University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）

DV-World: Benchmarking Data Visualization Agents in Real-World Scenarios

DV-World：在现实场景中评估数据可视化代理的基准测试

Jinxiang Meng, Shaoping Huang, Fangyu Lei, Jingyu Guo, Haoxiang Liu, Jiahao Su, Sihan Wang, Yao Wang, Enrui Wang, Ye Yang, Hongze Chai, Jinming Lv, Anbang Yu, Huangjing Zhang, Yitong Zhang, Yiming Huang, Zeyao Ma, Shizhu He, Jun Zhao, Kang Liu

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） 纠错

AI总结 DV-World通过260个任务评估数据可视化代理在现实专业生命周期中的能力，涵盖表格操作、视觉进化和意图对齐，采用混合评估框架揭示现有模型在复杂数据可视化挑战中的不足。

Prefill-Time Intervention for Mitigating Hallucination in Large Vision-Language Models

预填充阶段干预用于缓解大视觉-语言模型中的幻觉

Chengsheng Zhang, Chenghao Sun, Xinyan Jiang, Wei Li, Xinmei Tian

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Advanced Research Institute, Chinese Academy of Sciences（上海先进研究院，中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 本文提出PTI方法，在预填充阶段干预KV缓存以减少幻觉，通过模态感知方向修正错误表示，提升模型可靠性。

Comments Accepted by CVPR 2026

Where Did It Go Wrong? Capability-Oriented Failure Attribution for Vision-and-Language Navigation Agents

哪里出错了？面向视觉-语言导航代理的能力导向故障归因

Jianming Chen, Yawen Wang, Junjie Wang, Xiaofei Xie, Shoubin Li, Qing Wang, Fanjiang Xu

机构 * Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； Science & Technology on Integrated Information System Laboratory（信息集成信息系统实验室） ； State Key Laboratory of Complex System Modeling and Simulation Technology（复杂系统建模与仿真技术国家重点实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） 纠错

AI总结 本文提出一种能力导向的测试方法，通过自适应测试用例生成、能力 oracle 和反馈机制，准确归因视觉-语言导航代理的故障原因，提升系统可解释性和改进效果。

Journal ref ACL 2026

M$^3$-VQA: A Benchmark for Multimodal, Multi-Entity, Multi-Hop Visual Question Answering

M$^3$-VQA：多模态、多实体、多跳视觉问答的基准测试

Jiatong Ma, Longteng Guo, Yuchen Liu, Zijia Zhao, Dongze Hao, Xuanxu Lin, Jing Liu

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） 纠错

AI总结 M$^3$-VQA引入了多实体问题，要求模型在多个文档间进行顺序和并行多跳推理，揭示了多模态大语言模型在知识获取和推理方面的挑战。

Structured Security Auditing and Robustness Enhancement for Untrusted Agent Skills

结构化安全审计与不信任代理技能的鲁棒性增强

Lijia Lv, Xuehai Tang, Jie Wen, Jizhong Han, Songlin Hu

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络安全学院） 纠错

AI总结 本文提出SkillGuard-Robust，通过角色感知证据提取、选择性语义验证和一致性保持裁决，解决代理技能预加载审计中语义保持重写下恶意意图识别不一致的问题，实验结果显示其在不同数据集上的高准确率和召回率。

Programming with Data: Test-Driven Data Engineering for Self-Improving LLMs from Raw Corpora

用数据编程：面向自改进大语言模型的测试驱动数据工程

Chenkai Pan, Xinglong Xu, Yuhang Xu, Yujun Wu, Siyuan Li, Jintao Chen, Conghui He, Jingxuan Wei, Cheng Tan

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 本文提出通过数据编程方法，将数据工程生命周期映射到软件开发生命周期，实现对大语言模型的可靠训练与改进，通过数据修复提升模型性能。

Comments 57 pages, 28 figures, 14 tables

AutoPPA: Automated Circuit PPA Optimization via Contrastive Code-based Rule Library Learning

AutoPPA：通过对比代码基于的规则库学习实现自动电路PPA优化

Chongxiao Li, Pengwei Jin, Di Huang, Guangrun Sun, Husheng Han, Jianan Mu, Xinyao Zheng, Jiaguo Zhu, Shuyi Xing, Hanjun Wei, Tianyun Ma, Shuyao Cheng, Rui Zhang, Ying Wang, Zidong Du, Qi Guo, Xing Hu

机构 * State Key Lab of Processors, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院计算技术研究所处理器重点实验室，北京，中国） ； University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China（中国科学院大学，北京，中国） ； University of Science and Technology of China, Hefei, China（中国科学技术大学，合肥，中国） ； Institute of AI for Industries, Chinese Academy of Sciences, Nanjing, China（中国科学院工业人工智能研究所，南京，中国） 纠错

AI总结 本文提出AutoPPA框架，通过对比生成的代码对自动生成优化规则，提升RTL设计中PPA优化效率，实验表明优于手动优化和现有方法SymRTLO和RTLRewriter。