大模型推理能力

In-Context VLA: Endowing Vision-Language-Action Models with Language via In-Context Post-Training and Agentic Tool Use

上下文视觉-语言-动作模型：通过上下文后训练与智能体工具使用为视觉-语言-动作模型赋予语言能力

Jiarui Yang, Wen Huang, Jiale Zhang, Maowei Hu, Hang Guo

专题命中 其他推理 ：CoT(summary_cn,abstract)；reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)

AI总结 该研究针对现有VLA模型用CoT会降低控制性能的问题，提出通过上下文后训练和智能体工具使用赋予VLA语言能力的方法，在多模拟和真实机器人任务上实现SOTA性能与效率。

The Judgment-Consequence Gap: LLM Moral Reasoning in Healthcare Decisions

判断-结果差距：医疗决策中的大语言模型道德推理

Hadi Hosseini, Samarth Khanna, Leona Pierce

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

AI总结 该研究发现LLMs在医疗决策中存在判断-结果差距，即虽认同患者对危害健康行为负有责任，但拒绝将该判断用于稀缺医疗资源分配，且随推理能力提升会放大与人类的道德分歧。

Comments Accepted at AIES 2026

A note on conditional PAC-efficient reasoning in large language model routing

关于大语言模型中条件PAC有效推理不可能性的注记

Hao Zeng, Bingyi Jing

机构 * Department of Statistics and Data Science（统计与数据科学系） 纠错

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

AI总结 该研究证明了在无分布设定下，大语言模型无法实现条件PAC有效推理，指出任何满足此条件的算法必须依赖专家模型。

World-to-Wrist: Task-Conditioned Future Wrist Modeling for Fine-Grained Robot Manipulation

世界到手腕：面向精细机器人操作的任务条件未来手腕建模

Yuhao Pan, Haosong Peng, Zhengshen Zhang, Zhengyang Yan, Yalun Dai, Fushuo Huo, Chujie Wang, Tianyu Qi, Xiucheng Wang, Nan Cheng, Wenchao Xu

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Xidian University（西安电子科技大学） ； Southeast University（东南大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：CoT(summary_cn,abstract)

AI总结 本研究提出W2-VLA模型，通过任务条件未来手腕建模结合W2-CoT辅助监督，在LIBERO等数据集及真实任务中提升了机器人精细接触敏感操作能力，动作生成速率超80Hz。

Reasoning from Traces: Divergence-Guided Agentic Repair of WebAssembly Discrepancies

从痕迹中推理：分歧引导的智能体修复WebAssembly差异

Liyan Huang, Kaicheng Wang, Weihang Wang

专题命中 其他推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 本文提出WasmMend系统，通过差分痕迹分析定位Wasm与原生执行的分歧函数，引导LLM智能体生成补丁，在真实C/C++项目上修复率达70.0%，优于基线方法。

SFT Conflicts, RL Coexists: A Theoretical and Empirical Analysis of Multi-Task Learning for LLMs

SFT冲突，RL共存：大语言模型多任务学习的理论与实证分析

Kejian Zhu, Zhuoran Jin, Shangqing Tu, Hongbang Yuan, Yushi Bai, Kang Liu, Juanzi Li, Jun Zhao

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

AI总结 该研究针对大语言模型多任务学习，通过理论与实证分析揭示SFT存在任务冲突而RL可稳定共存的机制，进而提出Parallel-RL范式以解耦多任务训练，提升效率与灵活性。

Comments Code: https://github.com/GaryStack/Parallel-RL

Output-Aware Rotation for INT2 KV-Cache Quantization

面向INT2 KV缓存量化的输出感知旋转

Vincent-Daniel Yun, Woosang Lim, Minsoo Cheong, Sunwoo Lee, Murali Annavaram, Sai Praneeth Karimireddy, Sungjoo Yoo

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； Seoul National University（首尔大学） ； Inha University（仁荷大学） 纠错

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

AI总结 针对长上下文大模型KV缓存的INT2量化瓶颈，提出OptR输出感知旋转方法，通过分解误差、学习正交修正等，提升QuaRot等性能并增强长上下文检索能力，且开销可忽略。

Negotiating Risk Boundaries in AI for Policing Through Mixed-Stakeholder Deliberation

通过混合利益相关者协商确定警务AI的风险边界

Mackenzie Jorgensen, Jo Reilly, Alex Sutherland, Miri Zilka

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

AI总结 该研究通过包含社区代表、警察和学者的混合利益相关者协商研讨会，评估13个警务AI用例的种族偏见风险，发现多数参与者支持AI采用，仅拒绝3个用例，强调种族公平可优化AI风险-收益分析。

Comments Accepted to AIES 2026

Trace Only What You Need: Structure-Aware On-Demand Hypergraph Memory for Long-Document Question Answering

仅追踪所需：面向长文档问答的结构感知按需超图记忆

Xiangjun Zai, Xingyu Tan, Chen Chen, Xiaoyang Wang, Wenjie Zhang

机构 * University of New South Wales（新南威尔士大学） ； CSIRO（澳大利亚联邦科学与工业研究组织） ； University of Wollongong（伍伦贡大学） 纠错

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

AI总结 提出DocTrace，一种多智能体RAG框架，通过查询触发的知识组织、文档结构感知和经验引导推理，解决长文档问答中知识组织成本高、结构利用不足和推理经验无法复用的问题，在三个数据集上取得最佳性能。

DVAR: Adversarial Multi-Agent Debate for Video Authenticity Detection

DVAR：对抗性多智能体辩论用于视频真实性检测

Hongyuan Qi, Feifei Shao, Ming Li, Hehe Fan, Jun Xiao

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Guangming Lab（光明实验室） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 DVAR通过多智能体辩论框架，将视频真实性检测转化为结构化推理过程，利用生成假设代理与自然机制代理的竞争，结合MDL框架和GenVideoKB知识库，实现对未知生成架构的强泛化能力。

Comments 9 pages

Knowledge-Driven Hybrid SSD Management Enhanced by Fine-Tuned LLMs

微调大语言模型（LLMs）增强的知识驱动混合固态硬盘（SSD）管理

Qian Wei, Yi Li, Zehao Chen, Tianren Zhou, Zhaoyan Shen, Dongxiao Yu, Bingzhe Li

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 该研究提出LLM-hybridSSD框架，将混合SSD管理转化为参数调优问题，结合LLM与强化学习优化，使吞吐量平均提升58.92%、写放大降低28.56%。

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