大模型推理能力

SIGMA: Search-Augmented On-Demand Knowledge Integration for Agentic Mathematical Reasoning

SIGMA: 搜索增强的按需知识集成用于智能体数学推理

Ali Asgarov, Umid Suleymanov, Aadyant Khatri

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

AI总结 提出SIGMA框架，通过多智能体独立推理、定向搜索和协调机制，实现上下文敏感的知识集成，在MATH500等基准上提升7.4%的绝对性能。

Comments AAAI 2026 LMReasoning

Beyond Reasoning Gains: Mitigating General-Capability Forgetting in Large Reasoning Models

超越推理增益：缓解大型推理模型中的通用能力遗忘

Hoang Phan, Xianjun Yang, Yuanshun Yao, Jingyu Zhang, Shengjie Bi, Xiaocheng Tang, Madian Khabsa, Lijuan Liu, Deren Lei

机构 * Meta Superintelligence Labs（Meta超智能实验室） ； New York University（纽约大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

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

AI总结 针对强化学习训练导致推理模型遗忘基础能力的问题，提出RECAP重放策略，通过动态目标重加权在线调整训练重点，在保持通用能力的同时提升推理性能。

Science Earth: Towards A Planet-Scale Operating System for AI-Native Scientific Discovery

Science Earth: 迈向面向AI原生科学发现的行星级操作系统

Zhe Zhao, Haibin Wen, Yingcheng Wu, Jiaming Ma, Yifan Wen, Jinglin Jian, Jiacheng Ge, Xiangru Tang, Bo An, Ming Yin, Sanfeng Wu, Mengdi Wang, Le Cong

机构 * Department of Pathology, Department of Genetics, Stanford University School of Medicine（病理学系、遗传学系，斯坦福大学医学院） ； Princeton AI Lab, Department of Electrical & Computer Engineering, Princeton University（普林斯顿人工智能实验室、电气与计算机工程系，普林斯顿大学） ； Scripps Research, La Jolla, CA, USA（斯克里普斯研究机构，洛杉矶，加利福尼亚州，美国） ； Division of Biostatistics, Department of Population Health, New York University Grossman School of Medicine（生物统计学部、人口健康系，纽约大学格罗斯曼医学院） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（计算与数据科学学院，南洋理工大学） ； Department of Computer Science, Yale University（计算机科学系，耶鲁大学） ； Department of Physics, Princeton University（物理系，普林斯顿大学） 纠错

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

AI总结 提出Science Earth行星级科学运行时，通过EACN协议实现AI能力动态连接与自组织协作，在跨太平洋Kuramoto同步研究和单细胞分析中验证了分布式自校正科学推理。

Comments Withdrawn by the authors. (1) The author list and authorship roles had not been finalized and agreed upon by all listed authors prior to submission. (2) The specific contribution of the system in the K3 synchronization example (Section on Kuramoto/nonlinear physics) requires further validation before it can be reported. The authors are addressing both points and may resubmit a corrected version.

MixSD: Mixed Contextual Self-Distillation for Knowledge Injection

MixSD: 混合上下文自蒸馏用于知识注入

Jiarui Liu, Lechen Zhang, Yongjin Yang, Yinghui He, Yingheng Wang, Weihao Xuan, Zhijing Jin, Mona Diab

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Jinesis Lab, University of Toronto & Vector Institute（Jinesis实验室，多伦多大学及向量研究所） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； The University of Tokyo（东京大学） ； RIKEN AIP（日本理化学研究所AIP） ； Max Planck Institute for Intelligent Systems, Tübingen, Germany（德国图宾根最大计划智能系统研究所） ； EuroSafeAI 纠错

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

AI总结 本文提出MixSD方法，通过混合模型自身条件下的token来实现与模型生成分布对齐的知识注入，从而在保持预训练能力的同时提升事实记忆和推理能力。

Too long; didn't solve

太长；没解决

Lucía M. Cabrera, Isaac Saxton-Knight, Jocelyn D'Arcy

机构 * Instituto Balseiro（巴塞罗那研究所） ； Poindexter Labs（波因迪克斯实验室） 纠错

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

AI总结 研究提示长度和解答长度与大型语言模型在数学问题上的性能关系，发现两者与模型失败率正相关。

Model soups need only one ingredient

模型汤只需一种成分

Alireza Abdollahpoorrostam, Nikolaos Dimitriadis, Adam Hazimeh, Pascal Frossard

机构 * EPFL（瑞士联邦理工学院） ； EPFL LTS4（瑞士联邦理工学院 LTS4） 纠错

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

AI总结 提出MonoSoup方法，利用SVD分解单检查点的层更新，通过熵有效秩自动重加权成分，实现强分布内-分布外平衡，无需多检查点。

FM-Agent: Scaling Formal Methods to Large Systems via LLM-Based Hoare-Style Reasoning

FM-Agent: 通过基于LLM的Hoare风格推理将形式化方法扩展到大型系统

Haoran Ding, Zhaoguo Wang, Haibo Chen

机构 * Institute of Parallel and Distributed Systems, Shanghai Jiao Tong University（并行与分布式系统研究所，上海交通大学） 纠错

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

AI总结 提出FM-Agent框架，利用LLM自动生成函数级规范，实现大型系统的组合式推理，在143k行代码的系统中2天内发现522个新bug。

Pseudo-Formalization for Automatic Proof Verification

伪形式化用于自动证明验证

Slim Barkallah, Luke Bailey, Kaiyue Wen, Mohammed Abouzaid, Tengyu Ma

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

AI总结 本文提出了一种名为伪形式化的证明格式，该格式在保持自然语言灵活性的同时，保留了形式证明的模块性和精确性，通过块验证算法实现了对自然语言证明的高效验证，其在错误发现的精度和召回率上优于现有基线方法。

Comments 31 pages, code available at https://github.com/Slim205/pseudo-formalization

Reinforcement-aware Knowledge Distillation for LLM Reasoning

面向LLM推理的强化学习感知知识蒸馏

Zhaoyang Zhang, Shuli Jiang, Yantao Shen, Yuting Zhang, Dhananjay Ram, Shuo Yang, Zhuowen Tu, Wei Xia, Stefano Soatto

机构 * Meta ； Guo et al. ； Lin et al. ； Xu et al. ； Shao et al. ； Schulman et al. ； Xie et al. 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出RL感知蒸馏（RLAD），通过信任区域比率蒸馏（TRRD）在强化学习后训练中实现选择性模仿，解决分布不匹配和目标干扰问题，在逻辑推理和数学基准上优于现有方法。

Enhancing Generative Auto-bidding with Offline Reward Evaluation and Policy Search

增强生成式自动出价：结合离线奖励评估与策略搜索

Zhiyu Mou, Yiqin Lv, Miao Xu, Qi Wang, Yixiu Mao, Jinghao Chen, Qichen Ye, Chao Li, Rongquan Bai, Chuan Yu, Jian Xu, Bo Zheng

机构 * Taobao & Tmall Group of Alibaba（阿里巴巴淘宝与天猫集团） ； Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） 纠错

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

AI总结 针对现有生成式自动出价方法无法超越静态数据集进行探索的性能瓶颈，提出AIGB-Pearl方法，通过轨迹评估器和KL-Lipschitz约束的分数最大化方案实现安全高效探索，在模拟和真实广告系统中取得最优性能。

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。

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。

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

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

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。

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

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)

EndoCoT: Scaling Endogenous Chain-of-Thought Reasoning in Diffusion Models

EndoCoT：扩散模型中的内生思维链推理扩展

Xuanlang Dai, Yujie Zhou, Long Xing, Jiazi Bu, Xilin Wei, Yuhong Liu, Beichen Zhang, Kai Chen, Yuhang Zang

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

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

AI总结 提出EndoCoT框架，通过迭代思维引导模块激活MLLM的推理潜力，并利用终端思维接地模块确保推理轨迹与文本监督对齐，使DiT逐步执行复杂任务，在多个基准上平均准确率达92.1%。

Comments 23 pages, 18 figures, The code and dataset are publicly available at https://internlm.github.io/EndoCoT/

EQPO: Equitable Group Relative Policy Optimization for Clinical Reasoning

EQPO: 面向临床推理的公平群体相对策略优化

Shiqi Dai, Wei Dai, Jiaee Cheong, Paul Pu Liang

机构 * MIT（麻省理工学院） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

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

AI总结 提出EQPO分层强化学习方法，通过自适应重加权样本促进异质临床人群的均衡学习，在7个诊断基准上降低F1标准差43.9%，缩小预测公平差距27.2%。

Comments Accepted as Oral on NeurIPS 2025 GenAI4Health Workshop

VitalAgent: A Tool-Augmented Agent for Reactive and Proactive Physiological Monitoring over Wearable Health Data

VitalAgent: 一种工具增强型代理，用于对可穿戴健康数据进行反应性和主动式生理监测

Di Zhu, Yu Yvonne Wu, Hong Jia, Aaqib Saeed, Vassilis Kostakos, Ting Dang

机构 * The University of Melbourne, Australia（墨尔本大学） ； Dartmouth College, US（达特茅斯学院） ； University of Auckland, New Zealand（奥克兰大学） ； Eindhoven University of Technology, Netherlands（埃因霍温理工大学） 纠错

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

AI总结 提出VitalAgent框架，通过工具增强推理和纵向生理记忆，实现对ECG/PPG信号的反应性问答与主动监测，在VitalBench基准上相比基线提升超30%。

Comments Minor revisions; results unchanged

A Survey of On-Policy Distillation for Large Language Models

大型语言模型的在线策略蒸馏综述

Mingyang Song, Mao Zheng

机构 * Tencent, China（腾讯，中国） 纠错

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

AI总结 本文综述了大型语言模型的在线策略蒸馏方法，探讨了蒸馏过程中如何通过反馈减少累积误差，提出了基于f-散度最小化的蒸馏框架，并分析了蒸馏与强化学习之间的联系。

Comments Ongoing Work