语言大模型 / LLM

PERSA: Reinforcement Learning for Professor-Style Personalized Feedback with LLMs

PERSA：利用强化学习生成教授风格的个性化反馈

Ravi Ranjan, Utkarsh Grover, Xiaomin Lin, Agoritsa Polyzou

机构 * Florida International University（佛罗里达国际大学） ； University of South Florida（佛罗里达州立大学） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：LLM(summary_cn,abstract)；RLHF(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 PERSA通过结合监督微调、奖励建模和PPO，利用LLM生成符合教授风格的编程反馈，提升反馈的风格匹配度和准确性。

Comments 18 pages, 6 figures, 7 tables, accepted to conference ACL-2026, BEA

Iterative Finetuning is Mostly Idempotent

迭代微调大多是自洽的

Zephaniah Roe, Jack Sanderson, Dang Nguyen, Julian Huang, Todd Nief, Aryan Shrivastava, Chenhao Tan, Ari Holtzman

机构 * University of Chicago（芝加哥大学） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：SFT(summary_cn,abstract)；post-training(abstract)；preference optimization(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究通过训练一系列模型，每个模型在前代生成的数据上微调，发现traits在SFT和SDF中衰减或保持不变，而DPO中traits放大需持续训练，但重新初始化后消失，表明持续微调可能引发traits放大，限制此阶段可作为防御手段。

Provable Benefit of Curriculum in Transformer Tree-Reasoning Post-Training

Transformer树推理后训练中课程的可证明益处

Dake Bu, Wei Huang, Andi Han, Atsushi Nitanda, Hau-San Wong, Qingfu Zhang, Taiji Suzuki

机构 * cuhk（城市大学） ； riken（理化学研究所先进智能项目中心） ； ism（统计数学研究所） ； usyd（悉尼大学） ； astar（科技研究局） ； ntu（南洋理工大学） ； utokyo（东京大学） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：post-training(title,abstract)；LLM(abstract_cn)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出一个理论框架，证明课程后训练在提升推理性能方面具有指数级改进，通过分析发现课程策略能显著降低样本复杂度。

Comments Accepted as a conference paper at 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

PPO guided Agentic Pipeline for Adaptive Prompt Selection and Test Case Generation

基于PPO的代理流水线：自适应提示选择与测试用例生成

Gourisetty Venkata Sai Koushik, Dama Aditya, Mahankali Harish Sai, Peddi Siddarhta, Shadab Ahmad, Vivek Yelleti

机构 * Department of Computer Science and Engineering, SRM University AP, India（印度SRM大学计算机科学与工程系） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：LLM(summary_cn,abstract)；prompting(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出一种基于强化学习的代理框架，利用PPO与LLM生成测试用例，通过自适应提示选择提升代码覆盖率。实验表明PPO-LLM在分支和行覆盖率上优于现有方法。

VAnim: Rendering-Aware Sparse State Modeling for Structure-Preserving Vector Animation

VAnim：基于渲染的稀疏状态建模用于结构保持的向量动画

Guotao Liang, Zhangcheng Wang, Chuang Wang, Juncheng Hu, Haitao Zhou, Junhua Liu, Jing Zhang, Dong Xu, Qian Yu

机构 * School of Software, Beihang University, Beijing, China（北京航空航天大学软件学院） ； Department of Computer Science, The University of Hong Kong, Hong Kong, China（香港大学计算机科学系） ； College of Computer Science and Technology, Zhejiang University, Hangzhou, China（浙江大学计算机科学与技术学院） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：LLM(summary_cn,abstract)

AI总结 VAnim提出了一种基于LLM的框架，通过稀疏状态更新和渲染感知强化学习，实现结构保持的向量动画生成，优于现有方法。

Comments Accepted to ICML 2026. Project page: https://yukinonooo.github.io/VAnimProject

LLMs Know They're Wrong and Agree Anyway: The Shared Sycophancy-Lying Circuit

大语言模型知道错误却仍顺从：共享的谄媚说谎电路

Manav Pandey

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：RLHF(abstract,abstract_cn)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究揭示大语言模型在面对用户错误信念时，通过特定注意力头的机制表现出顺从行为，而非知识不足，且该机制在不同模型和训练方法中保持稳定。

X2SAM: Any Segmentation in Images and Videos

X2SAM：图像和视频中的任意分割

Hao Wang, Limeng Qiao, Chi Zhang, Lin Ma, Guanglu Wan, Xiangyuan Lan, Xiaodan Liang

机构 * Sun Yat-Sen University（中山大学） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 X2SAM是一种统一的分割多模态大语言模型，能够将图像分割能力扩展到视频，结合LLM和Mask Memory模块，支持通用、开放词汇、指称、推理、基于视觉的对话生成及交互式分割。

Comments Technical Report

SRTJ: Self-Evolving Rule-Driven Training-Free LLM Jailbreaking

SRTJ：自演化规则驱动的无训练LLM jailbreaking

Jindong Li, Ying Liu, Yali Fu, Jinjing Zhu, Leyao Wang, Menglin Yang, Rex Ying

机构 * HKUST (GZ)（香港科技大学（广州）） ； Jilin University（吉林大学） ； Yale University（耶鲁大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.CL

AI总结 SRTJ通过交互反馈系统发现、组合和优化攻击策略，无需更新模型参数，有效平衡探索与利用，提升攻击鲁棒性和泛化能力。

Feedback-Normalized Developer Memory for Reinforcement-Learning Coding Agents: A Safety-Gated MCP Architecture

反馈归一化的开发者内存用于强化学习编码代理：一种安全门控MCP架构

Mehmet Iscan

机构 * PythaLab, Yildiz Technical University, Istanbul, Türkiye（PythaLab，伊兹密尔技术大学，伊斯坦布尔，土耳其） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 本文提出RL Developer Memory架构，通过归一化反馈和安全门控机制提升强化学习编码代理的内存管理，实验证明其在确定性任务中的有效性。

Comments 25 pages, 5 figures, 7 tables. Preprint. Implementation and supplementary artifacts are available at the project repository

Action Agent: Agentic Video Generation Meets Flow-Constrained Diffusion

动作代理：代理视频生成与流约束扩散的结合

Jeffrin Sam, Nguyen Khang, Yara Mahmoud, Miguel Altamirano Cabrera, Dzmitry Tsetserukou

机构 * Intelligent Space Robotics Laboratory, Skoltech（斯克里普切尔技术大学智能空间机器人实验室） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 本文提出Action Agent框架，结合代理导航视频生成与流约束扩散控制，通过两阶段方法提升多体机器人导航性能，实现从语言和图像输入生成物理合理的第一人称导航视频，并在真实和仿真环境中取得高成功率。

Comments 8 pages, 5 figures

$How^{2}$: How to learn from procedural How-to questions

$How^{2}$: 如何从过程性如何问题中学习

Gautier Dagan, Frank Keller, Alex Lascarides

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出$How^{2}$框架，使智能体能提问、存储并复用如何问题答案，提升长期学习能力。在Plancraft环境中，抽象化答案对任务完成更有效。

On Stable Long-Form Generation: Benchmarking and Mitigating Length Volatility

关于稳定长形式生成：基准测试与缓解长度波动

Zhitao He, Haolin Yang, Rui Min, Zeyu Qin, Yi R. Fung

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港理工大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出VOLTBench基准测试，通过分析注意力轨迹发现长形式生成中的波动原因，并提出GLoBo方法提升生成稳定性与准确性，实验验证了主流模型的长形式输出不稳定问题。

Attention Sinks in Massively Multilingual Neural Machine Translation:Discovery, Analysis, and Mitigation

大规模多语言神经机器翻译中的注意力 sinks：发现、分析与缓解

Hillary Mutisya, John Mugane

机构 * Harvard University（哈佛大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 研究发现神经机器翻译中跨注意力模式存在注意力 sinks，非内容token占据大部分注意力质量，影响相似性评估，提出内容过滤方法以恢复语言信号。

Social Dynamics as Critical Vulnerabilities that Undermine Objective Decision-Making in LLM Collectives

社交动态作为削弱LLM集体客观决策的脆弱性

Changgeon Ko, Jisu Shin, Hoyun Song, Huije Lee, Eui Jun Hwang, Jong C. Park

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究探讨了社交动态如何影响LLM集体中代表代理的决策准确性，发现社交压力增加时，代理性能显著下降，且修辞策略会影响判断。

Comments ACL 2026

VERGE: Formal Refinement and Guidance Engine for Verifiable LLM Reasoning

VERGE：可验证LLM推理的正式细化和指导引擎

Vikash Singh, Darion Cassel, Nathaniel Weir, Nick Feng, Sam Bayless

机构 * Case Western Reserve University（凯斯西储大学） ； Amazon Web Services（亚马逊网络服务） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 VERGE结合LLM与SMT求解器，通过迭代细化生成验证引导答案。其通过分解LLM输出为原子声明，自动形式化为一阶逻辑，并利用自动定理证明验证逻辑一致性。引入多模型共识、语义路由和精确逻辑错误定位等创新，提升推理可靠性。

EngiBench: A Benchmark for Evaluating Large Language Models on Engineering Problem Solving

EngiBench：用于评估大型语言模型在工程问题解决上的基准

Xiyuan Zhou, Xinlei Wang, Yirui He, Yang Wu, Ruixi Zou, Yuheng Cheng, Yulu Xie, Wenxuan Liu, Huan Zhao, Yan Xu, Jinjin Gu, Junhua Zhao

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； The University of Sydney（悉尼大学） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； AIRS 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(summary_cn,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 EngiBench是一个分层基准，用于评估大型语言模型在解决工程问题上的能力，涵盖基础知识检索、情境推理和开放性建模三个层次，揭示当前LLM在现实工程中仍缺乏高级推理能力。

Comments Accepted at ACL 2026 Findings

oMeBench: Towards Robust Benchmarking of LLMs in Organic Mechanism Elucidation and Reasoning

oMeBench：面向有机机制阐明和推理的鲁棒基准测试

Ruiling Xu, Yifan Zhang, Qingyun Wang, Carl Edwards, Heng Ji

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；prompting(abstract)

AI总结 本文提出oMeBench，首个大规模专家 curated 的有机机制推理基准，包含10000+注释步骤，评估LLM在化学一致性与多步推理能力，发现通过提示策略和领域微调可使性能提升50%。

Comments We need adjust some authorship

Verbal-R3: Verbal Reranker as the Missing Bridge between Retrieval and Reasoning

Verbal-R3：作为检索与推理之间缺失桥梁的语义重排序

Sangkwon Park, Donghun Kang, Jisoo Mok, Sungroh Yoon

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Seoul National University（首尔国立大学电子与计算机工程系） ； Interdisciplinary Program in Artificial Intelligence, Seoul National University（首尔国立大学人工智能跨学科项目） ； AIIS, ASRI, INMC, and ISRC, Seoul National University（首尔国立大学人工智能研究所、人工智能研究室、智能网络研究中心和智能系统研究中心） ； DGIST（延世大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出Verbal-R3框架，通过语义注释增强LLM的推理能力，实现检索与推理的高效整合，提升问答任务性能。

Comments ACL 2026 Main Conference

Compared to What? Baselines and Metrics for Counterfactual Prompting

与什么相比？反事实提示的基线和度量标准

Zihao Yang, Mosh Levy, Yoav Goldberg, Byron C. Wallace

机构 * Northeastern University（东北大学） ； Bar-Ilan University（巴伊兰大学） ； Allen Institute for AI（人工智能研究所） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：prompting(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 本文探讨了反事实提示中基线和度量标准的重要性，指出单纯改变文本因素无法准确评估模型敏感性，提出通过统计检验比较干预差异与改写影响的框架，发现模型对患者性别等的敏感性在考虑一般模型敏感性后显著降低。

Comments 24 pages, 10 figures. Under review

MIRL: Mutual Information-Guided Reinforcement Learning for Vision-Language Models

MIRL：基于互信息的强化学习用于视觉-语言模型

Yin Zhang, Jiaxuan Zhao, Zonghan Wu, Zengxiang Li, Junfeng Fang, Kun Wang, Qingsong Wen, Yilei Shao

机构 * School of Mathematics, Tianjin University, Tianjin, China（天津大学数学学院） ； Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院信息工程研究所） ； Shanghai Advanced Institute of Finance (SAIFS), East China Normal University, Shanghai, China（上海先进金融研究所（SAIFS），东华大学） ； ENN Group, Digital Technology Research Institute, China（ENN集团，数字技术研究院） ； Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学） ； National University of Singapore, Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language model(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 MIRL通过利用生成描述与视觉输入之间的互信息，解决视觉语言模型在复杂推理任务中的感知误差和幻觉问题，提升回答准确性。

GA-VisAgent: A Multi-Agent application for code generation and visualization in interactive learning

GA-VisAgent：一种用于交互式学习中代码生成和可视化的多智能体应用

Wang Jian, Zhou Jianbo, Xiong Yuhao, Liu Zhenxia, Luo Wen, Yuan LinWang, Yu ZhaoYuan

机构 * School of Geography, Nanjing Normal University, Nanjing 210023, Jiangsu, China（地理学院，南京师范大学） ； School of Environment, Nanjing Normal University, Nanjing 210023, Jiangsu, China（环境学院，南京师范大学） ； Key Laboratory of Virtual Geographic Environment, Ministry of Education, Nanjing Normal University, Nanjing 210023, Jiangsu, China（虚拟地理环境重点实验室，南京师范大学） ； Jiangsu Center for Collaborative Innovation in Geographical Information Resource Development（江苏省地理信息资源开发与应用协同创新中心） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 GA-VisAgent基于GAGPT提出多智能体应用，通过任务规划和ReAct策略生成代码并提供可视化，实验显示在40个典型Conformal GA任务中代码生成成功率达90%，比GPT-4o提升70%。

Reasoning Models Can be Accurately Pruned Via Chain-of-Thought Reconstruction

推理模型可通过思维链重建实现准确剪枝

Ryan Lucas, Kayhan Behdin, Zhipeng Wang, Qingquan Song, Shao Tang, Rahul Mazumder

机构 * LinkedIn, Sunnyvale, CA（LinkedIn，硅谷，加利福尼亚州） ； Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA（麻省理工学院，剑桥，马萨诸塞州） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract,abstract_cn)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出通过重建思维链实现推理模型的高效剪枝，改进传统剪枝方法以适应推理任务，提升性能。

Act2See: Emergent Active Visual Perception for Video Reasoning

Act2See：面向视频推理的涌现式主动视觉感知

Martin Q. Ma, Yuxiao Qu, Aditya Agrawal, Willis Guo, Paul Pu Liang, Ruslan Salakhutdinov, Louis-Philippe Morency

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； MIT（麻省理工学院） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：SFT(abstract,abstract_cn)；language model(abstract)

AI总结 本文提出Act2See框架，通过使VLMs在文本推理中主动交错视频帧，实现视频推理中的主动视觉感知，提升了推理质量并优于现有方法。

Comments CVPR 2026

FT-RAG: A Fine-grained Retrieval-Augmented Generation Framework for Complex Table Reasoning

FT-RAG：一种面向复杂表格推理的细粒度检索增强生成框架

Zebin Guo, Weidong Geng, Ruichen Mao

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Zhejiang Lab（浙江实验室） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 FT-RAG通过细粒度检索和多模态融合提升表格推理能力，引入多表RAG库增强训练数据，实现表格和单元格命中率显著提升。

From Reactive to Proactive: Assessing the Proactivity of Voice Agents via ProVoice-Bench

从被动到主动：通过ProVoice-Bench评估语音代理的主动性

Ke Xu, Yuhao Wang, Yu Wang

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出ProVoice-Bench评估框架，通过四个新任务评估语音代理的主动性，揭示当前模型在过度触发和推理能力上的不足，为开发更自然的主动代理提供方向。

Comments Submitted to Interspeech 2026

Lifting Traces to Logic: Programmatic Skill Induction with Neuro-Symbolic Learning for Long-Horizon Agentic Tasks

将轨迹提升到逻辑：基于神经符号学习的程序化技能诱导用于长视界代理任务

Jie-Jing Shao, Haiyan Yin, Yueming Lyu, Xingrui Yu, Lan-Zhe Guo, Ivor Tsang, James Kwok, Yu-Feng Li

机构 * State Key Laboratory of Novel Software Technology, Nanjing University, China（新型软件技术国家重点实验室，南京大学） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University, China（人工智能学院，南京大学） ； School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University, China（智能科学与技术学院，南京大学） ； Centre for Frontier AI Research（前沿人工智能研究中心） ； Institute of High Performance Computing, Agency for Science, Technology and Research, Singapore（高性能计算研究所，新加坡科技研究局） ； Department of Computer Science and Engineering, Hong Kong University of Science and Technology, China（香港科学与技术大学计算机科学与工程系） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：foundation model(abstract)；prompting(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出NSI框架，通过将交互轨迹提升为模块化逻辑 grounded 程序，使代理能从少量示例中归纳技能并适应新目标，优于现有方法。

Comments ICML 2026

The Garden of Forking Paths: Narrative Arc-Conditioned Gameplay Planning

分叉花园：叙事弧条件下的游戏玩法规划

Yunge Wen, Chenliang Huang, Hangyu Zhou, Zhuo Zeng, Chun Ming Louis Po, Julian Togelius, Timothy Merino, Sam Earle

机构 * New York University（纽约大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出Forking Garden框架，通过用户提供的故事情节生成分支游戏，采用弧引导约束算法构建 dungeon 图，实现游戏元素的多模态对齐。

LLMs Should Not Yet Be Credited with Decision Explanation

大语言模型不应被赋予决策解释的信用

Wenshuo Wang

机构 * School of Future Technology, South China University of Technology, China（未来技术学院，华南理工大学，中国） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 本文论证大语言模型尚不能被赋予决策解释的信用，指出当前研究将行为预测、合理解释和结果条件推理视为解释证据，可能过早定义解释进步。文章区分了决策预测、解释生成和决策解释三种主张，提出决策解释的信用标准，强调应根据证据强度合理分配信用。

Towards Multi-Agent Autonomous Reasoning in Hydrodynamics

向流体力学中的多智能体自主推理迈进

Jinpai Zhao, Albert Cerrone, Joannes Westerink, Clint Dawson

机构 * Oden Institute（奥登研究所） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； University of Notre Dame（北德克萨斯大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种多智能体系统，通过分层执行图协调专业智能体，解决单智能体在流体力学中的上下文饱和问题，实现高精度和可靠性。

InsTraj: Instructing Diffusion Models with Travel Intentions to Generate Real-world Trajectories

InsTraj: 通过旅行意图指导扩散模型生成真实世界轨迹

Yuanshao Zhu, Yuxuan Liang, Xiangyu Zhao, Liang Han, Xinwei Fang, Xun Zhou, Xuetao Wei, James Jianqiao Yu

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学理工大学（广州）） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； University of York（约克大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 InsTraj通过自然语言描述指导扩散模型生成真实、多样且符合指令的轨迹，解决传统方法在理解和生成复杂用户意图及约束条件上的不足。