大模型推理能力

Vis-CoT: A Human-in-the-Loop Framework for Interactive Visualization and Intervention in LLM Chain-of-Thought Reasoning

Vis-CoT：一种用于LLM思维链推理中交互式可视化和干预的人机协同框架

Kaviraj Pather, Elena Hadjigeorgiou, Arben Krasniqi, Claire Schmit, Irina Rusu, Marc Pons, Kabir Khan

专题命中 其他推理 ：CoT(title,title_cn)；reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出Vis-CoT框架，将线性思维链文本转换为交互式推理图，允许用户可视化逻辑流程、识别错误步骤并通过剪枝和嫁接进行干预，显著提升推理准确性和用户信任。

Comments arXiv admin note: This paper has been withdrawn by arXiv due to unverifiable authorship and affiliation

Where Do CoT Training Gains Land in LLM based Agents?

CoT训练在基于LLM的智能体中的增益何在？

Jingyu Liu, Zhiwen Wang, Yuxin Jing, Huanyu Zhou, Yong Liu

机构 * ByteDance（字节跳动） ； Beijing Key Laboratory of Research on Large Models and Intelligent Governance（北京市大模型与智能治理重点实验室） ； Engineering Research Center of Next-Generation Intelligent Search and Recommendation, MOE（教育部新一代智能搜索与推荐工程研究中心） 纠错

专题命中 其他推理 ：CoT(title,title_cn)；reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 通过比较有无思维链的动作预测，发现CoT训练主要提升直接动作预测质量，而非CoT推理优势，后期检查点更依赖提示，选择性掩码动作监督可改善泛化。

Improving General Role-Playing Agents via Psychology-Grounded Reasoning and Role-Aware Policy Optimization

通过心理学推理和角色感知策略优化改进通用角色扮演智能体

Zhenhua Xu, Dongsheng Chen, Jian Li, Yitong Lin, Zhebo Wang, Jiafu Wu, Yizhang Jin, Chengjie Wang, Meng Han, Yabiao Wang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Tencent Youtu Lab（腾讯优图实验室） 纠错

专题命中 其他推理 ：CoT(summary_cn,abstract)；reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出Psy-CoT框架，将角色推理分解为三步，并结合RAPO算法通过互信息加权梯度，提升角色扮演的忠实度和泛化能力。

ReaORE: Reasoning-Guided Progressive Open Relation Extraction Empowered by Large Reasoning Models

ReaORE: 基于大推理模型的推理引导渐进式开放关系抽取

Xin Lin, Liang Zhang, Guoqi Ma, Hongyao Tu, Jinsong Su

机构 * National Institute for Data Science in Health and Medicine, Xiamen University（厦门大学健康医疗大数据国家研究院） ； School of Informatics, Xiamen University（厦门大学信息学院） 纠错

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

AI总结 提出ReaORE框架，通过粗到细的关系推理（关系过滤与关系预测）解决开放关系抽取中关系标签生成和易混淆关系区分难题，在数据集上超越现有方法。

MiniOpt: Reasoning to Model and Solve General Optimization Problems with Limited Resources

MiniOpt: 在有限资源下推理建模与求解通用优化问题

Ke Zhao, Zixiang Di, Hong Qian, Xiang Shu, Yaolin Wen, Qitao Shi, Bingdong Li, Xingyu Lu, Xiangfeng Wang, Jun Zhou, Ke Tang, Yang Yu

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； AntGroup（蚂蚁集团） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

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

AI总结 提出MiniOpt强化学习框架，通过“推理-建模-求解”范式，结合层次化奖励函数OptReward和优化导向策略优化，使3B参数模型在多种优化问题上达到强泛化，且训练资源需求低。

Comments 20 pages, 9 figures, 11 tables, project: https://github.com/Hsiang-1/MiniOpt

Comparing BERT Sentence-Pair Classification and Few-Shot LLM Prompting for Detecting Threat and Solution Framing in German Climate News

比较BERT句子对分类与少样本LLM提示在检测德国气候新闻中的威胁和解决方案框架

Raven Adam, David Maier, Marie Kogler

机构 * University of Graz（格拉茨大学） ； Technical University of Graz（格拉茨技术大学） 纠错

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

AI总结 针对德语气候新闻句子级框架检测，比较了微调BERT（句子对分类）与少样本LLM提示（Llama 4）方法，BERT在F1上达到0.83，优于LLM的0.78。

Comments 15 pages

From Structure to Synergy: A Survey of Vision-Language Perception Paradigm Evolution in Multimodal Large Language Models

从结构到协同：多模态大语言模型中视觉-语言感知范式演进综述

Haoxiang Sun, Tao Wang, Li Yuan, Jian Zhao, Jiancheng Lv

机构 * School of Computer Science, Sichuan University（四川大学计算机学院） ； School of Electronic and Computer Engineering, Peking University Shenzhen Graduate School（北京大学深圳研究生院电子与计算机工程学院） ； Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom and Northwestern Polytechnical University（中国电信与西北工业大学人工智能研究院（TeleAI）） 纠错

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

AI总结 本文系统综述多模态大语言模型中统一视觉-语言感知的范式演进，提出五阶段分类法，梳理各阶段代表性方法，并指出开放挑战与未来方向。

Speaking Numbers to LLMs: Multi-Wavelet Number Embeddings for Time Series Forecasting

向LLM讲述数字：用于时间序列预测的多小波数字嵌入

Defu Cao, Zijie Lei, Muyan Weng, Jiao Sun, Yan Liu

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Meta ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 提出TempoWave，一种即插即用的多小波数字嵌入接口，将标量观测映射为数字级嵌入，以对齐LLM的离散分词与连续数值，提升时间序列预测的排序准确性和可靠性。

Comments Camera Ready version of IJCAI 2026

Spurious Rewards Paradox: Mechanistically Understanding How RLVR Activates Memorization Shortcuts in LLMs

虚假奖励悖论：从机制上理解RLVR如何在LLMs中激活记忆捷径

Lecheng Yan, Ruizhe Li, Guanhua Chen, Qing Li, Jiahui Geng, Wenxi Li, Longyue Wang, Chenyang Lyu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； University of Aberdeen（阿伯丁大学） ； University of Birmingham（伯明翰大学） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 研究RLVR中虚假奖励导致模型依赖记忆而非推理的机制，发现锚定-适配器电路，并通过因果干预验证其作用。

Comments ICML 2026

Tuning Language Models by Mixture-of-Depths Ensemble

通过深度混合集成微调语言模型

Haoyan Luo, Lucia Specia

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

AI总结 提出MoDE框架，将后期层作为集成通过学习路由权重贡献最终logits，可在任何微调方法上应用，以较小参数开销提升推理性能。

TOPS: First-Principles Visual Token Pruning via Constructing Token Optimal Preservation Sets for Efficient MLLM Inference

TOPS：通过构建令牌最优保留集实现高效多模态大语言模型推理的第一性原理视觉令牌剪枝

Tinghao Wang, Yichen Guo, Rui Huang, Zheng Lu, Qizhe Zhang, Chenxi Li, Yuan Zhang, Jiajun Cao, Zhirong Shen, Yaosong Du, Guangyan Gan, Wenya Wang, Lin William Cong, Shanghang Zhang

机构 * State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院多媒体信息处理国家重点实验室） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI)（北京人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 提出TOPS方法，基于信息论分析确立任务相关性、信息覆盖和语义多样性三大原则，无训练且模型无关地剪枝视觉令牌，在LLaVA-NeXT上剪除77.8%令牌仍保持甚至提升性能。

Comments 27 pages, 18 figures

SKILL-DISCO: Distilling and Compiling Agent Traces into Reusable Procedural Skills

SKILL-DISCO：将智能体轨迹蒸馏和编译为可重用的程序性技能

Zhongxin Guo, Danrui Qi, Hanwen Gu, Peng Cheng, Yongqiang Xiong

机构 * Microsoft Research（微软研究院） ； Beijing Foreign Studies University（北京外国语大学） 纠错

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

AI总结 提出SkillDisCo框架，从成功轨迹中蒸馏可重用参数化控制流子图并编译为可调用、可执行、可验证的程序性技能，在ALFWorld和WebArena上提升成功率并减少智能体步数。

Wan-Streamer v0.1: End-to-end Real-time Interactive Foundation Models

Wan-Streamer v0.1: 端到端实时交互基础模型

Lianghua Huang, Zhi-Fan Wu, Wei Wang, Yupeng Shi, Mengyang Feng, Junjie He, Chen-Wei Xie, Yu Liu, Jingren Zhou, Ang Wang, Bang Zhang, Baole Ai, Chen Liang, Cheng Yu, Chongyang Zhong, Jinwei Qi, Kai Zhu, Pandeng Li, Peng Zhang, Wenyuan Zhang, Xinhua Cheng, Yitong Huang, Yun Zheng, Yuzheng Wang, Zoubin Bi

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

AI总结 提出Wan-Streamer，一种原生流式、端到端的交互基础模型，通过单一Transformer联合建模语言、音频和视频，实现低延迟全双工音视频交互，无需外部模块。

Comments Website: https://wan-streamer.com