大模型推理能力

M2Note: Continual Evolution of Vision Language Models via Mistake Notebook Learning

M2Note: 通过错误笔记本学习实现视觉语言模型的持续演化

Haiwen Li, Jing Tang, Rui Chen, Lei Sun, Xiangxiang Chu

专题命中 测试时计算 ：CoT(abstract,abstract_cn)；reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)

AI总结 提出M2Note，一种无需训练的持续演化框架，通过将失败轨迹转化为可编辑的笔记，利用多模态检索增强生成在推理时引导模型，避免重复错误，并在多个基准上提升性能。

Multimodal Continuous Reasoning via Asymmetric Mutual Variational Learning

非对称互变分学习实现多模态连续推理

Shijie Li, Yilin Gao, Siyuan Yang, Tieyuan Chen, Chaofan Gan, Zhihao He, Zicheng Zhao, Yuyu Guo, Weiyao Lin, Hang Yu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 针对多模态大语言模型离散推理丢失感知细节及训练-推理不匹配问题，提出非对称互变分学习框架，通过双向KL散度校准先验与后验，缓解答案泄露，提升连续潜在推理性能。

Synergistic Perception-Reasoning Governance: Grounding Medical MLLMs with Verifiable Anatomical Evidence

协同感知-推理治理：用可验证解剖证据为医学多模态大语言模型提供基础

Rui Hao, Qiankun Li, Junyuan Mao, Linghao Meng, Dirui Xie, Dayu Tan, Zhigang Zeng

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Imperial Global Singapore, Imperial College London（帝国理工学院新加坡全球中心） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Anhui University（安徽大学） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 提出一种无需训练的证据注入框架，通过ROI引导的视觉激活调制和解剖坐标语义标记，协同校准视觉感知与文本推理，动态路由任务特定干预，有效减少医学MLLM的幻觉。

Comments Accepted by MICCAI 2026 (Early Accept, Top 9%)

A Task-State Representation for Long-Horizon Mobile GUI Agents

面向长时程移动GUI代理的任务状态表示

Yujie Zheng, Zikang Liu, Xin Zhao, Ji-Rong Wen

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学高瓴人工智能学院） ； School of Software, Beihang University（北京航空航天大学软件学院） 纠错

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

AI总结 提出任务状态表示（TSR）框架，通过解耦任务状态与屏幕观察，解决长时程移动GUI代理的上下文负担问题，在复杂跨应用任务中成功率提升最高12个百分点。

Comments Preprint. 9 pages, 3 figures

GRACE-RAG: Governed Retrieval Architecture for Canonical Evidence Synthesis, Enabling Lightweight Deployment in Closed-Domain Institutional Settings

GRACE-RAG：用于规范证据合成的受控检索架构，实现封闭领域机构环境中的轻量级部署

Asit Desai, Aman Kumar, Prashant Devadiga

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出GRACE-RAG架构，通过图增强检索将结构推理外化到检索层，在轻量级模型上实现高质量问答，中规模模型质量提升达20%。

Comments 15 pages, 5 figures, 4 tables. Submitted to COLM 2026

Thinking While Speaking: Inference-Time Knowledge Transfer for Responsive and Intelligent Conversational Voice Agents

边说话边思考：面向响应式与智能对话语音代理的推理时知识迁移

Vidya Srinivas, Zachary Englhardt, Vikram Iyer, Shwetak Patel

机构 * Paul G. Allen School of Computer Science & Engineering（保罗·G·阿伦计算机科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 提出对话填充方法，通过小型说话者模型即时生成上下文响应以隐藏推理模型延迟，并在推理中无缝整合流式知识，在保持毫秒级响应速度的同时将准确度差距缩小至前沿推理模型的6.3%以内。