大模型推理能力

MODF-SIR: A Multi-agent Omni-modal Distilled Framework for Social Intelligence Reasoning

MODF-SIR：面向社交智能推理的多智能体全模态蒸馏框架

Shang Ma, Jisheng Dang, Wencan Zhang, Yifan Zhang, Bimei Wang, Hong Peng, Bin Hu, Qi Tian, Tat-Seng Chua

机构 * School of Information Science and Engineering, Lanzhou University（兰州大学信息科学与工程学院） ； School of Medical Technology, Beijing Institute of Technology（北京理工大学医学技术学院） ； Cloud and AI BU, Huawei（华为云与AI业务部） ； School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院） 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.AI

AI总结 提出基于轻量级多模态大语言模型的多智能体协作框架，通过知识蒸馏增强训练与推理，结合测试时适应、长尾事件提取和链式思维提示，在多个基准上取得最优结果。

MentisOculi: Revealing the Limits of Reasoning with Mental Imagery

MentisOculi: 揭示心智图像推理的局限性

Jana Zeller, Thaddäus Wiedemer, Fanfei Li, Thomas Klein, Prasanna Mayilvahanan, Matthias Bethge, Felix Wichmann, Ryan Cotterell, Wieland Brendel

机构 * Max Planck Institute for Informatics（马克斯·普朗克信息研究所） 纠错

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

AI总结 提出MentisOculi基准，通过多步推理问题测试前沿模型利用视觉表示辅助推理的能力，发现视觉策略普遍无法提升性能，且统一多模态模型存在生成错误累积和无法利用真实可视化的问题。

Comments 9 pages, 8 figures, Accepted at ICML 2026

From Consumption to Reflection: Designing Human-AI Relations for Stable Reasoning

从消费到反思：为稳定推理设计人-人工智能关系

Rikard Rosenbacke, Carl Rosenbacke, Victor Rosenbacke, Martin McKee

机构 * Faculty of Medicine, Lund University（吕勒欧大学医学院） ； Department of Economics, Lund University School of Economics and Management（吕勒欧大学经济学与管理学院经济系） ； Department of Health Services Research and Policy, London School of Hygiene & Tropical Medicine（伦敦卫生与热带医学学院健康服务研究与政策系） 纠错

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

AI总结 提出关系反思智能（RRI），一种推理时治理层，通过可审计的推理循环实现反思，将人机交互转变为联合推理系统，以补偿双方局限并实现稳定推理。

Short Chains, Deep Thoughts: Balancing Reasoning Efficiency and Intra-Segment Capability via Split-Merge Optimization

短链深思：通过拆分-合并优化平衡推理效率与段内能力

Runquan Gui, Jie Wang, Zhihai Wang, Chi Ma, Jianye Hao, Feng Wu

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 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出CoSMo框架，通过拆分-合并算法动态优化推理链，结合段级预算的结构对齐强化学习，在保持准确率的同时显著减少冗余段，平均提升准确率3.3点并减少28.7%段使用。

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GPO: Learning from Critical Steps to Improve LLM Reasoning

GPO：从关键步骤中学习以改进大语言模型推理

Jiahao Yu, Zelei Cheng, Xian Wu, Xinyu Xing

机构 * Department of Computer Science Northwestern University（计算机科学系西北大学） ； AI Foundations Capital One（人工智能基础资本 one） ； Meta AI 纠错

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

AI总结 提出引导式关键优化（GPO）微调策略，通过识别推理轨迹中的关键步骤并优先学习，显著提升大语言模型的多步推理能力。

Comments 39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025)

InternVideo3: Agentify Foundation Models with Multimodal Contextual Reasoning

InternVideo3: 用多模态上下文推理代理化基础模型

Ziang Yan, Sheng Xia, Jiashuo Yu, Yue Wu, Tianxiang Jiang, Songze Li, Kanghui Tian, Yicheng Xu, Yinan He, Kai Chen, Limin Wang, Yu Qiao, Yi Wang

机构 * Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

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

AI总结 提出InternVideo3框架，通过多模态上下文推理（MCR）和高效KV缓存压缩方法M^2LA，增强长视频理解与迭代交互能力，在多个基准上取得强性能。

A Zero-Shot Multi-Agent Framework for Human-Building Interaction via Programmatic Reasoning

通过程序化推理实现人楼交互的零样本多智能体框架

Yuqi Wang, Gulai Shen, Ali Mehmani

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

AI总结 提出一种分层多智能体框架，利用语义路由和程序化推理解耦自然语言理解与建筑分析，通过“门卫”机制分解任务并生成可执行Python脚本，在200多栋商业建筑数据上验证了准确性和上下文响应能力。

Modeling Complex Behaviors: Multi-Personality Composition and Dynamic Switching in Vision-Language Models

建模复杂行为：视觉语言模型中的多人格组合与动态切换

Peiqi Jia, Haonan Jia, Ziqi Miao, Linkang Du, Yuntao Wang, Zhou Su

机构 * Xi'an Jiaotong University（西安交通大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 本研究在视觉语言模型中引入显式人格条件，建立包括单人格、多人格和人格切换的系统评估框架，发现人格提示可提升图像描述但损害精确推理任务，并观察到多特质组合与动态切换中的平衡与残留效应。

Comments 16 pages, 4 figures, 10 tables

Doc-to-Atom: Learning to Compile and Compose Memory Atoms

Doc-to-Atom：学习编译和组合记忆原子

Xingjian Diao, Wenbo Li, Yashas Malur Saidutta, Avinash Amballa, Lazar Valkov, Srinivas Chappidi

机构 * AI Center-Mountain View, Samsung Electronics（三星电子AI中心-山景城） ； Dartmouth College（达特茅斯学院） 纠错

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

AI总结 提出Doc2Atom框架，将文档分解为语义类型化的知识原子并编译为微LoRA适配器，通过轻量查询路由器选择相关原子组装成查询特定适配器，以解决文档压缩中的干扰和扩展性问题，在六个QA基准上优于Doc-to-LoRA。

Comments 20 pages

Multimodal LLMs Do Not Compose Skills Optimally Across Modalities

多模态大语言模型在跨模态间无法最优组合技能

Paula Ontalvilla, Aitor Ormazabal, Gorka Azkune

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

AI总结 本文研究多模态大语言模型跨模态技能组合能力，发现其存在显著差距，并提出链式推理和微调策略以改善，但效果有限。

MLaGA: Multimodal Large Language and Graph Assistant

MLaGA: 多模态大语言与图助手

Dongzhe Fan, Yi Fang, Jiajin Liu, Djellel Difallah, Qiaoyu Tan

机构 * New York University（纽约大学） ； New York University Shanghai（纽约大学上海） ； New York University Brooklyn（纽约大学布鲁克林） ； Virginia Polytechnic Institute and State University（弗吉尼亚理工大学） ； New York University Abu Dhabi（纽约大学阿布扎克） 纠错

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

AI总结 提出MLaGA模型，通过结构感知多模态编码器和指令微调，将大语言模型扩展到多模态图数据，在监督和迁移学习任务中优于基线方法。