语言大模型 / LLM

Flat-Pack Bench: Evaluating Spatio-Temporal Understanding in Large Vision-Language Models through Furniture Assembly

Flat-Pack Bench: 通过家具组装评估大视觉-语言模型的时空理解

Aditya Chetan, Eric Cai, Peeyush Kushwaha, Bharath Raj Nagoor Kani, Utkarsh Mall, Qianqian Wang, Noah Snavely, Bharath Hariharan

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； Cornell Tech（康奈尔科技） ； MBZUAI（麦吉尔-伯克利-浙江大学人工智能研究院） ； UC Berkeley（伯克利大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Flat-Pack Bench基准，用于评估大视觉-语言模型在复杂视频场景中的时空理解能力，发现当前模型在细粒度时空推理上存在显著不足。

Comments CVPR 2026

Interpreting and Enhancing Emotional Circuits in Large Vision-Language Models via Cross-Modal Information Flow

通过跨模态信息流解读并增强大视觉-语言模型中的情感电路

Chengsheng Zhang, Chenghao Sun, Zhining Xie, Xinmei Tian

机构 * MoE Key Laboratory of Brain-inspired Intelligent Perception（脑启发智能感知与认知MOE实验室） ； Cognition, University of Science（认知，科学大学） ； AIPD, Tencent（AIPD，腾讯） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于转向向量的因果归因框架，用于描述性情感推理，通过构建专用数据集揭示了三阶段'适应-聚合-执行'机制下的情感电路，发现视觉情感线索在中间层通过情感特定的注意力头进行聚合，随后在深层通过情感通用路径转换为叙述生成，并通过调控情感信息路由增强注意力流和语义激活，从而提升性能并缓解情感幻觉。

Comments Accepted by ICML 2026

General Agentic Planning Through Simulative Reasoning with World Models

通过世界模型的模拟推理实现通用代理规划

Mingkai Deng, Jinyu Hou, Zhiting Hu, Eric Xing

机构 * Institute of Foundation Models (IFM)（基础模型研究所） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； UC San Diego（南加州大学） 纠错

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

AI总结 本文提出通过模拟推理实现通用代理规划，利用世界模型进行未来状态预测，提升决策能力，通过SiRA架构在不同任务中取得更高任务完成率。

Comments Winner of Berkeley LLM Agents Hackathon (Fundamentals Track); code available at https://github.com/sailing-lab/sira

Efficient Agentic Reasoning Through Self-Regulated Simulative Planning

通过自我调节模拟规划实现高效的代理推理

Mingkai Deng, Jinyu Hou, Lara Sá Neves, Varad Pimpalkhute, Taylor W. Killian, Zhengzhong Liu, Eric P. Xing

机构 * Institute of Foundation Models (IFM)（基础模型研究所） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 本文提出通过分解决策过程为三个系统：模拟推理、自我调节和反应执行，来提升代理推理的效率，并展示了SR$^2$AM模型在不同任务中的表现。

Comments Code and model artifacts are available at https://github.com/sailing-lab/sr2am

ImProver: Agent-Based Automated Proof Optimization

ImProver：基于代理的自动证明优化

Riyaz Ahuja, Jeremy Avigad, Prasad Tetali, Sean Welleck

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

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

AI总结 本文研究了自动证明优化问题，提出ImProver这一基于大语言模型的代理，用于重写证明以优化长度、可读性等任意标准，实验表明其能显著缩短证明并提高其模块化和可读性。

Comments Published as a conference paper at ICLR 2025

Survive or Collapse: The Asymmetric Roles of Data Gating and Reward Grounding in Self-Play RL

生存或崩溃：自我博弈强化学习中数据门控与奖励基础的不对称作用

Sophia Xiao Pu, Zhaotian Weng, Chengzhi Liu, Jayanth Srinivasa, Gaowen Liu, William Yang Wang, Xin Eric Wang

机构 * University of California, Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校） ； Cisco Research（思科研究） 纠错

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

AI总结 本文研究了自我博弈强化学习中数据门控和奖励基础的不对称作用，发现数据门控是维持稳定的关键因素，而奖励信号在门控移除后无法单独保证稳定性，揭示了'基础提出者悖论'。

One-Way Policy Optimization for Self-Evolving LLMs

单向策略优化用于自演化大语言模型

Shuo Yang, Jinda Lu, Kexin Huang, Chiyu Ma, Shaohang Wei, Yuyang Liu, Guoyin Wang, Jingren Zhou, Li Yuan

机构 * Shenzhen Graduate School, Peking University（北京大学深圳研究生院） ； Dartmouth College（达特茅斯学院） ； Alibaba（阿里巴巴） 纠错

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

AI总结 本文提出单向策略优化方法，通过解耦优化方向与更新幅度，解决传统方法中验证器奖励稀疏导致的训练不稳定问题，实现大语言模型的持续自演化。

Metis: Learning to Jailbreak LLMs via Self-Evolving Metacognitive Policy Optimization

Metis: 通过自进化元认知策略优化学习 jailbreak LLMs

Huilin Zhou, Jian Zhao, Yilu Zhong, Zhen Liang, Xiuyuan Chen, Yuchen Yuan, Tianle Zhang, Chi Zhang, Lan Zhang, Xuelong Li

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom（人工智能研究院（TeleAI），中国电信） 纠错

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

AI总结 本文提出Metis框架，通过将jailbreaking重新表述为对抗性部分可观测马尔可夫决策过程中的推理时间策略优化，以提高对抗性测试的效率和效果，同时通过结构化反馈和透明推理轨迹提升可解释性，实验表明Metis在多种模型上均表现出更高的攻击成功率和更低的token成本。

Comments Accepted to the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)

SegCompass: Exploring Interpretable Alignment with Sparse Autoencoders for Enhanced Reasoning Segmentation

SegCompass: 探索通过稀疏自编码器实现可解释对齐以增强推理分割

Zhenyu Lu, Liupeng Li, Jinpeng Wang, Haoqian Kang, Yan Feng, Ke Chen, Yaowei Wang

机构 * Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（深圳先进技术研究院，中国科学院） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Meituan, Beijing（美团，北京） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； College of Computer Science and Technology, Jilin University（吉林大学计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 本文提出SegCompass，一种通过稀疏自编码器实现可解释对齐的端到端模型，以提升推理分割的性能和可解释性。

Comments Accepted by CVPR 2026. 15 pages, 9 figures, 6 tables

LANG: Reinforcement Learning for Multilingual Reasoning with Language-Adaptive Hint Guidance

LANG: 用于多语言推理的强化学习与语言自适应提示引导

Yuchun Fan, Bei Li, Peiguang Li, Yilin Wang, Yongyu Mu, Jian Yang, Xin Chen, Rongxiang Weng, Jingang Wang, Xunliang Cai, Jingbo Zhu, Tong Xiao

机构 * NLP Lab, School of Computer Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, China（东北大学计算机科学与工程学院自然语言处理实验室） ； Meituan Inc.（美团公司） ； NiuTrans Research, Shenyang, China（牛译研所） 纠错

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

AI总结 本文提出LANG框架，通过语言条件提示引导非英语推理任务的探索，解决了多语言环境下强化学习在输入语言一致性与推理质量之间的权衡问题，提升了推理性能而不影响语言一致性。

Comments Accepted to ACL 2026 (main conference)

Perception or Prejudice: Can MLLMs Go Beyond First Impressions of Personality?

感知还是偏见：大语言模型能否超越个性的第一印象？

Caixin Kang, Tianyu Yan, Sitong Gong, Mingfang Zhang, Liangyang Ouyang, Ruicong Liu, Bo Zheng, Huchuan Lu, Kaipeng Zhang, Yoichi Sato, Yifei Huang

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； Shanda AI Research Tokyo（Shanda AI 研究所东京） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） 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 本文探讨了多模态大语言模型（MLLMs）在感知个性方面的能力，提出了一种新的任务Grounded Personality Reasoning（GPR），并构建了一个新的数据集MM-OCEAN，通过三重评估体系揭示了MLLMs在人格推理中的偏见问题。

The Expense of Seeing: Attaining Trustworthy Multimodal Reasoning Within the Monolithic Paradigm

视见之代价：在单体范式内实现可信的多模态推理

Karan Goyal

机构 * IIIT Delhi, India（德里印度理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种新的多模态评估方法，通过信息论视角揭示了多模态推理中的视见代价问题，提出了三个新指标并提出了语义充分性准则，挑战了传统多模态评估方法。

Comments Addresses practical viability of Vlabel construction. Writing is grounded. Acknowledgement is duly added

On Robustness and Chain-of-Thought Consistency of RL-Finetuned VLMs

关于RL微调VLMs的鲁棒性和链式思维一致性

Rosie Zhao, Anshul Shah, Xiaoyu Zhu, Xinke Deng, Zhongyu Jiang, Yang Yang, Joerg Liebelt, Arnab Mondal

机构 * Apple（苹果公司） ； OpenAI 纠错

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

AI总结 本文研究了RL微调VLMs在视觉推理任务中的鲁棒性和链式思维一致性，发现文本扰动和CoT不一致会显著降低模型的鲁棒性和信心，而闭源模型在保持鲁棒性和推理一致性方面表现更佳，指出这一差距源于当前开源RL微调的不足而非任务本身的限制。

Comments ICML 2026

Faithful-MR1: Faithful Multimodal Reasoning via Anchoring and Reinforcing Visual Attention

Faithful-MR1: 通过锚定和强化视觉注意力实现忠实的多模态推理

Changyuan Tian, Zhicong Lu, Huaxing Liu, Xiang Wang, Shuai Li, Yu Chen, Wenqian Lv, Zichuan Lin, Juncheng Diao, Deheng Ye

机构 * AMAP, Alibaba Group（阿里云实验室，阿里巴巴集团） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Faithful-MR1框架，通过锚定和强化视觉注意力解决多模态推理中的忠实性问题，提升模型在多模态基准上的表现。

Comments 20 pages, 7 figures, 3 tables. Preprint

PointLLM-R: Enhancing 3D Point Cloud Reasoning via Chain-of-Thought

PointLLM-R: 通过链式推理增强3D点云推理

Chaoqi Chen, Qile Xu, Wenjun Zhou, Hui Huang

机构 * Visual Computing Research Center (VCC), College of Computer Science（视觉计算研究中心（VCC），计算机科学学院） ； Software Engineering (CSSE) Shenzhen University China（软件工程（CSSE）深圳大学中国） ； VCC, CSSE Shenzhen University China（VCC，CSSE 深圳大学中国） ； Shenzhen University（深圳大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种数据驱动的框架，用于构建大规模链式推理监督，以改进3D点云理解。通过两阶段流程优化点文本指令数据，并合成高质量推理路径，构建了包含55K样本的PoCoTI数据集，训练PointLLM-R实现3D多模态语言模型的推理能力，实验表明其在生成3D分类和描述任务中达到最先进的性能。

LatentOmni: Rethinking Omni-Modal Understanding via Unified Audio-Visual Latent Reasoning

LatentOmni: 通过统一的音频-视觉潜在推理重新思考多模态理解

Yifan Dai, Zhenhua Wu, Bohan Zeng, Daili Hua, Jialing Liu, Bozhou Li, Yuran Wang, Chengzhuo Tong, Hao Liang, Xiaochen Ma, Junbo Niu, Tianyu Guo, Yang Shi, Yue Ding, Yiyan Ji, Bingyin Mei, Yushuo Guan, Yuanxing Zhang, Pengfei Wan, Fangcheng Fu, Wentao Zhang

机构 * School of AI, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） ； Kling Team, Kuaishou Technology（快手科技 Kling 团队） ； Peking University（北京大学） ； HKUST（香港科技大学） ； CASIA（中国科学院自动化研究所） ； Nanjing University（南京大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出LatentOmni框架，通过统一的音频-视觉潜在空间进行多模态推理，利用特征级监督和Omni-Sync Position Embedding保持时间一致性，从而在多个音频-视觉推理基准测试中取得最佳性能。

Comments 21 pages, 15 figures

Trace2Skill: Verifier-Guided Skill Evolution for Long-Context EDA Agents

Trace2Skill: 验证器引导的技能进化用于长上下文EDA代理

Zijian Du, Nathaniel Pinckney

机构 * NVIDIA 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Trace2Skill框架，通过验证器引导的技能进化提升硬件代理在复杂验证问题上的性能，无需RTL专用模型微调，通过密集验证器反馈实现任务通过率的显著提升。

RefusalBench: Why Refusal Rate Misranks Frontier LLMs on Biological Research Prompts

RefusalBench: 为什么拒绝率错误排名前沿大语言模型在生物研究提示中的表现

Lukas Weidener, Marko Brkić, Mihailo Jovanović, Emre Ulgac, Aakaash Meduri

机构 * Applied Scientific Intelligence, Inc.（应用科学智能公司） 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 本文提出RefusalBench，通过141个提示的47组匹配三元组，评估前沿大语言模型在生物研究提示中的拒绝行为，发现拒绝率错误排名安全校准，揭示了模型在不同风险层级下的表现差异。

Comments 34 pages, 4 figures, 12 tables (10 in main text, 2 in supplementary). Code and data: https://github.com/AppliedScientific/refusalbench

VisPhyWorld: Probing Physical Reasoning via Code-Driven Video Reconstruction

VisPhyWorld: 通过代码驱动的视频重建探测物理推理

Jiarong Liang, Max Ku, Ka-Hei Hui, Ping Nie, Wenhu Chen

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Autodesk AI Lab（Autodesk人工智能实验室） ； Independent Researcher（独立研究者） 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 本文提出VisPhyWorld框架，通过要求模型从视觉观察生成可执行的模拟器代码来评估物理推理能力，引入VisPhyBench基准测试集，验证模型在重建外观和模拟物理运动方面的能力，发现最先进的MLLM在准确推断物理参数和模拟一致的物理动态方面存在困难。

Learning to Configure Agentic AI Systems

学习配置代理AI系统

Aditya Taparia, Som Sagar, Ransalu Senanayake

机构 * School of Computing and Augmented Intelligence（计算与增强智能学院） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于半马尔可夫决策过程（SMDP）的代理配置方法，通过ARC模型动态选择查询特定的代理配置，从而在多个基准测试中提升了推理准确性、工具使用准确性和τ-Bench（Airline）Pass的成功率。

Comments 22 pages, 12 figures

GeoWeaver: Grounding Visual Tokens with Geometric Evidence before Scene Reasoning

GeoWeaver: 在场景推理前通过几何证据 grounding 视觉 token

Deshui Miao, Xingsen Huang, Yameng Gu, Xin Li, Haijun Zhang, Ming-Hsuan Yang

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Pazhou Lab (Huangpu)（琶洲实验室（黄埔）） ； Hainan University（海南大学） ； University of California at Merced（加州大学默塞德分校） 纠错

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

AI总结 本文提出 GeoWeaver，一种在场景推理前通过几何证据对视觉 token 进行 grounding 的框架，以提升空间推理能力并保持多模态能力。

One Sentence, One Drama: Personalized Short-Form Drama Generation via Multi-Agent Systems

一句话，一出戏剧：通过多智能体系统实现个性化短剧生成

Yufei Shi, Weilong Yan, Naixuan Huang, Yucheng Chen, Chenyu Zhang, Tao He, Si Yong Yeo, Ming Li

机构 * MedVisAI Lab, Lee Kong Chian School of Medicine, Nanyang Technological University（MedVisAI实验室，李光前医学院，南洋理工大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Guangming Laboratory（光明实验室） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文提出了一种多智能体框架，通过结构化中间模块和迭代优化，将用户的单句想法转化为完整短剧，解决了短剧生成中的叙事节奏、空间一致性及生产质量控制问题。

Universal Skeleton Understanding via Differentiable Rendering and MLLMs

通过可微渲染和大语言模型实现通用骨架理解

Ziyi Wang, Peiming Li, Xinshun Wang, Yang Tang, Kai-Kuang Ma, Mengyuan Liu

机构 * State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Peking University, Shenzhen Graduate School, China（人工智能通用基础理论国家重点实验室，北京大学深圳研究生院，中国） ； Tencent（腾讯） ； Nanjing University of Aeronautics（南京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SkeletonLLM，通过可微渲染将任意骨架序列转换为大语言模型的视觉模态，实现通用骨架理解，同时引入协同训练策略提升推理能力，展示了在开放词汇动作识别中的强泛化能力，并扩展到异构骨架格式的运动描述和问答任务。

Comments Accepted by ICML 2026

Video-o3: Native Interleaved Clue Seeking for Long Video Multi-Hop Reasoning

Video-o3：长视频多跳推理的原生交错线索搜索

Xiangyu Zeng, Zhiqiu Zhang, Yuhan Zhu, Xinhao Li, Zikang Wang, Changlian Ma, Qingyu Zhang, Zizheng Huang, Kun Ouyang, Tianxiang Jiang, Ziang Yan, Yi Wang, Hongjie Zhang, Yali Wang, Limin Wang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Peking University（北京大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； SIAT, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） 纠错

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

AI总结 本研究提出Video-o3框架，通过迭代发现显著视觉线索、细粒度检查关键片段以及适应性终止，提升长视频多跳推理能力，实验表明其在MLVU和Video-Holmes上分别达到72.1%和46.5%的准确率。

Comments 27 pages, 15 figures, 15 tables

Foresee-to-Ground: From Predictive Temporal Perception to Evidence-Driven Reasoning for Video Temporal Grounding

Foresee-to-Ground: 从预测性时间感知到证据驱动推理的视频时间接地

Zelin Zheng, Xinyan Liu, Ruixin Li, Antoni B. Chan, Guorong Li, Qingming Huang, Laiyun Qing

机构 * Qwen3-VL-8B-Instruct 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文提出了一种新的视频时间接地框架F2G，通过将时间接地问题重新表述为可验证的识别-测量问题，结合预测性时间感知和证据驱动推理，以提高时间接地的准确性和鲁棒性。

Comments Accepted by ICML 2026

SceneGraphGrounder: Zero-Shot 3D Visual Grounding via Structured Scene Graph Matching

SceneGraphGrounder: 通过结构化场景图匹配实现零样本3D视觉定位

Xuefei Sun, Xujia Zhang, Brendan Crowe, Doncey Albin, Christoffer Heckman

机构 * University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校） 纠错

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

AI总结 本文提出SceneGraphGrounder框架，通过结构化场景图匹配将3D定位问题转化为结构化图匹配问题，利用视觉标记提示策略从2D视图推断物体间关系，并在3D场景图中建立持久编码，从而在ScanRefer基准测试中实现了零样本条件下与现有方法相当的性能，并在真实机器人部署中验证了其在长周期物理环境中的鲁棒空间推理能力。

Protein Thoughts: Interpretable Reasoning with Tree of Thoughts and Embedding-Space Flow Matching for Protein-Protein Interaction Discovery

蛋白质思想：基于树 of 思维和嵌入空间流匹配的可解释推理用于蛋白质-蛋白质相互作用发现

Kingsley Yeon, Xuefeng Liu, Promit Ghosal

机构 * Department of Statistics and CCAM University of Chicago（统计学系和CCAM大学芝加哥分校） ； School of Medicine Stanford University（医学学院斯坦福大学） ； Department of Statistics University of Chicago（统计学系芝加哥大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种可解释的蛋白质-蛋白质相互作用发现框架，通过显式推理将PPI发现转化为可解释的搜索问题，利用嵌入空间流匹配和树 of 思维搜索方法提升预测精度和可解释性。

S2ED: From Story to Executable Descriptions for Consistency-Aware Story Illustration

S2ED：从故事到可执行描述以实现一致性感知的故事插图

Sijing Yin, Jiamou Liu, Xiao Tang, Yaser Shakib, Qian Liu

机构 * University of Auckland（奥克兰大学） ； Wuhan College of Communication（武汉通信学院） 纠错

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

AI总结 本文提出S2ED框架，通过将完整故事转换为可编辑的可执行描述，提升故事插图的一致性和角色真实性，适用于多帧故事插图的长时程一致性需求。

Comments 6 pages, 5 figures. Accepted by IEEE ICME 2026

Pelican-Unify 1.0: A Unified Embodied Intelligence Model for Understanding, Reasoning, Imagination and Action

Pelican-Unify 1.0：一种用于理解和推理、想象和行动的统一具身智能模型

Yi Zhang, Yinda Chen, Che Liu, Zeyuan Ding, Jin Xu, Shilong Zou, Junwei Liao, Jiayu Hu, Xiancong Ren, Xiaopeng Zhang, Yechi Liu, Haoyuan Shi, Zecong Tang, Haosong Sun, Renwen Cui, Kuishu Wu, Wenhai Liu, Yang Xu, Yingji Zhang, Yidong Wang, Senkang Hu, Jinpeng Lu, Nga Teng Chan, Yechen Wu, Zeting Liu, Xianzhou Hou, Yong Dai, Jian Tang, Xiaozhu Ju

机构 * Beijing Innovation Center of Humanoid Robotics (X-Humanoid)（北京人形机器人创新中心（X-Humanoid）） 纠错

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

AI总结 本文提出Pelican-Unify 1.0，一种基于统一原则训练的首个具身基础模型，通过单一视觉语言模型作为统一理解模块，将场景、指令、视觉上下文和行动历史映射到共享语义空间，并通过统一推理模块生成任务、行动和未来导向的思维链，最终将隐藏状态投影到密集潜在变量中，再通过统一未来生成器生成未来视频和行动。

SCI-Defense: Defending Manipulation Attacks from Generative Engine Optimization

SCI-Defense: 防御生成引擎优化的操纵攻击

Xucheng Yu, Haibo Jin, Huimin Zeng, Haohan Wang

机构 * Siebel School of Computing and Data Science, University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校计算机科学与数据科学学院） ； School of Information Sciences, University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校信息科学学院） ； Amazon topcited.ai（亚马逊topcited.ai） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出SCI-Defense框架，通过检测困惑度、语义完整性评分和跨候选检测三种组件，有效识别生成引擎优化攻击，实现了高精度和低误报率，同时揭示了现有防御方法的局限性及未来研究方向。

Comments 20 pages, NeurIPS 2026 submission