大模型推理能力

Learning, Reasoning, Refinement: A Framework for Kahneman's Dual-System Intelligence in GUI Agents

学习、推理、优化：GUI 智能体中卡尼曼双系统智能的框架

Jinjie Wei, Jiyao Liu, Lihao Liu, Ming Hu, Junzhi Ning, Mingcheng Li, Weijie Yin, Junjun He, Xiao Liang, Chao Feng, Dingkang Yang

机构 * College of Intelligent Robotics and Advanced Manufacturing, Fudan University（复旦大学智能机器人与先进制造学院） ； Institute of Science and Technology for Brain-Inspired Intelligence, Fudan University（复旦大学脑启发式智能科学技术研究院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Amazon（亚马逊） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； ByteDance Douyin Content Group（字节跳动抖音内容部） 纠错

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

AI总结 针对 GUI 智能体存在依赖试错决策、评估指标简单等问题，提出 CogniGUI 框架，结合全解析器引擎和 GRPO 基础智能体，实现自适应学习，经实验验证其在新基准测试中优于现有方法。

Comments Withdrawn due to ongoing technical improvements. The work requires further refinement and additional experiments to meet our quality standards. A revised version will be submitted in the future

Stochastic Multi-Objective Kinodynamic Planning Against Adversaries

针对对手的随机多目标运动动力学规划

Thomas Marshall Vielmetti, Daniel Cherenson, Dimitra Panagou

机构 * University of Michigan（密歇根大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)

AI总结 研究在含随机混合对手环境下的多目标运动动力学规划，核心方法是将规划空间转移到闭环策略序列，通过蒙特卡洛粒子展开评估风险，引入SMO-RRT和SMO-SST算法，推导有限样本界，实现概率安全规划。

Comments 8 pages, 1 figure, accepted to CDC 2026

Lifting Embodied World Models for Planning and Control

提升具身世界模型用于规划与控制

Alex N. Wang, Trevor Darrell, Pavel Izmailov, Yutong Bai, Amir Bar

机构 * Computer Science, New York University（纽约大学计算机科学系） ； BAIR, UC Berkeley（伯克利大学BAIR） 纠错

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

AI总结 本文提出一种轻量级策略，将高层动作映射到低层关节动作序列，结合冻结的世界模型，实现预测未来观察的提升世界模型，有效降低规划复杂度。

Comments Accepted to ECCV2026. Edited policy masking

Agents in the Wild: Where Research Meets Deployment

野外的智能体：研究与部署的交汇点

Grace Hui Yang, Pranav N. Venkit, Hooman Sedghamiz, Enrico Santus, Victor Dibia, Ioana Baldini

机构 * Georgetown University（乔治敦大学） ； Salesforce（Salesforce公司） ； Bayer（拜耳公司） ； Bloomberg（彭博公司） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

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

AI总结 探讨基于大语言模型的智能体系统从研究到部署的转变，通过案例研究分析成功设计模式及失败缓解策略，为与会者提供跨行业安全可靠部署的全面视角、设计模式、评估清单和模板。

Evidence-Grounded AI for Musculoskeletal Care

用于肌肉骨骼护理的基于证据的人工智能

Wenjie Li, Yujie Zhang, Fanrui Zhang, Haoran Sun, Renhao Yang, Junjun He, Weiran Huang, Yuanfeng Ji, Chenrun Wang, Kailing Wang, Hongcheng Gao, Kaipeng Zhang, Hanyu Wang, Angela Lin Wang, Xingqi He, Yilin Huang, Shiyi Yao, Lilong Wang, Yankai Jiang, Yirong Chen, Chenglong Ma, Jiyao Liu, Ming Hu, Gen Li, Yidong Xu, Chengyu Zhuang, Jiawei Liu, Yin Zhang, Lequan Yu, Lu Chen, Yinpeng Dong, Lei Liu, Carlos Gutierrez Sanroman, Yu Qiao, Weijie Ma, Xiaosong Wang, Lei Wang

机构 * Ruijin Hospital, College of Health Science and Technology, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine（上海交通大学医学院附属瑞金医院，健康科学技术学院） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（复旦大学计算机科学与人工智能学院） ； MoE Key Laboratory of Brain-inspired Intelligent Perception and Cognition, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学脑启发智能感知与认知教育部重点实验室） ； School of Basic Medical Sciences, Intelligent Medicine Institute, Fudan University（复旦大学基础医学院智能医学研究院） ； Department of Radiation Oncology, Stanford University School of Medicine（斯坦福大学医学院放射肿瘤学系） ； School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong（香港大学计算与数据科学学院） ； College of AI, Tsinghua University（清华大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 研究针对肌肉骨骼护理中证据分散问题，提出基于大语言模型的OrthoPilot系统，整合多源数据进行持续管理。该系统在诊断推理等方面超越专家，优于其他智能系统，还提升了管理成功率和病床病例数等，推动临床人工智能实现纵向管理。

Comments All co-authors have now consented to the submission and approved the authorship

Toward Learning POMDPs Beyond Full-Rank Actions and State Observability

迈向超越全秩动作和状态可观测性的POMDP学习

Seiji Shaw, Travis Manderson, Chad Kessens, Nicholas Roy

机构 * MIT Computer Science and Artificial Intelligence Lab（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） ； DEVCOM Army Research Laboratory（陆军研究实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于PSR方法学习POMDP参数的方法，通过张量分解估计相似变换，实现状态划分下的转移和观察模型学习，并展示了其在不同奖励函数下的应用潜力。

Comments WAFR camera-ready

Node-as-Agent: Graph Agentic Network

节点即智能体：图智能体网络

Minghao Guo, Xi Zhu, Qingyue Jiao, Xiujin Liu, Haochen Xue, Chong Zhang, Shuhang Lin, Jingyuan Huang, Ziyi Ye, Yongfeng Zhang

机构 * Rutgers University（罗格斯大学） ； University of Liverpool（利物浦大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 研究针对图神经网络不能处理节点信息不平衡及忽略全局语义关系的局限，提出检索增强图智能体网络ReaGAN，赋予节点自主决策能力，通过智能体规划和局部 - 全局检索实现自适应消息传播，在少样本设置下性能优异。

Comments 11 pages, work in progress

S3: Stable Subgoal Selection by Constraining Uncertainty of Coarse Dynamics in Hierarchical Reinforcement Learning

S3：通过约束分层强化学习中粗粒度动力学的不确定性进行稳定子目标选择

Kshitij Kumar Srivastava, Kshitij Jerath

机构 * University of Massachusetts, Lowell（马萨诸塞大学洛厄尔分校） 纠错

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

AI总结 研究分层强化学习中高层智能体子目标选择问题，提出用粗粒度动力学提供动力学感知内在动机，通过最小化预测不确定性稳定高层策略，经实验验证该方法在非平稳长期环境中表现优于现有方法。

Comments Manuscript accepted to the Eighteenth Workshop on Adaptive and Learning Agents (ALA), at the 25th International Conference of Autonomous Agents and Multi Agent Systems 2026

Data Leakage Prevention in Agentic Applications via Preemptive Hardening

通过先发制硬化防止智能应用中的数据泄露

Akansha Shukla, Emily Bellov, Parth Atulbhai Gandhi, Yuval Elovici, Asaf Shabtai

机构 * Faculty of Computer and Information Science（计算机与信息科学系） ； Ben-Gurion University of the Negev（内盖夫本· Gurion大学） 纠错

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

AI总结 研究智能应用数据泄露问题，提出预部署管道，通过分析提示模板等识别泄露模式并生成补丁，经硬化和验证确保应用功能不受影响，评估显示能有效减少数据泄露。

Do AI-Native Biotechs Need Departments? Benchmarking Company World Models for AI-Driven Drug Development

人工智能原生生物技术公司需要部门吗？人工智能驱动药物研发的公司世界模型基准测试

Yinan Wang

机构 * Noah AI Research（诺亚人工智能研究） 纠错

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

AI总结 研究人工智能原生生物技术公司组织模式，提出公司世界模型，用含45个案例的虚拟实验室基准测试，比较多种架构，发现价值转换架构表现优，核心操作原语应是资产到价值状态而非静态组织结构图，不过研究仅限虚拟实验室。

Comments Working paper. Includes public no-label benchmark cases and dry-lab evaluation artifacts. No wet-lab, patient-level, clinical, regulatory, or investment validation is claimed

BatchDAG: LLM-Planned Execution Graphs for Scalable Ad-Hoc Analysis Over Enterprise Data

BatchDAG：用于企业数据上可扩展即席分析的大语言模型规划执行图

Anupreet Walia

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

AI总结 研究针对企业数据跨实体分析问题，提出BatchDAG系统，大语言模型生成操作DAG，经确定性引擎评估。通过实体感知批处理优化，减少大语言模型调用。实验显示其质量高、溯源性好，能高效处理查询，是通用编排层替代手工工作流程。

Comments 9 pages, 2 figures, 9 tables

FinSAgent: Corpus-Aligned Multi-Agent RAG Framework for Evidence-Grounded SEC Filing Question Answering

FinSAgent：用于基于证据的美国证券交易委员会文件问答的语料库对齐多智能体框架

Jijun Chi, Zhenghan Tai, Hanwei Wu, Tung Sum Thomas Kwok, Hailin He, Zixing Liao, Bohuai Xiao, Chaolong Jiang, Jianliang Lei, Jerry Huang, Peng Lu, Muzhi Li, Liheng Ma, Yihong Wu, Sicheng Lyu, Jingrui Tian, Yihan Li, Yanzhang Ma, Sizhe Guan, Dingtao Hu, Yufei Cui, Ling Zhou, Lei Ding, Xinyu Wang

机构 * 1SimpleWay.AI 2McGill University 3University of Toronto 4University of California, Los Angeles 5The Chinese University of Hong Kong 6University of Manitoba 7Universit\'e de Montr\'eal 8Boston University 9Mila - Quebec AI Institute 10CG Matrix Technology Limited 11Lakehead University 12McMaster University 纠错

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

AI总结 研究针对美国证券交易委员会文件问答中模型与文件不匹配问题，提出FinSAgent框架，通过角色专用智能体、数据库感知查询分解及多路径检索等方法，提升检索覆盖和答案正确性，在离线和在线实验中均优于基线。

Comments 20 pages, 14 figures, 9 tables

ViMax: Agentic Video Generation

ViMax: 智能体视频生成

Lingxuan Huang, Sizhe He, Hengji Zhou, Liqiang Nie, Lianghao Xia, Chao Huang

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） 纠错

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

AI总结 提出ViMax框架，通过多智能体协作实现长视频生成，利用分层叙事引擎和视觉一致性机制，保证叙事连贯性和视觉一致性。

Comments 20 pages, 13 figures

Multi$^2$: Hierarchical Multi-Agent Decision-Making with LLM-Based Agents in Interactive Environments

Multi$^2$：基于LLM智能体在交互环境中的分层多智能体决策

Sangeun Park, Minhae Kwon

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 提出Multi$^2$分层多智能体决策框架，通过高层智能体（System 1）使用监督微调生成子目标，低层智能体（System 2）使用离线到在线强化学习执行原子动作，以缓解目标漂移并实现长期稳定控制。

Comments Accepted at ICML 2026

Global Automation Atlas

全球自动化图谱

Prashant Garg, Tommaso Crosta, Jasmin Baier

机构 * Imperial College London（伦敦帝国学院） ； Bocconi University（博科尼大学） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种基于任务和国家特定的方法，用于全球范围内分类自动化暴露，以区分劳动力替代和增强自动化，相关技术渠道以及人工智能的物质作用。研究涵盖了124个国家，生成了覆盖全球99%人口和GDP的233万个任务-国家标签。

Comments 78 pages, 6 figures, 5 Extended Data figures. Substantially revised and expanded. Data and code: https://automationatlas.org/

Dr. Zero: Self-Evolving Search Agents without Training Data

零博士：无需训练数据的自我进化搜索智能体

Zhenrui Yue, Kartikeya Upasani, Xianjun Yang, Suyu Ge, Shaoliang Nie, Yuning Mao, Zhe Liu, Dong Wang

机构 * Meta Superintelligence Labs（Meta超级智能实验室） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 研究在高质量数据难获取时智能体自我进化问题，提出零博士框架，通过自我进化反馈循环和HRPO方法，使搜索智能体无需训练数据自我进化，在问答基准测试中表现出色，证明可仅通过自我进化实现强大智能搜索和推理。

Comments COLM 2026

FARO: Feasibility-Aware Robot Motion Optimization

FARO：可行性感知机器人运动优化

Michal Ciebielski, Shafeef Omar, Aaron Johnson, Majid Khadiv

机构 * Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI), Technical University of Munich (TUM)（慕尼黑工业大学慕尼黑机器人与机器智能研究所） ； Institute for Advanced Study, Technical University of Munich（慕尼黑工业大学高级研究所） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； SIEMENS AG（西门子公司） ； Huawei-TUM joint laboratory（华为-慕尼黑工业大学联合实验室） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 针对机器人在未知场景快速规划新行为的挑战，提出嵌套运动动力学框架，结合可行性引导树搜索和大语言模型采样策略，能改善搜索过程，生成的轨迹可用强化学习控制器跟踪，质量高可用于实际运动操作场景。

A National-Scale EV Charging Scheduling Framework: Optimal Detour Routing Under Infrastructure Capacity Constraints

一个全国规模的电动汽车充电调度框架：基础设施容量约束下的最优迂回路由

Taner Cokyasar

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 研究在现有充电基础设施下电动汽车长途旅行调度负担与成本，提出基于优化的可扩展框架，分三阶段计算最优充电调度，应用于大量车辆轨迹，能快速生成可行调度并评估电动汽车成本竞争力。

Strategizing at Speed: A Learned Model Predictive Game for Multi-Agent Drone Racing

高速策略化：多无人机竞速的学习型模型预测博弈

Andrei-Carlo Papuc, Lasse Peters, Sihao Sun, Laura Ferranti, Javier Alonso-Mora

机构 * Department of Cognitive Robotics, Delft University of Technology（认知机器人学系，代尔夫特理工大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 针对多无人机竞速中策略深度与计算延迟的权衡问题，提出一种学习型模型预测博弈（LMPG）方法，通过摊销模型预测博弈计算来降低延迟，在仿真和硬件实验中优于模型预测博弈和模型预测控制。

Journal ref IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 11, no. 8, pp. 9056-9063, Aug. 2026

Evaluating Uncertainty and Quality of Visual Language Action-enabled Robots

评估具有视觉语言动作能力的机器人的不确定性和质量

Pablo Valle, Chengjie Lu, Shaukat Ali, Aitor Arrieta

机构 * Mondragon University（蒙dragon大学） ； Simula Research Laboratory（Simula研究实验室） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 研究针对具有视觉语言动作能力的机器人，采用八个不确定性指标和五个质量指标，通过大规模实证研究评估其有效性，发现部分指标与人类评估有相关性且能区分任务执行质量，挑战了仅依赖成功率的评估做法。

No Training, Better Flights: Test-Time Scaled VLMs for UAV Navigation

无需训练，飞行更佳：用于无人机导航的测试时缩放视觉语言模型

Feinan Cheng, Dongliang Xu, Wenli Nong, Zhiheng Zhang, Ang Liu, Tianyu Wang, Yue Yao

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；self-correction(abstract)

AI总结 研究如何将测试时缩放应用于无人机视觉语言导航，通过迭代细化和多标准评分函数，无需额外训练，使冻结模型自我校正，生成更准确可靠飞行计划，实现最优性能。

Fly0: Persistent Metric Anchoring for Zero-Shot Aerial Vision-Language Navigation

Fly0: 解耦语义定位与几何规划以实现零样本空中导航

Zhenxing Xu, Yihong Lu, Weidong Bao, Zhengqiu Zhu, Jingxuan Zhou, Zhichuang Wang, Ji Wang, Lihua Liu, Wei He

机构 * National Key Laboratory of Big Data and Decision（大数据与决策国家重点实验室） ； National University of Defense Technology（国防科技大学） ； State Key Laboratory of Digital Intelligent Modeling and Simulation（数字智能建模与仿真国家重点实验室） ； Information Support Force Engineering University（信息支援力量工程大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Fly0通过解耦语义推理与几何规划，实现零样本空中导航，提升导航成功率和减少导航误差。

Intelligent Multi-UAV Navigation in ITNTNs: A Hierarchical LLM Approach

智能多无人机在综合陆地与非陆地网络中的导航：一种分层大语言模型方法

Zijiang Yan, Hao Zhou, Wael Jaafar, Jianhua Pei, Ping Wang, Halim Yanikomeroglu, Hina Tabassum

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 针对高速无人机在三维空中高速公路部署中面临的协调问题，提出分层大语言模型驱动控制框架，利用云端大语言模型管理全局负载平衡，边缘大语言模型转化局部观测为子目标，引导深度强化学习控制器执行轨迹，降低碰撞率并提高系统吞吐量。

Comments This paper has been accepted by IEEE GLOBECOM 2026

Tumor-anchored deep feature random forests for out-of-distribution detection in lung cancer segmentation

基于肿瘤锚定的深度特征随机森林用于肺癌分割中的分布外检测

Aneesh Rangnekar, Harini Veeraraghavan

机构 * Memorial Sloan Kettering Cancer Center（纪念斯隆凯特林癌症中心） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：planning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出RF-Deep框架，利用深度特征提升CT扫描的分布外检测性能，通过少量标注数据改进分割管道的安全性。

Comments Accepted for publication in Transactions on Machine Learning Research (TMLR), 2026. Code available at: https://github.com/aneesh3108/RF-Deep

CR-Refiner: An Object-Centric Optimal Transport Reranker for Edit-Conditioned 3D Scene Retrieval

CR-Refiner：用于编辑条件3D场景检索的以对象为中心的最优传输重排器

Hao Wu, Jinjing Zhu, Nanyu Wu, Qianyi Cai, Heyi Lin, Hao Wang, Hui Xiong

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：verifier(abstract)

AI总结 研究编辑条件3D场景检索问题，提出CR-Refiner重排器，通过冻结语言模型解析编辑、不平衡最优传输问题评分候选对象、轴条件结构先验及语言模型验证器细化结果，在不同基础检索器上提升了硬子集检索指标。

CASE: Causal Alignment and Structural Enforcement for Improving Chain-of-Thought Faithfulness

CASE：用于提高思维链忠实度的因果对齐和结构强化

Ziming Wang, Yinghua Yao, Changwu Huang, Ke Tang, Xin Yao

专题命中 测试时计算 ：CoT(summary_cn,abstract)；chain-of-thought(title,abstract)；reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 研究思维链推理中生成的推理无法忠实支持最终答案的问题，提出CASE框架，通过训练时因果对齐和推理时结构强化，结合构建多种数据集及选择性损失微调、屏蔽注意力等方法，提升CoT忠实度、跨数据集转移能力及平均准确率。

Reasoning Fine-Tuning Induces Persistent Latent Policy States

推理微调诱导持久的潜在策略状态

Abir Harrasse, Michael Lan, Hunar Batra, Fateme Hashemi Chaleshtori, Chaithanya Bandi

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； University of Utah（犹他大学） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL；CoT(comments)

AI总结 研究推理微调对语言模型的影响，将思维链推理建模为切换动态系统，通过时间感知对比表征学习等方法恢复潜在策略。发现推理微调使模型有更丰富的潜在策略组织，恢复的状态有功能意义，SDS引导的剪枝效果良好，为推理模型分析和控制提供新视角。

Comments Accepted at the Conference on Language Modeling (COLM) 2026. 45 pages, including appendices; 24 figures and 12 tables. Code: https://github.com/withmartian/mi-cot

Large Language Models Explore by Latent Distilling

通过潜在蒸馏探索大语言模型

Yuanhao Zeng, Ao Lu, Lufei Li, Zheng Zhang, Yexin Li, Kan Ren

机构 * State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, BIGAI, Beijing, China（人工智能通用基础理论国家重点实验室，BIGAI，北京，中国） ； School of Information Science and Technology, ShanghaiTech University, Shanghai, China（信息科学与技术学院，上海交通大学，上海，中国） 纠错

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出Exploratory Sampling方法，通过蒸馏模型引导生成过程，提升语义多样性与推理效率，在数学、科学和代码生成中表现优异。

Comments 25 pages, 5 figures. Accepted in ICML 2026

Distribution-First Population Simulation: Collapse, Calibration, and Recall in Non-WEIRD LLM Persona Modeling

分布优先的总体模拟：非怪异大语言模型角色建模中的崩溃、校准和召回

Gurkan Ozkan

机构 * Istanbul Technical University（伊斯坦布尔技术大学） 纠错

专题命中 测试时计算 ：verifier(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究非怪异LLM角色建模中独立代理范式的问题，提出分布优先校正方法，通过言语化采样等进行实验，发现原范式有崩溃等问题，校正方法能测量内部不一致性及校准条件。

Comments 8 pages, 8 figures

DAIS: Dependency-Aware Intermediate QA Supervision for Complex Reasoning

DAIS：用于复杂推理的依赖感知中间问答监督

Yu Wang, Ming Fan, Xicheng Zhang, Zhiyong Li, Zhihu Wang, Caiyue Xu, Dahai Hu, Ting Liu

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Huawei Technologies Ltd（华为技术有限公司） 纠错

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

AI总结 研究针对思维链监督的局限性，提出依赖感知中间问答监督（DAIS）框架，将教师推理依据转换为阶段级记录，在多个数据集上提升了最终答案准确率，在政策合规基准测试中有显著增益，证明其作为辅助监督信号的有效性。