大模型推理能力

LazyMem: Retrieve Broadly, Construct Selectively for Efficient Long-Term Agent Memory

LazyMem：广泛检索，按需构建以实现高效长期智能体记忆

Jing Yu, Yibo Zhao, Jiaming Zhang, Xiang Li

机构 * School of Data Science and Engineering, East China Normal University（数据科学与工程学院，华东师范大学） 纠错

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

AI总结 研究针对大语言模型智能体长期记忆中原始对话历史的问题，提出LazyMem方法，将记忆构建推迟到查询时，通过轻量级模型处理候选池，经特定训练方式，在基准测试中取得高准确率，减少记忆令牌数和延迟。

Comments 29 pages, under review

Sheet As Token: A Graph-Enhanced Representation for Multi-Sheet Spreadsheet Understanding

表格作为标记：一种增强图的多表表格理解表示

Yiming Lei, Yuhang Yao, Yujia Zhang, Yiqi Wang, Bo Guan, Depei Zhu, Chunhui Wang, Zhuonan Hao, Tianyu Shi

机构 * Effyic Technology Co., Ltd（Effyic技术有限公司） ； McGill University（麦吉尔大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Sheet as Token框架，通过图增强方法将每个工作表视为统一语义单元，提升多表表格检索能力，实验表明图增强的跨表推理在有限计算下优于浅层图基线。

Why Does Grounding Hurt Medical VQA? Benchmarking, Diagnosis, and Fine-Tuning of Vision-Language Models

对前沿视觉-语言模型进行审计以实现可信的医学视觉问答：定位失败、格式崩溃和领域适应

Xupeng Chen, Binbin Shi, Chenqian Le, Qifu Yin, Lang Lin, Haowei Ni, Ran Gong, Panfeng Li

机构 * New York University, New York, USA（纽约大学） ； Tsinghua University, Beijing, China（清华大学） ； Columbia University, New York, USA（哥伦比亚大学） ； University of Michigan, Ann Arbor, USA（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 本文审计了五种前沿视觉-语言模型在医学视觉问答中的表现，发现定位失败和格式崩溃是信任瓶颈，通过领域适应可提升性能。

Linear-LLM-SCM: Benchmarking LLMs for Coefficient Elicitation in Linear-Gaussian Causal Models

线性-LLM-SCM：用于线性高斯因果模型系数提取的LLM基准测试

Kanta Yamaoka, Sumantrak Mukherjee, Thomas Gärtner, David Antony Selby, Stefan Konigorski, Eyke Hüllermeier, Viktor Bengs, Sebastian Josef Vollmer

机构 * Data Science and its Applications, German Research Centre for Artificial Intelligence (DFKI)（德国人工智能研究中心数据科学与应用部门） ； Dept. of Computer Science, University of Kaiserslautern–Landau (RPTU)（科隆-兰道大学计算机科学系） ； Digital Health - Machine Learning Research Group, Hasso Plattner Institute for Digital Engineering（哈索·普朗纳研究所数字工程学院数字健康-机器学习研究组） ； Institute of Informatics, University of Munich (LMU)（慕尼黑大学信息学院） ； Hasso Plattner Institute for Digital Health at Mount Sinai, Icahn School of Medicine at Mount Sinai（西奈山医学院哈索·普朗纳研究所数字健康中心） ； Munich Center for Machine Learning (MCML), Germany（慕尼黑机器学习中心） 纠错

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

AI总结 本文提出线性-LLM-SCM框架，用于评估LLM在连续域中对线性高斯因果模型参数化的表现，揭示了LLM在定量因果推理中的局限性。

Comments [v2] Accepted at Workshop on Structured Data for Health@ICML 2026 Seoul,South Korea. 19 pages, 8 figures, preprint

Physics of Language Models: Part 4.1, Architecture Design and the Magic of Canon Layers

语言模型的物理：第4.1部分，架构设计与Canon层的魔力

Zeyuan Allen-Zhu

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

AI总结 本研究提出Canon层，通过轻量级架构组件提升语言模型的推理深度和广度，验证了其在不同架构中的有效性，并展示了其在学术预训练中的潜力。

Comments V1.1 appeared in NeurIPS 2025 main conference; V2 adds GDN experiments, tightens others for a stronger, fairer comparison, and reorganizes sections; V3 adds Result 2.1 and Section 5.2 on how Canon layers improve hierarchical feature learning, from our Jan 2026 talk

Knowledge-Centric Agents for Workflow Generation in ComfyUI

用于工作流生成的以知识为中心的智能体

Zhendong Li, Lei Sun, Ruibo Ming, He Zhang, Danda Pani Paudel, Luc Van Gool, Jinjin Gu

机构 * INSAIT（未知机构） ； Sofia University “St. Kliment Ohridski”（索非亚大学“圣克莱门特·奥赫里德斯基”分校） ； Adobe Research（Adobe研究院） 纠错

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

AI总结 研究视觉创作系统中工作流生成问题，提出以知识为中心的框架，通过知识反转、注入和可逆推理进行工作流生成，实验证明该方法生成的工作流在多样性、结构连贯性和执行成功率上优于现有系统。

Comments Accepted to ECCV 2026

How College Students Use AI to Navigate Course Readings: Evidence from an Eight-Week Study

具有AI支持的自主阅读：一项为期八周的学生研究

Yue Fu, Joel Wester, Niels Van Berkel, Alexis Hiniker

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； University of Copenhagen（哥本哈根大学） ； Aalborg University（奥胡斯大学） 纠错

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

AI总结 本研究探讨了AI支持下学生自主阅读的认知过程，发现学生在阅读中表现出从理解到推理的认知发展，但受效率驱动，倾向于使用AI生成摘要来筛选阅读内容。

Retrieval-Augmented Generation of Ontologies from Relational Databases

从关系数据库中检索增强生成本体

Nadeen Fathallah, Mojtaba Nayyeri, Athish A Yogi, Ratan Bahadur Thapa, Hans-Michael Tautenhahn, Anton Schnurpel, Steffen Staab

机构 * Institute for Artificial Intelligence, University of Stuttgart（人工智能研究所，斯图加特大学） ； University of Southampton（南安普顿大学） ； Universitätsklinikum Leipzig（莱比锡大学医院） 纠错

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

AI总结 研究从关系数据库生成语义丰富的OWL2DL本体的问题，提出RIGOR方法，通过大语言模型驱动，从多源检索并迭代生成本体片段，经验证和纠正后集成，实验表明该方法优于基线且无需人工监督。

Comments Accepted in ISWC26

Tight Sample Complexity of Transformers

Transformer的紧样本复杂度

Chenxiao Yang, Nathan Srebro, Zhiyuan Li

机构 * Toyota Technological Institute at Chicago（丰田技术研究所芝加哥分校） 纠错

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

AI总结 本文刻画了深度L、总参数W的Transformer的VC维，并建立了思维链学习的样本复杂度上下界，揭示了参数与序列长度对学习所需样本量的影响。

Comments in COLT 2026

Agentic Memory: Learning Unified Long-Term and Short-Term Memory Management for Large Language Model Agents

代理记忆：为大语言模型代理学习统一的长期和短期记忆管理

Yi Yu, Liuyi Yao, Yuexiang Xie, Qingquan Tan, Jiaqi Feng, Yaliang Li, Libing Wu

机构 * School of Cyber Science and Engineering, Wuhan University（武汉大学计算机科学与工程学院） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 本文提出Agentic Memory框架，统一管理大语言模型的长期和短期记忆，通过分步GRPO和三阶段强化学习提升记忆效率与任务表现。

Comments ACL'26 SAC Highlight. The code is available at https://github.com/y1y5/AgeMem

An LLM-powered Agentic Recommendation System for Connected TV Content Discovery

一种用于智能电视内容发现的由大语言模型驱动的智能推荐系统

Lei Shi, Di Wang, Harry Tran, Helsing Xu, Yuchen Lu, Dhara Ghodasara, Wilson Chaney, Xueting Liao, Jerry Yu, Huayu Ding, Reza Mirghaderi, David Fan, Qi Guo, Chongguang He, Warren Wang, Warren Deng, Mingze Gao, Shike Mei, Shuo Tang, Zhe Zhang, Jianming He, Abhishek Kumar, Haotian Wu, Hamed Firooz, Li Li

机构 * Meta 纠错

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

AI总结 针对推荐系统整合上下文信号的挑战，提出用于智能电视内容发现的大语言模型驱动的智能推荐系统，利用其推理能力处理多样信号，采用智能架构协调组件，克服大语言模型用于推荐的实际限制。

Comments 13 pages, 3 figures

KoRe: Compact Knowledge Representations for Large Language Models

KoRe: 为大型语言模型设计的紧凑知识表示

Davide Cavicchini, Fausto Giunchiglia, Jacopo Staiano

机构 * University of Trento（特伦托大学） 纠错

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

AI总结 本文提出KoRe方法，通过将知识图谱的1跳子图编码为紧凑离散知识标记，并注入到LLM中，从而提升模型的知识推理能力并减少token使用量。

Information Aggregation with AI Agents

利用AI代理的信息聚合

Spyros Galanis

机构 * Department of Economics, University of Durham（杜伦大学经济学系） 纠错

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

AI总结 研究通过交易和观察价格波动，探讨大型语言模型能否聚合分散的私人信息，发现信息聚合在信息结构复杂时显著下降，且更智能的AI代理在聚合和盈利方面表现更好。

Comments 62 pages

Externalizing Research Synthesis and Validation in AI Scientists through a Research Harness

通过研究框架将AI科学家的研究综合与验证外部化

Zijian Wang, Hanqi Li, Ziyue Yang, Zijian Hu, Shenghan Zuo, Yunzhe Zhang, Da Ma, Danyu Luo, Chenrun Wang, Jing Peng, Tiancheng Huang, Sijia Guo, Huayang Wang, Zichen Zhu, Senyu Han, Yilu Cao, Bo Chen, Xin Chen, Kai Yu, Lu Chen

机构 * X-LANCE Lab, School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学计算机学院X-LANCE实验室） ； Jiangsu Key Lab of Language Computing, Suzhou, China（江苏省语言计算重点实验室） ； Suzhou Laboratory, Suzhou, China（苏州实验室） 纠错

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

AI总结 提出Xcientist框架，将研究综合与实验验证外部化为可检查的合同驱动过程，解决自动研究中的声明漂移问题，并在多个领域验证其有效性。

Comments 66 pages, 15 figures, 19 tables

Length Value Model: Scalable Value Pretraining for Token-Level Length Modeling

长度值模型：用于令牌级长度建模的可扩展值预训练

Zhen Zhang, Changyi Yang, Zijie Xia, Zhen Yang, Chengzhi Liu, Zhaotiao Weng, Yepeng Liu, Haobo Chen, Jin Pan, Chenyang Zhao, Yuheng Bu, Alkesh Patel, Zhe Gan, Xin Eric Wang

机构 * University of California, Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； LMSYS Org（LMSYS组织） ； Apple Inc.（苹果公司） 纠错

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

AI总结 本文提出Length Value Model，通过令牌级建模实现高效的长度预测，提升生成长度的准确性和效率，实验显示其在多个任务中优于现有模型。

CPGRec+: A Balance-oriented Framework for Personalized Video Game Recommendations

CPGRec+: 一种面向个性化视频游戏推荐的平衡框架

Xiping Li, Aier Yang, Jianghong Ma, Kangzhe Liu, Shanshan Feng, Haijun Zhang, Yi Zhao

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） 纠错

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

AI总结 本文提出CPGRec+框架，通过引入偏好引导边加权和表示生成模块，解决传统推荐系统在准确率与多样性间的平衡问题，实验表明其在Steam数据集上表现更优。

Comments Published in ACM Transactions on Information Systems (TOIS). 43 pages, 9 figures

Journal ref ACM Trans. Inf. Syst. 44, 3, Article 66 (March 2026), 44 pages

LLM-Grounded Explainable AI for Supply Chain Risk Early Warning via Temporal Graph Attention Networks

基于时间图注意力网络的LLM解释性AI用于供应链风险早期预警

Zhiming Xue, Yujue Wang, Menghao Huo

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

AI总结 本文提出基于时间图注意力网络和大语言模型的框架，用于可解释的供应链风险早期预警，通过结合证据导向的方法提升预测准确性与解释可靠性。

RAPT: Model-Predictive Out-of-Distribution Detection and Failure Diagnosis for Sim-to-Real Humanoid Deployment

RAPT：面向真实人类机器人的模型预测异常检测与故障诊断

Humphrey Munn, Brendan Tidd, Peter Bohm, Marcus Gallagher, David Howard

机构 * School of Electrical Engineering and Computer Science, University of Queensland（电气工程与计算机科学学院，昆士兰大学） ； CSIRO Robotics, Data61（CSIRO机器人，Data61） 纠错

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

AI总结 RAPT通过模型预测异常检测和故障诊断技术，提升人形机器人在仿真到现实转移中的鲁棒性和可解释性。

RoboInspector: Unveiling the Unreliability of Policy Code for LLM-enabled Robotic Manipulation

RoboInspector：揭示用于基于大语言模型的机器人操作的策略代码的不可靠性

Chenduo Ying, Linkang Du, Peng Cheng, Yuanchao Shu

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

AI总结 研究基于大语言模型的机器人操作中策略代码不可靠问题，设计RoboInspector从任务复杂性和指令粒度揭示其不可靠性，通过实验识别四种不可靠行为及原因，还引入优化方法，可提高策略代码生成可靠性达35%。

Comments Accepted to ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology

Beyond Access: Guided LLM Scaffolding for Independent Learning in Undergraduate Statistics

超越访问：引导式LLM支架在本科统计学自主学习中的应用

Mohammad Amanlou, Yasaman Amou-Jafari, Mehrad Livian, Fatemeh Boloukazari, Fereshte Bagheri, Elahe Khodaverdi Nadrabadi, Shahab Sherafat, Behnam Bahrak

机构 * School of Electrical and Computer Engineering, University of Tehran, Iran（伊朗塔里哈大学电气与计算机工程学院） ； Tehran Institute for Advanced Studies, Khatam University, Iran（伊朗卡塔姆大学泰赫兰高级研究院） 纠错

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

AI总结 本研究通过准实验比较无LLM、无限制LLM和引导式LLM三种条件，发现引导式LLM使用能促进以推理为导向的交互模式，提升无辅助测验表现，并改善自我评估校准，表明LLM作为教育工具需通过支架设计实现推理伙伴而非答案获取工具。

Comments 10 pages, conference: Proceedings of the 34th International Conference on Computers in Education. Asia-Pacific Society for Computers in Education

It Takes One to Bias Them All: Breaking Bad with One-Shot GRPO

一个样本就能带偏所有：单次GRPO打破对齐

Naihao Deng, Yilun Zhu, Naichen Shi, Clayton Scott, Rada Mihalcea

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Northwestern University（西北大学） 纠错

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

AI总结 研究发现，仅用单个有偏样本进行一步GRPO训练就能诱导大语言模型产生系统性偏见，且刻板印象推理泛化到多种属性、类别和基准测试，揭示了对齐机制的关键脆弱性。

Comments COLM 2026

From Articles to Premises: Building PrimeFacts, an Extraction Methodology and Resource for Fact-Checking Evidence

从文章到前提：构建PrimeFacts，一种提取事实核查证据的方法和资源

Premtim Sahitaj, Jawan Kolanowski, Ariana Sahitaj, Veronika Solopova, Max Upravitelev, Daniel Röder, Iffat Maab, Junichi Yamagishi, Sebastian Möller, Vera Schmitt

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

AI总结 本文提出PrimeFacts方法，通过提取事实核查文章中的细粒度证据，提升自动化验证系统的性能，其在证据检索和声明验证中表现出显著优势。

Comments Accepted at LREC 2026. To appear in the conference proceedings

Trojan Horse Prompting: Jailbreaking Conversational Multimodal Models by Forging Assistant Message

木马提示：通过伪造助手消息来破解对话式多模态模型

Wei Duan, Li Qian

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

AI总结 研究针对对话式多模态模型的安全漏洞，提出木马提示越狱技术，通过伪造对话历史绕过安全机制，在谷歌Gemini-2.0上实验显示其攻击成功率高于现有方法，揭示对话AI安全缺陷，呼吁转变验证范式。

Comments We stopped working on this idea because we realized that there was a paper submitted before it that took almost identical approach

Conversational AI for Rapid Scientific Prototyping: A Case Study on ESA's ELOPE Competition

用于快速科学原型设计的对话式人工智能：以欧空局的ELOPE竞赛为例

Nils Einecke

机构 * Honda Research Institute Europe GmbH（本田欧洲研究机构） 纠错

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

AI总结 以欧空局ELOPE竞赛为例，探讨用ChatGPT进行快速科学原型设计。介绍其在竞赛中的表现，包括提供代码、推理等，虽有局限但凸显人机协作潜力，分析优缺点，提出将大语言模型集成到科学工作流程可增强快速原型设计。

Toward Robust Open-set Adaptation: Synapse Consolidation Inspired by Rac1/MAPK Pathways

在开放测试流中学习并适应未知

Xiao Zhang, Tianyu Hu, Juntao Lyu, Qianchuan Zhao, Huimin Ma

机构 * University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SyCo方法，通过Rac1和MAPK路径实现参数高效适应，解决LLM在动态任务中的适应问题，实验表明其在18个NLP数据集上表现优异。

How Utilitarian Are OpenAI's Models Really? Replicating and Reinterpreting Pfeffer, Krügel, and Uhl (2025)

OpenAI模型真的那么功利主义吗？复制并重新解读Pfeffer、Krügel和Uhl（2025）

Johannes Himmelreich

机构 * OpenAI 纠错

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

AI总结 研究通过复制和扩展实验，发现OpenAI模型在不同提示下表现出功利主义倾向，但存在提示偏差影响结果，强调需多提示测试以验证LLM道德推理的可靠性。

Comments 20 pages, 3 figures, 12 tables

A Systematic Survey on Large Language Models for Evolutionary Optimization: From Modeling to Solving

关于用于进化优化的大语言模型的系统综述：从建模到求解

Yisong Zhang, Ran Cheng, Guoxing Yi, Kay Chen Tan

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

AI总结 该综述聚焦进化优化，通过工作流框架系统回顾相关进展，将文献分为优化建模与求解两阶段，求解阶段再分三类范式，分析方法、局限性及与传统方法关系，还给出基准、比较及应用，并指出研究方向。

Memora: A Harmonic Memory Representation Balancing Abstraction and Specificity

Memora: 一种平衡抽象与特异性的和谐记忆表示

Menglin Xia, Xuchao Zhang, Shantanu Dixit, Paramaguru Harimurugan, Rujia Wang, Victor Ruhle, Robert Sim, Chetan Bansal, Saravan Rajmohan

机构 * Microsoft（微软） 纠错

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

AI总结 提出Memora记忆表示，通过主抽象和线索锚点平衡抽象与特异性，结合检索策略实现高效上下文感知检索，在LoCoMo和LongMemEval基准上达到新最优。

Comments ICML 2026

SlowBA: An efficiency backdoor attack towards VLM-based GUI agents

SlowBA：针对基于VLM的GUI代理的高效后门攻击

Junxian Li, Tu Lan, Haozhen Tan, Yan Meng, Haojin Zhu

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 提出SlowBA后门攻击，通过强化学习注入触发模式，诱导VLM-based GUI代理产生冗长推理链，显著增加响应延迟，同时保持任务准确性。

Comments Accepted by ECCV 2026. Codes and supplementary materials are in https://github.com/tu-tuing/SlowBA

Learning to Erase Private Knowledge from Multi-Documents for Retrieval-Augmented Large Language Models

学习从多文档中擦除私有知识以用于检索增强型大语言模型

Yujing Wang, Jinwen Chen, Hainan Zhang, Liang Pang, Yongxin Tong, Binghui Guo, Hongwei Zheng, Zhiming Zheng

机构 * Beijing Advanced Innovation Center for Future Blockchain and Privacy Computing（未来区块链与隐私计算北京先进创新中心） ； School of Artificial Intelligence, Beihang University, China（北京航空航天大学人工智能学院） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； School of Computer Science and Engineering, Beihang University（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） ； Institute of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能研究所） ； Beijing Academy of Blockchain and Edge Computing（北京区块链与边缘计算研究院） 纠错

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

AI总结 提出Eraser4RAG，通过构建全局知识图谱、划分私有与公共子图并微调Flan-T5重写文档，结合PPO优化，有效擦除用户定义的私有知识，保留公共知识，防御去匿名化攻击。