大模型推理能力

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。