大模型推理能力

From Reasoning Depth to Reasoning Breadth: Evaluating Multi-Point Associative Reasoning in Large Language Models

从推理深度到推理广度：评估大型语言模型中的多点关联推理

Si'an Xie, Jiaxun Liu, Biao Yang, Wei Yuan, Fan Yang, Tingting Gao, Ming Wu

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Peking University（北京大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） 纠错

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

AI总结 该研究构建了中英双语多点关联推理基准MPAR-Bench，发现大型语言模型的推理深度未自动带来稳健的推理广度，当前基准未充分覆盖推理广度。

SAKE: Structured Agentic Knowledge Extrapolation for Complex LLM Reasoning via Reinforcement Learning

SAKE：通过强化学习进行复杂LLM推理的结构代理知识外推

Jiashu He, Jinxuan Fan, Bowen Jiang, Ignacio Hounie, Dan Roth, Alejandro Ribeiro

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 SAKE通过强化学习训练LLM自主检索和外推结构化知识，提升生物医学和常识领域推理性能，同时减少90%以上token使用。

Streaming Communication in Multi-Agent Reasoning

多智能体推理中的流式通信

Zhen Yang, Xiaogang Xu, Wen Wang, Cong Chen, Xander Xu, Ying-Cong Chen

机构 * HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； ZJU（浙江大学） ； HKUST（香港科技大学） 纠错

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

AI总结 提出流式多智能体推理系统StreamMA，通过将推理步骤实时流式传输给下游智能体来降低延迟，并意外地提升了效果，同时首次给出流式、串行和单协议三种模式的闭式联合分析。

Comments project page: https://zhenyangcs.github.io/StreamMA-website/

Copy Less, Ground More: Overcoming Repetitive Copying in Long-Context Reasoning via Evidence-Aware Reinforcement Learning

少复制，多扎根：通过证据感知强化学习克服长上下文推理中的重复复制

Lizhe Fang, Weizhou Shen, Tianyi Tang, Yisen Wang

机构 * Peking University（北京大学） ； 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.CL、cs.AI

AI总结 研究长上下文推理中语言模型的重复复制问题，提出GEAR奖励塑造方法，通过区分关键证据和干扰上下文来增强奖励信号，经实验验证该方法能提升模型性能，减少重复复制，凸显准确扎根证据对长上下文推理的重要性。

Controllable LLM Reasoning via Sparse Autoencoder-Based Steering

通过稀疏自编码器基于的转向实现可控的大语言模型推理

Yi Fang, Wenjie Wang, Mingfeng Xue, Boyi Deng, Fengli Xu, Dayiheng Liu, Fuli Feng

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Alibaba Group（阿里巴巴集团） ； Tsinghua University（清华大学） 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SAE-Steering方法，通过稀疏自编码器分解隐藏状态，实现对大语言模型推理策略的高效控制，提升推理准确率和灵活性。

Comments Accepted to the ACL 2026 Main

Show Me How You Reason and I'll Tell You Who You Are: Reasoning Graphs for Robust LLM Authorship Attribution

告诉我你如何推理，我就能说出你是谁：用于可靠大语言模型作者归属的推理图

Zlata Kikteva, Artur Romazanov, Annette Hautli-Janisz, Ramon Ruiz-Dolz

机构 * University of Passau（帕绍大学） ； University of Dundee（邓迪大学） 纠错

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

AI总结 针对LLM生成文本检测和作者归属问题，此前方法易受改写等影响。本文提出利用论证挖掘管道提取推理图的图神经网络方法，在混淆攻击及新模型版本文本评估中，相比传统基线展现更强鲁棒性和泛化能力，提升了检测准确率。

MedicalAgentsBench for Complex Medical Reasoning: Comparing Internalized Reasoning Models versus Externalized Agent-based Frameworks

MedicalAgentsBench：复杂医学推理基准——比较内化推理模型与外化智能体框架

Yanjun Shao, Xiangru Tang, Jiwoong Sohn, Jiapeng Chen, Yuxuan Liao, Jiayi Zhang, Jinyu Xiang, Fang Wu, Yilun Zhao, Chenglin Wu, Wenqi Shi, Arman Cohan, Mark Gerstein

机构 * Program in Computational Biology & Biomedical Informatics, Yale University（计算生物学与生物医学信息学项目，耶鲁大学） ； Department of Biomedical Informatics & Data Science, Yale University（生物医学信息学与数据科学系，耶鲁大学） ； Department of Computer Science, Yale University（计算机科学系，耶鲁大学） ； Department of Biosystems Science and Engineering, ETH Zurich（生物系统科学与工程系，苏黎世联邦理工学院） ； Department of Computer Science, Stanford University（计算机科学系，斯坦福大学） ； Department of Bioinformatics, UT Southwestern Medical Center（生物信息学系，德克萨斯西南医学中心） 纠错

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

AI总结 提出MedicalAgentsBench基准（862个复杂临床问题），比较内化推理模型与外化智能体框架在医学推理中的表现，发现两者效果可叠加，最优组合为o3-mini+MDAgents（准确率35.1%）。

Comments https://github.com/gersteinlab/MedicalAgentsBench

MentisOculi: Revealing the Limits of Reasoning with Mental Imagery

MentisOculi: 揭示心智图像推理的局限性

Jana Zeller, Thaddäus Wiedemer, Fanfei Li, Thomas Klein, Prasanna Mayilvahanan, Matthias Bethge, Felix Wichmann, Ryan Cotterell, Wieland Brendel

机构 * Max Planck Institute for Informatics（马克斯·普朗克信息研究所） 纠错

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

AI总结 提出MentisOculi基准，通过多步推理问题测试前沿模型利用视觉表示辅助推理的能力，发现视觉策略普遍无法提升性能，且统一多模态模型存在生成错误累积和无法利用真实可视化的问题。

Comments 9 pages, 8 figures, Accepted at ICML 2026

MoT: Modularization-of-Thought Prompting for Effective Code Generation

MoT：用于有效代码生成的思维模块化提示

Ruwei Pan, Hongyu Zhang

专题命中 复杂问题求解 ：CoT(abstract,abstract_cn)；reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)

AI总结 研究针对大语言模型代码生成中现有提示技术不足，提出MoT技术，利用模块化原则分解问题，用MLR图构建推理过程，经实验对比六种基线技术，在八个基准上显著提升代码生成性能，Pass@1分数达58.1%至95.1%。

CastFSR: A Fast--Slow--Reflect Agentic Reasoning Framework for Context-Aware Time Series Forecasting

CastFSR：用于上下文感知时间序列预测的快慢反思智能体推理框架

Xiaoyu Tao, Mingyue Cheng, Bokai Pan, Chuang Jiang, Huanjian Zhang, Tian Gao, Yaguo Liu, Qi Liu, Enhong Chen

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

AI总结 本研究提出CastFSR智能体框架，将上下文感知时间序列预测建模为快慢反思工作流，通过实验证明其在公共数据集上的表现优于代表性基线。

LaViT: Aligning Latent Visual Thoughts for Multi-modal Reasoning

LaViT：对齐潜在视觉思维以进行多模态推理

Linquan Wu, Tianxiang Jiang, Yifei Dong, Haoyu Yang, Fengji Zhang, Shichaang Meng, Ai Xuan, Linqi Song, Jacky Keung

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Utrecht University（乌特勒支大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

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

AI总结 LaViT通过对齐潜在视觉思维提升多模态推理能力，实现视觉感知增强和模型性能突破。

ViSR-KGC: Visual Subgraph Reasoning with Vision-Language Models for Multimodal Knowledge Graph Completion

ViSR-KGC：结合视觉语言模型的视觉子图推理用于多模态知识图谱补全

Jiafan Li, Mengxue Yang, Jiaqi Zhu, Liang Chang, Ying Li, Hongan Wang

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） ； CITIC Securities（中信证券） ； School of Artificial Intelligence, Beijing Normal University（北京师范大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 针对多模态知识图谱补全的痛点，提出ViSR-KGC方法，结合表示学习、视觉语言模型与预训练常识，通过提取查询感知子图并转换为可视化内容辅助VLM推理缺失实体。

HyperGuide: Hyperbolic Guidance for Efficient Multi-Step Reasoning in Large Language Models

HyperGuide: 用于大型语言模型高效多步推理的双曲引导

Yuyu Liu, Haotian Xu, Yanan He, Sarang Rajendra Patil, Mengjia Xu, Tengfei Ma

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； Stony Brook University（石英布鲁克大学） ； Department of Applied Mathematics and Statistics（应用数学与统计学系） ； Yale University（耶鲁大学） ； Department of Data Science（数据科学系） ； New Jersey Institute of Technology（新泽西理工学院） ； Department of Biomedical Informatics（生物医学信息学系） 纠错

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

AI总结 针对多步推理中单次生成效率高但精度低、树搜索计算量大的问题，提出通过将推理进度蒸馏为双曲几何信号来引导逐步生成，利用双曲空间的距离和角度特性编码解接近度与分支区分，训练轻量头投影隐状态并微调适配器，在多个基准上取得一致提升。

Which Models Perform Better in Inheritance Reasoning?

哪些模型在继承推理中表现更好？

Mohammed Amine Mouhoub, Chahinez Bouchekif

机构 * Paris Dauphine University（巴黎多芬纳大学） ； University of Abou Bekr Belkaïd（阿布·贝克尔·贝尔卡伊德大学） 纠错

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

AI总结 本文比较了商业和开源大语言模型在伊斯兰继承推理任务中的表现，发现商业模型在识别继承人、应用排除规则和保持推理一致性方面更优，其中Gemini 2.5 Flash表现最佳。

Hint-Guided Diversified Policy Optimization for LLM Reasoning

提示引导的多样化策略优化用于大语言模型推理

Zhiyu Cao, Kaixin Wu, Mingjie Zhong, Peifeng Li, Can Ye, Qiaoming Zhu

机构 * School of Computer Science and Technology, Soochow University（苏州大学计算机科学与技术学院） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

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

AI总结 提出提示引导的多样化策略优化（HDPO），通过“提出-选择-思考”轨迹激励模型生成多样且可靠的解决方案，提升推理能力、候选方案多样性和可靠方案识别能力。

TSRouter: Dynamic Modality-Model Selection for Time Series Reasoning

TSRouter：用于时间序列推理的动态模态-模型选择

Fangxu Yu, Tao Feng, Dehai Min, Lu Cheng, Ge Liu, Tianyi Zhou

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） ； MBZUAI（Mohamed Bin Zayed University of Artificial Intelligence） 纠错

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

AI总结 研究针对时间序列推理中不同模型能力互补及特性差异问题，提出基于图的TSRouter动态路由框架，通过构建异构图并将路由设为候选评分问题来选择最优模态-模型对，在多任务评估中性能显著提升，还具备零样本泛化等优势。

Comments Accepted to COLM 2026

DisarmRAG: Stealthy Retriever-Centric Poisoning to Disable Self-Correction in Retrieval-Augmented Generation (Extended Version)

DisarmRAG：以检索器为中心的隐秘中毒攻击，以禁用检索增强生成中的自我纠正（扩展版）

Yanbo Dai, Zhenlan Ji, Zongjie Li, Kuan Li, Shuai Wang

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

AI总结 研究针对实际部署中LLMs自我纠正能力削弱RAG攻击效果的问题，提出DisarmRAG这一专注检索器的新型中毒范式，构建含迭代协同优化与对比学习技术的攻击框架，经多模型和基准测试验证其有效性及隐秘性。

Comments This paper is an extended version of our original paper accepted by ACM CCS 2026

Policy of Thoughts: Scaling Test-Time Training for LLM Reasoning via Online Policy Evolution

思维策略：通过在线策略进化扩展大语言模型推理的测试时训练

Zhengbo Jiao, Hongyu Xian, Qinglong Wang, Yunpu Ma, Zhebo Wang, Zifan Zhang, Dezhang Kong, Meng Han

机构 * Binjiang Institute, Zhejiang University（浙江大学滨江学院） ； Shanghai University of Finance and Economics（上海财经大学） ； South China Normal University（华南师范大学） ； LMU Munich（慕尼黑大学） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

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

AI总结 研究针对大语言模型复杂推理难题，提出思维策略（PoT）框架，通过高效探索机制生成候选解，用组相对策略优化更新LoRA适配器，实现推理策略实时进化，显著提升模型性能。

Comments Under Review, preprint

Ophiuchus: Incentivizing Tool-augmented "Think with Images" for Joint Medical Segmentation, Understanding and Reasoning

Ophiuchus: 激励工具增强的“图像思考”用于联合医学分割、理解与推理

Yankai Jiang, Yujie Zhang, Peng Zhang, Wenjie Li, Yichen Li, Jintai Chen, Xiaoming Shi, Shihui Zhen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Information Hub, HKUST (Guangzhou)（信息枢纽，香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 提出Ophiuchus框架，通过三阶段训练策略（冷启动SFT、自反思微调、工具强化学习）使MLLM动态聚焦细粒度视觉区域，实现精准医学分割与诊断。

Joint Reward Modeling: Internalizing Chain-of-Thought for Efficient Visual Reward Models

联合奖励建模：将思维链内化以实现高效的视觉奖励模型

Yankai Yang, Yancheng Long, Hongyang Wei, Wei Chen, Tianke Zhang, Kaiyu Jiang, Haonan Fan, Changyi Liu, Jiankang Chen, Kaiyu Tang, Bin Wen, Fan Yang, Tingting Gao, Han Li, Shuo Yang

机构 * Harbin Institute of Technology, Shenzhen（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Kuaishou Technology（快手科技） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：chain-of-thought(title)；reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出联合奖励建模（JRM），通过共享视觉-语言骨干联合优化偏好学习和语言建模，将生成模型的语义推理能力内化到判别表示中，实现快速准确评估，在MMRB2和EditReward-Bench上取得最优结果。

What's Missing in Vision-Language Models? Probing Their Struggles with Causal Order Reasoning

视觉-语言模型缺少什么？探究它们在因果顺序推理中的困难

Zhaotian Weng, Haoxuan Li, Xin Eric Wang, Kuan-Hao Huang, Jieyu Zhao

机构 * University of Southern California（南加州大学） ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣芭芭拉分校） ； Texas A&M University（德克萨斯A&M大学） 纠错

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

AI总结 针对VLM在因果推理中的不足，提出VQA-Causal和VCR-Causal基准，发现模型在因果任务上仅略优于随机猜测，归因于训练数据缺乏因果表达，并通过难负例微调改善。

Comments 13 pages

From "Aha Moments" to Controllable Thinking: Toward Meta-Cognitive Reasoning in Large Reasoning Models via Decoupled Reasoning and Control

从“顿悟时刻”到可控思考：通过解耦推理与控制实现大型推理模型中的元认知推理

Rui Ha, Rui Pu, Chaozhuo Li, Li Sun, Sen Su

机构 * Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Chongqing University of Posts and Telecommunications（重庆邮电大学） 纠错

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

AI总结 针对大型推理模型过度思考问题，提出元认知推理框架MERA，通过解耦推理与控制、构建推理-控制交替序列训练，结合控制段策略优化，提升推理效率与准确性。

Anytime Safe PAC Efficient Reasoning

任意时间安全PAC高效推理

Chengyao Yu, Hao Zeng, Youxin Zhu, Jianguo Huang, Huajun Zeng, Bingyi Jing

机构 * Department of Statistics and Data Science（统计与数据科学系） ； Department of Statistics（统计系） ； Data Science, Southern University of Science（数据科学，南方科技大学） ； College of Computing（计算学院） ； College of Computing and Data Science（计算与数据科学学院） ； School of Statistics（统计学系） ； School of Statistics and Data Science（统计与数据科学系） ； School of Artificial Intelligence, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（人工智能学院，香港中文大学（深圳）） ； Shenzhen Loop Area Institute（深圳河套学院） 纠错

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

AI总结 针对大型推理模型计算成本高的问题，提出B-PAC推理方法，利用逆倾向评分估计构建测试超鞅，动态调整路由阈值，在部分反馈下实现任意时间安全高效推理，理论保证性能损失控制，实验减少思考模型使用达81.01%。

Comments Accepted by ICML 2026

A criterion for Artificial General Intelligence: hypothetic-deductive reasoning, tested on ChatGPT

通用人工智能的一个判据：假设-演绎推理，在ChatGPT上测试

Louis Vervoort, Vitaliy Mizyakov, Anastasia Ugleva

机构 * Higher School of Economics, Moscow（莫斯科高等经济学院） 纠错

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

AI总结 本文提出假设-演绎推理是AGI的关键推理能力，通过简单测试发现ChatGPT在复杂问题上该能力有限，并指出若AI能在广泛语境中具备此能力则可视为AGI。

Comments Minor revisions of previous version

IdealGPT: Iteratively Decomposing Vision and Language Reasoning via Large Language Models

IdealGPT: 通过大型语言模型迭代分解视觉与语言推理

Haoxuan You, Rui Sun, Zhecan Wang, Long Chen, Gengyu Wang, Hammad A. Ayyubi, Kai-Wei Chang, Shih-Fu Chang

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； HKUST（香港科技大学） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

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

AI总结 提出IdealGPT框架，利用大型语言模型迭代分解视觉语言推理任务，通过子问题生成、子答案获取和最终答案推理的循环过程，在零样本设置下显著提升多步推理性能。

Comments 13 pages, 5 figures

Med-R2: Perception and Reflection-driven Complex Reasoning for Medical Report Generation

Med-R2：面向医学报告生成的感知与反思驱动复杂推理

Hao Wang, Shuchang Ye, Jinghao Lin, Usman Naseem, Jinman Kim

机构 * The School of Computer Science, The University of Sydney（悉尼大学计算机科学学院） ； The School of Computing, Macquarie University（麦考瑞大学计算机学院） ； Doubao Medical Group, ByteDance（字节跳动 doubao 医疗集团） 纠错

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

AI总结 提出Med-R2微调策略，通过引入感知驱动的长推理过程和放射学知识指导，并加入反思机制修正感知错误，提升LVLMs在医学报告生成中的病理特征感知和诊断准确性。

Comments 28 pages, 3 figures, 1 table

Atlas: Orchestrating Heterogeneous Models and Tools for Multi-Domain Complex Reasoning

Atlas: 编排异构模型与工具实现多领域复杂推理

Jinyang Wu, Guocheng Zhai, Ruihan Jin, Jiahao Yuan, Yuhao Shen, Shuai Zhang, Zhengqi Wen, Jianhua Tao

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； East China Normal University（华东师范大学） 纠错

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

AI总结 提出ATLAS双路径框架，通过无监督聚类路由和强化学习多步路由动态选择最优模型-工具组合，在15个基准上超越GPT-4o，分布内外任务分别提升10.1%和13.1%。

Comments Accepted by ACL 2026

HCP-MAD:Heterogeneous Consensus-Progressive Reasoning for Efficient Multi-Agent Debate

HCP-MAD：用于高效多智能体辩论的异构共识渐进推理

Yiqing Liu, Hantao Yao, Wu Liu, Allen He, Yongdong Zhang

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

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

AI总结 提出HCP-MAD框架，通过异构共识验证和自适应停止机制，在保持准确率的同时大幅降低多智能体辩论的token成本。

Edit Knowledge, Not Just Facts via Multi-Step Reasoning over Background Stories

编辑知识，而不仅仅是事实：基于背景故事的多步推理

Ya Gao, Kalle Kujanpää, Pekka Marttinen, Harri Valpola, Alexander Ilin

机构 * Aalto University（阿莱大学） ； Amazon.com（亚马逊公司） ； System 2 AI（系统2人工智能） 纠错

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

AI总结 提出将知识更新视为推理问题，通过背景故事引入新知识、自生成多跳问题训练和知识蒸馏，使模型在多步推理中灵活运用新信息。

Comments Under review

Reasoning Models Know What's Important, and Encode It in Their Activations

推理模型知道什么重要，并在其激活中编码

Yaniv Nikankin, Martin Tutek, Tomer Ashuach, Jonathan Rosenfeld, Yonatan Belinkov

机构 * Technion（技术离子大学） ； University of Zagreb, FER（扎格雷布大学，FER） ； MIT（麻省理工学院） ； Kempner Institute, Harvard（哈佛大学凯普纳研究所） 纠错

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

AI总结 通过分析模型激活而非仅依赖推理链文本，发现激活能更有效识别关键推理步骤，且模型在生成后续步骤前已内部编码步骤重要性。