大模型推理能力

Chart-RL: Policy Optimization Reinforcement Learning for Enhanced Visual Reasoning in Chart Question Answering with Vision Language Models

Chart-RL: 通过强化学习优化策略以提升基于视觉语言模型的图表问答中的视觉推理

Yunfei Bai, Amit Dhanda, Shekhar Jain

机构 * Amazon（亚马逊） 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Chart-RL框架，通过反馈驱动的策略优化提升视觉语言模型在复杂数据可视化中的推理能力，实现更高的准确率和更高效的推理速度。

Comments In Proceedings of the 32nd ACM-SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026)

Token-Efficient Multimodal Reasoning via Image Prompt Packaging

通过图像提示包装实现高效的多模态推理

Joong Ho Choi, Jiayang Zhao, Avani Appalla, Himansh Mukesh, Dhwanil Vasani, Boyi Qian

机构 * BNY ； Pittsburgh US（美国匹兹堡） 纠错

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

AI总结 本文提出图像提示包装方法，通过将结构化文本嵌入图像以减少文本令牌开销，并在多个数据集和模型上验证其效果，展示了在多模态系统设计中视觉编码的重要性。

Comments 9 pages including references

Borderless Long Speech Synthesis

无边界的长语音合成

Xingchen Song, Di Wu, Dinghao Zhou, Pengyu Cheng, Hongwu Ding, Yunchao He, Jie Wang, Shengfan Shen, Sixiang Lv, Lichun Fan, Hang Su, Yifeng Wang, Shuai Wang, Meng Meng, Jian Luan

机构 * MiLM Plus, Xiaomi Inc., China（小米公司MiLM Plus，中国） ； Nanjing University, China（南京大学，中国） ； WeNet Open Source Community（WeNet开源社区） 纠错

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

AI总结 本文提出无边界的长语音合成框架，通过统一能力集实现多说话人合成和长文本生成，采用全局-句子-token注释策略和连续分词器提升指令遵循能力，构建分层控制协议栈实现多模态输入到结构化生成命令的转换。

Efficient3D: A Unified Framework for Adaptive and Debiased Token Reduction in 3D MLLMs

Efficient3D: 一种用于3D多模态大语言模型中自适应和去偏token减少的统一框架

Yuhui Lin, Siyue Yu, Yuxing Yang, Guangliang Cheng, Jimin Xiao

机构 * Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西交利物浦大学） ； University of Liverpool（利物浦大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Efficient3D框架，通过去偏视觉token重要性估计器和自适应token再平衡策略，实现3D MLLMs的高效推理，提升性能并降低计算开销。

Cross-Vehicle 3D Geometric Consistency for Self-Supervised Surround Depth Estimation on Articulated Vehicles

跨车辆3D几何一致性用于机械臂车辆上的自监督周围深度估计

Weimin Liu, Jiyuan Qiu, Wenjun Wang, Joshua H. Meng

机构 * School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学车辆与运载学院） ； Remote Sensing and Earth Observation Laboratory, University of Copenhagen（哥本哈根大学遥感与地球观测实验室） ； California PATH, University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校加州PATH） 纠错

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

AI总结 本文提出ArticuSurDepth框架，通过跨视图和跨车辆几何一致性提升机械臂车辆周围深度估计的结构一致性与精度。

Audio Spatially-Guided Fusion for Audio-Visual Navigation

音频空间引导融合用于音频视觉导航

Xinyu Zhou, Yinfeng Yu

机构 * Joint Research Laboratory for Embodied Intelligence, Xinjiang University（新疆大学联合研究实验室，具身智能） ； Joint International Research Laboratory of Silk Road Multilingual Cognitive Computing, Xinjiang University（新疆大学丝绸之路多语言认知计算国际联合研究实验室） ； School of Computer Science and Technology, Xinjiang University（新疆大学计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种音频空间引导融合方法，通过自适应提取空间状态信息，实现多模态特征动态对齐与融合，提升在未知声源分布下的导航泛化能力。

Comments Main paper (6 pages). Accepted for publication by the International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2026)

FSUNav: A Cerebrum-Cerebellum Architecture for Fast, Safe, and Universal Zero-Shot Goal-Oriented Navigation

FSUNav: 一种用于快速、安全和通用零样本目标导向导航的脑皮层-小脑架构

Mingao Tan, Yiyang Li, Shanze Wang, Xinming Zhang, Wei Zhang

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学学院） ； College of Information Science and Technology, Eastern Institute of Technology（东方理工学院信息科学与技术学院） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出FSUNav架构，通过整合视觉语言模型与小脑-脑皮层模块，实现跨异构平台的零样本目标导航，提升效率与安全性。

QVAD: A Question-Centric Agentic Framework for Efficient and Training-Free Video Anomaly Detection

QVAD：一种以问题为中心的代理框架，用于高效且无需训练的视频异常检测

Lokman Bekit, Hamza Karim, Nghia T Nguyen, Yasin Yilmaz

机构 * Department of Electrical Engineering, University of South Florida, Tampa, Florida, USA（南佛罗里达大学电气工程系，坦帕，佛罗里达州，美国） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 QVAD提出一种以问题为中心的代理框架，通过动态对话机制提升视频异常检测的效率和性能，无需参数更新即可实现高精度检测。

Token Warping Helps MLLMs Look from Nearby Viewpoints

令牌扭曲帮助多模态大语言模型从近处视角观察

Phillip Y. Lee, Chanho Park, Mingue Park, Seungwoo Yoo, Juil Koo, Minhyuk Sung

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文研究令牌扭曲如何帮助多模态大语言模型从近处视角理解场景，发现反向令牌扭曲在视角变化中更稳定且能更好保持语义一致性。

Comments CVPR 2026, Project Page: https://token-warping-mllm.github.io

UNICA: A Unified Neural Framework for Controllable 3D Avatars

UNICA：一种统一的神经框架用于可控的3D人形 avatars

Jiahe Zhu, Xinyao Wang, Yiyu Zhuang, Yanwen Wang, Jing Tian, Yao Yao, Hao Zhu

机构 * Nanjing University（南京大学） ； State Key Laboratory of Novel Software Technology（计算机软件新技术国家重点实验室） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：planning(abstract)

AI总结 UNICA通过动作条件扩散模型和点转换器生成可控的3D人形，实现无需骨骼的统一生成框架，支持自由视角渲染和动态衣物处理。

Comments Opensource code: https://github.com/zjh21/UNICA

QuadAgent: A Responsive Agent System for Vision-Language Guided Quadrotor Agile Flight

QuadAgent：一种基于视觉-语言引导的四旋翼敏捷飞行响应代理系统

Ao Zhuang, Feng Yu, Tianbao Zhang, Linzuo Zhang, Danping Zou

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 QuadAgent通过异步多代理架构解耦高层推理与低层控制，利用Impression Graph维护场景记忆并结合视觉避障网络确保飞行安全，实现在复杂环境中高速导航与响应。

FoE: Forest of Errors Makes the First Solution the Best in Large Reasoning Models

FoE：错误森林使大推理模型中的首个解成为最佳解

Kehan Jiang, Haonan Dong, Zhaolu Kang, Zhengzhou Zhu, Guojie Song

机构 * School of Software and Microelectronics, Peking University（北京大学软件与微电子学院） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, School of Intelligence Science and Technology, Peking University（北京大学智能科学与技术学院通用人工智能国家重点实验室） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文发现大推理模型中首个解往往最优，提出RED框架通过抑制错误增长和修剪后续错误提升性能，实验显示在多个基准上性能提升达19.0%。

LLM Reasoning with Process Rewards for Outcome-Guided Steps

基于过程奖励的大型语言模型推理

Mohammad Rezaei, Jens Lehmann, Sahar Vahdati

机构 * Amazon Science（亚马逊科学） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 PROGRS框架通过过程奖励相对偏好优化，提升数学推理准确性，减少错误引导，优于仅基于结果的基线方法。

Comments 8 pages, 3 figures, 2 tables, submitted to IJCNN 2026 conference

Beyond the Assistant Turn: User Turn Generation as a Probe of Interaction Awareness in Language Models

超越助手回合：用户回合生成作为语言模型交互意识的探测器

Sarath Shekkizhar, Romain Cosentino, Adam Earle

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；math reasoning(abstract)；verifier(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出通过用户回合生成探测语言模型的交互意识，发现交互意识与任务准确性无关，且通过温度采样可提升生成效果。

Evaluating the Environmental Impact of using SLMs and Prompt Engineering for Code Generation

评估使用SLMs和提示工程进行代码生成的环境影响

Md Afif Al Mamun, Sayan Nath, Gias Uddin, Novarun Deb

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)

AI总结 本文研究了基于SLMs的代码生成中不同提示策略对准确性和可持续性的影响，发现可持续性与准确性脱钩，提示工程可实现环保与性能的平衡。

Comments 12 pages

Coupled Control, Structured Memory, and Verifiable Action in Agentic AI (SCRAT -- Stochastic Control with Retrieval and Auditable Trajectories): A Comparative Perspective from Squirrel Locomotion and Scatter-Hoarding

耦合控制、结构化记忆与可验证行为在代理AI中的应用（SCRAT -- 随机控制与可审计轨迹：从松鼠运动与散落储藏的比较视角）

Maximiliano Armesto, Christophe Kolb

机构 * Taller Technologies 纠错

专题命中 测试时计算 ：verifier(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文从松鼠生态角度探讨代理AI中控制、记忆与可验证行为的耦合机制，提出结构化记忆模型与延迟验证信号，验证三种假设以提升系统鲁棒性与可靠性。

Comments 15 pages, 4 figures, 3 tables

Experience as a Compass: Multi-agent RAG with Evolving Orchestration and Agent Prompts

经验作为罗盘：具有演进编排和代理提示的多代理RAG

Sha Li, Naren Ramakrishnan

机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出HERA框架，通过动态编排和角色特定提示提升多代理RAG在复杂任务中的性能，实现38.69%的平均提升并保持鲁棒性。

Sustainability Analysis of Prompt Strategies for SLM-based Automated Test Generation

基于SLM的自动化测试生成提示策略可持续性分析

Pragati Kumari, Novarun Deb

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文研究了基于小语言模型的自动化测试生成中提示策略对计算和环境可持续性的影响，通过实验评估七种策略，发现策略选择对可持续性指标有显著影响，简单策略更环保。

Comments 11 pages

R2-Write: Reflection and Revision for Open-Ended Writing with Deep Reasoning

R2-Write：基于深度推理的开放性写作反思与修订

Wanlong Liu, Bo Zhang, Chenliang Li, Shaopeng Lai, Yuning Wu, Xuanyu Lei, Ming Yan

机构 * Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里巴巴集团通义实验室） ； Tsinghua University, Beijing, China（清华大学（中国北京）） 纠错

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

AI总结 本文提出R2-Write框架，通过迭代作家-评判者交互生成高质量思考轨迹，增强开放性写作的深度推理能力，实验表明显式引入反思与修订模式显著提升了写作任务性能。

Comments 31 pages

NeuReasoner: Towards Explainable, Controllable, and Unified Reasoning via Mixture-of-Neurons

NeuReasoner：通过混合神经元实现可解释、可控和统一的推理

Haonan Dong, Kehan Jiang, Haoran Ye, Wenhao Zhu, Zhaolu Kang, Guojie Song

机构 * State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, School of Intelligence Science and Technology, Peking University（北京大学智能科学与技术学院通用人工智能国家重点实验室） ； School of Software and Microelectronics, Peking University（北京大学软件与微电子学院） 纠错

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

AI总结 本文提出NeuReasoner框架，通过混合神经元解决推理中的内在错误、跨步震荡和实例适配问题，提升可解释性和可控性，实验显示在六个基准测试中性能提升达27.0%，token消耗降低19.6%-63.3%。

Speaker-Reasoner: Scaling Interaction Turns and Reasoning Patterns for Timestamped Speaker-Attributed ASR

Speaker-Reasoner: 通过扩展交互轮次和推理模式实现时间戳化的说话者归属ASR

Zhennan Lin, Shuai Wang, Zhaokai Sun, Pengyuan Xie, Chuan Xie, Jie Liu, Qiang Zhang, Lei Xie

机构 * School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University（南京大学智能科学与技术学院） ； Shanghai Lingguang Zhaxian Technology（上海灵光乍现科技） 纠错

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

AI总结 本文提出Speaker-Reasoner，一种端到端的语音大语言模型，通过迭代分析音频结构和自主预测时间边界，提升了多说话人对话的转录和理解能力，尤其在处理重叠语音和复杂轮次转换方面表现优异。

Improving MPI Error Detection and Repair with Large Language Models and Bug References

利用大语言模型和Bug参考改进MPI错误检测与修复

Scott Piersall, Yang Gao, Shenyang Liu, Liqiang Wang

机构 * Dept. of Computer Science, University of Central Florida（中佛罗里达大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出结合Few-Shot Learning、Chain-of-Thought和Retrieval Augmented Generation技术，提升大语言模型在MPI错误检测与修复中的准确性，实验结果显示错误检测准确率从44%提升至77%。

Comments 41 pages, 8 figures

Journal ref Journal of Parallel and Distributed Computing, Volume 213, 2026, 105255, ISSN 0743-7315

AutoVerifier: An Agentic Automated Verification Framework Using Large Language Models

AutoVerifier：基于大语言模型的代理自动化验证框架

Yuntao Du, Minh Dinh, Kaiyuan Zhang, Ninghui Li

机构 * Purdue University（普渡大学） 纠错

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

AI总结 本文提出AutoVerifier框架，利用大语言模型自动化验证技术性声明，通过构建知识图谱实现六层递进验证，展示其在量子计算领域的应用效果。

Comments Winner of 2025-2026 Radiance Technologies Innovation Bowl

Glia: A Human-Inspired AI for Automated Systems Design and Optimization

Glia：一种受人类启发的AI，用于自动化系统设计与优化

Pouya Hamadanian, Pantea Karimi, Arash Nasr-Esfahany, Kimia Noorbakhsh, Joseph Chandler, Ali ParandehGheibi, Mohammad Alizadeh, Hari Balakrishnan

机构 * MIT CSAIL（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） ； Independent Researcher（独立研究员） 纠错

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

AI总结 Glia通过人类启发的多智能体工作流利用大语言模型，生成可解释的系统设计，展示了AI在复杂系统问题中创造性和可理解性的能力。

InfoSeeker: A Scalable Hierarchical Parallel Agent Framework for Web Information Seeking

InfoSeeker：一种用于网络信息检索的可扩展分层并行代理框架

Ka Yiu Lee, Yuxuan Huang, Zhiyuan He, Huichi Zhou, Weilin Luo, Kun Shao, Meng Fang, Jun Wang

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

AI总结 本文提出InfoSeeker框架，通过分层结构和并行机制解决大规模信息整合中的效率与准确性问题，实验证明其在信息检索任务中具有显著的提升效果。

Chain-of-Authorization: Embedding authorization into large language models

授权链：将授权嵌入大型语言模型

Yang Li, Yule Liu, Xinlei He, Youjian Zhao, Qi Li, Ke Xu

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

AI总结 本文提出授权链框架，通过重新设计输入输出格式和微调合成数据，使LLM在动态推理环境中内化访问边界，提升安全性和拒绝非授权请求的能力。

Comments 23 pages, 7 figures

Training Multi-Image Vision Agents via End2End Reinforcement Learning

通过端到端强化学习训练多图像视觉代理

Chengqi Dong, Chuhuai Yue, Hang He, Rongge Mao, Fenghe Tang, S Kevin Zhou, Zekun Xu, Xiaohan Wang, Jiajun Chai, Guojun Yin

机构 * MeiTuan（美团） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 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IMAgent，通过端到端强化学习训练视觉代理，解决多图像问答任务中的输入限制问题，通过设计视觉反思和验证工具提升模型注意力，首次从注意力角度揭示工具使用对性能的影响。

DeltaLogic: Minimal Premise Edits Reveal Belief-Revision Failures in Logical Reasoning Models

DeltaLogic: 最小前提编辑揭示逻辑推理模型中的信念修正失败

Amit Dhanda

机构 * Amazon（亚马逊） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)；logical reasoning(title,comments)；分类 cs.AI

AI总结 DeltaLogic通过最小证据变化评估逻辑推理模型的信念修正能力，发现初始推理能力强并不等于修正行为强，Qwen3-4B在修正任务中仍存在惯性失败，Phi-4-mini-instruct表现更优但仍有非 trivial 抽象问题。

Comments ICLR 2026 Workshop on Logical Reasoning of Large Language Models

V2X-QA: A Comprehensive Reasoning Dataset and Benchmark for Multimodal Large Language Models in Autonomous Driving Across Ego, Infrastructure, and Cooperative Views

V2X-QA：面向自动驾驶多视角的多模态大语言模型综合数据集与基准测试

Junwei You, Pei Li, Zhuoyu Jiang, Weizhe Tang, Zilin Huang, Rui Gan, Jiaxi Liu, Yan Zhao, Sikai Chen, Bin Ran

机构 * Department of Civil and Environmental Engineering, University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校土木与环境工程系） ； Department of Civil and Architectural Engineering and Construction Management, University of Wyoming（怀俄明大学土木与建筑工程及施工管理系） ； School of Transportation, Southeast University（东南大学交通学院） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出V2X-QA数据集和基准测试，用于评估多模态大语言模型在自动驾驶中的多视角推理能力，揭示视角对性能的影响，并提出V2X-MoE模型以提升多视角推理性能。

Understanding the Role of Hallucination in Reinforcement Post-Training of Multimodal Reasoning Models

理解强化学习在多模态推理模型后训练中幻觉的作用

Gengwei Zhang, Jie Peng, Zhen Tan, Mufan Qiu, Hossein Nourkhiz Mahjoub, Vaishnav Tadiparthi, Kwonjoon Lee, Yanyong Zhang, Tianlong Chen

机构 * University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Honda Research Institute, USA（本田美国研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出Hallucination-as-Cue框架，通过引入模态特异性扰动分析强化学习对多模态推理模型的影响，揭示幻觉在训练中的关键作用，挑战现有假设。

Comments CVPR 2026