大模型推理能力

EchoSonar-R: A Multi-View Reasoning-Enabled Model for Disease Classification and Report Generation in Echocardiography

EchoSonar-R: 一种用于超声心动图疾病分类和报告生成的多视图推理增强模型

Darya Taratynova, Ahmed Aly, Numan Saeed, Mohammad Yaqub

机构 * Division of Computing and Mathematical Sciences, Mohamed Bin Zayed University of Artificial Intelligence (MBZUAI), Abu Dhabi, UAE（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学计算与数学科学系，阿布扎比，阿联酋） 纠错

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

AI总结 提出EchoSonar-R，一种结合时空视频编码器和结构感知心脏检测器的多视图推理视觉语言模型，通过两阶段训练（监督微调+组相对策略优化）联合实现多标签疾病分类和报告生成，在私有数据集和公共基准上分别提升宏平衡准确率17.1%和6.1%。

ToxiREX: A Dataset on Toxic REasoning in ConteXt

ToxiREX: 上下文中的有毒推理数据集

Stefan F. Schouten, Ilia Markov, Piek Vossen

机构 * Vrije Universiteit Amsterdam（瓦赫宁海姆自由大学） 纠错

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

AI总结 提出ToxiREX多语言数据集，基于有毒推理模式标注Reddit评论的隐式上下文毒性，并建立基线模型评估。

SingGuard: A Policy-Adaptive Multimodal LLM Guardrail with Dynamic Reasoning

SingGuard: 一种策略自适应的多模态大语言模型护栏，具有动态推理能力

SingGuard Team

机构 * AI Security Lab, Ant Group（蚂蚁集团AI安全实验室） 纠错

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

AI总结 提出SingGuard，一种策略自适应的多模态护栏模型，通过将策略作为运行时输入，支持快速、混合和慢速推理模式，实现动态规则下的安全评估，在多个基准上取得最优F1。

BengaliMoralBench: A Benchmark for Auditing Moral Reasoning in Large Language Models within Bengali Language and Culture

BengaliMoralBench：一种用于审计大型语言模型道德推理的基准，针对孟加拉语和文化

Shahriyar Zaman Ridoy, Azmine Toushik Wasi, Koushik Ahamed Tonmoy, Taki Hasan Rafi, Dong-Kyu Chae

机构 * North South University（北南大学） ； Computational Intelligence and Operations Laboratory（计算智能与运营实验室） ； Hanyang University（翰林大学） 纠错

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

AI总结 本文提出BengaliMoralBench，一个针对孟加拉语和文化背景的道德推理评估基准，涵盖五个道德领域，通过三种伦理框架进行标注，评估不同模型的性能差异及文化适应性问题。

Comments Accepted at ACM FAccT 2026

Journal ref ACM FAccT 2026

Adaptive Turn-Taking for Real-time Multi-Party Voice Agents

自适应轮流发言：面向实时多方语音代理

Soumyajit Mitra, Prabhat Pandey, Abhinav Jain, Shanmukha Sahith, K V Vijay Girish

机构 * Amazon AGI（亚马逊人工智能研究院） ； IIT Kharagpur, India（印度克里ш格布尔理工学院） 纠错

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

AI总结 提出ModeratorLM，一种基于角色条件的语音大模型，通过分块流式处理和链式推理，在多方对话中实现自适应轮流发言，显著提升轮流精度和召回率。

Comments Accepted for publication at Interspeech 2026

Qwen-Image-2.0-RL Technical Report

Qwen-Image-2.0-RL 技术报告

Yixian Xu, Kaiyuan Gao, Yuxiang Chen, Yilei Chen, Zecheng Tang, Zihao Liu, Zikai Zhou, Deqing Li, Hao Meng, Kuan Cao, Jiahao Li, Jie Zhang, Liang Peng, Lihan Jiang, Ningyuan Tang, Shengming Yin, Tianhe Wu, Xiaoyue Chen, Yan Shu, Yanran Zhang, Yi Wang, Yu Wu, Yujia Wu, Zekai Zhang, Zhendong Wang, Xiao Xu, Kun Yan, Chenfei Wu

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

AI总结 提出基于强化学习与在线蒸馏的后训练流程，通过复合奖励模型和GRPO框架提升扩散模型的视觉质量与指令遵循能力，在多个基准上取得显著提升。

Comments 16 pages, 6 figures, 1 table

SidConArena: An Environment Evaluating Agents in Open-Ended,Positive-Sum Bargaining Game

SidConArena：一个在开放、正和博弈中评估智能体的环境

Yeqi Feng, Yuxin Chen, Tianxing He

机构 * Institute for Interdisciplinary Information Sciences, Tsinghua University（清华大学交叉信息研究院） 纠错

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

AI总结 提出SidConArena基准框架，通过三阶段部分可观测随机博弈评估LLM智能体在开放、正和谈判中的经济决策能力，发现前沿模型虽表现更好但仍存在资源误估、谈判被动和长期规划不足。

Comments 15 pages

DysLexLens: A Low-Resource LLM Framework for Analysing Dyslexic Learners Insights from Online Forums

DysLexLens：面向低资源场景的LLM框架，用于分析在线论坛中阅读障碍学习者的见解

Dana Rezazadegan, Atie Kia, Phongpadid Nandavong, Dominique Carlon, Jeremy Nguyen, Abhik Banerjee, James Marshall, Anthony McCosker, Yong-Bin Kang

机构 * Swinburne University of Technology（斯威本科技大学） 纠错

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

AI总结 提出DysLexLens框架，通过字典过滤、知识图谱推理和评估机制，从低资源论坛数据中分析阅读障碍学习者对AI工具的使用体验。

From Black-Box to Clinical Insight: A Multi-Stage Explainable Framework for Speech-Based Cognitive Impairment Detection

从黑盒到临床洞察：用于语音认知障碍检测的多阶段可解释框架

Yasaman Haghbin, Sina Rashidi, Ali Zolnour, Fatemeh Taherinezhad, Ali Fartoot, Hossein Azadmaleki, James M Noble, Maryam Dadkhah, Maryam Zolnoori

机构 * Independent Researcher（独立研究者） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Chalmers University of Technology（查尔姆斯理工大学） 纠错

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

AI总结 提出多阶段可解释框架，结合SHAP、语言学特征和LLM推理，将黑盒Transformer预测转化为临床叙事，在NIA PREPARE基准上F1=72.11%，医生评估显示与患者认知特征高度一致，SUS评分82/100。

Comments Accepted to Interspeech 2026

Benchmarking Multi-Modal Graph-based Social Media Popularity Prediction

基于多模态图的社交媒体流行度预测基准测试

Utkarsh Sahu, Zhisheng Qi, Li Zhu, Yizhao Yang, Jun Li, Ryan Rossi, Yu Wang

机构 * University of Oregon（俄勒冈大学） ； University of Georgia（佐治亚大学） ； Adobe Research（Adobe研究） 纠错

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

AI总结 提出统一的多模态图基准MMG-Pop和模型MMG-PopNet，联合建模文本、视觉、时间与社交交互信号，在Bluesky和Reddit数据集上验证了跨平台泛化与多模态贡献。

CalBrief: A Pilot Diagnostic Benchmark for Evidence-Calibrated Scientific Briefing with Large Language Models

CalBrief：面向大型语言模型证据校准科学简报的试点诊断基准

Yu Fu, Yongqi Kang, Yong Zhao

机构 * Sichuan University（四川大学） 纠错

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

AI总结 提出CalBrief基准，通过16个科学证据包和96个人工验证要点，诊断LLM在证据校准简报中的不足，发现保守性主要源于标签空间扩展而非信号注入。

Formalizing Latent Thoughts: Four Axioms of Thought Representation in LLMs

形式化潜在思维：LLM中思维表示的四条公理

Fahd Seddik, Fatemeh Fard

机构 * University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 提出独立于下游基准的LLM潜在思维表示公理评估框架，发现当前表示不满足所有四条公理，且编码信息有限。

Comments 44 pages, 27 tables, 14 figures

SpecFuse: Ensembling Large Language Models via Next-Segment Prediction

SpecFuse：通过下一段预测进行大语言模型的集成

Bo Lv, Nayu Liu, Chen Tang, Xin Liu, Yue Yu, Ping Luo

机构 * Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； Key Lab of Intelligent Information Processing, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences (ICT/CAS)（中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tianjin Laboratory Autonomous Intelligence Technology and Systems, School of Computer Science and Technology, Tiangong University（天津工业大学计算机科学与技术学院天津市自主智能技术与系统实验室） ； Institute for Advanced Algorithms Research, Shanghai（上海高级算法研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出SpecEM框架，通过动态调整模型贡献提升集成效果，结合推测解码实现段级语义协作，实验表明在多个LLM家族和基准数据集上性能优于现有方法。

Comments 15 pages, 5 figures

Journal ref NeurIPS 2025

Agent-Native Immune System: Architecture, Taxonomy, and Engineering

智能体原生免疫系统：架构、分类与工程

Bo Shen, Lifeng Chang, Tianyuan Wei, Yunpeng Li, Feng Shi, Yichen Han, Peijie Gao, Shiyi Kuang, Xin Chang, Dehui Li

机构 * Novo Ordo for AI 纠错

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

AI总结 提出智能体原生免疫系统（ANIS），一种嵌入智能体认知循环的生物启发式内生防御架构，通过六层免疫塔、统一病毒疫苗分类和元认知自动化骨干实现运行时动态防护。

Towards Evaluation of Implicit Software World Models in Coding LLMs

面向编码大语言模型中隐式软件世界模型的评估

Egor Bogomolov, Yaroslav Zharov

机构 * JetBrains Research（JetBrains研究） 纠错

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

AI总结 本文通过预测执行资源（峰值内存、墙钟时间、分析器输出）扩展软件世界模型评估，发现前沿模型表现有限，表明对软件执行理解不足。

Comments Accepted to DL4Code workshop at ICML 2026

MedGuards: Multi-Agent System for Reliable Medical Error Detection and Correction

MedGuards: 用于可靠医疗错误检测与纠正的多智能体系统

Congbo Ma, Hu Wang, Yichun Zhang, Farah E. Shamout

机构 * New York University Abu Dhabi（纽约大学阿布扎比分校） ； Khalifa University（哈利法大学） ； New York University（纽约大学） 纠错

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

AI总结 提出MedGuards框架，通过多智能体上下文学习与置信度引导仲裁机制，无需额外训练即可检测、定位和纠正医疗文本错误，并引入关键词优先纠正评分(KPCS)评估指标。

Agent-as-a-Router: Agentic Model Routing for Coding Tasks

Agent-as-a-Router: 面向编码任务的智能体模型路由

Pengfei Zhou, Zhiwei Tang, Yixing Ma, Jiasheng Tang, Yizeng Han, Zhenglin Wan, Fanqing Meng, Wei Wang, Bohan Zhuang, Wangbo Zhao, Yang You

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； DAMO Academy, Alibaba Group（阿里巴巴达摩院） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 提出Agent-as-a-Router框架，通过C-A-F循环积累执行经验，实现编码任务的动态模型路由，ACRouter在分布内任务上取得最低累积遗憾并泛化到分布外任务。

Comments 39 pages, 21 figures, a living technical report with a living benchmark that continuously updates

Artificial Intelligence Index Report 2026

人工智能指数报告2026

Sha Sajadieh, Loredana Fattorini, Raymond Perrault, Yolanda Gil, Vanessa Parli, Lapo Santarlasci, Juan Pava, Nestor Maslej, Russ Altman, Erik Brynjolfsson, Carla Brodley, Jack Clark, Virginia Dignum, Vipin Kumar, James Landay, Terah Lyons, James Manyika, Juan Carlos Niebles, Yoav Shoham, Elham Tabassi, Russell Wald, Toby Walsh, Dan Weld

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

AI总结 本报告追踪AI在推理、安全及现实任务执行方面的测试进展，分析治理框架、评估方法与技术发展之间的差距，并新增AI在科学与医学领域的独立章节。

Edit-R2: Context-Aware Reinforcement Learning for Multi-Turn Image Editing

Edit-R2：面向多轮图像编辑的上下文感知强化学习

Yuxiao Ye, Haoran He, Fangyuan Kong, Xintao Wang, Pengfei Wan, Kun Gai, Ling Pan

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港理工大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） 纠错

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

AI总结 提出Edit-R2框架，通过重构会话意图和联合优化推理与生成的强化学习，解决多轮图像编辑中的长上下文稀释和状态污染问题，并在MICE-Bench基准上取得领先性能。

When the Prompt Becomes Visual: Vision-Centric Jailbreak Attacks for Large Image Editing Models

当提示变为视觉：面向大型图像编辑模型的以视觉为中心的越狱攻击

Jiacheng Hou, Yining Sun, Ruochong Jin, Haochen Han, Fangming Liu, Wai Kin Victor Chan, Alex Jinpeng Wang

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

AI总结 提出首个视觉到视觉的越狱攻击VJA，通过纯视觉输入传递恶意指令，并构建安全基准IESBench，在商业模型上攻击成功率高达80.9%，同时提出无需训练的内省多模态推理防御方法。

Comments Accepted for spotlight and oral presentation at ICML 2026 (Project: https://csu-jpg.github.io/vja.github.io/)

Just Ask: Curious Code Agents Reveal System Prompts in Frontier LLMs

Just Ask: 好奇的代码代理揭示前沿大语言模型中的系统提示

Xiang Zheng, Yutao Wu, Hanxun Huang, Yige Li, Xingjun Ma, Bo Li, Yu-Gang Jiang, Cong Wang

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

AI总结 提出JustAsk框架，利用代码代理的自主交互能力，通过在线探索策略自动提取大语言模型的隐藏系统提示，揭示了系统提示作为新兴安全漏洞。

Comments Accepted at ICML 2026

SciFig: Towards Automating Editable Figure Generation for Scientific Papers

SciFig：面向科学论文的可编辑图形自动生成

Siyuan Huang, Yifan Zhou, Yutong Gao, Zi Yin, Juyang Bai, Xinxin Liu, Rama Chellappa, Chun Pong Lau, Cheng Peng, Sayan Nag, Shraman Pramanick

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Independant Researcher（独立研究者） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Central Florida（佛罗里达中央大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Adobe Research（Adobe研究） 纠错

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

AI总结 提出SciFig多智能体框架，从科学文本自动生成可编辑的高质量方法图，通过分解规划、布局、渲染和迭代优化，在435个基准上优于基线，平均10分钟生成可编辑图形。

DMind Benchmark: Toward a Holistic Assessment of LLM Capabilities across the Web3 Domain

DMind Benchmark：面向Web3领域LLM能力的全面评估

Enhao Huang, Pengyu Sun, Shuxun Wang, Zixin Lin, Alex Chen, Kaichun Hu, Joey Ouyang, Frank Li, Zhiyu Zhang, Haobo Wang, Yiming Li, Zhan Qin, James Yi, Gang Zhao, Ziang Ling, Lowes Yang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 提出DMind Benchmark，覆盖Web3九个子领域，结合客观知识与开放推理任务，评估31个LLM，发现模型在安全审计等高推理任务中存在显著弱点。

MIRAGE: Online LLM Simulation for Microservice Dependency Testing

MIRAGE：微服务依赖测试的在线LLM模拟

XinRan Zhang

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 MIRAGE通过在线LLM模拟动态响应微服务依赖请求，提升测试场景的覆盖率和准确性，尤其在错误处理和代码推理方面表现更优。

SurgXBench: Explainable Vision-Language Model Benchmark for Surgery

SurgXBench: 可解释的视觉-语言模型手术基准

Jiajun Cheng, Xianwu Zhao, Sainan Liu, Xiaofan Yu, Ravi Prakash, Patrick J. Codd, Jonathan Elliott Katz, Shan Lin

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Intel Labs（英特尔实验室） ； Duke University（杜克大学） ； University of Miami（迈阿密大学） ； University of California, Merced（加州大学默塞德分校） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 针对手术视觉-语言模型（VLM）泛化能力不足的问题，提出SurgXBench基准，在零样本设置下评估多个先进VLM在器械与动作分类任务上的表现，并集成可解释AI分析模型注意力与因果解释，揭示模型依赖弱上下文线索而非临床相关证据的局限性。

DiARC: Distinguishing Positive and Negative Samples Helps Improving ARC-like Reasoning Ability of Large Language Models

DiARC：区分正负样本有助于提升大型语言模型的类ARC推理能力

Yuxuan Yang, Feiyang Li, Yile Wang

机构 * College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University（深圳大学计算机与软件学院） 纠错

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

AI总结 提出DiARC方法，通过构建偏好对（正负样本）来提升大型语言模型在类ARC任务上的推理能力，实验表明该方法在多个基准上持续改进基线模型。

Model Forensics: Investigating Whether Concerning Behavior Reflects Misalignment

模型取证：调查令人担忧的行为是否反映对齐失败

Aditya Singh, Gerson Kroiz, Senthooran Rajamanoharan, Neel Nanda

机构 * MATS 纠错

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

AI总结 提出一个两步基线协议，通过读取思维链生成假设并编辑环境测试假设，以区分模型行为是出于恶意意图还是良性原因，并在六个环境中验证了该方法。

End-to-End Dynamic Sparsity for Resource-Adaptive LLM Inference

端到端动态稀疏性用于资源自适应的大语言模型推理

Yuhang Chen, Jinhao Duan, Ruichen Zhang, Mingfu Liang, Xiaohan Wei, Yunchen Pu, Fei Tian, Chonglin Sun, Parish Aggarwal, Frank Shyu, Luke Simon, Sandeep Pandey, Tianlong Chen, Xi Liu

机构 * Meta AI ； University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

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

AI总结 提出L2A框架，通过预算条件和输入感知的门控网络，实现层跳过、头剪枝和推理令牌减少的资源自适应推理，在Llama-3-8B和Qwen-3-4B上达到34%层稀疏性且性能损失小于0.6%。

AI-Model Network: Concept, Current State and Future

AI模型网络：概念、现状与未来

Li Zhetao, Zeng Xiyu, Wang Jianhui, Xiao Yong, Liu Zhongren, Wu Junru, Lai Junjie, Huang Jijun, Long Saiqin

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

AI总结 本文借鉴互联网发展，提出全球AI模型网络（AI-ModelNet）概念，通过模型间通路实现互联、能力共享与协同推理，并验证了原型系统可行性。

Comments 31 pages, 14 figures

Journal ref Journal of Computer Research and Development, 2026, 63(5): 1305-1318

PYPILINE: Malicious PyPI Package Detection via Suspicious API Knowledge and Agent Workflow

PYPILINE：通过可疑API知识和Agent工作流检测恶意PyPI包

Siyuan Pang, Yepeng Yao, Zhengwei Jiang, Zijing Fan, Haozhe Li, Baoxu Liu

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出PYPILINE方法，结合可疑API知识库与Agent工作流，通过静态分析构建知识库并自动检测恶意PyPI包，在精度、召回率和F1分数上显著优于现有工具。