ACL

LANG: Reinforcement Learning for Multilingual Reasoning with Language-Adaptive Hint Guidance

LANG: 用于多语言推理的强化学习与语言自适应提示引导

Yuchun Fan, Bei Li, Peiguang Li, Yilin Wang, Yongyu Mu, Jian Yang, Xin Chen, Rongxiang Weng, Jingang Wang, Xunliang Cai, Jingbo Zhu, Tong Xiao

机构 * NLP Lab, School of Computer Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang, China（东北大学计算机科学与工程学院自然语言处理实验室） ； Meituan Inc.（美团公司） ； NiuTrans Research, Shenyang, China（牛译研所） 纠错

AI总结 本文提出LANG框架，通过语言条件提示引导非英语推理任务的探索，解决了多语言环境下强化学习在输入语言一致性与推理质量之间的权衡问题，提升了推理性能而不影响语言一致性。

Comments Accepted to ACL 2026 (main conference)

Skill Weaving: Efficient LLM Improvement via Modular Skillpacks

技能编织：通过模块化技能包实现高效的LLM改进

Zhuo Li, Guodong Du, Zesheng Shi, Weiyang Guo, Weijun Yao, Yuan Zhou, Jiabo Zhang, Jing Li

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen, China（哈尔滨工业大学（深圳）） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） 纠错

AI总结 本研究提出SkillWeave框架，通过模块化技能包使LLM在固定内存预算下实现领域专业化，通过SkillZip压缩技术实现高效部署，实验表明其在多任务和代理基准上表现优异，速度提升达4倍。

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SWE-Mutation: Can LLMs Generate Reliable Test Suites in Software Engineering?

SWE-Mutation：LLMs能否在软件工程中生成可靠的测试套件？

Yuxuan Sun, Yuze Zhao, Yufeng Wang, Yao Du, Zhiyuan Ma, Jinbo Wang, Mengdi Zhang, Kai Zhang, Zhenya Huang

机构 * State Key Laboratory of Cognitive Intelligence（认知智能国家重点实验室） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Beihang University（北航） ； School of Mathematical Sciences, Peking University（北京大学数学科学学院） ； NeoShell AI ； Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center（合肥综合性国家科学中心人工智能研究院） 纠错

AI总结 本文提出SWE-Mutation基准，用于评估LLM生成的测试套件质量，通过系统性地变异解决方案来测试测试套件的可靠性，并发现当前LLM在生成可靠且具有判别力的测试套件方面存在不足。

Comments 24 pages, 8 figures

Journal ref ACL 2026 Findings

AEGIS: A Holistic Benchmark for Evaluating Forensic Analysis of AI-Generated Academic Images

AEGIS：一个评估人工智能生成学术图像取证分析的综合基准

Bo Zhang, Tzu-Yen Ma, Zichen Tang, Junpeng Ding, Zirui Wang, Yizhuo Zhao, Peilin Gao, Zijie Xi, Zixin Ding, Haiyang Sun, Haocheng Gao, Yuan Liu, Liangjia Wang, Yiling Huang, Yujie Wang, Yuyue Zhang, Ronghui Xi, Yuanze Li, Jiacheng Liu, Zhongjun Yang, Haihong E

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） 纠错

AI总结 本文提出AEGIS基准，通过七个学术类别和39个细粒度子类型覆盖，揭示了人工智能生成学术图像取证分析的内在难度，同时评估了多种模型在检测、推理和定位方面的性能，揭示了不同模型家族的互补优势。

Comments Accepted to ACL 2026 Main Conference

VChain: Chain-of-Visual-Thought for Reasoning in Video Generation

VChain：用于视频生成中推理的视觉思维链

Ziqi Huang, Ning Yu, Gordon Chen, Haonan Qiu, Paul Debevec, Ziwei Liu

机构 * eyeline-labs（Eyeline Labs） 纠错

AI总结 本文提出VChain，一种在视频生成中引入多模态模型视觉推理信号的新型推理时间视觉思维链框架，通过生成关键帧来指导预训练视频生成器的稀疏推理时间视觉状态适应，从而提升视频生成质量。

Comments ACL 2026 (Findings Paper), ICCV 2025 Workshop Outstanding Paper Award, Project page: https://eyeline-labs.github.io/VChain

MTR-Bench: A Comprehensive Benchmark for Multi-Turn Reasoning Evaluation

MTR-Bench：多轮推理评估的综合性基准

Xiaoyuan Li, Keqin Bao, Yubo Ma, Moxin Li, Wenjie Wang, Rui Men, Yichang Zhang, Fuli Feng, Dayiheng Liu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

AI总结 本文提出MTR-Bench，一个包含4类、40个任务和3600个实例的综合性基准，用于评估大型语言模型的多轮推理能力，通过自动化框架实现大规模评估，并揭示了当前先进推理模型在多轮交互任务中的不足。

Comments ACL 2026 Main Conference

Frame In, Frame Out: Measuring Framing Bias in LLM-Generated News Summaries

框入框出：衡量LLM生成新闻摘要中的框架偏差

Valeria Pastorino, Nafise Sadat Moosavi

机构 * Department of Computer Science University of Sheffield (UK)（计算机科学系谢菲尔德大学（英国）） 纠错

AI总结 本文提出FIFO基准测试，用于衡量LLM生成的新闻摘要中的框架存在性，发现LLM生成的摘要在科学和公共卫生领域显示出较高的框架率，表明框架是摘要质量的一个被忽视但重要的维度。

Comments Accepted to The 15th Joint Conference on Lexical and Computational Semantics (*SEM 2026) co-located with ACL 2026

Teaching Language Models to Forecast Research Success Through Comparative Idea Evaluation

通过比较想法评估教授语言模型预测研究成功的技巧

Srujan P Mule, Aniketh Garikaparthi, Manasi Patwardhan

机构 * IISER Pune（印度理工学院帕内尔） 纠错

AI总结 本研究探讨了语言模型能否在无需实验的情况下预测研究想法的实证成功，通过构建基于PapersWithCode客观结果的11488对想法数据集，发现通过强化学习可提升模型性能至71.35%，证明小型语言模型可以作为有效的客观验证器，为自主科学发现提供可扩展路径。

Comments ACL 2026 Findings

LightReasoner: Can Small Language Models Teach Large Language Models Reasoning?

LightReasoner: 小型语言模型能否教会大型语言模型推理？

Jingyuan Wang, Yankai Chen, Zhonghang Li, Chao Huang

机构 * University of Hong Kong（香港大学） ； University of Chicago（芝加哥大学） 纠错

AI总结 本文提出LightReasoner框架，通过利用强专家模型与弱业余模型之间的行为差异，发现高价值推理时刻，从而提升大型语言模型的推理能力，同时减少资源消耗。

Comments Updated to ACL 2026 camera-ready version with improved method presentation, expanded related work discussion, additional analyses, and presentation refinements

PHYSICS: Benchmarking Foundation Models on University-Level Physics Problem Solving

PHYSICS：在大学物理问题求解中基准测试基础模型

Kaiyue Feng, Yilun Zhao, Yixin Liu, Tianyu Yang, Chen Zhao, John Sous, Arman Cohan

机构 * Yale University（耶鲁大学） ； New York University（纽约大学） ； Notre Dame University（诺特丹大学） 纠错

AI总结 本文提出PHYSICS基准测试，用于评估大学水平物理问题求解能力，包含1297个专家标注的问题，涵盖六个核心领域，并通过自动化评估系统揭示了领先基础模型的显著局限性。

Journal ref Findings of ACL 2025