大模型推理能力

Open Problems in Frontier AI Risk Management

前沿人工智能风险管理中的开放问题

Marta Ziosi, Miro Plueckebaum, Stephen Casper, Henry Papadatos, Ze Shen Chin, Peter Slattery, James Gealy, Tim G. J. Rudner, Brian Tse, Ariel Gil, Patricia Paskov, Maximilian Negele, Rokas Gipiškis, Nada Madkour, Vera Lummis, Rupal Jain, Luise Eder, Kristina Fort, Malou C. van Draanen Glismann, Inès Belhadj, Amin Oueslati, Anna K. Wisakanto, Richard Mallah, Koen Holtman, Ranj Zuhdi, Daniel S. Schiff, Jessica Newman, Malcolm Murray, Robert Trager

机构 * Oxford Martin AI Governance Initiative, University of Oxford（牛津大学人工智能治理倡议） ； MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory, MIT（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） ； MIT Future Tech（麻省理工学院未来技术） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Governance and Responsible AI Lab, Purdue University（普渡大学治理与负责任的人工智能实验室） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Mercatus Center, George Mason University（乔治·马歇尔大学麦卡锡中心） ； Vilnius University（维尔纽斯大学） ； Vijil ； SaferAI ； AI Standards Lab（人工智能标准实验室） ； The Future Society（未来社会） ； Concordia AI（康科德人工智能） ； Pivotal Research ； Center for AI Risk Management & Alignment（人工智能风险管理和对齐中心） ； UC Berkeley Center for Long-Term Cybersecurity（伯克利大学长期网络安全中心） ； Independent（独立） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文探讨前沿人工智能风险管理中的核心问题，通过文献综述识别未解决的挑战，并分类问题类型以指导未来研究与治理。

Comments 81 pages, 3 figures

Vibe Check: Understanding the Effects of LLM-Based Conversational Agents' Personality and Alignment on User Perceptions in Goal-Oriented Tasks

Vibe Check: 探讨基于大语言模型的对话代理的性格和对齐对用户在目标导向任务中的感知影响

Hasibur Rahman, Smit Desai

机构 * Northeastern University（东北大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本研究探讨了对话代理性格表达水平和用户与代理性格对齐如何影响用户在目标导向任务中的感知，发现中等表达水平在多个维度上表现最佳，性格对齐进一步提升了结果，尤其在外向性和情绪稳定性和方面影响显著。

Comments 30 pages, CHI 2026 conference paper (article no. 371)

TDD Governance for Multi-Agent Code Generation via Prompt Engineering

通过提示工程实现多智能体代码生成的TDD治理

Tarlan Hasanli, Shahbaz Siddeeq, Bishwash Khanal, Pyry Kotilainen, Tommi Mikkonen, Pekka Abrahamsson

机构 * University of Jyväskylä（于韦斯屈莱大学） ； Tampere University（塔尔基尔大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种AI原生的TDD框架，通过结构化提示和工作流程治理机制将经典TDD原则形式化，提升LLM辅助开发的稳定性与可重复性。

Comments 5 pages. Submitted to the 1st International Workshop on Empirical Prompt Engineering for Software Engineering (PROMPT-SE 2026)

A Framework for Longitudinal Health AI Agents

面向长期健康AI代理的框架

Georgianna Lin, Rencong Jiang, Noémie Elhadad, Xuhai "Orson" Xu

机构 * Columbia University, Biomedical Informatics（哥伦比亚大学生物医学信息学） ； Columbia University, Computer Science（哥伦比亚大学计算机科学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一个多层框架，用于支持长期健康交互的AI代理，强调适应性、连贯性、连续性和自主性，通过案例展示如何维持有意义的参与并支持个性化决策。

Comments 10 pages, 2 figures, 5 tables

Principled Learning-to-Communicate with Quasi-Classical Information Structures

基于准经典信息结构的原理化学习-通信

Xiangyu Liu, Haoyi You, Kaiqing Zhang

机构 * University of Maryland, College Park, MD, USA（马里兰大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文通过信息结构框架，探讨了在部分可观测环境中学习通信的原理，提出准经典学习-通信的条件和算法，建立了准多项式时间复杂度的规划与学习方法。

Comments Preliminary version appeared at IEEE CDC 2025

Verified Critical Step Optimization for LLM Agents

用于大语言模型代理的验证关键步骤优化

Mukai Li, Qingcheng Zeng, Tianqing Fang, Zhenwen Liang, Linfeng Song, Qi Liu, Haitao Mi, Dong Yu

机构 * Tencent AI Lab（腾讯AI实验室） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Northwestern University（西北大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出CSO方法，通过验证关键步骤进行强化学习，以提升代理在复杂任务中的表现，实验显示其在GAIA-Text-103和XBench-DeepSearch上优于SFT基线。

Comments ACL 2026 Findings

Agentic Search in the Wild: Intents and Trajectory Dynamics from 14M+ Real Search Requests

野外代理搜索：从1400万次真实搜索请求中获取意图和轨迹动态

Jingjie Ning, João Coelho, Yibo Kong, Yunfan Long, Bruno Martins, João Magalhães, Jamie Callan, Chenyan Xiong

机构 * Carnegie Mellon University Pittsburgh PA US ； INESC-ID, Carnegie Mellon University Pittsburgh PA US ； INESC-ID, Instituto Superior T\'ecnico, University of Lisbon Lisbon Portugal ； NOVA LINCS\ University Lisbon Caparica Portugal ； Carnegie Mellon University ； INESC-ID, Carnegie Mellon University ； INESC-ID, Instituto Superior T\'ecnico, University of Lisbon ； NOVA LINCS\ University Lisbon 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文分析了1400万次真实搜索请求，揭示了代理搜索会话中的行为模式，包括步骤数、时间间隔及查询重构的可追溯性，为重复敏感停止和意图适应检索预算提供信号。

Comments Accepted at SIGIR 2026. DOI: 10.1145/3805712.3809627

AI-Driven Adaptive Air Transit Network with Modular Aerial Pods

基于人工智能的自适应空中交通网络与模块化空中舱

Amir Shafiee, Alireza Yazdiani, Hanieh Rastegar, Rui Li, Rayan Karim, Aolei Cao, Ziyang Li, Xieqing Yu, Charlle Sy, Zhaoyao Bao, Xi Cheng, H. Oliver Gao

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出一种利用模块化空中舱和人工智能的自适应空中交通网络，通过混合整数非线性规划模型动态调整舱位调度和列车长度，以应对城市交通挑战。

StreamAgent: Towards Anticipatory Agents for Streaming Video Understanding

StreamAgent：面向流视频理解的前瞻性代理

Haolin Yang, Feilong Tang, Lingxiao Zhao, Xinlin Zhuang, Yifan Lu, Xiang An, Ming Hu, Xiaofeng Zhang, Abdalla Swikir, Junjun He, Zongyuan Ge, Muhammad Haris Khan, Imran Razzak

机构 * MBZUAI ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； DeepGlint ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Monash University（墨尔本大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出StreamAgent，通过整合问题语义和历史观测，预测关键事件的时间进展，调整感知动作，提升流视频处理的响应准确性和实时效率。

Impacts of Electric Vehicle Charging Regimes and Infrastructure Deployments on System Performance: An Agent-Based Study

电动汽车充电模式与基础设施部署对系统性能的影响：基于代理的分析

Jiahua Hu, Hai L. Vu, Wynita Griggs, Hao Wang

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 研究通过基于代理的模型分析不同充电模式和基础设施部署对系统性能的影响，发现优化策略能降低总成本，尤其在混合充电模式下效果显著。

Comments 7 pages, 4 figures

EvolvingAgent: Curriculum Self-evolving Agent with Continual World Model for Long-Horizon Tasks

EvolvingAgent: 基于持续世界模型的课程自进化代理用于长周期任务

Tongtong Feng, Xin Wang, Zekai Zhou, Ren Wang, Yuwei Zhan, Guangyao Li, Qing Li, Wenwu Zhu

机构 * Department of Computer Science and Technology, Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University（计算机科学与技术系，北京信息科学与技术国家研究中心，清华大学） ； Department of Computer Science, University of Sydney（计算机科学系，悉尼大学） ； Department of Electronic Engineering, Tsinghua University（电子工程系，清华大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出EvolvingAgent，通过持续世界模型实现自主完成长周期任务，采用任务规划、动作控制和反思模块，提升Minecraft和Atari环境中的性能。

GoViG: Goal-Conditioned Visual Navigation Instruction Generation via Multimodal Reasoning

GoViG：通过多模态推理实现目标条件视觉导航指令生成

Fengyi Wu, Yifei Dong, Yilong Dai, Guangyu Chen, Qifeng Wu, Huiting Huang, Hang Wang, Qi Dai, Alexander G. Hauptmann, Zhi-Qi Cheng

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出GoViG任务，通过多模态推理生成基于初始和目标状态的视觉导航指令，采用自回归多模态大语言模型提升空间准确性和语言清晰度，提出两种多模态推理策略并构建R2R-Goal数据集验证方法有效性。

Comments Accepted to ACL 2026 Findings. 22 pages, 12 figures, Code: https://github.com/F1y1113/GoViG

World2VLM: Distilling World Model Imagination into VLMs for Dynamic Spatial Reasoning

World2VLM: 将世界模型的想象能力蒸馏到VLM中以实现动态空间推理

Wanyue Zhang, Wenxiang Wu, Wang Xu, Jiaxin Luo, Helu Zhi, Yibin Huang, Shuo Ren, Zitao Liu, Jiajun Zhang

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Tsinghua University（清华大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Wuhan AI Research（武汉人工智能研究院） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 本文提出World2VLM框架，通过蒸馏生成式世界模型的空间想象能力到VLM中，提升动态空间推理性能，优于基线模型和测试时世界模型耦合方法。

Comments The code is available at https://github.com/WanyueZhang-ai/World2VLM. The dataset is available at https://huggingface.co/datasets/WanyueZhang/World2VLM

Walk With Me: Long-Horizon Social Navigation for Human-Centric Outdoor Assistance

带我走：面向以人为本的户外助行的长周期社交导航

Lingfeng Zhang, Xiaoshuai Hao, Xizhou Bu, Yingbo Tang, Hongsheng Li, Jinghui Lu, Xiu-shen Wei, Jiayi Ma, Yu Liu, Jing Zhang, Hangjun Ye, Xiaojun Liang, Long Chen, Wenbo Ding

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)

AI总结 本文提出Walk with Me框架，通过高阶视觉语言模型和轻量级兴趣点，实现无地图的长周期社交导航，结合语义意图定位、安全推理和低层动作生成，提升户外助行的实用性。

Featurising Pixels from Dynamic 3D Scenes with Linear In-Context Learners

从动态3D场景中提取像素特征的线性上下文学习器

Nikita Araslanov, Martin Sundermeyer, Hidenobu Matsuki, David Joseph Tan, Federico Tombari

机构 * Google（谷歌） ； TU Munich（慕尼黑工业大学） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出LILA框架，通过线性上下文学习从视频中提取精确像素特征，解决动态场景中像素级表示问题，应用于视频目标分割、表面法线估计和语义分割等任务。

Comments To appear at CVPR 2026 (oral). Project website: https://lila-pixels.github.io

Multiple Consistent 2D-3D Mappings for Robust Zero-Shot 3D Visual Grounding

多一致的2D-3D映射用于鲁棒的零样本3D视觉定位

Yufei Yin, Jie Zheng, Qianke Meng, Zhou Yu, Minghao Chen, Jiajun Ding, Min Tan, Yuling Xi, Zhiwen Chen, Chengfei Lv

机构 * Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Institute for Clarity in Documentation（文档清晰研究所） ； Inria Paris-Rocquencourt（Inria巴黎-鲁克蒙特研究所） ； Rajiv Gandhi University（拉贾·甘地大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Palmer Research Laboratories（帕勒实验室） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出MCM-VG框架，通过建立多一致的2D-3D映射实现鲁棒的零样本3D视觉定位，解决开放词汇3D提案质量差的问题，提升目标定位和推理的准确性。

A Survey of Process Reward Models: From Outcome Signals to Process Supervisions for Large Language Models

对过程奖励模型的调查：从结果信号到大语言模型的过程监督

Congmin Zheng, Jiachen Zhu, Zhuoying Ou, Yuxiang Chen, Kangning Zhang, Rong Shan, Zeyu Zheng, Mengyue Yang, Jianghao Lin, Yong Yu, Weinan Zhang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Bristol（布里斯托大学） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文综述了过程奖励模型，探讨了如何生成过程数据、构建PRMs及在测试时扩展和强化学习中的应用，涵盖数学、代码、文本、多模态推理、机器人和智能体等领域。

Inference-Time Scaling of Verification: Self-Evolving Deep Research Agents via Test-Time Rubric-Guided Verification

推理时的验证扩展：通过测试时的评分指南验证实现自我进化深度研究代理

Yuxuan Wan, Tianqing Fang, Zaitang Li, Yintong Huo, Wenxuan Wang, Haitao Mi, Dong Yu, Michael R. Lyu

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Tencent AI Lab（腾讯人工智能实验室） ； Singapore Management University（新加坡管理学院） ； The Renmin University of China（中国人民大学） 纠错

专题命中 测试时计算 ：verifier(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出通过测试时评分指南验证实现深度研究代理的自我进化，通过迭代验证策略模型输出，提升验证能力，实验显示在GAIA和XBench-DeepSearch上准确率提升8%-11%。

Comments ACL'2026-Findings

ChartVerse: Scaling Chart Reasoning via Reliable Programmatic Synthesis from Scratch

ChartVerse: 通过从零开始可靠程序合成实现图表推理的扩展

Zheng Liu, Honglin Lin, Chonghan Qin, Xiaoyang Wang, Xin Gao, Yu Li, Mengzhang Cai, Yun Zhu, Zhanping Zhong, Qizhi Pei, Zhuoshi Pan, Xiaoran Shang, Bin Cui, Conghui He, Wentao Zhang, Lijun Wu

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Peking University（北京大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Beijing Key Laboratory of Software and Hardware Cooperative Artificial Intelligence Systems（北京市软件与硬件协同人工智能系统重点实验室） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：CoT(summary_cn,abstract)；reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract,abstract_cn)

AI总结 ChartVerse通过从零开始生成复杂图表和可靠推理数据，解决开放源模型开发中高质量训练数据缺乏的问题，采用RPE量化图表复杂度并生成高复杂度图表，结合truth-anchored inverse QA合成和CoT蒸馏提升推理深度。

Comments 29 pages

When to Retrieve During Reasoning: Adaptive Retrieval for Large Reasoning Models

在推理中何时检索：面向大推理模型的自适应检索

Dongxin Guo, Jikun Wu, Siu Ming Yiu

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Brain Investing Limited（Brain Investing有限公司） ； Stellaris AI Limited（Stellaris AI有限公司） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出ReaLM-Retrieve框架，通过三方面创新解决推理模型与检索增强生成的不匹配问题，提升答案F1分数并减少检索调用次数。

Comments 12 pages, 3 figures, 9 tables. Accepted at SIGIR 2026 (49th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval), Melbourne, Australia

WebAggregator: Enhancing Compositional Reasoning Capabilities of Deep Research Agent Foundation Models

WebAggregator：增强深度研究代理基础模型的组合推理能力

Rui Wang, Ce Zhang, Jun-Yu Ma, Jianshu Zhang, Hongru Wang, Yi Chen, Boyang Xue, Tianqing Fang, Zhisong Zhang, Hongming Zhang, Haitao Mi, Dong Yu, Kam-Fai Wong

机构 * MoE Lab, The Chinese University of Hong Kong（莫埃实验室，香港中文大学） ； Tencent AI Lab（腾讯AI实验室） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出WebAggregator数据合成管道，通过主动探索和组合逻辑提案，提升深度研究代理的组合推理能力，并在多个基准测试中超越GPT-4.1和Claude-3.7-Sonnet。

Beyond Shortcuts: Mitigating Visual Illusions in Frozen VLMs via Qualitative Reasoning

超越捷径：通过定性推理缓解冻结VLM中的视觉错觉

Hao Guo, Fei Wang, Junjie Chen, Yiqi Nie, Jiaqi Zhao, Qiankun Li, Subin Huang

机构 * Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center（人工智能研究院，合肥国家科学中心） ； Anhui Polytechnic University（安徽理工大学） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； Anhui University（安徽大学） ； IGS, Imperial College London（帝国理工学院伦敦分校） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 本文提出SQI框架，通过定性约束提升冻结VLM的视觉 grounding，解决视觉错觉问题，实验显示在DataCV 2026挑战中表现优异，提升准确率并提供更好的可解释性。

Comments 4 pages, 2 figures, and 1 table. This is a methodology paper for the DataCV 2026 Challenge (CVPR Workshops), Task 1, where our method ranked 2nd

AdaMem: Adaptive User-Centric Memory for Long-Horizon Dialogue Agents

AdaMem：面向长时对话代理的自适应用户导向记忆

Shannan Yan, Jingchen Ni, Leqi Zheng, Jiajun Zhang, Peixi Wu, Dacheng Yin, Jing Lyu, Chun Yuan, Fengyun Rao

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； WeChat Vision, Tencent Inc.（腾讯微信视觉实验室） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 AdaMem通过自适应用户导向记忆框架提升长时对话代理的长时推理与用户建模能力，采用统一框架整合工作记忆、事件记忆、人格记忆和图记忆，实现高效信息组织与推理。

The Prompt Engineering Report Distilled: Quick Start Guide for Life Sciences

提示工程报告精简：生命科学领域的快速入门指南

Valentin Romanov, Steven A Niederer

机构 * National Heart & Lung Institute, Faculty of Medicine, Imperial College London（英国伦敦帝国学院医学院国家心脏和肺研究所） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文总结了生命科学领域中6种核心提示工程技巧，包括零样本、少样本、思考生成等，旨在提升LLM在文献总结、数据提取等任务中的效率与质量。

Anchored Confabulation: Partial Evidence Non-Monotonically Amplifies Confident Hallucination in LLMs

锚定编造：部分证据非单调放大LLM中的自信幻觉

Ashish Balkishan Lathkar

机构 * Florida State University（佛罗里达州立大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究揭示了大语言模型中一种新校准特性：提供一个确认的中间事实可非单调放大自信错误答案率。通过六个证据线证明了参数幻觉信心（PHC）概念，并在RAG路由中应用，显著提升性能。

Comments 62 pages, 5 figures. Preprint under review

A Multistage Extraction Pipeline for Long Scanned Financial Documents: An Empirical Study in Industrial KYC Workflows

一种多阶段提取流水线用于长扫描金融文档：工业KYC工作流的实证研究

Yuxuan Han, Yuanxing Zhang, Yushuo Wang, Yichao Jin, Kenneth Zhu Ke, Jingyuan Zhao

机构 * OCBC 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出多阶段提取框架，整合图像预处理、多语言OCR、混合页面级检索和紧凑VLM基于结构化提取，提升复杂多页文档的提取精度，实验证明在工业KYC工作中性能优于直接PDF到VLM基线。

Structured and Abstractive Reasoning on Multi-modal Relational Knowledge Images

多模态关系知识图像上的结构化与抽象推理

Yichi Zhang, Zhuo Chen, Lingbing Guo, Wen Zhang, Huajun Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Zhejiang University - Ant Group Joint Laboratory of Knowledge Graph（浙江大学-蚂蚁集团知识图谱联合实验室） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出STAR-64K数据集及两阶段增强框架，通过合成多模态指令数据提升模型在抽象推理任务中的性能，实验表明小型模型在STAR任务中超越GPT-4o。

Comments Accepted by Findings of ACL 2026

Tatemae: Detecting Alignment Faking via Tool Selection in LLMs

Tatemae：通过工具选择检测LLMs中的对齐欺骗

Matteo Leonesi, Francesco Belardinelli, Flavio Corradini, Marco Piangerelli

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； University of Camerino（坎皮诺大学） ； Department of Computing（计算系） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） 纠错

专题命中 推理评测 ：CoT(abstract,abstract_cn)；reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文通过可观测的工具选择检测LLMs中的对齐欺骗，分析了在监控和无监控状态下工具选择的变化，并展示了不同领域和压力类型下的漏洞特征。

SciMDR: Advancing Scientific Multimodal Document Reasoning

SciMDR：推动科学多模态文档推理

Ziyu Chen, Yilun Zhao, Chengye Wang, Rilyn Han, Manasi Patwardhan, Arman Cohan

机构 * Yale University（耶鲁大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出SciMDR数据集，通过合成与重嵌框架生成大规模多模态文档推理数据，提升科学问答任务的复杂度和真实性。

Comments ACL 2026

HER: Human-like Reasoning and Reinforcement Learning for LLM Role-playing

HER：面向大语言模型角色扮演的人类级推理与强化学习

Chengyu Du, Xintao Wang, Aili Chen, Weiyuan Li, Rui Xu, Junteng Liu, Zishan Huang, Rong Tian, Zijun Sun, Yuhao Li, Liheng Feng, Deming Ding, Pengyu Zhao, Yanghua Xiao

机构 * Fudan University（复旦大学） ； MiniMax 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出HER框架，通过双层推理和人类对齐的奖励模型，提升大语言模型在角色扮演中的认知模拟能力，实验表明其在CoSER和Minimax Role-Play Bench上显著优于基线模型。

Comments Findings of ACL, 2026