EMNLP

First Make It Playable, Then Make It Good: Staged Interaction Learning for Small Dialogue-Game Agents

先让它可玩，再让它变好：面向小型对话游戏智能体的分阶段交互学习

Syed Mahbubul Huq, Pranava Madhyastha

机构 * City, University of London（伦敦城市大学） ； The Alan Turing Institute（艾伦·图灵研究所） 纠错

AI总结 本研究提出Qwen-GuidePlay-2B模型，通过分阶段微调方法训练小型对话游戏智能体，在Playpen挑战赛中取得优异成绩，证明精心筛选策略可让小型模型实现高性能。

Comments Accepted at the LMP Challenge (EMNLP 2026 Workshop)

When Tokenizers Fail: Byte-Level Chunking for Zero-Shot Transfer to Low-Resource Languages

当分词器失效：面向低资源语言零样本迁移的字节级分块方法

Sanjeev Kumar, Atsuki Yamaguchi, Nikolaos Aletras

机构 * IIT Bombay（印度理工学院孟买分校） ； University of Sheffield（谢菲尔德大学） 纠错

AI总结 本文针对低资源语言处理中字节级模型的粒度不匹配问题，提出适配的分层网络框架，通过初始化字节嵌入、分块对齐损失及词性监督，在六种语言的词性标注任务上实现最高13.3%的性能提升。

Comments Accepted to EMNLP 2026

Fully Unleashing the Multimodal Attacker: Meta-Adaptive Jailbreaking of Vision-Language Models

充分释放多模态攻击者的潜力：视觉语言模型的元自适应越狱攻击

Benlei Cui, Shen Pang, Yuke Wang, Xuemei Dong, Yuwen Zhai, Jingqun Tang, Haiyang Yu, Hui Xue, Longtao Huang, Haiwen Hong

AI总结 提出元自适应多模态越狱攻击（MAMJ），通过优化攻击策略提示与攻击者权重提升多模态越狱效果，在MM-SafetyBench上对多款前沿VLMs的攻击成功率显著优于基线，且可迁移至未见过的目标模型。

Comments Accepted by EMNLP 2026 Main Conference

How Do Linear Probes Emerge? A Circuit-Tracing Framework with Concept-Targeted Attribution

线性探针如何产生？基于概念定向归因的电路追踪框架

Vedant Palit, Florent Draye, Terry Jingchen Zhang, Bernhard Schölkopf, Zhijing Jin

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（矢量研究院） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究所） ； ELLIS Institute Tübingen（图宾根ELLIS研究所） 纠错

AI总结 该研究提出概念定向归因（CTA）框架，通过训练针对线性探针的归因图，揭示了探针性能与可解释电路结构的关联，为探针提供机制解释并支持安全关键概念表征的审查。

Comments Accepted to EMNLP 2026 (Main Conference). 29 pages, 18 figures, 9 tables

A Survey on Rubric-Guided Reinforcement Learning for Language Models

面向语言模型的准则引导强化学习综述

Zifei Shan, Fangning Shao

机构 * WeChat, Tencent（腾讯微信） 纠错

AI总结 该综述针对传统RLHF的缺陷，提出贝叶斯框架并沿先验-后验轴分类准则引导强化学习，分析语言学相关对齐问题，明确未来研究方向。

Comments Accepted to Findings of EMNLP 2026

INSPIRE: An Internalize-Then-Improve Approach for Example-Driven Mathematical Reasoning

INSPIRE：一种用于示例驱动数学推理的“先内化再改进”方法

Shuai Wang, Jiayi Kuang, Yinghui Li, Haojing Huang, Xinnian Liang, Ying Shen, Liang Lin

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； ByteDance Inc.（字节跳动公司） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

AI总结 该研究针对LLMs数学推理中内化不足的问题，提出INSPIRE方法，结合RGSI与分阶段规则偏好训练，提升了示例驱动数学推理能力且未降低通用推理水平。

Comments EMNLP 2026

Surgical Alignment in Knowledge Graph Training for Clinical Diagnosis with Large Language Models

面向临床诊断的大语言模型训练中知识图谱的外科式对齐

Saksham Khatwani, He Cheng, Majid Afshar, Dmitriy Dligach, Yanjun Gao

机构 * University of Colorado Anschutz Medical Campus（科罗拉多大学安舒茨医学校区） ； University of Wisconsin Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Loyola University（洛约拉大学） 纠错

AI总结 该研究针对临床诊断的LLM训练，通过多维度系统研究引入GID和GD，发现KL正则化下KG判断训练的稀疏更新（外科式对齐）可提升推理质量，需结合优化几何诊断评估KG-LLM整合。

Comments This work has been accepted to EMNLP 2026 Findings

SKILL.state: Scalable Long-Horizon Agent Skills

SKILL.state：可扩展的长程智能体技能

Sanket Badhe, Priyanka Tiwari, Jonghyun Chung

机构 * Google LLC（谷歌公司） ； Purdue University（普渡大学） 纠错

AI总结 针对现有智能体运行时的长程延迟与上下文污染问题，提出SKILL.state架构，用显式可变执行状态替代追加式对话历史，提升任务准确率并降低令牌消耗。

Comments accepted at EMNLP

One Form to Transfer Them All: Pretraining Multilingual Language Models Beyond Native Orthography

一种实现跨语言迁移的统一形式：超越原生正字法的多语言语言模型预训练

Muge Zhang, Aaron Jencks, Krishna Badikela, Yulia Tsvetkov, Sachin Kumar

机构 * Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

AI总结 本文通过系统对比三种输入表示，发现罗马化预训练可实现最强跨语言迁移，且优势随模型规模增大而扩大，提出多语言模型应将罗马化作为预训练核心设计选择的结论。

Comments EMNLP 2026 (Main Conference). 9 pages, 6 figures (plus appendix)

Beyond Confidence: Test-Time Scaling for Multi-Turn Search Agents via Retrieval Grounding

超越置信度：基于检索 grounding 的多轮搜索智能体测试时缩放

Hyunho Kook, Junhyuk So, Tianyu Fu, Haizhong Zheng, Beidi Chen

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Pohang University of Science and Technology (POSTECH)（浦项科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 针对多轮搜索智能体中基于置信度投票因复制膨胀失效的问题，提出检索接地投票（RGV）方法，在四个基准和五个 LLM 上性能优于基线，准确率最高提升 5.4%

Comments Accepted to EMNLP 2026 Findings

Vis-Poison: Poisoning Visual Knowledge in Multimodal Retrieval-Augmented Generation

Vis-Poison：多模态检索增强生成中的视觉知识投毒攻击

Rujin Liang, Zhongpu Chen, Yuhao Lei, Xin Miao

机构 * Southwestern University of Finance and Economics（西南财经大学） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） 纠错

AI总结 本文提出Vis-Poison攻击，通过自动化多智能体方法构建视觉合理的被投毒图像，在黑盒设置下对多模态RAG系统实现40.16%-65.40%的攻击成功率，且对仅依赖参数知识的MLLM平均成功率超60%。

Comments Findings of EMNLP, 2026

Why Knowing Both Hops Is Not Enough: Understanding Two-Hop Generalization in Language Models

仅知道两跳信息是不够：理解语言模型中的两跳泛化

Zili Zhang, Yilin Wang, Heng Wang, Herun Wan, Minnan Luo

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 本研究针对语言模型两跳查询失败问题，在受控环境训练Transformer，揭示其泛化规律与跨层不匹配机制，提出循环式训练策略以提升分布外两跳泛化能力。

Comments EMNLP 2026, findings

HALT: Verification-Aware Stopping for Retrieval-Augmented Search Agents

HALT：面向检索增强搜索智能体的感知验证式停止策略

Daeyoung Roh, Donghee Han

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

AI总结 该研究针对检索增强搜索智能体的冗余检索问题，提出轻量级感知验证停止策略HALT，在三个多跳QA基准上减少冗余搜索且保持精确匹配，无需修改宿主智能体。

Comments Accepted to Findings of EMNLP 2026. 23 pages, 6 figures. Code: this https URL (https://github.com/Noverse0/HALT)

Where Steering Signals Come From: Activation Source Selection in Activation Steering

转向信号来自何处：激活转向中的激活源选择

Jiaran Ye, Lingxu Ran, Zijun Yao, Chenpeng Wang, Yong Jiang, Lei Hou, Juanzi Li, Liangming Pan

机构 * Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京智源人工智能研究院） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School（清华大学深圳国际研究生院） ； YiXin-AILab（易信人工智能实验室） 纠错

AI总结 研究激活转向中转向信号的来源选择，通过实验表明改变源激活会影响转向成功率，有效转向信号来自执行边界状态，基于此提出尾部减法，揭示转向取决于模型即将做的事而非已出现的内容。

Comments Accepted to Findings of EMNLP 2026

SEGRA: A Structured Experience Guided Reasoning Agent for Property Graph Question Answering

SEGRA：用于基于Gremlin的问答的结构化经验引导图推理代理

Saiyue Lyu, Mariam Dundua, Vishaal Kapoor, Sarthak Ahuja, Neda Kordjazi, Evren Yortucboylu, Harsh Amin, Rebecca Steinert

机构 * University of British Columbia（英属哥伦比亚大学） ； Amazon（亚马逊） 纠错

AI总结 针对企业文本到Gremlin问答难题，SEGRA引入经验引导代理，集成多种技术，包括意图路由、查询生成等。在企业IT支持基准测试中成绩出色，平均评判分数大幅提高，技能库还降低了成本，提升了企业图问答的准确性与效率。

Comments Accepted at EMNLP 2026 Industry Track

Beyond Semantic IDs: Encoding Business-Value Ranking into Document Identifiers for Generative Retrieval

超越语义ID：将商业价值排序编码到文档标识符中用于生成式检索

Gui Ling, Zhihong Chen, Yu Li, Tong Xiong, Kunhai Lin, Kaixuan Zhang, Yuliang Yan, Dan Ou, Haihong Tang, Bo Zheng

AI总结 研究针对生成式检索中DocID设计问题，提出CRID方法，将DocID解耦并支持增量更新，引入分析框架揭示语义聚类大小作用，实验表明该方法在淘宝语料库上超基线，全流量部署提升了商品交易总额。

Comments Accepted at EMNLP 2026 Industry Track

KidnapRAG: A Black-Box Attack for Hijacking Reasoning in Agentic Retrieval-Augmented Generation Systems

KidnapRAG：针对代理式检索增强生成系统中推理劫持的黑盒攻击

Chanwoo Choi, Euntae Kim, Kyuho Lee, Youngsam Chun, Jinhee Jeong, Eunmi Kim, Myunggyo Oh, Junseo Jang, Buru Chang

AI总结 提出KidnapRAG，一种针对代理式RAG系统的黑盒顺序投毒攻击，通过三种角色文档（诱饵、链环、恶意指令）劫持多步推理链，实验表明在多种框架和基准上优于现有方法。

Comments Accepted to the Main Conference of EMNLP 2026

Spectral Query-Key Product Weight Steering for Training-Free VLM Hallucination Mitigation

谱查询-键乘积权重引导用于免训练VLM幻觉缓解

Karn Tiwari, Varnith Chordia, Prathosh A P

机构 * Indian Institute of Science, Bengaluru（印度科学理工学院，班加罗尔） ； Snap Research（Snap 研究院） 纠错

AI总结 提出QK乘积引导，一种无数据、免训练、零推理成本的权重编辑方法，通过抑制中间层主导奇异模式减少对象幻觉，在三个GQA基VLM上平均降低CHAIR$_s$ 4.0%。

Comments Published at the Workshop on Actionable Interpretability at COLM 2026, EMNLP Conference 2026

Closing the Operational Gap in Semantic Caching

缩小语义缓存中的校准差距

Aditeya Baral, Radoslav Ralev, Iliya Sotirov Zhechev, Srijith Rajamohan, Jen Agarwal

机构 * New York University（纽约大学） ； Redis（Redis公司） 纠错

AI总结 针对语义缓存系统中离线指标与部署性能的差距，提出P-CHR AUC和CRR指标，发现校准差距由训练目标主导，模型选择本质是校准问题。

Comments 24 pages, 2 figures. Source code: this https URL (https://github.com/aditeyabaral/operational-gap-semantic-caching). Models and Datasets: this https URL (https://huggingface.co/redis). Accepted at EMNLP 2026, Industry Track

TokenPilot: Cache-Efficient Context Management for LLM Agents

TokenPilot: 面向LLM智能体的缓存高效上下文管理

Buqiang Xu, Zirui Xue, Dianmou Chen, Chenyang Fu, Chiyu Wu, Caiying Huang, Chen Jiang, Jizhan Fang, Xinle Deng, Yijun Chen, Yunzhi Yao, Xuehai Wang, Jin Shang, Gong Yu, Ningyu Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Xi’an University of Electronic Science and Technology（西安电子科技大学） ； HomologyAI（同源人工智能） 纠错

AI总结 针对LLM智能体长会话中上下文累积导致推理成本高的问题，提出TokenPilot双粒度上下文管理框架，通过摄入感知压缩和生命周期感知驱逐策略，在保持性能的同时降低61%-87%的成本。

Comments EMNLP 2026 Findings

Persuasion Index: A Theory-Guided Framework for Persuasion Analysis

说服指数：一个理论指导的说服分析框架

Liancheng Gong, Zhiyang Wang, Yiwei Xu, Julia Mendelsohn

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； New York University（纽约大学） 纠错

AI总结 提出基于心理学和传播学理论的15维说服指数（PI）及55个子特征实现，在四个数据集上验证其能解释说服相关修辞模式，并提供轻量级预测信号。

Comments EMNLP 2026 Main Conference

AFFORDANCE20Q: Evaluating Affordance Reasoning from Physical Properties

AFFORDANCE20Q：从物理属性评估可承担性推理

Yifan Jiang, Meige Yang, Zitong Li, Jay Pujara

机构 * Information Sciences Institute, University of Southern California（南加州大学信息科学研究所） ； University of Southern California（南加州大学） 纠错

AI总结 提出Affordance20Q基准，通过20个问题游戏评估模型从物理属性推理物体可承担性的能力，发现LLM与人类差距约20分，并开发KARI方法提升开源模型达15.2分。

Comments EMNLP Findings 2026

ToolSense: A Diagnostic Framework for Auditing Parametric Tool Knowledge in LLMs

ToolSense: 审计LLM中参数化工具知识的诊断框架

Ashutosh Hathidara, Sai Shruthi Sistla, Sebastian Schreiber, Sahil Bansal

机构 * SAP Labs（SAP实验室） 纠错

AI总结 提出ToolSense诊断框架，自动生成三类基准测试，揭示参数化工具检索中知识-检索分离现象，发现模型在模糊查询下性能显著下降。

Comments EMNLP 2026 Findings

Self-Evaluation Is Already There: Eliciting Latent Judge Calibration in Base LLMs with Minimal Data

自我评估已然存在：用最少数据激发基础LLM中的潜在评判校准

XiuYu Zhang, Yi Shan, Junfeng Fang, Zhenkai Liang

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Beijing University of Technology（北京理工大学） 纠错

AI总结 本文提出自我评估激发（SEE）方法，通过少量数据（160个示例）结合校准耦合强化学习和掩码蒸馏，激发基础LLM中已有的预测外部评判者评分能力，在保持答案质量的同时显著提升校准性能。

Comments Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2026

CRAM: Centroid-Routing and Adaptive MoE for Multimodal Continual Instruction Tuning

CRAM：面向多模态持续指令调优的质心路由与自适应MoE

Jun-Tao Tang, Zhen-Hao Xie, Yu-Cheng Shi, Da-Wei Zhou

机构 * School of Artificial Intelligence, Nanjing University, China（南京大学人工智能学院） ； State Key Laboratory of Novel Software Technology, Nanjing University, China（南京大学新型软件技术国家重点实验室） 纠错

AI总结 提出CRAM方法，通过将任务特定模式隔离到独立模块、自适应秩实例化动态分配参数、质心路由激活现有专家以及正交惩罚约束更新方向，解决了多模态持续指令调优中任务竞争导致遗忘和参数效率低下的问题。

Comments Accepted to EMNLP 2026 (Main Conference). Code is available at this https URL (https://github.com/LAMDA-CL/EMNLP2026-CRAM)

Benchmarking LLM-as-a-Judge for Long-Form Output Evaluation

基准测试LLM作为裁判在长文本输出评估中的应用

Junjie Chen, Yuxi Dong, Haitao Li, Weihang Su, Yujia Zhou, Min Zhang, Yiqun Liu, Qingyao Ai

机构 * Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） 纠错

AI总结 提出LongJudgeBench基准，系统评估LLM裁判在长文本输出评估中的可靠性，发现当前模型存在显著可靠性差距。

Comments EMNLP 2026 main

Auditing LLM Benchmarks with Item Response Theory

使用项目反应理论审计LLM基准测试

Sander Land, Daniel M. Bikel

机构 * Writer, Inc.（Writer公司） 纠错

AI总结 本文引入基于项目反应理论的指标，通过114个模型的响应在七个偏好和多选基准测试中识别出前200个示例中95%精度的可能错误标签，并追踪错误来源，同时揭示奖励模型在风格偏好而非事实知识上的专业化。

Comments Accepted at EMNLP 2026. Associated data at this https URL (https://huggingface.co/datasets/Writer/IRT-mislabeled-items)

Human Label Variation as Stable Signal: Learning Annotator-Specific Explanation Behavior via Cross-Annotator Preference Optimization

人类标注变异作为稳定信号：通过跨标注者偏好优化学习标注者特定的解释行为

Beiduo Chen, Pingjun Hong, Ziyun Zhang, Benjamin Roth, Anna Korhonen, Barbara Plank

机构 * MaiNLP ； Center for Information and Language Processing（信息与语言处理中心） ； LMU Munich（慕尼黑大学） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） ； University of Vienna（维也纳大学） ； LTL ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

AI总结 研究大语言模型能否学习并复现标注者特定的标签-解释行为，提出跨标注者偏好优化（CAPO）方法，通过对比目标标注者与其他有效但非目标标注者的响应来提升模仿和归因能力。

Comments Accepted by EMNLP 2026 Main, 46 pages, 20 figures

A Wolf in Sheep's Clothing: Targeted Routing Hijacking in Federated RAG

披着羊皮的狼：联邦RAG中的目标路由劫持

Junjie Mu, Qiongxiu Li

机构 * Politecnico di Milano（米兰理工大学） ； Aalborg University（奥胡斯大学） 纠错

AI总结 本文提出路由劫持攻击，恶意客户端伪造语义配置文件以吸引目标查询，导致检索结果被篡改，并设计了一种基于信任的后路由框架来缓解该攻击。

Comments Accepted to the EMNLP 2026 Main Conference. Code available at this https URL (https://github.com/Junjie-Mu/routing-hijacking-fedrag)

Psychologically Potent, Computationally Invisible: LLMs Generate Social-Comparison-Eliciting Posts They Fail to Detect

心理上有效，计算上不可见：LLM 生成引发社会比较的帖子但无法检测

Hua Zhao, Jiapei Gu, Michelle Mingyue Gu

机构 * Department of English Language Education（英语语言教育系） ； Analytics/Assessment Research Centre（分析/评估研究中心） 纠错

AI总结 本研究通过构建小红书社会比较读者诱发基准（XHS-SCoRE），发现 LLM 在生成引发社会比较的帖子时存在生成-检测不匹配，即该信号在领域内可学习但无法通过提示分类稳健访问。

Comments Accepted at the 2026 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2026). 20 pages; 1 figure and 6 tables