大模型推理能力

PTEI: Integrating Personality Traits to Enhance Emotional Intelligence in Large Language Models

PTEI：在大语言模型中整合人格特质以提高情商

Amir Reza Jafari, Praboda Rajapaksha, Reza Farahbakhsh, Noel Crespi

机构 * Telecom SudParis, Institut Polytechnique de Paris（巴黎电信学院，巴黎综合理工学院） ； Aberystwyth University（阿伯里斯特威斯大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：CoT(summary_cn,abstract)；reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究针对大语言模型在复杂情感推理中不如人类的问题，提出PTEI框架，通过提取人格特质并用于人格感知提示引导模型推理，结合对比学习优化检索系统，经实验验证其能增强模型情感理解能力，与CoT推理结合可进一步提升准确率。

OS-Pruner: Pruning Chains-of-Thought of Reasoning Models via Optimal Stopping

OS-Pruner：通过最优停止修剪推理模型的思维链

Mohammed Ehab, Aymane El Gadarri, Vivek F. Farias, Adam Jozefiak, Ciamac C. Moallemi

机构 * MIT（麻省理工学院） ； Columbia Business School（哥伦比亚商学院） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；CoT(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对大语言模型思维链推理存在计算过度问题，提出轻量级框架OS-Pruner，将思维链修剪转化为最优停止问题，通过优化效用动态评估终止点，在多基准和模型上减少生成长度且精度牺牲小。

Spectral Origins of the Self-Correction Blind Spot in Autoregressive Generation

自回归生成中自我修正盲点的频谱起源

Ingrid Petrova, Luan Vejsiu

机构 * European University of Tirana（地拉那欧洲大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：self-correction(title,abstract)；verifier(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 研究大型自回归语言模型自我修正盲点问题，提出频谱代数理论SPARC，定义错误传播算子，推导激活阈值，证明基于强化学习的验证器-校正器训练收敛条件，实验验证定理，频谱预测与盲点率匹配。

Closed-Loop Control with Rule-Aligned Small Language Models and Multi-Agent Self-Correction

基于规则对齐的小语言模型和多智能体自我校正的闭环控制

Yuchen Wang, Javal Vyas, Tong Liu, Mehmet Mercangoz

专题命中 复杂问题求解 ：self-correction(title)；reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究能否对紧凑型小语言模型再训练用于控制推理并嵌入验证器引导的校正循环，通过组相对策略优化对齐模型，结合多种智能体，在随机热控模拟中取得高准确率和低延迟，支持该架构用于边缘可重构自主控制。

Comments Accepted by IEEE CCTA 2026

TreeSoc: Tree-Structured Dynamic Reasoning and Tool Synergy for Soccer Video Understanding

TreeSoc：用于足球视频理解的树状结构动态推理与工具协同

Thanh-Nhan Vo, Thanh-Khoi Nguyen, Trong-Thuan Nguyen, Trung-Hoang Le, Minh-Triet Tran

机构 * University of Science, VNU-HCM（胡志明市越南国立大学科学大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 针对当代视觉语言模型理解足球视频的挑战，提出TreeSoc框架，通过动态深度优先搜索机制分解查询，支持自适应工具路由，在多个数据集上取得优异成绩，证明其为视频理解的有效范式。

Comments Accepted to ICMV 2026

Dual-Process Atomic Skill Learning: Decoupling Semantic Reasoning and Real-Time Control

双过程原子技能学习：解耦语义推理与实时控制

Jun Chen, Erdent Bao, Wenlong Dong, Jierui Liu, Qi Cai, Hao Wan, Shaopeng Li, Weijun Qin, Jing Liang, Huiping Zhuang

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； EbTech Co. Ltd.（依比特科技有限公司） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 研究针对语言条件模仿学习推广到多步组合任务的挑战，提出双过程原子技能学习框架DASL，通过解耦语义推理与实时控制，含低频和高频策略，有效减轻技能码本干扰问题，性能显著优于现有基线。

Comments 28 pages,20 figures,21 tables

Towards Temporal Compositional Reasoning in Long-Form Sports Videos

长期体育视频中的时间组成推理方法

Siyu Cao, Lu Zhang, Ruizhe Zeng, Zhi-yong Liu

机构 * School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所MAIS） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 本文提出SportsTime基准和CoTR方法，通过时间接地证据组成提升体育视频长期推理能力，优于现有多模态大语言模型。

RAGU: A Multi-Step GraphRAG Engine with a Compact Domain-Adapted LLM

RAGU：一个具有紧凑域适应语言模型的多步图检索增强生成引擎

Mikhail Komarov, Ivan Bondarenko, Stanislav Shtuka, Oleg Sedukhin, Roman Shuvalov, Yana Dementyeva, Matvey Solovyov, Nikolay O. Nikitin

机构 * ITMO University（圣彼得堡国立信息技术机械与光学大学） ； Novosibirsk State University（新西伯利亚国立大学） ； Far Eastern Federal University（远东联邦大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究针对现有GraphRAG系统问题，提出RAGU引擎，通过分离提取与合并多步处理知识图。核心方法包括两阶段提取等。贡献在于训练的Meno-Lite-0.1模型表现出色，在多方面超越其他模型，且RAGU安装简单、运行要求低并开源。

Disentangling Intrinsic Importance from Emergent Structure in Multi-Expert Orchestration

在多专家编排中解耦内在重要性与涌现结构

Sudipto Ghosh, Sujoy Nath, Sunny Manchanda, Tanmoy Chakraborty

机构 * Yardi School of Artificial Intelligence（亚里学校人工智能学院） ； Indian Institute of Technology Delhi（印度德里理工学院） ； Department of Electrical Engineering（电气工程系） ； DRDO Young Scientist Laboratory – Artificial Intelligence（DRDO年轻科学家实验室–人工智能） ； Defence Research and Development Organisation, India（印度国防研究与发展组织） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 提出INFORM方法，通过解耦专家交互结构、执行顺序和功能归因，揭示路由主导性不能反映功能必要性，稀疏路由专家可能具有结构关键性。

Comments Accepted by Transactions on Machine Learning Research (TMLR)

UNIBROWSE: A Data-to-Agent Framework for Multimodal BrowseComp

UNIBROWSE：用于多模态浏览比较的数据到智能体框架

Xiyu Wei, Qingwei Zong, Zhuocheng Yu, Sujian Li

机构 * Key Laboratory of Computational Linguistics, MOE, Peking University（教育部计算语言学重点实验室，北京大学） ； School of Software and Microelectronics, Peking University（北京大学软件与微电子学院） ； School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学学院） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究多模态浏览比较任务，提出UNIBROWSE统一数据管道，同时生成三种模式训练数据，增强知识图谱，引入探索度度量。经此训练的35B规模智能体在多模态浏览比较基准测试中性能领先，超多个闭源智能体工作流程。

Comments 17 pages, 5 figures

2.5-D Decomposition for LLM-Based Spatial Construction

基于2.5-D分解的LLM空间构建

Paul Whitten, Li-Jen Chen, Sharath Baddam

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种基于2.5-D分解的神经符号管道，通过让LLM在二维水平面上规划，同时确定性执行器计算垂直放置，从而消除一类错误，提升了空间构建的准确性。

A Low-Latency Fraud Detection Layer for Detecting Adversarial Interaction Patterns in LLM-Powered Agents

面向LLM代理的低延迟欺诈检测层：用于检测对抗性交互模式

Sheldon Yu, Yingcheng Sun, Hanqing Guo, Qianqian Tong

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Indiana University Bloomington（印第安纳大学布卢明顿分校） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种低延迟欺诈检测机制，通过交互轨迹的结构化运行时特征检测对抗性交互模式，采用轻量模型实现实时部署，实验表明交互层面行为检测应成为LLM代理部署时的核心防护措施。

MG$^2$-RAG: Multi-Granularity Graph for Multimodal Retrieval-Augmented Generation

MG$^2$-RAG：多粒度图用于多模态检索增强生成

Sijun Dai, Qiang Huang, Xiaoxing You, Jun Yu

机构 * School of Computer Science, Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学计算机学院） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 MG$^2$-RAG通过构建层次化多模态知识图谱，融合文本与视觉信息，提升多模态检索与生成性能，实验显示其在四个任务中均取得最佳效果，同时显著提升效率。

HierCAD: Hierarchical Text-to-CAD Design via Structure Alignment and Parameter Grounding

HierCAD：通过结构对齐和参数接地实现分层文本到CAD设计

Jimin Xu, Tianbao Wang, Tao Jin, Zhou Zhao

机构 * College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 针对文本到CAD设计中结构一致性和参数确定问题，提出HierCAD框架，通过分解CAD构造树进行渐进推理，并引入SAPG学习策略，在CAD序列生成和模型评估上优于现有方法。

NGM-RAG: Neural Graph Matching based Retrieval-Augmented Generation

NGM-RAG：基于神经图匹配的检索增强生成

Guo Chen, Ziwen Li, Maolin Zheng, Hao Gao, Junjie Huang, Tao Jia

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究针对传统RAG方法在处理复杂问题时的局限，提出基于神经图匹配的检索增强生成框架NGM-RAG，将图构建、匹配与答案生成统一，结合文本匹配和GNN，采用自适应加权策略，实验证明该模型在多跳问答等任务中性能优越。

Energy Calculus: A Compositional Algebra of Energy in Computational Systems

能量演算：计算系统中能量的组合代数

Mosharaf Chowdhury, Jae-Won Chung, Jeff J. Ma, Nishil Talati, Ruofan Wu

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究针对能量缺乏形式化处理的问题，提出能量演算这一组合代数，基于能量元素及三个运算符，通过七条公理构建代数，有归约定理，不确定性可传播，运算符还能扩展到时间-能量帕累托前沿，实现节能策略组合及权衡推理。

RISKTAGGER: Evidence-Guided LLM Agent for Post-Incident Forensic Analysis of Money Laundering in Web3

RISKTAGGER：用于Web3中洗钱事件后法医分析的证据引导大语言模型智能体

Dan Lin, Yanli Ding, Weipeng Zou, Jiajing Wu, Zhiyin Wu, Jiachi Chen, Xiapu Luo, Zibin Zheng

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 针对Web3加密货币洗钱法医分析面临的挑战，提出RISKTAGGER，将大语言模型作为证据约束决策组件，从公共事件材料提取线索，递归扩展资金流图并生成报告。经多案例评估，能恢复资金路径、识别风险账户，组织证据成可验证报告。

Comments 11 pages(main text), 6 figures