大模型推理能力

AlphaCrafter: Harnessing Multi-Agent Workflows for Cross-Sectional Quantitative Trading

AlphaCrafter：一个跨截面量化交易的全栈多智能体框架

Yishuo Yuan, Jiayi Sheng, Sirui Zeng, Jiaqi Wang, Jiaheng Liu

机构 * Nanjing University（南京大学） 纠错

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

AI总结 AlphaCrafter通过连续适应的因子到执行管道，整合因子发现、制度适应选择和风险约束执行，实现跨截面量化交易的鲁棒性能。

Comments Submitted to AAAI 2027

LLM-generated personalized nudges for improving pro-environmental behavior: Field evidence from resource conservation

利用大型语言模型的迭代个性化增强行为提示：一项关于电力和热水节约的实地实验

Zonghan Li, Yi Liu, Chunyan Wang, Song Tong, Kaiping Peng, Feng Ji

机构 * School of Environment, Tsinghua University（清华大学环境学院） ； Department of Applied Psychology and Human Development, University of Toronto（多伦多大学应用心理学与人类发展系） ； State Key Laboratory of Regional Environment and Sustainability, Tsinghua University（清华大学区域环境与可持续性国家重点实验室） ； Department of Psychology, Beijing Normal University at Zhuhai（北京师范大学珠海校区心理学系） ； Department of Psychology and Cognitive Sciences, Tsinghua University（清华大学心理学与认知科学系） 纠错

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

AI总结 本研究利用大型语言模型实现迭代个性化，通过实地实验发现其在促进节能方面效果显著，且在前两轮干预中表现更优，但热水节约效果较弱且随时间减弱。

UrbanTrace: LLM-Assisted Discovery and Semantics-Aware Integration of Spatial Data

UrbanTrace：基于大语言模型的空间数据发现与语义感知集成

Sonia Castelo, Eden Wu, Joao Rulff, Harish Doraiswamy, Juliana Freire, Claudio Silva

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究针对城市决策中异构空间数据整合问题，提出UrbanTrace视觉分析系统，利用离线分析器结合大语言模型，通过三个交互式视图实现有效空间聚合，经评估在数据发现上表现优异，将空间聚合敏感性转化为视觉资产。

Comments 11 pages, 7 figures. Accepted to IEEE VIS 2026 (Full Papers Track). Author's version accepted for publication in IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics

Retrieval-based and Fine-tuned LLM Approaches for Industrial Asset Health Monitoring and Decision Support

基于检索和微调的大语言模型方法用于工业资产健康监测和决策支持

Seshu Kumar Damarla, Xiuli Zhu

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究基于检索和微调的大语言模型方法在工业资产健康监测中的故障传感器诊断推理表现，通过FailureSensorIQ基准测试，发现语义搜索和混合搜索效果好，基于LLM的微调模型性能最佳，且各方法对一些干扰因素敏感。

Comments 6 pages, 4 figures, 6 tables

Macroscopic wall pressure and microscopic contact load in crowds without egress: social-group cohesion and boundary buffering

无出口人群中的宏观壁面压力和微观接触载荷：社会群体凝聚力和边界缓冲

Bo-Shiun Shen, Son-Hsien Chen

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 研究无出口人群中机械危险，通过弹性重定向模型和社会力模型及其耦合动力学，用社会群体凝聚力等量化风险，揭示耦合动力学产生的壁面压力/接触载荷权衡及相边界，为高密度场所人群风险缓解和安全规划提供指导。

Comments 16 pages, 8 figures

Voltage-Aware Grid Aggregation: Expanding the European High-Voltage Network

电压感知的电网聚合：扩展欧洲高压网络

Benjamin Stöckl, Marco Anarmo, Sonja Wogrin, Yannick Werner

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文提出一种电压感知的电网分区和聚合方法，通过保留电压等级和变压器，提高电网扩展规划的准确性，通过欧洲案例研究验证其有效性。

Comments Accepted for IEEE International Conference on the European Energy Market

MEDIC-AD: Towards Medical Vision-Language Model's Clinical Intelligence

MEDIC-AD：迈向医疗视觉-语言模型的临床智能

Woohyeon Park, Jaeik Kim, Sunghwan Steve Cho, Pa Hong, Wookyoung Jeong, Yoojin Nam, Namjoon Kim, Ginny Y. Wong, Ka Chun Cheung, Jaeyoung Do

机构 * AIDAS Laboratory, Seoul National University（首尔大学AIDAS实验室） ； Samsung Changwon Hospital（三星昌原医院） ； Samsung Medical Center（三星医疗中心） ； NVIDIA, Santa Clara, USA（英伟达（美国圣克拉拉）） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 MEDIC-AD通过分阶段框架提升医疗视觉-语言模型在病变检测、症状跟踪和视觉可解释性方面的性能，实现临床应用中的最优表现。

Journal ref CVPR 2026

Mapping and Comparing Climate Equity Policy Practices Using RAG LLM-Based Semantic Analysis and Recommendation Systems

利用基于 RAG LLM 的语义分析和推荐系统映射和比较气候公平政策实践

Seung Jun Choi

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 本文利用基于RAG LLM的语义分析和推荐系统，研究气候公平政策实践的比较与映射，揭示规划领域在AI时代的核心职责与政策趋势。

CycleVLA: Proactive Self-Correcting Vision-Language-Action Models via Subtask Backtracking and Minimum Bayes Risk Decoding

CycleVLA: 通过子任务回溯和最小贝叶斯风险解码实现的前瞻性自修正视觉-语言-动作模型

Chenyang Ma, Kai Lu, Guangyu Yang, Jiuming Liu, Shitong Xu, Bill Byrne, Ioannis Havoutis, Niki Trigoni, Andrew Markham

机构 * Department of Computer Science, University of Oxford（牛津大学计算机科学系） ； Department of Engineering, University of Cambridge（剑桥大学工程系） 纠错

专题命中 规划推理 ：self-correction(abstract)

AI总结 CycleVLA通过子任务回溯和最小贝叶斯风险解码实现前瞻性自修正，提升视觉-语言-动作模型的故障预测与恢复能力

Comments Project Page: https://dannymcy.github.io/cyclevla/

RoboPIN: Grounded Embodied Reasoning via Pinned Chain-of-Thought

RoboPIN: 基于锚定思维链的具身推理

Yaoting Huang, Yifu Yuan, Linqi Han, Chengwen Li, Shuoheng Zhang, Xianze Yao, Hongyao Tang, Yan Zheng, Jianye Hao

机构 * Tianjin University（天津大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：chain-of-thought(title,summary_cn)；reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出Pinned Chain-of-Thought (PinCoT)推理范式，通过结构化视觉锚点绑定实体，解决多步推理中实体引用漂移和视觉解耦问题；训练4B参数模型在14个基准上平均超越最强7B基线12%。

Beyond Zooming: Learning Multi-Tool Visual Reasoning for Ultra-High-Resolution Remote Sensing

超越缩放：学习用于超高分辨率遥感的多工具视觉推理

Fengxiang Wang, Jiangnan Huang, Mingshuo Chen, Yueying Li, Yang Shi, Junwei Luo, Haoyu Wang, Yansheng Li, Jing Zhang, Haiyan Zhao, Wenjing Yang

机构 * National University of Defense Technology（国防科技大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(title,abstract)；planning(abstract)

AI总结 针对超高分辨率遥感图像给多模态大语言模型带来的挑战，提出GeoMTVR数据集，结合监督微调与以工具注意力为重点的强化学习算法开发GeoLens，实验证明其在多工具视觉推理方面优于直接推理和单工具放大基线。

GeoAnchor: Collaborative Reasoning via Latent Decomposition for 3D Spatial Understanding

GeoAnchor：通过潜在分解进行协作推理以实现3D空间理解

Hao Li, Han Fang, Zixin Pan, Xin Wei, Hongbo Sun, Jinglin Xu, Zhiyu Lin, Ye Yuan, Zhongjiang He, Yu Yu, Hao Sun

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； 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） ； The 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 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对从2D图像理解3D空间关系的挑战，提出GeoAnchor框架，通过分解3D空间信息为互补组件并结合协作训练策略，实现动态可解释推理，在复杂3D推理任务中优于现有技术。

Comments Accepted by ACM MM 2026

Localized Adaptation Reveals Distinct Learning Signatures in Transformers

局部适应揭示了Transformer中不同的学习特征

Rebecca Ramnauth, Brian Scassellati

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

AI总结 研究Transformer适应位置对模型学习的影响，引入含五个目标的基准，定义“适应几何”，发现不同目标有不同适应模式，且在参数匹配控制下模式持续，确立适应位置为控制模型学习等的关键设计变量。

Comments Main text: 8 pages, 2 figures; appendix: 13 tables, 10 figures; code and data available at https://github.com/rramnauth2220/adaptation-geometries

Visual prompt engineering for video models

视频模型的视觉提示工程

Robert Geirhos, Yuxuan Li, Thaddäus Wiedemer, Neha Kalibhat, Zi Wang, Mani Malek, Oyvind Tafjord, Kevin Swersky, Been Kim, Priyank Jaini

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

AI总结 研究视频模型能否从视觉提示工程中受益，通过自动修改任务图像提升性能，如视觉物理推理任务。发现视觉提示工程（VIPE）能提高视频推理性能，比传统方法更有效，为提升视频模型视觉推理性能提供简单高效途径。

Mage-VL: An Efficient Codec-Native Streaming Multimodal Foundation Model

Mage-VL：一种高效的编解码器原生流式多模态基础模型

Senqiao Yang, Kaichen Zhang, Zhaoyang Jia, Jinghao Guo, Yifei Shen, Xinjie Zhang, Xiaoyi Zhang, Haoqing Wang, Xiao Li, Peng Zhang, Xiang An, Yin Xie, Zhening Liu, Xun Guo, Jiahao Li, Shicheng Zheng, Jinglu Wang, Zongyu Guo, Wenxuan Xie, Zihan Zheng, Yuxuan Luo, Bin Li, Yan Lu

机构 * Microsoft（微软） 纠错

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

AI总结 研究针对标准视觉语言模型在流式感知任务的不足，提出Mage-VL。核心方法是用Mage-ViT选择性编码关键区域，减少视觉令牌消耗。该模型在多模态理解和交互上表现出色，推理速度加快，还有多项关键实证发现。

Comments Project page: https://microsoft.github.io/Mage

Detect Before You Leap: Mirage Detection in Vision-Language Models

在跳跃前检测：视觉语言模型中的幻象检测

Sayeed Shafayet Chowdhury, Md. Shaown Miah, S. M. Taiabul Haque, Syed Ishtiaque Ahmed

机构 * Indiana University Indianapolis（印第安纳大学印第安纳波利斯分校） ； Bangladesh University of Engineering and Technology（孟加拉工程与技术大学） 纠错

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

AI总结 针对视觉语言模型在缺乏视觉证据时产生自信但无根据回答的幻象问题，提出文本条件层内对齐方法，通过分析视觉编码器各层补丁令牌与问题嵌入的对齐轨迹，结合像素统计、零样本域路由和结构化自评估，实现高精度预响应幻象检测。

Towards Embodied Cognition in Robots via Spatially Grounded Synthetic Worlds

通过空间基础合成世界实现机器人的具身认知

Joel Currie, Gioele Migno, Enrico Piacenti, Maria Elena Giannaccini, Patric Bach, Davide De Tommaso, Agnieszka Wykowska

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

AI总结 提出训练视觉语言模型执行视觉视角采择的概念框架，引入合成数据集用于空间推理任务监督学习，专注推断Z轴距离，数据集公开，为具身人工智能系统空间理解奠基。

Comments Accepted to: Intelligent Autonomous Systems (IAS) 2025 as Late Breaking Report

AuthentiCity: A Multi-Source Provenance-Aware Knowledge Graph and Benchmark for 3D City Models

真实性：用于3D城市模型的多源溯源感知知识图谱及基准测试

Huynh Duc An Son Nguyen, Lukas Arzoumanidis, Youness Dehbi

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究针对城市数字孪生多源数据整合难题，提出多源溯源感知的3D城市知识图谱AuthentiCity，整合多城市多类型数据。引入两个基准测试系列，通过自然语言到查询翻译及图表示学习评估，展示其在多任务中的优势，为相关研究提供数据及测试支持。

DSCD-Nav: Dual-Stance Cooperative Debate for Object Navigation

DSCD-Nav: 双视角协作辩论用于物体导航

Weitao An, Qi Liu, Chenghao Xu, Jiayi Chai, Xu Yang, Kun Wei, Cheng Deng

机构 * School of Electronic Engineering, Xidian University, Xi' an 710071, China.（西安电子科技大学电子工程学院） 纠错

专题命中 视觉空间推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 DSCD-Nav通过双视角协作辩论机制提升机器人在部分可观测环境中的导航可靠性与效率。

DS@GT ARC at CheckThat! 2026: LLM-Based Trace Ranking and Grouped Reward Modeling for Multilingual Numerical Claim Verification

DS@GT ARC在CheckThat! 2026中的应用：基于大语言模型的多语言数值声明验证的推理轨迹排序和分组奖励建模

Sagnik Sinha, Shreyas Shrestha

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

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

AI总结 针对多语言数值声明验证，探索基于大语言模型（LLM）的推理轨迹排序和分组奖励建模两种方法。LLM方法用LoRA微调验证器评分，还尝试子声明分解；奖励模型用TF-IDF及特征评分。结果显示LLM方法多数指标更优，阿拉伯语中AraBERT表现更佳且子声明分解未提升性能。

Comments 10 pages, 2 figures. Accepted at CLEF 2026 CheckThat!. To appear in CEUR Workshop Proceedings

Penelope: Localized Latent Recurrence for Efficient Structured Reasoning

佩内洛普：用于高效结构化推理的局部潜在循环

Yutong Chen, Shouqian Shi, Xinran Liu, Haochen Wang, Jiaying Wang, Tianxing Xu, Yuanxi Wang, Zirui Ding

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

AI总结 研究复杂结构化推理任务计算问题，提出佩内洛普框架，通过局部潜在循环实现高效推理，将可见推理转移到内部循环路径，在开源基准实验中降低推理延迟，实现准确性-效率权衡。

Comments 8 pages, 2 figures

Controllable LLM Reasoning via Sparse Autoencoder-Based Steering

通过稀疏自编码器基于的转向实现可控的大语言模型推理

Yi Fang, Wenjie Wang, Mingfeng Xue, Boyi Deng, Fengli Xu, Dayiheng Liu, Fuli Feng

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SAE-Steering方法，通过稀疏自编码器分解隐藏状态，实现对大语言模型推理策略的高效控制，提升推理准确率和灵活性。

Comments Accepted to the ACL 2026 Main

Matryoshka Agent: Unfolding Sub-Agents for Long-Horizon Machine Learning Engineering

套娃智能体：展开子智能体以进行长期机器学习工程

Rushi Qiang, Changhao Li, Haotian Sun, Yuchen Zhuang, Chao Zhang, Bo Dai

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

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

AI总结 针对机器学习工程长期决策难题，提出套娃智能体框架，将问题解决分解为协调层次结构，高级协调器发指令，低级子智能体执行，开发有效训练范式，实验证明该方法有效且可扩展，能提升性能。

Artificial Epanorthosis: Why large language models overuse a classical rhetorical figure, and how to mitigate it

人工矫正：为什么大语言模型过度使用一种古典修辞格，以及如何缓解这一问题

Federico Boggia

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

AI总结 研究大语言模型过度使用矫正格修辞格的问题，基于模型与人类修辞风格差异及相关分类，提出用矫正格指数评分，通过测量发现校准错误，给出以LoRA适配器为中心的缓解技术、指令及适配器效果，强调校准到人类比率而非消除的重要性。

Comments 18 pages, 7 tables. v2: corrections to the classical sources (Quintilian, Cicero) and to several cited figures, and Appendix B corpus statistics aligned to the delivered dataset; measurements, results and conclusions unchanged. Data, code, and the trained LoRA adapter: https://federicoboggia.binatomy.com/pubblicazioni/

Complex-Valued Phase-Coherent Transformer

复值相位相干变换器

Leona Hioki

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

AI总结 本文提出相位相干变换器(PCT)，通过实值平滑门保持复值查询-键相似度的相位信息，提升了复杂值变换器在多种任务中的泛化能力。

Comments 26 pages, 17 tables (no figures). Companion Lean 4 formalization of Theorems 1 and 2 at https://github.com/leohio/phase-coherent-transformer-r-d

VeraGrid-Agent: Tool-Augmented LLMs for Distribution Optimal Power Flow at the Grid Edge

VeraGrid-Agent：用于电网边缘分布式最优潮流的工具增强大语言模型

Shivanshu Tripathi, Hamed Mohsenian-Rad, Maziar Raissi

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究针对电网边缘分布式最优潮流问题，提出工具增强大语言模型VeraGrid-Agent，通过自主编写模拟器输入、执行求解器并读取输出作答。引入VeraGrid-MCQ-150测试评估，相比无工具推理，该模型显著提升准确率，且剩余错误源于推理而非求解器执行。

Reason4Rec: Deliberative User Preference Alignment of Large Language Models for Recommendation

Reason4Rec：用于推荐的大语言模型的审慎用户偏好对齐

Yi Fang, Wenjie Wang, Yang Zhang, Fengbin Zhu, Qifan Wang, Fuli Feng, Xiangnan He

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究旨在开发更可靠的推荐LLMs，引入“审慎推荐”任务并提出“推理驱动的推荐器”框架，利用语言化用户反馈增强推理能力，经实验验证该框架能提升预测准确性和推理质量。

Comments Accepted to IEEE TKDE

TabRank: Chain-of-Thought Distillation for Table Re-Rankers

TabRank：表格重排器的思维链蒸馏

Adarsh Singh, Kushal Raj Bhandari, Jianxi Gao, Soham Dan, Vivek Gupta

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Rensselaer Polytechnic Institute（伦斯勒理工学院） ； Scale AI 纠错

专题命中 推理评测 ：chain-of-thought(title,abstract)；CoT(abstract,abstract_cn)；reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究针对表格检索训练推理重排器的问题，提出TabRank框架，通过构建数据集并探索两种训练紧凑推理模型的变体，经压力测试，该方法在多表格检索数据集上显著提升性能，有效推广到多表格推理。

Comments 8 pages, 3 figures

Towards Understanding the Cognitive Habits of Large Reasoning Models

迈向理解大型推理模型的认知习惯

Jianshuo Dong, Yujia Fu, Chuanrui Hu, Chao Zhang, Han Qiu

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)；CoT(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究大型推理模型是否展现类人认知习惯，基于“思维习惯”框架引入CogTest基准测试，对16个语言模型评估发现LRMs有类人习惯且能自适应运用，还揭示了习惯异同模式及与有害回答的关联，为理解模型不当行为提供重要依据。

Comments Published at Machine Intelligence Research vol.23, no.4, pp.873-886

A Cost-Effective Multimodal LLM Reasoning Framework for Question Answering over Irregular Clinical Time Series

一种用于不规则临床时间序列问答的经济高效多模态大语言模型推理框架

Frank Nie, Ethan B Liu, Yuan Zhu, Wei Fan, Jindong Han

机构 * Shandong University（山东大学） ； University of Auckland（奥克兰大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 针对不规则临床时间序列问答，提出ClinPRISM框架。该框架含不规则感知多尺度编码器、时间证据蒸馏器和渐进对齐策略，通过构建训练数据，在40亿参数大语言模型主干上实现最优性能，兼具低时间序列令牌数和低推理延迟。