； University of Southampton（南安普顿大学） ； Universitätsklinikum Leipzig（莱比锡大学医院） 纠错

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

AI总结 研究从关系数据库生成语义丰富的OWL2DL本体的问题，提出RIGOR方法，通过大语言模型驱动，从多源检索并迭代生成本体片段，经验证和纠正后集成，实验表明该方法优于基线且无需人工监督。

Comments Accepted in ISWC26

Tight Sample Complexity of Transformers

Transformer的紧样本复杂度

Chenxiao Yang, Nathan Srebro, Zhiyuan Li

机构 * Toyota Technological Institute at Chicago（丰田技术研究所芝加哥分校） 纠错

专题命中 其他推理 ：chain-of-thought(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文刻画了深度L、总参数W的Transformer的VC维，并建立了思维链学习的样本复杂度上下界，揭示了参数与序列长度对学习所需样本量的影响。

Comments in COLT 2026

Agentic Memory: Learning Unified Long-Term and Short-Term Memory Management for Large Language Model Agents

代理记忆：为大语言模型代理学习统一的长期和短期记忆管理

Yi Yu, Liuyi Yao, Yuexiang Xie, Qingquan Tan, Jiaqi Feng, Yaliang Li, Libing Wu

机构 * School of Cyber Science and Engineering, Wuhan University（武汉大学计算机科学与工程学院） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 本文提出Agentic Memory框架，统一管理大语言模型的长期和短期记忆，通过分步GRPO和三阶段强化学习提升记忆效率与任务表现。

Comments ACL'26 SAC Highlight. The code is available at https://github.com/y1y5/AgeMem

An LLM-powered Agentic Recommendation System for Connected TV Content Discovery

一种用于智能电视内容发现的由大语言模型驱动的智能推荐系统

Lei Shi, Di Wang, Harry Tran, Helsing Xu, Yuchen Lu, Dhara Ghodasara, Wilson Chaney, Xueting Liao, Jerry Yu, Huayu Ding, Reza Mirghaderi, David Fan, Qi Guo, Chongguang He, Warren Wang, Warren Deng, Mingze Gao, Shike Mei, Shuo Tang, Zhe Zhang, Jianming He, Abhishek Kumar, Haotian Wu, Hamed Firooz, Li Li

机构 * Meta 纠错

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

AI总结 针对推荐系统整合上下文信号的挑战，提出用于智能电视内容发现的大语言模型驱动的智能推荐系统，利用其推理能力处理多样信号，采用智能架构协调组件，克服大语言模型用于推荐的实际限制。

Comments 13 pages, 3 figures

KoRe: Compact Knowledge Representations for Large Language Models

KoRe: 为大型语言模型设计的紧凑知识表示

Davide Cavicchini, Fausto Giunchiglia, Jacopo Staiano

机构 * University of Trento（特伦托大学） 纠错

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

AI总结 本文提出KoRe方法，通过将知识图谱的1跳子图编码为紧凑离散知识标记，并注入到LLM中，从而提升模型的知识推理能力并减少token使用量。

Information Aggregation with AI Agents

利用AI代理的信息聚合

Spyros Galanis

机构 * Department of Economics, University of Durham（杜伦大学经济学系） 纠错

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

AI总结 研究通过交易和观察价格波动，探讨大型语言模型能否聚合分散的私人信息，发现信息聚合在信息结构复杂时显著下降，且更智能的AI代理在聚合和盈利方面表现更好。

Comments 62 pages