大模型推理能力

Reasoning Dynamics and the Limits of Monitoring Modality Reliance in Vision-Language Models

推理动态与监控模态依赖性的局限性

Danae Sánchez Villegas, Samuel Lewis-Lim, Nikolaos Aletras, Desmond Elliott

机构 * University of Copenhagen, Department of Computer Science（哥本哈根大学计算机科学系） ； University of Sheffield, School of Computer Science（谢菲尔德大学计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 研究分析18种VLM的推理动态，发现模型易受早期预测影响，推理训练模型在模态条件下表现出更强的纠正行为，但其效果依赖于模态条件，且CoT的可检测性因模型而异。

Comments Accepted for publication in COLM 2026

Perception Before Reasoning: Dynamic Latent Reasoning for Video Understanding and Question Answering

推理前的感知：面向视频理解与问答的动态隐式推理

Haotian Xia, Zilin Xiao, Junbo Zou, Vicente Ordonez, Hanjie Chen

机构 * Rice University（莱斯大学） ； Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 该研究针对视频问答现有方法依赖长文本思维链的问题，提出DyLaR模型，通过动态调整感知与推理隐式变量的使用，在9个视频基准上提升准确率且缩短响应长度。

Multi-Task GRPO: Reliable LLM Reasoning Across Tasks

多任务GRPO：跨任务的可靠大语言模型推理

Shyam Sundhar Ramesh, Xiaotong Ji, Matthieu Zimmer, Sangwoong Yoon, Zhiyong Wang, Haitham Bou Ammar, Aurelien Lucchi, Ilija Bogunovic

机构 * UCL Department of EEE（伦敦大学学院电子工程系） ； UCL Centre for AI（伦敦大学学院人工智能中心） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） ； UNIST Graduate School of AI（延世大学人工智能研究生院） ； University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； University of Basel（巴塞尔大学） 纠错

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

AI总结 本文提出MT-GRPO算法，通过动态调整任务权重和比例保持采样器，提升多任务场景下大语言模型的可靠推理性能。

Comments Accepted at ICML 2026

Mind the Cap: Output-Budget Regimes Change the Measured Multilingual Reasoning Gap

注意输出上限：输出预算机制会改变测得的多语言推理差距

Ankit Goyal, Jaideep Ray

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

AI总结 该研究发现多语言推理差距受输出token预算机制影响，通过固定Qwen模型的预算峰值等实验，提出应将输出上限作为独立变量，报告不同预算机制下的准确率。

Comments 15 pages, 2 figures, 11 tables. Under review

Topology-Aware Reasoning over Incomplete Knowledge Graph with Graph-Based Soft Prompting

基于拓扑的不完整知识图谱推理与图基软提示

Shuai Wang, Xixi Wang, Yinan Yu

机构 * Chalmers University of Technology and University of Gothenburg, Sweden（楚姆勒大学技术学院和哥德堡大学，瑞典） ； Technical University of Denmark, Kgs. Lyngby, Denmark（丹麦技术大学，基斯勒吕辛，丹麦） 纠错

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

AI总结 本文提出基于图的软提示框架，通过图神经网络编码子图生成软提示，使LLM在更丰富的结构上下文中推理，减少缺失边的影响，提升多跳KBQA性能。

Comments 17 pages, 2 figures

Evaluating Theory of Mind in Reasoning Models: Robustness over Reasoning

评估推理模型中的心理理论：推理的鲁棒性

Ian B. de Haan, Peter van der Putten, Max van Duijn

机构 * Leiden University（莱顿大学） ； LIACS（莱顿高级计算机科学研究所） 纠错

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

AI总结 本研究考察经强化学习训练的推理LLMs在ToM任务中的表现，发现其对提示与任务扰动的鲁棒性提升，支持鲁棒性解释而非ToM特有的新能力。

Comments Accepted for 29th International Conference on Discovery Science, October 5-9, 2026, Mainz, Germany

Towards a New Grammar of Reasoning for Artificial Legal Intelligence and the Mecelle as Its Semantic Protocol

迈向人工智能法律智能的新推理语法：以《梅塞莱法典》作为其语义协议

Ali Goksu, F. Gozde Kardes, Mustafa Yaylali

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

AI总结 本文针对传统法律实践的认知与方法论危机，提出以《梅塞莱法典》语义协议为核心的本体动态框架，指出法律推理不可简化为数据处理，需结合神经符号系统等技术解决法律挑战，为AI时代法律推理提供新范式。

Comments 123 pages

RingSQL: Schema-Independent Synthetic Data Generation for Text-to-SQL Reinforcement Learning

RingSQL: 通过不依赖模式的模板生成合成数据以用于文本到SQL推理模型

Marko Sterbentz, Kevin Cushing, Cameron Barrie, Kristian J. Hammond

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

AI总结 RingSQL通过结合不依赖模式的模板和大语言模型生成，提升文本到SQL模型的准确性和多样性

Comments 23 pages, 12 figures

TriCLE: Tri-Modal Vision-Language Reasoning for Edge-Deployed Fine-Grained Clustering

TriCLE：面向边缘部署的细粒度聚类的三模态视觉-语言推理

Kishor Datta Gupta, Md. Mahfuzur Rahman, Fahad Rahman, Ahmed Rafi Hasan, Faysal Mehrab Chowdhury, Mohd Ariful Haque, Roy George

机构 * Clark Atlanta University（克拉克亚特兰大大学） ； United International University（国际大学） ； North South University（北南大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(title)

AI总结 TriCLE是面向边缘部署的三模态视觉-语言系统，通过生成伪热视图和伪激光雷达深度，结合对齐策略实现细粒度飞机聚类，适配8GB内存边缘设备，验证与测试均取得良好性能。

Protoreasoning in Tiny Transformers

微型Transformer中的原型推理

Eduardo Valle, Fergal Reid

机构 * Fin AI Research（Fin AI研究院） 纠错

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

AI总结 该研究提出原型推理，在约100万参数的微型Transformer上实现逐步推理，通过Dyck语言任务验证其可缩小分布外泛化差距，助力探究LLM的通用推理能力。

SafeCommit: Certifying When Memory-Grounded Agents May Safely Act

SafeCommit：验证基于记忆的智能体何时可以安全行动

Mayur Akewar, Ravi Ranjan

机构 * Florida International University（佛罗里达国际大学） 纠错

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

AI总结 针对长程智能体过早承诺的问题，提出SafeCommit风险控制层，通过构建合理潜在世界、共形动作证书等实现安全行动决策，还展示了安全-效用权衡。

Comments 14 pages, 6 tables, and 1 figure, target NeurIPS

Teaching MLLMs to Say No: Generalized Referring Expression Comprehension via Refusal Calibrated GRPO

训练多模态大语言模型（MLLMs）说“不”：基于拒绝校准GRPO的广义指代表达理解

Xuzheng Yang, Jun Ling, Tao Huang, Caiyan Qin, Peng Wang

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

AI总结 针对MLLMs因训练缺负样本导致无法拒绝不存在对象的问题，提出RC-GRPO方法，在保持定位精度的同时增强拒绝能力，在三个GREC基准上表现优异。

EvtGraph: Event-Adaptive Compression for Sparse Temporal Graph Learning in Multimodal Time Series

EvtGraph：面向多模态时间序列稀疏时序图学习的事件自适应压缩方法

Ziqian Wang, Tingxiong Xiao, Yuxiao Cheng, Jinli Suo

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本研究针对多模态时序数据均匀离散化效率低的问题，提出EvtGraph框架，通过事件自适应压缩等技术实现预算约束下的高效图学习，在多模态临床等基准上性能优于基线且效率显著提升。

Comments 9 page, 9 figures

PriDyG: Privacy-preserving Dynamic Graph Inference with LLM-GNN Collaboration

PriDyG：结合大语言模型与图神经网络的隐私保护动态图推理

Yuyang Xia, Ruixuan Liu, Li Xiong

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

AI总结 PriDyG是结合GNN结构学习与LLM语义推理的隐私保护动态图推理框架，可在边级差分隐私约束下，在节点分类等任务中降低累计隐私开销并保持良好效用。

Mamba with Hierarchical Memory: Solving Representation Bottleneck in Long Sequence Modeling

带分层记忆的Mamba：解决长序列建模中的表示瓶颈

Qinwen Wang, Jieping Luo, Aoxiang Qin, Ruoyu Zhao, Jianxiong Tang, Wei Zhang, Zhichao Lu, Luziwei Leng

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Hainan Bielefeld University of Applied Sciences（海南比勒费尔德应用科学大学） ； BrainGalaxy 纠错

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

AI总结 该研究提出分层记忆Mamba（HMM），通过分层记忆机制解决Mamba类循环线性注意力模型的长序列表示瓶颈，在两项任务上提升性能且参数和训练开销增加极少。

Comments 19 pages, preprint

DragonCrawl: A Generative, Intent-Based Framework for Scalable Mobile End-to-End Testing

DragonCrawl：一种用于可扩展移动端到端测试的生成式意图框架

Sowjanya Puligadda, Mengdie Zhang, Ali Zamani, Dhruva Dixith Kurra, Eric Chen, Juan Marcano

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

AI总结 DragonCrawl是基于GPT-4o多模态的移动端到端测试框架，通过验证用户流程阻止问题提交，缩短测试入门时间，节省大量维护工作量，实现规模化持续质量保证。

Comments 12 pages, 6 figures, 6 pages

MemoryCPT: An End-to-End Agent Memory Framework for Cost-Performance Trade-off

MemoryCPT：用于成本-性能权衡的端到端智能体记忆框架

Songxin Lei, Kun Ouyang, Weilin Ruan, Yuqian Wu, Zhijiang Guo, Yushi Sun, Fugee Tsung

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 MemoryCPT是一种端到端可训练的智能体记忆框架，通过QAD和QAR阶段优化记忆处理，在LoCoMo和LongMemEval数据集上实现了更优的成本-性能权衡。

Blockchain Empowered Trustworthy Agent Networks: Foundations, Taxonomy, and Future Directions

区块链赋能的可信智能体网络：基础、分类与未来方向

Liehuang Zhu, Yuhang Li, Tianxing Wang, Zhihao Chen, Ke Li, Hongyi Liu, Yajie Wang, Lei Xu, Peng Jiang, Zijian Zhang

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文综述从经典多智能体系统到开放智能体网络的演化，构建五维信任分类，明确区块链作为共享信任层为可信智能体网络提供多类支撑机制。

RUTA: Principled Visual Token Allocation via Rate-Utility Optimization

RUTA：基于率-效用优化的原则性视觉令牌分配方法

Jian Zou, Xiaoyu Xu, Zhihua Wang, Yilin Wang, Balu Adsumilli, Kede Ma

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Google Inc.（谷歌公司） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 针对视觉语言模型因长视觉令牌序列导致的LLM侧计算和内存成本过高问题，提出RUTA方法，仅用2.0%、4.2%的视觉令牌，分别在LLaVA-NeXT-7B、Qwen3-VL-8B上保留88.2%、94.4%的任务性能。

Artificial Institutions: How Institutional Design Shapes LLM Simulations

人工制度：制度设计如何塑造大语言模型（LLM）模拟

Maxim Chupilkin

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文研究LLM智能体构建的人工社会，通过控制变量实验发现，五种市场制度的规则差异会显著改变市场结果，证明制度架构对人工社会模拟的重要影响。

Comments 19 pages, 2 figures, 2 tables

ECLAIR: A Causally-Grounded AI Framework for Scientific Discovery in Empirical Software Engineering

ECLAIR：一种用于实证软件工程科学发现的因果基础AI框架

Alejandro Velasco, Daniel Rodriguez-Cardenas, Dipin Khati, David N. Palacio, Denys Poshyvanyk

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 该研究提出因果基础AI框架ECLAIR，将LLMs整合到软件工程科学过程各阶段，通过案例研究揭示提示设计对LLMs代码生成准确率的影响，为AI辅助软件工程实证研究提供方法论基础。