大模型推理能力

Constitutional On-Policy Safe Distillation

宪法性在策略安全蒸馏

Ming Wen, Yuxuan Liu, Kun Yang, Yunhao Feng, Zhuoer Xu, Yuhao Sun, Shiwen Cui, Xiang Zheng, Yi Liu, Xingjun Ma, Yu-Gang Jiang

机构 * Institute of Trustworthy Embodied AI（可信具身人工智能研究院） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Zhejiang University（浙江大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

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

AI总结 针对在策略自蒸馏在安全对齐中因宪法条件导致教师分布收缩、表达能力下降的问题，提出宪法性在策略安全蒸馏（COPSD），通过交叉SFT冷启动校准教师分布，再进行宪法条件在策略蒸馏，在12个基准上实现了更优的安全-有用性权衡并降低安全税。

In-context superposition: human-like working memory interference in large language models

类人工作记忆干扰在大语言模型中

Hua-Dong Xiong, Li Ji-An, Jiaqi Huang, Robert C. Wilson, Kwonjoon Lee, Xue-Xin Wei

机构 * School of Psychological and Brain Sciences, Georgia Tech（佐治亚理工学院心理与脑科学学院） ； Department of Psychology, New York University（纽约大学心理学系） ； Department of Cognitive Science, Indiana University Bloomington（印第安纳大学布卢明顿分校认知科学系） ； Honda Research Institute（本田研究所） ； Center of Excellence for Computational Cognition, Georgia Tech（佐治亚理工学院计算认知卓越中心） ； Departments of Neuroscience and Psychology, The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校神经科学和心理学系） 纠错

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

AI总结 研究发现大语言模型在工作记忆任务中存在干扰限制，其表现与人类相似，且通过抑制无关信息实现有效记忆检索。

Comments Published as a conference paper at COLM 2026

Security and Detectability Analysis of Unicode Text Watermarking Methods against Large Language Models

Unicode文本水印方法对抗大语言模型的安全性与可检测性分析

Malte Hellmeier

机构 * Fraunhofer ISST（弗劳恩霍夫研究所） 纠错

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

AI总结 本文分析了Unicode文本水印方法在大语言模型下的安全性和可检测性，发现最新模型能检测水印但无法提取。

Comments Author's version of a paper, accepted and presented at the ICISSP 2026 conference

Social Meaning in Large Language Models: Structure, Magnitude, and Pragmatic Prompting

大语言模型中的社会意义：结构、规模与语用提示

Roland Mühlenbernd

机构 * Leibniz-Centre General Linguistics, Berlin, Germany（莱布尼茨普通语言学中心，柏林，德国） 纠错

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

AI总结 本文研究大语言模型在社会意义上的表现，提出两种校准指标并探讨语用理论指导的提示策略对模型校准的影响，发现提示策略能有效减少模型在规模校准上的偏差。

Journal ref Proceedings of the 15th Workshop on Cognitive Modeling and Computational Linguistics (CMCL) @ LREC 2026, pages 162-171

Forecasting With LLMs: Improved Generalization Through Feature Steering

利用大语言模型进行预测：通过特征引导改进泛化能力

Humzah Merchant, Bradford Levy

机构 * University of Chicago（芝加哥大学） ； University of Chicago, Illinois, United States（芝加哥大学） 纠错

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

AI总结 本文利用稀疏自编码器分析LLM内部状态，识别时间感知和前瞻偏差特征，并通过增强时间感知特征减少预测中的前瞻偏差，提升泛化能力。

Do LLMs Benefit From Their Own Words?

大型语言模型是否受益于自身话语？

Jenny Y. Huang, Leshem Choshen, Wei Sun, Omar Khattab, Ramón Fernandez Astudillo, Mehul Damani, Tamara Broderick, Jacob Andreas

机构 * Department of Electrical Engineering and Computer Science, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院电子工程与计算机科学系） ； MIT-IBM Watson AI Lab（MIT-IBM沃森人工智能实验室） ； IBM Research（IBM研究院） 纠错

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

AI总结 研究发现，省略大型语言模型自身历史上下文可提高响应质量并减少内存消耗。

Safeguarding LLM Agents from Misalignment through Provenance Analysis

通过溯源分析保护LLM智能体免受失调影响

Yining She, Yiliang Liang, Eunsuk Kang

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 提出基于溯源分析的ProvenanceGuard框架，通过多阶段流水线检测工具调用前的三种失调类型，在Agent-SafetyBench和WorkBench上显著降低失调错误率并减少不必要的干预。

Enhancing AI Interpretability with Localised Architectures

通过局部化架构增强AI可解释性与安全性

Ian Seet, Jonas Bozenhard, Simon Ostermann

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

AI总结 针对大型生成式AI模型可解释性差、计算成本高的问题，提出局部化机器学习架构，通过降低带宽、提高节点表达能力来提升可解释性和效率，并评估了多种硬件实现方案的适用性。

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。

Improving Attributed Long-form Question Answering with Intent Awareness

通过意图意识提升带有属性的长形式问答

Xinran Zhao, Aakanksha Naik, Jay DeYoung, Joseph Chee Chang, Jena D. Hwang, Tongshuang Wu, Varsha Kishore

机构 * Allen Institute for AI（艾伦人工智能研究所） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 本文提出通过增强模型意图意识来提升长报告生成质量，通过结构化标签方案提取隐含意图，改进零样本生成能力并生成高质量合成数据，实验显示在科学报告生成任务中模型性能平均提升2.9和12.3个百分点。

Comments 39 pages, 7 figures

Journal ref ICLR 2026

SFT Conflicts, RL Coexists: A Theoretical and Empirical Analysis of Multi-Task Learning for LLMs

SFT冲突，RL共存：大语言模型多任务学习的理论与实证分析

Kejian Zhu, Zhuoran Jin, Shangqing Tu, Hongbang Yuan, Yushi Bai, Kang Liu, Juanzi Li, Jun Zhao

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

AI总结 该研究针对大语言模型多任务学习，通过理论与实证分析揭示SFT存在任务冲突而RL可稳定共存的机制，进而提出Parallel-RL范式以解耦多任务训练，提升效率与灵活性。

Comments Code: https://github.com/GaryStack/Parallel-RL

Output-Aware Rotation for INT2 KV-Cache Quantization

面向INT2 KV缓存量化的输出感知旋转

Vincent-Daniel Yun, Woosang Lim, Minsoo Cheong, Sunwoo Lee, Murali Annavaram, Sai Praneeth Karimireddy, Sungjoo Yoo

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Seoul National University（首尔大学） ； Inha University（仁荷大学） 纠错

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

AI总结 针对长上下文大模型KV缓存的INT2量化瓶颈，提出OptR输出感知旋转方法，通过分解误差、学习正交修正等，提升QuaRot等性能并增强长上下文检索能力，且开销可忽略。

Metis: Memory Foundation Model

Metis：记忆基础模型

Zeyu Zhang, Ziliang Guo, Yihang Sun, Xichong Zhang, Xixuan Hao, Zehao Lin, Yang Zhang, Xiaoyan Zhao, Tong Shen, Bo Tang, Zhi-Qin John Xu, Junchi Yan, Haofen Wang, Xu Chen, Feiyu Xiong, Zhiyu Li, Tat-Seng Chua

机构 * MemTensor (Shanghai) Technology Co., Ltd.（墨芯（上海）科技有限公司） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tongji University（同济大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出首个记忆基础模型原型Metis，赋予基础模型原生记忆能力，通过新架构与优化目标实现，经实验验证其具备原生记忆能力并发布相关资源。

Comments 46 pages, 11 figures, 16 tables

AI and Its Impact on Creativity and Diversity: An Empirical Study of LLM-Generated Product Ideas

使用大型语言模型进行创新中的创意生成

Christian Terwiesch, Lennart Meincke, Karan Girotra, Ethan Mollick, Gideon Nave, Karl T. Ulrich

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

AI总结 该研究对比人类与GPT-4生成的大学生适用低价新产品创意，发现AI生成创意平均购买意向更高、跻身前10%的概率是人类的7倍，但新颖性较低，少样本提示效果略优于零样本。

LongCrafter: Towards Diverse Long-Context Understanding via Evidence-Graph-Guided Instruction Synthesis

LongCrafter：通过证据图引导的指令合成实现多样化的长上下文理解

Chenhao Yuan, Yinhao Xu, Shuwen Xu, Xizhi Yang, Jiaxiang Liu, Chenxi Zhou, Shaoping Huang, Haolin Ren, Pengfei Cao, Jun Zhao, Kang Liu

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； The Key Laboratory of Cognition and Decision Intelligence for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所认知与决策智能复杂系统重点实验室） 纠错

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

AI总结 针对现有长上下文理解方法的局限，提出LongCrafter框架，结合分层任务分类法与证据管道，生成多样化长上下文SFT数据，微调后的模型在多个数据集上表现优异，能有效缓解“中间迷失”问题。

Enhancing Regime Shift Detection Using Unstructured Data: A Study on the Treasury Market

利用非结构化数据增强制度转换检测：国债市场研究

Mingxuan Yi, Vidal Mehra, Jing Chen, John Cartlidge

机构 * School of Engineering Mathematics and Technology, University of Bristol, UK（布里斯托大学工程数学与技术学院） ； Propellant Digital B.V., Amsterdam, Netherlands（荷兰阿姆斯特丹Propellant Digital公司） ； School of Mathematics, Cardiff University, UK（卡迪夫大学数学学院） 纠错

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

AI总结 提出一种结合大语言模型推理与统计检验的文本增强型制度转换检测框架，在国债市场数据上实现F1=0.82，优于纯数据驱动方法。

Comments 9 pages, 4 figures. Selected for Long Oral presentation at the International Symposium on Large Language Models for Financial Services (FinLLM@IJCAI 2026), Bremen, Germany, 15 August 2026 (non-archival). Code available at: https://github.com/mingxuan-yi/regime_shift

Syntax Without Semantics: Teaching Large Language Models to Code in an Unseen Language

无语义的语法：教大语言模型在未见过的语言中编程

Vinayshekhar Bannihatti Kumar, Disha Makhija, Manoj Ghuhan Arivazhagan, Rashmi Gangadharaiah

机构 * AWS AI Labs（AWS人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 研究探讨大语言模型在未见过的语言中生成代码的能力，发现微调仅能教授语法而无法转移语义能力，揭示了推理与语言实现之间的鸿沟。

Comments Accepted at COLM 2026

ResearchArena: Evaluating Sabotage and Monitoring in Automated AI R&D

研究竞技场：评估自动化人工智能研发中的破坏行为与监控

Lena Libon, Ben Rank, Jehyeok Yeon, David Schmotz, Jeremy Qin, Daniel Donnelly, Derck Prinzhorn, Maksym Andriushchenko

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

AI总结 研究针对自动化人工智能研发，用研究竞技场框架评估人工智能控制，通过四项长期任务及两类隐藏附带任务，评估前沿代理破坏与监控能力，发现训练数据中破坏行为难捕捉，发布框架用于评估自动化人工智能研发中的破坏与控制。

Comments 50 pages, 12 figures

How memory can affect collective and cooperative behaviors in an LLM-Based Social Particle Swarm

记忆如何影响基于LLM的社会粒子群中的集体和合作行为

Taisei Hishiki, Takaya Arita, Reiji Suzuki

机构 * Graduate School of Informatics（信息学研究生院） 纠错

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

AI总结 研究探讨了大型语言模型代理的内部对齐特性如何影响记忆对其集体和合作动态的影响。通过将社会粒子群模型中的规则代理替换为具有大五人格特质和不同记忆长度的LLM代理，发现记忆长度是决定集体行为的关键参数，且不同模型对记忆的解读影响合作结果。

Comments 11 pages, 4 figures and 2 tables

Repeated-Token Counting Reveals a Dissociation Between Representations and Outputs

重复标记计数揭示了表示与输出之间的脱节

Sohan Venkatesh

机构 * Manipal Institute of Technology Bengaluru（班加罗尔Manipal理工学院） 纠错

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

AI总结 研究发现大语言模型在重复标记计数任务中表现不佳，但通过线性探针发现错误源于多层感知机块的固定错误覆盖，而非表示层的缺陷。

Comments Code is available at https://github.com/sohv/counting-failure

LEDOM: Reverse Language Model

LEDOM：反向语言模型

Xunjian Yin, Sitao Cheng, Yuxi Xie, Xinyu Hu, Li Lin, Xinyi Wang, Liangming Pan, William Yang Wang, Xiaojun Wan

机构 * Peking University（北京大学） ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣芭芭拉分校） ； University of Arizona（亚利桑那大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 LEDOM是一种反向自回归语言模型，通过反向训练获得独特能力，如演绎推理和解决反转诅咒，并在多个基准测试中提升了性能。

Comments Work in progress; Models can be found at: https://huggingface.co/Corning/Reverse-Model-7B-348B/tree/main

Gemma 4 Technical Report

Gemma 4技术报告

Gemma Team, Sherif El Abd, Vaibhav Aggarwal, Robin Algayres, Alek Andreev, Olivier Bachem, Ian Ballantyne, Cormac Brick, Victor Cărbune, Michelle Casbon, Mayank Chaturvedi, Aditya Chawla, Victor Cotruta, Alice Coucke, Phil Culliton, Robert Dadashi, Lucas Dixon, Mohamed Elhawaty, Utku Evci, Clément Farabet, Johan Ferret, Filippo Galgani, Sertan Girgin, Jean-Bastien Grill, Maarten Grootendorst, Jiaxian Guo, Cassidy Hardin, Yanzhang He, Steven M. Hernandez, Omri Homburger, Léonard Hussenot, Juyeong Ji, Armand Joulin, Aishwarya Kamath, Parnian Kassraie, Olivier Lacombe, Preethi Lahoti, Gaël Liu, Gus Martins, Luciano Martins, Tatiana Matejovicova, Ramona Merhej, Nikola Momchev, Sneha Mondal, Ryan Mullins, Sindhu Raghuram Panyam, Shreya Pathak, Sarah Perrin, André Susano Pinto, Etienne Pot, Angéline Pouget, Alexandre Ramé, Sabela Ramos, Douglas Reid, David Rim, Morgane Rivière, Karsten Roth, Louis Rouillard, Omar Sanseviero, Pier Giuseppe Sessa, Shane Settle, Danila Sinopalnikov, Sara Smoot, Piotr Stanczyk, Andreas Steiner, Lawrence Stewart, Ilya Tolstikhin, Michael Tschannen, Anton Tsitsulin, Nino Vieillard, Renjie Wu, Pingmei Xu, Haichuan Yang, Edouard Yvinec, Biao Zhang, Li Zhang, Joe Zou, Nicolas Aagnes, Abdelrahman Abdelhamed, Jakub Adamek, Shivani Agrawal, Shubham Agrawal, Ibrahim Alabdulmohsin, Jean Baptiste Alayrac, Uri Alon, Chandramouli Amarnath, Ankesh Anand, Chrysovalantis Anastasiou, Setareh Ariafar, François-Xavier Aubet, Kyriakos Axiotis, Federico Barbero, Joelle Barral, Alexei Bendebury, Urs Bergmann, Stanley Bileschi, Kat Black, Mathieu Blondel, Sebastian Borgeaud, Arthur Bražinskas, Ryan Burnell, Robert Busa-Fekete, Mu Cai, Daniele Calandriello, Glenn Cameron, Charlotte Caucheteux, Rahma Chaabouni, Garima Chadha, Jetha Chan, Blake Jianhang Chen, Jesse Chen, Lin Chen, Xu Chen, Derek Cheng, Tzu-hsiang Chien, Nikolai Chinaev, Yi Chou, Zhaohui Chu, Benjamin Coleman, Pooja Consul, Sam Conway-Rahman, Scott Crowell, Dylan Cutler, Vivek Dani, Samira Daruki, Anil Das, Daniel Deutsch, Nishanth Dikkala, Li Ding, Qiuhan Ding, Shenil Dodhia, Konstantin Donhauser, Tulsee Doshi, Anca Dragan, Alex Druinsky, Sahil Dua, Zoltan Egyed, Danielle Eisenbud, Daniel Eppens, Cindy Fan, Bahare Fatemi, Yassir Fathullah, Vlad Feinberg, Milen Ferev, Sebastian Flennerhag, Takumi Fujimoto, João Gabriel Oliveira, Isaac Galatzer-Levy, João Gante, Simon Geisler, Soham Ghosal, Antonious M. Girgis, Tamara von Glehn, Alec Go, Alhaad Gokhale, Alex Grills, Yiming Gu, Mayank Gupta, Pramod Gupta, Guru Guruganesh, Raia Hadsell, Hamza Harkous, Jitendra Harlalka, Demis Hassabis, Anja Hauth, Joe Heyward, Arian Hosseini, Chih-Yang Hsia, I-Hung Hsu, Xiaopeng Huang, Yangsibo Huang, Kevin Hui, Adrian Hutter, Te I, Fotis Iliopoulos, Advait Jain, Ganesh Jawahar, Ziwei Ji, Qilin Jin, Melvin Johnson, Kandarp Joshi, Arun Kandoor, Wang-Cheng Kang, Koray Kavukcuoglu, Mehran Kazemi, Kathleen Kenealy, Amr Khalifa, Phoebe Kirk, Ivan Korotkov, Suraj Kothawade, Vitaly Kovalev, Neel Kovelamudi, Adam Kraft, Ravin Kumar, Vivek Kumar, Harish Kuppam, Justin Lannin, Chen-Yu Lee, Seungji Lee, Dmitry Lepikhin, Alon Levkovitch, Dongdong Li, Qiujia Li, Valentin Liévin, Ethan Lin, Ziqian Lin, Casper Liu, Tianlin Liu, Tianqi Liu, Xin Liu, Ivan Lobov, Mayank Lunayach, Min Ma, Gagan Madan, Andrii Maksai, Eric Malmi, Michal Matuszak, Daniel McDuff, Gaurav Menghani, Maciej Mikuła, Daniil Mirylenka, Karolis Misiunas, Vedant Misra, Andreea Mitran, Kareem Mohamed, Maksim Mukha, Eric Noland, James O'Donnell, Brendan O'Donoghue, Kate Olszewska, Bernett Orlando, Wanqiong Pan, Rina Panigrahy, Unnati Parekh, Nicolas Perez-Nieves, Chunjong Park, Eric Paskie, Liqian Peng, Bryce Petrini, Slav Petrov, Jonas Pfeiffer, Bilal Piot, Martyna Plomecka, Siim Poder, Octavio Ponce, Arijit Pramanik, David Racz, Anish Rajan, Michelle Ramanovich, Anand Rao, Marvin Ritter, Vitor Rodrigues, Evan Rosen, Mikołaj Rybiński, Noveen Sachdeva, Michaël E. Sander, Rohit Sathyanarayana, Sagar Savla, Samuel Schmidgall, Tal Schuster, George Scrivener, Benoit Seguin, Andrew Sellergren, Aliaksei Severyn, Izhak Shafran, Dhruv Shah, Bobak Shahriari, Yuan Shangguan, Ashish Shenoy, Pradeep Shenoy, Rakesh Shivanna, Pauline Sho, Lucas Spangher, Wojciech Stokowiec, Tim Strother, Yao Su, Yinghao Sun, Mukund Sundararajan, Andrea Tacchetti, Mor Hazan Taege, Pouya Tafti, Jean Tarbouriech, Chetan Tekur, Shantanu Thakoor, Rahul Thapa, Madeleine Traverse, Lenart Treven, Tao Tu, Chien Te Tung, Çağlar Ünlü, Petar Veličković, Malini Pooni Venkat, Sagar Gubbi Venkatesh, Vidya Venkiteswaran, Francesco Visin, Alex Vitvitskyi, Kiran Vodrahalli, Weiyi Wang, Xin Wang, Tris Warkentin, Jan Wassenberg, John Wieting, Cindy Wu, Lechao Xiao, Hao Xu, Yuhui Xu, Fuzhao Xue, Arun Yadav, Jun Yan, Antoine Yang, Lin Yang, Ming-Hsuan Yang, Ziyu Ying, Jae Hyeon Yoo, Morteza Zadimoghaddam, Sajjad Zafar, Fred Zhang, Jiageng Zhang, Jianyi Zhang, Xiaofan Zhang, Chao Zhao, David Zhou, Chen Zou

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 介绍新一代Gemma 4开源多模态语言模型，通过密集和专家混合架构提升计算效率与推理能力，提出统一无编码器架构，集成思考模式，改进多方面性能，在多基准测试中有显著提升。

Comments 17 pages, 2 figures, technical report, updated

AI Security Policy Should Assess Systems, Not Only Models

位置：AI安全政策应针对系统，而非模型

Michael A. Riegler, Inga Strümke

机构 * AI Safety Department（人工智能安全部门） ； SimulaMet and OsloMet（SimulaMet和奥斯陆计量） 纠错

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

AI总结 本文提出swarm-attack框架，展示通过协调轻量级LLM代理发现系统漏洞和绕过安全机制的可能性，证明在低成本硬件上可实现零成本安全测试。

StackingNet: Collective Inference Across Independent AI Foundation Models

StackingNet：跨独立AI基础模型的集体推理

Siyang Li, Chenhao Liu, Dongrui Wu, Zhigang Zeng, Lieyun Ding

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

AI总结 StackingNet通过元集成框架整合独立模型输出，提升准确率并减少误差，无需内部参数或训练数据，有效识别和修剪退化模型，在语言理解、视觉属性估计和学术论文评分中优于单一模型和经典集成方法。

Fidelity Before Structure: Verbatim Chunks Beat Lossy Artifact Extraction in Long-Conversation LLM Memory

逐字块胜过提取的人工制品：长LLM对话中记忆表征的控制消融研究

Tao An

机构 * Hawaii Pacific University（夏威夷太平洋大学） 纠错

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

AI总结 通过控制消融实验，发现逐字对话块在长对话记忆检索中比LLM提取的结构化人工制品（事实、决策等）准确率高15.9-22.0点，原因是提取过程丢失了逐字细节，而结构化记忆应作为逐字文本的补充而非替代。

Comments v4: title and abstract aligned with ARR August 2026 submission; six confound controls; 34 pages, 6 figures. Code: https://github.com/tao-hpu/cog-canvas

Don't Blame the Large Language Model: How Agent Harness Evolution Shapes Coding Agent Quality

不要责怪大语言模型：脚手架演化如何塑造编码代理质量

Oussama Ben Sghaier, Hao Li, Bram Adams, Ahmed E. Hassan

机构 * Queen’s University Canada（加拿大女王大学） 纠错

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

AI总结 研究编码代理中脚手架演化对其质量的影响。通过固定模型、仅改变脚手架，对Qwen Code CLI的35个连续版本进行评估，追踪质量波动与开发模式及架构组件的关系。

Loop the Loopies!

循环循环者！

Zitian Gao, Yilong Chen, Yihao Xiao, Xinyu Yang, Ran Tao, Joey Zhou, Bryan Dai

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

AI总结 研究提出最强大的循环Transformer——Loopie，由两个专家混合模型组成。它应对了循环Transformer面临的挑战，经消融研究表明在相同计算预算下优于普通基线，其训练后管道赋予强大推理能力，在竞赛中无需工具获金牌。