大模型推理能力

CastFSR: A Fast--Slow--Reflect Agentic Reasoning Framework for Context-Aware Time Series Forecasting

CastFSR：用于上下文感知时间序列预测的快慢反思智能体推理框架

Xiaoyu Tao, Mingyue Cheng, Bokai Pan, Chuang Jiang, Huanjian Zhang, Tian Gao, Yaguo Liu, Qi Liu, Enhong Chen

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

AI总结 本研究提出CastFSR智能体框架，将上下文感知时间序列预测建模为快慢反思工作流，通过实验证明其在公共数据集上的表现优于代表性基线。

LaViT: Aligning Latent Visual Thoughts for Multi-modal Reasoning

LaViT：对齐潜在视觉思维以进行多模态推理

Linquan Wu, Tianxiang Jiang, Yifei Dong, Haoyu Yang, Fengji Zhang, Shichaang Meng, Ai Xuan, Linqi Song, Jacky Keung

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Utrecht University（乌特勒支大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

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

AI总结 LaViT通过对齐潜在视觉思维提升多模态推理能力，实现视觉感知增强和模型性能突破。

Memory-Augmented Reinforcement Learning Agent for CAD Generation

具有记忆增强的强化学习代理的CAD生成

Yin Xiaolong, Liu Yu, Shen Jiahang, Lu Xingyu, Ni Jingzhe, Fan Fengxiao, Sang Fan

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种记忆增强的强化学习框架，用于生成CAD模型，通过引入强化学习进行检索和策略优化，有效避免了检索陷阱，提高了复杂CAD模型生成的成功率和几何一致性。

Comments We are withdrawing this manuscript because we have identified issues in the current analysis that require substantial revision. Until these issues are resolved, we do not consider the present version suitable for citation

Test-Time Self-Evolving GUI Visual Grounding via Reflection-Guided On-Policy Self-Distillation

基于反思引导的在线策略自蒸馏的测试时自演进GUI视觉定位

Shiyu Xuan, Zechao Li

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

AI总结 针对现有GUI视觉定位模型部署后难适配未见界面且无法反思失败探索的问题，提出测试时自演进框架，结合MLLM反思器、反思引导的在线策略自蒸馏等方法，在六个基准上平均提升7.4%准确率，完善了GUI智能体自演进能力。

DSAgentBench: Can Agents Automate End-to-End Data-Science Workflows in Real Computer Environments?

DSAgentBench：智能体能否在真实计算机环境中自动化端到端数据科学工作流？

Mizanur Rahman, Mohammed Saidul Islam, Ridwan Mahbub, Md Tahmid Rahman Laskar, Shafiq Joty, Enamul Hoque Prince

机构 * York University（约克大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Salesforce AI Research（Salesforce AI研究院） 纠错

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

AI总结 DSAgentBench是首个评估智能体在真实计算机环境中自动化完整数据科学工作流的基准，含275项任务，实验显示现有智能体与实际需求存在显著能力差距。

VDC-Agent: When Video Detailed Captioners Evolve Themselves via Agentic Self-Reflection

VDC-Agent：当视频详细描述器通过代理自我反思而自我进化

Qiang Wang, Xinyuan Gao, Yuhang He, Jizhou Han, Jiangyang Li, SongLin Dong, Zhiheng Ma, Yihong Gong

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳先进技术大学） 纠错

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

AI总结 VDC-Agent通过自我反思机制实现视频详细描述的自我进化，利用自动生成的(描述，评分)对提升描述准确性与评分表现。

Comments Accepted to ECCV 2026. Project Page: https://vdcagent.github.io

FlexSQL: Flexible Exploration and Execution Make Better Text-to-SQL Agents

FlexSQL：灵活探索与执行打造更优的文本到SQL智能体

Quang Hieu Pham, Yang He, Ping Nie, Canwen Xu, Davood Rafiei, Yuepeng Wang, Xi Ye, Jocelyn Qiaochu Chen

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

AI总结 FlexSQL是一种文本到SQL智能体，通过灵活的数据库交互机制，在Spider2-Snow数据集上使用gpt-oss-120b取得65.4%得分，优于相关基线，集成到Claude Code中可实现超10%的相对提升

Comments Published at COLM 2026

Expert-Guided g-computation with Large Language Models for Estimating Causal Effects on Timings: Applications to Hospital Quality Improvement

基于大型语言模型的专家引导g计算法估计时序因果效应：在医院质量改进中的应用

Patrick Vossler, Jialin Ouyang, F. Richard Guo, Anran Huang, Ali Shojaie, Lucas Zier, Fan Xia, Jean Feng

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

AI总结 本研究提出专家引导g计算法（egg-computation），结合专家判断与LLM技术，用于估计医院干预措施对平均住院时长的因果效应，在模拟和真实医院数据中表现优于传统方法。

MUSE: A Full-Text Cross-Domain Knowledge Base of Scientific Problems, Solutions, and Rationales

MUSE：一个包含科学问题、解决方案及原理的全文跨领域知识库

Tsofia Cohen, Tom Hope

机构 * The Hebrew University of Jerusalem（耶路撒冷希伯来大学） ； Allen Institute for AI (Ai2)（艾伦人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 本研究推出MUSE知识库，通过模块化抽取流程构建含3.7万个P-S-R三元组的跨领域资源，实验表明原理监督可提升复杂问题的性能但会损害简单问题的性能。

MEGA: Self-Evolving Agent Optimization Infrastructure via Wisdom Graph

MEGA：基于智慧图的自进化智能体优化基础设施

Jung Hwan Lee, Kyu Ho Lee, Gwang Hoon Yoo

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

AI总结 MEGA是一种自进化智能体优化基础设施，通过三层架构实现智慧积累、组合推理与自进化，可系统性优化异构智能体系统，将优化与知识进化融为一体。

Comments 29 pages, 10 figures. Technical report

Rationale-Guided Learning for Multimodal Emotion Recognition

基于理由引导学习的多模态情感识别

Sujung Oh, Jung Uk Kim, Sangmin Lee

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

AI总结 针对多模态情感识别忽略人类因果推理的问题，提出理由引导学习框架，结合双加工理论与MLLM生成的理由训练模型，在IEMOCAP和MELD基准取得最优性能，且推理无额外开销。

Comments ICASSP 2026

Journal ref S. Oh, J. U. Kim and S. Lee, "Rationale-Guided Learning for Multimodal Emotion Recognition," ICASSP 2026 - 2026 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), Barcelona, Spain, 2026, pp. 12577-12581

Hierarchical Compositionality for An Assistive AI Agent

面向辅助AI智能体的分层组合性

Tianyi Fu, Mohan Sridharan

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） 纠错

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

AI总结 本文针对辅助AI智能体的歧义问题，提出嵌入分层组合性原则的架构，结合语义兼容性等模型推理实现歧义消除，实验表明其性能优于当前最优数据驱动基线，可适配特定用户画像。

Comments 25 pages, 9 figures, 4 tables. Project page: https://tianyi-fu.github.io/HCAA

Predicting Space Groups of Double Perovskites by LLM with Dynamic Few-Shot Learning

基于动态少样本学习的大语言模型预测双钙钛矿的空间群

Jongwon Park, Inhyo Lee, Junhyeong Lee, Seunghwa Ryu

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

AI总结 该研究提出基于LLM智能体的DyRIS框架，通过动态少样本检索与规则引导推理，在不平衡双钙钛矿数据集上提升了空间群预测的整体及少数类性能，验证了领域知识与LLM结合的有效性。

Comments 46 pages, 6 figures, Supplementary Information included(24 pages)

CoEvoSkills: Self-Evolving Agent Skills via Co-Evolutionary Verification

CoEvoSkills: 通过共进化验证实现自进化代理技能

Hanrong Zhang, Shicheng Fan, Henry Peng Zou, Yankai Chen, Zhenting Wang, Jiayu Zhou, Chengze Li, Wei-Chieh Huang, Yifei Yao, Kening Zheng, Xue, Liu, Xiaoxiao Li, Philip S. Yu

机构 * University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） ； MBZUAI（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； McGill University（麦吉尔大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CoEvoSkills框架，使代理能自主生成复杂技能包，通过共进化验证提供反馈，实现在SkillsBench上最高通过率和强泛化能力。

Comments COLM accepted

Explainable AI to Improve Machine Learning Reliability for Industrial Cyber-Physical Systems

可解释AI用于提升工业容错系统的机器学习可靠性

Annemarie Jutte, Uraz Odyurt

机构 * Ambient Intelligence Group, Saxion University of Applied Sciences（环境智能组，萨克逊应用科学大学） ； Department of Computer Science, University of Twente（特温特大学计算机科学系） ； Faculty of Engineering Technology, University of Twente（特温特大学工程技术学院） 纠错

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

AI总结 本文通过可解释AI方法分析时间序列数据分解组件对模型预测的影响，发现训练过程中缺乏足够的上下文信息，并通过增加数据窗口大小提升模型性能。

Journal ref Advances and Trends in Artificial Intelligence, Theory and Applications (IEA/AIE 2026)

ConnectionMind: Leveraging Social Networks and Large Language Models for Personalized Recommendation at Meta

ConnectionMind：利用社交网络与大语言模型实现 Meta 平台的个性化推荐

Haoyu Han, Yuming Liu, Lei Huang, Lizhu Zhang, Jiliang Tang, Xiangjun Fan

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)

AI总结 该研究提出 ConnectionMind 框架，结合社交网络与 LLM，经两阶段学习训练后，在 Meta 部署并通过 A/B 测试实现视频观看时长 0.43% 的提升，解决传统推荐模型的多关系上下文整合不足问题。