大模型推理能力

Prompting Policies for Multi-step Reasoning and Tool-Use in Black-box LLMs with Iterative Distillation of Experience

多步推理和工具使用中黑盒LLM的提示策略：基于经验迭代蒸馏的强化学习框架

Krishna Sayana, Ketan Todi, Ambarish Jash

机构 * Google Research（谷歌研究） 纠错

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

AI总结 本文提出基于经验迭代蒸馏的强化学习框架，用于训练提示策略以提升黑盒LLM的多步推理和工具使用能力，实验显示在逻辑推理和工具使用任务中性能显著提升。

Comments 10 pages and reference, appendix

Chain-of-Procedure: Hierarchical Visual-Language Reasoning for Procedural QA

过程链：用于过程问答的层次视觉语言推理

Guanhua Chen, Yutong Yao, Shenghe Sun, Ci-Jun Gao, Shudong Liu, Lidia S. Chao, Feng Wan, Derek F. Wong

机构 * NLP ； CT Lab, Department of Computer and Information Science, University of Macau（计算机与信息科学系，澳门大学CT实验室） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of Macau（电气与计算机工程系，澳门大学） ； Centre for Cognitive and Brain Sciences, University of Macau（认知与脑科学中心，澳门大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ProcedureVQA基准，针对视觉过程问答任务，通过过程链框架解决现有VLMs在跨模态检索和步骤分解上的不足，实验显示其在六个VLMs上提升达13%。

Hierarchical Attacks for Multi-Modal Multi-Agent Reasoning

多模态多智能体推理的分层攻击

Hao Zhou, Tiru Wu, Yan Jiang, Wanqi Zhou, Junxing Hu, Ai Han

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

AI总结 本文提出HAM³框架，通过感知、通信、推理三层分层攻击，评估多智能体系统在不同推理范式下的攻击成功率，揭示多模态多智能体系统的安全漏洞。

Comments Accepted to CVPR 2026

Journal ref Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2026

MemReranker: Reasoning-Aware Reranking for Agent Memory Retrieval

MemReranker：面向智能体记忆检索的推理增强重排序

Chunyu Li, Mengyuan Zhang, Jingyi Kang, Ding Chen, Jiajun Shen, Bo Tang, Xuanhe Zhou, Feiyu Xiong, Zhiyu Li

机构 * China Telecom Research Institute（中国电信研究院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 MemReranker通过多阶段LLM知识蒸馏构建，解决记忆检索中语义相关但缺乏关键信息的问题，提升重排序模型的推理能力与效率。

Native Parallel Reasoner: Reasoning in Parallelism via Self-Distilled Reinforcement Learning

原生并行推理器：通过自我蒸馏强化学习实现并行推理

Tong Wu, Yang Liu, Jun Bai, Zixia Jia, Shuyi Zhang, Ziyong Lin, Yanting Wang, Song-Chun Zhu, Zilong Zheng

机构 * State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, BIGAI（通用人工智能国家重点实验室，BIGAI） 纠错

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

AI总结 本文提出Native Parallel Reasoner，一种无需教师的框架，使大语言模型能够自我进化真正的并行推理能力。通过三个创新，NPR将模型从顺序模拟转变为原生并行认知，提升了推理性能和推理速度。

Modeling Bounded Rationality in Drug Shortage Pharmacists Using Attention-Guided Dynamic Decomposition

在药物短缺情况下，利用注意力引导的动态分解建模有限理性药剂师

Yaniv Eliyahu Amiri, Noah Chicoine, Jacqueline Griffin, Stacy Marsella

机构 * Khoury College of Computer Sciences, Northeastern University, Boston, MA, USA（东北大学科里学院计算机科学系，波士顿，马萨诸塞州，美国） ； Department of Mechanical and Industrial Engineering, Northeastern University, Boston, MA, USA（东北大学机械与工业工程系，波士顿，马萨诸塞州，美国） ； Department of Psychology, Northeastern University, Boston, MA, USA（东北大学心理学系，波士顿，马萨诸塞州，美国） 纠错

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

AI总结 本文提出一种有限理性注意力引导决策框架，通过动态分解药物为高成本推理子集和低成本监控子集，模拟不同场景显示注意力引导规划能稳定决策而不需完全状态推理。

Comments Accepted at CogSci 2026. 6 pages plus references, 1 figure, 2 tables

Nexus : An Agentic Framework for Time Series Forecasting

Nexus：一个用于时间序列预测的代理框架

Sarkar Snigdha Sarathi Das, Palash Goyal, Mihir Parmar, Nanyun Peng, Vishy Tirumalashetty, Chun-Liang Li, Rui Zhang, Jinsung Yoon, Tomas Pfister

机构 * Google（谷歌） ； Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） 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 Nexus框架通过分解预测任务，整合上下文信息，提升时间序列预测的准确性与可解释性，超越传统模型和LLM的局限。

Comments 30 Pages, 3 figures, 5 Tables

APWA: A Distributed Architecture for Parallelizable Agentic Workflows

APWA: 一种用于可并行化代理工作流的分布式架构

Evan Rose, Tushin Mallick, Matthew D. Laws, Cristina Nita-Rotaru, Alina Oprea

机构 * Northeastern University（东北大学） 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APWA架构，通过分解任务为非干扰子问题，提升多代理系统处理高并行任务的效率和扩展性。

Comments 25 pages, 2 figures, 14 tables

Dynamic Mixed-Precision Routing for Efficient Multi-step LLM Interaction

动态混合精度路由用于高效多步LLM交互

Yuanzhe Li, Jianing Deng, Jingtong Hu, Tianlong Chen, Song Wang, Huanrui Yang

机构 * University of Arizona（亚利桑那大学） ； University of Pittsburgh（匹兹堡大学） ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； University of Central Florida（佛罗里达中央大学） 纠错

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

AI总结 本文提出动态混合精度路由框架，通过自适应选择高精度与低精度LLM，在多步决策中实现准确率与成本的平衡。

Towards In-Depth Root Cause Localization for Microservices with Multi-Agent Recursion-of-Thought

面向微服务的深入根本原因定位：多智能体递归思考

Lingzhe Zhang, Tong Jia, Kangjin Wang, Chiming Duan, Minghua He, Rongqian Wang, Xi Peng, Meiling Wang, Gong Zhang, Renhai Chen, Ying Li

机构 * Peking University（北京大学） ； Huawei Theory Lab（华为理论实验室） 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RCLAgent框架，通过多智能体递归思考实现微服务系统根本原因定位，提升定位准确性和推理效率。

GeoViSTA: Geospatial Vision-Tabular Transformer for Multimodal Environment Representation

GeoViSTA：用于多模态环境表示的地理视觉-表格变压器

Yuhao Liu, Sadeer Al-Kindi, Ashok Veeraraghavan, Guha Balakrishnan

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Rice University（理海大学电气与计算机工程系） ； Center for Cardiovascular Computational and Precision Health, Department of Cardiology, DeBakey Heart and Vascular Center, Houston Methodist（休斯顿方法主义医疗中心心血管计算与精准健康中心、心内科部门、德贝基心脏和血管中心） 纠错

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

AI总结 GeoViSTA通过融合栅格影像与表格数据，构建统一的地理嵌入表示，提升对环境、社会和健康问题的推理能力。

MemQ: Integrating Q-Learning into Self-Evolving Memory Agents over Provenance DAGs

MemQ：将Q学习整合到基于溯源DAG的自进化记忆代理中

Junwei Liao, Haoting Shi, Ruiwen Zhou, Jiaqian Wang, Shengtao Zhang, Wei Zhang, Ying Wen, Zhiyu Li, Feiyu Xiong, Bo Tang, Weinan Zhang, Muning Wen

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Xidian University（西安电子科技大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； MemTensor (Shanghai) Technology Co., Ltd.（MemTensor（上海）科技有限公司） 纠错

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

AI总结 MemQ通过在溯源DAG中传播信用权重，改进记忆Q值的评估，提升多步任务的泛化能力，尤其在产生深层相关溯源链的任务中表现突出。

Comments 22 pages, 11 figures (containing 43 individual image panels total)

Automated Construction of a Knowledge Graph of Nuclear Fusion Energy for Effective Elicitation and Retrieval of Information

自动化构建核聚变能源知识图谱以实现信息的有效提取与检索

Andrea Loreti, Kesi Chen, Ruby George, Robert Firth, Adriano Agnello, Shinnosuke Tanaka

机构 * UK Atomic Energy Authority, Culham Campus（英国原子能管理局，库尔汉校区） ； STFC Hartree Centre（STFC哈特里中心） ； Sci-Tech Daresbury（科技达尔斯伯里） ； IBM Research（IBM研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出多步骤自动化构建知识图谱的方法，用于组织和表示大型文档语料中的领域知识。通过构建首个核聚变能源知识图谱，验证了自动命名实体识别和实体解析等关键功能，并评估了预训练大语言模型在处理挑战时的表现。

COAL: Counterfactual and Observation-Enhanced Alignment Learning for Discriminative Referring Multi-Object Tracking

COAL: 基于反事实和观察增强的对齐学习用于判别性参照多目标跟踪

Shukun Jia, Shiyu Hu, Yipei Wang, Ximeng Cheng, Yichao Cao, Xiaobo Lu

机构 * School of Automation, Southeast University, Nanjing, China（东南大学自动化学院，南京，中国） ； Key Laboratory of Measurement and Control of Complex Systems of Engineering, Ministry of Education, Nanjing, China（工程复杂系统测量与控制国家重点实验室，教育部，南京，中国） ； School of Physical & Mathematical Sciences, Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学物理与数学科学学院，新加坡） ； Big Data Institute, Central South University, Changsha, China（中南大学大数据研究院，长沙，中国） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 COAL通过知识正则化解决RMOT中高判别性需求与稀疏语义监督的矛盾，引入显式语义注入和反事实学习提升多目标跟踪的判别能力。

SmartWalkCoach: An AI Companion for End-to-End Walking Guidance, Motivation, and Reflection

SmartWalkCoach: 一种面向全程步行引导、激励与反思的AI伴侣

Xianzhe Zhang, Mingxuan Hu, Bufan Xue, Erick Purwanto, Thomas J Selig, Daniel Yonto

专题命中 复杂问题求解 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出SmartWalkCoach，通过整合地理、陪伴和总结三个轻量级代理，降低步行规划的认知负荷，提升步行过程中的参与度与动机，通过动态干预改善用户感受和体验。

Comments 15 pages, 2 figures, to be presented to ACM IUI 2026

SEMA-SQL: Beyond Traditional Relational Querying with Large Language Models

SEMA-SQL：超越传统关系查询的大型语言模型

Yin Lin, Tianjing Zeng, Zhongjun Ding, Rong Zhu, Bolin Ding, H. V. Jagadish, Jingren Zhou

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 SEMA-SQL通过结合关系操作与LLM语义推理，自动回答自然语言问题，提升查询能力。

RAPO++: Cross-Stage Prompt Optimization for Text-to-Video Generation via Data Alignment and Test-Time Scaling

RAPO++: 通过数据对齐和测试时缩放实现文本到视频生成的跨阶段提示优化

Bingjie Gao, Qianli Ma, Xiaoxue Wu, Shuai Yang, Guanzhou Lan, Haonan Zhao, Jiaxuan Chen, Qingyang Liu, Yu Qiao, Xinyuan Chen, Yaohui Wang, Li Niu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 RAPO++通过数据对齐和测试时缩放，结合训练数据对齐、测试时迭代缩放和大语言模型微调，提升文本到视频生成效果，无需修改生成基础模型。

Comments arXiv admin note: text overlap with arXiv:2504.11739