多模态大模型

ToolFG: Towards Well-Grounded Fine-Grained Image Classification

ToolFG：面向良好基础的细粒度图像分类

Yu Xue, Haoxuan Qu, Zhuoling Li, Yihang Lou, Yan Bai, Hossein Rahmani, Jun Liu

机构 * Lancaster University（兰卡斯特大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 多模态Agent ：MLLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出ToolFG框架，通过MCTS引导的工具使用知识蒸馏和模型-工具协同进化机制，使MLLM自主调用外部工具获取可靠视觉线索，实现细粒度图像分类。

EMBGuard: Constructing Hazard-Aware Guardrails for Safe Planning in Embodied Agents

EMBGuard：为具身智能体安全规划构建危险感知护栏

Dongwook Choi, Taeyoon Kwon, Bogyung Jeong, Minju Kim, Yeonjun Hwang, Hyojun Kim, Byungchul Kim, Young Kyun Jang, Jinyoung Yeo

机构 * Independent Researcher（独立研究者） ； Department of Biomedical Engineering（生物医学工程系） ； the Department of Intelligent Precision Healthcare Convergence, Sungkyunkwan University（智能精准医疗融合系，全州大学） ； Department of Artificial Intelligence, Yonsei University（人工智能系，延世大学） 纠错

专题命中 多模态Agent ：MLLM(summary_cn,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出首个基于MLLM的具身安全护栏EMBGuard，通过解耦物理风险推理与智能体策略，评估（视觉观察，动作）对来识别危险配置并提供自然语言解释，同时构建训练数据集EMBHazard和基准测试EMBGuardTest，在紧凑模型尺寸下达到与专有MLLM竞争的性能并降低误报率。

Comments Accepted at ICML 2026

CLAIR-Fin: An Adversarial Multi-Agent Framework for Claim-Level Verification and Adaptive Debate in Cross-Modal Financial QA

CLAIR-Fin：用于跨模态金融问答中声明级验证与自适应辩论的对抗性多智能体框架

Fatema Tuj Johora Faria, Mukaffi Bin Moin, Jubayer Al Mahmud, M. F. Mridha, Md. Alam Hossain

机构 * Ahsanullah University of Science and Technology（阿萨努拉科技大学） ； Jashore University of Science and Technology（杰索尔科技大学） ； American International University - Bangladesh（孟加拉国美国国际大学） 纠错

专题命中 多模态Agent ：cross-modal(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本研究提出CLAIR-Fin九智能体框架，针对跨模态金融问答的声明级验证与自适应辩论，在BB-FinQA-X数据集上提升了模型忠实度，且弃权比例合理，优于相关基线方法。

Hear, Invoke, and Understand: A Skill-Calling Multimodal Agent for Large Audio Language Models

聆听、调用与理解：面向大型音频语言模型的技能调用多模态智能体

Yuwen Wang, Tian-Hao Zhang, Minghao Cai, Yilin Ren, Ziyang Jiang, Xin Wang, Zhichao Wang, Pan Zhou, Kun Zhan, Xinyuan Qian

专题命中 多模态Agent ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.MM

AI总结 本研究针对工具交互型音频推理问题，开发了SpeechAgent-R智能体，构建了HIU-Corpus与HIU-Bench，经实验验证其在分布内外任务上均较基础模型有显著性能提升。

Long-Horizon Embodied Decision-Making via Multimodal Memory Compression

基于多模态记忆压缩的长视野具身决策

Bingxuan Li, Rui Yang, Cheng Qian, Jiateng Liu, Jeonghwan Kim, Zhenhailong Wang, Manling Li, Tong Zhang, Heng Ji

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

专题命中 多模态Agent ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.CL

AI总结 该研究提出DunphyBench基准用于评估长视野具身决策，发现当前智能体与人类表现存在差距，设计了MeMento记忆压缩器，使VLM驱动智能体准确率提升7.18%且内存使用降低85.38%。

Octopus v3: Technical Report for On-device Sub-billion Multimodal AI Agent

章鱼v3：用于设备端低于十亿参数的多模态人工智能代理的技术报告

Wei Chen, Zhiyuan Li

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.CL

AI总结 研究针对多模态人工智能代理将图像数据转化为可行动结果的挑战，引入含功能令牌概念的多模态模型，优化至小于10亿参数，能处理中英文，可在多种边缘设备高效运行。

ToolSciVer: Multimodal Scientific Claim Verification with Visual Tool Augmented Reinforcement Learning

ToolSciVer：基于视觉工具增强强化学习的多模态科学声明验证

Binglin Zhou, Peng Shi, Ryo Kamoi, Nan Zhang, Rui Zhang

机构 * The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究多模态科学声明验证问题，提出ToolSciVer框架，为视觉语言模型配备三种类型感知视觉工具，用组相对策略优化训练策略，实验证明该方法在多模型上性能优于竞争基线。

MAG: A Web-Agent Benchmark and Harness for Multimodal Action and Guide Generation

MAG：用于多模态动作与引导生成的网络智能体基准测试与工具包

Chengguang Gan, Hanjun Wei, Yunhao Liang, Zhixi Cai, Qinghao Zhang, Shiwen Ni

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Monash University（莫纳什大学） ； Pusan National University（釜山国立大学） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳先进技术大学） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 介绍MAG这一网络智能体基准测试，统一任务执行与引导写作，有基于截图的定位方案和完整工具包。用其评估模型并详细分析，还设计GRPO训练方法，提升智能体成功率与引导质量，指出当前模型任务完成率低，为后续研究提供方向。

Comments 8 pages main text, 21 pages total including appendices; 11 figures, 7 tables, 2 algorithms. Benchmark, harness, and model checkpoints to be released

ArogyaSutra: A Multi-Agent Framework for Multimodal Medical Reasoning in Indic Languages

ArogyaSutra：面向印度语言的多模态医学推理的多智能体框架

Tanmoy Kanti Halder, Akash Ghosh, Subhadip Baidya, Arijit Roy, Sriparna Saha

机构 * Indian Institute of Technology Patna（印度理工学院巴特那分校） ； Indian Institute of Technology Kanpur（印度理工学院坎普尔分校） ； Prasannadeb Women’s College（普拉萨纳德布女子学院） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 针对印度语言医疗场景中多模态大语言模型性能不足的问题，提出多模态医学问答数据集ArogyaBodha和基于演员-评论家的多智能体框架ArogyaSutra，通过工具接地与双记忆机制提升多语言医学推理准确性。

Comments Accepted for publication in IJCAI,2026

XSkill: Continual Learning from Experience and Skills in Multimodal Agents

XSkill: 多模态智能体中的经验与技能持续学习

Guanyu Jiang, Zhaochen Su, Xiaoye Qu, Yi R. Fung

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出XSkill双流框架，通过视觉经验与技能的知识提取、检索和自适应，实现多模态智能体在开放场景中无需参数更新的持续学习，显著提升工具使用和推理泛化能力。

Comments Accepted to ICML 2026

Hybrid Retriever Evolution for Multimodal Document Reasoning Agents

混合检索器演化：面向多模态文档推理代理

Bohan Yao, Shruthan Radhakrishna, Vikas Yadav

机构 * ServiceNow ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出失败驱动的演化框架，让元代理自动学习任务代理如何协调多种检索器进行多步文档问答，实现自适应检索路由，在MMLongBench-Doc和DocBench上提升高达19.6分。

Comments 17 pages, 3 figures

ProMSA:Progressive Multimodal Search Agents for Knowledge-Based Visual Question Answering

ProMSA: 渐进式多模态搜索智能体用于基于知识的视觉问答

ZhengXian Wu, Hangrui Xu, Kai Shi, Zhuohong Chen, Yunyao Yu, Chuanrui Zhang, Zirui Liao, Jun Yang, Zhenyu Yang, Haonan Lu, Haoqian Wang

机构 * OPPO AI Center, OPPO Inc. China（OPPO AI中心，OPPO公司） ； The Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Nanyang Technological University, Singapore（新加坡南洋理工大学） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出渐进式多模态搜索智能体ProMSA，通过迭代选择图像搜索、文本搜索或停止，在显式工具调用预算和去重机制下，结合序列级强化学习优化，提升基于知识的视觉问答的检索和端到端准确性。

Intend, Reflect, Refine: An Adaptive Multimodal Reflection Framework for Autonomous Driving

意图、反思、优化：一种用于自动驾驶的自适应多模态反思框架

Zisheng Chen, Yuping Qiu, Jianhua Han, Tao Tang, Xiuwei Chen, Likui Zhang, Ying-Cong Chen, Hang Xu, Xiaodan Liang

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Yinwang Intelligent Technology Co. Ltd.（引望智能科技有限公司） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出IRR-Drive框架，通过生成初步文本意图并预测未来语义BEV表示，构建双模态反思空间，实现自适应轨迹修正，在NAVSIM基准上达到最优性能。

MedRLM: Recursive Multimodal Health Intelligence for Long-Context Clinical Reasoning, Sensor-Guided Screening, Evidence-Grounded Decision Support, and Community-to-Tertiary Referral Optimization

MedRLM：用于长上下文临床推理、传感器引导筛查、证据支持决策及社区到三级转诊优化的递归多模态健康智能

Aueaphum Aueawatthanaphisut

机构 * School of Information, Computer ； Communication Technology Sirindhorn International Institute of Technology, Thammasat University Pathum Thani, Thailand 1 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出MedRLM递归多模态健康智能框架，通过递归检查、分解、检索、验证和合成患者信息，协调多个专业代理并引入临床证据图记忆，实现长上下文临床推理和传感器引导筛查。

Comments 9 pages, 3 figures, 3 tables, 1 Algorithm, 29 equations

LandslideAgent with Multimodal LandslideBench: A Domain-Rule-Augmented Agent for Autonomous Landslide Identification and Analysis

LandslideAgent与多模态LandslideBench：一种面向自主滑坡识别与分析的领域规则增强型智能体

Chengfu Liu, Dongyang Hou, Junwu Xiang, Cheng Yang, Xuezhi Cui, Zeyuan Wang, Liangtian Liu, Zelang Miao

机构 * Central South University（中南大学） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 提出指令驱动智能体框架，包含多模态数据集LandslideBench、滑坡专用视觉语言模型LandslideVLM及领域规则增强智能体LandslideAgent，实现自主滑坡识别与分析。

Data Journalist Agent: Transforming Data into Verifiable Multimodal Stories

数据记者智能体：将数据转化为可验证的多模态故事

Kevin Qinghong Lin, Batu EI, Yuhong Shi, Pan Lu, Philip Torr, James Zou

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.CL

AI总结 提出多智能体框架Data2Story，通过证据链验证声明并自动生成多模态文章，在18篇文章上评估，证明其在透明性和可审计性上接近人类记者。

Comments Project page: https://data2story.github.io Github: https://github.com/QinghongLin/data2story-skill

Aligned but Not Partner-Specific: Distinguishing How Multimodal LLM Agents Succeed in Reference Games Without Human-Like Conventions

对齐但非伙伴特定：区分多模态LLM智能体在参考游戏中如何成功而无需类人惯例

Po-Ya Angela Wang, Chinmaya Mishra, Aslı Özyürek, Paula Rubio-Fernández, Esam Ghaleb

机构 * National Taiwan University（国立台湾大学） ； Max Planck Institute for Psycholinguistics（马克斯·普朗克心理语言学研究所） ； Radboud University（拉德堡德大学） ； Institut Jean Nicod（让·尼科研究所） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 通过约束伪对基线方法，区分多模态LLM智能体在参考游戏中的标签对齐是源于伙伴特定交互还是共享任务词汇，发现智能体通过冗长描述而非压缩表达实现协调。

Bridging Traditional Explainability Methods and Multimodal Multilingual Models: An XAI-Based Analysis

桥接传统可解释性方法与多模态多语言模型：基于XAI的分析

Paweł Pozorski, Jakub Muszyński, Maria Ganzha

专题命中 多模态Agent ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出多模态Shapley值框架，结合频谱图引导的音素对齐（SGPA）预处理方法，实现文本与音频特征的可解释性归因，并开源计算包与可视化工具。

Comments Bachelor's thesis

MARDoc: A Memory-Aware Refinement Agent Framework for Multimodal Long Document QA

MARDoc：面向多模态长文档问答的记忆感知精炼智能体框架

Kaifeng Chen, Hongtao Liu, Qiyao Peng, Jian Yang, Yongqiang Liu, Xiaochen Zhang, Qing Yang

机构 * Tianjin University（天津大学） ； Qifu Technology（启福科技） ； Beihang University（北航） ； Jiangnan University（江南大学） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出MARDoc框架，通过解耦为探索、精炼和反思三个智能体，并利用结构化记忆替代完整交互历史，减少上下文噪声，提升多模态长文档问答性能。

Do Multimodal Agents Really Benefit from Tool Use? A Systematic Study of Capability Gains

多模态智能体真的从工具使用中受益吗？能力增益的系统性研究

Garvin Guo, Donglei Yu, Yu Chen, Xiang Wang, Shuai Li, Xinpei Zhao, Huaxing Liu, Qinghao Wang, Minpeng Liao

专题命中 多模态Agent ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 通过对比工具增强与无工具的多模态智能体在多项任务上的表现，发现工具使用并未带来一致的性能提升，智能体更多是学会了工具调用模式而非真正利用工具扩展能力。

WorldMemArena: Evaluating Multimodal Agent Memory Through Action-World Interaction

WorldMemArena: 通过动作-世界交互评估多模态智能体记忆

Chengzhi Liu, Yuzhe Yang, Sophia Xiao Pu, Yepeng Liu, Lin Long, Yichen Guo, Nuo Chen, Zhaotian Weng, Elena Kochkina, Simerjot Kaur, Charese Smiley, Xiaomo Liu, James Zou, Sheng Liu, Yuheng Bu, Songyou Peng, Xin Eric Wang

机构 * University of California, Santa Barbara（加州大学圣芭芭拉分校） ； J.P. Morgan Chase（摩根大通） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.CL

AI总结 提出WorldMemArena基准，通过动作-世界交互循环的四阶段生命周期评估多模态智能体记忆，揭示现有方法在写入、维护、检索和使用中的失败点。

Comments 25 pages, 8 figures

Adaptive Multimodal Agents-Based Framework for Automatic Workflow Execution

基于自适应多智能体框架的自动工作流执行

Susanna Cifani, Mario Luca Bernardi, Marta Cimitile

机构 * Sapienza University of Rome（罗马萨皮恩扎大学） ； Department of Engineering University of Sannio（萨尼奥大学工程系） ； Faculty of Jurisprudence Unitelma Sapienza University（法理学院萨皮恩扎大学） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出一种多模态多智能体框架，通过离线构建拓扑知识库和在线自适应检索增强生成与闭环协作验证，实现自动工作流执行。

Comments Copyright 2026 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses. Accepted for publication at the 2026 IEEE International Conference on Evolving and Adaptive Intelligent Systems (EAIS 2026)

QUACK: Questioning, Understanding, and Auditing Communicated Knowledge in Multimodal Social Deduction Agents

QUACK: 多模态社交推理智能体中的沟通知识质疑、理解与审计

Ye Yuan, Rui Song, Weien Li, Zeyu Li, Haochen Liu, Xiangyu Kong, Changjiang Han, Yonghan Yang, Zichen Zhao, Zixuan Dong, Fuyuan Lyu, Bowei He, Haolun Wu, Jikun Kang, Xue Liu

机构 * McGill University（麦吉尔大学） ； Mila - Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； MBZUAI - Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（MBZUAI - 摩苏尔·本·扎耶德人工智能大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Salesforce 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出QUACK框架，通过游戏结果、行为轨迹和话语一致性三级评估，自动审计多模态社交推理智能体语言与感知行为的一致性，发现最强智能体仍有15.1%的空间幻觉和过半无据指控。

Agent-X: Evaluating Deep Multimodal Reasoning in Vision-Centric Agentic Tasks

Agent-X：评估视觉中心智能体任务中的深度多模态推理

Tajamul Ashraf, Amal Saqib, Hanan Ghani, Muhra AlMahri, Yuhao Li, Noor Ahsan, Umair Nawaz, Jean Lahoud, Hisham Cholakkal, Mubarak Shah, Philip Torr, Fahad Shahbaz Khan, Rao Muhammad Anwer, Salman Khan

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（莫扎德·本·扎耶德人工智能大学） ； University of Central Florida（中央佛罗里达大学） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.CL

AI总结 提出Agent-X基准，通过828个真实视觉任务和细粒度步骤评估框架，揭示当前模型在多步视觉推理中全链成功率低于50%的瓶颈。

Comments Accepted in International Conference of Learning Representations (ICLR 2026)

Parameter Efficient Multi-Class Intelligent Scheduling for Multimodal Online Distributed Industrial Anomaly Detection

面向多模态在线分布式工业异常检测的参数高效多类智能调度

Heqiang Wang, Weihong Yang, Zheyuan Yang, Jia Zhou, Xiaoxiong Zhong, Fangming Liu, Weizhe Zhang

机构 * Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Shenzhen International Graduate School（深圳国际研究生院） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 针对工业异常检测中分布式、持续生成数据的特点，提出多模态在线分布式工业异常检测框架，通过多类智能调度问题和序列边际增益贪婪算法协调模型更新，并采用资源高效类级低秩适应策略降低系统开销，在MVTec 3D-AD和Eyecandies数据集上取得优越性能。

UniVLR: Unifying Text and Vision in Visual Latent Reasoning for Multimodal LLMs

UniVLR: 统一文本与视觉的视觉潜在推理用于多模态大语言模型

Houcheng Jiang, Jiajun Fu, Junfeng Fang, Chen Gao, Xiang Wang, Xiangnan He, Yong Li

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.CL

AI总结 UniVLR提出一种统一的视觉潜在推理框架，将文本推理和辅助视觉证据视为共享的视觉工作空间，通过压缩统一表示提升多模态大语言模型的视觉推理效率。

Through the Lens of Character: Resolving Modality-Role Interference in Multimodal Role-Playing Agent

通过角色视角：解决多模态角色扮演代理中的模态-角色干扰

Yihong Tang, Kehai Chen, Xuefeng Bai, Min Zhang

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Shenzhen Loop Area Institute (SLAI)（深圳环城院） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.CL

AI总结 本文提出CAVI框架，通过角色视角减少多模态角色扮演代理中的模态-角色干扰，提升角色一致的多模态交互。

InterLV-Search: Benchmarking Interleaved Multimodal Agentic Search

InterLV-Search：交错多模态代理搜索基准测试

Bohan Hou, Jiuning Gu, Jiayan Guo, Ronghao Dang, Sicong Leng, Xin Li, Xuemeng Song, Jianfei Yang

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Shandong University（山东大学） ； Damo Academy, Alibaba Group（阿里达摩院） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.CL

AI总结 本文提出InterLV-Search基准测试，用于评估交错语言-视觉代理搜索，包含多层级任务，涵盖主动视觉证据搜索、受控离线交错多模态搜索和开放网页交错多模态搜索，揭示当前系统在视觉证据获取、搜索控制及多模态证据整合方面的挑战。

Multi-Modal Multi-Agent Reinforcement Learning for Radiology Report Generation

多模态多智能体强化学习在放射学报告生成中的应用

Kaito Baba, Risa Kishikawa, Satoshi Kodera

机构 * Department of Cardiovascular Medicine（心血管医学科） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multi-modal(title,abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出MARL-Rad框架，通过多智能体强化学习提升放射学报告生成的临床效果，通过联合优化区域特定智能体和全局整合智能体，提高报告的准确性和一致性。

Comments 23 pages, 4 figures

SafetyALFRED: Evaluating Safety-Conscious Planning of Multimodal Large Language Models

SafetyALFRED：评估多模态大语言模型的安全意识规划

Josue Torres-Fonseca, Naihao Deng, Yinpei Dai, Shane Storks, Yichi Zhang, Rada Mihalcea, Casey Kennington, Joyce Chai

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Boise State University（博伊西州立大学） 纠错

专题命中 多模态Agent ：multimodal(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出SafetyALFRED，基于ALFRED基准测试，引入六类厨房真实世界危险，评估多模态大语言模型在安全意识规划中的表现，发现静态QA评估不足，需转向强调具身环境中的纠正行动的基准。

Comments Work accepted at ACL 2026 Findings