大模型推理能力

Reasoning Topology Matters: Network-of-Thought for Complex Reasoning Tasks

推理拓扑至关重要：用于复杂推理任务的网络推理

Fan Huang

机构 * Indiana University Bloomington（印第安纳大学布卢明顿） 纠错

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

AI总结 本文提出网络推理框架NoT，通过有向图建模推理过程，探讨拓扑结构在复杂推理任务中的优势，评估不同拓扑的准确率、复杂度和效率。

PA3: Policy-Aware Agent Alignment through Chain-of-Thought

PA3: 通过链式推理实现政策感知的智能体对齐

Shubhashis Roy Dipta, Daniel Bis, Kun Zhou, Lichao Wang, Benjamin Z. Yao, Chenlei Guo, Ruhi Sarikaya

机构 * University of Maryland, Baltimore County（马里兰大学巴尔的摩分校） ； Amazon Alexa AI（亚马逊Alexa AI） 纠错

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

AI总结 本文提出一种多阶段对齐方法，通过链式推理让模型在推理时回忆并应用相关业务政策，无需在上下文中包含完整政策，同时引入PolicyRecall奖励和hallucination惩罚，提升性能并减少字数。

Explore Briefly, Then Decide: Mitigating LLM Overthinking via Cumulative Entropy Regulation

briefly, Then Decide: 通过累积熵调节缓解LLM过度思考

Yi Bin, Tianyi Jiang, Yujuan Ding, Kainian Zhu, Fei Ma, Jingkuan Song, Yang Yang, Heng Tao Shen

机构 * Tongji University（同济大学） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Shanghai University of Electric and Power（上海电力大学） ； Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy（广东省人工智能与数字经济实验室） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出TECA指标和

Comments Code: https://github.com/AusertDream/CumulativeEntropyRegulation

Probing How Scalable Table Data Enhances General Long-Context Reasoning

探究表格数据如何提升长上下文推理的可扩展性

Huaibing Xie, Guoliang Zhao, Yang Liu, Shihan Dou, Siming Huang, Yanling Xiao, Shaolei Wang, Yiting Liu, Cheng Zhang, Shaofan Liu, Pluto Zhou

机构 * Large Language Model Department, Tencent（腾讯大语言模型部门） ； Xi'an Jiaotong University, Xi'an, China（西安交通大学） ； Fudan University, Shanghai, China（复旦大学） 纠错

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

AI总结 本文研究表格数据对长上下文推理的增强作用，通过分析表格依赖结构揭示周期性非消失依赖，并提出TableLong框架提升推理能力，实验显示在多个基准上提升8.24%。

Efficient Failure Management for Multi-Agent Systems with Reasoning Trace Representation

多代理系统中基于推理轨迹表示的高效故障管理

Lingzhe Zhang, Tong Jia, Mingyu Wang, Weijie Hong, Chiming Duan, Minghua He, Rongqian Wang, Xi Peng, Meiling Wang, Gong Zhang, Renhai Chen, Ying Li

机构 * Peking University（北京大学） ； Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） 纠错

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

AI总结 本文提出EAGER框架，通过无监督对比学习编码代理内部推理和协调，实现实时故障检测与缓解，提升多代理系统可靠性。

Comments Accepted by FSE'26-IVR

Formula-R1: Incentivizing LLM Reasoning over Complex Tables with Numerical Computation via Formula-Driven Reinforcement Learning

Formula-R1：通过公式驱动强化学习激励LLM对复杂表格进行数值计算的推理

Lang Cao, Jingxian Xu, Hanbing Liu, Jinyu Wang, Mengyu Zhou, Haoyu Dong, Shi Han, Dongmei Zhang

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Nankai University（南开大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shandong University（山东大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出Formula-R1，通过公式驱动强化学习框架提升LLM对复杂表格的推理能力，尤其在多步数值计算任务中表现优异，且优于现有方法。

Fast-Slow Thinking RM: Efficient Integration of Scalar and Generative Reward Models

快速-缓慢思考RM：标量与生成奖励模型的有效整合

Jiayun Wu, Peixu Hou, Shan Qu, Peng Zhang, Ning Gu, Tun Lu

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Meituan（美团） 纠错

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

AI总结 本文提出F/S-RM，结合快速和缓慢思考机制，提升奖励模型性能并降低计算成本。

AcoustEmo: Open-Vocabulary Emotion Reasoning via Utterance-Aware Acoustic Q-Former

AcoustEmo：通过语句感知的声学Q-Former实现开放词汇情绪推理

Liyun Zhang, Xuanmeng Sha, Shuqiong Wu, Fengkai Liu

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

AI总结 AcoustEmo通过引入语句感知的声学Q-Former，利用时间同步滑动窗口提取段级音频token，提升复杂情绪推理能力，在EMER任务中优于基线模型。

Comments 6 pages

ThinkOmni: Lifting Textual Reasoning to Omni-modal Scenarios via Guidance Decoding

ThinkOmni: 通过指导解码将文本推理提升到多模态场景

Yiran Guan, Sifan Tu, Dingkang Liang, Linghao Zhu, Jianzhong Ju, Zhenbo Luo, Jian Luan, Yuliang Liu, Xiang Bai

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； MiLM Plus, Xiaomi Inc.（小米公司） 纠错

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

AI总结 ThinkOmni提出一种无需训练和数据的框架，通过指导解码将文本推理扩展到多模态场景，实验显示在多个多模态推理基准上取得显著提升。

Comments Accept by ICLR 2026, Code: https://github.com/1ranGuan/thinkomni

Thinking Deeper, Not Longer: Depth-Recurrent Transformers for Compositional Generalization

深入而非冗长：用于组合泛化的深度递归变压器

Hung-Hsuan Chen

机构 * Computer Science and Information Engineering National Central University（计算机科学与信息工程国家中央大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出深度递归变压器，通过在潜在空间中迭代应用共享权重的Transformer块，使模型在推理时能通过增加推理步骤来实现更深层次的推理。在三个组合推理领域中，该方法展示了计算前沿和不同泛化行为。

Complexity-aware fine-tuning

基于复杂度的微调

Andrey Goncharov, Daniil Vyazhev, Petr Sychev, Edvard Khalafyan, Alexey Zaytsev

机构 * Applied AI Institute（应用人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出一种高效微调方法，通过熵识别复杂数据进行推理，使用小模型分割训练数据并提升大模型性能，数据使用减少81%，准确率优于传统SFT和蒸馏方法。

Journal ref 2026.findings-eacl.34

SpatialReward: Verifiable Spatial Reward Modeling for Fine-Grained Spatial Consistency in Text-to-Image Generation

SpatialReward: 可验证的空间奖励建模以实现文本到图像生成中的细粒度空间一致性

Sashuai Zhou, Qiang Zhou, Junpeng Ma, Yue Cao, Ruofan Hu, Ziang Zhang, Xiaoda Yang, Zhibin Wang, Jun Song, Cheng Yu, Bo Zheng, Zhou Zhao

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SpatialReward，一种专门评估生成图像中空间布局的可验证奖励模型，通过多阶段流程提升空间一致性与生成质量，实验表明其能更贴近人类判断。

Comparative Analysis of AI Agent Architectures for Entity Relationship Classification

面向实体关系分类的AI代理架构比较分析

Maryam Berijanian, Kuldeep Singh, Amin Sehati

机构 * Michigan State University（密歇根州立大学） 纠错

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

AI总结 本文比较了三种基于大语言模型的AI代理架构在实体关系分类中的性能，发现多代理协作优于少样本提示方法，接近微调模型性能。

Journal ref Proceedings of the 18th International Conference on Agents and Artificial Intelligence, Volume 1: ICAART, 2026

GIP-RAG: An Evidence-Grounded Retrieval-Augmented Framework for Interpretable Gene Interaction and Pathway Impact Analysis

GIP-RAG: 一种基于证据的检索增强框架用于可解释的基因互作和通路影响分析

Fujian Jia, Jiwen Gu, Cheng Lu, Dezhi Zhao, Mengjiang Huang, Yuanzhi Lu, Xin Liu, Kang Liu

机构 * Kanghua Juntai Biotech Co. Ltd.（康华联合生物科技有限公司） ； Department of Radiation Oncology, Cancer Treatment Center, The Second Affiliated Hospital of Hainan Medical University（海南医学院第二附属医院放疗科、肿瘤治疗中心） ； Department of Nutrition, University of California, Davis（加州大学戴维斯分校营养系） ； Department of Pathology, The First Affiliated Hospital of Jinan University（暨南大学第一附属医院病理科） 纠错

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

AI总结 GIP-RAG结合生物知识图谱与大语言模型，通过检索增强生成方法解析基因互作及通路影响，提供可解释的多步推理和机制解释。

Comments 29 pages

Agentic AI and the next intelligence explosion

代理AI与下一次智能爆炸

James Evans, Benjamin Bratton, Blaise Agüera y Arcas

机构 * Paradigms of Intelligence Team, Google（谷歌智能范式团队） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； Santa Fe Institute（圣菲研究所） ； Antikythera, Berggruen Institute（安提基特拉与伯格格林研究所） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） 纠错

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

AI总结 本文探讨代理AI如何通过模拟内部思想社会解决复杂任务，提出智能爆炸将不再是单一硅基脑，而是复杂社会结构。

Comments 4 pages

A Training-Free Regeneration Paradigm: Contrastive Reflection Memory Guided Self-Verification and Self-Improvement

无训练再生范式：对比反思记忆引导的自验证与自改进

Yuran Li, Di Wu, Benoit Boulet

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, McGill University（麦吉尔大学电气与计算机工程系） ； Department of Mechanical, Industrial and Aerospace Engineering, Concordia University（Concordia大学机械、工业与航空航天工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出一种无需训练的再生范式，利用离线整理的对比反思记忆提供纠正指导，通过从头再生突破错误推理，提升大语言模型输出准确性。

Comments 18 pages, 5 figures

P-Flow: Prompting Visual Effects Generation

P-Flow：提示视觉效果生成

Rui Zhao, Mike Zheng Shou

机构 * Show Lab, National University of Singapore（新加坡国立大学Show实验室） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 P-Flow通过测试时提示优化，基于参考视频与生成输出的视觉效果差异，迭代改进提示，实现高保真且多样化的动态视觉效果定制。

Unpacking Interaction Profiles and Strategies in Human-AI Collaborative Problem Solving: A Cognitive Distribution and Regulation Perspective

解析人机协作问题解决中的交互特征与策略：一种认知分布与调节视角

Zhanxin Hao, Xiaobo Liu, Jiaxin Fan, Yun Long, Jifan Yu, Wenli Chen, Yu Zhang

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文通过聚类分析发现，人类与AI协作解决复杂问题时存在三种模式：委托推理、协同解释和委托扩展，其中委托推理组表现最佳，语义相似度最高，而协同解释组自我调节策略使用更频繁。

Query, Decompose, Compress: Structured Query Expansion for Efficient Multi-Hop Retrieval

查询、分解、压缩：面向高效多跳检索的结构化查询扩展

JungMin Yun, YoungBin Kim

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出DeCoR框架，通过结构化信息精炼提升多跳检索效率，采用查询分解和文档压缩技术，使小模型在复杂检索中表现优于大模型。

Comments Accepted to CIKM 2025