ACL

DuET: Dual Execution for Test Output Prediction with Generated Code and Pseudocode

DuET：通过生成代码和伪代码的双执行进行测试输出预测

Hojae Han, Jaejin Kim, Seung-won Hwang, Yu Jin Kim, Moontae Lee

机构 * ETRI（韩国电子通信研究院） ； Seoul National University（首尔大学） ； SNU-LG AI Research Center（首尔大学-LG人工智能研究中心） ； LG AI Research（LG人工智能研究院） 纠错

AI总结 本文提出DuET框架，结合生成代码和伪代码执行，通过功能多数投票提升测试输出预测的准确性，实验表明其在LiveCodeBench上达到最优性能，Pass@1提升13.6个百分点。

Comments Findings of ACL 2026

What Do Vision-Language Models Encode for Personalized Image Aesthetics Assessment?

视觉-语言模型如何编码个性化图像审美评估？

Koki Ryu, Hitomi Yanaka

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； Riken（理化学研究所） ； Tohoku University（东北大学） 纠错

AI总结 本文分析了视觉-语言模型内部表示中审美属性的分布，利用这些属性实现轻量级个性化图像审美评估，无需微调模型。

Comments To appear at ACL 2026 findings

Do LLMs Know Tool Irrelevance? Demystifying Structural Alignment Bias in Tool Invocations

LLMs是否了解工具无关性？解密工具调用中的结构对齐偏差

Yilong Liu, Xixun Lin, Pengfei Cao, Ge Zhang, Fang Fang, Yanan Cao

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空间安全学院） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； School of Computer Science and Technology, Donghua University（东华大学计算机科学与技术学院） 纠错

AI总结 本文研究LLMs在面对无关工具时的调用偏差，提出SABEval数据集和Contrastive Attention Attribution方法，揭示结构对齐偏差的成因并提出缓解策略。

Comments Accepted to ACL 2026 (Main Conference)

Enhancing Multimodal Large Language Models for Ancient Chinese Character Evolution Analysis via Glyph-Driven Fine-Tuning

通过字形驱动微调增强多模态大语言模型用于古汉字演变分析

Rui Song, Lida Shi, Ruihua Qi, Yingji Li, Hao Xu

机构 * College of Computer Science and Technology, Jilin University, China（吉林大学计算机科学与技术学院） ； Key Laboratory of Ancient Chinese Script, Culture Relics and Artificial Intelligence, Jilin University, China（吉林大学古文字、文物与人工智能重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, Jilin University, China（吉林大学人工智能学院） ； School of Archaeology, Jilin University, China（吉林大学考古学院） 纠错

AI总结 本文提出GEVO框架，通过字形驱动微调提升多模态大语言模型在古汉字演变分析中的能力，实验显示模型在多个任务上均取得显著提升。

Comments Accepted by ACL 2026 main

Dialectic-Med: Mitigating Diagnostic Hallucinations via Counterfactual Adversarial Multi-Agent Debate

辩证-调解：通过反事实对抗多智能体辩论缓解诊断幻觉

Zhixiang Lu, Jionglong Su

机构 * Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西交利物浦大学） 纠错

AI总结 本文提出Dialectic-Med框架，通过多智能体对抗辩论机制缓解医疗多模态大语言模型的诊断幻觉问题，提升推理可信度和解释忠实度。

Comments Accepted by ACL 2026

HiEdit: Lifelong Model Editing with Hierarchical Reinforcement Learning

HiEdit：基于分层强化学习的终身模型编辑

Yangfan Wang, Tianyang Sun, Chen Tang, Jie Liu, Wei Cai, Jingchi Jiang

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Beidahuang Information Co., Ltd.（北大荒信息有限公司） ； State Key Laboratory of Smart Farm Technologies and Systems（智慧农场技术与系统全国重点实验室） ； AI Research Center, Midea Group (Shanghai) Co., Ltd.（美的集团（上海）有限公司人工智能研究中心） 纠错

AI总结 本文提出HiEdit，通过分层强化学习框架实现对部署大语言模型中过时或不准确知识的修正，通过动态选择知识相关的层实现精准更新，提升RLEdit性能8.48%。

Comments Accept by ACL 2026

MathAgent: Adversarial Evolution of Constraint Graphs for Mathematical Reasoning Data Synthesis

MathAgent: 基于约束图的对抗进化用于数学推理数据合成

Zixiong Yu, Jun Rao, Guhan Chen, Songtao Tian, Bohan Li, Jiansheng Wei, Min Zhang, Xiaojun Meng

机构 * Huawei Large Model Data Technology Lab（华为大模型数据技术实验室） ； Tsinghua University（清华大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Kyoto University（京都大学） 纠错

AI总结 本文提出MathAgent框架，通过约束图的对抗进化生成高质量数学推理数据，提升模型在八个数学基准上的泛化能力。

Comments Accepted by ACL 2026 findings

DeCoVec: Building Decoding Space based Task Vector for Large Language Models via In-Context Learning

DeCoVec：通过上下文学习构建基于解码空间的任务向量以指导大语言模型

Feiyang Li, Yile Wang

机构 * College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University（深圳大学计算机与软件学院） 纠错

AI总结 DeCoVec通过上下文学习在解码空间中构建任务向量，无需微调或侵入性操作，有效提升大语言模型性能，实验显示在多个数据集上优于基线方法。

Comments Accepted to ACL 2026 Findings

Efficient Training for Cross-lingual Speech Language Models

多语言语音语言模型的高效训练

Yan Zhou, Qingkai Fang, Yun Hong, Yang Feng

机构 * Key Laboratory of Intelligent Information Processing, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences (ICT/CAS)（中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室） ； State Key Laboratory of AI Safety, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所人工智能安全国家重点实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

AI总结 本文提出CSLM，通过离散语音标记实现多语言语音大模型的高效训练，采用持续预训练策略提升模态对齐质量，减少延迟，展现良好的语言扩展能力。

Comments Accepted to Findings of ACL 2026

Anchored Sliding Window: Toward Robust and Imperceptible Linguistic Steganography

基于锚定滑动窗口：迈向稳健且不可察觉的语言隐写术

Ruiyi Yan, Shiao Meng, Yugo Murawaki

机构 * Graduate School of Informatics, Kyoto University（京都大学信息学研究科） ； School of Software, Tsinghua University（清华大学软件学院） 纠错

AI总结 本文提出锚定滑动窗口框架，通过引入提示和桥接上下文提升语言隐写术的隐蔽性和鲁棒性，实验表明其在文本质量、隐蔽性和鲁棒性上均优于基线方法。

Comments ACL2026 Main

Efficient Provably Secure Linguistic Steganography via Range Coding

通过范围编码实现高效可证明安全的语义隐写术

Ruiyi Yan, Yugo Murawaki

机构 * Graduate School of Informatics, Kyoto University（京都大学信息学研究科） 纠错

AI总结 本文提出一种高效且可证明安全的语义隐写术方法，利用范围编码实现高隐写容量和速度，实验显示其在多种语言模型上达到100%的熵利用率。

Comments ACL2026 Main

Rethinking LLM Watermark Detection in Black-Box Settings: A Non-Intrusive Third-Party Framework

重新思考黑盒环境下的LLM水印检测：一种非侵入性的第三方框架

Zhuoshang Wang, Yubing Ren, Yanan Cao, Fang Fang, Xiaoxue Li, Li Guo

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空间安全学院） ； National Computer Network Emergency Response Technical Team, Coordination Center of China (CNCERT/CC)（国家计算机网络应急技术处理协调中心） 纠错

AI总结 本文提出TTP-Detect框架，通过解耦检测与注入，实现非侵入性的第三方水印验证，提升检测性能和抗攻击能力。

Comments Accepted to ACL 2026 Findings

MCGA: A Multi-task Classical Chinese Literary Genre Audio Corpus

MCGA：多任务古典中文文学体裁音频语料库

Yexing Du, Kaiyuan Liu, Bihe Zhang, Youcheng Pan, Bo Yang, Liangyu Huo, Xiyuan Zhang, Jian Xie, Daojing He, Yang Xiang, Ming Liu, Bing Qin

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Du xiaoman（杜小满） 纠错

AI总结 本文提出MCGA语料库，包含22000个音频样本，涵盖六个任务：ASR、S2TT、SEC、SQA、SU和SR，评估十种MLLM发现其在MCGA测试集上仍面临显著挑战，并引入领域特定的SEC指标和语音与文本一致性度量。

Comments Accepted in ACL 2026 (Findings)

Doc-PP: Document Policy Preservation Benchmark for Large Vision-Language Models

Doc-PP：大型视觉-语言模型文档政策保护基准

Haeun Jang, Hwan Chang, Hwanhee Lee

机构 * Chung-Ang University（中央大学） 纠错

AI总结 本文提出Doc-PP基准，用于评估大型视觉-语言模型在严格非披露政策下对文档的理解能力，揭示了推理诱导的安全差距，并提出DVA框架提升政策合规性。

Comments ACL 2026 Findings

Enhancing Multilingual RAG Systems with Debiased Language Preference-Guided Query Fusion

通过去偏语言偏好引导查询融合增强多语言RAG系统

Jeonghyun Park, Byeongjeong Kim, Seojin Hwang, Hwanhee Lee

机构 * Chung-Ang University（中央大学） 纠错

AI总结 本文提出DeLP指标以消除评估基准中的结构偏见，发现多语言检索增强生成系统更倾向单语对齐，由此提出DELTA框架优化跨语言检索与生成，实验表明其在多种语言上优于英语枢纽和mRAG基线。

Comments ACL 2026 Findings

Domain-Specific Data Generation Framework for RAG Adaptation

面向RAG适应的领域特定数据生成框架

Chris Xing Tian, Weihao Xie, Zhen Chen, Zhengyuan Yi, Hui Liu, Haoliang Li, Shiqi Wang, Siwei Ma

机构 * Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 本文提出RAGen框架，通过识别文档中的关键概念生成领域相关的问答对，支持多种RAG适应策略，提升领域适应效果。

Comments To appear in ACL 2026

Preference Learning Unlocks LLMs' Psycho-Counseling Skills

偏好学习解锁大语言模型的心理咨询技能

Mian Zhang, Shaun M. Eack, Zhiyu Zoey Chen

机构 * Department of Computer Science, University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校计算机科学系） ； School of Social Work, University of Pittsburgh（匹兹堡大学社会工作学院） 纠错

AI总结 本文提出专业评估原则构建偏好数据集，用于提升LLM在心理咨询中的响应能力，实验表明该数据集能有效提升模型表现，最佳模型在对比中胜率高达87%。

Comments ACL 2026 Camera-Ready

Peering Behind the Shield: Guardrail Identification in Large Language Models

窥视屏障之后：大型语言模型中的屏障识别

Ziqing Yang, Yixin Wu, Rui Wen, Michael Backes, Yang Zhang

AI总结 本文提出AP-Test方法，通过对抗性提示检测黑盒AI代理中的屏障，解决安全对齐LLM和缺乏决策策略的问题，实验显示其在多种场景下实现完美分类准确率。

Comments To Appear in the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, July 2-7, 2026. ACL Findings

Language Reconstruction with Brain Predictive Coding from fMRI Data

基于fMRI数据的脑预测编码语言重建

Congchi Yin, Ziyi Ye, Piji Li

机构 * College of Artificial Intelligence, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学人工智能学院） ； The Key Laboratory of Brain-Machine Intelligence Technology, Ministry of Education（教育部脑机智能技术重点实验室） ； Institute of Trustworthy Embodied AI, Fudan University（复旦大学可信具身智能研究院） 纠错

AI总结 本文提出PredFT模型，通过脑预测编码理论提升语言重建效果，实验表明其在自然语言理解fMRI数据集上优于现有解码模型。

Comments Accepted by ACL 2026

Min-$k$ Sampling: Decoupling Truncation from Temperature Scaling via Relative Logit Dynamics

Min-k Sampling: 通过相对Logit动态解耦截断与温度缩放

Yuanhao Ding, Meimingwei Li, Esteban Garces Arias, Matthias Aßenmacher, Christian Heumann, Chongsheng Zhang

机构 * School of Computer and Information Engineering, Henan University（河南大学计算机与信息工程学院） ； Department of Statistics, LMU Munich（慕尼黑大学统计系） ； Munich Center for Machine Learning (MCML)（慕尼黑机器学习中心） 纠错

AI总结 本文提出Min-k采样，通过分析排序后的Logit分布局部形状，识别语义悬崖，动态确定截断边界，实现严格温度不变性，并在多个任务中提升文本质量。

Comments Accepted at ACL 2026 (Main Conference)

Diffusion-CAM: Faithful Visual Explanations for dMLLMs

扩散-CAM：面向dMLLMs的可信视觉解释

Haomin Zuo, Yidi Li, Luoxiao Yang, Xiaofeng Zhang

机构 * Department of Automation and Intelligent Sensing, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学自动化与智能感知系） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Northwestern University（西北大学） ； Technion - Israel Institute of Technology（以色列理工学院） 纠错

AI总结 本文提出Diffusion-CAM，一种专为扩散多模态大语言模型设计的可解释性方法，通过可微探针获取中间表示，捕捉潜在特征及其类别梯度，解决空间模糊和图像内部混淆问题，提升定位准确性和视觉保真度。

Comments Accepted by ACL 2026 main conference

YIELD: A Large-Scale Dataset and Evaluation Framework for Information Elicitation Agents

YIELD：信息提取代理的大规模数据集和评估框架

Victor De Lima, Grace Hui Yang

机构 * InfoSense Lab, Georgetown University（乔治城大学信息感知实验室） 纠错

AI总结 本文提出YIELD数据集和评估框架，用于研究信息提取代理，通过2600万token的对话数据提升模型对真实信息提取行为的对齐能力。

Comments Accepted at ACL 2026 (Main Conference)

Mem$^2$Evolve: Towards Self-Evolving Agents via Co-Evolutionary Capability Expansion and Experience Distillation

Mem$^2$Evolve：通过共进化能力扩展与经验蒸馏实现自进化智能体

Zihao Cheng, Zeming Liu, Yingyu Shan, Xinyi Wang, Xiangrong Zhu, Yunpu Ma, Hongru Wang, Yuhang Guo, Wei Lin, Yunhong Wang

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

AI总结 本文提出Mem$^2$Evolve框架，通过共进化能力扩展与经验蒸馏实现自进化智能体，实验显示其在多个任务和基准上的性能显著优于传统方法。

Comments Accepted by ACL 2026 Main

CSPO: Alleviating Reward Ambiguity for Structured Table-to-LaTeX Generation

CSPO：缓解结构化表格到LaTeX生成中的奖励模糊性

Yunfan Yang, Cuiling Lan, Jitao Sang, Yan Lu

机构 * Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

AI总结 本文提出CSPO框架，通过分离LaTeX表格组件的优化，缓解奖励模糊性，提升结构化生成的可靠性。

Comments Accepted by ACL2026 (main conference)

Too Nice to Tell the Truth: Quantifying Agreeableness-Driven Sycophancy in Role-Playing Language Models

太过讨好而不说实话：量化角色扮演语言模型中由顺从性驱动的阿谀奉承

Arya Shah, Deepali Mishra, Chaklam Silpasuwanchai

机构 * IIT Gandhinagar（印度理工学院甘地讷格尔分校） ； IIT Kanpur（印度理工学院坎普尔分校） ； Asian Institute of Technology（亚洲理工学院） 纠错

AI总结 研究探讨了角色扮演语言模型中顺从性对阿谀奉承行为的影响，通过13种模型验证了顺从性与阿谀奉承的正相关性，揭示了顺从性作为预测因素的重要性。

Comments 14 Pages, 5 Figures, 9 Tables, ACL Main Conference 2026

Expect the Unexpected? Testing the Surprisal of Salient Entities

意外之coming？检验显著实体的意外性

Jessica Lin, Amir Zeldes

AI总结 本文研究了话语中实体整体显著性与意外性之间的关系，通过70000个手动标注的提及和新提出的最小配对提示方法，发现显著实体具有更高的意外性，并在不同体裁中表现出差异。

Comments Accepted to ACL 2026 (main, long); camera-ready version

Detecting RAG Extraction Attack via Dual-Path Runtime Integrity Game

通过双路径运行时完整性游戏检测RAG提取攻击

Yuanbo Xie, Yingjie Zhang, Yulin Li, Shouyou Song, Xiaokun Chen, Zhihan Liu, Liya Su, Tingwen Liu

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空间安全学院） ； Beijing University of Post and Telecommunications（北京邮电大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； North China Electric Power University（华北电力大学） ； AI Sec Lab, Beijing Chaitin Technology Co.,Ltd（北京长亭科技有限公司AI安全实验室） 纠错

AI总结 本文提出CanaryRAG，一种基于栈canary的运行时防御机制，通过双路径完整性游戏实时检测RAG知识库泄露，有效降低攻击成功率，不影响任务性能和延迟。

Comments Accepted by ACL 2026 Main

Learning and Enforcing Context-Sensitive Control for LLMs

学习与强制上下文敏感控制用于大语言模型

Mohammad Albinhassan, Pranava Madhyastha, Mark Law, Alessandra Russo

机构 * Imperial College London（伦敦帝国学院） ； City University of London（伦敦城市大学） ； ILASP Limited, UK（英国ILASP有限公司） ； The Alan Turing Institute（艾伦·图灵研究所） 纠错

AI总结 本文提出一种自动学习上下文敏感约束的框架，通过两阶段过程提升LLM生成的有效性，使小型模型也能完美遵守约束，优于其他方法。

Comments ACL 2025 Student Research Workshop

Journal ref Proceedings of the 63rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 4: Student Research Workshop), pages 834-842, 2025

Efficient Process Reward Modeling via Contrastive Mutual Information

通过对比互信息实现高效的进程奖励建模

Nakyung Lee, Sangwoo Hong, Jungwoo Lee

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Seoul National University（首尔大学电气与计算机工程系） ； Department of Computer Science and Engineering, Konkuk University（建国大学计算机科学与工程系） 纠错

AI总结 本文提出CPMI方法，通过模型内部概率推断步骤监督，减少标注计算负担，提升过程级评估和数学推理准确性。

Comments Accepted at ACL 2026 Main Conference

Lost in Diffusion: Uncovering Hallucination Patterns and Failure Modes in Diffusion Large Language Models

迷失在扩散中：揭示扩散大语言模型中的幻觉模式和失败模式

Zhengnan Guo, Fei Tan

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） 纠错

AI总结 本文通过对比研究揭示扩散大语言模型（dLLMs）的幻觉模式，发现其比自回归模型更易产生幻觉，并指出扩散过程特有的失败模式，如提前终止、去噪不完整和上下文入侵，强调了模型可靠性的问题。

Comments Accepted to ACL 2026 Findings