ACL

When LLMs Read Tables Carelessly: Measuring and Reducing Data Referencing Errors

当LLM粗心阅读表格时：测量并减少数据引用错误

Yuqing Yang, Qi Zhu, Zhen Han, Boran Han, Zhengyuan Shen, Shuai Wang, Vassilis N. Ioannidis, Huzefa Rangwala

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； AWS AI Labs（AWS AI实验室） 纠错

AI总结 本研究系统评估了大型语言模型在表格任务中的数据引用错误，并提出基于批评模型的过滤与拒绝采样方法，将答案准确率提升高达12.0%。

Comments ACL 2026 (Oral)

MIRTH: Mutual-Information Reasoning with Temporal Hubs for Vision-Language-Action Agents

MIRTH：面向视觉-语言-动作智能体的基于互信息推理的时间枢纽

Hao Sun, Yu Song, Shiyu Teng, Ziwei Niu, Yen-Wei Chen

机构 * College of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University（立命馆大学信息科学与工程学院） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） 纠错

AI总结 提出MIRTH框架，通过双尺度时间记忆枢纽、互信息优化的潜在推理令牌和并行动作解码，解决VLA模型的时间短视、推理鸿沟和推理低效问题，在LIBERO和真实机器人上达到SOTA并展现错误恢复能力。

Comments Accepted as main conference paper at ACL 2026

One Retrieval to Cover Them All: Co-occurrence-Aware Knowledge Base Reorganization for Session-Level RAG

一次检索覆盖所有：基于共现感知的知识库重组用于会话级RAG

Shivam Ratnakar, Yixuan Zhu, Cecilia Cheng, Chaya Vijayakumar

机构 * University of Southern California（南加州大学） 纠错

AI总结 针对会话级信息需求，提出基于共现聚类的知识库离线重组和查询时扩展检索候选的方法，将单次查询会话覆盖率从41%提升至58%，并压缩知识库至原大小的20%。

Comments Accepted to the Towards Knowledgeable Foundation Models (KnowFM) Workshop at ACL 2026

Truth or Sophistry? LoFa: A Benchmark for LLM Robustness Against Logical Fallacies

真相还是诡辩？LoFa：大语言模型对逻辑谬误鲁棒性的基准测试

Xudong Shen, Li Yuan, Ye Chen, Xin Wu, Yi Cai, Zhiyong Wu

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； South China University of Technology（华南理工大学） 纠错

AI总结 提出LoFa基准，通过多智能体管道生成事实与谬误配对，结合多轮辩论框架评估LLM对逻辑谬误的鲁棒性，并设计LFR@k指标量化抵抗能力。

Comments Accepted to ACL 2026 Main. 33 pages (9 pages main text)

Test-Time Verification for Text-to-SQL via Outcome Reward Models

基于结果奖励模型的文本到SQL测试时验证

Mattia Tritto, Giuseppe Farano, Dario Di Palma, Gaetano Rossiello, Fedelucio Narducci, Dharmashankar Subramanian, Tommaso Di Noia

机构 * Polytechnic University of Bari（巴里理工大学） ； IBM T.J. Watson Research Center（IBM T.J.沃森研究中心） 纠错

AI总结 提出结果奖励模型(ORM)作为学习型语义评分函数，用于Text-to-SQL的测试时验证，通过自动化候选生成和执行标签训练ORM，在BIRD和Spider基准上优于执行优先和多数投票方法。

Comments Accepted to the SURGeLLM Workshop at ACL 2026, San Diego, US