大模型推理能力

DenoiseRL: Bootstrapping Reasoning Models to Recover from Noisy Prefixes

DenoiseRL：引导推理模型从噪声前缀中恢复

Caijun Xu, Changyi Xiao, Zhongyuan Peng, Yixin Cao

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

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

AI总结 提出DenoiseRL框架，通过强化学习从弱模型的错误推理中学习，无需外部监督或强教师模型，提升推理性能和训练效率。

Comments 17 pages, 5 figures

SLAI T-Rex: Full-Parameter Post-training of the DeepSeek-V4 Family on Ascend SuperPOD

SLAI T-Rex：在升腾超级集群上对DeepSeek-V4系列进行全参数训练后优化

Dongfang Li, Xiaodong Luo, Ruoyu Sun, Xuhui Chen, Linyuan Qiu, Jian Meng, Zhengxuan Lu, Yiting Wang, Yucheng Xie, Tao Guo, Tianxiang Fang, Jing Li, Sihang Chen, Shihao Hong, Chang Liu, Weihua Dai, Zirong Zeng, Ziwei Zhu, Zhuohan Wang, Zhengjun Yue, Igor Vasilyev, Min Liu, Weijian Sun, Xin Chen, Yingmeng Gao, Jinhua Zhou, Taolue Chen, Chenwei Wu, Dong Zhang, Wenlong Jin, Jinmin Xiang, Barkova Maria, Ushakov Anton, Xianfei Jin, Tian Ding, Zhihang Lin, Qian Chen, Linxin Yang, Mingzhe Yang, Bingwei Zhang, Hongzhang Yang, Fangxue Zhang, Shijun Qin, Jie Yu, Cuihua Hu, Tolstykh Vasiliy, Nosov Ivan, Abdullin Amir, Zhicheng Zhou, Xin Zhang, Zhixiong Ning, Xutong Zhao, Junjie Huang, Jiajun Liu, Weiyan Kong, Zheng Zhang, Wenhan Luo, Lin Hu, Yangbo Guo, Li Zeng, Shihao Zhang, Baotian Hu, Min Zhang, Haizhou Li, Zhiquan Luo

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

AI总结 研究针对万亿参数规模MoE模型全参数训练后优化的系统挑战，在升腾NPU超级集群上以DeepSeek-V4为目标工作负载开发分层优化框架，建立CPT和SFT工作流程，提升模型性能，推动复杂推理前沿模型系统发展。

Comments 73 pages, 22 figures, 20 tables

ACPO: Asymmetric Credit Policy Optimization via Mode-Local Entropy Surrogate

ACPO：通过细粒度替代熵实现自适应信用策略优化

Zijun Xie, Yuyang You, Yongzhi Li, Enlei Gong, Quan Chen, Yanhua Cheng, Peng Jiang, Binbin Zheng, Xiaolong Liu, Zeyu Chen, Yadong Mu

机构 * Peking University（北京大学） ； Baidu Inc.（百度公司） ； Kuaishou Inc（快手公司） 纠错

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

AI总结 研究针对强化学习中稀疏奖励致令牌级信用分配难的问题，提出基于模式局部替代熵的ACPO框架，通过不对称调制策略更新改进信用分配，实验表明其优于多种强化学习基线。

Noisy Data is Destructive to Reinforcement Learning with Verifiable Rewards

具有可验证奖励的强化学习中噪声数据是破坏性的

Yuxuan Zhu, Daniel Kang

机构 * Siebel School of Computing and Data Science, University of Illinois Urbana Champaign, USA（计算机与数据科学学院，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 研究指出，现有RLVR算法无法缓解噪声影响，噪声会破坏强化学习性能，真实世界噪声导致Text2SQL任务准确率下降5-12%。

Comments 16 pages, 17 figures

CryptanalysisBench: Can LLMs do Cryptanalysis?

密码分析基准测试：大语言模型能进行密码分析吗？

Lukas Fluri, Avital Shafran, Nicholas Carlini, Matthew Jagielski, Milad Nasr, Orr Dunkelman, Eyal Ronen, Florian Tramèr

专题命中 数学推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究探讨大语言模型能否进行密码分析，引入包含六个密码原语家族191个任务的CryptanalysisBench基准测试，五个前沿模型在不同层级有一定破解率，不仅得出已知结果还产生新成果，发布该基准测试以追踪人工智能密码分析进展及压力测试候选方案。

Comments 46 pages, 5 figures, 4 tables

AgentHOI: Multi-Agent Reasoning for Human-Object-Interaction Video Generation via Implicit Representation Alignment

AgentHOI：通过隐式表示对齐进行人类-物体交互视频生成的多智能体推理

Ziyao Huang, Shunkai Li, Juan Cao, Chenyu Li, Youliang Zhang, Zixiang Zhou, Cong Wang, Yuan Zhou, Qinglin Lu, Fan Tang

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tencent HunYuan（腾讯混元） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(title,abstract)；planning(abstract)

AI总结 研究针对HOI视频生成中现有方法依赖显式运动控制的问题，提出AgentHOI，通过多智能体推理和隐式文本-运动对齐策略，实现文本驱动的HOI视频生成，提升了交互自然性等，改进了复杂场景下的表现。

Comments Under review. The code is available at https://github.com/bone-11/agenthoi

Networked Intelligence: Active Shared Context Graphs for Human-AI Team Science

网络智能：用于人类-人工智能团队科学的主动共享上下文图

Sutanay Choudhury, Jeffrey J. Czajka, Lummy M. O. Monteiro, Erin Bredeweg, Jason McDermott, Katherine Wolf, Alex Beliaev, Josh Elmore, Paul Piehowski, Kylee Tate, Yuqian Gao, Aivett Bilbao, Kelly Stratton, Scott Baker, Jaydeep P. Bardhan, Kristin Burnum Johnson, Chris Oehmen, Robert Rallo

机构 * Pacific Northwest National Laboratory（太平洋西北国家实验室） 纠错

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

AI总结 研究旨在培养人类与AI系统间的网络智能。提出Mycelium主动共享工作区，能自动连接人员与智能体，捕获并路由重要信息。通过生物多组学活动测试，验证其可将局部发现转化为实验设计，还对网络智能进行了计算解释。

Authoring for Living Worlds: Tool-Constrained LLM Agents for Executable Multi-Actor Scenarios

代理视频生成：通过工具约束的LLM规划从文本到可执行事件图

Nicolae Cudlenco, Mihai Masala, Marius Leordeanu

机构 * Institute of Mathematics of the Romanian Academy（罗马尼亚科学院数学研究所） ； National University of Science and Technology Politehnica Bucharest（布加勒斯特理工大学） ； Büchi Labortechnik AG（布奇实验室技术股份公司） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)；reasoning(abstract)

AI总结 本文提出了一种代理系统，通过LLM生成结构化的事件图规范，并在3D引擎中确定性执行，解决了传统视频生成的语义可靠性问题，展示了在物理真实性和语义对齐上的优越表现。

RELIC: Revealed Principles for Learning Interpretable Composable Skills in Multi-Agent Planning

RELIC：多智能体规划中学习可解释可组合技能的揭示原则

Nguyen Viet Tuan Kiet, Bui Dinh Pham, Duong Quoc Chinh, Dao Van Tung, Tran Cong Dao, Huynh Thi Thanh Binh

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

AI总结 针对多智能体规划中隐私受限合作难题，提出RELIC框架，通过揭示原则学习可解释可组合技能，各智能体私用大语言模型引导搜索优化技能，协调器依团队性能评估更新，实现跨智能体转移，引入隐私保护技能学习新范式。

Comments v1 accepted at LM4Plan Workshop @ ICML 2026; v2 is the full paper version; Kiet, Pham, and Chinh contributed equally in v2

A Tale of LLMs and Induced Small Proxies: Scalable Small Language Models for Knowledge Mining

小型语言模型代理实现高效高质量的知识挖掘

Sipeng Zhang, Longfei Yun, Zilong Wang, Letian Peng, Jingbo Shang

机构 * University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Carneigie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 提出Falconer框架，结合大语言模型的代理推理与轻量级代理模型，通过规划与标注实现可扩展的知识挖掘，在保持指令遵循精度的同时降低90%推理成本并加速20倍以上。

Comments Code available: https://github.com/LongfeiYun17/falconer

The MiniMax-M2 Series: Mini Activations Unleashing Max Real-World Intelligence

MiniMax-M2系列：小激活释放最大现实智能

Aili Chen, Aonian Li, Baichuan Zhou, Bangwei Gong, Binyang Jiang, Boji Dan, Changhao Zhang, Changqing Yu, Chao Wang, Cheng Ma, Cheng Zhong, Cheng Zhu, Chengjun Xiao, Chengyi Yang, Chengyu Du, Chenyang Zhang, Chi Zhang, Chuangyi Huang, Chunhao Zhang, Chunhui Du, Chunyu Zhao, Congchao Guo, Da Chen, Deming Ding, Dianjun Sun, Dong Li, Dongyu Zhang, Enhui Yang, Fei Yu, Guang Zheng, Guodong Zheng, Guohong Li, Haichao Zhu, Haigang Zhou, Haimo Zhang, Han Ding, Hao Zhang, Haohai Sun, Haolin Lyu, Haonan Lu, Haoyu Wang, Huajie Shi, Huiyang Li, Jiacheng Chen, Jian Zhang, Jiaqi Zhuang, Jiaren Cai, Jiaxin Pan, Jiayao Li, Jiayuan Song, Jichuan Zhang, Jie Wang, Jihao Gu, Jin Zhu, Jingwei Dong, Jingyang Li, Jingyu Zhang, Jingze Zhuang, Jinhao Tian, Jinli Liu, Jinyi Hu, Jun Tao, Jun Zhang, Junbin Ruan, Junhao Xu, Junjie Yan, Junteng Liu, Junxian He, Kang Xu, Ke Ji, Ke Yang, Kecheng Xiao, Keyu Duan, Keyu Li, Le Han, Letian Ruan, Li Yuan, Lianfei Yu, Liheng Feng, Lijie Mo, Lin Li, Linge Du, Lingye Bao, Lingyu Yang, Lingyuan Zhou, Loki, Lu Chen, Lunbin Zeng, Ming Li, Ming Zhong, Mingliang Tao, Mingyuan Chi, Mujie Lin, Nan Hu, Ningxin Chen, Peiyin Zhu, Peng Gao, Pengcheng Gao, Pengfei Li, Penglin Li, Pengyu Zhao, Qibin Ren, Qibing Ren, Qidi Xu, Qihan Ren, Qile Li, Qin Wang, Quanliang Chen, Qunhong Zeng, Rong Tian, Rongxin Guo, Rui Dong, Ruitao Leng, Ruize Zhang, Shanqi Liu, Shaoxiang Chen, Shaoyu Chen, Sheng Jia, Shun Yao, Shuoran Zhao, Shuqi Yu, Sichen Li, Sicheng Pan, Songquan Zhu, Tengfei Li, Tian Xie, Tiancheng Qin, Tianle Li, Tianrun Liang, Wei Liu, Weiqi Xu, Weitao Li, Weixiang Chen, Weiyu Cheng, Weiyu Zhang, Wenhu Chen, Wenqian Zhao, Xiancai Chen, Xiangjun Song, Xiangyuan Wang, Xianzhen Luo, Xiao Luo, Xiao Su, Xiaobo Li, Xiaodong Han, Xiaojie Wu, Xihao Song, Xingyi Han, Xinyu Guan, Xuan Lu, Xun Zou, Xunhao Lai, Xutong Li, Xuyang Shen, Yan Gong, Yan Ma, Yang Jiao, Yang Wang, Yang Xu, Yangsen Wang, Ye Tang, Yicheng Chen, Yihang Wang, Yinran Qiu, Yiqi Shi, Yiting Guo, Yiwen Huang, Yixuan Wang, Yongyi Hu, Yu Gao, Yu Zhang, Yuan Li, Yuanxiang Ying, Yuanzhen Zhang, Yubo Wang, Yuchen Song, Yufeng Yang, Yuhang Meng, Yuhang Miao, Yuhao Li, Yujie Liu, Yulin Hu, Yunan Huang, Yunji Li, Yunyi Huang, Yusen Zhang, Yusu Hong, Yutao Xie, Yutong Zhang, Yuwen Liao, Yuxuan Shi, Yuze Wenren, Zebin Li, Zehan Li, Zejian Luo, Zeyu Jin, Zeyuan Sun, Zhanpeng Zhou, Zhaochen Su, Zhendong Li, Zhengmao Zhu, Zhengyuan Peng, Zhenhua Fan, Zhi Zhang, Zhichao Xu, Zhiheng Lv, Zhikang Xu, Zhitao He, Zhiwei He, Zhongyuan Li, Zibo Gao, Zijia Wu, Zijian Song, Zijian Zhou, Zijun Sun, Zishan Huang, Ziying Chen, Ziyue Ge

机构 * MiniMax 纠错

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

AI总结 提出MiniMax-M2系列混合专家语言模型，通过小激活参数实现前沿性能，核心包括智能体驱动数据管道、可扩展强化学习系统Forge及自进化检查点M2.7。

Comments Technical Report. 35 pages, 10 figures, 4 tables

SourceMinds at CheckThat! 2026: NLI-Grounded Citation Auditing in a Multi-Agent Pipeline for Full Fact-Checking Article Generation

SourceMinds参与2026年CheckThat!：多智能体管道中基于自然语言推理的引用审核用于完整事实核查文章生成

Farhan Sharukh Hasan, Anirban Saha Anik, Eric Liu, Xiaoying Song, Mohotarema Rashid, Lingzi Hong

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

AI总结 针对CLEF 2026 CheckThat!实验室任务3，提出多智能体管道系统，结合证据检索、结构化规划、文章生成、自我批判及引用审核等方法，强调证据选择、结构化生成与生成后引用验证对事实核查文章生成的重要性。

Comments CLEF 2026 Working Notes / CheckThat! Lab at CLEF 2026, Jena, Germany

Is Deep Research Reliable? Misleading Knowledge Induces False Conclusions

深度研究可靠吗？误导性知识会导致错误结论

Pengyu Zhu, Lijun Li, Longju Yang, Sen Su, Jing Shao

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Chongqing University of Posts and Telecommunications（重庆邮电大学） 纠错

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

AI总结 研究深度研究代理在开放信息环境中的可靠性，引入MisKnow-Agent框架生成误导性实例，通过实验发现其易因误导知识得出错误结论，验证与实际证据使用脱节，评估防御措施效果，强调需提升模型和框架层面的证据验证及纠正能力。

MEDIAREF: A Public Knowledge Store for Media Background Checks

了解你的来源：用于媒体背景核查的公共知识库

Benjamin Nichols, Michael Schlichtkrull, Nedjma Ousidhoum

机构 * Cardiff University（卡迪夫大学） ； Queen Mary University of London（伦敦大学女王学院） 纠错

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

AI总结 针对检索增强生成中证据来源可靠性问题，提出公开知识库MEDIAREF，支持可复现的低成本媒体背景核查生成，评估多种大语言模型并证明其有效性。

Comments Code and Data: https://github.com/nedjmaou/mediaref

What Capital After Labor? Forecasting the Talent ROI Transition in the Human-AI Era

劳动力之后是什么资本？预测人机时代的人才ROI转型

Kwan Soo Shin

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 针对AI增强打破劳动时间与贡献的会计关联，本文构建从时间到产出的人才ROI预测框架，核心定理为ROI反转，并利用韩国52小时工作制案例验证了前期压力信号，预测产出型企业在2032年TFP增长领先1.5-2.0个百分点。

Comments 86 pages, 6 figures

MusicWeaver: Programmable Long-Form Music Generation with Provably Local Editing

MusicWeaver: 作曲家风格的结构编辑与分钟级连贯音乐生成

Xuanchen Wang, Heng Wang, Weidong Cai

机构 * The University of Sydney（悉尼大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(abstract)

AI总结 MusicWeaver通过结构化计划和全局-局部扩散变换器实现作曲家风格的音乐生成与编辑，具备分钟级连贯性和高保真度。

Comments 15 pages, 3 figures

Visual Credit Audit for Multimodal Spatial Reasoning

多模态空间推理的视觉信用审计

Feixiang Liu, Qiang Qiu, Lanbo Sun, Nan Wei, Huawei Shen, Xueqi Cheng

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

AI总结 该研究提出视觉信用审计（VCA）方法，分解多模态空间推理基准的成功维度，发现部分模型决策正确但未获图像额外信用，验证了其在评估模型视觉关系响应上的有效性。

Comments 20 pages, 2 figures. Code: https://github.com/SouthWinter/VCA

Orchard: An Open-Source Agentic Modeling Framework

Orchard：一个开源的智能体建模框架

Baolin Peng, Wenlin Yao, Qianhui Wu, Hao Cheng, Xiao Yu, Rui Yang, Tao Ge, Alessandro Sordoni, Xingdi Yuan, Yelong Shen, Pengcheng He, Tong Zhang, Zhou Yu, Jianfeng Gao

机构 * Microsoft Research（微软研究院） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； UIUC（伊利诺伊大学香槟分校） 纠错

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

AI总结 本文提出Orchard，一个开源的智能体建模框架，通过轻量级环境服务和三种智能体建模食谱，实现了跨领域可重用的智能体数据、训练和评估。

S-GRPO: Unified Post-Training for Large Vision-Language Models

S-GRPO：面向大视觉语言模型的统一后训练方法

Yuming Yan, Kai Tang, Sihong Chen, Ke Xu, Dan Hu, Qun Yu, Pengfei Hu

机构 * Tencent（腾讯） 纠错

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

AI总结 本文提出S-GRPO，结合模仿学习指导与偏好优化的多轨迹探索，通过条件真实轨迹注入机制解决SFT与RL的效率问题，提升收敛速度与领域适应能力。

Defusing the Trigger: Tail-Risk-Informed Attention Rebalancing for LLM Backdoor Mitigation

解除触发器：通过尾风险内在几何平滑实现的插件式防御方法用于后门LLM

Kaisheng Fan, Yishu Gao, Xunzhu Tang, Tegawendé F. Bissyandé, Weizhe Zhang

机构 * School of Cyber Science and Technology（网络安全科学与技术学院） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； University of Luxembourg（卢森堡大学） 纠错

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

AI总结 本文提出TIGS方法，通过在推理时进行内容感知的尾风险筛查和内在几何平滑，有效抑制后门攻击，同时保持推理稳定性和语义一致性，适用于多种架构的LLM。

LASAR: Latent Adaptive Semantic Aligned Reasoning for Generative Recommendation

LASAR：潜在自适应语义对齐推理用于生成推荐

Yiwen Chen, Fuwei Zhang, Zehao Chen, Hehan Li, Peizhi Xu, Hanmeng Liu, Shuanglong Li, Xin Pei, Fuzhen Zhuang, Zhao Zhang

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

AI总结 LASAR通过自适应语义对齐推理提升生成推荐性能，解决潜在推理与语义对齐的挑战，实现更高效的推荐质量与速度。

LLM Self-Correction with DeCRIM: Decompose, Critique, and Refine for Enhanced Following of Instructions with Multiple Constraints

基于DeCRIM的大语言模型自校正：分解、批判与优化，提升多约束指令遵循能力

Thomas Palmeira Ferraz, Kartik Mehta, Yu-Hsiang Lin, Haw-Shiuan Chang, Shereen Oraby, Sijia Liu, Vivek Subramanian, Tagyoung Chung, Mohit Bansal, Nanyun Peng

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

AI总结 针对LLM处理多约束指令的不足，研究推出RealInstruct基准，提出DeCRIM自校正流程，可提升开源模型性能，结合强反馈时其表现能超越GPT-4。

Comments EMNLP 2024, see https://aclanthology.org/2024.findings-emnlp.458/

Energy-Driven Adaptive Visual Token Pruning for Efficient Vision-Language Models

基于能量驱动的自适应视觉令牌修剪以提高视觉语言模型的效率

Jialuo He, Huangxun Chen

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） 纠错

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

AI总结 E-AdaPrune通过能量驱动的自适应修剪方法，提高视觉语言模型的效率，实现令牌预算的动态分配，减少冗余并提升推理性能。

Linking Heterogeneous Data with Coordinated Agent Flows for Social Media Analysis

通过协调智能体流关联异构数据以开展社交媒体分析

Shifu Chen, Dazhen Deng, Zhihong Xu, Sijia Xu, Linyu Qin, Tai-Quan Peng, Yingcai Wu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Department of Communication, Michigan State University（密歇根州立大学通讯系） 纠错

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

AI总结 本研究提出LLM智能体系统SIA，通过协调智能体流关联社交媒体异构多模态数据，采用阶段同步策略挖掘洞见，经评估可发现多样有意义的洞见，为社交媒体分析提供新方法。

Efficient LLMs with AMP: Attention Heads and MLP Pruning

采用AMP的高效大语言模型：注意力头与多层感知机剪枝

Leandro Giusti Mugnaini, Bruno Lopes Yamamoto, Lucas Lauton de Alcantara, Victor Zacarias, Edson Bollis, Lucas Pellicer, Anna Helena Reali Costa, Artur Jordao

机构 * Escola Politécnica（圣保罗理工大学） ； Instituto de Matemática e Estatística（数学与统计学研究所） ； Universidade de São Paulo（圣保罗大学） ； Instituto de Ciência e Tecnologia Itaú (ICTi)（Itaú科学与技术研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出新型结构化剪枝方法AMP，通过剪枝LLMs的注意力头与MLP结构压缩模型，在常识推理任务上超越当前最优方法，提升推理速度，适用于LLaMA、Phi等模型，支持资源受限场景部署。

Comments Published in International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2025

WhisperRec: Latent Reasoning for Efficient Foundation Recommendation Models

WhisperRec：用于高效基础推荐模型的潜在推理方法

Hao Jiang, Peiru Du, Pengfei Yao, Mengting Li, Siyuan Lou, Kuo Cai, Sheng Yu, Qiang Luo, Jian Liang, Ruiming Tang, Fei Pan, Peng Jiang, Wenwu Ou

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

AI总结 WhisperRec是一种高效潜在推理框架，通过将教师CoT压缩为可学习潜在标记，在快手数据集上优于显式CoT方法，SID@64提升显著且推理吞吐量更高。

Continual Learning for VLMs: A Survey and Taxonomy Beyond Forgetting

视觉语言模型的持续学习：超越遗忘的综述与分类

Yuyang Liu, Qiuhe Hong, Linlan Huang, Alexandra Gomez-Villa, Dipam Goswami, Tiantian Peng, Xialei Liu, Joost van de Weijer, Yonghong Tian

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

AI总结 本文综述了视觉语言模型的持续学习挑战，提出四种核心范式以解决跨模态特征漂移和灾难性遗忘问题，强调零样本学习和智能体生态系统的发展。

AfriEconQA: A Benchmark for Quantitative and Temporal Reasoning over World Bank Economic Reports

AfriEconQA：基于世界银行报告的非洲经济分析基准数据集

Edward Ajayi, Mustapha Alaba, David Stephen

机构 * Carnegie Mellon University Africa（卡内基梅隆大学非洲分校） 纠错

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

AI总结 AfriEconQA是一个基于世界银行报告的非洲经济分析基准数据集，旨在测试信息检索和RAG系统在处理复杂经济查询时的性能。

Comments Dataset Explorer: https://afrieconqa.pages.dev/

Towards Unified Multimodal Misinformation Detection in Social Media: A Benchmark Dataset and Baseline

面向社交媒体中统一的多模态虚假信息检测：基准数据集与基线模型

Haiyang Li, Yaxiong Wang, Shengeng Tang, Yuchen Zhang, Lianwei Wu, Lechao Cheng, Liu Liu, Chaofeng Dong, Zhun Zhong

机构 * School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology（计算机科学与信息工程学院，合肥工业大学） ； School of Computer Science and Technology, Northwestern Polytechnical University（计算机科学与技术学院，西北工业大学） 纠错

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

AI总结 该研究构建了含9.8万样本的OmniFake基准数据集，提出UMFDet框架，实现对人工与AI生成两类多模态虚假内容的统一检测，性能优于专用基线。

Who Grades the Grader? Co-Evolving Evaluation Metrics and Skills for Self-Improving LLM Agents

谁来评估评估者？用于自我改进的语言模型代理的协同进化评估指标和技能

Xing Zhang, Guanghui Wang, Yanwei Cui, Ziyuan Li, Wei Qiu, Bing Zhu, Peiyang He

机构 * Amazon（亚马逊） 纠错

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

AI总结 研究自我进化智能体系统中评估指标缺失问题，提出指标可进化，通过“双棘轮”协同进化指标与技能循环，在多任务中保留提升效果，还阐述安全性源于锚定规则与外部审核，为无可靠自动验证器场景提供架构。

Comments Code: https://github.com/amazon-science/Self-Evolving-Agents-Double-Ratchet