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。
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)
双阶段LLM框架用于驾驶辅助中的场景中心语义解释
专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出双阶段LLM框架，用于评估城市驾驶场景中基于LLM的风险推理可复现性。通过多模态驾驶数据构建确定性场景窗口，并在固定提示约束和闭合数字风险方案下评估，揭示模型间在风险等级分配、高风险升级、证据使用和因果归因上的系统性差异。
意义的代价：为何每一个语义记忆系统都会遗忘
机构 * Sentra ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文研究了语义记忆系统中意义与遗忘的权衡，证明了语义连续核阈值记忆系统中干扰和遗忘不可避免，通过四个结果揭示了语义表示的有效秩、局部维度、记忆增长对保留的影响以及联想诱饵的虚假回忆无法消除。
CLEAR：一种以知识为中心的船舶轨迹分析平台
机构 * Aalborg University（奥尔堡大学） ； Northeastern University（东北大学）
专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 CLEAR平台利用大语言模型生成能力，将不完整复杂的AIS数据转化为完整可解释的船舶轨迹，通过结构化数据知识图谱提升非专业用户分析能力。
Comments 4 pages, 5 figures. Accepted at SIGMOD 2026 Demo Track
大语言模型在量子软件、架构和系统设计中是否有效？
机构 * UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校）
专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文探讨大语言模型在量子系统设计中的应用，评估了九种前沿模型与研究生在量子计算问题上的表现，提出未来研究方向。
Comments 2 pages
MemGuard-Alpha：通过成员推断和跨模型分歧检测和过滤受记忆污染的信号在基于LLM的金融预测中
机构 * Jaypee Institute of Information Technology（贾伊皮信息技术学院） ； Indian Institute of Technology Patna（印度理工学院巴特那分校）
专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 MemGuard-Alpha通过成员推断和跨模型分歧方法，检测并过滤LLM生成的受记忆污染的信号，提升金融预测的准确性与鲁棒性。
图哲学：基于图的数字人文计算与四书
专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)
AI总结 本文提出图哲学框架，通过多层知识图谱整合自然语言处理与人文分析，将中越双语文本转化为可解释的资源，提升跨文化伦理概念理解与学习。
Comments AI & Society journal
C2RustXW: 通过程序分析和LLM实现的程序结构感知的C到Rust翻译
专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)
AI总结 本文提出C2RustXW工具，通过程序分析与LLM结合，实现结构感知的C到Rust翻译，提高代码正确性和可维护性，实验显示在CodeNet和GitHub上达到高语法正确率和代码压缩效果。
激励时间感知的自体视频理解模型
机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； Apple（苹果公司） ； Harvard University（哈佛大学） ； UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； UC Davis（加州大学戴维斯分校）
专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)
AI总结 本文提出TGPO算法，通过强化学习提升多模态大语言模型在自体视频理解中的时间感知能力，实验表明其在时间接地和因果连贯性方面优于现有方法。
Comments 11 pages, 4 figures
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