大模型推理能力

Calibrated Speculative Decoding: Frequency-Guided Candidate Selection for Efficient Inference

校准的推测解码：基于频率的候选选择以实现高效的推理

Xuwen Zhou, Fangxin Liu, Chao Wang, Xiao Zheng, Hao Zheng, Min He, Li Jiang, Haibing Guan

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Alibaba Cloud Computing（阿里云 computing） 纠错

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

AI总结 本文提出校准的推测解码，通过频率引导的候选选择和概率保护的接受机制，提升大语言模型推理效率，实测效果优于现有方法。

Comments ACL 2026 Main Conference

WebXSkill: Skill Learning for Autonomous Web Agents

WebXSkill：自主网页代理的技能学习

Zhaoyang Wang, Qianhui Wu, Xuchao Zhang, Chaoyun Zhang, Wenlin Yao, Fazle Elahi Faisal, Baolin Peng, Si Qin, Suman Nath, Qingwei Lin, Chetan Bansal, Dongmei Zhang, Saravan Rajmohan, Jianfeng Gao, Huaxiu Yao

机构 * University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Microsoft（微软） 纠错

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

AI总结 WebXSkill通过可执行技能框架解决自主网页代理在长周期任务中的执行与适应问题，提升任务成功率。

Comments 21 pages

Failure Makes the Agent Stronger: Enhancing Accuracy through Structured Reflection for Reliable Tool Interactions

失败让智能体更强：通过结构化反思提升准确性以实现可靠的工具交互

Junhao Su, Yuanliang Wan, Junwei Yang, Hengyu Shi, Tianyang Han, Junfeng Luo, Yurui Qiu

机构 * Vision Agent Team, Meituan（美团视觉代理团队） ； MeiGen AI Team, Meituan（美团MeiGen AI团队） 纠错

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

AI总结 本文提出结构化反思方法，通过显式反思和优化提升工具交互的可靠性，实验表明在多轮工具调用中显著提高成功率并减少冗余调用。

Comments ACL

Feedback-Driven Tool-Use Improvements in Large Language Models via Automated Build Environments

通过自动化构建环境提升大语言模型的反馈驱动工具使用

Junjie Ye, Changhao Jiang, Zhengyin Du, Yufei Xu, Xuesong Yao, Zhiheng Xi, Xiaoran Fan, Qi Zhang, Tao Gui, Xuanjing Huang, Jiecao Chen

机构 * Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 本文提出自动化环境构建流程和可验证奖励机制，提升大语言模型的工具使用能力，实验表明在不降低通用能力的情况下显著增强工具使用性能。

Comments Accepted by ACL 2026

Bridging Protocol and Production: Design Patterns for Deploying AI Agents with Model Context Protocol

Vasundra Srinivasan

机构 * Data Engineering for Multimodal AI (O’Reilly)（多模态AI数据工程（O’Reilly）） 纠错

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

Comments 23 pages, 5 figures, 4 tables

AMA: Adaptive Memory via Multi-Agent Collaboration

AMA：通过多智能体协作实现自适应记忆

Weiquan Huang, Zixuan Wang, Hehai Lin, Sudong Wang, Bo Xu, Qian Li, Beier Zhu, Linyi Yang, Chengwei Qin

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； Shandong University（山东大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） 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AMA框架，通过多智能体协作实现自适应记忆管理，解决传统方法在记忆粒度和一致性维护上的不足，实验表明其在长上下文任务中表现优异，减少约80%的token消耗。

Comments 8 pages

Formalizing the Safety, Security, and Functional Properties of Agentic AI Systems

形式化代理AI系统的安全、安全性和功能性属性

Edoardo Allegrini, Ananth Shreekumar, Z. Berkay Celik

机构 * Sapienza University of Rome（罗马萨皮恩扎大学） ； Purdue University（普渡大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一个统一的语义框架，用于分析、设计和部署正确、可靠且稳健的代理AI系统，通过形式化验证确保系统行为的安全性和功能性。

Concrete Jungle: Towards Concreteness Paved Contrastive Negative Mining for Compositional Understanding

具体丛林：迈向由具体性铺就的对比负样本挖掘以实现组合理解

Eun Woo Im, Dhruv Madhwal, Vivek Gupta

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ConcretePlant，通过增强具体性术语的修改来提升对比学习信号，解决负样本生成中的梯度失衡问题，提出Cement损失函数以动态校准惩罚，实现更有效的组合理解。

Comments 10 pages

Cracking the Code of Juxtaposition: Can AI Models Understand the Humorous Contradictions

破解 juxtaposition 的密码：AI 模型能否理解幽默的矛盾

Zhe Hu, Tuo Liang, Jing Li, Yiren Lu, Yunlai Zhou, Yiran Qiao, Jing Ma, Yu Yin

机构 * Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学计算机系） ； Department of Computer and Data Sciences, Case Western Reserve University（凯斯西储大学计算机与数据科学系） 纠错

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

AI总结 本文探讨了AI在理解基于矛盾叙事的幽默中的挑战，通过引入YesBut基准测试，评估大型语言模型在识别和解释漫画中的表现，发现即使是最先进的模型仍无法匹敌人类水平。

Comments NeurIPS 2024 (Oral)

PlanCompiler: A Deterministic Compilation Architecture for Structured Multi-Step LLM Pipelines

PlanCompiler：一种确定性编译架构用于结构化多步骤LLM流水线

Pranav Harikumar

专题命中 复杂问题求解 ：planning(abstract)

AI总结 PlanCompiler通过类型节点注册表、静态图验证和确定性编译分离规划与执行，提升结构化LLM流水线的可靠性与效率，实现高成功率和成本效益。

Comments 31 pages, 1 figure, 7 tables, includes appendices and reproduction details

LongCoT: Benchmarking Long-Horizon Chain-of-Thought Reasoning

LongCoT：长周期链式推理基准测试

Sumeet Ramesh Motwani, Daniel Nichols, Charles London, Peggy Li, Fabio Pizzati, Acer Blake, Hasan Hammoud, Tavish McDonald, Akshat Naik, Alesia Ivanova, Vignesh Baskaran, Ivan Laptev, Ruben Glatt, Tal Ben-Nun, Philip Torr, Natasha Jaques, Ameya Prabhu, Brian Bartoldson, Bhavya Kailkhura, Christian Schroeder de Witt

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL)（劳伦斯利弗莫尔国家实验室） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(title,abstract)；CoT(abstract,abstract_cn)；planning(abstract)

AI总结 LongCoT通过2500个专家设计的问题评估长周期链式推理能力，揭示前沿模型在长时间推理中的不足。

Comments Long-Horizon Reasoning Benchmark

MERRIN: A Benchmark for Multimodal Evidence Retrieval and Reasoning in Noisy Web Environments

MERRIN：一种多模态证据检索与推理的基准，用于噪声网络环境

Han Wang, David Wan, Hyunji Lee, Thinh Pham, Mikaela Cankosyan, Weiyuan Chen, Elias Stengel-Eskin, Tu Vu, Mohit Bansal

机构 * UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 MERRIN基准评估搜索增强代理在噪声网络环境中的多模态证据检索与推理能力，通过自然语言查询和多模态证据检索测试，发现现有模型在复杂任务中表现有限，需进一步提升多模态处理能力。

Comments First three authors contributed equally. Project Page: https://merrin-benchmark.github.io/

Dental-TriageBench: Benchmarking Multimodal Reasoning for Hierarchical Dental Triage

牙科分诊基准：用于分层牙科分诊的多模态推理基准

Ziyi He, Yushi Feng, Shuangyu Yang, Yinghao Zhu, Xichen Zhang, Pak Chuen Patrick Tai, Hei Yuet Lo, Songying Wu, Weifa Yang, Lequan Yu

机构 * School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong（香港大学计算与数据科学学院） ； Faculty of Dentistry, The University of Hong Kong（香港大学牙科学院） ； The Prince Philip Dental Hospital（菲利普王子牙科医院） ； Li Ka Shing Faculty of Medicine, The University of Hong Kong（香港大学利滋医学学院） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Dental-TriageBench，首个专家标注的多模态牙科分诊基准，通过246个脱敏案例评估19种模型在细粒度治疗层面分诊中的表现，揭示了人类与模型间的显著差距。

How Robust Are Large Language Models for Clinical Numeracy? An Empirical Study on Numerical Reasoning Abilities in Clinical Contexts

大型语言模型在临床数字能力上的鲁棒性如何？一项关于临床情境中数值推理能力的实证研究

Minh-Vuong Nguyen, Fatemeh Shiri, Zhuang Li, Karin Verspoor

机构 * School of Computing Technologies, RMIT University（计算机技术学院，皇家墨尔本理工大学） 纠错

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

AI总结 本文通过ClinicNumRobBench基准测试，评估了17种LLM在临床情境下的数值推理能力，发现数值检索表现良好，但关系比较和聚合仍存在挑战，且医疗数据微调会降低数值能力。

Comments Accepted to ACL2026 Findings

Character Beyond Speech: Leveraging Role-Playing Evaluation in Audio Large Language Models via Reinforcement Learning

角色超越言语：通过强化学习利用角色扮演评估音频大语言模型

Dongjie Fu, Fangming Feng, Xize Cheng, Linjun Li, Zhou Zhao, Tao Jin

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出RoleJudge框架，通过多模态评估系统评估语音与角色的一致性，引入RoleChat数据集并采用多阶段训练和标准对齐强化学习，验证了多维评估框架的有效性。

TableNet A Large-Scale Table Dataset with LLM-Powered Autonomous

TableNet：一个大规模表格数据集与LLM驱动的自主系统

Ruilin Zhang, Kai Yang

机构 * School of Computer Science and Technology, Tongji University（同济大学计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 TableNet通过LLM驱动的自主系统生成和识别表格，解决大规模高质量表格数据集的不足，提升表格结构识别的效率与精度。

Comments The 40th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence Bridge Program on Logic & AI

MAny: Merge Anything for Multimodal Continual Instruction Tuning

MAny：为多模态连续指令微调合并任何内容

Zijian Gao, Wangwang Jia, Xingxing Zhang, Pengfei Qian, Tao Sun, Bo Ding, Yong Dou, Huaimin Wang, Kele Xu

机构 * College of Computer Science and Technology, National University of Defense Technology（国防科技大学计算机科学与技术学院） ； National Key Laboratory of Parallel and Distributed Computing, National University of Defense Technology（国防科技大学并行与分布式计算国家重点实验室） ； State Key Laboratory of Complex & Critical Software Environment（复杂与关键软件环境国家重点实验室） ； School of Computer Science, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） 纠错

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

AI总结 针对多模态连续指令微调中感知漂移和推理崩溃问题，提出MAny框架，通过跨模态投影合并和低秩参数合并实现任务知识融合，提升模型鲁棒性和性能。

Automatically Inferring Teachers' Geometric Content Knowledge: A Skills Based Approach

自动推断教师的几何内容知识：基于技能的方法

Ziv Fenigstein, Kobi Gal, Avi Segal, Osama Swidan, Inbal Israel, Hassan Ayoob

机构 * Ben-Gurion University, Israel（本古里安大学，以色列） ； University of Edinburgh, U.K.（爱丁堡大学，英国） 纠错

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

AI总结 本文提出基于技能的自动化方法，利用大语言模型对教师的Van Hiele几何推理水平进行分类，通过整合显式技能信息提升分类准确率，为大规模评估教师几何知识提供理论支持。

Comments The work is accepted for publication as a full paper (Main Track) at the 27th International Conference on Artificial Intelligence in Education (AIED 2026)

Training-Free Test-Time Contrastive Learning for Large Language Models

无需训练的测试时对比学习用于大语言模型

Kaiwen Zheng, Kai Zhou, Jinwu Hu, Te Gu, Mingkai Peng, Fei Liu

机构 * South China University of Technology（南方科技大学） ； Pazhou Laboratory（琶洲实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出无需训练的测试时对比学习（TF-TTCL），通过动态'探索-反思-引导'循环提升冻结大语言模型的在线推理能力，优于零样本基线和代表性测试时适应方法。

Comments Accepted by Findings ACL 2026

RiskWebWorld: A Realistic Interactive Benchmark for GUI Agents in E-commerce Risk Management

RiskWebWorld: 电子商务风险管理中GUI代理的现实交互基准

Renqi Chen, Zeyin Tao, Jianming Guo, Jing Wang, Zezhou Xu, Jingzhe Zhu, Qingqing Sun, Tianyi Zhang, Shuai Chen

机构 * Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

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

AI总结 RiskWebWorld是一个用于评估GUI代理在电子商务风险管理中能力的现实交互基准，揭示了通用模型与专用模型在长周期专业任务中的显著能力差距。

ChartNet: A Million-Scale, High-Quality Multimodal Dataset for Robust Chart Understanding

ChartNet: 一个百万级、高质量的多模态数据集，用于稳健的图表理解

Jovana Kondic, Pengyuan Li, Dhiraj Joshi, Isaac Sanchez, Ben Wiesel, Shafiq Abedin, Amit Alfassy, Eli Schwartz, Daniel Caraballo, Yagmur Gizem Cinar, Florian Scheidegger, Steven I. Ross, Daniel Karl I. Weidele, Hang Hua, Ekaterina Arutyunova, Roei Herzig, Zexue He, Zihan Wang, Xinyue Yu, Yunfei Zhao, Sicong Jiang, Minghao Liu, Qunshu Lin, Peter Staar, Luis Lastras, Aude Oliva, Rogerio Feris

机构 * MIT（麻省理工学院） ； MIT-IBM Watson AI Lab（麻省理工-IBM沃森人工智能实验室） ； IBM Research（IBM研究院） ； Abaka AI & 2077AI（Abaka AI及2077AI） 纠错

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

AI总结 ChartNet通过生成150万张不同图表样本，提升图表解释和推理能力，包含代码、图像、表格、自然语言和问答数据，支持多模态对齐，公开可用。

Comments Accepted at CVPR 2026

Remember Me, Refine Me: A Dynamic Procedural Memory Framework for Experience-Driven Agent Evolution

记住我，精进我：一种面向经验驱动代理进化的动态过程记忆框架

Zouying Cao, Jiaji Deng, Li Yu, Weikang Zhou, Zhaoyang Liu, Bolin Ding, Hai Zhao

机构 * AGI Institute, School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（AGI研究院，计算机科学学院，上海交通大学） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（通义实验室，阿里巴巴集团） ； Key Laboratory of Shanghai Education Commission for Intelligent Interaction and Cognitive Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海市教育委员会智能交互与认知工程重点实验室，上海交通大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ReMe框架，通过多维蒸馏、情境适应重用和基于效用的精炼机制，解决传统静态记忆存储的不足，实验证明其在BFCL-V3和AppWorld上达到新状态，展示了自进化记忆在终身学习中的高效性。

Comments 20 pages, 10 figures, 15 tables, ACL'26-Findings

[Emerging Ideas] Artificial Tripartite Intelligence: A Bio-Inspired, Sensor-First Architecture for Physical AI

新兴理念：人工三元智能：一种生物启发、以传感器优先的物理AI架构

You Rim Choi, Subeom Park, Hyung-Sin Kim

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出人工三元智能（ATI），一种生物启发的物理AI架构，通过模块化设计实现传感器控制与推理的协同进化，提升动态环境下的性能与效率。

GeoAgentBench: A Dynamic Execution Benchmark for Tool-Augmented Agents in Spatial Analysis

GeoAgentBench: 一种面向空间分析工具增强代理的动态执行基准

Bo Yu, Cheng Yang, Dongyang Hou, Chengfu Liu, Jiayao Liu, Chi Wang, Zhiming Zhang, Haifeng Li, Wentao Yang

机构 * School of Geosciences and Info-Physics, Central South University（中南大学地球科学与信息物理学院） ； School of Earth Sciences and Spatial Information Engineering, Hunan University of Science and Technology（湖南科技大学地球科学与空间信息工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出GeoAgentBench，通过动态执行沙盒评估地理信息代理，引入PEA指标和视觉语言模型验证，改进Plan-and-React架构，提升空间分析代理的执行鲁棒性与逻辑严谨性。

Comments 20 pages, 3 figures, 6 tables

MUSE: Multi-Domain Chinese User Simulation via Self-Evolving Profiles and Rubric-Guided Alignment

MUSE：通过自演化档案和评分引导对齐实现多领域中文用户模拟

Zihao Liu, Hantao Zhou, Jiguo Li, Jun Xu, Jiuchong Gao, Jinghua Hao, Renqing He, Peng Wang

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） ； Meituan（美团） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 MUSE通过自演化档案和评分引导对齐，生成逼真且行为一致的中文用户响应，优于现有方法。

Beyond State Consistency: Behavior Consistency in Text-Based World Models

超越状态一致性：文本基础世界模型中的行为一致性

Youling Huang, Guanqiao Chen, Junchi Yao, Lu Wang, Fangkai Yang, Chao Du, ChenZhuo Zhao, Pu Zhao, Qingwei Lin, Saravan Rajmohan, Dongmei Zhang

机构 * Dalian University of Technology（大连理工大学） ； MBZUAI ； Peking University（北京大学） ； Microsoft（微软） 纠错

专题命中 推理评测 ：planning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出行为一致性训练方法，通过改进世界模型与真实环境的功能一致性，提升长期对齐效果，实验显示在WebShop和TextWorld中表现优异，同时保持单步预测质量。

Comments 20 pages, 2 figures

RPS: Information Elicitation with Reinforcement Prompt Selection

RPS: 通过强化提示选择进行信息获取

Tao Wang, Jingyao Lu, Xibo Wang, Haonan Huang, Su Yao, Zhiqiang Hu, Xingyan Chen, Enmao Diao

机构 * Department of Computer Science, Southwestern University of Finance and Economics（西南财经大学计算机科学学院） ； China Telecom Corporation Limited（中国电信有限公司） ； Tsinghua University（清华大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出RPS框架，通过强化学习实现对话中自适应的信息获取，引入IELegal数据集验证其有效性。

Modality-Native Routing in Agent-to-Agent Networks: A Multimodal A2A Protocol Extension

代理到代理网络中的模态本原路由：一种多模态A2A协议扩展

Vasundra Srinivasan

机构 * AI Architect, Author—Data Engineering for Multimodal AI (O’Reilly)（人工智能架构师，作者—多模态AI的数据工程（O’Reilly）） ； Stanford School of Engineering (April 2026)（斯坦福大学工程学院（2026年4月）） 纠错

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

AI总结 本文提出MMA2A架构，通过多模态本原路由提升任务准确率，其在跨模态任务中表现优于文本瓶颈基线，尤其在视觉依赖任务中效果显著，但增加了1.8倍的延迟。

Comments 14 pages, 4 figures (TikZ). PDFLaTeX. Supplementary code and experiment artifacts: https://github.com/vasundras/modality-native-routing-a2a-protocol

ToolOmni: Enabling Open-World Tool Use via Agentic learning with Proactive Retrieval and Grounded Execution

ToolOmni: 通过代理学习实现开放世界工具使用：基于主动检索和基础执行

Shouzheng Huang, Meishan Zhang, Baotian Hu, Min Zhang

机构 * Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 ToolOmni通过主动检索和基础执行实现开放世界工具使用，通过冷启动多轮交互数据集和Decoupled Multi-Objective GRPO算法提升工具检索和执行性能，实验表明其在检索和执行任务上均达到SOTA水平。

Comments 19 pages, 9 figures, 9 tables, accepted to ACL 2026

MedRCube: A Multidimensional Framework for Fine-Grained and In-Depth Evaluation of MLLMs in Medical Imaging

MedRCube：面向医学影像中多模态大语言模型细粒度与深入评估的多维框架

Zhijie Bao, Fangke Chen, Licheng Bao, Chenhui Zhang, Wei Chen, Jiajie Peng, Zhongyu Wei

机构 * School of Data Science, Fudan University（复旦大学数据科学学院） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； School of Integrated Circuits, Zhejiang University（浙江大学集成电路学院） ； School of Software Engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学软件工程学院） ； School of Computer Science, Northwestern Polytechnical University（西北工业大学计算机学院） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出MedRCube框架，通过两阶段构建流程对33个MLLM进行细粒度评估，揭示先前方法无法获取的洞察，并引入可信度评估子集，发现快捷行为与诊断性能的显著正相关，引发临床部署的担忧。