大模型推理能力

What LLM Forecasters Know but Don't Say: Probing Internal Representations for Calibration and Faithfulness

大语言模型预测器知道但不说的内容：探究校准和忠实性的内部表示

Raphaël Sarfati, Pratyush Ranjan Tiwari, Siddharth Boppana, Christopher J. Earls, Srikar Varadaraj, Eric Ho

专题命中 其他推理 ：CoT(summary_cn,abstract)；reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究针对预测微调的大语言模型校准和忠实性问题，通过在中间激活上训练表示池探测器，发现其校准效果更好，还能评估CoT忠实性、追踪行为变化等，证明探究内部表示可用于校准、审计和分类语言模型预测器及推理模型。

When Thinking Hurts: Epistemic Signals in the Reasoning Chains of Visual Language Models

当思考有害时：视觉语言模型推理链中的认知信号

Mayank Singal

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

AI总结 研究视觉语言模型推理链中的认知信号，通过在相同对抗样本上运行四个模型，发现不同模型的答案熵行为模式有差异，思考链熵在部分情况下优于答案熵，还发现结构化弃权及其实用弃权门可提升准确率。

Comments 7 pages, 2 figures, 5 tables. Oral paper at the 2nd Workshop on Epistemic Intelligence in Machine Learning (EIML@ICML 2026), Seoul, South Korea

Overthinking: Amplifying Reasoning Weights to Extract Learned Secrets

过度思考：放大推理权重以提取学习到的秘密

Jack Hopkins, Dipika Khullar, Fabien Roger

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

AI总结 研究针对语言模型黑盒审计可能遗漏隐藏信息的问题，提出“过度思考”方法，通过特定模型构建及新策略放大推理，经实验证明该方法能更频繁揭示隐藏信息，不同秘密浮现方式有别。

Comments Accepted at ICML 2026. 9 pages, 6 figures

video-SALMONN-R$^3$: Learning to ReWatch, ReAsk, and ReAnswer for Efficient Video Understanding

video-SALMONN-R$^3$: 学习重看、重问和重答以实现高效视频理解

Yixuan Li, Guangzhi Sun, Yudong Yang, Chao Zhang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； ByteDance（字节跳动） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；CoT(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出video-SALMONN-R$^3$，首个通过强化学习实现重看机制的视频大语言模型，无需链式思维冷启动，采用重答和重问策略提升视频问答效率与准确性。

When Implausible Tokens Get Reinforced: Tail-Aware Credit Calibration for LLM Reinforcement Learning

当不合理的令牌得到强化时：大语言模型强化学习的尾部感知信用校准

Xiuyi Lou, Zicheng Xu, Yu-Neng Chuang, Hoang Anh Duy Le, Zhaozhuo Xu, Guanchu Wang, Vladimir Braverman

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Rice University（里士满大学） ； Workato（Workato公司） ； University of North Carolina at Charlotte（北卡罗来纳州夏洛特大学） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型强化学习中统一信用分配的问题，提出尾部感知信用校准方法TACO，通过计算尾部风险分数校准信用，抑制不良正更新，实验证明该方法优于基线，提升训练稳定性。

RepLLM: Toward Automatically Reproducing Network Research Results

RepLLM：迈向自动重现网络研究结果

Yining Jiang, Yunxin Xu, Wenyun Xu, Yufan Zhu, Rui Liu, Tangtang He, Haiying Huang, Letian Zhu, Qingyu Song, Qiang Su, Lizhao You, Lu Tang, Wanjian Feng, Yuchao Zhang, Linghe Kong, Qiao Xiang, Jiwu Shu

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)

AI总结 针对计算机网络研究结果重现难题，RepLLM提出端到端多智能体框架，通过四个智能体协作及共享内存机制确保一致性，借助特定推理和调试方法解决问题，相比现有框架表现更优，能高效重现基准且减少令牌消耗。

Comments SIGCOMM'26(19 pages, 6 figures, 6 tables)

Different Teachers, Different Capabilities: Sub-1B On-Device Distillation for Structured Text Enrichment

不同的教师，不同的能力：用于结构化文本丰富的低于1B的设备端蒸馏

Vinay Kumar Chaganti

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

AI总结 研究将8B推理教师模型蒸馏成0.6B学生模型，添加对照，通过盲测评分。学生模型处理速度快，恢复部分摘要质量差距。不同教师模型转移不同能力，无单一引擎全胜，得出设备端丰富的按领域路由图。

Comments 12 pages, 5 figures. has a same-size non-reasoning-teacher control, a three-judge LLM-as-a-judge panel with a negative control, full-source faithfulness grading, and a per-field routing analysis

From Legacy Documentation to OSCAL: An MCP-Based Agent Pipeline for Threat-Informed Continuous Compliance in Critical Infrastructure

从遗留文档到OSCAL：基于MCP的代理管道，用于关键基础设施中的威胁情报驱动的持续合规性

Lea Roxanne Muth, Marian Margraf

机构 * Department of Mathematics and Computer Science（数学与计算机科学系） 纠错

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

AI总结 研究针对关键基础设施运营技术环境无法主动扫描但需主动系统反馈的问题，提出基于MCP的多代理管道，将自然语言描述转换为知识图谱和OSCAL工件，架构解耦推理与检索，降低风险，在场景中取得一定召回率并生成报告，虽有错误但可人工审查。

Comments Accepted for publication at the 2026 IEEE International Conference on Cyber Security and Resilience (IEEE CSR), Lisbon, Portugal, August 3-5, 2026. 8 pages, 1 figure

Out of Sight: Compression-Aware Content Protection against Agentic Crawlers

视线之外：针对智能爬虫的压缩感知内容保护

Xuefei Wang

机构 * Beihang University（北航大学） 纠错

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

AI总结 研究基于LLM的智能体给在线内容带来的新威胁，提出CAPE框架，通过注入不可见扰动保护文本内容，在低查询预算下有效提升信息损失，实验证明其有效性与通用性，推动智能体时代内容保护研究。

Prismata: Confining Cross-Site Prompt Injection in Web Agents

Prismata：限制Web代理中的跨站提示注入

Corban Villa, Alp Eren Ozdarendeli, Sijun Tan, Raluca Ada Popa

机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 研究针对Web代理跨站提示注入问题，提出Prismata防御机制，通过动态信任推导生成权限标签，结合机械限制执行标签，无需开发者注释，能有效降低攻击成功率并保留良性任务效用。

Mechanistic Interpretability of LLM Jailbreaks via Internal Attribution Graphs

通过内部归因图对大语言模型越狱进行机制性可解释性研究

Anupam Wagle, Ifrat Ikhtear Uddin, Chaowei Zhang, Longwei Wang

机构 * Department of Computer Science, University of South Dakota（南达科他大学计算机科学系） ； School of Information and Artificial Intelligence, Yangzhou University（扬州大学信息与人工智能学院） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型越狱漏洞，通过构建内部计算图揭示对抗攻击引发的内部推理转变，提出统一框架实现因果诊断，实验证明计算图偏差与不安全行为相关，干预可提升模型鲁棒性。

Conversational AI for Rapid Scientific Prototyping: A Case Study on ESA's ELOPE Competition

用于快速科学原型设计的对话式人工智能：以欧空局的ELOPE竞赛为例

Nils Einecke

机构 * Honda Research Institute Europe GmbH（本田欧洲研究机构） 纠错

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

AI总结 以欧空局ELOPE竞赛为例，探讨用ChatGPT进行快速科学原型设计。介绍其在竞赛中的表现，包括提供代码、推理等，虽有局限但凸显人机协作潜力，分析优缺点，提出将大语言模型集成到科学工作流程可增强快速原型设计。

UNIPO: Unified Interactive Visual Explanation for RL Fine-Tuning Policy Optimization

UNIPO：统一的交互式可视化用于RL微调策略优化

Aeree Cho, Alexander D. Greenhalgh, Jonathan Bodea, Anthony Peng, Duen Horng Chau

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 UNIPO通过统一设计揭示RL微调算法的token级训练动态，提供高阶训练概述、步骤级提示响应检查器和算法对比视图，支持非专家教学和AI从业者算法选择。