大模型推理能力

UR$^2$: Unify RAG and Reasoning through Reinforcement Learning

UR$^2$：通过强化学习统一检索增强生成与推理

Weitao Li, Boran Xiang, Xiaolong Wang, Zhinan Gou, Weizhi Ma, Yang Liu

机构 * Dept. of Comp. Sci. & Tech., Institute for AI, Tsinghua University, Beijing, China（计算机科学与技术系，人工智能研究院，清华大学，北京，中国） ； Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University, Beijing, China（人工智能产业研究机构（AIR），清华大学，北京，中国） ； School of Management Science & Information Engineering, Hebei University of Economics and Business, Hebei, China（管理科学与信息工程学院，河北经贸大学，河北，中国） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出UR$^2$框架，通过强化学习动态协调检索与推理，结合难度感知课程和混合知识访问策略，在开放域问答、MMLU-Pro、医学和数学推理任务上优于现有基线，性能接近GPT-4o-mini和GPT-4.1-mini。

Right Makes Might: Aligning Verified Hidden States Empowers RL Reasoning

正确即力量：对齐验证的隐藏状态增强强化学习推理

Ziyue Wang, Aomufei Yuan, Yongfu Zhu, Shuai Dong, Wenpu Liu, Yiran Yao, Weichu Xie, Yuqi Xu, Caoyuan Ma, Wenqi Shao, Xiaoying Zhang, Nan Duan, Jiaqi Wang

机构 * Peking University（北京大学） ； JINGDONG（京东） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； The University of Tokyo（东京大学） ； Tianjin University（天津大学） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出Hidden-Align辅助损失函数，在强化学习训练中对齐正确rollout在锚点token处的最后一层隐藏状态，提升数学推理性能。

Comments 16 pages, 7 figures

Co-evolving Agent Architectures and Interpretable Reasoning for Automated Optimization

协同进化智能体架构与可解释推理用于自动化优化

Jiahao Huang, Peilan Xu, Xiaoya Nan, Wenjian Luo

机构 * School of Artificial Intelligence, Nanjing University of Information Science and Technology（南京信息工程大学人工智能学院） ； Guangdong Provincial Key Laboratory of Novel Security Intelligence Technologies, Institute of Cyberspace Security, School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 提出EvoOR-Agent协同进化框架，通过将智能体工作流表示为活动边网络，并利用图介导的路径条件重组、多粒度语义变异和精英种群更新，实现自动化优化中的自适应协调与可解释推理。

Economy of Minds: Emerging Multi-Agent Intelligence with Economic Interactions

思维经济：具有经济交互的涌现多智能体智能

Zhenting Qi, Huangyuan Su, Ao Qu, Chenyu Wang, Yu Yao, Han Zheng, Kushal Chattopadhyay, Guowei Xu, Zihan Wang, Weirui Ye, Vijay Janapa Reddi, Ju Li, Paul Pu Liang, Himabindu Lakkaraju, Sham Kakade, Yilun Du

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 受哈耶克经济理论启发，通过拍卖和财富积累的简单经济信号实现去中心化信用分配，使弱智能体群体涌现出多步推理策略，在五个智能体任务中超越强单体基线。

GTBench: A Curriculum-Grounded Benchmark for Evaluating LLMs as Mathematical Research Assistants in Graph Theory

GTBench：一个基于课程体系的基准，用于评估大语言模型作为图论数学研究助手的能力

Noujoud Nader, Ibrahem Aljabea, Patrick Diehl, Deepti Gupta

机构 * Louisiana State University（路易斯安那州立大学） ； Los Alamos National Laboratory（洛斯阿拉莫斯国家实验室） ； Texas A&M-Central Texas（德克萨斯大学阿姆斯特朗中央分校） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出GTBench基准，通过三个难度递增的图论问题组（本科定义、算法推理、研究生证明）评估大语言模型的数学推理能力，发现GPT-5表现最佳，其他模型随难度下降显著，并揭示了人类与自动评估者之间的系统性分歧。

Comments 19 pages, 5 figures, 7 tables

When Model Merging Breaks Routing: Training-Free Calibration for MoE

当模型合并破坏路由：MoE的无训练校准

Canbin Huang, Tianyuan Shi, Xiaojun Quan, Jingang Wang, Jianfei Zhang, Qifan Wang

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

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

AI总结 针对MoE架构中模型合并导致的路由崩溃问题，提出基于二阶曲率的无训练校准方法HARC，通过闭式解和共轭梯度法高效重对齐路由器，显著提升数学推理和代码生成性能。

PyraMathBench: Evaluating and Improving Mathematical Capability in Large Language Models

PyraMathBench: 评估与提升大型语言模型的数学能力

Zetian Ouyang, Linlin Wang, Gerard de Melo, Liang He

机构 * East China Normal University（东华师范大学） ； Hasso Plattner Institute, University of Potsdam（波茨坦大学哈索普兰特纳研究所） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出PyraMathBench分层基准测试，通过整合数值处理与数学推理评估LLM，并引入SOLVE模块和IRPO优化方法提升数值-数学协同能力。

DFlare: Scaling Up Draft Capacity for Block Diffusion Speculative Decoding

DFlare: 扩展块扩散推测解码的草稿容量

Jiebin Zhang, Zhenghan Yu, Song Liu, Eugene J. Yu, Zheng Li, Dawei Zhu, Jiangshan Duo, Weimin Xiong, Yifan Song, Guanghua Yu, Jianchen Zhu, Sujian Li

机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学系） ； Tencent（腾讯） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出DFlare方法，通过轻量级逐层融合机制扩展草稿模型容量，在多个基准上实现平均5.52倍加速。

Comments 12 pages, 3 figures

ParaBlock: Communication-Computation Parallel Block Coordinate Federated Learning for Large Language Models

ParaBlock：面向大语言模型的通信-计算并行块坐标联邦学习

Yujia Wang, Yuanpu Cao, Jinghui Chen

机构 * College of Information Sciences and Technology（信息科学与技术学院） ； Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出ParaBlock方法，通过并行化通信与计算线程，在联邦学习大语言模型时提升通信效率，并理论证明其收敛率与标准方法相同，实验验证其性能与效率优势。

Comments Accepted by TMLR

X-RAY: Mapping LLM Reasoning Capability via Formalized and Calibrated Probes

X-RAY: 通过形式化与校准探针映射大语言模型推理能力

Tianxi Gao, Yufan Cai, Yusi Yuan, Jin Song Dong

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出X-RAY系统，利用形式化工具生成结构可控的校准探针，通过分析约束交互、推理深度和解空间几何等属性，揭示LLM在约束细化与解空间重构下的推理不对称性。

Comments Accepted by KDD 2026

NeuroSymbolic Robustness Analysis for Discrete Systems with Respect to Transition Deviations

针对转移偏差的离散系统神经符号鲁棒性分析

Shih-Jie Shih, Jonghan Lim, Ilya Kovalenko, Rômulo Meira-Góes

专题命中 代码与定理证明 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出一种神经符号计算框架，利用大语言模型推断可行偏差转移集，再通过符号层计算离散鲁棒性保证，以解决传统方法可扩展性差和保守性问题。

Inducing Reasoning Primitives from Agent Traces

从智能体轨迹中归纳推理原语

Zhihan Lei, Jiarui Yan, Joshua Momo, William W. Cohen

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

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出推理原语归纳方法，从ReAct智能体轨迹中挖掘并聚类常见推理步骤，构建伪工具库，在多个推理任务上显著提升性能。

Comments 22 pages including appendices

On the Generalization Gap in Self-Evolving Language Model Reasoning

自进化语言模型推理中的泛化差距

Zhenting Qi, Susanna Maria Baby, Stefanie Anna Baby, Kan Yuan, Andrew Tomkins, Tu Vu, Da-Cheng Juan, Cyrus Rashtchian

机构 * Google Research（谷歌研究） ； Harvard University（哈佛大学） ； Google（谷歌） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title,abstract)；logical reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文研究严格闭环设置下自进化算法与完美监督之间的差距，发现多轮批评-修正策略可接近完美监督性能，但自进化仍存在非平凡差距。

Comments Published at ICML 2026

Bridging Auxiliary Constraints to Resolve Instruction Following in Large Reasoning Models

桥接辅助约束以解决大型推理模型中的指令遵循问题

Zhengyi Zhao, Shubo Zhang, Huimin Wang, Zezhong Wang, Yutian Zhao, Yefeng Zheng, Binyang Li, Yulan He, Kam-Fai Wong, Xian Wu

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of International Relations（国际关系大学） ； Tencent Jarvis Lab（腾讯Jarvis实验室） ； Westlake University（西湖大学） ； King’s College London（伦敦国王学院） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 针对大型推理模型难以可靠遵循多重约束的问题，提出约束关系图补全框架，通过显式建模约束关系并发现桥接约束，将约束违反率降低39%。

Comments a pre-MIT Press publication version

MIND: Multi-rationale INtegrated Discriminative Reasoning Framework for Multi-modal Large Models

MIND：面向多模态大模型的多理由集成判别推理框架

Chuang Yu, Jinmiao Zhao, Mingxuan Zhao, Yunpeng Liu, Xiujun Shu, Yuanhao Feng, Bo Wang, Xiangyu Yue

机构 * Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院沈阳自动化研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Peking University（北京大学） ； MMLab, CUHK（CUHK多模态实验室） 纠错

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

AI总结 针对多模态大语言模型在多理由语义建模、逻辑鲁棒性和抗误导方面的不足，提出MIND推理框架，通过“理解-反思-纠正”机制实现从被动模仿到主动判别推理的范式转变。

Comments Accepted to ICML 2026

Toward a Modular Architecture for Embedded AI Agent Systems at the Edge

面向边缘嵌入式AI智能体系统的模块化架构

Marcus Rüb, Michael Gerhards

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一种模块化参考架构，通过分层设计解耦设备端和云端智能体，并引入治理层，解决嵌入式微控制器上部署自主AI的严格资源约束问题。

AI Agents Enable Adaptive Computer Worms

AI代理实现自适应计算机蠕虫

Jonas Guan, Tom Blanchard, Hanna Foerster, Hengrui Jia, Gabriel Huang, Nicolas Papernot

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； ServiceNow 纠错

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

AI总结 本研究展示了AI代理能够生成针对每个目标的定制攻击策略，利用被感染机器上的大语言模型自我维持并传播，形成自持的AI驱动网络威胁。

ReaLM: Residual Quantization Bridging Knowledge Graph Embeddings and Large Language Models

ReaLM：残差量化桥接知识图谱嵌入与大型语言模型

Wenbin Guo, Xin Wang, Jiaoyan Chen, Lingbing Guo, Zhao Li, Zirui Chen

机构 * Tianjin University（天津大学） ； The University of Manchester（曼彻斯特大学） 纠错

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

AI总结 提出ReaLM框架，通过残差向量量化将知识图谱嵌入离散化为可学习标记，融入大型语言模型词汇表，结合本体约束实现结构化知识与语言模型的语义对齐，在知识图谱补全任务上取得最优性能。

Agentic Chain-of-Thought Steering for Efficient and Controllable LLM Reasoning

Agentic Chain-of-Thought Steering：实现高效且可控的LLM推理

Yu Xia, Zhouhang Xie, Xin Xu, Byungkyu Kang, Prarit Lamba, Xiang Gao, Julian McAuley

专题命中 规划推理 ：chain-of-thought(title,title_cn)；reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出Agentic Chain-of-Thought Steering (ACTS)方法，通过强化学习训练控制器智能体在推理过程中自适应地选择推理策略和引导短语，实现预算感知的策略控制，从而在保持推理质量的同时显著节省token，并支持准确率-效率的可控权衡。

Adaptive Latent Agentic Reasoning

自适应潜在智能推理

Dongwon Jung, Peng Shi, Yi Zhang, Junshan Zhang, Muhao Chen

机构 * University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Greenshoe, Inc.（Greenshoe公司） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)；CoT(abstract,abstract_cn)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出双模式框架ALAR，在常规决策步骤使用紧凑潜在推理，仅在需要深入思考时切换至显式思维链，在保持或提升任务准确率的同时显著减少生成令牌数。

PhotoCraft: Agentic Reasoning with Hierarchical Self-Evolving Memory for Deep Image Search

PhotoCraft: 具有层次自进化记忆的深度图像搜索代理推理

Kailin Lyu, Zhiqiang Yuan, Jianwei He, Qiwei Yan, Xuanbo Su, Nanxing Hu, Yang Liu, Ce Hao, Shengqian Qin, Lianyu Hu, Jinchao Zhang, Jie Zhou

机构 * Pattern Recognition Center, WeChat AI, Tencent Inc.（微信AI模式识别中心，腾讯公司） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出PhotoCraft，一种无需训练的分层记忆系统，通过工作、情景和语义记忆增强多模态大语言模型，实现深度图像搜索中的多步推理和知识迁移，在DISBench上提升检索性能达18.5%。

Measuring Weak-to-Strong Legibility of Reasoning Models

衡量推理模型的弱到强可读性

Dani Roytburg, Shreya Sridhar, Daphne Ippolito

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 针对推理语言模型在多智能体场景中生成的中间思维链，提出“弱到强可读性”概念，并设计衡量指标以评估强模型输出对弱模型的易理解性。

Comments Accepted to Trustworthy AI4GOOD Workshop @ ICML 2026

Dyna-H: a heuristic planning reinforcement learning algorithm applied to role-playing-game strategy decision systems

Dyna-H：一种应用于角色扮演游戏策略决策系统的启发式规划强化学习算法

Matilde Santos, Jose Antonio Martin H., Victoria Lopez, Guillermo Botella

机构 * Complutense University of Madrid（马德里complutense大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出Dyna-H算法，结合启发式搜索与Dyna框架，在角色扮演游戏策略决策中实现无模型在线强化学习，实验表明其性能显著优于Q-Learning和Dyna-Q。

Act Like a Pathologist: Tissue-Aware Whole Slide Image Reasoning

像病理学家一样：组织感知的全切片图像推理

Wentao Huang, Weimin Lyu, Peiliang Lou, Qingqiao Hu, Xiaoling Hu, Shahira Abousamra, Wenchao Han, Ruifeng Guo, Jiawei Zhou, Chao Chen, Chen Wang

机构 * Stony Brook University（石英溪大学） ； Mayo Clinic（梅奥诊所） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 提出一种问题引导、组织感知的粗到细检索框架HistoSelect，通过识别相关组织区域并选择最具信息量的补丁，在减少70%视觉标记的同时提升病理问答准确性。

Comments 14 pages, 8 figures. Accepted by CVPR'26

Plan-R1: Safe and Feasible Trajectory Planning as Language Modeling

Plan-R1：安全且可行的轨迹规划作为语言建模

Xiaolong Tang, Meina Kan, Shiguang Shan, Xilin Chen

机构 * Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 提出Plan-R1两阶段轨迹规划框架，通过原则对齐与行为学习解耦，结合规则奖励和方差解耦GRPO，显著提升自动驾驶规划的安全性和可行性。

Comments Accepted by ICLR2026

Multi-agent Path Planning and Network Flow

多智能体路径规划与网络流

Jingjin Yu, Steven M. LaValle

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 将图上的多智能体路径规划问题归约到网络流问题，利用组合网络流算法和线性规划技术求解，并证明当目标置换不变时存在最长完成时间不超过 n+V-1 步的可行解路径集，给出 O(nVE) 时间算法，进一步研究时间和距离最优性及其帕累托最优结构。

Comments Corrected an inaccuracy on time optimal solution for average arrival time

MUSE: A Unified Agentic Harness for MLLMs

MUSE: 多模态大语言模型的统一智能体框架

Jianglin Lu, Hailing Wang, Xu Ma, Qihua Dong, Mingyuan Zhang, Yizhou Wang, Yun Fu

机构 * Northeastern University（东北大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；verifier(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出MUSE框架，通过可组合模块（任务表示、视觉处理、感知工具、结构化解析、确定性验证和验证器引导修复）提升冻结多模态大语言模型性能，无需重新训练。

From Script to Semantics: Prompting Strategies for African NLI

从脚本到语义：非洲自然语言推理的提示策略

Anuj Tiwari, Terry Oko-odion, Hannah Nwokocha

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 本研究系统评估了五种提示策略在斯瓦希里语、约鲁巴语和豪萨语的自然语言推理任务上的表现，发现对比提示策略最可靠且能显著提升模型性能。

Comments Accepted at the RAIL Workshop, LREC 2026

SCOPE: Real-Time Natural Language Camera Agent at the Edge

SCOPE：边缘实时自然语言相机代理

Nikolaj Hindsbo, Sina Ehsani, Pragyana Mishra

机构 * Armada AI 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出SCOPE模块化代理，用于自然语言控制的PTZ相机，在边缘部署实现实时感知、规划与控制，并通过仿真和物理实验评估延迟、准确性和错误模式。

Comments 9 pages, 4 figures, 6 tables. Accepted at HRI '26 (21st ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction), Edinburgh, Scotland, March 16--19, 2026. Code: https://github.com/HindsboNikolaj/SCOPE

Journal ref Proceedings of the 21st ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction (HRI '26), ACM, 2026

MAVEN-T: Reinforced Heterogeneous Distillation for Real-Time Multi-Agent Trajectory Prediction

MAVEN-T：用于实时多智能体轨迹预测的强化异构蒸馏

Wenchang Duan, Zhenguo Gao, Jinguo Xian, Yi Shi

机构 * School of Mathematical Sciences, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学数学科学学院） ； Bio-X Institutes, Key Laboratory for the Genetics of Developmental and Neuropsychiatric Disorders, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学Bio-X研究院、发育与神经精神疾病遗传学重点实验室） ； Shanghai Key Laboratory of Psychotic Disorders, Brain Science and Technology Research Center, Shanghai Jiao Tong University（上海精神疾病重点实验室、脑科学与技术研究中心，上海交通大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出MAVEN-T框架，通过高容量教师模型和紧凑学生模型的异构蒸馏，结合强化学习优化，实现实时多智能体轨迹预测，在多个数据集上达到高精度与低延迟。