大模型推理能力

Beyond Accuracy: Decomposing the Reasoning Efficiency of LLMs

超越准确率：分解大语言模型的推理效率

Daniel Kaiser, Arnoldo Frigessi, Ali Ramezani-Kebrya, Benjamin Ricaud

机构 * Integreat - Norwegian Centre for knowledge-driven machine learning（Integreat - 挪威知识驱动机器学习中心） ； UiT - The Arctic University of Norway（UiT - 北极大学） ； University of Oslo（奥斯陆大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种无需追踪的评估协议，通过完成率、条件正确性和生成长度三个指标分解大语言模型的token效率，同时考虑任务工作量元数据进行归一化处理，并评估模型在不同任务上的推理效率和冗余问题。

Comments Preprint (under review). 29 pages, 4 figures

SafeLens: Deliberate and Efficient Video Guardrails with Fast-and-Slow Screening

SafeLens: 一种高效且可靠的视频护栏系统，采用快速和缓慢筛查

Shahriar Kabir Nahin, Hadi Askari, Muhao Chen, Anshuman Chhabra

机构 * University of South Florida（佛罗里达州立大学） ； University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） 纠错

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

AI总结 本研究提出SafeLens视频护栏框架，通过快速和缓慢的推理架构实现高效的视频内容审核，同时构建高质量数据集并采用结构化Chain-of-Thought追踪来解决训练时间扩展的限制，从而在实际和AI生成视频基准测试中取得最佳性能，同时显著降低推理成本。

CyberCorrect: A Cybernetic Framework for Closed-Loop Self-Correction in Large Language Models

CyberCorrect: 一种基于闭环自修正的大型语言模型框架

Yuning Wu, Yingmin Liu, Yang Shu

机构 * School of Software, Henan University, Kaifeng, China（河南大学软件学院，开封，中国） ； Zhejiang University, Hangzhou, China（浙江大学，杭州，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出CyberCorrect框架，将大型语言模型的自我修正建模为闭环控制系统，通过三模态错误检测器、类型导向的修正控制器和收敛判断器，提升模型的自我修正能力和准确性。

Comments 6 pages, 1 figure, submitted to IEEE SMC 2026

MA$^{2}$P: A Meta-Cognitive Autonomous Intelligent Agents Framework for Complex Persuasion

MA$^{2}$P: 一种用于复杂说服的元认知自主智能体框架

Dingyi Zhang, Ziqing Zhuang, Linhai Zhang, Ziyang Gao, Deyu Zhou

机构 * School of Computer Science and Engineering, Key Laboratory of Computer Network and Information Integration, Ministry of Education, Southeast University, China（计算机科学与工程学院、计算机网络与信息集成重点实验室、教育部、东南大学，中国） ； Department of Informatics, King’s College London（信息学院、伦敦国王学院） 纠错

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

AI总结 本文提出MA$^{2}$P框架，通过自主多智能体架构和元认知配置器，解决复杂说服中说服者需解读内部状态、推断潜在心理状态并生成策略一致行动的挑战，提升说服成功率。

Comments 22 pages, 8 figures. Accepted to Findings of ACL 2026

ACIL: Auto Chain of Thoughts for In-Context Learning

ACIL: 自动链式思维用于上下文学习

Rui Chu

机构 * Rui Chu（楚瑞） 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.CL

AI总结 本文提出ACIL框架，通过自动构建包含推理步骤的演示来提升上下文学习在多步推理任务中的性能。

Enhancing Table Reasoning with Deterministic Table-State Rewards

通过确定性表格状态奖励增强表格推理

Tung Sum Thomas Kwok, Xinyu Wang, Hengzhi He, Xiaofeng Lin, Peng Lu, Liheng Ma, Chunhe Wang, Chun Ho Mak, Yuyu Luo, Ying Nian Wu, Lei Ding, Guang Cheng

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； University of Manitoba（曼尼托巴大学） 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TABROUGE，一种无需训练的确定性状态奖励，通过改进的LCS指标评估表格状态，提升表格推理准确率并减少样本需求。

Three Heads Are Better Than One: A Multi-perspective Reasoning Framework for Enhanced Vulnerability Detection

三个头比一个好：一种多视角推理框架以增强漏洞检测

Xin Peng, Bo Lin, Jing Wang, Xiaoling Li, Jun Ma, Jie Yu, Xiaoguang Mao, Shangwen Wang

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

AI总结 本文提出ReasonVul，一种多视角推理框架，通过三个专门的LLM代理的认知协同，提高漏洞检测的准确性和全面性，其在PrimeVul数据集上实现了40.00%的PairAcc和72.52%的F1分数，优于现有基线方法。

Perovskite-R1: a domain-specialized large language model for intelligent discovery of precursor additives and experimental design

钙钛矿-R1：一个专门领域的大型语言模型，用于智能发现前驱体添加剂和实验设计

Xin-De Wang, Zhi-Rui Chen, Peng-Jie Guo, Ze-Feng Gao, Cheng Mu, Zhong-Yi Lu

机构 * School of Physics, Renmin University of China（中国人民大学物理学院） ； School of Chemistry and Life Resource, Renmin University of China（中国人民大学化学与生命资源学院） 纠错

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

AI总结 本研究提出Perovskite-R1，一个专门用于发现钙钛矿太阳能电池前驱体添加剂和实验设计的大型语言模型，通过系统挖掘和整理1232篇高质量科学文献，并整合33269种候选材料，构建了领域特定的指令微调数据集，从而提升材料发现的效率。

Comments 24 pages; 5 figures

Journal ref Communications Materials 7, 86 (2026)

Semantics Disentanglement and Composition for Universal Image Coding with Efficiently LLM Reasoning and Generative Diffusion

语义解耦与组合用于具有高效LLM推理和生成扩散的通用图像编码

Jinming Liu, Yuntao Wei, Junyan Lin, Shengyang Zhao, Heming Sun, Zhibo Chen, Wenjun Zeng, Xin Jin

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Ningbo Key Laboratory of Spatial Intelligence and Digital Derivative（宁波空间智能与数字衍生关键实验室） ； Ningbo Institute of Digital Twin（宁波数字孪生研究院） ； Eastern Institute of Technology（东部技术研究院） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Yokohama National University（Yokohama国立大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title)

AI总结 本文提出UniCodec，一种基于语义解耦和组合生成的通用图像编码框架，通过高效LLM推理和生成扩散模型实现人类和机器需求的统一压缩，无需重新训练。

AMR-SD: Asymmetric Meta-Reflective Self-Distillation for Token-Level Credit Assignment

AMR-SD：不对称元反射自蒸馏用于标记级信用分配

Zhenlin Wei, Pu Jian, Yingzhuo Deng, Xiaohan Wang, Jiajun Chai, Zhexin Hu, Wei Lin, Shanbin Zhang, Guojun Yin

机构 * Meituan Beijing, China（美团北京，中国） ； 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(abstract)；verifier(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出AMR-SD，一种不对称元反射自蒸馏方法，旨在解决大型语言模型在复杂推理中因统一序列奖励导致的信用分配瓶颈问题，通过引入反思瓶颈和因果信息增益机制，实现更精确的标记级优势调节。

Qumus: Realization of An Embodied AI Quantum Material Experimentalist

Qumus: 一种具身人工智能量子材料实验家的实现

Lihan Shi, Zhaoyi Joy Zheng, Xinzhe Juan, Yimin Wang, Ming Yin, Mayank Sengupta, Kristina Wolinski, Yanyu Jia, Jingzhi Shi, Derek Saucedo, Neill Saggi, Haosen Guan, Kenji Watanabe, Takashi Taniguchi, Ali Yazdani, Mengdi Wang, Sanfeng Wu

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Qumus，首个能够进行真实世界科学发现的具身人工智能量子材料实验家，通过机器人微型实验室实现了原子薄二维材料和范德瓦耳斯结构的制备与纳米加工，首次实现了AI生成石墨烯和原子薄场效应晶体管的AI制造。

Comments 29 Pages in total. Supplementary Demo Videos are available at https://qumus.ai

Tongyi DeepResearch Technical Report

通义深研技术报告

Tongyi DeepResearch Team, Baixuan Li, Bo Zhang, Dingchu Zhang, Fei Huang, Guangyu Li, Guoxin Chen, Huifeng Yin, Jialong Wu, Jingren Zhou, Kuan Li, Liangcai Su, Litu Ou, Liwen Zhang, Pengjun Xie, Rui Ye, Wenbiao Yin, Xinmiao Yu, Xinyu Wang, Xixi Wu, Xuanzhong Chen, Yida Zhao, Zhen Zhang, Zhengwei Tao, Zhongwang Zhang, Zile Qiao, Chenxi Wang, Donglei Yu, Gang Fu, Haiyang Shen, Jiayin Yang, Jun Lin, Junkai Zhang, Kui Zeng, Li Yang, Hailong Yin, Maojia Song, Ming Yan, Minpeng Liao, Peng Xia, Qian Xiao, Rui Min, Ruixue Ding, Runnan Fang, Shaowei Chen, Shen Huang, Shihang Wang, Shihao Cai, Weizhou Shen, Xiaobin Wang, Xin Guan, Xinyu Geng, Yingcheng Shi, Yuning Wu, Zhuo Chen, Zijian Li, Yong Jiang

机构 * Tongyi Lab（通义实验室） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 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 本文介绍了一种专为长时间深度信息检索任务设计的代理大语言模型，通过端到端训练框架结合代理中期和后期训练，实现了在复杂任务中的可扩展推理和信息检索，同时提供了高可扩展的数据合成管道，实现了无需昂贵人工标注的自动化训练流程，并在多个深度研究基准测试中取得了最先进的性能。

Comments https://tongyi-agent.github.io/blog

TIER: Trajectory-Invariant Execution Rewards for Multi-Step Tool Composition

TIER: 用于多步工具组合的轨迹不变执行奖励

Anay Kulkarni, ChiaEn Lu, Dheeraj Mekala, Jayanth Srinivasa, Gaowen Liu, Jingbo Shang

机构 * UC San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； Cisco Research（思科研究） 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TIER，一种基于函数模式和运行时执行的奖励框架，能够提供密集且可解释的序列级反馈，支持多种解决方案策略并适应变化的工具接口，在DepthBench等基准上实现了高准确率。

Comments Preprint. Submitted to NeurIPS 2026. 28 pages, 7 figures, 8 tables. Code and datasets available at https://github.com/anaykulkarni/TIER

Causal Bias Detection in Generative Artificial Intelligence

生成人工智能中的因果偏见检测

Drago Plecko

机构 * Department of Statistics & Data Science（统计与数据科学系） 纠错

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

AI总结 本文研究了生成人工智能中的因果公平性问题，提出了新的因果分解结果，以量化不同因果路径和现实机制被生成模型替代对公平性的影响，并通过分析大型语言模型中的种族和性别偏见验证了方法的有效性。

Evaluating Language Models' Evaluations of Games

评估语言模型对游戏的评估

Katherine M. Collins, Cedegao E. Zhang, Graham Todd, Lance Ying, Mauricio Barba da Costa, Ryan Liu, Prafull Sharma, Adrian Weller, Ionatan Kuperwajs, Lionel Wong, Joshua B. Tenenbaum, Thomas L. Griffiths

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； MIT（麻省理工学院） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； NYU（纽约大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了语言模型对游戏评估的能力，通过比较现代语言模型和人类及符号计算代理的评估结果，发现推理模型在游戏评估上更接近人类，但随着模型接近博弈最优，其与人类数据的匹配度会减弱，且在评估趣味性时表现出更大的波动。

Prior Knowledge Makes It Possible: From Sublinear Graph Algorithms to LLM Test-Time Methods

先验知识使其成为可能：从次线性图算法到LLM测试时方法

Avrim Blum, Daniel Hsu, Cyrus Rashtchian, Donya Saless

机构 * Toyota Technological Institute at Chicago（芝加哥丰田技术研究所） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Google Research（谷歌研究） 纠错

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

AI总结 本文研究了测试时增强方法中先验知识与外部信息交互的理论基础，通过将多步推理建模为知识图中的s-t连通性问题，揭示了在部分先验知识下，测试时增强步骤数量与图结构之间的关系，发现当知识图中存在小组件时，增强步骤数呈平方根增长，而当知识密度超过阈值形成大组件时，增强步骤数趋于常数。

FinTagging: Benchmarking LLMs for Extracting and Structuring Financial Information

FinTagging: 评估LLM提取和结构化财务信息

Yan Wang, Lingfei Qian, Xueqing Peng, Yang Ren, Keyi Wang, Yi Han, Dongji Feng, Fengran Mo, Shengyuan Lin, Qinchuan Zhang, Kaiwen He, Chenri Luo, Jianxing Chen, Junwei Wu, Chen Xu, Ziyang Xu, Jimin Huang, Guojun Xiong, Xiao-Yang Liu, Qianqian Xie, Jian-Yun Nie

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； California State University（加州州立大学） ； University of Montreal（蒙特利尔大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Rensselaer Polytechnic Institute（莱斯利理工学院） ； The University of Manchester（曼彻斯特大学） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

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

AI总结 本文提出FinTagging基准，用于评估LLM在提取和结构化财务信息方面的能力，通过分解为FinNI和FinCL两个子任务，揭示了LLM在细粒度概念链接上的局限性。

ChemVA: Advancing Large Language Models on Chemical Reaction Diagrams Understanding

ChemVA：推动大型语言模型在化学反应图示理解上的进步

Mingyang Rao, Kehua Feng, Zhihui Zhu, Jiangzhen Fu, Hao Yu, Keyan Ding, Huajun Chen

机构 * College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； ZJU-Hangzhou Global Scientific and Technological Innovation Center, Zhejiang University（浙江大学杭州全球科学与技术创新中心） ； Department of Chemistry, Fudan University（复旦大学化学系） 纠错

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

AI总结 本文针对现有系统在理解化学反应图示时存在的视觉缺陷和语义断开问题，提出ChemVA框架，通过视觉锚机制和语义对齐方法提升大型语言模型在化学推理中的性能。

PropGuard: Safeguarding LLM-MAS via Propagation-Aware Exploration and Remediation

PropGuard: 通过传播感知探索与修复保障LLM-MAS

Bingyu Yan, Xiaoming Zhang, Jinyu Hou, Chaozhuo Li, Ziyi Zhou, Xiaozhe Zhang, Litian Zhang

机构 * Beihang University（北航） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

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

AI总结 PropGuard通过构建双视角时空图，结合响应中心风险评估与全状态证据保存，实现对LLM-MAS中传播性攻击的检测与修复，有效降低攻击成功率并保持高任务防御效率。

VISAFF: Speaker-Centered Visual Affective Feature Learning for Emotion Recognition in Conversation

VISAFF: 以说话者为中心的视觉情感特征学习用于对话中的情感识别

Linan ZHU, Zihao Zhai, Xiao Han, Yuqian Fu, Xiangfan Chen, Xiangjie Kong, Guojiang Shen

机构 * Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 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VISAFF框架，通过以说话者为中心的视觉情感特征学习方法，解决对话中情感识别中的复杂场景问题，提升计算效率并避免大规模模型微调的高成本。

When TableQA Meets Noise: A Dual Denoising Framework for Complex Questions and Large-scale Tables

当表格问答遇见噪声：为复杂问题和大规模表格设计的双去噪框架

Shenghao Ye, Yu Guo, Dong Jin, Yikai Shen, Yunpeng Hou, Shuangwu Chen, Jian Yang, Xiaofeng Jiang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The University of Melbourne（墨尔本大学） ； Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center（合肥综合性国家科学中心人工智能研究院） 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EnoTab双去噪框架，通过改进相关性过滤和表格修剪能力，解决复杂问题和大规模表格中的噪声问题，提升表格问答性能。

Comments 24 pages, 24 figures, accepted to ACL 2026 Main

EXG: Self-Evolving Agents with Experience Graphs

EXG: 基于经验图的自演化代理

Yuxin Jin, Siyuan Zhang, Hanchen Wang, Lu Qin, Ying Zhang, Wenjie Zhang

机构 * University of Technology Sydney（悉尼科技大学） ； The University of New South Wales（新南威尔士大学） 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EXG，一种基于经验图的自演化代理框架，通过结构化组织积累的成功与失败经验，提升代理在复杂任务中的解决质量和资源效率。

Query-Aware Learnable Graph Pooling Tokens as Prompt for Large Language Models

具有查询意识的可学习图池化标记作为大语言模型的提示

Wooyoung Kim, Byungyoon Park, Wooju Kim

机构 * Smart Systems Lab, Department of Industrial Engineering（智能系统实验室，工业工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种名为可学习图池化标记（LGPT）的新方法，通过引入可学习参数作为大语言模型中的标记，解决节点级投影的可扩展性和图级投影信息丢失的问题，并通过早查询融合技术提升图嵌入效果，在GraphQA基准测试中实现了4.13%的性能提升。

AMATA: Adaptive Multi-Agent Trajectory Alignment for Knowledge-Intensive Question Answering

AMATA: 适应性多智能体轨迹对齐用于知识密集型问答

Taolin Zhang, Dongyang Li, Chen Chen, Qizhou Chen, Jiuheng Wan, Xiaofeng He, Chengyu Wang, Richang Hong

机构 * School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology（合肥工业大学计算机科学与信息工程学院） ； Shanghai University of Electric Power（上海电力大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Guangdong University of Finance and Economics（广东财经大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 本研究提出AMATA框架，通过动态整合外部知识提高知识密集型问答的响应可解释性和事实准确性，采用六个专门化智能体协作执行复杂问题推理，并引入两种创新：轨迹内偏好学习和智能体间依赖学习。

Taming "Zombie'' Agents: A Markov State-Aware Framework for Resilient Multi-Agent Evolution

驯服“僵尸”代理：一种面向鲁棒多代理演化的马尔可夫状态感知框架

Taolin Zhang, Pukun Zhao, Qizhou Chen, Jiuheng Wan, Chen Chen, Xiaofeng He, Chengyu Wang, Richang Hong

机构 * School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology（合肥工业大学计算机科学与信息工程学院） ； Guangdong University of Finance and Economics（广东财经大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； East China Normal University（华东师范大学） 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AgentRevive框架，通过动态管理代理协作和状态感知边优化，有效解决多代理系统中因临时问题导致有价值代理被提前丢弃的问题，提升了系统鲁棒性和效率。

Rethinking Side-Channel Analysis: Automated Discovery and Analysis of Side-Channel Leakage with LLM-Assisted Agents

重新思考侧信道分析：利用LLM辅助代理自动化发现和分析侧信道泄漏

Zhen Xu, Zihao Wang, Yuhua Sun, XiaoFeng Wang

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出SCAgent框架，利用LLM辅助代理自动分析侧信道风险，通过系统探索和语义推理发现侧信道并进行大规模分析，以解决侧信道泄漏的自动发现和分析问题。

CLARA: An AI-Augmented Analytics Dashboard for Collaboration Literacy

CLARA: 一个增强分析仪表盘，用于协作素养

Dawei Xie, Khalil Anderson, Tochukwu Eze, Chenghong Lin, Bookyung Shin, Marcelo Worsley

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出CLARA，一种基于语义推理和增强的智能分析系统，通过提取转录文本的语义表示作为分析工具，提升协作质量评估和检索性能。

Comments 15 pages, 1 figure. Accepted at AIED 2026

Compile-time Security Analysis and Optimization of Sensitive String Producers

编译时敏感字符串生成器的安全分析与优化

Mike Samuel, Tom Palmer, Shaw Summa, Robert Grayson

专题命中 复杂问题求解 ：self-correction(abstract)

AI总结 本文提出一种通用安全内容编译框架，通过扩展内容语言并整合到通用编程语言中，减少安全与不安全惯用法的词法距离，提升运行性能并提供开发者面向的诊断信息。

Comments 10 pages, 9 figures