大模型推理能力

Not Just RLHF: Why Alignment Alone Won't Fix Multi-Agent Sycophancy

不只是RLHF：为何仅对齐不足以解决多智能体趋同

Adarsh Kumarappan, Ananya Mujoo

机构 * California Institute of Technology（加州理工学院） ； Evergreen Valley College（艾弗绿谷学院） 纠错

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

AI总结 本文研究了多智能体系统在模拟同伴分歧下的错误率问题，发现预训练基础模型与指令模型存在相似的替换模式，且错误率较高。通过激活修补发现错误集中在中间层，修复后可恢复大部分正确率差距。研究还指出压力抑制了清洁推理特征，而非激活新的趋同回路。

Routesplain: Towards Faithful and Intervenable Routing for Software-related Tasks

Routesplain：面向软件相关任务的可信赖且可干预的路由方法

Adam Štorek, Vikas Upadhyay, Marianne Menglin Liu, Daniel W. Peterson, Anshul Mittal, Sujeeth Bharadwaj, Fahad Shah, Sujith Ravi, Dan Roth

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； Oracle AI 纠错

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

AI总结 Routesplain是首个面向软件相关任务的LLM路由工具，通过提取可解释概念路由，在8项软件任务上的16种LLM中，其性能优于单个模型且不逊于黑盒基线，可提升响应质量并降低成本。

Comments Accepted to COLM 2026

ToolUniverse: An open platform for democratizing AI scientists

ToolUniverse：一个让AI科学家开发民主化的开放平台

Shanghua Gao, Richard Zhu, Pengwei Sui, Zhenglun Kong, Sufian Aldogom, Yepeng Huang, Ayush Noori, Reza Shamji, Krishna Parvataneni, Theodoros Tsiligkaridis, Marinka Zitnik

机构 * Department of Biomedical Informatics, Harvard Medical School（哈佛医学院生物医学信息学系） ； Harvard College, Harvard University（哈佛大学哈佛学院） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； MIT Lincoln Laboratory（MIT林肯实验室） ； Kempner Institute for the Study of Natural and Artificial Intelligence, Harvard University（哈佛大学自然与人工智能研究学院） ； Broad Institute of MIT and Harvard（MIT与哈佛联合广谱研究所） ； Harvard Data Science Initiative（哈佛数据科学计划） 纠错

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

AI总结 ToolUniverse是支持从各类模型构建AI科学家的开放平台，通过AI-工具交互标准规范工具调用，已应用于大量科学工具，案例中可完成多领域端到端分析。

Comments https://aiscientist.tools

Transformer Circuits Can Realize Clustering Algorithms

Transformer电路可实现聚类算法

Kenneth L. Clarkson, Lior Horesh, Takuya Ito, Charlotte Park, Parikshit Ram

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

AI总结 研究表明Transformer电路可实现Lloyd算法等精确聚类算法，提出的k均值Transformer聚类算法泛化性强且质量优于Lloyd算法，改动后可衍生多种新型聚类算法。

Carnot: Interpretable, Interactive, and Optimized Execution of Deep Research Queries

Carnot：深度研究查询的可解释、交互式且优化的执行系统

Matthew Russo, Yash Agarwal, Tianyu Li, Zhuohan Gu, Michael Cafarella, Omar Khattab, Tim Kraska, Samuel Madden

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

AI总结 本文提出Carnot，一款可解释交互式的AI分析执行引擎，可编译自然语言查询为执行图，支持用户干预流程并优化成本与延迟，助力企业高效获取可验证数据洞察。

Comments 4 pages, 2 figures, published as a demo paper in VLDB 2026

Journal ref Proceedings of the VLDB Endowment, Vol. 19, No. 12 pages 4642 - 4645, 2026

Omni2LoRA: Coherence-Preserving Parametric Memory for Efficient Omni Language Models

Omni2LoRA：用于高效全模态语言模型的保持一致性的参数化存储器

Puneet Mathur, Manan Suri, Dinesh Manocha

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

AI总结 Omni2LoRA是一种保持一致性的参数化存储器压缩框架，通过优化秩分配策略提升全模态语言模型效率，在视听问答任务中优于多种基线，大幅缩短推理时间。

REVEAL: A Rubric-Guided Agent for Explicit Evidence Sufficiency Verificationin Long-Video Question Answering

REVEAL：用于长视频问答的基于 rubric（评分标准）的显式证据充分性验证智能体

Caijun Yan, Yang Zhou, Meixing Shi, Haoran Sun, Yichen Li, Yuxiang Cai, Yankai Jiang

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

AI总结 该研究针对长视频问答中现有方法割裂事件、忽略证据充分性的问题，提出REVEAL框架，通过自适应分块的结构化记忆与rubric引导的证据验证，实现更可靠的推理且性能优于现有SOTA方法。

Hierarchical Self-Improvement: A Framework for Task-Specific Evolvable Agent Harnesses

分层自改进：一种面向任务特定可进化智能体控制框架的方法

Tailin Zhou

机构 * HKUST（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出HSI框架，使冻结LLM的任务特定控制框架可进化，在中等难度任务上取得性能提升，超出模型能力时无增益，为改进冻结LLM智能体提供可行方向。

Your Prompt Is Not the Only Prompt: How Much Do LLMs Weight Structured-Output Schema Descriptions?

你的提示并非唯一提示：大型语言模型对结构化输出模式描述的权重有多大？

Sin-Ying Lin

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

AI总结 该研究测试LLM对结构化输出模式描述的权重，发现模式影响具模型依赖性，模式设计是更强杠杆，建议将提示与模式视为统一指令表面并实证验证其放置与字段设计。

Comments 11 pages, 7 tables

CommitKV: Lifecycle-Aware KV Cache Compression via Commit Transitions for Multi-Turn Agents

CommitKV：面向多轮智能体的、基于提交转换的生命周期感知KV缓存压缩

Weizhong Huang, Jinchao Zhang, Xiawu Zheng

机构 * Xiamen University（厦门大学） ； WeChat AI, Tencent Inc.（腾讯微信人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 CommitKV通过提交转换识别KV生命周期，区分休眠与可安全移除信息，在多轮智能体中降低内存占用、加速推理且准确率优于现有KV缓存压缩方法。

PragyaDoc: A Universal Document Intelligence Framework for Multilingual Medical Document Understanding in Low-Resource Settings

PragyaDoc：低资源场景下多语种医学文档理解的通用文档智能框架

Jagpal Singh Jhala

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

AI总结 针对低资源场景下多语种医学文档理解问题，提出PragyaDoc通用文档智能框架，采用四层流水线实现医学文档的多语种理解，解决了印度因语言差异导致的医学文档可及性障碍。

Comments 7 pages 4 images/figure

Simple Token-Efficient Vision-Language Model for Case-level Pathology Synoptic Report Generation

用于病例级病理学概要报告生成的简单令牌高效视觉语言模型

Zhiyuan Yang, Jiahao Cheng, Vincent Quoc-Huy Trinh, Mahdi S. Hosseini

机构 * Department of Computer Science and Software Engineering (CSSE), Concordia University, Montreal, Canada（计算机科学与软件工程系（CSSE），康科迪亚大学，蒙特利尔，加拿大） ； Axe Cancer, Centre de recherche du CHUM, Université de Montréal, Montreal, Canada（Axe癌症，CHUM研究中心，蒙特利尔大学，蒙特利尔，加拿大） ； Institut de recherche en immunologie et cancérologie (IRIC), Université de Montréal（免疫学与癌症研究所（IRIC），蒙特利尔大学） ； Mila - Quebec AI Institute, Montreal, Canada（魁北克AI研究所（Mila），蒙特利尔，加拿大） 纠错

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

AI总结 提出一种简单令牌高效的视觉语言模型，通过5倍放大率的512×512补丁和两阶段监督训练，在有限GPU内存下实现病例级多WSI病理报告生成，显著降低序列长度并提升效率。

Comments DeLTA 2026 Conference Best Paper Award

InfMem: Learning System-2 Memory Control for Long-Context Agent

InfMem: 面向长上下文智能体的系统2记忆控制

Xinyu Wang, Mingze Li, Peng Lu, Xiao-Wen Chang, Lifeng Shang, Jinping Li, Fei Mi, Prasanna Parthasarathi, Yufei Cui

机构 * McGill University（麦吉尔大学） ； Noah's Ark Lab（诺亚实验室） 纠错

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

AI总结 InfMem通过预思考-检索-写作协议实现系统2风格的控制，有效提升超长文档推理的准确率并减少推理时间。

Comments Accepted to COLM 2026

PAM: Training Policy-Aligned Moderation Filters at Scale

PAM：在大规模上训练策略对齐的 moderation 过滤器

Masoomali Fatehkia, Enes Altinisik, Mohamed Osman, Husrev Taha Sencar

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

AI总结 PAM 提出了一种灵活的框架，用于训练基于用户定义策略的定制 moderation 过滤器，能够在大规模上实现更广泛的对齐需求，并在多个基准测试中表现优于现有方法。

HFS: Holistic Query-Aware Frame Selection for Efficient Video Understanding

HFS: 为高效视频推理的全局查询感知帧选择

Yiqing Yang, Yun Li, Daiqing Qi, Lehan Yang, Tianlong Wang, Wenhao Zhang, Sheng Li, Kin-man Lam

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 HFS提出一种端到端可训练的帧选择框架，通过任务自适应方法提升视频推理效率。

Comments Accepted to the Main Track of ACM Multimedia 2026 (ACM MM '26)

Intelligence Foundation Model: A New Perspective to Approach Artificial General Intelligence

智能基础模型：一种新视角来实现通用人工智能

Borui Cai, Yao Zhao

机构 * Hangzhou International Innovation Institute, Beihang University, China（北京航空航天大学杭州国际创新研究院） ； Victoria University, Melbourne, Australia（墨尔本维多利亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出智能基础模型，通过模拟生物神经系统的动态过程和神经元输出预测，为实现通用人工智能提供新的视角和方法。

OpRAG: A Resource-Deterministic Runtime for GPU-Backed Multi-Stage RAG Workflows

OpRAG：面向GPU支持的多阶段RAG工作流的资源确定性运行时

Arup Kumar Sarker, Mills Staylor, Aymen Alsaadi, Gregor von Laszewski, Shantenu Jha, Geoffrey Fox

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出OpRAG，一种面向GPU多阶段RAG的资源确定性分布式运行时，通过优化编排层降低非模型开销，在多模型多基准测试中显著提升RAG端到端性能。

Comments 14 pages, 6 figures, 5 Tables

OasisKV: Scaling In-Decode KV Cache Beyond HBM with Lookahead Sparse Prefetching

OasisKV：通过前瞻稀疏预取将解码中KV缓存扩展至HBM之外

Can Xiao, Sukmin Cho, Junbong We, Zhixiong Niu, Jianyi Cheng, Yiren Zhao, Youngjin Kwon, Yongqiang Xiong, Rui Ma, Junyi Liu

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 针对LLM推理中HBM容量受限问题，提出以内存为中心的OasisKV系统，通过前瞻稀疏预取技术解耦KV缓存存储与HBM，在精度损失极小的情况下显著提升推理吞吐量并降低内存占用。

From Human-Centered Design to Human-AI Collaboration: Why the Future of HCI Still Starts With People

从以用户为中心的设计到人机协作：人机交互的未来为何仍以人作为起点

Issam Alzouby

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出GenAI应作为人类协同思考伙伴而非HCD方法替代品，指出HCI未来需聚焦保留人类能动性、批判性思维与责任的人机协作。

Comments 4 pages, 1 figure. Accepted to the CHIWORK 2026 Workshop: Interrogating GenAI Augmentation for CHIworkers