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。

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。

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。

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

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。

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。

Verifiable Geometry Problem Solving: Solver-Driven Autoformalization and Theorem Proposing

可验证几何问题求解：求解器驱动的自动形式化与定理提出

Can Li, Ting Zhang, Junbo Zhao, Hua Huang

机构 * Beijing Normal University（北京师范大学） 纠错

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

AI总结 提出SD-GPS框架，通过求解器驱动的自动形式化和可验证定理提出，解决几何问题求解中神经符号方法的瓶颈，在Geometry3K和PGPS9K上超越现有方法。

STAG: Spatio-temporal Evolving Structural Representation of Action Units for Micro-expression Recognition

STAG：面向微表情识别的动作单元时空演化结构表示

Nandani Sharma, Varun Sharma, Dinesh Singh

机构 * Vision Intelligence and Machine Learning (VIML) Group, School of Computing and Electrical Engineering, Indian Institute of Technology Mandi（印度理工学院曼迪分校计算与电气工程学院视觉智能与机器学习（VIML）实验室） ； Indian Institute of Information Technology Bhagalpur（印度信息技术学院巴加尔普尔分校） 纠错

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

AI总结 提出STAG网络，通过光流选择、双分支架构（图注意力+Transformer）和AU引导动态连接，联合建模空间与时间信息，提升微表情识别的鲁棒性和跨数据集泛化能力。

Look-Before-Move: Narrative-Grounded World Visual Attention in Dynamic 3D Story Worlds

Look-Before-Move：动态3D故事世界中的叙事驱动世界视觉注意力

Jiaming Bian, Bingliang Li, Yuehao Wu, Pichao Wang, Zhi Wang, Hailan Ma, Huadong Mo, Zhenhong Sun

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

AI总结 提出Look-Before-Move框架，通过语义观察合约、蒙特卡洛视点搜索和语义轨迹接地，在动态3D故事世界中实现叙事驱动的视觉注意力规划，提升主体感知、意图一致性和轨迹质量。

Comments 25 pages, 17 figures

ReScene: Structured Indoor Scene Reconstruction from Multi-View Captures

ReScene: 基于多视角图像的结构化室内场景重建

Haoran Xu, Lechao Zhang, Daoguo Dong, Yan Gao, Xin Tan

机构 * School of Computer Science and Technology, East China Normal University（华东师范大学计算机科学与技术学院） ； Institute of Trustworthy Embodied AI, Fudan University（复旦大学可信具身智能研究院） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出ReScene框架，通过层级视图选择和关系感知组装，解决多视角场景重建中跨视角关系融合与物理一致性难题，在ScanNet上实现几何、渲染和感知质量的最优性能。

HumanMoveVQA: Can Video MLLMs reason about human movement in videos?

HumanMoveVQA：视频多模态大语言模型能否推理视频中的人类运动？

Pulkit Gera, Faegheh Sardari, Asmar Nadeem, Valentina Bono, Padraig Boulton, Adrian Hilton, Armin Mustafa

机构 * CVSSP, University of Surrey, Guildford, UK（萨里大学视觉、语音与信号处理中心，英国吉尔福德） ； Tesco, UK（乐购，英国） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出HumanMoveVQA基准，通过世界坐标系下的3D运动轨迹生成问答对，评估视频MLLM在全局轨迹和方向推理上的能力，发现现有模型存在显著差距。

Understanding How MLLMs Describe Artworks Using Token Activation Maps

理解多模态大语言模型如何通过Token激活图描述艺术品

Nicola Fanelli, Pasquale De Marinis, Raffaele Scaringi, Eva Cetinic, Gennaro Vessio, Giovanna Castellano

机构 * University of Bari Aldo Moro（巴里阿尔多莫罗大学） ； University of Zurich（苏黎世大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 使用Token激活图（TAM）分析MLLMs在描述艺术品时对视觉区域的依赖，发现不同语义类别的token在视觉基础上有显著差异，并比较了TAM与SAM~3开放词汇分割。

Comments Accepted at PRESTIGE workshop at ICPR 2026

LocalNav: Distilling Frontier VLMs and Embodied RL for On-Device Object Goal Navigation

LocalNav: 蒸馏前沿视觉语言模型与具身强化学习用于设备端物体目标导航

Nicolas Baumann, Liam Boyle, Pu Deng, Edoardo Ghignone, Boyang Sun, Marc Pollefeys, Luca Benini, Michele Magno

机构 * Center for Project-Based Learning（项目学习中心） ； Integrated Systems Laboratory（集成系统实验室） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出蒸馏策略将大型VLM的空间语义推理迁移至轻量级本地VLM，结合E-RLVR与令牌生成正则化，在嵌入式设备上实现低延迟物体目标导航。

SpikeVLA: Vision-Language-Action Models with Spiking Neural Networks

SpikeVLA：基于脉冲神经网络的视觉-语言-动作模型

Ruiqi Song, Dujun Nie, Siyu Teng, Baiyong Ding, Xiaotong Zhang, Dong Li, Chenming Zhang, Yuchen Li, Hangbin Wu, Long Chen

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出SpikeVLA，一种脉冲VLA架构，通过事件驱动稀疏计算降低能耗，在导航和机器人控制任务中保持竞争力，适用于低功耗实时具身智能。

Comments Accepted by ICML 2026. 16 pages, 9 figures

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

CascadeOcc: Rethinking 3D Occupancy World Models with Cascaded VQ Representations

CascadeOcc: 用级联VQ表示重新思考3D占用世界模型

Kyumin Hwang, Wonhyeok Choi, Jaeyeul Kim, Jihun Park, Daehee Park, Sunghoon Im

机构 * Daegu Gyeongbuk Institute of Science and Technology (DGIST)（大邱庆北科学技术院） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：planning(abstract)

AI总结 提出CascadeOcc，一种通过级联向量量化机制在自回归框架中利用占用表示内在结构层次，实现从粗到细的3D场景预测和运动规划，在4D占用预测和运动规划基准上取得优越性能。

Comments Accepted to IEEE Signal Processing Letters (SPL), 2026

TruEye: Fine-Grained Detection of AI-Generated Human Subjects in Images

TruEye：图像中AI生成人物的细粒度检测

Jay Barot, Dan Lin

机构 * Vanderbilt University（范德堡大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出TruEye模型，通过掩码条件双流Transformer区分五种合成内容类别，实现AI生成或篡改人物与场景的细粒度检测和定位，无需大型语言模型，速度提升百倍。

Comments 18 Pages, 3 figures

Glite ARF: Verifier-Driven Research with Parallel LLM Coding Agents

Glite ARF：基于验证器的并行LLM编码代理研究

Vassili Philippov, Pavel Katunin, Dmitry Andreev, Igor Ostanin, Anton Nikolaev

专题命中 测试时计算 ：verifier(title,abstract)

AI总结 提出Glite ARF框架，通过确定性验证器脚本强制执行任务隔离和不可变性，实现并行LLM编码代理的可重复研究，在BEA 2026词汇难度共享任务中取得领先结果。

Comments 13 pages, 6 figures, 7 tables. Open-source framework (Apache-2.0) and a public demo project at https://github.com/GliteTech/glite-arf and https://github.com/GliteTech/research-ace-cefr

Delayed Verification Destabilizes Multi-Agent LLM Belief: Instability Thresholds and Optimal Corrector Placement

延迟验证破坏多智能体LLM信念：不稳定性阈值与最优校正器放置

Igor Itkin

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 测试时计算 ：verifier(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 研究多智能体LLM系统中延迟验证导致信念不稳定的问题，通过图论和谱分解推导出验证剂量的稳定性阈值，并提出贪心近似算法优化校正器放置。

Comments 20 pages, 5 figures, 1 table. Code and data: https://github.com/YehudaItkin/delayed-verification-llm