AI 大模型
大模型数学、逻辑、规划、多步推理和测试时计算能力。
ImmSET：基于序列的TCR-pMHC特异性预测方法
机构 * Adaptive Biotechnologies
专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文提出ImmSET模型，通过多序列交互建模提升TCR-pMHC特异性预测精度，展示了其在不同数据规模下的鲁棒性和性能优势。
Comments Accepted to ML4H 2025 (Proceedings Track). To appear in PMLR 297
理解大语言模型中锚定效应的锚定作用：存在性、机制与潜在缓解方法
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology, Guangzhou（香港科技大学（广州）） ； Independent Researcher（独立研究员）
专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 本文研究大语言模型是否受锚定效应影响，揭示其机制并提出缓解策略，通过SynAnchors数据集验证了LLM存在锚定偏误，浅层结构难以消除，而推理能部分缓解。
Comments Accepted by the HCAIR workshop of ICLR 2026
视觉-语言模型边缘可靠性差距：压缩VLM在视觉损坏下的失败模式量化
机构 * Marmara University, Institute of Pure and Applied Sciences（马尔马拉大学纯科学与应用科学研究所）
专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文比较了压缩的视觉-语言模型在视觉损坏下的失败模式，发现紧凑模型在COCO上表现出更高的语义漂移和对象盲区，且置信度校准存在显著差异。
Comments 16 pages, 5 figures
HandX：扩展双臂运动和交互生成
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Specs Inc.（Specs公司） ； Snap Inc.（Snap公司）
专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)
AI总结 本文提出HandX，通过整合数据、标注和评估，解决双臂运动生成中精细指节动态和协作的不足，验证了大模型在生成高质量双臂运动中的有效性。
Comments CVPR 2026. Project Page: https://handx-project.github.io. Code: https://github.com/handx-project/HandX
分层超级摩尔定律：大型语言模型推理服务中的价格演变、生产前沿与市场竞争
专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)
AI总结 本文系统分析了大型语言模型推理市场中token定价，发现token价格下降约600倍，并提出分层超级摩尔假说，揭示软件和架构创新驱动价格下降，而非硬件进步。
Comments 23 pages, 12 figures, 6 tables
JW-VL：用于太阳物理的视觉-语言模型
专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)
AI总结 本文提出JW-VL模型，专为太阳物理设计，整合多波段观测数据，实现从原始观测数据到图像识别、活动分析和OCR的端到端处理，同时构建多波段图像基准数据集。
Comments 16 Pages,8figures
在MDT房间内：多学科团队基础的智能体辩论用于临床诊断
专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)
AI总结 本文提出MDTRoom系统，通过将多智能体讨论转化为结构化可查看的工作空间，帮助医生与智能体协作，提升罕见病诊断效率。
VulnScout-C：一种轻量级的Transformer用于C代码漏洞检测
专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)
AI总结 本文提出VulnScout-C，一种轻量级Transformer模型，用于C代码漏洞检测，同时构建了VulnScout数据集，实验表明其在检测性能上优于现有方法，且具有更低的推理成本。
Comments Submitted to IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing
通过概念解释CLIP零样本预测
机构 * School of Informatics, University of Edinburgh（爱丁堡大学信息学院） ； Dept. of Computer Eng., Middle East Technical University (METU)（中东技术大学计算机工程系） ； Orbital ； DTU Compute, Technical University of Denmark（丹麦技术大学DTU计算学院） ； Dept. of Biology, University of Copenhagen（哥本哈根大学生物系） ； LTCI, Télécom Paris, Institut Polytechnique de Paris（巴黎理工学院巴黎电信学院LTCI实验室） ； Technical University of Munich (TUM)（慕尼黑工业大学） ； Helmholtz Munich（亥姆霍兹慕尼黑中心） ； MCML ； MDSI ； Robotics & AI Center (ROMER), METU（中东技术大学机器人与人工智能中心）
专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)
AI总结 本文提出EZPC方法，通过人类可理解的概念解释CLIP的零样本预测，保持分类精度并提供概念层面的解释。
Comments Accepted to CVPR 2026
PAVAS：物理感知的视频到音频合成
机构 * POSTECH（浦项科技大学） ； Sony AI（索尼人工智能） ； Sony Group Corporation（索尼集团公司） ； KAIST（韩国科学技术院）
专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)
AI总结 PAVAS通过引入物理推理，结合物理参数估计器和物理驱动音频适配器，生成符合物理规律的音频，优于现有视频到音频生成模型。
弥合可验证奖励下的视觉表征与强化学习在大视觉-语言模型中的应用
机构 * EPIC Lab, SJTU（上海交通大学EPIC实验室） ； Huawei（华为） ； HKUST (GZ)（香港科技大学（广州））
专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)
AI总结 本文提出KAWHI机制，通过整合结构化视觉信息提升大视觉-语言模型的多模态推理性能，改进现有统一奖励优化方法。
Comments Homepage: \url{https://kawhiiiileo.github.io/KAWHI_PAGE/}
你看到我指向的是什么？基于手势的 egocentric 视频问答
机构 * Imperial College London（伦敦帝国理工学院）
专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)
AI总结 本文提出 EgoPointVQA 数据集和基准，结合 Hand Intent Tokens 提升手势引导的 egocentric 问答性能，HINT-14B 在多个任务上超越现有最佳模型。
Comments Accepted to CVPR 2026
看见并不意味着定向：一个认知基础的基准揭示了多模态大语言模型在定向任务中的系统性失败
专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)
AI总结 本文提出DORI基准，通过分解定向为四个维度，揭示多模态模型在物体定向任务中的系统性不足，指出其依赖分类启发式而非几何推理。
Comments This is a replacement and updated version for submission arXiv:2505.21649 : Right Side Up? Disentangling Orientation Understanding in MLLMs with Fine-grained Multi-axis Perception Tasks
过度思考导致幻觉：追踪视觉语言模型中的混杂因素传播
机构 * Australian Institute for Machine Learning, University of Adelaide（阿德莱德大学澳大利亚机器学习研究所） ； Hanoi University of Science and Technology（河内科技大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学）
专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)
AI总结 研究发现视觉语言模型幻觉源于过度思考，通过分析模型推理过程揭示混杂因素传播机制，提出Overthinking Score提升幻觉检测性能。
Comments CVPR2026 Findings
ShotBench：视觉语言模型中的专家级电影叙事理解
机构 * Tongji University（同济大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； S-Lab, Nanyang Technological University（南洋理工大学S-Lab）
专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)
AI总结 本文提出ShotBench基准测试，用于评估视觉语言模型对电影叙事语言的理解能力，通过专家标注的3500多对问答数据揭示现有模型在细粒度视觉线索和复杂空间推理上的不足，并开发ShotVL模型在该基准上取得新突破。
Journal ref Advances in Neural Information Processing Systems 38 (NeurIPS 2025)
肺超声模型对气胸相关征象的外部基准测试：基于表现的多源研究
机构 * College of Computing, Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院计算学院）
专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)
AI总结 本文提出基于表现的多源基准，用于评估肺超声模型对气胸相关征象的外部基准，发现二元肺滑动分类无法准确反映气胸推理，需考虑盲区和模糊状态。
超越分布内表现：CoT粒度的缩放曲线对语言模型泛化能力的提升
专题命中 其他推理 ：CoT(title,abstract)；reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 本文通过实验揭示CoT数据粒度与泛化性能的关联，证明CoT在减少样本需求的同时提升模型在分布偏移任务中的泛化能力。
Comments Accepted at the Conference on Parsimony and Learning (CPAL) 2026
ACoT-VLA：面向视觉-语言-动作模型的行动链式推理
机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； AgiBot
专题命中 其他推理 ：chain-of-thought(title,abstract)；reasoning(abstract)
AI总结 本文提出ACoT-VLA，通过在动作空间中直接进行推理，改进视觉-语言-动作模型的行动生成，引入显式和隐式动作推理器，实验证明其在真实和仿真环境中的优越性。
Comments Accepted by Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2026
通过提示知识微调去偏大型语言模型在在线行为分析中的社会因素
机构 * George Mason University（乔治梅森大学）
专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；CoT(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 本文研究了在社交情境中通过引入用户目标推断 dispositional 因果性和消息上下文推断 situational 因果性对 LLM 性能的影响，提出了一种通过增强指令提示来减少社会归因偏见的方法，提升零样本分类任务的性能。
Comments This is a preprint of the accepted paper for publication in IEEE Transactions on Computational Social Systems
SAGE：基于强化学习训练长视频推理的智能任意时间范围智能体
机构 * Allen AI（艾伦人工智能研究所） ； University of Washington（华盛顿大学）
专题命中 其他推理 ：reasoning(title,abstract)
AI总结 本文提出SAGE系统，通过多轮推理处理长视频并单轮处理简单问题，结合Gemini-2.5-Flash生成合成数据，提出RL后训练方案，并通过SAGE-Bench验证系统有效性，提升视频推理性能达6.1%。
Comments Project Page: https://praeclarumjj3.github.io/sage/
基于推理的异常检测与定位：图像级监督
机构 * State Key Laboratory of Virtual Reality Technology and Systems, Beihang University（北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室） ； Hangzhou Innovation Institute, Beihang University（北京航空航天大学杭州创新研究院）
专题命中 其他推理 ：reasoning(title,abstract)
AI总结 本文提出基于图像级监督的异常检测与定位方法，利用大语言模型的推理能力实现像素级定位，无需额外组件或标注。
Comments Accepted to CVPR 2026
隐性广告：用于视觉语言模型中广告注入的行为触发语义后门
专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG
AI总结 本文提出隐性广告攻击，通过用户行为触发在视觉语言模型中注入未经授权的广告，利用自然用户行为实现高效且隐蔽的广告注入，同时评估了不同防御方法的失效性。
通过多模态基础模型提升空间智能
机构 * SenseTime Research（商汤科技研究院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学）
专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 本文通过构建SenseNova-SI家族，利用八百万多样数据样本提升空间智能，在多个基准测试中取得优异成绩，并分析数据扩展的影响及潜在应用。
Comments Codebase: https://github.com/OpenSenseNova/SenseNova-SI ; Models: https://huggingface.co/collections/sensenova/sensenova-si . This report is based on the v1.1 version of SenseNova-SI. Accepted to CVPR 2026
基于事件中心因果推理的物理合理视频生成
机构 * Sichuan University（四川大学） ； The University of Adelaide（阿德莱德大学） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学）
专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)
AI总结 本文提出基于事件链的因果推理和跨模态提示模块，用于生成物理合理视频，通过物理公式约束和时间对齐提示提升视频生成的因果连贯性与物理合理性。
Comments Accepted by CVPR2026
EngGPT2：主权、高效且开放的智能
机构 * Engineering Group（工程集团）
专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 EngGPT2是工程集团最新迭代的意大利大语言模型，通过训练2.5万亿token实现高效性能，其在多个基准测试中表现接近8B-16B密集模型，同时消耗更少的推理和训练资源，支持多语言推理模式。
基于人设的大众意见模拟
机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Institute for Social Research（社会研究所）
专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 本文提出SPIRIT框架，通过分析社交媒体数据构建人设，实现个体化模拟，提升对人口层面意见和干预效果的预测能力。
CausalEvolve：迈向开放性发现的因果草稿
机构 * MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； TMLR Group, Hong Kong Baptist University（香港浸会大学TMLR实验室） ； SAIC Centre, The University of Sydney（悉尼大学SAIC中心）
专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG
AI总结 CausalEvolve通过因果草稿机制提升进化效率，在四个开放性科学任务中发现更优解，解决传统进化代理在指导和知识利用上的不足。
Comments Preprint of ongoing work; Yongqiang and Chenxi contributed equally;
AISAC：一个集成的多智能体系统，用于透明、基于检索的科学协助
机构 * Transportation and Power Systems Division, Argonne National Laboratory, USA（美国阿贡国家实验室交通与动力系统部）
专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 AISAC 提供了一个透明的多智能体运行环境，支持长期的证据支持科学推理，通过结构化保证实现角色语义、预算管理、可追溯执行和工具交互可重复性。
深度研究的深度研究：从Transformer到代理，从AI到AI为科学
专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文探讨深度研究的定义与发展方向，整合行业深度研究与AI为科学的视角，提出生成式AI的双支柱，并讨论AI4S在各学科的进展及挑战。
LLM作为算法家：通过程序合成增强异常检测器
机构 * School of Artificial Intelligence, Jilin University（吉林大学人工智能学院） ； CUHK-Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Department of DSAI, Monash University（莫纳什大学数据科学与人工智能系） ； KAUST（阿卜杜拉国王科技大学） ； International Center of Future Science, Jilin University（吉林大学未来科学国际合作中心） ； Engineering Research Center of Knowledge-Driven Human-Machine Intelligence, MOE, China（教育部知识驱动人机智能工程研究中心）
专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 本文提出LLM-DAS框架，将LLM从数据处理者转变为算法家，通过程序合成生成对抗性异常，提升检测器鲁棒性。
Comments Accepted by the Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2026)
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