语言大模型 / LLM

AMVICC: A Novel Benchmark for Cross-Modal Failure Mode Profiling for VLMs and IGMs

AMVICC: 一种用于VLM和IGM跨模态故障模式分析的新型基准

Aahana Basappa, Pranay Goel, Anusri Karra, Anish Karra, Asa Gilmore, Kevin Zhu

机构 * Centennial High School, Frisco, Texas, USA（Centennial High School, Texas, USA） ； Lebanon Trail High School, Frisco, Texas, USA（Lebanon Trail High School, Texas, USA） ； West Windsor-Plainsboro High School, Princeton Junction, New Jersey, USA（West Windsor-Plainsboro High School, New Jersey, USA） ； Algoverse AI Research, Palo Alto, California, USA（Algoververse AI Research, California, USA） 纠错

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

AI总结 提出AMVICC基准，通过图像到文本和文本到图像任务系统比较多模态大模型和图像生成模型的视觉推理失败模式，发现故障模式在模型和模态间共享，但存在特定于模型和模态的失败。

Comments 14 pages, 4 figures, 8 tables. Presented at the 39th Conference on Neural Information Processing Systems Workshop: VLM4RWD. Presented at the 43th International Conference on Machine Learning Workshops: ICML 2026 CTB, ICML 2026 FAGEN, ICML 2026 EMM-QA. Authors Aahana Basappa and Pranay Goel contributed equally. Code: https://github.com/AahanaB24/AMVICC, Data: https://doi.org/10.5281/zenodo.17646068

DoGMaTiQ: Automated Generation of Question-and-Answer Nuggets for Report Evaluation

DoGMaTiQ：面向报告评估的问答片段自动生成

Bryan Li, William Walden, Yu Hou, Gabrielle Kaili-May Liu, Dawn Lawrie, James Mayfield, Eugene Yang, Chris Callison-Burch, Laura Dietz

机构 * Google Inc.（谷歌公司） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； University of Maryland（马里兰大学） ； Yale University（耶鲁大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； University of New Hampshire（新罕布什尔大学） 纠错

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

AI总结 提出DoGMaTiQ流水线，通过文档锚定生成、释义聚类和基于质量准则的子选择三步自动生成高质量QA片段，实现报告的全自动评估，在跨语言任务中与人工判断高度相关。

Comments ICTIR '26

Design-MLLM: A Reinforcement Alignment Framework for Verifiable and Aesthetic Interior Design

Design-MLLM：一种用于可验证且美观的室内设计的强化对齐框架

Yuxuan Yang, Xiaotong Mao, Jingyao Wang

机构 * National Jiangsu University of Finance（江苏财经大学） ； University of Lorraine（洛林大学） ； Institute of Electronics and Information Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院电子信息技术研究所） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出Design-MLLM框架，通过双分支美学导向奖励的强化对齐，解决室内设计中空间可行性硬约束与美学偏好软约束的矛盾，生成既可行又美观的设计。

DeepResearch-9K: A Challenging Benchmark Dataset of Deep-Research Agent

DeepResearch-9K：一个具有挑战性的深度研究智能体基准数据集

Tongzhou Wu, Yuhao Wang, Xinyu Ma, Xiuqiang He, Shuaiqiang Wang, Dawei Yin, Xiangyu Zhao

机构 * Shenzhen Technology University（深圳技术大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Baidu Inc.（百度公司） 纠错

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

AI总结 为解决深度研究智能体缺乏大规模挑战性数据集和开源训练框架的问题，构建了DeepResearch-9K数据集，包含9000个多难度问题、搜索轨迹和可验证答案，并开发了开源训练框架DeepResearch-R1，实验表明训练后的智能体在基准测试上达到最优。

Comments 6 pages, 4 figures

ScaleWoB: Guiding GUI Agents with Coding Agents via Large-Scale Environmental Synthesis

SimuWoB: 模拟真实世界移动应用以实现快速且保真的GUI智能体基准测试

Guohong Liu, Jialei Ye, Pengzhi Gao, Wei Liu, Jian Luan, Yunxin Liu, Yuanchun Li

机构 * Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（人工智能产业研究院（AIR），清华大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； MiLM Plus, Xiaomi Inc.（小米公司MiLM Plus团队） 纠错

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

AI总结 针对现有移动GUI智能体基准测试与现实应用之间的差距，提出全合成基准SimuWoB，通过鲁棒的虚拟环境生成框架合成高保真任务和环境，自动提供有效奖励，实现对复杂长程交互的高效可重复评估。

Omnilingual SONAR: Cross-Lingual and Cross-Modal Sentence Embeddings Bridging Massively Multilingual Text and Speech

Omnilingual SONAR：跨语言与跨模态句子嵌入，连接大规模多语言文本与语音

Omnilingual SONAR Team, João Maria Janeiro, Pere-Lluís Huguet Cabot, Ioannis Tsiamas, Yen Meng, Vivek Iyer, Guillem Ramírez, Loic Barrault, Belen Alastruey, Xiang "Tony" Cao, Yu-An Chung, Marta R. Costa-Jussa, David Dale, Kevin Heffernan, Jaehyeong Jo, Artyom Kozhevnikov, Alexandre Mourachko, Christophe Ropers, Holger Schwenk, Paul-Ambroise Duquenne

机构 * FAIR at Meta（Meta的FAIR） 纠错

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

AI总结 提出OmniSONAR模型，通过渐进式训练和教师-学生蒸馏，在数千种语言上实现文本、语音、代码和数学表达式的统一语义嵌入，在跨语言检索和翻译任务上显著降低错误率，并支持零样本语音翻译。

ToolGrad: Efficient Tool-use Dataset Generation with Textual "Gradients"

ToolGrad：利用文本“梯度”高效生成工具使用数据集

Zhongyi Zhou, Kohei Uehara, Haoyu Zhang, Jingtao Zhou, Lin Gu, Ruofei Du, Zheng Xu, Tatsuya Harada

机构 * Google（谷歌） ； The University of Tokyo（东京大学） ； RIKEN AIP（日本学术振兴会AIP） ； Tohoku University（东北大学） 纠错

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

AI总结 提出ToolGrad框架，通过文本“梯度”引导的迭代过程先构建有效工具使用链再合成用户查询，实现低成本、高成功率的数据生成，训练模型性能超越基线。

Comments ACL 2026 Findings. Source code: https://github.com/zhongyi-zhou/toolgrad

Semantic Router: On the Feasibility of Hijacking MLLMs via a Single Adversarial Perturbation

语义路由器：通过单一对抗扰动劫持多模态大语言模型的可行性研究

Changyue Li, Jiaying Li, Youliang Yuan, Jiaming He, Zhicong Huang, Pinjia He

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, China（香港中文大学（深圳）） ； School of Data Science, School of Artificial Intelligence, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, China（数据科学学院、人工智能学院、香港中文大学（深圳）） 纠错

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

AI总结 提出语义感知通用扰动（SAUP），作为语义路由器同时劫持多个无状态决策，通过理论分析和SORT优化策略实现，在Qwen上对五个目标达到66%攻击成功率。

Comments Accepted to ICML 2026

The Road to Artificial SuperIntelligence: A Comprehensive Survey of Superalignment

通往人工超级智能之路：超级对齐的全面综述

HyunJin Kim, DongHyun Ryu, Xiaoyuan Yi, Jing Yao, Jianxun Lian, Muhua Huang, Shitong Duan, JinYeong Bak, Xing Xie

机构 * Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； Sungkyunkwan University（顺天大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文综述了超级对齐问题，通过分析可扩展监督范式（夹层、自我增强和弱到强泛化）及其局限性，探讨了监督、控制和管理人工超级智能的挑战与路径。

Comments 24 pages

FORTIS: Benchmarking Over-Privilege in Agent Skills

FORTIS：评估代理技能中的过度特权

Shawn Li, Chenxiao Yu, Han Wang, Wei Yang, Ryan Rossi, Franck Dernoncourt, Xiyang Hu, Philip Yu, Chaowei Xiao, Huan Zhang, Yue Zhao

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Adobe Research（Adobe研究） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

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

AI总结 研究发现，当前代理技能层普遍存在过度特权问题，模型在选择和执行技能时常超出任务需求，导致性能不佳。

OmniMouse: Scaling properties of multi-modal, multi-task Brain Models on 150B Neural Tokens

OmniMouse: 基于1500亿神经令牌的多模态多任务脑模型的可扩展性

Konstantin F. Willeke, Polina Turishcheva, Alex Gilbert, Goirik Chakrabarty, Hasan A. Bedel, Paul G. Fahey, Yongrong Qiu, Marissa A. Weis, Michaela Vystrčilová, Taliah Muhammad, Lydia Ntanavara, Rachel E. Froebe, Kayla Ponder, Zheng Huan Tan, Emin Orhan, Erick Cobos, Sophia Sanborn, Katrin Franke, Fabian H. Sinz, Alexander S. Ecker, Andreas S. Tolias

机构 * Department of Ophthalmology, Byers Eye Institute, Stanford University（斯坦福大学眼科学系、比尔斯眼科研究所） ； Stanford Bio-X, Stanford University（斯坦福大学生物交叉学科） ； Wu Tsai Neurosciences Institute, Stanford University（斯坦福大学吴泰教授神经科学研究所） ； Institute of Computer Science and Campus Institute Data Science, University Göttingen（哥廷根大学计算机科学研究所和校园数据科学研究所） 纠错

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

AI总结 利用小鼠视觉皮层31亿神经元数据，训练多模态多任务模型OmniMouse，在神经预测、行为解码等任务上达到最优，发现性能随数据量可靠提升但模型规模收益饱和，与AI领域标准扩展规律相反。

Comments Published at ICLR2026

The Missing Knowledge Layer in Cognitive Architectures for AI Agents

AI智能体认知架构中缺失的知识层

Michaël Roynard

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 针对现有AI智能体认知架构（如CoALA和JEPA）缺乏独立知识层的问题，提出四层分解架构（知识、记忆、智慧、智能），各层具有不同的持久性语义，并通过Python和Rust实现验证了架构分离的可行性。

MAWARITH: A Dataset and Benchmark for Legal Inheritance Reasoning with LLMs

MAWARITH：面向大语言模型的法律继承推理数据集与基准

Abdessalam Bouchekif, Shahd Gaben, Samer Rashwani, Somaya Eltanbouly, Mutaz Al-Khatib, Heba Sbahi, Mohammed Ghaly, Emad Mohamed

机构 * Hamad Bin Khalifa University, Qatar（卡塔尔哈马德比内卡菲大学） ； Nazarbayev University, Kazakhstan（哈萨克斯坦纳扎尔巴耶夫大学） 纠错

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

AI总结 提出MAWARITH数据集，包含12,500个阿拉伯语继承案例，支持端到端的伊斯兰继承推理，并设计MIR-E多阶段评估指标，实验显示商业模型达90%而开源模型低于50%。

WorkflowPerturb: Calibrated Stress Tests for Evaluating Multi-Agent Workflow Metrics

WorkflowPerturb：用于评估多智能体工作流度量的校准压力测试

Madhav Kanda, Sharad Agarwal, Rodrigo Fonseca, Alok Gautam Kumbhare, Pedro Las-Casas

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

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

AI总结 提出WorkflowPerturb基准，通过对黄金工作流施加分级扰动来评估多智能体工作流度量，揭示度量分数校准不良问题，支持变更管理中的严重性感知解释。

Can We Stop Malicious AI? KILLBENCH: A Benchmark for External AI Kill Switch Feasibility

我们能阻止恶意AI吗？KILLBENCH：外部AI终止开关可行性基准

Sechan Lee, Hyounghun Kim, Sangdon Park

机构 * Graduate School of Artificial Intelligence, POSTECH（POSTECH人工智能研究生院） 纠错

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

AI总结 提出Killbench基准，通过外部信号（如输入文本）评估终止恶意AI代理行为的方法，无需访问内部参数，实验表明在多种模型上外部终止开关具有可行性。

MineExplorer: Evaluating Open-World Exploration of MLLM Agents in Minecraft

MineExplorer: 评估MLLM智能体在Minecraft中的开放世界探索能力

Tianjie Ju, Yueqing Sun, Zheng Wu, Wei Zhang, Yaqi Huo, Xi Su, Qi Gu, Xunliang Cai, Gongshen Liu, Zhuosheng Zhang

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学学院） ； Meituan（美团） 纠错

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

AI总结 提出MineExplorer基准，通过多智能体合成工作流构建隐式多跳任务，评估多模态大语言模型在Minecraft中的开放世界探索能力，发现长轨迹协调仍是挑战。

Comments Working in progress

FineDialFact: A benchmark for Fine-grained Dialogue Fact Verification

FineDialFact：细粒度对话事实验证基准

Xiangyan Chen, Yufeng Li, Yujian Gan, Arkaitz Zubiaga, Matthew Purver

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

AI总结 针对对话系统幻觉检测中事实标签粗粒度的问题，提出细粒度对话事实验证基准FineDialFact，基于公开数据集构建并评估多种基线方法，实验表明思维链推理可提升性能，但最佳F1仅0.74，任务仍具挑战性。

ShapeBench: A Scalable Benchmark and Diagnostic Suite for Standardized Evaluation in Aerodynamic Shape Optimization

ShapeBench: 一种可扩展的基准和诊断套件，用于气动形状优化的标准化评估

Shaghayegh Fazliani, Krissh Chawla, Jack Guo, Yiren Shen, Matthias Ihme, Madeleine Udell

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Spinoza Labs（斯皮诺扎实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出ShapeBench，一个开源的气动形状优化基准，提供统一的API，涵盖103个任务和八个形状类别，通过验证的代理模型和高保真CFD流程进行系统分析，展示了不同形状类别和问题形式中优化器排名的显著差异，强调了需要更通用方法的必要性。

PhononBench:A Large-Scale Phonon-Based Benchmark for Dynamical Stability in Crystal Generation

PhononBench：面向晶体生成中动态稳定性的基于声子的大规模基准

Xiao-Qi Han, Ze-Feng Gao, Wen-Kao Li, Peng-Jie Guo, Zhong-Yi Lu

机构 * School of Physics, Renmin University of China（中国人民大学物理学院） 纠错

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

AI总结 提出PhononBench，首个大规模AI生成晶体动态稳定性基准，利用MatterSim势高效计算声子，评估7个模型生成的133,838个结构，发现平均动态稳定性率仅32.15%。

Comments 53 pages, 6 figures

Food4All: An Agentic Framework and Benchmark for Food Resource Navigation with Adaptive User Understanding

Food4All: 一种具有自适应用户理解能力的食物资源导航智能体框架与基准

Yiyang Li, Weixiang Sun, Tianyi Ma, Kaiwen Shi, Zheyuan Zhang, Yanfang Ye

机构 * University of Notre Dame（诺特大学） 纠错

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

AI总结 提出Food4All框架，结合食物搜索工具与300个多轮评估任务，在686个印第安纳食物资源上评估六种大语言模型，诊断其在约束条件处理和非理想用户交互中的不足。

Comments We have further refined the benchmark construction and experimental presentation to improve clarity and consistency. The revised version includes updated task design, food-resource data, and evaluation details to better align the benchmark with the intended food resource referral setting. These changes provide a more precise presentation of the experimental findings

SAGE: Scalable AI Governance & Evaluation

SAGE: 可扩展的人工智能治理与评估

Benjamin Le, Xueying Lu, Nick Stern, Wenqiong Liu, Igor Lapchuk, Xiang Li, Baofen Zheng, Kevin Rosenberg, Jiewen Huang, Zhe Zhang, Abraham Cabangbang, Satej Milind Wagle, Jianqiang Shen, Raghavan Muthuregunathan, Abhinav Gupta, Mathew Teoh, Andrew Kirk, Thomas Kwan, Jingwei Wu, Wenjing Zhang

机构 * LinkedIn Corporation（LinkedIn公司） 纠错

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

AI总结 本文提出SAGE框架，通过双向校准循环将高质量的人类产品判断转化为可扩展的评估信号，解决了大规模搜索系统中相关性评估的治理差距问题，并实现了92倍成本降低的模型迭代和政策监督。

How can we assess human-agent interactions? Case studies in software agent design

如何评估人机交互？软件代理设计案例研究

Valerie Chen, Rohit Malhotra, Xingyao Wang, Juan Michelini, Xuhui Zhou, Aditya Bharat Soni, Hoang H. Tran, Calvin Smith, Ameet Talwalkar, Graham Neubig

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 提出PULSE框架，通过用户反馈和模型预测结合评估人机交互，在15k用户实验中验证其能减少40%置信区间，并揭示基准测试与真实结果的差异。

Comments ICML 2026

CalBench: Evaluating Coordination-Privacy Trade-offs in Multi-Agent LLMs

CalBench: 评估多智能体大语言模型中的协调-隐私权衡

Chelsea Zou, Yiheng Yao, Selena She, Noah Goodman, Robert D. Hawkins

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出CalBench基准，用于在私有信息下评估多智能体日程协调中任务完成、成本、通信、公平性和隐私泄露的权衡。

AgroOmni: A Large-Scale Multi-view Agricultural Dataset for Cross-Scale Multimodal Reasoning

AgroOmni：一个大规模多视角农业数据集用于跨尺度多模态推理

Jiarui Zhang, Junqi Hu, Zurong Mai, Yang Liu, Yuhang Chen, Shuohong Lou, Henglian Huang, Hong Cheng, Lingyuan Zhao, Jianxi Huang, Yutong Lu, Haohuan Fu, Juepeng Zheng

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School（清华大学深圳国际研究生院） ； HuanTian Wisdom Technology Co., Ltd.（慧天智慧科技有限公司） ； China Agricultural University（中国农业大学） ； Southwest Jiaotong University（西南交通大学） ； National Supercomputing Center in Shenzhen（深圳国家超算中心） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

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

AI总结 本文提出AgroOmni数据集，通过288K视觉问答对覆盖56个专业任务类别，解决多视角跨尺度农业多模态推理中的尺度偏差问题，提出AgroNVILA模型在AgroMind基准上达到62.32%的SOTA成绩。

Hummus: A Dataset of Humorous Multimodal Metaphor Use

Hummus：幽默多模态隐喻使用数据集

Xiaoyu Tong, Zhi Zhang, Pia Sommerauer, Martha Lewis, Ekaterina Shutova

机构 * ILLC, University of Amsterdam, the Netherlands（阿姆斯特丹大学语言学研究所，荷兰） ； Vrije Universiteit Amsterdam, the Netherlands（阿姆斯特丹自由大学，荷兰） 纠错

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

AI总结 提出幽默多模态隐喻数据集Hummus，基于不一致理论和概念隐喻理论设计标注方案，测试多模态大语言模型在检测和理解幽默多模态隐喻上的表现，发现现有模型仍存在困难。

IGenBench: Benchmarking the Reliability of Text-to-Infographic Generation

IGenBench：文本到信息图生成可靠性基准测试

Yinghao Tang, Xueding Liu, Boyuan Zhang, Tingfeng Lan, Yupeng Xie, Jiale Lao, Yiyao Wang, Haoxuan Li, Tingting Gao, Bo Pan, Luoxuan Weng, Xiuqi Huang, Minfeng Zhu, Yingchaojie Feng, Yuyu Luo, Wei Chen

机构 * State Key Lab of CAD&CG, Zhejiang University（浙江大学CAD与CG国家重点实验室） ； UESTC ； University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出IGENBENCH基准，包含30种信息图类型和600个测试用例，通过多模态大语言模型分解为10类原子问题评估10种T2I模型，发现数据完整性等维度是普遍瓶颈。

Automated Root-Cause Subclassification and No-Code Fix Generation for Invalid Bug Reports

自动化无效bug报告的根因子类划分及无代码修复生成

Mahmut Furkan Gon, Emre Dinc, Tevfik Emre Sungur, Eray Tuzun

机构 * Department of Computer Engineering, Bilkent University（计算机工程系，比尔肯特大学） 纠错

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

AI总结 本研究旨在引入一个标准化的根因导向的无效bug报告子类划分体系，并通过实验测试不同方法在无效子类划分和无代码修复生成中的准确性。研究还分析了不同配置在我们创建的黄金标准基准上的表现。

Comments Submitted to IEEE Transactions on Software Engineering (TSE) and currently under review

Rethinking Code Review in the Age of AI: A Vision for Agentic Code Review

重新思考AI时代的代码审查：面向代理代码审查的愿景

Hüseyin Özgür Kamalı, Erdem Tuna, Vahid Haratian, Eray Tüzün

机构 * Microsoft（微软） ； Ankara University（安卡拉大学） ； Bilkent University（比尔肯特大学） 纠错

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

AI总结 本文探讨了在AI时代代码审查的演变，提出了一种结合专门代理和人类控制的质量闸门的AI驱动代码审查流程，旨在提升代码审查的效率和可靠性。

Comments Submitted to ACM Transactions on Software Engineering Methodology (TOSEM). A shorter version of this work has been presented at ICSE-JAWs 2026, Rio de Janeiro, Brazil

ViVa: A Video-Generative Value Model for Robot Reinforcement Learning

ViVa：用于机器人强化学习的视频生成价值模型

Jindi Lv, Hao Li, Jie Li, Fankun Kong, Yang Wang, Pengfei Yi, Yifei Nie, Xiaofeng Wang, Zheng Zhu, Chaojun Ni, Qiuping Deng, Hengtao Li, Jiancheng Lv, Guan Huang

机构 * GigaAI ； Sichuan University（四川大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)；pretraining(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出ViVa，利用预训练视频生成器联合预测未来本体感受和标量价值，通过时空先验实现可靠价值估计，在三个任务中取得最优结果，与RECAP结合平均成功率达80%。

OGA-AID: Clinician-in-the-loop AI Report Drafting Assistant for Multimodal Observational Gait Analysis in Post-Stroke Rehabilitation

OGA-AID：用于中风后康复多模态观察性步态分析的临床医生在环AI报告起草助手

Khoi T. N. Nguyen, Nghia D. Nguyen, Hui Yu Koh, Patrick W. H. Kwong, Karen Sui Geok Chua, Ananda Sidarta, Baosheng Yu

机构 * Rehabilitation Research Institute of Singapore, Nanyang Technological University, Singapore（新加坡康复研究中心，南洋理工大学，新加坡） ； Lee Kong Chian School of Medicine, Nanyang Technological University, Singapore（李光前医学院，南洋理工大学，新加坡） ； The Grainger College of Engineering, University of Illinois Urbana-Champaign, United States（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校格雷格学院，美国） ； Department of Rehabilitation Sciences, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong（香港理工大学康复科学系，香港） ； VinUni-Illinois Smart Health Center, VinUniversity, Vietnam（Vin大学Vin-伊利诺伊智能健康中心，越南） ； Institute of Rehabilitation Excellence, Tan Tock Seng Hospital, NHG Health, Singapore（卓越康复研究所，坦托克桑格医院，NHG健康，新加坡） 纠错

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

AI总结 提出OGA-AID，一种临床医生在环的多智能体大语言模型系统，通过协调三个专业智能体合成患者运动记录、运动学轨迹和临床资料，生成结构化步态评估报告，在真实患者数据上优于单次多模态基线，并展示了AI辅助分析与人类临床判断的互补关系。

Comments 2026 CV4Clinic CVPR Workshop Proceedings