大模型推理能力

When Models Outthink Their Safety: Unveiling and Mitigating Self-Jailbreak in Large Reasoning Models

当模型超越安全限制：揭示并缓解大推理模型的自我突破

Yingzhi Mao, Chunkang Zhang, Junxiang Wang, Xinyan Guan, Boxi Cao, Yaojie Lu, Hongyu Lin, Xianpei Han, Le Sun

机构 * Chinese Information Processing Laboratory, Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所信息处理实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 研究揭示大推理模型存在自我突破现象，提出CoG框架通过分步干预缓解安全问题，平衡安全与推理性能。

Comments ACL 2026. The first two authors contributed equally. The main text is 9 pages, with an appendix of 28 pages. The paper contains 20 figures and 15 tables

Test-Time Matching: Unlocking Compositional Reasoning in Multimodal Models

测试时匹配：在多模态模型中解锁组合推理

Yinglun Zhu, Jiancheng Zhang, Fuzhi Tang

机构 * University of California, Riverside（加州大学河滨分校） 纠错

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

AI总结 本文提出测试时匹配算法，通过改进评估指标提升多模态模型的组合推理能力，使SigLIP-B16和GPT-4.1在Winoground等基准上取得新突破。

Comments To appear at ICLR 2026; extended results to generative multimodal models

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