音频问答

针对统一大音频语言模型偏向平滑上下文而漏掉短暂声学线索的问题，论文提出只在推理时对比原始与时域模糊音频的对数几率并做门控稀疏修正，在 MMAU 上 Qwen2.5-Omni 平均达 73.2%，代价是每样本多一次慢路径预填充前向与双路解码缓存。

针对无预切分、无说话人标签的 21 语言多说话人长对话选择题任务，论文对比了 Voxtral-Mini-3B 的 LoRA 微调、冻结 Voxtral-24B 的多模态上下文学习纠偏、以及免训练语音锚定检索三条路线，最强证据是上下文学习在第二阶段评测取得 0.81 准确率，代价是微调在小数据上过拟合回落与检索前端依赖转写和切分质量。

论文针对音频问答中统一长度推理导致的简单题冗余和难题推理不足，提出随模型感知难度调节长度奖励的 GRDR 与 GA2DR，在保持准确率的同时报告平均推理长度下降至少 50%，代价是 GRDR 在强噪声与高难度集上更易出现奖励投机与不稳定。

该研究用分布外海洋哺乳动物叫声构造感知与认知两类选择题，测低层听觉，最强证据是人类 Remember 达 97.1% 而模型仅 57.1% 左右，代价是题型限于单选题且只覆盖单一生态域。

论文针对多模态大模型只被单项音频能力考核的问题，构造 9 类 9000 条音频内嵌提问的推理基准，用是否问答与描述问答两种协议测得人类约 92.9% 而开源模型多在 50% 附近，代价是全合成语音与模板化问题限制了声学多样性。

该研究把文化敏感提问译成 10 种语言再合成 1315 小时语音来考 12 个大音频语言模型，报告 MERaLiON 相关性最高也未过 0.5，而 LTU 等模型的零有害只是因为答非所问。

针对音频问答中显式推理不稳定、提示词无法自适应开关思考的问题，Audio-Thinker 用自适应思考准确率奖励加一致性和思考质量奖励在 GRPO 下训练，只用约 4 万条后训练样本就在 MMAU、MMAR 和 AIR 上超过同基座的显式推理基线，代价是依赖外部 Qwen3-8B 做推理裁判并增加强化学习采样开销。

针对大音频语言模型只看准确率会把猜对误判为真推理的问题，论文提出免人工标注金链的六指标 ARIA-Rubrics 做过程评估，在 9 个模型与 2 个基准上显示准确率与过程质量系统性偏离，而完整 ARIA 与人评 Spearman 达 0.671，代价是仍需冻结的轻量打分模型与外部对齐模型。

该研究把文本选择题改写为可朗读的三语语音题，用同一批题目比较语言、口音、性别与选项顺序的稳定性，发现选项顺序与语言扰动最大而性别与口音较小，推理加深与先转写后作答能部分缓解不稳定，但语音总体放大了文本中已有的敏感性。

论文针对多语言语音事实问答中跨语言与跨模态答案不一致问题，构建 8 语言平行语音文本基准 CCFQA 并用英语为桥的 5 样本迁移训练 LLM-SQA，最强证据是以极少目标语言样本达到与 GPT-4o-mini-Audio 可比的跨语言语音问答表现，代价是仍以英语为中心且仅覆盖语音与文本两种模态。

该研究用 10982 词、84932 条语义维度标注检验多模态大模型能否从发音形式推断意义，发现模型在多数维度上超过 0.50 基线并在深层更关注标志性音素，但与人类的维度分布仍有明显差距。

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针对统一输入空间大音频语言模型音频窗短的问题，论文提出只改音频区旋转位置编码的部分 YaRN 与训练时随机虚拟长度的位置增强虚拟长音频训练，在 1 至 10 分钟问答上用免训练与微调对照验证长音频泛化收益与调参代价。

论文提出以语速、情感、噪声、口音、音量等声学特征为触发器的后门攻击框架 HIN 与 AudioSafe 评测，在 5% 投毒下语速与情感触发达到 100% 攻击成功率而音量触发不足 6.2%，且训练损失几乎不波动，代价是防御仍需在安全性与可用性之间权衡。

MMAU-Pro 用 5305 组野外音频与 49 项技能考查长时、多音频、空间与文化理解，最强模型仅 59.2% 准确率，暴露感知到推理的断层与指令遵循短板。

针对俄语尚无多模态基准的问题，论文用统一技能分类、块式提示、双指标评分与防泄漏机制构建 18 任务基准，最强证据是全覆盖全模态模型的 Total Score 达到 0.5 且提示 формулировка显著改变分数，代价是专家题人类基线仍低且音频视频能力明显弱于图像。

论文把同一恶意叙事分别用文本、中性语音和五种心理风格语音送入端到端音频大模型，用三数据集攻击成功率证明讲法改变服从性，在 Gemini 上达到 98.26% 而代价是小模型解码不稳定与手工风格难优化。

S3-Bench 用 1980 条科学语音问答与 213 段多轮对话把一次问答拆为识别感知推理发音四段测量，发现前三段正向耦合而生成与上游负耦合，严格事实性与听众适配仍是主要代价。

论文针对大音频语言模型的黑盒音频越狱问题，用两阶段语言与声学风格变换加查询自适应策略搜索 70 种风格组合，在 4 个开源模型和 2 个商用模型上验证了情感、年龄、性别扰动能提升越狱成功率，代价是需要可控 TTS 与多次查询评估。

针对音频问答中少样本演示不稳定且每次推理都要重复传入演示音频的问题，论文提出每个任务只归纳一次纯文字指令的 Audio-Induct，并在 9 个大音频语言模型与两个基准上验证其准确率与推理开销，代价是小模型自行归纳仍不稳定且对策略思维链仅边缘显著。