大模型推理能力

Mitigating Cross-Image Information Leakage in Multi-Image Understanding with Large Vision-Language Models

缓解多图像理解中大型视觉语言模型的跨图像信息泄露

Yeji Park, Minyoung Lee, Sanghyuk Chun, Junsuk Choe

机构 * Sogang University（ソガン大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； NAVER AI Lab（NAVER AI实验室） 纠错

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

AI总结 针对大型视觉语言模型在多图像输入时性能下降的问题，提出无需训练且架构无关的FOCUS方法，通过随机噪声掩码和噪声参考输入抑制跨图像信息泄露，显著提升多图像和视频理解性能。

Comments Source code is available at https://github.com/yejipark-m/FOCUS

TACOMORE: Exploring a replicable prompting protocol for LLM-assisted corpus analysis

TACOMORE: 探索一种可复现的提示协议用于LLM辅助语料库分析

Bingru Li, Han Wang, Nicholas Groom

机构 * Department of Linguistics and Communication, University of Birmingham（伯明翰大学语言学与传播系） ； Department of Information Engineering and Computer Science, University of Trento（特伦托大学信息工程与计算机科学系） ； Institute of Foreign Languages and Cultures, University of Tartu（塔尔图大学外国语言与文化研究所） 纠错

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

AI总结 提出TACOMORE框架，通过结构化提示将LLM从通用概率预测转向基于语料共现模式的推理，提升关键词、搭配和索引行分析的准确性与可复现性，但幻觉问题仍需人工验证。

Human Cognition in Machines: A Unified Perspective of World Models

机器中的人类认知：世界模型的统一视角

Timothy Rupprecht, Pu Zhao, Amir Taherin, Arash Akbari, Arman Akbari, Yumei He, Tooba Imtiaz, Sean Duffy, Juyi Lin, Yixiao Chen, Rahul Chowdhury, Enfu Nan, Yixin Shen, Yifan Cao, Haochen Zeng, Weiwei Chen, Geng Yuan, Jennifer Dy, Sarah Ostadabbas, Xuan Zhang, David Kaeli, Edmund Yeh, Yanzhi Wang

机构 * Northeastern University（东北大学） ； EmbodyX Inc.（EmbodyX公司） ； Tulane University（路易斯安那州立大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； University of Georgia（佐治亚大学） 纠错

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

AI总结 提出统一框架整合记忆、感知等认知功能，指出动机和元认知研究不足，并引入认知世界模型新类别。

Towards Mitigating Hallucinations in Large Vision-Language Models by Refining Textual Embeddings

通过细化文本嵌入缓解大型视觉语言模型中的幻觉

Aakriti Agrawal, Gouthaman KV, Rohith Aralikatti, Gauri Jagatap, Jiaxin Yuan, Sarvesh Baskar, Vijay Kamarshi, Andrea Fanelli, Furong Huang

机构 * University of Maryland（马里兰大学） ； Dolby Laboratories（杜比实验室） ； Capital One 纠错

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

AI总结 针对大型视觉语言模型因过度依赖文本先验而忽视视觉线索导致的幻觉问题，提出一种简单有效的视觉特征融入方法，通过学习视觉信息化的文本嵌入来平衡注意力分布，显著降低幻觉并提升多模态推理能力。

Comments Accepted at The 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics

Multi-Token Residual Prediction

多令牌残差预测

Yufeng Xu, Zishuo Bao, Qian Wang, Zeshen Zhang, Haoqi Zhang, Bowen Peng, Ang Li, Rahul Chalamala, Yucheng Lu

机构 * New York University（纽约大学） ； New York University Shanghai（纽约大学上海） ； Nos Research（Nos研究） ； Modal 纠错

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

AI总结 本文提出了一种轻量级模块Multi-token Residual Prediction，通过利用去噪过程中相邻步骤的logit分布相似性，在单次骨干网络前向传播中实现依赖感知的多令牌去噪，从而在成本较低的情况下提高去噪效率。

Right Predictions, Misleading Explanations: On the Vulnerability of Vision-Language Model Explanations

正确预测，误导性解释：关于视觉-语言模型解释的脆弱性

Narges Babadi, Hadis Karimipour

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 研究探讨了视觉-语言模型中解释热图在对抗条件下是否忠实反映推理过程，提出X-Shift攻击揭示解释与预测行为的脱节，验证了解释机制的脆弱性。

Comments Accepted at the ICML 2026 Workshop on Trustworthy AI for Good (AI4GOOD), Seoul, South Korea

ProGRank: Probe-Gradient Reranking to Defend Dense-Retriever RAG from Corpus Poisoning

ProGRank: 探针梯度重排序以防御密集检索器RAG免受语料投毒攻击

Xiangyu Yin, Yi Qi, Chih-Hong Cheng

机构 * Chalmers University of Technology, Sweden（瑞典查尔姆斯理工大学） ； University of Leeds, United Kingdom（英国利兹大学） ； Carl von Ossietzky University of Oldenburg, Germany（德国奥尔登堡卡尔·冯·奥西特齐大学） 纠错

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

AI总结 提出ProGRank，一种无需训练的后处理检索器端防御方法，通过随机扰动下探针梯度提取不稳定信号并重排序，有效防御密集检索器RAG的语料投毒攻击。

Comments accepted by ECML PKDD 2026

A Negative Result on Cross-Model Activation Transfer in a Pythia Multi-Hop Setting

Pythia多跳设置中跨模型激活迁移的负面结果

Peiyan Zhang, Jason Xin

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 研究在Pythia-160M到Pythia-410M的多跳推理设置中，通过线性翻译层传递隐藏状态是否能够改善下游回答，结果发现离线表示对齐不足以实现有用的因果通信。

Comments 16 pages, 6 figures

MOSS-Audio Technical Report

MOSS-Audio 技术报告

Chen Yang, Chufan Yu, Hanfu Chen, Jie Zhu, Jingqi Chen, Ke Chen, Wenxuan Wang, Yang Wang, Yaozhou Jiang, Yi Jiang, Zhengyuan Lin, Ziqi Chen, Zhaoye Fei, Chenghao Liu, Donghua Yu, Jun Zhan, Kang Yu, Kexin Huang, Liwei Fan, Mingshu Chen, Qinyuan Cheng, Ruixiao Li, Shimin Li, Songlin Wang, Xingjian Zhao, Yang Gao, Yitian Gong, Yiyang Zhang, Zhe Xu, Xipeng Qiu

机构 * OpenMOSS Team（开放MOSS团队） 纠错

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

AI总结 提出统一音频-语言模型 MOSS-Audio，通过 DeepStack 跨层特征注入和时间标记实现语音、环境声和音乐的理解，在音频字幕、时间感知问答、时间戳转录和音频推理任务上取得强性能。

Re-defining Humor Data Objects for AI Humor Research

为AI幽默研究重新定义幽默数据对象

Anna Arnett, Bang Nguyen, Meng Jiang

机构 * Department of Computer Science and Engineering, University of Notre Dame（诺特大学计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 本研究将幽默视为具有上下文和解释的社会互动，通过定义幽默推理数据对象并改进提示策略，使LLM生成更高质量的幽默解释，为AI幽默研究的数据合成与增强奠定基础。

Comments Added link to code and data

Where Does Vision Meet Language? Understanding and Refining Visual Fusion in MLLMs via Contrastive Attention

视觉与语言在哪里交汇？通过对比注意力理解并优化MLLMs中的视觉融合

Shezheng Song, Shasha Li, Shan Zhao, Xiaopeng Li, Qian Wan, Chengyu Wang, Tianwei Yan, Jun Ma, Jie Yu

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 通过对比注意力框架，研究揭示了MLLMs中视觉-文本融合的层次演变，并改进了多模态推理性能。

Comments CVPR Accepted

UXCascade: Scalable Usability Testing with Simulated User Agents

UXCascade: 可扩展的可用性测试与模拟用户代理

Steffen Holter, Eunyee Koh, Mustafa Doga Dogan, Gromit Yeuk-Yin Chan

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 UXCascade通过多级分析工作流程，帮助从业者在早期界面开发中实现迭代反馈，通过提取、汇总和展示代理生成的可用性反馈，支持可操作的设计改进。

Comments 10 pages, 7 figures, accepted at UIST 2026

DVAR: Adversarial Multi-Agent Debate for Video Authenticity Detection

DVAR：对抗性多智能体辩论用于视频真实性检测

Hongyuan Qi, Feifei Shao, Ming Li, Hehe Fan, Jun Xiao

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Guangming Lab（光明实验室） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 DVAR通过多智能体辩论框架，将视频真实性检测转化为结构化推理过程，利用生成假设代理与自然机制代理的竞争，结合MDL框架和GenVideoKB知识库，实现对未知生成架构的强泛化能力。

Comments 9 pages

Knowledge-Driven Hybrid SSD Management Enhanced by Fine-Tuned LLMs

微调大语言模型（LLMs）增强的知识驱动混合固态硬盘（SSD）管理

Qian Wei, Yi Li, Zehao Chen, Tianren Zhou, Zhaoyan Shen, Dongxiao Yu, Bingzhe Li

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 该研究提出LLM-hybridSSD框架，将混合SSD管理转化为参数调优问题，结合LLM与强化学习优化，使吞吐量平均提升58.92%、写放大降低28.56%。

Comments DAC 2026

ECLAIR: A Causally-Grounded AI Framework for Scientific Discovery in Empirical Software Engineering

ECLAIR：一种用于实证软件工程科学发现的因果基础AI框架

Alejandro Velasco, Daniel Rodriguez-Cardenas, Dipin Khati, David N. Palacio, Denys Poshyvanyk

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 该研究提出因果基础AI框架ECLAIR，将LLMs整合到软件工程科学过程各阶段，通过案例研究揭示提示设计对LLMs代码生成准确率的影响，为AI辅助软件工程实证研究提供方法论基础。

Benchmarking LLMs on File System Design and Implementation

在文件系统设计与实现上对大语言模型（LLMs）进行基准测试：优势、不足与缺陷

Yuqi Xue, Daixuan Li, Jian Huang

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 该研究提出针对文件系统特定任务的LLM基准框架phi-Bench，含505项六类任务，测试开源与专有LLMs，揭示模型效率、失败原因及缓解技术，将开源phi-Bench。

A Survey of Large Audio Language Models: Generalization, Trustworthiness, and Outlook

大型音频语言模型综述：通用性、可信度与展望

Kaiwen Luo, Zhenhong Zhou, Leyan Wang, Liang Lin, Tianyu Shao, Yuanhe Zhang, Yang Xiao, Yuxuan Li, Miao Yu, Kailin Lyu, Jiaming Zhang, Li Sun, Songze Li, Yueming Wu, Ting Dang, Xiaojun Jia, Dongrui Liu, Kai Li, Rohan Kumar Das, Siyuan Liang, Xinfeng Li, Qiankun Li, Jing Chen, Xingjun Ma, Kun Wang, Junhao Dong, Deqing Zou, Yu Cheng, Xia Hu, Zhigang Zeng, Sen Su, Yang Liu, Yu-Gang Jiang, Philip S. Yu, Yew-Soon Ong

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； The University of Melbourne（墨尔本大学） ； North China Electric Power University（华北电力大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Fortemedia Singapore（富媒体新加坡） ； Tencent（腾讯） ； Fudan University（复旦大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Chongqing University of Posts and Telecommunications（重庆邮电大学） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文综述了大型音频语言模型的通用性、可信度及未来发展方向，探讨了其架构创新、对齐算法及安全风险，并提出了防御深入、因果音频世界建模等策略以提升音频智能的可信度。

Test-time Scaling over Perception: Resolving the Grounding Paradox in Thinking with Images

图像推理中的测试时感知扩展：解决图像推理中的 grounding 困境

Zheng Jiang, Yiming Chen, Nan He, Jiahui Chen, Chaoyang Li, Houde Qian, Lifeng Sun

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Beijing University of Technology（北京工业大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出 TTSP 框架，通过测试时扩展感知解决图像推理中的 grounding 困境，通过生成多个感知轨迹并过滤不可靠轨迹来提升细粒度视觉推理能力。

DriveCode: Domain Specific Numerical Encoding for LLM-Based Autonomous Driving

DriveCode: 针对基于LLM的自动驾驶的领域特定数值编码

Zhiye Wang, Yanbo Jiang, Rui Zhou, Bo Zhang, Fang Zhang, Zhenhua Xu, Yaqin Zhang, Jianqiang Wang

机构 * School of Information Science and Engineering, Lanzhou University（兰州大学信息科学与工程学院） ； The School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学车辆与移动性学院） ； The Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） ； DiDi, Beijing, China（滴滴出行） ； State Key Laboratory of Intelligent Green Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学智能绿色车辆与移动性国家重点实验室） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出DriveCode，一种将数字表示为专用嵌入而非离散文本标记的新型数值编码方法，提升LLM在自动驾驶中的数值推理与解码效率。

Comments The project page is available at https://shiftwilliam.github.io/DriveCode

Cognitive Dark Matter: Measuring What AI Misses

认知暗物质：测量AI所缺失的东西

Patrick J. Mineault, Thomas L. Griffiths, Sean Escola

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出认知暗物质概念，旨在通过测量AI缺失的认知功能提升模型的通用智能，同时促进对人类智能的理解。

Comments 15 pages, 3 figures

Recovering Fine-Grained Code Change Rationale from Multiple Software Artifacts

细粒度多文档提取与代码变更理由生成

Mehedi Sun, Antu Saha, Nadeeshan De Silva, Antonio Mastropaolo, Oscar Chaparro

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文研究如何从多个文档中提取代码变更理由，提出ARGUS方法，通过LLM生成简洁的变更理由摘要，提升代码理解和维护效率。

Evaluating the Practical Effectiveness of LLM-Driven Index Tuning on Microsoft SQL Server

评估基于大语言模型的索引优化的实用性效果：微软数据库优化顾问

Xiaoying Wang, Wentao Wu, Vivek Narasayya, Surajit Chaudhuri

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文通过工业基准和真实企业工作负载评估LLM驱动的索引优化效果，对比微软数据库优化顾问（DTA），发现LLM在部分情况下能提供更优执行时间配置，但生产环境中应用仍面临性能波动、集成影响和验证成本等挑战。

RecoWorld: Building Simulated Environments for Agentic Recommender Systems

RecoWorld：为代理推荐系统构建模拟环境

Fei Liu, Xinyu Lin, Hanchao Yu, Mingyuan Wu, Jianyu Wang, Qiang Zhang, Zhuokai Zhao, Yinglong Xia, Yao Zhang, Weiwei Li, Mingze Gao, Qifan Wang, Lizhu Zhang, Benyu Zhang, Xiangjun Fan

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 RecoWorld通过双视角架构和多轮强化学习，构建了代理推荐系统的模拟环境，旨在提升用户留存和参与度。

Comments HCRS @ WWW 2026, Best Paper Award

A hierarchical memory architecture overcomes context limits in long-horizon multi-agent computational modeling

分层内存架构克服长期多智能体计算建模中的上下文限制

Shivendra G. Tewari, Holly Kimko

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究针对大语言模型在长期多智能体计算建模中因无状态架构受限的问题，提出Ensemble QSP多智能体框架，其分层内存架构可保持上下文稳定，经测试能自主进行药代动力学 - 药效学模型选择，提升参数恢复能力，且架构与领域无关。

Comments 19 pages, 4 figures, 2 tables. Preprint submitted for publication

CoVStream: Edge-Cloud Collaboration for Understanding of Long Video Streams

CoVStream: 面向长视频流的边缘-云协作理解

Xu Liu, Guikun Chen, Zihao Yan, Kanzhi Wu, Wenguan Wang

机构 * The State Key Lab of Brain-Machine Intelligence, Zhejiang University（浙江大学脑机智能国家重点实验室） ； vivo Mobile Communication Co., Ltd., Shenzhen, China（深圳 vivo 通信有限公司） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出边缘-云协作框架CoVStream，边缘节点将视频流压缩为视觉特征和语义描述传输至云端，云服务器构建实体图与全局视觉上下文，仅在用户查询时激活大模型，在LVBench上带宽降低87.6%且准确率保持99.2%。

Comments 9 pages

LLM-Based User Personas for Recommendations at Scale

基于LLM的用户画像用于大规模推荐

Haoting Wang, Haokai Lu, Zheyun Feng, Jenny Huang, Yifat Amir, Gregory Hinkson, Ben Most, Zelong Zhao, Yixin Kelly Cui, Rein Zhang, Fabio Soldo, Yu Xia, Nihar Bhupalam, Minmin Chen, Konstantina Christakopoulou, Lichan Hong, Ed H. Chi

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出实时生成LLM用户兴趣画像的框架，通过知识蒸馏、异步推理和语义聚类优化，平衡利用-探索权衡，提升大规模视频推荐效果。

Comments Accepted by 2026 RecSys Industry Track

EvoGuard: An Extensible Agentic RL-based Framework for Practical and Evolving AI-Generated Image Detection

EvoGuard: 一种基于代理强化学习的可扩展框架，用于实际和演化的AI生成图像检测

Chenyang Zhu, Maorong Wang, Jun Liu, Ching-Chun Chang, Isao Echizen

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； National Institute of Informatics（国家信息研究所） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出EvoGuard框架，利用多模态大语言模型和非MLLM检测器，通过能力感知的动态编排机制实现高效AIGI检测，优化后无需细粒度标注，实验表明其在准确性和可扩展性上均达最优。

Comments Template changed

UNIPO: Unified Interactive Visual Explanation for RL Fine-Tuning Policy Optimization

UNIPO：统一的交互式可视化用于RL微调策略优化

Aeree Cho, Alexander D. Greenhalgh, Jonathan Bodea, Anthony Peng, Duen Horng Chau

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 UNIPO通过统一设计揭示RL微调算法的token级训练动态，提供高阶训练概述、步骤级提示响应检查器和算法对比视图，支持非专家教学和AI从业者算法选择。

The University AI Didn't Replace -- Rethinking Universities in the AI Era

人工智能未取代大学——人工智能时代大学的重新思考

Karol P. Binkowski, Andrew Hopkins

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文探讨了人工智能在高等教育中的影响，提出大学AI采用的四个层级框架，并通过案例研究展示如何从孤立创新转向战略整合，以推动教育变革。

Comments 8 pages, 1 figure. Position paper on Generative AI and the transition from isolated educational innovation to institutionally supported adoption in higher education

StageCraft: Execution Aware Mitigation of Distractor and Obstruction Failures in VLA Models

StageCraft: 通过执行意识缓解VLA模型中干扰和障碍故障

Kartikay Milind Pangaonkar, Prabin Rath, Omkar Patil, Nakul Gopalan

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 StageCraft通过利用大规模视觉语言模型进行推理，改进预训练VLA策略性能，通过操控环境初始状态避免执行故障，实现在三个真实任务领域中性能提升40%。

Comments Accepted to IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2026