Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）

Toward Skill-Native LLMs: Skill Entropy for Benchmarking and Training Long-Horizon Reasoning

面向技能原生的大语言模型：用于基准测试和训练长程推理的技能熵

Yinghui He, Ling Yang, Jiarui Liu, Yongjin Yang, Lechen Zhang, Yingcheng Wu, Zhenfei Yin, Mengdi Wang, Sanjeev Arora

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

AI总结 该研究针对现有基准无法评估LLM跨技能长程推理能力的问题，提出Skill Entropy（技能熵）并构建Skill²-Bench基准，还开发Skill-Entropy RL训练框架，显著提升了Qwen3模型在该基准上的表现。

Comments https://github.com/Gen-Verse/Skill-Entropy-RL

DelusionEval: Measuring Delusion-Linked Behaviors in AI Chatbots

DelusionEval：评估AI聊天机器人中与妄想相关的行为

Jared Moore, Andrea Mock, Yifan Mai, Jacy Reese Anthis, Ryan Louie, William Agnew, Ashish Mehta, Kevin Klyman, Percy Liang, Nick Haber, Eric Lin, Desmond C. Ong

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

AI总结 本研究开发DelusionEval评估协议，发现LLM表现出与妄想相关行为的倾向与模型规模等无可靠关联，扩展上下文会提升此类行为发生率，所有模型家族均存在相关风险。

Why Ranking Anomaly Detection Algorithms Isn't as Reliable as You May Think

为何异常检测算法的排名并不如你所想的可靠

Simon Klüttermann, Jérôme Rutinowski, Frederik Polachowski, Alice Kirchheim

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； TU Dortmund University（多特蒙德工业大学） ； Lamarr Institute for Machine Learning and Artificial Intelligence（拉马尔机器学习与人工智能研究所） ； iits Consulting GmbH（iits咨询有限公司） ； Fraunhofer Institute for Material Flow and Logistics IML（弗劳恩霍夫物流与材料流动研究所IML） 纠错

AI总结 本研究通过分析7种算法在690个数据集上的表现，发现异常检测算法排名高度不稳定，数据集选择和超参数选择是主要影响因素，可靠基准测试需更大更多样的数据集。

Comments Accepted at the 2026 ICPR Workshop on Workshop on Reproducible Research in Pattern Recognition

Thinking with Anchors: Grounded and Efficient Document Reasoning

基于锚点思考：接地且高效的文档推理

Sichen Zhu, Yuchen Zhu, Wenzhuo Xu, Jason Kuen, Wanrong Zhu, Jing Shi, Xuan Shen, Quanyi Wang, Yiwei Wang, Yujun Cai, Bing Shuai, Qin Zhang, Yongxin Chen, Shilong Liu, Molei Tao, Jiuxiang Gu

机构 * Georgia Tech（佐治亚理工学院） ； CMU（卡内基梅隆大学） ； Adobe（奥多比公司） ； ZJU（浙江大学） ； NUIST（南京信息工程大学） ； SEU（东南大学） ； Physion Labs（Physion实验室） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 该研究提出面向推理的ADOPD 2026数据集，将多类文档元素转化为视觉锚点，支持区域语义标注、统一视觉-语言接地等能力，解决现有模型在文档计数任务上的不足，推动文档理解向锚点接地的智能方向发展。

SCOPE: Field-of-View-Aware Path Planning in Unknown 3D Environments via Safety-Volume Certification

SCOPE：通过安全体积认证在未知三维环境中感知视场的路径规划

Junbin Yuan, Muqing Cao, Yunwoo Lee, Brady Moon, Sebastian Scherer

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Brigham Young University（杨百翰大学） 纠错

AI总结 SCOPE是一种在未知3D环境中规划路径的框架，通过安全体积认证实现视场感知，可到达所有目标、减少任务时间，真实机器人演示验证其有效性。

Comments Project website: https://yuanjunbin.github.io/scope-planner/

SpecDrop: Parameter-Free Category-Conditioned Routing for Modular Specialization

SpecDrop：无参数类别条件路由的模块化专业化方法

Boyao Wang, Zhihan Lei

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 本文提出无参数类别条件路由方法SpecDrop，在视觉任务上性能优于参数匹配基线，表明路由的有效性取决于训练信号粒度与类别的对齐而非路由算法。

Comments 35 pages, 6 figures. Code: https://github.com/Beryex/SpecDrop