大模型推理能力

CaST-Bench: Benchmarking Causal Chain-Grounded Spatio-Temporal Reasoning for Video Question Answering

CaST-Bench：面向视频问答的因果链时空推理基准

Mingfang Zhang, Jingjing Pan, Ashutosh Kumar, Rajat Saini, Mustafa Erdogan, Hsuan-Kung Yang, Caixin Kang, Yifei Huang, Yoichi Sato, Quan Kong

机构 * Woven by Toyota（丰田公司） ； The University of Tokyo（东京大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 提出CaST-Bench基准，通过构建包含因果链时空标注的数据集和评估指标，系统评测视觉语言模型在视频因果推理中的细粒度证据定位能力。

Comments CVPR 2026

RoadBench: Benchmarking MLLMs on Fine-Grained Spatial Understanding and Reasoning under Urban Road Scenarios

RoadBench: 在城市道路场景下对多模态大语言模型进行细粒度空间理解与推理的基准测试

Jun Zhang, Xin Zhang, Jie Feng, Long Chen, Junhui Wang, Zhicheng Liu, Depeng Jin, Yong Li

机构 * Department of Electronic Engineering, BNRist, Tsinghua University（清华大学电子工程系、北京信息科学与技术国家研究中心） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Amap, Alibaba Group（阿里巴巴集团高德地图） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 针对城市复杂场景中多模态大语言模型在细粒度空间理解与推理能力上的不足，提出RoadBench基准，包含8个任务、3040个测试用例，通过鸟瞰图和第一人称视角图像评估模型性能，揭示现有模型在此类任务上的显著缺陷。

Comments Accepted by ECCV 2026, the code and data are publicly available at: https://github.com/tsinghua-fib-lab/RoadBench

From Multimodal Perception to Strategic Reasoning: A Survey on AI-Generated Game Commentary

从多模态感知到策略推理：AI生成游戏评论综述

Qirui Zheng, Xingbo Wang, Keyuan Cheng, Yunlong Lu, Muhammad Asif Ali, Lingfeng Li, Yongyi Wang, Wenxin Li

机构 * Peking University（北京大学） ； King Abdullah University of Science and Technology（阿卜杜拉国王科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出统一框架，将AI生成游戏评论分为描述性、分析性和背景性三类，综述方法、数据集和评估指标，并指出未来方向。

Mimic Human Cognition, Master Multi-Image Reasoning: A Meta-Action Framework for Enhanced Visual Understanding

模仿人类认知，掌握多图像推理：增强视觉理解的元动作框架

Jianghao Yin, Qingbin Li, Kun Sun, Cheng Ding, Jie Wang, Qin Chen, Jie Zhou, Nan Wang, Changqing Li, Pei Wu, Jian Xu, Zheming Yang, Liang He

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 提出受人类认知启发的元动作框架CINEMA，将多图像推理分解为五个结构化元动作，结合检索树采样和两阶段强化学习，在多个基准上超越GPT-4o。

Comments Accepted by CVPR 2026

PolyBench: A Benchmark for Compositional Reasoning in Polyphonic Audio

PolyBench：多声部音频中组合推理的基准测试

Yuanjian Chen, Yang Xiao, Han Yin, Xubo Liu, Jinjie Huang, Ting Dang

机构 * Harbin University of Science and Technology（哈尔滨理工大学） ； The University of Melbourne（墨尔本大学） ； KAIST（韩国成均馆大学） ； University of Surrey（萨里大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 针对多声部音频中组合推理评估缺失的问题，提出PolyBench基准，包含计数、分类、检测、并发和时长估计五个子集，评估发现现有大音频语言模型在多声部场景下性能持续下降。

Comments Accepted by INTERSPEECH 2026

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） 纠错

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。

LAUDE: LLM-Assisted Unit Test Generation and Debugging of Hardware DEsigns

LAUDE: 基于LLM的硬件设计单元测试生成与调试

Deeksha Nandal, Riccardo Revalor, Soham Dan, Debjit Pal

机构 * Dept. of Electrical and Computer Engineering, University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校电子与计算机工程系） ； Microsoft（微软公司） 纠错

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

AI总结 LAUDE利用大语言模型能力，实现硬件设计的单元测试生成与调试，有效检测和修复设计中的错误。

Comments 11 Pages, 9 Figures, 9 Tables Submitted to AAAI 2027

Reasoning about Intent for Ambiguous Requests

意图推理以应对歧义请求

Irina Saparina, Mirella Lapata

机构 * School of Informatics, University of Edinburgh（爱丁堡大学信息学院） 纠错

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

AI总结 本文提出生成结构化响应以枚举歧义请求的不同解释，通过强化学习训练模型提升覆盖有效解释的召回率和抑制虚假解释的精确率，实验表明方法在覆盖有效答案方面优于基线方法。

Comments COLM 2026

Multi-Legal-Bench: Evaluating LLMs on Legal Reasoning Across Jurisdictions, Languages, and Legal Traditions

Multi-Legal-Bench: 跨司法管辖区、语言和法律传统的法律推理评估LLM

Volodymyr Ovcharov

机构 * SecondLayer 纠错

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

AI总结 提出Multi-Legal-Bench，首个跨司法管辖区法律基准，在6个国家、4个语系和1.34亿份法院判决上评估LLM，发现少样本效果跨辖区复制、无单一模型主导所有语言、跨语言迁移不遵循语言邻近性、分词器效率不显著预测跨语言准确率。

Comments 17 pages, 5 figures, 9 tables. v2 corrects scorer and taxonomy defects, adds no-model baselines showing label leakage, re-runs the Lithuanian cells on de-leaked text, and withdraws the claim that few-shot helps on judgment-form classification everywhere; all tables and figures regenerated. Dataset: https://huggingface.co/datasets/overthelex/multi-legal-bench

DRIP-R: A Benchmark for Decision-Making and Reasoning Under Real-World Policy Ambiguity in the Retail Domain

DRIP-R：零售领域决策与推理在现实政策模糊性下的基准测试

Hsuvas Borkakoty, Sebastian Pohl, Cheng Wang, Bei Chen, Yufang Hou

机构 * Interdisciplinary Transformation University Austria（跨学科转型大学奥地利） ； Amazon Berlin（亚马逊柏林） 纠错

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

AI总结 DRIP-R基准测试通过现实零售政策模糊性构建无唯一正确解决方案的场景，评估LLM在模糊政策下的决策与推理能力，揭示其固有的系统性挑战。

Comments 10 pages

Beyond Self-Knowledge: Propagating Uncertainty Across Reasoning and Retrieval in LLMs

超越自我认知：在语言模型中跨推理与检索传播不确定性

Chandan Kumar Sah, Li Zhang, Xiaoli Lian

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

AI总结 研究在知识密集型问答中，利用黑盒语言模型的置信度指导检索路由。核心方法是BeyondUncertainty，先得临时答案和置信度，依阈值决定检索策略。该方法提升了平均词元级F1，减少检索段落，在多数设置中优于随机分配，揭示了证据获取与词元效率的权衡。

Comments 9 pages, 6 figures, 6 tables

Context Over Compute Human-in-the-Loop Outperforms Iterative Chain-of-Thought Prompting in Interview Answer Quality

上下文胜过计算 人类在环优于迭代思维链提示在面试回答质量上的表现

Kewen Zhu, Zixi Liu, Yanjing Li, Jing Chen

专题命中 推理评测 ：chain-of-thought(title)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文通过对比人类在环和自动思维链提示方法，发现人类在环在面试回答质量评估中表现更优，且迭代次数更少，同时具有更高的训练效果。

Disentangling Pictorial Cue Understanding from Language Bias in VLMs via Depth Ordering Task

通过深度排序任务解构视觉语言模型中的图像线索理解与语言偏差

Yiqian Liu, Iuliia Kotseruba, John K. Tsotsos

机构 * York University（约克大学） ； University of Guelph（圭尔夫大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：CoT(abstract,abstract_cn)；chain-of-thought(abstract)

AI总结 提出深度排序与异常检测任务，结合控制图像线索和语言表达，量化视觉语言模型的深度感知能力，发现模型对深度线索利用不足且存在语言偏差。

Comments 15 pages, 7 figures, accepted to ECCV 2026 (30 pages, 13 figures, supplementary materials included)

BashCoder-R1: Towards Robust and Explainable Bash Code Generation with Robustness-Aware Group Relative Policy Optimization

BashCoder-R1: 面向鲁棒且可解释的Bash代码生成——鲁棒感知组相对策略优化

Lei Yu, Peng Wang, Jia Xu, Jingyuan Zhang, Xin Wang, Jiajia Ma, Li Yang, Changzhi Deng, Zenghua Wang, Fengjun Zhang

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；CoT(abstract_cn)

AI总结 提出BashCoder-R1框架，结合持续预训练、长思维链监督微调和鲁棒感知组相对策略优化，在BashBench基准上实现高语法通过率、低鲁棒警告率和功能完整率，显著超越DeepSeek-V3.2。

Comments Accepted to ISSTA 2026

AMPLIFAI: A Multiphase CT Dataset for Benchmarking Clinical Reasoning in LI-RADS Assessment of Liver Lesions

AMPLIFAI：用于基准测试LI-RADS肝脏病变评估临床推理的多期CT数据集

Pranav Kulkarni, Nikhil Shah, Amritansh Suryavanshi, Jana G. Delfino, James Tonascia, Jade Wong-You-Cheong, Barton Lane, Joseph Chirico, Jeffrey D. Hirsch, Ang Li, Heng Huang, Florence X. Doo

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； University of Maryland School of Medicine（马里兰大学医学院） ； University of Maryland Institute for Health Computing（马里兰大学健康计算研究所） ； University of Maryland Medical System（马里兰大学医学系统） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(title)；分类 cs.LG

AI总结 研究针对LI-RADS肝脏病变评估AI模型缺乏公开高质量数据集的问题，推出首个公开多期腹部CT扫描的AMPLIFAI数据集，标注LI-RADS类别并分割关键特征，助力相关透明可复现研究。

Comments 15 pages, 6 figures, 3 tables

SP-Mind: An Autonomous Reasoning Agent for Spatial Proteomics Analysis

SP-Mind: 用于空间蛋白质组学分析的自主推理智能体

Yucheng Yuan, Yuanfeng Ji, Zhongxiao Li, Ruijiang Li

机构 * Department of Computer Science, Stanford University, Stanford, USA（计算机科学系，斯坦福大学，斯坦福，美国） ； Department of Radiation Oncology, Stanford University, Stanford, USA（放射肿瘤学系，斯坦福大学，斯坦福，美国） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(title)；分类 cs.AI

AI总结 提出首个自主AI智能体SP-Mind，统一空间蛋白质组学分析流程，通过自然语言查询实现端到端分析，在SP-Bench基准上达到最优性能。

Comments 24 pages, 6 figures. Accepted to ICML 2026. Equal contribution by Yucheng Yuan and Yuanfeng Ji

Zero-shot reasoning for simulating scholarly peer-review

模拟学术同行评审的零样本推理

Khalid M. Saqr

机构 * College of Engineering and Technology（工程与技术学院） ； Arab Academy for Science, Technology, and Maritime Transport（阿拉伯科学、技术与海运学院） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(title)；分类 cs.AI

AI总结 本研究构建同行评审模拟基准 xPeer，对比其与人类评审的特征差异，发现 xPeer 报告针对性等更优，人类报告显式推理等更强，成果存档于 Zenodo。

Taxonomy-Targeted Error Generation for Quantitative Reasoning

错误作为透镜：通过合成误解生成探究LLM推理

Xinming Yang, Jun Li

机构 * CUNY Graduate Center（纽约大学研究生中心） ； CUNY Queens College（纽约市立大学皇后学院） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(title)；分类 cs.CL

AI总结 提出一个框架，通过生成针对Bloom分类学五类错误的合成误解，以诊断LLM推理能力，并发现目标错误生成比自由形式错误生成更难。

Multimodal Language Models Benchmarked Against the NRC Reactor Operator Licensing Examination: Fine-Tuning and Retrieval Strategies

基于美国核管理委员会反应堆操作员执照考试的多模态语言模型微调与检索策略基准测试

Isak Hwang, Yoon Pyo Lee, Syed Bahauddin Alam

机构 * organization= Department of Nuclear Engineering, Hanyang University , addressline= 222 Wangsimni-ro , postcode= 04763 , state= Seongdong-gu , city= Seoul , country= South Korea ； organization= The Grainger College of Engineering, Nuclear, Plasma \& Radiological Engineering, University of Illinois Urbana-Champaign , city= Urbana , state= IL , country= USA 纠错

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

AI总结 该研究针对美国核管理委员会反应堆操作员执照考试，评估310亿参数多模态模型应用核知识的能力，通过对比基础模型与多种微调及检索配置，发现固定大小分块RAG的SFT配置表现最佳，并揭示了分块策略规律及RAFT与SFT的性能差异。

ReLoop: Structured Modeling and Behavioral Verification for Reliable LLM-Based Optimization

ReLoop：结构建模与行为验证用于可靠的基于LLM的优化

Junbo Jacob Lian, Yujun Sun, Huiling Chen, Chaoyu Zhang, Hanzhang Qin, Chung-Piaw Teo

机构 * McCormick School of Engineering, Northwestern University（西北大学工程学院） ； Wenzhou Buyi Pharmacy Chain Co., Ltd.（温州-buyi药链有限公司） ； College of Computer Science and Artificial Intelligence, Wenzhou University（温州大学计算机科学与人工智能学院） ； Department of Decision Analytics and Operations, City University of Hong Kong（香港城市大学决策分析与运营部门） ； Institute of Operations Research and Analytics, National University of Singapore（新加坡国立大学运筹学与分析研究所） 纠错

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

AI总结 ReLoop通过结构生成和行为验证机制，解决LLM生成优化代码的可行性与正确性差距问题，提升代码执行准确性和鲁棒性。

Comments Code and benchmark: https://github.com/junbolian/ReLoop

Can LLMs Reason Like Automated Theorem Provers for Rust Verification? VCoT-Bench: Evaluating via Verification Chain of Thought

LLMs能否像自动定理证明器一样进行Rust验证？VCoT-Bench：通过验证思维链进行评估

Zichen Xie, Wenxi Wang

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出VCoT-Bench，通过验证思维链评估LLMs在Rust验证中的能力，揭示其在不同证明类型和缺失证明情况下的脆弱性。

Comments Accepted at ICML 2026

A Statistical Framework for Auditing Behavioral Dependence and Induced Bias in LLM Judges

大型语言模型有多独立？一种用于审计行为纠缠和重加权验证者集合的统计框架

Chenchen Kuai, Jiwan Jiang, Zihao Zhu, Hao Wang, Keshu Wu, Zihao Li, Yunlong Zhang, Chenxi Liu, Zhengzhong Tu, Zhiwen Fan, Yang Zhou

机构 * Texas A&M University（德克萨斯农工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种统计框架，用于审计大型语言模型之间的行为纠缠，通过多分辨率层次结构和信息理论度量，分析行为纠缠对验证性能的影响，并通过重加权验证者集合减少相关偏差。

BenHalluEval: A Multi-Task Hallucination Evaluation Framework for Large Language Models on Bengali

BenHalluEval：孟加拉语大语言模型的多任务幻觉评估框架

Shefayat E Shams Adib, Ahmed Alfey Sani, Ekramul Alam Esham, Ajwad Abrar, Ishmam Tashdeed, Md Taukir Azam Chowdhury

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Islamic University of Technology（伊斯兰科技大学计算机科学与工程系） ； Department of Computer Science and Engineering, University of California（加州大学计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 针对孟加拉语大语言模型幻觉评估的空白，提出BenHalluEval框架，涵盖四项任务，构建12000个幻觉候选，并提出双轨校准指标BenHalluScore，揭示模型间幻觉校准的显著差异。

Comments Preprint. Under review

ARC-Encoder: learning compressed text representations for large language models

ARC-Encoder：为大语言模型学习压缩文本表示

Hippolyte Pilchen, Edouard Grave, Patrick Pérez

机构 * Kyutai 纠错

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

AI总结 ARC-Encoder是可将文本压缩为原词元数1/4或1/8的编码器，适配多类LLM解码器，在提升推理效率的同时保持最优性能，为大语言模型提供灵活高效的上下文压缩方案。

Comments Featured Certification

Journal ref Transactions on Machine Learning Research 2026 (https://openreview.net/forum?id=lU1P9dsqfn)

ImplicitBBQ: Benchmarking Implicit Bias in Large Language Models through Characteristic Based Cues

ImplicitBBQ: 通过基于特征的提示对大语言模型中的隐性偏见进行基准测试

Bhaskara Hanuma Vedula, Darshan Anghan, Ishita Goyal, Ponnurangam Kumaraguru, Abhijnan Chakraborty

机构 * International Institute of Information Technology, Hyderabad（国际信息技术学院海得拉巴） ； Indian Institute of Technology, Kharagpur（印度理工学院克勒格布尔分校） 纠错

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

AI总结 本文提出ImplicitBBQ基准测试，通过基于特征的提示评估大语言模型中的隐性偏见，发现隐性偏见在模糊情境中比显性偏见高六倍，现有方法难以有效缓解。

Brain-CLIPLM: Semantic Compression for EEG-to-Text Decoding

Brain-CLIPLM: 用于EEG到文本解码的语义压缩

Xiaoli Yang, Huiyuan Tian, Yurui Li, Jianyu Zhang, Shijian Li, Gang Pan

机构 * Beijing Institute of Technology, Beijing, China（北京理工大学，北京，中国） 纠错

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

AI总结 该研究提出Brain-CLIPLM框架，通过语义锚点恢复和锚点引导的句子重建，解决EEG信号低信噪比和信息带宽限制的问题，实现了更高的文本检索准确率。

Evaluating Deep Research Agents on Expert Consulting Work: A Benchmark with Verifiers, Rubrics, and Cognitive Traps

评估深度研究代理在专家咨询工作中的表现：一个包含验证器、评分标准和认知陷阱的基准

Tanmay Asthana, Aman Saksena, Divyansh Sahu

机构 * Deccan AI Research（德克南人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出一个基准，通过42个专家编写的任务，使用确定性验证器和五维度评分标准评估三个前沿深度研究代理（Claude、OpenAI o3、Gemini）在管理咨询类结构化分析交付物上的表现，并嵌入认知陷阱，发现所有代理的联合接受率均较低（最高21.4%），且各有独特失败模式。

Comments Updating the paper with more data. Will resubmit

Rule2Text: A Framework for Generating and Evaluating Natural Language Explanations of Knowledge Graph Rules

Rule2Text：知识图谱规则的自然语言解释生成与评估框架

Nasim Shirvani-Mahdavi, Chengkai Li

机构 * University of Texas at Arlington（德克萨斯理工大学） 纠错

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

AI总结 提出Rule2Text框架，利用大语言模型将知识图谱挖掘的逻辑规则转化为自然语言解释，通过人类评估和LLM-as-a-judge验证，微调开源模型显著提升解释质量。

Comments arXiv admin note: text overlap with arXiv:2507.23740

LLM-WikiRace Benchmark: How Far Can LLMs Plan over Real-World Knowledge Graphs?

LLM-WikiRace 基准测试：大语言模型在真实知识图谱上的规划能力有多强？

Juliusz Ziomek, William Bankes, Lorenz Wolf, Shyam Sundhar Ramesh, Xiaohang Tang, Ilija Bogunovic

机构 * University of Oxford, UK（牛津大学，英国） ； University College London (Centre for AI), UK（伦敦大学学院（人工智能中心），英国） ； University of Basel, Switzerland（巴塞尔大学，瑞士） 纠错

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

AI总结 提出 LLM-Wikirace 基准，通过维基百科超链接导航任务评估大语言模型的规划、推理与世界知识，发现模型在简单任务上超人类，但困难任务成功率仅 23%，且规划与长程推理是主要瓶颈。

Humans' ALMANAC: A Human Collaboration Dataset of Action-Level Mental Model Annotations for Agent Collaboration

人类的ALMANAC：用于智能体协作的动作级心智模型标注的人类协作数据集

Jiaju Chen, Yuxuan Lu, Jiayi Su, Chaoran Chen, Songlin Xiao, Zheng Zhang, Yun Wang, Yunyao Li, Jian Zhao, Tongshuang Wu, Toby Jia-Jun Li, Dakuo Wang, Bingsheng Yao

机构 * Northeastern University（东北大学） ； University of Notre Dame（Notre Dame 大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Adobe（Adobe公司） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

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

AI总结 为解决当前LLM智能体缺乏协作中心智模型能力的问题，构建了基于Map Task的ALMANAC数据集，包含2987个协作动作及其心智模型标注，并评估了六种LLM在预测人类行为和心智模型上的表现。