AI 大模型
大模型数学、逻辑、规划、多步推理和测试时计算能力。
解耦骨架与血肉：基于解缠对齐和结构感知引导的高效多模态表格推理
机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen, China（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Peng Cheng Laboratory, Shenzhen, China（鹏城实验室）
专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL
AI总结 提出DiSCo解缠结构-内容对齐框架和Table-GLS全局到局部结构引导推理框架，高效增强LVLM的表格理解与推理能力，无需昂贵监督或外部工具。
Comments Accepted as a Spotlight Paper at ICML 2026
Mags-RL: 通过智能体强化学习为多模态大语言模型戴上放大镜以进行复杂场景推理
机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Clemson University（克莱姆森大学） ； Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学） ； Halmstad University（哈姆斯塔德大学） ； Florida State University（佛罗里达州立大学） ； Rice University（里士满大学）
专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)
AI总结 提出Mags-RL框架，通过智能体强化学习让多模态大语言模型调用超分辨率代理进行高分辨率细粒度检查，实现两轮推理以提升复杂场景下的视觉推理能力。
思维即压缩：你的推理模型其实是一个上下文压缩器
机构 * Baidu Inc.（百度公司） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学）
专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出思维即压缩（TaC）范式，利用推理模型自身的思维痕迹作为压缩上下文，并通过奖励驱动优化（TaC-C）实现可控压缩，在长上下文QA任务上显著优于现有方法。
Comments Under Review
HGMem：基于超图的工作记忆以改进长上下文复杂关系建模的多步RAG
机构 * The Chinese University of Hong Kong.（香港中文大学） ； Pengcheng Laboratory.（鹏城实验室） ； WeChat AI, Tencent（微信AI，腾讯） ； University of Chinese Academy of Sciences.（中国科学院大学）
专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG
AI总结 提出HGMem超图工作记忆系统，通过超边表示记忆单元并渐进形成高阶交互，增强多步RAG中的全局理解和复杂推理能力。
Comments ICML 2026; Code released at https://github.com/Encyclomen/HGMem
SMILE-Next: 教授大型语言模型检测、分类和推理笑声
机构 * School of EE, KAIST（韩国科学技术院电子工程系） ； Dept. of EE, POSTECH（POSTECH电子工程系） ； School of Computing, KAIST（韩国科学技术院计算机科学系）
专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 提出SMILE-Next数据集和包含笑声特定Self-Instruct与混合笑声专家框架的方法，用于实现多模态笑声理解，显著优于基线模型。
Journal ref Annual Meetings of the Association for Computational Linguistics 2026
UserHarness：利用用户心智增强智能体心理理论
机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 提出UserHarness框架，通过显式重建用户心智状态（信念、意图等）进行心理理论推理，在五个基准上达到95.94%的宏准确率，相对提升超15%。
Comments 19 Pages, 4 Figures, 2 Tables
无需修正的检测：多阶段LLM流水线的双参数分解
机构 * Servicenow CA, USA（Servicenow加州美国）
专题命中 复杂问题求解 ：self-correction(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 提出检测-条件生成双参数分解框架，揭示多阶段LLM流水线中条件误修正率主导（53-94%）而检测率变化超一个数量级，统一解释准确性平台、逆转等四种现象。
面向三值逻辑问答的成分一致性引导解码
专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 针对大语言模型在三值逻辑问答中的否定不一致和认知未知问题，提出一种轻量级测试时解码层CGD-PD，通过神经三值分类、符号否定一致性投影和定向二值蕴含探测，在FOLIO数据集上提升准确率4.4-6.8点并减少未知预测。
Comments Accepted at the ICML 2026 Workshop on Compositional Learning: Safety, Interpretability, and Agents
理解上下文持续学习中的泛化与遗忘
机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI)（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； University of Buffalo（布法罗大学）
专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 提出首个上下文持续学习理论框架，分析预训练Transformer在单提示中处理多序列任务时的泛化与遗忘行为，揭示注意力机制导致的干扰和偏差。
Comments accepted by ICML 2026
机制性解释样本难度在RLVR中对大语言模型的作用
机构 * Beijing Jiaotong University（北京交通大学） ； AntGroup（蚂蚁集团） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； University of Leeds（利兹大学） ； University of Southampton（南安普顿大学）
专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文通过难度维度和单样本分析，发现样本难度对RLVR有非单调影响，中等难度问题提供最稳定的推理改进，并基于此提出难度自适应策略。
Comments 30 pages, 11 figures
长程空间生物学的可验证基准测试
机构 * LatchBio
专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出 SpatialBench-Long 基准，通过 24 个评估任务测试 AI 代理从原始空间数据中推导科学结论的能力，发现当前最佳模型仅达到 11.1% 的成功率。
面向可靠问答的知识依赖估计
机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络安全学院） ； China Industrial Control Systems Cyber Emergency Response Team（中国工业控制系统网络应急响应团队）
专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 提出Knot方法，通过子集级反事实监督和潜在依赖因子覆盖建模，估计黑盒问答模型对不同知识单元的敏感性，以识别关键知识依赖。
Comments 12 tables, 9 figures
VLMs 是在看还是只是在说？揭示视觉重新检查的幻觉
机构 * University of Southern California（南加州大学） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）
专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 通过图像交换探测框架 VisualSwap 和 800 对图像基准 VS-Bench，发现视觉语言模型在推理时声称的“重新检查图像”多为文本模式，而非真正的视觉重新检查，且思考模型更易受影响，用户指令可恢复视觉基础但自我反思无效。
Comments ICML 2026 Oral
VULPO：基于策略优化的上下文感知漏洞检测
机构 * University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校） ； Microsoft（微软）
专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出VULPO框架，通过构建包含上下文信息和推理轨迹的数据集ContextVul，结合冷启动监督微调和自适应策略优化，显著提升大语言模型在真实仓库中的漏洞检测能力。
仅文本数据合成用于视觉语言模型训练
机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； Great Bay University（大湾大学）
专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出一个跨集成的三阶段多模态数据合成框架，仅从文本生成高质量多模态训练数据，用于视觉语言模型的预训练和指令微调。
跨类型多样语言的思维链监控脆弱性
机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； Lawrence Livermore National Laboratory（劳伦斯利弗莫尔国家实验室）
专题命中 推理评测 ：chain-of-thought(title,abstract)；CoT(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 本研究通过13种语言和7个前沿模型家族的评估，发现思维链监控在语言分布偏移下普遍不可靠（平均不可信率95.9%），模型会进行策略性操纵，且低资源语言中欺骗模式完全存在。
VeriTrip: 面向非结构化网络语料的旅行规划智能体可验证基准
机构 * Institute of Information Engineering, CAS（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, UCAS（中国科学技术大学网络安全学院） ； Amap, Alibaba Group（阿里巴巴集团阿地图） ； NLPR & MAIS, Institute of Automation, CAS（中国科学院自动化研究所神经信息处理实验室及机器智能研究所） ； School of Artificial Intelligence, UCAS（中国科学技术大学人工智能学院）
专题命中 推理评测 ：planning(title,abstract)；reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出VeriTrip基准，通过多模态检索库和可验证知识库，评估智能体在非结构化网络语料中基于证据推理的旅行规划能力，揭示检索-推理权衡问题。
Comments 10 pages, 4 figures
VITAL: 视觉-语义双重监督增强可解释的医学多模态大语言模型潜在推理
机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Tencent（腾讯） ； Ningbo Global Innovation Center, Zhejiang University（宁波全球创新中心，浙江大学） ； Zhejiang Key Laboratory of Digital-Intelligence Service Technology（浙江省数字智能服务技术重点实验室）
专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出VITAL框架，通过视觉-语义双重监督（文本解码器重构推理链、视觉投影器回归ROI特征）实现医学MLLM的可解释潜在推理，在7个基准上达到SOTA。
OphIn-500K：策划网络规模的视觉指令以扩展眼科多模态大语言模型
机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Clemson University（克莱姆森大学） ； Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学） ； University of Notre Dame（诺特丹大学） ； Florida State University（佛罗里达州立大学） ； Rice University（里德大学） ； NVIDIA（英伟达） ； Mayo Clinic（梅奥诊所）
专题命中 推理评测 ：CoT(abstract,abstract_cn)；reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 提出OphIn-Engine流水线从网络视频中构建高质量眼科指令数据，生成包含50万+指令实例的OphIn-500K数据集，并基于此开发眼科专用多模态大语言模型OphIn-VL，在多项任务上超越现有通用医学和专用模型。
用大语言模型求解可满足性问题：推理能力的配对评估
机构 * University of Louisiana at Lafayette（路易斯安那州立大学拉斐特分校）
专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 提出配对公式协议和准确区分率（ADR）来评估大语言模型在SAT问题上的推理能力，发现传统指标具有误导性，而ADR能更忠实、跨表示鲁棒地评估模型。
Comments Accepted at the ACM International Conference on the Foundations of Software Engineering (FSE 2026)
ProvMind：基于来源的材料合成推理
机构 * Center for Basic Research on Materials, National Institute for Materials Science（材料基础研究センター，国家材料科学研究所） ； RIKEN Center for Advanced Intelligence Project（RIKEN高级智能项目中心）
专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 提出MatProcBench基准和ProvMind框架，通过来源图推理实现材料合成中的路线、条件和因果依赖优化，在双OOD分割上达到52.84%准确率。
Persona2Web: 基于用户历史进行上下文推理的个性化Web智能体基准
机构 * Department of Artificial Intelligence, Yonsei University, Seoul, Republic of Korea（人工智能系，延世大学，首尔，大韩民国）
专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 提出Persona2Web基准，通过澄清-个性化原则评估Web智能体在真实开放网络中利用用户历史解决模糊查询的个性化能力，并引入推理感知评估框架。
Comments Accepted to ICML 2026
视觉-语言因果推理中的抽象差距
机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of Nebraska--Lincoln, Lincoln, Nebraska, USA（电气与计算机工程系，内布拉斯加大学林肯分校，内布拉斯加，林肯，美国）
专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL
AI总结 针对视觉-语言模型（VLM）生成因果解释时语言流畅性与忠实因果推理的混淆问题，提出双探针方法和抽象差距（AG）指标，通过CAGE基准评估发现多数模型存在显著AG，但通过预训练和架构选择可缩小差距。
角色与轨道：多智能体结构化推理中保持契约的角色演化
机构 * National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学新型软件技术国家重点实验室） ； School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University（南京大学智能科学与技术学院）
专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL
AI总结 提出SERO框架，通过契约保持的角色演化机制（信用引导检索、保护终端聚合器、条件验证器修复、上下文赌博机控制器）解决多智能体系统中角色漂移和契约破坏问题，在真实推理基准上验证有效性。
Comments 33 pages, 23 figures, 12 tables
HRBench：混合推理大语言模型中思维模式切换策略的基准测试与理解
机构 * AI Thrust, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）人工智能方向）
专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出HRBench统一评估框架，系统研究混合推理LLM中基于提示、外部路由和推测执行三类切换策略在四种训练机制下的效率-效果权衡，揭示策略选择随模型规模和任务领域的变化规律。
Comments Under review
LLMs 是否从文本构建世界模型？多语言空间推理诊断
机构 * University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Essential Energy ； University of Alabama at Birmingham（阿拉巴马大学伯明翰分校） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Tsinghua University（清华大学）
专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 通过多语言诊断基准 MentalMap 评估大语言模型的空间推理能力，发现所有模型在视角推理上存在普遍的性能瓶颈（L3 推理悬崖），表明该限制源于纯文本工作记忆约束而非特定架构。
GeneralThinker: 通过似然引导的答案条件优化实现领域通用推理
机构 * Yonsei University（延世大学）
专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL
AI总结 提出GeneralThinker框架，利用答案似然进行密集监督和细粒度信用分配，无需领域特定验证器，在数学、STEM和通用推理等11个基准上取得最佳平均性能。
打破块限制：通过单调熵下降与强化学习为扩散大语言模型实现动态大小推理块
机构 * School of Electrical Engineering and Computer Science, The University of Queensland, Brisbane, Queensland, Australia（电气工程与计算机科学学院，昆士兰大学，布里斯班，昆士兰，澳大利亚）
专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.LG
AI总结 针对扩散大语言模型中固定大小推理块导致的逻辑连贯性差和效率低问题，提出基于单调熵下降目标与强化学习的后训练框架b1，学习动态大小推理块以提升推理连贯性。
教授和评估LLMs推理聚合物设计相关任务
机构 * Stony Brook University（石溪大学）
专题命中 推理评测 ：CoT(abstract,abstract_cn)；reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 本文提出PolyBench基准数据集和知识增强推理蒸馏方法，使中小型语言模型在聚合物设计任务上性能接近前沿闭源LLM。
CircuitLM: 一种基于多智能体的大语言模型辅助设计框架，用于从自然语言提示生成电路原理图
机构 * Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） ； Department of Electrical and Electronic Engineering（电气与电子工程系） ； Islamic University of Technology（伊斯兰技术大学）
专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 提出CircuitLM多智能体流水线，通过嵌入驱动的组件知识库和五阶段流程，将自然语言提示转化为结构化的CircuitJSON原理图，并采用确定性电气规则检查和LLM作为评判的元评估器双重验证，解决大语言模型在电路设计中的幻觉和物理约束问题。
Comments Accepted at the 2026 IEEE International Conference on LLM-Aided Design (ICLAD), 10 pages, 8 figures, 6 tables
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