大模型推理能力

Between a Rock and a Hard Place: The Tension Between Ethical Reasoning and Safety Alignment in LLMs

进退维谷：大型语言模型中伦理推理与安全对齐之间的张力

Shei Pern Chua, Zhen Leng Thai, Kai Jun Teh, Xiao Li, Qibing Ren, Xiaolin Hu

机构 * Department of Computer Science and Technology, Institute for AI, BNRist, Tsinghua University（计算机科学与技术系，人工智能研究院，BNRist，清华大学） ； IDG/McGovern Institute for Brain Research, Tsinghua University（IDG/麦克戈文脑科学研究院，清华大学） ； Chinese Institute for Brain Research (CIBR)（中国脑科学研究院（CIBR）） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； ByteDance（字节跳动） 纠错

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

AI总结 本文提出TRIAL多轮红队方法，通过将有害请求嵌入伦理框架来利用模型伦理推理能力，并引入ERR防御框架（分层有害门控LoRA架构）以区分工具性回应与解释性回应，实现鲁棒防御。

On Information Self-Locking in Reinforcement Learning for Active Reasoning of LLM agents

强化学习中信息自锁现象及其在LLM智能体主动推理中的应用

Deyu Zou, Yongqiang Chen, Fan Feng, Mufei Li, Pan Li, Yu Gong, James Cheng

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

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

AI总结 针对LLM智能体在主动推理中因强化学习导致的信息自锁问题，提出基于优势重加权的方法AREW，通过方向性批评重新分配轨迹信用，显著提升智能体性能。

Comments Accepted by ICML 2026

KairosAgent: Agentic Time Series Forecasting with Fused Semantic Reasoning

KairosAgent：融合语义推理的智能体时间序列预测

Kun Feng, Ziwei Shan, Yuchen Fang, Yiyang Tan, Sihan Lu, Shuqi Gu, Lintao Ma, Xingyu Lu, Kan Ren

机构 * School of Information Science and Technology, ShanghaiTech University（信息科学与技术学院，上海科技大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

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

AI总结 提出KairosAgent框架，通过结合基于LLM的推理器和基于TSFM的预测器，并引入强化学习范式，实现跨模态时间序列的零样本预测。

BASIS: Batchwise Advantage Estimation from Single-Rollout Information Sharing for LLM Reasoning

BASIS: 基于单次采样信息共享的批量优势估计用于LLM推理

Shijin Gong, Erhan Xu, Kai Ye, Francesco Quinzan, Giulia Livieri, Chengchun Shi

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； London School of Economics and Political Science（伦敦政治经济学院） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 提出BASIS算法，通过单次采样和批次内信息共享改进价值函数估计，在减少计算开销的同时提升策略优化性能。

Comments 17 pages, 7 figures

BAIT: Boundary-Guided Disclosure Escalation via Self-Conditioned Reasoning

BAIT: 基于边界引导的自我条件推理披露升级

Xuan Luo, Yue Wang, Geng Tu, Jing Li, Ruifeng Xu

机构 * The Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Shenzhen University（深圳大学） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

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

AI总结 提出BAIT三步越狱框架，通过识别保护边界、细化边界和请求详细示例，利用模型自身推理和一致性倾向实现恶意目标披露，实验表明在多个基准上攻击成功率显著优于传统方法。

Harmony in Diversity: Multi-domain Contrastive Policy Optimization for Large Reasoning Models

多样性中的和谐：面向大型推理模型的多域对比策略优化

Zongji Yu, Wenshui Luo, Yiliu Sun, Hao Fang, Runmin Cong, Chaochao Lu, Chen Gong

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shandong University（山东大学） 纠错

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

AI总结 提出多域对比策略优化（MCPO），通过对比学习促进跨域知识迁移并减少干扰，提升大型推理模型在多域场景下的推理能力。

Comments 25 pages, 5 figures

CurveRL: Principled Distribution-Aware Context Reweighting for LLM Reasoning

CurveRL: 用于LLM推理的基于分布感知的上下文重加权原则

Ke Sun, Yizhou Zhao, Jiayi Xin, Qi Long, Weijie Su

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CurveRL方法，通过分位数坐标变换实现分布感知的提示重加权，在RLVR框架下统一优化理论并显著提升推理性能。

CoReVAD: A Contextual Reasoning Framework for Training-Free Video Anomaly Detection

CoReVAD: 一种无需训练的视频异常检测上下文推理框架

Hyeongmuk Lim, Youngbum Hur

机构 * Department of Industrial Engineering, Inha University, Incheon, Republic of Korea（韩国釜山大学工业工程系） 纠错

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

AI总结 提出CoReVAD框架，利用单一冻结视觉语言模型直接生成异常分数和时间描述，通过局部响应清洗和全局时序上下文精炼实现无需训练的视频异常检测，在UCF-Crime和XD-Violence数据集上取得竞争性能并提供可解释解释。

Comments Accepted to ICPR 2026

Pelican-Unify 1.0: A Unified Embodied Intelligence Model for Understanding, Reasoning, Imagination and Action

Pelican-Unify 1.0：一种用于理解和推理、想象和行动的统一具身智能模型

Yi Zhang, Yinda Chen, Che Liu, Zeyuan Ding, Jin Xu, Shilong Zou, Junwei Liao, Jiayu Hu, Xiancong Ren, Xiaopeng Zhang, Yechi Liu, Haoyuan Shi, Zecong Tang, Haosong Sun, Renwen Cui, Kuishu Wu, Wenhai Liu, Yang Xu, Yingji Zhang, Yidong Wang, Senkang Hu, Jinpeng Lu, Nga Teng Chan, Yechen Wu, Zeting Liu, Xianzhou Hou, Yong Dai, Jian Tang, Xiaozhu Ju

机构 * Beijing Innovation Center of Humanoid Robotics (X-Humanoid)（北京人形机器人创新中心（X-Humanoid）） 纠错

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

AI总结 本文提出Pelican-Unify 1.0，一种基于统一原则训练的首个具身基础模型，通过单一视觉语言模型作为统一理解模块，将场景、指令、视觉上下文和行动历史映射到共享语义空间，并通过统一推理模块生成任务、行动和未来导向的思维链，最终将隐藏状态投影到密集潜在变量中，再通过统一未来生成器生成未来视频和行动。

When to Re-Commit: Temporal Abstraction Discovery for Long-Horizon Vision-Language Reasoning

何时重新承诺：为长时间视觉-语言推理发现时间抽象

Chen Li, Zhantao Yang, Fangyi Chen, Han Zhang, Anudeepsekhar Bolimera, Marios Savvides

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种可学习的状态条件化承诺深度方法，用于长时间视觉-语言推理任务，通过动态调整承诺深度，提高了求解率并减少了基本动作数量，优于固定深度基线和现有模型。

Transformation-Augmented GRPO for Enhancing Exploration in Reasoning of Large Language Models

增强推理探索的变换增强GRPO

Khiem Le, Phuc Nguyen, Youssef Mroueh, Chi-Heng Lin, Shangqian Gao, Ting Hua, Nitesh V. Chawla

机构 * University of Notre Dame（诺特大学） ； IBM Research（IBM研究院） ； Meta AI ； Florida State University（佛罗里达州立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出变换增强GRPO（TA-GRPO）方法，通过问题重述解决大语言模型强化学习中梯度消失和多样性崩溃问题，提升模型在推理任务中的探索能力。

Reasoning Portability: Guiding Continual Learning for MLLMs in the RLVR Era

推理可移植性：引导MLLMs在RLVR时代的持续学习

Qiuhe Hong, Yuyang Liu, Shuo Yang, Tiantian Peng, Fei Zhu, Yonghong Tian

机构 * Shenzhen Graduate School of Peking University（北京大学深圳研究生院） ； Centre for Artificial Intelligence and Robotics, HKISI, CAS（香港科学院人工智能与机器人研究中心） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种名为推理可移植性（RP）的机制，通过在持续学习中引入推理层面的约束，改进了多模态大语言模型在RLVR环境下的适应能力，实验表明RDB-CL在提升最后准确率方面优于基线方法。

Query-Conditioned Graph Retrieval for Contextualized LLM Reasoning in Personalized Wearable Data

基于查询的图检索用于个性化可穿戴数据中的上下文化LLM推理

Zhenyu Lu, Mahyar Abbasian, Amir M. Rahmani

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of California, Irvine（加州大学 Irvine 分校） 纠错

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

AI总结 本文提出WAG框架，通过图检索实现LLM在可穿戴数据中的上下文化推理，通过构建个性化知识图谱并检索查询条件子图，提高推理效率和生成质量。

PersonaDual: Balancing Personalization and Objectivity via Adaptive Reasoning

PersonaDual: 通过自适应推理平衡个性化与客观性

Xiaoyou Liu, Xinyi Mou, Shengbin Yue, Liang Wang, Yuqing Wang, Qiexiang Wang, Tianrui Qin, Zhongyu Wei

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

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

AI总结 本文提出PersonaDual框架，通过自适应切换模式，在单一模型中实现通用客观推理与个性化推理的平衡，减少干扰并提升客观问题解决能力。

MemOCR: Layout-Aware Visual Memory for Efficient Long-Horizon Reasoning

MemOCR: 一种面向布局的视觉记忆用于高效的长周期推理

Yaorui Shi, Shugui Liu, Yu Yang, Wenyu Mao, Yuxin Chen, Qi GU, Hui Su, Xunliang Cai, Xiang Wang, An Zhang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； School of Computing（计算学院） 纠错

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

AI总结 MemOCR通过利用视觉布局进行自适应信息密度分配，提高了在有限上下文预算下的长周期推理效率，其核心方法是维护结构化的丰富文本记忆并将其渲染为图像，以实现对关键证据的视觉优先级分配和辅助细节的压缩，从而在各种基准测试中优于基于文本的基线方法。

Kernelized Advantage Estimation: From Nonparametric Statistics to LLM Reasoning

核化优势估计：从非参数统计到大语言模型推理

Shijin Gong, Kai Ye, Jin Zhu, Xinyu Zhang, Hongyi Zhou, Chengchun Shi

机构 * School of Management, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学管理学院） ； Department of Statistics, London School of Economics and Political Science（伦敦政治经济学院统计系） ； School of Mathematics, University of Birmingham（伯明翰大学数学学院） ； Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences（中国科学院数学与系统科学研究院） ； Department of Mathematics, Tsinghua University（清华大学数学系） 纠错

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

AI总结 本文提出利用非参数统计方法提升大语言模型推理中的优势估计，通过核平滑技术实现高效的价值函数估计与策略优化，提升政策学习质量。

Comments 45 pages, 5 figures

Teaching Large Language Models When Not to Know: Learning Temporal Critique for Ex-Ante Reasoning

教大语言模型何时不知：学习事前推理的临时批评

Chenlu Ding, Jiancan Wu, Yanchen Luo, Zheyuan Liu, Yancheng Yuan, Xiang Wang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； University of Notre Dame（圣母大学） 纠错

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

AI总结 本文研究大语言模型在时间截止下的推理失败，提出TCFT框架通过训练模型识别时间泄漏并判断响应的可接受性，实验表明其在减少时间泄漏方面优于提示和监督微调方法。

ReasonEdit: Editing Vision-Language Models using Human Reasoning

ReasonEdit：通过人类推理编辑视觉语言模型

Jiaxing Qiu, Kaihua Hou, Roxana Daneshjou, Ahmed Alaa, Thomas Hartvigsen

机构 * University of Virginia（弗吉尼亚大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 ReasonEdit通过引入人类推理机制，改进视觉语言模型的编辑能力，提升编辑泛化性能。

Relational reasoning and inductive bias in transformers and large language models

变换器中的关系推理与归纳偏置

Jesse Geerts, Andrew Liu, Stephanie Chan, Claudia Clopath, Kimberly Stachenfeld

机构 * Imperial College London（帝国理工学院伦敦分校） ； Google（谷歌） ； DeepMind（深度Mind） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了变换器和大语言模型在关系推理中的表现，比较了基于权重学习和上下文学习的机制，发现基于权重学习的模型能进行传递推理，而基于上下文学习的模型则依赖训练数据进行传递推理，预训练可使上下文学习模型更接近权重学习模型。

Comments 15 pages, 10 figures

DiffAdapt: Difficulty-Adaptive Reasoning for Token-Efficient LLM Inference

DiffAdapt：面向令牌高效大语言模型推理的难度自适应推理

Xiang Liu, Xuming Hu, Xiaowen Chu, Eunsol Choi

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； New York University（纽约大学） 纠错

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

AI总结 本文提出DiffAdapt框架，通过分析推理轨迹中的熵分布，根据问题难度选择不同的推理策略，减少令牌使用量，提升推理效率。

Comments ICLR 26

Star Elastic: Many-in-One Reasoning LLMs with Efficient Budget Control

Star Elastic：多模型一体的推理LLM及其高效预算控制

Ali Taghibakhshi, Ruisi Cai, Saurav Muralidharan, Sharath Turuvekere Sreenivas, Aditya Vavre, Ameya Sunil Mahabaleshwarkar, Bilal Kartal, Sheldon Liang, Marcin Chochowski, Zijia Chen, Akhiad Bercovich, Ran Zilberstein, Ran El-Yaniv, Yonatan Geifman, Daniel Korzekwa, Yoshi Suhara, Oluwatobi Olabiyi, Ashwath Aithal, Nima Tajbakhsh, Pavlo Molchanov

机构 * NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 本文提出Star Elastic方法，通过单次训练任务添加多个嵌套子模型，降低训练成本并解决静态架构的刚性问题，实现动态预算控制，提升推理准确率和效率。

How Well Do LLMs Perform on the Simplest Long-Chain Reasoning Tasks: An Empirical Study on the Equivalence Class Problem

LLMs在最简单的长链推理任务上表现如何：等价类问题的实证研究

Chun Zheng, Lianlong Wu, Bingqian Li, Lvting Liu, Yi Zhou

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

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

AI总结 本文评估了LLMs在等价类问题上的表现，发现非推理模型无法解决，而推理模型虽更优但仍难以完全解决，且问题难度随连接概率和变量数变化而变化。

Comments 9 pages, 5 figures

Motion-o: Trajectory-Grounded Video Reasoning

Motion-o：基于轨迹的视频推理

Bishoy Galoaa, Shayda Moezzi, Xiangyu Bai, Sarah Ostadabbas

机构 * Northeastern University（东北大学） 纠错

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

AI总结 Motion-o通过引入运动链推理，使视频推理模型能够显式且可验证地表示物体运动轨迹，提升动态和轨迹依赖性推理的可监督性。

Replicating Human Motivated Reasoning Studies with LLMs

用LLMs复制人类动机性推理研究

Neeley Pate, Adiba Mahbub Proma, Hangfeng He, James N. Druckman, Daniel C. Molden, Gourab Ghoshal, Ehsan Hoque

机构 * University of Rochester（罗切斯特大学） ； Northwestern University（西北大学） 纠错

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

AI总结 研究通过复制四项政治动机性推理研究，发现基础LLM行为与人类行为不一致，且不同模型在回避回答和整合论点方面有相似表现，表明基础LLM可能不模拟人类动机性推理过程。

Creative Robot Tool Use by Counterfactual Reasoning

通过反事实推理实现创意机器人工具使用

M. Tuluhan Akbulut, Varun Satheesh, Ahmed Jaafar, Alper Ahmetoglu, Shane Parr, Aditya Ganeshan, Shivam Vats, George Konidaris

机构 * Brown University（布朗大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种因果推理框架，用于识别超出其主要目标的合适工具。通过动态模型模拟实验发现工具与任务的因果关系，并通过几何和物理特征扰动生成反事实工具，实现更可靠的工具选择和更强的技能关键点迁移。

Comments Under review

Training-Free Time Series Classification via In-Context Reasoning with LLM Agents

无需训练的时间序列分类通过LLM代理的上下文推理

Songyuan Sui, Zihang Xu, Xia Hu

机构 * Rice University（Rice大学） 纠错

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

AI总结 本文提出FETA框架，利用上下文推理实现无需训练的时间序列分类，通过多代理结构提升效率和可解释性，在多个数据集上取得优异性能。

Comments 8 pages main content, 12 pages total including appendix, 1 figure

MemOVCD: Training-Free Open-Vocabulary Change Detection via Cross-Temporal Memory Reasoning and Global-Local Adaptive Rectification

MemOVCD：基于跨时间记忆推理和全局局部自适应校正的无训练开放词汇变化检测

Zuzheng Kuang, Honghao Chang, Boqiang Liang, Haoqian Wang, Lijun He, Fan Li, Haixia Bi

机构 * School of Information and Communications Engineering, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学信息与通信工程学院） 纠错

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

AI总结 MemOVCD通过跨时间记忆推理和全局局部自适应校正，解决开放词汇变化检测中时间耦合不足和局部碎片化问题，验证了其在多基准上的有效性。

Evaluating Strategic Reasoning in Forecasting Agents

评估预测代理中的战略推理

Tom Liptay, Dan Schwarz, Rafael Poyiadzi, Jack Wildman, Nikos I. Bosse

机构 * FutureSearch（未来搜索） 纠错

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

AI总结 本文提出BTF-2基准测试，通过1417个预测问题评估代理的预测准确性及战略推理能力，发现专家预测者在评估政治和商业领袖的激励、判断其执行计划的可能性及建模制度过程方面存在不足。

MARVIS: Modality Adaptive Reasoning over VISualizations

MARVIS：基于可视化模态自适应推理

Benjamin Feuer, Lennart Purucker, Oussama Elachqar, Chinmay Hegde

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Prior Labs（Prior实验室） ； New York University（纽约大学） 纠错

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

AI总结 MARVIS通过将潜在嵌入空间转换为可视化表示，并利用VLM的空间和细粒度推理能力，实现跨视觉、音频、生物和表格域的预测，以3B参数模型在多个领域超越Gemini 2.0。

ReCreate: Reasoning and Creating Domain Agents Driven by Experience

ReCreate：基于经验的推理与创造领域代理框架

Zhezheng Hao, Hong Wang, Jian Luo, Jianqing Zhang, Yuyan Zhou, Qiang Lin, Can Wang, Hande Dong, Jiawei Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Tencent（腾讯） ； Independent Researcher（独立研究者） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Hangzhou High-Tech Zone (Binjiang) Institute of Blockchain and Data Security（杭州高新技术区（滨江）区块链与数据安全研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出ReCreate框架，通过利用代理交互历史，自动创建和适应领域代理，优于人类设计和现有自动化方法。