大模型推理能力

Step-TP: A Grounded, Step-Level Dataset with Chain-of-Thought Reasoning for LLM-Guided Tensor Program Optimization

Step-TP: 一个基于步骤级、带有思维链推理的 LLM 引导张量程序优化数据集

Mengfan Liu, Da Zheng, Junwei Su, Chuan Wu

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 为解决 LLM 在张量程序优化中缺乏可验证步骤级监督的问题，提出 Step-TP 数据集，通过结构化思维链推理和原子步骤监督实现可靠的多步优化。

Enhancing Reliability in LLM-Based Secure Code Generation

增强基于LLM的安全代码生成的可靠性

Mohammed F. Kharma, Mohammad Alkhanafseh, Ahmed Sabbah, David Mohaisen

机构 * Department of Computer Science, Birzeit University（巴伊兹大学计算机科学系） ； Department of Computer Science, University of Central Florida（佛罗里达中央大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 提出Mitigation-Aware Chain-of-Thought (MA-CoT)框架，通过嵌入任务特定的CWE缓解指导和语言感知安全措施，显著降低LLM生成代码中的漏洞，在多个模型和语言上验证了其一致的安全可靠性提升。

Comments 15 pages; 7 tables; 3 figures

BC Protocol: Structured Dual-Expert Dialogue for Eliciting High-Quality Chain-of-Thought Post-Training Data

BC协议：结构化双专家对话用于生成高质量思维链后训练数据

Bo Zou, Chao Xu

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

AI总结 针对大语言模型后训练中高质量专家思维链数据生产瓶颈，提出BC协议——一种结构化双专家引出方法，通过配对领域专家与知识工程师，系统外化专家隐性判断为自然语言推理链，实验证明其在推理过程自然性上具有压倒性优势。

Strat-Reasoner: Reinforcing Strategic Reasoning of LLMs in Multi-Agent Games

Strat-Reasoner：在多智能体游戏中增强大语言模型的战略推理能力

Yidong He, Yutao Lai, Pengxu Yang, Jiarui Gan, Jiexin Wang, Yi Cai, Mengchen Zhao

机构 * School of Software Engineering, South China University of Technology（华南理工大学软件学院） ； Department of Computer Science, University of Oxford（牛津大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 提出Strat-Reasoner框架，通过递归推理范式和集中式思维链比较模块，结合混合优势与组相对强化学习，提升大语言模型在多智能体游戏中的战略推理能力。

Creative4U: MLLMs-based Advertising Creative Image Selector with Comparative Reasoning

Creative4U: 基于MLLMs的广告创意图像选择器与比较推理

Yukang Lin, Xiang Zhang, Shichang Jia, Bowen Wan, Chenghan Fu, Xudong Ren, Yueran Liu, Wanxian Guan, Pengji Wang, Jian Xu, Bo Zheng, Baolin Liu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)；CoT(abstract,abstract_cn)；chain-of-thought(abstract)

AI总结 提出基于多模态大语言模型的创意图像评估与选择范式，通过构建比较推理数据集CreativePair和强化学习方法Creative4U，实现可解释的创意选择。

Investigating the Interplay between Contextual and Parametric Chain-of-Thought Faithfulness under Optimization

探究优化下上下文与参数化思维链忠实性之间的相互作用

Jingyi Sun, Qianli Wang, Pepa Atanasova, Nils Feldhus, Isabelle Augenstein

机构 * University of Copenhagen（哥本哈根大学） ； Technische Universität Berlin（柏林技术大学） ； German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI)（德国人工智能研究中心（DFKI）） ； BIFOLD – Berlin Institute for the Foundations of Learning and Data（BIFOLD – 柏林学习与数据基础研究院） 纠错

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

AI总结 通过提出统一偏好对齐接口FaithMate，研究上下文与参数化两种思维链忠实性范式在优化下的相互作用，发现两者正相关但不对称，且上下文忠实性指标间存在权衡。

Comments The first two authors contributed equally and share first-authorship

Beyond the Final Answer: Evaluating the Reasoning Trajectories of Tool-Augmented Agents

超越最终答案：评估工具增强型智能体的推理轨迹

Wonjoong Kim, Sangwu Park, Yeonjun In, Sein Kim, Dongha Lee, Chanyoung Park

机构 * Graduate School of Data Science, KAIST, Daejeon, South Korea（数据科学研究生院，韩国科学技术院，大田，韩国） ； Department of Industrial and Systems Engineering, KAIST, Daejeon, South Korea（工业与系统工程系，韩国科学技术院，大田，韩国） ； Department of Artificial Intelligence, Yonsei University, Seoul, South Korea（人工智能系，延世大学，首尔，韩国） 纠错

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

AI总结 针对工具增强型LLM，提出无参考框架TRACE，通过证据库多维度评估推理轨迹的效率、幻觉和适应性，并用元评估数据集验证其有效性。

Comments International Conference on Machine Learning (ICML) 2026

Pragmatic Reasoning improves LLM Code Generation

语用推理提升LLM代码生成

Zhuchen Cao, Sven Apel, Adish Singla, Vera Demberg

机构 * Max Planck Institute for Informatics Saarland Campus（马克斯·普朗克信息研究所萨尔兰州分校） ； Computer Science Saarland University（萨尔兰州大学计算机科学系） ； Max Planck Institute for Software Systems Saarland Campus（马克斯·普朗克软件系统研究所萨尔兰州分校） 纠错

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

AI总结 提出CodeRSA方法，通过局部语用竞赛对候选代码进行重排序，以解决自然语言到代码生成中的歧义问题，在多个基准测试中取得最佳平均准确率。

Explaining Too Much? Understanding How Large Language Model Reasoning Traces Influence Performance and Metacognition

解释过多？理解大型语言模型推理轨迹如何影响性能和元认知

Daniela Fernandes, Daniel Buschek, Lev Tankelevitch, Thomas Kosch, Robin Welsch

机构 * Aalto University（奥卢大学） ； University of Bayreuth（拜鲁特大学） ； Microsoft Research Cambridge（微软研究院剑桥） 纠错

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

AI总结 通过用户实验，研究大型语言模型展示推理轨迹（完整或摘要）对任务性能、信任、愉悦感和自我评估校准的影响，发现轨迹提升主观体验但无性能增益，且导致过度自信。

Comments 27 pages, 5 figures, 9 tables

FloorplanQA: A Benchmark for Spatial Reasoning in LLMs using Structured Representations

FloorplanQA：使用结构化表示进行大语言模型空间推理的基准测试

Fedor Rodionov, Abdelrahman Eldesokey, Michael Birsak, John Femiani, Bernard Ghanem, Peter Wonka

机构 * King Abdullah University of Science and Technology（国王阿卜杜勒-阿齐兹大学） ； Miami University（迈阿密大学） 纠错

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

AI总结 提出FloorplanQA基准，通过结构化室内场景表示评估大语言模型在距离测量、可见性、路径查找和物体放置等空间推理任务上的表现，揭示模型在物理约束和空间一致性方面的盲点。

Comments ICML 2026, Project page: https://OldDeLorean.github.io/FloorplanQA/

HiMed: Incentivizing Hindi Reasoning in Medical LLMs

HiMed: 激励医疗大语言模型中的印地语推理

Dingfeng Jiang, Han Yan, Chenze Ma, Amit Kumar Jaiswal, Ang Li, Yunxiang Jiang, Xinlei Xiong, Juhao Liang, Hongru Xiao, Xiang Li, Fan Bu, Jiale Han, Ruchir Gupta, Prayag Tiwari, Benyou Wang

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Indian Institute of Technology (Banaras Hindu University) Varanasi（印度理工学院（班加罗尔 Hindu 大学）瓦拉纳西分校） ； Tongji University（同济大学） ； Shenzhen Research Institute of Big Data（深圳大数据研究院） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Halmstad University（哈尔姆斯塔德大学） 纠错

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

AI总结 针对医疗大语言模型在印地语上表现不佳的问题，提出HiMed印地语医疗推理语料库与基准，并通过衰减支架奖励训练HiMed-8B模型，显著提升印地语医疗推理性能并缩小英印准确率差距。

AstroMind: A High-Fidelity Benchmark for Spacecraft Behavior Reasoning Based on Large Language Models

AstroMind：基于大型语言模型的航天器行为推理高保真基准

Hao Liu, Siyuan Yang, Qinglei Hu, Dongyu Li

机构 * Hangzhou International Innovation Institute, Beihang University（北京航空航天大学杭州国际创新研究院） ； KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院） ； School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University（北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院） ； School of Cyber Science and Technology, Beihang University（北京航空航天大学网络空间安全学院） 纠错

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

AI总结 针对航天器机动行为理解问题，提出基于高保真天体动力学模拟和真实观测约束的基准AstroMind，涵盖意图推断、参数估计和威胁评估三类任务，并评估多种开源模型表现。

PALoRA: Projection-Adaptive LoRA for Preserving Reasoning in Large Language Models

PALoRA: 投影自适应LoRA以保持大型语言模型的推理能力

Mustafa Hayri Bilgin, Mariam Barry, Albert Bifet, Azzedine Idir Ait Said, Soumya Banerjee

机构 * IT Group, Research, BNP Paribas（BNP巴黎研究院IT部门） ； LTCI, Télécom Paris, Institut Polytechnique de Paris（巴黎理工大学LTCI研究所） ； AI Institute, University of Waikato（瓦卡托大学人工智能研究所） ； Independent Researcher（独立研究员） 纠错

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

AI总结 提出PALoRA框架，通过奇异值微调（SVF）识别推理关键成分，并在正交约束下使用LoRA注入知识，以在保持推理能力的同时高效更新事实知识。

Can MLLMs Reason Beyond Language? VisReason: A Comprehensive Benchmark for Vision-Centric Reasoning

MLLMs 能否超越语言进行推理？VisReason：一个面向视觉中心推理的综合基准

Longteng Guo, Yifan Wang, Pengkang Huo, Tailai Chen, Yuze Wu, Jing Liu, Xinxin Zhu

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） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 提出 VisReason 基准，包含 1505 个日常场景问题，评估多模态大模型在视觉中心推理上的表现，揭示人类与模型间的显著差距。

Comments Accepted by ACL 2026 Findings, resources released at https://github.com/CASIA-IVA-Lab/VisReason

Med-R2: An Adversarial Benchmark for Evidence-Grounded Reasoning in Medical VLMs

Med-R2: 面向医学视觉语言模型中基于证据推理的对抗性基准

Wen Ma, Fucheng Niu, Zhiting Fan, Zikai Xiao, Jiaxiang Liu, Zuozhu Liu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Guangdong Institute of Intelligence Science and Technology（广东智能科学技术研究院） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 提出 Med-R2 Bench，一个分层对抗性基准，通过逐步QA任务和对抗扰动评估医学VLM在临床工作流中的视觉证据推理鲁棒性。

QUIET: A Multi-Blank Cascaded Story Cloze Benchmark for LLM Creative Generation Capability

QUIET: 面向LLM创意生成能力的多空白级联故事完形填空基准

Bo Zou, Chao Xu

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

AI总结 提出QUIET基准，通过多空白级联故事完形填空和基于信息论的自动评分协议，客观评估大语言模型的创意生成能力。

An Empirical Evaluation of LLM-Generated Code Security Across Prompting Methods

LLM生成代码安全性的提示方法实证评估

Mohammed Kharma, Ahmed Sabbah, Mohammad Alkhanafseh, Mohammad Hammoudeh, David Mohaisen

机构 * Department of Computer Science, Birzeit University（计算机科学系，巴勒斯坦比泽大学） ； King Fahd University of Petroleum and Minerals（国王法赫德石油和矿物大学） ； University of Central Florida（中央佛罗里达大学） 纠错

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

AI总结 通过跨5个LLM和4种编程语言的实证评估，提出弱点感知零样本链式思考（WA-0CoT）提示策略，发现提示方法虽影响弱点类别分布，但无法显著降低漏洞频率或密度。

Comments 40 pages, 22 tables, 8 figures

Faithfulness Metrics Don't Measure Faithfulness: A Meta-Evaluation with Ground Truth

忠实性指标并不衡量忠实性：基于真实标签的元评估

Yoav Gur-Arieh, Ana Marasović, Mor Geva

机构 * Tel Aviv University（特拉维夫大学） ； University of Utah（犹他大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：CoT(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 针对思维链忠实性度量缺乏真实标签验证的问题，构建了包含真实忠实性标签的数据集BonaFide，系统评估现有指标，发现多数指标表现接近随机、存在偏差且计算成本高。

SaaS-Bench: Can Computer-Use Agents Leverage Real-World SaaS to Solve Professional Workflows?

SaaS-Bench：计算机使用代理能否利用真实世界SaaS解决专业工作流程？

Kean Shi, Zihang Li, Tianyi Ma, Zengji Tu, Jialong Wu, Xinbo Xu, Qingyao Yang, Ruoyu Wu, Weichu Xie, Ming Wu, Jason Zeng, Michael Heinrich, Elvis Zhang, Liang Chen, Kuan Li, Baobao Chang

机构 * UniPat AI ； PKU（北京大学） ； HKU（香港大学） ； G Labs（0G实验室） ； Pipeline Lab（Pipeline实验室） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出SaaS-Bench基准，包含23个可部署SaaS系统和106个真实工作场景任务，评估计算机使用代理在长期规划、跨应用协调等能力上的表现，发现最强模型端到端任务完成率不足4%。

Comments 24 pages, 11 figures

When the Manual Lies: A Realistic Benchmark to Evaluate MCP Poisoning Attacks for LLM Agents

当手册撒谎：评估LLM智能体MCP投毒攻击的现实基准

Shi Liu, Xuehai Tang, Xikang Yang, Liang Lin, Biyu Zhou, Wenjie Xiao, Wantao Liu

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院大学网络安全学院） 纠错

专题命中 推理评测 ：planning(abstract)；self-correction(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对LLM智能体通过模型上下文协议（MCP）集成外部工具时面临的工具描述投毒（TDP）攻击，提出MCP-TDP安全基准，包含32个真实测试用例，评估8种主流LLM发现严重漏洞，并提出反应性自我纠正防御机制。

The Growing Pains of Frontier Models: When Leaderboards Stop Separating and What to Measure Next

前沿模型的成长之痛：当排行榜不再区分以及接下来衡量什么

Adil Amin

机构 * Zehen Labs（泽亨实验室） 纠错

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

AI总结 本文通过分解SWE-bench和GPQA Diamond分数为种群耦合趋势和每版本残差（h场），诊断前沿模型能力之间的协作与权衡，并提供三步诊断法、每实验室测量优先级表及七个可证伪预测。

Comments 13 pages, 5 figures, 4 tables. Companion paper: "Lying Is Just a Phase: The Hidden Alignment Transition in Language Model Scaling." ( https://doi.org/10.48550/arXiv.2605.18838 ). Code: https://github.com/adilamin89/cape-scaling . Dashboard: https://zehenlabs.com/cape/

AI-Assisted Systematization for Evaluating GenAI Systems

AI辅助的系统化方法用于评估生成式AI系统

Dhruv Agarwal, Emily Sheng, Chad Atalla, Jean Garcia-Gathright, Hussein Mozannar, Hannah Washington, Alexandra Chouldechova, Solon Barocas, Hanna Wallach

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

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

AI总结 针对生成式AI评估中概念模糊的问题，提出AI辅助系统化方法，通过概念规范和验证工作表生成可衡量的概念规范，并评估其内容效度和信息可恢复性。

Causal Tongue-Tie: LLMs Can Encode Causal Direction, But Their Yes/No Outputs Fail to Express

因果舌结：LLMs 能编码因果方向，但其是/否输出无法表达

Ziyi Ding, Xiao-Ping Zhang

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School（清华大学深圳国际研究生院） 纠错

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

AI总结 研究发现大语言模型在因果问题上存在内部编码与输出不匹配的现象，通过线性探针可从隐藏状态恢复证据支持的答案（准确率约0.97），但口头是/否回答却退化为常识答案（准确率约0.5），揭示了约+0.5的差距，称为“因果舌结”。

When Self-Belief Misleads: Active Label Acquisition for Reinforcement Learning with Verifiable Rewards

当自我信念误导：面向可验证奖励的强化学习的主动标签获取

Li Wang, Xiaodong Lu, Xiaohan Wang, Yikun Ban, Jiajun Chai, Wei Lin, Tianhao Peng, Guojun Yin

机构 * Meituan（美团） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Nanyang Technological University（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 提出RLAVR框架，通过主动获取少量真实标签并与伪标签结合，利用CAG指标和CARE策略稳定训练并提升有限标注预算下的性能。

BacktestBench: Benchmarking Large Language Models for Automated Quantitative Strategy Backtesting

BacktestBench：面向自动化量化策略回测的大语言模型基准测试

Zhensheng Wang, Wenmian Yang, Qingtai Wu, Lequan Ma, Yiquan Zhang, Weijia Jia

机构 * Beijing Normal University（北京师范大学） ； Elmleaf Ltd.（Elmleaf公司） 纠错

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

AI总结 提出首个大规模自动化量化回测基准BacktestBench，包含18,246个问答对，并设计多智能体基线AutoBacktest，通过协调摘要器、检索器和编码器实现自然语言策略到可重复回测的转换。

Comments This paper has been accepted by KDD 2026 (Datasets and Benchmarks Track)

All Leaks Count, Some Count More: Interpretable Temporal Contamination Detection and Mitigation in LLM Backtesting

所有泄漏都重要，有些泄漏更重要：LLM回测中可解释的时间污染检测与缓解

Zeyu Zhang, Ryan Chen, Bradly C. Stadie

机构 * Department of Statistics and Data Science, Northwestern University（统计与数据科学系，西北大学） ； Bridgewater AIA Labs（布里奇沃特AIA实验室） 纠错

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

AI总结 提出基于Shapley值的声明级评估框架Shapley-DCLR和推理时架构TimeSPEC，用于检测和缓解LLM回测中的时间污染问题。

Comments 8 pages plus appendix

TS-Skill: A Benchmark for Evaluating Analytical Skills in Time-Series Question Answering

TS-Skill: 用于评估时间序列问答中分析技能的基准

Liying Han, Kang Yang, Oliver Wang, Jason Wu, Pengrui Quan, Gaofeng Dong, Ozan Baris Mulayim, Sizhe Ma, Yuyang Yuan, Dezhi Hong, Mario Berges, Mani Srivastava

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Samsung Research America（三星美国研究院） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Microsoft（微软） ； Amazon（亚马逊） 纠错

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

AI总结 提出TS-Skill基准，通过三种可组合的分析技能（时间尺度选择、时间定位和跨区间整合）来诊断时间序列问答中模型的信号级能力，并开发SKEvol框架自动构建基准，实验揭示不同技能上的能力差距。

MDIA: A Multi-Agent Diagnostic Intelligence Pipeline on HealthBench Professional

MDIA：HealthBench Professional上的多智能体诊断智能流水线

Roberto Cruz, David Rey-Blanco

机构 * TietAI 纠错

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

AI总结 提出MDIA多智能体诊断系统，通过7节点专业路由临床推理图架构，在非微调LLM上实现HealthBench Professional基准性能提升3.72个百分点，归因于系统架构设计而非提示工程。

Comments 33 pages, 10 figures

QASA: Quality-Aware Semantic Augmentation for Robust Multimodal Sentiment Analysis

QASA: 面向鲁棒多模态情感分析的质量感知语义增强

Jiazhang Liang, Jianheng Dai, Miaosen Luo, Menghua Jiang, Sijie Mai

机构 * School of Computer Science, South China Normal University（华南师范大学计算机学院） 纠错

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

AI总结 提出QASA框架，利用扩散模型生成视觉和听觉增强样本，并通过解耦质量感知评分模块分配训练权重，以解决高质量数据稀缺问题，提升多模态情感分析的鲁棒性和泛化能力。

Comments 11 pages, 4 figures

IPR-1: Interactive Physical Reasoner

IPR-1：交互式物理推理器

Mingyu Zhang, Lifeng Zhuo, Tianxi Tan, Guocan Xie, Xian Nie, Yan Li, Renjie Zhao, Zizhu He, Ziyu Wang, Jiting Cai, Yong-Lu Li

机构 * CARNEGIE MELLON UNIVERSITY（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 提出IPR模型，通过世界模型滚动评分和强化VLM策略，结合物理中心动作代码PhysCode，在1000+异构游戏基准上实现鲁棒的物理推理，性能超越GPT-5并零样本迁移至未见游戏。

Comments Accepted by CVPR 2026. 13 pages of main text and 20 pages of appendices. Project page: https://mybearyzhang.github.io/ipr-1