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

Discovering a Shared Logical Subspace: Steering LLM Logical Reasoning via Alignment of Natural-Language and Symbolic Views

发现共享的逻辑子空间：通过自然语言和符号视角的对齐来引导LLM逻辑推理

Feihao Fang, My T. Thai, Yuanyuan Lei

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Computer & Information Science and Engineering, University of Florida（佛罗里达大学计算机与信息科学与工程系） 纠错

AI总结 本文提出通过对齐自然语言和符号视角的逻辑子空间来提升LLM的多步逻辑推理能力，通过实验验证该方法在四个基准测试中提升了准确率并具备良好的泛化能力。

Comments Accepted to ACL 2026

User Simulation in the Era of Generative AI: User Modeling, Synthetic Data Generation, and System Evaluation

生成AI时代用户模拟：用户建模、合成数据生成与系统评估

Krisztian Balog, ChengXiang Zhai

机构 * University of Stavanger（斯塔万格大学） ； University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 本文探讨生成AI时代用户模拟的跨学科应用，提出从传统预测模型向生成方法转变，并强调伦理考量与AGI追求的理论联系，建立学术与产业的创新生态系统。

Neuromorphic Continual Learning for Sequential Deployment of Nuclear Plant Monitoring Systems

类脑持续学习用于核电厂监控系统的序列部署

Samrendra Roy, Sajedul Talukder, Syed Bahauddin Alam

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Texas at El Paso（德克萨斯大学埃尔帕索分校） ； National Center for Supercomputing Applications（国家超级计算应用中心） 纠错

AI总结 本文提出基于脉冲神经网络的持续学习异常检测系统，解决核工业控制系统中多子系统连续部署的持续学习与能量效率问题，通过异步传感器融合与混合EWC+Replay方法实现高精度检测。

Semantic Intent Fragmentation: A Single-Shot Compositional Attack on Multi-Agent AI Pipelines

语义意图碎片化：一种针对多智能体AI流水线的单次组合攻击

Tanzim Ahad, Ismail Hossain, Md Jahangir Alam, Sai Puppala, Yoonpyo Lee, Syed Bahauddin Alam, Sajedul Talukder

机构 * Department of Computer Science, University of Texas at El Paso（德克萨斯理工大学计算机科学系） ； School of Computing, Southern Illinois University Carbondale（南方伊利诺伊大学卡本代尔分校计算机学院） ； Hanyang University（翰阳大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 本文提出语义意图碎片化攻击，通过单个合法请求导致任务分解为看似无害但联合违反安全策略的子任务，利用OWASP LLM06:2025框架实现无注入内容、无系统修改的攻击，验证了组合安全漏洞的可修复性。

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Do LLMs Encode Functional Importance of Reasoning Tokens?

大型语言模型是否编码了推理标记的功能重要性？

Janvijay Singh, Dilek Hakkani-Tür

机构 * Grainger College of Engineering（格雷格纳工程学院） ； University of Illinois Urbana Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 本文研究了大型语言模型是否内部编码了推理标记的功能重要性，提出贪心剪枝方法，在保持模型似然的前提下剪除对答案生成影响最小的推理标记，验证了模型在压缩推理链时的功能重要性结构。

Comments Updated after ACL Main 2026 acceptance; 25 pages, 8 figures, 4 tables;

FaithLens: Detecting and Explaining Faithfulness Hallucination

FaithLens：检测并解释忠实性幻觉

Shuzheng Si, Qingyi Wang, Haozhe Zhao, Yuzhuo Bai, Guanqiao Chen, Kangyang Luo, Gang Chen, Fanchao Qi, Minjia Zhang, Baobao Chang, Maosong Sun

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； DeepLang AI ； Fudan University（复旦大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学香槟分校） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 本文提出FaithLens模型，通过合成训练数据和规则强化学习，有效检测并解释大语言模型中的忠实性幻觉，优于GPT-5.2和o3模型，提升可信度与效率。

Comments ACL 2026 (Findings)

How to Teach Large Multimodal Models New Skills

如何向大型多模态模型传授新技能

Zhen Zhu, Yiming Gong, Yao Xiao, Yaoyao Liu, Derek Hoiem

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 本文研究了如何在不丧失原有能力的前提下通过序列微调向大型多模态模型传授新技能，提出两种有效的微调方法以平衡学习与遗忘。

Comments In submission. Code is available at https://github.com/jessemelpolio/LMM_CL

A Goal Without a Plan Is Just a Wish: Efficient and Effective Global Planner Training for Long-Horizon Agent Tasks

没有计划的愿望只是愿望：为长周期智能体任务高效且有效的全局规划器训练

Shuzheng Si, Haozhe Zhao, Kangyang Luo, Gang Chen, Fanchao Qi, Minjia Zhang, Baobao Chang, Maosong Sun

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； DeepLang AI ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

AI总结 本文提出EAGLET方法，通过两步流程训练高效规划器，提升智能体规划能力，实验显示其在长周期任务中优于现有方法，且训练成本降低8倍。

Comments ACL 2026

On the Generalizability of Foundation Models for Crop Type Mapping

面向作物类型映射的基础模型通用性研究

Yi-Chia Chang, Adam J. Stewart, Favyen Bastani, Piper Wolters, Shreya Kannan, George R. Huber, Jingtong Wang, Arindam Banerjee

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

AI总结 本文评估了三种EO基础模型在五个大洲的五个作物分类数据集上的表现，发现专为Sentinel-2设计的SSL4EO-S12在通用性上表现更优，且需900张图像以缓解类别不平衡问题。

Comments Accepted to IEEE IGARSS 2025. The final version is available in the Proceedings of the IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS) 2025