大模型推理能力

Mechanistic Evidence for Faithfulness Decay in Chain-of-Thought Reasoning

链式思维推理中忠实度衰减的机制证据

Donald Ye, Max Loffgren, Om Kotadia, Linus Wong, Jonas Rohweder

机构 * Fordham University（福特汉姆大学） ； Algoverse AI Research（Algoverse AI研究） ； Rice University（稻子大学） ； UC San Diego（圣地亚哥大学） ； Santa Clara University（圣克拉拉大学） ； LMU Munich（慕尼黑路德维希-马克西米利安大学） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(title,abstract)；CoT(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 提出归一化对数几率差衰减（NLDD）指标，通过破坏推理步骤并测量模型置信度下降，发现链式思维中超过70-85%长度的令牌对最终答案贡献微弱或负面，揭示了忠实度衰减现象。

Comments 16 pages, 16 figures. Accepted to ICLR LIT workshop. Code: https://github.com/donald-ye/NLDD

AutoTool: Dynamic Tool Selection and Integration for Agentic Reasoning

AutoTool: 面向智能体推理的动态工具选择与集成

Jiaru Zou, Ling Yang, Yunzhe Qi, Sirui Chen, Mengting Ai, Ke Shen, Jingrui He, Mengdi Wang

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 提出AutoTool框架，通过双阶段优化（SFT+RL轨迹稳定化和KL正则化Plackett-Luce排序）使大语言模型具备动态工具选择能力，在数学、科学、代码和多模态推理等任务上平均提升6.4%-7.7%。

Comments ICML2026; Best Paper Award at ICCV 2025 Workshop on Multi-Modal Reasoning for Agentic Intelligence

Do Language Models Need Sleep? Offline Recurrence for Improved Online Inference

语言模型需要睡眠吗？用于改进在线推理的离线循环

Sangyun Lee, Sean McLeish, Tom Goldstein, Giulia Fanti

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Maryland（马里兰大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种类似睡眠的巩固机制，通过离线循环将上下文转换为快速权重，以解决Transformer注意力机制随上下文长度扩展性差的问题，并在合成任务和数学推理任务上验证了其有效性。

Reinforcement Learning from Rich Feedback with Distributional DAgger

利用丰富反馈的强化学习与分布式DAgger

Rishabh Agrawal, Jacob Fein-Ashley, Paria Rashidinejad

机构 * University of Southern California（南加州大学） 纠错

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

AI总结 提出DistIL算法，通过分布式DAgger利用丰富反馈（如执行轨迹、工具输出等）进行前向交叉熵优化，实现单调策略改进和更好的Pass@N性能。

RAVEN: Retrieval-Augmented Vulnerability Exploration Network for Memory Corruption Analysis in User Code and Binary Programs

RAVEN: 用于用户代码和二进制程序中内存损坏分析的检索增强漏洞探索网络

Parteek Jamwal, Minghao Shao, Boyuan Chen, Achyuta Muthuvelan, Asini Subanya, Boubacar Ballo, Kashish Satija, Mariam Shafey, Mohamed Mahmoud, Moncif Dahaji Bouffi, Pasindu Wickramasinghe, Siyona Goel, Yaakulya Sabbani, Hakim Hacid, Mthandazo Ndhlovu, Eleanna Kafeza, Sanjay Rawat, Muhammad Shafique

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

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

AI总结 提出RAVEN框架，结合LLM代理与检索增强生成，自动生成遵循Google Project Zero模板的漏洞分析报告，在105个样本上平均质量得分54.21%。

GCD: Garbled, Corrected, Demonstrandum -- Fixing and Proving Go's Extended GCD Implementation

GCD: 乱码、修正、证明——修复并验证Go语言的扩展GCD实现

Linard Arquint

专题命中 代码与定理证明 ：verifier(abstract)

AI总结 本文修复了Go标准库中extendedGCD实现的两个偏差，并使用Gobra和Lean进行了形式化验证，证明了正确性和终止性，同时发现AI代理可辅助验证过程。

Efficient Coordination and Synchronization of Multi-Robot Systems Under Recurring Linear Temporal Logic

基于循环线性时序逻辑的多机器人系统高效协调与同步

Davide Peron, Victor Nan Fernandez-Ayala, Eleftherios E. Vlahakis, Dimos V. Dimarogonas

机构 * Department of Information Engineering, University of Padova（帕多瓦大学信息工程系） ； Division of Decision and Control Systems, School of Electrical Engineering and Computer Science, KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院电气工程与计算机科学学院决策与控制系统系） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：planning(abstract)

AI总结 提出一种结合离线计划综合与在线协调的底层方法，通过实时通信动态调整计划，并引入同步机制处理动作延迟，实现多机器人系统的可扩展协调与同步框架。

Comments Submitted for publication at IEEE ICRA 2025

Journal ref Proc. IEEE ICRA, 2025, pp. 10194-10200

Finding the Minimal Parameter Budget for Implicit Reasoning: A Data Complexity Driven Scaling Law for Language Models

寻找隐式推理的最小参数预算：一种基于数据复杂度的语言模型缩放定律

Xinyi Wang, Shawn Tan, Shenbo Xu, Mingyu Jin, William Yang Wang, Rameswar Panda, Yikang Shen

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； University of Tokyo（东京大学） 纠错

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

AI总结 本文通过控制合成环境中的预训练实验，发现语言模型隐式推理所需的最小参数预算与图搜索熵之间存在缩放定律，并确定了每参数最多可处理约0.008比特信息的容量上限。

Comments Accepted to ICML 2026

TRUE: A Trustworthy Unified Explanation Framework for Large Language Model Reasoning

TRUE：一种用于大语言模型推理的可信统一解释框架

Yujiao Yang

机构 * Dalian University of Technology（大连理工大学） 纠错

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

AI总结 提出TRUE框架，通过可执行推理验证、可行域DAG建模和因果故障模式分析，为LLM推理提供实例级、局部结构级和类别级的多层次可验证解释。

GraphWalker: Patient Analogy Meets Information Gain for Clinical Reasoning with Large Language Models

GraphWalker: 患者类比与信息增益结合用于大型语言模型的临床推理

Yue Fang, Weibin Liao, Yuxin Guo, Jiaran Gao, Hongxin Ding, Jinyang Zhang, Xinke Jiang, Zhibang Yang, Junfeng Zhao, Yasha Wang, Liantao Ma

机构 * School of Computer Science, Peking University, Beijing, China（北京大学计算机学院，北京，中国） ； National Engineering Research Center for Software Engineering, Peking University, Beijing, China（软件工程国家工程研究中心，北京大学，北京，中国） 纠错

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

AI总结 提出GraphWalker框架，通过联合数据驱动和模型驱动视角、发现患者队列以及采用懒惰贪心搜索，从电子健康记录中检索患者案例进行类比推理，无需参数更新即可提升临床推理性能。

Global-Local Monte Carlo Tree Search in Vision-Language Models for Text-to-3D Indoor Scene Generation

面向文本到3D室内场景生成的视觉-语言模型中的全局-局部蒙特卡洛树搜索

Mengshi Qi, Wei Deng, Xianlin Zhang, Huadong Ma

机构 * State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, China（网络与交换技术国家重点实验室，北京邮电大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；planning(abstract)

AI总结 提出一种全局-局部蒙特卡洛树搜索方法，通过分层场景表示和PRM引导的MCTS解决文本到3D室内场景生成中的错误传播问题，并构建新基准数据集3DTindo-bench。

Agentic World Modeling for 6G: Near-Real-Time Generative State-Space Reasoning

面向6G的智能体世界建模：近实时生成式状态空间推理

Farhad Rezazadeh, Amir Ashtari Gargari, Hatim Chergui, Sandra Lagen, Merouane Debbah, Houbing Song, Lingjia Liu

机构 * BrainOmega and the Technical University of Catalonia (UPC)（BrainOmega 和 哈佛大学（UPC）） ； Centre Tecnologic de Telecomunicacions de Catalunya (CTTC/CERCA)（巴塞罗那电信技术中心（CTTC/CERCA）） ； i2CAT Foundation（i2CAT 基金会） ； Khalifa University of Science and Technology（科技 Khalifa 大学） ； University of Maryland, Baltimore County (UMBC)（马里兰大学巴尔的摩分校（UMBC）） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工学院） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(title)；分类 cs.LG

AI总结 提出基于世界建模的智能体框架WM-MS3M，通过生成式状态空间实现6G网络近实时反事实推理与资源分配，在O-RAN数据上降低预测误差并加速推理。

Comments 13 Pages, 3 Figures, 4 Tables

Should You Use Your Large Language Model to Explore or Exploit?

你应该使用你的大语言模型进行探索还是利用？

Keegan Harris, Aleksandrs Slivkins

机构 * UC Berkeley（伯克利大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

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

AI总结 研究当前大语言模型在探索-利用权衡中的决策能力，通过分离探索和利用任务评估其表现，发现推理模型在利用任务上最有潜力但成本高，非推理模型通过工具使用和上下文总结可提升中等难度任务性能，但在所有任务中均不如简单线性回归，然而LLM在具有语义的大动作空间探索中有帮助。

Comments Accepted to UAI 2026

CRAFT: Coaching Reinforcement Learning Autonomously using Foundation Models for Multi-Robot Coordination Tasks

CRAFT：利用基础模型自主教练强化学习以完成多机器人协调任务

Seoyeon Choi, Kanghyun Ryu, Jonghoon Ock, Negar Mehr

机构 * Department of Mechanical Engineering, University of California Berkeley（机械工程系，加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)

AI总结 提出CRAFT框架，利用大语言模型分解任务、生成奖励函数，并通过视觉语言模型优化，实现多机器人协调学习，在四足导航和双臂操作任务中验证有效性。

Agentic Physical AI toward a Domain-Specific Foundation Model for Energy Systems: A Case Study on Nuclear Reactor Control

面向能源系统的领域特定基础模型的具身物理人工智能：以核反应堆控制为例

Yoon Pyo Lee, Samrendra Roy, Kazuma Kobayashi, Sajedul Talukder, Diab Abueidda, Seid Koric, Souvik Chakraborty, Syed Bahauddin Alam

机构 * The Grainger College of Engineering, Nuclear, Plasma & Radiological Engineering, University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校格雷格学院工程学院、核等工程学院） ； Department of Nuclear Engineering, Hanyang University（汉阳大学核工程系） ； University of Texas - El Paso（德克萨斯大学埃尔帕索分校） ； National Center for Supercomputing Applications（国家超级计算应用中心） ； Department of Applied Mechanics, Indian Institute of Technology Delhi（印度德里理工学院应用力学系） ； Yardi School of Artificial Intelligence, Indian Institute of Technology Delhi（印度德里理工学院亚里人工智能学院） 纠错

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

AI总结 本研究提出通过紧凑语言模型作为具身物理人工智能，利用基于物理模拟器验证的策略优化替代感知推理，在核反应堆控制任务中实现领域特定基础模型，并展示了规模扩展带来的可靠性提升和策略集中化行为。

Comments Accepted for publication in npj Artificial Intelligence

From "Weak" Signals to Strong Models: Preference Delta Aggregation with LoRA Merging

从“弱”信号到强模型：基于LoRA合并的偏好增量聚合

Qi Sun, Siyue Zhang, Yulin Chen, Yuxiang Xue, Ru Peng, Chen Zhao

机构 * NYU Shanghai（纽约大学上海校区） ； NTU（国立台湾大学） ； NYU（纽约大学） ； ZJU（浙江大学） 纠错

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

AI总结 提出偏好增量聚合（PDA）框架，通过从弱-更弱模型对中提取偏好增量并转化为LoRA适配器，再经几何对齐合并（GAM）聚合多个“弱”信号，以提升强模型性能。

Latent-space Attacks for Refusal Evasion in Language Models

潜在空间攻击用于语言模型的拒绝规避

Giorgio Piras, Raffaele Mura, Fabio Brau, Maura Pintor, Luca Oneto, Fabio Roli, Battista Biggio

机构 * University of Cagliari（卡利亚里大学） ； University of Genova（热那亚大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了如何通过潜在空间攻击来规避语言模型的拒绝行为，提出了一种受控的潜在空间攻击方法，以提高攻击成功率，优于现有方法。

Towards On-Policy Data Evolution for Visual-Native Multimodal Deep Search Agents

面向视觉原生多模态深度搜索智能体的在策略数据演化

Shijue Huang, Hangyu Guo, Guanting Dong, Chenxin Li, Junting Lu, Xinyu Geng, Zhaochen Su, Zhenyu Li, Shuang Chen, Hongru Wang, Yi R. Fung

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港理工大学） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Peking University（北京大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

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

AI总结 提出在策略数据演化（ODE）框架，通过图像库引用协议和闭环数据生成器，解决多模态深度搜索中视觉证据不可复用和训练数据静态问题，在8个基准上显著提升性能。

Don't Make the LLM Read the Graph: Make the Graph Think

不要让大语言模型读图：让图思考

Yuqi Sun, Tianqin Meng, George Liu, Yashraj Panwar, Lakshya Chaudhry, Munasib Ilham, Aman Chadha

机构 * Mindoverflow ； University of Waterloo（多伦多大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Foothill College（foothill学院） ； Purdue University（普渡大学） ； University of Wisconsin（威斯康星大学） ； Apple（苹果公司） 纠错

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

AI总结 通过3000多次对照实验，研究显式信念图在合作多智能体推理中是否提升LLM性能，发现集成架构决定图的价值，识别出“规划者违抗”现象，并证明图深度收益递减。

Comments main body has 9 pages, 4 figures, under review for COLM 2026 conference

LLM-Guided Search for Deletion-Correcting Codes

LLM引导的删除纠正码搜索

Franziska Weindel, Reinhard Heckel

机构 * School of Computation, Information and Technology, Technical University of Munich（计算、信息与技术学院，慕尼黑技术大学） 纠错

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

AI总结 针对删除纠正码最大尺寸的开放问题，采用LLM引导的进化搜索FunSearch，发现构建短码长删除纠正码的函数，单删除场景证明达到最优的Varshamov-Tenengolts码，多删除和四进制编辑码改进现有构造但缺乏理论洞见。

MatterDoor: Sampling Zero-shot Spatio-semantic Priors using Generative Models

MatterDoor: 使用生成模型采样零样本空间语义先验

Subhransu S. Bhattacharjee, Hao Lu, Dylan Campbell, Rahul Shome

机构 * School of Computing, Australian National University（澳大利亚国立大学计算机学院） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对机器人通过门缝观察时场景结构缺失的问题，提出MatterDoor方法，利用预训练生成模型（VLM引导外推、单目深度估计、语义分割）采样隐藏房间的语义3D点云先验，在Matterport3D基准上验证了零样本空间语义先验的有效性。

Comments Under Review

Beyond Output Matching: Preserving Internal Geometry in NVFP4 LLM Distillation

超越输出匹配：在NVFP4 LLM蒸馏中保留内部几何结构

Fangbo Tu, Junhua Zhao, Chi Liu, Xin Chen, Haifeng Wu, Jian Wan, Srinivasan Manoharan

机构 * Fangbo Tu（图方波） ； Junhua Zhao（赵俊华） ； Chi Liu（刘驰） ； Xin Chen（陈新） ； Haifeng Wu（吴海峰） ； Jian Wan（万健） ； Srinivasan Manoharan（曼纳哈兰） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 针对NVFP4低精度量化蒸馏中仅输出匹配导致内部表示退化的问题，提出CKA-QAD方法，通过CKA引导的层间Gram矩阵对齐保留内部几何结构，提升推理和编码任务准确率。

Comments 13 pages,1 figures

Expanding Spatial and Temporal Context for Robotic Imitation Learning With Scene Graphs

利用场景图扩展机器人模仿学习的时空上下文

Jianing Qian, Qinhe Peng, Emmanuel Panov, Leonor Fermoselle, Dinesh Jayaraman, Bernadette Bucher, Tarik Kelestemur

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； RAI Institute（RAI研究院） ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出使用场景图作为显式结构化记忆机制，通过动态维护对象中心关系及其时间演化，解决机器人模仿学习中的部分可观测性和长时推理问题。

Self-Consistency from Only Two Samples: CoT-PoT Ensembling for Efficient LLM Reasoning

仅需两个样本的自一致性：CoT-PoT集成实现高效LLM推理

Raman Saparkhan, Majd Hawasly, Md Rizwan Parvez, Mohammad Raza

机构 * Carnegie Mellon University Qatar（卡内基梅隆大学（卡塔尔）） ； Qatar Computing Research Institute（卡塔尔计算研究院） 纠错

专题命中 测试时计算 ：CoT(title,title_cn)；reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出一种混合集成方法，结合思维链与程序化推理两种模式，通过仅需两个样本即可实现自一致性，将采样量减少9.3倍，并在78.6%的任务上达到最优。

Comments 9 pages, 3 figures; accepted to Findings of ACL 2026

Reinforcement Learning from Denoising Feedback

基于去噪反馈的强化学习

Qi He, Huan Chen, Ya Guo, Huijia Zhu, Yi R. Fung, Baojian Zhou

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 提出RLDF方法，利用去噪反馈进行策略损失估计，通过优化中间噪声状态到裁剪干净状态并结合加权时间步采样，在扩散语言模型上提升性能和泛化性。

A Dynamic Self-Evolving Extraction System

一种动态自演化抽取系统

Moin Amin-Naseri, Hannah Kim, Estevam Hruschka

机构 * Megagon Labs（Megagon实验室） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 提出DySECT系统，通过LLM抽取三元组构建知识库，结合概率知识和图推理丰富知识，再反馈优化抽取器，形成闭环持续提升。

Predictable Compression Failures: Order Sensitivity and Information Budgeting for Evidence-Grounded Binary Adjudication

可预测的压缩失败：基于证据的二元裁决的顺序敏感性与信息预算

Leon Chlon, Ahmed Karim, Maggie Chlon, MarcAntonio Awada

专题命中 测试时计算 ：verifier(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究证据顺序对基于Transformer的二元裁决模型的影响，提出QMV界和EDFL定律，通过信息充分率门控实现低幻觉率下的答案/弃权决策。

CORE: Contrastive Reflection Enables Rapid Improvements in Reasoning

CORE: 对比反思实现推理能力的快速提升

Linas Nasvytis, Simon Jerome Han, Ben Prystawski, Satchel Grant, Noah D. Goodman, Judith E. Fan

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出对比反思（CORE）非参数学习算法，通过对比成功与失败的推理轨迹生成自然语言洞察，在少量样本和 rollout 下实现比参数方法（GRPO）和非参数方法（GEPA、情景RAG、MemRL）更快的推理性能提升。

SlideAgent: Hierarchical Agentic Framework for Multi-Page Visual Document Understanding

SlideAgent：用于多页视觉文档理解的分层代理框架

Yiqiao Jin, Rachneet Kaur, Zhen Zeng, Sumitra Ganesh, Srijan Kumar

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； J.P. Morgan AI Research（摩根大通AI研究） 纠错

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

AI总结 提出SlideAgent，一种用于多模态多页文档（如幻灯片）理解的分层代理框架，通过全局、页面和元素三级推理构建结构化表示，在专有和开源模型上分别提升7.9%和9.8%的准确率。

Comments ACL 2026 Main Conference. https://slideagent.github.io/

Agent Planning Benchmark: A Diagnostic Framework for Planning Capabilities in LLM Agents

Agent规划基准：LLM Agent规划能力的诊断框架

Haoyu Sun, Wenxuan Wang, Mingyang Song, Jujie He, Weinan Zhang, Yang Liu, Yang Yang, Yu Cheng

机构 * Tongji University（同济大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Skywork AI ； University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：planning(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出Agent规划基准(APB)，通过4209个多模态案例和五个设置，诊断LLM Agent在长程规划、工具噪声鲁棒性、校准拒绝和推理时改进方面的系统弱点。