ACL

Beyond Fixed Psychological Personas: State Beats Trait, but Language Models are State-Blind

超越固定心理人格：状态胜过特质，但语言模型是状态盲的

Tamunotonye Harry, Ivoline Ngong, Chima Nweke, Yuanyuan Feng, Joseph Near

机构 * University of Vermont（佛蒙特大学） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

AI总结 本文通过Chameleon数据集发现语言模型对状态盲，而奖励模型对用户状态反应不一致，推动情感计算和个性化对话研究。

Comments Accepted to Findings of ACL 2026

MEIC-DT: Memory-Efficient Incremental Clustering for Long-Text Coreference Resolution with Dual-Threshold Constraints

MEIC-DT：基于双阈值约束的内存高效增量聚类用于长文本核心ference解析

Kangyang Luo, Shuzheng Si, Yuzhuo Bai, Cheng Gao, Zhitong Wang, Cheng Huang, Yingli Shen, Yufeng Han, Wenhao Li, Cunliang Kong, Maosong Sun

AI总结 本文提出MEIC-DT，一种基于轻量级Transformer的双阈值增量聚类方法，通过统计感知淘汰策略和内部正则化策略，在内存限制下实现高效长文本核心ference解析。

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ImCoref-CeS: An Improved Lightweight Pipeline for Coreference Resolution with LLM-based Checker-Splitter Refinement

ImCoref-CeS: 一种改进的轻量级管道用于基于LLM的检查-分割细化的指代消解

Kangyang Luo, Yuzhuo Bai, Shuzheng Si, Cheng Gao, Zhitong Wang, Yingli Shen, Wenhao Li, Zhu Liu, Yufeng Han, Jiayi Wu, Cunliang Kong, Maosong Sun

机构 * Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） ； Institute for AI, Tsinghua University（清华大学人工智能研究院） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Jiangsu Collaborative Innovation Center for Language Ability（江苏省语言能力协同创新中心） 纠错

AI总结 本文提出ImCoref-CeS框架，结合增强的监督模型与LLM推理，通过改进的指代消解方法和LLM多角色检查-分割代理提升性能。

Comments Accepted by ACL2026 main

Exploring Cross-Client Memorization of Training Data in Large Language Models for Federated Learning

探索联邦学习中大语言模型训练数据的跨客户端记忆化

Tinnakit Udsa, Can Udomcharoenchaikit, Patomporn Payoungkhamdee, Sarana Nutanong, Norrathep Rattanavipanon

机构 * School of Information Science and Technology, VISTEC（信息科学与技术学院，VISTEC） ； College of Computing, Prince of Songkla University（颂克拉大学计算机学院） 纠错

AI总结 本文研究联邦学习中大语言模型训练数据的记忆化问题，提出跨客户端记忆化测量框架，分析客户端间与客户端内记忆化差异及影响因素。

Comments Accepted to The 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2026)

Multi-Agent Reasoning Improves Compute Efficiency: Pareto-Optimal Test-Time Scaling

多智能体推理提升计算效率：帕累托最优测试时缩放

Florian Valentin Wunderlich, Lars Benedikt Kaesberg, Jan Philip Wahle, Terry Ruas, Bela Gipp

机构 * University of Göttingen（戈滕堡大学） 纠错

AI总结 本文分析了多智能体推理策略的计算效率，通过实验确定在不同模型规模下，帕累托最优方法能以最低计算成本获得最高准确性，尤其在复杂任务中多智能体方法表现更优。

Comments Accepted at SRW at ACL 2026, long paper

Evaluating LLMs on Large-Scale Graph Property Estimation via Random Walks

通过随机游走评估大图属性估计中的LLM

Sunil Kumar Maurya, Xin Liu

机构 * University of Tokyo（东京大学） ； AIST（日本产业技术综合研究所） 纠错

AI总结 本文提出EstGraph基准数据集，设计四类任务估计大图属性，通过随机游走采样生成提示，评估LLM在大图场景下的推理能力。

Comments Accepted to ACL 2026 Main Conference

ReMedi: Reasoner for Medical Clinical Prediction

ReMedi：医疗临床预测的推理器

Yushi Cao, Yiming Chen, Hongchao Jiang, Hung-yi Lee, Robby T. Tan

机构 * ASUS Intelligent Cloud Services (AICS)（ASUS智能云服务（AICS）） ； NTU Artificial Intelligence Center of Research Excellence (NTU AI-CoRE)（国立科技大学人工智能研究中心（NTU AI-CoRE）） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 ReMedi通过生成推理-答案对提升电子健康记录的临床预测能力，利用真实答案提示增强推理过程，实验显示在多个任务中F1得分提升达19.9%。

Comments ACL 2026 findings

Verbal-R3: Verbal Reranker as the Missing Bridge between Retrieval and Reasoning

Verbal-R3：作为检索与推理之间缺失桥梁的语义重排序

Sangkwon Park, Donghun Kang, Jisoo Mok, Sungroh Yoon

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Seoul National University（首尔国立大学电子与计算机工程系） ； Interdisciplinary Program in Artificial Intelligence, Seoul National University（首尔国立大学人工智能跨学科项目） ； AIIS, ASRI, INMC, and ISRC, Seoul National University（首尔国立大学人工智能研究所、人工智能研究室、智能网络研究中心和智能系统研究中心） ； DGIST（延世大学） 纠错

AI总结 本文提出Verbal-R3框架，通过语义注释增强LLM的推理能力，实现检索与推理的高效整合，提升问答任务性能。

Comments ACL 2026 Main Conference

GIFT: Guided Fine-Tuning and Transfer for Enhancing Instruction-Tuned Language Models

GIFT：指导微调与迁移以增强指令微调语言模型

Zhiwen Ruan, Yichao Du, Jianjie Zheng, Longyue Wang, Yun Chen, Peng Li, Jinsong Su, Yang Liu, Guanhua Chen

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Xiamen University（厦门大学） 纠错

AI总结 GIFT通过整合指令模型的指导信息，提升指令微调语言模型的任务适应能力，实验显示其在数学和知识密集型基准上优于直接微调和迁移基线。

Journal ref Main of ACL 2026

Understanding Emergent Misalignment via Feature Superposition Geometry

通过特征叠加几何理解涌现对齐问题

Gouki Minegishi, Hiroki Furuta, Takeshi Kojima, Yusuke Iwasawa, Yutaka Matsuo

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

AI总结 研究通过特征叠加几何解释了微调窄任务导致有害行为的机制，发现有害特征在几何上更接近，并通过过滤接近毒特征的数据减少对齐问题。

Comments Accepted to ACL2026

Can AI Be a Good Peer Reviewer? A Survey of Peer Review Process, Evaluation, and the Future

人工智能能成为良好的同行评审者吗？同行评审流程、评估与未来的调查

Sihong Wu, Owen Jiang, Yilun Zhao, Tiansheng Hu, Yiling Ma, Kaiyan Zhang, Manasi Patwardhan, Arman Cohan

机构 * Yale University（耶鲁大学） ； New York University（纽约大学） 纠错

AI总结 本文调查了同行评审流程中的生成、 rebuttals 和 meta-review 等任务，以及评估方法，探讨了 LLM 在整个同行评审流程中的应用与未来方向。

Comments ACL 2026

Text-Attributed Knowledge Graph Enrichment with Large Language Models for Medical Concept Representation

基于大语言模型的文本属性知识图谱增强用于医学概念表示

Mohsen Nayebi Kerdabadi, Arya Hadizadeh Moghaddam, Chen Chen, Dongjie Wang, Zijun Yao

机构 * University of Kansas, USA（堪萨斯大学） 纠错

AI总结 本文提出MedCo框架，通过结合统计关联和LLM提示构建医学知识图谱，并利用LLM生成节点描述和边解释，最终融合文本语义与图结构生成统一的概念嵌入，提升临床预测性能。

Comments This paper has been accepted at ACL 2026 main conference

Social Dynamics as Critical Vulnerabilities that Undermine Objective Decision-Making in LLM Collectives

社交动态作为削弱LLM集体客观决策的脆弱性

Changgeon Ko, Jisu Shin, Hoyun Song, Huije Lee, Eui Jun Hwang, Jong C. Park

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） 纠错

AI总结 研究探讨了社交动态如何影响LLM集体中代表代理的决策准确性，发现社交压力增加时，代理性能显著下降，且修辞策略会影响判断。

Comments ACL 2026

Noise Steering for Controlled Text Generation: Improving Diversity and Reading-Level Fidelity in Arabic Educational Story Generation

噪声引导用于受控文本生成：在阿拉伯语教育故事生成中提高多样性与阅读水平的保真度

Haziq Mohammad Khalid, Salsabeel Shapsough, Imran Zualkernan

机构 * American University of Sharjah（阿联酋沙迦美国大学） 纠错

AI总结 本文探讨了噪声引导方法在生成阿拉伯语早期阅读评估故事中的应用，通过对比不同策略发现内部表示扰动比输出层面的随机性更适用于受约束的教育内容生成。

Comments Accepted to BEA @ ACL 26'

TagRAG: Tag-guided Hierarchical Knowledge Graph Retrieval-Augmented Generation

TagRAG：基于标签的分层知识图谱检索增强生成

Wenbiao Tao, Xinyuan Li, Yunshi Lan, Weining Qian

机构 * East China Normal University（东华师范大学） 纠错

AI总结 TagRAG通过构建标签知识图谱和标签引导的检索生成框架，提升小语言模型的全局推理能力和知识增量效率，实验显示其在多个领域数据集上表现优异。

Comments Accepted by ACL 2026 Findings

DELTA: Dynamic Layer-Aware Token Attention for Efficient Long-Context Reasoning

DELTA: 动态层感知令牌注意力机制用于高效的长上下文推理

Hossein Entezari Zarch, Lei Gao, Chaoyi Jiang, Murali Annavaram

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

AI总结 DELTA通过动态层感知令牌注意力机制提升长上下文推理效率，减少计算成本而不牺牲准确性，在AIME和GPQA-Diamond等基准上表现优异。

Comments Accepted to Findings of ACL 2026

EngiBench: A Benchmark for Evaluating Large Language Models on Engineering Problem Solving

EngiBench：用于评估大型语言模型在工程问题解决上的基准

Xiyuan Zhou, Xinlei Wang, Yirui He, Yang Wu, Ruixi Zou, Yuheng Cheng, Yulu Xie, Wenxuan Liu, Huan Zhao, Yan Xu, Jinjin Gu, Junhua Zhao

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； AIRS 纠错

AI总结 EngiBench是一个分层基准，用于评估大型语言模型在解决工程问题上的能力，涵盖基础知识检索、情境推理和开放性建模三个层次，揭示当前LLM在现实工程中仍缺乏高级推理能力。

Comments Accepted at ACL 2026 Findings

Generative Interfaces for Language Models

生成式接口用于语言模型

Jiaqi Chen, Yanzhe Zhang, Yutong Zhang, Yijia Shao, Diyi Yang

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Georgia Tech（佐治亚理工学院） 纠错

AI总结 本文提出生成式接口，通过主动生成用户界面提升多轮交互效率，实验表明其在人类偏好上提升达72%。

Comments ACL 2026 Findings

HeteroRAG: A Heterogeneous Retrieval-Augmented Generation Framework for Medical Vision Language Tasks

HeteroRAG：一种用于医疗视觉语言任务的异构检索增强生成框架

Zhe Chen, Yusheng Liao, Zhiyuan Zhu, Haolin Li, Hongcheng Liu, Yanfeng Wang, Yu Wang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 本文提出HeteroRAG框架，通过异构知识源增强医疗大视觉语言模型，解决异构数据检索问题，提升事实准确性与可靠性。

Comments ACL 2026 Findings

NaviMaster: Learning a Unified Policy for GUI and Embodied Navigation Tasks

NaviMaster: 学习GUI和具身导航任务的统一策略

Zhihao Luo, Wentao Yan, Jingyu Gong, Min Wang, Zhizhong Zhang, Xuhong Wang, Yuan Xie, Xin Tan

机构 * East China Normal University（东华大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； SenseTime Research（商汤科技研究院） 纠错

AI总结 本文提出NaviMaster，通过统一框架整合GUI导航和具身导航，采用视觉目标轨迹收集管道、统一强化学习框架和距离感知奖励，提升泛化能力。

Comments ACL 2026 Main Camera Ready

Constructing Interpretable Features from Compositional Neuron Groups

从组合神经元组中构建可解释特征

Or Shafran, Atticus Geiger, Mor Geva

机构 * Blavatnik School of Computer Science and AI, Tel Aviv University（特拉维夫大学Blavatnik计算机科学与人工智能学院） 纠错

AI总结 本文提出SNMF方法，通过半非负矩阵分解直接分解MLP激活，生成稀疏线性组合的可解释特征，并在多个模型上验证其在因果操控中的优越性。

Comments Accepted at ACL 2026 main conference

Automatic Correction of Writing Anomalies in Hausa Texts

Hausa 文本中书写异常的自动纠正

Ahmad Mustapha Wali, Sergiu Nisioi

机构 * Human Language Technologies Research Center（人类语言技术研究中心） ； Faculty of Mathematics and Computer Science（数学与计算机科学学院） ； University of Bucharest（布加勒斯特大学） 纠错

AI总结 本文提出通过微调变压器模型自动纠正 Hausa 文本中的书写异常，构建了大规模噪声-清洁句子对数据集，并展示了 M2M100 等模型在提升下游任务中的效果。

Comments Accepted at ACL2026

FinSafetyBench: Evaluating LLM Safety in Real-World Financial Scenarios

FinSafetyBench：评估LLM在现实金融场景中的安全性

Yutao Hou, Yihan Jiang, Yuhan Xie, Jian Yang, Liwen Zhang, Hailiang Huang, Guanhua Chen, Yun Chen

机构 * Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学） ； Beihang University（北航） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； MoE Key Laboratory of Interdisciplinary Research of Computation and Economics（计算与经济学交叉学科研究重点实验室） 纠错

AI总结 本文提出FinSafetyBench，一个双语红队基准，用于测试LLM对违反金融合规请求的拒绝能力，揭示了对抗性提示绕过合规保障的关键漏洞及中文环境下更严重的易受攻击性。

Comments Accepted by Findings of ACL2026

A11y-Compressor: A Framework for Enhancing the Efficiency of GUI Agent Observations through Visual Context Reconstruction and Redundancy Reduction

A11y-Compressor：通过视觉上下文重建和冗余减少提升GUI代理观察效率的框架

Michito Takeshita, Takuro Kawada, Takumi Ohashi, Shunsuke Kitada, Hitoshi Iyatomi

机构 * Hosei University（Hosei大学） 纠错

AI总结 本文提出A11y-Compressor框架，通过视觉上下文重建和冗余减少技术，将线性化可访问性树转换为紧凑结构化表示，实验表明其在OSWorld基准测试中将输入token减少至原22%，任务成功率提升5.1个百分点。

Comments 18 pages, 5 figures, 5 tables. Accepted to ACL SRW 2026. Project page: https://iyatomilab.github.io/a11y-compressor/

Surprisal Minimisation over Goal-directed Alternatives Predicts Production Choice in Dialogue

基于目标导向替代的惊奇最小化预测对话中的产出选择

Tom Utting, Mario Giulianelli, Arabella Sinclair

机构 * University of Aberdeen（阿伯丁大学） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

AI总结 本文通过概率成本敏感选择模型，探讨对话中基于目标导向和上下文合理性的替代选择，发现基于目标导向替代的惊奇最小化在预测对话产出选择中表现最佳。

Comments 9 pages, to appear at ACL 2026 (Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics)

A Survey of Reasoning-Intensive Retrieval: Progress and Challenges

检索推理综述：进展与挑战

Yiyang Wei, Tingyu Song, Siyue Zhang, Yilun Zhao

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； University of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Yale University（耶鲁大学） 纠错

AI总结 本文综述了推理密集型检索领域，系统分析了现有基准，提出了结构化分类体系，并总结了挑战与未来方向。

Comments Accepted to the ACL 2026 Main Conference; camera-ready version

Putting HUMANS first: Efficient LAM Evaluation with Human Preference Alignment

让人类优先：高效LAM评估的人类偏好对齐

Woody Haosheng Gan, William Held, Diyi Yang

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； OpenAthena 纠错

AI总结 本文研究了如何通过最小子集高效评估LAM，发现50个样本即可达到高相关性，并通过回归模型提升预测效果，提出HUMANS基准作为高效评估代理。

Comments Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics

SAHM: A Benchmark for Arabic Financial and Shari'ah-Compliant Reasoning

SAHM：阿拉伯语金融与伊斯兰合规推理的基准

Rania Elbadry, Sarfraz Ahmad, Ahmed Heakl, Dani Bouch, Momina Ahsan, Muhra AlMahri, Marwa Elsaid khalil, Yuxia Wang, Salem Lahlou, Sophia Ananiadou, Veselin Stoyanov, Jimin Huang, Xueqing Peng, Preslav Nakov, Zhuohan Xie

机构 * MBZUAI ； INSAIT, Sofia University "St. Kliment Ohridski"（INSAIT，索菲亚大学"圣克莱门特·欧赫里迪斯"） ； The University of Manchester（曼彻斯特大学） ； The Fin AI（Fin AI） 纠错

AI总结 本文提出SAHM基准，涵盖七个任务，包含14380个专家验证实例，评估20个LLM发现阿拉伯语流畅性不等于金融推理能力，特别是在事件因果推理上存在显著差距。

Comments 29 page

Journal ref ACL 2026

BanglaSocialBench: A Benchmark for Evaluating Sociopragmatic and Cultural Alignment of LLMs in Bangladeshi Social Interaction

BanglaSocialBench: 一个评估大语言模型在孟加拉社会互动中社会语用和文化对齐的基准

Tanvir Ahmed Sijan, S. M Golam Rifat, Pankaj Chowdhury Partha, Md. Tanjeed Islam, Md. Musfique Anwar

机构 * Jahangirnagar University（贾亨吉尔纳加尔大学） ； Rajshahi University of Engineering & Technology（拉贾沙希工程与技术大学） ； Bangladesh University of Engineering and Technology（孟加拉工程与技术大学） 纠错

AI总结 本文提出BanglaSocialBench，通过情境依赖的语言使用评估孟加拉语的社会语用能力，发现当前LLM在文化对齐上存在系统性偏差。

Comments Accepted at ACL SRW 2026

Peek2: Regex-free Byte-level Byte-Pair Encoding Pretokenizer for LLM Inference on Edge Devices

Peek2：无需正则表达式的字节级字节对编码预分词器用于边缘设备上的大语言模型推理

Liu Zai, Iraklis Klampanos

机构 * University of Glasgow（格拉斯哥大学） 纠错

AI总结 Peek2是一种线性时间复杂度且内存消耗低的预分词算法，适用于边缘设备，提升了字节级BPE编码的吞吐量，且结果与基于正则表达式的分词器相同。

Comments 7 pages, 5 figures, accepted to ACL SRW 2026, for associated code, see https://github.com/omegacoleman/tokenizers_peek2 v2: updated to match accepted version in ACL SRW 2026