大模型推理能力

When Many Answers Are Valid, Voting Fails: Symbolic Verification for Best-of-K Causal Reasoning in LLMs

当存在多个有效答案时，投票会失效：针对大语言模型中K选1最佳因果推理的符号验证

Omatharv Bharat Vaidya, Connor Thomas Jerzak, Zayne Rea Sprague, Fangcong Yin, Nhat Ho

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

AI总结 针对大语言模型因果推理中多有效答案下投票失效的问题，提出无需训练的符号验证器CALVER，在CLEAR数据集等场景下显著提升了推理选择准确率。

Comments 28 pages, 5 figures, 28 tables

Balancing Efficiency and Efficacy: Training-Free Attention-Guided Switching Between Explicit and Latent Thoughts for MLLMs

平衡效率与效能：面向多模态大语言模型（MLLM）的无训练注意力引导式显式与隐式思维切换

Haoqian Kang, Liupeng Li, Kuofeng Gao, Jinpeng Wang, Zhenyu Lu, Bin Chen, Ke Chen, Yaowei Wang

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

AI总结 针对MLLM推理中感知与逻辑混淆的问题，提出无训练的注意力引导式切换框架，通过视觉-文本注意力比率自适应切换显式与隐式推理，实现性能与效率的双重提升。

Comments Accepted by ACM MM 2026. 10 pages, 6 figures, 5 tables

Beyond the Single Camera: Agentic Multi-View Reasoning in Sports Video Understanding

超越单摄像头：体育视频理解中的智能多视角推理

Kerui Chen, Jinglu Wang, Xiaoyi Zhang, Yan Lu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

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

AI总结 针对体育视频多视角理解缺乏评估基准及MLLMs难以利用多视角信息的问题，引入SportMV - Bench基准，分析瓶颈所在，并提出SportMV - Agent框架，通过迭代循环实现主动视角选择等，相比最强MLLM基线有显著提升。

Verifier-Guided Model Discovery for Physical Dynamical Systems with Pretrained Symbolic Transformers

基于预训练符号 Transformer 的物理动力系统验证器引导式模型发现

Farbod Faraji, Francesco Belardinelli

机构 * Imperial College London（伦敦帝国学院） 纠错

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

AI总结 该研究提出了一种验证器引导式（VG）工作流程，基于预训练符号 Transformer ODEFormer 实现物理动力系统的可解释预测，在范德波尔振荡器和涡旋脱落场景中展现出优于原方法的性能与泛化能力。

Comments 33 pages, 13 figures, 10 tables

JigShape: Evaluating Visual-Geometric Reasoning in VLMs through Jigsaw Puzzles

JigShape：通过拼图任务评估视觉语言模型的视觉几何推理能力

Shawn Li, Wei Yang, Jike Zhong, Jiate Li, Jiawei Yang, You Qin, Ryan Rossi, Franck Dernoncourt, Roger Zimmermann, Yue Wang, Zhengzhong Tu, Vicente Ordonez, Mohit Bansal, Yue Zhao

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Adobe Research（奥多比研究院） ； Texas A&M University（德克萨斯农工大学） ； Rice University（莱斯大学） ； The University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

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

AI总结 本研究提出JigShape拼图基准，发现零样本VLM大多缺乏几何推理能力，所有模型在大尺寸拼图上均出现性能崩塌，将可扩展几何推理确立为VLM的开放性挑战。

WCM: World-Cognition Model for Generalizable Human-Robot Interaction

WCM：用于通用人机交互的世界认知模型

Yuzhen Chen, KC Zhou

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；CoT(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 针对机器人在物理任务交互困难的问题，提出基于SLAK架构和异步运行时的世界认知模型（WCM），引入人在回路教学模式，经思维链监督改进模型，在九个现实世界人机交互任务中平均成功率达73.8%。

Benchmarking LLM Competence on Logical Inference over Probability Operators

基于概率算子的逻辑推理能力大语言模型基准测试

Nayera Hasan, Jack Greff, Alvin Grissom

机构 * Haverford College（哈维福德学院） 纠错

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

AI总结 本研究构建含14320个提示的概率算子推理基准，评估29个大语言模型，发现多数模型存在答案偏差，仅9个超随机水平，且各维度均有偏差。

Comments Under review

ACEM: A Cost Estimation Model for Agentic Software Engineering

ACEM：面向智能体软件工程的成本估算模型

Mohammad El-Ramly

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

AI总结 针对智能体软件工程成本估算问题，本文提出ACEM模型，分解成本为LLM、HITL、基础设施三类，引入RF、CF、HIS构念并映射传统度量，为智能体开发成本估算提供早期方案。

Comments 27 pages, under journal publication

AgentModernize: Preserving Business Logic in Legacy Modernization with Multi-Agent LLMs and Behavioral Specification Graphs

AgentModernize: 通过多智能体LLM和行为规范图在遗留系统现代化中保留业务逻辑

Sheikh Nazib Ahmed, Marnim Galib

专题命中 逻辑推理 ：CoT(abstract,abstract_cn)

AI总结 本文提出AgentModernize框架，通过多智能体系统和行为规范图来保留业务逻辑，解决传统方法在遗留系统现代化中丢失隐含规则和交叉模块约束的问题，实验表明该方法在多个场景中表现优异。

Comments 10 pages, 8 tables, 1 figure

ANCHOR-RE: An Agentic Neuro-Symbolic Framework for Grounded Biomedical Relation Extraction

ANCHOR-RE：用于接地生物医学关系抽取的智能体神经符号框架

Shufan Ming, Yikun Han, Gibong Hong, Rui Zhang, Halil Kilicoglu

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

AI总结 该研究提出ANCHOR-RE框架，将本体引导推理等集成到LLM推理中，在多个BioRE基准及2026年生物医学文章数据集上，该框架性能优于直接LLM提示及部分现有方法，是实用的无训练生物医学文献挖掘方法。

Comments Submitted to Journal of Biomedical Informatics (under review)

Verifiable Memory: Learning Unified Memory Management with Local and Global Verifiers for Large Language Model Agents

可验证记忆：为大语言模型智能体学习结合局部与全局验证器的统一记忆管理

Xiaolong Sun, Qichao Wang, Hangyu Li, Liang Chen

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

AI总结 提出VerMem框架，用含七个原子操作的统一策略管理LTM等状态，结合局部与全局验证器训练，在多基准测试中性能与效率均优于基线。

NeSyFS: A Neuro-symbolic Fast-Slow Thinking Framework for LLM Agent under Partial Observability

NeSyFS：部分可观测场景下LLM智能体的神经符号快慢思考框架

Duo Xu, Faramarz Fekri

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

AI总结 该研究针对部分可观测场景下LLM智能体的决策挑战，提出NeSyFS神经符号快慢思考框架，结合知识图谱、TSMC算法与反思模块，在三个基准测试中表现优于现有方法。

EffiHolmes: Differential Profiling-Guided Repository Level Time Inefficiency Fix Localization

EffiHolmes：基于差分分析的仓库级时间低效修复定位

Haowen Yang, Yun Peng, Zishuo Ding

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 EffiHolmes是基于LLM的仓库级时间低效修复定位框架，通过差分分析等技术提升定位精度，在RepoEffi-Bench上优于多种基线方法，且跨模型规模稳健。

Comments Accepted at the 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE 2026). 13 pages, 3 figures, and 4 tables