On Knowledge Compilation For Two-Variable First-Order Logic
关于为二变量一阶逻辑进行知识编译
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)
AI总结 研究二变量一阶逻辑命题的地面化理论在DNNF基知识编译语言中的紧凑表示可能性及高效构建方法，证明一般情况下无法紧凑编译，并提出两阶段编译器利用命题地面化中的对称性，提升效率。
Comments 37 pages and 2 figures
AI 大模型
视觉大模型 / VLM
视觉语言模型、视觉推理、视觉问答、图文理解和视觉 grounding。
1. 视觉定位与Grounding 7464 篇
Context-Aware Spear Phishing: Generative AI-Enabled Attacks Against Individuals via Public Social Media Data
具有上下文意识的钓鱼攻击：通过公共社交媒体数据利用生成式AI对个人进行攻击
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)
AI总结 本文研究了如何利用公开社交媒体数据和生成式AI自动化并扩大针对个人的个性化、上下文感知的钓鱼攻击。通过模块化框架结合多模态信号提取、沟通风格分析和攻击类型实例化，展示了七种攻击策略，并通过大规模多模型评估验证了生成式AI邮件在个性化、上下文相关性和说服力方面的优势。
Forecast-aware Gaussian Splatting for Predictive 3D Representation in Language-Guided Pick-and-Place Manipulation
面向预测的高斯点散布用于语言引导的抓取与放置操作中的预测3D表示
机构 * KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院）
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)
AI总结 本文提出Forecast-GS框架，通过预测3D状态提升语言引导的机器人操作性能，实验显示其在抓取与放置任务中优于基线方法，表明明确预测任务完成状态有助于更可靠的行动评估。
Quantifying the Utility of User Simulators for Building Collaborative LLM Assistants
量化用户模拟器在构建协作大语言模型助手中的效用
机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校）
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)
AI总结 本文通过实验评估用户模拟器的质量，发现基于细调模拟器训练的助手在真实人类交互中表现更优，且模拟器规模扩大对细调模拟器有效，但对角色扮演模拟器无帮助。
Reddit2Deezer: A Scalable Dataset for Real-World Grounded Conversational Music Recommendation
Reddit2Deezer: 一个可扩展的现实世界基础对话音乐推荐数据集
机构 * University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校）
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)
AI总结 本文提出Reddit2Deezer数据集，基于19万独特的线程和叶子评论对，提供真实对话音乐推荐资源，包含原始和改写版本，链接音乐实体到Deezer标识符，支持未来内容基础对话推荐研究。
A Closer Look on the Influence of Constraints Upon the Optimization of the Nonadditive Entropic Functional $S_{q}$
对约束对非加性熵函数S_q优化影响的深入研究
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)
AI总结 本文研究了非加性熵S_q在约束下的优化问题，推导了解存在的充分条件，并定义了有效温度和Helmholtz能量，揭示了q-指数分布的唯一性及经典系统与非线性动力学系统的联系。
VP-VLA: Visual Prompting as an Interface for Vision-Language-Action Models
VP-VLA：作为视觉语言动作模型接口的视觉提示
机构 * HKUST（香港科技大学） ； CUHK（香港大学） ； SmartMore（SmartMore公司）
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)
AI总结 VP-VLA通过结构化视觉提示接口解耦高层推理与低层执行，提升空间精度和鲁棒性，实验证明优于现有端到端基线。
Comments Project page: https://visualprompt-vla.github.io/
Analyzing Human Heuristics and Strategies in Everyday Decision-Making Conversations for Conversational AI Design
分析日常决策对话中的人类启发式与策略以指导对话AI设计
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)
AI总结 本文通过分析955个真实韩国对话，揭示人们在决策中优先满足而非优化，发现启发式策略在探索阶段维持对话流畅，而规则策略在利用阶段有效推动解决，为对话AI设计提供认知理论支持。
Comments CogSci 2026 (Annual Meeting of the Cognitive Science Society 2026)
BrickCraft: Visuomotor Skill Composition with Situated Manual Guidance for Long-Horizon Interlocking Brick Assembly
BrickCraft: 基于情境手动指导的长视界互锁积木组装技能组合
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)
AI总结 BrickCraft通过情境手册将高层装配计划与物理执行连接，利用相对公式分解复杂任务为可重用的原始技能，实现长视界互锁积木组装。
MLAIRE: Multilingual Language-Aware Information Retrieval Evaluation Protocal
MLAIRE: 多语言语言感知信息检索评估协议
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)
AI总结 本文提出MLAIRE评估协议，用于评估多语言信息检索中语言感知维度，引入语言偏好率和Lang-nDCG等指标，分析语义检索与查询语言偏好之间的差异。
Text-Based Personas for Simulating User Privacy Decisions
基于文本的隐私人物模拟
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)
AI总结 本文提出Narriva方法，通过生成基于历史隐私决策的文本隐私人物，提升隐私研究的准确性与效率，实现87%的预测精度。
Toward Visually Realistic Simulation: A Benchmark for Evaluating Robot Manipulation in Simulation
迈向视觉逼真模拟：评估机器人操作的基准测试
机构 * Nanjing University（南京大学） ； Nankai University（南开大学） ； ShanghaiTech University（上海科技大学）
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)
AI总结 本文提出VISER基准，通过高保真3D资产和物理渲染材料，评估机器人操作的视觉逼真度，提升仿真与现实性能的关联性。
When T-Depth Misleads: Predicting Fault-Tolerant Quantum Execution Slowdown under Magic-State Delivery Constraints
当T深度误导：在魔态交付限制下预测容错量子执行延迟
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)
AI总结 本文提出通过slack ratio和Delta_max预测量子执行延迟，揭示静态T深度无法准确预测执行性能，实验证明Delta_max是预测延迟的最强指标。
Comments 10 pages, 10 figures. Code available at https://github.com/C2-Q/BARC/
H-RAG at SemEval-2026 Task 8: Hierarchical Parent-Child Retrieval for Multi-Turn RAG Conversations
H-RAG在SemEval-2026任务8中的应用：多轮RAG对话中的层次父-子检索
机构 * Johannes Kepler University Linz（约翰尼斯·开普勒大学林茨） ； Linz Institute of Technology（林茨技术学院） ； Artificial Intelligence Lab（人工智能实验室）
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)
AI总结 H-RAG通过层次化父-子检索方法提升多轮RAG对话性能，结合密集-稀疏搜索与上下文重构，实现检索与生成的协同优化。
Negative Data Mining for Contrastive Learning in Dense Retrieval at IKEA.com
密集检索中对比学习的负样本挖掘
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)
AI总结 本文提出基于结构化负样本策略和LLM评估方法提升IKEA产品检索，通过生成语义挑战性负样本和训练数据生成，提升检索性能，但发现在线用户参与度无显著差异。
VLBiMan: Vision-Language Anchored One-Shot Demonstration Enables Generalizable Bimanual Robotic Manipulation
VLBiMan: 视觉-语言锚定的一次示例演示使通用化双臂机器人操作成为可能
机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳））
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)
AI总结 VLBiMan通过任务感知分解从单个示例中提取可重用技能，实现双臂机器人操作的通用化，减少演示需求并增强跨平台适应性。
Comments accepted by ICLR 2026. The project link is https://hnuzhy.github.io/projects/VLBiMan/
Multi-Level Narrative Evaluation Outperforms Lexical Features for Mental Health
多层级叙事评估在心理健康预测中优于词法特征
机构 * Institute for Artificial Intelligence（人工智能研究院） ； School of Psychological and Cognitive Sciences（心理学与认知科学学院） ； School of Intelligence Science and Technology（智能科学与技术学院） ； State Key Laboratory of General AI（通用人工智能国家重点实验室） ； Beijing Key Laboratory of Behavior and Mental Health（北京行为与心理健康重点实验室） ； PKU-Changsha Institute for Computing and Digital Economy（北京大学长沙计算与数字经济研究院）
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)
AI总结 本文提出多层级框架，通过830篇中文治疗文本验证，宏观层面的LLM叙事评估在心理健康预测中表现最佳，挑战了词频统计为主的传统方法。
Learning-Based Hierarchical Scene Graph Matching for Robot Localization Leveraging Prior Maps
基于学习的分层场景图匹配用于利用先验地图的机器人定位
机构 * Automation and Robotics Research Group, Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust (SnT), University of Luxembourg（卢森堡大学自动化与机器人研究组，安全、可靠性与信任跨学科研究中心（SnT））
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)
AI总结 本文提出一种端到端可微 pipeline，通过语义驱动的边类型增强场景图，实现从高层房间概念到低层墙面的同步匹配，优于组合基线，在真实LiDAR环境中运行更快且具备零样本泛化能力。
The Ultimate Configuration Management Tool? Lessons from a Mixed Methods Study of Ansible's Challenges
终极配置管理工具？来自对Ansible挑战的混合方法研究的启示
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)
AI总结 本文通过混合方法研究Ansible面临的挑战，揭示了改进Ansible的关键方向，包括增强故障本地性、明确语言与模板边界、针对性文档和改进执行后端，为配置管理工具设计提供指导。
Adaptive and AI-Augmented Security Testing: A Systematic Survey of Program Analysis, Feedback-Driven Testing, and Hybrid Learning-Based Approaches
自适应与AI增强的安全测试：程序分析、反馈驱动测试和基于混合学习方法的系统性综述
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)
AI总结 本文系统综述了自适应和AI增强的安全测试研究，探讨了程序分析、DevSecOps、反馈驱动模糊测试、LLM自动化测试生成及混合系统等五个领域，揭示了结构化程序表示与自适应测试机制之间的断层，并提出五个开放研究挑战。
Comments 29 pages, submitted for review
Emergent Technology, Emergent Critique: Students and Teachers Developing Critical AI Literacy through Participatory Design around Generative AI
涌现技术，涌现批判：学生和教师通过参与式设计围绕生成式AI发展批判性AI素养
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)
AI总结 本文探讨学生和教师通过参与式设计发展批判性AI素养，揭示了共同质疑AI假设、互补学习和基于文化知识的AI批判三种核心实践。
FACT: Compositional Kernel Synthesis with a Three-Stage Agentic Workflow
FACT：基于三阶段代理工作流的组合内核合成
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)
AI总结 FACT框架通过三阶段代理工作流实现PyTorch模块的多模式组合优化，结合CUTLASS C++实现内核合成，提升GPU计算性能。
AgentSim: A Platform for Verifiable Agent-Trace Simulation
AgentSim：可验证代理跟踪模拟平台
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)
AI总结 本文提出AgentSim平台，通过多模型验证和主动人工参与流程，生成可验证的代理推理轨迹，构建了覆盖三个信息检索基准的Agent-Trace Corpus，并揭示了先进模型在信息检索中的系统性差异。
Journal ref Proceedings of the 49th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR '26), July 20--24, 2026, Melbourne, VIC, Australia
Finite Functional Programming
有限函数编程
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)
AI总结 本文提出有限函数编程，通过将谓词视为具有有限支持的函数，统一了函数式和逻辑编程，用于处理聚合和加权逻辑编程。
Comments 16 pages, 6 figures
One-Shot Real-World Demonstration Synthesis for Scalable Bimanual Manipulation
单次现实演示合成用于可扩展的双臂操作
机构 * HNuzhy
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)
AI总结 本文提出BiDemoSyn框架，通过单个现实示例生成大量高质量双臂操作演示，结合任务分解与视觉引导对齐，实现高效且物理可行的演示合成，提升机器人操作的泛化能力与数据效率。
Comments accepted by RSS 2026. The project link is https://hnuzhy.github.io/projects/BiDemoSyn/
Factual and Edit-Sensitive Graph-to-Sequence Generation via Graph-Aware Adaptive Noising
通过图感知自适应噪声生成事实和编辑敏感的图到序列生成
机构 * Department of Electrical Engineering, Indian Institute of Technology Delhi, New Delhi, India（印度理工学院德里分校电子工程系） ； Indian Institute of Science, Bengaluru, India（印度科学研究所，班加罗尔，印度）
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)
AI总结 本文提出DLM4G框架，通过自适应噪声策略提升图到序列生成的事实性和编辑敏感性，在多个数据集上优于现有基线方法。
Listening with Time: Precise Temporal Awareness for Long-Form Audio Understanding
通过时间聆听：为长音频理解实现精确的时间意识
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)
AI总结 本文提出LAT-Audio模型，通过构建长音频数据集和基准测试，解决长音频时间意识任务中的性能下降问题，提升模型对长音频的鲁棒性。
Community-Based AI Learning: Redistributing Artificial Intelligence's Epistemic Authority in Education
基于社区的AI学习：在教育中重新分配人工智能的认知权威
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)
AI总结 本文提出基于社区的AI学习框架，通过重新分配权威和校准信任，促进教育中的AI素养。
Can Virtual Agents Care? Designing an Empathetic and Personalized LLM-Driven Conversational Agent
虚拟代理能关心吗？设计一个具有同理心和个性化的LLM驱动对话代理
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)
AI总结 本文提出一种框架，通过检索增强架构、结构化记忆和多模态交互，设计出具有同理心和个性化支持的虚拟代理，以提升心理健康支持的质量和可靠性。
Comments Accepted manuscript version to be presented at the SCI-2026
Advances in Art: Orthogonal Disruption and the Beauty in Schematics
艺术进展：正交颠覆与图示之美
专题命中 视觉定位与Grounding ：grounding(abstract)
AI总结 本文提出正交艺术，一种对人工智能的辩证回应而非其服务的艺术学科。通过技术图示作为主要媒介，探索生成与概念空间的新型艺术实践，促进人文学科与艺术、工程、哲学交叉领域的跨学科素养。
Comments 10 pages, 1 figure
