arXivDaily arXiv每日学术速递 周一至周五更新

AI 大模型

大模型推理能力

大模型数学、逻辑、规划、多步推理和测试时计算能力。

2026-06-17 至 2026-06-17 共收录 34 信号源:cs.CL, cs.AI, cs.LG

1. 推理评测 34 篇

2403.18957 2026-06-17 cs.CY cs.CL cs.LG cs.SI 版本更新 82%

Moderating Illicit Online Image Promotion for Unsafe User-Generated Content Games Using Large Vision-Language Models

使用大型视觉语言模型审核不安全的用户生成内容游戏中的非法在线图像推广

Keyan Guo, Ayush Utkarsh, Wenbo Ding, Isabelle Ondracek, Ziming Zhao, Guo Freeman, Nishant Vishwamitra, Hongxin Hu

机构 * University at Buffalo(布法罗大学) Northeastern University(东北大学) Clemson University(克莱姆森大学) The University of Texas at San Antonio(德克萨斯大学圣安东尼奥分校)

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

AI总结 针对社交媒体上非法推广不安全UGC游戏的图像,提出UGCG-Guard系统,利用大型视觉语言模型和条件提示策略实现零样本域适应,检测准确率达94%。

Comments In Proceedings of the 33rd USENIX Conference on Security Symposium (SEC '24), August 14-16, 2024

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2511.01650 2026-06-17 cs.CL cs.AI cs.LG 版本更新 82%

EngTrace: A Symbolic Benchmark for Verifiable Process Supervision of Engineering Reasoning

EngTrace:工程推理可验证过程监督的符号基准

Ayesha Gull, Muhammad Usman Safder, Rania Elbadry, Fan Zhang, Veselin Stoyanov, Preslav Nakov, Zhuohan Xie

机构 * Namal University(纳马尔大学) MBZUAI(马克斯·普朗克智能人工智能研究所) The University of Tokyo(东京大学)

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

AI总结 提出EngTrace符号基准,包含1350个参数化测试用例,通过两阶段可验证评估框架(分层协议+AI仲裁)检验中间推理轨迹与最终答案,揭示数值精度与轨迹保真度的权衡。

Comments 33 pages, includes figures and tables; introduces the EngTrace benchmark

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2606.17281 2026-06-17 cs.CL cs.SD eess.AS 新提交 81%

Are you speaking my languages? On spoken language adherence in multimodal LLMs

你在说我的语言吗?多模态大语言模型中的口语遵循问题

Hyungwon Kim, Kandarp Joshi, Lillian Zhou, Pavel Golik, Petar Aleksic

机构 * Google DeepMind(谷歌DeepMind)

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

AI总结 针对多模态大语言模型在自动语音识别中输出语言识别错误的问题,提出软提示方法、监督微调和思维链推理三种缓解策略,并引入新指标量化语言违背,比较各方法在减少违规和保持ASR性能上的效果。

Comments 7 pages, 3 tables in the main body

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2606.18158 2026-06-17 cs.CY cs.AI cs.CL 新提交 81%

The Measurement Gap in the Automation of EU Law: Benchmarking Doctrinal Legal Reasoning under the EU AI Act

欧盟法律自动化中的测量差距:欧盟AI法案下教义性法律推理的基准测试

Michèle Finck

机构 * Chair of Law and Artificial Intelligence and Director, CZS Institute for Artificial Intelligence and Law, University of Tübingen(法律与人工智能教授、人工智能与法律研究所主任,图宾根大学)

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

AI总结 针对当前缺乏评估大型语言模型进行教义性法律推理的基准,提出该能力对满足欧盟AI法案中“适当准确性”要求至关重要。

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2606.17478 2026-06-17 cs.CL cs.AI 新提交 81%

Decoding Hidden Deception in Reasoning LLMs: Activation Explainers for Deception Auditing

解码推理型LLM中的隐藏欺骗:用于欺骗审计的激活解释器

Kexin Chen, Yi Liu, Haonan Zhang, Yanhui Li, Xinyu Deng, Dongxia Wang

机构 * Zhejiang University(浙江大学) Griffith University(格里菲斯大学)

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

AI总结 提出STATEWITNESS,一种通过解码目标模型隐藏状态来生成自然语言查询答案和结构化报告的激活解释器,在欺骗检测中平均AUROC达0.916,优于现有方法。

Comments Under review

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2603.03824 2026-06-17 cs.AI cs.CL cs.LG cs.MA 版本更新 80%

In-Context Environments Induce Evaluation-Awareness in Language Models

上下文环境诱导语言模型中的评估意识

Maheep Chaudhary

机构 * Independent(独立)

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

AI总结 本文提出黑盒对抗优化框架,通过优化上下文提示诱导语言模型产生评估意识并策略性低表现(沙袋效应),实验显示优化提示可使算术任务准确率下降高达94个百分点,且沙袋效应主要由评估意识推理驱动。

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2606.18147 2026-06-17 cs.AI 新提交 79%

WEQA: Wearable hEalth Question Answering with Query-Adaptive Agentic Reasoning

WEQA: 可穿戴健康问答中的查询自适应智能推理

Yuwei Zhang, Tong Xia, Bianca Emmerich, Yu Yvonne Wu, Dimitris Spathis, Xin Liu, Daniel McDuff, Cecilia Mascolo

机构 * University of Cambridge(剑桥大学) Tsinghua University(清华大学) University College London(伦敦大学学院) Dartmouth College(达特茅斯学院) Google Research(谷歌研究院)

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

AI总结 提出WEQA框架,通过LLM控制器动态组合传感器分析与预训练模型,实现可穿戴健康数据问答,在基准测试中准确率提升24%,专家评估显示实用性和临床合理性显著提高。

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2605.12227 2026-06-17 cs.CL 版本更新 79%

A Recipe for Long-Context Reasoning in Large Language Models via On-Policy Optimization and Distillation

结合在线优化与蒸馏以提升大语言模型的长上下文推理能力

Miguel Moura Ramos, Duarte M. Alves, André F. T. Martins

机构 * Instituto Superior Técnico, Universidade de Lisboa(里斯本大学理工学院) Instituto de Telecomunicações(电信研究所) TransPerfect(TransPerfect公司)

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

AI总结 本文提出dGRPO方法,结合在线优化与蒸馏,通过强教师模型提供密集指导,提升长上下文推理能力,同时保持短上下文能力。

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2602.08939 2026-06-17 cs.AI 版本更新 79%

CausalT5k: Diagnosing Refusal and Failure Modes in Trustworthy Causal Reasoning Across Causal Rungs

CausalT5k: 诊断可信因果推理中的拒绝与失败模式——跨越因果阶梯

Longling Geng, Andy Ouyang, Theodore Wu, Daphne Barretto, Matthew John Hayes, Rachael Cooper, Yuqiao Zeng, Sameer Vijay, Gia Ancone, Ankit Rai, Matthew Wolfman, Patrick Flanagan, Edward Y. Chang

机构 * Stanford University(斯坦福大学)

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

AI总结 提出CTK基准,通过5,147个案例诊断大语言模型在因果推理中的失败模式,包括因果阶梯、陷阱类型、压力敏感性和拒绝质量等标注,揭示聚合准确率隐藏的缺陷。

Comments 12 pages, 17 tables, 4 figures

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2606.17298 2026-06-17 cs.CV 新提交 78%

Reasoning Text-to-Video Retrieval for Operating Room Clips via Action-Driven Digital Twins

面向手术室视频的推理式文本-视频检索:基于动作驱动数字孪生

Yiqing Shen, Hao Ding, Mathias Unberath

机构 * Johns Hopkins University(约翰霍普金斯大学)

专题命中 推理评测 :reasoning(title,abstract)

AI总结 提出OR3方法,通过动作驱动数字孪生(ActDT)将视频片段转化为结构化表示,并利用大语言模型生成假设ActDT进行检索,结合证据修正实现隐式查询推理,在手术室视频检索中显著优于基线。

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2606.17279 2026-06-17 cs.CV 新提交 78%

Training LLMs with Reinforcement Learning over Digital Twin Representations for Reasoning-Intensive Surgical VideoQA

基于数字孪生表示的强化学习训练LLMs用于推理密集型手术视频问答

Yiqing Shen, Han Zhang, Mathias Unberath

机构 * Johns Hopkins University(约翰霍普金斯大学)

专题命中 推理评测 :reasoning(title,abstract)

AI总结 提出强化学习框架,通过手术基础模型构建数字孪生表示,解耦视觉感知与推理,并引入分层表示与新型奖励,在三个基准上取得最优性能。

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2512.16978 2026-06-17 cs.CV 版本更新 78%

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)

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。

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2606.17474 2026-06-17 cs.CL cs.AI 新提交 73%

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)

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

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2606.17433 2026-06-17 cs.CV 新提交 67%

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)

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)

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2606.17391 2026-06-17 cs.CL cs.AI cs.LG 新提交 67%

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

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

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2606.17362 2026-06-17 cs.CV cs.AI cs.LG cs.RO 新提交 62%

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)

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

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2602.13318 2026-06-17 cs.AI cs.CV cs.LG 62%

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)

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。

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2602.06154 2026-06-17 cs.LG cs.CL 版本更新 62%

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)

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

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2606.18190 2026-06-17 cs.CR cs.LG 新提交 57%

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)

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%。

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2606.18068 2026-06-17 cs.AI 新提交 57%

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

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。

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2606.17973 2026-06-17 cs.CL 新提交 57%

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

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2606.17417 2026-06-17 cs.SD cs.LG 新提交 57%

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)

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

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2606.15121 2026-06-17 cs.CL 新提交 57%

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)

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%。

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2606.09376 2026-06-17 cs.CL 新提交 57%

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

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

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2605.12729 2026-06-17 cs.NI cs.AI cs.CR 版本更新 57%

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

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

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2602.10384 2026-06-17 cs.CL 版本更新 57%

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)

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

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2606.17986 2026-06-17 cs.CR 新提交 50%

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。

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2606.17458 2026-06-17 cs.CE 新提交 50%

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

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2606.17430 2026-06-17 cs.CV 新提交 50%

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)

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

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2606.17309 2026-06-17 cs.RO 新提交 50%

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)

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)

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