大模型推理能力

Direct Reasoning Optimization: Token-Level Reasoning Reflectivity Meets Rubric Gates for Unverifiable Tasks

直接推理优化：基于推理反射的令牌级推理与评分门控用于不可验证任务

Yifei Xu, Tusher Chakraborty, Srinagesh Sharma, Leonardo Nunes, Swati Sharma, Kate Drakos Demopulos, Emre Kıcıman, Songwu Lu, Ranveer Chandra

机构 * Microsoft（微软公司） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种约束强化学习框架，通过令牌级推理反射奖励和评分门控优化不可验证任务的推理质量与学习效率。

Multimodal Latent Reasoning via Hierarchical Visual Cues Injection

多模态潜在推理 via 分层视觉提示注入

Yiming Zhang, Qiangyu Yan, Borui Jiang, Kai Han

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Huawei Noah's Ark Lab（华为诺亚实验室） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)；CoT(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文提出HIVE框架，通过分层视觉提示注入实现多模态潜在推理，提升模型在对齐潜在空间中的多步推理能力。

GraphDC: A Divide-and-Conquer Multi-Agent System for Scalable Graph Algorithm Reasoning

GraphDC: 一种用于可扩展图算法推理的分而治之多智能体系统

Wenjin Li, Jiaming Cui

机构 * Department of Computer Science, Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 GraphDC通过分而治之的多智能体框架提升图算法推理效率，通过分解图并分配子任务给专用智能体，结合主智能体整合结果，提升大规模图处理的性能和鲁棒性。

MAS-Algorithm: A Workflow for Solving Algorithmic Programming Problems with a Multi-Agent System

MAS-Algorithm: 一个基于多智能体系统的算法问题求解工作流

Yuliang Xu, Xiang Xu, Yao Wan, Hu Wei, Tong Jia

机构 * Peking University（北京大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出MAS-Algorithm，通过多智能体工作流提升算法问题求解能力，实验显示在多个模型上均取得显著提升，包括接受率提升6.48%和LiveCodeBench-Pro上的4.72%提升。

DGPO: Distribution Guided Policy Optimization for Fine Grained Credit Assignment

DGPO：基于分布的策略优化用于细粒度信用分配

Hongbo Jin, Rongpeng Zhu, Zhongjing Du, Xu Jiang, Jingqi Tian, Qiaoman Zhang, Jiayu Ding

机构 * Peking University（北京大学） ； SJTU（上海交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 DGPO通过引入分布引导的策略优化框架，解决传统方法在细粒度信用分配中的不足，通过Hellinger距离和熵门机制实现安全探索与有效区分真实推理突破，提升大语言模型在复杂推理任务中的性能。

VIDEE: Visual and Interactive Decomposition, Execution, and Evaluation of Text Analytics with Intelligent Agents

VIDEE：基于智能代理的文本分析可视化、交互式分解、执行与评估系统

Sam Yu-Te Lee, Chenyang Ji, Shicheng Wen, Lifu Huang, Dongyu Liu, Kwan-Liu Ma

机构 * Department of Computer Science, University of California at Davis（加州大学戴维斯分校计算机科学系） 纠错

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

AI总结 VIDEE通过人机协作流程帮助初级分析师进行高级文本分析，包含分解、执行和评估三个阶段，结合人类反馈和LLM评估，验证了系统在非专家用户中的实用性。

Persistent Visual Memory: Sustaining Perception for Deep Generation in LVLMs

持久视觉记忆：在大型视觉-语言模型中维持感知以实现深度生成

Siyuan Huang, Xiaoye Qu, Yafu Li, Tong Zhu, Zefeng He, Muxin Fu, Daizong Liu, Wei-Long Zheng, Yu Cheng

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Tongji University（同济大学） ； Wuhan University（武汉大学） 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PVM模块，通过增强视觉证据的持续访问能力，解决LVLMs中视觉信号稀释问题，提升复杂推理任务的准确率。

Learning Agent Routing From Early Experience

从早期经验学习代理路由

Yimin Wang, Jiahao Qiu, Xuan Qi, Xinzhe Juan, Jingzhe Shi, Zelin Zhao, Hongru Wang, Shilong Liu, Mengdi Wang

机构 * AI Lab, Princeton University（普林斯顿大学人工智能实验室） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Institute for Interdisciplinary Information Sciences (IIIS), Tsinghua University（清华大学交叉信息学院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； King’s College London（伦敦国王学院） 纠错

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

AI总结 本文研究在冷启动条件下如何在轻量级LLM推理与完整代理执行间进行路由，提出无需训练的BoundaryRouter框架，通过早期行为经验和指导性推理决定是否直接使用LLM还是升级至代理，实验显示其在降低推理时间与提升性能方面优于其他方法。

Comments 17 pages

Towards Security-Auditable LLM Agents: A Unified Graph Representation

迈向安全可审计的LLM代理：一种统一的图表示

Chaofan Li, Lyuye Zhang, Jintao Zhai, Siyue Feng, Xichun Yang, Huahao Wang, Shihan Dou, Yu Ji, Yutao Hu, Yueming Wu, Yang Liu, Deqing Zou

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Chongqing University of Posts and Telecommunications（重庆邮电大学） ； Donghua University（东华大学） 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Agent-BOM统一图表示，用于解决LLM代理系统中执行意图与物理事件间的语义鸿沟问题，通过构建分层属性有向图实现安全审计与风险评估。