大模型推理能力

LatentGuard: Efficient and Inspectable Latent Reasoning for LLM Safeguards

LatentGuard：面向大语言模型安全防护的高效可检查潜在推理方法

Zhinan Liu, Jie Li, Mingyu Kang, Jiayi Ji

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

AI总结 LatentGuard是将连续潜在推理引入防护模型的高效可检查框架，其8B参数版本在提升安全判定性能的同时大幅降低推理成本，还具备良好的审计效用，为可部署的LLM安全防护提供了可行路径。

CausalOPD: First-Wrong-Step Supervision for Distilling Causal Chain Reasoning

CausalOPD：用于提炼因果链推理的首错误步监督

Jian Zhang, Bingyi Wang, Yizhi Liu

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

AI总结 CausalOPD 是一种课程在线过程提炼框架，通过识别首错误步并结合短视界强化学习，提升了学生模型的因果链推理能力，在三个领域中表现优于序列级提炼及专有参考模型。

Comments 9 pages, 2 figures

DocTrace: Towards Traceable Long Document VQA via Hierarchical Evidence Graph Reasoning

DocTrace：面向可追溯的长文档视觉问答的分层证据图推理方法

Le Xiang, Zhicheng Guan, Hong Chen, Xiaocong Lin, Zhenghua Lei, Teng Hu, Bolei He, Long Zeng

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

AI总结 本文提出DocTrace分层框架，将长文档视觉问答建模为显式证据图推理问题，经两阶段训练优化后，在三个基准上优于现有模型，且推理可追溯。

Agentic Graph Token Reasoning

智能体图令牌推理

Zhuoyi Peng, Yi Yang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出智能体图令牌推理，将图令牌化融入推理过程，通过三阶段训练实现，在七个图领域评估中大幅优于基线，可零样本迁移至未见领域，推动图分析向智能体范式发展。

Knowing When to Quit: Diagnosing and Training LLMs to Abort Futile Reasoning

何时该放弃：诊断与训练大语言模型以中止无效推理

Xinyan Guan, Jiali Zeng, Chunlei Xin, Yaojie Lu, Hongyu Lin, Xianpei Han, Le Sun, Fandong Meng

机构 * Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Weixin AI, Tencent Inc（腾讯微信人工智能） 纠错

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

AI总结 该研究针对大语言模型在超能力任务上产生无效推理的问题，提出CaRL方法对齐模型行为与能力边界，实验验证其可减少无效推理且不牺牲任务性能。

BLADE: Boundary-Expanded and Layer-Adaptive Dynamic Exit for Efficient LLM Reasoning

BLADE：用于高效大语言模型推理的边界扩展与层自适应动态出口

Keshu Fu, Keqin Peng, Jun Bai, Shuhan Qin, Chen Li, Junzhu Liang, Yefei Chen, Jiaqi Li, Yuanxin Ouyang

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

AI总结 BLADE是一种轻量级框架，通过构建多粒度检查点、学习紧凑探测层子集等，在保持接近基线准确率的同时，减少大语言模型的推理计算与生成令牌量，提升了LLM推理效率。

Comments 8 pages

ReSum: Synergizing LLM Reasoning and Summarization with Reinforcement Learning

ReSum: 通过强化学习协同LLM推理与摘要生成

Xucong Wang, Ziyu Ma, Yong Wang, Shidong Yang, Hailang Huang, Renda Li, Pengkun Wang, Xiangxiang Chu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； AMAP, Alibaba Group（阿里巴巴集团高德地图） 纠错

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

AI总结 提出ReSum框架，利用自摘要机制让LLM压缩和组织推理轨迹，通过对比评估自适应触发摘要，在提升性能4%的同时减少18.6%的推理长度。

Comments 24 pages, including 13 pages of main text and 11 pages of appendix

RePaCA: Leveraging Reasoning Large Language Models for Static Automated Patch Correctness Assessment

RePaCA：利用推理型大语言模型实现静态自动化补丁正确性评估

Marcos Fuster-Pena, David de-Fitero-Dominguez, Antonio Garcia-Cabot, Eva Garcia-Lopez

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

AI总结 RePaCA是利用推理型大语言模型的静态APCA技术，经强化学习微调后在Defects4J测试集上达83.1%准确率，泛化能力优于现有方法，可准确识别过拟合补丁并提升可解释性。

Comments Final published version in the Neurocomputing journal. Volume 701, 7 November 2026, 134583. DOI: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2026.134583

Journal ref Neurocomputing (7 November 2026), Volume 701, 134583

ARES: Adaptive Reasoning-Effort Steering for PPA- and Cost-Aware RTL Optimization with LLM Agents

ARES：面向PPA和成本感知的LLM智能体RTL优化的自适应推理力度调控

Stef Cuyckens, Mihaela Jivanescu, Jun Yin, Chao Fang, Marian Verhelst

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

AI总结 ARES是一款面向PPA和成本感知的LLM智能体RTL优化框架，通过自适应调控推理力度，在相同成本下提升优化效果，缩小了LLM生成与手工优化单元的差距。

Comments 7 pages, 6 figures

Dual-Path LLM Reasoning for Multimodal Few-Shot Knowledge Graph Completion

用于多模态少样本知识图谱补全的双路径大语言模型推理

Jinlan Liu, Zhiying Tu, Yongchao Xing, Yicheng Liu, Bolin Zhang, Dianbo Sui, Dianhui Chu, Hongliang Sun

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

AI总结 该研究针对多模态少样本知识图谱补全难题，提出双路径大语言模型推理框架DuPLeR，结合多模态LLM先验与事实支撑构建校准关系图，经实验验证其在数据稀缺场景下性能稳健。

Comments 10 pages, 4 figures

AdaKP: Online Adaptive Knowledge-Point Selection for Reasoning-Oriented Reinforcement Learning

AdaKP：面向推理强化学习的在线自适应知识点选择

Zibin Meng, Zhenyu Zhao, Chunqiang Run

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

AI总结 研究针对强化学习在竞赛级数学中奖励稀疏问题，提出AdaKP在线自适应知识点选择方法，通过熵代理评分，结合三种机制及验证门，改进标准训练器，在竞赛数学基准上优于静态选择基线。

VisRAG2.0: Mitigating Visual Hallucinations via Evidence-Guided Multi-Image Reasoning in Visual Retrieval-Augmented Generation

VisRAG2.0：通过视觉检索增强生成中的证据引导多图像推理减轻视觉幻觉

Yubo Sun, Chunyi Peng, Yukun Yan, Shi Yu, Zhenghao Liu, Sen Mei, Chi Chen, Maosong Sun

机构 * School of Software and Microelectronics, Peking University, China（北京大学软件与微电子学院） ； School of Computer Science and Engineering, Northeastern University, China（东北大学计算机科学与工程学院） ； Department of Computer Science and Technology, Institute for AI, Tsinghua University, China（清华大学人工智能研究院计算机科学与技术系） 纠错

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

AI总结 研究针对视觉检索增强生成中VLM存在的视觉幻觉及证据识别问题，提出证据引导的多图像推理框架EVisRAG，引入RS-GRPO改进训练，实验表明该方法能提升性能、减少幻觉，有效提高视觉基础和推理可靠性。

GeoDecider: An Evidence-Grounded Agent for Geological Interpretation via Deliberative Reasoning

GeoDecider：一种通过审慎推理进行地质解释的基于证据的智能体

Xiaoyu Tao, Mingyue Cheng, Jiahao Wang, Yitong Zhou, Qingyang Mao, Yimin Dou, Qi Liu, Shijin Wang, Enhong Chen

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

AI总结 针对地质解释任务中不同地下单元测井响应相似、准确解释依赖多因素且现有方法固定流程的问题，提出GeoDecider智能体，先数值预测，再对困难区间工具辅助推理，经构建证据概况等流程，实验证明其优于基线，凸显相关方法的价值。

Structure over Depth: A Single-Block Spatio-Temporal Transformer for Multi-Entity Reasoning

深度之上的结构：用于多实体推理的单块时空变换器

Narthana Sivalingam, Santhirarajah Sivasthigan, Buddhi Wijenayake, Roshan Godaliyadda, Vijitha Herath, Parakrama Ekanayake

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

AI总结 研究多实体时间数据建模问题，提出结构化时空变换器块，通过并行自注意力和双向交叉注意力及门控融合，在单个阶段明确建模三种交互，减少深层堆叠需求，在多任务中表现良好，支持结构优先设计原则。

Efficient Multilingual Reasoning Transfer via Progressive Code-Switching

高效的多语言推理迁移通过渐进式代码切换

Zhijun Wang, Junxiao Liu, Hao Zhou, Hao-Ran Wei, Baosong Yang, Shujian Huang

机构 * Tongyi Lab（通义实验室） 纠错

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

AI总结 提出渐进式代码切换（PCS）框架，通过轻量翻译和逐步强化学习，将英语推理能力高效迁移到目标语言，缩小性能差距。

Do LLMs Experience an Internal Polylogue? Investigating Reasoning through the Lens of Personas

大语言模型是否经历内部多声部？通过人物设定的视角探究推理

Nils A. Herrmann, Leander Girrbach, Kirill Bykov, Zeynep Akata

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； Munich Center for Machine Learning（慕尼黑机器学习中心） 纠错

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

AI总结 本文通过人物设定的视角探究推理过程，提出多声部概念，利用激活空间中的动态信号进行可解释的干预，提升模型准确性。

From Camera-Based Sensing to Reasoning: A Comprehensive Review Toward Proactive Vulnerable Road User Safety

从基于摄像头的感知到推理：面向主动弱势道路使用者安全的全面综述

Shucheng Zhang, Yan Shi, Bingzhang Wang, Yuang Zhang, Muhammad Monjurul Karim, Kehua Chen, Chenxi Liu, Mehrdad Nasri, Yinhai Wang

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； University of Utah（犹他大学） 纠错

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

AI总结 综述基于摄像头的主动弱势道路使用者安全方法，将文献分为视觉感知、运动建模和行为理解三部分，构成统一分层管道实现早期风险预测和及时干预，纳入新兴AI范式，识别关键挑战并讨论研究方向，提供VRU安全系统开发基础。

Comments 18 pages, 4 figures, 5 tables

Journal ref IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2026, pp. 1-17

FlowEdit: Information-Theoretic Control of LLM Reasoning Flows for Ill-posed Problems Involving Conflicts

FlowEdit：针对涉及冲突的不适定问题的大语言模型推理流的信息论控制

Sizhe Tang, Guangyu Jiang, Yu Li, Rongqian Chen, Ioannis G. Kevrekidis, Tian Lan

机构 * The George Washington University（乔治·华盛顿大学） ； Johns Hopkins University（约翰·霍普金斯大学） 纠错

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

AI总结 研究针对开放世界中因条件冲突等导致的不适定问题，提出FlowEdit框架利用信息论原理控制大语言模型推理流，能生成多样替代响应，实验证明其优于专有模型，提升了准确率和响应信息性。

Can We Break LLMs Out of Self-Loops? Fine-Grained Reasoning Control with Activation Steering

我们能否使大语言模型摆脱自我循环？通过激活引导实现细粒度推理控制

Sheldon Yu, Tong Yu, Xunyi Jiang, Rohan Surana, Gagan Mundada, Sungchul Kim, Lina Yao, Julian McAuley, Junda Wu

机构 * UC San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Adobe Research（Adobe研究院） ； University of New South Wales（新南威尔士大学） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型推理过程不可控问题，提出SOPHIA方法，通过将推理轨迹视为潜在状态序列，构建引导向量库，在推理时进行干预，可检测并防止自我循环，提升推理质量。

GMoT: Gated Motion-Aware Tokenization for Fine-Grained Micro-Gesture Video Reasoning with Multimodal LLMs

GMoT：用于基于多模态大语言模型的细粒度微手势视频推理的门控运动感知令牌化

Taorui Wang, Wei Xia, Hui Ma, Zijia Song, Jiayu Zhang, Zeheng Wang, Yong Xu, Zitong Yu

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Great Bay University（大湾区大学） ； Dongguan Key Laboratory for Intelligence and Information Technology（东莞市智能信息技术重点实验室） 纠错

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

AI总结 研究针对微手势识别中运动易被掩盖及MLLMs处理运动学困难的问题，提出GMoT模块，通过空间加权池等提取运动线索并融合，引入渐进奖励引导策略优化范式，在多数据集上表现出色，还提出BRG召回及跨域转移协议。

Comments Accepted to ACM MM 2026

Psyche-R1: Towards Reliable Psychological LLMs through Unified Empathy, Expertise, and Reasoning

Psyche-R1：通过统一的同理心、专业知识和推理实现可靠的心理语言模型

Chongyuan Dai, Jinpeng Hu, Hongchang Shi, Zhuo Li, Dan Guo, Xun Yang, Meng Wang

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

AI总结 研究旨在将大语言模型应用于心理领域，提出Psyche-R1模型。通过设计数据合成管道生成大量心理问题及对话，采用混合训练策略，经实验验证该模型在多个心理基准测试中有效，7B的Psyche-R1能取得与671B的DeepSeek-R1相当的结果。

Comments ACL 2026

S1-Omni: A Unified Multimodal Reasoning Model for Scientific Understanding, Prediction, and Generation

S1-Omni：用于科学理解、预测和生成的统一多模态推理模型

Jiahao Zhao, Junyi Liu, Lifeng Xu, Nan Xu, Qingli Wang, Qingxiao Li, Tianle Chen, Xiaoyu Wu, Yawen Zheng, Zikai Wang, Guanming Liu, Hequn Zhou, Jingyi Wang, Jingyuan Shu, Keqi Wang, Li He, Songyang Diao, Wenhui Xu, Xinyu Ren, Yaqin Fan, Yujin Zhou, Zhanao Yao

机构 * ScienceOne AI（科学一号人工智能） ； Wenge AI（文阁人工智能） 纠错

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

AI总结 研究针对科学人工智能模型能力分散问题，提出S1-Omni统一多模态推理模型，基于科学数据统一表示、知识对齐和解码三个核心组件，经训练和评估，在多基准测试中表现出色优于同类模型，为统一科学建模提供实用路径。

Beyond a Joke: Multi-Angle Reasoning for Detecting and Explaining Harmful Humor in Memes

超越玩笑：用于检测和解释表情包中有害幽默的多角度推理

Shanhong Liu, Pai Chet Ng, De Wen Soh, Malika Meghjani, Konstantinos N. Plataniotis

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

AI总结 研究如何检测和解释表情包中有害幽默，提出MAR-12框架，利用视觉语言模型，从十二个角度解读表情包，经注意力机制和原型分类器预测，在多数据集上准确率超现有方法，且能给出有说服力的解释。

Comments Accepted for Publication at AAAI-ICWSM 2027

Reachability-Aware Pretraining for Efficient Target-Oriented Path Exploration in Temporal Knowledge Graph Reasoning

用于时态知识图谱推理中高效面向目标路径探索的可达性感知预训练

Chien-Liang Liu, Tsao-Lun Chen

机构 * Artificial Intelligence Research Center, Chang Gung University（长庚大学人工智能研究中心） ； Graduate Institute of Oral Biology, National Taiwan University（国立台湾大学口腔生物学研究所） ； National Taiwan University of Science and Technology（国立台湾科技大学） 纠错

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

AI总结 针对时态知识图谱推理中外推设置下RL训练奖励稀疏、探索效率低的问题，提出RAPTOR自监督预训练方法，通过学习估计可达性减少无前景路径探索，为RL微调提供初始化，实验证明该方法能提高训练效率并优于传统基线。

DRIFTLENS: Measuring Memory-Induced Reasoning Drift in Personalized Language Models

DRIFTLENS: 测量个性化语言模型中记忆引发的推理漂移

Xi Fang, Weijie Xu, Yingqiang Ge, Yuhui Xu, Stephanie Eckman, Chandan K. Reddy

机构 * Amazon（亚马逊） 纠错

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

AI总结 提出DRIFTLENS框架，通过将推理步骤映射到价值类别并比较有无用户属性记忆的轨迹，量化个性化语言模型中的推理漂移，发现记忆会引发中等至大的推理变化，且现有后训练方法仅部分缓解。

Comments 10 pages, 5 figures

Overthinking: Amplifying Reasoning Weights to Extract Learned Secrets

过度思考：放大推理权重以提取学习到的秘密

Jack Hopkins, Dipika Khullar, Fabien Roger

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

AI总结 研究针对语言模型黑盒审计可能遗漏隐藏信息的问题，提出“过度思考”方法，通过特定模型构建及新策略放大推理，经实验证明该方法能更频繁揭示隐藏信息，不同秘密浮现方式有别。

Comments Accepted at ICML 2026. 9 pages, 6 figures

ReContext: Recursive Evidence Replay as LLM Harness for Long-Context Reasoning

ReContext: 递归证据重放作为大语言模型的长上下文推理工具

Yanjun Zhao, Ruizhong Qiu, Tianxin Wei, Yuanchen Bei, Zhining Liu, Lingjie Chen, Ismini Lourentzou, Hanghang Tong, Jingrui He

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 提出一种免训练推理方法ReContext，通过模型内部相关性信号构建查询条件证据池并在最终生成前重放，以提升长上下文推理中的证据利用，无需外部记忆或上下文剪枝。

Beyond Skepticism: Evaluating LLMs Pedagogical Intent Reasoning with the Adaptive Pedagogical Vigilance Framework

超越怀疑：用自适应教学警觉框架评估大语言模型的教学意图推理

Minghao Chen, Ruihan Zhou, Jiayi Tang, Zihan Xu, Bowen Huang, Yuxin Liu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 提出自适应教学警觉（APV）框架，通过贝叶斯教学意图推理引擎建模教学选择与学习者推理，显著提升LLM区分教学与暴露内容的能力，与人类判断高度相关。

Comments 22 pages

CCRC: A Change-Aware Captioning and Reasoning Chain for Image Change Captioning and Segmentation

CCRC：面向图像变化描述与分割的变化感知描述与推理链

Jinhong Hu, Xiaoping Wang, Shuyin Huang, Guojin Zhong, Kaitai Liu, Kai Lu

机构 * College of Computer Science and Electronic Engineering, Hunan University, China（湖南大学计算机科学与电子工程学院，中国） ； Guangxi Minzu University, China（广西民族大学，中国） ； National University of Defense Technology, China（国防科学技术大学，中国） 纠错

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

AI总结 提出变化感知描述与推理链（CCRC），通过双链框架解耦语义推理与空间分割，实现图像变化描述与分割（ICCS）任务，在合成和真实基准上达到最优性能。

Scale or Reason? A Compute-Equivalent Analysis of Reasoning Distillation

规模还是推理？推理蒸馏的计算等价分析

Nicolas Boizard, Hippolyte Gisserot-Boukhlef, Kevin El Haddad, Céline Hudelot, Pierre Colombo

机构 * Diabolocom ； Artefact Research Center ； Equall ； ISIA Lab, University of Mons（ISIA实验室，蒙斯大学） ； MICS, CentraleSupélec, Université Paris-Saclay（MICS，CentraleSupélec，巴黎萨克雷大学） 纠错

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

AI总结 通过控制实验，在相同计算预算下比较推理蒸馏与标准指令微调，发现指令微调在多数配置下处于帕累托前沿，而推理蒸馏仅在7B以上开放任务中有效，混合25-50%推理数据可低成本获得大部分收益。