大模型推理能力

Learning from Failures: Retrieval-Centric CoT via Hard Negatives for Unified Multimodal Retrieval

从失败中学习：基于难负例的以检索为中心的思维链用于统一多模态检索

Zelong Sun, Jun Wang, Kaicheng Yang, Tiancheng Gu, Ziyong Feng, Zhiwu Lu

专题命中 复杂问题求解 ：CoT(title,summary_cn)；reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)

AI总结 该研究提出UniME-R1框架，通过基于难负例的以检索为中心的思维链（RC-CoT）学习从检索失败中优化，在多模态检索基准上提升了性能。

Comments 26 pages,10 figures,14 Tables

ChronoVision: Temporal Reasoning via Latent State Reconstruction

ChronoVision：基于潜在状态重构的时序推理

Yifan Shen, Jian Xu, Boyi Li, Yuner Zhang, Tianjiao Yu, Bingxuan Li, Houze Yang, Rushi Wang, Xu Cao

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

AI总结 针对多模态大语言模型时序推理不足的问题，本文提出ChronoVision框架，引入Vbvr-VQA数据集，实验显示其在相关基准上取得最优性能。

EffectLearner: World-Aware Object-Effect Reasoning for Real-World Video Object Removal

EffectLearner：面向真实世界视频物体移除的世界感知物体-效应推理

Feier Wu, Wanke Xia, Xu He, Zilang Zhou, Si Chen, Dongxia Liu, Liyang Chen, Qimeng Wu, Zhengbo Zhang, Wenming Yang, Zhiyong Wu

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

AI总结 该研究提出EffectLearner框架，结合VLM物体-效应推理器与DiT视频擦除器，构建专属数据集EffectWorld并采用渐进式训练，在视频物体移除任务上实现更优性能。

Comments Project: https://morleyolsen.github.io/EffectLearner/

Tracing the Heart: An Evidence-Linked Pipeline for Heart-Failure Feature Engineering

追踪核心：一种用于心力衰竭特征工程的证据关联管道

Soorya Ram Shimgekar, Michelle Hu, Dorisa Shehi, Daniel Kang, Roy Ka-Wei Lee, Koustuv Saha, Christian Poellabauer, Christopher Lee, Sajeev Singh, Piyum Zonooz, Navin Kumar, Zeeshan Ahmed, Priyadarshini Kachroo

机构 * Nimblemind（宁敏德（音译）） ； Singapore University of Technology and Design（新加坡科技设计大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Florida International University（佛罗里达国际大学） ； University of California Los Angeles（加利福尼亚大学洛杉矶分校） ； Rutgers University Newark（罗格斯大学纽瓦克分校） ； Rutgers Institute for Health Health Care Policy and Aging Research（罗格斯大学健康、医疗保健政策与老龄化研究所） ； Robert Wood Johnson Medical School（罗伯特·伍德·约翰逊医学院） ； Rutgers Health（罗格斯医疗） 纠错

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

AI总结 该研究针对心力衰竭EHR特征工程瓶颈，开发了nMAS管道，经500条虚拟记录验证，可提升HFrEF和HFpEF表型分析的AUROC，为自动化可审核特征工程提供了可行方案。

StepReflect: Structured UI Transition Reflection for Mobile GUI Agents

StepReflect：面向移动GUI智能体的结构化UI过渡反射

Linqiang Guo, Wei Liu, Li Gu, Yang Wang, Tse-Hsun, Chen

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

AI总结 针对移动GUI智能体长时序执行的动作反射需求，提出StepReflect模型，在离线和在线实验中均优于GPT-5.2相关方案，成本更低且可本地部署。

C$^3$PO: Evaluating Cross-Modal Composition and Counterfactual Performance in Omnimodal Models

C³PO：评估全模态模型中的跨模态组合与反事实性能

Swapnanil Mukherjee, Agyeya Negi, Tanuja Ganu, Ponnurangam Kumaraguru

机构 * Microsoft Research India（微软研究院印度分院） ； IIIT Hyderabad（印度国际信息技术研究院（海得拉巴）） 纠错

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

AI总结 本研究推出C³PO基准数据集，评估全模态模型的跨模态组合与反事实性能，发现模型存在模态主导问题，需改进架构以支持持续跨模态注意力。

OrchestraBench: Evaluating Multi-Agent Orchestration Failure Modes, Recovery, and Decomposition Quality

OrchestraBench：评估多智能体编排的故障模式、恢复能力与分解质量

Yidian Chen, Yingzi Gu, Natan Vidra, Spurthi Setty, Sharon Zheng

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

AI总结 OrchestraBench 是评估多智能体编排故障模式、恢复能力与分解质量的基准，通过可控故障注入揭示了不同路由策略、智能体模式的故障处理差异及级联规律。

Comments 8 pages, 4 figures

Memory in the LLM Era: Modular Architectures and Strategies in a Unified Framework

在大语言模型时代：在统一框架下的模块化架构与策略

Yanchen Wu, Tenghui Lin, Yingli Zhou, Fangyuan Zhang, Qintian Guo, Xun Zhou, Sibo Wang, Xilin Liu, Yuchi Ma, Yixiang Fang

机构 * Huawei Cloud（华为云） 纠错

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

AI总结 本文在统一框架下系统比较了多种记忆方法，设计出优于现有方法的新方法，并探讨了未来研究方向。

LADDER: Language-Driven Slice Discovery and Error Rectification in Vision Classifiers

Shantanu Ghosh, Rayan Syed, Chenyu Wang, Vaibhav Choudhary, Binxu Li, Clare B. Poynton, Shyam Visweswaran, Kayhan Batmanghelich

机构 * Boston University（波士顿大学） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Boston University Medical Campus（波士顿大学医学校区） ； University of Pittsburgh（匹兹堡大学） 纠错

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

Comments ACL 2025. Code: https://github.com/batmanlab/Ladder

Journal ref Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2025, pages 22935-22970