大模型推理能力

Why Does Reasoning Length Converge? Unveiling the Underfitting-Overfitting Trade-off in Chain-of-Thought

CoT-Space: 一种通过强化学习实现内部慢思考的理论框架

Zeyu Gan, Hao Yi, Yong Liu

机构 * Zeyu Gan, Yi Hao, Yong Liu（GAN 赵毅、LIU 刘永） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：CoT(title_cn,summary_cn)；reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出CoT-Space理论框架，通过强化学习将推理过程从离散的token预测任务转化为连续的推理层面语义空间中的优化过程，揭示了测试时扩展中最优CoT长度的收敛是欠拟合与过拟合基本权衡的自然结果。

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Dep-LLM: Training-Free Depression Diagnosis via Evidence-Guided Structured Multi-factor with Reliable LLM Reasoning

Dep-LLM：基于证据引导的结构化多因素与可靠LLM推理的无训练抑郁症诊断

Yiqing Lyu, Xianbing Zhao, Buzhou Tang, Ronghuan Jiang

机构 * School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Shenzhen, Guangdong, China（哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院） ； School of Artificial Intelligence and Computer Science, Jiangnan University, Wuxi, China（江南大学人工智能与计算机学院） ； Guangdong Provincial Key Laboratory of Intelligent Information Processing（广东省智能信息处理重点实验室） ； Pengcheng Laboratory（鹏城实验室） ； Chinese People’s Liberation Army General Hospital, Beijing, China（中国人民解放军总医院） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)；CoT(abstract,abstract_cn)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出无训练框架Dep-LLM，通过思维链多因素分析、置信度调制和协作预测，在冻结LLM上实现抑郁症诊断，超越零样本和微调方法。

ChartAgent: A Multimodal Agent for Visually Grounded Reasoning in Complex Chart Question Answering

ChartAgent: 一种用于复杂图表问答中视觉基础推理的多模态智能体

Rachneet Kaur, Nishan Srishankar, Zhen Zeng, Sumitra Ganesh, Manuela Veloso

机构 * J.P. Morgan AI Research（摩根大通人工智能研究） 纠错

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

AI总结 提出ChartAgent框架，通过迭代分解查询为视觉子任务并利用图表专用视觉工具（如绘制注释、裁剪区域）进行空间域推理，在ChartBench和ChartX上取得最先进性能，尤其对无标注图表提升显著。

Comments Accepted at ACL 2026 (Main Conference). Also presented as an oral paper at the NeurIPS 2025 Multimodal Algorithmic Reasoning Workshop (https://marworkshop.github.io/neurips25/)

The Model Says Walk: How Surface Heuristics Override Implicit Constraints in LLM Reasoning

模型说走：表面启发式如何覆盖LLM推理中的隐式约束

Yubo Li, Lu Zhang, Tianchong Jiang, Ramayya Krishnan, Rema Padman

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 研究LLM在表面线索与隐式约束冲突时的失败，提出启发式覆盖基准（HOB），通过因果行为分析揭示距离线索影响远大于目标，并验证目标分解提示可部分恢复性能。

RKSC: Reasoning-Aware KV Cache Sharing and Confident Early Exit for Multi-Step LLM Inference

RKSC：面向多步LLM推理的感知推理的KV缓存共享与自信提前退出

Anirudh Sekar

机构 * Anirudh Sekar（安尼鲁德·塞卡） 纠错

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

AI总结 提出RKSC框架，通过注意力相似性KV共享、置信门控提前退出和推理选择性块缓存管理，消除多分支LLM推理中的结构冗余，实现平均3.008倍加速，错误率仅0.37%。

Comments Accepted to the ICML 2026 Workshop on Statistical Frameworks for Uncertainty in Agentic Systems

Does Reasoning Preserve Alignment? On the Trustworthiness of Large Reasoning Models

推理是否保持对齐？关于大型推理模型的可信度研究

Prajakta Kini, Avinash Reddy, Souradip Chakraborty, Satya Sai Srinath Namburi GNVV, Furong Huang, Amrit Singh Bedi, Alvaro Velasquez

机构 * University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校） ； University of Central Florida（中佛罗里达大学） ； University of Maryland College Park（马里兰大学帕克分校） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

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

AI总结 研究通过监督微调、强化学习和蒸馏生成的推理模型在安全、偏见、隐私等六个可信度维度上是否保持对齐，发现推理模型常出现对齐退化，如毒性增加、刻板印象加剧等。

Towards Autonomous Accelerator Design: FPGA Accelerator Generation with SECDA

迈向自主加速器设计：基于SECDA的FPGA加速器生成

Vinamra Sharma, Xingjian Fu, Jude Haris, José Cano

机构 * School of Computing Science, University of Glasgow, Scotland, UK（格拉斯哥大学计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 提出SECDA-DSE框架，集成大语言模型引导FPGA加速器设计空间探索，通过结构化探索器和LLM推理生成可综合的加速器设计，减少人工干预。

Comments Accepted to the Machine Learning for Architecture and Systems Workshop (MLArchSys), co-located with ISCA 2026

T1-Bench: Benchmarking Multi-Scenario Agents in Real-World Domains

T1-Bench：真实世界领域中的多场景智能体基准测试

Genta Indra Winata, Amartya Chakraborty, Yuzhen Lin, Swasthi P Rao, Shikhhar Siingh, Houhan Lu, Nadia Bathaee, Sriharsha Hatwar, Paresh Dashore, Anmol Jain, Kshitij Tayal, Xiuzhu Lin, Anirban Das, Sambit Sahu, Shi-Xiong Zhang

机构 * Capital One（第一资本） 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T1-Bench，一个高保真、全面的基准，用于评估多领域真实客户场景中的智能体系统，通过交织的多轮交互任务提升复杂性和评估严谨性。

Comments Preprint

Beyond Absolute Imitation: Anchored Residual Guidance for Privileged On-Policy Distillation

超越绝对模仿：基于锚定残差引导的特权在线蒸馏

Wenhao Zhang

机构 * South China University of Technology（华南理工大学） 纠错

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

AI总结 提出锚定残差在线蒸馏（AR-OPD），通过部分特权教师建立局部兼容锚点并注入受控残差，解决特权在线蒸馏中后见偏差导致的局部不可达问题，在推理任务上平均提升2.3个点。

Comments 17 pages, 8 figures. Project page: https://vanhowe.github.io/AR-OPD/

TD-Grokking: Learning from Zero-Reward Problems by Training-Time Decomposition

TD-Grokking：通过训练时分解从零奖励问题中学习

Ningyuan Xi, Hao Xu, Hongsheng Xin, Ning Miao

机构 * Ningyuan Xi 1,2（西宁元 1,2） ； Hao Xu 3（许浩 3） ； Hongsheng Xin 3（辛红生 3） ； Ning Miao 1,2, †（苗宁 1,2, †） 纠错

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

AI总结 针对强化学习在零奖励问题上无法提供优化信号的问题，提出训练时分解框架TD-Grokking，将难解问题递归分解为可验证子问题，在数学和医疗任务上优于基线方法。

ConRAG: Consensus-Driven Multi-View Retrieval for Multi-Hop Question Answering

ConRAG: 用于多跳问答的共识驱动多视角检索

Yikai Zhu, Kunfeng Chen, Qihuang Zhong, Juhua Liu, Bo Du

机构 * School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） 纠错

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

AI总结 提出ConRAG框架，通过共识驱动的多视角检索（关系、实体、文本信号）优化查询和语料库，显著提升多跳问答性能，在MuSiQue上创下新纪录。

OMG: Omni-Modal Motion Generation for Generalist Humanoid Control

OMG: 面向通用人形机器人的全模态运动生成

Siqiao Huang, Kun-Ying Lee, Dongming Qiao, Guanqi He, Zhenyu Wang, Yitang Li, Shaoting Zhu, Hang Zhao

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出OMG框架，通过精心策划的数据流程和扩散模型，实现基于语言、音频和参考动作的全模态全身控制，展示了最先进的性能和可扩展性。

Comments Project Page: https://tsinghua-mars-lab.github.io/OMG/

Advancing Subsurface Discovery and Geothermal Monitoring with an Agentic Artificial Intelligence Framework

基于智能体人工智能框架推进地下发现与地热监测

Randy Harsuko, Zhengfa Bi, Guodong Chen, Nori Nakata

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出GAIA系统，结合大语言模型、数字孪生与检索增强生成，实现地热开发中的多学科任务自动化与智能决策。