ACL

Enhancing Multilingual Reasoning via Steerable Model Merging

通过可引导的模型合并增强多语言推理

Zhuoran Li, Rui Xu, Jian Yang, Junnan Liu, Zhijun Chen, Qianren Mao, Hongcheng Guo, Jiaheng Liu, Likang Xiao, Ming Li, Xiaojie Wang

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Monash University（墨尔本大学） ； Zhongguancun Laboratory（中关村实验室） ； Nanjing University（南京大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 提出可引导模型合并（ST-Merge）框架，通过门控交叉注意力机制自适应调节源模型贡献，在多语言推理任务中优于强基线。

Comments 12 pages, 7 figures, 8 tables. Accepted by ACL2026 Findings

G-IdiomAlign: A Gloss-Pivoted Benchmark for Cross-Lingual Idiom Alignment

G-IdiomAlign：基于释义的跨语言习语对齐基准

Fengying Ye, Yanming Sun, Runzhe Zhan, Zheqi Zhang, Lidia S. Chao, Derek F. Wong

机构 * NLP 2 CT Lab, Department of Computer and Information Science, University of Macau（NLP 2 CT实验室，计算机与信息科学系，澳门大学） ； Faculty of Arts and Humanities, University of Macau（人文学院，澳门大学） 纠错

AI总结 提出G-IdiomAlign基准，通过维基词典释义锚定习语，构建高置信度对齐集，并设计多项选择等价测试和释义对比生成协议，揭示大语言模型在习语翻译中的字面翻译偏差。

Comments Accepted to ACL 2026

As Easy as Rocket Science: Assessing the Ability of Large Language Models to Interpret Negation in Figurative Language

像火箭科学一样简单：评估大型语言模型解释比喻语言中否定能力的研究

Jasmine Owers, Edwin Simpson, Martha Lewis

机构 * Intelligent Systems Lab University of Bristol（智能系统实验室 英国布里斯托尔大学） ； ILLC University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学语言学研究所） 纠错

AI总结 本研究通过开发新的注释数据集，测试多种大型语言模型在比喻语言中理解否定的能力，发现否定与比喻的组合对模型构成挑战，且性能高度依赖提示风格。

Comments 16 pages, 16 figures; for associated code and data see https://github.com/jrdowers/Negation-and-Fig-Lang; To be published in Transactions of the Association for Computational Linguistics

PEC-Home: Interpretation of Progressively Elliptical Commands in Smart Homes

PEC-Home：智能家居中渐进式省略命令的解释

Yingyu Shan, Zeming Liu, Silin Li, Boao Qian, Jiashu Yao, Yuhang Guo, Haifeng Wang

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Baidu Inc.（百度公司） 纠错

AI总结 针对智能家居中用户因共享上下文而使用渐进式省略命令导致的指代和意图歧义问题，提出首个模拟家庭数据集PEC-Home，实验表明现有LLM助手难以准确执行省略命令。

Comments Accepted by ACL 2026 Findings

BCL: Bayesian In-Context Learning Framework for Information Extraction

BCL：面向信息抽取的贝叶斯上下文学习框架

Haoliang Liu, Chengkun Cai, Xu Zhao, Han Zhu, Shizhou Huang, Xinglin Zhang, Tao Chen, Jenq-Neng Hwang, Zhang Huaping, Lei Li

机构 * HiThink Research（海天瑞声研究） ； University College London（伦敦大学学院） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Shanghai Medical Image Insights（上海医学影像洞察） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 纠错

AI总结 提出BCL框架，利用贝叶斯更新和粒子滤波优化信息抽取中的上下文学习，在序列标注和关系分类任务上取得显著提升。

Comments ACL 2026 Findings

LLM Parameters for Math Across Languages: Shared or Separate?

跨语言数学问题的LLM参数：共享还是分离？

Behzad Shomali, Luisa Victor, Tim Selbach, Ali Hamza Bashir, David Berghaus, Joachim Koehler, Mehdi Ali, Markus Frey

机构 * Lamarr Institute（Lamarr研究所） ； University of Bonn（波恩大学） ； Fraunhofer IAIS（弗劳恩霍夫智能分析和信息系统研究所） 纠错

AI总结 通过跨语言机制分析，发现多语言LLM中数学相关参数存在部分跨语言重叠，且主要集中在中间层，英语参数集最大，低资源语言参数集较小。

Comments 5 pages. Accepted at ACL Student Research Workshop (SRW) 2026. Code: https://github.com/luisavictor/math-across-languages Translated Datasets: https://huggingface.co/math-across-languages Webpage: https://math-across-languages.github.io