大模型推理能力

Tandem Reinforcement Learning with Verifiable Rewards

具有可验证奖励的串联强化学习

Difan Jiao, Raghav Singhal, Robert West, Ashton Anderson

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； EPFL（瑞士联邦理工学院洛桑分校） 纠错

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

AI总结 提出串联强化学习（TRL），通过强弱模型交替生成推理链并共同奖励，在保持独立推理能力的同时提升模型间兼容性和可读性。

Comments 21 pages,7 figures,8 tables

Enhancing Numerical Prediction in LLMs via Smooth MMD Alignment

通过平滑MMD对齐增强LLM中的数值预测

Zhuo Zuo, Li Yue, Wenhao Zheng, Chenpeng Wang, Xianggen Liu

机构 * College of Computer Science, Sichuan University, Chengdu, China（四川大学计算机学院，成都，中国） 纠错

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

AI总结 针对LLM在数值预测任务中精度不足的问题，提出平滑最大均值差异（SMMD）方法，通过数值令牌的距离核和图平滑对齐预测分布，在数学推理等任务中显著提升准确率。

Retaining by Doing: The Role of On-Policy Data in Mitigating Forgetting

在做中保留：在线策略数据在缓解遗忘中的作用

Howard Chen, Noam Razin, Karthik Narasimhan, Danqi Chen

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

AI总结 本文系统比较了监督微调（SFT）和强化学习（RL）在语言模型后训练中的遗忘模式，发现RL因使用在线策略数据而更少遗忘，并验证了在线策略数据是缓解遗忘的关键因素。

Journal ref Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML), 2026

Ranking Before Serving: Low-Latency LLM Serving via Pairwise Learning-to-Rank

先排序后服务：通过成对学习排序实现低延迟LLM服务

Yiheng Tao, Yihe Zhang, Matthew Dearing, Xin Wang, Yuping Fan, Michael E. Papka, Zhiling Lan

机构 * University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） ； Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室） 纠错

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

AI总结 提出PARS调度器，通过成对排序预测任务响应长度，近似最短作业优先调度，减少队头阻塞，在vLLM上实现高达15.7倍延迟降低。

Comments 13 pages, 4 figures. Published in ISC High Performance 2026 Research Paper Proceedings (41st International Conference)

Journal ref ISC High Performance 2026 Research Paper Proceedings (41st International Conference), Hamburg, Germany, 2026

Auditing AI Investment Recommendations as Executable Actions

审计AI投资建议作为可执行行动

Sidnei Barbieri, Wellington Vargas, Ágney Lopes Roth Ferraz

专题命中 数学推理 ：verifier(abstract)

AI总结 提出将AI投资建议作为可执行金融行动进行审计，通过确定性基线协议评估有效性、稳定性和一致性，发现一致性单独评估具有误导性。

ToE: A Hierarchical and Explainable Claim Verification Framework with Dynamic Multi-source Evidence Retrieval and Aggregation

ToE：一种具有动态多源证据检索与聚合的分层可解释声明验证框架

Zhaoqi Wang, Zijian Zhang, Kun Zheng, Zhen Li, Xin Li, Chunlei Li, Jiamou Liu

机构 * School of Cyberspace Science and Technology, Beijing Institute of Technology（北京理工大学信息科学与技术学院） ； TravelSky Technology Limited（TravelSky技术有限公司） ； School of Computer Science, University of Auckland（奥克兰大学计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 提出Tree of Evidence (ToE)框架，通过强化学习驱动的多源检索、证据评估和参数树聚合，实现可解释的自动事实核查，在多个数据集上提升4-24个百分点，尤其对抗性毒化输入效果显著。

Video-MME-Logical: A Controlled Diagnostic Benchmark for Video Temporal-Logical Reasoning

Video-MME-Logical: 面向视频时序逻辑推理的受控诊断基准

Hohin Kwan, Hongyu Li, Ray Zhang, Manyuan Zhang, Xianghao Kong, Anyi Rao, Jiahao Xie, Si Liu

机构 * HKUST（香港科技大学） ； Colab, Beihang University（北京航空航天大学合作实验室） ； CUHK（香港中文大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title,abstract)；logical reasoning(title,abstract)

AI总结 为隔离评估多模态大模型在视频中的时序逻辑推理能力，提出包含五种时序逻辑操作和25个细粒度任务类别的受控基准，通过控制时间跨度和推理复杂度进行难度可控评估，并支持中间状态诊断。

Triadic Werewolf: A Jester Role for Multi-Hop Theory of Mind in LLMs

三狼人杀：大型语言模型中多跳心智理论的丑角角色

Avni Mittal

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

AI总结 通过引入第三阵营“丑角”（Jester），将狼人杀游戏扩展为三方博弈，测试LLM的多跳心智理论能力。实验表明，模型常做出自毁行为，而自我学习能帮助部分模型学会微妙策略。

From Detection to Action: Using LLM Agents for Fault-Tolerant Control

从检测到行动：使用LLM智能体进行容错控制

Javal Vyas, Milapji Singh Gill, Artan Markaj, Felix Gehlhoff, Mehmet Mercangöz

机构 * Imperial College London（帝国理工学院伦敦校区） ； Helmut Schmidt University（海德堡-施密特大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：planning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出基于大语言模型智能体的主动容错控制框架，通过多智能体协作、数字孪生和知识图谱增强检索，生成并验证最小风险恢复路径，在离散和连续过程控制中实现从故障检测到有效纠正行动的闭环。

Distilling Answer-Set Programming Rules from LLMs for Neurosymbolic Visual Question Answering

从LLM中蒸馏答案集编程规则用于神经符号视觉问答

Thomas Eiter, Nelson Higuera Ruiz, Johannes Oetsch

机构 * Vienna University of Technology ( TU Wien )（维也纳技术大学） ； Jönköping University（约克灵厄普大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出从大语言模型中蒸馏答案集编程规则的方法，以可解释的方式扩展视觉问答系统的推理能力，仅需少量示例即可生成正确规则。

Comments Under consideration in Theory and Practice of Logic Programming (TPLP)

HiMu: Hierarchical Multimodal Frame Selection for Long Video Question Answering

HiMu: 面向长视频问答的分层多模态帧选择

Dan Ben-Ami, Gabriele Serussi, Kobi Cohen, Chaim Baskin

机构 * INSIGHT Lab, Ben-Gurion University of the Negev, Israel（本-古里安内盖夫大学INSIGHT实验室，以色列） ； Ben-Gurion University of the Negev, Israel（本-古里安内盖夫大学，以色列） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出HiMu框架，通过文本LLM将查询分解为层次逻辑树，由视觉和音频专家处理原子谓词，经模糊逻辑算子组合生成连续帧满意度曲线，在16帧预算下达到帧选择方法的最优精度，并作为即插即用模块提升多种MLLM性能。

Towards Reliable and Robust LLM Planning: Symbolic Feedback-Driven Iterative Self-Refinement Framework

迈向可靠稳健的LLM规划：符号反馈驱动的迭代自我精炼框架

Jiajing Zhang, Jiamei Jiang, Chenyang Zhang, Feifei Mo, Linjing Li, Daniel Zeng

机构 * Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)；verifier(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出符号反馈驱动的迭代自我精炼框架，通过自然语言提示、符号验证器和计划识别器增强LLM在长时域规划中的鲁棒性和可靠性。

Internalizing the Future: A Unified Agentic Training Paradigm for World Model Planning

内化未来：一种统一的世界模型规划智能体训练范式

Xuan Zhang, Zhijian Zhou, Lingfeng Qiao, Yulei Qin, Ke Li, Xing Sun, Xiaoyu Tan, Chao Qu, Yuan Qi

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Tencent Youtu Lab（腾讯优图实验室） 纠错

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

AI总结 提出一种三阶段训练范式（WM-AMT、FE-SFT、FC-RL），使LLM智能体内化世界模型以进行前瞻性规划，在搜索和数学推理任务上优于基线方法。

Symmetry-Aware Transformer Training for Automated Planning

面向自动规划的对称感知Transformer训练

Markus Fritzsche, Elliot Gestrin, Jendrik Seipp

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

AI总结 提出对比学习目标使Transformer感知对称性，结合架构改进，解决其在自动规划中因问题对称性导致的泛化困难。

Automating RT Planning at Scale: High Quality Data For AI Training

大规模自动化放疗计划制定：为AI训练提供高质量数据

Riqiang Gao, Mamadou Diallo, Han Liu, Anthony Magliari, Jonathan Sackett, Wilko Verbakel, Sandra Meyers, Rafe Mcbeth, Masoud Zarepisheh, Simon Arberet, Martin Kraus, Florin C. Ghesu, Ali Kamen

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

AI总结 本文提出了一种可扩展的自动化放疗计划制定系统，生成高质量的治疗计划，克服了AI驱动放疗计划发展中的关键障碍，其计划质量与人工生成的计划相当。

Comments radiotherapy planning, data for AI training

Reasoning Beyond Prediction: From Data-Driven to Causal Software Engineering

超越预测的推理：从数据驱动到因果软件工程

Roberto Pietrantuono, Luca Giamattei, Stefano Russo

机构 * University of Naples Federico II（那不勒斯费德里科二世大学） 纠错

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

AI总结 本文提出因果软件工程新范式，通过因果推理增强工程师的决策能力，超越传统数据驱动方法，以应对日益复杂的软件系统开发挑战。

Comments Accepted for publication in Communications of the ACM

LLawCo: Learning Laws of Cooperation for Modeling Embodied Multi-Agent Behavior

LLawCo: 学习合作法则以建模具身多智能体行为

Qinhong Zhou, Chuang Gan, Anoop Cherian

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Mitsubishi Electric Research Laboratories（三菱电机研究实验室） 纠错

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

AI总结 提出LLawCo框架，通过反思失败提取行为模式并推导高层合作法则，结合监督微调融入推理，提升具身多智能体在分散部分可观测环境中的合作效率与任务成功率。

Comments Accepted to ICML 2026

Agentic Episodic Control

智能体情节控制

Xidong Yang, Wenhao Li, Junjie Sheng, Yun Hua, Haosheng Chen, Chuyun Shen, Xiangfeng Wang

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； Tongji University（同济大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai University of International Business and Economics（上海对外经贸大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

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

AI总结 提出智能体情节控制（AEC），利用大语言模型增强情节强化学习，通过语义增强器和关键状态识别器提升数据效率和泛化能力，在BabyAI-Text环境中实现2-6倍数据效率提升。

Comments Accepted to Findings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2026)

When are LLMs Sufficient Policy Optimizers for Sequential RL Tasks?

何时LLMs足以作为序列RL任务的策略优化器？

Stephane Hatgis-Kessell, Emma Brunskill

机构 * Department of Computer Science, Stanford University（计算机科学系，斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出PromptPO方法，利用LLM通过Python描述状态空间、动作空间和奖励函数，基于rollout反馈迭代生成和优化可执行策略，在多种环境中匹配或超越标准RL基线，但在细粒度连续控制任务中表现不足。

Democratic ICAI: Debating Our Way to Steering Principles from Preferences

民主ICAI：通过辩论从偏好中推导指导原则

Kevin Kingslin, Anish Natekar, Ashutosh Ranjan, Vivek Srivastava, Savita Bhat, Shirish Karande

机构 * TCS Research（TCS研究） 纠错

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

AI总结 提出Democratic ICAI方法，通过结构化角色辩论收集多元理由，从偏好中提取更全面的指导原则，提升偏好预测准确性。

Comments Accepeted to the ICLR 2026 HCAIR Workshop, 40 pages

JD Oxygen AI Item Center (Oxygen AIIC) V1: An Industrial-Scale LLM/VLM-Centric Solution for Item Understanding, Management, and Applications

JD Oxygen AI 商品中心 (Oxygen AIIC) V1：面向商品理解、管理和应用的工业级 LLM/VLM 解决方案

Oxygen AIIC, Chan Long, Chao Liu, Chaofan Chen, Chaohui Dong, Chunyuan Guo, Danping Liu, Debin Liu, Deping Xiang, Fulai Xu, Guangyue Liu, Hao Li, Huichun Hu, Jian Yang, Jianan Wang, Jianbo Zhao, Jiaoyang Li, Jiaxing Wang, Jinglong Li, Jinjin Guo, Jun Fang, Jun Liu, Kai Zhou, Li Wang, Lili Gao, Liying Chen, Luning Yang, Mengdi Zhou, Pengzhang Liu, Qi Lv, Qianyun Wang, Qixia Jiang, Ruyue Li, Shimu Liang, Shuxing Wang, Sijie Zhang, Siqi Li, Tianhao Gao, Wang Ke, Weihu Huang, Wencan Lai, Wenjie Zhang, Xiaohui Zhang, Xiaojing Dong, Ya Liu, Yifeng Zhang, Yixiang Wang, Yongtai Zhang, Yongyi Liao, Zhaoru Chen, Zhen Chen, Zhiyong Ma, Zhiyuan Liu, Zhongwei Liu, Ziyan Xing

机构 * Oxygen AIIC（氧气AIIC） 纠错

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

AI总结 针对电商平台海量SKU的知识生产与服务挑战，提出基于LLM/VLM的工业级平台Oxygen AIIC，通过本体工程、S2D知识识别架构、自进化模型和统一商品通道，实现高精度、高吞吐的知识生产，并在搜索、推荐等场景取得显著收益。

Dismantling Pathological Shortcuts: A Causal Framework for Faithful LVLM Decoding

拆除病理性捷径：忠实LVLM解码的因果框架

Liu Yu, Can Chen, Ping Kuang, Zhikun Feng, Fan Zhou, Gillian Dobbie

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

AI总结 提出Fox框架，通过视觉注意力熵探针定位风险中介头，利用数值logit饱和进行因果干预，并结合冲突门控协同解码，消除视觉语言模型中的对象幻觉，实现忠实解码。

Comments 29 pages, 25 figures. Accepted by ICML 2026

Topology-Informed Neural Networks for Flood Detection in Optical and Synthetic Aperture Radar Imagery

拓扑信息神经网络用于光学和合成孔径雷达影像的洪水检测

Sophia Li, Max Zhao, Raghu G. Raj, Tianyu Chen

机构 * US Naval Research Laboratory（美国海军研究实验室） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 针对云遮挡导致光学卫星图像难以检测洪水的问题，提出将拓扑数据分析（TDA）提取的拓扑特征融入神经网络，在SEN12-FLOOD数据集上实现更鲁棒和可解释的洪水检测。

SEA-TS: Self-Evolving Agent for Autonomous Code Generation of Time Series Forecasting Algorithms

SEA-TS：面向时间序列预测算法自主代码生成的自我进化智能体

Longkun Xu, Xiaochun Zhang, Qiantu Tuo, Rui Li

机构 * Ecoflow Inc.（Ecoflow公司） 纠错

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

AI总结 提出SEA-TS框架，通过度量优势MCTS、代码审查与运行提示优化、全局可引导推理三大机制，自主迭代生成、验证和优化时间序列预测算法代码，在四个数据集上优于TimeMixer等基线。

An LLM-Powered Semantic Alignment Framework for Journal Recommendation

基于LLM的语义对齐框架用于期刊推荐

Yanglin Yan, Zicheng Xie, Tianchen Gao, Rui Pan, Hansheng Wang

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出一种基于大语言模型的语义对齐框架，将期刊推荐转化为稿件内容与期刊范围描述之间的语义匹配问题，无需训练即可实现高效推荐。

Multi-Modal Conditioned High-Resolution Transformer for Urban Electromagnetic Field Map Prediction Download PDF

面向城市电磁场地图预测的多模态条件高分辨率Transformer

Do-Eon Kim, Dongryul Park, Seungyoung Ahn, Namwoo Kang, Seong-heum Kim, Seongsin Kim

机构 * Soongsil University（崇实大学） ； Cho Chun Shik Graduate School of Mobility, Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院赵春植移动研究生院） ； Department of Intelligent Semiconductors, Soongsil University（崇实大学智能半导体系） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 提出多条件密集预测框架，利用高分辨率Transformer骨干网络，结合特征线性调制和交叉注意力机制，从建筑布局和天线配置生成500×500电磁场地图，通过复合损失函数和测试时增强提升性能。

Qwen-Image-Agent: Bridging the Context Gap in Real-World Image Generation

Qwen-Image-Agent：弥合真实世界图像生成中的上下文差距

Zekai Zhang, Jiahao Li, Jie Zhang, Kaiyuan Gao, Kun Yan, Lihan Jiang, Ningyuan Tang, Shengming Yin, Tianhe Wu, Xiaoyue Chen, Xiao Xu, Yan Shu, Yanran Zhang, Yixian Xu, Yuxiang Chen, Zhendong Wang, Zihao Liu, Zikai Zhou, Huishuai Zhang, Dongyan Zhao, Chenfei Wu

机构 * Qwen-Image-Agent: Bridging the Context Gap in Real-World Image Generation（Qwen-Image-Agent：弥合现实世界图像生成中的上下文缺口） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 提出Qwen-Image-Agent框架，通过上下文感知规划和上下文接地，整合规划、推理、搜索、记忆和反馈，弥合用户上下文与生成上下文之间的差距，在IA-Bench等基准上达到最优性能。

On dynamic multi-agent pathfinding methods: review, simulations and modifications

动态多智能体路径规划方法：综述、仿真与改进

Gabriel Fejziaj, Salama Hassona, Wieslaw Marszalek

机构 * Department of Computer Science, Opole University of Technology（计算机科学系，奥波尔技术大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文系统研究动态多智能体路径规划（D-MAPF）中的六种代表性算法，并提出一种基于模板的A**算法，通过离线几何路径生成与在线时间适应解耦，在频繁变化和有限感知环境中提高解质量。

Can LLMs Reason About Attention? Towards Zero-Shot Analysis of Multimodal Classroom Behavior

LLMs能否进行注意力推理？多模态课堂行为的零样本分析

Nolan Platt, Sehrish Nizamani, Alp Tural, Elif Tural, Saad Nizamani, Andrew Katz, Yoonje Lee, Nada Basit

机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一个隐私保护的分析流程，利用OpenPose和Gaze-LLE提取学生注意力信息，并通过QwQ-32B-Reasoning进行零样本分析，探讨LLMs在多模态行为理解中的潜力与局限。

Comments 8 pages, 2 figures. Preprint

EXPLORE-Bench: Egocentric Scene Prediction with Long-Horizon Reasoning

EXPLORE-Bench：具有长视距推理的自我中心场景预测

Chengjun Yu, Xuhan Zhu, Chaoqun Du, Pengfei Yu, Wei Zhai, Yang Cao, Zheng-Jun Zha

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Foundation Model Team, Li Auto Inc.（蔚来汽车基础模型团队） ； Tsinghua University（清华大学） 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EXPLORE-Bench基准，通过初始场景图像和动作序列预测最终场景，评估多模态大模型在自我中心长视距推理中的能力，发现与人类存在显著差距。