University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）

Identifying and Transferring Reasoning-Critical Neurons: Improving LLM Inference Reliability via Activation Steering

识别并转移推理关键神经元：通过激活引导提升LLM推理可靠性

Fangan Dong, Zuming Yan, Xuri Ge, Zhiwei Xu, Mengqi Zhang, Xuanang Chen, Ben He, Xin Xin, Zhumin Chen, Ying Zhou

机构 * Shandong University（山东大学） ； Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 本文提出AdaRAS，通过识别并引导推理关键神经元提升LLM推理可靠性，实验显示在数学和编程基准测试中取得显著改进。

Component-Level Lesioning of Language Models Reveals Clinically Aligned Aphasia Phenotypes

语言模型组件级损伤揭示临床对齐的失语症表型

Yifan Wang, Jichen Zheng, Jingyuan Sun, Yunhao Zhang, Chunyu Ye, Jixing Li, Chengqing Zong, Shaonan Wang

机构 * Department of Computer Science, The University of Manchester, UK（曼彻斯特大学计算机科学系） ； State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, CAS, Beijing, China（多模态人工智能系统国家重点实验室，中国科学院自动化研究所，北京） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院大学人工智能学院，北京） ； Department of Linguistics and Translation, City University of Hong Kong, Hong Kong（香港城市大学语言学与翻译系） ； Department of Language Science and Technology, Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong（香港理工大学语言科学与技术系） 纠错

AI总结 通过模块化LLM的组件级损伤模拟失语症，揭示临床相关的语言功能退化机制

DiaDem: Advancing Dialogue Descriptions in Audiovisual Video Captioning for Multimodal Large Language Models

DiaDem: 促进音频视频字幕中的对话描述以提升多模态大语言模型

Xinlong Chen, Weihong Lin, Jingyun Hua, Linli Yao, Yue Ding, Bozhou Li, Bohan Zeng, Yang Shi, Qiang Liu, Yuanxing Zhang, Pengfei Wan, Liang Wang, Tieniu Tan

机构 * New Laboratory of Pattern Recognition, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所模式识别新实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Kling Team, Kuaishou Technology（快手科技 Kling 团队） ； Peking University（北京大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

AI总结 DiaDem通过合成高质量数据集和难度分区的两阶段GRPO策略，提升了音频视频字幕中的对话描述准确性，并在多种基准测试中表现出色。

Comments Project webpage: https://diadem-captioner.github.io/

Do Images Speak Louder than Words? Investigating the Effect of Textual Misinformation in VLMs

图像胜过言语吗？探讨文本误导在VLMs中的影响

Chi Zhang, Wenxuan Ding, Jiale Liu, Mingrui Wu, Qingyun Wu, Ray Mooney

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； New York University（纽约大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； AG2ai, Inc.（AG2ai公司） 纠错

AI总结 研究探讨了文本误导对视觉-语言模型（VLMs）的影响，发现模型易受误导性文本提示影响，导致性能显著下降。

Comments 24 pages, 10 figures. Accepted at EACL 2026 (main conference)

MGPC: Multimodal Network for Generalizable Point Cloud Completion With Modality Dropout and Progressive Decoding

MGPC：多模态网络用于通用点云补全与模态丢弃和渐进解码

Jiangyuan Liu, Yuhao Zhao, Hongxuan Ma, Zhe Liu, Jian Wang, Wei Zou

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） ； State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation of Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所 multimodal 人工智能系统国家重点实验室） ； Chemical Defense Institute, Academy of Military Sciences（军事科学院化学防御研究院） ； Key Laboratory of Cognition and Decision Intelligence for Complex Systems, Institute of Automation of Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所 复杂系统认知与决策智能重点实验室） 纠错

AI总结 MGPC通过多模态融合和渐进生成提升点云补全的泛化能力，构建大规模基准并验证其在现实场景中的有效性。

Comments Code and dataset are available at https://github.com/L-J-Yuan/MGPC

LLM-Specific Utility: A New Perspective for Retrieval-Augmented Generation

针对大语言模型的特定效用：检索增强生成的新视角

Hengran Zhang, Keping Bi, Jiafeng Guo, Jiaming Zhang, Shuaiqiang Wang, Dawei Yin, Xueqi Cheng

机构 * State Key Laboratory of AI Safety, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（人工智能安全国家重点实验室，计算技术研究所，中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Baidu Inc（百度公司） 纠错

AI总结 本文提出LLM特定效用的概念，指出不同大语言模型对证据的需求不同，提出构建基准以研究这种效用，并推动生成器定制的证据选择方法改进RAG。

Comments 13 pages, 9 figures

Token Caching for Diffusion Transformer Acceleration

扩散变换器加速的标记缓存

Jinming Lou, Wenyang Luo, Yufan Liu, Bing Li, Xinmiao Ding, Weiming Hu, Yuming Li, Chenguang Ma

机构 * State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（多模态人工智能系统国家重点实验室，自动化研究所） ； School of Information and Electronic Engineering, Shandong Technology and Business University（山东科技职业大学信息与电子工程学院） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； PeopleAl, Inc.（PeopleAl公司） ； School of Information Science and Technology, ShanghaiTech University（上海科技大学信息科学与技术学院） ； Terminal Technology Department, Alipay, Ant Group（蚂蚁集团支付宝终端技术部） 纠错

AI总结 TokenCache通过标记缓存技术优化扩散变换器的计算效率，在生成质量和推理速度之间取得平衡。