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Polynomial Expansion Rank Adaptation: Enhancing Low-Rank Fine-Tuning with High-Order Interactions

多项式展开秩适应：通过高阶交互增强低秩微调

Wenhao Zhang, Lin Mu, Li Ni, Peiquan Jin, Yiwen Zhang

机构 * Anhui University（安徽大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 本文提出PERA方法，通过在低秩因子空间中引入结构化多项式展开，提升低秩微调的表达能力，实验证明其在多种基准上表现优异。

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A Layer-wise Analysis of Supervised Fine-Tuning

对监督微调的分层分析

Qinghua Zhao, Xueling Gong, Xinyu Chen, Zhongfeng Kang, Xinlu Li

机构 * Hefei University（合肥大学） ； Lanzhou University（兰州大学） 纠错

AI总结 本文通过信息论、几何和优化指标分析模型规模，揭示了中间层稳定而顶层敏感的分层特性，并提出Mid-Block Efficient Tuning方法，在GSM8K数据集上优于LoRA，证明有效对齐是局部而非分布的。

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Schema-Adaptive Tabular Representation Learning with LLMs for Generalizable Multimodal Clinical Reasoning

基于LLM的Schema自适应表格表示学习用于通用多模态临床推理

Hongxi Mao, Wei Zhou, Mengting Jia, Tao Fang, Huan Gao, Bin Zhang, Shangyang Li

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Boston University（波士顿大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； GDIIST ； Renyixun Health Technology Co., Ltd.（仁心迅健康科技有限公司） 纠错

AI总结 本文提出基于LLM的Schema自适应表格表示学习方法，通过将结构化变量转换为语义自然语言并编码，实现零样本跨schema对齐，结合表格和MRI数据在多模态 dementia 诊断中取得优于临床基准的性能。

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Journal ref ACL 2026, Main conference

Retrieving to Recover: Towards Incomplete Audio-Visual Question Answering via Semantic-consistent Purification

检索以恢复：通过语义一致的净化实现不完整音频-视觉问答

Jiayu Zhang, Shuo Ye, Qilang Ye, Zihan Song, Jiajian Huang, Zitong Yu

机构 * School of Computing and Information Technology, Great Bay University（大湾大学计算机与信息学院） ； Dongguan Key Laboratory for Intelligence and Information Technology（东莞智能与信息科技重点实验室） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； College of Computer Science, Nankai University（南开大学计算机学院） ； School of mathematics, Sun Yat-sen University（中山大学数学学院） 纠错

AI总结 本文提出R$^{2}$ScP框架，通过检索而非生成方法处理缺失模态，利用统一语义嵌入进行跨模态检索，并引入上下文感知适应净化机制，提升语义恢复能力，实验表明其在不完整模态场景中性能更优。

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AGSC: Adaptive Granularity and Semantic Clustering for Uncertainty Quantification in Long-text Generation

AGSC：适应粒度和语义聚类用于长文本生成中的不确定性量化

Guanran Luo, Wentao Qiu, Wanru Zhao, Wenhan Lv, Zhongquan Jian, Meihong Wang, Qingqiang Wu

机构 * School of Informatics, Xiamen University（厦门大学信息学院） 纠错

AI总结 AGSC通过适应粒度和基于GMM的语义聚类方法，解决长文本生成中不确定性量化的问题，提升事实性并减少计算成本。

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CLEAR: Cross-Lingual Enhancement in Alignment via Reverse-training

CLEAR: 通过反向训练增强跨语言对齐

Seungyoon Lee, Minhyuk Kim, Seongtae Hong, Youngjoon Jang, Dongsuk Oh, Heuiseok Lim

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Korea University（韩国大学计算机科学与工程系） ； Department of English Language and Literature, Kyungpook National University（庆北国立大学英语语言文学系） 纠错

AI总结 本文提出CLEAR，通过反向训练方案提升跨语言检索性能，尤其在低资源语言中表现优异，同时减少对英语性能的负面影响。

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Efficient Inference for Large Vision-Language Models: Bottlenecks, Techniques, and Prospects

大型视觉-语言模型高效推理：瓶颈、技术与前景

Jun Zhang, Yicheng Ji, Feiyang Ren, Yihang Li, Bowen Zeng, Zonghao Chen, Ke Chen, Lidan Shou, Gang Chen, Huan Li

机构 * The State Key Laboratory of Blockchain and Data Security（区块链与数据安全国家重点实验室） ； Hangzhou High-Tech Zone (Binjiang) Institute of Blockchain and Data Security（杭州高科技区（滨江）区块链与数据安全研究院） 纠错

AI总结 本文系统分析了大型视觉-语言模型推理中的效率瓶颈，提出基于推理生命周期的分类技术，探讨了信息密度、长上下文注意力管理和内存限制的平衡，并展望了未来四个前沿方向。

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Beyond Accuracy: Unveiling Inefficiency Patterns in Tool-Integrated Reasoning

超越准确性：揭示工具集成推理中的低效模式

Qisheng Su, Shiting Huang, Zhen Fang, Ziyan Chen, Zehui Chen, Feng Zhao

AI总结 本文提出PTE指标，用于衡量工具集成推理的效率，揭示了低效模式，并发现高PTE成本与推理正确性下降相关。

Comments Accepted at ACL 2026. Code: https://github.com/sqs-ustc/tool-reasoning-framework-PTE

Silo-Bench: A Scalable Environment for Evaluating Distributed Coordination in Multi-Agent LLM Systems

Silo-Bench：一种用于评估多智能体大语言模型分布式协调的可扩展环境

Yuzhe Zhang, Feiran Liu, Yi Shan, Xinyi Huang, Xin Yang, Yueqi Zhu, Xuxin Cheng, Cao Liu, Ke Zeng, Terry Jingchen Zhang, Wenyuan Jiang

机构 * Beijing University of Technology（北京理工大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； Meituan LongCat Interaction Team（美团LongCat交互团队） ； Vector Institute for Artificial Intelligence（人工智能向量研究所） 纠错

AI总结 Silo-Bench通过30种算法任务和三个通信复杂度级别评估多智能体系统分布式协调，揭示了通信与推理之间的差距，证明单纯增加智能体数量无法克服上下文限制。

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[b]=[d]-[t]+[p]: Self-supervised Speech Models Discover Phonological Vector Arithmetic

[b]=[d]-[t]+[p]：自监督语音模型发现语音向量算术

Kwanghee Choi, Eunjung Yeo, Cheol Jun Cho, David Harwath, David R. Mortensen

机构 * UT Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校） ； UC Berkeley（伯克利大学） ； CMU（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 研究通过分析96种语言的自监督语音模型表示，发现语音特征可通过线性方向和向量运算表示，揭示了语音向量算术的结构。

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DarwinTOD: LLM-driven Lifelong Self-evolution for Task-oriented Dialog Systems

DarwinTOD: 基于LLM的持续自我进化任务导向对话系统

Shuyu Zhang, Yujie Liu, Xinru Wang, Cheng Zhang, Yanmin Zhu, Bin Li

AI总结 DarwinTOD通过整合进化计算与LLM驱动的自我改进，提出一种持续自我进化对话框架，实现零样本基础下的持续策略优化，无需任务特定微调。

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Double: Breaking the Acceleration Limit via Double Retrieval Speculative Parallelism

Double: 通过双检索推测并行突破加速限制

Yuhao Shen, Tianyu Liu, Junyi Shen, Jinyang Wu, Quan Kong, Li Huan, Cong Wang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 Double通过双检索推测并行机制解决推测解码的理论加速上限和计算浪费问题，实现5.3倍的LLaMA3.3-70B加速，优于需大量训练的EAGLE-3。

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Why Did Apple Fall: Evaluating Curiosity in Large Language Models

苹果为何坠落：评估大语言模型中的好奇心

Haoyu Wang, Sihang Jiang, Yuyan Chen, Xiaojun Meng, Jiansheng Wei, Yitong Wang, Yanghua Xiao

机构 * Shanghai Key Laboratory of Data Science, School of Computer Science, Fudan University（上海数据科学 key laboratory，计算机科学学院，复旦大学） ； Huawei Large Model Data Technology Lab（华为大模型数据技术实验室） ； Cornell University（康奈尔大学） 纠错

AI总结 本文基于人类好奇心评估量表，设计评估框架，发现大语言模型对知识有更强的渴求，但在不确定环境中仍保守，好奇心可提升推理与学习能力。

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The Stackelberg Speaker: Optimizing Persuasive Communication in Social Deduction Games

Stackelberg发言者：优化社会推断游戏中的说服性沟通

Zhang Zheng, Deheng Ye, Peilin Zhao, Hao Wang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； Tencent（腾讯） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 本文提出基于Stackelberg竞争的强化学习框架，用于优化社会推断游戏中说服性沟通，通过实验展示其在三种不同游戏中的优越性。

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HiCoLoRA: Addressing Context-Prompt Misalignment via Hierarchical Collaborative LoRA for Zero-Shot DST

HiCoLoRA：通过分层协作LoRA解决上下文提示对齐问题

Shuyu Zhang, Yifan Wei, Xinru Wang, Yanmin Zhu, Yangfan He, Yixuan Weng, Bin Li, Yujie Liu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； University of Sydney（悉尼大学） ； University of Minnesota Twin Cities（明尼苏达大学双城分校） ； Westlake University（西湖大学） ； SIAT, CAS（中国科学院软件研究所） 纠错

AI总结 本文提出HiCoLoRA框架，通过增强零样本槽位推理实现上下文提示对齐，采用分层LoRA架构、谱联合领域-槽位聚类和语义增强SVD初始化，在多领域数据集上取得最优性能。

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DyBBT: Dynamic Balance via Bandit-inspired Targeting for Dialog Policy with Cognitive Dual-Systems

DyBBT：通过老虎机启发式目标实现对话策略的动态平衡

Shuyu Zhang, Yifan Wei, Jialuo Yuan, Xinru Wang, Yanmin Zhu, Bin Li, Yujie Liu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Sydney（悉尼大学） ； SIAT, CAS（中国科学院上海硅酸盐研究所） ； Beijing Institute of Graphic Communication（北京印刷学院） 纠错

AI总结 本文提出DyBBT框架，通过结构化认知状态空间解决对话探索挑战，结合快速直觉推理与慢速 deliberative 推理，提升对话策略的成功率、效率和泛化能力。

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To trust or not to trust: Attention-based Trust Management for LLM Multi-Agent Systems

信任还是不信任：基于注意力的信任管理用于大语言模型多智能体系统

Pengfei He, Zhenwei Dai, Xianfeng Tang, Yue Xing, Hui Liu, Jingying Zeng, Qiankun Peng, Shrivats Agrawal, Samarth Varshney, Suhang Wang, Jiliang Tang, Qi He

AI总结 本文提出基于注意力的信任评分方法，通过六个信任维度提升LLM多智能体系统对恶意输入的鲁棒性。

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AAPO: Enhancing the Reasoning Capabilities of LLMs with Advantage Margin

AAPO: 通过优势边际增强大语言模型的推理能力

Jian Xiong, Jingbo Zhou, Jingyong Ye, Qiang Huang, Dejing Dou

机构 * College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（复旦大学计算机科学与人工智能学院） ； Frontier Research Department, Baidu Inc.（百度公司前沿研究部） 纠错

AI总结 AAPO通过引入基于边际的估计方案优化交叉熵损失，有效解决传统分组相对优势估计方法的训练效率问题，在数学推理基准上表现出色。

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OctoTools: An Agentic Framework with Extensible Tools for Complex Reasoning

OctoTools: 一个具有可扩展工具的代理框架，用于复杂推理

Pan Lu, Bowen Chen, Sheng Liu, Rahul Thapa, Joseph Boen, James Zou

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 OctoTools通过标准化工具卡、规划器和执行器，提供一种无需训练的多代理框架，实现跨领域复杂推理，其在16种任务中达到9.3%的平均准确率提升。

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