大模型推理能力

Social World Models

社交世界模型

Xuhui Zhou, Jiarui Liu, Akhila Yerukola, Hyunwoo Kim, Maarten Sap

机构 * Language Technologies Institute, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA（卡内基梅隆大学语言技术研究所） ； NVIDIA, Santa Clara, CA, USA（英伟达） 纠错

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出社交世界模型（SWMs）及结构化社交世界表示形式（S3AP），通过显式建模隐藏心理状态提升AI在社交推理任务中的性能。

SynChain: Inducing Computer-Use Agent Systems to Construct Their Own Attack Chains

SynChain：诱导计算机使用智能体系统构建自身攻击链

Fuyao Zhang, Jiaming Zhang, Che Wang, Boyang Chen, Yurong Hao, Xiongtao Sun, Guowei Guan, Blaise Delattre, Yang Cao, Wei Yang Bryan Lim

专题命中 推理评测 ：reasoning(abstract)

AI总结 该研究提出SynChain攻击范式，通过定向监督微调诱导计算机使用智能体构建含恶意内容的良性制品，在多模型多防御设置下实现高攻击成功率，揭示需对智能体跨任务执行轨迹做来源感知推理以保障安全。

The Expressive Power of Low Precision Softmax Transformers with (Summarized) Chain-of-Thought

低精度softmax变换器的表达能力（摘要）链式思维

Moritz Brösamle, Stephan Eckstein

机构 * Department of Mathematics, University of Tübingen, Germany（图宾根大学数学系） 纠错

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

AI总结 本文研究了低精度softmax变换器在链式思维中的表达能力，通过构造三元激活和分离注意力分数的硬max变换器来模拟图灵机，从而将构造转换为等效的softmax变换器，并分析了最近提出的总结链式思维范式在模拟图灵机时的效率。

Comments Accepted to ICML 2026

Counterfactual Simulation Training for Chain-of-Thought Faithfulness

反事实模拟训练用于思维链可信度

Peter Hase, Christopher Potts

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

AI总结 本文提出反事实模拟训练方法，通过奖励使模拟器准确预测模型输出来提升思维链的可信度，并在不同设置中验证其有效性。

Comments Accepted to COLM 2026

Improving Attributed Long-form Question Answering with Intent Awareness

通过意图意识提升带有属性的长形式问答

Xinran Zhao, Aakanksha Naik, Jay DeYoung, Joseph Chee Chang, Jena D. Hwang, Tongshuang Wu, Varsha Kishore

机构 * Allen Institute for AI（艾伦人工智能研究所） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 本文提出通过增强模型意图意识来提升长报告生成质量，通过结构化标签方案提取隐含意图，改进零样本生成能力并生成高质量合成数据，实验显示在科学报告生成任务中模型性能平均提升2.9和12.3个百分点。

Comments 39 pages, 7 figures

Journal ref ICLR 2026

Deal Me Maybe: The Role of Emotions in Multi-Agent Negotiation

或许与我成交：情绪在多智能体谈判中的作用

Massimiliano Luca, Apoorva Singh, Bruno Lepri

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

AI总结 该研究探讨提示条件下的情绪对LLM多智能体价格谈判的影响，发现愤怒买方成交率极低，快乐买方成交率最高但价格较差，情绪效应具有角色依赖性，引发商业中情绪条件智能体的担忧。

Cascade: Exploiting SLO-Aware latency budget for fair and high goodput LLM inference serving

Cascade：利用感知SLO的延迟预算实现公平且高吞吐量的LLM推理服务

Muhammad Adnan, Rohan Mahapatra, Prashant J. Nair, Daniel Berger, Pantea Zardoshti, Rodrigo Fonseca, Esha Choukse

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

AI总结 Cascade是一款LLM服务系统，利用单请求延迟预算协同调度与KV缓存管理，在保留异构请求公平性的同时，使LLM推理服务吞吐量最高提升2.4倍，SLO违规率降低40%。

PULSE: Agentic Investigation with Passive Sensing for Proactive Affective Intervention in Cancer Survivorship

PULSE：基于被动感知的代理探究用于癌症幸存者的主动干预

Zhiyuan Wang, Subigya Nepal, Ariful Islam, Indrajeet Ghosh, Xinyu Chen, Katharine E. Daniel, Laura E. Barnes, Philip Chow

机构 * Department of Systems and Information Engineering, University of Virginia（系统与信息工程系，弗吉尼亚大学） ； Center for Behavioral Health and Technology, University of Virginia（行为健康与技术中心，弗吉尼亚大学） ； Department of Computer Science, University of Virginia（计算机科学系，弗吉尼亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出PULSE系统，通过代理感知探究方法，利用智能手机被动感知数据和日记数据，提升对癌症幸存者情绪调节需求的预测准确率，验证了代理推理在主动干预中的有效性。

In-Context Examples Suppress Scientific Knowledge Recall in LLMs

上下文示例抑制大语言模型中的科学知识回忆

Chaemin Jang, Woojin Park, Hyeok Yun, Dongman Lee, Jihee Kim

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 研究发现上下文示例会削弱大语言模型对科学知识的回忆能力，使模型更依赖经验模式匹配而非预训练知识。

Comments COLM 2026