大模型推理能力

Cura 1T: Specialized Model for Agentic Healthcare

Cura 1T：用于智能医疗保健的专用模型

actAVA AI, :, Haolin Chen, Leon Qi, Steve Brown, Deon Metelski, Tao Xia, Joonyul Lee, Qixuan Wang, Kevin Riley, Frank Wang, Weiran Yao

机构 * actAVA AI（actAVA人工智能公司） 纠错

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

AI总结 研究针对医疗保健中多任务需求及能力失效问题，提出通过人工门控自我进化循环训练的Cura 1T模型，以数据为中心改进模型，该模型在医疗评估套件中表现优异，在相关基准测试中保持竞争力。

Comments Model: https://actava.ai/cura; Docs: https://actava.ai/cura/docs; Github: https://github.com/actava-ai/Cura

Epistemic-aware Vision-Language Foundation Model for Fetal Ultrasound Interpretation

具备知识意识的视觉-语言基础模型用于胎儿超声解读

Xiao He, Huangxuan Zhao, Guojia Wan, Jiancheng Pan, Yanxing Liu, Yong Luo, Juhua Liu, Yongchao Xu, Wei Zhou, Dacheng Tao, Bo Du

机构 * National Engineering Research Center for Multimedia Software, School of Computer Science, Wuhan University（国家多媒体软件工程技术研究中心，武汉大学计算机学院） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（computing and Data Science学院，南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 FetalMind通过Salient Epistemic Disentanglement方法，提升胎儿超声解读的准确性和效率，实现多视图图像推理和疾病诊断的高效处理。

Comments KDD 2026

BOW: Training Language Models to Reason Over Plausible Next Words

BOW：训练语言模型对合理的下一个单词进行推理

Ming Shen, Zhikun Xu, Jacob Dineen, Xiao Ye, Ben Zhou

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） 纠错

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

AI总结 BOW是一种RL框架，通过训练语言模型生成合理下一个单词空间的全面描述，在10个推理基准上表现优于部分基线，BOW-Reg还能提升SharedRef正确率并降低单义崩溃。

States Hidden in Hidden States: Implicit Discrete State Representations Emerge in LLMs' Hidden States

隐藏状态中隐藏的状态：大型语言模型的隐藏状态中出现隐式离散状态表示

Junhao Chen, Shengding Hu, Zhiyuan Liu, Maosong Sun

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

AI总结 本研究探索LLMs的符号计算能力，发现其隐藏状态中存在隐式离散状态表示（IDSRs），最强模型可直接计算最多15个加数的求和，但当前开源模型的IDSRs存在损耗会导致输出错误。

Comments 12 pages, 12 figures. Revised manuscript with public code and reproducibility artifacts; clarified the evaluation protocol; corrected figure labels and chance baselines, the attention-bridge description, cross-references, and probe notation. No new experiments

Open-Linguistic Concept Unified Learning for Cross-Site Interpretable Dermatology Image Diagnosis

面向跨站点可解释皮肤病图像诊断的开放语言概念统一学习

Chengyu Wu, Junpeng Tan, Wanxiang Luo, Yaqi Wang, Yandong Wen, Yefeng Zheng

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 针对现有概念模型跨站点泛化差、适配FVLMs成本高的问题，提出开放语言概念统一学习框架UniCon，通过共享语义空间等三项创新实现多模态可解释皮肤病诊断，获顶级准确率且具备跨站点干预能力。

Comments accepted by ACM Multimedia 2026

RSVideo: Are Your Vision-Language Models Ready for Remote Sensing Videos?

RSVideo：你的视觉-语言模型准备好应对遥感视频了吗？

Hongjie Zhou, Shiqin Wang, Haoyang Chen, Haonan Guo, Di Wang, Juhua Liu, Fu Lin, Yong Luo

机构 * Wuhan University（武汉大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 该研究构建了遥感视频数据集RSVideo-10K与评估基准RSVideo-Bench，发现现有视觉-语言模型在遥感视频理解上存在不足，提出强化学习框架RSVideo提升小目标时空聚焦能力，取得显著性能提升。

MissingBench-Verified: Probing Vision-Language Models' Inability to Detect Missing Object Parts

MissingBench-Verified：探究视觉语言模型检测缺失物体部分的无能

Wenqi Marshall Guo, Qingyun Qian, Shiyu Zhou, Guoping Luo, Shan Du

机构 * University of British Columbia（英属哥伦比亚大学） ； Weathon Software（威盛软件） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究视觉语言模型检测缺失物体部分的能力，提出MissingBench-Verified基准，发现十个领先模型在此场景存在高失败率，现有缓解策略效果不佳，揭示当前VLM在检查监测任务中的根本局限，强调架构或训练干预的必要。

Comments Submitted to the ECCV 2026 Workshop on Explainable Computer Vision (eXCV). 11 pages, 4 figures

RoboProcessBench: Benchmarking Process-Aware Understanding in Vision-Language Robotic Manipulation

RoboProcessBench：视觉语言机器人操作中的过程感知理解基准测试

Dayu Xia, Yue Shi, Yao Mu, Huiting Ji, Chaofan Ma, Yingjie Zhou, Hua Chen, Yang Liu, Jiezhang Cao, Guangtao Zhai

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； China University of Mining Technology（中国矿业大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出RoboProcessBench基准，通过静态监控和动态推理两个维度、12个诊断问题家族，评估视觉语言模型在机器人操作中的过程感知理解能力，并基于58k问答对数据集验证了当前模型的局限性及后训练的有效性。

Tarot-SAM3: Training-free SAM3 for Any Referring Expression Segmentation

Tarot-SAM3: 无需训练的SAM3用于任意指称表达分割

Weiming Zhang, Dingwen Xiao, Songyue Guo, Guangyu Xiang, Shiqi Wen, Minwei Zhao, Lei Chen, Lin Wang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 Tarot-SAM3通过引入推理辅助提示和自修复机制，实现对任意指称表达的高效分割，有效解决传统方法对长或隐含表达的处理难题。

Comments We need to make a huge revision

Fact-Checking at Scale: Multimodal AI for Authenticity and Context Verification in Online Media

大规模事实核查：用于在线媒体真实性与上下文验证的多模态AI

Van-Hoang Phan, Tung-Duong Le-Duc, Long-Khanh Pham, Anh-Thu Le, Quynh-Huong Dinh-Nguyen, Dang-Quan Vo, Hoang-Quoc Nguyen-Son, Anh-Duy Tran, Dang Vu, Minh-Son Dao

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文为2025年ACM多媒体大会多媒体验证挑战赛开发了多模态验证系统，整合视觉取证等技术，可检测脱离上下文的媒体，提升了多媒体验证水平，为相关从业者提供实用工具。

Evading Chain-of-Thought Monitoring Through Model Poisoning

通过模型投毒规避思维链监控

Giorgio Severi, Shujaat Mirza, Blake Bullwinkel, Amanda Minnich

专题命中 其他推理 ：chain-of-thought(title,abstract)；CoT(summary_cn,abstract)；reasoning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 该研究从模型投毒视角，通过微调或课程训练向推理模型植入CoT隐藏后门，使其产生攻击者选定行为的同时隐藏轨迹，揭示CoT监控应关注轨迹与响应的一致性而非轨迹内部异常。

Comments 15 pages, 2 figures

The Illusion of Superposition? A Principled Analysis of Latent Thinking in Language Models

叠加的幻觉？语言模型中潜在思维的原理性分析

Michael Rizvi-Martel, Guillaume Rabusseau, Marius Mosbach

机构 * Mila – Quebec AI Institute（Mila – 魁北克人工智能研究所） ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； McGill University（麦吉尔大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：CoT(summary_cn,abstract)；reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 本文探讨了连续链式思维（Latent CoT）中叠加现象的出现条件，发现仅从头训练的模型表现出叠加特性，而其他训练方式下模型倾向于使用捷径解法。

Comments 9 pages

LatentGuard: Efficient and Inspectable Latent Reasoning for LLM Safeguards

LatentGuard：面向大语言模型安全防护的高效可检查潜在推理方法

Zhinan Liu, Jie Li, Mingyu Kang, Jiayi Ji

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

AI总结 LatentGuard是将连续潜在推理引入防护模型的高效可检查框架，其8B参数版本在提升安全判定性能的同时大幅降低推理成本，还具备良好的审计效用，为可部署的LLM安全防护提供了可行路径。

CausalOPD: First-Wrong-Step Supervision for Distilling Causal Chain Reasoning

CausalOPD：用于提炼因果链推理的首错误步监督

Jian Zhang, Bingyi Wang, Yizhi Liu

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

AI总结 CausalOPD 是一种课程在线过程提炼框架，通过识别首错误步并结合短视界强化学习，提升了学生模型的因果链推理能力，在三个领域中表现优于序列级提炼及专有参考模型。

Comments 9 pages, 2 figures

DocTrace: Towards Traceable Long Document VQA via Hierarchical Evidence Graph Reasoning

DocTrace：面向可追溯的长文档视觉问答的分层证据图推理方法

Le Xiang, Zhicheng Guan, Hong Chen, Xiaocong Lin, Zhenghua Lei, Teng Hu, Bolei He, Long Zeng

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

AI总结 本文提出DocTrace分层框架，将长文档视觉问答建模为显式证据图推理问题，经两阶段训练优化后，在三个基准上优于现有模型，且推理可追溯。

Evaluating LLM-Based Goal Extraction in Requirements Engineering: Prompting Strategies and Their Limitations

评估基于大语言模型的目标提取在需求工程中的应用：提示策略及其局限性

Anna Arnaudo, Riccardo Coppola, Maurizio Morisio, Flavio Giobergia, Andrea Bioddo, Angelo Bongiorno, Luca Dadone

机构 * Department of Control and Computer Engineering（控制与计算机工程系） 纠错

专题命中 其他推理 ：CoT(abstract,abstract_cn)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文探讨了通过三个阶段自动提取功能目标以实现目标导向的需求工程，提出基于工程提示的LLM链，实验表明反馈循环机制在零样本学习中表现更优，但提示策略仍是性能限制因素。

Comments 11 pages, 1 figure. This contribution will be published in the conference proceedings of EASE 2026 Conference (https://conf.researchr.org/home/ease-2026/prompt-se-2026)

Your Agentic LLMs Secretly Encode Latent Signals of Indirect Prompt-Injection Exposure

你的智能体大模型会秘密编码间接提示注入暴露的潜在信号

Jianshuo Dong, Yiming Liu, Maosen Zhang, Nan Deng, Xu Peng, Xiaoping Zhang, Tianwei Zhang, Jie Zhang, Han Qiu

专题命中 其他推理 ：CoT(abstract,abstract_cn)；reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文研究智能体大模型的间接提示注入暴露问题，通过探测、防御、解释三方面分析，提出AGRI防御方法，可大幅降低攻击成功率且保持任务效用

Comments Preprint

Evidence-Grounded Multimodal Knowledge Graph Construction for Multi-Lecture Educational Reasoning

面向多讲座教育推理的证据 grounded 多模态知识图谱构建

Sahil Al Farib, Momota Ahsana Meem, Sheikh Redwanul Islam, Md. Tanvir Raihan

专题命中 其他推理 ：reasoning(title)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 该研究针对讲座视频知识保留不全问题，提出基于证据的多模态知识图谱构建流程，在神经网络讲座实验中取得高覆盖率与检索准确率，贡献可审计的知识图谱构建方法。

Uncovering Spontaneous Physics Representations in In-Context Learning

揭示上下文学习中自发形成的物理表征

Yeongwoo Song, Jaeyong Bae, Dong-Kyum Kim, Hawoong Jeong

机构 * Department of Physics, KAIST（KAIST物理系） ； MPI for Security and Privacy, Germany（德国安全与隐私研究所） ； Center for Complex Systems, KAIST（KAIST复杂系统中心） 纠错

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

AI总结 本研究以动力学预测为代理任务，发现大语言模型无需物理特定监督，就能在上下文学习中自发形成与能量等物理概念对齐的表征，且该表征对预测有贡献，为ICL机制提供了物理解释。

Comments 15 pages, 10 figures

Attention is Case-Sensitive

注意力对字母大小写敏感

Maximilian Dillitzer, Tin Stribor Sohn, Jason J. Corso, Michael Auerbach

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 该研究发现LLMs和VLMs存在大小写效应，即文本中目标信息采用特定大小写格式会调节注意力分配，但该效应不一定提升任务准确率，推理模型的思考阶段可缓解此效应，且该效应可部分迁移至VLMs。

Comments Accepted at ECCV 2026

LLM Serving in the Wild: An Empirical Study of Frameworks, Methods, and System Designs

野外环境下的大语言模型服务：框架、方法与系统设计的实证研究

Forough Majidi, Mohammad Mehdi Morovati, Foutse Khomh, Heng Li

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

AI总结 本研究通过实证分析开源软件系统中5种LLM服务框架的应用情况，明确了框架使用特点、常用服务方法及应用场景，为相关人员提供了实践见解。

Metis: Memory Foundation Model

Metis：记忆基础模型

Zeyu Zhang, Ziliang Guo, Yihang Sun, Xichong Zhang, Xixuan Hao, Zehao Lin, Yang Zhang, Xiaoyan Zhao, Tong Shen, Bo Tang, Zhi-Qin John Xu, Junchi Yan, Haofen Wang, Xu Chen, Feiyu Xiong, Zhiyu Li, Tat-Seng Chua

机构 * MemTensor (Shanghai) Technology Co., Ltd.（墨芯（上海）科技有限公司） ； Renmin University of China（中国人民大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tongji University（同济大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 该研究提出首个记忆基础模型原型Metis，赋予基础模型原生记忆能力，通过新架构与优化目标实现，经实验验证其具备原生记忆能力并发布相关资源。

Comments 46 pages, 11 figures, 16 tables

MAFIA: Query-Only Memory Attacks via Probing and Factual Injection against Audited LLM Agents

MAFIA：针对经审计的大语言模型智能体的、基于探测与事实注入的仅查询内存攻击

Jiaming Chen, Yisen Gao, Yanping Li, Zifan Liu, Yumeng Zhang, Jun Zhang

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究针对经审计的LLM智能体，提出MAFIA攻击框架，通过放置策略与伪装有效载荷实现高攻击成功率，大幅降低审计检测率，揭示智能体内存系统的关键漏洞。

Comments 17 pages, 5 figures

When Teachers Mislead: Spurious-Signal-Aware On-Policy Distillation

当教师误导时：感知虚假信号的在线策略蒸馏

Yinuo Jiang, Yongjie Ye, Zhou Tao, Xiang Zhuang, Qiang Zhang, Huajun Chen, Tiankai Li

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对在线策略蒸馏中存在的虚假信号问题，提出SA-OPD框架，通过输入接地性代理过滤误导性token级监督，实验表明其性能优于普通OPD及其他选择性方法。

Comments 21 pages, 10 figures

LoopMTP: A looped transformer guided by latent multi-token prediction

LoopMTP：由潜在多令牌预测引导的循环Transformer

Behzad Shomali, Markus Frey, David Berghaus, Joachim Koehler, Mehdi Ali

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 LoopMTP针对循环Transformer的潜在过度思考问题，通过潜在多令牌预测实现软对齐与轻量门控，使平均准确率提升最高8.1%，15次循环内训练稳定。

LLaDA MoE v2: Scaling Mixture-of-Experts Diffusion Language Models

LLaDA MoE v2：扩展混合专家扩散语言模型

Fengqi Zhu, Shaoxuan Xu, Jingyang Ou, Zebin You, Yipeng Xing, Huabin Liu, Xiaolu Zhang, Jun Zhou, Zhenzhong Lan, Yankai Lin, Wayne Xin Zhao, Jianguo Li, Chongxuan Li, Ji-Rong Wen

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 该研究明确MoE扩散语言模型的扩展规律，训练30B-A3B的LLaDA MoE v2，其预训练令牌量为Qwen3的65%，经微调后在多数推理编码基准上优于SDAR Chat且接近Qwen3。

OliveGemma: A 3 Billion Visual Language Model for Recognising the Mediterranean & European Diet

OliveGemma：一款用于识别地中海与欧洲饮食的30亿参数视觉语言模型

Dimitrios I. Zaridis, Traianos Tsiokris, Vasileios C. Pezoulas, Daphni Plati, Eugenia Mylona, Eleni Georga, Nikos Tsiknakis, Antonis Sakellarios, Dimitrios I. Fotiadis

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究构建基于PaliGemma-2-3B的OliveGemma，经LoRA微调后在欧洲饮食识别任务上超越多数前沿模型，仅逊于DenseNet-121，小型VLM经PEFT适配可在专业任务超越大模型。

Don't Let Me Ask for It: LLMs Show Deficiencies in Active Multi-Turn Information Acquisition for Abductive Inference

别让我主动索要：大语言模型在用于溯因推理的主动多轮信息获取中存在缺陷

Shahrukh Mohiuddin, Chalamalasetti Kranti, Sherzod Hakimov, David Schlangen

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 该研究通过Alien Abduction游戏探究LLMs的主动多轮信息获取能力，发现其在分轮提供证据、自行选择查询时表现欠佳，存在假设验证与停止决策的缺陷。

Comments Preprint

Towards a new paradigm of scientific discovery with socialized artificial intelligence

面向社会化人工智能的科学发现新范式

Xinjie Yao, Xingxin Xu, Xiyuan Gao, Zhoupeng Guo, Kunlong Yang, Dengyu Zhao, Siqi Zhao, Zhihe Fan, Yichen Dong, Xin Li, Jiekang Feng, Jiahe Wu, Sen Wang, Beiming Yu, Kejia Zhao, Ruipu Zhao, Jiaqi Zhou, Heyang Li, Jianjun Chen, Anbo Dai, Xin Liu, Zhengtao Yu, Qinghua Hu, Pengfei Zhu

机构 * Baize Research（白泽研究院） ； Faculty of Information Engineering and Automation, Kunming University of Science and Technology（昆明理工大学信息工程与自动化学院） ； Yunnan Key Laboratory of Artificial Intelligence, Kunming University of Science and Technology（昆明理工大学云南省人工智能重点实验室） ； School of Automation, Southeast University（东南大学自动化学院） ； School of Artificial Intelligence, Tianjin University（天津大学人工智能学院） ； School of Computer Science and Technology, Beijing Institute of Technology（北京理工大学计算机学院） ； SeetaCloud Technology（思特云科技） ； GPUhub Pte. Ltd.（GPUhub私人有限公司） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出BLAZE社会化科学智能范式，将AI作为科学发现的组织基础设施，整合知识、推理、实验与人类判断，提升科学发现的可追溯性、可重复性与累积性，以扩展集体科学探究的规模与深度。

Separating quantum circuits from classical LLMs

将量子电路与经典大语言模型分离

Srinivasan Arunachalam, Arkopal Dutt, Hari Krovi, Rik Sengupta

专题命中 其他推理 ：chain-of-thought(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究证明了低深度量子计算与经典大语言模型架构在分布和功能上的无条件分离，为大语言模型时代量子优势的研究奠定了基础。

Comments 60 pages, 6 figures