大模型推理能力

Visual-OPSD: Cross-Modal On-Policy Self-Distillation for Efficient Unified Multimodal Reasoning

Visual-OPSD：用于高效统一多模态推理的跨模态在策略自蒸馏

Pengyu Li, Zhitao Gao, Lingling Zhang, Muye Huang, Yuanming Li, Fangzhi Xu, Jun Liu

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； MOE KLINNS Lab（MOE KLINNS实验室） ； Shaanxi Province Key Laboratory of Big Data Knowledge Engineering（陕西省大数据知识工程重点实验室） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

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

AI总结 提出Visual-OPSD方法，通过跨模态在策略自蒸馏，将多步扩散生成的可视化思维推理能力转移到纯文本学生模型，实现14.3倍加速且性能提升3.40个百分点。

Bridging Talk and Thought: Understanding Dialogue Dynamics Across Collaborative Problem-Solving Contexts

桥接对话与思维：理解协作问题解决情境中的对话动态

Zhengyuan Liu, Stella Xin Yin, Min-Yen Kan, Nancy F. Chen

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（新加坡科技研究局） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 提出一个双层编码框架，整合认知与非认知问题解决及元认知调节机制，分析人机与多智能体协作对话，发现元认知调节是深度协作的关键区分因素。

Investigating LLM's Problem Solving Capability -- a Study on Statics Questions

探究大语言模型的问题解决能力——基于静力学问题的研究

Tanner Culleton, Hung-Fu Chang

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

AI总结 本研究通过模型蒸馏方法评估LLM在静力学问题上的表现，发现引入图表和多步推理时准确率下降，主要源于多步推理和视觉信息应用困难。

Comments 9 pages, Engineering and Technology Symposium 2026

What Survives When You Compress a Recursive Reasoner for the Edge?

当压缩边缘端递归推理器时，什么得以幸存？

Pearse Jim, Steven Kolawole, Opegbemi Matthias Busoye, Glory Bagai, Virginia Smith

机构 * ML Collective ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 研究递归推理模型在边缘设备压缩中的表现，发现激进压缩破坏全局推理但保留局部预测，提出每通道校准INT4和轨迹保真度指标实现无损部署。

Comments Preprint; in review

Orthogonal Hierarchical Decomposition for Structure-Aware Table Understanding with Large Language Models

正交层次分解：面向结构感知的大语言模型表格理解

Bin Cao, Huixian Lu, Chenwen Ma, Ting Wang, Ruizhe Li, Jing Fan

机构 * Zhejiang University of Technology, China（浙江工业大学，中国） ； Zhejiang Key Laboratory of Visual Information Intelligent Processing, China（浙江视觉信息智能处理重点实验室，中国） ； University of Aberdeen, UK（爱丁堡大学，英国） 纠错

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

AI总结 针对复杂表格中多级表头、合并单元格等结构导致大语言模型理解困难的问题，提出正交层次分解（OHD）框架，通过空间-语义联合约束的正交树归纳方法将不规则表格分解为列树和行树，并设计双路径关联协议重构单元格语义，在AITQA和HiTab基准上优于现有方法。

Comments ICML 2026

OmniContact: Chaining Meta-Skills via Contact Flow for Generalizable Humanoid Loco-Manipulation

OmniContact: 通过接触流链接元技能实现可泛化的人形移动操作

Runyi Yu, Xiaoyi Lin, Ji Ma, Yinhuai Wang, Koukou Luo, Jiahao Ji, Huayi Wang, Wenjia Wang, Runhan Zhang, Ping Tan, Ting Wu, Ruoli Dai, Qifeng Chen, Lei Han

机构 * Noitom Robotics（诺亦腾机器人） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：planning(abstract)

AI总结 提出以接触流为核心的分层框架，通过低层策略学习统一技能库、高层模块合成未来接触流序列，实现人形机器人长时程任务的鲁棒执行与自主恢复，在搬运箱子和推叠箱子任务上分别达到98.7%和76.5%的成功率。