大模型推理能力

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

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。

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

ScaleToT: Generalizing Structured LLM Reasoning for Billion-Scale Low-Activity User Modeling

ScaleToT: 将结构化LLM推理泛化到十亿级低活跃用户建模

Tianbao Ma, Chang Xi, Yichuan Zou, Chengen Li, Linxun Chen, Zilong Lu, Yanan Niu, Zhaojie Liu, Han Li, Kun Gai

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

AI总结 提出ScaleToT，通过从少量LLM处理子集学习结构化推理并泛化到大规模低活跃用户，使用有界熵引导的思维树和OSIPO训练学生模型，在十亿级广告部署中提升LT30 6.738%。

AdaSTORM: Scaling LLM Reasoning on Dynamic Graphs via Adaptive Spatio-Temporal Multi-Agent Collaboration

AdaSTORM: 通过自适应时空多智能体协作扩展动态图上的LLM推理

Bing Hao, Ruijie Wang, Haodong Qian, Yunlong Chu, Yuhang Liu, Yumeng Lin, Minglai Shao, Jianxin Li

机构 * Tianjin University, China（天津大学，中国） ； Beihang University, China（北航大学，中国） 纠错

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

AI总结 提出AdaSTORM框架，通过自适应分区和时空解耦的多智能体协作，将动态图推理扩展到千节点规模，准确率超90%，无需外部工具。

DeepRoot: A KG-Coordinated Multi-Agent System for Therapeutic Reasoning over Historical Medical Texts

DeepRoot: 一个基于知识图谱协调的多智能体系统，用于历史医学文本的治疗推理

Zijian Carl Ma, Sean J. Wang, Sijbren Kramer, Li Erran Li

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

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

AI总结 提出DeepRoot多智能体系统，通过联合构建和利用验证知识图谱，将接地与推理分离并组合，从历史医学文本中恢复药物-疾病治疗关系，显著优于基线LLM和工具调用LLM。

Journal ref ICML 2026 GenBio; ACM CAIS 2026 Workshop AI Agents for Discovery in the Wild

Neuron Level Analysis of Large Language Model in Legal Domain Reasoning

法律领域推理中大语言模型的神经元级分析

Eri Onami, Youmi Ma, Shuhei Kurita, Naoaki Okazaki

机构 * Institute of Science Tokyo（东京科学大学） ； NII（国立信息学研究所） ； AIST（产业技术综合研究所） 纠错

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

AI总结 通过神经元归因分数识别并抑制关键神经元，发现存在任务特异性神经元和跨任务通用神经元，法律领域神经元重叠度高且分布受输入格式影响。

AdaSR: Adaptive Streaming Reasoning with Hierarchical Relative Policy Optimization

AdaSR: 自适应流式推理与分层相对策略优化

Junlong Tong, Wenqi Xu, Yingqi Fan, Anhao Zhao, Xuan Lu, Yang Tan, Xiaoyu Shen

机构 * Eastern Institute of Technology, Ningbo（宁波东方理工大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Southeast University（东南大学） ； Xi’an Jiaotong-Liverpool University（西交利物浦大学） 纠错

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

AI总结 提出AdaSR框架，通过分层相对策略优化（HRPO）实现流式输入下的自适应推理，在推理准确率、计算效率和流式延迟间取得更好平衡。

Limited Marginal Benefit of Reasoning-Heavy LLM Deployment in ESG Narrative Scoring: A 4-Model Consensus Study on Japanese Listed Firms

ESG叙述评分中重度推理LLM部署的有限边际收益：一项关于日本上市公司的4模型共识研究

Hiroyuki Kokubu

机构 * Kansai University（关西大学） 纠错

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

AI总结 通过4模型共识设计，研究在ESG叙述评分中，重度推理模型相比非推理模型是否带来显著收益，发现其边际收益有限且成本高昂。

Comments 12 pages. Earlier version available on SSRN, Abstract ID 6683303

Reasoning as Pattern Matching: Shared Mechanisms in Human and LLM Everyday Reasoning

推理即模式匹配：人类与LLM日常推理中的共享机制

Zach Studdiford, Gary Lupyan

机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

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

AI总结 研究通过比较人类和25个LLM在日常因果推理中的错误模式，发现两者均表现出模式匹配而非抽象世界模型驱动的推理，并识别出LLM中驱动响应的注意力头可预测人类推理错误。

Comments 13 pages main text, 51 pages supplementary text

PRISM: Prosody-Integrated Multi-Agent Reasoning Framework for Empathetic Spoken Dialogue

PRISM：用于共情口语对话的韵律集成多智能体推理框架

Wen Zhang, Xiaocui Yang, Zhuoyue Gao, Shi Feng, Daling Wang, Yifei Zhang

机构 * School of Computer Science and Engineering, Northeastern University（东北大学计算机科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 提出PRISM多智能体框架，通过解耦语音感知、响应生成和语音合成，并引入韵律到语言翻译机制，实现共情口语对话中的韵律适当性和知识集成。

Comments Accepted to Interspeech 2026

Which Speech Representation Better Matches Text-Native Reasoning? A Study of Speech-Text Alignment on Frame Rate and Representation

哪种语音表示更匹配文本原生推理？帧率和表示对语音-文本对齐的研究

Zhen Ye, Xu Tan, Yiming Li, Guangyan Zhang, Chimin Chan, Haohe Liu, Zhengxi Liu, Hongzhan Lin, Zheqi Dai, Xinshen Zhang, Peiwen Sun, Qiuqiang Kong, Wei Xue

机构 * Hong Kong University of Science and Technology, Hong Kong SAR（香港理工大学） ； Tencent, China（腾讯） ； University of Surrey, United Kingdom（Surrey大学） ； Chinese University of Hong Kong, Hong Kong SAR（香港中文大学） ； Hong Kong Baptist University, Hong Kong SAR（香港 Baptist大学） ； Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong SAR（香港理工大学） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 研究语音与文本模态差异中的时间粒度不匹配问题，提出因子化FSQ和轻量非自回归音频LM头以降低帧率，发现4.17Hz帧率结合中间层表示对齐在语音问答中表现最佳。

Comments Accepted by Interspeech 2026 long paper

Verifiable Environments Are LEGO Bricks: Recursive Composition for Reasoning Generalization

可验证环境是乐高积木：递归组合实现推理泛化

Hao Xiang, Qiaoyu Tang, Le Yu, Yaojie Lu, Xianpei Han, Ben He, Le Sun, Bowen Yu, Peng Wang, Hongyu Lin, Dayiheng Liu

机构 * University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Chinese Information Processing Laboratory, Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所信息处理实验室） ； Qwen Team, Alibaba Group（阿里巴巴集团Qwen团队） 纠错

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

AI总结 提出RACES框架，将可验证环境视为可递归组合的构建块，通过定义四种组合算子自动生成复合环境，在六个未见基准上平均提升DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 3.1分，且仅用50个基础环境即可达到300个环境的性能。

From Prompts to Tokens: Internalizing Causal Supervision in Vision-Language Model for Multi-Image Causal Reasoning

从提示到标记：将因果监督内化到视觉-语言模型中进行多图像因果推理

Haoping Yu, Yuanxi Li, Jing Ma

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 提出BridgeVLM，通过从多图像输入诱导因果图并转换为因果标记，注入LLM解码器进行因果消息传递，显著提升多图像因果推理性能。

Predicting Future Behaviors in Reasoning Models Enables Better Steering

推理模型中预测未来行为以实现更好的引导

Evgenii Kortukov, Piotr Komorowski, Florian Klein, Paula Engl, Gabriele Sarti, Seong Joon Oh, Sebastian Lapuschkin, Wojciech Samek

机构 * Fraunhofer HHI（弗劳恩霍夫海因里希·赫兹研究所） ； Northeastern University（东北大学） ； KAIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 通过训练激活探针预测推理模型未来行为，提出未来探针控制生成（FPCG）方法，在多个评估中实现几乎无质量下降的引导。

Atomic Intent Reasoning: Bringing LLM Semantics to Industrial Cross-Domain Recommendations

原子意图推理：将LLM语义引入工业跨域推荐

Zhuohang Jiang, Yuxin Chen, Shijie Wang, Haohao Qu, Zhou Jindong, Wenqi Fan, Li Qing, Dongxu Liang, Jun Wang

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） 纠错

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

AI总结 提出AIR框架，通过离线LLM推理与在线高效检索组合，实现工业级跨域推荐，在快手电商中GMV提升3.446%。

Journal ref Proceedings of the 32nd ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining V.2 (KDD '26), August 09--13, 2026, Jeju Island, Republic of Korea

Stabilizing On-Policy Distillation for MLLM Reasoning with Global Normalization

稳定基于策略的蒸馏用于多模态大语言模型推理的全局归一化

Dongze Hao, Zhiwei Jin, Chen Chen, Haonan Lu

机构 * OPPO AI Center（OPPO AI中心） 纠错

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

AI总结 针对策略蒸馏中异常状态导致梯度不稳定的问题，提出全局归一化蒸馏策略优化（GNDPO），通过将KL分数转化为批次级相对优势来稳定优化，提升多模态推理任务的训练鲁棒性和性能。

Think Before You Act: Intention-Guided Reasoning for LLM-Based Location Prediction

三思而后行：基于意图引导推理的LLM位置预测

Qingxiang Liu, Anqi Liang, Zhuoyang Jiang, Yutian Jiang, Sisuo Lyu, Yu Ji, Haomin Wen, Yuxuan Liang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

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

AI总结 提出IntentPOI框架，通过两阶段意图引导推理（先推断用户出行意图，再基于意图选择POI），将位置预测从直接轨迹匹配转化为意图推理，在三个真实数据集上超越11个基线。

Not All Tokens Are Equal: Inflation-Aware Routing for Agentic LLM Systems

并非所有token都平等：面向智能体大语言模型系统的感知通胀路由

Heming Fu, Shan Lin, Qianqian Xie, Guojun Xiong

机构 * Stony Brook University（石溪大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：CoT(abstract,abstract_cn)；reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 针对智能体LLM系统的token通胀问题，提出四阶段路由框架InflationAgent，通过测量通胀、引入CBE信号、最大化SER并采用新鲜升级策略，在GSM8K上优于FrugalGPT。

FIRM: Fine-Grained Intra-Token Representation of Masks for Remote Sensing Reasoning Segmentation

FIRM：面向遥感推理分割的掩码细粒度令牌内表示

Weidong Tang, Kaiyu Li, Yikai Wang, Yanan Wu, Haotian Gan, Shihong Wang, Xiangyong Cao

专题命中 其他推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 本文提出FIRM模型，通过预测视觉令牌内的r×r二值子单元掩码代码结合轻量连续渲染器优化边界，在5个遥感推理分割基准上取得领先结果，提升了细粒度分割性能。

Reasoning from Traces: Divergence-Guided Agentic Repair of WebAssembly Discrepancies

从痕迹中推理：分歧引导的智能体修复WebAssembly差异

Liyan Huang, Kaicheng Wang, Weihang Wang

专题命中 其他推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 本文提出WasmMend系统，通过差分痕迹分析定位Wasm与原生执行的分歧函数，引导LLM智能体生成补丁，在真实C/C++项目上修复率达70.0%，优于基线方法。

Adaptive Emotional Video Captioning via Affective Heterogeneous Graph Reasoning and Multi-task Joint Learning

基于情感异质图推理与多任务联合学习的自适应情感视频描述

Junbo Wang, Liangyu Fu, Yuke Li, Xuecheng Wu, Zhiyong Wang

机构 * School of Software, Northwestern Polytechnical University（西北工业大学软件学院） ； School of Computer Science, The University of Sydney（悉尼大学计算机学院） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 针对现有情感视频描述方法情感先验处理的缺陷，提出基于情感异质图与多任务联合学习的SAGML框架，实现了更鲁棒的情感视频描述性能。

CHILL-Harness: Counterfactual Harness Learning for Efficient Reasoning in Long-Horizon Agents

CHILL-Harness：用于长期智能体高效推理的反事实控制学习

Jiarun Fu, Lizhong Ding, Sida Chen, Honglei Xin, Chunhui Zhang, Pengqi Li, Qiuning Wei, Ye Yuan, Guoren Wang

专题命中 其他推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 研究长期智能体控制中因依赖固定策略导致效率低的问题，提出CHILL-Harness方法，通过因果干预效应学习和优势实现因果编排，结合成功保留目标与约束，在多任务实验中减少消耗与时间，保持或提高任务成功率。

Reasoning-Guided Part-Level Visual Grounding via Reinforcement Learning

通过强化学习进行推理引导的部件级视觉定位

Kazi Sajeed Mehrab, Hani Alomari, Najibul Haque Sarker, Chia-Wei Tang, Zaber Ibn Abdul Hakim, Anuj Karpatne, Chris Thomas

专题命中 其他推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 研究部件级视觉定位难题，提出OP - HRG粗到细推理引导定位策略，先定位父物体再定位部件，经自我检查反思结果，引入部件感知GRPO框架训练，训练的4B模型性能优异且可迁移到推理分割。

Comments ECCV 2026

When is LLM-Based Program Reasoning Correct? A Completion Semantics for LLM-Based Code Inference

基于大语言模型的程序推理何时正确？基于大语言模型的代码推理的补全语义

Zhiyuan Liu, Yihe Li, Trevor E. Carlson, Huiyan Wang, Ruijie Meng, Gregory J. Duck

专题命中 其他推理 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 研究基于大语言模型的程序推理何时正确，引入补全语义，将不完整程序形式化，定义存在性推理正确性。以见证生成工作流程实例化方法，在真实任务上评估，能区分合理与不合理推理，为验证不完整程序推理提供实用机制。

Comments 28 pages, 4 figures, 3 tables