大模型推理能力

Knowledge Graph-Assisted LLM Post-Training for Enhanced Legal Reasoning

基于知识图谱的LLM后训练以增强法律推理

Dezhao Song, Guglielmo Bonifazi, Frank Schilder, Jonathan Richard Schwarz

机构 * Thomson Reuters Foundational Research（汤姆森·路透基础研究） ； Imperial College London（帝国理工学院伦敦分校） 纠错

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

AI总结 本文提出基于知识图谱的LLM后训练方法，通过构建法律知识图谱提升法律推理能力，在多个基准测试中优于基线模型。

Finding RELIEF: Shaping Reasoning Behavior without Reasoning Supervision via Belief Engineering

寻找RELIFF：通过信念工程塑造推理行为而无需推理监督

Chak Tou Leong, Dingwei Chen, Heming Xia, Qingyu Yin, Sunbowen Lee, Jian Wang, Wenjie Li

机构 * Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学计算机系） ； Sun Yat-sen University（中山大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； WUST（华中科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出RELIFF，通过信念工程无需推理监督塑造大型推理模型的行为，实验表明其在效率和忠实度任务上表现优异。

Comments Working in progress

Reasoning in Trees: Improving Retrieval-Augmented Generation for Multi-Hop Question Answering

树状推理：改进多跳问题回答的检索增强生成

Yuling Shi, Maolin Sun, Zijun Liu, Mo Yang, Yixiong Fang, Tianran Sun, Xiaodong Gu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shandong University（山东大学） ； 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.LG

AI总结 RT-RAG通过构建推理树来提升多跳问题回答的准确性和一致性，实验结果显示其在F1和EM指标上均优于现有方法。

Comments Accepted to GLOW@WWW2026. Code available at https://github.com/sakura20221/RT-RAG

Reasoning Models Generate Societies of Thought

推理模型生成思想社会

Junsol Kim, Shiyang Lai, Nino Scherrer, Blaise Agüera y Arcas, James Evans

机构 * Google, Paradigms of Intelligence Team（谷歌，智能范式团队） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； Santa Fe Institute（圣达菲研究所） 纠错

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

AI总结 推理模型通过模拟多代理互动生成思想社会，提升推理准确性与多样性，揭示了社会结构对问题解决的促进作用。

MatchTIR: Fine-Grained Supervision for Tool-Integrated Reasoning via Bipartite Matching

MatchTIR: 通过双图匹配实现工具集成推理的细粒度监督

Changle Qu, Sunhao Dai, Hengyi Cai, Jun Xu, Shuaiqiang Wang, Dawei Yin

机构 * Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学人工智能学院） ； Baidu Inc.（百度公司） 纠错

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

AI总结 MatchTIR通过双图匹配实现细粒度监督，提升工具集成推理在长周期多轮任务中的性能。

MemoBrain: Executive Memory as an Agentic Brain for Reasoning

MemoBrain: 作为推理代理的执行记忆脑

Hongjin Qian, Zhao Cao, Zheng Liu

机构 * Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； Gaoling School of Artificial Intelligence, Renmin University of China（中国人民大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 MemoBrain通过构建依赖感知的记忆模型，实现对长周期推理轨迹的显式认知控制，提升工具增强代理的推理连贯性和任务对齐性。

Comments Our codes are in https://github.com/qhjqhj00/MemoBrain

A Multi-Stage Workflow for the Review of Marketing Content with Reasoning Large Language Models

一种基于推理大语言模型的多阶段营销内容审查工作流程

Alberto Purpura, Emily Chen, Swapnil Shinde

机构 * AI Foundations, Capital One（人工智能基础，Capital One） 纠错

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

AI总结 本文提出一种基于推理大语言模型的多阶段工作流程，用于自动审查营销内容的合规性，并评估不同微调策略和奖励函数对模型性能的影响。

STAR-S: Improving Safety Alignment through Self-Taught Reasoning on Safety Rules

通过安全规则的自教推理提升安全性

Di Wu, Yanyan Zhao, Xin Lu, Mingzhe Li, Bing Qin

机构 * Research Center for Social Computing and Information Retrieval（社会计算与信息检索研究中心） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） 纠错

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

AI总结 STAR-S通过自教推理提升大型语言模型的安全性，有效防御对抗攻击。

Comments 19 pages,4 figures

TableGPT-R1: Advancing Tabular Reasoning Through Reinforcement Learning

TableGPT-R1: 通过强化学习推进表格推理

Saisai Yang, Qingyi Huang, Jing Yuan, Liangyu Zha, Kai Tang, Yuhang Yang, Ning Wang, Yucheng Wei, Liyao Li, Wentao Ye, Hao Chen, Tao Zhang, Junlin Zhou, Haobo Wang, Gang Chen, Junbo Zhao

机构 * Zhejiang University Institute of Computing Innovation（浙江大学计算创新研究院） 纠错

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

AI总结 TableGPT-R1通过强化学习框架提升表格推理能力，整合数据工程、奖励系统和多阶段训练框架，实现复杂表格任务的先进性能。

Thinking Forward and Backward: Multi-Objective Reinforcement Learning for Retrieval-Augmented Reasoning

正向与反向思考：用于检索增强推理的多目标强化学习

Wenda Wei, Yu-An Liu, Ruqing Zhang, Jiafeng Guo, Lixin Su, Shuaiqiang Wang, Dawei Yin, Maarten de Rijke, Xueqi Cheng

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

AI总结 Bi-RAR通过双向信息距离和多目标强化学习框架，提升检索增强推理在复杂多步骤任务中的表现。

GRADEO: Towards Human-Like Evaluation for Text-to-Video Generation via Multi-Step Reasoning

GRADEO: 通过多步骤推理实现文本到视频生成的人类级评估

Zhun Mou, Bin Xia, Zhengchao Huang, Wenming Yang, Jiaya Jia

机构 * Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University, Shenzhen, China（清华大学深圳国际研究生院，清华大学，深圳，中国） ； CSE department, The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong,China（中国香港大学计算机科学与工程系，中国香港，中国） ； Department of Computer Science（计算机科学系） ； Engineering, The Hong Kong University of Science（工程，香港科学大学） 纠错

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

AI总结 GRADEO通过多步骤推理实现文本到视频生成的人类级评估，提出多维评估数据集和专门设计的视频评估模型，提升评估的可解释性和与人类判断的一致性。

State over Tokens: Characterizing the Role of Reasoning Tokens

令牌上的状态：阐明推理令牌的作用

Mosh Levy, Zohar Elyoseph, Shauli Ravfogel, Yoav Goldberg

机构 * Bar-Ilan University（巴伊兰大学） ； University of Haifa（海法大学） ； New York University（纽约大学） ； Allen Institute for AI（人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出SoT框架，将LLM的推理令牌视为外部化计算状态，而非文本叙述，以揭示其实际推理机制及未被关注的研究问题。

Hold Onto That Thought: Assessing KV Cache Compression On Reasoning

Hold Onto That Thought: 评估KV缓存压缩在推理中的表现

Minghui Liu, Aadi Palnitkar, Tahseen Rabbani, Hyunwoo Jae, Kyle Rui Sang, Dixi Yao, Shayan Shabihi, Fuheng Zhao, Tian Li, Ce Zhang, Furong Huang, Kunpeng Zhang

机构 * University of Maryland（马里兰大学） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； University of Utah（犹他大学） 纠错

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

AI总结 本研究评估了多种KV缓存压缩策略在长推理任务中的表现，发现H2O和改进的SnapKV在推理模型中表现优异，揭示了重 hitter 跟踪的有效性及缓存大小与推理成本的权衡。

DentalGPT: Incentivizing Multimodal Complex Reasoning in Dentistry

DentalGPT: 促进牙科多模态复杂推理的激励机制

Zhenyang Cai, Jiaming Zhang, Junjie Zhao, Ziyi Zeng, Yanchao Li, Jingyi Liang, Junying Chen, Yunjin Yang, Jiajun You, Shuzhi Deng, Tongfei Wang, Wanting Chen, Chunxiu Hao, Ruiqi Xie, Zhenwei Wen, Xiangyi Feng, Zou Ting, Jin Zou Lin, Jianquan Li, Guangjun Yu, Liangyi Chen, Junwen Wang, Shan Jiang, Benyou Wang

机构 * Shenzhen Stomatology Hospital (Pingshan) of Southern Medical University（南方医科大学深圳口腔医院（平山）） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； State Key Laboratory of Membrane Biology, Beijing Key Laboratory of Cardiometabolic Molecular Medicine, Institute of Molecular Medicine, National Biomedical Imaging Center, School of Future Technology, Peking University（北京大学膜生物学国家重点实验室、北京心代谢分子医学重点实验室、分子医学研究院、国家生物医学成像中心、未来技术学院） ； Freedom AI ； Division of Applied Oral Sciences & Community Dental Care Faculty of Dentistry, The University of Hong Kong（香港大学牙科学院应用口腔科学与社区牙科护理系） ； Beijing Institute of Collaborative Innovation（北京协同创新研究院） ； National Health Data Institute, Shenzhen（深圳国家健康数据研究院） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） ； Shenzhen Institute of Big Data（深圳大数据研究院） 纠错

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

AI总结 DentalGPT通过高质量数据和强化学习提升牙科多模态推理能力，实现优于现有模型的诊断性能。

ProgRAG: Hallucination-Resistant Progressive Retrieval and Reasoning over Knowledge Graphs

ProgRAG: 一种抗幻觉的逐步检索和知识图谱推理框架

Minbae Park, Hyemin Yang, Jeonghyun Kim, Kunsoo Park, Hyunjoon Kim

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

AI总结 ProgRAG通过分解复杂问题并逐步扩展推理路径，提升知识图谱问答的可靠性和推理质量。

Counterfactual Reasoning for Steerable Pluralistic Value Alignment of Large Language Models

反事实推理用于可操控的多元价值观对齐大语言模型

Hanze Guo, Jing Yao, Xiao Zhou, Xiaoyuan Yi, Xing Xie

机构 * Renmin University of China（中国人民大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； Engineering Research Center of Next-Generation Intelligent Search and Recommendation, MOE（下一代智能搜索与推荐工程研究中心，教育部） 纠错

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

AI总结 COUPLE通过反事实推理框架实现多元价值观对齐，解决现有方法在处理细粒度价值目标时的依赖性和优先级控制问题。

Comments NeurIPS 2025. 41 pages, 7 figures

Journal ref The Thirty-Ninth Annual Conference on Neural Information Processing Systems. (NeurIPS 2025)

ReVSeg: Incentivizing the Reasoning Chain for Video Segmentation with Reinforcement Learning

ReVSeg：通过强化学习激励视频分割的推理链

Yifan Li, Yingda Yin, Lingting Zhu, Weikai Chen, Shengju Qian, Xin Wang, Yanwei Fu

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； LIGHTSPEED 纠错

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

AI总结 ReVSeg通过强化学习优化视频分割的多步推理链，实现可解释的推理轨迹和先进的性能。

Probing the "Psyche'' of Large Reasoning Models: Understanding Through a Human Lens

探查大型推理模型的“心理”：通过人类视角理解

Yuxiang Chen, Zuohan Wu, Ziwei Wang, Xiangning Yu, Xujia Li, Linyi Yang, Mengyue Yang, Jun Wang, Lei Chen

机构 * University College London London United Kingdom ； The Hong Kong University of Science ； Tianjin University Tianjin China ； Southern University of Science ； University of Bristol Bristol United Kingdom ； University College London ； AI Lab, the Yangtze River Delta, China ； Tianjin University ； University of Bristol 纠错

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

AI总结 本文通过引入分类体系和CAPO框架，从人类视角深入分析大型推理模型，揭示其推理过程中的不足，并提出改进方向。

Comments 13 pages

Beyond Token Length: Step Pruner for Efficient and Accurate Reasoning in Large Language Models

超越标记长度：用于大语言模型高效准确推理的步剪枝

Canhui Wu, Qiong Cao, Chang Li, Zhenfang Wang, Chao Xue, Yuwei Fan, Wei Xi, Xiaodong He

机构 * Xi’an Jiaotong University（西安交通大学） ； JD Future Academy（京东未来学院） 纠错

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

AI总结 本文提出步剪枝框架，通过强化学习优化大语言模型的推理效率与准确性，显著减少响应长度并在多个基准测试中取得最佳性能。

Comments 21 pages, 9 figures

Cognitive BASIC: An In-Model Interpreted Reasoning Language for LLMs

认知BASIC：一种用于大语言模型的内部解释推理语言

Oliver Kramer

机构 * Computational Intelligence Group University of Oldenburg（奥尔登堡大学计算智能组） 纠错

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

AI总结 Cognitive BASIC通过简单命令实现LLM内部透明推理，展示了多步骤推理和矛盾解决能力。

Comments 6 pages, Submitted to ESANN 2026

GraphInstruct: Empowering Large Language Models with Graph Understanding and Reasoning Capability

Zihan Luo, Xiran Song, Hong Huang, Jianxun Lian, Chenhao Zhang, Jinqi Jiang, Xing Xie, Hai Jin

机构 * National Engineering Research Center for Big Data Technology and System（大数据技术与系统国家工程研究中心） ； System Lab, Cluster（系统实验室，集群） ； Grid Computing Lab, School of Computer Science（网格计算实验室，计算机科学学院） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； School of Computer Science（计算机科学学院） ； Microsoft Research Asia, Beijing 100190, China（微软亚洲研究院，北京100190，中国） 纠错

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

Comments The article has been accepted by Frontiers of Computer Science (FCS), with the DOI: {10.1007/s11704-025-51382-0}

Self-Correction Distillation for Structured Data Question Answering

Yushan Zhu, Wen Zhang, Long Jin, Mengshu Sun, Ling Zhong, Zhiqiang Liu, Juan Li, Lei Liang, Chong Long, Chao Deng, Junlan Feng

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

Comments Accepted to AAAI 2026

SafeKey: Amplifying Aha-Moment Insights for Safety Reasoning

Kaiwen Zhou, Xuandong Zhao, Gaowen Liu, Jayanth Srinivasa, Aosong Feng, Dawn Song, Xin Eric Wang

机构 * UCSC（加州大学圣何塞分校） ； UCSB（加州大学圣芭芭拉分校） ； UCB（加州大学伯克利分校） ； Cisco Research（思科研究） ； Yale University（耶鲁大学） 纠错

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

Scientists' First Exam: Probing Cognitive Abilities of MLLM via Perception, Understanding, and Reasoning

Yuhao Zhou, Yiheng Wang, Xuming He, Ao Shen, Ruoyao Xiao, Zhiwei Li, Qiantai Feng, Zijie Guo, Yuejin Yang, Hao Wu, Wenxuan Huang, Jiaqi Wei, Dan Si, Xiuqi Yao, Jia Bu, Haiwen Huang, Manning Wang, Tianfan Fu, Shixiang Tang, Ben Fei, Dongzhan Zhou, Fenghua Ling, Yan Lu, Siqi Sun, Chenhui Li, Guanjie Zheng, Jiancheng Lv, Wenlong Zhang, Lei Bai

机构 * PrismaX Team Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（普斯玛X团队上海人工智能实验室） 纠错

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

Comments 82 pages

UDora: A Unified Red Teaming Framework against LLM Agents by Dynamically Hijacking Their Own Reasoning

Jiawei Zhang, Shuang Yang, Bo Li

机构 * Department of Computer Science, University of Chicago（芝加哥大学计算机科学系） ； Meta ； Department of Computer Science, University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校计算机科学系） 纠错

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

What Makes Reasoning Invalid: Echo Reflection Mitigation for Large Language Models

Chen He, Xun Jiang, Lei Wang, Hao Yang, Chong Peng, Peng Yan, Fumin Shen, Xing Xu

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

Kunlun Anomaly Troubleshooter: Enabling Kernel-Level Anomaly Detection and Causal Reasoning for Large Model Distributed Inference

Yuyang Liu, Jingjing Cai, Jiayi Ren, Peng Zhou, Danyang Zhang, Yin Du, Shijian Li

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

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

Comments Preprint version, under submission

Unlocking the Power of Multi-Agent LLM for Reasoning: From Lazy Agents to Deliberation

Zhiwei Zhang, Xiaomin Li, Yudi Lin, Hui Liu, Ramraj Chandradevan, Linlin Wu, Minhua Lin, Fali Wang, Xianfeng Tang, Qi He, Suhang Wang

机构 * The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； Michigan State University（密歇根州立大学） ； University of Utah（犹他大学） ； Microsoft（微软公司） 纠错

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

The Riddle of Reflection: Evaluating Reasoning and Self-Awareness in Multilingual LLMs using Indian Riddles

Abhinav P M, Ojasva Saxena, Oswald C, Parameswari Krishnamurthy

机构 * International Institute of Information Technology, Hyderabad（国际信息科技研究所，海得拉巴） ； National Institute of Technology, Tiruchirappalli（国家理工学院，特里奇里帕利） 纠错

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

Simulating Environments with Reasoning Models for Agent Training

Yuetai Li, Huseyin A Inan, Xiang Yue, Wei-Ning Chen, Lukas Wutschitz, Janardhan Kulkarni, Radha Poovendran, Robert Sim, Saravan Rajmohan

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Microsoft（微软公司） ； 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.AI、cs.LG