语言大模型 / LLM

AutoQResearch: LLM-Guided Closed-Loop Policy Search for Adaptive Variational Quantum Optimization

AutoQResearch：基于LLM的闭环策略搜索用于自适应变分量子优化

Monit Sharma, Hoong Chuin Lau

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,title_cn)

AI总结 本文提出AutoQResearch，通过LLM引导的闭环实验框架，实现变分量子优化中求解器的自适应配置，通过阶段确认和低成本评估避免过拟合，展示在最大独立集和车辆路径问题上的有效性。

Comments Accepted at the 2026 IEEE International Conference on Quantum Computing and Engineering (QCE 2026), Quantum-GenAI Co-Design & Co-Discovery (QGDD) Technical Papers Track. QCE26 Technical Paper 238

ARGUS: Defending LLM Agents Against Context-Aware Prompt Injection

ARGUS：防御大语言模型智能体免受上下文感知提示注入攻击

Shihao Weng, Yang Feng, Jinrui Zhang, Xiaofei Xie, Jiongchi Yu, Jia Liu

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,summary_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 研究针对LLM智能体的上下文感知提示注入攻击，提出AgentLure基准测试及ARGUS因果溯源审计器，通过构建溯源图等验证行动因果依据，在AgentLure上降低攻击成功率，提升安全-效用权衡表现。

Comments 14 pages

Measuring the Security of Mobile LLM Agents under Adversarial Prompts from Untrusted Third-Party Channels

在来自不受信任第三方渠道的对抗性提示下衡量移动大语言模型代理的安全性

Chenghao Du, Quanfeng Huang, Tingxuan Tang, Zihao Wang, Adwait Nadkarni, Yue Xiao

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,summary_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 研究移动LLM代理在对抗性环境下的安全风险，设计评估一系列案例研究，涵盖多种攻击类型并涉及多个先进移动代理，通过大量试验揭示系统漏洞，映射攻击到相关框架发现新途径，证明其在现实中可被利用。

LLM-Driven Usefulness Judgment for Web Search Evaluation

LLM驱动的网络搜索评估中的有用性判断

Mouly Dewan, Jiqun Liu, Aditya Gautam, Chirag Shah

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,title_cn)

AI总结 提出TRUE方法，利用LLM结合用户行为信号评估文档有用性，通过迭代采样和推理建模搜索行为，实验表明LLM能生成中等有用性标签，微调后判断更准确。

SWR-Bench: Assessing LLM Performance in Real-World Code Review Comment Generation

SWR-Bench：评估大语言模型在真实世界代码审查评论生成中的性能

Zhengran Zeng, Ruikai Shi, Keke Han, Yixin Li, Kaicheng Sun, Yidong Wang, Zhuohao Yu, Rui Xie, Wei Ye, Shikun Zhang

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,summary_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 SWR-Bench通过1000个手动验证的GitHubPull Requests，评估LLM在真实世界代码审查中的性能，提出客观评估方法并验证了多评论聚合策略，显著提升ACR性能。

Large Language Model for Verilog Code Generation: Literature Review and the Road Ahead

用于Verilog代码生成的大型语言模型：文献综述与未来方向

Guang Yang, Wei Zheng, Xiang Chen, Dong Liang, Peng Hu, Yukui Yang, Shaohang Peng, Zhenghan Li, Jiahui Feng, Xiao Wei, Kexin Sun, Deyuan Ma, Haotian Cheng, Yiheng Shen, Xing Hu, Terry Yue Zhuo, David Lo

机构 * Zhejiang University \& Northwestern Polytechnical University China ； Northwestern Polytechnical University China ； Nantong University China ； Zhejiang University China ； Monash University Australia ； Singapore Management University Singapore ； Zhejiang University \& Northwestern Polytechnical University ； Northwestern Polytechnical University ； Nantong University ； Zhejiang University ； Monash University ； Singapore Management University 纠错

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

AI总结 本文综述了LLMs在Verilog代码生成中的应用，分析了现有方法的有效性、局限性及未来研究方向。

Comments Accept in ACM Computing Surveys

MEDLEY-BENCH: Benchmarking Behavioural Metacognition and Belief Revision Under Social Pressure in Large Language Models

MEDLEY-BENCH：在AI元认知中规模购买评估但不控制

Farhad Abtahi, Abdolamir Karbalaie, Eduardo Illueca-Fernandez, Fernando Seoane

机构 * Department of Clinical Science, Intervention and Technology (CLINTEC), Karolinska Institutet（临床科学、干预与技术部门（CLINTEC），Karolinska研究所） ； Department of Clinical Physiology, Karolinska University Hospital（临床生理学部门，Karolinska大学医院） ； Department of Biomedical Engineering and Health Systems, KTH Royal Institute of Technology（生物医学工程与健康系统部门，KTH皇家理工学院） ； Department of Textile Technology, University of Borås（纺织技术部门，Borås大学） ； Department of Medical Technologies, Karolinska University Hospital（医学技术部门，Karolinska大学医院） 纠错

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

AI总结 MEDLEY-BENCH评估了12种模型家族中35个模型在五个领域130个模糊实例上的行为元认知能力，发现评估能力随模型规模增加而增强，但控制能力不增加，揭示了元认知能力与规模无关的结论。

Symbolic Graphics Programming with Large Language Models

基于大语言模型的符号图形编程

Yamei Chen, Haoquan Zhang, Yangyi Huang, Zeju Qiu, Kaipeng Zhang, Yandong Wen, Weiyang Liu

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Westlake University（西湖大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所） 纠错

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

AI总结 本文针对大语言模型生成符号图形程序（SGP）能力不足的问题，提出带可验证奖励的强化学习方法，在Qwen-2.5-7B上实现与前沿系统相当的SVG生成性能，揭示SGP是跨模态 grounding 的有效视角。

Comments Accepted by Transactions on Machine Learning Research. (32 pages, 12 figures.) This version refines the paper structure, adds experimental results. Project page: https://spherelab.ai/SGP-Gen/

Zero-Shot Multi-Disease Labeling of Chest, Abdomen, and Pelvis CT Reports Using Open-Weight Large Language Models: The Effect of Labeling Conventions

评估大型语言模型在跨器官系统CT放射报告零样本疾病标注中的效果

Michael E. Garcia-Alcoser, Mobina Ghojoghnejad, Fakrul Islam Tushar, David Kim, Kyle J. Lafata, Geoffrey D. Rubin, Joseph Y. Lo

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

AI总结 本研究评估了大型语言模型在CT报告零样本疾病标注中的效果，发现轻量级LLMs在多器官系统标注中表现优于规则方法，但需注意二元标签的局限性。

Comments 19 pages, 6 figures, 4 tables. Under review in Radiology: Artificial Intelligence

Agentic Software Issue Resolution with Large Language Models: A Survey

基于大语言模型的代理软件问题解决：综述

Zhonghao Jiang, David Lo, Zhongxin Liu

机构 * The State Key Laboratory of Blockchain and Data Security, Zhejiang University（区块链与数据安全国家重点实验室，浙江大学） ； School of Computing and Information Systems, Singapore Management University（计算与信息系统学院，新加坡管理大学） 纠错

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

AI总结 本文综述了基于大语言模型的代理软件问题解决的最新研究，探讨了其方法、挑战及未来方向。

CardioBench: A Real-World Data Benchmark for Evaluating Large Language Models in Clinically Authentic Cardiovascular Care Scenarios

MyoCardBench：用于评估临床真实心血管护理场景中大型语言模型的真实世界数据基准

Xiao Li, Mouxiao Bian, Zhaodi Wu, Sijie Ren, Juechen Chen, Lu Lu, Jingru Ding, Yun Zhong, Jie Xu, Yixiu Liang, Junbo Ge

机构 * Shanghai Institute of Cardiovascular Diseases（上海市心血管病研究所） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Minhang Hospital, Fudan University（复旦大学附属闵行医院） 纠错

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

AI总结 该研究开发MyoCardBench真实世界基准评估大语言模型在心血管护理场景的性能，涵盖多任务数据集，经专家注释审核。7个模型在零样本设置下输出，GPT-5.4表现最佳。此基准为评估模型提供框架，助于发现优势与不足。

Systematic Analysis of Large Language Models and Transformer-Based Machine Translation for English-Tamil and Tamil-English Across Diverse Datasets

跨不同数据集对英语-泰米尔语和泰米尔语-英语的大语言模型和基于Transformer的机器翻译的系统分析

Sriharshaa S, Sangeetha Sivanesan, Jaya Nirmala S

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

AI总结 研究针对泰米尔语等低资源语言机器翻译挑战，在多数据集上评估多种模型，用BLEU等指标分析其性能，通过注意力分析增强可解释性，证明上下文提示可实现少样本翻译并与监督方法比较，揭示数据集及领域匹配对模型性能的影响。

Measuring Negative Campaigning across Languages with Large Language Models: A Study of 18 Million Tweets in 19 Countries

使用大语言模型衡量跨语言的负面竞选活动：对19个国家1800万条推文的研究

Victor Hartman, Petter Törnberg

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

AI总结 该研究利用大语言模型对19个国家1800万条推文进行分析，评估其用于负面竞选跨语言分类的可行性。通过此方法进行跨国研究，基于战略激励框架得出不同类型政党负面竞选程度不同的结论，为相关研究提供新证据并展示了大语言模型的作用。

Diff-Based Code Corruption using LLMs for Large-Scale Bugfix Benchmarking

基于LLM的差异代码损坏用于大规模错误修复基准测试

Balázs Szalontai, Ábel Szauter, Balázs Márton, Péter Verebics, Balázs Pintér, Tibor Gregorics

机构 * Eötvös Loránd University（罗兰大学） ； Faculty of Informatics（信息学学院） 纠错

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

AI总结 提出MegaBugFix，一个包含12,629个由LLM通过差异生成的有缺陷Python程序的大规模基准，用于评估模型错误修复能力，发现现有模型在此基准上表现更差。

From Empirical Evaluation to Context-Aware Enhancement: Repairing Regression Errors with LLMs

从经验评估到上下文感知增强：使用LLM修复回归错误

Anh Ho, Thanh Le-Cong, Bach Le, Christine Rizkallah

机构 * The University of Melbourne（墨尔本大学） ； Singapore University of Technology and Design（新加坡科技与设计大学） 纠错

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

AI总结 通过构建回归错误基准RegressionBug4APR，评估传统APR和基于LLM的APR方法，发现上下文感知增强（引入错误诱导变更信息）使LLM-based APR修复成功率提升1.6倍。

A Systematic Evaluation of Large Language Models for PTSD Severity Estimation: The Role of Contextual Knowledge and Modeling Strategies

大型语言模型在PTSD严重程度评估中的系统评估：上下文知识与建模策略的作用

Panagiotis Kaliosis, Adithya V Ganesan, Oscar N. E. Kjell, Whitney Ringwald, Scott Feltman, Melissa A. Carr, Dimitris Samaras, Camilo Ruggero, Benjamin J. Luft, Roman Kotov, Andrew H. Schwartz

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； Stony Brook University（石溪大学） ； College of Connected Computing（连接计算学院） ； Vanderbilt University（范德比大学） ； Lund University（隆德大学） ； University of Minnesota（明尼苏达大学） ； Stony Brook World Trade Center Wellness Program（石溪世界贸易中心健康计划） ； Renaissance School of Medicine at Stony Brook University（石溪大学复兴医学院） ； University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校） ； Department of Psychiatry（精神病学系） 纠错

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

AI总结 本研究系统评估了11种大型语言模型在PTSD严重程度评估中的表现，发现提供详细定义和上下文可提升准确性，增加推理努力可改善估计，并验证了集成策略的有效性。

Comments 24 pages, 5 figures, 5 tables

A Statistical Framework for Auditing Behavioral Dependence and Induced Bias in LLM Judges

大型语言模型有多独立？一种用于审计行为纠缠和重加权验证者集合的统计框架

Chenchen Kuai, Jiwan Jiang, Zihao Zhu, Hao Wang, Keshu Wu, Zihao Li, Yunlong Zhang, Chenxi Liu, Zhengzhong Tu, Zhiwen Fan, Yang Zhou

机构 * Texas A&M University（德克萨斯农工大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；pretraining(abstract)

AI总结 本文提出一种统计框架，用于审计大型语言模型之间的行为纠缠，通过多分辨率层次结构和信息理论度量，分析行为纠缠对验证性能的影响，并通过重加权验证者集合减少相关偏差。

Averaged Evaluation Masks Capability Trade-Offs: Multi-Source Calibration for High-Sparsity LLM Pruning

校准数据在能力维度上的权衡：为什么多源混合对高稀疏LLM剪枝至关重要

Hu Xu, Zhaolong Xing, Congcong Liu, Jiaxing Wang, Zhida Jiang, Junshi Huang, Zhen Chen, Jianfeng Xu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； JD.com（京东公司） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,title_cn)；pretraining(abstract)；post-training(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 通过分解后剪枝能力维度并分析15个校准源，发现校准困惑度与通用能力保留正相关但与数学和代码能力保留负相关，提出多源混合校准方法IGSP以平衡各维度性能。

Trust, but Don't Verify: Epistemic Blind Spots in LLM Source Evaluation

信任，但不验证：LLM 源评估中的认知盲点

Rohan N. Pradhan, Steve Goley

机构 * Amazon（亚马逊） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,title_cn)；language model(abstract)；post-training(abstract)；prompting(abstract)

AI总结 研究语言模型在多源综合中是否评估证据质量，发现模型虽能检测伪造统计但未在综合中启用，而是依赖方法论-语域门控，导致数值有效性被抑制。

Jagle: Building a Large-Scale Japanese Multimodal Post-Training Dataset for Vision-Language Models

Jagle：构建大规模日语多模态预训练数据集以构建视觉-语言模型

Issa Sugiura, Keito Sasagawa, Keisuke Nakao, Koki Maeda, Ziqi Yin, Zhishen Yang, Shuhei Kurita, Yusuke Oda, Ryoko Tokuhisa, Daisuke Kawahara, Naoaki Okazaki

机构 * Kyoto University（京都大学） ； NII LLMC（国立信息学研究所LLMC） ； Waseda University（早稻田大学） ； Institute of Science Tokyo（东京科学大学） ； NII（国立信息学研究所） ； Aichi Institute of Technology（爱知工业大学） ； Institute of Physical and Chemical Research（理化学研究所） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(title,abstract)；post-training(title,abstract)；LLM(abstract)

AI总结 本文提出Jagle，一个包含920万实例的日语多模态预训练数据集，通过多种策略生成VQA对，实验表明其在日语任务中表现优异，且与FineVision结合能提升英文性能。

Comments Accepted to COLM 2026

Large Language Models and Attention-Based AI for Hardware Design and Security: Progress, Challenges, and Opportunities

基于注意力的人工智能模型与大语言模型在硬件设计与安全中的应用：进展、挑战与机遇

Sujan Ghimire, Parsa Mirfasihi, Muhtasim Alam Chowdhury, Harish Kumar Dharavath, Banafsheh Saber Latibari, Muntasir Mamun, Jaeden Wolf Carpenter, Benjamin Tan, Hammond Pearce, Krishnendu Chakrabarty, Pratik Satam, Soheil Salehi

专题命中 评测与基准 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract)

AI总结 研究基于注意力的人工智能模型与大语言模型在硬件设计与安全领域的应用，利用大语言模型和HDL数据集创建自动化系统，探讨其在逻辑设计和硬件安全方面的集成，通过研究多种方法和案例凸显变革潜力并应对挑战。

An Evaluation of Large Language Models for Detection of Malicious Python Packages

注意差距：评估LLMs在高层面恶意包检测与细粒度指标识别中的表现

Ahmed Ryan, Ibrahim Khalil, Abdullah Al Jahid, Md Erfan, Sungbin Park, Akond Ashfaque Ur Rahman, Md Rayhanur Rahman

专题命中 评测与基准 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract)

AI总结 本文评估了LLMs在恶意包检测与细粒度指标识别中的性能差异，发现通用模型在过滤威胁方面表现优异，但专用编码模型在识别严格结构的攻击时更有效。

LiveOIBench: Can Large Language Models Outperform Human Contestants in Informatics Olympiads?

LiveOIBench：大语言模型在信息学奥林匹克竞赛中能超越人类参赛者吗？

Kaijian Zou, Aaron Xiong, Yunxiang Zhang, Frederick Zhang, Yueqi Ren, Jirong Yang, Ayoung Lee, Shitanshu Bhushan, Lu Wang

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 研究大语言模型在信息学奥林匹克竞赛中的表现，引入含403个专家策划问题的LiveOIBench基准，通过四个关键特性评估34个模型，发现GPT - 5等不及顶级人类参赛者，还表明强大推理模型特点及基准数据污染少。

Comments ICML 2026 Camera Ready

External Data Extraction Attacks against Retrieval-Augmented Large Language Models

针对检索增强型大语言模型的外部数据提取攻击

Yu He, Yifei Chen, Yiming Li, Shuo Shao, Leyi Qi, Boheng Li, Dacheng Tao, Zhan Qin

专题命中 评测与基准 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract)

AI总结 研究针对检索增强型大语言模型的外部数据提取攻击，提出统一框架并开发SECRET攻击方法，该方法含自适应优化与聚类聚焦触发策略，实验显示其显著优于先前攻击，能有效提取数据，呼吁关注此新兴威胁。

Comments Accepted by IEEE TIFS

Research-Oriented Human-Centric Evaluation for Foundation Models

面向研究的基础模型以人为中心的评估

Yijin Guo, Kaiyuan Ji, Xiaorong Zhu, Junying Wang, Farong Wen, Chunyi Li, Zicheng Zhang, Guangtao Zhai

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 针对现有基础模型评估忽视用户主观体验的问题，提出Human-Centric Evaluation框架，通过604次人类评估会话及LLM-as-a-judge实验，证实人类主观评估不可替代，为基础模型研究提供新评估方式。

When LLMs Stop Following Steps: A Diagnostic Study of Procedural Execution in Language Models

当LLM停止遵循步骤：语言模型中程序执行的诊断研究

Sailesh Panda, Pritam Kadasi, Abhishek Upperwal, Mayank Singh

机构 * Indian Institute of Technology Gandhinagar（印度理工学院冈丁加尔） 纠错

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

AI总结 本研究通过构建受控诊断基准，评估大型语言模型在程序执行任务中的忠实性，发现随着步骤增加准确率从63%降至20%，并揭示了缺失答案、过早答案、自我修正和执行不完整等失败模式。

Comments 24 pages, 19 figures, 4 Tables

Guardians and Offenders: A Survey on Harmful Content Generation and Safety Mitigation of LLM

守护者与违规者：大语言模型有害内容生成与安全缓解研究综述

Chi Zhang, Changjia Zhu, Junjie Xiong, Xiaoran Xu, Lingyao Li, Yao Liu, Zhuo Lu

机构 * University of South Florida（佛罗里达州立大学） ； Missouri University of Science and Technology（密苏里科技大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,abstract)；RLHF(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 综述大语言模型在内容创作中带来的风险与挑战，系统回顾相关研究，提出危害与防御统一分类法，分析越狱策略，评估缓解措施，指出评估局限，明确未来研究方向以推动语言技术稳健且符合伦理发展。

Evaluating LLM-Based 0-to-1 Software Generation in End-to-End CLI Tool Scenarios

评估基于LLM的从零开始软件生成在端到端CLI工具场景中的表现

Ruida Hu, Xinchen Wang, Chao Peng, Cuiyun Gao, David Lo

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen, China（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Independent Researcher, China（独立研究者，中国） ； Singapore Management University, Singapore（新加坡管理大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CLI-Tool-Bench基准，用于评估从零生成CLI工具的能力，发现顶级模型成功率低于43%，指出生成代码倾向单体化。

Comments Data link: https://github.com/kinesiatricssxilm14/CLI-Tool-Bench

PerspectiveGap: A Benchmark for Multi-Agent Orchestration Prompting

PerspectiveGap: 多智能体编排提示的基准测试

Youran Sun, Xingyu Ren, Kejia Zhang, Xinpeng Liu, Jiaxuan Guo

机构 * University of Maryland（马里兰大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出PerspectiveGap基准，评估LLM为多智能体系统编写编排提示的能力，实验显示模型平均通过率仅14.9%，表明该能力独特且未被充分评估。

Decoupling Task-Solving and Output Formatting in LLM Generation

在大语言模型生成中解耦任务解决与输出格式

Haikang Deng, Po-Nien Kung, Nanyun Peng

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

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；prompting(abstract)

AI总结 研究针对大语言模型任务指令与格式要求交织致性能下降的问题，提出解耦框架Deco-G，将格式遵循委托给单独模块，引入指令感知蒸馏等三项创新，实验证明其优于基线方法，能保证格式符合。

Comments Update to the latest ACL published version and add a link to the released code

Journal ref Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), Association for Computational Linguistics, 2026, pp. 16764-16781