大模型推理能力

TAPO: Translation Augmented Policy Optimization for Multilingual Mathematical Reasoning

TAPO：多语言数学推理中的翻译增强策略优化

Xu Huang, Zhejian Lai, Zixian Huang, Jiajun Chen, Shujian Huang

机构 * National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学计算机软件新技术国家重点实验室） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 TAPO通过引入翻译增强策略优化框架，提升多语言数学推理能力，有效结合语言理解和推理能力，优于基线方法并在未见语言和领域任务中表现良好。

Is Mathematical Problem-Solving Expertise in Large Language Models Associated with Assessment Performance?

大语言模型中的数学问题解决能力是否与评估表现相关？

Liang Zhang, Yu Fu, Xinyi Jin

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； The High School Affiliated to Minzu University of China（中央民族大学附属中学） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究探讨了大语言模型在数学问题解决能力与评估表现之间的关系，发现模型在解决正确问题时评估准确率更高，但步级诊断仍需额外能力支持。

SliderQuant: Accurate Post-Training Quantization for LLMs

SliderQuant: 针对LLMs的准确后训练量化

Shigeng Wang, Chao Li, Yangyuxuan Kang, Jiawei Fan, Zhonghong Ou, Anbang Yao

机构 * Intel Labs China（英特尔中国研究院） ； BUPT（北京邮电大学） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出SliderQuant框架，通过分层滑动量化方法优化不同层的量化敏感性，提升LLM在不同位宽下的精度。

Comments This work is accepted to ICLR 2026. Code is available at https://github.com/deep-optimization/SliderQuant

On the Foundations of Trustworthy Artificial Intelligence

人工智能可信性的基础

TJ Dunham

机构 * ARC 纠错

专题命中 数学推理 ：verifier(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出确定性推理是可信AI的必要充分条件，并通过信任熵量化非确定性的成本，证明验证失败概率精确为1-2^{-H_T}。通过构建纯整数推断引擎，验证了跨架构模型的确定性，展示了AI信任的本质是算术问题。

Comments 26 pages, 10 tables, 1 figure, 17 theorems/definitions/corollaries

TRACE: A Multi-Agent System for Autonomous Physical Reasoning for Seismology

TRACE：一种用于地震学自主物理推理的多智能体系统

Feng Liu, Jian Xu, Xin Cui, Xinghao Wang, Zijie Guo, Jiong Wang, S. Mostafa Mousavi, Xinyu Gu, Hao Chen, Ben Fei, Lihua Fang, Fenghua Ling, Zefeng Li, Lei Bai

机构 * School of Electronic Information and Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学电子信息与电气工程学院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； School of Earth and Space Sciences, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学地球和空间科学学院） ； Department of Earth and Planetary Sciences, Harvard University（哈佛大学地球与行星科学系） ； Institute of Earthquake Forecasting, China Earthquake Administration（中国地震局地震预报研究所） 纠错

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(title,abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 TRACE通过结合大语言模型规划与正式地震学约束，从原始观测中推导出可审计的物理机制，解决了地震序列物理机制推断的挑战，推动了地球科学从专家依赖分析向知识引导的自主发现发展。

Comments 25 pages for main text and 164 pages for appendices

GeoHeight-Bench: Towards Height-Aware Multimodal Reasoning in Remote Sensing

GeoHeight-Bench：迈向遥感中基于高度的多模态推理

Xuran Hu, Zhitong Xiong, Zhongcheng Hong, Yifang Ban, Xiaoxiang Zhu, Wufan Zhao

机构 * KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） 纠错

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 本文提出GeoHeight-Bench，通过构建高度感知的遥感理解评估框架，解决现有多模态模型在复杂遥感几何和灾害场景中忽略垂直维度的问题，提出数据生成管道和基准测试，并验证高度感知的重要性。

Comments 18 pages, 4 figures

TrustGeoGen: Formal-Verified Data Engine for Trustworthy Multi-modal Geometric Problem Solving

TrustGeoGen: 用于可信多模态几何问题求解的正式验证数据引擎

Daocheng Fu, Jianlong Chen, Renqiu Xia, Zijun Chen, Qi Liu, Yuan Feng, Hongbin Zhou, Renrui Zhang, Shiyang Feng, Peng Gao, Hongyuan Zha, Junchi Yan, Botian Shi, Yu Qiao, Bo Zhang

机构 * College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（复旦大学计算机科学与人工智能学院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） 纠错

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)；logical reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出TrustGeoGen，通过正式验证生成多模态几何数据，提升模型深度几何推理能力，在GeoQA等基准测试中取得显著成效。

Emergent Formal Verification: How an Autonomous AI Ecosystem Independently Discovered SMT-Based Safety Across Six Domains

涌现形式验证：自主AI生态系统如何在六个领域独立发现基于SMT的安全性

Octavian Untila

机构 * Aisophical SRL 纠错

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 自主AI生态系统在无显式形式方法指令下，独立在六个AI安全领域发现SMT求解器的应用，提出统一框架实现100%准确验证。

Comments 10 pages, 3 figures, 5 tables. Code: https://github.com/octavuntila-prog/substrate-guard. Companion paper: https://doi.org/10.5281/zenodo.19157571

A Public Theory of Distillation Resistance via Constraint-Coupled Reasoning Architectures

通过约束耦合推理架构的公开蒸馏阻力理论

Peng Wei, Wesley Shu

机构 * The Institute of Energetic Paradigm（能量范式研究所） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出一种理论框架，通过约束耦合推理架构减少蒸馏 asymmetry，核心观点是高阶能力与内部稳定性约束耦合时蒸馏价值降低，提供可验证的理论主张和实验假设。

LLM-Driven Reasoning for Constraint-Aware Feature Selection in Industrial Systems

基于大语言模型的约束感知特征选择方法用于工业系统

Yuhang Zhou, Zhuokai Zhao, Ke Li, Spilios Evmorfos, Gökalp Demirci, Mingyi Wang, Qiao Liu, Qifei Wang, Serena Li, Weiwei Li, Tingting Wang, Mingze Gao, Gedi Zhou, Abhishek Kumar, Xiangjun Fan, Lizhu Zhang, Jiayi Liu

机构 * Meta AI 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出MoFA框架，利用大语言模型进行序列推理特征选择，解决工业系统中标注数据有限和多约束问题，通过结构化提示和可解释推理提升模型精度与效率。

Comments 11 pages, 2 tables

Bridging Perception and Reasoning: Token Reweighting for RLVR in Multimodal LLMs

弥合感知与推理：用于多模态大语言模型中RLVR的标记重加权

Jinda Lu, Junkang Wu, Jinghan Li, Kexin Huang, Shuo Yang, Guoyin Wang, Jiancan Wu, Xiang Wang, Xiangnan He

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Peking University（北京大学） ； Independent Researcher（独立研究员） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 本文提出Token-Reweighting策略，通过动态重加权多模态大语言模型中的感知与推理标记，提升RLVR性能，实现视觉 grounding 和推理的协同优化。

EcoThink: A Green Adaptive Inference Framework for Sustainable and Accessible Agents

EcoThink: 一种绿色自适应推理框架，用于可持续和可及的智能体

Linxiao Li, Zhixiang Lu

机构 * The University of Sydney（悉尼大学） ； University of Liverpool（利物浦大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；CoT(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出EcoThink框架，通过轻量级路由器动态评估查询复杂度，减少推理能耗40.4%，提升AI可持续性和可及性。

Comments Accepted by WWW 2026

Mapping the Course for Prompt-based Structured Prediction

基于提示的结构预测路径映射

Matt Pauk, Maria Leonor Pacheco

机构 * University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出结合大语言模型与组合推理，提升结构预测的准确性和一致性，并通过实验验证符号推理在下游任务中的有效性。

Chain-Oriented Objective Logic with Neural Network Feedback Control and Cascade Filtering for Dynamic Multi-DSL Regulation

基于神经网络反馈控制与级联过滤的链式目标逻辑用于动态多DSL调节

Jipeng Han

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出一种将离散规则逻辑与轻量级神经网络反馈控制结合的神经符号搜索架构，通过级联过滤隔离神经误预测并动态补偿静态启发式偏差，确保大规模离散状态空间中的搜索稳定性和效率。

Comments 58 pages, 10 figures

From What to Why: A Multi-Agent System for Evidence-based Chemical Reaction Condition Reasoning

从何到为何：一个用于基于证据的化学反应条件推理的多智能体系统

Cheng Yang, Jiaxuan Lu, Haiyuan Wan, Junchi Yu, Feiwei Qin

机构 * Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)；planning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出ChemMAS多智能体系统，通过机制 grounding、多通道回忆、约束感知辩论和理由聚合，提升化学反应条件推荐的可解释性，实验表明其在准确率和可解释性上优于现有方法。

Comments Accepted by ICLR 2026

DRIFT: Dynamic Rule-Based Defense with Injection Isolation for Securing LLM Agents

DRIFT: 基于注入隔离的动态规则防御以保障LLM代理安全

Hao Li, Xiaogeng Liu, Hung-Chun Chiu, Dianqi Li, Ning Zhang, Chaowei Xiao

机构 * Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 DRIFT通过动态安全策略和注入隔离技术，有效防御LLM代理中的提示注入攻击，验证了其在多个基准测试中的高安全性和高实用性。

Comments Accepted to NeurIPS 2025

VOLMO: Versatile and Open Large Models for Ophthalmology

VOLMO：面向眼科学的多功能和开放型大模型

Zhenyue Qin, Younjoon Chung, Elijah Lee, Wanyue Feng, Xuguang Ai, Serina Applebaum, Minjie Zou, Yang Liu, Pan Xiao, Mac Singer, Amisha Dave, Aidan Gilson, Tiarnan D. L. Keenan, Emily Y. Chew, Zhiyong Lu, Yih-Chung Tham, Ron Adelman, Luciano V. Del Priore, Qingyu Chen

机构 * Department of Biomedical Informatics & Data Science, Yale University（耶鲁大学生物医学信息学与数据科学系） ； Ray and Stephanie Lane Computational Biology Department, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学雷和斯蒂芬妮·兰德计算生物学系） ； Yong Loo Lin School of Medicine, National University of Singapore（新加坡国立大学杨洛林医学院） ； Department of Radiology, Washington University in Saint Louis（圣路易斯华盛顿大学放射科） ； National Eye Institute, National Institutes of Health（国家卫生研究院眼科研究所） ； National Library of Medicine, National Institutes of Health（国家卫生研究院国家医学图书馆） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)

AI总结 VOLMO提出了一种通用框架，用于开发专门的眼科多模态大语言模型，通过预训练、微调和临床推理三个阶段，提升了眼科疾病筛查和诊断的性能。

Working Paper: Active Causal Structure Learning with Latent Variables: Towards Learning to Detour in Autonomous Robots

工作稿：带有潜在变量的主动因果结构学习：迈向自主机器人中的绕道学习

Pablo de los Riscos, Fernando J. Corbacho

机构 * Computer Engineering Department, Universidad Autónoma de Madrid（马德里自治大学计算机工程系） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出通过带有潜在变量的主动因果结构学习（ACSLWL）使自主机器人能主动构建因果模型，以应对环境变化，通过学习绕道行为提升效率。

Comments 44 pages, 12 figures

Multi-LLM Query Optimization

多LLM查询优化

Arlen Dean, Zijin Zhang, Stefanus Jasin, Yuqing Liu

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文研究如何在异构模型间优化查询分配，通过建立鲁棒的离线查询规划问题，结合联合界限分解与Chernoff型集中界，提出闭式表达式并设计近似方案。

CTS-PLL: A Robust and Anytime Framework for Collaborative Task Sequencing and Multi-Agent Path Finding

CTS-PLL：一种用于协作任务序列和多智能体路径寻找的鲁棒且随时可用的框架

Junkai Jiang, Yitao Xu, Ruochen Li, Shaobing Xu, Jianqiang Wang

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出CTS-PLL框架，通过锁定机制和LNS优化提升多智能体路径规划的鲁棒性和求解质量，在稀疏和密集环境中均表现出色。

Comments 8 pages, 5 figures, under review

StreamingClaw Technical Report

流式Claw技术报告

Jiawei Chen, Zhe Chen, Chaoqun Du, Maokui He, Wei He, Hengtao Li, Qizhen Li, Zide Liu, Hao Ma, Xuhao Pan, Chang Ren, Xudong Rao, Xintian Shen, Chenfeng Wang, Tao Wei, Chengjun Yu, Pengfei Yu, Shengyu Yao, Chunpeng Zhou, Kun Zhan, Lihao Zheng, Pan Zhou, Xuhan Zhu, Yufei Zheng

机构 * Li Auto Inc.（理想汽车） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出StreamingClaw框架，解决流式视频理解与具身智能中的实时推理、多模态记忆和闭环控制问题，提升复杂环境下的自主决策能力。

Comments Under Progress

Belief-Driven Multi-Agent Collaboration via Approximate Perfect Bayesian Equilibrium for Social Simulation

基于近似完美贝叶斯均衡的信念驱动多智能体协作：用于社会模拟

Weiwei Fang, Lin Li, Kaize Shi, Yu Yang, Jianwei Zhang

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出BEACOF框架，通过动态博弈模型解决多智能体协作中的信念与能力估计循环依赖问题，验证其在对抗、开放和混合场景中的有效性，提升社会模拟的可靠性。

Comments accepted at WWW 2026

Hallucination to Consensus: Multi-Agent LLMs for End-to-End JUnit Test Generation

幻觉到共识：多智能体LLM用于端到端JUnit测试生成

Qinghua Xu, Guancheng Wang, Lionel Briand, Kui Liu

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出CANDOR框架，通过多智能体协作生成Java单元测试，利用共识策略减少幻觉并提升Oracle准确性，实验表明其在代码覆盖率和突变得分上优于现有方法。

Pixelis: Reasoning in Pixels, from Seeing to Acting

Pixelis：在像素中推理，从看见到行动

Yunpeng Zhou

机构 * University of Reading（雷丁大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Pixelis通过在像素空间中直接操作图像和视频，结合执行操作和学习后果，提升视觉智能的通用性和物理基础，实现基于行动的多模态感知。

Comments 28pages, 16figures, 18tables

Scalable Object Relation Encoding for Better 3D Spatial Reasoning in Large Language Models

可扩展的对象关系编码以提升大语言模型中的3D空间推理

Shengli Zhou, Minghang Zheng, Feng Zheng, Yang Liu

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Southern University of Science and Technology（南方科技大学计算机科学与工程系） ； Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University（北京大学王轩计算机技术研究所） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Peking University（北京大学通用人工智能国家重点实验室） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出QuatRoPE，通过线性增长的对象数量输入长度和注意力层中的点积计算配对空间关系，提升大语言模型在3D空间推理中的性能。

Comments Accepted by CVPR 2026

Graph-of-Mark: Promote Spatial Reasoning in Multimodal Language Models with Graph-Based Visual Prompting

图标记：通过基于图的视觉提示提升多模态语言模型的空间推理能力

Giacomo Frisoni, Lorenzo Molfetta, Mattia Buzzoni, Gianluca Moro

机构 * University of Bologna（博洛尼亚大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出Graph-of-Mark，一种基于图的视觉提示方法，通过在输入图像上叠加场景图来增强多模态语言模型的空间推理能力，实验表明其在视觉问答和定位任务中提升了11个百分点的准确率。

Comments Please cite the definitive, copyrighted, and peer-reviewed version of this article published in AAAI 2026, edited by Sven Koenig et al., AAAI Press, Vol. 40, No. 36, Technical Track, pp. 30726-30734, 2026. DOI: https://doi.org/10.1609/aaai.v40i36.40329

DecoVLN: Decoupling Observation, Reasoning, and Correction for Vision-and-Language Navigation

DecoVLN：解耦观察、推理与修正以实现视觉-语言导航

Zihao Xin, Wentong Li, Yixuan Jiang, Bin Wang, Runmin Cong, Jie Qin, Shengjun Huang

机构 * Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学） ； Shandong University（山东大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title)

AI总结 DecoVLN通过优化长期记忆构建和修正策略，提升长周期导航的鲁棒性与稳定性，实验证明其在真实环境中的有效性。

Comments 16 pages, 8 figures, CVPR2026

Traffic Scene Generation from Natural Language Description for Autonomous Vehicles with Large Language Model

基于大语言模型的自然语言描述生成交通场景用于自动驾驶车辆

Bo-Kai Ruan, Hao-Tang Tsui, Yung-Hui Li, Hong-Han Shuai

机构 * National Yang Ming Chiao Tung University（国立阳明交通大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； AI Research Center, Hon Hai Research Institute（鸿海研究院人工智能研究中心） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)

AI总结 本文提出TTSG框架，通过自然语言生成可控交通场景，解决文本到空间布局、无预设位置场景构建及多智能体行为规划问题，实验表明其在安全关键场景中碰撞率低且提升驾驶 captioning 模型性能。

Comments Accepted by WAD@CVPR2026

GeoResponder: Towards Building Geospatial LLMs for Time-Critical Disaster Response

GeoResponder：迈向构建用于时间敏感灾害响应的地理空间大语言模型

Ahmed El Fekih Zguir, Ferda Ofli, Muhammad Imran

机构 * Qatar Computing Research Institute（卡塔尔计算研究所） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract,comments)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 GeoResponder通过分层指令微调课程，赋予大语言模型空间推理能力，通过在不同认知层中分层地理空间学习，使模型能够有效处理灾害响应中的道路网络、坐标和基础设施访问问题，显著优于现有基础模型和领域特定基线。

Comments 16 pages, 5 figures, Major revision with new geospatial reasoning framework (GeoResponder), previously titled "RoadMind"

Integrated Multi-Drone Task Allocation, Sequencing, and Optimal Trajectory Generation in Obstacle-Rich 3D Environments

集成多无人机任务分配、任务序列和最优轨迹生成在障碍密集的3D环境中

Yunes Alqudsi, Murat Makaraci

机构 * Aerospace Engineering Department, Faculty of Aeronautics and Astronautics, Kocaeli University（科贾埃利大学航空与航天学院航空航天工程系） ； Interdisciplinary Research Center for Aviation and Space Exploration, KFUPM（法赫德国王石油矿产大学航空与空间探索跨学科研究中心） ； Mechanical Engineering Department, Faculty of Aeronautics and Astronautics, Kocaeli University（科贾埃利大学航空与航天学院机械工程系） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出IMD-TAPP框架，通过结合离散任务规划和连续轨迹合成，解决多无人机在障碍密集环境中的任务分配、序列规划和安全轨迹生成问题，实现动态可行且无碰撞的高效路径。

Comments Resubmission following accepted appeal (MOD-78958). Resubmitting to cs.RO with cross-lists cs.MA and cs.AI as advised by arXiv Support