大模型推理能力

Precise but Uncoupled: Reviewer Precision Does Not Guarantee Critique Uptake in Multi-Agent Math Reasoning

精确但未耦合：评审者的精确性并不能保证在多智能体数学推理中采纳批评意见

Chih-Hsuan Yang, Jingyan Jiang, Vikram Vasudevan, Cheng-Hau Yang, Huihuo Zheng, Le Chen, Eliu A. Huerta, Venkatram Vishwanath, Ian T. Foster, Rajeev Thakur

机构 * Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室） ； Oregon State University（俄勒冈州立大学） ； University of Chicago（芝加哥大学） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(title)；math reasoning(title)；verifier(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究多智能体数学推理中评审者精确性与采纳批评意见的关系，通过对4181个问题测试发现，仅评审者精确性无法解释结果，广播式讨论有时效果更好，还探究了不同干预对结果的影响，指出以评审者为中心的评估可能高估系统质量。

Comments 48 pages, 20 figures, 25 tables. Public release website: https://huggingface.co/spaces/AgentsSci/scientific-agent-protocol-traces-site

Better Starts, Better Ends: Bootstrapped Iterative Self-Reasoning Distillation for Compressed Reasoning

更好的开始，更好的结束：用于压缩推理的自引导迭代自推理蒸馏

Leichao Dong, Dongxu Zhang, Yiding Sun, Qirui Wang, Yuhan Wang, Lin Chen, Jihua Zhu

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 研究大型推理模型冗余计算问题，提出BIRD两阶段自推理蒸馏方法，先在简洁指令下采样简洁解并学习，再用简洁自教师进行策略内蒸馏，在Qwen3系列模型上提升精度并降低响应长度，凸显前缀支持对高效推理蒸馏的关键作用。

T^2MLR: Transformer with Temporal Middle-Layer Recurrence

T^2MLR：具有时间中层循环的Transformer

Ziyang Cai, Xingyu Zhu, Yihe Dong, Yinghui He, Sanjeev Arora

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；math reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究针对Transformer推理受自回归解码限制问题，提出T2MLR架构，将前token缓存中间层表示融合到当前token较早层，在自然语言预训练和多跳推理微调中表现优，且局部中层块应用循环效果好，还无需从头预训练，降低实际应用门槛。

EpiNarrate: Agentic Generation of Grounded Narratives from Epidemiological Scenario Projections

EpiNarrate：基于流行病学情景预测的有智能体的叙事生成

Rituparna Datta, Srini Venkatramanan, Bryan L. Lewis, Yiqi Su, Harry Hochheiser, Lucie Contamin, Parantapa Bhattacharya, Naren Ramakrishnan, Anil Vullikanti

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； Biocomplexity Institute（生物复杂性研究所） ； Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； University of Pittsburgh（匹兹堡大学） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究旨在生成公共卫生叙事，提出EpiNarrate框架，将数值推理与自然语言生成分离，通过提取情景轴、构建数据集等步骤，经实验验证该模型能生成事实依据更充分、覆盖范围更广且风格类似专家报告的叙事。

Beyond Detection: Agentic Attack Synthesis and Simulation for Smart Contracts

超越检测：智能合约的代理攻击合成与模拟

Xianhao Zhang, Jing Sun, Zijian Zhang, Ye Liu, Zhe Hou, Jiaqi Gao, Yuqiang Sun

专题命中 代码与定理证明 ：planning(abstract)

AI总结 研究智能合约漏洞利用验证问题，提出KASS多智能体框架，将自动利用生成分解为多阶段并集成多种机制，在多类智能合约上评估，能成功生成可执行利用及结构化攻击计划，验证效果优于其他工具。

Causal-Audit: Explicit and Auditable Graph-based Reasoning via Target-Aware Causal Chain Construction

因果审计：通过目标感知因果链构建进行显式且可审计的基于图的推理

Su Lan, Xuefei Yin, Yanming Zhu, Alan Wee-Chung Liew

机构 * School of Information and Communication Technology, Griffith University（信息与通信技术学院，格里菲斯大学） 纠错

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

AI总结 针对无上下文干预问答，提出因果审计框架，通过目标感知因果图构建和路径级因果证据聚合机制，将因果推理结构化，实验证明该框架优于现有方法，能提供可解释且可审计的推理痕迹。

Journal ref The 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics 2026

Human-Inspired Neuro-Symbolic World Modeling and Logic Reasoning for Interpretable Safe UAV Landing Site Assessment

受人类启发的神经符号世界建模与逻辑推理用于可解释的安全无人机着陆点评估

Weixian Qian, Tianyi Yang, Sebastian Schroder, Yao Deng, Jiaohong Yao, Xiao Cheng, Richard Han, Xi Zheng

机构 * Macquarie University（麦考瑞大学） ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校） 纠错

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

AI总结 NeuroSymLand通过结合神经符号方法，实现了可解释的安全无人机着陆点评估，优于现有基线方法。

Comments The paper has a major update, which is uploaded to https://arxiv.org/abs/2607.02277

Video Streaming Thinking: VideoLLMs Can Watch and Think Simultaneously

视频流思考：VideoLLMs可以同时观看和思考

Yiran Guan, Liang Yin, Dingkang Liang, Jianzhong Ju, Zhenbo Luo, Jian Luan, Yuliang Liu, Xiang Bai

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； MiLM Plus Xiaomi Inc.（小米公司） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；logical reasoning(abstract)

AI总结 VST提出了一种视频流理解的新范式，通过在流式过程中激活推理，提高实时响应和理解能力，同时在多个基准测试中表现出更高的效率和泛化能力。

Comments Accepted by ECCV 2026, project page https://1ranguan.github.io/VST/

Neuro-Symbolic AI for LEED compliance: Document-Centric Benchmarking, Deterministic Numeric Checking, and When Multimodal Hurts

用于LEED合规的神经符号人工智能：以文档为中心的基准测试、确定性数值检查以及多模态何时有害

Aritro De, Juliana Felkner

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：chain-of-thought(abstract)；verifier(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究小型本地部署语言模型对LEED文档筛选及符号组件作用，引入神经符号管道，通过对齐PDF、检索证据、语言模型验证和数值检查器检查来验证合规性，实验表明特定模型在任务中表现较好，管道及基线提供了参考。

RLearner-LLM: Balancing Logical Grounding and Fluency in Large Language Models via Hybrid Direct Preference Optimization

RLearner-LLM: 通过混合直接偏好优化平衡大语言模型中的逻辑性与流畅性

Qiming Bao, Juho Leinonen, Paul Denny, Michael J. Witbrock

机构 * University of Auckland（奥克兰大学） ； Aalto University（阿alto大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：verifier(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出RLearner-LLM，通过融合DeBERTa-v3 NLI信号与验证器LLM评分，解决直接偏好优化在知识密集型生成中的逻辑对齐问题，实现NLI指标显著提升。

The AI Fiction Paradox

人工智能虚构悖论

Katherine Elkins

机构 * Integrated Program in Humane Studies, Kenyon College（肯尼恩学院人文学研究整合项目） ； AI CoLab, Kenyon College（肯尼恩学院人工智能协作实验室） ； Human-Centered AI Lab（以人为中心的人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 本文探讨人工智能生成虚构内容的困境，指出叙事因果、信息重评和多尺度情感架构三大挑战，揭示AI生成虚构的难题及潜在风险。

Comments 15 pages, Presented at the MFS Cultural AI Conference, Purdue University, September 18, 2025. Accepted for publication as a collection of essays for a special issue of MFS Modern Fiction Studies on Cultural AI

NL2LOGIC: AST-Guided Translation of Natural Language into First-Order Logic with Large Language Models

NL2LOGIC: 基于抽象语法树的自然语言到一阶逻辑翻译框架

Rizky Ramadhana Putra, Raihan Sultan Pasha Basuki, Yutong Cheng, Peng Gao

机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； Universitas Ary Ginanjar（阿里·金纳jar大学） 纠错

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

AI总结 NL2LOGIC通过引入抽象语法树，结合递归大语言模型和生成器，实现了高准确性的自然语言到一阶逻辑转换，提升了逻辑求解的准确性和可执行性。

Comments Accepted to Findings of EACL 2026. 17 pages, 6 figures

Journal ref 2026.findings-eacl.317

Bifocal Attention: Harmonizing Geometric and Spectral Positional Embeddings for Algorithmic Generalization

双焦点注意力：协调几何与谱域的位置嵌入以实现算法泛化

Kanishk Awadhiya

机构 * Indian Institute of Technology, Delhi（印度理工学院德里分校） 纠错

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

AI总结 本研究提出双焦点注意力机制，通过协调几何与谱域的位置嵌入，解决算法泛化中的结构间隙问题，提升模型对递归推理的处理能力。

Comments There is issue with affiliation, any further updates will be communicated but right now removal is necessary

MaxSAT-Based Feedback for Guiding Vision-Language Models in Sudoku

基于最大可满足性的反馈在数独中引导视觉语言模型

Pedro Orvalho, Guillem Alenyà, Felip Manyà

机构 * Artificial Intelligence Research Institute (IIIA), Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC)（人工智能研究所（IIIA），西班牙科学研究高级理事会（CSIC）） ； Institut de Robòtica i Informàtica Industrial (IRI-CSIC-UPC)（工业机器人与信息学研究所（IRI-CSIC-UPC）） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究在数独中引导视觉语言模型的问题，提出通过MaxSAT预言机将形式约束推理集成到VLM求解过程的神经符号方法，经实验验证该方法能提高逻辑一致性和解决实例数量，增强视觉语言推理可靠性。

Comments Accepted at the 25th EPIA Conference on Artificial Intelligence, EPIA 2026. 16 pages, 1 figure, and 1 table

Symbolic Predicate-Guided Language Agents for Inverse Design of Perovskite Oxides

用于钙钛矿氧化物逆设计的符号谓词引导语言智能体

Dong Hyeon Mok, Seoin Back, Victor Fung, Guoxiang Hu

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究钙钛矿氧化物逆设计，引入 DSL 引导策略，将自然语言规则转化为符号谓词，开发 ORCHESTRA 框架。该策略能增强 LLM 智能体推理能力，无需大量特定任务数据集或额外训练，提升材料设计性能。

A Roadmap for Tamed Interactions with Large Language Models

与大语言模型进行可控交互的路线图

Vincenzo Scotti, Jan Keim, Tobias Hey, Andreas Metzger, Anne Koziolek, Raffaela Mirandola

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究针对大语言模型交互可靠性等问题，提出LLM脚本语言LSL，将其交互构建为可分析程序，通过引入多种抽象支持规范开发，还能外化提示设计，减少隐式推理，为更易维护的提示系统提供基础。

LLM-Guided Transportation Hub Capacity Planning with Textual Business Inputs

基于文本业务输入的大语言模型引导的交通枢纽容量规划

Xiaoyue Liu, Zheng Dong

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)；reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究提出用大语言模型代理依自然语言业务描述迭代提出枢纽容量决策的框架，核心机制是思维链推理协议，经反馈回路验证决策，在实际货运网络中表现优于传统模型。

A Systematic Study of Large Language Models for Task and Motion Planning With PDDLStream

基于PDDLStream的任务与运动规划大语言模型的系统研究

Jorge Mendez-Mendez

机构 * Stony Brook University（石溪大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)；reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究大语言模型在机器人任务与运动规划中的应用，开发16种用LLMs替代关键TAMP组件的算法，通过实验发现基于LLM的规划器成功率低、规划时间长，提供几何细节会增加任务规划错误，多数情况下直接LLM变体表现更好。

Comments 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). 8 pages, 6 figures

A Generative Partially Specified Finite State Machine Approach to Complex Behaviour Planning

一种用于复杂行为规划的生成式部分指定有限状态机方法

Kalana Ratnayake, Michael Pritchard, David Hinwood, Maleen Jayasuriya, Damith Herath

机构 * University of Canberra（堪培拉大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究为自主机器人在动态环境中的行为规划，提出生成式部分指定有限状态机（GPSFSM）神经符号架构，利用Fabric等组件实现标准化语义能力描述，实验表明该方法计划生成成功率高、延迟低，还能生成复杂行为，且开源堆栈使其实用可重复。

Comments Accepted for publication in the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). 9 pages, 10 figures, 1 table

AnovaX: A Local, Multi-Agent Voice Assistant with LLM Planning, Typed Executors, and Adaptive Recovery

AnovaX：一个具有大语言模型规划、类型化执行器和自适应恢复功能的本地多智能体语音助手

Raunak B Sinha

机构 * BITS Pilani（贝拉理工学院皮拉尼分校） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title)；分类 cs.AI

AI总结 研究桌面语音助手局限，提出AnovaX本地多智能体语音助手，通过Python进程连接多组件，含规划器、安全层等，各工具对应专用智能体类，有递归元智能体及自适应恢复循环，还介绍配套服务器功能，展示其独特优势。

Adaptive Fault Injection Planning for Multi-Layer Self-Healing AI Infrastructure

用于多层自愈人工智能基础设施的自适应故障注入规划

Saurabh Kulkarni, Yuxin Yang, Rohan Kulkarni, Gautam Nayak

专题命中 规划推理 ：planning(title)

AI总结 研究多层自愈人工智能基础设施故障注入规划问题，提出ADA-ST自适应方法，用加权故障传播图指导跨层场景选择，构建平台故障传播图，弥补现有测试覆盖不足，通过迭代达全边覆盖，还能跨硬件代际传递知识，揭示跨层漏洞。

LLM-Powered Agentic AI for 5G/6G Networks: A Tutorial and Survey on Architectures, Protocols, and Standardization

用于5G/6G网络的基于大语言模型的智能体人工智能：架构、协议和标准化教程与综述

Mazene Ameur, Abdelkader Mekrache, Bouziane Brik, Adlen Ksentini

机构 * EURECOM ； University of Sharjah（谢贾学院） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究5G/6G网络中基于大语言模型的智能体人工智能，通过分为两部分的教程与综述，形式化5G和6G相关平面，涵盖智能体系统基础，映射其能力到控制面等，识别自主电信面临的开放挑战。

Comments 35 pages, 4 figures, Under review

GraphDx: A Cost-Aware Knowledge-Enhanced Multi-Agent Framework for Sequential Diagnosis

GraphDx：一种用于顺序诊断的成本感知知识增强多智能体框架

Shaoting Tan, Ning Liu, Yuntao Du, Shuyue Wei, Wu Shuai, Qian Li, Yanyu Xu, Wei Zhang, Lizhen Cui, Haitao Yuan

机构 * Shandong University（山东大学） ； Nankai University（南开大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； National Technological University（国立科技大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对顺序诊断中平衡诊断准确性与资源成本的问题，提出GraphDx框架。该框架通过构建特殊知识图谱及引入协作智能体实现创新，实验表明其能显著提高诊断成功率并降低测试成本，为自动临床诊断提供有效方案。

Journal ref Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2026, pages 21721-21736, 2026

ABot-AgentOS: A General Robotic Agent OS with Lifelong Multi-modal Memory

ABot-AgentOS：一个具有终身多模态记忆的通用机器人智能体操作系统

Jiayi Tian, Shiao Liu, Yuting Xu, Jia Lu, Zihao Guan, Honglin Han, Di Yang, Minqi Gu, Yifei Qian, Tianlin Zhang, Yanqing Zhu, Zeqian Ye, Menglin Yang, Fei Wang, Xu Hu, Xiuxian Li, Wei Zhang, Shihui Su, Yiyan Ji, Jingbo Wang, Ziteng Feng, Jiaheng Liu, Zhaoxiang Zhang, Xiaolong Wu, Zixiao Tang, Zhining Gu, Yang Cai, Linbo Zheng, Jingjing Ma, Mingyang Yin, Zedong Chu, Wenbin Tang, Mu Xu

机构 * AMAP CV Lab（AMAP计算机视觉实验室） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对长期具身智能体运行需求，提出ABot-AgentOS通用机器人智能体操作系统，引入EmbodiedWorldBench基准，采用通用多模态图记忆及失败驱动自我进化循环，在相关测试中表现良好，证明该系统层可提升具身执行并提供持久记忆。

Comments Code: https://github.com/amap-cvlab/ABot-AgentOS Project page: https://amap-cvlab.github.io/ABot-AgentOS

What Is the Minimum Architecture for Prolepsis? Early Irrevocable Commitment Across Tasks in Small Transformers

什么是前瞻性架构的最小结构？小变压器中跨任务的早期不可撤销承诺

Éric Jacopin

机构 * Cosmic AI 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文探讨了变压器在何时做出决策以及为何无法纠正决策，提出前瞻性架构概念，通过实验验证了任务特定注意力头对决策的持续影响及架构设计对任务性能的影响。

Comments v2: corrects three citations; reconciles main-text/appendix numbers (the two Llama sweeps now labeled); the effective last-token site differs from Anthropic's newline (position-specificity replicates, site identity does not); adds an erratum on a CLT encoder-hook mismatch (detection-side only); softens novelty, necessity, and depth claims per COLM 2026 reviews; defines prolepsis

From Feasibility to Desirability: Plan, Learn, Adapt (PLA) Framework for Personalized On-Device Itinerary Generation

从可行性到合意性：用于个性化设备端行程生成的计划、学习、适应（PLA）框架

Himel Dev, Tanmoy Sen, Madhusudan Basak, Bashima Islam

机构 * Tech LLC（529科技有限责任公司） ； University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究针对个性化设备端行程生成问题，提出PLA框架，分计划、学习、适应三阶段，通过构建规划器集合、拟合奖励模型及进行局部优化来生成行程，实验表明该框架在可行性和胜率上表现出色，还提升了生产部署中的行程完成率并降低延迟。

From Plausible to Actionable: A Position on LLM Self-Explanations

从似是而非到可付诸行动：关于大语言模型自我解释的立场

Elize Herrewijnen, Benedetta Muscato, Gizem Gezici, Fosca Giannotti

机构 * Utrecht University（乌得勒支大学） ； Scuola Normale Superiore（高等师范学校） ； University of Pisa（比萨大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 探讨大语言模型自我解释，指出其虽看似合理但忠实性存疑。从传统可解释人工智能角度识别评估局限，提出评估合理性与忠实性的指南，并强调评估应拓展到可操作性及相关应用，以支持不同利益相关者的明智决策和适当行动。

Comments 5 pages

Agents-K1: Towards Agent-native Knowledge Orchestration

Agents-K1：迈向智能体原生的知识编排

Zongsheng Cao, Bihao Zhan, Jinxin Shi, Jiong Wang, Fangchen Yu, Zhijie Zhong, Yingnan Han, Zijie Guo, Tianshuo Peng, Zhuo Liu, Yi Xie, Xiang Zhuang, Shengji Tang, Yue Fan, Runmin Ma, Shiyang Feng, Xiangchao Yan, Anran Liu, Peng Ye, Wenlong Zhang, Xiaosong Wang, Shufei Zhang, Chunfeng Song, Fenghua Ling, Jie Zhou, Liang He, Bo Zhang, Lei Bai

机构 * PJLab（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出Agents-K1管道，将原始文档转化为智能体原生科学知识图谱，通过多模态解析器、GRPO训练的4B信息抽取骨干和三源智能体接口，实现科学信息抽取、知识图谱构建和多跳推理。

RAD: Retrieval High-quality Demonstrations to Enhance Decision-making

RAD：检索高质量示范以增强决策

Lu Guo, Yixiang Shan, Zhengbang Zhu, Qifan Liang, Lichang Song, Ting Long, Weinan Zhang, Yi Chang

机构 * School of Artificial Intelligence, Jilin University, Changchun, China（吉林大学人工智能学院） ； School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学计算机学院） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对离线强化学习泛化能力受限问题，提出RAD方法，通过引入检索机制，从离线数据集检索高回报可达状态作目标，利用生成模型生成子轨迹规划，经实验验证该方法在多基准测试中性能优越。

Day-Ahead Forecasting of Largest Single Infeed/Outfeed on the Irish Power Grid: A Generative Artificial Intelligence Approach

爱尔兰电网最大单一馈入/馈出的提前一天预测：一种生成式人工智能方法

Amir Moshari, Mo Cloonan, Taulant Kerci, Zhi Li, Colm Gaffney, Chotiya Mahittigul, Manuel Hurtado, Simon Tweed, Bryan Murray, Michael Walsh, Eoin Kennedy, Ritesh Madan

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 研究利用生成式人工智能方法提前一天预测爱尔兰电网最大单一馈入和馈出，通过与EirGrid合作开发，借助有限数据实现高精度预测，有望降低备用采购成本，展现了TSO基于人工智能的资源规划的实用性与可扩展性。