大模型推理能力

On Test-Time Scaling for Vision-Language Models

关于视觉-语言模型的测试时扩展

Fawaz Sammani, Tzoulio Chamiti, Nikos Deligiannis

机构 * ETRO Department, Vrije Universiteit Brussel（布鲁塞尔自由大学ETRO部门） ； imec 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文系统研究了视觉-语言模型（LVLM）的测试时扩展方法，发现小型高性能模型受益最大，性能提升可达30%，并揭示了视觉信息在推理链早期编码后图像令牌贡献显著下降。

Comments ECCV 2026

Learning AI Without a STEM Background: Mixed-Methods Evidence from a Diverse, Mixed-Cohort AIED Program

无需STEM背景的学习AI：来自多样化混合队列AIED项目的混合方法证据

Valentina Kuskova, Dmitry Zaytsev, Richard Johnson

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文探讨了无需STEM背景的AI教育模型，通过混合方法数据展示学习者在伦理判断、情境推理和责任方面的提升，强调伦理素养和指导在AI教育中的重要性。

Comments 14 pages, 1 figure

From Textual Columns to Query Plans: A Unified Relational-Semantic Execution Framework for Hybrid Query Processing

OmniTQA：一种面向半结构化数据的混合查询处理成本感知系统

Nima Shahbazi, Seiji Maekawa, Nikita Bhutani, Estevam Hruschka

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 OmniTQA通过整合LLM语义操作与传统关系运算符，提出了一种成本感知的混合查询处理框架，有效处理结构化与半结构化数据，提升复杂查询和大规模表的准确性和效率。

From One-to-One to Many-to-Many: Dynamic Cross-Layer Injection for Deep Vision-Language Fusion

从一对一到多对多：面向深度视觉-语言融合的动态跨层注入

Cheng Chen, Yuyu Guo, Pengpeng Zeng, Jingkuan Song, Peng Di, Hang Yu, Lianli Gao

机构 * Tongji University（同济大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出跨层注入框架，通过自适应多投影模块和自适应门控融合机制实现视觉层与LLM的动态多对多连接，显著提升多模态理解性能。

RF-HiT: Rectified Flow Hierarchical Transformer for General Medical Image Segmentation

RF-HiT：校正流分层变换器用于通用医学图像分割

Ahmed Marouane Djouamaa, Abir Belaala, Abdellah Zakaria Sellam, Salah Eddine Bekhouche, Cosimo Distante, Abdenour Hadid

机构 * Computer Science department Mohamed Khider University Biskra, Algeria ； ISASI, CNR \& University of Salento 73100 Lecce, Italy ； AI University of the Basque Country (UPV/EHU), Spain ； Sorbonne Center for Artificial Intelligence, Sorbonne University Abu Dhabi, UAE 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 RF-HiT通过整合hourglass变换器骨干和多尺度分层编码器，实现高效的医学图像分割，在保持精度的同时提升效率，达到91.27%的Dice系数。

Focus Then Listen: An Empirical Study of Plug-and-Play Audio Enhancer for Noise-Robust Large Audio Language Models

先聚焦后聆听：探索用于噪声鲁棒的大规模音频语言模型的即插即用音频增强器

Han Yin, Yang Xiao, Younghoo Kwon, Ting Dang, Jung-Woo Choi

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出即插即用的音频增强器FTL，通过分离语音与非语音并利用模态路由器预测目标模态，生成任务自适应增强信号，无需微调即可提升LALMs在噪声环境下的性能。

Comments Accepted by ICML 2026 Workshop (Machine Learning for Audio)

Representation theorems for actual and alpha powers over two-agent general concurrent game frames

关于双智能体一般并发博弈框架中实际权力和α权力的表示定理

Zixuan Chen, Fengkui Ju, Thomas Agotnes

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文针对双智能体一般并发博弈框架，证明了实际权力和α权力的八种类型分别可由八类邻域框架表示，推广了已有结果，并指出双智能体实际权力刻画无法推广到任意有限智能体集合。

Counterfeit Answers: Adversarial Forgery against OCR-Free Document Visual Question Answering

伪造答案：针对无OCR文档视觉问答的对抗性伪造

Marco Pintore, Maura Pintor, Dimosthenis Karatzas, Battista Biggio

机构 * University of Cagliari, Italy（卡利亚里大学） ； Computer Vision Center, UAB, Spain（UAB计算机视觉中心） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出一种视觉上不可察觉但语义上定向的对抗攻击方法，通过伪造文档内容诱导DocVQA模型产生错误答案，在Pix2Struct和Donut模型上验证了有效性。

Against the Monolithic Wireless World Model: Why NextG Needs Composable and Agentic Intelligence

反对单一无线世界模型：为什么NextG需要可组合和代理智能

Aladin Djuhera, Farhan Ahmed, Vlad C. Andrei, Swanand Ravindra Kadhe, Alecio Binotto, Haris Gacanin, Holger Boche

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文指出无线领域缺乏等同于LLM的数据基础，主张采用可组合和代理智能架构以实现可部署的AI原生网络。

Journal ref ICML 2026 Workshop on AI and ML for NextG

Why That Robot? A Qualitative Analysis of Justification Strategies for Robot Color Selection Across Occupational Contexts

为什么那个机器人？跨职业背景下机器人颜色选择论证策略的定性分析

Jiangen He, Wanqi Zhang, Jessica K. Barfield

机构 * The University of Tennessee, Knoxville（田纳西大学，基洛纳分校） ； University of Kentucky（肯塔基大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 通过定性分析1038名参与者的4146条开放式理由，研究用户在不同职业中如何合理化对机器人肤色和拟人化特征的选择，发现功利主义功能主义是主要策略，但偏见常潜藏于理性化之下。

Graphs Don't Stay Secret: Practical Subgraph Reconstruction Attacks on Defended Graph RAG

图并非保密：对防御图RAG的实用子图重构攻击

Minkyoo Song, Jaehan Kim, Myungchul Kang, Hanna Kim, Seungwon Shin, Sooel Son

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出GRASP攻击，通过多轮查询从防御的图RAG系统中重构子图，达到82.9 F1，并评估防御措施。

HarmRLVR: Weaponizing Verifiable Rewards for Harmful LLM Alignment

HarmRLVR: 利用可验证奖励进行有害大模型对齐

Yuexiao Liu, Lijun Li, Xingjun Wang, Jing Shao

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出HarmRLVR，首次系统研究可验证奖励强化学习（RLVR）的对齐可逆性风险，通过仅64个有害提示的GRPO即可快速逆转安全对齐，攻击成功率高达96.01%。

Beyond Chunks and Graphs: Retrieval-Augmented Generation through Triplet-Driven Thinking

超越分块与图：基于三元组驱动的检索增强生成

Shengbo Gong, Xianfeng Tang, Qi He, Carl Yang, Wei jin

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出T$^2$RAG框架，利用三元组知识库和迭代检索，在六数据集上平均性能提升11%，检索成本降低45%。

Comments ACL 2026 Findings

SIL: Symbiotic Interactive Learning for Language-Conditioned Human-Agent Co-Adaptation

SIL: 语言条件的人机协同适应的共生交互学习

Linus Nwankwo, Bjoern Ellensohn, Christian Rauch, Elmar Rueckert

机构 * Technical University of Leoben（莱博恩技术大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出共生交互学习（SIL）框架，实现人类与智能体在共享潜在任务空间中的双向协同适应，通过联合信念状态、FM空间推理和记忆架构，在指令跟随等任务中达到90.4%完成率和0.83信念对齐分数。

SAM: A Mamba-2 State-Space Audio-Language Model

SAM: 一种基于 Mamba-2 状态空间的音频-语言模型

Taehan Lee, Jaehan Jung, Hyukjun Lee

机构 * Sogang University（ソンガン大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出 SAM，一种结合 Mamba-2 骨干网络的音频-语言模型，在 AudioSet 和 AudioCaps 上以更少参数达到或超越 7B 变压器模型性能，并系统分析了 SSM 与音频编码器输出的交互机制。

Comments 6 pages, Accepted to Interspeech 2026

Topology-Aware LLM-Driven Social Simulation: A Unified Framework for Efficient and Realistic Agent Dynamics

基于拓扑的LLM驱动社交模拟：一种统一框架用于高效且真实的代理动态

Yuwei Xu, Shulun Zhang, Yingli Zhou, Shipei Zeng, Laks V. S. Lakshmanan, Chenhao Ma

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出TopoSim框架，通过整合拓扑结构推理提升社交模拟的效率和真实性，实验显示其在多个框架和数据集上均表现出更优的模拟精度和更低的资源消耗。

Causal Transfer in Medical Image Analysis

医学图像分析中的因果迁移

Mohammed M. Abdelsamea, Daniel Tweneboah Anyimadu, Tasneem Selim, Saif Alzubi, Lei Zhang, Ahmed Karam Eldaly, Xujiong Ye

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文探讨了医学图像分析中因果迁移方法，整合因果推理与跨域表示学习，以解决领域偏移问题，提升临床AI的鲁棒性和泛化能力。