大模型推理能力

SEGRA: Structured Experience-Guided Graph Reasoning Agent for Gremlin Based Question Answering

SEGRA：用于基于Gremlin的问答的结构化经验引导图推理代理

Saiyue Lyu, Mariam Dundua, Vishaal Kapoor, Sarthak Ahuja, Neda Kordjazi, Evren Yortucboylu, Harsh Amin, Rebecca Steinert

机构 * University of British Columbia（英属哥伦比亚大学） ； Amazon（亚马逊） 纠错

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

AI总结 针对企业文本到Gremlin问答难题，SEGRA引入经验引导代理，集成多种技术，包括意图路由、查询生成等。在企业IT支持基准测试中成绩出色，平均评判分数大幅提高，技能库还降低了成本，提升了企业图问答的准确性与效率。

Which Models Perform Better in Inheritance Reasoning?

哪些模型在继承推理中表现更好？

Mohammed Amine Mouhoub, Chahinez Bouchekif

机构 * Paris Dauphine University（巴黎多芬纳大学） ； University of Abou Bekr Belkaïd（阿布·贝克尔·贝尔卡伊德大学） 纠错

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

AI总结 本文比较了商业和开源大语言模型在伊斯兰继承推理任务中的表现，发现商业模型在识别继承人、应用排除规则和保持推理一致性方面更优，其中Gemini 2.5 Flash表现最佳。

Hint-Guided Diversified Policy Optimization for LLM Reasoning

提示引导的多样化策略优化用于大语言模型推理

Zhiyu Cao, Kaixin Wu, Mingjie Zhong, Peifeng Li, Can Ye, Qiaoming Zhu

机构 * School of Computer Science and Technology, Soochow University（苏州大学计算机科学与技术学院） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

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

AI总结 提出提示引导的多样化策略优化（HDPO），通过“提出-选择-思考”轨迹激励模型生成多样且可靠的解决方案，提升推理能力、候选方案多样性和可靠方案识别能力。

Mixture-of-Thought-Tokens: Unifying Perception and Reasoning for Free-form Multimodal Grounding

思想令牌混合：统一感知与推理以实现自由形式多模态基础定位

Tianyi Gao, Han Fang, Tianyi Ding, Hao Li, Xin Wei, Hongbo Sun, Xiaodong Dong, Ye Yuan, Jinglin Xu, Kongming Liang, Hao Sun, Jingmin Xin

机构 * Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学人工智能与机器人研究所） ； Xingchen AGI Lab, China Telecom Artificial Intelligence Technology (Beijing) Co., Ltd（星辰通用人工智能实验室，中国电信人工智能技术（北京）有限公司） ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 研究旨在统一多模态基础定位中的感知与推理。提出思想令牌混合（Motto）方法，通过空间接地思想令牌化及上下文自适应令牌链实现，构建PR-Bench基准，实验证明该方法在自由形式接地任务中达领先性能。

Comments Accepted by ACM MM 2026

How Well Can AI Generate Backlogs from App Mockups?

人工智能从应用程序原型生成待办事项列表的效果如何？

Andrea Lezcano Airaldi, Lourdes Romera, Walid Maalej

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

AI总结 研究人工智能从应用程序原型生成待办事项列表的效果，提出多模态方法，评估三种提示策略，发现结合架构上下文的混合提示有帮助，结果因项目类型而异，还提出新度量，强调开发人员监督必要。

Comments Accepted at the AIRE Workshop, IEEE 34th International Requirements Engineering Conference (RE) 2026

EmoAgent-R1: Towards Multimodal Emotion Understanding with Reinforcement Learning-based Dynamic Agent Specialization

EmoAgent-R1：基于强化学习的动态智能体专业化实现多模态情感理解

Lihuang Fang, Yuchen Zou, kebing Jin, Jinghui Qin

机构 * Guangdong University of Technology（广东工业大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Guizhou Provincial Laboratory of Big Data, State Key Laboratory of Public Big Data, Guizhou University（贵州大学大数据省级重点实验室、公共大数据国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 研究针对现有多模态情感识别方法忽视情感源动态性和复杂性的问题，提出基于强化学习的动态智能体专业化框架EmoAgent-R1，采用冷启动策略和两步智能体工作流程训练，并用P-GRPO优化，实验证明其在情感推理性能和优化稳定性上更优。

Tokengeist: Multi-Turn Attribution Tracing in Agentic Conversations

Tokengeist：智能对话中的多轮归因追踪

Jessica Tang, Shraddha Barke, Sharad Agarwal

机构 * University of Toronto（多伦多大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

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

AI总结 研究多轮对话中语言模型响应的归因问题，提出多轮上下文归因及 Tokengeist 框架，通过有向无环图递归遍历恢复依赖路径，发布基准 MTCABench，实验表明 Tokengeist 能有效解决现有方法多跳依赖恢复不足问题。

Towards High-Level Semantic Intelligence

迈向高级语义智能

Xiujie Song, Gefei Yang, Yining You, Jiahui Gan, Qi Jia, Shota Watanabe, Tianxi Wan, Mengyue Wu, Kai Yu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 综述从语义复杂性角度审视人工智能语义智能发展，系统调研高级语义任务研究，总结理解和生成的相关方法及策略，旨在推动人工智能向高级语义智能持续发展。

Guiding Language Models to Be More Empathetic: Culturally Sensitive Mental Health Advice Generation Through Human-LLM Collaboration

引导语言模型更具同理心：通过人机协作生成具有文化敏感性的心理健康建议

Fatema Tuj Johora Faria, Mukaffi Bin Moin, Md. Mahfuzur Rahman, Khan Md Hasib, Jubayer Al Mahmud, M. F. Mridha

机构 * Ahsanullah University of Science and Technology（阿山努拉科技大学） ； Bangladesh University of Business and Technology（孟加拉国商业与技术大学） ； The University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Jashore University of Science and Technology（贾绍尔科技大学） ； American International University - Bangladesh（孟加拉国美国国际大学） 纠错

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

AI总结 研究探索大语言模型在低资源语言中生成同理心心理健康建议的能力，提出角色扮演反思性思维链咨询框架和基于Grok 4的评估框架，通过人机协作及特定策略，提升心理健康建议质量，使其更符合专业咨询。

LA-RL: Label-Aware Self-Reflection for Reinforcement Learning in Information Extraction

LA-RL：信息抽取中强化学习的标签感知自反思

Xiao You, Tianwei Yan, Zixu Shan, Longyu Du, Shan Zhao

机构 * Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； Chongqing Jiaotong University（重庆交通大学） 纠错

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

AI总结 研究针对大语言模型信息抽取中现有反思校正方法不足，提出LA-RL框架，通过任务诊断标签指导自校正，经特定训练阶段提升抽取质量，在多项任务实验中取得良好效果，且发现反思结构对任务敏感。

HyCE-RAG: Hypergraph Chain-of-Evidence Retrieval-Augmented Generation for Explainable Multi-hop Question Answering

HyCE-RAG：用于可解释多跳问答的超图证据链检索增强生成

Hong-Yu An, Yun-Jian Zhang, Chen-Wei Liang, Tian-Yi Zhang, Jian Ding, Yi-Lun Wu, Ao-Bo Li, Wei-Cong Su, Saifullah, Mujiangshan Wang

机构 * University of Macau（澳门大学） ； Shenzhen Kaihong Digital Industry Development Co., Ltd.（深圳开鸿数字产业发展有限公司） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shenzhen Institute of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院深圳先进技术研究院） 纠错

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

AI总结 研究可解释多跳问答，提出HyCE-RAG框架，将实体等组织成超边构建超图，经置信度传播和证据组装选择连接证据路径，评分时考虑多种因素，实验证明其在多方面优于标准和基于图的RAG基线，为复杂问答检索后推理提供新方向。

Comments 15 pages, 3 figures, 4 tables

SF-AMS: Strategic Forgetting for Structured Memory in LLM Agent

SF-AMS：大语言模型智能体中结构化记忆的策略性遗忘

Ning Yang, Siqi Li, Miaoxin Shen, Yuan Zhou, Meng Zhang, Tong Li, Haijun Zhang

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

AI总结 研究大语言模型智能体长上下文依赖瓶颈问题，提出SF-AMS框架，通过效用驱动机制和复合评分整合信号维护记忆，实验表明该方法在多跳推理等任务中相比基线有显著提升，证明建模记忆重要性对长上下文推理关键。

DeCoRAG: Cognitive Decoupling and Semantic-Aware Cropping for Complex Document Understanding

DeCoRAG：用于复杂文档理解的认知解耦和语义感知裁剪

Shuo Wang, Kai Zhang, Wenyuan Huang, Yizheng Yu, Xia Liao, Junming Su, Qing Wang, Fang Xi

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究针对复杂文档理解中多模态检索增强生成的难题，提出DeCoRAG方法，通过认知解耦、建立语义锚及区域感知裁剪机制，提升语义通过率，减少提示令牌，在复杂文档基准测试中取得良好效果。

Comments 11 pages, 4 figures, 8 tables

A Cybersecurity MLPS Large Language Model with Multi-Path Retrieval Fusion

一种具有多路径检索融合的网络安全多级保护方案大语言模型

Qian Li, Zhenyan Qi, Liang Shen, Yuan Zhang, Yifan Wan, Junyuan Ma, Yining Hu

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 针对网络安全MLPS，提出集成多种检索策略的大语言模型框架，结合分层、基于树及基于词元化的匹配检索，减少无关干扰，采用多维加权评分评估，在十个典型问题实验中该特定领域模型总分更高。

DarkAgents

DarkAgents：利用大语言模型和确定性测试代码构建理论天体粒子物理研究的协同管道

Michele Lucente, Silvia Pascoli, Filippo Sala, Matteo Zandi

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 DarkAgents利用大语言模型和确定性测试代码构建理论天体粒子物理研究的协同管道，解决模型构建、复杂计算和假设审计等挑战，提供参数拟合、约束条件及假设审计报告。

Comments 12 pages, 2 figures, code at https://github.com/PhysicsZandi/DarkAgents

Git Context Controller: Manage the Context of LLM-based Agents like Git

Git Context Controller: 管理基于LLM的代理的上下文像Git一样

Junde Wu, Minhao Hu, Jiayuan Zhu, Jiazhen Pan, Yuyuan Liu, Min Xu, Yueming Jin

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 Git-Context-Controller通过版本化文件系统管理LLM代理上下文，提升多轨迹问题解决能力，在SWE-Bench等基准测试中取得最佳性能。