大模型推理能力

Courtroom-Style Multi-Agent Debate with Progressive RAG and Role-Switching for Controversial Claim Verification

courtroom 风格多智能体辩论与渐进式 RAG 和角色切换用于争议性主张验证

Masnun Nuha Chowdhury, Nusrat Jahan Beg, Umme Hunny Khan, Syed Rifat Raiyan, Md Kamrul Hasan, Hasan Mahmud

机构 * Systems and Software Lab (SSL), Department of Computer Science and Engineering（系统与软件实验室（SSL），计算机科学与工程系） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出 PROClaim 框架，通过结构化对抗辩论和角色切换提升争议性主张验证的可靠性，实验显示其在 Check-COVID 数据集上准确率达 81.7%。

Comments Under review, 29 pages, 7 figures, 17 tables

MedTextWeaver: Procedural Knowledge Evolution in Agentic Medical Text Editing

ExperienceWeaver: 优化基于 LLM 的临床文本改进的小样本经验学习

Ziyan Xiao, Yinghao Zhu, Liang Peng, Kyongtae T Bae, Lequan Yu

机构 * School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong（计算与数据科学学院，香港大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 ExperienceWeaver 通过经验学习优化小样本下 LLM 的临床文本改进，通过提炼反馈知识提升模型修订能力。

Learning Stateful Predictive Knowledge From Experience

从经验中学习有状态的预测知识

Yan Song, Xidong Feng, Bo Liu, Xinyu Cui, Haotian Fu, Zichen Liu, Mengyue Yang, Cheng Deng, Jian Zhao, Jun Wang

机构 * University College London（伦敦大学学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Chinese Academy of Sciences（中国科学院） ； Brown University（布朗大学） ； University of Bristol（布里斯托尔大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Zhongguancun Academy（中关村科学院） ； The Yangtze River Delta（长三角） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 该研究针对LLM智能体现有轨迹级反思学习的缺陷，提出SKL方法，通过两种算法训练智能体学习有状态预测知识，在多任务上性能优于现有范式。

Semantic-Aligned Structural Abstraction for Multimodal Sentiment Analysis

面向多模态情感分析的语义对齐结构抽象

Wei Chen, Junkai Li, Tongguan Wang, Hui Liu, Feiyue Xue, Chuanxiang Ma, Ying Sha

机构 * Huazhong Agricultural University（华中农业大学） ； Hubei University（湖北大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 该研究针对现有多模态情感分析方法无法建模情感语义的局限，提出SentiLLM框架，通过双流显著性-上下文校准机制实现语义对齐结构抽象，在四个数据集上取得优异性能。

Comments Accepted by MM 2026

A Systematic Analysis of the Impact of Persona Steering on LLM Capabilities

对人格引导对大语言模型能力影响的系统分析

Jiaqi Chen, Ming Wang, Tingna Xie, Shi Feng, Yongkang Liu

机构 * School of Computer Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110819, China（东北大学计算机科学与工程学院，沈阳 110819，中国） ； School of Computing and Information Systems, Singapore Management University, Singapore 178902, Singapore（新加坡管理大学计算机与信息系统学院，新加坡 178902，新加坡） ； School of Computer and Communication Engineering, Northeastern University, Qinhuangdao 066004, China（东北大学计算机与通信工程学院，秦皇岛 066004，中国） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文通过NPTI框架诱导大模型五种人格特质，发现人格引导对认知任务性能有稳定影响，且不同特质对任务表现有不同影响，提出动态人格路由策略提升性能。

Journal ref Chen, J., Wang, M., Xie, T., Feng, S., & Liu, Y. (2026). A Systematic Analysis of the Impact of Persona Steering on LLM Capabilities. Proceedings of the Annual Meeting of the Cognitive Science Society, 48

Matryoshka Agent: Unfolding Sub-Agents for Long-Horizon Machine Learning Engineering

套娃智能体：展开子智能体以进行长期机器学习工程

Rushi Qiang, Changhao Li, Haotian Sun, Yuchen Zhuang, Chao Zhang, Bo Dai

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 针对机器学习工程长期决策难题，提出套娃智能体框架，将问题解决分解为协调层次结构，高级协调器发指令，低级子智能体执行，开发有效训练范式，实验证明该方法有效且可扩展，能提升性能。

Artificial Epanorthosis: Why large language models overuse a classical rhetorical figure, and how to mitigate it

人工矫正：为什么大语言模型过度使用一种古典修辞格，以及如何缓解这一问题

Federico Boggia

专题命中 复杂问题求解 ：self-correction(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究大语言模型过度使用矫正格修辞格的问题，基于模型与人类修辞风格差异及相关分类，提出用矫正格指数评分，通过测量发现校准错误，给出以LoRA适配器为中心的缓解技术、指令及适配器效果，强调校准到人类比率而非消除的重要性。

Comments 18 pages, 7 tables. v2: corrections to the classical sources (Quintilian, Cicero) and to several cited figures, and Appendix B corpus statistics aligned to the delivered dataset; measurements, results and conclusions unchanged. Data, code, and the trained LoRA adapter: https://federicoboggia.binatomy.com/pubblicazioni/

Tokengeist: Multi-Turn Attribution Tracing in Agentic Conversations

Tokengeist：智能对话中的多轮归因追踪

Jessica Tang, Shraddha Barke, Sharad Agarwal

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究多轮对话中语言模型响应的归因问题，提出多轮上下文归因及 Tokengeist 框架，通过有向无环图递归遍历恢复依赖路径，发布基准 MTCABench，实验表明 Tokengeist 能有效解决现有方法多跳依赖恢复不足问题。

CHERRY: Compressed Hierarchical Experts with Recurrent Representational Yield

CHERRY: 具有循环表示收益的压缩层次专家

Dohyeon Kwon, Youngjin Park

机构 * TeamSparta Inc.（TeamSparta公司） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：self-correction(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出三种互补技术训练计算高效语言模型：选择性监督与每令牌效率、深度压缩与循环恢复、压缩专家融合，在CHERRY-1.8B韩语模型上验证，实现参数减少2.5倍且性能接近。

Comments 64pp, LaTeX. v2 rebuilds arXiv:2606.31796 into a full report: matched-compute discrimination/generation dissociation, recurrent-yield compression (48->6)+MoEE, pre-registered 1B->13.7B H-PRESERVE, sovereign Korean tokenizer (+9.2% vs Gemma-4), government HLE(Ko) column lead, cyber specialization. Recurrent compression cited by Loopie (arXiv:2607.16051). Tables incl.; v1 in history

WebCoach: Self-Evolving Web Agents with Cross-Session Memory Guidance

WebCoach：具有跨会话记忆引导的自我进化网络代理

Genglin Liu, Shijie Geng, Sha Li, Hejie Cui, Sarah Zhang, Xin Liu, Tianyi Liu

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Amazon（亚马逊） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：planning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究针对网页代理跨会话学习不足问题，提出WebCoach框架，通过三个关键组件赋予代理跨会话记忆，可长期规划与自我进化，在WebVoyager基准测试中提升了不同LLM backbone的代理性能。

Comments 18 pages

Student-Centered Distillation Narrows the Agentic Gap Between Small and Large LLMs

以学生为中心的蒸馏缩小了小型和大型语言模型之间的智能差距

Yuanjie Lyu, Chengyu Wang, Jun Huang, Tong Xu

机构 * 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)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究旨在缩小大小语言模型智能差距，提出SCoRe框架，让学生生成训练轨迹，教师纠正最早错误，经微调与短视距强化学习，提升学生解决问题能力，在12个基准测试中，70亿参数学生模型缩小了与720亿参数教师模型的性能差距

Comments Accepted to ICML 2026. The title has been changed from "From Correction to Mastery: Reinforced Distillation of Large Language Model Agents" to "Student-Centered Distillation Narrows the Agentic Gap Between Small and Large LLMs"; the camera-ready version has been uploaded

Reducing Hallucinations in Complex Question Answering using Simple Graph-based Retrieval-Augmented Generation (long version)

减少复杂问答中的幻觉：使用基于简单图的检索增强生成（长版）

Christopher J. Wedge, Joshua Stutter, Danny Dixon, Jacek Cała

机构 * National Innovation Centre for Data（数据创新研究中心） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本研究提出一种轻量级图结构支持的检索增强生成系统，通过结合向量搜索和图查询工具，在复杂问答任务中将幻觉答案数量减半，并显著提升事实正确性的精确率和召回率。

Comments 25 pages; expanded limitations section, corrected typos throughout and missing values in appendix table 1

AgentDebugX: An Open-Source Toolkit for Failure Observability, Attribution, and Recovery in LLM Agents

AgentDebugX：用于大语言模型代理中故障可观测性、归因和恢复的开源工具包

Kunlun Zhu, Xuyan Ye, Zhiguang Han, Yuchen Zhao, Bingxuan Li, Weijia Zhang, Muxin Tian, Xiangru Tang, Pan Lu, James Zou, Jiaxuan You, Heng Ji

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Google（谷歌公司） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：self-correction(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究大语言模型代理故障调试难题，提出开源框架AgentDebugX，其核心DeepDebug通过多轮诊断定位根源，在基准测试中表现出色，能修复更多失败任务，还通过多种方式公开工作流程并提供错误中心。

Binding Drift in Multi-Step Tool-Augmented Agents

多步工具增强智能体中的绑定漂移

Rahul Suresh Babu, Shashank Indukuri

专题命中 复杂问题求解 ：verifier(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究多步工具增强智能体中实体绑定随时间的变化，区分绑定漂移与错误传播。通过实验发现实体锁定会放大错误操作，实用的重新验证器可减少错误，自然设置下基线智能体有漂移现象，且持久性和重新验证不可互换。

Comments 14 pages, 5 tables, 1 figure. Equal contribution by both authors. Code and data: https://github.com/shashank-indukuri/binding-drift

AEVAL: From Anecdotal to Deterministic Testing for Agentic Skill Workflows

AEVAL：从轶事性到确定性的智能体技能工作流测试

Tejas Singh Anand, Yuet Ying Christina Wang, Wanting Jiang, Steve Masson, Tian Zheng, Bingjie Zhou

机构 * nvidia（NVIDIA公司） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：self-correction(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究针对智能体技能工作流测试缺乏确定性和可重复性的问题，提出AEVAL框架，通过执行器与评分器分离等方法，实现确定性、可重复的测试，给出分层修复建议，能将虚假通过率转换为可重复失败信号并记录修复过程。

Comments 8 pages, 1 figure, 1 table, accepted at the ICML 2026 Workshop on Statistical Frameworks for Uncertainty in Agentic Systems

LinguistAgent Technical Report: A Reflective Multi-Model Platform for Automated Linguistic Annotation

LinguistAgent: 一个用于自动化语言标注的反思多模型平台

Bingru Li

机构 * University of Birmingham（伯明翰大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 LinguistAgent通过反思多模型架构实现自动化语言标注，采用双代理工作流程模拟同行评审，支持多种标注范式并提供实时评估。

What Do They See? Interpreting Complex Road Scenarios Through the Eyes of Vision-Language-Action Models for Safe and Trustworthy Autonomous Vehicle Learning

他们看到了什么？通过视觉-语言-动作模型的视角解读复杂道路场景以实现安全可靠的自动驾驶学习

Kalpana Panda, Wesley Maia, Vinti Agarwal, Ross Greer

机构 * Birla Institute of Technology and Science, Pilani（贝拉理工科学学院皮拉尼分校） ； University of California, Merced（加州大学默塞德分校） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究自动驾驶模型内部逻辑不透明问题，提出反事实消融框架CVAA，通过移除摄像头图像中物体创建反事实集评估模型响应差异，应用于阿尔帕马约1轨迹预测器，分析物体因果影响，还通过可解释性技术深入理解模型，创建可解释驾驶系统巩固人机信任。

Breaking the Factorization Barrier in Diffusion Language Models

突破扩散语言模型的分解障碍

Ian Li, Zilei Shao, Benjie Wang, Rose Yu, Guy Van den Broeck, Anji Liu

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 CoDD通过引入轻量级概率推理层，突破扩散语言模型的分解障碍，实现高效且连贯的生成性能。

When Do Multi-Agent Systems Help? An Information Bottleneck Perspective

多智能体系统何时发挥作用？信息瓶颈视角

Wendi Yu, Lianhao Zhou, Xiangjue Dong, Sai Sudarshan Barath, Declan Staunton, Byung-Jun Yoon, Xiaoning Qian, James Caverlee, Shuiwang Ji

机构 * Texas A&M University（德克萨斯A&M大学） ； Brookhaven National Laboratory（布鲁克海文国家实验室） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究从信息瓶颈视角探讨多智能体系统（MAS）与单智能体系统（SAS）差异，指出MAS优势在有限中继时因压缩权衡产生，由参数β控制，通过实验验证，解释了有限智能体间通信何时有利有害。

RAGU: A Multi-Step GraphRAG Engine with a Compact Domain-Adapted LLM

RAGU：一个具有紧凑域适应语言模型的多步图检索增强生成引擎

Mikhail Komarov, Ivan Bondarenko, Stanislav Shtuka, Oleg Sedukhin, Roman Shuvalov, Yana Dementyeva, Matvey Solovyov, Nikolay O. Nikitin

机构 * ITMO University（圣彼得堡国立信息技术机械与光学大学） ； Novosibirsk State University（新西伯利亚国立大学） ； Far Eastern Federal University（远东联邦大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究针对现有GraphRAG系统问题，提出RAGU引擎，通过分离提取与合并多步处理知识图。核心方法包括两阶段提取等。贡献在于训练的Meno-Lite-0.1模型表现出色，在多方面超越其他模型，且RAGU安装简单、运行要求低并开源。

Disentangling Intrinsic Importance from Emergent Structure in Multi-Expert Orchestration

在多专家编排中解耦内在重要性与涌现结构

Sudipto Ghosh, Sujoy Nath, Sunny Manchanda, Tanmoy Chakraborty

机构 * Yardi School of Artificial Intelligence（亚里学校人工智能学院） ； Indian Institute of Technology Delhi（印度德里理工学院） ； Department of Electrical Engineering（电气工程系） ； DRDO Young Scientist Laboratory – Artificial Intelligence（DRDO年轻科学家实验室–人工智能） ； Defence Research and Development Organisation, India（印度国防研究与发展组织） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出INFORM方法，通过解耦专家交互结构、执行顺序和功能归因，揭示路由主导性不能反映功能必要性，稀疏路由专家可能具有结构关键性。

Comments Accepted by Transactions on Machine Learning Research (TMLR)

ArtMine: Discovering and Formalizing Artistic Processes

ArtMine：发现并形式化艺术创作过程

Kaustubh Kumar, Ashutosh Ranjan, Vivek Srivastava, Blessin Varkey, Shirish Karande

机构 * TCS Research（TCS研究） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究如何从异构历史证据发现并形式化艺术创作过程，核心方法是将证据合成存储库，由溯因智能体推断生产步骤并优化，主要贡献是迈向以过程为中心的人机协同创作系统，支持多方面研究。

Comments 47 pages, 10 figures

Who Broke the System? Failure Localization in LLM-Based Multi-Agent Systems

谁破坏了系统？基于大语言模型的多智能体系统中的故障定位

Yufei Xia, Anjun Gao, Yueyang Quan, Zhuqing Liu, Minghong Fang

机构 * University of Louisville（路易斯维尔大学） ； University of North Texas（得克萨斯大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究基于大语言模型的多智能体系统故障定位问题，提出AgentLocate框架，结合基于LLM的判断与多视角验证，通过置信感知策略聚合评估结果并微调判断，实验表明该框架在识别责任智能体和故障步骤上优于现有方法且高效。

Comments To appear in COLM 2026

Agentic AI and Retrieval-Augmented Models in Straight-Through Underwriting

直通式承保中的智能体人工智能与检索增强模型

Robert Richardson, Josh Meyers, Brian Hartman, David Sandberg

机构 * Brigham Young University 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究人工智能在精算实践中的应用，开发用于小型商业企业主保单直通式承保的智能体人工智能框架，通过构建实验环境比较三条承保管道，发现智能体系统总体表现最佳，在特定场景中优势明显。

From Atomic Actions to Standard Operating Procedures: Iterative Tool Optimization for Self-Evolving LLM Agents

从原子动作到标准操作程序：自进化语言模型智能体的迭代工具优化

Haipeng Ding, Yuexiang Xie, Zhewei Wei, Yaliang Li, Bolin Ding

机构 * Renmin University of China（中国人民大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究针对现有LLM智能体框架问题，提出将原子动作合成SOP实现自进化，介绍EvoSOP框架，经实验验证该框架能显著提升任务成功率、减少交互轮数，为自进化智能体开发提供可扩展路径。

Rethinking Indic AI from a Lens of Cultural Heritage Preservation

从文化遗产保护视角重新思考印度人工智能

Aparna Madva, Sharath Srivatsa, Srinath Srinivasa, Tulika Saha

机构 * International Institute of Information Technology, Bengaluru（班加罗尔国际信息技术学院） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文从文化遗产保护角度探讨人工智能对印度语言文化的影响，通过纵向调查自然语言处理技术演变、分析印度语言特征及基础模型作用，提出‘文化感知’方向，为印度自然语言处理下一阶段研究及基础模型发展提供指引。

Don't Wait to Reply: Towards Responsive yet Thoughtful Dialogue through Proactive Thinking

不要等待回复：通过主动思考实现响应迅速且深思熟虑的对话

Ante Wang, Jiaqi Fu, Xuanyi Chen, Ruotian Ma, Zhaopeng Tu, Weizhi Ma, Yang Liu

机构 * Dept. of Comp. Sci. & Tech., Institute for AI, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系、人工智能研究院） ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） ； Tencent（腾讯） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究针对大语言模型被动思考导致对话延迟问题，提出主动思考框架，介绍无训练基线，通过模拟实时对话流基准测试，证明该方法提升交互效率且不损性能。

Agentic Retrieval-Augmented Generation for Financial Document Question Answering

代理检索增强生成用于财务文档问答

Yang Shu, Yingmin Liu, Zequn Xie

机构 * College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出FinAgent-RAG框架，通过迭代检索-推理循环和自我验证，提升金融文档问答的精度。引入对比金融检索器、程序化思维模块和自适应策略路由，实验表明在三个基准数据集上均取得显著效果，准确率提升5.62-9.32个百分点。

Comments This paper is withdrawn due to significant methodological errors in the experimental design that fundamentally affect the validity of the results. The errors are not correctable within the current framework, and the conclusions can no longer be supported. We apologize for any inconvenience caused to readers

Self-Supervised Goal-Reaching Results in Multi-Agent Cooperation and Exploration

自我监督的目标达成促成多智能体合作与探索

Chirayu Nimonkar, Shlok Shah, Catherine Ji, Benjamin Eysenbach

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究多智能体有效协调探索所需最少要素，通过自我监督目标达成，以访问目标状态可能性最大化代替奖励最大化，实证表明该方法在多智能体基准测试中表现优且更稳健。

Comments Project website with code and videos: https://chirayu-n.github.io/gcmarl

Fast Multi-dimensional Refusal Subspaces via RFM-AGOP

通过RFM-AGOP的快速多维拒绝子空间

Thomas Winninger

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出利用RFM-AGOP算法快速提取大型语言模型中的多维拒绝子空间，在推理和非推理模型上均实现秒级识别，且性能优于现有方法。

Comments Accepted to the Mechanistic Interpretability Workshop at the 43rd International Conference on Machine Learning, Seoul, South Korea, 2026