语言大模型 / LLM

Tandem Reinforcement Learning with Verifiable Rewards

具有可验证奖励的串联强化学习

Difan Jiao, Raghav Singhal, Robert West, Ashton Anderson

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； EPFL（瑞士联邦理工学院洛桑分校） 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 提出串联强化学习（TRL），通过强弱模型交替生成推理链并共同奖励，在保持独立推理能力的同时提升模型间兼容性和可读性。

Comments 21 pages,7 figures,8 tables

ToE: A Hierarchical and Explainable Claim Verification Framework with Dynamic Multi-source Evidence Retrieval and Aggregation

ToE：一种具有动态多源证据检索与聚合的分层可解释声明验证框架

Zhaoqi Wang, Zijian Zhang, Kun Zheng, Zhen Li, Xin Li, Chunlei Li, Jiamou Liu

机构 * School of Cyberspace Science and Technology, Beijing Institute of Technology（北京理工大学信息科学与技术学院） ； TravelSky Technology Limited（TravelSky技术有限公司） ； School of Computer Science, University of Auckland（奥克兰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)；分类 cs.AI

AI总结 提出Tree of Evidence (ToE)框架，通过强化学习驱动的多源检索、证据评估和参数树聚合，实现可解释的自动事实核查，在多个数据集上提升4-24个百分点，尤其对抗性毒化输入效果显著。

Can LLMs Reason About Attention? Towards Zero-Shot Analysis of Multimodal Classroom Behavior

LLMs能否进行注意力推理？多模态课堂行为的零样本分析

Nolan Platt, Sehrish Nizamani, Alp Tural, Elif Tural, Saad Nizamani, Andrew Katz, Yoonje Lee, Nada Basit

机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一个隐私保护的分析流程，利用OpenPose和Gaze-LLE提取学生注意力信息，并通过QwQ-32B-Reasoning进行零样本分析，探讨LLMs在多模态行为理解中的潜力与局限。

Comments 8 pages, 2 figures. Preprint

Understanding How MLLMs Describe Artworks Using Token Activation Maps

理解多模态大语言模型如何通过Token激活图描述艺术品

Nicola Fanelli, Pasquale De Marinis, Raffaele Scaringi, Eva Cetinic, Gennaro Vessio, Giovanna Castellano

机构 * University of Bari Aldo Moro（巴里阿尔多莫罗大学） ； University of Zurich（苏黎世大学） 纠错

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

AI总结 使用Token激活图（TAM）分析MLLMs在描述艺术品时对视觉区域的依赖，发现不同语义类别的token在视觉基础上有显著差异，并比较了TAM与SAM~3开放词汇分割。

Comments Accepted at PRESTIGE workshop at ICPR 2026

Masked Language Flow Models

掩码语言流模型

Iskander Azangulov, Kianoosh Ashouritaklimi, Leo Zhang, Simon Vary, Patrick Rebeschini

机构 * CC BY 4.0（知识共享署名4.0国际许可） 纠错

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

AI总结 提出掩码语言流模型（MLFM），通过连续随机插值将掩码机制融入流语言模型，实现并行生成与多步推理的平衡，首次将流模型扩展到推理和指令跟随任务。

Comments Preprint

Dismantling Pathological Shortcuts: A Causal Framework for Faithful LVLM Decoding

拆除病理性捷径：忠实LVLM解码的因果框架

Liu Yu, Can Chen, Ping Kuang, Zhikun Feng, Fan Zhou, Gillian Dobbie

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

AI总结 提出Fox框架，通过视觉注意力熵探针定位风险中介头，利用数值logit饱和进行因果干预，并结合冲突门控协同解码，消除视觉语言模型中的对象幻觉，实现忠实解码。

Comments 29 pages, 25 figures. Accepted by ICML 2026

Agentic Vehicles for Human-Centered Mobility: Definition, Prospects, and Synergistic Co-Development with Vehicle Autonomy

面向人类中心的移动性：定义、前景以及与车辆自主性的协同发展

Jiangbo Yu, Raphael Frank, Luis Miranda-Moreno, Sasan Jafarnejad, Jonatas Augusto Manzolli, Fuqiang Liu, Jiyao Wang, Pavel Chernakov, Ali Eslami

机构 * Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust（跨学科安全、可靠与信任中心） ； University of Luxembourg（卢森堡大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨了面向人类中心的移动性，提出了代理车辆的概念，指出自主性和代理性是相互关联但概念上不同的维度，并强调了协同发展的必要性。

ReScene: Structured Indoor Scene Reconstruction from Multi-View Captures

ReScene: 基于多视角图像的结构化室内场景重建

Haoran Xu, Lechao Zhang, Daoguo Dong, Yan Gao, Xin Tan

机构 * School of Computer Science and Technology, East China Normal University（华东师范大学计算机科学与技术学院） ； Institute of Trustworthy Embodied AI, Fudan University（复旦大学可信具身智能研究院） 纠错

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

AI总结 提出ReScene框架，通过层级视图选择和关系感知组装，解决多视角场景重建中跨视角关系融合与物理一致性难题，在ScanNet上实现几何、渲染和感知质量的最优性能。

GraphPilot: Grounded Scene Graph Conditioning for Language-Based Autonomous Driving

GraphPilot: 基于场景图条件化的语言自主驾驶

Fabian Schmidt, Markus Enzweiler, Abhinav Valada

机构 * Esslingen University of Applied Sciences（埃斯林根应用科学大学） ； University of Freiburg（弗赖堡大学） 纠错

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

AI总结 提出GraphPilot方法，通过交通场景图序列化与结构化提示模板，将关系上下文注入语言驾驶模型，显著提升驾驶分数。

Single and Multi Truth Data Fusion using Large Language Models

使用大型语言模型的单真值与多真值数据融合

Hira Beril Kucuk, Norman W Paton, Jiaoyan Chen, Zhenyu Wu

机构 * Department of Computer Science University of Manchester（计算机科学系曼彻斯特大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；prompting(abstract)

AI总结 研究利用大型语言模型（LLM）解决表格数据的单真值和多真值数据融合问题，通过多种提示策略在三个基准数据集上实验，结果表明LLM方法优于传统无监督方法。

CalBrief: A Pilot Diagnostic Benchmark for Evidence-Calibrated Scientific Briefing with Large Language Models

CalBrief：面向大型语言模型证据校准科学简报的试点诊断基准

Yu Fu, Yongqi Kang, Yong Zhao

机构 * Sichuan University（四川大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；prompting(abstract)

AI总结 提出CalBrief基准，通过16个科学证据包和96个人工验证要点，诊断LLM在证据校准简报中的不足，发现保守性主要源于标签空间扩展而非信号注入。

CausalFlip: A Benchmark for LLM Causal Judgment Beyond Semantic Matching

CausalFlip: 超越语义匹配的LLM因果判断基准

Yuzhe Wang, Yaochen Zhu, Jundong Li

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出CausalFlip基准，通过构建语义相似但因果答案相反的问题对和噪声前缀评估，揭示LLM依赖语义匹配而非因果推理，并验证内化因果推理方法可提升因果基础。

Comments 8 pages plus references, 3 figures, 3 tables. Under review

Check Yourself Before You Wreck Yourself: Selectively Quitting Improves LLM Agent Safety

在自毁之前检查自己：选择性退出提升LLM智能体安全性

Vamshi Krishna Bonagiri, Ponnurangam Kumaragurum, Khanh Nguyen, Benjamin Plaut

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出让LLM智能体在不确定时主动退出，通过ToolEmu框架在12个模型上评估，发现该方法在几乎不降低有用性的情况下显著提升安全性。

Comments Reliable ML and Regulatable ML workshops, Neurips 2025

DMind Benchmark: Toward a Holistic Assessment of LLM Capabilities across the Web3 Domain

DMind Benchmark：面向Web3领域LLM能力的全面评估

Enhao Huang, Pengyu Sun, Shuxun Wang, Zixin Lin, Alex Chen, Kaichun Hu, Joey Ouyang, Frank Li, Zhiyu Zhang, Haobo Wang, Yiming Li, Zhan Qin, James Yi, Gang Zhao, Ziang Ling, Lowes Yang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出DMind Benchmark，覆盖Web3九个子领域，结合客观知识与开放推理任务，评估31个LLM，发现模型在安全审计等高推理任务中存在显著弱点。

Given, When, Then, Again: Mining Subscenario Refactoring Candidates in Behaviour-Driven Test Suites with ML Classifiers and LLM-Judge Baselines

在行为驱动软件测试套件中挖掘子场景重构机会：ML分类器和LLM-判断基线

Ali Hassaan Mughal, Noor Fatima, Muhammad Bilal

机构 * Independent Researcher（独立研究者；应用MBA（数据分析），德克萨斯韦斯利安大学） ； Applied MBA (Data Analytics), Texas Wesleyan University（独立研究者；计算机工程学士，国立科学与技术大学（NUST）） ； Independent Researcher（独立研究者；管理硕士，慕尼黑技术大学） ； B.E. Computer Engineering, National University of Sciences and Technology (NUST) ； Independent Researcher ； M.Sc. Management, Technical University of Munich 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 本文通过ML分类器和LLM基线，识别行为驱动开发测试套件中可提取的子场景，量化其在公共BDD生态系统中的普及率。

Comments 31 pages, 10 figures, 6 tables, 56 references. v2: retitled; references corrected and verified; threshold-sensitivity and imbalance-robust metrics added; figures restyled. Code and data (Apache-2.0): https://github.com/amughalbscs16/cukereuse_subscenarios_release (archived: https://doi.org/10.5281/zenodo.20356527). Upstream corpus: https://doi.org/10.5281/zenodo.19754359

PRISON: Unmasking the Criminal Potential of Large Language Models

PRISON：揭示大型语言模型的犯罪潜力

Xinyi Wu, Geng Hong, Pei Chen, Yueyue Chen, Xudong Pan, Min Yang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出PRISON框架，通过五个特质量化LLMs的犯罪潜力，发现最先进模型常表现出犯罪倾向，且检测欺骗行为准确率仅44%。

MultModLM: A multi-modal benchmark for Large-Language Model based hardware schematic generation

MultModLM：基于大语言模型的硬件原理图生成的多模态基准

Dhruv Kulkarni, Sai Manoj Pudukotai Dinkarrao

专题命中 评测与基准 ：LLM(summary_cn,abstract)；language model(title,abstract)；large language model(abstract)

AI总结 提出MultModLM基准，评估LLM从RTL描述生成硬件原理图的能力，通过多阶段评估框架发现模型生成原理图功能正确性有限，且LLM评估者与人类评分一致性极低。

GenWorld: Empirically Grounded Urban Simulation Infrastructure for Scalable LLM-Agent Studies

GenWorld：用于可扩展LLM智能体研究的经验性城市模拟基础设施

Gen Li, Jieyuan Lan, Pengcheng Xu, Zongyuan Wu, Masaki Ogura, Tao Feng

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,title_cn)

AI总结 提出GenWorld，一种结合合成城市、结构化接口和离线编译LLM决策信号为查找策略的经验性城市模拟基础设施，实现可扩展的LLM智能体研究。

Comments 27 pages, 24 figures. Code: https://github.com/Perseus1993/genworld. Project page: https://genworld1993.netlify.app/

BengaliMoralBench: A Benchmark for Auditing Moral Reasoning in Large Language Models within Bengali Language and Culture

BengaliMoralBench：一种用于审计大型语言模型道德推理的基准，针对孟加拉语和文化

Shahriyar Zaman Ridoy, Azmine Toushik Wasi, Koushik Ahamed Tonmoy, Taki Hasan Rafi, Dong-Kyu Chae

机构 * North South University（北南大学） ； Computational Intelligence and Operations Laboratory（计算智能与运营实验室） ； Hanyang University（翰林大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；prompting(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出BengaliMoralBench，一个针对孟加拉语和文化背景的道德推理评估基准，涵盖五个道德领域，通过三种伦理框架进行标注，评估不同模型的性能差异及文化适应性问题。

Comments Accepted at ACM FAccT 2026

Journal ref ACM FAccT 2026

ToolPrivacyBench: Benchmarking Purpose-Bound Privacy in Tool-Using LLM Agents

ToolPrivacyBench: 对使用工具的LLM代理进行目的绑定隐私基准测试

Shijing Hu, Liang Liu, Zhu Meng, Zhicheng Zhao

机构 * Beijing Advanced Innovation Center for Future Blockchain and Privacy Computing（北京未来区块链与隐私计算先进创新中心） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对现有评估忽略多工具轨迹中目的绑定信息流的问题，提出ToolPrivacyBench基准，通过策略知识库审计工具参数和后端日志，评估任务完成与隐私过度披露，发现成功执行任务可能伴随不必要的隐私泄露。

Comments 24 pages, 7 figures, 15 tables

DysLexLens: A Low-Resource LLM Framework for Analysing Dyslexic Learners Insights from Online Forums

DysLexLens：面向低资源场景的LLM框架，用于分析在线论坛中阅读障碍学习者的见解

Dana Rezazadegan, Atie Kia, Phongpadid Nandavong, Dominique Carlon, Jeremy Nguyen, Abhik Banerjee, James Marshall, Anthony McCosker, Yong-Bin Kang

机构 * Swinburne University of Technology（斯威本科技大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出DysLexLens框架，通过字典过滤、知识图谱推理和评估机制，从低资源论坛数据中分析阅读障碍学习者对AI工具的使用体验。

LiveClawBench: Benchmarking LLM Agents on Complex, Real-World Assistant Tasks

LiveClawBench: 在复杂真实世界助理任务上评估大语言模型代理的基准测试

Xiang Long, Li Du, Yilong Xu, RongJian Xu, Qiyanhui Lu, Ying Gao, Qinhua Xie, Fangcheng Liu, Ning Ding, Haoqing Wang, Ziheng Li, Changjiang Zhou, Jianyuan Guo, Yehui Tang

机构 * Samsung Research（三星研究院） ； HKUST (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Peking University（北京大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,summary_cn)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出LiveClawBench基准，通过三轴复杂性框架评估LLM代理在真实世界助理任务中的表现，涵盖环境复杂性、认知需求和运行时适应性，为未来扩展提供基础。

CELEUS: Certifiable and Efficient LLM Evaluation via E-Processes

CELEUS: 基于E-Process的可认证且高效的大语言模型评估

Zhijian Zhou, Zesheng Ye, Zhaorun Chen, Bo Li, Feng Liu

机构 * The University of Melbourne（墨尔本大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,summary_cn)；分类 cs.LG

AI总结 提出Celeus框架，利用E-process构建任意有效的置信区间，通过不确定性引导采样和代理辅助近似减少评估样本，实现高效且统计严谨的LLM评估。

Can LLMs Judge Better Than They Generate? Evaluating Task Asymmetry, Mechanistic Interpretability and Transferability for In-Context QA

LLM能否比生成更好地判断？探究上下文问答中的任务不对称性、机制可解释性与可迁移性

Sambaran Bandyopadhyay

机构 * Adobe Research（Adobe研究院） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(title_cn,summary_cn)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本研究在受控上下文问答中测试LLM自我评估是否比生成更容易，发现评估并非普遍更易，注意力分析显示评估对上下文关注更少，微调实验证实不对称性非训练伪影，挑战了自我评估管线的核心假设。

Comments 18 pages

Using Mutation-Analysis to Examine an LLM's Ability to Summarize Code

使用变异分析检验大语言模型总结代码的能力

Lara Khatib, Michael Pu, Bogdan Vasilescu, Meiyappan Nagappan

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,summary_cn)

AI总结 提出基于变异分析的评估方法，通过注入代码突变并检查摘要是否更新，测试LLM摘要是否反映实际行为；实验表明摘要准确率随复杂度下降，模型常描述意图而非行为。

An Empirical Analysis of Factual Errors in Human-Written Text and its Application

人类撰写文本中事实错误的实证分析及其应用

Kazuma Iwamoto, Kazumasa Omura, Shotaro Ishihara

机构 * Nikkei Inc.（日本产经公司） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 通过分析报纸文章修正，提炼人类事实错误分类，并评估LLM在合成和真实数据上的检测能力，发现GPT-5.4仅达52% F1分数。

"Generate" the Future of Work through AI: Empirical Evidence from Online Labor Markets

通过AI“生成”工作的未来：来自在线劳动力市场的实证证据

Jin Liu, Xingchen Xu, Xi Nan, Yongjun Li, Yong Tan

机构 * School of Management, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学管理学院） ； Michael G. Foster School of Business, University of Washington（华盛顿大学迈克尔·G·福斯特商学院） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 利用在线平台数据，发现LLM生成式AI导致与核心功能匹配的子市场需求和供给下降，但供给减少较小，加剧竞争，尤其在编程密集型领域，因ChatGPT降低编程门槛促使高技能自由职业者转入。

Comments 102 pages, 17 figures, 39 tables

Dialogue to Detection: A Multimodal Hybrid NLP Pipeline for Insurance Fraud Detection

对话到检测：用于保险欺诈检测的多模态混合 NLP 流水线

Muhammad Shakeel Akram, Amal Htait, Abdul Hamid Sadka, Emma Meisingseth, Karishma Jaitly

机构 * Aston University（阿斯顿大学） ； Domestic & General 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出一种合成多模态框架，结合ASR、NER、LLM-RAG和说话人嵌入，通过规则风险评分检测保险欺诈中的叙述复用、结构不一致和跨案件语音重复。

Comments 10 pages, 8 figures, 2 tables

An Approach to Enriching Surgical Video Datasets for Fine-Grained Spatial-Temporal Understanding of Vision-Language Models

一种丰富手术视频数据集的方法，用于视觉-语言模型的细粒度时空理解

Lennart Maack, Alexander Schlaefer

机构 * Hamburg University of Technology（汉堡理工大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(title,abstract)；large language model(abstract)

AI总结 提出SurgSTU-Pipeline生成管道，通过时空连续性过滤创建细粒度时空问答数据集SurgSTU，提升视觉-语言模型在手术视频中的时空理解能力。

The Signal-Coverage Matrix: Stratifying Type and Semantic Errors in Statement Autoformalization

信号-覆盖矩阵：对语句自动形式化中的类型错误和语义错误进行分层

Chengxiao Dai, Zhaokun Yan, Zhanhui Lin

专题命中 评测与基准 ：LLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出信号-覆盖矩阵，将LLM自动形式化输出按类型正确性和语义等价性分为四类，揭示类型错误和语义错误的恢复模式，并预测总体正确率变化。