大模型推理能力

Benefits and Limitations of Communication in Multi-Agent Reasoning

多智能体推理中通信的益处与局限性

Michael Rizvi-Martel, Satwik Bhattamishra, Neil Rathi, Guillaume Rabusseau, Michael Hahn

机构 * Mila & Université de Montréal（Mila与蒙特利尔大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Saarland University（萨尔兰大学） 纠错

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

AI总结 研究多智能体推理中通信的益处与局限，提出理论框架分析其表达能力，应用于三个算法族，得出相关界限，通过实验验证关键量权衡，为设计可扩展多智能体推理系统提供指导。

Comments 34 pages, 14 figures

NRR-Core: Non-Resolution Reasoning as a Computational Framework for Contextual Identity and Ambiguity Preservation

NRR-Core：非解析推理作为情境身份和歧义保留的计算框架

Kei Saito

机构 * Independent Researcher, Japan（日本独立研究员） 纠错

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

AI总结 本文提出NRR框架，通过多向量嵌入、非坍缩注意力和情境身份追踪，解决人工智能系统过早解析歧义的问题，保持歧义保留以提升推理灵活性。

Comments 14 pages, 2 figures, 2 tables. Replacement synced to the current GitHub repository snapshot. Series hub: https://github.com/kei-saito-research/nrr-series-hub

MolReFlect: Towards In-Context Fine-grained Alignments between Molecules and Texts

MolReFlect：迈向分子与文本之间细粒度对齐的研究

Jiatong Li, Yunqing Liu, Wei Liu, Jingdi Le, Di Zhang, Wenqi Fan, Dongzhan Zhou, Yuqiang Li, Qing Li

机构 * Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学计算机系） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出MolReFlect框架，通过教师-学生机制实现分子与文本的细粒度对齐，提升LLM对分子的理解与可解释性，实验显示其在分子-文本翻译任务中达到最优性能。

Comments Accepted by TKDE, To appear. Codes are available at: https://github.com/phenixace/MolReFlect

Synergies between Federated Foundation Models and Smart Power Grids

联邦基础模型与智能电力电网的协同作用

Seyyedali Hosseinalipour, Shimiao Li, Adedoyin Inaolaji, Filippo Malandra, Luis Herrera, Nicholas Mastronarde

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

AI总结 本文提出联邦基础模型与智能电网的协同方法，通过双向视角探讨M3T FedFMs在电网功能增强和模型设计优化中的应用。

Journal ref IEEE Electrification Magazine, 2026

Inverse-LLaVA: Rethinking Multimodal Alignment via Text-to-Vision Mapping

Inverse-LLaVA：通过文本到视觉映射重新思考多模态对齐

Xuhui Zhan, Tyler Derr

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

AI总结 研究重新审视多模态学习中传统映射方向，提出Inverse-LLaVA架构，通过文本到视觉映射反转方向。该架构无需对齐预训练，在多模态基准测试中展现强大学习效率，为多模态架构设计开辟新方向，解耦表示结构与监督方式。

Comments 19pages, 3 figures

Doing More with Less: A Survey on Routing Strategies for Resource Optimisation in Large Language Model-Based Systems

多任务少资源：针对基于大语言模型系统中资源优化的路由策略综述

Clovis Varangot-Reille, Christophe Bouvard, Antoine Gourru, Mathieu Ciancone, Marion Schaeffer, François Jacquenet

机构 * Wikit ； Laboratoire Hubert Curien, UMR CNRS 5516（劳尔贝尔特·库尔尼恩实验室，CNRS UMR 5516） ； INSA Rouen Normandie（里昂-诺曼底理工学院） 纠错

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

AI总结 本文综述了基于大语言模型系统的路由策略，旨在通过优化资源利用提高效率和性能。

Large Language Models are In-Context Molecule Learners

大语言模型是上下文分子学习者

Jiatong Li, Wei Liu, Zhihao Ding, Wenqi Fan, Yuqiang Li, Qing Li

机构 * Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University（计算机系，香港理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 ICMA通过上下文分子微调使LLMs无需额外训练即可实现分子-文本对齐，证明LLMs具备上下文分子学习能力。

Comments Accepted by IEEE TKDE

Inference Economics of Enterprise Coding Agents: A Case Study of Cloud vs. On-Premise LLMs

企业编码代理的推理经济学：云与本地大语言模型的案例研究

Sheng-Wei Peng, Yi-Hsun Lin, Yi-Pei Lee

机构 * PEGAVERSE Pegatron Corporation（PEGAVERSE 联合科技公司） 纠错

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

AI总结 研究企业编码代理中云与本地大语言模型的权衡，通过案例研究对比两者，发现提示缓存可大幅降低API成本，本地配置缺陷修复负担高，不同场景下各有成本优劣，混合路由网关在成本与质量间有平衡表现。

Comments 20 pages, 13 figures, 14 tables. Industrial longitudinal case study

LLMs for Qualitative and Mixed-Methods Social Network Analysis

用于定性和混合方法社交网络分析的大语言模型

Moses Boudourides

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 探讨将大语言模型整合进定性和混合方法社交网络分析领域，强调增强定性分析深度与严谨性，介绍其可辅助数据收集等工作，指出使用局限与伦理挑战，并为相关研究者提供研究设计与实用建议。

CoVStream: Edge-Cloud Collaboration for Understanding of Long Video Streams

CoVStream: 面向长视频流的边缘-云协作理解

Xu Liu, Guikun Chen, Zihao Yan, Kanzhi Wu, Wenguan Wang

机构 * The State Key Lab of Brain-Machine Intelligence, Zhejiang University（浙江大学脑机智能国家重点实验室） ； vivo Mobile Communication Co., Ltd., Shenzhen, China（深圳 vivo 通信有限公司） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出边缘-云协作框架CoVStream，边缘节点将视频流压缩为视觉特征和语义描述传输至云端，云服务器构建实体图与全局视觉上下文，仅在用户查询时激活大模型，在LVBench上带宽降低87.6%且准确率保持99.2%。

Comments 9 pages

LLM-Based User Personas for Recommendations at Scale

基于LLM的用户画像用于大规模推荐

Haoting Wang, Haokai Lu, Zheyun Feng, Jenny Huang, Yifat Amir, Gregory Hinkson, Ben Most, Zelong Zhao, Yixin Kelly Cui, Rein Zhang, Fabio Soldo, Yu Xia, Nihar Bhupalam, Minmin Chen, Konstantina Christakopoulou, Lichan Hong, Ed H. Chi

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出实时生成LLM用户兴趣画像的框架，通过知识蒸馏、异步推理和语义聚类优化，平衡利用-探索权衡，提升大规模视频推荐效果。

Comments Accepted by 2026 RecSys Industry Track