大模型推理能力

VideoSeeker: Incentivizing Instance-level Video Understanding via Native Agentic Tool Invocation

VideoSeeker：通过原生代理工具调用激励实例级视频理解

Yiming Zhao, Yu Zeng, Wenxuan Huang, Zhen Fang, Qing Miao, Qisheng Su, Jiawei Zhao, Jiayin Cai, Lin Chen, Zehui Chen, Yukun Qi, Yao Hu, Xiaolong Jiang, Feng Zhao

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

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

AI总结 VideoSeeker通过整合代理推理与实例级视频理解任务，提升视频理解精度，实验表明其在实例级任务中比基线模型提升13.7%，超越GPT-4o和Gemini-2.5-Pro。

Comments Project Page: https://gaotiexinqu.github.io/VideoSeeker/

Robust AI Security and Alignment: A Sisyphean Endeavor?

稳健的AI安全与对齐：一项西西弗斯式的努力？

Apostol Vassilev

机构 * CSD/ITL（计算机科学与技术实验室） 纠错

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

AI总结 本文通过扩展哥德尔不完全性定理，探讨了AI安全与对齐的理论极限，并提出应对挑战的实践方法，揭示了AI系统认知推理的局限性。

Comments 17 pages, 1 figure. This version will appear in IEEE Security $ Privacy in June 2026

LLM-EDT: Large Language Model Enhanced Cross-domain Sequential Recommendation with Dual-phase Training

LLM-EDT: 基于大语言模型的跨领域序列推荐增强方法与双阶段训练

Ziwei Liu, Qidong Liu, Wanyu Wang, Yejing Wang, Pengyue Jia, Tong Xu, Wei Huang, Chong Chen, Xiangyu Zhao

机构 * City University of Hong Kong Hong Kong China ； Xi'an Jiaotong University \& City University of Hong Kong Xi'an China ； University of Science ； Independent Researcher Beijing China ； Tsinghua University Beijing China ； City University of Hong Kong ； Xi'an Jiaotong University \& City University of Hong Kong ； Independent Researcher ； Tsinghua University 纠错

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

AI总结 本文提出LLM-EDT，通过双阶段训练策略解决跨领域序列推荐中的领域不平衡和过渡问题，引入可转移物品增强器和领域感知配置模块，提升推荐效果。

VLMs Trace Without Tracking: Diagnosing Failures in Visual Path Following

VLMs 跟踪无需跟踪：诊断视觉路径跟随中的失败

Hyesoo Hong, Minsoo Kim, Wonje Jeung, Sangyeon Yoon, Dongjae Jeon, Albert No

机构 * Yonsei University（延世大学） 纠错

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

AI总结 研究VLMs在视觉路径跟随任务中的表现，发现其在面对局部相似干扰时易切换路径，揭示局部竞争导致的失败原因。

PSD: Pushing the Pareto Frontier of Diffusion LLMs via Parallel Speculative Decoding

PSD: 推动扩散大语言模型的帕累托前沿：通过并行推测解码

Shengyin Sun, Yiming Li, Renxi Liu, Xinqi Li, Hui-Ling Zhen, Weizhe Lin, Chen Chen, Xianzhi Yu, Mingxuan Yuan, Chen Ma

机构 * Huawei Technologies（华为技术） 纠错

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

AI总结 本文提出PSD框架，通过并行推测解码提升推理效率与生成质量，在推理效率和生成质量之间取得良好平衡，达到每前向传递5.5倍的token处理速度。

Comments 16 pages

LLM-based Detection of Manipulative Political Narratives

基于大语言模型的操纵性政治叙事检测

Sinclair Schneider, Florian Steuber, Gabi Dreo Rodosek

机构 * University of the Bundeswehr Munich（联邦国防军大学慕尼黑） 纠错

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

AI总结 本文提出一种检测和组织操纵性政治叙事的新框架，通过预处理过滤和无监督聚类识别出41个操纵性叙事集群。

Comments This paper has been submitted to the upcoming 18th International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining (ASONAM 2026)

ShadowMerge: A Novel Poisoning Attack on Graph-Based Agent Memory via Relation-Channel Conflicts

ShadowMerge：一种通过关系通道冲突的图基agent内存新型污染攻击

Yang Luo, Zifeng Kang, Tiantian Ji, Xinran Liu, Yong Liu, Shuyu Li, Lingyun Peng

机构 * Key Laboratory of Trustworthy Distributed Computing and Service (MoE)（可信分布式计算与服务重点实验室） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Zhongguancun Laboratory（中关村实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出ShadowMerge攻击，通过关系通道冲突攻击图基agent内存，利用冲突值影响agent行为，改进现有攻击方法，实现93.8%的攻击成功率。

Comments Preprint. Corresponding authors: Zifeng Kang and Tiantian Ji. Code is available at https://anonymous.4open.science/status/ShadowMerge-033C

Seeing is Understanding: Unlocking Causal Attention into Modality-Mutual Attention for Multimodal LLMs

视觉即理解：解锁因果注意力以实现模态互注意力用于多模态大语言模型

Wei-Yao Wang, Zhao Wang, Helen Suzuki, Yoshiyuki Kobayashi

机构 * Sony Group Corporation, Tokyo, Japan（索尼集团，日本东京） 纠错

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

AI总结 本文提出模态互注意力机制，通过解锁因果注意力，提升多模态理解性能，无需额外参数，在12个基准测试中平均提升6.2%。

Comments ICML 2026. Code is available at https://github.com/sony/aki

From Failure to Feedback: Group Revision Unlocks Hard Cases in Object-Level Grounding

从失败到反馈：群体修订解锁对象级 grounding 的难题

Yuyuan Liu, Yiping Ji, Anjie Le, Jiayuan Zhu, Jiazhen Pan, Can Peng, Jiajun Deng, Fengbei Liu, Junde Wu

机构 * Department of Engineering Science, University of Oxford（牛津大学工程科学系） ； Australian Institute for Machine Learning, Adelaide University（阿德莱德大学人工智能研究所） ； Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Cornell University（康奈尔大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出群体修订优化方法，通过生成改进候选响应提升硬案例学习效果，改进奖励和优势函数以增强高质量修订影响，优于现有GRPO方法。

Comments 8 pages, 5 figures, IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2026

TopoClaw: A Human-Centric and Topology-Aware Agent Operating System

TopoClaw：一种以人为本且拓扑感知的代理操作系统

Heyuan Huang, Yeyi Guan, Jihong Wang, Mingzhi Wang, Jiamu Zhou, Xiangmou Qu, Jiaxin Yin, Xin Liao, Xingyu Lou, Jun Wang

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 TopoClaw提出一种以人为本的拓扑感知代理操作系统，通过物理设备拓扑与社会关系拓扑的耦合结构，实现跨设备动作放置、跨用户身份归属和跨上下文权限治理，提升分布式协作与安全管控能力。