ACL

GroupToM-Bench: Benchmarking Group Theory of Mind and Nonlinear Social Emergence in MLLMs

GroupToM-Bench: 多模态大语言模型中群体心智理论和非线性社会涌现的基准测试

Weidong Tang, Jierui Li, Yueling Hou, Zihan Mei, Can Zhang, Xinyan Wan, Zhiyuan Liang, Pengfei Zhou, Yang You, Wangbo Zhao

机构 * Xidian University（西安电子科技大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

AI总结 针对多模态大语言模型在群体心智理论推理上的不足，提出GroupToM-Bench基准，通过七级认知审计框架评估模型从微观BDI状态到宏观结果预测的因果链，揭示模型在处理社会结构和非线性集体动态上的缺陷。

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Beyond Case Law: Evaluating Structure-Aware Retrieval and Safety in Statute-Centric Legal QA

超越判例法：评估法规中心型法律问答中的结构感知检索与安全性

Kyubyung Chae, Jewon Yeom, Jeongjae Park, Seunghyun Bae, Ijun Jang, Hyunbin Jin, Jinkwan Jang, Taesup Kim

机构 * Graduate School of Data Science, Seoul National University（数据科学研究生院，首尔国立大学） 纠错

AI总结 针对法规中心型法律问答中层级检索困难与模型幻觉问题，提出结构-安全感知基准SearchFireSafety，通过图引导检索提升性能，但揭示领域适应模型在证据缺失时更易幻觉。

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DRA-GRPO: Your GRPO Needs to Know Diverse Reasoning Paths for Mathematical Reasoning

DRA-GRPO：你的GRPO需要了解多样化的推理路径以进行数学推理

Xiwen Chen, Wenhui Zhu, Peijie Qiu, Xuanzhao Dong, Hao Wang, Haiyu Wu, Huayu Li, Aristeidis Sotiras, Yalin Wang, Abolfazl Razi

机构 * Morgan Stanley（摩根士丹利） ； Clemson University（克莱姆森大学） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学） ； University of Notre Dame（圣母大学） ； University of Arizona（亚利桑那大学） 纠错

AI总结 针对GRPO在数学推理中因奖励信号非单射导致策略坍塌的问题，提出基于子模互信息的多样性感知奖励调整框架DRA，通过逆倾向评分去偏梯度估计，在五个数学基准上以少量数据和成本取得平均58.2%的准确率。

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Anything Goes? A Crosslinguistic Study of (Im)possible Language Learning in LMs

什么都行？语言模型中（不）可能语言学习的跨语言研究

Xiulin Yang, Tatsuya Aoyama, Yuekun Yao, Ethan Gotlieb Wilcox

机构 * Georgetown University（乔治城大学） ； Saarland University（萨尔兰大学） 纠错

AI总结 通过训练语言模型学习不可能和类型学上未证实的语言，跨12种语言实验发现GPT-2小模型能部分区分自然语言与不可能语言，但弱于人类归纳偏置。

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Beyond Chunks and Graphs: Retrieval-Augmented Generation through Triplet-Driven Thinking

超越分块与图：基于三元组驱动的检索增强生成

Shengbo Gong, Xianfeng Tang, Qi He, Carl Yang, Wei jin

AI总结 提出T$^2$RAG框架，利用三元组知识库和迭代检索，在六数据集上平均性能提升11%，检索成本降低45%。

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