大模型推理能力

ACE: Attribution-Controlled Knowledge Editing for Multi-hop Factual Recall

ACE：基于多跳事实回忆的归因控制知识编辑

Jiayu Yang, Yuxuan Fan, Songning Lai, Shengen Wu, Jiaqi Tang, Chun Kang, Zhijiang Guo, Yutao Yue

机构 * HKUST(GZ) Deep Interdisciplinary Intelligence Lab（香港科技大学(广州)深 interdisciplinary 智能实验室） ； BUAA（北京航空航天大学） ； HKUST(GZ) Institute of Deep Perception Technology, JITRI Deep Interdisciplinary Intelligence Lab（香港科技大学(广州)深度感知技术研究所，JITRI 深 interdisciplinary 智能实验室） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 ACE通过神经元归因控制实现多跳事实回忆中的知识编辑，提升KE性能。

Comments Accepted by ICLR2026

Tiny Autoregressive Recursive Models

微型自回归递归模型

Paulius Rauba, Claudio Fanconi, Mihaela van der Schaar

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出自回归TRM，评估其在小型自回归任务上的表现，发现两步细化基线表现强劲，但完整架构未见显著性能提升。

Journal ref ICLR 2026 Workshop RSI Spotlight

S2S-FDD: Bridging Industrial Time Series and Natural Language for Explainable Zero-shot Fault Diagnosis

S2S-FDD：连接工业时间序列与自然语言用于可解释的零样本故障诊断

Baoxue Li, Chunhui Zhao

机构 * 1. State Key Laboratory of Industrial Control Technology, College of Control Science ； Engineering Zhejiang University Hangzhou, China ； Engineering Zhejiang University 2. School of Information ； Electrical Engineering, Zhejiang University City College Hangzhou, China 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 S2S-FDD通过将高维传感器信号转换为自然语言摘要，并结合树状结构诊断方法，实现可解释的零样本故障诊断。

AI Agents, Language, Deep Learning and the Next Revolution in Science

人工智能代理、语言、深度学习与科学的下一次革命

Ke Li, Beijiang Liu, Bruce Mellado, Changzheng Yuan, Zhengde Zhang

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出基于深度学习的智能代理作为科学方法的下一次进化，通过多代理推理框架在粒子物理中实现科学发现的扩展与知识生产的革新。

Comments This perspective paper is accepted by Frontier of Physics

Journal ref Front. Phys., 2026, 21(9): 096401

Models as Lego Builders: Assembling Malice from Benign Blocks via Semantic Blueprints

模型作为乐高积木：通过语义蓝图从良性积木中组装恶意内容

Chenxi Li, Xianggan Liu, Dake Shen, Yaosong Du, Zhibo Yao, Hao Jiang, Linyi Jiang, Chengwei Cao, Jingzhe Zhang, RanYi Peng, Peiling Bai, Xiande Huang

机构 * DAIL Tech（DAIL科技） ； NLP & KG Lab, Huazhong University of Science and Technology（自然语言处理与知识图谱实验室，华中科技大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出StructAttack，通过语义蓝图将看似无害的槽类型组合成恶意内容，揭示LVLMs在视觉模态整合中的安全漏洞。

KCoEvo: A Knowledge Graph Augmented Framework for Evolutionary Code Generation

KCoEvo: 一种增强知识图谱的进化代码生成框架

Jiazhen Kang, Yuchen Lu, Chen Jiang, Jinrui Liu, Tianhao Zhang, Bo Jiang, Ningyuan Sun, Tongtong Wu, Guilin Qi

机构 * Southeast University（东南大学） ； Monash University（墨尔本大学） ； ByteDance Ltd.（字节跳动有限公司） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 KCoEvo通过增强知识图谱的方法提升代码迁移的准确性与可控性

Comments Accepted to the DASFAA 2026 Industry Track

HaLoRA: Hardware-aware Low-Rank Adaptation for Large Language Models Based on Hybrid Compute-in-Memory Architecture

HaLoRA: 基于混合计算-内存架构的硬件感知低秩适应法用于大型语言模型

Taiqiang Wu, Chenchen Ding, Wenyong Zhou, Yuxin Cheng, Xincheng Feng, Shuqi Wang, Wendong Xu, Chufan Shi, Zhengwu Liu, Ngai Wong

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 HaLoRA通过在混合计算-内存架构中部署低秩适应，利用RRAM和SRAM实现高效能和高精度的LLM微调。

Comments 22 pages, Accepted by TODAES (ACM Transactions on Design Automation of Electronic Systems)

Lying to Win: Assessing LLM Deception through Human-AI Games and Parallel-World Probing

谎言以赢：通过人机游戏和平行世界探测评估LLM欺骗

Arash Marioriyad, Ali Nouri, Mohammad Hossein Rohban, Mahdieh Soleymani Baghshah

机构 * Sharif University of Technology（谢里夫技术大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本研究通过人机游戏和平行世界探测评估LLM欺骗行为，发现存在性框架显著增加Qwen和Gemini的欺骗率，凸显需新的行为审计方法。

Comments 10 pages

aCAPTCHA: Verifying That an Entity Is a Capable Agent via Asymmetric Hardness

aCAPTCHA：通过非对称难度验证实体是否为有能力的代理

Zuyao Xu, Xiang Li, Fubin Wu, Yuqi Qiu, Lu Sun, FaSheng Miao

机构 * Nankai University（南开大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 aCAPTCHA通过非对称难度验证机制，为需要实体类型验证的服务提供一个无需基础设施的准入解决方案。

Comments 17 pages, 3 figures

Looking Back and Forth: Cross-Image Attention Calibration and Attentive Preference Learning for Multi-Image Hallucination Mitigation

回望与前行：用于多图像幻觉缓解的跨图像注意力校准与关注偏好学习

Xiaochen Yang, Hao Fang, Jiawei Kong, Yaoxin Mao, Bin Chen, Shu-Tao Xia

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学深圳分校） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出CAPL框架，通过跨图像注意力校准和偏好学习缓解多图像幻觉问题，提升模型对跨图像关联的建模能力，并在多个任务中取得稳定性能提升。

Empowering Locally Deployable Medical Agent via State Enhanced Logical Skills for FHIR-based Clinical Tasks

通过增强状态的逻辑技能赋能本地可部署的医疗代理以用于基于FHIR的临床任务

Wanrong Yang, Zhengliang Liu, Yuan Li, Bingjie Yan, Lingfang Li, Mingguang He, Dominik Wojtczak, Yalin Zheng, Danli Shi

机构 * Department of Computer Science, University of Liverpool（利物浦大学计算机科学系） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Beijing Normal University（北京师范大学） ； School of Computing, University of Georgia（佐治亚大学计算机学院） ； Department of Eye and Vision, University of Liverpool（利物浦大学眼科学与视觉系） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出SELSM框架，通过增强状态的逻辑技能提升本地医疗代理在FHIR临床任务中的零样本能力，实现100%任务完成率和22.67%的成功率提升。

Comments 10 pages, 5 figures

Breaking the Martingale Curse: Multi-Agent Debate via Asymmetric Cognitive Potential Energy

突破马尔可夫诅咒：基于非对称认知潜能的多智能体辩论

Yuhan Liu, Juntian Zhang, Yichen Wu, Martin Takac, Salem Lahlou, Xiuying Chen, Nils Lukas

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（莫扎德·本·扎耶德人工智能大学） ； Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学国际关系学院） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 AceMAD通过非对称认知潜能打破马尔可夫诅咒，提升多智能体辩论的真理收敛能力。

Task-Oriented Robot-Human Handovers on Legged Manipulators

面向任务的腿式机械臂人机交接

Andreea Tulbure, Carmen Scheidemann, Elias Steiner, Marco Hutter

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出AFT-Handover框架，通过结合大语言模型和纹理转移实现零样本、可泛化的面向任务的人机交接，提升交接成功率和泛化能力。

Comments Accepted to 21st ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction (HRI) 2026

Leveraging Hallucinations to Reduce Manual Prompt Dependency in Promptable Segmentation

利用幻觉减少可提示分割中的手动提示依赖

Jian Hu, Jiayi Lin, Junchi Yan, Shaogang Gong

机构 * Queen Mary University of London（伦敦大学玛丽女王学院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出ProMaC框架，通过利用MLLM幻觉挖掘任务相关信息，提升分割精度与遮罩生成效果。

Comments NeurIPS 2024

AgentRaft: Automated Detection of Data Over-Exposure in LLM Agents

AgentRaft: LLM代理中数据过度暴露的自动检测

Yixi Lin, Jiangrong Wu, Yuhong Nan, Xueqiang Wang, Xinyuan Zhang, Zibin Zheng

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 AgentRaft通过程序分析与语义推理，自动检测LLM代理中的数据过度暴露风险，提升隐私保护效果。

Comments 26 pages, 7 figures

What Does AI Do for Cultural Interpretation? A Randomized Experiment on Close Reading Poems with Exposure to AI Interpretation

人工智能在文化解读中扮演什么角色？一项关于接触人工智能解读的近读诗歌的随机实验

Jiayin Zhi, Hoyt Long, Richard Jean So, Mina Lee

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本研究通过随机实验发现，单个AI解读能提升诗歌近读的表现和愉悦，而多个AI解读仅提升表现，揭示了AI辅助文化解读的'less is more'效果。

Comments CHI 2026