大模型推理能力

Parallel LLM Reasoning for Bias-Resilient, Robust Conceptual Abstraction

并行大语言模型推理用于偏见鲁棒、稳健的概念抽象

Aisvarya Adeseye, Jouni Isoaho, Adeyemi Adeseye

机构 * University of Turku, Turku, Finland（图尔库大学，芬兰图尔库） ； Brilloconnetz Partners avoin yhtiö, Turku, Finland（Brilloconnetz Partners 公司，芬兰图尔库） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种结合并行分块处理与证据锚定整合的结构化框架，旨在减少长文档分析中的偏见、遗漏误差和过度泛化问题，通过并行处理和证据锚定提高文本分析的可靠性和可扩展性。

Comments Accepted to be Published in 12th Intelligent Systems Conference 2026, 3-4 September 2026 in Amsterdam, The Netherlands

When to Re-Commit: Temporal Abstraction Discovery for Long-Horizon Vision-Language Reasoning

何时重新承诺：为长时间视觉-语言推理发现时间抽象

Chen Li, Zhantao Yang, Fangyi Chen, Han Zhang, Anudeepsekhar Bolimera, Marios Savvides

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种可学习的状态条件化承诺深度方法，用于长时间视觉-语言推理任务，通过动态调整承诺深度，提高了求解率并减少了基本动作数量，优于固定深度基线和现有模型。

Retrospective Sparse Attention for Efficient Long-Context Generation

回顾性稀疏注意力用于高效长上下文生成

Seonghwan Choi, Beomseok Kang, Dongwon Jo, Jae-Joon Kim

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出RetroAttention，一种新的KV缓存更新技术，通过回顾后续解码步骤的KV条目来修正过去的注意力输出，从而提高长上下文生成的效率和准确性。

APCD: Adaptive Path-Contrastive Decoding for Reliable Large Language Model Generation

APCD：自适应路径对比解码用于可靠的大型语言模型生成

Tianyu Zheng, Hong Wu, Jiaji Zhong

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

AI总结 本文提出了一种自适应路径对比解码方法，通过自适应探索和受控路径交互提高大型语言模型生成的可靠性，实验表明在保持解码效率的同时提升了事实准确性。

Comments This paper has been withdrawn by the author to resolve a conflict of interest/compliance issue

Strategy-Induct: Task-Level Strategy Induction for Instruction Generation

Strategy-Induct: 任务级策略诱导用于指令生成

Po-Chun Chen, Hen-Hsen Huang, Hsin-Hsi Chen

机构 * Department of Computer Science and Information Engineering, National Taiwan University, Taiwan（国立台湾大学计算机科学与资讯工程学系） ； Institute of Information Science, Academia Sinica, Taiwan（台湾“中央研究院”资讯科学研究所） ； AI Research Center (AINTU), National Taiwan University, Taiwan（国立台湾大学人工智能研究中心） 纠错

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

AI总结 该研究提出了一种任务级策略诱导方法Strategy-Induct，通过仅使用少量示例问题生成任务指令，无需依赖标注答案，从而在指令生成任务中取得优于现有方法的性能。

Comments Accepted to Findings of ACL 2026

Listwise Policy Optimization: Group-based RLVR as Target-Projection on the LLM Response Simplex

列表式策略优化：基于组的RLVR作为LLM响应单纯形上的目标投影

Yun Qu, Qi Wang, Yixiu Mao, Heming Zou, Yuhang Jiang, Yingyue Li, Wutong Xu, Lizhou Cai, Weijie Liu, Clive Bai, Kai Yang, Yangkun Chen, Saiyong Yang, Xiangyang Ji

机构 * Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） ； LLM Department, Tencent（腾讯LLM部门） 纠错

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

AI总结 本文提出列表式策略优化（LPO），通过显式执行目标投影来解构隐式目标，利用响应单纯形限制近端RL目标，并通过精确散度最小化进行策略投影，从而在多样推理任务和LLM基础上提升训练性能，同时保持优化稳定性和响应多样性。

PlexRL: Cluster-Level Orchestration of Serviceized LLM Execution for RLVR

PlexRL: 服务化大语言模型执行在RLVR中的集群级编排

Yiqi Zhang, Fangzheng Jiao, Tian Tang, Boyu Tian, Hangyu Wang, Qiaoling Chen, Guoteng Wang, Zhen Jiang, Peng Sun, Ping Zhang, Xiaohe Hu, Ziming Liu, Menghao Zhang, Yanmin Jia, Yang You, Siyuan Feng

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Beihang University（北航） ； Shanghai Qiji Zhifeng Co., Ltd.（上海启智风科技有限公司） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出PlexRL，通过集群级编排服务化大语言模型执行，解决RLVR训练中的效率问题，提升集群容量并降低GPU小时成本，同时保持算法灵活性和最小的单任务开销。

Refining and Reusing Annotation Guidelines for LLM Annotation

对LLM注释的注释指南进行细化和重用

Kon Woo Kim, Jin-Dong Kim, Akiko Aizawa

机构 * The Graduate University for Advanced Studies, SOKENDAI（Graduate University for Advanced Studies, SOKENDAI） ； National Institute of Informatics (NII)（National Institute of Informatics） ； BioData Science Initiative (BSI), National Institute of Genetics (NIG)（BioData Science Initiative (BSI), National Institute of Genetics） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种系统性的注释指南重用和细化方法，通过迭代审核框架来对LLM注释进行改进，并在生物医学NER任务中验证了指南整合的有效性、推理优化模型的优势以及在最小监督下的审核可行性。

Comments 14 pages, 7 figures. Accepted to the ACL 2026 Main Conference

Breaking User-Centric Agency: A Tri-Party Framework for Agent-Based Recommendation

打破以用户为中心的代理：一个三方框架用于基于代理的推荐

Yaxin Gong, Chongming Gao, Chenxiao Fan, Haoyan Liu, Wenjie Wang, Jianshan Sun, Yangyang Li, Fuli Feng, Xiangnan He

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出一个三方框架TriRec，用于基于代理的推荐系统，旨在协调用户效用、物品曝光和平台层面的公平性，从而提高推荐系统的准确性和公平性。

Multimodal Emotion Recognition with Large Language Models

基于大语言模型的多模态情感识别

Hongrui Zhang, Daiqing Wu, Yangyang Li, Kuien Liu, Yuhui Wang, Yu Zhou, Sicheng Zhao

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文探讨了多模态情感识别中利用大语言模型的范式，总结了现有研究在情感数据增强、多模态情感表示和多模态情感推理三个方向上的进展与挑战，旨在为该领域的发展提供清晰的学术路线图。

Comments Accepted by IJCAI 2026 Survey Track

OSGNet with MLLM Reranking @ Ego4D Episodic Memory Challenge 2026

OSGNet with MLLM Reranking @ Ego4D Episodic Memory Challenge 2026

Yisen Feng, Leigang Qu, Haoyu Zhang, Qiaohui Chu, Meng Liu, Xuemeng Song, Weili Guan, Liqiang Nie

机构 * Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Shandong Jianzhu University（山东建筑大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出一种基于多模态大语言模型（MLLM）的重排序框架，用于解决Ego4D事件记忆挑战2026中的自然语言查询和目标步 tracks，通过结合现有定位模型OSGNet的候选片段和MLLM的视频-语言推理能力，提升时间片段的定位精度。

Comments Champion solution for the Natural Language Queries and GoalStep tracks of the Ego4D Challenge at the CVPR EgoVis Workshop 2026

What Do Agents Communicate? Characterizing Information Exchange in Multi-Agent Systems

智能体通信什么？多智能体系统中信息交换的特征化

Yong Jin Chun, Iftekhar Ahmed

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文研究了多智能体系统中信息交换的核心问题，发现缺乏推理和验证的信息会显著降低性能，并提出了一种增强技术来恢复通信中的关键信息，从而提高了系统性能。