大模型推理能力

Calibration Without Comprehension: Diagnosing the Limits of Fine-Tuning LLMs for Vulnerability Detection in Systems Software

无理解的校准：诊断微调大语言模型在系统软件漏洞检测中的局限性

Arastoo Zibaeirad, Marco Vieira

机构 * University of North Carolina at Charlotte（北卡罗来纳大学夏洛特分校） 纠错

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

AI总结 提出CWE-Trace框架，通过834个Linux内核样本和两个诊断指标（DFI和HDD）评估LLM漏洞检测能力，发现数据污染无实质帮助，微调仅改变输出阈值而非决策策略，模型缺乏真正的安全推理能力。

Lagrange: An Open-Vocabulary, Energy-Based Sparse Framework for Generalized End-to-End Driving

Lagrange: 一种面向通用端到端驾驶的开放词汇、基于能量的稀疏框架

Shihao Ji, HongXi Li, Zihui Song, Mingyu Li

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

AI总结 提出Lagrange框架，利用掩码潜在场和视觉语言模型实现开放词汇、稀疏计算，通过拉格朗日动作最小化确保运动学约束，在nuScenes和CODA基准上验证了鲁棒性和可解释性。

Timage: A Generative Text-in-Image Paradigm for Fine-Tuning Vision-Language Models

Timage: 一种用于微调视觉语言模型的文本嵌入图像生成范式

Yifeng Wu, Huimin Huang, Ruiluo Wu, Chunyi Lin, Guanhua Chen, Xian Wu, Wang Song, Ruize Han

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳先进技术大学） ； Tencent Jarvis Lab（腾讯贾维斯实验室） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出Timage范式，通过约束薛定谔桥将查询文本作为排版覆盖层嵌入图像，以显式空间锚点引导模型关注，在不侵蚀骨干能力前提下提升细粒度空间推理性能。

Comments ECCV

Vortex: Multi-Modal Fusion System for Intelligent Video Retrieval

Vortex: 面向智能视频检索的多模态融合系统

Duc-Tho Nguyen, Hieu-Hoc Tran-Minh, Khanh-Hoa Lam, Hoang-Nhut Ly, Huu-Phuc Huynh, Thanh-Tien Tran, Trung-Nghia Le

机构 * University of Science, VNU-HCM（越南国立大学胡志明市理科大学） ； Vietnam National University, Ho Chi Minh City（越南国立大学胡志明市） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出Vortex系统，融合自适应关键帧提取、多模态元数据生成及混合检索策略（CLIP与SigLIP2的倒数秩融合），结合Rocchio反馈和多阶段时序搜索，在比赛中取得优异成绩。

Comments SOICT 2025

SAFE-Cascade: Cost-Adaptive Vision-Language Routing for Chart Question Answering

SAFE-Cascade: 面向图表问答的成本自适应视觉语言路由

Ayush Dwivedi, Qixin Wang, Ashvi Soni, Ruoteng Wang, Han Li, Animesh Mahapatra, Neeraj Agrawal, Xintao Wu

机构 * University of Arkansas（亚拉巴马大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出SAFE-Cascade系统，通过OCR和轻量语言模型先给出答案，再由学习路由器决定是否调用VLM，在ChartQA上以73.1%的VLM调用率达到69.1%准确率，减少26.9%的VLM调用和9.3%的成本。

Comments Demo paper submitted at CIKM 2026. 4 pages, 2 figures

LLM-Mediated Human-AI Interaction in Search and Rescue: Impact of Expertise on Attentional Allocation

LLM介导的人机交互在搜索与救援中的应用：专业知识对注意力分配的影响

Elahe Oveisi, Hemanth Manjunatha

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 本研究通过模拟搜索救援任务，比较有无大语言模型（LLM）指导的条件，结合眼动追踪和行为分析，发现LLM提升任务效率但未增加总救援人数，并揭示了注意力-指导权衡，其中专业知识调节了用户对AI的依赖模式。

Self-Supervised Relevance Modelling in Autonomous Driving via Counterfactual Analysis

自动驾驶中基于反事实分析的自监督相关性建模

Luca Lusvarghi, Javier Gozalvez, Pablo Urbano Hidalgo

机构 * Networked Systems Lab, Universidad Miguel Hernandez de Elche（网络系统实验室，米格尔·希内斯·埃尔切大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 提出一种基于反事实分析的自监督方法，用于量化自动驾驶中物体的相关性，实现毫秒级实时估计，并生成相关性热图以辅助感知与规划。

OncoReg: Medical Image Registration for Oncological Challenges

OncoReg：面向肿瘤学挑战的医学图像配准

Wiebke Heyer, Yannic Elser, Lennart Berkel, Xinrui Song, Xuanang Xu, Pingkun Yan, Xi Jia, Jinming Duan, Zi Li, Tony C. W. Mok, BoWen LI, Tim Hable, Christian Staackmann, Christoph Großbröhmer, Lasse Hansen, Alessa Hering, Malte M. Sieren, Mattias P. Heinrich

机构 * Institute of Medical Informatics, University of Lübeck（吕贝克大学医学信息学研究所） ； Institute of Radiology and Nuclear Medicine, University Hospital Schleswig-Holstein（石勒斯维希-霍尔斯坦大学医院放射科和核医学研究所） ； Department of Biomedical Engineering and Center for Biotechnology and Interdisciplinary Studies, Rensselaer Polytechnic Institute（伦塞拉塞尔理工学院生物医学工程系和生物技术与跨学科研究中心） ； School of Computer Science, University of Birmingham（伯明翰大学计算机科学学院） ； Division of Informatics, Imaging and Data Sciences, University of Manchester（曼彻斯特大学信息学、成像和数据科学系） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里集团DAMO学院） ； Hangzhou Shengshi Technology Co., Ltd（杭州盛世科技有限公司） ； Department of Radiation Oncology, University Hospital Schleswig-Holstein（石勒斯维希-霍尔斯坦大学医院放射肿瘤科） ； EchoScout GmbH ； Radboud University Medical Center, Nijmegen（奈密根大学医学中心） ； Institute of Interventional Radiology, University Hospital Schleswig-Holstein（石勒斯维希-霍尔斯坦大学医院介入放射科） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 提出OncoReg挑战，通过两阶段框架在保护患者隐私的同时开发可泛化的图像配准方法，用于放射治疗中锥束CT与扇束CT的配准，发现特征提取是关键，深度学习和经典方法结合最有效。

Comments 21 pages, 13 figures

Vero: An Open RL Recipe for General Visual Reasoning

Vero: 通用视觉推理的开放RL配方

Gabriel Sarch, Linrong Cai, Qunzhong Wang, Haoyang Wu, Danqi Chen, Zhuang Liu

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

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

AI总结 提出Vero系列开放视觉语言模型，通过构建600K样本数据集Vero-600K和任务路由奖励，在30个基准测试中平均提升2.9-5.4点，Vero-Qwen3I-8B超越Qwen3-VL-8B-Thinking 3.8点。

Comments Project page: https://vero-reasoning.github.io/

Do Vision-Language Models Understand 3D Scenes or Just Catalogue Objects?

视觉-语言模型是理解3D场景还是仅仅 catalogue 物体？

Animesh Maheshwari, Divyansh Sahu, Nishit Verma

机构 * Deccan AI（德克南人工智能） 纠错

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

AI总结 本文通过一个包含3034个样本的人工整理基准，探讨了视觉-语言模型对空间理解的深度有序遮挡、光学几何推断和体积重新安排规划能力，发现模型在重新安排可见布局时表现优异，但在遮挡和反射推断上表现较差。

Manifold Bandits: Bayesian Curriculum Learning over the Latent Geometry of Large Language Models

流形赌博机：大语言模型潜在几何上的贝叶斯课程学习

Darrien McKenzie, Nicklas Hansen, Xiaolong Wang

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣迭戈分校） 纠错

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

AI总结 提出贝叶斯流形课程（BMC）框架，将问题采样建模为流形结构赌博机问题，通过层次任务树和贝叶斯学习引导采样，平衡学习信号、多样性和实用性。

Comments Webpage: https://darrienmckenzie.com/manifold-bandits/

Learning Geometric Representations from Videos for Spatial Intelligent Multimodal Large Language Models

从视频中学习几何表示以实现空间智能多模态大语言模型

Haibo Wang, Lifu Huang

机构 * University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） 纠错

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

AI总结 提出GeoVR框架，通过从2D视频序列中蒸馏3D几何知识（包括相机姿态、深度图、尺度因子和多尺度3D特征），重塑多模态大语言模型的内部表示以赋予其空间智能，在空间推理基准上达到最先进性能。

3D Scene Graphs: Open Challenges and Future Directions

3D场景图：开放挑战与未来方向

Dennis Rotondi, Francesco Argenziano, Sebastian Koch, Nathan Hughes, Martin Buechner, Johanna Wald, Lukas Rosenberger Schmid, Daniele Nardi, Abhinav Valada, Liam Paull, Federico Tombari, Luca Carlone, Kai O. Arras

机构 * University of Stuttgart（斯图加特大学） ； IMPRS-IS（马克斯·普朗克研究所-智能系统） ； Sapienza University of Rome（罗马萨皮恩扎大学） ； Google（谷歌） ； MIT（麻省理工学院） ； University of Freiburg（弗赖堡大学） ； UTN University of Montreal（蒙特利尔大学UTN分校） ； Mila TU Munich（慕尼黑技术大学Mila） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文统一综述3D场景图（3DSG）的构建、应用与评估，分析现有建模选择与开放挑战，旨在推动鲁棒部署。

Comments Invited article for the Annual Review of Control, Robotics, and Autonomous Systems Volume 10

Agentic-AI Detector Co-design and Optimization in Vertically-Integrated Differentiable Full Simulations

Agentic-AI探测器协同设计与优化在垂直集成可微分全模拟中

Wonyong Chung, Qibin Liu, Liangyu Wu, Julia Gonski

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出双层级优化框架，将AI智能体集成到高能物理探测器设计中，通过可微分全模拟联合优化几何、前端数字化和重建算法参数，在竞争性能指标下找到最优设计点。

Comments 7 pages, 3 figures

Qwen-RobotNav Technical Report: A Scalable Navigation Model Designed for an Agentic Navigation System

Qwen-RobotNav 技术报告：为智能体导航系统设计的可扩展导航模型

Jiazhao Zhang, Gengze Zhou, Hale Yin, Yiyang Huang, Zixing Lei, Qihang Peng, Haoqi Yuan, Jie Zhang, Xudong Guo, Xiaoyue Chen, An Yang, Fei Huang, Zhibo Yang, Junyang Lin, Dayiheng Liu, Jingren Zhou, Zhuoyuan Yu, Jingyang Fan, Zhixuan Liang, Pei Lin, Ye Wang, Haoyang Li, Anzhe Chen, Kun Yan, Xiao Xu, Jiahao Li, Lulu Hu, Minying Zhang, Shurui Li, Wenhu Xiao, Shuai Bai, Xuancheng Ren, Chenxu Lv, Chenfei Wu, Xiong-Hui Chen

机构 * Qwen Team（通义实验室） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：planning(abstract)

AI总结 提出 Qwen-RobotNav 可扩展导航模型，通过参数化接口支持多种任务模式和可调观测参数，在15.6M样本上训练，联合视觉语言数据防止行为坍缩，在多个导航基准上取得新最优结果，并展示零样本泛化能力。

MoCA-Agent: A Market-of-Claims Code Agent for Financial and Numerical Reasoning

MoCA-Agent: 一种用于金融和数值推理的声明市场代码智能体

Abdelrahman Abdallah, AbdelRahim A. Elmadany, Sameh Al Natour, Hasan Cavusoglu, Adam Jatowt, Muhammad Abdul-Mageed

机构 * University of Innsbruck（因斯布鲁克大学） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Toronto Metropolitan University（多伦多都会大学） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(title,abstract)；verifier(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出MoCA-Agent，通过声明级验证和代码生成解决金融表格问答中的数值推理错误，在十个基准上取得强性能。

Mitigating Legibility Tax with Decoupled Prover-Verifier Games

通过解耦证明者-验证者游戏减轻可读性代价

Yegon Kim, Juho Lee

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 提出解耦证明者-验证者游戏（DPVG），通过分离正确性与可检查性训练一个翻译器模型，将固定求解器的解转化为可检查形式，在保持答案正确性的同时提高可检查性，解决了可读性代价问题。

Comments ICLR 2026 Workshop Trustworthy AI

S2D2: Fast Decoding for Diffusion LLMs via Training-Free Self-Speculation

S2D2：通过免训练自我推测实现扩散LLM的快速解码

Ligong Han, Hao Wang, Han Gao, Kai Xu, Akash Srivastava

机构 * Red Hat AI Innovation（红帽AI创新） ； MIT-IBM Watson AI Lab（MIT-IBM沃森人工智能实验室） ； Iowa State University（爱荷华州立大学） ； Core AI, IBM（IBM核心AI） 纠错

专题命中 测试时计算 ：test-time compute(abstract)；verifier(abstract)；self-correction(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出S2D2，一种免训练的自我推测解码框架，通过将块扩散模型在块大小为1时变为自回归模型，实现草稿与验证角色复用，在不增加训练或测试计算下提升解码速度与准确性。

Comments Code is available at https://github.com/phymhan/S2D2

How LLMs Fail and Generalize in RTL Coding for Hardware Design?

LLM在硬件设计的RTL编码中如何失败与泛化？

Guan-Ting Liu, Chao-Han Huck Yang, Chenhui Deng, Zhongzhi Yu, Brucek Khailany, Yu-Chiang Frank Wang

机构 * NVIDIA Research（英伟达研究院） 纠错

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

AI总结 提出基于问题可解性的错误分类法，揭示LLM在RTL编码中受限于预训练知识，对齐技术仅教会编译，而推理能力才是关键瓶颈。

Comments Preview, under submission for EMNLP 2026

PCBSchemaGen: Reward-Guided LLM Code Synthesis for Printed Circuit Boards (PCB) Schematic Design with Structured Verification

PCBSchemaGen: 奖励引导的LLM代码合成用于印刷电路板(PCB)原理图设计及结构化验证

Huanghaohe Zou, Peng Han, Emad Nazerian, Mafu Zhang, Zhicheng Guo, Alex Q. Huang

机构 * Semiconductor Power Electronics Center (SPEC)（半导体功率电子中心） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

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

AI总结 提出PCBSchemaGen框架，通过结构化验证器引导冻结的LLM生成可修复的PCB原理图，在无单元测试的领域实现高准确率。

SAGE-OPD: Selective Agent-Guided Intervention for Multi-Turn On-Policy Distillation

SAGE-OPD：面向多轮在策略蒸馏的选择性智能体引导干预

Yuhang Zhou, Lizhu Zhang, Yifan Wu, Mingyi Wang, Bo Peng, Jiayi Liu, Xiangjun Fan, Zhuokai Zhao

机构 * Meta AI 纠错

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

AI总结 提出SAGE-OPD框架，通过环境反馈和教师判断选择性干预学生响应，结合置信度加权和损失归一化，解决多轮在策略蒸馏中的错误累积问题，在ALFWorld任务中取得13.3%的相对提升。

Comments 21 pages, 3 figures

Characterizing Narrative Content in Web-scale LLM Pretraining Data

网络规模LLM预训练数据中的叙事内容特征化

Teagan Johnson, Elliott Ash, Andrew Piper, Maria Antoniak

机构 * University of Colorado Boulder（科罗拉多大学波尔德分校） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； McGill University（麦吉尔大学） 纠错

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

AI总结 首次细粒度研究LLM预训练语料库Dolma的叙事特征，提出涵盖三个核心叙事元素（能动性、场景、事件）的框架，构建NarraBERT模型并发布NarraDolma数据集，揭示叙事结构在异构数据中可测量且分布不均。

Comments 8 pages of main content, 28 total pages. 30 figures

Exploring Multi-Modal Large Language Models and Two-Stage Fine-Tuning for Fashion Image Retrieval

探索多模态大语言模型与两阶段微调在时尚图像检索中的应用

Nguyen Cao Hoang, Hoang Bui Le, Nam Vo Hoang, Trung-Nghia Le

机构 * University of Science, VNU-HCM（胡志明市国家大学下属理科大学） ； Vietnam National University, Ho Chi Minh（胡志明市国家大学） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出融合多模态大语言模型（LLaVA）生成属性感知三元组，并采用两阶段微调策略增强对比学习，以解决时尚图像检索中标注数据稀缺和负采样简单的问题。

Comments SOICT 2025

Pruning via Causal Attribution Preserves Reasoning Performance in Large Language Models

基于因果归因的剪枝保留大型语言模型的推理性能

Amogh Sheth, Biruk Assefa, Yi Wen Huang, Andrew Lin, Yuhao Ge

机构 * Edison Academy Magnet School（爱迪生学院磁石学校） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； State University of New York College at Plattsburgh（纽约州立大学普拉茨堡学院） ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Independent Researcher（独立研究员） 纠错

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

AI总结 提出无需训练的因果归因剪枝（CAP）方法，通过测量注意力头对推理任务的因果影响进行细粒度剪枝，在20%稀疏度下相比Wanda在ARC-Challenge上准确率提升高达61%。

Comments Accepted at the ICLR 2026 Workshop on LLM Reasoning. 13 pages, 2 figures

IdealGPT: Iteratively Decomposing Vision and Language Reasoning via Large Language Models

IdealGPT: 通过大型语言模型迭代分解视觉与语言推理

Haoxuan You, Rui Sun, Zhecan Wang, Long Chen, Gengyu Wang, Hammad A. Ayyubi, Kai-Wei Chang, Shih-Fu Chang

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； HKUST（香港科技大学） ； 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(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出IdealGPT框架，利用大型语言模型迭代分解视觉语言推理任务，通过子问题生成、子答案获取和最终答案推理的循环过程，在零样本设置下显著提升多步推理性能。

Comments 13 pages, 5 figures

Med-R2: Perception and Reflection-driven Complex Reasoning for Medical Report Generation

Med-R2：面向医学报告生成的感知与反思驱动复杂推理

Hao Wang, Shuchang Ye, Jinghao Lin, Usman Naseem, Jinman Kim

机构 * The School of Computer Science, The University of Sydney（悉尼大学计算机科学学院） ； The School of Computing, Macquarie University（麦考瑞大学计算机学院） ； Doubao Medical Group, ByteDance（字节跳动 doubao 医疗集团） 纠错

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

AI总结 提出Med-R2微调策略，通过引入感知驱动的长推理过程和放射学知识指导，并加入反思机制修正感知错误，提升LVLMs在医学报告生成中的病理特征感知和诊断准确性。

Comments 28 pages, 3 figures, 1 table

Dual-Agent Framework for Cross-Model Verified Translation of Natural-Language Protocols into Robotic Laboratory Platform

用于将自然语言协议翻译为机器人实验室平台的双智能体跨模型验证框架

Hyeonna Choi, Jung Yup Kim, Hyuneui Lim, Seunggyu Jeon

机构 * Department of Bionic Machinery, Research Institute of AI Robot, Korea Institute of Machinery & Materials（生物机械系、人工智能机器人研究所、韩国机械材料研究院） 纠错

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

AI总结 提出双智能体框架，通过解析器形式化协议、规则映射引擎生成控制命令、异构LLM验证器纠错，实现自然语言微孔板协议到机器人平台可执行命令的转换，并验证了端到端自主执行。

OpenAnt: LLM-Powered Vulnerability Discovery Through Code Decomposition, Adversarial Verification, and Dynamic Testing

OpenAnt：通过代码分解、对抗性验证和动态测试实现LLM驱动的漏洞发现

Nahum Korda, Gadi Evron

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

AI总结 提出OpenAnt系统，结合静态分析与LLM推理，通过代码分解、对抗性验证和动态测试三阶段流水线，在降低误报率的同时发现未知漏洞。

SIGMA: Skill-Incidence Graphs for Compositional Multi-Agent Design

SIGMA: 用于组合式多智能体设计的技能-关联图

Kun Zeng, Yu Huo, Siyu Zhang, Yuecheng Zhuo, Yuquan Lu, Haoyue Liu, Siyue Chen, Xiaoying Tang

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出SIGMA框架，通过技能-智能体关联图将智能体构建为可复用技能的任务条件组合，并解码通信拓扑，在六个基准测试中优于基线方法，并展现出对未见技能库的鲁棒性。

Comments EMNLP2026

Can Large Language Models Reason About Complex Execution Paths? An Empirical Study on Python

大型语言模型能否推理复杂执行路径？基于Python的实证研究

Wenhan Wang, Kaibo Liu, Zeyu Sun, An Ran Chen, Ge Li, Gang Huang, Lei Ma

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文实证研究大型语言模型在Python执行路径推理中的可行性，构建测试用例生成和缺陷分类任务，发现LLM能提升路径覆盖率，但强推理模型不一定优于弱模型。

Comments Accepted by ACM Transactions on Software Engineering and Methodology (TOSEM)