大模型推理能力

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。

Evaluating Multi-Turn Multimodal Diagnostic Reasoning on Challenging Real-World Clinical Cases

评估具有挑战性的真实世界临床病例中的多轮多模态诊断推理

Rui Yang, Weihao Xuan, Yi Lin, Zhuhan Bao, Jonathan Chong Kai Liew, Matthew Yu Heng Wong, Nicolás Lescano, Nikita R. Paripati, Emily Ling-Lin Pai, Jiarui Liu, Heli Qi, Heng-Jui Chang, Benny Kai Guo Loo, Huitao Li, Kunyu Yu, Yufan Wang, Chuan Hong, Shijian Lu, Douglas Teodoro, Naoto Yokoya, Ross Koppel, Mona Diab, Hua Xu, David W. Bates, Nan Liu, Yifan Peng

机构 * Center for Biomedical Data Science, Duke-NUS Medical School（生物医学数据科学中心，杜克 - 新加坡国立大学医学院） ； Duke-NUS AI + Medical Sciences Initiative, Duke-NUS Medical School（杜克 - 新加坡国立大学人工智能与医学科学计划，杜克 - 新加坡国立大学医学院） ； Department of Population Health Sciences, Weill Cornell Medicine（人口健康科学系，威尔康奈尔医学院） ； System Engineering, College of Engineering, Cornell University（系统工程，康奈尔大学工程学院） ； Graduate School of Frontier Sciences, The University of Tokyo（前沿科学研究生院，东京大学） ； RIKEN Center for Advanced Intelligence Project（理化学研究所先进智能项目中心） ； Department of Biostatistics and Bioinformatics, Duke University（生物统计学与生物信息学系，杜克大学） ； Perelman School of Medicine, University of Pennsylvania（佩雷尔曼医学院，宾夕法尼亚大学） ； School of Clinical Medicine, University of Cambridge（临床医学学院，剑桥大学） ； Hospital of the University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学医院） ； Children’s Hospital of Philadelphia (CHOP)（费城儿童医院） ； Department of Anatomic Pathology and Laboratory Medicine, Hospital of the University of Pennsylvania（解剖病理学与检验医学系，宾夕法尼亚大学医院） ； Department of Pathology and Laboratory Medicine, University of California, San Francisco（病理学与检验医学系，加州大学旧金山分校） ； Language Technologies Institute, Carnegie Mellon University（语言技术研究所，卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 研究针对现有多模态大语言模型评估难以捕捉现实临床诊断复杂性的问题，开发ClinMM-Bench基准，用两级框架评估15个模型，发现专有模型诊断准确性最高，但各模型完全正确诊断比例有限，当前模型诊断推理有局限并明确了失败模式。

NormWorlds-CF: Solver-Verified Counterfactual Normative Reasoning with Metamorphic-Relation GRPO

NormWorlds-CF：使用变质关系GRPO进行求解器验证的反事实规范推理

Xinqi Zhang

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 介绍NormWorlds-CF用于可执行规则世界的反事实规范推理，其求解器能产生多种结果用于监督评估。通过实验对比不同奖励机制对任务的影响，显示验证的反事实结构可影响训练后表现。

Agentic AI for Scientific Reasoning in Autonomous Quantum Sensing Experiments

用于自主量子传感实验中科学推理的智能体人工智能

Takuya Isogawa, Ryotaro Okabe, Nutdech Phadetsuwannukun, Mingda Li, Paola Cappellaro

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

AI总结 该研究围绕大语言模型智能体实现用于金刚石中NV中心自主实验的智能体人工智能工作流程，主要贡献为展示自主实验流程，引入离线基准评估智能体推理，结果表明自主实验中智能体与代码分工明确，智能体负责假设和数据评估，代码控制硬件与执行安全约束。

Comments 11 pages, 4 figures + Supplementary Information

RefBench-PRO: Perceptual and Reasoning Oriented Benchmark for Referring Expression Comprehension

RefBench-PRO：面向感知与推理的指称表达理解基准

Tianyi Gao, Hao Li, Han Fang, Xin Wei, Xiaodong Dong, Hongbo Sun, Ye Yuan, Zhongjiang He, Jinglin Xu, Jingmin Xin, Hao Sun

机构 * National Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence（国家人机混合增强智能重点实验室） ； National Engineering Research Center for Visual Information and Applications（国家视觉信息与应用工程技术研究中心） ； Institute of Artificial Intelligence and Robotics（人工智能与机器人研究院） ； Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Institute of Artificial Intelligence (TeleAI)（人工智能研究院（TeleAI）） ； China Telecom（中国电信） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） 纠错

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

AI总结 RefBench-PRO提出一个面向感知与推理的指称表达理解基准，通过分解指称表达为感知和推理两个维度，设计六个逐步递增的挑战任务，并引入Ref-R1强化学习方案提升定位精度，实现对多模态大语言模型的可解释评估。

Towards Faithful Sentimental Image Captioning via Evidence-Aware Multi-Agent Reasoning

通过证据感知多智能体推理实现忠实的情感图像字幕生成

Tiecheng Cai, Zexian Yang, Chao Chen, Shanshan Lin, Xiangwen Liao

专题命中 推理评测 ：reasoning(title)

AI总结 研究情感图像字幕生成中平衡情感表达与视觉保真度的问题，提出SEA-Cap系统，通过情感证据挖掘器提取线索，利用多智能体协作工作流程，依视觉证据审核完善字幕，有效减轻幻觉并达最优性能。

A Control System, a Dataset, and a Recipe for Making Frozen LLM Agents Learn a Domain

一种用于使冻结的语言模型智能体学习领域的控制系统、数据集和方法

Debjyoti Paul

机构 * Meta AI 纠错

专题命中 推理评测 ：planning(abstract)；verifier(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究如何让冻结的语言模型智能体学习领域，核心方法是将框架视为特定动作空间，用经典强化学习在线学习策略并以多目标奖励评分，贡献包括用DSPy实例化系统并评估，还发布相关代码、任务套件、训练日志及部署方法。

Comments 8 pages, 1 figure, 3 tables. Code and dataset: https://github.com/dpaul0501/context-optimization-rl

Addressable Recall Compaction for Long Context-Window Control in AI Agents

用于人工智能代理中长上下文窗口控制的可寻址召回压缩

Thang Dang, Yuma Ichikawa, Sakina Fatima, Koichi Shirahata

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

AI总结 研究针对长时程语言模型代理上下文窗口超界问题，提出ARC框架，将存档与活动上下文分离，以ID可寻址日志存储工具观察结果，压缩时替换旧观察结果。实验表明该方法能提高信息保留和服务效率。

Comments 20 pages, 2 figures

Aletheia: An Offline-First Clinical Decision Support System for Differential Diagnosis in Low-Resource Healthcare Settings

Aletheia：用于低资源医疗环境中鉴别诊断的离线优先临床决策支持系统

Joseph Walusimbi, Ann Move Oguti, Abubakhari Sserwadda, Precious Boss Kasasira, Charles Brian Okoboi

机构 * Soroti University（索罗蒂大学） 纠错

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

AI总结 针对撒哈拉以南非洲低资源医疗环境，提出基于Qwen2.5 - 3B - Instruct并经QLoRA微调的Aletheia临床决策支持系统，评估显示其在诊断准确率等指标上表现良好，证明在无云设施的资源受限环境初级保健层部署大语言模型临床推理的可行性。

Comments 8 pages, 11 figures, 4 tables

RSMeM: Knowledge-Enhanced Memory Evolution for Remote Sensing Agents with Systematic Evaluation

RSMeM：用于遥感智能体的知识增强记忆进化及系统评估

Bingxian Wu, Yu Zhang, Zonghao Guo, Tang Liu, Chen Qian, Yuxiang Lu, Xingbo Du, Yanghao Li, Yidan Zhang, Chi Chen, Ling Yao, Maosong Sun

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

AI总结 研究针对现有遥感智能体问题，提出RSMeM机制，通过分层知识基础和失败感知经验提炼两个组件，迭代吸收领域知识转化为执行经验，经实验验证能提升工具使用性能和答案质量，具有强大知识密度。

Comments Accepted to ACL 2026 Main. Code: https://github.com/AI9Stars/RSMeM

MemLens: A Value-Aware Memory Management System with Interactive Analytics for LLM-based Agents

MemLens：一种用于基于大语言模型的智能体的具有交互式分析的价值感知内存管理系统

Shuyue Wei, Chang Liu, Zimu Zhou, Yongxin Tong, Lizhen Cui

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

AI总结 研究针对基于LLM的智能体内存管理问题，提出价值感知内存管理系统MemLens，通过端到端交互式分析仪表板展示内存生命周期，经学习助手应用程序帮助用户比较策略，可实现高效、可解释和个性化的长期内存管理。

Messier: A High-Resolution Corpus for Cross-Benchmark Agent Evaluation

梅西耶：用于跨基准智能体评估的高分辨率语料库

Stefan Krsteski, Charlotte Meyer, Guillaume Allegre, Tony O'Halloran, Alexandre Sallinen

机构 * Andromede AI（仙女座人工智能公司） 纠错

专题命中 推理评测 ：verifier(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对智能体评估中任务等碎片化问题，引入梅西耶语料库，整合多基准、智能体、任务和验证器等信息，标准化记录并分类。通过该语料库发现基准进展不均衡，指出多验证器任务评分问题，得出能力量表，为智能体评估提供基础可复用设施。

MARS: Multi-Agent Re-ranking for Repeat-Order Food Delivery Recommendation

MARS：用于重复订单食品配送推荐的多智能体重排

Jiahao Tian, Zhenkai Wang

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

AI总结 研究针对重复订单食品配送推荐，提出MARS模块化多智能体重排框架，分两阶段推荐，结合多种信号与推理。通过实验评估，贡献包括给出集成框架、证明预训练主干结合轻量级检索有竞争力、建立可重现评估设置。

DisasterTD: Disaster Toponym Disambiguation Using Multimodal LLMs and Cross-View Geolocalization

DisasterTD：使用多模态大语言模型和跨视角地理定位的灾害地名消歧

Wenping Yin, Ziqi Liu, Naixia Mou, Weijia Li, Danfeng Hong, Hao Li

机构 * College of Geodesy and Geomatics, Shandong University of Science and Technology（山东科技大学测绘与地理信息学院） ； School of Environmental Science and Spatial Informatics, China University of Mining and Technology（中国矿业大学环境与测绘学院） ； State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University（武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室） ； Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； School of Automation, Southeast University（东南大学自动化学院） ； Department of Geography, National University of Singapore（新加坡国立大学地理系） 纠错

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

AI总结 研究针对社交媒体图像地理参考模糊问题，提出DisasterTD框架，集成多模态大语言模型语义推理与跨视角地理定位，在飓风哈维数据集上评估，该方法优于基线，能有效进行细粒度灾害地理定位，提升不同距离下的定位准确率并减少误差。

RRS-10K: A Multitask Vision-Language Model Benchmark for Rare Remote Sensing Image Interpretation

RRS-10K：用于罕见遥感图像解释的多任务视觉语言模型基准测试

Yuqiao Lai, Jiancheng Qi, Fei Wang, Yuxin Liu, Kun Li, Ye Chen, Yan Gao, Yanyan Wei

机构 * Laboratory of Intelligent Language Processing, National University of Defense Technology（国防科技大学智能语言处理实验室） ； Hefei University of Technology（合肥工业大学） ； Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center（合肥综合性国家科学中心人工智能研究院） ； United Arab Emirates University（阿联酋大学） 纠错

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

AI总结 针对视觉语言模型在罕见遥感图像解释能力不足的问题，提出RRS-10K基准测试，含军事遥感图像及问答对，构建时引入干扰项过滤策略，评估多个模型，揭示其性能弱点，为开发更可靠的遥感视觉语言模型提供指导。

Psychological Competence as a Missing Dimension in AI Evaluation

心理能力作为人工智能评估中缺失的维度

Marcos Economides, Paul M. Sacher, Samuel Salzer, Alexis Michelle Abellar, Fendi Tsim, Antoine Ferrère

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

AI总结 研究指出当前人工智能评估框架对面向人类的系统不足，引入心理能力这一缺失维度，借鉴多领域研究概述其概念框架，定义结构、阐明边界并说明评估方式，强调其应成为多方关注的核心考量。

Comments 12 pages, 3 figures. LaTeX source added to enable accessible HTML; minor wording and typesetting revisions

Agentic AI in medicine: architectures, applications, evaluation, and challenges for clinical translation

医学中的智能体人工智能：临床转化的架构、应用、评估及挑战

Zheng Tong, Yang Liu, Wanshu Fan, Jing Qin, Zhongbin Han, Haifan Gong, Congyu Liao, Xiaofeng Liu, Cong Wang

机构 * School of Software Engineering, Dalian University（大连大学软件工程学院） ； Affiliated Zhongshan Hospital of Dalian University（大连大学附属中山医院） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； University of California, San Francisco（加州大学旧金山分校） ； Yale University（耶鲁大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：planning(abstract)

AI总结 研究探讨医学中智能体人工智能的架构、应用等，通过范围审查筛选相关研究，指出其范围未定论且评估与临床需求不符，证据基础有限，临床转化需更清晰定义、可重复评估等。

Comments Review article, 6 figures, 2 tables. 42 pages

Towards Reliable Stain Transfer: An Iterative Data-Model Co-Optimization Framework Based on Multimodal Expert-Guided Assessment

迈向可靠的染色转移：基于多模态专家指导评估的迭代数据-模型协同优化框架

Siyuan Xu, Yan Wang, Haofei Song, Lili Gao, Jiansheng Wang, Qing Zhang, Dan Huang, Boxiang Yun, Hongkai Xiong, Qingli Li

机构 * East China Normal University（华东师范大学） ； Ruijin Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine（上海交通大学医学院附属瑞金医院） ； Hangzhou Hyperspectral Imaging Technology Co., Ltd.（杭州高光谱成像技术有限公司） ； Fudan University Shanghai Cancer Center（复旦大学附属肿瘤医院） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究针对染色转移建模难题，提出DMCoStain框架，通过迭代优化数据与模型能力提升准确性和可解释性。基于IPE视觉语言模型构建MEGFS策略并创建ImmunoInstruction数据集，实验证明该框架达最优精度，其范式有实用价值，MEGFS可作评估工具。

Comments 10 pages, accepted by ACMMM2026 Main Track

The Case Against Generation for Retrieval: Discriminative Language Models as Effective Retrievers

反对用于检索的生成式模型：判别式语言模型作为有效的检索器

Zhe Xu, Prachi Agrawal, Kavosh Asadi, Tianyi Chen, Carl Hu, Justin Johnson, Wuwei Lan, Mingfu Liang, Xi Liu, Tik On Lui, Oladipo Ositelu, Sandeep Pandey, Ankit Peshin, Feng Qi, Anil Ramakrishna, Kaushik Rangadurai, Frank Shyu, Luke Simon, Yang Yang, Chiyu Zhang

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究探讨大语言模型用于检索的问题，通过将其作为语义表示主干重振双塔检索架构，引入创新的双塔框架，经实验评估，该架构在公共基准和生产系统中表现出色，证明传统双塔范式结合现代学习后在工业检索中仍具竞争力。

HiEviDR-Bench: A Benchmark for Hierarchical Evidence Aggregation in Deep Research

HiEviDR-Bench：深度研究中分层证据聚合的基准测试

Yubo Sun, Chunyi Peng, Yukun Yan, Zhenghao Liu, Sen Mei, Bangrui Xu, Xuanhe Zhou, Chi Chen, Maosong Sun

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 针对深度研究中证据聚合评估不足问题，HiEviDR-Bench构建基准测试，涵盖多领域多模态设置，用证据图表示实例，开发评估框架及机制。含2000个问题，实验显示多模型虽报告质量好，但在引用准确性等方面欠佳，瓶颈在证据识别和中间主张构建。

Comments Code and data are available at https://ai9stars.github.io/HiEviDR-Bench.github.io

PerceptionBench: Evaluating Atomic Visual Perception in Multimodal Large Language Models

感知基准：评估多模态大语言模型中的原子视觉感知

Zichao Lin, Yifeng Xie, Bowen Qu, Haiming Wang, Jia Li, Haoning Wu, Yuhao Dong, Zuhao Yang, Jinguo Zhu, Haoyu Lu, Zijia Zhao, Tongtian Yue, Zhangyang Qi, Junwei Yang, Mengfan Dong, Peizhou Cao, Chenzhuang Du, Zaida Zhou, Haotian Yao, Hao Yang, Hongcheng Gao, Lin Sui, Weihong Li, Xinxing Zu, Jia Chen, Yao Wang, Xiaoxue Wu, Yalin Wang, Y. Charles, Yiping Bao, Yangyang Liu, Zhiqi Huang, Xinyu Zhou

机构 * Moonshot AI（登月人工智能） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 介绍用于评估多模态大语言模型原子视觉感知能力的PerceptionBench基准，通过自下而上方法构建错误分类法及相关问题，测试16个前沿模型，发现原子感知待解决，该基准为衡量MLLM视觉感知边界提供标准。

LLMs for Agentic Home Energy Management

用于智能家庭能源管理的大语言模型

Sokipriala Jonah, Queen Moses, Abiola Babatunde, Michael Ajao-Olarinoye, Daniel Bammeke

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究家庭能源管理系统中，大语言模型智能体能否为多设备家庭能源调度提供自然语言接口。通过工具调用ReAct智能体及相关数据，对三个商业模型进行基准测试，结果显示模型表现各异，能实现高调度成功率和接近最优性。

Comments 15 pages, 8 figures

Explainable Flood Segmentation on Sentinel-1 SAR1 Imagery Using CNN and Transformer Architectures

可解释的Sentinel-1 SAR影像洪水分割：CNN与Transformer架构的比较研究

Arundhuti Banerjee, David Daou

机构 * United Nations University's Institute for Environment and Human Security (UNU-EHS)（联合国大学环境与人类安全研究所（UNU-EHS）） 纠错

专题命中 推理评测 ：planning(abstract)

AI总结 比较CNN和视觉Transformer在Sentinel-1 SAR影像多类洪水分割中的性能，SegFormer-b2在ETCI数据集上显著优于U-Net，但在Sen1Floods11上优势缩小，并利用可解释性技术分析模型决策。

TrajAudit: Automated Failure Diagnosis for Agentic Coding Systems

TrajAudit：智能体编码系统的自动化故障诊断

Minxing Wang, Xiaofei Xie, Yintong Huo

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 针对仓库级编码轨迹中噪声多、上下文长的问题，提出TrajAudit框架，通过模式匹配过滤和测试报告先验知识辅助，实现高效故障诊断，在RootSE基准上定位准确率提升24.4个百分点，令牌消耗降低18%。