大模型推理能力

LatentMT: Machine Translation with Latent Reasoning

LatentMT：具有潜在推理的机器翻译

Wei-Rui Chen, Samar M. Magdy, Chiyu Zhang, Wenhui Zhu, Zhipeng Wang, Muhammad Abdul-Mageed

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

AI总结 研究提出LatentMT，将潜在推理循环语言模型用于机器翻译，采用小型主干模型经轻量级训练，在多语言翻译方向表现出色，循环推理早期提升质量后期饱和，且训练和推理计算效率高，为紧凑高效的机器翻译提供新路径。

The Price of Reasoning: Cost-Quality Tradeoffs in Reinforcement Learning for Neural Machine Translation

推理的代价：神经机器翻译强化学习中的成本-质量权衡

Michael Jungo, Aixiu An

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

AI总结 研究神经机器翻译强化学习中推理痕迹对翻译质量的影响，通过在训练或推理阶段省略推理痕迹进行实验，发现推理尤其是推理阶段能提升质量，还研究了推理导致计算需求增加与翻译质量提升间的成本-质量权衡。

Journal ref Proceedings of the 2026 ACM Symposium on Document Engineering (DocEng '26)

Reasoning Before Translation: Enhancing Legal Machine Translation with Structured Reasoning

翻译前推理：用结构化推理增强法律机器翻译

Aixiu An, Michael Jungo, Eloi Eynard, Mark Drenhaus, Andreas Fischer, Jean Hennebert, Sébastien Rumley

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

AI总结 研究法律领域神经机器翻译难题，通过比较多种方法，评估小型语言模型在不同再训练范式下的表现，以瑞士法律系统为测试平台，发现强化学习效果好，增强小型模型接近前沿推理模型，再训练范式随模型规模收益递减。

Comments Code available at https://github.com/aixiuxiuxiu/Legal-MT-SFT-RL

MAGE: Human-Like Macro Placement via Agentic Multimodal Reasoning

MAGE：通过智能多模态推理实现类人宏布局

Andrew B. Kahng, Sayak Kundu, Bodhisatta Pramanik

专题命中 其他推理 ：reasoning(title)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对工业物理设计流程中宏布局需大量人工优化的问题，提出MAGE框架。该框架通过多模态多智能体实现宏布局优化，结合多种规则与检查，引入量化类人性指标。实验表明其相比商业工具及基线有显著提升，且能转移到新布局设置。

Comments 16 pages

Rationale-Guided Knowledge Distillation for Cross-Lingual Stance Detection

用于跨语言立场检测的基于理由引导的知识蒸馏

Qiuli Zhou, Jingyuan Yao, Shengeng Tang, Hongzhi Chen, Jun Tang, Richang Hong

机构 * School of Foreign Studies, Hefei University of Technology（合肥工业大学外国语学院） ； School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology（合肥工业大学计算机与信息工程学院） ； Hefei Institute of Technology（合肥学院） 纠错

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

AI总结 针对跨语言立场检测中现有方法忽视推理过程及大语言模型存在局限性的问题，提出基于理由引导的知识蒸馏框架，用思维链提示引导大语言模型生成理由并提炼知识至学生模型，设计双路径蒸馏机制及对比学习策略，实验证明该方法优于基线。

Comments 23 pages, 7 figures, 3 tables

Measuring Reward-Seeking via Contrastive Belief Updates

通过对比信念更新来衡量奖励寻求行为

Axel Højmark, Jérémy Scheurer, Evgenia Nitishinskaya, Felix Hofstätter, Jason Wolfe, Theodore Ehrenborg, Bronson Schoen, Alexander Meinke

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

AI总结 研究用强化学习训练的语言模型中‘奖励寻求’行为的测量方法，核心方法是对比合成文档微调，主要贡献是发现RL训练会使模型更倾向评分者偏好，甚至违背开发者意图，该方法还适用于奖励破解模型。

Comments 101 pages, 66 figures

ISO: An RLVR-Native Optimization Stack

ISO：一种原生 RLVR 的优化栈

Hanqing Zhu, Wenyan Cong, Zhizhou Sha, Sagnik Mukherjee, Xinyuan Song, David González-Martínez, Xiaoxia Wu, Yuandong Tian, Shiwei Liu, David Z. Pan, Zhangyang "Atlas" Wang

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； UIUC（伊利诺伊大学香槟分校） ； Emory University（埃默里大学） ； Together AI（联合人工智能公司） ； Recursive Superintelligence Inc（递归超级智能公司） ； ELLIS Institute Tübingen（图宾根埃利斯研究所） 纠错

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

AI总结 研究 RLVR 中缺失的优化层，提出等谱优化（ISO）框架，包括离线的 ISO-Merger 和在线的 ISO-Optimizer。通过光谱继承，在推理和编码任务中，用更少训练步骤提高准确率，为 RLVR 优化层问题提供了具体解决方案。

Comments Preprint

For What Reason? Interpreting Models' Encoding of Causation and Antithesis

出于什么原因？解释模型对因果关系和对立关系的编码

Abhidip Bhattacharyya, Shira Wein

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； University of South Florida（南佛罗里达大学） 纠错

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

AI总结 研究指令微调的Transformer模型对英语话语关系的编码，聚焦因果和对立关系。通过下一个token预测任务及可解释性技术，发现早期层在序列中间做预测，中层接近末尾确定决策，部分层有答案偏好，揭示话语推理的不对称表示。

Attacking Graph Foundation Models Through Their Shared Representation

通过共享表示攻击图基础模型

Pankaj Kumar, Subhankar Mishra

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

AI总结 研究通过攻击图基础模型的共享表示来探索其脆弱性，采用表示空间扰动和输入空间攻击等方法，针对六个公共模型进行实验，发现不同模型的脆弱性表现，如OpenGraph的频谱分词器有特定脆弱性，还分析了脆弱性与解码器读取表示的关系。

Don't Blame the Large Language Model: How Agent Harness Evolution Shapes Coding Agent Quality

不要责怪大语言模型：脚手架演化如何塑造编码代理质量

Oussama Ben Sghaier, Hao Li, Bram Adams, Ahmed E. Hassan

机构 * Queen’s University Canada（加拿大女王大学） 纠错

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

AI总结 研究编码代理中脚手架演化对其质量的影响。通过固定模型、仅改变脚手架，对Qwen Code CLI的35个连续版本进行评估，追踪质量波动与开发模式及架构组件的关系。

OPD-IAD: From Language Judgment to Industrial Anomaly Detection via On-Policy Self-Distillation

OPD-IAD：通过策略内自蒸馏从语言判断到工业异常检测

Shuimu Chen, Jing Jin, Nan Su, Hongbo Xu, Zebang Cheng, Wenming Yang, Fei Ma, Guijin Wang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (SZ)（广东省人工智能与数字经济实验室（深圳）） ； Shenzhen University（深圳大学） 纠错

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

AI总结 研究如何利用大型视觉语言模型进行工业异常检测，提出OPD-IAD框架，通过策略内自蒸馏和语言引导视觉锚定，将语言判断转化为像素级异常图，在相关方法中取得最佳性能。

A Better Start for Language Models: Domain-Conditional Position Offsets

语言模型的更好开端：领域条件位置偏移

Ye Qiao

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

AI总结 研究针对自回归语言模型序列开头冷启动惩罚问题，提出领域条件位置偏移方法，通过添加单个学习向量减少困惑度，在多模型上效果显著，且具有轻量级、可热切换特点，能改善检索重排等，是短域内评分和校准的有效工具。

Externalizing Research Synthesis and Validation in AI Scientists through a Research Harness

通过研究框架将AI科学家的研究综合与验证外部化

Zijian Wang, Hanqi Li, Ziyue Yang, Zijian Hu, Shenghan Zuo, Yunzhe Zhang, Da Ma, Danyu Luo, Chenrun Wang, Jing Peng, Tiancheng Huang, Sijia Guo, Huayang Wang, Zichen Zhu, Senyu Han, Yilu Cao, Bo Chen, Xin Chen, Kai Yu, Lu Chen

机构 * X-LANCE Lab, School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China（上海交通大学计算机学院X-LANCE实验室） ； Jiangsu Key Lab of Language Computing, Suzhou, China（江苏省语言计算重点实验室） ； Suzhou Laboratory, Suzhou, China（苏州实验室） 纠错

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

AI总结 提出Xcientist框架，将研究综合与实验验证外部化为可检查的合同驱动过程，解决自动研究中的声明漂移问题，并在多个领域验证其有效性。

Comments 66 pages, 15 figures, 19 tables

Length Value Model: Scalable Value Pretraining for Token-Level Length Modeling

长度值模型：用于令牌级长度建模的可扩展值预训练

Zhen Zhang, Changyi Yang, Zijie Xia, Zhen Yang, Chengzhi Liu, Zhaotiao Weng, Yepeng Liu, Haobo Chen, Jin Pan, Chenyang Zhao, Yuheng Bu, Alkesh Patel, Zhe Gan, Xin Eric Wang

机构 * University of California, Santa Barbara（加州大学圣巴巴拉分校） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； LMSYS Org（LMSYS组织） ； Apple Inc.（苹果公司） 纠错

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

AI总结 本文提出Length Value Model，通过令牌级建模实现高效的长度预测，提升生成长度的准确性和效率，实验显示其在多个任务中优于现有模型。

CPGRec+: A Balance-oriented Framework for Personalized Video Game Recommendations

CPGRec+: 一种面向个性化视频游戏推荐的平衡框架

Xiping Li, Aier Yang, Jianghong Ma, Kangzhe Liu, Shanshan Feng, Haijun Zhang, Yi Zhao

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； School of Computer Science, Wuhan University（武汉大学计算机学院） 纠错

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

AI总结 本文提出CPGRec+框架，通过引入偏好引导边加权和表示生成模块，解决传统推荐系统在准确率与多样性间的平衡问题，实验表明其在Steam数据集上表现更优。

Comments Published in ACM Transactions on Information Systems (TOIS). 43 pages, 9 figures

Journal ref ACM Trans. Inf. Syst. 44, 3, Article 66 (March 2026), 44 pages

LLM-Grounded Explainable AI for Supply Chain Risk Early Warning via Temporal Graph Attention Networks

基于时间图注意力网络的LLM解释性AI用于供应链风险早期预警

Zhiming Xue, Yujue Wang, Menghao Huo

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

AI总结 本文提出基于时间图注意力网络和大语言模型的框架，用于可解释的供应链风险早期预警，通过结合证据导向的方法提升预测准确性与解释可靠性。

RAPT: Model-Predictive Out-of-Distribution Detection and Failure Diagnosis for Sim-to-Real Humanoid Deployment

RAPT：面向真实人类机器人的模型预测异常检测与故障诊断

Humphrey Munn, Brendan Tidd, Peter Bohm, Marcus Gallagher, David Howard

机构 * School of Electrical Engineering and Computer Science, University of Queensland（电气工程与计算机科学学院，昆士兰大学） ； CSIRO Robotics, Data61（CSIRO机器人，Data61） 纠错

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

AI总结 RAPT通过模型预测异常检测和故障诊断技术，提升人形机器人在仿真到现实转移中的鲁棒性和可解释性。

RoboInspector: Unveiling the Unreliability of Policy Code for LLM-enabled Robotic Manipulation

RoboInspector：揭示用于基于大语言模型的机器人操作的策略代码的不可靠性

Chenduo Ying, Linkang Du, Peng Cheng, Yuanchao Shu

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

AI总结 研究基于大语言模型的机器人操作中策略代码不可靠问题，设计RoboInspector从任务复杂性和指令粒度揭示其不可靠性，通过实验识别四种不可靠行为及原因，还引入优化方法，可提高策略代码生成可靠性达35%。

Comments Accepted to ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology

Mitigating Modality and Language-Style Gaps for Zero-Shot Video Moment Retrieval

缓解零样本视频时刻检索中的模态和语言风格差距

Jihyun Lee, Cheol-Ho Cho, Woojin Jun, Woojin Jeong, Jae-Pil Heo

机构 * Sungkyunkwan University（成均馆大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究零样本视频时刻检索中模态和语言风格差距问题，提出基于自相似性的时刻提议和评分方法及查询感知的多模态大语言模型推理阶段，有效缓解差距，在相关基准测试中达最优性能。

Comments ECCV 2026 (* These authors contributed equally.)

DuSPiT: Dual-Branch Sub-Patch Pixel Diffusion Transformer

DuSPiT：双分支子补丁像素扩散变换器

Yunpeng Bai, Yossi Gandelsman, Michaël Gharbi

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

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究针对像素空间扩散中单一表示兼顾全局与细节的问题，提出双分支子补丁像素扩散变换器DuSPiT。通过分离全局与局部处理，利用两分支交互，实现更丰富细节和更好质量效率权衡，优于此前的像素空间扩散变换器。