大模型推理能力

Think When Needed: Adaptive Reasoning-Driven Multimodal Embeddings with a Dual-LoRA Architecture

需要时思考：基于双LoRA架构的自适应推理驱动多模态嵌入

Longxiang Zhang, Weilong Dai, Guanghao Zhang, Hao Jiang, Pipei Huang

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(title,abstract)；CoT(abstract,abstract_cn)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出TWN框架，通过双LoRA架构和自适应推理机制，提升多模态嵌入效率与质量，在78个任务中达到SOTA水平，参数更少，推理成本更低。

Comments 30 pages, preprint

Case-Based Calibration of Adaptive Reasoning and Execution for LLM Tool Use

基于案例的自适应推理与执行校准：大型语言模型工具使用

Renning Pang, Tian Lan, Leyuan Liu, Piao Tong, Sheng Cao, Xiaosong Zhang

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CAST框架，通过历史执行轨迹作为结构化案例，提取复杂性和失败特征以优化推理策略，提升工具使用准确性并减少冗余推理。

Teaching Large Language Models When Not to Know: Learning Temporal Critique for Ex-Ante Reasoning

教大语言模型何时不知：学习事前推理的临时批评

Chenlu Ding, Jiancan Wu, Yanchen Luo, Zheyuan Liu, Yancheng Yuan, Xiang Wang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； University of Notre Dame（圣母大学） 纠错

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

AI总结 本文研究大语言模型在时间截止下的推理失败，提出TCFT框架通过训练模型识别时间泄漏并判断响应的可接受性，实验表明其在减少时间泄漏方面优于提示和监督微调方法。

EARL: Towards a Unified Analysis-Guided Reinforcement Learning Framework for Egocentric Interaction Reasoning and Pixel Grounding

EARL：一种统一的分析引导强化学习框架，用于第一人称交互推理与像素定位

Yuejiao Su, Xinshen Zhang, Zhen Ye, Lei Yao, Lap-Pui Chau, Yi Wang

机构 * Department of Electrical and Electronic Engineering, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong SAR（香港理工大学电子与电气工程系） ； Division of Emerging Interdisciplinary Areas (EMIA), The Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong SAR（香港理工大学新兴跨学科领域研究中心） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 本文提出EARL框架，通过分析引导特征合成器提升第一人称交互推理与像素定位的准确性，实验显示在Ego-IRGBench上像素定位达到65.48% cIoU，优于现有方法。

Comments Accepted at ICML 2026. Project page: https://github.com/yuggiehk/EARL

ToolMol: Evolutionary Agentic Framework for Multi-objective Drug Discovery

ToolMol：多目标药物发现的进化代理框架

Andrew Y. Zhou, Sharvaree Vadgama, Sumanth Varambally, Peter Eckmann, Michael K. Gilson, Rose Yu

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； Skaggs School of Pharmacy（斯卡格斯药学院） ； Department of Computer Science, Stanford University（斯坦福大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 ToolMol结合多目标遗传算法与代理LLM操作符，通过迭代更新配体群体，实现多目标属性优化，发现具有更强预测结合亲和力的药物候选物。

Comments 9 pages, 5 figures

Resolving Action Bottleneck: Agentic Reinforcement Learning Informed by Token-Level Energy

消除行动瓶颈：由令牌级能量指导的代理强化学习

Langzhou He, Junyou Zhu, Yue Zhou, Zhengyao Gu, Junhua Liu, Wei-Chieh Huang, Henry Peng Zou, David Wipf, Philip S. Yu, Qitian Wu

机构 * University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） ； Potsdam Institute for Climate Impact Research（波茨坦气候影响研究所） ； Technical University of Berlin（柏林技术大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； University of Hong Kong（香港大学） ； Broad Institute of MIT and Harvard（MIT和哈佛大学Broad研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出ActFocus方法，通过令牌级能量建模解决强化学习中令牌级训练信号分配不均的问题，显著提升性能。

Comments Preprint

LLMs Should Express Uncertainty Explicitly

大型语言模型应显式表达不确定性

Junyu Guo, Shangding Gu, Ming Jin, Costas Spanos, Javad Lavaei

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） 纠错

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

AI总结 本文研究通过训练使模型在回答时显式表达不确定性，以减少过度自信的错误，提升回答质量，并通过检索增强生成技术改进最终响应。

Improving Multi-turn Dialogue Consistency with Self-Recall Thinking

通过自回忆思考提升多轮对话一致性

Renning Pang, Tian Lan, Leyuan Liu, Xiaoming Huang, Piao Tong, Xiaosong Zhang

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出自回忆思考框架，解决多轮对话中长距离上下文依赖和稀疏信息问题，通过自动生成回忆链和优化推理过程，提升F1分数并降低延迟。

Learning, Fast and Slow: Towards LLMs That Adapt Continually

学习，快速与缓慢：迈向能够持续适应的LLM

Rishabh Tiwari, Kusha Sareen, Lakshya A Agrawal, Joseph E. Gonzalez, Matei Zaharia, Kurt Keutzer, Inderjit S Dhillon, Rishabh Agarwal, Devvrit Khatri

机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Mila（蒙特利尔大学人工智能研究所） ； UT Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校） ； Eragon Periodic Labs ； Mirendil Video 纠错

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

AI总结 本文提出一种快速-缓慢学习框架，通过将模型参数作为缓慢权重和优化上下文作为快速权重，提升LLM在连续学习中的样本效率和性能，减少灾难性遗忘。

Comments 29 pages, 14 figures, including appendix; Blog post: https://gepa-ai.github.io/gepa/blog/2026/05/11/learning-fast-and-slow/

Why Retrieval-Augmented Generation Fails: A Graph Perspective

为何检索增强生成失败：一种图视角

Kai Guo, Xinnan Dai, Zhibo Zhang, Nuohan Lin, Shenglai Zeng, Jie Ren, Haoyu Han, Jiliang Tang

机构 * Michigan State University（密歇根州立大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 本文从图视角分析检索增强生成失败原因，发现正确回答具有更深层推理路径和更分布的证据流，而失败回答则表现出碎片化和集中化的证据流。

EVA: Editing for Versatile Alignment against Jailbreaks

EVA：针对对抗性攻击的多功能对齐编辑

Yi Wang, Hongye Qiu, Yue Xu, Sibei Yang, Zhan Qin, Minlie Huang, Wenjie Wang

机构 * ShanghaiTech University（上海科技大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； State Key Laboratory of Blockchain and Data Security（区块链与数据安全国家重点实验室） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出EVA框架，通过直接模型编辑提升安全对齐，有效中和有害行为，实验显示其在LLMs和VLMs中对抗攻击效果优于现有方法。

Comments IEEE TPAMI 2026

Contestable Multi-Agent Debate with Arena-based Argumentative Computation for Multimedia Verification

可争议的多智能体辩论与基于竞技场的论证计算用于多媒体验证

Truong Thanh Hung Nguyen, Vo Thanh Khang Nguyen, Hoang-Loc Cao, Phuc Ho, Van Pham, Hung Cao

机构 * University of New Brunswick（新 Brunswick大学） ； University of Science, VNU-HCM（越南国家大学科学学院（VNU-HCM）） 纠错

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

AI总结 本文提出一种可争议的多智能体框架，结合多模态大语言模型、外部验证工具和基于竞技场的定量双极论证，以解决多媒体验证的透明性和可争议性问题。

Comments ACM ICMR 2026 Grand Challenge on Multimedia Verification

LEMON: Learning Executable Multi-Agent Orchestration via Counterfactual Reinforcement Learning

LEMON：通过反事实强化学习学习可执行多智能体编排

Xudong Chen, Yixin Liu, Hua Wei, Kaize Ding

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

AI总结 LEMON通过反事实强化学习生成可执行的多智能体编排规范，整合任务特定角色、定制职责、容量级别和依赖结构，提升多智能体系统解决方案质量和执行效率。

Comments Submitted to Neurips 2026

OmniDrop: Layer-wise Token Pruning for Omni-modal LLMs via Query-Guidance

OmniDrop：通过查询引导的分层令牌剪枝实现多模态大语言模型

Yeo Jeong Park, Hyemi Jang, Minseo Choi, Jongsun Lee, Jooyoung Choi, Yongkweon Jeon

机构 * Samsung Research（三星研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出OmniDrop，通过查询引导的分层令牌剪枝方法，提升多模态大语言模型的效率与性能，实验表明其在多个音频视频基准测试中表现优异，减少预填充延迟和内存使用。

Adaptive Consensus in LLM Ensembles via Sequential Evidence Accumulation: Automatic Budget Identification and Calibrated Commit Signals

通过顺序证据累积实现LLM集成的自适应共识：自动预算识别和校准的承诺信号

Roberto E. Medina

机构 * Independent Researcher（独立研究员） 纠错

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

AI总结 本文提出DASE方法，通过顺序证据累积实现LLM集成的自适应共识，通过自动预算识别和校准承诺信号提升推理准确性。

LLMs learn scientific taste from institutional traces across the social sciences

大语言模型通过社会科学研究中的机构痕迹学习科学品味

Ziqin Gong, Ning Li, Huaikang Zhou

机构 * School of Economics and Management, Tsinghua University（清华大学经济管理学院） 纠错

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

AI总结 本文探讨机构痕迹作为训练信号，帮助AI在低可验证性领域进行评估判断，通过八个社会科学学科的四层研究提案基准测试，验证了微调LLM在不同领域的准确率，最高达85.5%。

A Security Analysis of the OpenClaw AI Agent Framework

对OpenClaw AI代理框架的安全性分析

Surada Suwansathit, Yuxuan Zhang, Guofei Gu

机构 * SUCCESS Lab（SUCCESS实验室） ； Texas A&M University（德克萨斯大学） 纠错

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

AI总结 本文分析了OpenClaw AI代理框架的安全性，揭示了其在架构层和信任违反类型上的漏洞，发现三个主要问题：远程代码执行路径、执行允许列表的闭世界假设失效以及技能分发面缺乏运行时策略控制。

Video-Zero: Self-Evolution Video Understanding

Video-Zero: 自主进化视频理解

Ruixu Zhang, Deyi Ji, Lanyun Zhu, Xuanyi Liu, Yuxin Meng, Ruihang Chu, Yujiu Yang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Tencent（腾讯） ； Tongji University（同济大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出Video-Zero框架，通过无标注的Questioner-Solver共进化机制，聚焦时间局部证据，提升视频理解的自进化能力，验证了证据中心自进化方法的有效性与迁移性。

WirelessSenseLLM: Zero-Shot Human Activity Understanding by Bridging Wireless Signals and Human Language

WirelessSenseLLM: 通过连接无线信号与人类语言实现零样本人体活动理解

Mahmuda Keya, Sneh Pillai, Jiawei Yuan, Kai Zeng, Long Jiao

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 WirelessSenseLLM通过引入CSI到语言适配器和跨模态投影机制，利用大语言模型实现从未分割的Wi-Fi CSI信号中零样本人体活动理解，提升了动作识别和语言推理性能。

Comments Accepted at IEEE SECON 2026. 9 pages, 11 figures

Bidirectional Empowerment of Metamorphic Testing and Large Language Models: A Systematic Survey

双向赋能：变形测试与大语言模型的相互促进：系统综述

Zheng Zheng, Zenghui Zhou, Yinwang Xu, Daixu Ren, Tsong Yueh Chen

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文系统综述了93项研究，探讨变形测试与大语言模型之间的双向赋能关系，提出分类框架，分析其在验证、评估和自动化测试中的应用。

Comments Daixu Ren is the corresponding author