大模型推理能力

Chain-of-Thought Compression Should Not Be Blind: V-Skip for Efficient Multimodal Reasoning via Dual-Path Anchoring

链式推理压缩不应盲目：通过双路径锚定实现高效的多模态推理的V-Skip

Dongxu Zhang, Yiding Sun, Cheng Tan, Wenbiao Yan, Ning Yang, Jihua Zhu, Haijun Zhang

机构 * School of Software Engineering, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学软件工程学院） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（深圳哈尔滨工业大学） ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(title,abstract)；CoT(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 V-Skip通过双路径锚定机制解决多模态推理中令牌剪枝的盲目性问题，实现高效的推理速度提升与精度保持。

Long Chain-of-Thought Compression via Fine-Grained Group Policy Optimization

通过细粒度分组策略优化实现长链式思考压缩

Xinchen Han, Hossam Afifi, Michel Marot, Xilu Wang, Lu Yin

专题命中 其他推理 ：chain-of-thought(title,abstract)；reasoning(abstract)；CoT(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出细粒度分组策略优化算法，通过优化分组响应的权重实现高效的链式思考压缩，同时解决GRPO的两个主要问题。

Comments IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), 2026

Explainable LLM Unlearning Through Reasoning

通过推理实现可解释的LLM反学习

Junfeng Liao, Qizhou Wang, Shanshan Ye, Xin Yu, Ling Chen, Zhen Fang

专题命中 其他推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出基于推理的反学习方法TRU，通过引入推理引导的反学习目标，实现更可靠且可解释的LLM反学习，同时保持模型通用能力。

SiliconMind-V1: Multi-Agent Distillation and Debug-Reasoning Workflows for Verilog Code Generation

SiliconMind-V1：用于Verilog代码生成的多智能体蒸馏与调试推理工作流

Mu-Chi Chen, Yu-Hung Kao, Po-Hsuan Huang, Shao-Chun Ho, Hsiang-Yu Tsou, I-Ting Wu, En-Ming Huang, Yu-Kai Hung, Wei-Po Hsin, Cheng Liang, Chia-Heng Tu, Shih-Hao Hung, H. T. Kung

机构 * SiliconMind-V1 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 SiliconMind-V1通过多智能体框架和测试平台驱动的验证，实现了更高效且功能正确的Verilog代码生成。

Tackling Length Inflation Without Trade-offs: Group Relative Reward Rescaling for Reinforcement Learning

应对长度膨胀而不产生权衡：用于强化学习的群体相对奖励重缩放

Zichao Li, Jie Lou, Fangchen Dong, Zhiyuan Fan, Mengjie Ren, Hongyu Lin, Xianpei Han, Debing Zhang, Le Sun, Yaojie Lu, Xing Yu

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 GR$^3$通过乘法重缩放范式解决强化学习中的长度膨胀问题，实现通用、连续且奖励依赖的门控机制，有效减少冗余推理并提升训练性能。

Naïve Exposure of Generative AI Capabilities Undermines Deepfake Detection

生成AI能力的盲目暴露削弱了深度伪造检测

Sunpill Kim, Chanwoo Hwang, Minsu Kim, Jae Hong Seo

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 生成AI能力的盲目暴露导致深度伪造检测失效，商业AI系统因高逼真度和易用性成为更大安全风险。

Large language models can disambiguate opioid slang on social media

大语言模型可以区分社交媒体上的阿片类药物俚语

Kristy A. Carpenter, Issah A. Samori, Mathew V. Kiang, Keith Humphreys, Anna Lembke, Johannes C. Eichstaedt, Russ B. Altman

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 大语言模型能有效区分社交媒体上的阿片类药物俚语，提升低发病率主题的数据分析能力。

Compatibility at a Cost: Systematic Discovery and Exploitation of MCP Clause-Compliance Vulnerabilities

兼容性代价：系统性发现和利用MCP条款合规性漏洞

Nanzi Yang, Weiheng Bai, Kangjie Lu

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出首个系统性框架，用于分析MCP条款合规性漏洞，通过构建中间表示、静态分析和攻击模式引导管道，发现并利用兼容性滥用攻击。

Reason and Verify: A Framework for Faithful Retrieval-Augmented Generation

推理与验证：一种忠实检索增强生成的框架

Eeham Khan, Luis Rodriguez, Marc Queudot

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出了一种领域特定的RAG框架，通过显式推理和验证机制提升检索增强生成的准确性与透明性，在生物医学问答任务中取得显著性能提升。

Comments Accepted to Canadian AI 2026

Defensive Refusal Bias: How Safety Alignment Fails Cyber Defenders

防御性拒绝偏差：安全对齐如何失败于网络防御者

David Campbell, Neil Kale, Udari Madhushani Sehwag, Bert Herring, Nick Price, Dan Borges, Alex Levinson, Christina Q Knight

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究发现LLMs在防御性网络安全任务中因语义相似性错误拒绝协助，影响安全防御能力。