大模型推理能力

Spatio-Temporal Audio Language Modeling for Dynamic Sound Sources

动态声源的时空音频语言建模

Oh Hyun-Bin, Kazuki Shimada, Yuhta Takida, Kim Sung-Bin, Toshimitsu Uesaka, Takashi Shibuya, Kyeongyoon Lee, Tae-Hyun Oh, Yuki Mitsufuji

机构 * POSTECH（浦项科技大学） ； Sony AI（索尼AI） ； Sony Group Corporation（索尼集团） ； Sungkyunkwan University（成均馆大学） ； KAIST（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出ST-AudioLM模型，通过时空音频编码器联合学习事件语义与源轨迹，在ST-AudioQA基准上提升动态声源问答的语义-定位权衡。

SkillAudit: Ground-Truth-Free Skill Evolution via Paired Trajectory Auditing

SkillAudit: 通过配对轨迹审计实现无真实反馈的技能进化

Haowen Gao, Haoran Chen, Can Wang, Shasha Guo, Liang Pang, Zhaoyang Liu, Huawei Shen, Xueqi Cheng

机构 * State Key Laboratory of AI Safety, Institute of Computing Technology, CAS（中国科学院计算技术研究所人工智能安全国家重点实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里巴巴集团通义实验室） 纠错

专题命中 推理评测 ：verifier(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出SkillAudit框架，通过配对轨迹审计和过程对齐对比评估，无需真实反馈即可进化智能体技能，在89个任务中平均奖励达73.9%。

Comments 20 pages, 5 figures

Harsher on Male? Evaluating LLMs on Gender-Asymmetric Moral Framing Across Diverse Conflict Scenarios

对男性更严厉？评估LLM在不同冲突场景中的性别不对称道德框架

Guangzong Si, Dong Wang, Zhenhao Li, Yifan Yu, Panwang Pan, Wentao Zhu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Eastern Institute of Technology, Ningbo（宁波东方理工大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出GAMA-Bench基准，通过性别镜像场景评估LLM对相同负面行为的回应，发现模型对男性更倾向于惩罚和责备，对女性则更强调共情和治疗。

Comments underreview

Right or Wrong, Models Comply: Directional Blindness in LLM Moral Judgment

对或错，模型都顺从：LLM 道德判断中的方向盲从

Jihye Kim, Jeffrey Flanigan

机构 * University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） 纠错

专题命中 推理评测 ：chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出顺从不对称性（A = BCR/HCR）双向诊断指标，发现大语言模型在事实判断中更顺从有益提示（A=1.58），但在道德判断中几乎同等顺从有益和误导提示（A=1.04），揭示了方向盲从这一对齐失败模式。

DLawBench: Evaluating LLMs Through Multi-Turn Legal Consultation

DLawBench: 通过多轮法律咨询评估大语言模型

Li Zhang, Yuzhen Shi, Yiran Hu, Jingwen Zhang, Wenbo Lv, Yubo Ma, Wei Wang, Rongyao Shi, Yuanyang Qiu, Xinran Xu, Yuemeng Qi, Linlin Miao, Jaromir Savelka, Yun Liu, Kevin Ashley, Bing Zhao, Hu Wei, Lin Qu

机构 * University of Pittsburgh（匹兹堡大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Shandong University（山东大学） ； Skylenage ； China University of Political Science and Law（中国政法大学） ； Qwen Team, Alibaba Group（阿里巴巴集团Qwen团队） ； Fordham University（福特汉姆大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出DLawBench基准，通过模拟四种客户类型（合作、依赖、退缩、对抗）的多轮对话，评估大语言模型在真实法律咨询中的交互能力。

Comments 37 pages, 8 figures, 26 tables. Code and data: https://github.com/SKYLENAGE-AI/DLawBench

The Culture Funnel: You Can't Align What isn't in the Data

文化漏斗：你无法对齐不在数据中的内容

Ananya Sahu, Mehrnaz Mofakhami, Daniel D'Souza, Thomas Euyang, Julia Kreutzer, Marzieh Fadaee

机构 * Cohere Labs（Cohere实验室） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对当前文化对齐方法依赖推理时干预而忽视训练数据的问题，提出文化数据漏斗概念，通过多维标签框架分析预训练、微调、对齐和推理数据集，发现后训练阶段文化信号急剧下降，多语言性虽增强地理多样性但未能确保平衡，所提标签可提升下游文化基准性能。

TVIR: Building Deep Research Agents Towards Text-Visual Interleaved Report Generation

TVIR：构建面向文本-视觉交错报告生成的深度研究智能体

Xinkai Ma, Zhiqi Bai, Dingling Zhang, Pei Liu, Yishuo Yuan, He Zhu, Jiakai Wang, Qianqian Xie, Yifan Zhao, Xinlong Yang, Hao Cong, Zhiheng Yao, Fengxia Xie, Zihao Xu, Haoran Xu, Zhaohui Wang, Minghao Liu, Shirong Lin, Yingshui Tan, Yuchi Xu, Wenbo Su, Zhaoxiang Zhang, Bo Zheng, Jiaheng Liu

机构 * Nanjing University Alibaba Group（南京大学阿里集团） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出TVIR基准和层次化多智能体框架，解决深度研究报告中视觉元素的事实可靠性与对齐问题。

MineExplorer: Evaluating Open-World Exploration of MLLM Agents in Minecraft

MineExplorer: 评估MLLM智能体在Minecraft中的开放世界探索能力

Tianjie Ju, Yueqing Sun, Zheng Wu, Wei Zhang, Yaqi Huo, Xi Su, Qi Gu, Xunliang Cai, Gongshen Liu, Zhuosheng Zhang

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学学院） ； Meituan（美团） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出MineExplorer基准，通过多智能体合成工作流构建隐式多跳任务，评估多模态大语言模型在Minecraft中的开放世界探索能力，发现长轨迹协调仍是挑战。

Comments Working in progress

An Empirical Study of Automating Agent Evaluation

自动化代理评估的实证研究

Kang Zhou, Sangmin Woo, Haibo Ding, Kiran Ramnath, Subramanian Chidambaram, Aosong Feng, Vinayak Arannil, Muhyun Kim, Ishan Singh, Darren Wang, Zhichao Xu, Megha Gandhi, Nirmal Prabhu, Soumya Smruti Mishra, Vivek Singh, Gouri Pandeshwar, Lin Lee Cheong

机构 * AWS AI Labs（AWS人工智能实验室） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文研究了自动化代理评估的可行性，提出EvalAgent系统，通过编码技能和领域知识提升评估效率，实验显示其在评估准确性和人类偏好上显著优于基线方法。

COGNITION: From Evaluation to Defense against Multimodal LLM CAPTCHA Solvers

认知：从评估到对抗多模态大语言模型CAPTCHA求解器

Junyu Wang, Changjia Zhu, Yuanbo Zhou, Lingyao Li, Xu He, Mingkui Wei, Junjie Xiong

机构 * Missouri University of Science and Technology（密苏里科技大学） ； University of South Florida（佛罗里达州立大学） ； Visa Inc.（Visa公司） ； George Mason University（乔治·马歇尔大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文研究多模态大语言模型如何削弱视觉CAPTCHA的安全性，评估7种主流MLLM在18种CAPTCHA任务中的表现，揭示其解决能力及防御策略。

Comments Accepted by USENIX Sec'26

LLM-Powered AI Agent Systems and Their Applications in Industry

基于大语言模型的AI智能体系统及其工业应用

Guannan Liang, Qianqian Tong

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文综述了从传统智能体到LLM驱动智能体的演进，分类为软件、物理和自适应混合系统，并讨论了在客服、软件开发、制造、教育、金融和医疗等领域的应用及挑战。

Comments This is the author's accepted version of the paper accepted to appear at IEEE AIIoT 2025. The final version will be available via IEEE Xplore. \c{opyright}2025 IEEE. Personal use of this material is permitted

Evaluating LLMs for Obfuscation Detection and Classification in Android Apps

评估LLMs在Android应用中的混淆检测与分类能力

Luca Ferrari, Marco Alecci, Jordan Samhi, Tegawende' F. Bissyande', Jacques Klein, Mariano Ceccato, Luca Verderame

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 本研究通过大规模实验评估大型语言模型（LLMs）在无需手工规则或训练的情况下，通过语义推理检测Android应用中的代码混淆，并与现有SAST方法对比。

SkillMutator: Benchmarking and Defending Language-and-Code Cross-modal Attacks on LLM Agent Skills

SkillMutator: 基准测试与防御针对LLM代理技能的语言与代码跨模态攻击

Youngduk Kim, Minkyoo Song, Seungwon Shin

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出SkillMutator基准，模拟13类跨模态攻击，并设计四阶段推理轨迹蒸馏框架，将检测率从17.1%提升至88.2%，超越GPT-4o-mini。

Distributional Biases in Post-Training: A Markovian Analysis of Reasoning Trajectories

后训练中的分布偏差：推理轨迹的马尔可夫分析

Dake Bu, Wei Huang, Andi Han, Atsushi Nitanda, Bo Xue, Qingfu Zhang, Hau-San Wong, Taiji Suzuki

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Center for Advanced Intelligence Project, RIKEN（RIKEN高级智能研究中心） ； The Institute of Statistical Mathematics（统计数学研究所） ； University of Sydney（悉尼大学） ； CFAR and IHPC, Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（A*STAR的CFAR和IHPC） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； The University of Tokyo（东京大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：CoT(summary_cn,abstract)；reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 通过马尔可夫链模型分析后训练策略（如RLVR和ORM/PRM）如何强化高概率路径而遗忘稀有但关键的推理步骤，并证明探索策略（如拒绝简单实例和KL正则化）有助于保留稀有CoT。

Residual Context Diffusion Language Models

残差上下文扩散语言模型

Yuezhou Hu, Harman Singh, Monishwaran Maheswaran, Haocheng Xi, Coleman Hooper, Jintao Zhang, Aditya Tomar, Michael W. Mahoney, Sewon Min, Mehrdad Farajtabar, Kurt Keutzer, Amir Gholami, Chenfeng Xu

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

专题命中 其他推理 ：CoT(summary_cn,abstract)；reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出残差上下文扩散（RCD）模块，通过回收丢弃令牌的上下文残差提高扩散语言模型的解码效率，在长/短CoT任务上以极少额外计算提升准确率4-11个百分点。

From Training to Generalization: Improving Moral Reasoning Through Pragmatic Inference

道德推理习得的语用推理：通过元语用链接实现泛化

Guangliang Liu, Xi Chen, Bocheng Chen, Han Zi, Xitong Zhang, Kristen Johnson

机构 * Indiana University Indianapolis（印第安纳大学印第安纳波利斯分校） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Mississippi（密苏里大学） ； Northeastern University（东北大学） ； Qualcomm（高通公司） ； Michigan State University（密歇根州立大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对大语言模型在道德推理中泛化能力不足的问题，提出基于元语用链接和道德基础理论的语用推理方法，使模型获取道德推理目标与社会变量间的元语用链接，在三个任务上验证了其适应性和泛化性。

Optimizing Agentic Reasoning with Retrieval via Synthetic Semantic Information Gain Reward

通过合成语义信息增益奖励优化基于检索的智能推理

Senkang Hu, Yong Dai, Yuzhi Zhao, Yihang Tao, Yu Guo, Zhengru Fang, Sam Tak Wu Kwong, Yuguang Fang

机构 * Hong Kong JC STEM Lab of Smart City.（香港JC STEM实验室） ； City University of Hong Kong.（香港城市大学） ； Lingnan University（岭南大学） ； Fudan University.（复旦大学） ； Huazhong University of Science and Technology.（华中科技大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出InfoReasoner框架，利用合成语义信息增益奖励优化检索过程，通过GRPO训练策略，在七个问答基准上平均准确率提升5.4%。

Comments Accepted by ICML'26

CausalMotion: Structured Physical Reasoning as Keyframe and Trajectory Guidance for Training-Free Video Generation

CausalMotion: 基于关键帧与轨迹引导的结构化物理推理实现免训练视频生成

Sihan Zhuang, Xinyuan Chen, Tianfan Xue, Yaohui Wang

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 提出CausalMotion框架，利用视觉语言模型将文本提示分解为因果一致的关键帧和物体运动轨迹，作为软约束引导预训练视频扩散模型，无需额外训练即可提升物理合理性和时间连贯性。

Comments Project Page: https://zhuangsh0713.github.io/CausalMotion/

Factorized Latent Reasoning for LLM-based Recommendation

基于分解潜在推理的LLM推荐方法

Tianqi Gao, Chengkai Huang, Zihan Wang, Cao Liu, Ke Zeng, Lina Yao

专题命中 其他推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 针对现有潜在推理方法用单向量表示用户意图难以捕捉多面偏好的问题，提出分解潜在推理框架，通过多因子注意力模块解耦偏好因子，结合正则化与强化学习提升推荐性能与可解释性。

Chronological Thinking in Full-Duplex Spoken Dialogue Language Models

全双工口语对话语言模型中的时间顺序思考

Donghang Wu, Haoyang Zhang, Chen Chen, Tianyu Zhang, Fei Tian, Xuerui Yang, Gang Yu, Hexin Liu, Nana Hou, Yuchen Hu, Eng Siong Chng

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

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出Chronological Thinking机制，让全双工对话模型在听用户说话时增量推理，不增加延迟，提升响应质量。

Comments Accepted by SIGDIAL 2026

When the Tool Decides: LLM Agents Defer Blindly to Graph Neural Network Tools, and Stronger Backbones Defer More

当工具决定时：LLM代理盲目服从图神经网络工具，更强的骨干网络服从更多

Zhongyuan Wang, Pratyusha Vemuri

机构 * raptorX.ai 纠错

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

AI总结 研究LLM代理在使用GNN工具时是否真正判断而非盲目服从，发现代理在97.6-99.2%的情况下完全采纳GNN输出，且更强的骨干网络服从更多，选择性调用设计受限。

Comments 9 pages, 2 figures. Under review at TMLR

Self-Evolving Visual Questioner

自演化视觉提问器

Yijun Liang, Hengguang Zhou, Ming Li, Lichen Li, Cho-Jui Hsieh, Tianyi Zhou

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Peking University（北京大学） ； Arena ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出自演化框架，让视觉语言模型作为提问器和过滤器，无需外部监督即可生成更难、更信息丰富、更视觉中心的问题，并保持探索多样性以避免训练崩溃，显著提升自主提问质量和难度边界。

Comments 21 pages, including references and appendix. Project Page is available at https://joliang17.github.io/SelfEvolvingVQG/

Towards Mitigating Hallucinations in Large Vision-Language Models by Refining Textual Embeddings

通过细化文本嵌入缓解大型视觉语言模型中的幻觉

Aakriti Agrawal, Gouthaman KV, Rohith Aralikatti, Gauri Jagatap, Jiaxin Yuan, Sarvesh Baskar, Vijay Kamarshi, Andrea Fanelli, Furong Huang

机构 * University of Maryland（马里兰大学） ； Dolby Laboratories（杜比实验室） ； Capital One 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对大型视觉语言模型因过度依赖文本先验而忽视视觉线索导致的幻觉问题，提出一种简单有效的视觉特征融入方法，通过学习视觉信息化的文本嵌入来平衡注意力分布，显著降低幻觉并提升多模态推理能力。

Comments Accepted at The 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics