大模型推理能力

Vision-Language Assistant for Emotional Reactions to Risky Driving

用于对危险驾驶产生情感反应的视觉语言助手

Harine Choi, Eun Hak Lee, Zhengzhong Tu

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究针对现有自动驾驶视觉语言模型忽视情感维度与用户体验的问题，提出KYA系统。它由视觉模块（用YOLOv8变体检测危险行为并提取指标生成日志）和语言模块（依情感基调设置生成回应）组成，经实验评估表现良好，为车载人工智能带来新范式。

Comments Transportation Research Record. Advance online publication (2026)

LLMs for Qualitative and Mixed-Methods Social Network Analysis

用于定性和混合方法社交网络分析的大语言模型

Moses Boudourides

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 探讨将大语言模型整合进定性和混合方法社交网络分析领域，强调增强定性分析深度与严谨性，介绍其可辅助数据收集等工作，指出使用局限与伦理挑战，并为相关研究者提供研究设计与实用建议。

Aïra: Rethinking AI Research Assistants for Interdisciplinary Science

Aïra：重新思考面向跨学科科学的人工智能研究助手

Diya Mirji, Tiffany Degbotse, Sharmil Nanjappa, Jiayi Zhou, Vishnu Manoj, Vihaan Nama, Boyuan Chen, Lee Tiedrich, Christopher Bail, David W. Johnston, Walter Sinnott-Armstrong, Brinnae Bent

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 针对跨学科科学中人工智能研究助手缺乏协作推理支持的问题，提出构建Aïra，它能识别学科观点、翻译术语等，介绍了其设计原则、系统架构，展示输出并给出支持协作学术的人工智能系统未来研究方向。

Mixture of Cognitive Experts in Large Vision-Language Models

大型视觉语言模型中的认知专家混合体

Robert Wijaya, Ngai-Man Cheung

机构 * Singapore University of Technology and Design (SUTD)（新加坡科技设计大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究大型视觉语言模型中多编码器专家整合难题，提出证据驱动的多模态推理框架，利用布鲁姆分类法及两阶段认知语言化，改进感知和推理能力，实现细粒度分析。

SiFAR: Synchronization-Free All-Reduce for Low-Latency LLM Inference

SiFAR：用于低延迟大语言模型推理的无同步全规约算法

Hritvik Taneja, Anish Saxena, Abhishek Revinipati, Jae Hyung Ju, Neal C. Crago, Moinuddin Qureshi

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究针对大语言模型推理中令牌生成延迟瓶颈，提出无同步全规约算法SiFAR。通过消除一次性算法写后写依赖、利用交换机片上规约等方法，减少全规约延迟，提升端到端吞吐量，在特定条件下取得显著性能提升。

Escaping the Procrustean Bed: Groupwise Orthogonal Connectors for Audio-Language Models

摆脱普罗克汝斯忒斯之床：用于音频语言模型的分组正交连接器

Ho-Lam Chung, Ke-Han Lu, Yi-Cheng Lin, Guan-Ting Lin, Yiming Chen, Hung-yi Lee

机构 * Graduate Institute of Communication Engineering, National Taiwan University（国立台湾大学通信工程研究所） ； ASUS AICS 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究音频语言模型压缩中存在的问题，提出ORCA方法，通过分组使查询输出指向不同方向，在SAKURA多跳推理中表现出色，提升分数，减少查询冗余并提高跨说话者方差。

Large Language Models Have Unreliable Understanding of Software Engineering Terminology

大语言模型对软件工程术语的理解不可靠

Huzaifa Ejaz, Fabian C. Peña, Steffen Herbold

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究大语言模型对软件工程术语的理解程度，通过用正确及伪造定义提示，测量分类准确率与推理令牌合理性，发现多数模型虽能检测伪造定义，但存在拒绝正确定义的偏差，明确推理未持续改善结果，揭示了LLMs在术语理解上的问题。

Retrieving a Set, Not Independent Passages: Set-Level Compatibility Learning for Efficient Set Exploration

检索一个集合，而非独立段落：用于高效集合探索的集合级兼容性学习

Mooho Song, Jay-Yoon Lee

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 针对多跳问答等任务中证据段落选择问题，提出集合级检索框架，通过查询-集合兼容性评分训练，用ParaSet和SetCE两个评分器实例化，提升了检索性能及下游问答任务性能，且集合级检索器有互补特性。

CAC-VLA: Context-Gated Action Conditioning for Vision-Language-Action Models

CAC-VLA：用于视觉-语言-动作模型的上下文门控动作条件调节

Yifu Xiong, Wenhao Yu, Jiaxuan Lin, Bojun Zou, Jiahao Li, Lu Zhang, Yanyong Zhang, Jianmin Ji

机构 * University of Science and Technology of China (USTC)（中国科学技术大学） ； Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center（合肥综合性国家科学中心人工智能研究院） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究视觉-语言-动作模型，提出上下文门控动作条件调节框架CAC-VLA，在视觉语言模型中学习轻量级潜在动作接口，训练模型预测潜在动作并通过上下文门调节动作专家，实验验证其有效性。

Comments 16 pages, 6 figures

Semantic-aware and Self-improving Program Reduction via Agentic Large Language Models

通过智能大语言模型实现语义感知和自我改进的程序简化

Xintong Zhou, Hongxu Xu, Chunhao Liao, Puzhuo Liu, Yongqiang Tian, Chengnian Sun

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究将程序简化作为由智能大语言模型驱动的自主推理任务，方法是让模型分析语义、提出假设并迭代改进，还能提炼经验，PROJ框架实现该方法，实验表明其优于现有技术。

Dual-Adaptive SAM3: Hierarchical Routing over Low-Rank Expert Layers for Parameter-Efficient Medical Image Segmentation

双自适应SAM3：基于低秩专家层的分层路由用于参数高效的医学图像分割

Ying Chen, Jinyue Li, Kun Wang, Qiankun Li, Yang Liu

机构 * Shenzhen Research Institute, The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学深圳研究院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Imperial Global Singapore (IGS), Imperial College London（伦敦帝国理工学院新加坡帝国全球（IGS）） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出双自适应SAM3框架，通过任务感知的动态专家路由器和参数感知的分解参数化专家设计，兼顾分割精度与参数效率，在医学图像分割上有高表现。

Comments Accepted by MICCAI 2026

Affinage: genome-scale mechanistic gene annotation from the published literature

Affinage: 基于已发表文献的全基因组尺度机制性基因注释

Matteo Di Bernardo, Iain M. Cheeseman

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出Affinage，一个利用大语言模型从原始文献中提取直接实验证据并推理，为人类蛋白质编码基因生成可复用的结构化机制注释的流程，在19,293个基因上优于UniProt。

Comments 12 pages, 6 figures. Accepted to the Workshop on Generative and Agentic AI for Biology at ICML 2026

LLM-Empowered Multimodal Fusion Framework for Autonomous Driving: Semantic Enhancement and Channel-Adaptive Design

LLM赋能的自动驾驶多模态融合框架：语义增强与信道自适应设计

Wen Wang, Yaping Sun, Yejun He, Hao Chen, Zhiyong Chen, Xiaodong Xu, Nan Ma, Shuguang Cui

机构 * National Natural Science Foundation of China（国家自然科学基金） ； Shenzhen Natural Science Foundation（深圳市自然科学基金） ； Shenzhen Key Laboratory Evaluation（深圳市重点实验室评估） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出LM-SCIP框架，以LLM为核心推理中枢，通过信道自适应语义模块动态融合视觉与雷达特征，实现低信噪比下的视觉主导回退和高信噪比下的协同融合，在nuScenes和VIRAT数据集上显著提升定位精度。

Comments 6 pages, 4 figures. Accepted by 2026 IEEE 37th International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications (PIMRC)

CoPersona: Collaborative Persona Graphs for Robust LLM Personalization

CoPersona: 面向鲁棒LLM个性化的协作人格图

Yangtian Zhang, Leyao Wang, Hiren Madhu, Ngoc Bui, Walter Roznyatovskiy, Rex Ying

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 针对用户历史稀疏和偏差导致的个性化脆弱问题，提出CoPersona框架，通过多面人格图从行为相似用户中借调信号，结合非参数检索与参数图推理的双分支架构，在多个领域和模型规模上超越强基线。

Comments Accepted at KDD '26. 12 pages, 5 figures, 8 tables

RepoRescue: An Empirical Study of LLM Agents on Whole-Repository Compatibility Rescue

RepoRescue: LLM智能体在全仓库兼容性修复上的实证研究

Zhihao Lin, Mingyi Zhou, Zhensu Sun, Yizhuo Yang, Renyu Yang, David Lo, Li Li

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究LLM智能体能否自动修复因环境演化而失效的旧仓库，提出RepoRescue基准，包含315个仓库，评估多种智能体系统，发现跨文件协调是主要难点，且系统间互补性显著。

Wake up for Touch! Mask-isolated Tactile Alignment Learning in MLLMs

醒来触摸！多模态大语言模型中的掩码隔离触觉对齐学习

Yoonhyung Park, Minji Kim, Sungwon Moon, Jiyoung Lee

机构 * Division of Artificial Intelligence & Software（人工智能与软件系） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出Splash框架，通过参数空间划分（休眠/关键子空间）实现非破坏性触觉模态扩展，在不增加推理开销下保持视觉语言能力，在触觉基准上达到SOTA。

Comments ECCV 2026, Project page: http://mmai.ewha.ac.kr/splash/

Preserving Speech-to-Text LLM Capabilities in Speech-to-Speech Generation

保留语音到文本LLM能力的语音到语音生成

Yuxuan Hu, Heng Lu, Ruchao Fan, Yao Qian, Xiaofei Wang, Jian Xue, Heming Wang, Shuohang Wang, Young Jin Kim, Yelong Shen, Jinyu Li

机构 * Microsoft（微软） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出PRIME-Speech框架，通过冻结骨干网络并仅训练语音生成模块，在保持语音到文本性能的同时实现高质量语音到语音转换，支持多轮对话。

MS-Resampler: Multi-Scope Visual Resampling for Efficient Multimodal LLMs

MS-Resampler: 用于高效多模态大语言模型的多范围视觉重采样

Zhongyang Li, Yaqian Li, Faming Fang, Rinyoichi Takezoe, Zi-Hao Bo, Cheng Qian, Mo Guang, Guixu Zhang, Kaiwen Long

机构 * Li Auto Inc.（理想汽车） ； East China Normal University（华东师范大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出MS-Resampler，通过多范围视觉重采样框架，注入显式空间范围先验，使模型在固定令牌预算内同时捕获局部细节和全局上下文，提升多模态理解与推理。

An Interaction Language Model: Mechanism Discovery from Statistical Patterns of Physical Interactions

交互语言模型：从物理交互的统计模式中发现机制

Triparna Ganguly, Hanqi Jiang, Xinliang Li, Yi Pan, Junhao Chen, Miyuki Karunathilaka, Tianming Liu, Yohannes Abate

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出交互语言模型（ILM），通过统计学习物理交互的依赖关系，推断交互路径、识别缺失步骤并预测下一步交互，在分子扩散任务中实现可审计的机制发现。

Comments Corresponding authors: Tianming Liu, Yohannes Abate

PYPILINE: Malicious PyPI Package Detection via Suspicious API Knowledge and Agent Workflow

PYPILINE：通过可疑API知识和Agent工作流检测恶意PyPI包

Siyuan Pang, Yepeng Yao, Zhengwei Jiang, Zijing Fan, Haozhe Li, Baoxu Liu

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出PYPILINE方法，结合可疑API知识库与Agent工作流，通过静态分析构建知识库并自动检测恶意PyPI包，在精度、召回率和F1分数上显著优于现有工具。

IntentTester: Intent-Driven Multi-agent Framework for Cross-Library Test Migration

IntentTester：面向意图驱动的跨库测试迁移多智能体框架

Yi Gao, Ziyuan Zhang, Xing Hu, Xiaohu Yang, Xin Xia

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出IntentTester多智能体框架，通过将测试抽象为语言无关的测试描述语言（TDL），结合知识图谱对齐语义实体，并利用LLM推理与迭代验证生成可执行测试，实现跨库跨语言测试迁移，在9个开源项目上生成2776个测试，正确率85%，有效性74%，并发现多处隐藏缺陷。

The Digital Pirahã Condition: Ecological Mismatch and the Reconstruction of Recursive Cognition

数字皮拉罕条件：生态错位与递归认知的重建

Dhushy Thillaivasan, Samar Shailendra, Kristina Nicholls, Deepani Guruge

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出“数字皮拉罕条件”模型，解释数字环境如何培养浅层认知模式，导致与学术推理的生态错位，并主张通过教育中的认知生态重建来应对。

Comments 15 pages, 1 figure

ForensicsTok: Forensics-Guided Tokenized Modeling for Image Tampering Localization

ForensicsTok: 面向图像篡改定位的法医引导分词建模

Lei Xu, Haowei Wang, Shen Chen, Taiping Yao, Bin Li, Changsheng Chen

机构 * Shenzhen University（深圳大学） ； Tencent Youtu Lab（腾讯优图实验室） ； Shenzhen MSU-BIT University（深圳北理莫斯科大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出ForensicsTok，将图像篡改定位重构为自回归序列生成任务，通过Token Splatting解码器和分层专家融合模块，直接生成空间定位的令牌序列，避免中间监督，在六个基准上超越现有MLLM方法并略优于强法医基线。

Comments 16 pages, 4 figures, 8 tables

Poisoned Playbooks: Demystifying Knowledge Poisoning Effects on AI Security Agents

有毒剧本：揭秘知识投毒对AI安全代理的影响

Juho Park, Hyunmin Choi, Kevin Nam

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究揭示通过RAG注入单条有毒安全知识可系统性改变AI安全代理行为，提出验证边界（VB）分类法，并评估验证提示与多源检索的防御效果。

Spectral Evolution-Guided Token Pruning in Multimodal Large Language Models

多模态大语言模型中基于谱演化引导的令牌剪枝

Bin Chen, Yuxiang Cai, Yadan Luo, Yi Zhang, Jianwei Yin, Zhi Chen

机构 * School of Software Technology, Zhejiang University（浙江大学软件学院） ； Zhejiang Key Laboratory of Digital-Intelligence Service Technology（浙江省数字化服务技术重点实验室） ； The University of Queensland（昆士兰大学） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） ； The University of Southern Queensland（南昆士兰大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出跨层谱演化（CLSE）框架，通过频域分析令牌表示在Transformer层间的演化来评估重要性，实现无训练剪枝，在保持性能的同时减少计算开销。

Comments Accepted to ECCV 2026

Embodied Explainability and Ontological Obstacles: Why We Struggle to Explain the Answers of Large Language Models (LLMs)

具身可解释性与本体论障碍：为何我们难以解释大型语言模型（LLM）的答案

Marvin Pafla, Jesse Hoey, Kate Larson, Mark Hancock

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文从具身认知角度论证可解释性是在使用中通过共享实践中的可供性创造的，揭示了解释大型语言模型时的本体论障碍，并强调可解释性应限于在情境实践中提供可供性的设计。

Comments 11 pages

Breaking Bottlenecks in Solid Electrolyte Discovery with Large Artificial Intelligence Models

利用大型人工智能模型突破固态电解质发现中的瓶颈

Eric Jianfeng Cheng, Min Hong, Zhiquan Zeng, Chuanyu Liu, Qian Wang, Melissa Jane Meadowcroft, Vlad Badilita, Carlos Miguel Costa, Senentxu Lanceros-Méndez, Ying Li, Chenyao Ma, Weibo Gong, Surendra Martha, Aloysius Soon, Piao Ma, Di Zhang, Teguh Ariyanto, Sudaryanto, Hiroshi Kakinuma, Jie Zhao, Jiayu Peng, Pengfei Ou, Jun Lu, Shin-ichi Orimo, Hao Li

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出利用大型AI模型（MLIPs和LLMs）构建自主发现框架，通过闭环架构整合候选设计、多尺度模拟、不确定性感知选择和实验验证，实现固态电解质从直觉驱动到数据驱动的自优化发现。

Comments 54 pages, 6 figures. Perspective article

CAAD: Contrastive Audio-Aware Distillation for Efficient Speech Language Models

CAAD：对比音频感知蒸馏用于高效语音语言模型

Chun-Wei Chen, Tzu-Quan Lin, Ke-Han Lu, Wei-Ping Huang, Hung-Yi Lee

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出对比音频感知蒸馏（CAAD）框架，通过同步教师强制策略将教师模型的对比推理内化到学生模型权重中，在Dynamic-SUPERB上相对提升约8%，并减少语言偏倚。

Comments Accepted to interspeech 2026

Rising From the Ashes: How Agentic AI is Unblocking Challenges in Cybersecurity

浴火重生：自主AI如何解锁网络安全挑战

Gabriela F. Ciocarlie, Kathrin Grosse, Somesh Jha, Daryna Oliynyk, Andrew Paverd, Christian Wressnegger

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文探讨自主AI通过直接处理自然语言或代码来缓解安全防御中劳动密集型瓶颈的潜力，并通过16个案例研究（包括供应链分析）展示其对防御者的益处。

Comments two tables, under submission

Do Gains from Generative AI-Enabled Adaptive Pretesting Persist? Evidence from a Retention Study

生成式AI自适应预测试的收益是否持久？来自一项保持研究的数据

Mahir Akgun, Sacip Toker

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究通过七周保持期实验，发现GenAI自适应预测试能提升初始理解，但持续学习依赖于后续AI支持练习的结构化方式。

Comments 27th International Conference on AI in Education