ACL

LogogramNLP: Comparing Visual and Textual Representations of Ancient Logographic Writing Systems for NLP

LogogramNLP: 比较古代象形文字系统的视觉与文本表示在自然语言处理中的应用

Danlu Chen, Freda Shi, Aditi Agarwal, Jacobo Myerston, Taylor Berg-Kirkpatrick

机构 * UC San Diego（UC圣地亚哥大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） 纠错

AI总结 LogogramNLP通过比较视觉与文本表示，为古代象形文字的NLP分析提供首个基准，展示视觉方法在部分任务中的优势。

Comments correct wrong refs, typos

Journal ref ACL 2024, long paper

BMAM: Brain-inspired Multi-Agent Memory Framework

基于大脑的多智能体记忆框架 BMAM

Yang Li, Jiaxiang Liu, Yusong Wang, Yujie Wu, Mingkun Xu

机构 * Guangdong Institute of Intelligence Science and Technology（广东智能科学与技术研究院） ； Institute of Science Tokyo（东京科学研究所） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

AI总结 BMAM 提出了一种基于大脑认知机制的多智能体记忆框架，通过分解记忆为事件型、语义型等子系统，提升长时间交互中的信息保持和行为一致性，实验显示其在 LoCoMo 基准上达到 78.45% 的准确率。

Comments Submitted to ACL (ARR 2026 January submission); non-anonymous preprint

NUMINA: A Natural Understanding Benchmark for Multi-dimensional Intelligence and Numerical Reasoning Abilities

NUMINA：多维智能与数值推理能力的自然理解基准

Changyu Zeng, Yifan Wang, Zimu Wang, Wei Wang, Zhengni Yang, Muyi Bao, Jiming Xiao, Anh Nguyen, Yutao Yue

机构 * School of Advanced Technology, Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西安交通大学利物浦大学先进技术学院） ； Department of Computer Science, University of Liverpool（利物浦大学计算机科学系） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Institute of Deep Perception Technology, JITRI（深度感知技术研究所） 纠错

AI总结 NUMINA是一个用于多维智能和数值推理能力的自然理解基准，通过多尺度注释和自动化注释流程提升多模态室内感知理解，揭示当前LLM在三维空间计算中的不足。

Journal ref Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2025, pages 22575--22590