大模型推理能力

CGC: Compositional Grounded Contrast for Fine-Grained Multi-Image Understanding

CGC：基于组成性 grounded 对比的细粒度多图像理解

Lihao Zheng, Zhenwei Shao, Yu Zhou, Yan Yang, Xintian Shen, Jiawei Chen, Hao Ma, Tao Wei

机构 * School of Computer Science and Technology, Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学计算机科学与技术学院） ； School of Computer Science（计算机科学学院） ； Technology, Hangzhou Dianzi University（技术，杭州电子科技大学） 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.AI

AI总结 本文提出CGC框架，通过跨图像对比和内图像对比提升多图像细粒度理解，结合规则空间奖励增强属性和对齐，实验显示在多个基准上取得最佳结果，并在多模态任务中表现优异。

Causal Concept Graphs in LLM Latent Space for Stepwise Reasoning

在LLM潜在空间中使用因果概念图进行分步推理

Md Muntaqim Meherab, Noor Islam S. Mohammad, Faiza Feroz

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

AI总结 本文提出因果概念图（CCG），通过结合任务条件稀疏自编码器和可微结构学习方法，在LLM潜在空间中建模概念间的因果依赖关系，提升了多步推理的效果。

Comments We have recently encountered author conflicts related to this work and therefore respectfully request the withdrawal of this paper. We believe this step is necessary to address the situation appropriately and maintain academic integrity in the submission

When Does LLM Self-Correction Help? A Control-Theoretic Markov Diagnostic and Verify-First Intervention

当大语言模型自我纠正有助于什么？一种控制论马尔可夫诊断和先验证干预

Aofan Liu, Jingxiang Meng

机构 * Peking University（北京大学） ； University of Chicago（芝加哥大学） 纠错

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

AI总结 本文通过控制论马尔可夫模型分析自我纠正的条件，发现近零误差阈值决定其有效性，并通过实验验证先验证提示能有效减少误差。

Superminds Test: Actively Evaluating Collective Intelligence of Agent Society via Probing Agents

超级心智测试：通过探测代理主动评估代理社会的集体智慧

Xirui Li, Ming Li, Yunze Xiao, Ryan Wong, Dianqi Li, Timothy Baldwin, Tianyi Zhou

机构 * University of Maryland（马里兰大学） ； Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 研究通过Superminds测试评估代理社会的集体智慧，发现规模扩大并未带来集体智慧，交互浅显是主要限制因素。

Lightweight Retrieval-Augmented Generation and Large Language Model-Based Modeling for Scalable Patient-Trial Matching

轻量级检索增强生成与基于大语言模型的建模用于可扩展的患者试验匹配

Xiaodi Li, Yang Xiao, Munhwan Lee, Konstantinos Leventakos, Young J. Juhn, David Jones, Terence T. Sio, Wei Liu, Maria Vassilaki, Nansu Zong

机构 * Department of Artificial Intelligence and Informatics, Mayo Clinic（人工智能与信息学系，梅奥诊所） ； Computer Science Department, University of Tulsa（图兰大学计算机科学系） ； Mayo Clinic Comprehensive Cancer Center, Mayo Clinic（梅奥诊所综合癌症中心，梅奥诊所） ； Division of Community Pediatric and Adolescent Medicine, Department of Pediatrics, Mayo Clinic（社区儿科与青少年医学分会，儿科部，梅奥诊所） ； Department of Neurology, Mayo Clinic（神经病学部，梅奥诊所） ； Department of Radiation Oncology, Mayo Clinic（放射肿瘤学部，梅奥诊所） ； Department of Quantitative Health Sciences, Mayo Clinic（定量健康科学部，梅奥诊所） 纠错

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

AI总结 本文提出轻量级框架，结合检索增强生成和大语言模型建模，解决患者试验匹配中长异构电子健康记录和复杂资格标准的可扩展性、泛化性和计算效率问题。

Comments 31 pages, 7 figures

QuantClaw: Precision Where It Matters for OpenClaw

QuantClaw：在OpenClaw中至关重要的精度

Manyi Zhang, Ji-Fu Li, Zhongao Sun, Xiaohao Liu, Zhenhua Dong, Xianzhi Yu, Haoli Bai, Xiaobo Xia

机构 * Huawei Technologies（华为技术有限公司） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； 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、cs.AI

AI总结 QuantClaw通过动态分配精度优化任务性能，降低计算成本和延迟，提升多轮推理效率。

Comments Blog: https://sparkengineai.github.io/QuantClaw

RAG-Reflect: Agentic Retrieval-Augmented Generation with Reflections for Comment-Driven Code Maintenance on Stack Overflow

RAG-Reflect：基于反思的代理检索增强生成用于Stack Overflow的评论驱动代码维护

Mehedi Hasan Shanto, Muhammad Asaduzzaman, Alioune Ngom

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出RAG-Reflect框架，通过检索增强推理和自我反思机制，实现精确的评论-编辑预测，提升代码维护效率。

Comments 27 pages, submitted to the TOSEM

Listening with Time: Precise Temporal Awareness for Long-Form Audio Understanding

通过时间聆听：为长音频理解实现精确的时间意识

Mingchen Shao, Hang Su, Wenjie Tian, Bingshen Mu, Zhennan Lin, Lichun Fan, Zhenbo Luo, Jian Luan, Lei Xie

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

AI总结 本文提出LAT-Audio模型，通过构建长音频数据集和基准测试，解决长音频时间意识任务中的性能下降问题，提升模型对长音频的鲁棒性。

Graph-to-Vision: Multi-graph Understanding and Reasoning using Vision-Language Models

图到视觉：利用视觉-语言模型进行多图理解与推理

Qihang Ai, Ruizhou Li, Menghui Wang, Haiyun Jiang

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Shandong University（山东大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 本文提出首个评估和提升视觉语言模型多图推理能力的基准，涵盖四种常见图类型并支持复杂任务，评估了多种先进模型并验证了数据集的有效性。

Comments 26 pages, 23 figures

Evaluating Code Reasoning Abilities of Large Language Models Under Real-World Settings

在现实世界设置下评估大型语言模型的代码推理能力

Changshu Liu, Alireza Ghazanfari, Yang Chen, Reyhaneh Jabbarvand

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 本文通过构建包含1200个问题的 dataset，评估 LLM 在现实复杂性下的代码推理能力，采用静态和动态分析方法，分类问题难度为 LC 或 HC，揭示现有评估方法主要偏向低复杂度问题。

Sovereign Agentic Loops: Decoupling AI Reasoning from Execution in Real-World Systems

主权代理循环：在现实系统中解耦AI推理与执行

Jun He, Deying Yu

专题命中 推理评测 ：reasoning(title)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出Sovereign Agentic Loops，通过解耦AI推理与执行，提升系统安全性，实验显示其有效阻止93%的危险意图。

Comments 15 pages, 2 figures

Navigating Large-Scale Document Collections: MuDABench for Multi-Document Analytical QA

在大规模文档集合中导航：MuDABench用于多文档分析问答

Zhanli Li, Yixuan Cao, Lvzhou Luo, Ping Luo

机构 * State Key Laboratory of AI Safety, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences (CAS)（人工智能安全国家重点实验室，计算技术研究所，中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Wenlan School of Business, Zhongnan University of Economics and Law（中南财经政法大学文澜商学院） 纠错

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

AI总结 本文提出在大规模半结构化文档集合上进行分析问答的任务，介绍了MuDABench多文档分析问答基准，要求跨多个文档提取和综合信息以进行定量分析，实验发现标准RAG系统表现不佳，提出多代理工作流以提升性能。

Comments Findings of ACL 2026. The camera-ready version corrects some labeling errors. The accompanying repository is continuously updated based on community feedback; for the most up-to-date implementation and results, please refer to the repository

CNSL-bench: Benchmarking the Sign Language Understanding Capabilities of MLLMs on Chinese National Sign Language

CNSL-bench：用于评估多模态大语言模型在中文国家手语理解能力的基准

Rui Zhao, Xuewen Zhong, Xiaoyun Zheng, Jinsong Su, Yidong Chen

机构 * School of Informatics, Xiamen University, China（厦门大学信息学院） ； Key Lab of Digital Protection and Intelligent Processing of Intangible Cultural Heritage of Fujian-Taiwan (XMU), Ministry of Culture and Tourism, China（福建省-台湾非物质文化遗产数字化保护与智能处理重点实验室（XMU），文化和旅游部，中国） ； National Language Resources Monitoring and Research Center for Education and Teaching Media, Xiamen University, China（教育与教学媒体语言资源监测与研究中心，厦门大学，中国） 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CNSL-bench，首个评估多模态大语言模型在中文国家手语理解能力的基准，通过权威 grounding、多模态覆盖和手部动作多样性，评估21个模型，发现当前模型在手语理解上仍显著劣于人类表现。

Comments Accepted as the Main Conference at ACL 2026

EuropeMedQA Study Protocol: A Multilingual, Multimodal Medical Examination Dataset for Language Model Evaluation

欧洲医学问答研究协议：一个多语言、多模态的医学考试数据集用于语言模型评估

Francesco Andrea Causio, Vittorio De Vita, Olivia Riccomi, Michele Ferramola, Federico Felizzi, Alessandro Tosi, Antonio Cristiano, Lorenzo De Mori, Chiara Battipaglia, Melissa Sawaya, Luigi De Angelis, Marcello Di Pumpo, Alessandra Piscitelli, Pietro Eric Risuleo, Alessia Longo, Giulia Vojvodic, Mariapia Vassalli, Bianca Destro Castaniti, Nicolò Scarsi, Manuel Del Medico

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

AI总结 本文提出欧洲医学问答数据集，旨在通过多语言多模态数据评估语言模型性能，评估跨语言迁移和视觉推理能力。

Aggregate vs. Personalized Judges in Business Idea Evaluation: Evidence from Expert Disagreement

聚合与个性化评判在商业创意评估中的对比：来自专家分歧的证据

Wataru Hirota, Tomoki Taniguchi, Tomoko Ohkuma, Kosuke Takahashi, Takahiro Omi, Kosuke Arima, Takuto Asakura, Chung-Chi Chen, Tatsuya Ishigaki

机构 * Stockmark Inc（Stockmark公司） ； Asahi Kasei Corporation（朝日化学株式会社） ； National Institute of Informatics（日本信息处理学会） ； National Institute of Advanced Industrial Science and Technology（国家先进工业科学与技术研究院） 纠错

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

AI总结 本文研究了在商业创意评估中，自动评判应接近聚合共识还是个体评判的问题，通过PBIG-DATA数据集发现个性化评判更符合评估者，而聚合评判存在较大分歧。

Comments ACL 2026 Industry Track (Oral)

Bridging the Long-Tail Gap: Robust Retrieval-Augmented Relation Completion via Multi-Stage Paraphrase Infusion

弥合长尾差距：通过多阶段 paraphrase 注入实现鲁棒的检索增强关系完成

Fahmida Alam, Mihai Surdeanu, Ellen Riloff

机构 * Department of Computer Science University of Arizona, USA（计算机科学系亚利桑那大学） 纠错

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

AI总结 本文提出RC-RAG框架，通过多阶段paraphrase注入提升稀有关系完成性能，无需微调即可在长尾场景下显著提升精确匹配指标。

Towards Safe Mobility: A Unified Transportation Foundation Model enabled by Open-Ended Vision-Language Dataset

迈向安全的移动性：由开放-ended视觉-语言数据集驱动的统一运输基础模型

Wenhui Huang, Songyan Zhang, Collister Chua, Yang Liang, Zhiqi Mao, Heng Yang, Chen Lv

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Land Transportation Dataset数据集和UniVLT模型，通过开放-ended视觉问答和多任务学习，提升城市交通环境下的安全推理能力，实现微观自动驾驶与宏观交通分析的统一。

Response-Based Knowledge Distillation for Multilingual Jailbreak Prevention Unwittingly Compromises Safety

基于响应的知识蒸馏用于多语言对抗预防无意中削弱了安全性

Max Zhang, Derek Liu, Kai Zhang, Joshua Franco, Haihao Liu

机构 * OpenAI ； Meta 纠错

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

AI总结 本文研究了基于响应的知识蒸馏在多语言对抗预防中的应用，发现标准微调会增加学生模型的对抗成功率，但去除边界拒绝可缓解安全性下降。

Comments 9 pages, Poster presented at Socially Responsible and Trustworthy Foundation Models at NeurIPS 2025 Workshop

Cost-Effective Communication: An Auction-based Method for Language Agent Interaction

高效通信：一种基于拍卖的语言代理交互方法

Yijia Fan, Jusheng Zhang, Kaitong Cai, Jing Yang, Chengpei Tang, Jian Wang, Keze Wang

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） ； Snap Inc. ； Guangdong Key Laboratory of Big Data Analysis and Processing（广东省大数据分析与处理重点实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出DALA框架，通过将通信带宽视为稀缺资源，解决多代理系统中通信低效问题，实验表明其在多个基准测试中表现优异。

Seeing the Whole Elephant: A Benchmark for Failure Attribution in LLM-based Multi-Agent Systems

看见整个象：面向基于大语言模型的多智能体系统故障归因的基准测试

Mengzhuo Chen, Junjie Wang, Fangwen Mu, Yawen Wang, Zhe Liu, Huanxiang Feng, Qing Wang

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出TraceElephant基准测试，通过完整执行轨迹和可复现环境提升故障归因准确性，验证完整轨迹对故障原因识别的重要性。

Comments Accepted by ACL 2026

EV-CLIP: Efficient Visual Prompt Adaptation for CLIP in Few-shot Action Recognition under Visual Challenges

EV-CLIP：为视觉挑战下的少样本动作识别在CLIP中实现高效的视觉提示适应

Hyo Jin Jon, Longbin Jin, Eun Yi Kim

机构 * Artificial Intelligence & Computer Vision Lab., Konkuk University, Seoul, South Korea（人工智能与计算机视觉实验室，韩国康 kuk 大学，首尔） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出EV-CLIP，通过引入mask prompts和context prompts提升CLIP在少样本视频动作识别中的性能，克服视觉挑战对空间感知的影响。

Comments 14 pages, 8 figures, 6 tables

HumDial-EIBench: A Human-Recorded Multi-Turn Emotional Intelligence Benchmark for Audio Language Models

HumDial-EIBench: 一个用于音频语言模型的情感智能基准测试

Shuiyuan Wang, Zhixian Zhao, Hongfei Xue, Chengyou Wang, Shuai Wang, Hui Bu, Xin Xu, Lei Xie

机构 * Nanjing University, China（南京大学，中国） ； AISHELL, China（AISHELL，中国） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出HumDial-EIBench，通过真实人类对话评估音频语言模型的情感智能，采用多选题和对抗性干扰项减少主观评分偏差，发现大多数模型在多轮情感跟踪和隐含因果推理上表现不佳。

V-MAGE: A Game Evaluation Framework for Assessing Vision-Centric Capabilities in Multimodal Large Language Models

V-MAGE：一种用于评估多模态大语言模型视觉能力的游戏评估框架

Xiangxi Zheng, Linjie Li, Zhengyuan Yang, Ping Yu, Alex Jinpeng Wang, Rui Yan, Yuan Yao, Lijuan Wang

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Central South University（中南大学） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 V-MAGE通过游戏化评估框架系统评估多模态大语言模型在动态交互环境中的视觉推理能力，揭示其在复杂场景中的性能局限，为提升模型视觉与推理能力提供改进方向。

Decomposed Attention Fusion in MLLMs for Training-Free Video Reasoning Segmentation

MLLMs中分解注意力融合用于无训练视频推理分割

Su Ho Han, Jeongseok Hyun, Pilhyeon Lee, Minho Shim, Dongyoon Wee, Seon Joo Kim

机构 * Yonsei University（延世大学） ； Inha University（inha大学） ； NAVER Cloud（NAVER云） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 本文提出DecAF方法，通过对比物体背景融合和互补视频帧融合精炼注意力图，实现无训练视频推理分割，取得优于无训练方法和与有训练方法相当的性能。

Comments Accepted to ICLR 2026. Code is available at https://github.com/HYUNJS/DecAF

Verbal Confidence Saturation in 3-9B Open-Weight Instruction-Tuned LLMs: A Pre-Registered Psychometric Validity Screen

3-9B开放权重指令微调LLM中的言语自信饱和：一项预注册的心理计量效度筛查

Jon-Paul Cacioli

机构 * Independent Researcher（独立研究员） 纠错

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

AI总结 研究测试了七种指令微调的开放权重模型在最小数值提示下产生言语化自信是否满足最低效度标准，发现所有模型在数值自信上无效，且类别提示未能恢复效度。

Comments 10 pages, 3 figures, 4 tables, 1 appendix. Pre-registered: osf.io/azbvx. Code and data: github.com/synthiumjp/koriat

AdaptEvolve: Improving Efficiency of Evolutionary AI Agents through Adaptive Model Selection

AdaptEvolve: 通过自适应模型选择提高进化AI代理的效率

Pretam Ray, Pratik Prabhanjan Brahma, Zicheng Liu, Emad Barsoum

机构 * IIT Kharagpur（印度理工学院Kharagpur分校） ； Advanced Micro Devices, Inc. (AMD)（先进微器件公司（AMD）） 纠错

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

AI总结 本文提出AdaptEvolve方法，通过自适应选择大语言模型提升进化代理效率，实验证明在保持准确性的同时降低推理成本37.9%。

Comments 9 pages, 2 Figues

Voice Under Revision: Large Language Models and the Normalization of Personal Narrative

声音的修订：大型语言模型与个人叙述的规范化

Tom van Nuenen

机构 * Social Sciences D-Lab, University of California, Berkeley（社会科学D实验室，加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究探讨大型语言模型如何通过改写影响个人叙述的风格和叙述质感，发现改写导致风格规范化，包括功能词、缩略语和第一人称代词减少，而词汇多样性、词长和标点使用增加，影响叙述方式和因果推理。

DM-ASR: Diarization-aware Multi-speaker ASR with Large Language Models

DM-ASR：基于说话人识别的多说话人ASR框架

Li Li, Ming Cheng, Weixin Zhu, Yannan Wang, Juan Liu, Ming Li

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 DM-ASR利用说话人识别作为结构先验，将多说话人ASR任务转化为多轮对话生成过程，通过分解转录为说话人和时间条件查询，提升转录质量与结构化输出。

Democratizing Music Therapy: LLM-Based Automated EEG Analysis and Progress Tracking for Low-Cost Home Devices

音乐治疗民主化：基于LLM的自动EEG分析与进展追踪用于低成本家庭设备

Huixin Xue, Guangjun Xu, Shihong Ren, Xian Gao, Ruian Tie, Zhen Zhou, Hao Liu, Yue Gao

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出一种基于LLM的系统，通过自动EEG和心血管数据分析生成可读报告和个性化音乐推荐，解决家庭音乐治疗中可及性和成本问题。

Comments Withdrawn by the authors due to issues in the experimental validation and interpretation of EEG-derived measures, which may affect the reliability of the reported results and conclusions. The current version should not be cited as a reliable reference