大模型推理能力

TriggerBench: Investigating Prospective Memory for Large Language Models

TriggerBench: 探究大型语言模型的前瞻记忆

Tianhua Zhang, Xinjiang Wang, Qianxi Zhang, Qi Chen, Kun Li, Yaoqi Chen, Dingdong Wang, Helen Meng, Yan Lu

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） 纠错

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

AI总结 提出TriggerBench基准，系统评估LLM的前瞻记忆能力，发现其存在精度-召回权衡、注意力脆弱性，且比回溯记忆更难，可作为推理能力的指标。

Unlocking In-Context Learning in Audio-Language Models from Decentralized Medical Audio

从分散的医疗音频中解锁音频-语言模型的上下文学习

Ran Piao, Tsai-Ning Wang, Martijn den Dekker, Linda Moonen, Hareld Kemps, Yuan Lu, Aaqib Saeed

机构 * Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学） ； Erasmus MC（伊拉斯姆斯医学中心） ； Rijnstate Hospital（莱茵州医院） 纠错

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

AI总结 提出联邦自上下文学习（FSC）框架，通过无监督聚类构建伪标签片段，结合渐进式三阶段流水线，在联邦医院客户端实现少样本临床音频诊断，准确率达71.6%。

The Correct Answer Trap: Pedagogically-Grounded Detection and Feedback for Hidden Misconceptions

正确答案陷阱：基于教学法的隐藏误解检测与反馈

Moiz Imran, Sahan Bulathwela

机构 * Department of Computer Science, University College London, The United Kingdom（伦敦大学学院计算机科学系，英国） ； Centre for Artificial Intelligence, University College London, The United Kingdom（伦敦大学学院人工智能中心，英国） 纠错

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

AI总结 针对学生通过错误推理得到正确答案时隐藏的误解，提出检测与反馈方法，利用分类器和推理模型检测，并设计分级评估与检测-验证-升级流程以减少误报。

Comments Accepted at the AIED PEAF 2026: Workshop on Pedagogical Evaluation of Automated Feedback, June 28, 2026, Seoul, South Korea

Position: Correct Answer, Wrong Mechanism -- When AI Scientists Defend General Claims Their Own Data Contradicts

立场：正确答案，错误机制——当AI科学家用自身数据反驳其通用主张时

Steven Young Eulig

机构 * Department of Physics and Laboratory for Particle Physics and Cosmology (LPPC), Harvard University（哈佛大学物理系与粒子物理与宇宙学实验室（LPPC）） 纠错

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

AI总结 本文通过编码代理在Geant4模拟中重新发现已知粒子识别可观测量的实验，指出仅以最终结果评估AI科学家系统不足，提出需分别衡量任务结果、机制保真度和认知诚实性，并发现正确答案但错误机制（CAWM）现象。

Comments 8 pages body plus 12 pages references and appendix, non-archival upload for ICML 2026 AI for Science workshop, selected as spotlight paper

When Agents Commit Too Soon: Diagnosing Premature Commitment in LLM Agents

当智能体过早承诺：诊断LLM智能体中的过早承诺问题

Aman Mehta

机构 * Snowflake AI Research 纠错

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

AI总结 本文提出表征承诺作为跨运行隐藏状态收敛的指标，用于诊断长程LLM智能体过早承诺问题，并在多个模型和数据集上验证其预测轨迹一致性的能力。

Comments 22 pages, 16 figures Primary: cs.AI Secondary: cs.CL

The Origins of Stochasticity: Comprehensive Investigations on Uncertainty Quantification for Large Language Models

随机性的起源：大型语言模型不确定性量化的综合研究

Xiang-Jun Ou, Shuang Liang, Xin-Yu Hu, Rong-Hao Huang, Jing Wang, Shao-Qun Zhang

机构 * National Key Laboratory for Novel Software Technology（新型软件技术国家重点实验室） ； School of Intelligent Science and Technology（智能科学与技术学院） 纠错

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

AI总结 提出细粒度不确定性分类法，将LLM不确定性归因于输入、参数、标记和解码过程，并评估21种UQ方法，发现基于共识的方法（Deg和EigV）表现最佳，且模型规模与不确定性负相关。

PRIME: Evaluating Prompt Resolution Under Incompatible Instructions in LLMs

PRIME: 评估大语言模型在不兼容指令下的提示解决能力

Tehreem Javed, Shumaim Fatimah, Masooma Bakhtiari, Gibrail Islam, Mehwish Fatima

机构 * School of Electrical Engineering ； Computer Science (SEECS), National University of Sciences 纠错

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

AI总结 提出PRIME框架，通过生成校准冲突（响应长度、输出格式、推理）并采用确定性行为分类法，分析大语言模型处理冲突指令的行为，发现冲突类型比模型规模对行为影响更大。

AOR-Bench: Do Large Audio Language Models Over-Refuse Pseudo-Harmful Queries?

AOR-Bench: 大型音频语言模型是否会过度拒绝伪有害查询？

Jiaxi Yang, Chaewan Chun, Jason Lucas, Yuchen Yang, Dongwon Lee

机构 * Penn State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：chain-of-thought(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出首个针对大型音频语言模型过度拒绝问题的基准AOR-Bench，包含3000个伪有害音频样本，评估12个模型发现过度拒绝普遍存在，并探索了两种轻量缓解策略。

Honeyquest for LLMs: Rethinking Cyber Deception for AI Attackers

Honeyquest for LLMs: 重新思考针对AI攻击者的网络欺骗

Kerri Prinos, Lilianne Brush, Cameron Denton

机构 * Horizon3.ai 纠错

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

AI总结 本研究提出自动评估框架，测试21个LLM（从8B到1T参数）对网络欺骗陷阱的反应，发现LLM比人类更容易上当，缺乏注意力转移效应，且存在认知-行动差距（73.4%识别陷阱但仍被利用），表明以人为中心的欺骗假设不适用于AI攻击者。

Comments 20 pages, 4 figures, 2 tables

Infrastructure for the Agentic Web: Gap Analysis and Architecture from the Agentverse Platform

代理网络的基础设施：来自Agentverse平台的差距分析与架构

Robin Dey, Panyanon Viradecha

机构 * OpenHub Research（开放 hub 研究） 纠错

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

AI总结 本文通过实证审计Agentverse平台，识别出8类62项缺失能力，提出七层代理云栈参考架构，并规划了从存储到经济原语的五条关键演进路径，为2030年实现Web4代理云提供技术路线。

Comments 28 pages, 11 tables, 1 figure. Preprint, not peer-reviewed

Beyond Averages: Evaluating LLMs on Human Survey Replication at the Distributional Level

超越平均值：在分布层面评估LLM对人类调查的复现能力

Jeonghyeon Moon, Jiwon Kim, Yeheum Lah, Yoonju Han, Yuncheol Kang

机构 * Ewha Womans University（梨花女子大学） 纠错

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

AI总结 本研究通过非公开的韩国方便面购买实验，在分布层面评估LLM复现人类调查响应的能力，发现均值匹配的模型可能产生更偏离人类的分布，且结构化角色和多模态输入提升对齐度，而推理提示则降低。

Multi-LCB: Extending LiveCodeBench to Multiple Programming Languages

Multi-LCB: 将 LiveCodeBench 扩展到多种编程语言

Maria Ivanova, Pavel Zadorozhny, Rodion Levichev, Ivan Petrov, Adamenko Pavel, Ivan Lopatin, Alexey Kutalev, Dmitrii Babaev

机构 * GigaCode ； Yandex School of Data Analysis, Applied AI Institute（Yandex数据分析学院，应用人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 提出 Multi-LCB 基准，将 LiveCodeBench 的 Python 任务扩展到 12 种编程语言，评估 LLM 跨语言代码生成能力，发现 Python 过拟合和语言特定污染等问题。

Comments ICLR 2026

AtomMem: Building Simple and Effective Memory System for LLM Agents via Atomic Facts

AtomMem: 通过原子事实构建简单有效的LLM智能体记忆系统

Yanyu Yao, Shangze Li, Zhi Zheng, Hui Zheng, Qi Liu, Tong Xu, Enhong Chen

机构 * State Key Laboratory of Cognitive Intelligence, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学认知智能国家重点实验室） ； Anhui University（安徽大学） 纠错

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

AI总结 针对现有记忆系统存储粗粒度、更新不稳定的问题，提出AtomMem，通过事实执行器提取高价值原子事实作为高效记忆表示，并组织为层次化事件结构和时间档案，实现价值密集存储和稳定演化，在LoCoMo基准上取得最优性能。

Comments 19 pages, 10 figures, 5 tables

Beyond Static Leaderboards: Predictive Validity for the Evaluation of LLM Agents

超越静态排行榜：LLM智能体评估的预测有效性

Dhaval C. Patel, Kaoutar El Maghraoui, Shuxin Lin, Yusheng Li, Tianjun Feng, Chun-Yi Tsai, Yihan Sun, Wei Alexander Xin, Akshat Bhandari, Tanisha Rathod, Aaron Fan, Sanskruti Vijay Shejwal, Tomas Pasiecznik, Sagar Chethan Kumar, Tanmay Agarwal, Rohith Kanathur, Sam Colman, Amaan Sheikh, Dev Bahl, Ann Li, Krish Veera, Alimurtaza Mustafa Merchant, Shambhawi Baswaraj Bhure, Sajal Kumar Goyla, Chengrui Li, Kirthana Natarajan, Rui Li, Thomas Ajai, Rujing Li, Vivek G. Iyer, Sanjaii Vijayakumar, Yitong Bai, Ayal Yakobe, Darief Maes, Yassine Jebbouri, Tianyang Xu, Thai Quoc On, Vera Mazeeva, Winston Li, Yuval Shemla, Yeshitha Bhuvanesh, Rushin Bhatt, Siddharth Chethan Gowda, Alisha Vinod, Caroline Cahill, Shriya Aishani Rachakonda, Yunfeng Chen, Aryaman Agrawal, Aman Upganlawar, Mao Le Jonathan Ang, Yubin Sally Go, Madhav Rajkondawar, Yang-Jung Chen, Trisha Maturi, Ananya Kapoor, Andrew Li, Shrey Arora, Mana Abbaszadeh, Shen Li, Charles Xu, Byeolah Kwon

机构 * IBM 纠错

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

AI总结 本文通过14项并行研究，论证聚合分数排行榜无法泛化到分布外场景，提出基于预测有效性的排名配置方法，并设计可证伪的分布外评估标准。

Comments 17 pages, 2 tables, 5 figures

LaViSA: A Language and Vision Structural Ambiguity Benchmark

LaViSA：语言与视觉结构歧义基准

Lee Sangmyeong, Shun Inadumi, Koichiro Yoshino

机构 * Nara Institute of Science and Technology（奈良先端科学技术大学院大学） ； Guardian Robot Project RIKEN（RIKEN守护机器人项目） ； The University of Osaka（大阪大学） 纠错

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

AI总结 提出LaViSA基准，通过七类歧义句及对应图像评估视觉语言模型利用视觉场景解决结构歧义的能力，实验显示现有模型虽能部分利用视觉信息，但在特定歧义类型和细微语义区分上仍有局限。

DynAMO:Dynamic Asset Management Orchestration via Topological Multi-Agent Scheduling

DynAMO：基于拓扑多智能体调度的动态资产管理编排

Kanishk Kushwaha, Vikrant Vinod Bansode, Harsh Vardhan, Dhaval C. Patel

机构 * Gati Shakti Vishwavidyalaya（加蒂·沙克蒂大学） ； IBM Research（IBM研究院） 纠错

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

AI总结 提出DynAMO引擎，采用先规划后执行架构生成可验证工作流图，支持顺序与并行执行，通过动态识别独立任务提升效率，在工业基准上实现1.6倍延迟降低，并保持正确性与安全性。

Comments 11 pages, 2 figures, 7 tables, 4 algorithms. Evaluated on the AssetOpsBench industrial benchmark. Code: https://github.com/kushwaha001/DynAMO

Closing the Social-Semantic Gap: SPSD for Edge-Based Prompt Compression in Cloud LLM Inference

缩小社会-语义差距：SPSD用于云LLM推理中的边缘端提示压缩

Abhinit Sen, Ajeet Kumar, Manaranjan Pradhan

机构 * Indian School of Business（印度管理学院） 纠错

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

AI总结 针对云LLM推理中提示词预填充阶段能耗高的问题，提出SPSD边缘端管道，利用4比特量化小语言模型压缩用户提示，在保持响应质量非劣效的前提下，平均节省99.9个输入token，每调用净节能70-270 uWh。

Comments 19 pages, 7 tables, 1 figure, includes appendix

From Memorization to Creation: Evaluating the Cognitive Depth of LLM-Generated Educational Questions

从记忆到创造：评估LLM生成的教育问题的认知深度

Xiaolong Wang, Zhe Zhao, Song Lai, Chaoli Zhang, Zijie Geng, Yu Tong, Ye Wei, Qingsong Wen

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Zhejiang Normal University（浙江师范大学） ； Squirrel Ai Learning ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

专题命中 推理评测 ：chain-of-thought(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 通过布鲁姆认知分类学评估六种LLM生成问题的认知层次，提出细粒度提示策略减少重复性并提升高阶认知比例，引入认知转移强度和类别漂移指标，揭示链式思维提示的可解释性。

Comments Accepted by KDD 2026

Journal ref KDD 2026

The Stanford EDGAR Filings Dataset: Reconstructing U.S. Corporate and Financial Disclosures into Layout-Faithful and Token-Efficient Pretraining Data

斯坦福EDGAR文件数据集：将美国公司及财务披露重建为布局忠实且令牌高效的预训练数据

Nick Bettencourt, Xiaowei Ding, Kay Giesecke

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Nanjing University（南京大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 为解决长上下文文档稀缺问题，提出SEFD数据集，将SEC文件重建为布局忠实的MultiMarkdown格式，用于金融语言建模与评估，具有令牌高效、与Common Crawl重叠率低于0.1%的特点。

Comments Preprint. Includes appendix, tables, and figures

Multi-Source Cybersecurity Logs: An ATT&CK-Labeled Dataset and SLM Evaluation

多源网络安全日志：一个ATT&CK标记数据集及小语言模型评估

Abir Ashab Niloy, Ahmed Ryan, Imamul Hossain Rafi, Md Erfan, Md Rayhanur Rahman

机构 * Windows endpoints（Windows终端） 纠错

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

AI总结 为解决多阶段网络攻击检测中缺乏带ATT&CK技术标签的多源日志数据集问题，构建了包含870个会话（70个攻击、800个良性）和约230万事件的多源日志数据集，并基于该数据集微调三个小语言模型，在分块分类任务上准确率从约8%提升至90%-97%。

Agentic AI-based Framework for Mitigating Premature Diagnostic Handoff and Silent Hallucination in Healthcare Applications

基于Agentic AI的框架：缓解医疗应用中的过早诊断交接和无声幻觉

Divyansh Srivastava, Shreya Ghosh, Anshul Verma, Rajkumar Buyya

机构 * Distributed Systems (qCLOUDS) Lab, School of Computing ； Information Systems, The University of Melbourne, Australia ； 2Department of Computer Science ； Engineering, School of Electrical ； Computer Sciences (SECS), Indian Institute of Technology Bhubaneswar, India ； 3Department of Computer Science Banaras Hindu University, Varanasi, India 纠错

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

AI总结 提出多智能体框架，通过确定性编排约束和两个安全机制（神经符号状态跟踪门和语义熵不确定性量化门）解决LLM在医疗对话中的过早诊断交接和无声幻觉问题，诊断精度提升11.3个百分点。

Fine-tuning LLMs for Passive Depression Severity Estimation from AI Mental Health Dialogue

基于AI心理健康对话的被动抑郁严重程度评估：微调大语言模型

Olivier Tieleman, Ziyi Zhu, Ting Su, Samuel J. Bell, Thomas D. Hull, Caitlin A. Stamatis

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

AI总结 通过微调Qwen3.5-27B模型，利用伪标签增强数据，从AI心理健康对话中预测PHQ-9总分，实现无需自评问卷的被动抑郁监测。

Comments 12 pages, 1 figure

A Closer Look at Failure Modes in Temporal Understanding of Large Audio-Language Models

大型音频语言模型时间理解失败模式的深入分析

Apoorva Kulkarni, Kaousheik Jayakumar, Sreyan Ghosh, Sarah Wiegreffe, Dinesh Manocha, Ramani Duraiswami

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） 纠错

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

AI总结 本文通过行为与因果机制分析，揭示大型音频语言模型在时间推理中因模态不平衡而失败，并提出注意力重分配方法提升准确率。

Comments Accepted to Interspeech 2026

When Cognitive Graphs Meet LLMs: BDEI Cognitive Pathways for Panic Emotional Arousal Prediction

当认知图遇见大语言模型：恐慌情绪唤醒预测的BDEI认知路径

Mengzhu Liu, Long Qin, Chuan Ai, Zhengqiu Zhu, Hongru Liang, Chen Gao, Yong Li, Xin Lu, Quanjun Yin

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出PanicCognitivePath框架，通过心理安全距离模型融合多域信号，引入显式情绪节点构建BDEI认知路径，将LLM限制于单步参数估计，实现恐慌情绪唤醒时间预测，准确率提升10.68%。

Precision Is Not Faithfulness: Coverage-Aware Evaluation of Grounded Generation with a Complete Oracle

精确性不等于忠实度：基于完全神谕的覆盖感知接地生成评估

Juan S. Santillana

机构 * Globant 纠错

专题命中 推理评测 ：verifier(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对参考无关忠实度指标仅测量精确性而忽略召回率的问题，提出利用完全神谕（F1赛事和NOAA天气预报）测量覆盖度，并设计结合精确性与覆盖度的综合指标及验证器引导生成方法。

Comments 9 pages. v2: adds Anthropic Claude + 3 additional fine-tuned bases (1B-7B); 6 frontier families x 3 languages. Code https://github.com/vectrayx/precision-is-not-faithfulness Demo https://huggingface.co/spaces/jsantillana/faithful-strategy-engineer-f1

DEEPRUBRIC: Evidence-Tree Rubric Supervision for Efficient Reinforcement Learning of Deep Research Agents

DEEPRUBRIC: 基于证据树规则监督的高效深度研究智能体强化学习

Minghang Zhu, Chuyang Wei, Junhao Xu, Yilin Cheng, Zhumin Chen, Jiyan He

机构 * Shandong University（山东大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 提出DeepRubric框架，通过构建证据树生成查询-规则对，确保奖励信号准确评估查询所需信息，以13倍少的RL GPU时间达到与先前最优模型相当的性能。

Consensus-based Agentic Large Language Model Framework for Harmonized Tariff Schedule Code Classification

基于共识的智能体大语言模型框架用于协调制度海关编码分类

Truong Thanh Hung Nguyen, Khanh Van Quynh Nguyen, Hoang-Loc Cao, Tri Duong, Phuc Ho, Van Pham, Loc Nguyen, Hung Cao

机构 * Analytics Everywhere Lab, University of New Brunswick（新不伦瑞克大学无处不在分析实验室） ； University of Economics Ho Chi Minh City（胡志明市经济大学） 纠错

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

AI总结 提出一种多智能体LLM框架，通过信息检索、语义检索、证据推理、共识验证和分层投票等方法，解决加拿大10位HTS编码分类难题，在3300条数据上验证了证据驱动和人工参与的必要性。

Comments Accepted at the 3rd International Conference of Resilience by Technology and Design (RTD 2026)

Contrastive-Difference CKA Reveals Concept-Specific Structural Alignment Across Language Model Architectures

对比差异CKA揭示跨语言模型架构的概念特定结构对齐

Xueping Gao

机构 * Alibaba Cloud（阿里云） 纠错

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

AI总结 提出对比差异CKA（CKA_Delta）方法，发现不同LLM架构在概念表示上存在几何收敛与功能可迁移性分离的现象，能有效区分概念特定相似性与通用相似性。

Islamic Large Language Models: From Knowledge Acquisition to Trustworthy and Hallucination-Resistant AI

伊斯兰大语言模型：从知识获取到可信且抗幻觉的人工智能

Mohammed Amine Mouhoub

机构 * Paris Dauphine University（巴黎多芬纳大学） 纠错

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

AI总结 综述伊斯兰大语言模型领域，提出构建可信、抗幻觉的伊斯兰AI需结合阿拉伯语NLP、检索增强生成、教法学派推理及专家评估等关键技术。

Unified Multimodal Model for Brain MRI Imputation and Understanding

统一多模态模型用于脑MRI补全与理解

Zhiyun Song, Che Liu, Tian Xia, Avinash Kori, Wenjia Bai

机构 * Department of Computing, Imperial College London（伦敦帝国理工学院计算机系） ； Department of Brain Sciences, Imperial College London（伦敦帝国理工学院脑科学系） 纠错

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

AI总结 提出UniBrain模型，通过统一训练策略联合处理脑MRI模态补全与图像理解，采用自对齐和动态隐藏状态机制，在多疾病数据集上实现高性能。

Comments Early accepted to MICCAI 2026