大模型推理能力

LaRec: Unleashing LLM-based Latent Reasoning for Generative Recommendation

LaRec：释放基于大语言模型的生成式推荐中的潜在推理能力

Yu Xia, Zihan Lin, Wei Yang, Rui Zhong, Cheng Chen, Huan Ren, Yao Hu

专题命中 测试时计算 ：reasoning(title,abstract)；CoT(abstract,abstract_cn)；chain-of-thought(abstract)

AI总结 研究针对LLMs在推荐中现有方法的问题，提出LaRec框架。核心方法是通过潜在预训练赋予潜在推理能力，用个性化强化学习调整引导遍历多样推理路径。主要贡献是在多数据集实验中，以相当效率显著超越现有基线。

Training Language Models to Cooperate with Inference-Time Controllers

训练语言模型以与推理时控制器协作

Moumita Choudhury, Vanshaj Khattar, Jing Liu, Toshiaki Koike-Akino, Ankush Chakrabarty, Shlomo Zilberstein, Ye Wang

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究LLM性能依赖推理时控制器的问题，提出CALM框架，将其表述为多任务强化学习，通过模块级分解研究训练策略，评估显示该框架能提升推理时工作流程的泛化能力。

The Hitchhiker's Guide to Agentic AI: From Foundations to Systems

《智能体AI的搭车指南：从基础到系统》

Haggai Roitman

机构 * Haggai Roitman 纠错

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

AI总结 本文为构建自主AI系统提供全面实践参考，覆盖从Transformer架构、训练优化到对齐、推理、检索增强生成、记忆系统、智能体设计模式及多智能体协调的完整技术栈。

Comments version 1.3

Beyond Success Rate: Cost-Aware Evaluation of Offensive and Defensive Security Agents

超越成功率：攻防安全代理的成本感知评估

Paul Kassianik, Blaine Nelson, Yaron Singer

专题命中 测试时计算 ：reasoning(abstract)；test-time compute(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究通过成本-成功率视角评估语言模型安全代理，在攻防挑战中比较固定成本下模型性能，发现红蓝队任务扩展模式不同，进攻性CTF性能与测试时计算量有关，防御性SOC调查更依赖工具使用等，强调安全代理基准应考量经济效率与运营契合度。

ConsistencyGate: Preventing Memory Contamination in LLM Agents via Self-Consistency Admission Control

一致性门控：通过自一致性准入控制防止大语言模型智能体中的内存污染

Yan Zhang, Shibo Li

机构 * Florida State University（佛罗里达州立大学） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型智能体内存污染问题，提出一致性门控方法，在提交候选事实前向模型查询K次获软支持分数，超阈值才准入。该机制与模型无关、无需微调，经实验在四个模型主干上减少了污染，还发布了相关基准和实现。

Comments 24 pages, 2 figures, 6 tables, 1 algorithm; includes appendices

Nanbeige4.2-3B: Unlocking Agentic Capabilities in a Compact Model

南贝格4.2 - 3B：以紧凑模式解锁智能体能力

Nanbeige Lab, :, Chen Yang, Chengrui Huang, Fufeng Lan, Hanhui Chen, Hao Zhou, Huatong Song, Jiaqi Cao, Jiaying Zhu, Jinlin Niu, Kai Wang, Lisheng Huang, Qiliang Liang, Ran Le, Ruixiang Feng, Shuang Sun, Tao Gu, Tao Zhang, Tianyu Luo, Yang Song, Yun Xing, Yuntao Wen, Ziyao Xu, Zongchao Chen, Zongqiang Li

机构 * Nanbeige LLM Lab（南北贝大语言模型实验室） 纠错

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

AI总结 介绍南贝格4.2 - 3B紧凑通用智能体模型，通过特定预训练方式构建，利用多种强化学习方法提升质量与效率，在多任务和基准测试中表现出色，优于更大模型，有潜力成为紧凑本地个人助手。

PS-PPO: Prefix-Sampling PPO for Critic-Free RLHF

PS-PPO: 用于无评论者RLHF的前缀采样PPO

Doo Hwan Hwang, Kee-Eung Kim

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

AI总结 提出PS-PPO方法，通过前缀采样和重要性加权修正，在无评论者RLHF中减少训练计算和内存，保持准确率。

Journal ref ICML 2026 published

Self-Authored Verification Is Unreliable in Heuristic Self-Improving Agents

在启发式自我改进智能体中自我编写的验证不可靠

Diandian Guo, Cong Cao, Fangfang Yuan, Yingqi Wang, Yueshan Wang, Dakui Wang

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

AI总结 研究启发式自我改进智能体中自我编写验证不可靠的问题，引入密封外部接受循环（SEAL）方法，通过实验发现该问题在启发式学习中常现，自我验证失败按能力分层，SEAL性能优于无保护基线。

Comments 9 pages, 6 figures

Statistically Supported LLM Ingredient and Recipe Data Collection in Computational Nutrition

计算营养中统计支持的大语言模型成分与食谱数据收集

James Izzard, Hassan Eshkiki, Fabio Caraffini

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

AI总结 研究针对计算营养中成分数据问题，提出结合统计估计、不变性检查和网络获取的大语言模型管道。通过该管道可获取精确数据，在参考集上实现高匹配度并大幅降低误差，将大语言模型辅助数据库构建变为可控流程。

DeepLook: Deeper Thinking with Lookahead

DeepLook：通过前瞻进行更深入思考

Tingxin Yang, Zefeng Wang, Mengyue Wang, Xingcheng Zhou, Yunpu Ma

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑工业大学） ； LMU Munich（慕尼黑大学） ； MCML, LMU, MemAgents Lab（慕尼黑大学机器学习中心、记忆代理实验室） 纠错

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

AI总结 研究旨在改进大语言模型推理，提出无需训练的DeepLook框架，通过将前瞻计算集中在不确定性瓶颈处，聚合令牌级置信度为段级信号并排序投票。在四个数学基准测试中，该方法改变准确率与令牌成本的帕累托前沿，提升准确率并减少令牌生成。

MIITA: Memory-Induced Inference-Time Adaptation for Continual Learning with Small Language Models

MIITA：用于小语言模型持续学习的内存诱导推理时间自适应

Dong Li, Yanchi Liu, Xujiang Zhao, Wei Cheng, Zhengzhang Chen, Xintao Wu, Zhong Chen, Chen Zhao, Haifeng Chen

机构 * Baylor University（贝勒大学） ； NEC Laboratories America（美国 NEC 实验室） ； University of Arkansas（阿肯色大学） ； Southern Illinois University（南伊利诺伊大学） 纠错

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

AI总结 针对小语言模型持续学习中参数更新致灾难性遗忘及内存不足问题，提出MIITA框架，它通过存储校正方向原型并在推理时检索应用，结合理论分析，在多种设置实验中提升性能并减轻遗忘。

STORM: Segment, Track, and Object Re-Localization from a Single Image

STORM：从单张图像进行片段、跟踪和目标重定位

Yu Deng, Teng Cao, Hikaru Shindo, Quentin Delfosse, Jiahong Xue, Kristian Kersting

机构 * Department of Computer Science, Technical University of Darmstadt, Darmstadt, Hesse, Germany（德累斯顿技术大学计算机科学系） ； Hessian Center for Artificial Intelligence (hessian.AI), Darmstadt, Hesse, Germany（黑森人工智能中心（hessian.AI）） ； German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI), Darmstadt, Hesse, Germany（德国人工智能研究中心（DFKI）） ； Centre for Cognitive Science, Technical University of Darmstadt, Darmstadt, Hesse, Germany（德累斯顿技术大学认知科学中心） ； Google Intrinsic AI Research, Germany. † Work done while at the AIML research lab, now working at Intrinsic, Google.（谷歌Intrinsic AI研究） 纠错

专题命中 测试时计算 ：verifier(abstract)

AI总结 STORM提出一种统一框架，通过单张参考图像实现6D跟踪，减少人工干预并提升鲁棒性，实验显示其在无标注姿态跟踪和严重遮挡场景中表现优异。

Comments 21 pages. Accepted at the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026); camera-ready version

Journal ref Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026), PMLR, 2026

Agentic Reward Modeling: Verifying GUI Agent via Progressive Trajectory-Grounded Interaction

代理奖励建模：通过在线主动交互验证GUI代理

Chaoqun Cui, Jing Huang, Shijing Wang, Liming Zheng, Qingchao Kong, Zhixiong Zeng

机构 * MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences ； School of Computer Science \& Technology, Beijing Jiaotong University 纠错

专题命中 测试时计算 ：verifier(abstract)

AI总结 VAGEN通过引入代理交互验证范式，解决GUI代理评估中的视觉限制问题，提升评估准确性与性能。

Comments 25 pages, 12 figures