语言大模型 / LLM

Is Lying an Emergent Behaviour in LLMs? Evidence from Gaslighting AI agents in a Sustainability Game

说谎是LLMs中的涌现行为吗？来自可持续性游戏中Gaslighting AI智能体的证据

Subhendu Bhandary, Federico Carucci, Christos Charalambous, Francesca Dilisante, Ksenia Dvorkina, Anna Garbo, Jiaqi Liang, Riccardo Vasellini, Francesco Bertolotti

机构 * Chair for Network Dynamics, Institute of Theoretical Physics, TUD Dresden University of Technology（网络动力学主任，理论物理研究所，德累斯顿技术大学） ； School of Industrial Engineering, LIUC – Università Cattaneo（工业工程学院，LIUC – 哥特拉尔大学） ； Department of Economics, University of Cyprus（经济系，塞浦路斯大学） ； Department of Condensed Matter Physics, University of Zaragoza（凝聚态物理系，阿拉贡大学） ； Department of Epidemiology, Medical University of Vienna（流行病学系，维也纳医学大学） ； ISI Foundation, Torino, Italy（ISI基金会，意大利托里诺） ； Complexity Science Hub, Vienna, Austria（复杂科学中心，奥地利维也纳） ； ISTC, LABSS, CNR, Roma, Italy（ISTC，LABSS，CNR，意大利罗马） ； Department of Philosophy, Università Cattolica del Sacro Cuore（哲学系，圣心大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究LLM智能体在竞争性可持续性游戏中是否涌现说谎行为，通过智能体模型发现欺骗可自发产生，且明确许可主要增加虚张声势而非直接背叛。

LIFT: A Novel Framework for Enhancing Long-Context Understanding of LLMs via Long Input Fine-Tuning

LIFT：一种通过长输入微调增强大语言模型长上下文理解的新型框架

Yansheng Mao, Yufei Xu, Jiaqi Li, Fanxu Meng, Haotong Yang, Zilong Zheng, Xiyuan Wang, Muhan Zhang

机构 * Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, BIGAI（通用人工智能国家重点实验室，北京通用人工智能研究院） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；pretraining(abstract)

AI总结 LIFT通过动态调整参数提升短上下文LLM的长上下文性能，避免二次复杂度，同时通过合成任务增强长上下文理解能力。

Comments 22 pages, ICML 2026 Poster, camera-ready

EGG: An Expert-Guided Agent Framework for Kernel Generation

EGG: 一种专家引导的核函数生成智能体框架

Yaochen Han, Ke Fan, Hongxu Jiang, Wanqi Xu, Weiyu Xie, Runhua Zhang, Chenhui Zhu, Yixiang Zhang

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出EGG框架，通过将核函数生成分解为算法结构设计与硬件特定调优两阶段，并采用阶段感知的多智能体协作机制，实现正确性与高性能，在KernelBench上平均加速比PyTorch达2.13倍。

Model-Native Computing Architecture: Envisioning Future System Architecture Through the Lens of Computer Architecture

模型原生计算架构：通过计算机架构的视角展望未来系统架构

Hai Lin, Hoilam Pao, Shaoxiong Zhan, Hai-Tao Zheng

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Pengcheng Laboratory, Shenzhen, China（深圳鹏城实验室） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文通过类比计算机架构，提出模型原生计算的概念，并设计了一个六层智能计算架构模型（ICAM），以统一解决大语言模型在系统层面面临的缓存、上下文、调度等问题。

Are We Ready For An Agent-Native Memory System?

我们准备好构建原生智能体记忆系统了吗？

Wei Zhou, Xuanhe Zhou, Shaokun Han, Hongming Xu, Guoliang Li, Zhiyu Li, Feiyu Xiong, Fan Wu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； MemTensor (Shanghai) Technology Co., Ltd（MemTensor（上海）科技有限公司） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 从数据管理视角系统研究智能体记忆，提出四模块分析框架，评估12种记忆系统，发现无单一架构占优，并揭示成本-性能权衡。

Comments Paper list available at: https://github.com/OpenDataBox/awesome-agent-memory. Source code available at: https://github.com/OpenDataBox/MemoryData

Unlimited OCR Works

无限OCR工作

Youyang Yin, Huanhuan Liu, YY, Qunyi Xie, Chaorun Liu, Shiqi Yang, Shaohua Wang, Zhanlong Liu, Hao Zou, Jinyue Chen, Shu Wei, Jingjing Wu, Mingxin Huang, Zhen Wu, Guibin Wang, Tengyu Du, Lei Jia

机构 * Baidu Inc.（百度公司） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出Unlimited OCR模型，通过Reference Sliding Window Attention机制，实现高效长文本处理，适用于OCR及ASR等任务。

DynamicMem: A Long-Horizon Memory Benchmark in Real-World Settings

DynamicMem：真实世界场景下的长时记忆基准测试

Wenya Xie, Shengming Zhou, Zelin Li, Pouya Parsa, Shuang Zhou, Xinheng Ding, Chinmay Arvind, Guanchu Wang, Vladimir Braverman, Ali Payani, Yantao Zheng, Zirui Liu

机构 * University of Minnesota（明尼苏达大学） ； University of North Carolina at Charlotte（北卡罗来纳大学夏洛特分校） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Cisco（思科） ； Adobe 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出DynamicMem基准，通过合成15个月的多应用用户活动数据，评估LLM代理在异构、动态变化且隐含的用户画像记忆能力，发现记忆检索是主要瓶颈。

Written by AI, Managed by AI: Semantic Space Control and Index Sickness Elimination Across 391 Consecutive Sessions

由AI编写，由AI管理：跨越391个连续会话的语义空间控制与索引病消除

Hui Zhang, Shuren Song

机构 * Shenzhen Yunxi Technology Co., Ltd.（深圳云曦科技有限公司） ； Information Technology Center, Tsinghua University（清华大学信息科学技术中心） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文通过真实软件项目中的行动研究，发现长期LLM协作中增加形式约束反而导致“索引病”，提出“基线-日志物理分离”机制，有效消除该问题。

Comments 22 pages, 2 tables, 1 figure. Action research. Bilingual submission (Chinese companion version included as supplementary). Submitted to ICSE 2027 IOR track

Learning What to Remember: A Cognitively Grounded Multi-Factor Value Model for Agentic Memory

学习该记住什么：一种基于认知的多因素记忆价值模型

Zhibao Chen, Qian Cheng

机构 * Huatai Securities（华泰证券） ； OneBeget.com 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对长期LLM代理的记忆管理问题，提出一种基于认知心理学的多因素记忆价值函数，通过无梯度优化学习权重，统一控制编码深度、遗忘风险和检索排名，在LongMemEval上显著优于单一因素和近因策略。

Comments 11 pages, 3 figures

HIMM: Human-Inspired Long-Term Memory Modeling for Embodied Exploration and Question Answering

HIMM：面向具身探索与问答的人类启发式长期记忆建模

Ji Li, Bo Wang, Jing Xia, Mingyi Li, Shiyan Hu

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出HIMM模型，通过分离事件记忆与语义记忆，提升具身智能在长期观察和有限上下文下的探索与问答能力，实验显示在多个基准测试中表现优异。

Journal ref IROS 2026

MemTrace: Probing What Final Accuracy Misses in Long-Term Memory

MemTrace: 探知长期记忆中最终准确率所遗漏的信息

Xianxuan Long, Zhikai Chen, Shenglai Zeng, Shouren Wang, Kai Guo, Jiliang Tang

机构 * Michigan State University（密歇根州立大学） ； Case Western Reserve University（凯斯西储大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出MemTrace基准，以知识点为单位，沿记忆年龄、问题类型和证据条件三个维度评估LLM代理的长期记忆，发现证据使用是主要瓶颈。

Trust-Aware Multi-Agent Traceability: Confidence-Calibrated Knowledge Graphs for Consistent Software Artifact Management

信任感知的多智能体可追溯性：用于一致软件工件管理的置信度校准知识图谱

Mohamed Essam, Kareem Wael, Azza Hassan, Ahmed Haitham, Mahmoud Soliman, Samer Saber, Ibrahim Habib

机构 * CairoMotive Cairo, Egypt（开罗动力埃及） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一种信任感知协调框架，通过共享知识图谱和校准置信度分数，结合嵌入检索与LLM多准则分析的两阶段可追溯性链接预测管道，解决多智能体系统中错误传播问题。

Multi-Turn Reasoning When Context Arrives in Pieces: Scalable Sharding and Memory-Augmented RL

当上下文分片到达时的多轮推理：可扩展的分片与记忆增强强化学习

Shu Tong Luo, Wenqin Liu, Rui Liu, Mingming Gong, Jiaxian Guo

机构 * The University of Melbourne（墨尔本大学） ； Google Research Australia（谷歌澳大利亚研究院） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对多轮对话中信息碎片化导致LLM准确率下降65%的问题，提出通过训练模型维护紧凑滚动记忆而非增长历史来缓解，并引入低成本分片流水线将单轮QA转换为多轮碎片化情节，训练的记忆增强策略显著提升多轮准确率并零样本泛化到更难任务。

Magnifying What Matters: Attention-Guided Adaptive Rendering for Visual Text Comprehension

放大关键信息：面向视觉文本理解的注意力引导自适应渲染

Shenglai Zeng, Qirui Wang, Kai Guo, Xinnan Dai, Xianxuan Long, Hui Liu

机构 * Michigan State University（密歇根州立大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract,abstract_cn)；language model(abstract)；post-training(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对视觉语言模型在视觉文本理解任务中存在的定位与利用脱节问题，提出无需训练、模型无关的注意力引导自适应渲染方法AGAR，通过放大关键文本跨度提升模型性能。

uva-irlab-conv at SemEval-2026 Task 8: Multi-Turn RAG with Learned Sparse Retrieval and Listwise Reranking

uva-irlab-conv 在 SemEval-2026 任务 8：基于学习型稀疏检索和列表式重排序的多轮 RAG

Simon Lupart, Kidist Amde Mekonnen, Zahra Abbasiantaeb, Mohammad Aliannejadi

机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出结合学习型稀疏检索与基于 LLM 的重排序和生成的多轮检索增强生成流水线，用于跨四个领域的对话系统，有效处理不可回答查询。

Comments SemEval-2026, The 20th International Workshop on Semantic Evaluation, collocated with ACL 2026, 9 pages, 5 figures, 6 tables

Beyond Compaction: Structured Context Eviction for Long-Horizon Agents

超越压缩：面向长周期智能体的结构化上下文驱逐

Andrew Semenov, Svyatoslav Dorofeev

机构 * Kiz8 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出上下文窗口生命周期（CWL）方案，通过结构化、语义感知的驱逐策略，使长周期LLM智能体在有限上下文预算内实现无限工作视野，避免性能下降和幻觉。

One Token per Multimodal Evidence: Latent Memory for Resource-Constrained QA

每个多模态证据一个令牌：面向资源受限问答的潜在记忆

Zhi Zheng, Ziqiao Meng, Hao Luan, Wei Liu, Wee Sun Lee

机构 * School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出潜在记忆范式，将每个证据压缩为单个高维潜在令牌，通过统一训练实现高效检索与生成，在资源受限场景下以3-10倍令牌节省达到竞争性问答性能。

H2HMem: A Multimodal Memory Benchmark for Agents in Human-Human Interactions

H2HMem: 面向人际交互中智能体的多模态记忆基准

Shiping Zhu, Yibo Yang, Zhengyang Wang, Tiancheng Shen, Dandan Guo, Ming-Hsuan Yang

机构 * Jilin University（吉林大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of California at Merced（加州大学默塞德分校） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出H2HMem基准，通过双人和多人多模态对话评估智能体在记忆召回、推理和应用方面的能力，揭示现有模型在多模态、多参与者场景下的显著局限。

Comments 22 pages, 6 figures

Emergence World: A Platform for Evaluating Long-Horizon Multi-Agent Autonomy

Emergence World: 一个用于评估长时域多智能体自主性的平台

Deepak Akkil, Ravi Kokku, Karthik Vikram, Tamer Abuelsaad, Aditya Vempaty, Satya Nitta

机构 * Emergence AI 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一个持续运行的多智能体模拟平台，通过集成实时外部数据、120+工具和持久记忆系统，评估LLM代理在长时域（数周至数月）中的行为漂移、治理和跨模型影响等动态特性。

AdMem: Advanced Memory for Task-solving Agents

AdMem: 面向任务求解智能体的高级记忆

Runzhe Wang, Huilin Lu, Shengjie Liu, Li Dong, Jason Zhu

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Amazon（亚马逊） ； Arm 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一种统一自动记忆框架，集成语义、情节和程序记忆，通过双层级设计和多智能体架构实现自动生成、奖励标注与自适应检索，提升长程多轮任务的鲁棒性和成功率。

Agent Memory: Characterization and System Implications of Stateful Long-Horizon Workloads

Agent记忆：有状态长时任务工作负载的表征与系统影响

Yasmine Omri, Ziyu Gan, Zachary Broveak, Robin Geens, Zexue He, Alex Pentland, Marian Verhelst, Tsachy Weissman, Thierry Tambe

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； MIT Media Lab（麻省理工学院媒体实验室） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文首次对LLM agent记忆系统进行系统级表征，提出四轴分类法，通过阶段感知分析框架评估10种代表性系统，并给出10条系统设计建议。

CangLing-KnowFlow: A Unified Knowledge-and-Flow-fused Agent for Comprehensive Remote Sensing Applications

CangLing-KnowFlow: 一个统一的知识与流程融合代理用于综合遥感应用

Zhengchao Chen, Haoran Wang, Jing Yao, Jianshe Zhang, Pedram Ghamisi, Jun Zhou, Peter M. Atkinson, Bing Zhang

机构 * State Key Laboratory of Remote Sensing and Digital Earth, Aerospace Information Research Institute, Chinese Academy of Sciences（遥感与数字地球国家重点实验室，航天信息研究所，中国科学院） ； Beijing Tiandi Shijie Technology Co., Ltd.（北京天帝世纪科技有限公司） ； Faculty of Science and Technology, Lancaster University（兰卡斯特大学科学与技术学院） ； Faculty of Electrical and Computer Engineering, University of Iceland（冰岛大学电气与计算机工程学院） ； Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf（德累斯顿-罗斯托克亥姆霍尔茨中心） ； School of Information and Communication Technology, Griffith University（格里菲斯大学信息与通信技术学院） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出CangLing-KnowFlow，一个融合知识与流程的统一智能代理框架，通过整合过程知识库、动态工作流调整和进化记忆模块，解决遥感数据处理中任务特定、缺乏统一框架的问题，并在KnowFlow-Bench基准测试中表现出色。

EvoDS: Self-Evolving Autonomous Data Science Agent with Skill Learning and Context Management

EvoDS: 具有技能学习和上下文管理的自进化自主数据科学智能体

Zherui Yang, Fan Liu, Yansong Ning, Hao Liu

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出EvoDS，通过自主技能获取和自适应上下文压缩策略，结合强化学习训练，使数据科学智能体能够自进化并显著提升多阶段迭代任务的性能。

Comments Accepted by KDD2026

Hierarchical Long-Term Semantic Memory for LinkedIn's Hiring Agent

面向LinkedIn招聘代理的分层长期语义记忆

Zhentao Xu, Shangjin Zhang, Emir Poyraz, Yvonne Li, Ye Jin, Xie Lu, Xiaoyang Gu, Karthik Ramgopal, Praveen Kumar Bodigutla, Xiaofeng Wang

机构 * LinkedIn Corporation（LinkedIn公司） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出分层长期语义记忆（HLTM）框架，通过构建模式对齐的记忆树，实现可扩展的语义知识摄入、隐私感知存储、低延迟检索和透明溯源，在LinkedIn招聘助手应用中使答案正确率提升超5%、检索F1提升超10%。

Comments Accepted to the Applied Data Science (ADS) track at the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026)

HetCCL: Enabling Collective Communication For Mixed-Vendor Heterogeneous Clusters

HetCCL：实现混合供应商异构集群的集体通信

Yuejie Wang, Tao Chang, Yuanyuan Zhao, Yulong Ao, Zeyu Gu, Zhiyu Li, Yanmin Jia, Yan Zhang, Mingjun Zhang, He Liu, Yongzhe He, Yonghua Lin, Guyue Liu

机构 * Peking University（北京大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； 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 长上下文与记忆 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出HetCCL框架，通过高效P2P传输和边界通信器机制，在异构集群中实现跨供应商的集体通信，消除主机-设备内存拷贝开销，并优化带宽利用率。

Learning Agent-Compatible Context Management for Long-Horizon Tasks

面向长时任务的学习智能体兼容上下文管理

Lu Yi, Runlin Lei, Liuyi Yao, Yuexiang Xie, Yuyang Li, Wenhao Zhang, Zhewei Wei, Yaliang Li, Jian-Yun Nie

机构 * Renmin University of China（中国人民大学） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里云实验室） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出AdaCoM方法，通过外部LLM对冻结智能体进行端到端强化学习上下文管理，在长时任务中提升性能并揭示保真度-可靠性权衡。

Eywa: Provenance-Grounded Long-Term Memory for AI Agents

Eywa：基于溯源的人工智能智能体长期记忆

Resham Joshi

机构 * Eywa 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出Eywa架构，通过先存储证据再推导事实、验证记忆并采用确定性多路径读取（零LLM调用）实现可审计的长期记忆，在多个基准测试中取得高准确率。

Comments 29 pages, 3 figures, 16 tables. Benchmark artifacts available at https://eywa.to/research

CacheProbe: Auditing Prompt Cache Isolation in Gateway APIs

CacheProbe: 审计网关API中的提示缓存隔离

Ryan Fahey

机构 * Khoury College of Computer Sciences（计算机科学学院） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文通过CacheProbe方法审计OpenRouter API网关架构，发现其共享组织凭证的路由机制可能绕过提供商级别的提示缓存隔离，导致全局缓存共享漏洞。

Comments 11 pages, 8 figures, 2 tables Accepted at SAGAI '26 (Workshop on Secure Agents for Generative AI), co-located with IEEE Symposium on Security and Privacy 2026

Enhancing Multi-Agent Communication through Attention Steering with Context Relevance

通过上下文相关性的注意力引导增强多智能体通信

Hongxiang Zhang, Yuan Tian, Tianyi Zhang

机构 * Purdue University（普渡大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对LLM多智能体系统中长对话历史导致信息稀释的问题，提出无训练的上下文管理方法Agent-Radar，利用时空衰减机制动态引导注意力，在五个基准上取得最高7.64个绝对点的提升。

HTAM: Hierarchical Transition-Attended Memory for Operator Optimization

HTAM: 用于算子优化的层次化过渡注意力记忆

Yining Zhang, Mingyang Yi, Chen Wang, Xuwen Xiang, Tianhe Jia, Zedong Dan, Chengqing Zong, Yue Wang

机构 * School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Renmin University of China（中国人民大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出HTAM框架，通过构建层次化过渡图（HTG）组织粗粒度全局方向和细粒度局部策略，解决LLM在GPU算子优化中粒度不匹配问题，显著提升正确率和加速比。

Comments 24 pages, 5 figures