大模型推理能力

CCBENCH: Assessing LLM Cultural Competence via Implicitly Signaled Norms using Health Queries

CCBENCH：通过健康查询使用隐式信号规范评估大语言模型的文化能力

Vasudha Varadarajan, Akhila Yerukola, Mona T. Diab, Maarten Sap

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

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

AI总结 该研究引入CCBENCH框架，以健康领域为案例创建CCBENCH-Health评估大语言模型文化能力。通过60个角色、3120次互动对五个领先模型进行基准测试，发现模型文化恰当回应比例低，提示关注文化线索能适度提升性能，还揭示了模型与文化线索互动的一些特点。

Comments 34 pages

TACTIC-KG: Toward Small Agent Teams for Cyber Threat Intelligence Knowledge Graph Construction

TACTIC-KG：面向网络威胁情报知识图谱构建的小型智能体团队

Mouhamed Amine Bouchiha, Gregory Blanc

机构 * SAMOVAR, Télécom SudParis, Institut Polytechnique de Paris（SAMOVAR， Telecom SudParis， Institute of Paris Polytechnic） 纠错

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

AI总结 研究针对网络威胁情报报告构建知识图谱的问题，提出TACTIC-KG框架，将任务分解给模块化专业语言模型智能体，用轻量级模型提升性能并降低成本，实验表明优于整体式模型。

Comments 20 pages, 2 figures, 10 tables

The Remarkable Effectiveness of Providing AI Agents with Natural Language Tools: A Replication Study Validating NLT Performance Across 14 Models

为人工智能智能体提供自然语言工具的显著有效性：一项在14个模型上验证自然语言工具性能的复制研究

Alexander Somma, Isabelle Plante, Fred Premji

机构 * Sage.is AI-UI（Sage.is人工智能用户界面） 纠错

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

AI总结 该研究独立复制并扩展了自然语言工具（NLT）框架，在14个模型和8560次试验中评估NLT，验证其效果，发现其能提升工具调用准确率、减少关键错误、降低令牌使用量，还证实模型能力对NLT优势有调节作用。

Comments 28 pages, 6 figures, replication study, replication of arXiv:2510.14453 findings

A Precedent-Guided Co-Scientist for Side-Effect-Aware Drug Redesign

一种用于副作用感知药物重新设计的先例引导协同科学家

Yujin Kim, Charmgil Hong

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

AI总结 提出PRECEDE用于副作用感知药物重新设计，将重新设计视为基于证据的推理，由LLM编排，定位为人监督的科学工作流，可审核、证伪且受先前药理学限制。

Comments Accepted at the ICML 2026 Workshop on AI for Science

Neuron-Aware Active Few-Shot Learning for LLMs

面向大语言模型的神经元感知主动少样本学习

Zhuowei Chen, Liwei Chen, Christian Schunn, Raquel Coelho, Xiang Lorraine Li

机构 * University of Pittsburgh, USA（匹兹堡大学） 纠错

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

AI总结 提出NeuFS框架，利用神经元激活模式从模型内部动态选择最具价值的少样本示例，提升大语言模型在专业领域的适应性和性能。

Bayesian Sparse Low-Rank Adaptation for Large Language Model Uncertainty Estimation

贝叶斯稀疏低秩自适应用于大语言模型不确定性估计

Jijie Zhang, Zhe Ren, Quan Zhang, Dandan Guo

机构 * School of Artificial Intelligence, Jilin University（吉林大学人工智能学院） ； Michigan State University（密歇根州立大学） 纠错

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

AI总结 提出DALorRA，一种变分贝叶斯稀疏框架，通过随机掩码低秩适应中的秩维度实现模型容量正则化和校准，在不牺牲推理精度下提升LLM校准性能。

Comments Preprint. 16 pages, 7 figures, 6 tables

PARTREP: Learning What to Repeat for Decoder-only LLMs

PARTREP: 学习在仅解码器LLM中重复什么

Andikawati P Widjaja, Yongjun Kim, Hyounghun Kim, Jaeho Lee

机构 * Bandung Institute of Technology（万隆理工学院） ； Pohang University of Science and Technology（浦项科技大学） 纠错

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

AI总结 针对仅解码器LLM因果注意力导致的信息流不对称问题，提出PartRep方法，通过选择最不可预测的token进行重复，在保留大部分性能提升的同时显著降低KV缓存和预计算开销。

Comments 15 pages and 7 figures (including appendix)

Wait, am I Being Fair? Characterizing Deductive Stereotyping and Mitigating It with Fair-GCG

等等，我公平吗？刻画演绎刻板印象并用 Fair-GCG 缓解它

Naihao Deng, Yilun Zhu, Joan Nwatu, Clayton Scott, Rada Mihalcea

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 本文识别出大语言模型中的演绎刻板印象失败模式，提供统计解释，并提出推理时注入框架 Fair-GCG 以发现有效短语，提升多个公平性基准的性能。

Gradient Smoothing: Coupling Layer-wise Updates for Improved Optimization

梯度平滑：耦合逐层更新以改进优化

Haoming Meng, Anton Sugolov, Vardan Papyan

机构 * Vector Institute（向量研究所） 纠错

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

AI总结 提出深度梯度增强框架，通过窗口平滑算子沿深度方向变换优化器更新，在不改变模型架构或训练目标下提升多种架构和任务的优化与泛化性能。

Comments Published in the Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

Using AI Agents to Automate Black-Box Audits of Personalization Algorithms at Scale

使用AI代理自动化大规模黑盒审计个性化算法

Alessandro Morosini, Sarah H. Cen, Andrew Ilyas, Hedi Driss, Aleksander Mądry, Chara Podimata

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； 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.LG

AI总结 提出用生成式AI代理作为行为引擎进行黑盒审计，通过固定人设和反事实扰动解耦用户属性与行为，在X平台部署1120个代理发现算法推荐放大有毒、极化内容且效果因用户意识形态而异。

Comments 43 pages, 10 figures

End-to-End Dynamic Sparsity for Resource-Adaptive LLM Inference

端到端动态稀疏性用于资源自适应的大语言模型推理

Yuhang Chen, Jinhao Duan, Ruichen Zhang, Mingfu Liang, Xiaohan Wei, Yunchen Pu, Fei Tian, Chonglin Sun, Parish Aggarwal, Frank Shyu, Luke Simon, Sandeep Pandey, Tianlong Chen, Xi Liu

机构 * Meta AI ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

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

AI总结 提出L2A框架，通过预算条件和输入感知的门控网络，实现层跳过、头剪枝和推理令牌减少的资源自适应推理，在Llama-3-8B和Qwen-3-4B上达到34%层稀疏性且性能损失小于0.6%。

Speaking Numbers to LLMs: Multi-Wavelet Number Embeddings for Time Series Forecasting

向LLM讲述数字：用于时间序列预测的多小波数字嵌入

Defu Cao, Zijie Lei, Muyan Weng, Jiao Sun, Yan Liu

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Meta ； 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 提出TempoWave，一种即插即用的多小波数字嵌入接口，将标量观测映射为数字级嵌入，以对齐LLM的离散分词与连续数值，提升时间序列预测的排序准确性和可靠性。

Comments Camera Ready version of IJCAI 2026

PRIDE: Privileged Information-enhanced Distillation for Empathetic Dialogue Generation

PRIDE: 特权信息增强的共情对话生成蒸馏方法

Jiaqiang Wu, Zhouan Zhu, Shangfei Wang

机构 * Anhui Robot Technology Standard Innovation Base, School of Computer Science and Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学计算机科学与技术学院安徽机器人技术标准创新基地） 纠错

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

AI总结 提出PRIDE方法，利用训练时可用但推理时不可用的特权信息（如心理标注或未来事件摘要），通过共情推理提示、多源注意力机制和双对齐损失，将大模型的共情推理能力蒸馏到小模型，在资源受限场景下保持性能。

Structured Hyperedge Adaptation for Parameter-Efficient Fine-Tuning of Vision Transformers

结构化超边适应用于视觉Transformer的参数高效微调

Edwin Kwadwo Tenagyei, Lei Wang, Ugochukwu Ejike Akpudo, Jun Zhou, Yongsheng Gao

机构 * Griffith University（格里菲斯大学） ； Data61/CSIRO（Data61/澳大利亚联邦科学与工业研究组织） 纠错

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

AI总结 提出HyperAdapter，一种基于超图的适配器架构，通过软超边路由实现结构化、组感知的适应，在参数预算下优于现有PEFT方法。

Comments Accepted at the 19th European Conference on Computer Vision (ECCV 2026)

Steer, Don't Solve: Training Small Critic Models for Large Code Agents

引导而非求解：为大型代码智能体训练小型评论模型

Shubham Gandhi, Yiqing Xie, Atharva Naik, Ruichen Zhu, Carolyn Rose

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.AI、cs.LG

AI总结 针对代码智能体策略推理不足的问题，提出冻结智能体并训练小型评论模型提供轨迹内反馈，在SWE-bench Verified上提升准确率并降低成本。

DeepSeek-V4: Towards Highly Efficient Million-Token Context Intelligence

DeepSeek-V4: 迈向高效百万令牌上下文智能

DeepSeek-AI, Anyi Xu, Bangcai Lin, Bing Xue, Bingxuan Wang, Bingzheng Xu, Bochao Wu, Bowei Zhang, Chaofan Lin, Chen Dong, Chenchen Ling, Chengda Lu, Chenggang Zhao, Chengqi Deng, Chengyu Hou, Chenhao Xu, Chenze Shao, Chong Ruan, Conner Sun, Damai Dai, Daya Guo, Dejian Yang, Deli Chen, Donghao Li, Dongjie Ji, Erhang Li, Fang Wei, Fangyun Lin, Fangzhou Yuan, Feiyu Xia, Fucong Dai, Guangbo Hao, Guanting Chen, Guoai Cao, Guolai Meng, Guowei Li, Han Yu, Han Zhang, Hanwei Xu, Hao Li, Haofen Liang, Haoling Zhang, Haoming Luo, Haoran Wei, Haotian Yuan, Haowei Zhang, Haowen Luo, Haoyu Chen, Haozhe Ji, Hengqing Zhang, Honghui Ding, Hongxuan Tang, Huanqi Cao, Huazuo Gao, Hui Qu, Hui Zeng, J Yang, JQ Zhu, Jia Luo, Jia Song, Jia Yu, Jialiang Huang, Jialu Cai, Jian Liang, Jiangting Zhou, Jiasheng Ye, Jiashi Li, Jiaxin Xu, Jiewen Hu, Jieyu Yang, Jin Chen, Jin Yan, Jingchang Chen, Jingli Zhou, Jingting Xiang, Jingyang Yuan, Jingyuan Cheng, Jingzi Zhou, Jinhua Zhu, Jiping Yu, Joseph Sun, Jun Ran, Junguang Jiang, Junjie Qiu, Junlong Li, Junmin Zheng, Junxiao Song, Kai Dong, Kaige Gao, Kang Guan, Kexing Zhou, Kezhao Huang, Kuai Yu, Lean Wang, Lecong Zhang, Lei Wang, Leyi Xia, Li Zhang, Liang Zhao, Lihua Guo, Lingxiao Luo, Linwang Ma, Linyan Zhu, Litong Wang, Liyu Cai, Liyue Zhang, Longhao Chen, MS Di, MY Xu, Max Mei, Miaojun Wang, Mingchuan Zhang, Minghua Zhang, Minghui Tang, Mingming Li, Mingxu Zhou, Minmin Han, Ning Wang, Panpan Huang, Panpan Wang, Peixin Cong, Peiyi Wang, Peng Zhang, Qiancheng Wang, Qihao Zhu, Qingyang Li, Qinyu Chen, Qiushi Du, Qiwei Jiang, Rui Tian, Ruifan Xu, Ruijie Lu, Ruiling Xu, Ruiqi Ge, Ruisong Zhang, Ruizhe Pan, Runji Wang, Runqian Chen, Runqiu Yin, Runxin Xu, Ruomeng Shen, Ruoyu Zhang, Ruyi Chen, SH Liu, Shanghao Lu, Shangmian Sun, Shangyan Zhou, Shanhuang Chen, Shaofei Cai, Shaoheng Nie, Shaoqing Wu, Shaoyuan Chen, Shengding Hu, Shengyu Liu, Shiqiang Hu, Shirong Ma, Shiyu Wang, Shuiping Yu, Shunfeng Zhou, Shuting Pan, Shuying Yu, Songyang Zhou, Tao Ni, Tao Yun, Tian Jin, Tian Pei, Tian Ye, Tianle Lin, Tianran Ji, Tianyi Cui, Tianyuan Yue, Tingting Yu, Tun Wang, W Zhang, WL Xiao, Wangding Zeng, Wei An, Weilin Zhao, Wen Liu, Wenfeng Liang, Wenjie Pang, Wenjing Luo, Wenjing Yao, Wenjun Gao, Wenkai Yang, Wenlve Huang, Wenqing Hou, Wentao Zhang, Wenting Ma, Xi Gao, Xiang He, Xiangwen Wang, Xianzu Wang, Xiao Bi, Xiaodong Liu, Xiaohan Wang, Xiaokang Chen, Xiaokang Zhang, Xiaotao Nie, Xiaowen Sun, Xiaoxiang Wang, Xin Cheng, Xin Liu, Xin Xie, Xingchao Liu, Xingchen Liu, Xingkai Yu, Xingyou Li, Xinyu Yang, Xinyu Zhang, Xu Chen, Xuanyu Wang, Xuecheng Su, Xueyin Chen, Xuheng Lin, Xuwei Fu, YC Yan, YQ Wang, YW Ma, Yanfeng Luo, Yang Zhang, Yanhong Xu, Yanru Ma, Yanwen Huang, Yao Li, Yao Li, Yao Xu, Yao Zhao, Yaofeng Sun, Yaohui Wang, Yi Qian, Yi Shao, Yi Yu, Yichao Zhang, Yifan Ding, Yifan Shi, Yijia Wu, Yiliang Xiong, Yiling Ma, Ying He, Ying Tang, Ying Zhou, Yingjia Luo, Yinmin Zhong, Yishi Piao, Yisong Wang, Yixiang Zhang, Yixiao Chen, Yixuan Tan, Yixuan Wei, Yiyang Ma, Yiyuan Liu, Yonglun Yang, Yongqiang Guo, Yongtong Wu, Yu Wu, YuKun Li, Yuan Cheng, Yuan Ou, Yuanfan Xu, Yuanhao Li, Yuduan Wang, Yuehan Yang, Yuer Xu, Yuhan Wu, Yuhao Meng, Yuheng Zou, Yukun Zha, Yunfan Xiong, Yupeng Chen, Yuping Lin, Yuqian Cao, Yuqian Wang, Yushun Zhang, Yuting Yan, Yutong Lin, Yuxian Gu, Yuxiang Luo, Yuxiang You, Yuxuan Liu, Yuxuan Zhou, Yuyang Zhou, Yuzhen Huang, ZF Wu, Zehao Wang, Zehua Zhao, Zehui Ren, Zekai Zhang, Zhangli Sha, Zhe Fu, Zhe Ju, Zhean Xu, Zhenda Xie, Zhengyan Zhang, Zheren Gao, Zhewen Hao, Zhibin Gou, Zhicheng Ma, Zhigang Yan, Zhihong Shao, Zhixian Huang, Zhixuan Chen, Zhiyu Wu, Zhizhou Ren, Zhongyu Wu, Zhuoshu Li, Zhuping Zhang, Zian Xu, Zihao Wang, Zihua Qu, Zihui Gu, Zijia Zhu, Zilin Li, Zipeng Zhang, Ziwei Xie, Ziyi Gao, Ziyi Wan, Zizheng Pan, Zongqing Yao

机构 * DeepSeek-AI（深度求索人工智能） 纠错

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

AI总结 提出DeepSeek-V4系列MoE模型，通过混合注意力架构、流形约束超连接和Muon优化器，实现百万令牌上下文的高效推理，在核心任务上超越前代。

Sumi: Open Uniform Diffusion Language Model from Scratch

Sumi: 从头训练的开放均匀扩散语言模型

Mengyu Ye, Keito Kudo, Wataru Ikeda, Ryosuke Matsuda, Keisuke Sakaguchi, Jun Suzuki

机构 * Tohoku University（东北大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Sumi，一个从零开始预训练的70亿参数均匀扩散语言模型，在1.5T tokens上训练，性能与同规模自回归模型相当，并开源所有资源。

Beyond Reward Engineering: A Data Recipe for Long-Context Reinforcement Learning

超越奖励工程：长上下文强化学习的数据配方

Xiaoyue Xu, Sikui Zhang, Xiaorong Wang, Xu Han, Chaojun Xiao

机构 * OpenBMB ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出一种简单有效的数据配方，结合最小化基于结果的GRPO设置，显著提升大语言模型的长上下文推理能力，在多个基准和智能体任务上取得平均+3.2至+7.2点的提升。

Comments 15 pages, 6 figures, 12 tables

TW-LegalBench: Measuring Taiwanese Legal Understanding

TW-LegalBench: 衡量台湾法律理解

Fei-Yueh Chen, Chun Huang Lin, Chan Wei Hsu, Kuan Hsuan Yeh, Zih-Ching Chen, Kuan-Ming Chen, Patrick Chung-Chia Huang

机构 * University of Rochester（罗切斯特大学） ； National Taiwan University（国立台湾大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 提出TW-LegalBench基准，包含多项选择、开放式问答和法律判决预测任务，评估13个LLM在台湾法律上的表现，发现顶尖模型通过律师考试但未达到法官检察官标准，且法律条文引用困难。

Comments 10 pages, 2 figures, To appear in ICAIL 2026

When LLMs Analyze Scars: From Images to Clinically-Meaningful Features

当LLM分析疤痕：从图像到临床有意义的特征

Ruman Wang, Hangting Ye

机构 * Liaoning University of Traditional Chinese Medicine（辽宁中医药大学） ； School of Artificial Intelligence, Jilin University（吉林大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 提出ScaFE框架，利用LLM作为知识驱动的特征工程师，将高维图像转化为低维临床可解释特征，在数据稀缺的疤痕分类中优于端到端深度学习方法。

FoundCause: Causal Discovery with Latent Confounders from Observational Data

FoundCause: 从观测数据中发现含隐混淆因子的因果关系

Patrick Blöbaum, Krishnakumar Balasubramanian, Shiva Prasad Kasiviswanathan

机构 * Amazon Web Services（亚马逊云服务） ； Department of Statistics, University of California, Davis（加州大学戴维斯分校统计系） 纠错

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

AI总结 提出FoundCause，一种基于合成数据训练的摊销因果发现模型，通过单次前向传递直接映射数据集到因果图，显式建模隐混淆因子，在15个真实数据集上优于11种非摊销和4种摊销方法。

Comments Download the model at https://github.com/amazon-science/foundcause

Rethinking Groups in Critic-Free RLVR

重新思考无评论强化学习中的分组

Yihong Wu, Liheng Ma, Lingfeng Xiao, Muzhi Li, Xinyu Wang, Yingxue Zhang, Jian-Yun Nie

机构 * Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Mila - Quebec AI Institute（Mila - 魁北克人工智能研究所） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚方舟实验室） 纠错

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

AI总结 针对无评论强化学习分组策略的数据低效和同步问题，提出负令牌过滤方法，实现单次 rollout 稳定训练，在推理和代理任务上表现相当或更优。

HiMPO: Hindsight-Informed Memory Policy Optimization for Less-Entangled Credit in Long-Horizon Agents

HiMPO：面向长周期智能体的后见知情记忆策略优化以减少纠缠信用分配

Jiangze Yan, Yi Shen, Wenjing Zhang, Jieyun Huang, Zhaoxiang Liu, Ning Wang, Kai Wang, Shiguo Lian

机构 * Unicom Data Intelligence, China Unicom（联通数据智能有限公司，中国联通） ； Data Science & Artificial Intelligence Research Institute, China Unicom（中国联通数据科学与人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 提出HiMPO框架，通过比较记忆更新前后的任务相关信息估计局部效用，并利用后见相关性作为回顾性滤波器，减少记忆写入动作的信用纠缠，提升长周期智能体性能。

Comments Preprint. 2 figures

Who Should Lead Decoding Now? Tracking Reliable Trajectories for Ensembling Masked Diffusion Language Models

现在谁应该主导解码？跟踪可靠轨迹以集成掩码扩散语言模型

Heecheol Yun, Joonhyung Park, Joowon Kim, Eunho Yang

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； AITRICS 纠错

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

AI总结 针对掩码扩散语言模型集成问题，提出TIE框架，通过跟踪答案相关位置的置信度动态，迭代识别并传递可靠解码轨迹，实现多模型协同生成。

Comments preprint

When the Tool Decides: LLM Agents Defer Blindly to Graph Neural Network Tools, and Stronger Backbones Defer More

当工具决定时：LLM代理盲目服从图神经网络工具，更强的骨干网络服从更多

Zhongyuan Wang, Pratyusha Vemuri

机构 * raptorX.ai 纠错

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

AI总结 研究LLM代理在使用GNN工具时是否真正判断而非盲目服从，发现代理在97.6-99.2%的情况下完全采纳GNN输出，且更强的骨干网络服从更多，选择性调用设计受限。

Comments 9 pages, 2 figures. Under review at TMLR

G-Long: Graph-Enhanced Memory Management for Efficient Long-Term Dialogue Agents

G-Long：面向高效长期对话代理的图增强记忆管理

Minjun Choi, Yoonjin Jang, Sangwon Youn, Youngjoong Ko

机构 * Sungkyunkwan University（成均馆大学） 纠错

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

AI总结 提出G-Long框架，利用微调小语言模型进行结构化三元组提取和关联检索，并引入注意力感知重要性评分机制，在降低计算开销的同时，在响应生成和记忆检索上达到最优性能。

Comments 22 pages, 8 figures, 14 tables

The Role of Feedback Alignment in Self-Distillation

反馈对齐在自蒸馏中的作用

Semih Kara, Oğuzhan Ersoy

机构 * Gensyn 纠错

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

AI总结 研究通过自蒸馏提升语言模型性能时，反馈与模型推理的结构对齐是关键因素，步级对齐批评比二元奖励或参考解更有效。

Comments Accepted to the ICML 2026 Workshop on RL from World Feedback (RLxF)

CodeAlchemy: Synthetic Code Rewriting at Scale

CodeAlchemy：大规模合成代码重写

Ankit Gupta, Aditya Prasad, Rameswar Panda

机构 * MIT-IBM Watson AI Lab, IBM Research（MIT-IBM沃森人工智能实验室，IBM研究院） 纠错

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

AI总结 提出CodeAlchemy框架，通过5种策略生成超过500B token的合成代码数据，引入DevEval和TraceEval基准，3B模型在多项任务上超越10倍大小的前沿模型。

Cheap Reward Hacking Detection

廉价奖励黑客检测

Iván Belenky, Joaquín Itria, Steven Johns

机构 * Tamarillo 纠错

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

AI总结 提出用小Transformer编码器将轨迹映射到单位球面，使嵌入距离近似奖励与元数据的L1距离，线性探针检测奖励黑客，AUC达0.9467，成本比LLM-as-judge低四个数量级。

Comments 20 pages, 6 figures, 12 tables

Instrumented data for causal scientific machine learning

因果科学机器学习的仪器化数据

Daniel N. Wilke

机构 * University of the Witwatersrand（威特沃特斯兰德大学） 纠错

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

AI总结 提出仪器化数据作为观测数据和模板合成数据之外的第三种选择，每个数据点携带产生它的机制模型、显式不确定性及可执行的反事实族，通过V&V仪器化图像到模拟管道实现，支持因果干预。

Comments 10 pages, 2 figures