语言大模型 / LLM

D$^2$ACCI: A Dual-Loop Diagnostic Protocol for Evidence-Preserving Agent Memory

D²ACCI：一种用于保留证据的智能体记忆的双循环诊断协议

Xule Liu, Yijun Liu, Chao Li, Shao Kun

专题命中 评测与基准 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对LLM智能体持久记忆流程故障难以定位的问题，提出双循环诊断协议D²ACCI，引入DCR指标与D²ACCI-Eval人工制品，在三个公开基准上取得明确性能增益，填补了记忆系统迭代缺乏可追踪证据的空白。

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`From Prompt to Perturbation': An Adaptive Framework for Voice-Based Jailbreaks on Audio LLMs

从提示到扰动：针对音频大语言模型的自适应语音越狱框架

Linghan Huang, Bo Li, Huaming Chen, Kim-Kwang Raymond Choo

机构 * School of Electrical and Computer Engineering, The University of Sydney（悉尼大学电气与计算机工程学院） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； University of Texas at San Antonio（德克萨斯大学圣安东尼奥分校） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对现有音频越狱攻击研究仅聚焦单一范式的不足，提出自适应越狱框架，可在统一设置下评估级联流水线和LALM，实验显示其攻击成功率优于现有方法。

Comments Accepted at the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM 2026)

Eval4Sim: An Evaluation Framework for Persona Simulation

Eval4Sim: 一种用于人设模拟的评估框架

Eliseo Bao, Anxo Perez, Javier Parapar, Xi Wang

机构 * University of Sheffield（谢菲尔德大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 Eval4Sim提出了一种评估框架，用于衡量模拟对话与人类对话模式的契合度，通过三个互补维度评估人设的忠实性、一致性和自然性。

Comments Accepted at CIKM 2026

AI Guardrail Survival under Single-Cycle Agentic Self-Summarization

单循环智能体自摘要下的AI安全护栏存续性

Ted Kwartler, Alan Aqrawi, Arian Abbasi

专题命中 评测与基准 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究探究单循环智能体自摘要中安全规则的丢失机制，发现仅检查规则文本存在性的审计不可靠，需结合外部真实值检测，还指出仅靠LLM评判标签会反转评估结论。

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 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(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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Entropy-based Code Adversarial Translation for Real-world Repository Migration

基于熵的代码对抗翻译用于真实仓库迁移

Yushun Tang, Yisen Cao, Zhicheng Chen, Lin Peng, Junkang Mao, Fengyi Song, Yantao Jia

专题命中 评测与基准 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对LLM迁移仓库难达可运行状态的问题，提出多智能体框架ECAT，引入A2H-RepoBench基准，迁移质量达74.7%且优于现有方法。

ForestBench: A Unified Graph Framework for Evaluating Multi-Agent Collaboration

ForestBench：用于评估多智能体协作的统一图框架

Guo Chen, Ziwen Li, Reed Li, Yu Lu, Haibo Shi, Bingbing Xu, Junjie Huang

机构 * Southwest University（西南大学） ； Tencent（腾讯） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对多智能体系统异构轨迹评估的问题，提出ForestBench框架，将MAS轨迹映射为统一协作图，筛选844个查询并预计算参考图，可快速评估MAS协作。

Learning to Triage Vulnerability Reports from Program Analysis: An Empirical Study in Node.js

学习对程序分析生成的漏洞报告进行分类：针对Node.js的实证研究

Ronghao Ni, Aidan Z. H. Yang, Min-Chien Hsu, Nuno Sabino, Limin Jia, Ruben Martins, Darion Cassel, Kevin Cheang

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Amazon Web Services（亚马逊网络服务） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文针对Node.js，基于程序分析工具数据训练机器学习模型，实现漏洞报告优先级排序，最优模型在召回90%可利用报告时可排除75%良性报告，具备实用潜力。

Comments Accepted at the 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE 2026). The version of record is available at https://doi.org/10.1145/3832783.3837503

Benchmarking the Robustness of Agentic Systems to Adversarially-Induced Harms

评估智能体系统对抗恶意诱导危害的鲁棒性

Jonathan Nöther, Adish Singla, Goran Radanovic

机构 * Max Planck Institute for Software Systems（马克斯·普朗克软件系统研究所） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 该研究提出智能体系统危害分类法与BAD-ACTS基准，评估LLM类智能体对抗恶意诱导的鲁棒性，发现其攻击成功率达40%-90%，并提出零样本消息监控防御方法。

SenWorld: A Digital-Twin Simulation for Generating Context-Rich Evaluation Data

SenWorld：用于生成富含上下文评估数据的数字孪生模拟

Zenghui Zhou, Xiaoyang Li, Xiaoxuan Qiao, Zhilang Wei, Tianming Lei

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对智能手机助手评估缺富含上下文且隐私安全数据的问题，提出SenWorld数字孪生模拟方法，通过真实数据构建场景生成评估数据，经实验验证其在数据分布等方面与真实用户基准匹配，能暴露助手故障且隐私安全。

RepoProbe: Benchmarking Architecture-Aware Repository Comprehension with Checklists

RepoProbe：基于清单的架构感知代码仓库理解基准测试

Yuexi Yang, Alyssa Wu, Ji Luo, Richeng Xuan, Zhichao Hu, Yuhong Liu, Zhen Qin

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究推出RepoProbe基准，采用基于清单的验证协议，发现SOTA LLMs存在编辑偏差，且高清晰度与技术正确性间有差距，提升了代码仓库理解评估的可靠性。

Comments Accepted to the 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE 2026). Replication package: https://github.com/Tencent-Hunyuan/RepoProbe

RESPClinBench: Benchmarking Multimodal Clinical Decision-Making and Longitudinal Disease Management in Respiratory Specialty Care

RESPClinBench：呼吸专科医疗中的多模态临床决策与纵向疾病管理基准测试

Mouxiao Bian, Zhi Chen, Ruiyao Chen, Lu Lu, Hengrui Liang, Chaoyi Huang, Yiluo Lin, Jingru Ding, Yun Zhong, Yueming Su, Jie Xu

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Macau University of Science and Technology（澳门科技大学） ； First Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University（广州医科大学附属第一医院） ； Guangzhou Institute of Respiratory Health（广州呼吸健康研究院） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 该研究开发了呼吸专科多模态临床决策与纵向疾病管理基准RESPClinBench，在两个数据集上评估7种大模型，识别模型在肺结节评估和COPD管理的局限，为模型选择提供临床依据。

ConlangBench: Exploring Language Knowledge and Learning in LLMs through Diverse Constructed Languages

ConlangBench：通过多样人造语言探索大语言模型的语言知识与学习

Jinhong Jeong, Seungyeop Yi, Sangah Lee, Youngjae Yu

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究人员提出首个针对21种现有人造语言的大规模基准ConlangBench，收集大量平行句对和词汇条目，通过双向翻译实验发现模型在后天人造语言上表现更好，且可学习8种拥有足够语料库的人造语言，为人造语言探索LLMs低资源语言学习提供独特试验台。

Comments 29 pages, 12 figures, 17 tables

LLMs Struggle to Measure What Distinguishes Students of Different Proficiency Levels: A Study of Item Discrimination in Reading Comprehension Assessment

LLMs难以衡量区分不同水平学生的题目：阅读理解评估中题目区分度研究

Han Chen, Ming Li, Chenguang Wang, Yijun Liang, Dawei Zhou, Hong jiao, Tianyi Zhou

机构 * MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； University of Maryland（马里兰大学） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本研究评估42个LLM在零样本设置下预测题目区分度的能力，发现直接预测与人类校准的区分度相关性弱（最高Spearman 0.152），基于CTT的响应校准相关性有限（0.241），表明LLM尚不能可靠捕捉题目区分度。

Mind the Sim2Real Gap in User Simulation for Agentic Tasks

注意用户模拟中的Sim2Real差距以实现代理任务

Xuhui Zhou, Weiwei Sun, Qianou Ma, Yiqing Xie, Jiarui Liu, Weihua Du, Sean Welleck, Yiming Yang, Graham Neubig, Sherry Tongshuang Wu, Maarten Sap

专题命中 评测与基准 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究发现基于LLM的用户模拟器在代理任务中存在Sim2Real差距，表现出过度合作和缺乏真实反馈，需通过人类验证提升模拟真实性。

Comments COLM 2026

Beyond a Single Judge: The Evidence-Grounded, Social-Weighted Persona Panel for Generative UI Evaluation

超越单一评判者：用于生成式UI评估的社会角色面板模拟

Zheng Wu, Yibo Luo, Pu Zhang, Cheng Yang, Zhuosheng Zhang

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 该研究针对GenUI评估问题，提出三阶段ESPP方法，通过多样化角色面板提升评估保真度，揭示用户子群体的结构性分歧，代码已公开。

Agentic Harness for Real-World Compilers

面向现实世界的编译器助手

Yingwei Zheng, Cong Li, Shaohua Li, Yuqun Zhang, Zhendong Su

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出llvm-autofix，首个专为修复编译器bug设计的代理工具，通过专用工具和基准测试展示其在处理复杂编译器bug时的性能优势。

Numbers Beat Words: A Rigorous On-Premise Benchmark for Coupled MIMO Controller Tuning

从推理中获取结构，从搜索中获取数值：本地部署的开放大语言模型作为耦合MIMO控制器整定的结构先验

Yang Shu, Jiaxuan Chen, Haonan Li

机构 * Jinling Institute of Technology（金陵科技学院） ； College of Water Resources and Civil Engineering, China Agricultural University（中国农业大学水利与土木工程学院） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对强耦合MIMO过程，提出利用本地部署的开源大语言模型作为结构先验，通过推理耦合关系提出非对称结构，结合经典优化器实现样本高效且可解释的控制器整定。

Comments 17 pages, 7 figures, 6 tables. Substantially revised benchmark, analysis, and presentation

CRMWeaver: Building Powerful Business Agent via Agentic RL and Shared Memories

CRMWeaver：通过智能体强化学习与共享记忆构建强大的商业智能体

Yilong Lai, Yipin Yang, Ting Liang, Jialong Wu, Zhenglin Wang, Jianguo Lin, Keping Yang

机构 * Taobao & Tmall Group of Alibaba（阿里巴巴淘宝与天猫集团） ； Southeast University（东南大学） ； University of Montreal（蒙特利尔大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)；prompting(abstract)；language agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对商业智能体面临的数据复杂、任务异质问题，提出CRMWeaver方法，通过智能体强化学习训练与共享记忆机制提升性能，在CRMArena-Pro数据集的B2B、B2C场景中取得竞争力结果，实用价值显著。

Measure what Matters: Psychometric Evaluation of AI with Situational Judgment Tests

测量所关心的：使用情境判断测试对AI进行心理测量评估

Alexandra Yost, Shreyans Jain, Shivam Raval, Grant Corser, Allen Roush, Nina Xu, Jacqueline Hammack, Ravid Shwartz-Ziv, Amirali Abdullah

机构 * Cedar City PD 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文通过情境判断测试和多维项目反应理论评估AI行为一致性，发现基于角色的AI行为稳定且可预测，提出更可靠的评估方法。

Comments 100 pages. Code, and link to datasets here: https://github.com/amir-abdullah-thoughtworks/psychometrics_for_LLMs

Automated Modernization of Machine Learning Engineering Notebooks for Reproducibility

机器学习工程笔记本的自动化现代化进程以实现可重现性

Bihui Jin, Kaiyuan Wang, Pengyu Nie

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Google（谷歌公司） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出MLEModernizer，通过LLM驱动的框架自动化现代化工机器学习工程笔记本，以恢复其在不断变化的环境中的可重现性。

Agentic Graph Retrieval-Augmented Generation for Auditable Commercial Registry Analysis

代理图RAG：利用协作AI导航无结构财务数据

Arthur Capozzi, Dirk Helbing

机构 * Computational Social Science ETH Zürich（计算社会科学 ETH 瑞士 Zurich） ； Computational Social Science, ETH Complexity Science Hub Zürich（计算社会科学 ETH 复杂性科学中心 Zurich） ； ETH Complexity Science Hub Zürich, Switzerland（ETH 复杂性科学中心 Zurich 瑞士） ； Vienna, Austria（维也纳 奥地利） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种协作代理图RAG框架，用于专家分析商业登记数据。通过构建Neo4j知识图谱，结合确定性节点摄入、LLM提取弱节点以及确定性身份解析和去重，提升了多跳、时间相关和实体中心的查询能力。

SkillSieve: A Hierarchical Triage Framework for Detecting Malicious AI Agent Skills

SkillSieve：一种用于检测恶意AI代理技能的分层分流框架

Yinghan Hou, Zongyou Yang

机构 * Department of Earth Science and Engineering（地球科学与工程系） ； Imperial College London（帝国理工学院伦敦分校） ； Department of Computer Science（计算机科学系） ； University College London（伦敦大学学院） ； Lingban Technology Co., Ltd.（灵伴科技有限公司） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Peking University（北京大学通用人工智能国家重点实验室） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出SkillSieve三层检测框架，通过启发式评分、LLM子任务分析和多LLM陪审团辩论，高效检测恶意AI代理技能，在390个技能基准上达到F1=0.920。

Comments 10 pages, 2 figures, 6 tables

Enjoy Your Talk: A Human-Centered Benchmark for Multi-Turn Dialogue with Decoupled User Simulation, Target Modeling, and Judging

享受你的对话：一个用于多轮对话的以人为本基准，具有解耦的用户模拟、目标建模和评判

Jinglan Gong, Jiefan Lu, Hewei Guo, Kehan Li, Zhiyuan Han, Jihang Jiang, Wenwen Tong, Lewei Lu

机构 * SenseTime Research（商汤科技研究院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 该研究提出EYT-Bench基准，通过三方解耦设计评估大语言模型多轮对话能力，引入新指标，发现先进模型在主观维度相近但客观意图跟踪差异大，推理可提升客观跟踪，角色格式影响轨迹分布，且热身效应稳健。

ASEval: Automated Trajectory-Level Security Testing for Autonomous Agents

对时间、空间和语义规避的自主代理进行基准测试

Jianan Ma, Xiaohu Du, Ruixiao Lin, Yaoxiang Bian, Jialuo Chen, Yunhao Feng, Xiaofang Yang, Shiwen Cui, Changhua Meng, Xinhao Deng, Jingyi Wang, Zhen Wang

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种针对基于大语言模型（LLM）的代理系统的多维规避框架，通过引入时间、空间和语义三种隐蔽攻击向量，系统地量化了这些威胁，并展示了其在实际威胁场景中的效果，揭示了现有自主代理系统在架构层面的系统性漏洞。

Comments 18 pages, 12 figures, 8 tables. Code and data available at https://github.com/antgroup/Agent3Sigma-Stage

Do Data Agents Need Semantic Metadata? A Comparative Study in Agentic Data Retrieval

智能体需要语义元数据吗？智能体数据检索的比较研究

Shiyu Chen, Tarfah Alrashed, Alon Halevy, Natasha Noy

机构 * Google（谷歌） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 通过对比基线智能体（搜索开放网络）与语义智能体（利用schema.org元数据）在数据检索中的表现，发现语义元数据在检索可操作数据时精度更高（整体精度高65.7%），而基线智能体覆盖更广但存在“最后一英里效用”失败。

Bridging the Last Mile of Circuit Design: PostEDA-Bench, a Hierarchical Benchmark for PPA Convergence and DRC Fixing

跨越电路设计的最后一英里：PostEDA-Bench，一个用于PPA收敛和DRC修复的分层基准

Pengju Liu, Nuo Xu, Jinwei Tang, Yu Cao, Caiwen Ding

机构 * University of Minnesota（明尼苏达大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出PostEDA-Bench分层基准，包含145个任务，覆盖DRC修复和PPA优化，实验发现现有LLM代理在复杂DRC推理和多目标PPA优化上表现不佳，视觉增强可提升DRC性能，权衡推理是PPA多目标瓶颈。

Tears or Cheers? Benchmarking LLMs via Culturally Elicited Distinct Affective Responses

眼泪还是欢呼？通过文化诱发的差异情感反应基准测试LLMs

Chongyuan Dai, Yaling Shen, Zihan Gao, Jia Li, Yishun Jiang, Yaxiong Wang, Liu Liu, Zongyuan Ge, Jinpeng Hu

机构 * Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； Monash University（墨尔本大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出CEDAR基准，通过文化诱发的差异情感反应评估LLMs，揭示语言一致性和文化契合度之间的脱节，展示文化根植的情感理解仍是模型的重大挑战。

Comments ACL 2026 SAC Highlight

AgentCompass: A Unified Evaluation Infrastructure for Agent Capabilities

AgentCompass：用于智能体能力的统一评估基础设施

Kai Chen, Zichen Ding, Jiaye Ge, Shufan Jiang, Mo Li, Qingqiu Li, Zehao Li, Zonglin Li, Tianhao Liang, Shudong Liu, Zerun Ma, Zixin Shang, Wenhui Tian, Zun Wang, Liwei Wu, Zhenyu Wu, Jun Xu, Bowen Yang, Dingbo Yuan, Qi Zhang, Songyang Zhang, Peiheng Zhou, Dongsheng Zhu

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对大语言模型演变成自主智能体后评估基础设施分散的问题，提出AgentCompass，通过围绕三个独立组件组织评估过程，具备容错异步运行时和轨迹分析工具，支持多基准测试，为智能体研究提供可扩展、可重复的基础设施。

Agent psychometrics: Task-level performance prediction in agentic coding benchmarks

代理心理测量：在代理编码基准中的任务级性能预测

Chris Ge, Daria Kryvosheieva, Daniel Fried, Uzay Girit, Kaivalya Hariharan

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Fulcrum ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种基于任务级性能预测的代理编码基准评估框架，结合IRT理论与任务特征，区分LLM和支架能力，以更准确预测未见基准和组合的性能。