大模型推理能力

REFACT: Adaptive Fact Restatement for Compact and Faithful Chain-of-Thought Reasoning

REFACT：用于紧凑且忠实的思维链推理的自适应事实重述

Zhensheng Jin, Xin Dai, Zhenghao Liu, Chaojun Xiao, Huiyuan Xie, Yu Gu, Ge Yu, Maosong Sun

机构 * Northeastern University（东北大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 研究复杂任务中语言模型推理轨迹易偏离上下文的问题，提出REFACT自适应事实重述框架，经两阶段优化，实验证明其能提升长上下文问答等能力，减少令牌消耗，保留更多证据使推理轨迹更优。

Think Short, Defer Smart, Act, and Repeat: Calibrated Reasoning and Uncertainty-Aware Deferral for Edge LLM Agents

短思考、智能延迟、行动与循环：面向边缘大语言模型智能体的校准推理与感知不确定性的延迟机制

Amirmohammad Farzaneh, Osvaldo Simeone

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

AI总结 该研究提出TSDS框架，结合收敛探测器与困惑度延迟规则，经LTT流程校准后，可在边缘LLM智能体上减少43%-73%的思考计算量，同时保证奖励与云端调用率，在多类基准任务上表现优异。

LLMAR: A Tuning-Free Recommendation Framework for Sparse and Text-Rich Industrial Domains

LLMAR：一种适用于稀疏且文本丰富的工业领域的无调优推荐框架

Ryogo Hishikawa, Ichiro Kataoka, Shinya Yuda

机构 * Hitachi, Ltd. Research and Development Group（日立株式会社研发部门） ； Hitachi Power Solutions Co., Ltd.（日立电力解决方案公司） 纠错

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

AI总结 LLMAR通过无调优框架整合大语言模型推理，捕捉用户潜在动机，解决工业领域数据稀疏问题，提升推荐准确率和效率。

Comments 10 pages, 3 figures

Eco3S: Complex Socio-Economic System Simulation via Agent-Based Models

Eco3S：基于智能体模型的复杂社会经济系统仿真

Shaopeng Wei, Yufei Cheng, Wenxi Sun, Yepeng Ding, Yu Zhao, Gang Kou

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

AI总结 Eco3S是面向经济研究与政策分析的社会经济系统仿真框架，通过三种关键机制解决现有LLM-based ABM的挑战，经多场景实验验证其有效性、可扩展性与通用性。

Comments 18 pages, 18 figures, 7 tables

Anchoring and Steering Diffusion: Enhancing the Faithfulness of Text-to-Image Generation at Inference Time

锚定与引导扩散：在推理时提升文生图生成的忠实度

Xinyi Wang, Yuyang Huang, Yalin Su, Pengcheng Luan, Tao Zhang, Feiming Wei, Wenxian Yu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：self-correction(abstract)

AI总结 提出无训练框架AnchorSteer，通过语义锚定与反射引导组件改进文生图扩散模型的推理，在GenEval等基准上提升文本-图像对齐性能且保持视觉质量。

Comments Accepted by ECCV 2026

Can We Trust AI in 6G? Verifiable and Auditable AI-Driven Trustworthy Wireless Networks

我们能信任6G中的AI吗？可验证且可审计的AI驱动可信无线网络

Genze Jiang, Yizhou Huang, Kezhi Wang

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 针对6G中AI在无线网络应用的信任问题，提出基于3GPP规范的机械审计方法与原生审计网络架构，支持AI功能的部署前认证和运行时审计，为AI驱动的可信无线网络提供解决方案。

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