大模型推理能力

Thinking Economically: A Hierarchical Framework for Adaptive-Complexity Reasoning in LLMs

经济思维：面向LLM自适应复杂度推理的分层框架

Yubo Gao, Haotian Wu, Hong Chen, Junquan Huang, Yibo Yan, Jungang Li, Zihao Dongfang, Sicheng Tao, Puay Siew Tan, Jie Zhang, Xuming Hu

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Singapore Institute of Manufacturing Technology, A*STAR（新加坡制造技术研究所，A*STAR） 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 针对LLM推理中的“过度思考”问题，提出分层自适应预算器（HAB）框架，通过粗粒度到细粒度的预算分配实现计算资源的高效利用，在GSM8K和MATH500上同时提升准确率和降低token使用量。

Comments 11 pages, 4 figures, 3 tables

Plausibility Is Not Prediction: Contrastive Evidence for LLM-Based Cellular Perturbation Reasoning

似真性不是预测：基于LLM的细胞扰动推理的对比证据

Xinyu Yuan, Xixian Liu, Jianan Zhao, Yashi Zhang, Hongyu Guo, Jian Tang

机构 * Mila - Québec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； University of Montréal（蒙特利尔大学） ； HEC Montréal（蒙特利尔HEC商学院） ； University of Ottawa（渥太华大学） ； National Research Council of Canada（加拿大国家研究理事会） ； CIFAR AI Chair（CIFAR人工智能 chair） 纠错

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

AI总结 本文发现基于大语言模型的细胞扰动推理虽能生成生物上合理的解释，但实际预测性能差，并提出CORE方法通过对比证据组织来提升扰动特异性预测。

DarkVesselNet: Multi-Modal Remote Sensing and Trajectory Reasoning for Dark Vessel Detection

DarkVesselNet: 用于暗船检测的多模态遥感和轨迹推理

Arun Sharma

机构 * University of Minnesota, Twin Cities（明尼苏达大学，双城分校） 纠错

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

AI总结 提出DarkVesselNet，融合Sentinel-1 SAR、Sentinel-2光学影像、地理空间基础模型、AIS轨迹推理、TGARD间隙检测和Pi-DPM异常头，实现多模态遥感暗船检测。

Prune-OPD: Efficient and Reliable On-Policy Distillation for Long-Horizon Reasoning

Prune-OPD：面向长程推理的高效可靠在线策略蒸馏

Zhicheng Yang, Zhijiang Guo, Yifan Song, Minrui Xu, Yongxin Wang, Yiwei Wang, Xiaodan Liang, Jing Tang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； MBZUAI ； University of California, Merced（加州大学默塞德分校） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

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

AI总结 提出Prune-OPD框架，通过实时检测学生与教师之间的前缀漂移并动态截断不可靠的轨迹，在减少计算浪费的同时保持或提升长程推理任务的性能。

Comments 17 pages, 8 figures

TInR: Exploring Tool-Internalized Reasoning in Large Language Models

TInR：探索大语言模型中的工具内化推理

Qiancheng Xu, Yongqi Li, Fan Liu, Hongru Wang, Min Yang, Wenjie Li

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Southeast University（东南大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） 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TInR-U框架，通过工具内化、监督微调和强化学习三阶段训练，使LLM无需外部文档即可进行工具集成推理，在域内和域外设置中均取得优越性能。

Comments Accepted to ACL 2026

Are Large Reasoning Models Interruptible?

大型推理模型是否可中断？

Tsung-Han Wu, Mihran Miroyan, David M. Chan, Trevor Darrell, Narges Norouzi, Joseph E. Gonzalez

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 研究大型推理模型在中断和动态上下文两种现实动态场景下的鲁棒性，发现静态评估高估了鲁棒性，并揭示了推理泄漏、恐慌和自我怀疑等新故障模式。

Comments ICML 2026; Project Page: http://dynamic-lm.github.io

Why Thinking Hurts: Diagnosing and Rectifying Linguistic Inertia in Large Language Models for Recommendation

为什么思考有害：诊断并纠正大型语言模型在推荐中的语言惯性

Luankang Zhang, Yonghao Huang, Hang Lv, Xuyang Zhi, Mingjia Yin, Yuyang Ye, Wei Guo, Hao Wang, Enhong Chen

专题命中 其他推理 ：CoT(abstract,abstract_cn)；reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)

AI总结 本文发现链式思维推理在推荐模型中会导致性能下降，归因于语言惯性，并提出无需训练的语言惯性校准解码（LICD）框架，通过推理链压缩和偏差相减对比推理来缓解该问题。

Between a Rock and a Hard Place: The Tension Between Ethical Reasoning and Safety Alignment in LLMs

进退维谷：大型语言模型中伦理推理与安全对齐之间的张力

Shei Pern Chua, Zhen Leng Thai, Kai Jun Teh, Xiao Li, Qibing Ren, Xiaolin Hu

机构 * Department of Computer Science and Technology, Institute for AI, BNRist, Tsinghua University（计算机科学与技术系，人工智能研究院，BNRist，清华大学） ； IDG/McGovern Institute for Brain Research, Tsinghua University（IDG/麦克戈文脑科学研究院，清华大学） ； Chinese Institute for Brain Research (CIBR)（中国脑科学研究院（CIBR）） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

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

AI总结 本文提出TRIAL多轮红队方法，通过将有害请求嵌入伦理框架来利用模型伦理推理能力，并引入ERR防御框架（分层有害门控LoRA架构）以区分工具性回应与解释性回应，实现鲁棒防御。

On Information Self-Locking in Reinforcement Learning for Active Reasoning of LLM agents

强化学习中信息自锁现象及其在LLM智能体主动推理中的应用

Deyu Zou, Yongqiang Chen, Fan Feng, Mufei Li, Pan Li, Yu Gong, James Cheng

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 针对LLM智能体在主动推理中因强化学习导致的信息自锁问题，提出基于优势重加权的方法AREW，通过方向性批评重新分配轨迹信用，显著提升智能体性能。

Comments Accepted by ICML 2026

A literature-grounded scientific reasoning framework for defect-engineered TiO$_{2}$ photocatalysts

缺陷工程TiO$_{2}$光催化剂的一个基于文献的科学推理框架

F. J. Dominguez-Gutierrez, E. Wierzbicka

专题命中 其他推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 针对缺陷工程TiO$_2$光催化剂文献异质性问题，提出一个结合文献数据、机理规则和检索增强推理的LLM辅助科学推理框架，用于推荐最优缺陷工程条件。

Learning Reasoning World Models for Parallel Code

学习并行代码的推理世界模型

Gautam Singh, Arjun Guha, Bhavya Kailkhura, Harshitha Menon

专题命中 其他推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 提出Parallel-Code World Models (PCWMs)，通过推理LLM直接预测并行代码的工具输出，以解决并行代码训练数据稀缺问题，在数据竞争预测和性能分析任务上取得显著提升。

UniD$^3$: A Knowledge Graph-Enhanced RAG Framework for Drug-Disease Discovery and Reasoning

UniD$^3$：一种用于药物-疾病发现与推理的知识图谱增强RAG框架

Qing Wang, Tianshi Liu, Minghao Zhou, Jialu Liang, Sen Guo, Guangyu Wang, Jing Su, Qianqian Song

机构 * Department of Health Outcomes and Biomedical Informatics, University of Florida（佛罗里达大学健康成果与生物医学信息学系） ； Department of Hematology, H. Lee Moffitt Cancer Center and Research Institute（血液科，H. Lee Moffitt癌症中心与研究院） ； Center for Bioinformatics and Computational Biology, Houston Methodist Research Institute（生物信息学与计算生物学中心，休斯顿方法主义研究学院） ； Department of Cardiothoracic Surgery, Weill Cornell Medicine, Cornell University（心胸外科，Weill Cornell医学，康奈尔大学） ； Department of Biostatistics and Health Data Science, Indiana University School of Medicine（生物统计学与健康数据科学系，印第安纳大学医学院） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(title)；分类 cs.CL

AI总结 提出UniD$^3$框架，结合大语言模型与知识图谱增强检索生成（KG-RAG），从生物医学文献中提取、组织和验证药物-疾病知识，生成结构化数据集并提升推理可靠性。

Prototype Transformer: Towards Language Model Architectures Interpretable by Design

原型Transformer：迈向可解释设计的语言模型架构

Yordan Yordanov, Matteo Forasassi, Bayar Menzat, Ruizhi Wang, Chang Qi, Markus Kaltenberger, Amine M'Charrak, Tommaso Salvatori, Thomas Lukasiewicz

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 提出原型Transformer（ProtoT），一种用线性代价原型模块替代二次代价自注意力的自回归语言模型架构，原型自动捕获可命名概念，提升可解释性并支持行为编辑。

Comments Accepted at ICML 2026. Equal contribution: Yordan Yordanov and Matteo Forasassi. 40 pages, 28 figures, 22 tables

Soft-NBCE: Entropy-Weighted Chunk Fusion for Long-Context

Soft-NBCE: 基于熵加权分块融合的长上下文处理

Shihao Ji, Mingyu Li, Zihui Song

机构 * Beijing Normal University（北京师范大学） ； Chunjiang Intelligence（春江智能） 纠错

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

AI总结 针对长上下文推理中硬选择策略导致语义碎片化的问题，提出Soft-NBCE，通过熵加权软融合和一致性蒸馏，在保持检索精度的同时提升多跳推理性能。

Comments 7 pages, 3 figures, 2 tables. Preprint

MiCU: End-to-End Smart Home Command Understanding with Large Language Model

MiCU: 基于大语言模型的端到端智能家居指令理解

Haowei Han, Kexin Hu, Weiwei Cai, Debiao Zhang, Bin Qin, Yuxiang Wang, Jiawei Jiang, Xiao Yan, Bo Du

机构 * School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） ； Xiaomi Corporation（小米公司） ； Institute for Math & AI, Wuhan University（武汉大学数学与人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 提出MiCU，一种利用课程学习、强化学习和令牌压缩技术的领域特定大语言模型，用于解决智能家居中模糊指令理解问题，平均准确率提升20.01%。

Tackling the Root of Misinformation by Teaching Laypeople about Logical Fallacies via Socratic Questioning and Critical Argumentation

通过苏格拉底式提问和批判性论证教授外行人逻辑谬误，以应对错误信息的根源

Minjing Shi, Junling Wang, Jingwei Ni, Sankalan Pal Chowdhury, Mrinmaya Sachan

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； ETH AI Center（苏黎世联邦理工学院人工智能中心） 纠错

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

AI总结 提出LFTutor智能辅导系统，利用大语言模型结合苏格拉底式提问和批判性论证原则，帮助外行人学习识别逻辑谬误，显著优于基线模型。

Comments This paper has been accepted to Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Long Paper), Main Conference

Journal ref Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, 2026

Towards Lightweight Reliability: Using Soft Prompts for Hallucination Mitigation in Large Language Models

迈向轻量级可靠性：使用软提示缓解大型语言模型中的幻觉

S M Tahmid Siddiqui, Akib Jawad Ononto, Anoop Singhal, Latifur Khan

机构 * The University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校） ； National Institute of Standards and Technology（国家标准与技术研究院） 纠错

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

AI总结 提出一种参数高效的软提示方法RCSP，通过对比学习、课程学习和KL正则化平衡事实回忆、幻觉抑制和弃权，在多个QA数据集上优于基线。

Comments 20 pages, 5 tables, 2 figures. Accepted for publication in DBSec 2026. The final publication will be available at Springer

From Demonstrations to Rewards: Test-Time Prompt Optimization for VLM Reward Models

从演示到奖励：VLM奖励模型的测试时提示优化

Christian Gumbsch, Leonardo Barcellona, Lennard Schünemann, Platon Karageorgis, Andrii Zadaianchuk, Zehao Wang, Sergey Zakharov, Fabien Despinoy, Rahaf Aljundi, Efstratios Gavves

机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） ； Catholic University of Leuven（鲁汶天主大学） ； Toyota Research Institute（丰田研究院） ； Toyota Motor Europe（丰田欧洲公司） 纠错

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

AI总结 提出Demo2Reward方法，利用少量专家演示在测试时优化VLM奖励模型的提示指令，减少假阳性并保持真阳性，无需额外训练即可提升下游策略学习。

Targeted Remasking: Replacing Token Editing with Token-to-Mask Refinement in Discrete Diffusion Language Models

目标重掩码：在离散扩散语言模型中将令牌编辑替换为令牌到掩码的精炼

Lin Yao

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

AI总结 针对离散掩码扩散语言模型中令牌编辑机制的局限性，提出无训练的令牌到掩码重掩码方法，通过将疑似错误令牌重置为掩码状态，利用扩散过程在更干净上下文中重新预测，显著提升数学等任务的性能。

Comments This paper has been significantly revised, expanded, and superseded by a more comprehensive version available at arXiv:2604.18738. The authors have chosen to withdraw this version to avoid overlap and direct readers to the updated work

LLM-Guided Communication for Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning

LLM引导的通信用于合作多智能体强化学习

Sangjun Bae, Yisak Park, Sanghyeon Lee, Seungyul Han

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 提出LMAC框架，利用大语言模型的推理能力设计通信协议，使所有智能体尽可能准确一致地重建底层状态，从而提升多智能体强化学习中的状态重建和性能。

Comments 9 pages for main, 32 pages for total, Accepted to ICML 2026

ES-Merging: Biological MLLM Merging via Embedding Space Signals

ES-Merging: 通过嵌入空间信号进行生物多模态大模型合并

Wonbin Lee, Dongki Kim, Sung Ju Hwang

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； DeepAuto.ai 纠错

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

AI总结 提出ES-Merging框架，利用嵌入空间信号估计合并系数，实现生物多模态大模型的高效合并，提升跨模态推理和单模态知识保留能力。

DyLLM: Efficient Diffusion LLM Inference via Saliency-based Token Selection and Partial Attention

DyLLM: 基于显著性标记选择与部分注意力的高效扩散LLM推理

Younjoo Lee, Seungkyun Dan, Junghoo Lee, Jaiyoung Park, Jung Ho Ahn

机构 * University of Seoul（首尔大学） 纠错

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

AI总结 针对扩散语言模型迭代去噪计算昂贵的问题，提出DyLLM框架，通过仅计算显著标记的注意力与前馈操作，实现无需训练的加速推理，在保持精度的同时吞吐量提升高达9.6倍。

Comments 21 pages, 10 figures, 7 tables, accepted at ICML 2026

ASKD-Whisper: Adaptive Self-knowledge Distillation for Efficient and Low-Latency Automatic Speech Recognition

ASKD-Whisper: 自适应自知识蒸馏用于高效低延迟自动语音识别

Junseok Lee, Nahun Kim, Sangyong Lee, Chang-Jae Chun

机构 * OKESTRO Co., Ltd（OKESTRO公司） ； Sejong University（世宗大学） 纠错

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

AI总结 提出自适应自知识蒸馏（ASKD）动态课程框架，通过逐步减少对教师模型的依赖并引入自知识蒸馏阶段，在压缩Whisper模型时实现5倍推理加速和1.07%词错误率降低。

Comments Title and content have been updated

ACON: Optimizing Context Compression for Long-horizon LLM Agents

ACON：面向长周期LLM智能体的上下文压缩优化

Minki Kang, Wei-Ning Chen, Dongge Han, Huseyin A. Inan, Lukas Wutschitz, Yanzhi Chen, Robert Sim, Saravan Rajmohan

机构 * University of Washington（华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 提出ACON框架，通过自然语言空间优化压缩策略，在不微调模型的情况下减少峰值token使用量26-54%并提升任务成功率，同时可蒸馏至小模型。

Comments ICML 2026

Multimodal Function Vectors for Visual Relations

视觉关系的多模态函数向量

Shuhao Fu, Esther Goldberg, Ying Nian Wu, Hongjing Lu

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 通过因果中介分析提取多模态函数向量，操纵注意力头以改善视觉关系推理，并实现零样本和微调性能提升。

DECK: A Consistency x Confidence Taxonomy of LLM Hallucinations

DECK: LLM幻觉的一致性×置信度分类法

Mohit Singh Chauhan

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 提出一种基于样本间一致性和词级置信度的2×2分类法（DECK），将LLM幻觉分为四个行为区域，每个区域对应可检测的评分器家族，并通过实验验证其有效性及识别出输出级不确定性评估的普遍盲点。

Comments 18 pages, 3 figures, 5 tables

HarnessForge: Joint Harness and Policy Evolution for Adaptive Agent Systems

HarnessForge：面向自适应智能体系统的协同框架与策略进化

Mingju Chen, Can Lv, Guibin Zhang, Heng Chang, Shiji Zhou

机构 * Beijing Advanced Innovation Center for Future Blockchain and Privacy Computing, School of Artificial Intelligence, Beihang University（北京未来区块链与隐私计算先进创新中心，人工智能学院，北京航空航天大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出HarnessForge元自适应框架，通过框架-策略协同进化实现LLM智能体系统的全系统自适应，在多个基准上显著提升性能。

Comments 25 pages, 13 figures

TrafficRAG: A Multimodal RAG Framework for Traffic Accident Liability Determination

TrafficRAG：用于交通事故责任认定的多模态RAG框架

Xu Li, Zedong Fu, Xinyi Li, Xun Han

机构 * Southwest Petroleum University（西南石油大学） ； Sichuan Police College（四川警察学院） 纠错

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

AI总结 提出TrafficRAG框架，通过视觉语言模型生成结构化描述、混合检索获取法规和案例、大语言模型融合多模态证据进行推理，实现自动化交通事故责任分析报告生成。

Comments 12 pages, 3 figures, accepted at ICANN 2026

Dive into Ambiguity: A*-Inspired Multi-Agents Commonsense Obfuscation Attack on LLM Prompts

深入歧义：基于A*的多智能体常识混淆攻击LLM提示

Boxuan Wang, Zhuoyun Li, Xiaowei Huang, Yi Dong

机构 * University of Liverpool（利物浦大学） 纠错

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

AI总结 提出一种基于A*的事实错误诱导框架，通过层次化重写策略和动态语义分散系数生成语义对齐但混淆的提示，以高效攻击LLM的常识推理。

Comments Pre-print

Recognize Your Orchestrator: An Entropy Dynamics Perspective for LLM Multi-Agent Systems

识别你的编排器：面向LLM多智能体系统的熵动力学视角

Junze Zhu, Weihao Chen, Xuanwang Zhang, Zhen Wu, Xinyu Dai

机构 * Junze Zhu, Weihao Chen, Xuanwang Zhang, Zhen Wu, Xinyu Dai（朱俊泽、陈伟浩、张轩望、伍震、戴新宇） 纠错

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

AI总结 提出平均场熵动力学框架，通过逆工作流生成（IWG）合成高复杂度基准，揭示推理型模型作为编排器时因上下文压缩而失效的“推理陷阱”，为多智能体系统架构设计提供物理可解释参数。