ACL

New Terms, New Toxicity: Consensus-based Chinese Neologism Toxicity Detection via Search-Augmented LLMs

新术语，新毒性：基于共识的新词毒性检测——通过搜索增强型大语言模型（LLMs）

Shiyao Cui, QingLin Zhang, Di Wang, Yida Lu, Zhexin Zhang, Jinhua Gao, Jinglin Yang, Min He, Han Qiu, Minlie Huang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； ICT, CAS（中国科学院计算技术研究所） ； National Computer Network Emergency Response Technical Team Coordination Center of China（国家计算机网络应急技术处理协调中心） ； IIE, CAS（中国科学院工程热物理研究所） ； School of Cyber Security, UCAS（中国科学院大学网络空间安全学院） ； JCSS, Tsinghua University（清华大学软件学院） ； Science City (Guangzhou) Digital Technology Group Co., Ltd.（广州科学城数字科技集团有限公司） 纠错

AI总结 本文针对毒性新词的检测问题，提出捕捉毒性新词起源与共识标准的分类法，构建风险词表，引入搜索增强型框架SeTox，实验显示3B规模的SeTox性能优于近期大规模模型。

Comments ACL 2026

Can Spectral-Clipping Enable Better Learning While Forgetting Less for Low-Rank Adaptation?

频谱裁剪能否在低秩适配中实现更好的学习同时减少遗忘？

Hyowon Wi, Noseong Park

AI总结 本研究提出SCLoRA方法，通过结合频谱裁剪与低秩适配（LoRA），在提升下游任务性能的同时缓解了灾难性遗忘，实现更好的学习且减少知识遗忘。

Comments ACL 2026 Main Conference

TELLME: Test-Enhanced Learning for Language Model Enrichment

TELLME：面向语言模型增强的测试增强学习

Minjun Kim, Inho Won, Hyeonseok Lim, MinKyu Kim, Junghun Yuk, Wooyoung Go, Jongyoul Park, Jungyeul Park, KyungTae Lim

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） ； Seoul National University of Science and Technology（首尔科学技术大学） ； National Security Research Institute（国家安全研究院） 纠错

AI总结 本研究提出TELLME方法，将测试增强学习（TEL）原理与持续预训练（CPT）结合，缓解大语言模型领域自适应中数据与成本问题，在金融领域表现优于现有方法，长期记忆保留提升显著。

Comments Findings of the Association for Computational Linguistics: EACL 2026

Journal ref Findings of the Association for Computational Linguistics: EACL 2026, pages 1655-1677

From Interpretability to Control: Insights from Six Years of the TrustNLP Workshop

从可解释性到控制：TrustNLP研讨会六年的启示

Rahul Gupta, Abhinav Mohanty, Anaelia Ovalle, Anil Ramakrishna, Anubrata Das, Apurv Verma, Jwala Dhamala, Ninareh Mehrabi, Tharindu Kumarage, Yada Pruksachatkun, Yang Trista Cao, Kai-Wei Chang, Aram Galstyan

机构 * Meta ； Autodesk（欧特克公司） ； New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院） ； Salesforce（salesforce公司） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Amazon AGI（亚马逊AGI） 纠错

AI总结 该研究基于TrustNLP研讨会六年论文，分析NLP可信领域从可解释性到生成式系统控制的转变，明确各信任维度的发展趋势及与领域整体的关联性，提出结构性见解与研究方向。

Comments 17 pages, 2 figures, 3 tables. Submitted to ACL ARR August 2026 cycle (EACL 2027)

Carefully Considering Culture: Analyzing LLM Alignment in Single- and Multi-Cultural Settings using Cultural Consensus Theory

仔细考量文化：利用文化共识理论分析单文化与多文化场景下的大语言模型对齐

Krishna Pothugunta, John P. Lalor

AI总结 本研究利用文化共识理论，分析大语言模型在单/多文化场景下的对齐情况，发现模型存在文化结构误表征问题，该理论可用于区分模型反映人类多样性与算法同质化的情况。

Comments Accepted to ACL Findings 2026

Deployable Per-Instance Multi-Layer Activation Steering for Large Language Models

面向大型语言模型的可部署实例级多层激活调控

Muhammad Faishal Adly Nelwan, Alfan Farizki Wicaksono

AI总结 本研究提出可部署的实例级多层激活调控方案，解决现有全局固定层调控的缺陷，在两个8B模型和六个人格特质任务上，实现接近先验的性能，且避免流畅性崩溃。

Comments 43 pages, 24 figures, 30 tables. Under review at ACL Rolling Review (August 2026)

Measuring the Cross-Lingual Comprehension Gap: How the language of the evidence shapes what language models understand

测量跨语言理解差距：证据语言如何影响语言模型的理解能力

Rafael da Silva, Jeff Eicher

机构 * Eastern University（东方大学） 纠错

AI总结 该研究定义跨语言理解差距（CLCG），通过ParallelQA-18评估5种模型，发现英语能力无法同等迁移，低资源语言用户的模型质量可能被英语中心评估高估。

Comments 55 pages, 17 figures. Submitted to Computational Linguistics (MIT Press / ACL). Supplementary Material: 55 pages, 4 figures

Evaluation Pitfalls and Sparsity Limitations in LLM-based Confidence Estimates for Classification

基于大语言模型的分类置信度估计中的评估缺陷与稀疏性限制

Elena Merdjanovska, Omar Zaidan, Andreas Rücklé

机构 * Humboldt-Universität zu Berlin（柏林洪堡大学） ； Amazon（亚马逊公司） 纠错

AI总结 该研究指出 LLM 分类置信度估计中 verbalization 方法存在稀疏性缺陷，AUARC 评估的插值选择会影响排名，提出 verbalization logprobs 方法可解决稀疏性并提升 AUARC 且无额外推理成本。

Comments Published at Findings of ACL 2026

Journal ref Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2026, pages 33424-33435

Causal Evidence Extraction and Triangulation in Crisis Reports using Large Language Models: A ReliefWeb-based Study

基于大型语言模型的危机报告中因果证据提取与三角验证：一项基于ReliefWeb的研究

Yuanjun Zhang, Mourad Oussalah

机构 * University of Oulu（奥卢大学） ； LUT University（拉普兰塔理工大学） 纠错

AI总结 该研究基于ReliefWeb数据，提出两阶段LLM流水线提取危机报告中结构化因果证据，结合上下文保留的三角验证方法，在100份专家标注报告中取得优异性能，为现金援助的食品相关结果提供了高收敛性证据。

Journal ref Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2026, pages 32478-32491, 2026

Learning Sexism Detection Using Multi-Agent Perspectivist Preference Optimization

基于多智能体视角偏好优化的性别歧视检测学习

Hadi Mohammadi, Tina Shahedi, Robert A. Bagheri, Mehdi Dastani, Masoume M. Raeissi

机构 * Utrecht University（乌得勒支大学） ； Wageningen University & Research（瓦赫宁根大学及研究中心） 纠错

AI总结 本研究针对性别歧视检测中标注分歧问题，提出MAP-PO框架，通过聚类标注者并训练对应智能体，结合个体与团队奖励协调智能体，实验验证了聚类训练及团队信号的必要性。

Comments 17 pages, 12 figures, 14 tables. Preprint; under review at EACL 2027 (ACL Rolling Review, August 2026 cycle). Code and data: https://github.com/mohammadi-hadi/MAP-PO

VIBE: A VAD-Informed Benchmark for Entity-Centered Affective Profiling of Large Language Model Outputs

VIBE：面向大型语言模型输出的以实体为中心的情感分析基准，基于VAD（效价-唤醒度-支配度）

Andrei Chetvergov, Alexander Evseev, Timofei Sivoraksha, Stepan Ukolov, Mikhail Solovev, Danil Sazanakov, Sergey Bolovtsov

AI总结 本文提出基于VAD的VIBE基准，用于以实体为中心分析大型语言模型输出的情感，明确了测量契约，通过三个实证层面验证了相关假设，推动该领域成为规范化实践。

Comments 25 pages, 13 figures, 22 tables. Submitted to ACL Rolling Review, August 2026

DUD: Decoupled Update Dynamics for Reliable Uncertainty Quantification in Large Language Models

DUD：用于大语言模型可靠不确定性量化的解耦更新动力学

Yixin Bu, Runze Xia, Guanyun Zou, Yupeng Ji, Haodong Liu, Piji Li

AI总结 本研究针对大语言模型不确定性量化的传统方法缺陷，提出DUD框架通过因果干预解耦FFN与注意力的更新贡献，实验表明其在不确定性估计、校准及跨数据集泛化上均优于现有基线。

Comments ACL 2026 Main Conference

ARCHead: Activation-Metric Residual Correction for Large Language Model Output Heads

ARCHead：大语言模型输出头的激活度量残差修正

Şuayp Talha Kocabay, Talha Rüzgar Akkuş, Kamer Ali Yuksel

机构 * aiXplain, Inc.（aiXplain公司） 纠错

AI总结 ARCHead是一种LM-head压缩器，通过量化低秩核心、分组INT4残差及激活衍生低秩修正，将LM-head存储降3.7-3.9倍，在Qwen3-8B-Base上性能优于朴素INT4，可补充块量化器。

Comments 13 pages, 4 figures. Submitted to ACL Rolling Review (ARR). Code: https://github.com/suayptalha/archead

TabletCraft: Bridging a 4,000-Year Cultural Gap with Bidirectional Akkadian NMT and Cuneiform Rendering

TabletCraft：通过双向阿卡德语神经机器翻译（NMT）与楔形文字渲染弥合4000年的文化鸿沟

Zhaohui Wang

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； USC Viterbi School of Engineering（南加州大学维特比工程学院） 纠错

AI总结 TabletCraft是首个支持美索不达米亚文字双向交互的开源系统，整合ByT5翻译模型等组件，实现阿卡德语与英语双向翻译及楔形文字渲染，在阿卡德米亚验证集上取得反向翻译的首个定量结果。

Comments 5 pages, 1 figure. Accepted to C3NLP @ ACL 2026

Translation with Thought: Difficulty-Adaptive Reasoning via Reinforcement Learning for Multi-Domain Machine Translation

带思考的翻译：面向多领域机器翻译的难度自适应推理强化学习方法

Yongshi Ye, Biao Fu, Chongxuan Huang, Yidong Chen, Xiaodong Shi

机构 * Institute of Artificial Intelligence, Xiamen University（厦门大学人工智能研究院） ； School of Informatics, Xiamen University（厦门大学信息学院） ； Key Laboratory of Digital Protection and Intelligent Processing of Intangible Cultural Heritage of Fujian and Taiwan (Xiamen University), Ministry of Culture and Tourism（文化和旅游部闽台非物质文化遗产数字化保护与智能处理重点实验室（厦门大学）） 纠错

AI总结 该研究针对多领域机器翻译的难度差异挑战，提出TwT框架，经两阶段训练后，其7B和14B参数版本在翻译质量上优于更大的SOTA模型，且token使用量降低32%-60%。

Comments 34 pages, 17 figures, and 21 tables. Accepted to ACL 2026

Detecting Experiential Intertextuality Across Migration Routes: Beyond Surface Similarity in French Narratives

检测移民路线间的经验互文性：法语叙事中超越表面相似性

Sakayo Toadoum Sari, Nelly Robin, Michelle Auzanneau, Lakhdar Sais, Veronique Petit, Marie Veniard, Said Jabbour, Fabien Delorme

机构 * CRIL, CNRS – Université d’Artois（CRIL，法国国家科学研究中心——阿图瓦大学） ； CEPED, Université Paris Cité（CEPED，巴黎西岱大学） ； EDA, Université Paris Cité（EDA，巴黎西岱大学） 纠错

AI总结 本文提出无需标注训练数据的经验互文性检测任务，采用多种方法分析法语移民叙事，发现Qwen2.5-7B零-shot及监督混合方法表现最优，且叙事位置显著影响互文性。

Comments 11 pages, 3 figures, 5 tables. Accepted at SIGDIAL 2026 (27th Annual Meeting of the Special Interest Group on Discourse and Dialogue)

Journal ref Proceedings of the 27th Annual Meeting of the Special Interest Group on Discourse and Dialogue (SIGDIAL 2026), Association for Computational Linguistics, 2026

(Towards) Scalable Reliable Automated Evaluation with Large Language Models

面向可扩展的可靠自动化评估：基于大语言模型

Bertil Braun, Martin Forell

机构 * KIT（卡尔斯鲁厄理工学院） 纠错

AI总结 本研究提出一种基于多LLM两两比较与Elo评分的自动化评估框架，可近似专家评估，减少人工干预，实现对LLM输出的高效可靠评估。

Comments 17 pages. Published in the Proceedings of the Fourth Workshop on Generation, Evaluation and Metrics (GEM2) at ACL 2025

Journal ref Proceedings of the Fourth Workshop on Generation, Evaluation and Metrics (GEM2), pages 320-336, Association for Computational Linguistics, 2025

Understanding Is Done Early: A Depth Division of Labor in Large Language Models and Its Use for Unbounded-Context Memory

理解在早期完成：大语言模型的深度分工及其在无界上下文记忆中的应用

Hanzuo Liu, Xuan Qi, Chunyu Liu, Haotian Zhong, Yulong Wang, Rayying, Key, Alex Lamb, Mingyu Gao

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

AI总结 该研究提出CoMem方法，利用大语言模型的深度分工构建无界上下文记忆，在RULER、LoCoMo等基准上性能优于全上下文KV-Direct，内存占用低、预填充速度快，证明长上下文记忆可沿层轴组织。

Comments 19 pages, 4 figures, 27 tables. Submitted to ACL Rolling Review

HSS-Synth: Humanities and Social Sciences Data Synthesis for LLMs

HSS-Synth：面向大语言模型的人文社科数据合成

Ru Peng, Tianyu Zhao, Xijun Gu, Zhiting Fan, Haokai Xu, Jinyang Zhang, Yawen Zeng, Yihong Zhuang, Kexin Yang, Junyang Lin, Dayiheng Liu, Junbo Zhao

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Inclusion AI, Ant Group（蚂蚁集团Inclusion AI） ； Peking University（北京大学） ； Qwen Team, Alibaba Group（阿里巴巴集团通义千问团队） 纠错

AI总结 本文针对LLM的HSS数据稀缺问题，提出以学科为中心的HSS-Synth流水线，生成23.7万指令微调样本，使Qwen3-8B-Base达SOTA并提升相关能力。

Comments ACL Findings 2026 Paper

Position: Evaluation Scores Are Perishable Knowledge Claims

Position: 评估分数是易逝的知识主张

Sankalp Gilda, Shlok Gilda

机构 * DeepThought Solutions（深度思考解决方案公司） ； Meta ； University of Florida（佛罗里达大学） 纠错

AI总结 该研究指出语言模型评估存在信任膨胀问题，提出将评估分数视为具有形式性、范围性和有效性窗口的认知主张，建议添加元数据并采用最弱链聚合，发现HELM排行榜上两种聚合方式的前五名模型完全不重合。

Comments 7 pages, 1 figure, 1 table. Published at the Fifth Workshop on Generation, Evaluation and Metrics (GEM), ACL 2026, San Diego

Journal ref Proceedings of the Fifth Workshop on Generation, Evaluation and Metrics (GEM), ACL 2026, pages 1029-1035

RSMeM: Knowledge-Enhanced Memory Evolution for Remote Sensing Agents with Systematic Evaluation

RSMeM：用于遥感智能体的知识增强记忆进化及系统评估

Bingxian Wu, Yu Zhang, Zonghao Guo, Tang Liu, Chen Qian, Yuxiang Lu, Xingbo Du, Yanghao Li, Yidan Zhang, Chi Chen, Ling Yao, Maosong Sun

AI总结 研究针对现有遥感智能体问题，提出RSMeM机制，通过分层知识基础和失败感知经验提炼两个组件，迭代吸收领域知识转化为执行经验，经实验验证能提升工具使用性能和答案质量，具有强大知识密度。

Comments Accepted to ACL 2026 Main. Code: https://github.com/AI9Stars/RSMeM

Open Your Model's Eyes: Video and Context-Aware Multimodal Backchannel Prediction

睁开模型之眼：视频与上下文感知的多模态反馈预测

Min-Jae Kim, Jun-Yeong Moon, Mujeen Sung, Gyeong-Moon Park

机构 * Korea University（韩国大学） ； Kyung Hee University（庆熙大学） 纠错

AI总结 研究视频与上下文感知的多模态反馈预测问题，提出CAMA - BC框架，利用多层多模态对齐，分上下文对齐和反馈对齐两阶段，显著优于现有方法及简单多模态基线，尤其在识别复杂反馈上效果突出。

Comments 18 pages, Accepted at ACL 2026

Journal ref Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), Association for Computational Linguistics, pp. 3738-3755, 2026

SCAIR: Schema-Conditioned Agentic Iterative Reasoning for Enterprise Knowledge Graphs

SCAIR：用于企业知识图谱的模式条件代理迭代推理

Prateek Chaturvedi, Yuqicheng Zhu, Hongkuan Zhou, Dongzhuoran Zhou, Yunjie He, Steffen Staab, Fei Du, Jie Tang, Evgeny Kharlamov

机构 * University of Stuttgart（斯图加特大学） ； Bosch Center for AI（博世人工智能中心） ； University of Oslo（奥斯陆大学） ； University of Southampton（南安普顿大学） ； BSH Home Applications Holding (China) Co., Ltd（博西华家用电器有限公司（中国）） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

AI总结 针对现有方法在企业知识图谱应用的局限，提出SCAIR无训练框架，集成结构化规划与受控迭代推理，通过模式条件结构先验等提升性能，强调企业图推理要结合领域约束，与业务逻辑对齐可增效。

Comments Accepted at ACL 2026 Industry Track

Evaluating the Impact of Reviewer Guideline Design on LLM-Based Automated Peer Review

评估审稿人指南设计对基于大语言模型的自动同行评审的影响

Haowen Li, Yoichi Ishibashi, Masafumi Oyamada

机构 * Keio University（庆应义塾大学） ； NEC Corporation（日本电气公司） 纠错

AI总结 研究分析不同类型审稿人指南对基于大语言模型的自动同行评审的影响，通过实验发现官方会议指南效果最佳，模仿审稿人指南较差，且严格评分标准会降低性能，强调主观和整体评分的重要性。

Comments 18 pages, 2 figures, ACL 2026 Findings

Leveraging External Knowledge for Historical Document Restoration via Retrieval-Augmented Large Language Models

通过检索增强大语言模型利用外部知识进行历史文献修复

Gabeen Kim, Kyeongpil Kang

机构 * Kangwon National University（江原国立大学） 纠错

AI总结 针对历史文献因物理损坏难以辨认及现有修复方法在恢复命名实体上的局限，提出利用检索增强大语言模型的修复框架，结合预训练模型隐含知识与外部上下文，实验表明该方法性能优于基线，是历史记录分析实用工具。

Comments Accepted to Findings of ACL 2026

Journal ref Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2026, pages 43290-43304, 2026

SciExplore: Evaluating Autonomous Agents from Scientific Navigation to Information Integration

SciExplore：评估从科学导航到信息整合的自主智能体

Yinhao Tang, Youqing Fang, Yanan Sun, Wenran Liu, Weiming Zhang, Bin Liu, Kuikun Liu, Wenwei Zhang, Kai Chen

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

AI总结 介绍用于评估大语言模型和智能体科学信息检索与推理能力的基准SciExplore，包含四类任务，在其上评估多个先进模型和智能体，发现随着任务复杂度增加性能差距大，凸显当前模型在实际科学信息检索场景中的局限。

Comments 25 pages, 13 figures. Submitted to ACL 2026

Incomplete Prompt Jailbreaks in Large Language Models

大语言模型中的不完整提示越狱

Yeonjea Kim, Bumjin Park, Jaesik Choi

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； INEEJI（因尼吉） 纠错

AI总结 研究大语言模型中不完整提示越狱现象，通过实证表征其何时及如何引发有害延续，分析相关吸引子类型，指出参数调整训练模型拒绝不完整有害提示不足，识别终止和延续神经元，强调神经元级干预对防御的潜力。

Comments Accepted to ACL 2026 Findings. 15 pages (9 pages for main body), 13 figures

RE-AD: Real-Time Requirement Adherence for Data Labeling

RE-AD：数据标注的实时需求遵循

Siddarth Malreddy, Ishan Nigam, Akshay Arora, Nikhil Mittal, Subrat Sahu

机构 * Uber AI Solutions（优步人工智能解决方案） 纠错

AI总结 研究针对众包数据标注质量问题，引入RE-AD框架，利用大语言模型，通过分解SOP为原子规则、分类并应用分层验证策略来验证标注质量，在合成基准上F1分数达0.749，生产部署中标注者接受并修复大部分错误。

Comments Accepted to The Fifth Generation, Evaluation & Metrics Workshop (GEM) workshop at ACL 2026

ShriNep@EEUCA 2026: RAKSHAK - Multi-Task DeBERTa with Rationale Distillation and Jigsaw-Augmented Training for Toxic Intent Classification

ShriNep@EEUCA 2026：RAKSHAK - 用于毒性意图分类的具有原理蒸馏和拼图增强训练的多任务DeBERTa

Binayak Karki, Aryan Kafle, Pingala Ghimire

机构 * Mechi Multiple Campus（梅奇多校区） ； Northern Kentucky University（北肯塔基大学） ； Himalaya College of Engineering（喜马拉雅工程学院） 纠错

AI总结 针对GameTox共享任务中《坦克世界》聊天话语毒性意图分类难题，提出多任务DeBERTa - v3 - base框架RAKSHAK，结合原理蒸馏等方法，通过跨域转移和LLM生成样本增强训练数据，相比另一系统表现更优，多任务架构和跨域转移贡献显著。

Comments 8 pages, 1 figure, EEUCA, ACL 2026

AsymVerify at SemEval-2026 Task 6: Asymmetric Confidence-Gated Verification for Political Evasion Detection

SemEval-2026任务6中的AsymVerify：用于政治逃避检测的非对称置信门控验证

Sebastien Kawada

机构 * Kaons 𝑲 ∗ 纠错

AI总结 研究针对政治逃避检测难题，提出AsymVerify系统用于SemEval-2026任务6的三元分类。核心方法是对问答对分类后对低置信预测进行非对称验证，主要贡献是取得高排名，在不同数据集上提升宏F1分数，且降低推理成本。

Comments Accepted to SemEval-2026 Task 6 (CLARITY) at ACL 2026. Team AsymVerify placed 2nd of 41 teams on the official Subtask 1 leaderboard. Task: https://konstantinosftw.github.io/CLARITY-SemEval-2026/. Code: https://github.com/kaons-research/AsymVerify-ACL. Website: https://kaons.com/