语言大模型 / LLM

SynthDocBench: Controlled Benchmark for Long-Context Visual Document Understanding

SynthDocBench：用于长上下文视觉文档理解的可控基准测试

Abhigya Verma, Khyati Mahajan, Amit Kumar Saha, Shruthan Radhakrishna, Sagar Davasam, Vikas Yadav, Sai Rajeswar Mudumba

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

AI总结 研究针对视觉语言模型在现实文档理解中归因失败原因困难的问题，引入SynthDocBench基准测试，通过组合设计控制多因素，端到端生成多样长文档，评估模型发现三种现有基准未暴露的失败模式，揭示模型或过度拟合基准工件。

Comments 29 Pages, 27 Tables, 13 Figures, Accepted at COLM 2026

KVEraser: Learning to Steer KV Cache for Efficient Localized Context Erasing

KVEraser: 学习操控KV缓存以实现高效的局部上下文擦除

Mufei Li, Shikun Liu, Dongqi Fu, Haoyu Wang, Yinglong Xia, Hong Li, Hong Yan, Pan Li

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

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

AI总结 提出KVEraser方法，通过学习操控KV缓存实现局部上下文擦除，避免全局重计算，在长上下文任务中接近全重算性能且延迟仅增加24%。

Comments Oral at the ICML 2026 Workshop on the Impact of Memorization on Trustworthy Foundation Models; Code available at https://github.com/Graph-COM/KVEraser

PhysMRV: Physical Memory Retrieval and Verification for Physics Plausibility Reasoning

PhysMRV：用于物理合理性推理的物理内存检索与验证

Wenyuan Wang, Lianyu Hu, Hao Wang, Yang Liu

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

AI总结 针对视频语言模型物理合理性推理不可靠的问题，提出免训练的PhysMRV框架，通过将训练视频转化为分层内存库，利用结构化物理证据指导VLM验证物理合理性，在多基准测试中取得一致改进，有效增强该推理能力。

SLVMBench: Skill Learning from Video Memory

SLVMBench：从视频记忆中学习技能

Yudong Yang, Guangzhi Sun, Yixuan Li, Chao Zhang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

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

AI总结 SLVMBench是首个用于评估视频大语言模型从长视频记忆学习技能并应用于实时任务能力的基准测试，通过特定视频流和人工标注进行测试，发现现有视频LLMs在此方面有局限。

NGM-RAG: Neural Graph Matching based Retrieval-Augmented Generation

NGM-RAG：基于神经图匹配的检索增强生成

Guo Chen, Ziwen Li, Maolin Zheng, Hao Gao, Junjie Huang, Tao Jia

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

AI总结 研究针对传统RAG方法在处理复杂问题时的局限，提出基于神经图匹配的检索增强生成框架NGM-RAG，将图构建、匹配与答案生成统一，结合文本匹配和GNN，采用自适应加权策略，实验证明该模型在多跳问答等任务中性能优越。

Memory-Conditioned Tool Calling for Camera-First Visual Agents

用于相机优先视觉智能体的内存条件工具调用

Xiaofan Wu, Xi Zeng, Miaoxia Chen, Peishan Chen, Shuyan Li, Jiyun Yao, Hanyong Zhong, Jiahao Zhu

机构 * Chance AI（机遇人工智能公司） 纠错

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

AI总结 研究在相机优先视觉智能体中个人视觉记忆对工具选择等的影响，采用三层视觉记忆调节大语言模型工具调用循环，通过对800张图像与合成内存块实验发现，移除三层内存块会降低工具查询相关性和端到端效用。

Comments 13 pages, 3 figures, 4 tables. Equal contribution: Xiaofan Wu, Xi Zeng. Corresponding author: xiaofan@chance.vision

OpsMem: Dual-Memory Reasoning with Cross-Memory Resonance for Failure Diagnosis

OpsMem：用于故障诊断的具有跨内存共振的双内存推理

Yongqian Sun, Rongchen Gao, Yu Luo, Wenwei Gu, Shenglin Zhang, Qingyi Guo, Qiuai Fu, Yaoliang Wu, Dan Pei

机构 * Huawei（华为） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对现代软件系统故障诊断中缺乏协调诊断状态与操作经验机制的问题，提出双内存框架OpsMem，通过跨内存共振等进行多智能体诊断，实验表明其在华为微服务故障诊断数据集上优于基线，提升了匹配度和相关性。

Comments 6 pages, 5 figures

Heterogeneous Agent Cohorts for Safe Open-Ended Exploration with Runtime Constraint Memory

用于安全开放式探索的异构智能体群组及运行时约束记忆

Tengjiao Liu

机构 * Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对语言模型智能体安全与探索困境，提出将关注点分离到专门角色，通过蒙特卡洛树搜索编译失败为‘伤疤’约束补丁，在空间语义沙盒实验中，该方法能到达远程目标、防止违规、减少令牌消耗，还能在资源约束下降低成本。

Comments 12 pages, 1 figure, 12 tables

AI YOU Town: Make Friends and Money with Your Digital Twin

人工智能小镇：与你的数字分身交友并赚钱

Yan Lin, Yuyang Dai, Jiahui Geng, Yuxia Wang

机构 * INSAIT, Sofia University “St. Kliment Ohridski”（INSAIT，索非亚大学“圣克莱门特·奥赫里德斯基”分校） ； Newcastle University（纽卡斯尔大学） ； Linköping University（林雪平大学） 纠错

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

AI总结 研究针对现有方法不足，提出AI YOU框架，结合多种技术进行角色推断，通过记忆机制保持一致性，实验显示其在共形覆盖、不确定性校准等方面表现良好，提升了角色保真度，AI YOU Town原型可用于未来交互。

Comments 28 pages

Agentic Context Learning with Self-Discovered Specification

通过自我发现的规范进行智能体上下文学习

Jike Zhong, Ming Li, Yuxiang Lai, Ziyan Yang, Jingyu Xie, Jihyung Kil, Zheda Mai, Shao-Yuan Lo, Ren Xiang, Konstantinos Psounis, Yuanyuan Lei

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； University of Florida（佛罗里达大学） ； Emory University（埃默里大学） ； Adobe Research（Adobe研究院） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； National Taiwan University（国立台湾大学） 纠错

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

AI总结 研究上下文学习困难的原因，发现其不仅需内容获取还需规范获取。设计PSCI干预措施，提取并强化局部规范，在多个模型上取得显著提升，验证了规范获取的重要性，表明上下文学习依赖内容与规范获取。

XALPHA: A Memory-Driven AI Quant Researcher for Hypothesis-to-Code Alpha Discovery

XALPHA：一个用于从假设到代码的阿尔法发现的内存驱动人工智能量化研究员

Fengyuan Liu, Yuchen Fu, Yuqi Wang, Qi Liu

机构 * School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong（计算与数据科学学院，香港大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对金融市场难以发现交易信号问题，介绍内存驱动的XAlpha人工智能量化研究员，它通过多源研究内存系统，实现从假设到代码的闭环阿尔法发现过程，实验表明其比基线有更强的阿尔法发现性能。

[AAFLOW+] Stateful Operator Abstraction with Zero-Copy Distributed KV Cache Orchestration for Multi-Agent Workflows

[AAFLOW+] 用于多智能体工作流的具有零拷贝分布式键值缓存编排的有状态算子抽象

Arup Kumar Sarker, Alexander James Halpern, Mills Staylor, Aymen Alsaadi, Gregor von Laszewski, Yue Cheng, Shantenu Jha, Geoffrey Fox

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract)

AI总结 研究多智能体语言模型系统文本中心问题，提出AAFLOW+扩展，构建通信感知图并提供多种算子，实现零拷贝执行，通过分析成本模型验证，大幅降低TTFT、计算成本、键值内存并提高吞吐量，提升多智能体系统效率

Comments 21 pages, 10 Figures, 12 Tables

Can AI Reason Like an Urban Planner? Benchmarking Large Language Models Against Professional Judgment

AI能像城市规划师一样推理吗？基于专业判断的大语言模型基准测试

Yijie Deng, He Zhu, Wen Wang, Junyou Su, Minxin Chen, Wenjia Zhang

机构 * School of Architecture and Urban Planning, Shenzhen University（深圳大学建筑与城市规划学院） ； Shenzhen Key Laboratory of Urban Spatial Information and Intelligent Modeling（深圳市城市空间信息与智能建模重点实验室） ； Department of Urban Planning and Design, The University of Hong Kong（香港大学城市规划与设计系） 纠错

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

AI总结 提出UPBench框架，通过4×5知识支柱与认知水平矩阵评估25个LLM，发现模型在分析任务上优于事实回忆和综合判断，揭示了规划知识的制度依赖性。

Comments This paper has been withdrawn by the authors because the current version requires substantial revision and further validation before it can be considered a reliable representation of the work

Cognitive Alpha Mining via LLM-Driven Code-Based Evolution

通过LLM驱动的代码基于进化进行认知Alpha挖掘

Fengyuan Liu, Yi Huang, Sichun Luo, Yuqi Wang, Yazheng Yang, Xinye Li, Zefa Hu, Junlan Feng, Qi Liu

机构 * Jiutian Research, China Mobile（九天研究，中国移动） ； School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong（香港大学计算与数据科学学院） 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

AI总结 本文提出CogAlpha框架，结合代码级Alpha表示与LLM驱动的推理和进化搜索，以实现更广泛、结构化且人似的探索，提升Alpha发现的预测准确性与经济解释性。

Mitigating LLM Sycophancy in Code Smell Detection Using Evidence-Guided Reasoning Prompts

使用证据引导推理提示减轻代码异味检测中的大语言模型谄媚现象

Istiaq Ahmed Fahad, Kamruzzaman Asif, Md. Nurul Ahad Tawhid

机构 * Institute of Information Technology（信息科技研究所） ； University of Dhaka（达卡大学） 纠错

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

AI总结 研究基于LLM的代码异味检测中谄媚偏差问题，通过MLCQ数据集评估不同提示框架影响，发现模型对提示变化敏感。提出证据引导去偏提示策略，降低决策不稳定性，提高鲁棒性，为解决该问题提供有效方法。

Comments 11 Pages

SPARK: Susceptibility-Guided Profiling and Steering of Latent Reasoning States in Large Language Models

SPARK：大语言模型中基于敏感性的潜在推理状态分析与引导

Dongxu Zhang, Yiding Sun, Zihao Guo, Xiangyang Yang, Kai Tang, Lin Chen, Cheng Tan, Jihua Zhu

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Peking University（北京大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型推理失败问题，提出SPARK方法，利用隐藏状态响应诊断推理状态并引导测试时干预，通过长度控制敏感性等手段，在实验中提升了Qwen3系列模型性能，证明敏感性对推理失败诊断及干预的作用。

Assert, don't describe: Linguistic features that shift LLM reasoning about animal welfare

断言，而非描述：改变LLM关于动物福利推理的语言特征

Jasmine Brazilek, Harper Dunn

机构 * Compassion Aligned Machine Learning (CaML)（同情对齐机器学习实验室） ； Independent researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 研究通过词汇匹配的立场对比探针，测量十种语言特征对Llama-3.2-1B模型动物福利推理的影响，发现断言性确定性等七种特征增强支持动物福利，而模糊语言等两种特征削弱立场。

Large Language Model Enhanced Differentiable Trajectory Planning for IoT-Enabled Autonomous Driving

用于物联网支持的自动驾驶的大语言模型增强可微轨迹规划

Shihao Zhang, Jing Yang, Ziyu Song, Zheng Lin, Sunil Prajapat, Zhaochen Xia, Hemant Ghayvat, Haitao Ding, Lip Yee Por, Ashok Kumar Das

机构 * State Key Laboratory of Automotive Simulation and Control, Jilin University（吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室） ； Center of Research for Cyber Security and Network (CSNET), Faculty of Computer Science and Information Technology, Universiti Malaya（马来西亚大学计算机科学与信息技术学院网络安全与网络研究中心） ； Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust (SnT), University of Luxembourg（卢森堡大学安全、可靠性与信任跨学科中心） ； IMT, Department of Humanities and Technology, Roskilde University（罗斯基勒大学人文与技术系IMT） ； Center for Security, Theory and Algorithmic Research, International Institute of Information Technology（国际信息技术研究所安全、理论与算法研究中心） ； Department of Computer Science and Engineering, College of Informatics, Korea University（韩国大学信息学院计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 针对物联网支持的自动驾驶规划问题，提出大语言模型增强可微轨迹规划框架。通过以周围智能体为中心的数据增强、复杂度感知的语义增强模块及可微优化模块，提升规划效果，在相关基准测试中取得高分，验证了在线部署和实时闭环执行能力。

Comments 13 pages, 5 figures

Scene Graph Thinking: Reinforcing Structured Visual Reasoning for Multimodal Large Language Models

场景图思维：增强多模态大语言模型的结构化视觉推理

Zhiwei Yang, Yuanchen Wu, Nan Zhang, Yucong Meng, Ke Yan, Shouhong Ding

机构 * Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 针对多模态大语言模型忽视结构化关系的问题，提出场景图思维（SaGe）范式，通过自动数据引擎转换数据、构建训练数据，采用两阶段图对齐训练范式，在多模态基准测试中取得显著改进，提升细粒度感知和推理能力。

Comments ICML 2026

Tool-MCoT: Tool Augmented Multimodal Chain-of-Thought for Content Safety Moderation

Tool-MCoT：用于内容安全审核的工具增强多模态链式思维

Shutong Zhang, Dylan Zhou, Yinxiao Liu, Yang Yang, Huiwen Luo, Wenfei Zou

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Google（谷歌） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 本文提出Tool-MCoT，一种基于工具增强的多模态链式思维模型，用于提升内容安全审核的效率与准确性，通过训练小语言模型以有效利用外部工具进行推理和决策。

PTEI: Integrating Personality Traits to Enhance Emotional Intelligence in Large Language Models

PTEI：在大语言模型中整合人格特质以提高情商

Amir Reza Jafari, Praboda Rajapaksha, Reza Farahbakhsh, Noel Crespi

机构 * Telecom SudParis, Institut Polytechnique de Paris（巴黎电信学院，巴黎综合理工学院） ； Aberystwyth University（阿伯里斯特威斯大学） 纠错

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

AI总结 研究针对大语言模型在复杂情感推理中不如人类的问题，提出PTEI框架，通过提取人格特质并用于人格感知提示引导模型推理，结合对比学习优化检索系统，经实验验证其能增强模型情感理解能力，与CoT推理结合可进一步提升准确率。

ProgramTab: Boosting Table Reasoning of LLMs via Programmatic Paradigm

ProgramTab：通过编程范式提升大语言模型的表格推理能力

Pei Guo, Enjie Liu, Yunzhi Tan, Mochi Gao, Jianxin Zhang, Ruichao Zhong, Juntao Li, Bo Hu, Zang Li

机构 * Big Data and AI Platform Department, Tencent（腾讯大数据与人工智能平台部） ； Institute of Computer Science and Technology, Soochow University（苏州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 ：LLM(summary_cn,abstract)；large language model(abstract,comments)；language model(abstract,comments)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究基于大语言模型的表格推理问题，提出ProgramTab框架，指导LLMs用Python代码预处理表格数据并进行关键内容提取，实验证明该框架能有效处理表格推理任务，性能优于基于LLM的基线。

Comments Large Language Models, Table Reasoning, In-context Learning

Ideological Bias in LLMs' Economic Causal Reasoning

大语言模型在经济因果推理中的意识形态偏见

Donggyu Lee, Hyeok Yun, Jungwon Kim, Junsik Min, Sungwon Park, Sangyoon Park, Jihee Kim

机构 * Graduate School of Data Science, KAIST（韩国科学技术院数据科学研究生院） ； College of Business, KAIST（韩国科学技术院商学院） ； School of Computing, KAIST（韩国科学技术院计算机学院） ； Division of Social Science, HKUST（香港科技大学社会科学系） 纠错

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

AI总结 研究探讨LLM在经济因果推理中的意识形态偏见，通过扩展EconCausal基准测试，评估20种先进LLM在处理意识形态冲突案例时的准确性，发现LLM在意识形态冲突案例上表现更差，且存在系统性偏倚。

Comments Accepted at COLM 2026

Structured Thoughts For Improved Reasoning And Context Pruning

用于改进推理和上下文修剪的结构化思维

Zain Sarwar, Supriyo Chakraborty, Berkcan Kapusuzoglu, Chia-Hsuan Lee, Anirban Das, Stephen Rawls, Kartik Balasubramaniam, Sambit Sahu

机构 * University of Chicago（芝加哥大学） ； Capital One（第一资本金融公司） 纠错

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

AI总结 研究针对大语言模型长推理痕迹的问题，引入结构化思维框架，通过构建数据集微调模型，使其采用结构化推理风格提升性能，还能实现上下文修剪，在数学任务中可节省内存并保持一定性能。

When Fuzzing Meets Understanding: LLM-Driven Semantic Test Generation for RTL Verification

当模糊测试与理解相遇：用于RTL验证的大语言模型驱动的语义测试生成

Kun Wang, Cangyuan Li, Kaiyan Chang, Siyang Cai, Yinhe Han, Ying Wang

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

AI总结 针对硬件验证难题，提出ChipFuzzer框架，利用大语言模型语义推理能力。采用双阶段工作流程，覆盖引导阶段结合控制流分析提升覆盖率，错误引导阶段借助历史数据提高错误发现率，实验显示其显著提升验证效果。

Comments 8 figures

AeroRAG: Structured Multimodal Retrieval-Augmented LLM for Fine-Grained Aerial Visual Reasoning

AeroRAG：结构化多模态检索增强型LLM用于细粒度航空视觉推理

Junxiao Xue, Quan Deng, Tingqi Hu, Meicong Si, Xinyi Yin, Yunyun Shi, Xuecheng Wu

机构 * Research Center for Space Computing System, Zhejiang Lab, Hangzhou（杭州浙大实验室空间计算系统研究中心） ； Hangzhou Institute for Advanced Study, University of Chinese Academy of Sciences, Hangzhou（中国科学院大学杭州高等研究院） ； School of Cyber Science and Engineering, Zhengzhou University（郑州大学计算机科学与工程学院） ； School of Computer Science and Technology, Xi’an Jiaotong University（西安交通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 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 本文提出AeroRAG，通过结构化场景图引导的多模态检索增强生成框架，解决航空场景中视觉问答的挑战，提升对小物体、数量、位置及物体关系的推理能力。

RefineEvo: Planning-Guided Heuristic Evolution with Bidirectional Experience

RefineEvo：基于双向经验的规划引导启发式进化

Yang Wu, Junran Pan, Yifan Zhang, Ning Xu, Fanshuo Zeng, Jian Cheng

机构 * C$^2$DL, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（C2DL，自动化研究所，中国科学院） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing（人工智能学院，中国科学院大学，北京） ； University of Chinese Academy of Sciences, Nanjing（中国科学院大学，南京） 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

AI总结 针对自动启发式设计中基于LLM方法的不足，提出RefineEvo框架，通过规划器和反射器，结合双向经验池动态调度进化算子，在经典组合优化基准测试中表现出色，提升了解质量和令牌效率。

Exploring Agentic Workflows for Generating High Quality Math Visual Aids

探索用于生成高质量数学视觉辅助工具的智能工作流程

Rizwaan Malik, Ashna Khetan, Isabel Sieh, Samin Khan

机构 * Stanford Graduate School of Education（斯坦福大学教育研究生院） ； Department of Computer Science（计算机科学系） 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.AI

AI总结 研究针对中学数学图表可靠生成难的问题，引入智能工作流程，让 LLM 智能体评估并迭代改进生成的视觉效果，通过探索性评估确定改进关键领域，初步证明可提高 AI 生成数学图表的可靠性和教育价值。

Comments 13 pages, 9 figures. Exploratory course project on agentic workflows for generating and evaluating K 12 mathematical diagrams

Using LLMs to Adjudicate Static-Analysis Alerts with Error Reduction Techniques

使用具有错误减少技术的大语言模型来判定静态分析警报

William Klieber, David Svoboda, Lori Flynn, Ruben Martins

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

AI总结 研究用大语言模型判定静态分析警报，采用一致性检查和LLM推理评估两种方法，在三个测试套件上评估多个LLMs，中级推理LLMs经错误缓解后召回率和特异性高，还探讨了相关问题及合成程序作为证据的结果。

Comments 22 pages

CAIRN: Cross-Room 3D Scene Understanding with Topology-Aware Large Multimodal Models

CAIRN：使用拓扑感知大型多模态模型进行跨房间3D场景理解

He Liang, Chenyang Ma, Yiming Zhang, Sangyun Shin, Andrew Markham, Niki Trigoni, Yuhang He

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； Microsoft（微软公司） ； Simon Fraser University（西蒙弗雷泽大学） 纠错

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

AI总结 研究针对现有3D-LLMs不能处理多房间场景问题，提出拓扑感知3D-LLM即CAIRN。其将Transformer注意力与场景层次对齐，通过多种方式增强模型能力。在新基准CAIRN-MR上实验，CAIRN在多房间任务中大幅超越前人，单房间任务也具竞争力。

Comments Project Page: https://oceansdepp.github.io/cairn_web/