大模型推理能力

Graph-Based Chain-of-Thought Pruning for Reducing Redundant Reflections in Reasoning LLMs

基于图的链式推理剪枝：减少推理LLM中冗余反射

Hongyuan Yuan, Xinran He, Run Shao, Bolei He, Xianwei Xue, Mengke Chen, Qiutong Pan, Haiwei Wang, Haifeng Li

机构 * School of Geosciences and Info-Physics, Central South University（地质科学与信息物理学院，中南大学） ； Baidu Inc.（百度公司） 纠错

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

AI总结 本文提出基于图的链式推理优化框架，通过剪枝策略减少推理过程中冗余反射，提升效率与准确性。

Comments Accepted by ACL2026 Findings

KG-Reasoner: A Reinforced Model for End-to-End Multi-Hop Knowledge Graph Reasoning

KG-Reasoner: 一种用于端到端多跳知识图谱推理的强化模型

Shuai Wang, Yinan Yu

机构 * Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出KG-Reasoner，通过强化学习整合多步推理至LLM的'思考'阶段，实现动态探索推理路径，实验表明其在多跳和知识密集型推理任务中表现优异。

Comments 15 pages, 4 figures

OctoTools: An Agentic Framework with Extensible Tools for Complex Reasoning

OctoTools: 一个具有可扩展工具的代理框架，用于复杂推理

Pan Lu, Bowen Chen, Sheng Liu, Rahul Thapa, Joseph Boen, James Zou

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 OctoTools通过标准化工具卡、规划器和执行器，提供一种无需训练的多代理框架，实现跨领域复杂推理，其在16种任务中达到9.3%的平均准确率提升。

Comments 88 pages, 18 figures. Accepted to ACL 2026

Learning Chain Of Thoughts Prompts for Predicting Entities, Relations, and even Literals on Knowledge Graphs

学习链式思维提示以预测知识图谱中的实体、关系以及甚至字面量

Alkid Baci, Luke Friedrichs, Caglar Demir, N'Dah Jean Kouagou, Axel-Cyrille Ngonga Ngomo

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出RALP方法，通过学习基于字符串的链式思维提示作为评分函数，提升知识图谱链接预测的性能，实验表明其在多个基准测试中均取得显著提升。

Perception-Aware Policy Optimization for Multimodal Reasoning

面向多模态推理的感知意识策略优化

Zhenhailong Wang, Xuehang Guo, Sofia Stoica, Haiyang Xu, Hongru Wang, Hyeonjeong Ha, Xiusi Chen, Yangyi Chen, Ming Yan, Fei Huang, Heng Ji

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 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PAPO算法，通过引入隐式感知损失提升多模态推理性能，实现4.4%-17.5%的基准提升，尤其在视觉依赖性强的任务中表现更佳。

Agentic LLM Reasoning in a Self-Driving Laboratory for Air-Sensitive Lithium Halide Spinel Conductors

具有自主推理能力的LLM在空气敏感性锂卤化物尖晶石导体自驱动实验室中的应用

Yuxing Fei, Bernardus Rendy, Xiaochen Yang, Junhee Woo, Xu Huang, Chang Li, Shilong Wang, David Milsted, Yan Zeng, Gerbrand Ceder

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

AI总结 本文提出A-Lab GPSS平台，通过整合代理AI框架，实现对空气敏感性材料的自主实验设计，探索锂卤化物尖晶石固态离子导体的广阔化学空间，提升离子导电性和相纯度。

Benchmarking Foundation Models with Retrieval-Augmented Generation in Olympic-Level Physics Problem Solving

基于检索增强生成在奥林匹克级物理问题求解中的基础模型评估

Shunfeng Zheng, Yudi Zhang, Meng Fang, Zihan Zhang, Zhitan Wu, Mykola Pechenizkiy, Ling Chen

机构 * AAII, University of Technology Sydney, New South Wales, Australia（AAII，悉尼大学，新南威尔士州，澳大利亚） ； Eindhoven University of Technology, Eindhoven, The Netherlands（埃因霍温理工大学，埃因霍温，荷兰） ； University of Liverpool, Liverpool, United Kingdom（利物浦大学，利物浦，英国） ； University of New South Wales, New South Wales, Australia（新南威尔士大学，新南威尔士州，澳大利亚） 纠错

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

AI总结 本文通过PhoPile多模态数据集评估检索增强生成在奥林匹克级物理问题求解中的表现，探讨了基础模型结合检索与物理语料对性能提升的影响及存在的挑战。

Comments Accepted to EMNLP 2025 (Findings)

Transferable Expertise for Autonomous Agents via Real-World Case-Based Learning

通过现实世界案例学习实现自主代理的可迁移专业技能

Zhenyu Ma, Yuyang Song, Chunyi Yang, Jingyi Zhu, Letian Yang, Xukai Jiang

机构 * National Glycoengineering Research Center, Shandong University（山东大学糖工程研究中心） ； State Key Laboratory of Microbial Technology, Shandong University（山东省微生物技术重点实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出基于案例学习的框架，通过将过往任务经验转化为可重用的知识资产，使自主代理能迁移先前经验以执行更结构化的分析，在六个复杂任务类别基准测试中表现优异，尤其在复杂任务上优势显著。

Beyond Transcription: Unified Audio Schema for Perception-Aware AudioLLMs

超越转录：面向感知意识的统一音频架构

Linhao Zhang, Yuhan Song, Aiwei Liu, Chuhan Wu, Sijun Zhang, Wei Jia, Yuan Liu, Houfeng Wang, Xiao Zhou

机构 * Basic Model Technology Center, WeChat AI, Tencent Inc.（腾讯基本模型技术中心、微信AI、腾讯公司） ； State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（多媒体信息处理国家重点实验室、计算机学院、北京大学） 纠错

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

AI总结 本文提出统一音频架构（UAS），通过将音频信息划分为转录、语调和非语言事件三个组件，提升音频细粒度感知性能，同时保持推理能力。

Comments Accepted to ACL 2026 Findings

CIA: Inferring the Communication Topology from LLM-based Multi-Agent Systems

CIA：从基于大语言模型的多智能体系统推断通信拓扑

Yongxuan Wu, Xixun Lin, He Zhang, Nan Sun, Kun Wang, Chuan Zhou, Shirui Pan, Yanan Cao

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络安全学院） ； Griffith University（格里菲斯大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences（中国科学院数学与系统科学研究院） 纠错

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

AI总结 研究探讨了基于大语言模型的多智能体系统通信拓扑在黑盒环境下被推断的隐私风险，提出CIA攻击方法，通过构建对抗性查询和全局偏差解耦技术，验证了攻击的有效性。

Comments ACL 2026, Main

Agentic Insight Generation in VSM Simulations

代理洞察生成在价值流图模拟中的应用

Micha Selak, Dirk Krechel, Adrian Ulges, Sven Spieckermann, Niklas Stoehr, Andreas Loehr

机构 * RheinMain University of Applied Sciences（莱茵美因应用科学大学） ； SimPlan AG（SimPlan公司） 纠错

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

AI总结 本文提出一种分步代理架构，通过分离协调与数据分析，利用领域专家知识进行渐进数据发现，提升复杂价值流图模拟中提取可操作洞察的准确性与鲁棒性。

Relax: An Asynchronous Reinforcement Learning Engine for Omni-Modal Post-Training at Scale

Relax：一种用于大规模多模态后训练的异步强化学习引擎

Liujie Zhang, Benzhe Ning, Rui Yang, Xiaoyan Yu, Jiaxing Li, Lumeng Wu, Jia Liu, Minghao Li, Weihang Chen, Weiqi Hu, Lei Zhang

机构 * AI Platform, Xiaohongshu Inc（小红书AI平台） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； 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.CL

AI总结 Relax通过三个协同设计的架构层解决多模态数据流、大规模鲁棒性和延迟-吞吐量平衡问题，实现比veRL快1.20倍的端到端加速，并在多模态强化学习中表现出稳定收敛性。

Comments 17 pages, 22 figures

Mema: Memory-Augmented Adapter for Enhanced Vision-Language Understanding

Mema：增强视觉-语言理解的内存增强适配器

Ying Liu, Yudong Han, Kean Shi, Liyuan Pan

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Peking University（北京大学） ； Yangtze Delta Region Academy of Beijing Institude of Technology（北京理工大学长江三角洲地区研究院） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出Mema适配器，通过维护状态记忆积累层次视觉表示，提升多模态理解性能，实验验证其在复杂任务中的有效性。

Can Small Agents Collaborate to Beat a Single Large Language Model?

小型智能体能否协同击败单一大型语言模型？

Agata Żywot, Xinyi Chen, Yifei Yuan, Anders Søgaard, Maarten de Rijke

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究通过对比小型多智能体系统与大型单智能体模型，发现多智能体协作在多步骤推理和工具使用任务中表现更优，尤其 orchestrator 的能力主导整体性能。