大模型推理能力

Mentor-KD: Making Small Language Models Better Multi-step Reasoners

Hojae Lee, Junho Kim, SangKeun Lee

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

Comments EMNLP 2024

Dialectical Behavior Therapy Approach to LLM Prompting

Oxana Vitman, Nika Amaglobeli, Paul Plachinda

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；CoT(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

Unveiling Factual Recall Behaviors of Large Language Models through Knowledge Neurons

Yifei Wang, Yuheng Chen, Wanting Wen, Yu Sheng, Linjing Li, Daniel Dajun Zeng

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

Compromising Embodied Agents with Contextual Backdoor Attacks

Aishan Liu, Yuguang Zhou, Xianglong Liu, Tianyuan Zhang, Siyuan Liang, Jiakai Wang, Yanjun Pu, Tianlin Li, Junqi Zhang, Wenbo Zhou, Qing Guo, Dacheng Tao

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

Distilling Text Style Transfer With Self-Explanation From LLMs

Chiyu Zhang, Honglong Cai, Yuezhang, Li, Yuexin Wu, Le Hou, Muhammad Abdul-Mageed

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

Comments Accepted by NAACL Student Research Workshop 2024

MFORT-QA: Multi-hop Few-shot Open Rich Table Question Answering

Che Guan, Mengyu Huang, Peng Zhang

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

Comments 8 pages

Enhancing Chain-of-Thoughts Prompting with Iterative Bootstrapping in Large Language Models

Jiashuo Sun, Yi Luo, Yeyun Gong, Chen Lin, Yelong Shen, Jian Guo, Nan Duan

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

Comments Accepted by NAACL 2024 Findings

Holistic Analysis of Hallucination in GPT-4V(ision): Bias and Interference Challenges

Chenhang Cui, Yiyang Zhou, Xinyu Yang, Shirley Wu, Linjun Zhang, James Zou, Huaxiu Yao

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；self-correction(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

Self-Convinced Prompting: Few-Shot Question Answering with Repeated Introspection

Haodi Zhang, Min Cai, Xinhe Zhang, Chen Jason Zhang, Rui Mao, Kaishun Wu

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

Divide and Prompt: Chain of Thought Prompting for Text-to-SQL

Xiping Liu, Zhao Tan

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

CoTEVer: Chain of Thought Prompting Annotation Toolkit for Explanation Verification

Seungone Kim, Se June Joo, Yul Jang, Hyungjoo Chae, Jinyoung Yeo

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；CoT(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

Comments Accepted at EACL 2023 Demo

Rethinking with Retrieval: Faithful Large Language Model Inference

Hangfeng He, Hongming Zhang, Dan Roth

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

Automatic Chain of Thought Prompting in Large Language Models

Zhuosheng Zhang, Aston Zhang, Mu Li, Alex Smola

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

Self-Evolving Code-with-Image Reasoning

自演进的代码-图像推理

Tianze Yang, Liang Wu, Ruitong Sun, Yucheng Shi, Yanqiao Wang, Mayank Darbari, Ninghao Liu, Jin Sun, Liangjie Hong

机构 * Nokia（诺基亚） ； University of Georgia（佐治亚大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 该研究提出代码-图像推理范式，通过无训练反思循环让模型自我演进技能，在CwI-Bench上显著提升多模态模型视觉任务准确率，技能可跨规模与任务家族迁移。

Comments 37 pages

Benchmarking and Reasoning Distillation of Large Language Models for Feedback Controller Design in Complex Dynamical Systems

面向复杂动态系统反馈控制器设计的大语言模型基准测试与推理蒸馏

Zhongchao Zhou, Yixuan Xie, Wenwei Yu, Yuxi Lu, Yaonan Zhu, Qian Niu, Yutaka Matsuo, Yusuke Iwasawa

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Chiba University（千叶大学） ； Tongji University（同济大学） ； Shanghai Research Institute for Intelligent Autonomous Systems（上海智能自主系统研究院） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 该研究构建了CoDyControlBench基准，评估了6种LLMs的控制器设计性能，开发的15亿参数推理蒸馏模型可实现边缘部署，在机械臂试验中成功完成目标跟踪。

ChronoVision: Temporal Reasoning via Latent State Reconstruction

ChronoVision：基于潜在状态重构的时序推理

Yifan Shen, Jian Xu, Boyi Li, Yuner Zhang, Tianjiao Yu, Bingxuan Li, Houze Yang, Rushi Wang, Xu Cao

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 针对多模态大语言模型时序推理不足的问题，本文提出ChronoVision框架，引入Vbvr-VQA数据集，实验显示其在相关基准上取得最优性能。

EffectLearner: World-Aware Object-Effect Reasoning for Real-World Video Object Removal

EffectLearner：面向真实世界视频物体移除的世界感知物体-效应推理

Feier Wu, Wanke Xia, Xu He, Zilang Zhou, Si Chen, Dongxia Liu, Liyang Chen, Qimeng Wu, Zhengbo Zhang, Wenming Yang, Zhiyong Wu

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 该研究提出EffectLearner框架，结合VLM物体-效应推理器与DiT视频擦除器，构建专属数据集EffectWorld并采用渐进式训练，在视频物体移除任务上实现更优性能。

Comments Project: https://morleyolsen.github.io/EffectLearner/

ReGround: Restoring Visual Grounding in Multi-Step Reasoning through Self-Diagnosis and Visual Re-Examination

ReGround：通过自诊断与视觉重检验恢复多步推理中的视觉接地

Lei Peng, Shuai Lv, Wei Hu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； School of Artificial Intelligence and Data Science（人工智能与数据科学学院） ； State Key Laboratory of Precision and Intelligent Chemistry（精准与智能化学国家重点实验室） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 ReGround是无需架构修改或外部工具的两阶段框架，通过自诊断与视觉重检验解决VLMs多步推理中的视觉接地丢失问题，在八个基准上获一致增益且推理开销适度。

Comments Accepted to ACM Multimedia 2026 (MM '26). 8 pages main text, 4 figures, plus appendix

CLEAR: Causal Context-Based Agentic Reasoning for Vulnerability Detection

CLEAR：基于因果上下文的智能体推理漏洞检测

Sungju Yun, Sijune Hwang, Yeonjoon Lee, Kyungtae Kang, Sungbin Park

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 该研究针对现有漏洞检测方法无法捕捉漏洞复杂因果依赖的问题，提出CLEAR多智能体框架，通过构建VCKG并结合四类智能体协同推理，在C/C++和Java基准上性能显著优于现有最优方法。

An Agentic Approach to Metadata Reasoning

元数据推理的代理方法

Jiani Zhang, Sercan O. Arik, Cosmin Arad, Fatma Ozcan, Alon Halevy

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 本文提出元数据推理代理，通过检索候选表和自主咨询元数据，有效筛选数据源。在KramaBench和合成基准测试中，其在数据选择和避免低质量数据方面表现优异。

Outcome-Guided Distillation: A Teacher-Student Framework to Advance VLM Reasoning in Autonomous Driving

结果引导蒸馏：一种提升自动驾驶中视觉语言模型推理能力的师生框架

Zeyu Dong, Yimin Zhu, Yu Wu, Yu Sun

机构 * Stony Brook University（石溪大学） ； Rutgers University（罗格斯大学） ； Sunrise Technology Inc.（晨昇科技公司） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 本研究提出结果引导蒸馏的师生框架，将VLM的显式推理与几何轨迹生成结合，在Waymo基准上使自动驾驶性能提升约24%，优于经典推理基线。

Mixture-of-Thought-Tokens: Unifying Perception and Reasoning for Free-form Multimodal Grounding

思想令牌混合：统一感知与推理以实现自由形式多模态基础定位

Tianyi Gao, Han Fang, Tianyi Ding, Hao Li, Xin Wei, Hongbo Sun, Xiaodong Dong, Ye Yuan, Jinglin Xu, Kongming Liang, Hao Sun, Jingmin Xin

机构 * Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学人工智能与机器人研究所） ； Xingchen AGI Lab, China Telecom Artificial Intelligence Technology (Beijing) Co., Ltd（星辰通用人工智能实验室，中国电信人工智能技术（北京）有限公司） ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 研究旨在统一多模态基础定位中的感知与推理。提出思想令牌混合（Motto）方法，通过空间接地思想令牌化及上下文自适应令牌链实现，构建PR-Bench基准，实验证明该方法在自由形式接地任务中达领先性能。

Comments Accepted by ACM MM 2026

DeforM: Reasoning-Guided Physics-Aware Video Generation via Spatial-Temporal Masking

DeforM：通过时空掩码实现推理引导的物理感知视频生成

Yunyi Li, Yu Qiao, Yaohui Wang, Xinyuan Chen

机构 * Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 研究针对视频生成模型难以生成物理感知视频的问题，提出DeforM框架，引入VLM引导的物理推理模块及两种策略，经实验验证该框架能提高生成变形场景的真实感，优于基线模型。

PERA: A Perceive-Reason-Act Interface Bridging Sensing, Cognitive Reasoning, and Trustworthy Agentic Response for 6G

PERA：一种感知-推理-行动接口，用于6G的传感、认知推理和可信智能体响应

Mohammad Farzanullah, Melike Erol-Kantarci, Lajos Hanzo

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 研究针对下一代网络实现中传统机器学习和大语言模型的局限，提出基于感知-推理-行动（PERA）范式的生成网络智能，用多任务架构取代边缘模型，降低复杂性与能耗，通过案例研究验证其在链路状态分类和波束预测上的有效性。

Comments 9 pages, 5 figures, 1 table, magazine paper, submitted to IEEE for possible publication

MAR3: Multi-Agent Recognition, Reasoning, and Reflection for Reference Audio-Visual Segmentation

MAR3：多智能体识别、推理与反思用于参考音频视觉分割

Yuan Zhao, Zhenqi Jia, Yongqiang Zhang

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 本文提出MAR3框架，通过多智能体机制解决参考音频视觉分割中的表达难度识别、模态主导性分析及反思学习问题，提升分割精度。

Comments Accepted by ACM MM 2026

TreeSoc: Tree-Structured Dynamic Reasoning and Tool Synergy for Soccer Video Understanding

TreeSoc：用于足球视频理解的树状结构动态推理与工具协同

Thanh-Nhan Vo, Thanh-Khoi Nguyen, Trong-Thuan Nguyen, Trung-Hoang Le, Minh-Triet Tran

机构 * University of Science, VNU-HCM（胡志明市越南国立大学科学大学） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 针对当代视觉语言模型理解足球视频的挑战，提出TreeSoc框架，通过动态深度优先搜索机制分解查询，支持自适应工具路由，在多个数据集上取得优异成绩，证明其为视频理解的有效范式。

Comments Accepted to ICMV 2026

Dual-Process Atomic Skill Learning: Decoupling Semantic Reasoning and Real-Time Control

双过程原子技能学习：解耦语义推理与实时控制

Jun Chen, Erdent Bao, Wenlong Dong, Jierui Liu, Qi Cai, Hao Wan, Shaopeng Li, Weijun Qin, Jing Liang, Huiping Zhuang

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； South China University of Technology（华南理工大学） ； EbTech Co. Ltd.（依比特科技有限公司） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 研究针对语言条件模仿学习推广到多步组合任务的挑战，提出双过程原子技能学习框架DASL，通过解耦语义推理与实时控制，含低频和高频策略，有效减轻技能码本干扰问题，性能显著优于现有基线。

Comments 28 pages,20 figures,21 tables

Towards Temporal Compositional Reasoning in Long-Form Sports Videos

长期体育视频中的时间组成推理方法

Siyu Cao, Lu Zhang, Ruizhe Zeng, Zhi-yong Liu

机构 * School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所MAIS） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 本文提出SportsTime基准和CoTR方法，通过时间接地证据组成提升体育视频长期推理能力，优于现有多模态大语言模型。

BUS: Brain-Inspired Unsupervised Self-Reflection via Backward Prediction for Multimodal Reasoning

BUS：用于高级多模态推理的受脑启发的无监督自我反思

Jiacheng Yang, Tongying Xiao, Yunkai Dang, Cong Wang, Yuekun Yang, Qi Fan, Tianyu Ding, Wenbin Li, Feng Miao, Yang Gao

机构 * AAAI Press（美国人工智能协会出版社） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 研究针对VLM处理复杂视觉任务的不足，受脑启发提出BUS无监督训练框架，通过反向预测提升其反思推理能力，无需标注数据，与多种微调方法兼容，经实验验证在多任务中有效提升了VLM推理性能。

Interpretable Uncertainty for Adaptive Retrieval and Reasoning in Question Answering

问答中自适应检索与推理的可解释不确定性

Ritajit Dey, Iadh Ounis, Graham McDonald

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(title,abstract)

AI总结 研究针对问答中大型语言模型的问题，提出基于LLM内部表示显式信号的不确定性感知框架，区分知识不足与模糊冲突，能在单次前向传播中估计，指导系统行为，为检索和推理策略提供透明实用替代方案。

Comments 2 pages, 1 figure