大模型推理能力

TRiMS: Real-Time Tracking of Minimal Sufficient Length for Efficient Reasoning via RL

TRiMS：通过强化学习实现高效的实时最小充分长度推理跟踪

Tingcheng Bian, Jinchang Luo, Mingquan Cheng, Jinyu Zhang, Xiaoling Xia, Ni Li, Yan Tao, Haiwei Wang

机构 * Baidu Inc.（百度公司） ； Shenzhen University（深圳大学） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；CoT(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出TRiMS，通过强化学习和最小充分长度指标，实现高效推理压缩，减少80%以上的推理token数量并提升准确性。

Comments 8 pages (main), 21 pages total including appendix, 18 figures.Code will be released

Recurrent Reasoning with Vision-Language Models for Estimating Long-Horizon Embodied Task Progress

基于视觉语言模型的递归推理用于估计长周期具身任务进度

Yuelin Zhang, Sijie Cheng, Chen Li, Zongzhao Li, Yuxin Huang, Yang Liu, Wenbing Huang

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学北京校区人工智能学院） ； Beijing Key Laboratory of Research on Large Models and Intelligent Governance（北京大型模型与智能治理研究重点实验室） ； Engineering Research Center of Next-Generation Intelligent Search and Recommendation, MOE（教育部下一代智能搜索与推荐工程研究中心） ； Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)；CoT(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出R²VLM模型，通过递归推理框架处理局部视频片段，维护全局上下文，实现复杂时间依赖推理，提升长周期任务进度估计性能。

Comments CVPR 2026

Learning Transferable Temporal Primitives for Video Reasoning via Synthetic Videos

通过合成视频学习可迁移的时间原语以实现视频推理

Songtao Jiang, Sibo Song, Chenyi Zhou, Yuan Wang, Ruizhe Chen, Tongkun Guan, Ruilin Luo, Yan Zhang, Zhihang Tang, Yuchong Sun, Hang Zhang, Zhibo Yang, Shuai Bai, Junyang Lin, Zuozhu Liu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Qwen Team, Alibaba Group（通义实验室，阿里巴巴集团） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)；CoT(abstract)

AI总结 本文提出SynRL框架，通过合成视频训练模型的时间原语，提升视频推理能力，在15个基准测试中取得显著成效，合成数据在复杂场景中表现优于真实数据。

How Clued up are LLMs? Evaluating Multi-Step Deductive Reasoning in a Text-Based Game Environment

LLMs有多好？在文本基于的游戏环境中评估多步骤演绎推理

Rebecca Ansell, Autumn Toney-Wails

机构 * Georgetown University（乔治城大学） ； Syntheos, Corp（Syntheos公司） ； UNU-Merit 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文通过文本多智能体版经典棋盘游戏Clue评估LLM的多步骤演绎推理能力，发现即使在结构化逻辑谜题微调后，推理一致性仍难以维持，且推理精度未显著提升。

Aligning Probabilistic Beliefs under Informative Missingness: LLM Steerability in Clinical Reasoning

在信息缺失下对概率信念进行对齐：临床推理中的LLM可引导性

Yuta Kobayashi, Vincent Jeanselme, Shalmali Joshi

机构 * Department of Biomedical Informatics（生物医学信息学系） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文研究LLM能否利用信息性缺失进行预测推理，通过分析三种提示方法发现，尽管结构引导和上下文学习可提升概率对齐，但需精心干预才能利用信息性缺失。

Comments Under review

"I'm Not Reading All of That": Understanding Software Engineers' Level of Cognitive Engagement with Agentic Coding Assistants

我并非在读取所有内容：理解软件工程师对代理编码助手的认知参与度

Carlos Rafael Catalan, Lheane Marie Dizon, Patricia Nicole Monderin, Emily Kuang

机构 * York University（约克大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究探讨软件工程师在使用代理编码助手时的认知参与度变化，指出当前设计缺乏反思和验证机制，提出通过更丰富的交互方式和认知强制机制来提升深度思考。

Comments 7 pages, 5 figures, 2 tables, published and presented in CHI 2026 Workshop on Tools for Thought

The Moralization Corpus: Frame-Based Annotation and Analysis of Moralizing Speech Acts across Diverse Text Genres

道德化语料库：跨多样文本体的基于框架的道德化言语行为标注与分析

Maria Becker, Mirko Sommer, Lars Tapken, Yi Wan Teh, Bruno Brocai

机构 * Department of German Linguistics, Heidelberg University（海德堡大学德语语言学系） ； Department of Computational Linguistics, Heidelberg University（海德堡大学计算语言学系） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出道德化语料库，用于分析道德价值观在论证话语中的策略使用，评估大型语言模型在道德化检测与成分提取中的表现，并揭示其高度主观性和情境敏感性。

Symphony: A Cognitively-Inspired Multi-Agent System for Long-Video Understanding

Symphony：一种受认知启发的多智能体系统用于长视频理解

Haiyang Yan, Hongyun Zhou, Peng Xu, Xiaoxue Feng, Mengyi Liu

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； School of Future Technology, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学未来技术学院） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出Symphony多智能体系统，通过模拟人类认知模式，提升长视频理解任务的推理能力，实验显示在多个基准测试中表现优异。

Comments Accepted by cvpr2026

Topology-Guided Biomechanical Profiling: A White-Box Framework for Opportunistic Screening of Spinal Instability on Routine CT

拓扑引导的生物力学分析：一种白盒框架用于常规CT中脊柱不稳定性的机会性筛查

Zanting Ye, Xuanbin Wu, Guoqing Zhong, Shengyuan Liu, Jiashuai Liu, Ge Song, Zhisong Wang, Jing Hao, Xiaolong Niu, Yefeng Zheng, Yu Zhang, Lijun Lu

机构 * Southern Medical University（南方医科大学） ； The Affiliated Cancer Hospital of Zhengzhou University（郑州大学附属肿瘤医院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Xi'an Jiaotong University（西安交通大学） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Westlake University（西湖大学） ； Guangdong Provincial People's Hospital（广东省人民医院） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出一种白盒框架，通过拓扑引导的生物力学分析，解决常规CT中脊柱不稳定性的筛查问题，通过几何创新和可解释的AI方法提高诊断准确性。

Comments 11 pages, 3 tables, 2 figures

RSRefSeg 2: Decoupling Referring Remote Sensing Image Segmentation with Foundation Models

RSRefSeg 2: 解耦引用遥感图像分割与基础模型

Keyan Chen, Chenyang Liu, Bowen Chen, Jiafan Zhang, Zhengxia Zou, Zhenwei Shi

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 RSRefSeg 2通过解耦传统三阶段流程，提出双阶段协作框架，结合CLIP的跨模态对齐与SAM的分割泛化能力，提升遥感图像分割精度与复杂语义解释能力。

Journal ref IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 64, pp. 1-20, 2026, Art no. 4700420