大模型推理能力

Defusing the Trigger: Tail-Risk-Informed Attention Rebalancing for LLM Backdoor Mitigation

解除触发器：通过尾风险内在几何平滑实现的插件式防御方法用于后门LLM

Kaisheng Fan, Yishu Gao, Xunzhu Tang, Tegawendé F. Bissyandé, Weizhe Zhang

机构 * School of Cyber Science and Technology（网络安全科学与技术学院） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； University of Luxembourg（卢森堡大学） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出TIGS方法，通过在推理时进行内容感知的尾风险筛查和内在几何平滑，有效抑制后门攻击，同时保持推理稳定性和语义一致性，适用于多种架构的LLM。

Understanding LoRA as Knowledge Memory: An Empirical Analysis

理解LoRA作为知识记忆：一项实证分析

Seungju Back, Dongwoo Lee, Naun Kang, Taehee Lee, S. K. Hong, Youngjune Gwon, Sungjin Ahn

机构 * New York University（纽约大学） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文通过系统实证研究，将低秩适配（LoRA）作为模块化知识记忆，探索其存储容量、内部化优化、多模块系统扩展及长上下文推理能力，提供LoRA记忆操作边界的实用指导。

Comments ICML 2026

Test-Time Scaling via Error Localization

通过错误定位进行测试时缩放

Rajiv Shailesh Chitale, Rahul Madhavan, Taneesh Gupta, Deepanway Ghosal, Aravindan Raghuveer

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究针对大型语言模型复杂任务性能提升问题，提出通过错误定位进行测试时缩放（TTEL）算法，利用反馈定位错误步骤，截断轨迹并分支新一代，重用有效前缀，在多个基准测试中优于竞争基线。

Comments 10 pages, 8 figures (With appendix: 27 pages, 11 figures)

Code-in-the-Loop Forensics: Agentic Tool Use for Image Forgery Detection

循环代码取证：面向图像伪造检测的代理工具使用

Fanrui Zhang, Qiang Zhang, Sizhuo Zhou, Jianwen Sun, Chuanhao Li, Jiaxin Ai, Yukang Feng, Yujie Zhang, Wenjie Li, Zizhen Li, Yifan Chang, Jiawei Liu, Kaipeng Zhang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出ForenAgent框架，通过多轮交互使MLLM自主生成并迭代优化Python工具，提升图像伪造检测的灵活性和可解释性，构建FABench数据集进行系统训练和评估。

Comments 18 pages, 7 figures

Energy-guided Recursive Model

能量引导递归模型

Yifei Zhao, Ying Tang

机构 * Institute of Fundamental and Frontier Sciences, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学基础与前沿研究院） ； School of Physics, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学物理学院） ； Key Laboratory of Quantum Physics and Photonic Quantum Information, Ministry of Education, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学量子物理与光子量子信息教育部重点实验室） ； Non-classical Information Science Basic Discipline Research Center of Sichuan Province, University of Electronic Science and Technology of China（四川省非经典信息科学基础学科研究中心） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究递归推理模型测试时扩展缺乏原则机制的问题，提出能量引导递归模型（ERM），利用霍普菲尔德能量定义选择器，与能量技术集成，在数独等问题上达最优解，优于其他模型，为有效推理提供途径。

What Should a Skill Remember? Quality--Cost Trade-offs in Cost-Aware Skill Rewriting for Language Model Agents

技能应记住什么？语言模型代理中成本感知技能重写的质量-成本权衡

Qinghua Xing, Yinda Chen, Yaping Jin, Zhenhe Wu, Bohan Lin, Hang Zhou, Xinghao Chen, Hanting Chen, Zhiwei Xiong

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Huawei Technologies（华为技术有限公司） ； Tianjin University（天津大学） 纠错

专题命中 测试时计算 ：verifier(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究语言模型代理中技能重写的质量-成本权衡，提出信息保留策略，在SkillsBench上实现成本降低7%-14.7%且保持验证质量。

"Skill Issues'': Data-Centric Optimization of Lakehouse Agents

技能问题：湖仓代理的数据中心优化

Nicole Rose Schneider, Davide Ghilardi, Giacomo Piccinini, Jacopo Tagliabue

机构 * University of Maryland（马里兰大学） ； Università Milano Bicocca（米兰Bicocca大学） ； Bauplan Labs（Bauplan实验室） 纠错

专题命中 测试时计算 ：verifier(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对分支湖仓Bauplan上的编码代理，提出数据中心的优化流程，通过生成任务验证器对、在隔离沙箱中执行候选技能并利用追踪信号和程序化检查评分，将准确率提升31.9%。

Comments Pre-print of paper accepted at ADS @ VLDB 2026, Boston

The Illusion of Robustness: Aggregate Accuracy Hides Prediction Flips under Task-Irrelevant Context

稳健性的错觉：聚合准确率掩盖了与任务无关的上下文下的预测翻转

Yanzhe Zhang, Sanmi Koyejo, Diyi Yang

机构 * Georgia Tech（佐治亚理工学院） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 测试时计算 ：test-time compute(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究大语言模型在含无关上下文环境中的表现，发现聚合准确率掩盖了单个示例预测的不稳定性，如随机伪词会改变部分预测，且此不稳定性受多种因素调节，揭示了尾部风险，推动对模型进行单个示例可靠性评估。

Comments Preprint

Scaling the Horizon, Not the Parameters: Reaching Trillion-Parameter Performance with a 35B Agent

扩展视野而非参数：以35B智能体达到万亿参数性能

Lei Bai, Zongsheng Cao, Yang Chen, Zhiyao Cui, Shangheng Du, Yue Fan, Shiyang Feng, Zijie Guo, Haonan He, Liang He, Xiaohan He, Shuyue Hu, Yusong Hu, Songtao Huang, Yichen Jiang, Hao Li, Xin Li, Dahua Lin, Weihao Lin, Fenghua Ling, Dongrui Liu, Zhuo Liu, Wenjie Lou, Runmin Ma, Chunjiang Mu, Haoyang Peng, Tianshuo Peng, Jinxin Shi, Luohe Shi, Boyuan Sun, Zelin Tan, Shengji Tang, Yan Teng, Qianyi Wang, Xiaosong Wang, Yiming Wu, Yi Xie, Xiangchao Yan, Jingqi Ye, Peng Ye, Fangchen Yu, Jiakang Yuan, Bihao Zhan, Bo Zhang, Chen Zhang, Shufei Zhang, Shuaiyu Zhang, Wenlong Zhang, Yiqun Zhang, Junpeng Zhao, Zhijie Zhong, Bowen Zhou, Yuhao Zhou

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 测试时计算 ：verifier(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出35B混合专家智能体模型Agents-A1，通过扩展智能体视野（长程轨迹与异构能力）达到万亿参数级别性能，采用三阶段训练（全领域微调、领域教师模型、多教师领域路由策略蒸馏）在多个长程基准上取得领先或竞争力结果。

Comments The model checkpoints and evaluation codebase are available at https://huggingface.co/collections/InternScience/agents-a1 and https://github.com/InternScience/Agents-A1

SNLP: Layer-Parallel Inference via Structured Newton Corrections

SNLP：通过结构化牛顿校正的层并行推理

Ligong Han, Kai Xu, Hao Wang, Akash Srivastava

机构 * Core AI, IBM（IBM核心AI） 纠错

专题命中 测试时计算 ：verifier(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出结构化牛顿层并行（SNLP）框架，通过将Transformer层间依赖视为非线性残差方程并用结构化牛顿校正并行求解，实现推理加速，在0.5B模型上获得高达2.58倍加速。

Comments Project webpage: https://github.com/phymhan/nanochat-snlp

DriveVLM-RL: Neuroscience-Inspired Reinforcement Learning with Vision-Language Models for Safe and Deployable Autonomous Driving

DriveVLM-RL：受神经科学启发的强化学习与视觉语言模型用于安全可部署的自动驾驶

Zilin Huang, Zihao Sheng, Zhengyang Wan, Yansong Qu, Junwei You, Sicong Jiang, Sikai Chen

机构 * Department of Civil and Environmental Engineering, University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校土木与环境工程系） ； Lyles School of Civil and Construction Engineering, Purdue University（普渡大学莱尔斯土木与建设工程学院） ； Department of Civil Engineering, McGill University（麦吉尔大学土木工程系） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出DriveVLM-RL框架，通过双通路架构将VLM集成到RL中，实现安全可部署的自动驾驶，在CARLA中显著优于基线。

Comments 33 pages, 16 figures

Thinking While Speaking: Inference-Time Knowledge Transfer for Responsive and Intelligent Conversational Voice Agents

边说话边思考：面向响应式与智能对话语音代理的推理时知识迁移

Vidya Srinivas, Zachary Englhardt, Vikram Iyer, Shwetak Patel

机构 * Paul G. Allen School of Computer Science & Engineering（保罗·G·阿伦计算机科学与工程学院） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出对话填充方法，通过小型说话者模型即时生成上下文响应以隐藏推理模型延迟，并在推理中无缝整合流式知识，在保持毫秒级响应速度的同时将准确度差距缩小至前沿推理模型的6.3%以内。

The Bidirectional Process Reward Model

双向过程奖励模型

Lingyin Zhang, Jun Gao, Xiaoxue Ren, Ziqiang Cao

机构 * School of Computer Science and Technology, Soochow University（苏州大学计算机科学与技术学院） ； Biomedical Basic Research Center of Jiangsu, Soochow University（苏州大学江苏省生物医学基础研究中心） ； School of Software Technology, Zhejiang University（浙江大学软件学院） ； Hangzhou High-Tech Zone (Binjiang) Institute of Blockchain and Data Security（杭州高新区（滨江）区块链与数据安全研究院） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出双向过程奖励模型（BiPRM），通过并行左右评估流和门控机制融合分数，仅增加0.3%参数和5%延迟，在推理质量上平均提升10.6%。

Comments ACL 2026

Embarrassingly Simple Self-Distillation Improves Code Generation

令人惊讶的简单自蒸馏方法提升代码生成能力

Ruixiang Zhang, Richard He Bai, Huangjie Zheng, Navdeep Jaitly, Ronan Collobert, Yizhe Zhang

机构 * Apple（苹果公司） 纠错

专题命中 测试时计算 ：verifier(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出简单自蒸馏（SSD）方法，仅利用模型自身输出进行微调，无需验证器或强化学习，显著提升代码生成性能，并揭示其通过重塑token分布解决精度-探索冲突的机制。

SkillRevise: Improving LLM-Authored Agent Skills via Trace-Conditioned Skill Revision

SkillRevise: 通过轨迹条件技能修订改进LLM撰写的智能体技能

Yuxuan Liu, Zhaochen Su, Lingyun Xie, Yuhao Zhang, Qing Zong, Jiahe Guo, Zhongwei Xie, Yiyan Ji, Yauwai Yim, Hongyu Luo, Xiyu Ren, Ruan Chenyu, Haoran Li, Yangqiu Song

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Nanjing University（南京大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

专题命中 测试时计算 ：verifier(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出SkillRevise框架，通过执行证据诊断、修复原则检索和执行锚定编辑，迭代优化初始技能，在SkillsBench上将基础智能体成功率从36.05%提升至61.63%，并展现跨模型迁移性。

Comments 15 pages, 4 figures

LLM Jaggedness Unlocks Scientific Creativity

LLM Jaggedness Unlocks Scientific Creativity

Shray Mathur, J. Anibal Boscoboinik, Esther H. R. Tsai, Kevin G. Yager

机构 * Center for Functional Nanomaterials, Brookhaven National Laboratory（功能纳米材料中心，布鲁赫萨尔国家实验室） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文研究了大型语言模型（LLMs）在科学创意生成中的不规则进步现象，提出了SciAidanBench基准测试集，通过评估不同模型在科学问题上的创意生成能力，揭示了模型在跨任务、提示和领域层面的不均衡表现，并展示了如何通过推理计算、知识聚合和头脑风暴等机制利用这种不规则性来提升科学创造力。

Trusted Uncertainty in Large Language Models: A Unified Framework for Confidence Calibration and Risk-Controlled Refusal

大型语言模型中的可信不确定性：置信度校准与风险控制拒绝的统一框架

Markus Oehri, Giulia Conti, Kaviraj Pather, Alexandre Rossi, Laia Serra, Adrian Parody, Rogvi Johannesen, Aviaja Petersen, Arben Krasniqi

机构 * University of Liechtenstein（列支敦士登大学） ； University of the Republic of San Marino（圣马尔科共和国大学） ； University of Mauritius（毛里求斯大学） ； International University of Monaco（摩纳哥国际大学） ； University of Andorra（安道尔大学） ； University of Gibraltar（直布罗陀大学） ； University of the Faroe Islands（法罗群岛大学） ； Ilisimatusarfik (University of Greenland)（格陵兰岛研究所（格陵兰大学）） ； University of Prizren（普里兹伦大学） 纠错

专题命中 测试时计算 ：verifier(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出UniCR框架，融合多种不确定性证据为校准的正确概率，并通过原则性拒绝满足用户指定的错误预算，无需微调基础模型，在短问答、代码生成和检索增强长问答中提升校准指标并降低风险-覆盖曲线下面积。

Comments arXiv admin note: This paper has been withdrawn by arXiv due to unverifiable authorship and affiliation

Select to Think: Unlocking SLM Potential with Local Sufficiency

Select to Think: 利用局部充分性解锁小语言模型潜力

Wenxuan Ye, Yangyang Zhang, Xueli An, Georg Carle, Yunpu Ma

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出Select to Think (S2T)方法，通过将大语言模型角色从生成转为选择，并蒸馏选择逻辑到小语言模型，使其在推理时无需依赖大模型，显著提升性能。

Comments Accepted to ICML 2026. Code is available at https://github.com/YeRona/Select-to-Think

Energy Use of AI Inference, Efficiency Pathways, and Test-Time Scaling

AI推断的能耗：效率路径与测试时计算

Felipe Oviedo, Fiodar Kazhamiaka, Esha Choukse, Allen Kim, Amy Luers, Melanie Nakagawa, Ricardo Bianchini, Juan M. Lavista Ferres

机构 * Microsoft（微软） 纠错

专题命中 测试时计算 ：planning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出基于令牌吞吐量的底层方法，估算大规模大语言模型的每查询能耗，揭示测试时扩展场景下的能耗变化及效率提升潜力。

Comments A preprint version with DOI is available at Zenodo: https://doi.org/10.5281/zenodo.17188770

Journal ref Joule (2026) 102430

Neurosymbolic Learning for Inference-Time Argumentation

用于推理时间论证的神经符号学习

Gabriel Freedman, Adam Dejl, Adam Gould, Mansi, Lihu Chen, Junqi Jiang, Francesca Toni

机构 * Department of Computing, Imperial College London（伦敦帝国理工学院计算机系） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种用于三元主张验证的可训练神经符号框架，通过在训练和推理过程中结合形式论证语义来指导大语言模型生成论证并分配基础分数，从而提高三元预测的准确性。

Comments Under review

Revisiting Greedy Decoding for Visual Question Answering: A Calibration Perspective

重新审视视觉问答中的贪婪解码：一种校准视角

Boqi Chen, Xudong Liu, Yunke Ao, Jianing Qiu

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； University of Toronto（多伦多大学） ； MBZUAI（穆桑比克人工智能研究所） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对视觉问答任务，从校准角度理论证明贪婪解码优于随机采样，并提出适用于推理模型的贪婪解码方法，实验验证其有效性。

CSE-UOI at SemEval-2026 Task 6: A Two-Stage Heterogeneous Ensemble with Deliberative Complexity Gating for Political Evasion Detection

CSE-UOI在SemEval-2026任务6中的表现：一种双阶段异构集成与 deliberative 复杂性门控的政治理论逃避检测方法

Christos Tzouvaras, Konstantinos Skianis, Athanasios Voulodimos

机构 * University of Ioannina（伊奥安纳大学） ； National Technical University of Athens（雅典国家技术大学） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出一种双阶段异构集成方法，结合自我一致性与加权投票，以及新颖的后处理修正机制Deliberative Complexity Gating，用于政治逃避检测，最终在评估集上获得0.85的Macro-F1分数。

Predictable Compression Failures: Order Sensitivity and Information Budgeting for Evidence-Grounded Binary Adjudication

可预测的压缩失败：基于证据的二元裁决的顺序敏感性与信息预算

Leon Chlon, Ahmed Karim, Maggie Chlon, MarcAntonio Awada

专题命中 测试时计算 ：verifier(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究证据顺序对基于Transformer的二元裁决模型的影响，提出QMV界和EDFL定律，通过信息充分率门控实现低幻觉率下的答案/弃权决策。

Agent Harness Distillation: Inference-Time Harness Extraction and Exploitation in Autonomous Multi-Agent Systems

智能体调控蒸馏：自主多智能体系统中的推理时调控提取与利用

Yu Cui, Wuli Yang, Yirui Shi, Junhao Xia, Hui Jiang, Lei Gao, Chenfu Bao

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出AHD框架，将AMAS推理时调控提取形式化为新安全问题，实验证实其可提取调控致IP泄露，还提出对应欺骗防御，揭示AMAS新安全威胁。

CARE: Pre-Execution Command Verification for Shell-Executing LLM Agents

CARE：用于执行 shell 的语言模型代理的执行前命令验证

Yu Liu, Wenxiao Zhang, Zhiwei Yang, Zhongyi Zhang, Hanqi Feng, Xinyu Wang, Peng Qiu, Yanbing Liu, Barnabas Poczos, Jin B. Hong

专题命中 测试时计算 ：verifier(abstract)

AI总结 研究 LLM 代理执行 shell 命令时的调度风险，提出 CARE 验证器，通过规范化命令、推导证据并结合 LLM 判断，实现命令级调解，降低调度边界风险，平衡良性恢复、误报负担、延迟和危害降低之间的关系。

Comments Accepted by ISSRE 2026

Latent Denoising Improves Visual Alignment in Large Multimodal Models

潜在去噪提升大多模态模型的视觉对齐

Dhruv Parikh, Jacob Fein-Ashley, Rajgopal Kannan, Viktor Prasanna

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； DEVCOM ARL Army Research Office（DEVCOM ARL陆军研究办公室） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出通过潜在去噪框架改进大多模态模型的内部视觉特征对齐和多模态理解，采用掩码和高斯噪声混合腐蚀视觉token，并利用解码器恢复教师特征，提升模型在分布偏移下的鲁棒性。

Comments ACM MM 2026

Agentic Reward Modeling: Verifying GUI Agent via Progressive Trajectory-Grounded Interaction

代理奖励建模：通过在线主动交互验证GUI代理

Chaoqun Cui, Jing Huang, Shijing Wang, Liming Zheng, Qingchao Kong, Zhixiong Zeng

机构 * MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences ； School of Computer Science \& Technology, Beijing Jiaotong University 纠错

专题命中 测试时计算 ：verifier(abstract)

AI总结 VAGEN通过引入代理交互验证范式，解决GUI代理评估中的视觉限制问题，提升评估准确性与性能。

Comments 25 pages, 12 figures

Zero2Skill: Bootstrapping Robot Skills through Autonomous Data Collection, Training, and Deployment

PhysClaw-0：一种通过语言修正实现机器人自主的共生智能体系统

Boyuan Wang, Zhenyuan Zhang, Zhiqin Yang, Peijun Gu, Shuya Wang, Xiaofeng Wang, Xianghui Ze, Yifan Chang, Guosheng Zhao, Jiangnan Shao, Guan Huang, Hengyu Liu, Yonggang Zhang, Wei Xue, Chunyuan Guan, Chenglin Pu, Yike Guo, Xingang Wang, Zheng Zhu

机构 * GigaAI（字节跳动人工智能实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of Leeds（利兹大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； FAWTD（一汽技术开发部） 纠错

专题命中 测试时计算 ：verifier(abstract)

AI总结 研究针对自主数据收集问题，提出PhysClaw-0共生智能体系统，通过跨轮保留和重用修正、自主收集验证等方式，在真实机器人测试中减少人力时间，提高成功率，并提升验证者与人类一致性。

Comments WebPage: https://open-gigaai.github.io/Zero2Skill

Wasserstein-Aligned Localisation for VLM-Based Distributional OOD Detection in Medical Imaging

基于VLM的医学图像分布外检测的Wasserstein对齐定位

Bernhard Kainz, Johanna P Mueller, Matthew Baugh, Cosmin Bercea

机构 * Department of Computing, Imperial College London, UK（伦敦帝国理工学院计算机系） ； Technical University Munich, DE（慕尼黑技术大学） ； Munich Center for Machine Learning (MCML), DE（慕尼黑机器学习中心（MCML）） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出WALDO框架，利用最优传输理论通过熵加权切片Wasserstein距离、Goldilocks区域采样和自一致性聚合实现零样本异常定位，在NOVA脑MRI基准上mAP@30达43.5%，相对提升19%。

Comments submitted to MICCAI 2026

New Crystal Structures Hide in Plain Sight: A Stress Test for AI-Guided Materials Discovery

新晶体结构隐藏于眼前：AI引导材料发现的压力测试

Xin Zhang, Scott B. Lee, Sudipta Chatterjee, Hanqi Pi, Yi Jiang, Fatmagül Katmer, Emily G. Ward, Daniel E. Widdowson, Charles C. Tam, Sarah Schwarz, Connor J. Pollak, Jaime M. Moya, Grigorii Skorupskii, Vitaliy A. Kurlin, Stephen D. Wilson, B. Andrei Bernevig, Leslie M. Schoop

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)

AI总结 通过实验合成发现GdNiSn4和LuNiSn4具有前所未有的结构类型，并以此测试两种生成式AI模型，发现它们无法在容忍度内重现该结构，表明编码化学推理（如已知基元堆叠）是AI发现结构新颖材料的具体路径。