大模型推理能力

A Benchmark for Omni-Modal Reasoning in Long Videos

长视频全模态推理基准

Mohammed Irfan Kurpath, Jaseel Muhammad Kaithakkodan, Jinxing Zhou, Sahal Shaji Mullappilly, Mohammad Almansoori, Noor Ahsan, Beknur Kalmakhanbet, Sambal Shikhar, Rishabh Lalla, Jean Lahoud, Mariette Awad, Fahad Shahbaz Khan, Salman Khan, Rao Muhammad Anwer, Hisham Cholakkal

机构 * Mohamed Bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； American University of Beirut（贝鲁特美国大学） ； Linköping University（利尔贝里大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 提出LongShOTBench基准，用于评估长视频中视觉、语音和环境音频的全模态推理，并引入无训练的全模态证据搜索代理LongShOTAgent，在105个模型上取得最优性能。

AIPatient Arena: EHR-grounded evaluation of large language models in end-to-end clinical consultation workflows

AIPatient Arena：基于电子健康记录的大语言模型在端到端临床咨询工作流中的评估

Jiahui Niu, Huizi Yu, Wenkong Wang, Guangxin Dai, Jingxian He, Xiang Li, Zhiying Liang, Xinxin Lin, Kent CY So, Bryan YP Yan, Yun Kwok Wing, Yanqiu Xing, Xin Ma, Lizhou Fan

机构 * School of Control Science and Engineering, Shandong University（控制科学与工程学院，山东大学） ； Key Laboratory of Machine Intelligence and System Control, Shandong University（机器智能与系统控制重点实验室，山东大学） ； Department of Medicine and Therapeutics, The Chinese University of Hong Kong（医学与治疗学系，香港中文大学） ； Department of Geriatric Medicine, Qilu Hospital of Shandong University（老年医学科，山东大学齐鲁医院） ； Department of Psychiatry, The Chinese University of Hong Kong（精神病学系，香港中文大学） ； Li Chiu Kong Family Sleep Assessment Unit, Department of Psychiatry, Faculty of Medicine, The Chinese University of Hong Kong（李秋虹家庭睡眠评估单元，精神病学系，医学院，香港中文大学） ； Li Ka Shing Institute of Health Sciences, Faculty of Medicine, The Chinese University of Hong Kong（李嘉诚健康科学研究院，医学院，香港中文大学） ； Gerald Choa Neuroscience Institute, Department of Medicine and Therapeutics, The Chinese University of Hong Kong（Gerald Choa 神经科学研究所，医学与治疗学系，香港中文大学） 纠错

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

AI总结 提出AIPatient Arena框架，通过电子健康记录构建患者知识图谱，在多轮医患交互中评估大语言模型的八项临床能力，发现模型在信息覆盖、诊断推理等方面存在不足，强调过程评估的重要性。

Comments 49 pages, 12 figues, 11 tables

LADBench: A Benchmark for Logical Fault Detection in Images

LADBench: 图像中逻辑故障检测的基准

Sahasra Kondapalli, Lara Radovanovic, Aadi Palnitkar, Mingyang Mao, Xiaomin Lin

机构 * University of South Florida（南佛罗里达大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；logical reasoning(abstract)

AI总结 提出LAD-Bench基准，包含1000多张合成图像的四域逻辑异常，通过分层提示协议评估模型，揭示现有VLM在隐式逻辑故障检测上的不足。

Comments Accepted to the IEEE International Conference on Development and Learning (ICDL 2026)

NarrativeWorldBench: A Frontier-Saturated Benchmark and a Latent World Model for Long-Horizon Co-Creative Audio Drama

NarrativeWorldBench：面向长程共创音频剧的前沿饱和基准与潜在世界模型

Logan Mann, Abdur Rahman, Mohammad Saifullah, Taaha Kazi, Vasu Sharma

机构 * University of California, Santa Barbara（加州大学圣塔芭芭拉分校） ； Pocket FM 纠错

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

AI总结 提出NarrativeWorldBench基准，在九种叙事结构指标上评估21个模型，并引入N-VSSM变分状态空间模型，通过Mamba-2骨干和事件条件后验在200集以上维持结构化潜在状态，在长弧一致性和可控性上超越Claude Opus 4.5。

Comments 10 pages. Accepted to the ICML 2026 Workshops on High-dimensional Learning Dynamics (HiLD) and Culture x AI

DriveJudge: Rethinking Autonomous Driving Evaluation with Vision-Language Models

DriveJudge: 用视觉-语言模型重新思考自动驾驶评估

Xinglong Sun, Kevin Xie, Jenny Schmalfuss, Despoina Paschalidou, Xiuming Zhang, Sanja Fidler, Kashyap Chitta, Jose M. Alvarez

机构 * NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 提出DriveJudge，结合规则评估与VLM推理，通过选择性调用物理规则函数实现可解释且上下文感知的驾驶评估，在驾驶质量分类和轨迹偏好选择任务上超越现有方法。

Comments Under Review

DECKBench: Benchmarking Multi-Agent Frameworks for Academic Slide Generation and Editing

DECKBench：用于学术幻灯片生成和编辑的多智能体框架基准测试

Daesik Jang, Morgan Lindsay Heisler, Linzi Xing, Yifei Li, Edward Wang, Ying Xiong, Yong Zhang, Zhenan Fan

机构 * Huawei Technologies Canada（华为加拿大技术有限公司） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出DECKBench，一个用于评估多智能体生成和编辑学术幻灯片的框架，通过定制数据集和模拟编辑指令，系统评估幻灯片和整个演示文稿的忠实度、连贯性、布局质量和多轮指令遵循能力。

MoSE: Mixture of Slimmable Experts for Efficient and Adaptive Language Models

MoSE: 混合可瘦身专家实现高效自适应语言模型

Nurbek Tastan, Stefanos Laskaridis, Karthik Nandakumar, Samuel Horvath

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI), UAE（Mohamed bin Zayed人工智能大学（MBZUAI）） ； Michigan State University (MSU), USA（密歇根州立大学（MSU）） ； Amazon Science, UK（亚马逊科学） 纠错

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

AI总结 提出MoSE架构，每个专家具有可变宽度的嵌套结构，支持在推理时连续调节精度-计算权衡，通过多宽度训练和轻量级测试时训练实现高效自适应。

Comments Accepted to ICML 2026

Multi-Source Cybersecurity Logs: An ATT&CK-Labeled Dataset and SLM Evaluation

多源网络安全日志：一个ATT&CK标记数据集及小语言模型评估

Abir Ashab Niloy, Ahmed Ryan, Imamul Hossain Rafi, Md Erfan, Md Rayhanur Rahman

机构 * Windows endpoints（Windows终端） 纠错

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

AI总结 为解决多阶段网络攻击检测中缺乏带ATT&CK技术标签的多源日志数据集问题，构建了包含870个会话（70个攻击、800个良性）和约230万事件的多源日志数据集，并基于该数据集微调三个小语言模型，在分块分类任务上准确率从约8%提升至90%-97%。

Agentic AI-based Framework for Mitigating Premature Diagnostic Handoff and Silent Hallucination in Healthcare Applications

基于Agentic AI的框架：缓解医疗应用中的过早诊断交接和无声幻觉

Divyansh Srivastava, Shreya Ghosh, Anshul Verma, Rajkumar Buyya

机构 * Distributed Systems (qCLOUDS) Lab, School of Computing ； Information Systems, The University of Melbourne, Australia ； 2Department of Computer Science ； Engineering, School of Electrical ； Computer Sciences (SECS), Indian Institute of Technology Bhubaneswar, India ； 3Department of Computer Science Banaras Hindu University, Varanasi, India 纠错

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

AI总结 提出多智能体框架，通过确定性编排约束和两个安全机制（神经符号状态跟踪门和语义熵不确定性量化门）解决LLM在医疗对话中的过早诊断交接和无声幻觉问题，诊断精度提升11.3个百分点。

Fine-tuning LLMs for Passive Depression Severity Estimation from AI Mental Health Dialogue

基于AI心理健康对话的被动抑郁严重程度评估：微调大语言模型

Olivier Tieleman, Ziyi Zhu, Ting Su, Samuel J. Bell, Thomas D. Hull, Caitlin A. Stamatis

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

AI总结 通过微调Qwen3.5-27B模型，利用伪标签增强数据，从AI心理健康对话中预测PHQ-9总分，实现无需自评问卷的被动抑郁监测。

Comments 12 pages, 1 figure

A Closer Look at Failure Modes in Temporal Understanding of Large Audio-Language Models

大型音频语言模型时间理解失败模式的深入分析

Apoorva Kulkarni, Kaousheik Jayakumar, Sreyan Ghosh, Sarah Wiegreffe, Dinesh Manocha, Ramani Duraiswami

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） 纠错

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

AI总结 本文通过行为与因果机制分析，揭示大型音频语言模型在时间推理中因模态不平衡而失败，并提出注意力重分配方法提升准确率。

Comments Accepted to Interspeech 2026

When Cognitive Graphs Meet LLMs: BDEI Cognitive Pathways for Panic Emotional Arousal Prediction

当认知图遇见大语言模型：恐慌情绪唤醒预测的BDEI认知路径

Mengzhu Liu, Long Qin, Chuan Ai, Zhengqiu Zhu, Hongru Liang, Chen Gao, Yong Li, Xin Lu, Quanjun Yin

机构 * 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(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出PanicCognitivePath框架，通过心理安全距离模型融合多域信号，引入显式情绪节点构建BDEI认知路径，将LLM限制于单步参数估计，实现恐慌情绪唤醒时间预测，准确率提升10.68%。

Precision Is Not Faithfulness: Coverage-Aware Evaluation of Grounded Generation with a Complete Oracle

精确性不等于忠实度：基于完全神谕的覆盖感知接地生成评估

Juan S. Santillana

机构 * Globant 纠错

专题命中 推理评测 ：verifier(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对参考无关忠实度指标仅测量精确性而忽略召回率的问题，提出利用完全神谕（F1赛事和NOAA天气预报）测量覆盖度，并设计结合精确性与覆盖度的综合指标及验证器引导生成方法。

Comments 9 pages. v2: adds Anthropic Claude + 3 additional fine-tuned bases (1B-7B); 6 frontier families x 3 languages. Code https://github.com/vectrayx/precision-is-not-faithfulness Demo https://huggingface.co/spaces/jsantillana/faithful-strategy-engineer-f1

Large Language Models for Agentic NetOps and AIOps: Architectures, Evaluation, and Safety

用于代理网络运维和AI运维的大型语言模型：架构、评估与安全

Muhammad Bilal, Jon Crowcroft, Ruizhi Wang, Xiaolong Xu, Schahram Dustdar

机构 * School of Computing and Communications（计算与通信学院） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； School of Software（软件学院） ； Nanjing University of Information Science and Technology（南京信息科技大學） ； TU Wien（维也纳技术大学） ； ICREA 纠错

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

AI总结 本文探讨了大型语言模型在网络运维和AI运维中的应用，分析了代理架构、评估方法及安全挑战，强调系统可靠性依赖于模型周边机制，而非模型本身。

Comments 49 pages, 15 figures, 6 tables; survey article

When Tables Go Crazy: Evaluating Multimodal Models on French Financial Documents

当表格失控：评估多模态模型在法语金融文档上的表现

Virginie Mouilleron, Théo Lasnier, Anna Mosolova, Djamé Seddah

机构 * Inria Paris（巴黎国家信息与自动化研究所） ； Sorbonne Université（索邦大学） 纠错

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

AI总结 提出Scribe Finance基准，评估多模态模型在法语金融文档上的文本、表格、图表及多轮对话理解能力，发现模型在图表和多轮对话中表现脆弱。

Comments 16 pages, 13 figures

ShellGames: Speculative LLM-Driven SSH Deception

ShellGames: 基于LLM的推测性SSH欺骗

Umberto Salviati, Fabio De Gaspari, Mauro Conti, Luigi Vincenzo Mancini

专题命中 推理评测 ：chain-of-thought(abstract)

AI总结 针对LLM在欺骗系统中缺乏持久状态、输出不一致等问题，提出ShellGames，结合思维链、记忆管理、推测执行等五种技术，在正确性、一致性、状态跟踪和鲁棒性上显著优于基线。

ICBCBench: An Industry Consortium Benchmark for Financial Deep Research

ICBCBench：面向金融深度研究的行业联盟基准

Weiya Li, Zhiwei Tang, Yizhou He, Chenghao Wang, Liang Feng, Xiao Sun, Dongrui Liu, Zichen Wen, Hu Wei, Jinghang Wang, Yi Luo, Li Guo, Linfeng Zhang

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 针对金融领域深度研究代理评估标准缺失的问题，提出ICBCBench基准，采用客观任务与主观报告评估双轨范式，揭示当前模型在复杂推理、事实依据和报告质量上的显著差距。

Comments 33 pages, 14 figures. Preprint. Under review

CIAN: Multi-Stage Framework for Event-Enriched Image Captioning via Retrieval-Augmented Generation

CIAN：基于检索增强生成的事件丰富图像描述的多阶段框架

Trinh Thi Thu Hien, Trung-Nghia Le

机构 * University of Science, Ho Chi Minh City（胡志明市理科大学） ； Vietnam National University, Ho Chi Minh City（越南国家大学胡志明市分校） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出多阶段框架CIAN，通过检索相关文章并利用LoRA微调Qwen模型生成叙事，结合N-Gram精炼，在OpenEvents-V1上提升CIDEr从0.030到0.094，实现事件丰富的图像描述。

Comments SOICT 2025

Abstention-Aware Personalized Object Rearrangement via Uncertainty-Guided LLM Assistance

基于不确定性引导的LLM辅助的弃权感知个性化物体重排

Sam Collin, Ali Ayub

机构 * Concordia University（康考迪亚大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出APOLLO框架，结合轻量级个性化嵌入模型与选择性大语言模型辅助，通过不确定性估计在模糊决策时调用LLM，实现高效、隐私保护的弃权感知物体重排。

Comments Accepted at the 2026 IEEE 35th International Conference on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN 2026)

GeoDisaster: Benchmarking Orchestrated Agents for Operational Disaster Geo-Intelligence

GeoDisaster: 用于操作化灾害地理智能的编排智能体基准测试

Maram Hasan, Aman Verma, Savitra Roy, Hariseetharam Gunduboina, Daksh Jain, Muhammad Haris Khan, Subhasis Chaudhuri, Biplab Banerjee

机构 * Indian Institute of Technology Bombay（印度理工学院孟买分校） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出GeoDisaster基准，包含2921个实例和43种问题类型，用于评估遥感视觉语言模型在工具化空间推理和结构化决策方面的能力，并设计多智能体框架RCEA提升工具使用和证据基础。

Comments 28 pages, 11 Figures

IndustryBench-MIPU: Benchmarking Multi-Image Attribute Value Extraction for Industrial Products

IndustryBench-MIPU：面向工业产品的多图像属性值提取基准

Haonan Qi, Jin Cao, Yongqi Zhang, Xintong Wang, Weidong Tang, Bin Chen, Chengfu Huo, Haojun Pan, Hengyu You, Jing Li, Yingde Wang, Liang Ding

机构 * Multimodal and Industrial AI Team（多模态与工业AI团队） ； Taobao&Tmall, Alibaba Group（淘宝&天猫，阿里巴巴集团） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出首个多图像工业产品理解基准IndustryBench-MIPU，通过结构化属性提取任务评估多模态大模型在规格表、铭牌、技术图纸上的文本识别、视觉推理、领域知识和跨图像证据整合能力，发现多图像完整性是核心瓶颈。

DRIVESPATIAL: A Benchmark for Spatiotemporal Intelligence in VLMs for Autonomous Driving

DRIVESPATIAL：自动驾驶中视觉语言模型时空智能的基准

Hao Vo, Khoa Vo, Phu Loc Nguyen, Sieu Tran, Duc Minh Nguyen, Ngo Xuan Cuong, Gladys Gawugah, Sreevenkata Anjani Tishita Godavarthi, Chase Rainwater, Nghi D. Q. Bui, Anh Nguyen, Duy Minh Ho Nguyen, Ngan Le

机构 * University of Arkansas, USA（美国阿肯色大学） ； Google Research, Google（谷歌研究院） ； University of Liverpool, UK（英国利物浦大学） ； Max Planck Research School for Intelligent Systems（马克斯·普朗克智能系统研究学校） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出DriveSpatial基准，通过多视角、时空推理任务评估视觉语言模型在自动驾驶中的场景构建、关系理解、时序推理和泛化能力，发现人类与模型间存在显著差距。

BusterX: MLLM-Powered AI-Generated Video Forgery Detection and Explanation

BusterX：基于MLLM的AI生成视频伪造检测与解释

Haiquan Wen, Yiwei He, Zhenglin Huang, Tianxiao Li, Zihan Yu, Xingru Huang, Lu Qi, Baoyuan Wu, Xiangtai Li, Guangliang Cheng

机构 * University of Liverpool, UK（利物浦大学） ； Nanyang Technological University, SG（南洋理工大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, Guangdong, China（香港中文大学（深圳）） ； Wuhan University（武汉大学） ； Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出BusterX，一种基于多模态大语言模型的视频伪造检测系统，通过改进数据集和评估基准，提升检测准确性和解释质量。

From Trainee to Trainer: LLM-Designed Training Environment for RL with Multi-Agent Reasoning

从受训者到训练者：用于多智能体推理的LLM设计的强化学习训练环境

Chao Chen, Chengzu Li, Zhiwei Li, Yinhong Liu, Zhijiang Guo

机构 * LARK, HKUST (GZ)（香港科技大学（广州）LARK实验室） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； HKUST（香港科技大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(title)；分类 cs.CL

AI总结 提出LLM-as-Environment-Engineer框架，让策略模型自动分析失败轨迹并修改训练环境配置，在MAPF-FrozenLake测试平台上用Qwen3-4B实现最优性能。

When LLMs Analyze Scars: From Images to Clinically-Meaningful Features

当LLM分析疤痕：从图像到临床有意义的特征

Ruman Wang, Hangting Ye

机构 * Liaoning University of Traditional Chinese Medicine（辽宁中医药大学） ； School of Artificial Intelligence, Jilin University（吉林大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 提出ScaFE框架，利用LLM作为知识驱动的特征工程师，将高维图像转化为低维临床可解释特征，在数据稀缺的疤痕分类中优于端到端深度学习方法。

FoundCause: Causal Discovery with Latent Confounders from Observational Data

FoundCause: 从观测数据中发现含隐混淆因子的因果关系

Patrick Blöbaum, Krishnakumar Balasubramanian, Shiva Prasad Kasiviswanathan

机构 * Amazon Web Services（亚马逊云服务） ； Department of Statistics, University of California, Davis（加州大学戴维斯分校统计系） 纠错

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

AI总结 提出FoundCause，一种基于合成数据训练的摊销因果发现模型，通过单次前向传递直接映射数据集到因果图，显式建模隐混淆因子，在15个真实数据集上优于11种非摊销和4种摊销方法。

Comments Download the model at https://github.com/amazon-science/foundcause

Rethinking Groups in Critic-Free RLVR

重新思考无评论强化学习中的分组

Yihong Wu, Liheng Ma, Lingfeng Xiao, Muzhi Li, Xinyu Wang, Yingxue Zhang, Jian-Yun Nie

机构 * Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Mila - Quebec AI Institute（Mila - 魁北克人工智能研究所） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚方舟实验室） 纠错

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

AI总结 针对无评论强化学习分组策略的数据低效和同步问题，提出负令牌过滤方法，实现单次 rollout 稳定训练，在推理和代理任务上表现相当或更优。

OmniSapiens: A Foundation Model for Social Behavior Processing via Heterogeneity-Aware Relative Policy Optimization

OmniSapiens: 一种通过异质性感知相对策略优化进行社会行为处理的基础模型

Keane Ong, Sabri Boughorbel, Luwei Xiao, Chanakya Ekbote, Wei Dai, Ao Qu, Jingyao Wu, Rui Mao, Ehsan Hoque, Erik Cambria, Gianmarco Mengaldo, Paul Pu Liang

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Prince Sattam bin Abdulaziz University（普森·萨塔姆·本·阿卜杜勒阿齐兹大学） ； University of Rochester（罗切斯特大学） 纠错

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

AI总结 针对行为数据异质性导致的训练不平衡问题，提出Omnisapiens-7B 2.0基础模型，采用异质性感知相对策略优化（HARPO）方法，在10个行为任务和5个零样本泛化基准上取得最佳性能。

Comments Accepted to ICML 2026 Main Conference

Learning Cardiac Electrophysiology Digital Twins Through Agentic Discovery of Hybrid Structure

通过智能体发现混合结构学习心脏电生理数字孪生

Ziqi Zhou, Yubo Ye, Sumeet Atul Vadhavka, Linwei Wang, Zhiqiang Tao

机构 * Rochester Institute of Technology（罗彻斯特理工学院） 纠错

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

AI总结 提出LEADS框架，利用LLM智能体在结构化动作空间中迭代发现混合物理-神经模型，实现个性化心脏电生理数字孪生构建，优于人工设计和其他LLM方法。

Comments 10 pages, 4 figures

Unlocking LLM Code Correction with Iterative Feedback Loops

解锁大语言模型代码修正的迭代反馈循环

Le Zhang, Suresh Kothari

机构 * Iowa State University（爱荷华州立大学） 纠错

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

AI总结 研究通过执行反馈迭代修正代码的能力，提出评估指标并分析推理与非推理模型在利用反馈上的差异，发现推理模型显著优于非推理模型，且语法和运行时错误比逻辑错误更易修正。

Comments 22 pages, 14th Computing Conference 2026