大模型推理能力

ReasoningFlow: Discourse Structures for Understanding LLM Reasoning Traces

ReasoningFlow: 理解LLM推理轨迹的话语结构

Jinu Lee, Shivam Agarwal, Amruta Parulekar, Siddarth Madala, Dilek Hakkani-Tur, Julia Hockenmaier

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)；self-correction(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出ReasoningFlow框架，将大推理模型的推理轨迹建模为细粒度有向无环图，通过人工和自动标注分析发现模型间结构相似性、多样化推理行为及错误步骤与最终答案的关系。

Learning Self-Correction in Vision-Language Models via Rollout Augmentation

通过回滚增强学习视觉-语言模型中的自我纠正

Yi Ding, Ziliang Qiu, Bolian Li, Ruqi Zhang

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

专题命中 复杂问题求解 ：self-correction(title,abstract)；reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 本文提出一种基于回滚增强的强化学习框架Octopus，通过重新组合现有回滚生成密集的自我纠正示例，提高样本效率并稳定RL优化，同时引入响应遮蔽策略以解耦自我纠正与直接推理，从而在7个基准测试中实现开源VLM的SOTA性能。

Comments 18 pages

Journal ref ICML 2026

IA-RAG: Interval-Algebra-Driven Temporal Reasoning for Dynamic Knowledge Retrieval

IA-RAG：基于区间代数的动态知识检索时间推理

Xiaoman Wang, Yaoze Zhang, Wenzhuo Fan, Hongwei Zhang, Ding Wang, Guohang Yan, Song Mao, Botian Shi, Yunshi Lan, Pinlong Cai

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； University of Shanghai for Science and Technology（上海科技大学） ； Harbin Engineering University（哈尔滨工程大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出IA-RAG框架，通过区间代数建模时间约束，实现层次化时间检索与推理，在复杂时间问答任务上表现优异。

Comments 22 pages, 10 figures, 13 tables. Code available at https://github.com/xiaoAugenstern/LogicalRAG_TemporalQA

World-Language-Action Model for Unified World Modeling, Language Reasoning, and Action Synthesis

世界-语言-动作模型：统一世界建模、语言推理与动作合成

Yi Yang, Zhihong Liu, Siqi Kou, Yiyang Chen, Yanzhe Hu, Jianbo Zhou, Boyuan Zhao, Zhijie Wei, Xiao Xia, Xueqi Li, Pengfei Liu, Zhijie Deng

机构 * SJTU（上海交通大学） ； SII（上海研究院） ； HUST（华中科技大学） ； SCUT（华南理工大学） ； ECUST（东华大学） ； SHU（上海大学） ； NJUPT（南京工业大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出世界-语言-动作（WLA）模型，通过自回归Transformer联合预测文本子任务、子目标图像和机器人动作，融合世界建模与语言推理能力，实现多任务和长时域任务的最优性能。

Comments 19 pages, 10 figures

Synthetic Contrastive Reasoning for Multi-Table Q&A

合成对比推理用于多表问答

Ankit Pratap Singh, Xin Su, Phillip Howard

机构 * Iowa State University（爱荷华州立大学） ； Thoughtworks 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对多表问答缺乏推理监督的问题，提出通过异构LLM生成合成对比推理轨迹，并利用对比偏好优化微调模型，在MMQA上提升9.7%-16.3%。

HyperVis: Continuous Latent Visual Relational Graphs on the Lorentz Hyperboloid for Compositional Reasoning

HyperVis：洛伦兹双曲面上的连续潜在视觉关系图用于组合推理

Moshiur Farazi, Sameera Ramasinghe, Mahbub Ahmed Turza, Shafin Rahman

机构 * Data Science and AI, University of Doha for Science and Technology, Qatar（数据科学与人工智能，多哈科学技术大学，卡塔尔） ； Pluralis Research, Australia（Pluralis研究，澳大利亚） ； Department of Electrical and Computer Engineering, North South University, Bangladesh（电气与计算机工程系，北南大学，孟加拉国） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 针对视觉语言模型在组合推理中理解物体间关系的困难，提出HyperVis方法，通过计算密集视觉关系张量并投影到洛伦兹双曲面，利用空间物理（IoA驱动的蕴含锥和外部角排斥）增强层次结构，在训练时作为正则化器提升生成式VQA性能，在推理时作为关系编码器提升判别式组合评分。

VOLD: Reasoning Transfer from LLMs to Vision-Language Models via On-Policy Distillation

VOLD：通过在线蒸馏将LLM推理能力转移到视觉语言模型

Walid Bousselham, Hilde Kuehne, Cordelia Schmid

机构 * Tuebingen AI Center（图宾根人工智能中心） ； University of Tuebingen（图宾根大学） ； MIT-IBM Watson AI Lab（MIT-IBM沃森人工智能实验室） ； Inria, École Normale Supérieure, CNRS, PSL Research University（法国国家科学研究院、巴黎-萨克勒大学、École Normale Supérieure、PSL研究大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 本文提出VOLD框架，通过在线蒸馏将文本模型的推理能力转移到视觉语言模型，利用组相对策略优化与在线蒸馏结合，提升推理性能，并验证了冷启动对齐在在线训练中的重要性。

Comments www.walidbousselham.com/VOLD/

Harnessing Generalist Agents for Contextualized Time Series

利用通用智能体进行情境化时间序列分析

Zihao Li, Kaifeng Jin, Yuanchen Bei, Jiaru Zou, Avaneesh Kumar, Xuying Ning, Yanjun Zhao, Mengting Ai, Baoyu Jing, Hanghang Tong, Jingrui He

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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TimeClaw框架，通过集成可执行时间工具、经验驱动能力进化和情景多模态记忆，使通用大语言模型智能体具备情境化时间推理能力，在能源、金融等多领域基准上取得性能提升。

Comments Preprint. 38 Pages

EGTR-Review: Efficient Evidence-Grounded Scientific Peer Review Generation via Multi-Agent Teacher Distillation

EGTR-Review: 基于多智能体教师蒸馏的高效证据支撑科学同行评审生成

Xinpeng Qiu, Wang Yihu, Zhifeng Liu, Xiaochen Wang, Jimin Wang

机构 * Department of Information Management, Peking University（北京大学信息管理系） ； PKU-WUHAN Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学武汉人工智能研究院） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出EGTR-Review框架，通过多智能体教师蒸馏和证据加权目标，实现轻量级学生模型的高质量、可溯源同行评审生成。

Mechanistic Insights into Functional Sparsity in Multimodal LLMs via CoRe Heads

多模态大语言模型中通过CoRe头的功能稀疏性机制洞察

Ruoxi Sun, Quantong Qiu, Juntao Li, Zecheng Tang, Yihang Lou, Min Zhang

机构 * Soochow University（苏州大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 通过识别和分析CoRe头，揭示多模态大语言模型在跨模态检索中功能稀疏的结构特性，并验证其必要性及加速推理的潜力。

ProSPy: A Profiling-Driven SQL-Python Agentic Framework for Enterprise Text-to-SQL

ProSPy: 面向企业级Text-to-SQL的剖析驱动的SQL-Python智能体框架

Zhaorui Yang, Huawei Zheng, Sen Yang, Yuhui Zhang, Haoxuan Li, Zhizhen Yu, Xuan Yi, Chen Hou, Defeng Xie, Chao Hu, Minfeng Zhu, Dazhen Deng, Haozhe Feng, Danqing Huang, Yingcai Wu, Peng Chen, Wei Chen

机构 * State Key Lab of CAD&CG（计算机辅助设计与图形学国家重点实验室） ； School of Software Technology（软件技术学院） ； Tencent TEG（腾讯科技集团） ； School of Mathematical Sciences, Peking University（北京大学数学科学学院） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出ProSPy框架，通过自动剖析、模式剪枝、中间视图获取和Python分析四阶段，结合SQL高效性与Python灵活性，解决企业级数据库Text-to-SQL中的模式异构、元数据不完整和复杂分析问题。

Comments 24 pages, 12 figures

When Tools Fail: Benchmarking Dynamic Replanning and Anomaly Recovery in LLM Agents

当工具失效时：LLM智能体动态重规划与异常恢复的基准测试

Dongsheng Zhu, Xuchen Ma, Yucheng Shen, Xiang Li, Yukun Zhao, Shuaiqiang Wang, Lingyong Yan, Dawei Yin

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Sochow University（苏州大学） ； Shandong University（山东大学） ； Baidu Inc.（百度公司） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出ToolMaze基准，通过有向无环图拓扑复杂度和工具扰动分类法，评估LLM智能体在工具失效时的动态重规划与错误恢复能力，发现模型对隐式语义故障的恢复率下降约37%，且智能体容错性随模型规模增长的速度远慢于基本任务执行。

Agent-Orchestrated Adaptive RAG: A Comparative Study on Structured and Multi-Hop Retrieval

Agent编排的自适应RAG：结构化与多跳检索的比较研究

Anuj Maharjan, Devinder Kaur, Richard Molyet

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出Agent编排的自适应RAG框架，通过动态查询分解、迭代检索和自反思评估，在结构化领域（DevOps）和多跳推理基准（MuSiQue）上对比发现，查询分解在结构化领域提升性能但降低多跳排名精度，反思机制提高引用准确性但增加延迟，表明Agent增强需根据查询和领域特性选择性应用。

Training One Model to Master Cross-Level Agentic Actions via Reinforcement Learning

通过强化学习训练一个模型以掌握跨层级的代理行为

Kaichen He, Zihao Wang, Muyao Li, Anji Liu, Yitao Liang

机构 * Peking University（北京大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出CrossHA，一种统一的代理模型，能够掌握异构的动作空间并自主选择每一步轨迹中最有效的接口，通过结合冷启动监督微调和多轮组相对策略优化（GRPO）算法，实现适应性动作切换，在Minecraft开放世界中超过800个任务上展示了最先进的性能。

Comments Accepted to CVPR 2026 as a Highlight

DexFuture: Hierarchical Future-State Visuomotor Targeting for Bimanual Dexterous Tool Use

DexFuture: 用于双手灵巧工具使用的分层未来状态视觉运动目标

Runfa Blark Li, Kuang-Ting Tu, Nikola Raicevic, Dwait Bhatt, Xinshuang Liu, Keito Suzuki, Ki Myung Brian Lee, Nikolay Atanasov, Truong Nguyen

机构 * UC San Diego（圣迭戈大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：planning(abstract)

AI总结 提出DexFuture分层系统，通过高层未来状态视觉运动目标预测器和低层目标条件结构化灵巧策略，实现双手灵巧工具使用，达到90%的特权oracle性能，运行速度60Hz，比DexWM式CEM规划快约250倍。