大模型推理能力

RedAct: Redacting Agent Capability Traces for Procedural Skill Protection

RedAct: 为程序技能保护而编辑智能体能力痕迹

Shuwen Xu, Zhitao He, Yi R. Fung

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港理工大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：verifier(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出RedAct框架，通过定位保护关键信息、重写痕迹并嵌入行为水印，将技能转移率降至无技能基线以下，同时保留审计证据。

Contextual Invertible World Models: A Neuro-Symbolic Agentic Framework for Colorectal Cancer Drug Response

上下文可逆世界模型：用于结直肠癌药物反应的神经符号智能框架

Christopher Baker, Tianyu Ren, Karen Rafferty, Hui Wang

机构 * School of Electronics, Electrical Engineering and Computer Science（电子工程与计算机科学学院） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出上下文可逆世界模型（CIWM），结合机器学习模拟器与大语言模型推理层，通过逆推理进行CRISPR扰动，揭示KRAS突变在5-氟尿嘧啶耐药中的主导作用及PIK3CA修复的意外效应。

Agentic Software: How AI Agents Are Restructuring the Software Paradigm

软件工程的终结：AI代理如何根本性地重构软件范式

Zhenfeng Cao

机构 * Lingxi Intelligent Investment (Shenzhen) Development Co., Ltd.（灵犀智能投资（深圳）发展有限公司） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文通过第一性原理分析，论证了以LLM为推理引擎的AI代理系统正在根本性地重构软件范式，从传统软件（代码承载决策逻辑）转向代理系统（代码作为临时工具），并提出了代理工程作为新兴学科。

Comments 15 pages, 2 figures, and 3 tables

An XAI View on Explainable ASP: Methods, Systems, and Perspectives

可解释ASP的XAI视角：方法、系统与展望

Thomas Eiter, Tobias Geibinger, Zeynep G. Saribatur

机构 * Institute of Logic and Computation, TU Wien, Austria（逻辑与计算研究所，维也纳技术大学，奥地利） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文从XAI视角综述回答集编程（ASP）的解释方法，分类解释类型并评估现有理论与工具的覆盖范围，指出研究空白与未来方向。

Comments 10 pages

An Industrial-Scale Insurance LLM Achieving Verifiable Domain Mastery and Hallucination Control without Competence Trade-offs

一个工业级保险大语言模型，实现可验证的领域掌握与幻觉控制，无能力权衡

Qian Zhu, Xinnan Guo, Jingjing Huo, Jun Li, Pan Liu, Wenyan Yang, Wanqing Xu, Xuan Lin

机构 * Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出INS-S1保险专用大语言模型，通过可验证数据合成系统和渐进式SFT-RL课程框架，在领域任务上达到SOTA，同时保持通用能力并实现0.6%的低幻觉率。

Comments 21 pages, 12 figures, 17 tables

Journal ref ICLR 2026 Workshop Advances in Financial AI

The Topological Dual of a Dataset: A Logic-to-Topology Encoding for AlphaGeometry-Style Data

数据集的拓扑对偶：一种逻辑到拓扑的编码用于AlphaGeometry风格的数据

Anthony Bordg

机构 * Huawei Lagrange Center（华为拉格朗日中心） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出一种逻辑到拓扑的编码方法，用于揭示模型潜在空间的结构不变性，通过逻辑观察的对偶性，为神经符号AI提供解释路径。

Comments Company decision as a precautionary measure while a third-party dispute is under review

Signals Are Not States: Neuro-Symbolic Safeguards for Culturally Aware Classroom AI

信号不是状态：面向文化意识课堂AI的神经符号安全机制

Sina Bagheri Nezhad

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出NSCR框架，通过神经符号方法处理课堂多模态信号，区分可观测证据与文化负载解读，减少文化偏见对课堂AI的负面影响。

Comments Accepted at the Workshop on Stereotypes Across Cultures in Language Technologies @ ACL 2026

When Truth Is Distributed: Misinformation Derails Collective Fact Recovery in LLM-Based Multi-Agent Systems

当真相被分散时：错误信息会破坏基于大语言模型（LLM）的多智能体系统中的集体事实恢复

Chenfei Yan, Zeyang Yue, Feifei Zhao, Erliang Lin, Lu Jia, Haibo Tong, Mingyang Lyu, Chengyi Sun, Yi Zeng

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本研究提出Hi-Agreement评估框架，发现基于LLM的多智能体系统中，关键证据持有者的虚假证词会破坏集体事实恢复，使恢复率从72.50%降至14.17%，且虚假证据会持续传播。

From Guessing to Seeing: Enhancing LLM-Based Program Repair via Trace-Guided Multi-strategy Debate

通过多智能体辩论引导的运行时执行轨迹指导的自动程序修复

Jiaqing Wu, Tong Wu, Manqing Zhang, Yunwei Dong, Bo Shen

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出TraceRepair框架，利用运行时事实作为共享约束进行补丁验证，通过多智能体协作提高修复效率和泛化能力，实验显示其在修复缺陷和处理新 bug 数据集上表现优异。

Comments 13 pages, 4 figures, 10 tables. Accepted at the 41st IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE 2026)

CROSS: Cascaded Distillation and Dual-Constraint Grounding for Remote Sensing Referring Segmentation

CROSS：用于遥感指称分割的级联蒸馏与双约束 grounding

Tingzhang Luo, Ruizhong Liu, Yichao Liu, Cheng Fan, Yu Liu, Jianyuan Guo

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 针对遥感指称分割中架构弱耦合与语义偏差问题，本文提出CROSS范式，通过LGCD与PSCL实现性能突破，成为RRSIS的稳健新方案。

Comments Accepted at the European Conference on Computer Vision (ECCV) 2026. 20 pages, 6 figures, and 5 tables. Tingzhang Luo and Ruizhong Liu contributed equally. Jianyuan Guo is the corresponding author. Project page: https://clarence-cv.github.io/CROSS/

TGCM: Topic-Guided Consistency Modeling for One-Step Disentanglement of Interleaved APT Technique Sequences

TGCM: 主题引导的生成式解缠交错APT技术序列

Guo-Wei Wong, Ming-Chuan Yang, Shou-De Lin, Wang-Chien Lee, Meng Chang Chen

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出TGCM框架，利用一致性模型和MITRE ATT&CK主题先验，从交错的多源APT技术序列中直接解缠出单源攻击链，在合成和真实数据集上优于15种基线方法。

Comments 14 pages, Due to arXiv's abstract length limit, the web version of the abstract has been shortened while preserving the paper's original scope, claims, and results. The implementation and experimental artifacts are publicly available at https://irish-kw.github.io/TGCM_Website/

Efficient Multi-round LLM Inference over Disaggregated Serving

高效多轮LLM推理的解耦服务

Wenhao He, Youhe Jiang, Penghao Zhao, Quanqing Xu, Eiko Yoneki, Bin Cui, Fangcheng Fu

专题命中 逻辑推理 ：planning(abstract)

AI总结 AMPD通过自适应协调预填充和解码工作负载，提升多轮LLM推理的服务级别目标达成率。

Comments ICML 2026

DeliCIR: Memory-Guided Test-Time Deliberation via Multi-Agent Collaboration for Composed Image Retrieval

DeliCIR: 用于组合图像检索的深思型测试时进化分层多智能体

Xingtian Pei, Yukun Song, Changwei Wang, Shunpeng Chen, Rongtao Xu, Shengpeng Xu, Shibiao Xu

机构 * Key Laboratory of Computing Power Network and Information Security, Ministry of Education, Shandong Computer Science Center (National Supercomputer Center in Jinan), Qilu University of Technology (Shandong Academy of Sciences)（计算机网络与信息安全部重点实验室，教育部，山东计算机科学中心（济南国家超算中心），青岛科技大学（山东科学院）） ； School of Artificial Intelligence, Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学人工智能学院） ； School of Artificial Intelligence, Mohamed bin Zayed University（Mohamed bin Zayed大学人工智能学院） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出一种分层感知-深思框架PDF，通过分层多智能体架构、意图路由管理器、决策管理器及锦标赛式测试时缩放策略，实现经验自进化与测试时缩放定律在组合图像检索中的首次应用，在三个基准数据集上达到最优性能。

Comments 10 pages, 3 figures,4 tables

AnnoRetrieve: Efficient Structured Retrieval for Unstructured Document Analysis

AnnoRetrieve：面向无结构文档分析的高效结构化检索

Teng Lin, Yuyu Luo, Nan Tang

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文提出AnnoRetrieve，通过结构化注释替代向量嵌入，实现高效精准的语义检索，降低LLM调用频率和成本，提升文档分析的准确性和可扩展性。

A Roadmap for Tamed Interactions with Large Language Models

与大语言模型进行可控交互的路线图

Vincenzo Scotti, Jan Keim, Tobias Hey, Andreas Metzger, Anne Koziolek, Raffaela Mirandola

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 研究针对大语言模型交互可靠性等问题，提出LLM脚本语言LSL，将其交互构建为可分析程序，通过引入多种抽象支持规范开发，还能外化提示设计，减少隐式推理，为更易维护的提示系统提供基础。

Teacher-Guided Causal Interventions for Image Denoising: Orthogonal Content-Noise Disentanglement in Vision Transformers

教师引导的因果干预用于图像去噪：视觉变换器中的正交内容-噪声解构

Kuai Jiang, Zhaoyan Ding, Guijuan Zhang, Dianjie Lu, Zhuoran Zheng

机构 * China University of Mining and Technology（中国矿业大学） ； Shandong Normal University（山东师范大学） ； Qilu University of Technology（青岛科技大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 教师引导的因果解构网络通过正交解构提升图像去噪的鲁棒性和效率。

Comments 15 pages, 5 figures, and 5 tables. Revised manuscript. Kuai Jiang and Zhaoyan Ding contributed equally to this work

AULLM++: Structured-Token-Conditioned Large Language Models for Micro-Expression Action Unit Detection

AULLM++：用于微表情动作单元检测的结构化令牌条件大语言模型

Zhishu Liu, Kaishen Yuan, Bo Zhao, Hui Ma, Zitong Yu

机构 * Great Bay University（广东东莞大学） ； Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 针对微表情动作单元检测，以往方法有局限。本文提出AULLM++框架，利用大语言模型，将视觉特征注入文本提示，分证据构建、结构建模和基于推理预测三阶段，融合多粒度证据等，提升性能与泛化能力。

From Local Corrections to Generalized Skills: Improving Neuro-Symbolic Policies with MEMO

从局部修正到通用技能：利用MEMO改进神经符号策略

Benjamin A. Christie, Yinlong Dai, Mohammad Bararjanianbahnamiri, Simon Stepputtis, Dylan P. Losey

机构 * Collab ； Dept. of Mechanical Engineering, Virginia Tech, Blacksburg, USA.（机械工程系，弗吉尼亚理工学院，黑斯堡，美国） ； TEA Lab（TEA实验室） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 针对机器人神经符号策略中技能不足的问题，提出MEMO框架，通过收集、聚类和改写多用户自然语言修正，构建检索增强的技能手册，动态扩展技能库，实现新任务泛化。

Beyond the Linear Separability Ceiling: Aligning Representations in VLMs

超越线性可分上限：对齐视觉-语言模型中的表征

Enrico Vompa, Tanel Tammet, Mohit Vaishnav

机构 * Applied Artificial Intelligence Group（应用人工智能小组） ； Tallinn University of Technology（塔林技术大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出线性可分上限（LSC）诊断框架，发现VLM存在对齐差距，并通过对比目标重塑视觉流形，使模型在抽象组合推理任务上显著超越LSC。

Comments Accepted TMLR

KnowML: Improving Generalization of ML-NIDS with Attack Knowledge Graphs

KnowML: 利用攻击知识图提升ML-NIDS的泛化能力

Xin Fan Guo, Xinran Zheng, Albert Merono Penuela, Lorenzo Cavallaro, Sergio Maffeis, Fabio Pierazzi

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出KnowML框架，通过LLM构建攻击知识图并编码到特征空间，解决异常检测NIDS因特征空间缺陷导致的泛化问题，在仅用良性流量训练时实现高达99%检测率且误报率≤0.0137%。

Comments Accepted at EuroS&P 2026

Efficient Coordination and Synchronization of Multi-Robot Systems Under Recurring Linear Temporal Logic

基于循环线性时序逻辑的多机器人系统高效协调与同步

Davide Peron, Victor Nan Fernandez-Ayala, Eleftherios E. Vlahakis, Dimos V. Dimarogonas

机构 * Department of Information Engineering, University of Padova（帕多瓦大学信息工程系） ； Division of Decision and Control Systems, School of Electrical Engineering and Computer Science, KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院电气工程与计算机科学学院决策与控制系统系） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：planning(abstract)

AI总结 提出一种结合离线计划综合与在线协调的底层方法，通过实时通信动态调整计划，并引入同步机制处理动作延迟，实现多机器人系统的可扩展协调与同步框架。

Comments Submitted for publication at IEEE ICRA 2025

Journal ref Proc. IEEE ICRA, 2025, pp. 10194-10200

Cognitive Dual-Process Planning for Autonomous Driving with Structured Scene Knowledge and Verifiable Reasoning-Action Consistency

基于结构化场景知识和可验证推理-行动一致性的自动驾驶认知双过程规划

Zhongyao Yang, Haoyu Li, Yu Yan, Zhuangxuan Yu, Jiangfeng Nan, Jinrui Nan

机构 * School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology（北京理工大学机械工程学院） ； National Engineering Research Center of Electric Vehicles, Beijing Institute of Technology（北京理工大学电动车辆国家工程研究中心） ； School of Mechanical Engineering, Southeast University（东南大学机械工程学院） 纠错

专题命中 规划推理 ：CoT(summary_cn,abstract)；reasoning(title,abstract)；planning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)

AI总结 研究自动驾驶高级规划问题，提出认知双过程规划框架，用S-CoT模式表示场景知识，通过自动数据引擎、视觉仲裁器及验证器实现自适应推理和规则验证，提升规划准确性、逻辑一致性并降低延迟，明确性能下降条件。

Post-Hoc Reasoning in Chain of Thought: Decoding and Steering Pre-Committed Answers

在生成链式推理前解码答案：来自预CoT探测器和激活引导的证据

Kyle Cox, Darius Kianersi, Adrià Garriga-Alonso

专题命中 规划推理 ：CoT(title_cn,summary_cn)；reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究发现，模型在生成链式推理前已确定答案，通过激活引导实验揭示了预CoT过程中的因果关系及潜在错误模式。

GroupRAG: Cognitively Inspired Group-Aware Retrieval and Reasoning via Knowledge-Driven Problem Structuring

GroupRAG: 基于知识驱动的问题结构化进行的认知启发式组感知检索与推理

Xinyi Duan, Yuanrong Tang, Jiangtao Gong

机构 * Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 GroupRAG通过知识驱动的关键点分组，实现组感知的检索与推理，提升语言模型在现实场景中的表现，实验表明其优于RAG和CoT基线方法。

Comments 9 pages, 3 figures

Deferred Exposure of Future Trajectories for Verifiable Reasoning in Autonomous Driving VLMs

用于自动驾驶视觉语言模型可验证推理的未来轨迹延迟暴露

Zixuan Huang, Yang Zhou, Kaixuan Wang, Guli Zhang, Hongyan Xie, Yakun Zhu, Hao Geng, Xiaozhi Chen, Yikun Ban, Deqing Wang

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)；CoT(abstract,abstract_cn)；chain-of-thought(abstract)；planning(abstract)

AI总结 该研究针对自动驾驶VLA模型的轨迹锚定偏差问题，提出AD-MCQ规划框架与DEFT-RLVR方法，将未来轨迹转化为决策后验证目标，提升了自动驾驶推理能力并保留了通用视觉能力。

Resource-Aware LLM Reasoning for Mobile Edge General Intelligence

面向移动边缘通用智能的资源感知LLM推理

Mingyi Luo, Ruichen Zhang, Xiangwang Hou, Jun Du, Chunxiao Jiang, Yong Ren, Shiwen Mao

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University, Shenzhen（清华大学深圳国际研究生院，清华大学，深圳） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学 computing 和数据科学学院，新加坡） ； Department of Electronic Engineering, Tsinghua University, Beijing（清华大学电子工程系，北京） ； State Key Laboratory of Space Network and Communications, Tsinghua University, Beijing（空间网络与通信国家重点实验室，清华大学，北京） ； Beijing National Research Center for Information Science and Technology, Tsinghua University, Beijing（北京信息科学与技术国家研究中心，清华大学，北京） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Auburn University, Auburn, USA（阿伯丁大学电气与计算机工程系，阿伯丁，美国） 纠错

专题命中 规划推理 ：CoT(summary_cn,abstract)；reasoning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出联合优化框架，通过自适应CoT提示和分布式MoE架构协同优化推理深度、专家激活和传输功率，在资源受限的移动边缘环境中实现LLM高效推理，推理质量与资源效率平衡，额外推理时间小于1秒时准确率和延迟满足率均达90%。

Self-CriTeach: LLM Self-Teaching and Self-Critiquing for Improving Robotic Planning via Automated Domain Generation

Self-CriTeach: LLM 自我教学与自我批评用于通过自动领域生成提升机器人规划

Jinbang Huang, Zhiyuan Li, Yuanzhao Hu, Zhanguang Zhang, Mark Coates, Xingyue Quan, Yingxue Zhang

机构 * Huawei Noah's Ark Lab（华为诺亚实验室） ； University of Toronto（多伦多大学） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； McGill University（麦吉尔大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：planning(title,abstract)；CoT(abstract,abstract_cn)；reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)

AI总结 本文提出Self-CriTeach框架，通过LLM自动生成符号规划领域，用于自我教学生成规划问题-计划对及自我批评生成结构化奖励信号，提升机器人规划性能与泛化能力。

Comments International Conference on Machine Learning (ICML) 2026

Rational Inverse Reasoning: Few-Shot Imitation by Inferring Intent through Planning

理性逆推理：通过规划推断意图进行少样本模仿

Ben Zandonati, Tomás Lozano-Pérez, Leslie Pack Kaelbling

机构 * MIT CSAIL（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)；planning(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究人类能从少量示范学习新操作任务，而现代机器人模仿学习需大量示范且适应性差的差距。提出理性逆推理，将少样本模仿视为对潜在解释程序的推理，通过视觉语言模型和分层规划器迭代优化候选集，在少样本设置中表现优于基线。

Online Learnability of Chain-of-Thought Verifiers: Soundness and Completeness Trade-offs

链式思维验证器的在线可学习性：正确性与完备性的权衡

Maria-Florina Balcan, Avrim Blum, Kiriaki Fragkia, Zhiyuan Li, Dravyansh Sharma

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Toyota Technological Institute at Chicago（芝加哥丰田技术研究所） ； Northwestern University（西北大学） 纠错

专题命中 规划推理 ：chain-of-thought(title,abstract)；reasoning(abstract)；planning(abstract)；verifier(abstract)

AI总结 本文提出一种在线学习框架，用于学习链式思维验证器，通过检查解决方案的正确性，解决生成器与验证器之间的反馈循环导致的分布偏移问题，并引入新的Littlestone维度扩展以优化验证器的学习。

Comments The abstract has been abridged due to arXiv length constraints

ForgeryVCR: Visual-Centric Reasoning via Efficient Forensic Tools in MLLMs for Image Forgery Detection and Localization

ForgeryVCR: 通过高效的取证工具在MLLMs中实现视觉中心推理用于图像伪造检测与定位

Youqi Wang, Shen Chen, Haowei Wang, Rongxuan Peng, Taiping Yao, Shunquan Tan, Changsheng Chen, Bin Li, Shouhong Ding

机构 * Shenzhen University（深圳大学） ； Tencent Youtu Lab（腾讯优图实验室） 纠错

专题命中 规划推理 ：reasoning(title,abstract)；CoT(abstract,abstract_cn)；chain-of-thought(abstract)

AI总结 ForgeryVCR通过高效的取证工具实现视觉中心推理，提升图像伪造检测与定位的性能。