大模型推理能力

PRISM: Prosody-Integrated Multi-Agent Reasoning Framework for Empathetic Spoken Dialogue

PRISM：用于共情口语对话的韵律集成多智能体推理框架

Wen Zhang, Xiaocui Yang, Zhuoyue Gao, Shi Feng, Daling Wang, Yifei Zhang

机构 * School of Computer Science and Engineering, Northeastern University（东北大学计算机科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 提出PRISM多智能体框架，通过解耦语音感知、响应生成和语音合成，并引入韵律到语言翻译机制，实现共情口语对话中的韵律适当性和知识集成。

Comments Accepted to Interspeech 2026

Earth Science Foundation Models: From Perception to Reasoning and Discovery

地球科学基础模型：从感知到推理与发现

Xiangyu Zhao, Bo Liu, Yuehan Zhang, Zelin Song, Wanghan Xu, Feng Liu, Fengxiang Wang, Ben Fei, Fenghua Ling, Wangxu Wei, Wenlong Zhang, Xiao-Ming Wu

机构 * Department of Data Science and Artificial Intelligence, The Hong Kong Polytechnic University（数据科学与人工智能系，香港理工大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 本文综述了地球科学基础模型，探讨了其从感知到多模态推理及科学发现的能力演进，并总结了其在大气、水圈、岩石圈等领域的广泛应用。

G-Long: Graph-Enhanced Memory Management for Efficient Long-Term Dialogue Agents

G-Long：面向高效长期对话代理的图增强记忆管理

Minjun Choi, Yoonjin Jang, Sangwon Youn, Youngjoong Ko

机构 * Sungkyunkwan University（成均馆大学） 纠错

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

AI总结 提出G-Long框架，利用微调小语言模型进行结构化三元组提取和关联检索，并引入注意力感知重要性评分机制，在降低计算开销的同时，在响应生成和记忆检索上达到最优性能。

Comments 22 pages, 8 figures, 14 tables

The Pragmatic Persona: Discovering LLM Persona through Bridging Inference

实用人格：通过桥接推理发现LLM人格

Jisoo Yang, Jongwon Ryu, Minuk Ma, Trung X. Pham, Junyeong Kim

机构 * Department of Artificial Intelligence, Chung-Ang University, Seoul, 06974, Republic of Korea（Chung-Ang大学人工智能系） ； Department of Computer Science, University of British Columbia, Vancouver, BC V6T 1Z4, Canada（不列颠哥伦比亚大学计算机科学系） ； Van Lang University, Ho Chi Minh City, Vietnam（文-lang大学） 纠错

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

AI总结 提出基于桥接推理的框架，通过构建话语级知识图谱捕捉LLM对话中的隐含语义关联，实现从话语连贯性层面发现稳定人格特征，优于基于频率或风格的基线方法。

Comments 15 pages, 4 figures, accepted to ICPR 2026

Before You Think: System 0, AI-Mediated Cognition and Cognitive Colonization

在你思考之前：系统0、AI中介认知与认知殖民化

Marianna Bergamaschi Ganapini, Massimo Chiriatti, Enrico Panai, Giuseppe Riva

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

AI总结 本文比较三种AI认知框架，提出系统0具有独特理论地位，并引入“认知殖民化”概念，指出AI系统能将外部利益嵌入自我架构，构成难以察觉的影响。

The Internet of Agentic AI: Communication, Coordination, and Collective Intelligence at Scale

智能体互联网：大规模通信、协调与集体智能

Quanyan Zhu

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； NYU Center for Cybersecurity（纽约大学网络安全中心） ； NYU Tandon School of Engineering（纽约大学坦顿工程学院） ； New York University（纽约大学） 纠错

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

AI总结 本文提出智能体互联网（IoAI）愿景，构建异构智能体在云、边缘、设备等环境中发现、协商、通信与协作的开放生态系统，并探讨其架构、机制及关键研究挑战。

Generativism: Toward a Learning Theory for the Age of Generative Artificial Intelligence

生成主义：面向生成式人工智能时代的学习理论

Shan Li, Juan Zheng

机构 * Department of Education and Human Services, College of Education, Lehigh University（教育与人类服务系，教育学院，莱维大学） ； Department of Community and Global Health, College of Health, Lehigh University（社区与全球健康系，健康学院，莱维大学） 纠错

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

AI总结 本文批判性审视行为主义、认知主义、建构主义和连接主义四大学习理论在生成式AI时代的局限，提出以“生成主义”为核心的新学习理论，强调人机协作的知识共建。

Algorithmic Constitutionalism

算法宪政主义

Oren Perez, Nurit Wimer

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

AI总结 针对AI对社会生活日益渗透的风险，本文提出“算法宪政主义”框架，通过分层架构、算法元推理和协商纠正，应用于Facebook内容审核，并分析其与社会宪政主义的张力及对欧盟数字服务法案的影响。

Journal ref Ind. J. Global Legal Stud. 30 (2023): 81

Multi-Token Residual Prediction

多令牌残差预测

Yufeng Xu, Zishuo Bao, Qian Wang, Zeshen Zhang, Haoqi Zhang, Bowen Peng, Ang Li, Rahul Chalamala, Yucheng Lu

机构 * New York University（纽约大学） ； New York University Shanghai（纽约大学上海） ； Nos Research（Nos研究） ； Modal 纠错

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

AI总结 本文提出了一种轻量级模块Multi-token Residual Prediction，通过利用去噪过程中相邻步骤的logit分布相似性，在单次骨干网络前向传播中实现依赖感知的多令牌去噪，从而在成本较低的情况下提高去噪效率。

See What I See, Know What I Think: Dense Latent Communication Across Heterogeneous Agents

见我所见，知我所想：异构智能体间的密集潜通信

Siyi Chen, Xiaoyan Zhang, Meng Wu, Jonathan Tremblay, Valts Blukis, Stan Birchfield, Rene Vidal, Alvaro Velasquez, Sijia Liu, Qing Qu

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 针对异构智能体间文本通信高损耗问题，提出基于KV缓存变换的密集对齐方法，通过两阶段训练实现跨模型潜空间对齐，在上下文感知和未知场景下均优于基线，计算成本降低2-3倍。