语言大模型 / LLM

The Reward Was in Your Data All Along: Correcting Flow Matching with Discriminator-Guided RL

奖励一直就在你的数据中：用判别器引导的强化学习纠正流匹配

Nicolas Beltran-Velez, Felix Friedrich, Zhang Xiaofeng, Reyhane Askari-Hemmat, Xiaochuang Han, Adriana Romero-Soriano, Michal Drozdzal

机构 * FAIR at Meta ； Columbia University ； Mila -- Qu\' e bec AI Institute ； McGill University ； Canada CIFAR AI Chair 纠错

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

AI总结 针对流匹配模型因损失函数与样本质量不匹配导致的视觉缺陷，提出判别器引导的强化学习（DRL），利用预训练空间中判别器的logit作为奖励，显著提升无引导FID和语义FD，并改善偏好对齐。

Comments 84 pages, including appendices

Structured Cognitive Loop for Behavioral Intelligence in Large Language Model Agents (Extended Revision: From Behavioral Architecture to Epistemic Accountability)

大型语言模型代理中行为智能的结构化认知循环（扩展修订：从行为架构到认知问责）

Myung Ho Kim

机构 * JEI University（JEI大学） 纠错

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

AI总结 提出结构化认知循环（SCL）架构，通过分离认知、记忆、控制和行动模块，实现LLM代理的可问责行为，在360个任务中成功率86.3%，优于基线方法。

Comments This revised version extends the original SCL framework from a behavioral architecture for reliable LLM agents into a broader architecture of epistemic accountability, integrating context-aware Human-in-the-Loop control, Pool-Gated Retrieval, and the Horizon-Warrant-Commitment structure

ActMem: Bridging the Gap Between Memory Retrieval and Reasoning in LLM Agents

ActMem：弥合LLM代理中记忆检索与推理之间的差距

Xiaohui Zhang, Zequn Sun, Chengyuan Yang, Yaqin Jin, Yazhong Zhang, Wei Hu

机构 * State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, China（南京大学新型软件技术国家重点实验室） ； Alibaba Group, Hangzhou, China（阿里巴巴集团，杭州，中国） ； National Institute of Healthcare Data Science, Nanjing University, China（南京大学健康数据科学国家研究院） 纠错

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

AI总结 提出ActMem框架，通过将非结构化对话历史转化为结构化因果语义图，结合反事实推理和常识补全，实现主动因果推理，显著提升LLM代理在复杂记忆依赖任务中的表现。

EvoArena: Tracking Memory Evolution for Robust LLM Agents in Dynamic Environments

EvoArena: 追踪记忆演化以构建动态环境中的鲁棒LLM智能体

Jundong Xu, Qingchuan Li, Jiaying Wu, Yihuai Lan, Shuyue Stella Li, Huichi Zhou, Bowen Jiang, Lei Wang, Jun Wang, Anh Tuan Luu, Caiming Xiong, Hae Won Park, Bryan Hooi, Zhiyuan Hu

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Recursive ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 提出EvoArena基准套件模拟终端、软件和社交领域的渐进环境变化，并设计基于补丁的记忆范式EvoMem记录结构化更新历史，使智能体能通过记忆变化推理环境演化，实验表明当前智能体在动态环境中表现不佳，EvoMem可稳定提升性能。

SkillRevise: Improving LLM-Authored Agent Skills via Trace-Conditioned Skill Revision

SkillRevise: 通过轨迹条件技能修订改进LLM撰写的智能体技能

Yuxuan Liu, Zhaochen Su, Lingyun Xie, Yuhao Zhang, Qing Zong, Jiahe Guo, Zhongwei Xie, Yiyan Ji, Yauwai Yim, Hongyu Luo, Xiyu Ren, Ruan Chenyu, Haoran Li, Yangqiu Song

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Nanjing University（南京大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 提出SkillRevise框架，通过执行证据诊断、修复原则检索和执行锚定编辑，迭代优化初始技能，在SkillsBench上将基础智能体成功率从36.05%提升至61.63%，并展现跨模型迁移性。

Comments 15 pages, 4 figures

MemRerank: Preference Memory for Personalized Product Reranking

MemRerank：用于个性化产品重排序的偏好记忆

Zhiyuan Peng, Xuyang Wu, Huaixiao Tou, Yi Fang, Yu Gong

机构 * Santa Clara University（圣克拉拉大学） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 提出MemRerank框架，通过强化学习将用户购买历史提炼为查询无关的偏好记忆，用于LLM购物代理的个性化重排序，在1-in-5选择任务中准确率提升高达10.61个百分点。

Comments correct author name in metadata

Graph Grounded Cross Attention Transformer Neural Network for Structurally Constrained Full Event Sequence Generation in Predictive Process Monitoring

基于图锚定交叉注意力Transformer神经网络的预测过程监控中结构约束完整事件序列生成

Fang Wang, Ernesto Damiani

机构 * Department of Computer Science, University of Milan（米兰大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 提出图锚定交叉注意力Transformer（GGATN），通过全局过程图作为结构化记忆、Transformer自注意力编码序列位置、图锚定交叉注意力注入过程拓扑，结合维特比式图约束解码，一次性生成完整事件序列，在六个基准日志上优于LLM基线。

Comments 40 pages

Bounded Context Management for Tabular Foundation Models on Stream Learning

表格基础模型在流学习中的有界上下文管理

Jinmo Lee, Doyun Choi, Moongi Choi, Jaemin Yoo

机构 * Seoul National University（首尔大学） ； KAIST（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：foundation model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 针对表格流学习中分布漂移问题，提出上下文管理策略CURE，通过不确定性门控准入和冗余感知驱逐管理上下文，在七个流上相对提升最高27.0%。

Comments Accepted as a spotlight oral (top 5%) at the 2nd ICML Workshop on Foundation Models for Structured Data (FMSD@ICML2026)

HIMM: Human-Inspired Long-Term Memory Modeling for Embodied Exploration and Question Answering

HIMM：面向具身探索与问答的人类启发式长期记忆建模

Ji Li, Bo Wang, Jing Xia, Mingyi Li, Shiyan Hu

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） 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.AI

AI总结 本文提出HIMM模型，通过分离事件记忆与语义记忆，提升具身智能在长期观察和有限上下文下的探索与问答能力，实验显示在多个基准测试中表现优异。

Journal ref IROS 2026

GateMem: Benchmarking Memory Governance in Multi-Principal Shared-Memory Agents

GateMem：多主体共享内存代理中的内存治理基准

Zhe Ren, Yibo Yang, Yimeng Chen, Zijun Zhao, Benshuo Fu, Zhihao Shu, Bingjie Zhang, Yangyang Xu, Dandan Guo, Shuicheng Yan

机构 * School of Artificial Intelligence, Jilin University（吉林大学人工智能学院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； King Abdullah University of Science and Technology (KAUST)（卡尔斯鲁厄大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 提出GateMem基准，评估多主体共享内存代理在效用、访问控制和遗忘三方面的治理能力，发现现有方法无法同时满足三者。

Comments 24 pages, 8 figures. Code and dataset are available at https://github.com/rzhub/GateMem and https://huggingface.co/datasets/Ray368/GateMem

The Personalization Trap: How User Memory Alters Emotional Reasoning in LLMs

个性化陷阱：用户记忆如何改变大语言模型的情感推理

Xi Fang, Weijie Xu, Yuchong Zhang, Stephanie Eckman, Scott Nickleach, Chandan K. Reddy

机构 * Amazon（亚马逊） 纠错

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

AI总结 研究用户记忆如何导致大语言模型在情感推理中产生系统性偏差，发现高绩效模型对优势背景用户的情感解读更准确，个性化机制可能嵌入社会等级。

Comments 19 pages 5 figures

Caring Without Feeling: Affective Dynamics as the Control Layer of Human-AI Agent Collaboration

无感关怀：情感动态作为人-AI智能体协作的控制层

Junjie Xu, Xingjiao Wu, Zihao Zhang, Yujia Xu, Yuzhe Yang, Jin Zhu, Luwei Xiao, Wen Wu, Liang He

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 本文综述情感动态在人-AI智能体协作中的作用，提出将情感视为协调层而非AI内部属性，用于校准信任、委托和治理。

Vision AI Agent for Continuous Material Monitoring of LEGEND-1000 LoFi Reentrant Tube

用于LEGEND-1000 LoFi回旋管连续材料监测的视觉AI智能体

Sonata Simonaitis-Boyd, Soonhong Lee, Lauren N. O'Brien, Brandon T. Turner, Ralph Massarczyk, Steven R. Elliott, Aobo Li, Alexander F. Leder

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

AI总结 提出基于LangChain和Claude Haiku 4.5的视觉AI智能体流水线，通过SAM2分割和混合OCR验证从静水压测试视频中自动提取OFHC铜圆柱的直径和应变，计算屈服强度并与模拟对比。

Comments 27 pages, 8 figures, 5 tables, submitted to PRX Intelligence

Dual Dimensionality for Local and Global Attention

局部与全局注意力的双重维度

Zhiyuan Wang, Xuan Luo, Sirui Zeng, Xifeng Yan

机构 * UC Santa Barbara（加州大学圣塔芭芭拉分校） 纠错

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

AI总结 提出距离自适应表示（DAR），对局部上下文保留全维度表示，对远距离token使用低维表示，在保持性能的同时减少KV缓存。

User as Engram: Internalizing Per-User Memory as Local Parametric Edits

用户作为印迹：将每用户记忆内化为局部参数编辑

Bojie Li

机构 * Pine AI 纠错

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

AI总结 提出User as Engram方法，将用户事实存储为Engram模型的哈希键控记忆表中的局部编辑，推理技能共享一个适配器，实现高精度间接推理且内存占用极小。

LLM Parameters for Math Across Languages: Shared or Separate?

跨语言数学问题的LLM参数：共享还是分离？

Behzad Shomali, Luisa Victor, Tim Selbach, Ali Hamza Bashir, David Berghaus, Joachim Koehler, Mehdi Ali, Markus Frey

机构 * Lamarr Institute（Lamarr研究所） ； University of Bonn（波恩大学） ； Fraunhofer IAIS（弗劳恩霍夫智能分析和信息系统研究所） 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

AI总结 通过跨语言机制分析，发现多语言LLM中数学相关参数存在部分跨语言重叠，且主要集中在中间层，英语参数集最大，低资源语言参数集较小。

Comments 5 pages. Accepted at ACL Student Research Workshop (SRW) 2026. Code: https://github.com/luisavictor/math-across-languages Translated Datasets: https://huggingface.co/math-across-languages Webpage: https://math-across-languages.github.io

Enhancing Decision-Making with Large Language Models through Multi-Agent Fictitious Play

通过多智能体虚拟博弈增强大语言模型的决策能力

Leyang Shen, Yang Zhang, Xiaoyan Zhao, Chun Kai Ling, Tat-Seng Chua

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 针对多智能体系统中决策任务因立场纠缠而难以分解的问题，提出基于虚拟博弈的多智能体虚拟博弈（MAFP）范式，通过迭代最佳响应实现均衡求解，提升决策质量和鲁棒性。

Comments 18 pages, 8 figures

LLM-Evolved Domain-Independent Heuristics for Symbolic AI Planning

LLM进化的符号AI规划领域无关启发式

Elliot Gestrin, Jendrik Seipp

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.AI

AI总结 本文使用进化搜索让大语言模型生成领域无关的启发式函数，在未见测试域上超越手工最优启发式，并首次系统评估了启发式的信息性-速度权衡。

Comments Accepted at the LM4Plan workshop at ICAPS 2026

Decoupling Search from Reasoning: A Vendor-Agnostic Grounding Architecture for LLM Agents

将搜索与推理解耦：面向LLM Agent的供应商无关的接地架构

Emmanuel Aboah Boateng, Kyle MacDonald, Amardeep Kumar, Siddharth Kodwani, Sudeep Das

机构 * DoorDash, Inc.（DoorDash公司） 纠错

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

AI总结 提出解耦搜索接地（DSG）架构，将搜索接地从推理模型中分离，通过MCP兼容网关实现供应商路由、缓存等控制，在降低成本和延迟的同时保持或提升准确性。

Comments 15 pages, Figure 8

Formalizing and Mitigating Structural Distortion in LLM Attention for Graph Reasoning

形式化并缓解大语言模型注意力中的结构失真以实现零样本图推理

Donald Loveland, Puja Trivedi, Ari Weinstein, Edward W Huang, Danai Koutra

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Amazon（亚马逊） 纠错

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

AI总结 本文形式化了大语言模型处理文本属性图时因图线性化导致的结构失真机制，并提出轻量级推理时修改方法GaLA，通过校正注意力偏差提升零样本图推理性能。

Comments Accepted to KDD 2026

Redact or Keep? A Fully Local AI Cascade for Educational Dialogue De-Identification

保留还是删除？用于教育对话去标识的完全本地AI级联框架

Haocheng Zhang, Zhuqian Zhou, Kirk Vanacore, Bakhtawar Ahtisham, René F. Kizilcec

机构 * Cornell University（康奈尔大学） 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 针对教育对话中课程术语与个人身份信息混淆的问题，提出一种完全本地的级联框架，通过召回优先的联合提议器和上下文感知审查器实现约束性隐私分类，在数学辅导对话上达到0.958的宏F1，优于商业API和纯LLM基线。

REVES: REvision and VErification--Augmented Training for Test-Time Scaling

REVES：通过修订与验证增强的测试时扩展训练

Yuanxin Liu, Ruida Zhou, Xinyan Zhao, Amr Sharaf, Hongzhou Lin, Arijit Biswas, Mohammad Ghavamzadeh, Zhaoran Wang, Mingyi Hong

机构 * Northwestern University（西北大学） ； Amazon AGI（亚马逊人工智能实验室） ； Qualcomm AI Research（高通人工智能研究） ； University of Minnesota（明尼苏达大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；post-training(abstract)

AI总结 提出REVES框架，通过将中间步骤的“接近正确”答案转化为解耦的修订和验证提示，实现高效的离策略数据生成，提升大语言模型的多步推理能力，在LiveCodeBench上比强化学习基线高6.5分。

Investigating Faithfulness in Large Audio Language Models

大型音频语言模型中的忠实性研究

Pooneh Mousavi, Lovenya Jain, Mirco Ravanelli, Cem Subakan

机构 * Concordia University（康科迪亚大学） ； Mila - Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究院） ； Université Laval（拉瓦尔大学） ； Birla Institute of Technology and Science, Pilani（比拉理工学院和科学学院，皮兰尼） 纠错

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

AI总结 提出系统框架评估大型音频语言模型在推理链忠实性上的表现，定义三个音频忠实性标准，并通过基准测试发现模型推理与音频输入存在脱节。

Comments Accepted to Interspeech 2026

Diffusion-Proof: Recipe for Formal Theorem Proving Beyond Auto-Regressive Generation

Diffusion-Proof：超越自回归生成的正式定理证明配方

Ruida Wang, Rui Pan, Pengcheng Wang, Shizhe Diao, Tong Zhang

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 提出Diffusion-Proof框架，首次将扩散语言模型应用于形式定理证明，通过全证明生成和局部校正方法，在ProofNet和MiniF2F上分别提升1.61%和6.14%，并解决了一个DeepSeek-Prover-V2-7B无法解决的IMO问题。

PragReST: Self-Reinforcing Counterfactual Reasoning for Pragmatic Language Understanding

PragReST：用于语用语言理解的自我强化反事实推理

Jihyung Park, Minchao Huang, Leqi Liu, Elias Stengel-Eskin

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 提出PragReST框架，通过自监督构建语用问答数据、生成反事实推理轨迹，结合监督微调和强化学习提升大语言模型的语用推理能力，在四个基准上显著优于基线模型。

Comments First two authors contributed equally. Code and models: https://github.com/jihyung803/PragReST

OmniPlan: An Adaptive Framework for Timely and Near-Optimal Network Planning Optimization

OmniPlan：一种用于及时且近乎最优的网络规划优化的自适应框架

Longlong Zhu, Jiashuo Yu, Zedi Chen, Yuhan Wu, Zhifan Jiang, Yuchen Xian, Yimeng Liu, Jiajie Su, Shaopeng Zhou, Xingyuan Li, Hongyan Liu, Xuan Liu, Dong Zhang, Chunming Wu, Xiang Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Fuzhou University（福州市大学） ； Yangzhou University（扬州大学） ； The State Key Laboratory of Blockchain and Data Security（区块链与数据安全国家重点实验室） ； College of Computer Science and Technology（计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 提出OmniPlan自适应框架，利用大语言模型解析用户意图，通过混合专家架构动态选择MIP求解器、启发式算法或深度强化学习模型，实现网络规划优化的及时性与近乎最优性，在分布式机器学习推理卸载任务中延迟降低97.8%，资源消耗降低11.5%。

Comments Accepted by ACM KDD 2026

MeEvo: Metacognitive Evolution Combined with Natural Evolution for Automatic Heuristic Design

MeEvo: 元认知进化与自然进化相结合用于自动启发式设计

Zishang Qiu, Xinan Chen, Rong Qu, Ruibin Bai

机构 * School of Computer Science, University of Nottingham Ningbo China（诺丁汉大学宁波分校计算机科学学院） ； School of Computer Science, University of Nottingham（诺丁汉大学计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 提出MeEvo框架，通过循环耦合自然进化（探索启发式代码）和元认知进化（反思历史生成改进启发式），解决现有方法知识继承弱、探索不足的问题，在五个优化问题上表现更优。

Continuous Audio Thinking for Large Audio Language Models

面向大型音频语言模型的连续音频思考

Gyojin Han, Dong-Jae Lee, Changho Choi, Jongsuk Kim, Junmo Kim

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 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 提出连续音频思考（CoAT）框架，通过专家蒸馏在连续潜在空间中组织声学信息，使音频语言模型在生成响应前利用丰富声学特征，无需额外自回归解码成本，在多个音频任务上提升性能。

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The Gate Is Only as Honest as Its Contracts: ContractGuard for the Contract Layer of Risk-Aware Causal Gating

门仅与其合约一样诚实：面向风险感知因果门控合约层的ContractGuard

Laxmipriya Ganesh Iyer, Rahul Suresh Babu

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

AI总结 针对工具增强型LLM代理的间接提示注入，提出ContractGuard，通过验证合约完整性（而非风险标签）来防御攻击，在基准测试中实现零注入成功率。

TopBench: A Benchmark for Implicit Predictive Reasoning in Tabular Question Answering

TopBench：表格问答中隐式预测推理的基准

An-Yang Ji, Jun-Peng Jiang, De-Chuan Zhan, Han-Jia Ye

机构 * School of Artificial Intelligence, Nanjing University, China（人工智能学院，南京大学，中国） ； National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, China（新型软件技术国家重点实验室，南京大学，中国） 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.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出TopBench基准，包含779个样本和四个子任务，评估大语言模型在表格问答中识别隐式预测意图并进行可靠推理的能力，发现当前模型在意图识别上存在困难。