大模型推理能力

BiomedSQL: Text-to-SQL for Scientific Reasoning on Biomedical Knowledge Bases

BiomedSQL: 文本到SQL用于生物医学知识库上的科学推理

Mathew J. Koretsky, Maya Willey, Owen Bianchi, Chelsea X. Alvarado, Tanay Nayak, Nicole Kuznetsov, Sungwon Kim, Mike A. Nalls, Daniel Khashabi, Faraz Faghri

机构 * Center for Alzheimer’s and Related Dementias, NIA, NIH（阿尔茨海默病及相关痴呆症研究中心，国家老龄化研究所，国立卫生研究院） ； DataTecnica LLC（DataTecnica公司） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Laboratory of Neurogenetics, NIA, NIH（神经遗传学实验室，国家老龄化研究所，国立卫生研究院） 纠错

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

AI总结 BiomedSQL通过评估文本到SQL生成中的科学推理能力，针对生物医学知识库设计了首个基准测试，展示了不同模型在复杂查询任务中的性能差异。

Comments Published as a conference paper at COLM 2026

LLM Self-Correction with DeCRIM: Decompose, Critique, and Refine for Enhanced Following of Instructions with Multiple Constraints

基于DeCRIM的大语言模型自校正：分解、批判与优化，提升多约束指令遵循能力

Thomas Palmeira Ferraz, Kartik Mehta, Yu-Hsiang Lin, Haw-Shiuan Chang, Shereen Oraby, Sijia Liu, Vivek Subramanian, Tagyoung Chung, Mohit Bansal, Nanyun Peng

专题命中 复杂问题求解 ：self-correction(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 针对LLM处理多约束指令的不足，研究推出RealInstruct基准，提出DeCRIM自校正流程，可提升开源模型性能，结合强反馈时其表现能超越GPT-4。

Comments EMNLP 2024, see https://aclanthology.org/2024.findings-emnlp.458/

Lightweight Language Models are Prone to Reasoning Errors for Complex Computational Phenotyping Tasks

轻量语言模型在复杂计算表型任务中易出现推理错误

Sarah Pungitore, Shashank Yadav, David Maughan, Vignesh Subbian

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

AI总结 研究探讨了轻量语言模型在复杂计算表型任务中的推理错误问题，通过扩展PHEONA框架评估了不同模型的推理准确性，并发现轻量推理模型在提示修改后表现显著提升。

WeedExpert-R1: Incentivizing Botanical Reasoning in MLLMs with Reinforcement Learning for Precision Weed Grounding

WeedExpert-R1：通过强化学习激励多模态大语言模型进行精准杂草定位的植物推理

Zonglin Yang, Wei-Zhen Liang, Nevin Lawrence, Xin Qiao, Benjamin Riggan, Chi-En Chiang, Fuchen Li

机构 * University of Nebraska-Lincoln（内布拉斯加大学林肯分校） ； Panhandle Research and Extension Center（狭长地带研究与推广中心） 纠错

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

AI总结 研究针对精准杂草控制问题，提出通过可验证奖励学习视觉基础植物推理的WeedExpert-R1模型，利用特定合成管道生成数据微调，经群体相对策略优化训练。该模型在多种杂草测试中表现优异，优于同类模型，展现开放词汇能力和跨区域部署潜力。

Progressive Reasoning with Primitive Correction for Compositional Zero-Shot Learning

基于原始校正的渐进推理用于组合零样本学习

Ziyi Chen, Haoyan Shi, Sunhan Xu, Congyan Lang

机构 * School of Computer Science and Technology, Beijing Jiaotong University（北京交通大学计算机科学与技术学院） ； Key Laboratory of Big Data & Artificial Intelligence in Transportation (Ministry of Education)（交通运输大数据与人工智能教育部重点实验室） 纠错

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

AI总结 研究组合零样本学习问题，提出PRPC框架，通过逐步推理明确建模属性和对象间双向依赖性，对原语相互校正，将其公式化为结构化推理过程并结合强化学习后训练，在基准测试中达最优性能。

OmniCoT: A Benchmark for Global and Multi-Step Panoramic Reasoning

OmniCoT: 全局与多步骤全景推理基准

Haocong He, Chenfei Liao, Zichen Wen, Zihao Dongfang, Xu Zheng, Bin Ren, Chang Su, Zixin Zhang, Harold Haodong Chen, Hongfei Zhang, Weijia Li, Kailun Yang, Conghui He, Xuming Hu, Nicu Sebe, Linfeng Zhang

机构 * MBZUAI ； Shanghai AI Lab（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 提出OmniCoT基准，通过链式思维标注和两阶段训练策略，增强多模态大模型在全景图像中的全局多步推理能力。

RKSC: Reasoning-Aware KV Cache Sharing and Confident Early Exit for Multi-Step LLM Inference

RKSC：面向多步LLM推理的感知推理的KV缓存共享与自信提前退出

Anirudh Sekar

机构 * Anirudh Sekar（安尼鲁德·塞卡） 纠错

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

AI总结 提出RKSC框架，通过注意力相似性KV共享、置信门控提前退出和推理选择性块缓存管理，消除多分支LLM推理中的结构冗余，实现平均3.008倍加速，错误率仅0.37%。

Comments Accepted to the ICML 2026 Workshop on Statistical Frameworks for Uncertainty in Agentic Systems

Latent Reasoning in TRMs is Secretly a Policy Improvement Operator

TRMs中的潜在推理实际上是策略改进算子

Arip Asadulaev, Rayan Banerjee, Fakhri Karray, Martin Takac

机构 * Arip Asadulaev ； Rayan Banerjee ； Fakhri Karray ； Martin Takac 纠错

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

AI总结 本文通过将潜在递归推理形式化为策略改进算法，解释了递归步骤何时有效提升性能，并提出结合强化学习和扩散方法的训练方案，在Tiny Recursive Model上实现18倍前向传递减少且保持性能。

Robust and Efficient Guardrails with Latent Reasoning

具有潜在推理的鲁棒高效防护栏

Siddharth Sai, Xiaofei Wen, Muhao Chen

机构 * University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） 纠错

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

AI总结 提出COLAGUARD模型，通过阶段式训练将多步安全推理转移到连续潜在空间，在保持高安全性能的同时实现12.9倍加速和22.4倍令牌减少。

ASTRA: Adaptive Semantic Tree Reasoning Architecture for Complex Table Question Answering

ASTRA: 面向复杂表格问答的自适应语义树推理架构

Xiaoke Guo, Songze Li, Zhiqiang Liu, Zhaoyan Gong, Yuanxiang Liu, Huajun Chen, Wen Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 提出ASTRA架构，通过AdaSTR将表格重构为逻辑语义树，并利用DuTR双模式推理框架结合树搜索文本导航与符号代码执行，在复杂表格问答中达到最优性能。

Comments ACL 2026 Main

How Instruction and Reasoning Data shape Post-Training: Data Quality through the Lens of Layer-wise Gradients

指令和推理数据如何塑造训练后阶段：通过层梯度的视角探讨数据质量

Ming Li, Yanhong Li, Ziyue Li, Tianyi Zhou

机构 * University of Maryland（马里兰大学） ； Allen Institute for AI（Allen人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 本文通过层梯度的谱分析，揭示了高质量指令和推理数据对大语言模型训练后阶段的影响，统一了数据评估指标，并展示了数据质量与训练稳定性之间的关系。

Comments ACL2026, camera-ready

When Thoughts Meet Facts: Reusable Reasoning for Long-Context LMs

当思维遇见事实：长上下文语言模型的可重用推理

Soyeong Jeong, Taehee Jung, Sung Ju Hwang, Joo-Kyung Kim, Dongyeop Kang

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； Amazon（亚马逊） ； University of Minnesota（明尼苏达大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Thought Templates用于长上下文语言模型的可重用推理，通过迭代更新策略提升多跳推理能力，并展示其在多种基准测试中的优越表现。

Comments ACL Findings 2026

Test-Time Matching: Unlocking Compositional Reasoning in Multimodal Models

测试时匹配：在多模态模型中解锁组合推理

Yinglun Zhu, Jiancheng Zhang, Fuzhi Tang

机构 * University of California, Riverside（加州大学河滨分校） 纠错

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

AI总结 本文提出测试时匹配算法，通过改进评估指标提升多模态模型的组合推理能力，使SigLIP-B16和GPT-4.1在Winoground等基准上取得新突破。

Comments To appear at ICLR 2026; extended results to generative multimodal models

ReasonRank: Empowering Passage Ranking with Strong Reasoning Ability

ReasonRank: 通过强推理能力增强文档排序

Wenhan Liu, Xinyu Ma, Weiwei Sun, Yutao Zhu, Yuchen Li, Dawei Yin, Zhicheng Dou

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学人工智能学院 Gallagher 分校） ； Baidu Inc., Beijing, China（百度公司，北京，中国） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ReasonRank，通过自动化生成推理密集型训练数据和两阶段训练方法，提升文档排序性能，实验表明其优于现有基线并具有更低延迟。

Comments 25 pages, accepted by ACL2026 main conference

EA-Agent: A Structured Multi-Step Reasoning Agent for Entity Alignment

EA-Agent：一种用于实体对齐的结构化多步推理代理

Yixuan Nan, Xixun Lin, Yanmin Shang, Ge Zhang, Zheng Fang, Fang Fang, Yanan Cao

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

AI总结 本文提出EA-Agent，通过多步规划与执行将实体对齐转化为结构化推理过程，引入属性和关系三元组选择器提升效率，实验表明其在三个基准数据集上均优于现有方法。

Comments ACL 2026,Main Conference

Q-Agent: Quality-Driven Chain-of-Thought Image Restoration Agent through Robust Multimodal Large Language Model

Q-Agent：通过鲁棒多模态大语言模型实现质量驱动的推理图像修复代理

Yingjie Zhou, Jiezhang Cao, Farong Wen, Zicheng Zhang, Yu Zhou, Yue Shi, Xiaohong Liu, Radu Timofte, Luc Van Gool, Guangtao Zhai

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

AI总结 本文提出Q-Agent，通过Chain-of-Thought方法提升图像修复性能，结合鲁棒多模态大语言模型和客观图像质量评估，实现更高效的多退化处理。

Why Do Multilingual Reasoning Gaps Emerge in Reasoning Language Models?

为何多语言推理模型中会出现多语言推理差距？

Deokhyung Kang, Seonjeong Hwang, Daehui Kim, Hyounghun Kim, Gary Geunbae Lee

机构 * Graduate School of Artificial Intelligence, POSTECH（浦项工业大学人工智能研究生院） ； Agentic AI Lab, KT（KT公司Agentic AI实验室） ； Department of Computer Science and Engineering, POSTECH（浦项工业大学计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 本文探讨了多语言推理模型中存在多语言推理差距的原因，发现语言理解失败是主因，并提出Selective Translation策略有效缓解了这一问题。

Comments Accepted at Findings of ACL 2026

TokUR: Token-Level Uncertainty Estimation for Large Language Model Reasoning

TokUR：用于大语言模型推理的令牌级不确定性估计

Tunyu Zhang, Haizhou Shi, Yibin Wang, Hengyi Wang, Xiaoxiao He, Zhuowei Li, Haoxian Chen, Ligong Han, Kai Xu, Huan Zhang, Dimitris Metaxas, Hao Wang

机构 * Rutgers University（罗格斯大学） ； UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Amazon（亚马逊） ； Red Hat AI Innovation（红帽AI创新） 纠错

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

AI总结 本文提出TokUR框架，通过引入低秩随机权重扰动生成令牌级不确定性分布，提升大语言模型在数学推理中的可靠性和可解释性。

Comments Accepted to International Conference on Learning Representations (ICLR) 2026

A Decomposition Perspective to Long-context Reasoning for LLMs

从分解视角看大语言模型的长上下文推理

Yanling Xiao, Huaibing Xie, Guoliang Zhao, Shihan Dou, Shaolei Wang, Yiting Liu, Nantao Zheng, Cheng Zhang, Pluto Zhou, Zhisong Zhang, Lemao Liu

机构 * Large Language Model Department, Tencent（腾讯大语言模型部门） ； Xi'an Jiaotong University（西安交通大学） ； Tencent（腾讯） ； Fudan University（复旦大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

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

AI总结 本文从分解视角出发，将长上下文推理分解为基本原子技能，并通过伪数据集训练提升模型能力，实验证明该方法在多个基准测试中提升了7.7%的性能。

MARVEL: Multimodal Adaptive Reasoning-intensiVe Expand-rerank and retrievaL

MARVEL：多模态自适应推理-增强扩展-排序和检索

Mahmoud SalahEldin Kasem, Mohamed Mahmoud, Mostafa Farouk Senussi, Mahmoud Abdalla, Abdelrahman Abdallah, Hyun-Soo Kang

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

AI总结 本文提出MARVEL框架，通过统一的扩展-检索-排序流程，结合LLM驱动的查询扩展、增强推理的密集检索器和基于GPT-4o的逐步推理排序，提升了多模态检索性能，在MM-BRIGHT基准上实现了37.9nDCG@10的高分。

LightThinker++: From Reasoning Compression to Memory Management

LightThinker++：从推理压缩到内存管理

Yuqi Zhu, Jintian Zhang, Zhenjie Wan, Yujie Luo, Shuofei Qiao, Zhengke Gui, Da Zheng, Lei Liang, Huajun Chen, Ningyu Zhang

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 本文提出LightThinker++，通过引入显式自适应内存管理，有效压缩LLM推理过程中的中间思维，减少内存占用并提升推理效率，尤其在长周期智能任务中表现突出。

Comments Work in progress. This is an extended version of LightThinker

Chain-of-Frames: Advancing Video Understanding in Multimodal LLMs via Frame-Aware Reasoning

链式帧：通过帧感知推理推进多模态大语言模型的视频理解

Sara Ghazanfari, Francesco Croce, Nicolas Flammarion, Prashanth Krishnamurthy, Farshad Khorrami, Siddharth Garg

机构 * New York University（纽约大学） ； EPFL（瑞士联邦理工学院洛桑分校） 纠错

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

AI总结 本文提出一种单阶段视频LLM，通过显式引用相关帧减少推理中的时间不一致性，利用COF-DATA数据集提升视频理解性能，发现合成数据显著提升模型准确率。

Comments Accepted to the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2026

WorldMM: Dynamic Multimodal Memory Agent for Long Video Reasoning

WorldMM: 动态多模态记忆代理用于长视频推理

Woongyeong Yeo, Kangsan Kim, Jaehong Yoon, Sung Ju Hwang

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； NTU Singapore（新加坡南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 WorldMM通过构建和检索多种互补记忆，提升长视频推理能力，实现8.4%的性能提升。

Comments CVPR 2026. Project page : https://worldmm.github.io

Dementia-R1: Reinforced Pretraining and Reasoning from Unstructured Clinical Notes for Real-World Dementia Prognosis

Dementia-R1: 从无结构临床笔记中通过强化预训练和推理进行真实世界痴呆症预后预测

Choonghan Kim, Hyunmin Hwang, Hangeol Chang, Jaemin Kim, Jinse Park, Jae-Sung Lim, Jong Chul Ye

机构 * Graduate School of AI, KAIST, Republic of Korea（韩国科学技术院人工智能研究生院） ； Haeundae Paik Hospital, Inje University, Republic of Korea（韩国延世大学海云台医院） ； Asan Medical Center, University of Ulsan College of Medicine, Republic of Korea（韩国釜山大学医学院阿桑医院） 纠错

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

AI总结 本文提出Dementia-R1框架，通过强化学习解决长期痴呆症预后预测问题，通过预训练提升疾病进展推理能力，在真实世界数据集上达到84.02%的AUROC，优于现有模型。

Learning Transferable Temporal Primitives for Video Reasoning via Synthetic Videos

通过合成视频学习可迁移的时间原语以实现视频推理

Songtao Jiang, Sibo Song, Chenyi Zhou, Yuan Wang, Ruizhe Chen, Tongkun Guan, Ruilin Luo, Yan Zhang, Zhihang Tang, Yuchong Sun, Hang Zhang, Zhibo Yang, Shuai Bai, Junyang Lin, Zuozhu Liu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Qwen Team, Alibaba Group（通义实验室，阿里巴巴集团） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SynRL框架，通过合成视频训练模型的时间原语，提升视频推理能力，在15个基准测试中取得显著成效，合成数据在复杂场景中表现优于真实数据。

AutothinkRAG: Complexity-Aware Control of Retrieval-Augmented Reasoning for Image-Text Interaction

AutothinkRAG: 多模态文档问答中检索增强推理的复杂度感知控制

Jiashu Yang, Chi Zhang, Abudukelimu Wuerkaixi, Xuxin Cheng, Cao Liu, Ke Zeng, Xu Jia, Xunliang Cai

机构 * Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Meituan LongCat Interaction Team（美团LongCat交互团队） 纠错

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

AI总结 本文提出AutoThinkRAG，通过查询复杂度路由器和感知-推理解耦架构，提升多模态文档问答的效率与鲁棒性，实验表明在DocBench和MMLongBench上准确率提升，且降低计算与成本消耗。

GraphSkill: Documentation-Guided Hierarchical Retrieval-Augmented Coding for Complex Graph Reasoning

GraphSkill: 基于文档的分层检索增强编码用于复杂图推理

Fali Wang, Chenglin Weng, Xianren Zhang, Siyuan Hong, Hui Liu, Suhang Wang

机构 * The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； Michigan State University（密歇根州立大学） 纠错

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

AI总结 GraphSkill通过分层检索增强编码框架和自我调试代理，提升复杂图推理任务的准确性和效率。

Comments Under review

Evolutionary Multimodal Reasoning via Hierarchical Semantic Representation for Intent Recognition

通过层次语义表示进行进化多模态推理以实现意图识别

Qianrui Zhou, Hua Xu, Yunjin Gu, Yifan Wang, Songze Li, Hanlei Zhang

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

AI总结 HIER通过层次语义表示与进化推理提升多模态意图识别性能，实现更准确的意图推断。

Comments Accepted by CVPR 2026

Generalization of RLVR Using Causal Reasoning as a Testbed

使用因果推理作为测试平台的RLVR泛化

Brian Lu, Hongyu Zhao, Shuo Sun, Hao Peng, Rui Ding, Hongyuan Mei

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； University of Maryland, College Park（马里兰大学学院公园分校） ； University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； Toyota Technological Institute at Chicago（芝加哥丰田技术研究所） 纠错

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

AI总结 本文通过实验证明，RLVR在特定模型规模和训练查询层次下能提升因果推理能力，尤其在复杂查询中表现更优。

TTSR: Test-Time Self-Reflection for Continual Reasoning Improvement

TTSR: 测试时自我反思以提升持续推理能力

Haoyang He, Zihua Rong, Liangjie Zhao, Yunjia Zhao, Lan Yang, Honggang Zhang

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； Southwestern University of Finance and Economics（西南财经大学） 纠错

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

AI总结 TTSR通过测试时自我反思机制，利用学生与教师角色交替，持续改进大语言模型的推理能力。

Comments work in progress