大模型推理能力

Think Before you Write: QA-Guided Reasoning for Character Descriptions in Books

在写作前思考：基于问答的字符描述推理

Argyrios Papoudakis, Mirella Lapata, Frank Keller

机构 * Institute of Language, Cognition and Computation（语言、认知与计算研究所） ； School of Informatics, University of Edinburgh（爱丁堡大学信息学院） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出一种解耦推理与生成的框架，通过问答引导推理提升字符描述的准确性、信息量和现实基础。

Comments 20 pages, 16 tables, 1 figure

ReasonXL: Shifting LLM Reasoning Language Without Sacrificing Performance

ReasonXL: 不牺牲性能的LLM推理语言迁移

Daniil Gurgurov, Tom Röhr, Sebastian von Rohrscheidt, Josef van Genabith, Alexander Löser, Simon Ostermann

机构 * German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI)（德国人工智能研究中心（DFKI）） ； Saarland University（萨尔兰州立大学） ； Berliner Hochschule für Technik（柏林技术学院） 纠错

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

AI总结 本文提出ReasonXL，首个跨领域多语言推理平行语料库，通过SFT+RLVR方法实现LLM在目标语言中推理，保留性能并提升跨语言迁移能力。

Comments Under review

Towards Robust Real-World Spreadsheet Understanding with Multi-Agent Multi-Format Reasoning

面向多代理多格式推理的鲁棒现实世界电子表格理解

Houxing Ren, Mingjie Zhan, Zimu Lu, Ke Wang, Yunqiao Yang, Haotian Hou, Hongsheng Li

机构 * CUHK MMLab（CUHK多模态实验室） ； SenseTime Research（商汤科技研究院） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； CPII under InnoHK（创新香港下的CPII） 纠错

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

AI总结 本文提出SpreadsheetAgent框架，通过多模态逐步阅读推理解决大规模电子表格处理问题，通过结构草图和行列摘要提升推理可靠性，实验表明其在Spreadsheet Bench上表现优异。

Comments Accepted to ACL 2026 (main conference)

Think Through Uncertainty: Improving Long-Form Generation Factuality via Reasoning Calibration

在不确定性中思考：通过推理校准提升长形式生成的真实性

Xin Liu, Lu Wang

机构 * Computer Science and Engineering University of Michigan（计算机科学与工程系密歇根大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CURE框架，通过在声明层面教授模型处理不确定性，提升长形式生成的真实性。该方法通过多阶段训练流程对齐模型置信度与声明正确性，并在推理时选择性预测，实验表明其在事实准确性上优于现有基线。

E2LLM: Encoder Elongated Large Language Models for Long-Context Understanding and Reasoning

E2LLM：用于长上下文理解与推理的编码器扩展大语言模型

Zihan Liao, Jun Wang, Hang Yu, Lingxiao Wei, Jianguo Li, Jun Wang, Wei Zhang

机构 * East China Normal University（东华师范大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

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

AI总结 本文提出E2LLM，通过分块压缩和适配器对齐，解决长上下文处理中的性能、效率与兼容性难题，在文档摘要和问答任务中优于现有方法。

Comments Accept by EMNLP'25

Nemotron 3 Super: Open, Efficient Mixture-of-Experts Hybrid Mamba-Transformer Model for Agentic Reasoning

Nemotron 3 Super：开放、高效的混合专家混合Mamba-Transformer模型用于代理推理

NVIDIA, :, Aakshita Chandiramani, Aaron Blakeman, Abdullahi Olaoye, Abhibha Gupta, Abhilash Somasamudramath, Abhinav Khattar, Adeola Adesoba, Adi Renduchintala, Adil Asif, Aditya Agrawal, Aditya Vavre, Ahmad Kiswani, Aishwarya Padmakumar, Ajay Hotchandani, Akanksha Shukla, Akhiad Bercovich, Aleksander Ficek, Aleksandr Shaposhnikov, Alex Gronskiy, Alex Kondratenko, Alex Neefus, Alex Steiner, Alex Yang, Alexander Bukharin, Alexander Young, Ali Hatamizadeh, Ali Taghibakhshi, Alina Galiautdinova, Alisa Liu, Alok Kumar, Ameya Sunil Mahabaleshwarkar, Amir Klein, Amit Zuker, Amnon Geifman, Anahita Bhiwandiwalla, Ananth Subramaniam, Andrew Tao, Anjaney Shrivastava, Anjulie Agrusa, Ankur Srivastava, Ankur Verma, Ann Guan, Anna Shors, Annamalai Chockalingam, Anubhav Mandarwal, Aparnaa Ramani, Arham Mehta, Arti Jain, Arun Venkatesan, Asha Anoosheh, Ashwath Aithal, Ashwin Poojary, Asif Ahamed, Asit Mishra, Asli Sabanci Demiroz, Asma Kuriparambil Thekkumpate, Atefeh Sohrabizadeh, Avinash Kaur, Ayush Dattagupta, Barath Subramaniam Anandan, Bardiya Sadeghi, Barnaby Simkin, Ben Lanir, Benedikt Schifferer, Benjamin Chislett, Besmira Nushi, Bilal Kartal, Bill Thiede, Bita Darvish Rouhani, Bobby Chen, Boris Ginsburg, Brandon Norick, Branislav Kisacanin, Brian Yu, Bryan Catanzaro, Buvaneswari Mani, Carlo del Mundo, Chankyu Lee, Chanran Kim, Chantal Hwang, Chao Ni, Charles Wang, Charlie Truong, Cheng-Ping Hsieh, Chenhan Yu, Chenjie Luo, Cherie Wang, Chetan Mungekar, Chintan Patel, Chris Alexiuk, Chris Holguin, Chris Wing, Christian Munley, Christopher Parisien, Chuck Desai, Chunyang Sheng, Collin Neale, Cyril Meurillon, Dakshi Kumar, Dan Gil, Dan Su, Dane Corneil, Daniel Afrimi, Daniel Burkhardt Eliuth Triana, Daniel Egert, Daniel Fatade, Daniel Lo, Daniel Rohrer, Daniel Serebrenik, Daniil Sorokin, Daria Gitman, Daria Levy, Darko Stosic, David Edelsohn, David Messina, David Mosallanezhad, David Tamok, Deena Donia, Deepak Narayanan, Devin O'Kelly, Dheeraj Peri, Dhruv Nathawani, Di Wu, Dima Rekesh, Dina Yared, Divyanshu Kakwani, Dmitry Konyagin Brandon Tuttle, Dong Ahn, Dongfu Jiang, Dorrin Poorkay, Douglas O'Flaherty, Duncan Riach, Dusan Stosic, Dustin Van Stee, Edgar Minasyan, Edward Lin, Eileen Peters Long, Elad Segal, Elena Lantz, Elena Lewis, Ellie Evans, Elliott Ning, Eric Chung, Eric Harper, Eric Pham-Hung, Eric W. Tramel, Erick Galinkin, Erik Pounds, Esti Etrog, Evan Briones, Evan Wu, Evelina Bakhturina, Evgeny Tsykunov, Ewa Dobrowolska, Farshad Saberi Movahed, Farzan Memarian, Fay Wang, Fei Jia, Felipe Soares, Felipe Vieira Frujeri, Feng Chen, Fengguang Lin, Ferenc Galko, Fortuna Zhang, Frankie Siino, Frida Hou, Gantavya Bhatt, Gargi Prasad, Geethapriya Venkataramani, Geetika Gupta, George Armstrong, Gerald Shen, Giulio Borghesi, Gordana Neskovic, Gorkem Batmaz, Grace Lam, Grace Wu, Greg Pauloski, Greyson Davis, Grigor Nalbandyan, Guoming Zhang, Guy Farber, Guyue Huang, Haifeng Qian, Haran Kumar Shiv Kumar, Harry Kim, Harsh Sharma, Hayate Iso, Hayley Ross, Herbert Hum, Herman Sahota, Hexin Wang, Himanshu Soni, Hiren Upadhyay, Huy Nguyen, Iain Cunningham, Ido Galil, Ido Shahaf, Igino Padovani, Igor Gitman, Igor Shovkun, Ikroop Dhillon, Ilya Loshchilov, Ingrid Kelly, Itamar Schen, Itay Levy, Ivan Moshkov, Izik Golan, Izzy Putterman, Jain Tu, Jan Baczek, Jan Kautz, Jane Polak Scowcroft, Janica Rosenberg, Jared Casper, Jarrod Pflum, Jason Grant, Jason Sewall, Jatin Mitra, Jeffrey Glick, Jenny Chen, Jesse Oliver, Jiacheng Xu, Jiafan Zhu, Jialin Song, Jian Zhang, Jiaqi Zeng, Jie Lou, Jill Milton, Jim Chow, Jimmy Zhang, Jinhang Choi, Jining Huang, Jocelyn Huang, Joel Caruso, Joey Conway, Joey Guman, Johan Jatko, John Kamalu, Johnny Greco, Jonathan Cohen, Jonathan Raiman, Joseph Jennings, Joyjit Daw, Juan Yu, Julio Tapia, Junkeun Yi, Jupinder Parmar, Jyothi Achar, Kari Briski, Kartik Mattoo, Katherine Cheung, Katherine Luna, Keith Wyss, Kevin Shih, Kezhi Kong, Khanh Nguyen, Khushi Bhardwaj, Kirill Buryak, Kirthi Shankar Sivamani, Konstantinos Krommydas, Kris Murphy, Krishna C. Puvvada, Krzysztof Pawelec, Kumar Anik, Laikh Tewari, Laya Sleiman, Leo Du, Leon Derczynski, Li Ding, Lilach Ilan, Lingjie Wu, Lizzie Wei, Luis Vega, Lun Su, Maarten Van Segbroeck, Maer Rodrigues de Melo, Magaret Zhang, Mahan Fathi, Makesh Narsimhan Sreedhar, Makesh Sreedhar, Makesh Tarun Chandran, Manuel Reyes Gomez, Maor Ashkenazi, Marc Cuevas, Marc Romeijn, Margaret Zhang, Mark Cai, Mark Gabel, Markus Kliegl, Martyna Patelka, Maryam Moosaei, Matthew Varacalli, Matvei Novikov, Mauricio Ferrato, Mehrzad Samadi, Melissa Corpuz, Meng Xin, Mengdi Wang, Mengru Wang, Meredith Price, Micah Schaffer, Michael Andersch, Michael Boone, Michael Evans, Michael Z Wang, Miguel Martinez, Mikail Khona, Mike Chrzanowski, Mike Hollinger, Mingyuan Ma, Minseok Lee, Mohammad Dabbah, Mohammad Shoeybi, Mostofa Patwary, Nabin Mulepati, Nader Khalil, Najeeb Nabwani, Nancy Agarwal, Nanthini Balasubramaniam, Narimane Hennouni, Narsi Kodukula, Natalie Hereth, Nathaniel Pinckney, Nave Assaf, Negar Habibi, Nestor Qin, Neta Zmora, Netanel Haber, Nick Reamaroon, Nickson Quak, Nidhi Bhatia, Nikhil Jukar, Nikki Pope, Nikolai Ludwig, Nima Tajbakhsh, Nir Ailon, Nirmal Juluru, Nirmalya De, Nowel Pitt, Oleg Rybakov, Oleksii Hrinchuk, Oleksii Kuchaiev, Olivier Delalleau, Oluwatobi Olabiyi, Omer Ullman Argov, Omri Almog, Omri Puny, Oren Tropp, Otavio Padovani, Ouye Xie, Parth Chadha, Pasha Shamis, Paul Gibbons, Pavlo Molchanov, Peter Belcak, Peter Jin, Pinky Xu, Piotr Januszewski, Pooya Jannaty, Prachi Shevate, Pradeep Thalasta, Pranav Prashant Thombre, Prasoon Varshney, Prerana Gambhir, Pritam Gundecha, Przemek Tredak, Qing Miao, Qiyu Wan, Quan Tran Minh, Rabeeh Karimi Mahabadi, Rachel Oberman, Rachit Garg, Rahul Kandu, Raina Zhong, Ran El-Yaniv, Ran Zilberstein, Rasoul Shafipour, Renee Yao, Renjie Pi, Richard Mazzarese, Richard Wang, Rick Izzo, Ridhima Singla, Rima Shahbazyan, Rishabh Garg, Ritika Borkar, Ritu Gala, Riyad Islam, Robert Clark, Robert Hesse, Roger Waleffe, Rohit Varma Kalidindi, Rohit Watve, Roi Koren, Ron Fan, Ruchika Kharwar, Ruisi Cai, Ruoxi Zhang, Russell J. Hewett, Ryan Prenger, Ryan Timbrook, Ryota Egashira, Sadegh Mahdavi, Sagar Singh Ashutosh Joshi, Sahil Modi, Samuel Kriman, Sandeep Pombra, Sanjay Kariyappa, Sanjeev Satheesh, Santiago Pombo, Saori Kaji, Satish Pasumarthi, Saurav Mishra, Saurav Muralidharan, Scott Hara, Sean Narenthiran, Sebastian Rogawski, Seonjin Na, Seonmyeong Bak, Sepehr Sameni, Seth Poulos, Shahar Mor, Shantanu Acharya, Shaona Ghosh Adam Lord, Sharath Turuvekere Sreenivas, Shaun Kotek, Shaya Gharghabi, Shelby Thomas, Sheng-Chieh Lin, Shibani Likhite, Shiqing Fan, Shiyang Chen, Shreya Gopal, Shrimai Prabhumoye, Shubham Pachori, Shubham Toshniwal, Shuo Zhang, Shuoyang Ding, Shyam Renjith, Shyamala Prayaga, Siddhartha Jain, Simeng Sun, Sirisha Rella, Sirshak Das, Smita Ithape, Sneha Harishchandra S, Somshubra Majumdar, Soumye Singhal, Sri Harsha Singudasu, Sriharsha Niverty, Stas Sergienko, Stefana Gloginic, Stefania Alborghetti, Stephen Ge, Stephen McCullough, Sugam Dipak Devare, Suguna Varshini Velury, Sukrit Rao, Sumeet Kumar Barua, Sunny Gai, Suseella Panguluri, Sushil Koundinyan, Swathi Patnam, Sweta Priyadarshi, Swetha Bhendigeri, Syeda Nahida Akter, Sylendran Arunagiri, Tailling Yuan, Talor Abramovich, Tan Bui, Tan Yu, Terry Kong, Thanh Do, Thomas Gburek, Thorgane Marques, Tiffany Moore, Tijmen Blankevoort, Tim Moon, Timothy Ma, Tiyasa Mitra, Tomasz Grzegorzek, Tomer Asida, Tomer Bar Natan, Tomer Keren, Tomer Ronen, Traian Rebedea, Trenton Starkey, Tugrul Konuk, Twinkle Vashishth, Tyler Condensa, Udi Karpas, Ushnish De, Vahid Noorozi, Vahid Noroozi, Vanshil Atul Shah, Veena Vaidyanathan, Venkat Srinivasan, Venmugil Elango, Victor Cui, Vijay Korthikanti, Vikas Mehta, Virginia Adams, Virginia Wu, Vitaly Kurin, Vitaly Lavrukhin, Vladimir Anisimov, Wan Seo, Wanli Jiang, Wasi Uddin Ahmad, Wei Du, Wei Ping, Wei-Ming Chen, Wendy Quan, Wenliang Dai, Wenwen Gao, Will Jennings, William Zhang, Xiaowei Ren, Xiaowen Xin, Xin Li, Yang Yu, Yangyi Chen, Yaniv Galron, Yashaswi Karnati, Yejin Choi, Yev Meyer, Yi-Fu Wu, Yian Zhang, Ying Lin, Yonatan Geifman, Yonggan Fu, Yoshi Suhara, Youngeun Kwon, Yuan Zhang, Yuki Huang, Zach Moshe, Zhilin Wang, Zhiyu Cheng, Zhongbo Zhu, Zhuolin Yang, Zihan Liu, Zijia Chen, Zijie Yan, Zuhair Ahmed

机构 * NVIDIA 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(title)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 Nemotron 3 Super是首个采用NVFP4预训练、LatentMoE架构和MTP层加速推理的混合Mamba-Transformer模型，实现更高的推理吞吐量和准确率。

RPRA: Predicting an LLM-Judge for Efficient but Performant Inference

RPRA：为高效且高性能推断预测一个LLM判断者

Dylan R. Ashley, Gaël Le Lan, Changsheng Zhao, Naina Dhingra, Zhipeng Cai, Ernie Chang, Mingchen Zhuge, Yangyang Shi, Vikas Chandra, Jürgen Schmidhuber

机构 * Meta Platforms, Inc.（Meta公司） ； The Swiss AI Lab IDSIA (USI-SUPSI)（瑞士AI实验室IDSIA） ； Center of Excellence for Generative AI, KAUST（生成式人工智能卓越中心） 纠错

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

AI总结 本文探讨了通过预测LLM判断者评分来提升小模型推断性能的方法，通过零样本预测、上下文报告卡和监督微调三种方法，发现大模型在零样本预测中表现优异，而小模型通过微调或报告卡显著提升预测准确性，达到最高55%的改进。

Comments 10 pages in main text + 6 pages of references + 36 pages of appendices, 12 figures in main text + 37 figures in appendices, 2 tables in main text + 3 table in appendices, 13 prompts in appendices

Olmo 3

Olmo 3：先进全开源语言模型家族

Team Olmo, :, Allyson Ettinger, Amanda Bertsch, Bailey Kuehl, David Graham, David Heineman, Dirk Groeneveld, Faeze Brahman, Finbarr Timbers, Hamish Ivison, Jacob Morrison, Jake Poznanski, Kyle Lo, Luca Soldaini, Matt Jordan, Mayee Chen, Michael Noukhovitch, Nathan Lambert, Pete Walsh, Pradeep Dasigi, Robert Berry, Saumya Malik, Saurabh Shah, Scott Geng, Shane Arora, Shashank Gupta, Taira Anderson, Teng Xiao, Tyler Murray, Tyler Romero, Victoria Graf, Akari Asai, Akshita Bhagia, Alexander Wettig, Alisa Liu, Aman Rangapur, Chloe Anastasiades, Costa Huang, Dustin Schwenk, Harsh Trivedi, Ian Magnusson, Jaron Lochner, Jiacheng Liu, Lester James V. Miranda, Maarten Sap, Malia Morgan, Michael Schmitz, Michal Guerquin, Michael Wilson, Regan Huff, Ronan Le Bras, Rui Xin, Rulin Shao, Sam Skjonsberg, Shannon Zejiang Shen, Shuyue Stella Li, Tucker Wilde, Valentina Pyatkin, Will Merrill, Yapei Chang, Yuling Gu, Zhiyuan Zeng, Ashish Sabharwal, Luke Zettlemoyer, Pang Wei Koh, Ali Farhadi, Noah A. Smith, Hannaneh Hajishirzi

机构 * Allen Institute for AI（Allen人工智能研究所） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； University of Maryland（马里兰大学） 纠错

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

AI总结 Olmo 3是一款7B和32B参数规模的先进语言模型，专注于长上下文推理、函数调用、编程、指令遵循、通用聊天和知识回忆。

Comments minor edit updates

LIFE -- an energy efficient advanced continual learning agentic AI framework for frontier systems

LIFE -- 一种面向前沿系统的高效高级持续学习智能体框架

Anne Lee, Gurudutt Hosangadi

机构 * AI Research Lab（人工智能研究实验室） ； Nokia Bell Labs（诺基亚贝尔实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出LIFE框架，通过整合四个组件实现HPCs的自进化网络管理和操作，旨在提升AI在HPCs中的持续学习能力与能效。

Comments 9 pages, 4 figures, 4 tables

InsightFlow: LLM-Driven Synthesis of Patient Narratives for Mental Health into Causal Models

InsightFlow: 基于LLM的患者心理健康叙事合成至因果模型

Shreya Gupta, Prottay Kumar Adhikary, Bhavyaa Dave, Salam Michael Singh, Aniket Deroy, Tanmoy Chakraborty

机构 * Department of Mathematics, IIT Delhi（印度德里理工学院数学系） ； Department of Electrical Engineering, IIT Delhi（印度德里理工学院电气工程系） ； Department of Computer Science and Engineering, IIIT Manipur（曼尼普尔理工学院计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 InsightFlow利用LLM自动从患者-治疗师对话生成与5P框架对齐的因果图，通过结构、语义和专家评估验证，证明其在临床案例构建中的有效性。

PrivacyReasoner: Can LLM Emulate a Human-like Privacy Mind?

PrivacyReasoner: LLM能否模拟出类似人类的隐私思维？

Yiwen Tu, Xuan Liu, Lianhui Qin, Haojian Jin

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

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

AI总结 本文提出PrivacyReasoner，通过构建基于三个核心理念的代理架构，模拟人类隐私思维，评估结果显示其在预测个人隐私关切和跨领域泛化方面优于基线模型。

MODIX: A Training-Free Multimodal Information-Driven Positional Index Scaling for Vision-Language Models

MODIX：一种无需训练的多模态信息驱动的位置索引缩放

Ruoxiang Huang, Zhen Yuan

机构 * Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 MODIX通过动态调整位置步长，基于模态特定贡献优化多模态模型的位置编码，提升多模态推理能力。

Comments Accepted by CVPR 2026 (Highlight). 10 pages, 2 figures, 5 tables

All in One: A Unified Synthetic Data Pipeline for Multimodal Video Understanding

一站式：一个多模态视频理解统一合成数据管道

Tanzila Rahman, Renjie Liao, Leonid Sigal

机构 * University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Vector Institute for AI（向量人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出统一合成数据管道，用于生成多模态视频数据，支持多种任务格式，提升模型推理能力，并在视频物体计数、视觉问答和分割任务中验证了其有效性。

Comments 8 Pages, 4 Tables, 4 Figures

ToxiTrace: Gradient-Aligned Training for Explainable Chinese Toxicity Detection

ToxiTrace：用于可解释性中文毒性检测的梯度对齐训练

Boyang Li, Hongzhe Shou, Yuanyuan Liang, Jingbin Zhang, Fang Zhou

机构 * School of Data Science and Engineering, East China Normal University（数据科学与工程学院，东华大学） ； School of International Chinese Studies, East China Normal University（国际中文学院，东华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ToxiTrace方法，通过CuSA、GCLoss和ARCL三个组件提升中文毒性检测的解释性，提高分类准确率和毒性跨度提取能力，同时保持高效推理和更清晰的人可读解释。

Comments Accepted to ACL 2026 Findings

ContextLens: Modeling Imperfect Privacy and Safety Context for Legal Compliance

ContextLens：建模不完美隐私和安全上下文以满足法律合规

Haoran Li, Yulin Chen, Huihao Jing, Wenbin Hu, Tsz Ho Li, Chanhou Lou, Hong Ting Tsang, Sirui Han, Yangqiu Song

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； HKUST（香港科技大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Faculty of Law, University of Macau（澳门大学法学院） 纠错

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

AI总结 本文提出ContextLens框架，利用LLM建模法律领域上下文，识别已知和未知因素以提升合规评估，实验表明其能有效提升LLM合规性评估性能。

Comments Accepted by ACL 26

GAM: Hierarchical Graph-based Agentic Memory for LLM Agents

GAM：基于图的代理记忆用于大语言模型代理

Zhaofen Wu, Hanrong Zhang, Fulin Lin, Wujiang Xu, Xinran Xu, Yankai Chen, Henry Peng Zou, Shaowen Chen, Weizhi Zhang, Xue Liu, Philip S. Yu, Hongwei Wang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） ； Rutgers University（罗格斯大学） ； MBZUAI（麦吉尔大学人工智能研究所） ； McGill University（麦吉尔大学） 纠错

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

AI总结 本文提出GAM框架，通过解耦记忆编码与巩固，解决LLM代理在快速上下文感知与稳定知识保留间的矛盾，提升推理准确性和效率。

Comments 18 pages, 6 figures

Knowledge Is Not Static: Order-Aware Hypergraph RAG for Language Models

知识并非静态：面向语言模型的顺序感知超图RAG

Keshu Wu, Chenchen Kuai, Zihao Li, Jiwan Jiang, Shiyu Shen, Shian Wang, Chan-Wei Hu, Zhengzhong Tu, Yang Zhou

机构 * Texas A&M University（德克萨斯大学A&M分校） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； The University of Kansas（堪萨斯大学） 纠错

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

AI总结 本文提出顺序感知超图RAG（OKH-RAG），通过将顺序作为结构属性，改进传统RAG方法，提升对顺序敏感任务的推理能力。

EMBER: Autonomous Cognitive Behaviour from Learned Spiking Neural Network Dynamics in a Hybrid LLM Architecture

EMBER：在混合大语言模型架构中通过学习的脉冲神经网络动态实现自主认知行为

William Savage

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 本文提出EMBER架构，通过学习的脉冲神经网络动态实现大语言模型与记忆之间的关系重组，利用STDP和奖励调节学习实现自主行为决策。

Comments Preprint. 9 pages, 2 figures, 3 tables. NeurIPS 2026 format

LLM-HYPER: Generative CTR Modeling for Cold-Start Ad Personalization via LLM-Based Hypernetworks

LLM-HYPER：基于大语言模型的超网络生成CTR模型用于冷启动广告个性化

Luyi Ma, Wanjia Sherry Zhang, Zezhong Fan, Shubham Thakur, Kai Zhao, Kehui Yao, Ayush Agarwal, Rahul Iyer, Jason Cho, Jianpeng Xu, Evren Korpeoglu, Sushant Kumar, Kannan Achan

机构 * Walmart Global Tech（沃尔玛全球技术） 纠错

专题命中 其他推理 ：chain-of-thought(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出LLM-HYPER框架，利用大语言模型作为超网络生成CTR估计器参数，通过少样本链式思维提示实现冷启动广告个性化，实验表明其在NDCG@10上优于基线方法55.9%。

Efficient Inference for Large Vision-Language Models: Bottlenecks, Techniques, and Prospects

大型视觉-语言模型高效推理：瓶颈、技术与前景

Jun Zhang, Yicheng Ji, Feiyang Ren, Yihang Li, Bowen Zeng, Zonghao Chen, Ke Chen, Lidan Shou, Gang Chen, Huan Li

机构 * The State Key Laboratory of Blockchain and Data Security（区块链与数据安全国家重点实验室） ； Hangzhou High-Tech Zone (Binjiang) Institute of Blockchain and Data Security（杭州高科技区（滨江）区块链与数据安全研究院） 纠错

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

AI总结 本文系统分析了大型视觉-语言模型推理中的效率瓶颈，提出基于推理生命周期的分类技术，探讨了信息密度、长上下文注意力管理和内存限制的平衡，并展望了未来四个前沿方向。

Comments Accepted to ACL 2026 Findings

DarwinNet: An Evolutionary Network Architecture for Agent-Driven Protocol Synthesis

DarwinNet: 一种基于进化算法的网络架构用于智能体驱动的协议合成

Jinliang Xu, Bingqi Li

机构 * China Academy of Information and Communications Technology（信息与通信技术研究院） 纠错

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

AI总结 DarwinNet通过生物启发的自进化架构，将通信协议从设计时静态模式转向运行时增长模式，利用三层次框架和双循环机制合成业务意图，通过协议固结指数量化系统进化成熟度，实验表明其具备抗脆弱性。

Hear Both Sides: Efficient Multi-Agent Debate via Diversity-Aware Message Retention

倾听双方观点：通过多样性意识的消息保留实现高效的多智能体辩论

Manh Nguyen, Anh Nguyen, Dung Nguyen, Svetha Venkatesh, Hung Le

机构 * Applied Artificial Intelligence Initiative（应用人工智能倡议） 纠错

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

AI总结 本文提出DAR框架，通过选择最不一致的消息子集提升多智能体辩论性能，尤其在智能体数量增加时表现更优。

TempR1: Improving Temporal Understanding of MLLMs via Temporal-Aware Multi-Task Reinforcement Learning

TempR1：通过时间感知的多任务强化学习提升多模态大语言模型的时间理解

Tao Wu, Li Yang, Gen Zhan, Yabin Zhang, Yiting Liao, Junlin Li, Deliang Fu, Li Zhang, Limin Wang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； ByteDance Inc.（字节跳动公司） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 TempR1通过时间感知的多任务强化学习框架，系统增强MLLMs的时间理解能力，通过多任务语料库和改进的GRPO算法实现稳定有效的跨任务优化，提升时间依赖性和适应性。