大模型推理能力

What properties of reasoning supervision are associated with improved downstream model quality?

哪些推理监督的特性与下游模型质量的提升有关？

Mikołaj Langner, Dzmitry Pihulski, Jan Eliasz, Michał Rajkowski, Przemysław Kazienko, Maciej Piasecki, Jan Kocoń, Teddy Ferdinan

机构 * Wroclaw Tech（沃拉布技术学院） 纠错

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

AI总结 本文研究了在训练前通过内在数据指标预测推理数据集效用的可能性，发现内在指标与下游模型性能显著相关，且模型规模影响预测指标的选择。

Comments To appear in the Proceedings of the International Conference on Computational Science (ICCS) 2026

Retrieval is Cheap, Show Me the Code: Executable Multi-Hop Reasoning for Retrieval-Augmented Generation

检索成本低廉，展示代码：可执行多跳推理的检索增强生成

Jiashuo Sun, Jimeng Shi, Yixuan Xie, Saizhuo Wang, Jash Rajesh Parekh, Pengcheng Jiang, Zhiyi Shi, Jiajun Fan, Qinglong Zheng, Peiran Li, Shaowen Wang, Ge Liu, Jiawei Han

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Texas A&M University（德克萨斯农工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出PyRAG框架，将多跳检索增强生成转化为程序合成与执行，通过可执行Python代码实现可调试的推理过程，提升多跳问答性能。

Comments 32 pages, 20 figures, 4 tables

CROP: Expert-Aligned Image Cropping via Compositional Reasoning and Optimizing Preference

CROP：通过组合推理和优化偏好实现专家对齐的图像裁剪

Zhitong Dong, Chao Li, Jie Yu, Hao Chen

机构 * Southeast University（东南大学） ； Key Laboratory of New Generation Artificial Intelligence Technology（新一代人工智能技术重点实验室） ； 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.AI

AI总结 本文提出CROP方法，通过组合推理和优化偏好，解决传统图像裁剪方法在复杂场景中难以做出组合权衡和缺乏适应性推理的问题，提升裁剪结果与专家审美的一致性。

Discrete Diffusion for Complex and Congested Multi-Agent Path Finding with Sparse Social Attention

离散扩散用于复杂且拥堵的多智能体路径寻找与稀疏社交注意

Yuanzhe Wang, Tian Zhi, Zihang Wei, Hongguang Wang, Jiaming Guo, Yang Zhao, Zisheng Liu, Shiyu Quan, Xing Hu, Zidong Du, Yunji Chen

机构 * State Key Lab of Processors, Institute of Computing Technology, CAS（中国科学院计算技术研究所处理器重点实验室） ； School of Advanced Interdisciplinary Sciences, CAS（中国科学院高等交叉学科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Institute of Microelectronics, CAS（中国科学院微电子研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出DiffLNS框架，结合离散去噪扩散概率模型与LNS2，通过稀疏社交注意学习多智能体轨迹先验，提升多智能体路径寻找的修复效率与成功率。

Comments 24 pages, 7 figures

ToolWeave: Structured Synthesis of Complex Multi-Turn Tool-Calling Dialogues

ToolWeave：复杂多轮工具调用对话的结构化合成

Dinesh Khandelwal, Gnana Prakash Punnavajhala, GPS Bhargav, Gaurav Pandey, Sachin Joshi, Hima Karanam, Dinesh Raghu

机构 * IBM Research（IBM研究院） ； IIIT Hyderabad（Hyderabad理工学院） 纠错

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

AI总结 ToolWeave通过构建带有内置依赖关系的工具，生成更真实的多轮工具调用对话，减少参数幻觉，提升LLM在多步骤任务中的表现。

ScioMind: Cognitively Grounded Multi-Agent Social Simulation with Anchoring-Based Belief Dynamics and Dynamic Profiles

ScioMind：基于认知的多智能体社交模拟与基于锚定的信念动态和动态资料

Yitian Yang, Yiqun Duan, Linghan Huang, Yiqi Zhu, Francesco Bailo, Chunmeizi Su, Huaming Chen

机构 * The University of Sydney（悉尼大学） 纠错

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

AI总结 ScioMind结合结构化意见动态与LLM代理推理，通过记忆锚定信念更新规则、分层记忆架构和动态代理资料提升社交模拟的真实性与稳定性。

FlowCompile: An Optimizing Compiler for Structured LLM Workflows

FlowCompile: 一种用于结构化大语言模型工作流的优化编译器

Junyan Li, Zhang-Wei Hong, Maohao Shen, Yang Zhang, Chuang Gan

机构 * UMass Amherst（马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校） ； MIT-IBM Watson AI Lab（麻省理工-IBM沃森人工智能实验室） 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FlowCompile，一种优化结构化大语言模型工作流的编译器，通过编译时设计空间探索生成高质量可重用配置集，实现准确率与延迟的平衡，实验表明其在多种工作流和基准测试中表现优异，速度提升达6.4倍。

OpenAaaS: An Open Agent-as-a-Service Framework for Distributed Materials-Informatics Research

OpenAaaS：一种用于分布式材料信息学研究的开源代理即服务框架

Peng Kang, Bixuan Li, Xiaoya Huang, Shuo Shi, Weiqiao Zhou, Zhen Li, Yu Liu, Lei Zheng

机构 * National Key Laboratory of AI for Materials Science（人工智能材料科学国家重点实验室） ； Tianmushan Laboratory（天幕山实验室） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 OpenAaaS提出一种开源的分层分布式代理即服务框架，通过代码流、数据不动原则实现跨领域安全集成，解决材料设计中的长期迭代和复杂机制问题。

Comments 20 pages 5 figures

Aligning LLM Uncertainty with Human Disagreement in Subjectivity Analysis

对主观分析中语言模型不确定性与人类分歧的对齐

Junyu Lu, Deyi Ji, Xuanyi Liu, Lanyun Zhu, Bo Xu, Liang Yang, Xian-Sheng Hua, Hongfei Lin

机构 * School of Computer Science and Technology, Dalian University of Technology, China（大连理工大学计算机科学与技术学院） ； Tencent（腾讯） ； Peking University（北京大学） ； Tongji University（同济大学） 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DPUA框架，通过感知分歧和对齐不确定性，提升模型在主观分析中的可靠性与泛化能力。

SupChain-Bench: Benchmarking Large Language Models for Real-World Supply Chain Management

SupChain-Bench：针对现实世界供应链管理的大语言模型基准测试

Shengyue Guan, Yihao Liu, Lang Cao

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Peking University（北京大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 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SupChain-Bench基准测试，用于评估大语言模型在现实世界供应链管理中的表现，揭示模型执行可靠性差距，并提出SupChain-ReAct框架提升工具调用性能。

When Does Hierarchy Help? Benchmarking Agent Coordination in Event-Driven Industrial Scheduling

何时层级有助于？事件驱动工业调度中的代理协调基准测试

Ziqi Wang, Yuhao Yang, Zhiwei Ling, Wenzhuo Qian, Hailiang Zhao

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 本文通过DESBench基准测试，探讨不同协调范式在复杂环境中的表现，揭示层级结构对代理系统行为的影响及设计权衡。

FMC-DETR: Frequency-Decoupled Multi-Domain Coordination for Aerial-View Object Detection

FMC-DETR：频率解耦多域协调用于航拍物体检测

Ben Liang, Hongguang Wei, Yuan Liu, Bingwen Qiu, Yihong Wang, Xiubao Sui, Qian Chen

机构 * School of Electronic Engineering and Optoelectronic Technology, Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学电子工程与光电子技术学院） 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FMC-DETR框架，通过波let Kolmogorov-Arnold Transformer增强全局结构感知，多域特征协调模块优化跨尺度特征，以及紧凑部分融合模块提升特征多样性，实现航拍场景下小目标检测的高性能。

BlockVLA: Accelerating Autoregressive VLA via Block Diffusion Finetuning

BlockVLA: 通过块扩散微调加速自回归VLA

Ruiheng Wang, Shuanghao Bai, Haoran Zhang, Badong Chen, Xiangyu Xu

机构 * Xi'an Jiaotong University（西安交通大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出BlockVLA框架，通过块扩散方法将预训练自回归模型转化为高效离散扩散策略，减少推理延迟并提升训练效率，实验证明在复杂长周期任务中性能显著提升。