大模型推理能力

Fewer Tokens, Smaller Cache: Reward-Coordinated Efficient Reasoning

更少Token，更小缓存：奖励协调的高效推理

Qiyuan Zhu, Dezhi Li, Pengyu Cheng, Tianle Chen, Jiacheng Wang, Ruijie Shen, Hao Gu, Sida Lin, Zirui Liu, Jiacheng Liu, Sirui Han

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

AI总结 针对大型推理模型过度思考导致的高推理成本问题，提出奖励协调压缩框架ReCo，通过奖励自适应缓存压缩等组件，减少生成Token并降低延迟，同时保持准确率。

Comments Work in progress, revisions ongoing

D$^2$F-ReAG: Dynamic Decomposition and Filtering for Multi-Hop Reasoning-Augmented Generation

D²F-ReAG：面向多跳推理增强生成的动态分解与过滤

Jiaoyang Li, Junhao Ruan, Shengwei Tang, Kaiyan Chang, Zhengtao Yu, Tong Xiao, Jingbo Zhu

机构 * Northeastern University（东北大学） ； Kunming University of Science and Technology（昆明理工大学） ； NiuTrans Research（NiuTrans研究院） 纠错

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

AI总结 针对现有检索增强生成（RAG）处理多跳问题时缺乏动态分解与有效过滤的缺陷，提出D²F-ReAG范式，通过判断根级推理可靠性自适应控制推理深度，经实验验证其处理复杂多跳问题的有效性。

ReGround: Restoring Visual Grounding in Multi-Step Reasoning through Self-Diagnosis and Visual Re-Examination

ReGround：通过自诊断与视觉重检验恢复多步推理中的视觉接地

Lei Peng, Shuai Lv, Wei Hu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； School of Artificial Intelligence and Data Science（人工智能与数据科学学院） ； State Key Laboratory of Precision and Intelligent Chemistry（精准与智能化学国家重点实验室） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 ReGround是无需架构修改或外部工具的两阶段框架，通过自诊断与视觉重检验解决VLMs多步推理中的视觉接地丢失问题，在八个基准上获一致增益且推理开销适度。

Comments Accepted to ACM Multimedia 2026 (MM '26). 8 pages main text, 4 figures, plus appendix

DeepImagine: Clinical Trial Outcome Prediction via Stepwise Local Counterfactual Imaginations

DeepImagine: 通过连续反事实想象学习生物医学推理

Youze Zheng, Jianyou Wang, Yuhan Chen, Matthew Feng, Longtian Bao, Hanyuan Zhang, Maxim Khan, Aditya K. Sehgal, Christopher D. Rosin, Umber Dube, Ramamohan Paturi

机构 * Laboratory for Emerging Intelligence, University of California, San Diego（新兴智能实验室，加州大学圣地亚哥分校） ； Department of Dermatology, University of California, San Diego（皮肤科系，加州大学圣地亚哥分校） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； Elsevier（艾尔斯特出版社） 纠错

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

AI总结 本文提出DeepImagine框架，通过连续反事实想象训练语言模型进行生物医学推理，利用反事实对偶和强化学习提升临床试验预测性能，展示模型在生物医学领域的可解释性改进。

Comments Preprint

Emergence of Hierarchical Emotion Organization in Large Language Models

大型语言模型中层级情感组织的涌现

Maya Okawa, Bo Zhao, Eric J. Bigelow, Rose Yu, Tomer Ullman, Ekdeep Singh Lubana, Hidenori Tanaka

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University of Tokyo（东京大学） 纠错

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

AI总结 受情感轮理论启发，分析大型语言模型输出中情感状态间的概率依赖关系，发现模型自然形成与人类心理模型一致的层级情感树，且更大模型发展出更复杂的层级结构，同时揭示社会经济角色在情感识别中的系统性偏差。

Comments ICML 2026

Pun Intended: Multi-Agent Translation of Wordplay with Contrastive Learning and Phonetic-Semantic Embeddings for CLEF JOKER 2025 Task 2

并非双关：结合对比学习与音义嵌入的多智能体双关语翻译方法，用于CLEF JOKER 2025任务2

Russell Taylor, Benjamin Herbert, Michael Sana

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； Peoples' Friendship University of Russia (RUDN University)（俄罗斯人民友谊大学） ； Joint Institute for Nuclear Research（联合核子研究中心） ； Vrije Universiteit Amsterdam（阿姆斯特丹自由大学） ； University of Skövde（斯德哥尔摩大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本研究针对跨语言双关语翻译难题，提出结合对比学习、音义嵌入与多智能体生成器-判别器框架的三阶段方法，在CLEF JOKER 2025任务2竞赛中获第一、第二名，推动了双关语翻译研究。

Journal ref CEUR Workshop Proceedings, Vol-4038, pp. 2870-2888, 2025

Governing Execution Risk in Agentic AI Systems: A Trajectory-Guided Framework for Red Teaming

管控智能体AI系统的执行风险：一种基于轨迹的红队测试框架

Zhihao Zhu, Yi Yang

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

AI总结 本研究提出基于轨迹的红队测试框架TrajRed和运行时管控层TrajGuard，在AgentDojo实验中，TrajRed识别的漏洞更强，TrajGuard可将攻击成功率降至近零且保留任务效用。

Learning to Diagnose and Correct Moral Errors: Beyond Shallow Heuristics in Moral Alignment

学习诊断和纠正错误：大型语言模型中的道德敏感性获取

Bocheng Chen, Xi Chen, Han Zi, Haitao Mao, Zimo Qi, Xitong Zhang, Kristen Johnson, Guangliang Liu

机构 * University of Mississippi（密西根州立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Northeastern University（东北大学） ； AWS AI Labs（AWS AI实验室） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Qualcomm（高通） ； Michigan State University（密西根州立大学） ； Indiana University Indianapolis（印第安纳大学印第安纳波利斯分校） 纠错

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

AI总结 提出一种实用推理方法，通过让大型语言模型诊断和纠正道德错误来获取道德敏感性，并在多个任务上验证了其有效性。

On The Suitability of Differential Dataflow For Datalog Interpretation In Highly Dynamic Settings

差分数据流在高度动态场景下 Datalog 解释的适用性研究

Bruno Rucy Carneiro Alves de Lima, Merlin Kramer, Kalmer Apinis

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

AI总结 本文研究差分数据流在高度动态场景下 Datalog 解释的适用性，通过对比三种 Datalog 实现的物化效率，为增强动态数据环境中 Datalog 驱动的计算提供了路线图。

Comments 8 pages, AICCC 2023

Journal ref Proceedings of the 2023 6th Artificial Intelligence and Cloud Computing Conference (AICCC 2023), Kyoto, Japan, December 2023, pp. 218-225. ACM, New York, NY, USA

EgoAfford: Task-Oriented Affordance Grounding via Egocentric Referring Segmentation

EgoAfford：基于自我中心指称分割的面向任务的可供性定位

Xinyuan Guan, Feifan Chen, Xinyu Zhan, Fu-Cheng Zhang, Cewu Lu, Lixin Yang

专题命中 复杂问题求解 ：planning(abstract)

AI总结 针对部件级可供性定位难以适配复杂多步桌面任务的问题，提出基准EgoAfford及参考模型EgoLens，验证了下一步推理与动作角色条件部件定位的互补挑战，为感知与规划联合研究提供基础。

ToolArtist: Tool-Using Unified Multimodal Models for Agentic Image Generation

ToolArtist：用于智能体图像生成的工具使用统一多模态模型

Jiahao Zhao, Xiaomin Yu, Zhongxiang Sun, Fengwei Teng, Chengwei Qin, Xiaobin Hu, Jun Xu, Shuicheng Yan

机构 * RUC（中国人民大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； NUS（新加坡国立大学） ； UCD（加州大学戴维斯分校） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出ToolArtist，一种全智能体图像生成模型，通过后训练UMM实现，采用RAD-GRPO方法优化，将完整开放世界图像生成过程置于智能体控制下，性能优于部分控制方案。

Enacting Constructive Conflicts with AI Agents to Enhance Reconsideration among Novice Interaction Designers

借助AI智能体构建建设性冲突以提升新手交互设计师的重新考量能力

Howard Ziyu Han, Nikolas Martelaro

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 该研究构建受对抗性设计理论启发的AI智能体，通过45名设计学生的实验发现，该智能体实施的建设性冲突可提升新手交互设计师的重新考量能力，推动设计改进与创意拓展。

Comments 8 pages, 4 figures, conditionally accepted to Human-Agent Interaction 2026

BloomAPR: A Bloom's Taxonomy-based Framework for Assessing the Capabilities of LLM-Powered APR Solutions

BloomAPR：基于布鲁姆教育目标分类学的框架，用于评估大语言模型驱动的自动程序修复（APR）方案的能力

Yinghang Ma, Jiho Shin, Leuson Da Silva, Zhen Ming, Jiang, Song Wang, Foutse Khomh, Shin Hwei Tan

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 BloomAPR是基于布鲁姆教育目标分类学的动态评估框架，评估了ChatRepair、CigaR等APR方案在不同LLM及布鲁姆分类层级下的漏洞修复能力，发现其存在性能差异并指出基准演进的必要性。

Comments 22 pages, 7 figures, Manuscript submitted to ACM Transactions on Software Engineering and Methodology