Zhejiang University（浙江大学）

Scaling Reasoning Hop Exposes Weaknesses: Demystifying and Improving Hop Generalization in Large Language Models

推理步扩展揭示弱点：解密和改进大语言模型中的推理泛化

Zhaoyi Li, Jiatong Li, Gangwei Jiang, Linqi Song, Defu Lian, Ying Wei

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； City University of Hong Kong, Shenzhen Research Institute（香港城市大学深圳研究院） 纠错

AI总结 本文通过多领域任务研究发现，推理错误集中在少数关键错误类型的位置，而非均匀分布。提出在推理过程中动态识别并禁用错误处理头，从而提升推理步泛化能力。

Comments 52 pages, accepted by ICLR 2026 main conference

Scaling Video Understanding via Compact Latent Multi-Agent Collaboration

通过紧凑潜在多智能体协作实现视频理解的扩展

Kerui Chen, Jinglu Wang, Jianrong Zhang, Ming Li, Yan Lu, Hehe Fan

机构 * Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Guanming Lab（冠明实验室） 纠错

AI总结 本文提出MACF框架，通过解耦智能体感知预算与全局视频复杂度，实现可扩展的视频理解，保持视觉保真度，并在多种视频理解基准上优于现有方法。

Comments 12 pages

A Survey of Reasoning-Intensive Retrieval: Progress and Challenges

检索推理综述：进展与挑战

Yiyang Wei, Tingyu Song, Siyue Zhang, Yilun Zhao

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； University of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Yale University（耶鲁大学） 纠错

AI总结 本文综述了推理密集型检索领域，系统分析了现有基准，提出了结构化分类体系，并总结了挑战与未来方向。

Comments Accepted to the ACL 2026 Main Conference; camera-ready version

Intern-Atlas: A Methodological Evolution Graph as Research Infrastructure for AI Scientists

Intern-Atlas：一种方法论进化图作为人工智能科学家的研究基础设施

Yujun Wu, Dongxu Zhang, Xinchen Li, Jinhang Xu, Yiling Duan, Yumou Liu, Jiabao Pan, Qiyuan Zhu, Xuanhe Zhou, Jingxuan Wei, Siyuan Li, Jintao Chen, Conghui He, Cheng Tan

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Peking University（北京大学） ； Xi'an Jiaotong University（西安交通大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Hunan University（湖南大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai University（上海大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 Intern-Atlas通过构建方法论进化图，自动识别方法实体，推断方法间的关系，并捕捉驱动创新过渡的瓶颈，为AI研究提供因果网络支持。

Comments 25 pages, 5 figures, 8 tables