大模型推理能力

Med-R$^3$: Enhancing Medical Retrieval-Augmented Reasoning of LLMs via Progressive Reinforcement Learning

Med-R$^3$：通过渐进强化学习增强LLMs的医学检索增强推理

Keer Lu, Zheng Liang, Youquan Li, Jiejun Tan, Da Pan, Shusen Zhang, Guosheng Dong, Bin Cui, Yunhuai Liu, Wentao Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； Baichuan Inc.（北川科技公司） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title,abstract)；logical reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 Med-R$^3$ 通过渐进强化学习提升医疗场景下LLMs的检索增强推理能力，实现检索与推理的协同优化。

NeuroSymActive: Differentiable Neural-Symbolic Reasoning with Active Exploration for Knowledge Graph Question Answering

NeuroSymActive：基于主动探索的可微神经符号推理用于知识图谱问答

Rong Fu, Yang Li, Zeyu Zhang, Jiekai Wu, Yaohua Liu, Shuaishuai Cao, Yangchen Zeng, Yuhang Zhang, Xiaojing Du, Simon Fong

机构 * University of Macau（澳门大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； The Australian National University（澳大利亚国立大学） ； Juntendo University（静冈大学） ； Guangdong Institute of Intelligence Science and Technology（广东智能科学与技术研究院） ； Central South University（中南大学） ； Southeast University（东南大学） ； China Agricultural University（中国农业大学） ； Adelaide University（阿德莱德大学） 纠错

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

AI总结 NeuroSymActive结合可微神经符号推理层和主动探索控制器，通过软统一流程模块和神经路径评估器提升知识图谱问答的准确性和效率。

Comments 26 pages, 7 figures

Reasoning with Memory: A Temporal Granularity-Adaptive Framework for Training-Free Long Video Understanding

利用记忆进行推理：一种用于免训练长视频理解的时间粒度自适应框架

Linghao Meng, Qiankun Li, Junyuan Mao, Pujin Liao, Zhicheng He, Enbo Zhang, Kun Wang, Yang Liu, Huazhu Fu, Yueming Jin

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Institute of High Performance Computing, Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（高性能计算研究所，科学、技术与研究机构（A*STAR）） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Jilin University（吉林大学） 纠错

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

AI总结 研究针对多模态大语言模型长视频理解受限问题，提出ReMem框架，通过双级记忆增强自适应，在查询和视频级别分别处理，能适应不同时间粒度，经实验验证在多个基准测试中实现高效零样本性能，提升模型长视频推理能力。

Comments Accepted by ECCV 2026

NEXT: Reasoning-Driven Video Recommendation via a Vision-Language Model

NEXT：通过视觉语言模型进行推理驱动的视频推荐

Yuming Liu, Hongye Yang, Harrison Zhao, Ellie Zhu, Bokai Cao, Lei Huang, Lizhu Zhang, Xiangjun Fan

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究提出推理驱动的视频推荐框架NEXT，通过对用户已观看视频推理推断其下一个意图来检索后续视频。训练NEXT-8B视觉语言模型，在DocVQA性能上表现出色，在特定评估中提升下一个意图逻辑质量，部署后带来生产收益，证明其可作为实用推理引擎。

Comments 13 pages, 2 figures, 5 tables

Beyond Factual Accuracy: Evaluating Global Reasoning Integrity in RAG Systems with LogicScore

超越事实准确性：使用逻辑得分评估RAG系统中的全球推理完整性

Zhichao Yan, Yunxiao Zhao, Jiapu Wang, Jiaoyan Chen, Xiaoli Li, Ru Li, Jeff Z. Pan

机构 * Shanxi University（山西大学） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； University of Manchester（曼彻斯特大学） ； Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title,abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出LogicScore，通过全局推理审查弥补RAG系统在长文本生成中逻辑完整性不足的问题，揭示模型在事实准确性高但全局推理质量差的缺陷。

When Prompts Ignore Structure: Graph-Based Attribute Reasoning for Calibrated VLMs

当提示忽略结构时：基于图的属性推理用于校准视觉语言模型

Tanay Sodha, Aditya Sharma, Ramya Hebbalaguppe, Vinti Agarwal, Pranav Murthy Yeluripaty

机构 * Birla Institute of Technology and Science, Pilani（贝拉科技与科学学院皮拉尼分校） ； TCS Research（塔塔咨询服务公司研究院） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究视觉语言模型测试时自适应中可靠置信度估计问题，提出ARGTCA方法，将（类，属性）对表示为符号属性图节点，用对比目标训练图注意力网络，引入两种属性选择策略，实验证明该方法能有效降低校准误差。

ProcAgent: An Agentic Framework for Procedural Task Guidance on Edge with Human-in-the-Loop

ProcAgent：一种用于边缘端人机协作的过程性任务指导的智能体框架

Azizul Zahid, Subrata Biswas, Bashima Islam, Sai Swaminathan

机构 * University of Tennessee Knoxville（田纳西大学诺克斯维尔分校） ； Worcester Polytechnic Institute（伍斯特理工学院） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究针对家具组装等过程性任务，提出ProcAgent框架，利用提议与验证架构，结合多种技术，在边缘设备上实现实时自适应指导，经多维度评估及用户研究，证明能在不牺牲可用性的情况下于边缘硬件达成自适应过程性辅助。

EviDAG: Auditable Causal DAG Authoring with Biomedical Literature

DAGForge：利用生物医学文献进行可审计的因果DAG创作

Yi-han Sheu, Michael R. Steigman, Yu Zhou, Bo Wang, Fan-Yu Yen, Jordan W. Smoller

机构 * Massachusetts General Hospital（麻省总医院） ； Harvard University（哈佛大学） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究针对生物医学因果分析中构建因果DAG多为手动过程的问题，提出DAGForge系统。它能基于研究概念描述创作可审计的因果DAG，经评估在召回率等方面表现良好，减轻了DAG策划负担，支持生物医学研究相关工作。

Comments 10 pages, 2 figures

FactorHD: A Hyperdimensional Computing Model for Multi-Object Multi-Class Representation and Factorization

Yifei Zhou, Xuchu Huang, Chenyu Ni, Min Zhou, Zheyu Yan, Xunzhao Yin, Cheng Zhuo

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Key Laboratory of Collaborative Sensing and Autonomous Unmanned Systems of Zhejiang Province（浙江省协同感知与自主无人系统重点实验室） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

Comments 7 pages, 5 figures, 2 tables, to be published in the 62nd DAC (Design Automation Conference) proceedings

Hypothesis-Driven Shelf Generation for Personalised Recommendation

用于个性化推荐的假设驱动型货架生成

Aleksandr V. Petrov, Tarun Chillara, Matthew D. Moellman, Lucas de Haas, Yabai Song, Alina Susoykina, Melissa Crawford, Gabriel Negash, Erik Franco, Tasnim Rahman, Binal Jhaveri, Shubham Bansal, Hugues Bouchard, Roberto Mirizzi, Mounia Lalmas, Aloïs Gruson

专题命中 逻辑推理 ：planning(abstract)

AI总结 研究针对个性化推荐中货架生成问题，提出内容假设驱动型系统，含假设生成等四个阶段，解耦货架规划与目录填充，支持独立优化，经生产管道结合多种操作，通过离线和在线评估，该系统能扩展个性化推荐供应，效果有竞争力。

Comments Accepted at ACM RecSys '26 (Industry Track)