语言大模型 / LLM

Stabilizing Native Low-Rank LLM Pretraining

稳定原生低秩大语言模型预训练

Paul Janson, Edouard Oyallon, Eugene Belilovsky

机构 * Concordia University, Montreal, Canada（Concordia 大学） ； Mila Quebec AI Institute, Montreal, Canada（Quebec AI 研究院） ； Sorbonne University, CNRS , Paris , France（Sorbonne 大学） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：LLM(title)；pretraining(title)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 本文提出Spectron方法，通过谱归一化实现稳定原生低秩大语言模型预训练，显著提升推理效率并优化计算资源使用。

Comments Accepted at ICML 2026

Verbalized Sampling: How to Mitigate Mode Collapse and Unlock LLM Diversity

言语化采样：如何减轻模式坍塌并释放大语言模型的多样性

Jiayi Zhang, Simon Yu, Derek Chong, Anthony Sicilia, Michael R. Tomz, Christopher D. Manning, Weiyan Shi

专题命中 预训练与数据 ：LLM(title,abstract)；post-training(abstract)；prompting(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究发现偏好数据中的典型性偏差致大语言模型模式坍塌，引入言语化采样策略。该策略能促使模型说出响应概率分布，经实验验证可显著提升创意写作等多方面性能，为模式坍塌提供新视角及实用补救方法。

Comments 83 pages, 31 figures, 44 tables. Code is available at https://github.com/CHATS-lab/verbalize-sampling

Native Video-Action Pretraining for Generalizable Robot Control

用于可泛化机器人控制的原生视频动作预训练

Qihang Zhang, Lin Li, Luyao Zhang, Shuai Yang, Yiming Luo, Shuaiting Li, Ruilin Wang, Junke Wang, Jiahao Shao, Gangwei Xu, Jiaming Zhou, Yishu Shen, Yudong Jin, Fangyi Xu, Shuailei Ma, Jiaqi Liao, Guanxing Lu, Zifan Shi, Yongkun Wen, Yujie Zhao, Weixuan Tang, Xinyang Wang, Chaojian Li, Jiapeng Zhu, Ka Leong Cheng, Nan Xue, Xing Zhu, Yujun Shen, Yinghao Xu

专题命中 预训练与数据 ：pretraining(title,abstract)；foundation model(abstract)

AI总结 研究针对机器人控制中视频动作模型应用于物理环境的不足，提出LingBot-VA 2.0，通过语义视觉动作分词器等四个核心设计原则构建基础模型，经真实世界部署验证其在复杂操作任务中的少样本泛化能力。

TokenSwap: Backdoor Attack on the Compositional Understanding of Large Vision-Language Models

TokenSwap：对大型视觉语言模型组合理解的后门攻击

Zhifang Zhang, Qiqi Tao, Jiaqi Lv, Na Zhao, Lei Feng, Joey Tianyi Zhou

机构 * School of Computer Science and Engineering, Southeast University, China（东南大学计算机科学与工程学院） ； School of Electrical Engineering and Computer Science, University of Queensland, Australia（昆士兰大学电气工程与计算机科学学院） ； Design Pillar, Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学设计学院） ； Centre for Frontier AI Research (CFAR), Agency for Science, Technology and Research (A*STAR), Singapore（前沿人工智能研究中心（CFAR）） ； Institute of High Performance Computing (IHPC), Agency for Science, Technology and Research (A*STAR), Singapore（高性能计算研究所（IHPC）） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：language model(title,abstract)

AI总结 研究针对大型视觉语言模型的后门攻击，提出TokenSwap方法，通过注入视觉触发器和交换文本答案中关键令牌语法角色，并采用自适应加权损失，在多基准和不同架构上实现高成功率且隐蔽性强的后门攻击。

Grow-Prune-Freeze Networks: Adaptive & Continual Learning Technique for Olfactory Navigation

生长-剪枝-冻结网络：用于嗅觉导航的自适应与持续学习技术

Kordel K. France, Ovidiu Daescu

专题命中 预训练与数据 ：language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出生长-剪枝-冻结（GPF）网络框架，通过动态调整策略网络层数实现持续学习，在湍流羽流导航任务中达到94%成功率，并推广到其他机器学习任务。

Comments Accepted as poster to the Reinforcement Learning in Big Worlds Workshop at the 2026 Reinforcement Learning Conference

TerraTransfer: Learning End-to-End Driving Policies Without Expert Demonstrations

TerraTransfer: 无需专家示范的端到端驾驶策略学习

Zikang Xiong, Weixin Li, Zhouchonghao Wu, Akshay Rangesh, Saarth Bonde, Grantland Hall, Chen Tang, Yihan Hu, Wei Zhan

机构 * Applied Intuition ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 预训练与数据 ：pretraining(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一种无需专家示范的端到端驾驶方法，通过向量化模拟器中的自博弈预训练策略，再与预训练视觉骨干对齐，降低了数据成本并达到或超越现有方法。

Code Correctness Is Linearly Decodable from LLM Hidden States Before Generation

LLM隐藏状态中的代码正确性信号：生成前探测与修复几何

Carlo Di Cicco

机构 * Independent researcher（独立研究员） 纠错

专题命中 指令微调 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文通过残差化方法，发现Qwen3-4B-Instruct模型在生成前隐藏状态可线性解码代码正确性（AUC 0.931），但修复成功的方向性信号在控制上下文协变量后消失，揭示了方法学上的正负结果。

Comments 7 pages, 4 tables. Code, data, and analysis scripts available at https://github.com/CarloDiCicco/ReasoningLab

Diarization-Guided Qwen-ASR Adaptation for Multilingual Two-Speaker Conversational Speech

用于多语言双说话者对话语音的基于语音分离引导的Qwen-ASR适配

Hao Wu, RongQi Han, Zhen Wang, Wei Liang, Wei Xu

专题命中 指令微调 ：SLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 该研究针对多语言双说话者对话语音，设计了结合语音分离前端与适配Qwen3-ASR-1.7B识别器的系统。通过多步微调及强化学习适配ASR模型，在挑战赛中取得较好成绩，消融实验显示各部分对提升性能和鲁棒性的作用。

Comments Accepted by Interspeech 2026 MLC-SLM Workshop

Models Can Model, But Can't Bind: Structured Grounding in Text-to-Optimization

模型可以建模，但无法绑定：文本到优化中的结构化 grounding

Zhiqi Gao, Albert Ge, Alexander Berenbeim, Nathaniel D. Bastian, Frederic Sala

机构 * University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； United States Military Academy（美国军事学院） 纠错

专题命中 指令微调 ：SFT(abstract,abstract_cn)；分类 cs.LG

AI总结 本文研究了文本到优化任务中建模与绑定两个关键能力的分离性，发现随着实例数据增长，模型准确性下降，提出BIND方法通过结构化文件外部化数据来提升绑定性能，验证了绑定专精模型在不同优化类别中的优势。

Comments Accepted to COLM 2026. Code and data: https://github.com/SprocketLab/Text2Opt-Bench

QDA-SQL: Questions Enhanced Dialogue Augmentation for Multi-Turn Text-to-SQL

QDA-SQL：用于多轮文本到SQL的问题增强对话扩充

Yinggang Sun, Ziming Guo, Haining Yu, Chuanyi Liu, Xiang Li, Bingxuan Wang, Xiangzhan Yu, Tiancheng Zhao

机构 * School of Cyberspace Science Harbin Institute of Technology Harbin, China（网络空间科学学院 哈尔滨工业大学 哈尔滨，中国） ； School of Computer Science（计算机科学学院） ； Technology Harbin University of Science（技术 哈尔滨理工大学） ； School of Cyberspace Science Harbin Institute of Technology, Shenzhen Shenzhen, China（网络空间科学学院 哈尔滨工业大学深圳 哈尔滨，中国） 纠错

专题命中 指令微调 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对多轮文本到SQL任务中微调模型面临的问题，提出QDA-SQL数据扩充方法，利用大语言模型生成多轮问答对，并引入验证和校正机制，提升了微调模型在SQL语句准确性及处理复杂问题上的能力。

Comments CAAI International Conference on Artificial Intelligence 2026 (CICAI 2026)

Mixtures of SubExperts for Large Language Continual Learning

用于大语言持续学习的子专家混合模型

Haeyong Kang, Hee Suk Yoon, Dahua Feng, Chang D. Yoo

专题命中 指令微调 ：foundation model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 研究大语言持续学习中稳定性-可塑性困境及可扩展性问题，提出子专家混合模型MoSEs，通过模块化稀疏性和组合路由，平衡困境，实现知识隔离、重组扩展及亚线性增长，实验验证其性能优于基线，为持续学习基础模型提供关键归纳偏置。

Inoculation Adapters: Improved Selective Generalization of Capabilities with Fewer Surprising Backdoors

接种适配器：以更少的意外后门改进能力的选择性泛化

Maxime Riché, Daniel Tan, Vili Kohonen, Niels Warncke

机构 * Center on Long-term Risk（长期风险中心） 纠错

专题命中 指令微调 ：prompting(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出接种适配器（IA）方法，通过三步训练抑制不良特征，比接种提示更有效且引入更少后门，但保留期望特征仍具挑战。

Comments Preprint, v0.2

Relational Preference Encoding in Looped Transformer Internal States

循环变压器内部状态中的关系偏好编码

Jan Kirin

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

AI总结 研究循环变压器如何编码人类偏好，通过提取内部迭代状态训练轻量评估头，发现偏好关系性编码优于非线性方法，提出翻转测试作为必要诊断。

MemTrace: Tracing and Attributing Errors in Large Language Model Memory Systems

MemTrace：大型语言模型记忆系统中的错误追踪与归因

Xinle Deng, Ruobin Zhong, Hujin Peng, Xiaoben Lu, Yanzhe Wu, Guang Li, Buqiang Xu, Yunzhi Yao, Jizhan Fang, Haoliang Cao, Junjie Guo, Yuan Yuan, Ziqing Ma, Yuanqiang Yu, Rui Hu, Baohua Dong, Hangcheng Zhu, Ningyu Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 提出MemTrace框架，通过构建可执行的记忆演化图实现细粒度错误追踪，并利用自动归因方法定位根因，进而优化提示词提升下游任务性能。

Comments Ongoing work

InfoFlow KV: Information-Flow-Aware KV Recomputation for Long Context

InfoFlow KV：面向长上下文的信息流感知KV重计算

Xin Teng, Canyu Zhang, Shaoyi Zheng, Danyang Zhuo, Tianyi Zhou, Shenji Wan

机构 * New York University（纽约大学） ； Duke University（杜克大学） 纠错

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

AI总结 提出将选择性KV重计算建模为信息流问题，利用查询的注意力范数信号识别语义相关且结构上能传播信息的token，并引入信息流引导的块重排序策略，在LLM和VLM基准上优于现有方法。

Comments In proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026). Project page: https://infoflow-kv.github.io

When Does Belief-Based Agent Memory Help? Reliability-Conditional Updating and Provenance-Capped Poisoning Defense

Nous：一种用于长期智能体记忆的预测世界模型

Pranav Singh

机构 * Indian Institute of Technology Ropar（印度理工学院罗巴尔分校） 纠错

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

AI总结 提出Nous记忆架构，基于知识即预测而非存储的原则，通过贝叶斯更新维护概率分布，以信息论惊喜度评分并记录信念变化，在LoCoMo基准上取得优于对比方法的F1分数。

Comments Preprint. 10 pages, 1 figure, 6 tables

ME-IQA: Memory-Enhanced Image Quality Assessment via Re-Ranking

ME-IQA: 通过重新排序增强的记忆图像质量评估

Kanglong Fan, Tianhe Wu, Wen Wen, Jianzhao Liu, Le Yang, Yabin Zhang, Yiting Liao, Junlin Li, Li Zhang

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； ByteDance Inc.（字节跳动公司） 纠错

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

AI总结 ME-IQA通过构建记忆库和利用推理摘要检索语义和感知对齐的邻居，将VLM重构为概率比较器，并通过门控反思和记忆巩固提升未来决策，从而实现更密集的失真敏感预测，缓解离散崩溃问题。

Comments Published as a conference paper at ECCV 2026

Provable Coordination for LLM Agents via Message Sequence Charts

通过消息序列图实现LLM代理的可证明协调

Benedikt Bollig, Matthias Függer, Thomas Nowak

机构 * Université Paris-Saclay, CNRS, ENS Paris-Saclay, LMF, Gif-sur-Yvette, France（巴黎萨克雷大学、法国国家科学研究中心、巴黎萨克雷高等师范学院、LMF、法国吉夫-sur-耶vette） ； Institut Universitaire de France, Paris, France（法国国家科学院、巴黎，法国） 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.AI

AI总结 本文提出基于消息序列图的领域特定语言，用于规范LLM代理协调，解决死锁和消息类型不匹配等问题，通过语法引导投影生成无死锁的局部代理程序，并展示如何在LLM非确定性基础上建立协调属性。

Comments 42 pages; accepted at ISoLA 2026

Learning Mechanistic Reasoning for Chemical Reactions with Large Language Models

利用大语言模型学习化学反应的机理推理

Xingyu Dang, Haocheng Tang, Junmei Wang, Yanjun Li

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； University of Pittsburgh（匹兹堡大学） ； Northeastern University（东北大学） ； University of Florida（佛罗里达大学） 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、cs.LG

AI总结 研究利用大语言模型学习化学反应机理推理，构建大规模推理数据集及福山基准，通过机理感知训练微调Qwen3 - 30B - A3B，在福山基准集A上精确路径匹配超FlowER模型，增强了语言模型的化学推理能力。

Think When Needed: Model-Aware Reasoning Routing for LLM-based Ranking

按需思考：基于大语言模型排序的模型感知推理路由

Huizhong Guo, Tianjun Wei, Dongxia Wang, Yingpeng Du, Ziyan Wang, Jie Zhang, Zhu Sun

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

AI总结 研究基于大语言模型排序时推理时机与效果问题，提出推理路由框架，利用生成前信号决定推理与否，能自适应选策略，经实验验证该框架可提高排序效用并减少令牌消耗，解决准确性与效率权衡问题。

Comments Accepted by SIGIR2026

ShopX: A Foundation Model for Intent-to-Item Fulfillment in Agentic Shopping

ShopX：面向智能购物中意图到商品实现的基础模型

Jiacheng Chen, Tao Zhang, Manxi Lin, Dunxian Huang, Teng Shi, Honghao Fu, Mengyan Li, Xinming Zhang, Chenchi Zhang, Xuan Lu, Xiaoxiong Du, Haibin Chen, Shaolin Ye, Hao Chang, Xiaoqi Li, Shuwen Xiao, Yujin Yuan, Jingxuan Feng, Shaopan Xiong, Huimin Yi, Ju Huang, Qiu Shen, Ying Chen, Junjun Zheng, Xiangheng Kong, Dan Ou, Haihong Tang, Yuning Jiang, Bo Zheng

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

AI总结 提出ShopX基础模型，通过统一意图理解、执行规划和基于语义ID的商品空间操作，解决大语言模型代理在购物中意图到商品实现的瓶颈，在淘宝生产日志任务上优于工具中介系统。

Comments The new version adds additional results and details

Agentic Vulnerability Reasoning on COTS Binaries

基于商用现货二进制文件的智能体漏洞推理

Hwiwon Lee, Jongseong Kim, Lingming Zhang

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

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

AI总结 研究LLM智能体对COTS二进制文件漏洞的推理能力，构建SLYP管道，结合二进制探索与动态调试验证漏洞。在COM基准测试中表现出色，发现更多真实漏洞，生成验证PoC，还发现多个零日漏洞，证明工具集和模型选择的重要性及通用性。

REST: Receding Horizon Explorative Steiner Tree for Zero-Shot Object-Goal Navigation

REST：基于零样本目标导航的视界探索Steiner树

Shuqi Xiao, Maani Ghaffari, Chengzhong Xu, Hui Kong

机构 * State Key Laboratory of Internet of Things for Smart City, University of Macau（智能城市物联网国家重点实验室，澳门大学） ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 REST通过构建开放词汇3D地图、生成以代理为中心的路径树以及利用LLM推理选择最佳路径，在多个基准测试中实现了高成功率和高效路径效率。

Comments Accepted to IROS'26

Human-In-The-Loop Machine Learning for Safe and Ethical Autonomous Vehicles: Principles, Challenges, and Opportunities

用于安全且符合道德的自动驾驶车辆的人在回路机器学习：原理、挑战与机遇

Yousef Emami, Mohammadhossein Homaei, Miguel Gutiérrez Gaitán, Luis Almeida, Kai Li, Hui Huang, Zhu Han

机构 * IEEE 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 本文针对自动驾驶车辆面临的挑战，对人在回路机器学习进行教程式综述，涵盖课程学习、人在回路强化学习、人在回路大语言模型、主动学习等方法及道德原则，以推动安全且符合道德的自动驾驶发展。

Comments 19 pages, 4 figures

Idea2Plan: Exploring AI-Powered Research Planning

Idea2Plan：探索人工智能驱动的研究规划

Jin Huang, Silviu Cucerzan, Sujay Kumar Jauhar, Ryen W. White

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

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

AI总结 探讨大语言模型从概念研究想法到结构化研究计划的过渡能力，通过引入Idea2Plan任务、基准及JudgeEval评估，实验发现GPT-5表现最佳但仍有提升空间，为LLMs研究规划能力研究提供新见解和基础。

Adaptive Time Series Reasoning via Segment Selection

通过片段选择的自适应时间序列推理

Shvat Messica, Jiawen Zhang, Kevin Li, Theodoros Tsiligkaridis, Marinka Zitnik

机构 * harvard（哈佛大学） ； mit（麻省理工学院） ； mitll（MIT林肯实验室） ； hongkong（香港科学与技术大学） 纠错

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

AI总结 提出ARTIST框架，将时间序列推理建模为序列决策问题，通过控制器-推理器架构和强化学习自适应选择信息片段，提升推理准确率。

Comments ICML 2026

Sparse-LaViDa: Sparse Multimodal Discrete Diffusion Language Models

稀疏-LaViDa：稀疏多模态离散扩散语言模型

Shufan Li, Jiuxiang Gu, Kangning Liu, Zhe Lin, Zijun Wei, Aditya Grover, Jason Kuen

机构 * Adobe（Adobe公司） ； UCLA（加州大学洛杉矶分校） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language model(title)

AI总结 针对掩码离散扩散模型推理速度慢的问题，提出Sparse-LaViDa框架，通过动态截断冗余掩码令牌加速采样，引入专用寄存器令牌和注意力掩码保证质量与一致性，基于LaViDa - O构建，在多任务中实现加速且保持质量。

Comments 18 pages (12 pages for the main paper and 6 pages for the appendix), 9 figures

Scaling Evaluation-time Compute with Reasoning Models as Evaluators

通过推理模型作为评估器来提升评估时的计算能力

Seungone Kim, Ian Wu, Jinu Lee, Xiang Yue, Seongyun Lee, Mingyeong Moon, Carolin Lawrence, Kiril Gashteovski, Julia Hockenmaier, Graham Neubig, Sean Welleck

机构 * CMU（卡内基梅隆大学） ； UIUC（伊利诺伊大学） ； KAIST AI（韩国科学技术院人工智能研究所） ； NEC Laboratories Europe（日本 NEC 欧洲实验室） ； Ss.Cyril and Methodius University of Skopje（斯科普里塞尔吉尔和梅蒂乌斯大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨了通过增加评估时的计算量来提升语言模型的评估能力，利用推理模型作为评估器，分别评估响应整体和每个步骤，从而提高评估效果。

Comments ACL 2026 Findings

CXRAgent: Director-Orchestrated Multi-Stage Reasoning for Chest X-Ray Interpretation

CXRAgent：用于胸部X光解读的由主任编排的多阶段推理

Jinhui Lou, Yan Yang, Zhou Yu, Zhenqi Fu, Weidong Han, Qingming Huang, Jun Yu

机构 * School of Computer Science, Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学计算机科学学院） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） ； Department of Colorectal Medical Oncology, Zhejiang Cancer Hospital（浙江省肿瘤医院结直肠医学肿瘤科） ； School of Computer and Control Engineering, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学计算机与控制工程学院） ； School of Intelligence Science and Engineering, Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）智能科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 针对胸部X光解读中模型适应性差等问题，提出CXRAgent，通过中央主任协调多阶段，包括工具调用、诊断规划和协作决策，实验证明该方法性能出色，能提供视觉证据并适应不同临床任务。

Comments 10 pages, 4 figures, 7 Tables

Beyond Chain-of-Thought: Rewrite as a Universal Interface for Generative Multimodal Embeddings

超越思维链：重写作为生成式多模态嵌入的通用接口

Peixi Wu, Ke Mei, Feipeng Ma, Bosong Chai, Zhibin Lan, Chenxi Zhao, Shannan Yan, Jie Chen, Zhangchi Hu, Yansong Peng, Bo Lin, Junjie Zhou, Dacheng Yin, Tianyi Wang, Fengyun Rao, Jing Lyu, Hebei Li, Xiaoyan Sun

机构 * WeChat Vision, Tencent Inc.（腾讯微信视觉部） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center（合肥综合性国家科学中心人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 针对思维链推理在检索中产生冗余和语义歧义的问题，提出重写驱动的多模态嵌入框架RIME，联合优化生成与嵌入，并通过跨模态对齐和精炼强化学习实现高效准确的检索。

Comments Accepted by ACMMM 2026