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。
超越答案的思考：评估大型推理模型中的有害过度思考
机构 * University of Trento（特伦托大学） ； Toyota Motor Europe（丰田欧洲公司） ； Fondazione Bruno Kessler（布鲁诺·凯塞林基金会）
专题命中 测试时计算 ：reasoning(title,abstract)；test-time compute(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文提出前缀级轨迹评估协议，通过定义推理充分性来区分冗余但无害的冗长过度思考和导致正确轨迹偏离的有害过度思考，发现当前模型不仅受限于推理能力，还受限于无法在适当时机停止。
使用REL评估大语言模型中的关系推理能力
机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）
专题命中 测试时计算 ：reasoning(title,abstract)；test-time compute(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文通过关系复杂度（RC）定义推理难度，构建涵盖代数、化学和生物学的生成式基准REL，发现前沿大语言模型在RC增加时性能持续下降，表明模型在高元关系绑定上存在固有局限。
Comments ICML 2026
大语言模型中用于结构推理的可视化图脚手架
机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）
专题命中 测试时计算 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 本文提出将图结构作为大语言模型的内部推理辅助而非仅外部知识源，通过多跳问答实验发现视觉图引导相比文本化图在无直接答案提示时仍保持有效性，支持图作为组织推理的可视化脚手架。
世界模型遇见语言模型：论具体推理与抽象推理的互补性
机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学）
专题命中 测试时计算 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL
AI总结 本文提出受控具体推理框架及PF-OPSD方法，通过结合世界模型的视觉模拟与多模态大语言模型的抽象推理，在空间前瞻和开放域物理预测任务上提升性能与鲁棒性。
利用验证-生成差距：基于置信度条件的测试时强化学习
机构 * Sun Yat-Sen University（中山大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学）
专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；verifier(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 提出TTRL-CoCoV框架，通过置信度自适应机制解决无标签设置下Pass@k优化中的伪标签错误和多样性崩溃问题，显著提升Pass@1和Pass@k性能。
从标注验证集输出统计量预测推理时缩放增益
机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学）
专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；verifier(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 提出一种基于标注验证集输出统计量的轻量级方法，通过三个核心特征（提示级一致性扩散、标签辅助的首个正确样本位置、完成长度方差）结合熵特征，使用岭回归预测最佳-of-N推理缩放增益，达到Spearman ρ=0.90的相关性。
Traj-Evolve：用于肺癌早期检测中患者轨迹建模的自进化多智能体系统
机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Fred Hutch Cancer Center（Fred Hutch癌症中心） ； Google（谷歌）
专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI
AI总结 提出Traj-Evolve，一种结合经验池和多智能体强化学习的自进化多智能体系统，通过检索相似患者和参数优化，在肺癌早期检测中优于9个强基线模型。
PR2: 基于MoE的大语言模型强化学习中的预测性路由重放
机构 * Rutgers University（罗格斯大学） ； AMD ； MBZUAI
专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG
AI总结 针对MoE大语言模型强化学习中路由器漂移导致的不稳定性问题，提出预测性路由重放方法，通过轻量级演化预测器减少路由不匹配，提升训练稳定性和性能。
小规模RL控制器，大语言模型：基于RL引导的自适应采样用于测试时扩展
机构 * University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； University of Maryland College Park（马里兰大学学院市分校） ； Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学）
专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 提出将自适应采样建模为马尔可夫决策过程，使用强化学习训练轻量级控制器，在答案正确性、延迟和计算成本之间取得平衡。
多智能体大语言模型系统中的林格曼效应：有效团队规模的缩放定律
机构 * Jozef Stefan Institute（乔泽夫·斯蒂芬研究所）
专题命中 测试时计算 ：self-correction(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 本文推导出两参数缩放定律 $R(N) = N_\text{eff}/N = 1/(1+c(N-1)N^{-\beta})$，将多智能体LLM系统分为三种渐近状态，并通过44个实验单元验证了该定律，发现密集辩论无法增加答案多样性，噪声安慰剂可模拟自我修正效果，且仅异构团队能突破硬上限。
Comments 41 pages, 9 figures, 20 tables
PEAM: 通过经验对比内化的参数化具身智能体记忆在Minecraft中的应用
机构 * Northwestern University（西北大学） ； Northeastern University（东北大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Hong Kong Baptist University（香港 Baptist大学） ； Beijing Normal - Hong Kong Baptist University（北京师范大学-香港 Baptist大学）
专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出PEAM框架，通过对比内化失败-纠正轨迹对，将经验转化为参数化技能，实现Minecraft中具身智能体的持续学习与高效执行。
基于核心的高效图RAG层次结构
机构 * University at Buffalo（布法罗大学）
专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 针对图RAG中Leiden聚类不可复现的问题，提出用k-core分解替代，构建确定性、密度感知的层次结构，并设计轻量级启发式方法，在保证连接性的同时降低LLM成本，提升答案全面性和多样性。
Comments Accepted at the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026)
无排序RAG：用选择替代重排序以应用于敏感领域
机构 * University of Washington（华盛顿大学）
专题命中 测试时计算 ：verifier(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 提出METEORA框架，通过DPO微调LLM生成检索理由、统计肘部检测自适应截断和验证器过滤，在敏感领域实现可解释、高效且鲁棒的证据选择，无需重排序。
Comments ICML 2026
基于概率电路的快速且富有表现力的多字节预测
机构 * University of Cambridge（剑桥大学）
专题命中 测试时计算 ：verifier(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 提出MTPC框架，利用概率电路编码未来令牌的联合分布，在字节级LLM中实现快速生成，同时保持表现力。
上下文学习中思维链的渐近理论
机构 * Department of Physics, Graduate School of Science, The University of Tokyo（东京大学物理系研究生院） ； John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences, Harvard University（哈佛大学约翰·A·保罗森工程与应用科学学院） ； Kempner Institute for the Study of Natural and Artificial Intelligence, Harvard University（哈佛大学凯普勒人工智能研究 institute） ； Center for Brain Science, Harvard University（哈佛大学脑科学中心）
专题命中 复杂问题求解 ：chain-of-thought(title,abstract)；reasoning(abstract)；CoT(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 通过高维随机矩阵理论，推导了线性回归中上下文学习思维链的泛化误差精确公式，揭示了推理深度、预训练数据量和上下文长度之间的相变现象。
CogRAG：通过分层检索与推理应对RAG中的异构认知需求
机构 * School of Computer and Computing Science, Hangzhou City University（杭州城市大学计算机与计算科学学院） ； Innovation Center of Yangtze River Delta, Zhejiang University（长三角创新中心，浙江大学） ； Institute of Digital Twin, Eastern Institute of Technology（数字孪生研究院，东部技术研究院）
专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 提出CogRAG框架，基于布鲁姆分类法预测查询的认知负荷，协调认知自适应证据精炼与认知分层结构化推理，解决RAG中不同任务的异构认知需求，在注册营养师资格考试中将Qwen3-8B准确率提升至85.8%。
图上的代码：通过大型语言模型在知识图谱上进行迭代式程序化推理
机构 * Key Laboratory of AI Safety, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所人工智能安全重点实验室） ； Shandong University（山东大学） ； Shandong University-Weihai Research Institute of Industrial Technology（山东大学威海工业技术研究院）
专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出Code-on-Graph (CoG)框架，通过将知识图谱模式表示为Python类并生成可执行代码，解决现有LLM-KG集成中操作符不灵活和知识注入不可扩展的问题，在WebQSP、CWQ和GrailQA上提升高达10.5%。
DTKG: 用于多跳问答的双轨知识图谱验证推理框架
机构 * School of Computer Science ； Engineering, Beihang University, Beijing, China ； School of Reliability ； Systems Engineering, Beihang University, Beijing, China ； State Key Laboratory of Complex \& Critical Software Environment ； National Key Laboratory of Reliability ； State Key Laboratory of AI Safety, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences
专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出DTKG框架，通过分类阶段和分支处理阶段分别处理并行事实验证和链式多跳推理，提升多跳问答的效率和准确性。
Comments Accepted to ICML 2026
QoEReasoner: 用于RAN中自动化和可解释QoE诊断的智能体推理框架
专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)
AI总结 提出QoEReasoner，一种基于LLM的智能体系统，通过确定性工具、领域知识库和历史案例库实现RAN中QoE退化的自动、可解释诊断，准确率提升18%-40%，诊断时间从30分钟降至3分钟。
通过智能体对话危害识别分析增强操作安全性
机构 * Oak Ridge National Laboratory（橡树岭国家实验室）
专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；self-correction(abstract)；分类 cs.AI
AI总结 提出HAZDIAL框架，利用结构化多智能体多轮对话（对抗性辩论与建设性讨论）改进基于NLP的危害识别质量，并通过算法优化智能体交互，实验证明优于单次基线方法。
FGRPO：非独立同分布数据上具有自适应聚合的联邦GRPO
机构 * School of Computer Science and Technology, Shandong University（山东大学计算机科学与技术学院） ； School of Mathematical Science, Peking University（北京大学数学科学学院） ； School of Computer Science and Artificial Intelligence, Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学计算机科学与人工智能学院） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算与数据科学学院）
专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；self-correction(abstract)；分类 cs.LG
AI总结 提出联邦GRPO（FGRPO）框架，通过基于相对性能增益的自适应聚合机制，在非独立同分布数据上实现去中心化推理模型微调，兼顾数据隐私与鲁棒收敛。
TriAlignGR：面向生成式推荐的多模态深度兴趣挖掘与三角多任务对齐
专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)
AI总结 提出TriAlignGR统一多任务多模态框架，通过两阶段语义传播和三角多任务对齐，解决语义ID中的内容退化与语义不透明问题，实现生成式推荐。
超越字面：多模态模因理解中的语用意图分解
机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Huawei（华为） ； Central China Normal University（中央师范大学） ； Shenzhen University（深圳大学） ； King’s College London（伦敦国王学院） ； University of International Relations（国际关系大学）
专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 针对大型视觉语言模型（LVLMs）在理解模因时倾向于描述字面内容而非语用意图的问题，提出Intent Projection框架，通过表示、输出和目标三层面的字面-语用分解，在六个基准上超越开源模型并缩小与专有模型的差距。
HyperPatch: n元结构漂移下的顺序知识编辑
机构 * National Yang Ming Chiao Tung University
专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 针对非平稳环境中n元事件顺序更新引发的结构漂移问题，提出HyperPatch框架，通过超图流形上的稳定性建模，实现参数保留的知识编辑，在MQuAKE-CF和MQuAKE-T基准上分别取得96.24%和21.06%的跳步准确率相对提升。
Comments Accepted to Proceedings of the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026)
双簇记忆智能体：解决优化问题求解中的多范式歧义
机构 * School of Computer Science and Technology, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学计算机科学与技术学院） ； Ministry of Education Key Laboratory of Intelligent Networks and Network Security, China（教育部智能网络与网络security重点实验室） ； Shaanxi Province Key Laboratory of Big Data Knowledge Engineering, China（陕西省大数据知识工程重点实验室）
专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 提出双簇记忆智能体（DCM-Agent），通过无训练方式利用历史解决方案构建双簇记忆，并采用记忆增强推理动态导航解路径，在七个优化基准上平均性能提升11%-21%。
结构线索能否拯救LLM？评估大规模文档流中的语言模型
机构 * Boston University（波士顿大学） ； Korea University（韩国大学）
专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 本文提出StreamBench基准，通过主题聚类、时序问答和摘要任务评估语言模型在混合多事件的文档流中的表现，发现结构线索能提升聚类和时序QA性能，但时序推理仍是挑战。
Comments KDD 2026
VirtualMLE: 一种优化序列推荐器的虚拟机器学习工程师
专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)
AI总结 提出VirtualMLE，一种利用LLM认知能力将推荐器优化组织为执行、反思和记忆更新闭环的框架，在SASRec和HSTU上以更少试验达到竞争性推荐质量，并展示了跨数据集迁移调优启发式的潜力。
HybridThinker: 通过压缩记忆和瞬态思考步骤实现高效的思维链推理
机构 * School of Computer Science and Engineering, Northeastern University（东北大学计算机科学与工程学院） ； China Unicom Cloud-Link（中国联通云链） ； NiuTrans Research（牛传研究院）
专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(title,abstract)；CoT(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL
AI总结 提出HybridThinker方法，通过保留压缩记忆和临时保留思考步骤，并采用混合训练方案，在保持推理准确性的同时显著压缩思维链长度。
Comments 23 pages, 9 figures
通过 HCM-GRPO 实现物理合理性推理：赋能紧凑模型以获得卓越性能
机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Alibaba Health Information Technology Limited（阿里巴巴健康信息技术有限公司）
专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)；CoT(abstract,abstract_cn)
AI总结 针对多模态大语言模型在物理合理性推理中数据缺乏和推理能力弱的问题，提出包含大规模数据集和 HCM-GRPO 方法的完整解决方案，以紧凑模型超越大规模开源和闭源模型。
使用LLM构建移民新闻框架：结构化思维链作为人类解释的支持
机构 * Idiap Research Institute（日内瓦研究所） ； University of Geneva（日内瓦大学） ； EPFL（瑞士联邦理工学院）
专题命中 推理评测 ：CoT(title)；reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL
AI总结 本研究提出结构化思维链（SCoT）提示方法，利用本地可部署的开源LLM（Llama3-8B）辅助移民新闻的框架分析，在单GPU上提升分类性能，并通过人类评估验证其逻辑性和对解释的影响。
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