大模型推理能力

Stable-RAG: Mitigating Retrieval-Permutation-Induced Hallucinations in Retrieval-Augmented Generation

Stable-RAG：缓解检索排列引起的幻觉

Qianchi Zhang, Hainan Zhang, Liang Pang, Hongwei Zheng, Zhiming Zheng

机构 * Beijing Advanced Innovation Center for Future Blockchain and Privacy Computing（北京未来区块链与隐私计算先进创新中心） ； School of Artificial Intelligence, Beihang University（北航人工智能学院） ； Beijing Academy of Blockchain and Edge Computing（北京区块链与边缘计算研究院） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） 纠错

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

AI总结 Stable-RAG通过利用检索排列敏感性估计，缓解检索排列引起的幻觉，提升问答准确性与一致性。

Comments Accepted to ACL 2026 Main

Rethinking Information Synthesis in Multimodal Question Answering A Multi-Agent Perspective

重新思考多模态问答中的信息合成：多智能体视角

Krishna Singh Rajput, Tejas Anvekar, Chitta Baral, Vivek Gupta

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出多智能体框架MAMMQA，通过分解查询、跨模态推理和整合答案，提升多模态问答的准确性和可解释性。

"Label from Somewhere": Reflexive Annotating for Situated AI Alignment

从某处获取标签：反思性标注用于情境化AI对齐

Anne Arzberger, Celine Offerman, Ujwal Gadiraju, Alessandro Bozzon, Jie Yang

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文通过反思性标注方法探讨 annotator 的社会位置如何影响标注判断，发现其能捕捉超越静态人口统计数据的元数据，并揭示标注者的位置谦逊与观点转变。

Personalized AI Scaffolds Synergistic Multi-Turn Collaboration in Creative Work

个性化AI支架促进创意工作中多轮协作的协同效应

Sean Kelley, David De Cremer, Christoph Riedl

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文通过实验验证个性化AI能提升创意任务质量，通过心理测评和工作风格访谈构建个性化模型，发现个性化AI在提升表现、信任和创造力方面优于通用AI。

SAGE: Signal-Amplified Guided Embeddings for LLM-based Vulnerability Detection

SAGE：基于LLM的漏洞检测中的信号增强引导嵌入

Zhengyang Shan, Xu Qian, Jiayun Xin, Minghui Xu, Yue Zhang, Zhen Yang, Hao Wu, Xiuzhen Cheng

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 SAGE通过引入稀疏自编码器增强漏洞信号，提升LLM在漏洞检测中的性能，实验显示其在多个数据集上表现优异，显著提升 Matthews Correlation Coefficient。

Comments 24 pages, 6 figures, 6 tables. Accepted by ISSTA 2026

ChatHLS: Towards Systematic Design Automation and Optimization for High-Level Synthesis

ChatHLS: 面向高阶综合的系统化设计自动化与优化

Runkai Li, Jia Xiong, Xiuyuan He, Jieru Zhao, Jiaqi Lv, Haowen Fang, Lei Qi, Xi Wang

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 ChatHLS通过多智能体框架实现高阶综合的自动化调试与指令优化，提升硬件开发效率。

Comments Accepted by ACL 2026 (Main Conference)

Visual Adversarial Attack on Vision-Language Models for Autonomous Driving

面向自动驾驶的视觉对抗攻击研究

Tianyuan Zhang, Lu Wang, Xinwei Zhang, Yitong Zhang, Boyi Jia, Siyuan Liang, Shengshan Hu, Qiang Fu, Aishan Liu, Xianglong Liu

机构 * Beihang University（北航） ； National University of Singapore（国立新加坡大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出ADvLM框架，针对自动驾驶中视觉语言模型的特殊需求，解决文本指令变异性和视觉场景时间序列性问题，实现高效对抗攻击。

Comments Accepted by Machine Intelligence Research