大模型推理能力

Latent Thoughts Tuning: Bridging Context and Reasoning with Fused Information in Latent Tokens

潜在思维调整：通过潜在令牌中的融合信息连接上下文与推理

Weihao Liu, Dehai Min, Lu Cheng

机构 * University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

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

AI总结 研究提出潜在思维调整（LT-Tuning）框架，通过重新定义潜在思维构建与部署方式，引入上下文预测融合机制，结合三阶段课程学习，实现潜在与显式思维模式动态切换，优于现有潜在推理基线，有效缓解特征崩溃并提升推理精度。

Comments In Proceedings of the Forty-third International Conference on Machine Learning

SCOReD: Student-Aware CoT Optimization for Recommendation Distillation

SCOReD：用于推荐蒸馏的学生感知思维链优化

Haz Sameen Shahgir, Yufei Li, Xiaohan Wei, Yunchen Pu, Fei Tian, Chonglin Sun, Frank Shyu, Sandeep Pandey, Luke Simon, Yue Dong, Xi Liu

机构 * University of California Riverside（加州大学河滨分校） ； Meta AI 纠错

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

AI总结 研究针对推荐蒸馏中原始教师轨迹不适用于任务的问题，提出SCOReD框架，先解析教师轨迹片段并评分，再动态选择编辑操作，使轨迹适应学生输出分布，训练能为学生模型提供清晰信号，提升指标并减少推理长度。

Comments 31 pages

Task-Specific Multimodal Question Answering Agents via Confidence Calibration and Incremental Reasoning for QANTA 2026

通过置信度校准和增量推理实现特定任务的多模态问答代理，用于QANTA 2026

Nirjhar Das, Md. Al-Mamun Provath

机构 * Department of Computer Science ； Engineering, Chittagong University of Engineering \& Technology, Chattogram, Bangladesh 纠错

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

AI总结 针对QANTA 2026共享挑战，开发特定任务双代理架构，抢答代理用带置信度校准的模型及数值推理策略，加分代理用多种推理整合信息，强调仅托管环境下的高效推理与校准，系统取得高分，证明轻量级策略在资源受限问答中性能强。

Comments 10 pages, 1 figure. Accepted at the EMM-QA 2026 Workshop, ICML 2026 (Non-Archival). Rank #1 overall system in the QANTA 2026 Challenge

SLIDERS: Systematic Reviews via Automated Evidence Synthesis and Reconciliation

上下文从不够长：用于长文档集可扩展问答的结构化推理

Harshit Joshi, Priyank Shethia, Jadelynn Dao, Monica S. Lam

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

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

AI总结 本文提出SLIDERS框架，通过结构化推理解决长文档集问答问题，利用关系数据库和SQL实现可扩展推理，优于现有基准。

Comments 53 pages (10 main), preprint

Malaika: Understanding Malware through Tri-Grounded Agentic Reasoning

Malaika：通过三重基础的智能推理理解恶意软件

Xingzhi Qian, Xinran Zheng, Yiling He, Lorenzo Cavallaro

专题命中 其他推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 研究针对恶意软件理解挑战，将其视为基础推理问题，提出需三种基础形式。介绍多智能体框架Malaika，通过受分析师启发的推理等实现三种基础机制，用于安卓恶意软件分析，实验表明该框架提高分析质量，为可靠恶意软件理解及软件分析提供基础。

Transient Reserves, Sink Dampers, and the Failure of Eigenvalue Reasoning in the Attention Propagator

瞬态储备、汇阻尼器以及注意力传播器中特征值推理的失效

Li Hengyu

专题命中 其他推理 ：reasoning(title)

AI总结 研究因果变压器注意力矩阵非正规性，通过预解式观点测试其对已训练变压器的预测。利用掩码和投影器分析，发现学习到的非正规性有符号，路由少数群体有瞬态储备，汇多数群体起阻尼作用，特征值预测误差大，预解式特征对相关特性至关重要。

Comments 17 pages, 8 figures. Companion paper: arXiv:2607.06621

Mach-Mind-4-Flash Technical Report

马赫思维-4-闪技术报告

Foundation Model Team

机构 * Li Auto Inc（理想汽车公司） 纠错

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

AI总结 马赫思维-4-闪是含3B激活参数的35B参数专家混合智能体模型，通过训练后优化及可扩展交互环境提升性能。其流程含三个阶段，在多个基准测试中成绩优异，以低推理成本领先或匹配数倍激活规模模型。

VEXAIoT: Autonomous IoT Vulnerability EXploitation using AI Agents

VEXAIoT：使用人工智能代理进行物联网漏洞自动利用

Katherine Swinea, Kshitiz Aryal, Lopamudra Praharaj, Maanak Gupta

机构 * Department of Computer Science Tennessee Tech University Cookeville, TN, USA ； School of Interdisciplinary Informatics University of Nebraska Omaha Omaha, NE, USA ； 1 Department of Computer Science, Tennessee Tech University, TN, USA. ； 2 School of Interdisciplinary Informatics, University of Nebraska Omaha, NE, USA. ； 3 Dept. of Mathematics \& Computer Science, University of North Carolina at Pembroke, NC, USA. 纠错

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

AI总结 研究针对物联网系统漏洞，提出VEXAIoT自主多代理框架，利用大语言模型推理和进攻性安全工具，结合漏洞检测与攻击执行代理，在特定环境评估中取得高成功率，证明其可实现物联网漏洞评估及安全工作流程自动化。

Shared Selective Persistent Memory for Agentic LLM Systems

用于智能语言模型系统的共享选择性持久内存

Sanjana Pedada, Aditya Dhavala, Neelraj Patil

机构 * Apple Inc.（苹果公司） 纠错

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

AI总结 智能语言模型系统面临上下文问题，本文提出共享选择性持久内存架构，识别保留四类可重用上下文，丢弃特定会话推理痕迹，实现共享协作重用。在企业场景和公共数据集实验中验证其有效性，提高任务完成率，降低成本，优于全历史持久化等极端方式。

Comments 11 pages, 2 figures, 4 tables

DKCD: Domain Knowledge-Enhanced Causal Discovery from Unstructured Data

DKCD：从非结构化数据中进行领域知识增强的因果发现

Xin Li, Jin Li, Shoujin Wang, Kun Yu, Fang Chen

机构 * University of Technology Sydney（悉尼科技大学） 纠错

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

AI总结 针对高专业领域非结构化数据因果发现难题，提出DKCD框架，通过知识挖掘、知识引导的因果推理和因果结构发现三个组件，有效应对潜在因素识别不足和因素注释不可靠问题，实验证明其显著提升了因果发现效果。

Generative Communications: Overview, Technologies, and Trends

生成式通信：概述、技术与趋势

Wenjun Zhang, Zhiyong Chen, Tong Wu, Guo Lu, Li Song, Feng Yang, Meixia Tao

机构 * Cooperative Medianet Innovation Center and the School of Information Science and Electronic Engineering, Shanghai Jiao Tong University（合作中位网创新中心和上海交通大学信息科学与电子工程学院） 纠错

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

AI总结 本文介绍用于6G网络的生成式通信范式GenCom，大型人工智能模型驱动语义理解等并嵌入通信，使发送方传最少信息，接收方合成输出，重新定义通信。提出两层架构，经分析其在多场景有优势，还概述了未来研究方向。

Comments accepted by IEEE Wireless Communications Magazine

SiFAR: Synchronization-Free All-Reduce for Low-Latency LLM Inference

SiFAR：用于低延迟大语言模型推理的无同步全规约算法

Hritvik Taneja, Anish Saxena, Abhishek Revinipati, Jae Hyung Ju, Neal C. Crago, Moinuddin Qureshi

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究针对大语言模型推理中令牌生成延迟瓶颈，提出无同步全规约算法SiFAR。通过消除一次性算法写后写依赖、利用交换机片上规约等方法，减少全规约延迟，提升端到端吞吐量，在特定条件下取得显著性能提升。