大模型推理能力

TriCLE: Tri-Modal Vision-Language Reasoning for Edge-Deployed Fine-Grained Clustering

TriCLE：面向边缘部署的细粒度聚类的三模态视觉-语言推理

Kishor Datta Gupta, Md. Mahfuzur Rahman, Fahad Rahman, Ahmed Rafi Hasan, Faysal Mehrab Chowdhury, Mohd Ariful Haque, Roy George

机构 * Clark Atlanta University（克拉克亚特兰大大学） ； United International University（国际大学） ； North South University（北南大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(title)

AI总结 TriCLE是面向边缘部署的三模态视觉-语言系统，通过生成伪热视图和伪激光雷达深度，结合对齐策略实现细粒度飞机聚类，适配8GB内存边缘设备，验证与测试均取得良好性能。

Chaos in reason: How chain-of-thought LLMs can look for an answer

理性中的混沌：思维链大语言模型（LLMs）如何探寻答案

Gregorio Jaca, Kristóf Benedek, János Török

专题命中 其他推理 ：chain-of-thought(title)

AI总结 本研究将非线性动力学与混沌理论工具应用于思维链LLMs，证实其存在混沌标志性特征，明确各Transformer子模块对扰动的作用，揭示其与典型混沌系统的结构相似性及分形特性，指出注意力机制诱导的非线性耦合是混沌行为的关键驱动因素。

Comments 16 pages 17 figures

ChronoStitch: Training-Free Composition of Visual KV Memories for Long-Horizon Temporal Reasoning

ChronoStitch：用于长时程时间推理的视觉键值记忆的免训练组合

Santiram Tiwari, Nishant Sinha, Kunal Kislay

机构 * KGraph AI Solutions Pvt. Ltd.（KGraph人工智能解决方案私人有限公司） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(title)

AI总结 针对长视频问答中视觉KV记忆组合问题，ChronoStitch提出免训练方法，先将键值重基于全局坐标系，解决几何不一致问题，再处理残余内容差距，通过选择性重新计算部分视觉令牌，提升事件排序准确性且运行速度更快。

Comments 6 pages, 4 tables

Transient Reserves, Sink Dampers, and the Failure of Eigenvalue Reasoning in the Attention Propagator

瞬态储备、汇阻尼器以及注意力传播器中特征值推理的失效

Li Hengyu

专题命中 其他推理 ：reasoning(title)

AI总结 研究因果变压器注意力矩阵非正规性，通过预解式观点测试其对已训练变压器的预测。利用掩码和投影器分析，发现学习到的非正规性有符号，路由少数群体有瞬态储备，汇多数群体起阻尼作用，特征值预测误差大，预解式特征对相关特性至关重要。

Comments 17 pages, 8 figures. Companion paper: arXiv:2607.06621

VideoTIR: Accurate Understanding for Long Videos with Efficient Tool-Integrated Reasoning

VideoTIR：通过高效工具集成推理实现长视频的准确理解

Zhe Gao, Shiyu Shen, Taifeng Chai, Weinong Wang, Haotian Xu, Xing W, Wenbin Li, Qi Fan, Yang Gao, Dacheng Tao

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Nankai University（南开大学） ； East China Normal University（华东师范大学） ； Tencent（腾讯） ； MiroMind ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(title)

AI总结 本文提出VideoTIR，通过强化学习优化工具调用策略，提升长视频理解的准确性和效率，结合零样本RL和SFT冷启动方法，减少冗余调用并生成高质量轨迹数据。

Financial Transaction Retrieval and Contextual Evidence for Knowledge-Grounded Reasoning

金融交易检索与上下文证据用于知识引导推理

Artem Sakhno, Daniil Tomilov, Yuliana Shakhvalieva, Inessa Fedorova, Daria Ruzanova, Omar Zoloev, Andrey Savchenko, Maksim Makarenko

专题命中 其他推理 ：reasoning(title)

AI总结 本文提出FinTRACE框架，通过交易检索生成可重用的特征表示，结合规则检测器和行为知识库，提升低监督交易分析性能，并通过指令微调LLM实现交易分析的SOTA结果。

Multi-Layer Scheduling for MoE-Based LLM Reasoning

多层调度用于基于MoE的LLM推理

Yifan Sun, Gholamreza Haffari, Minxian Xu, Rajkumar Buyya, Adel N. Toosi

专题命中 其他推理 ：reasoning(title)

AI总结 本研究提出多层调度框架，针对基于MoE的LLM推理优化，通过请求、引擎和专家层面调度策略，提升吞吐量和效率，实验表明在TTFT和TPOT延迟上分别减少17.8%和13.3%。

Comments 12 pages, 10 figures

Syn-GRPO: Self-Evolving Data Synthesis for MLLM Perception Reasoning

Syn-GRPO：面向多模态大语言模型感知推理的自进化数据合成

Qihan Huang, Haofei Zhang, Rong Wei, Yi Wang, Rui Tang, Mingli Song, Jie Song

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Manycore Tech Inc.（Manycore科技公司） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(title)

AI总结 Syn-GRPO通过自进化数据合成提升多模态大语言模型的感知推理能力，采用数据服务器与GRPO工作流协同生成高质量多样化训练数据，实验验证其在视觉感知任务中的优越性能。

Performance and Metacognition Disconnect when Reasoning in Human-AI Interaction

Daniela Fernandes, Steeven Villa, Salla Nicholls, Otso Haavisto, Daniel Buschek, Albrecht Schmidt, Thomas Kosch, Chenxinran Shen, Robin Welsch

专题命中 其他推理 ：reasoning(title)

Comments 27 pages, 10 figures, 6 tables

Journal ref Volume 175, February 2026, 108779

Envisioning Class Entity Reasoning by Large Language Models for Few-shot Learning

Mushui Liu, Fangtai Wu, Bozheng Li, Ziqian Lu, Yunlong Yu, Xi Li

专题命中 其他推理 ：reasoning(title)

Comments 9 pages, 7 figures

STV+AGR: Towards Practical Verification of Strategic Ability Using Assume-Guarantee Reasoning

Damian Kurpiewski, Łukasz Mikulski, Wojciech Jamroga

专题命中 其他推理 ：reasoning(title)

Reasoning about Hypothetical Agent Behaviours and their Parameters

Stefano V. Albrecht, Peter Stone

专题命中 其他推理 ：reasoning(title)

Comments Proceedings of the 16th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS), 2017

Reasoning about Norms Revision

Davide Dell'Anna, Mehdi Dastani, Fabiano Dalpiaz

专题命中 其他推理 ：reasoning(title)

Comments Appears in the preproceedings of the 29th Benelux Conference on Artificial Intelligence (BNAIC 2017), Groningen, The Netherlands, pp. 281 to 290

Reasoning in Bayesian Opinion Exchange Networks Is PSPACE-Hard

Jan Hązła, Ali Jadbabaie, Elchanan Mossel, M. Amin Rahimian

专题命中 其他推理 ：reasoning(title)

REAP: Relation-Aware Elicitation and Parsing for Closed-Book Knowledge Base Construction from LLMs

REAP：面向基于大语言模型的闭卷知识库构建的关系感知引出与解析

Thanh-Dan Bui, Thanh-Trung Do, Tuan-Phong Nguyen

机构 * VNU University of Engineering and Technology（VNU工程技术大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 该研究提出REAP系统，基于Mistral-Small-24B-Instruct-2501模型，结合结构化思维链推理等技术，在2026年AKBC共享任务闭卷知识库构建任务中取得宏F1值0.62，相关代码已公开。

Activation Probes Surface Code-Security Signals that the Model's Output Misses

激活探针：挖掘模型输出遗漏的表面代码安全信号

Ivan Wiryadi

专题命中 其他推理 ：chain-of-thought(abstract,abstract_cn)；分类 cs.LG

AI总结 本研究提出用线性探针分析开源审查器模型的激活值，发现其携带了仅通过模型提示无法获取的代码安全信号，可有效区分有漏洞与修复后的函数。

Comments 6 pages, 1 figure. Accepted at the TAIGR workshop, ICML 2026

Rationale-Guided Knowledge Distillation for Cross-Lingual Stance Detection

用于跨语言立场检测的基于理由引导的知识蒸馏

Qiuli Zhou, Jingyuan Yao, Shengeng Tang, Hongzhi Chen, Jun Tang, Richang Hong

机构 * School of Foreign Studies, Hefei University of Technology（合肥工业大学外国语学院） ； School of Computer Science and Information Engineering, Hefei University of Technology（合肥工业大学计算机与信息工程学院） ； Hefei Institute of Technology（合肥学院） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对跨语言立场检测中现有方法忽视推理过程及大语言模型存在局限性的问题，提出基于理由引导的知识蒸馏框架，用思维链提示引导大语言模型生成理由并提炼知识至学生模型，设计双路径蒸馏机制及对比学习策略，实验证明该方法优于基线。

Comments 23 pages, 7 figures, 3 tables

From "Thinking" to "Justifying": Aligning High-Stakes Explainability with Professional Communication Standards

从‘思考’到‘证明’：将高风险可解释性与专业沟通标准对齐

Chen Qian, Yimeng Wang, Yu Chen, Lingfei Wu, Andreas Stathopoulos

机构 * William & Mary（威廉玛丽学院） ； Anytime AI 纠错

专题命中 其他推理 ：chain-of-thought(abstract)；CoT(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出‘结果->证明’方法，通过结构化可解释性框架SEF提升系统输出的可验证性与可靠性，在三个领域四个任务中验证了该方法的有效性。

Journal ref Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2026, pp. 24628-24637

Comparing BERT Sentence-Pair Classification and Few-Shot LLM Prompting for Detecting Threat and Solution Framing in German Climate News

比较BERT句子对分类与少样本LLM提示在检测德国气候新闻中的威胁和解决方案框架

Raven Adam, David Maier, Marie Kogler

机构 * University of Graz（格拉茨大学） ； Technical University of Graz（格拉茨技术大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对德语气候新闻句子级框架检测，比较了微调BERT（句子对分类）与少样本LLM提示（Llama 4）方法，BERT在F1上达到0.83，优于LLM的0.78。

Comments 15 pages

Sakana Fugu Technical Report

Sakana Fugu 技术报告

Yujin Tang, Edoardo Cetin, Jinglue Xu, Qi Sun, Stefan Nielsen, Vincent Richard, Haruto Goda, Iaroslav Tymchenko, Nhan Nguyen, Hyunin Lee, Mari Ashiga, Shashank Kotyan, So Kuroki, Tarin Clanuwat

机构 * Sakana AI 纠错

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

AI总结 提出Fugu系列协调模型，通过动态代理框架组合多个LLM专长，在多项基准上达到最优性能，并描述其训练范式。

Pragmatic Theories Enhance Understanding of Implied Meanings in LLMs

语用理论增强对LLM中隐含意义的理解

Takuma Sato, Seiya Kawano, Koichiro Yoshino

机构 * Nara Institute of Science and Technology（奈良科学技術大學） ； RIKEN（理化学研究所） ； Guardian Robot Project（守護機器人專案） ； Kyoto Institute of Technology（京都科技大學） ； Institute of Science Tokyo（東京科學研究所） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本研究提出以语用理论（如Grice语用学和关联理论）作为提示，引导语言模型逐步推理，在隐含意义理解任务上相比0-shot思维链提升高达9.6%的得分。

Comments Correction of minor typographical errors in the references

Mining Useful General Data for Low-Resource Domain Adaptation

挖掘低资源领域适应的有用通用数据

Pingjie Wang, Hongcheng Liu, Yusheng Liao, Ziqing Fan, Yaxin Du, Shuo Tang, Yanfeng Wang, Yu Wang

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对低资源领域数据稀缺问题，提出NTK-Selector方法，利用神经正切核从通用数据中筛选有用样本，显著提升领域适应效果。

Comments 39 pages

Hint Tuning: Less Data Makes Better Reasoners

Hint Tuning：更少的数据造就更好的推理者

Siqi Fan, Minghao Li, Xiaoqian Ma, Xiusheng Huang, Zhuo Chen, Bowen Qin, Liujie Zhang, Shuo Shang, Weihang Chen

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出Hint Tuning方法，通过自动构建三种提示状态（无提示、稀疏提示、完整提示）的训练数据，使推理模型根据问题难度校准推理深度，仅用1K样本即可在多个主流推理模型上平均减少31.5%的token生成，同时保持竞争性准确率。

Rethinking the Role of Positional Encoding: Sliding-Window Transformers without PE Remain Turing Complete

重新思考位置编码的作用：无PE的滑动窗口Transformer仍具图灵完备性

Qian Li, Xinyu Mao, Shang-Hua Teng

机构 * Shenzhen Research Institute of Big Data（深圳大数据研究院） ； University of Southern California（南加州大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文证明，在滑动窗口机制下，无需位置编码的Transformer仍可通过窗口演化模拟图灵完备的Post机器，从而具备通用计算能力。

ToolMol: Evolutionary Agentic Framework for Multi-objective Drug Discovery

ToolMol：多目标药物发现的进化代理框架

Andrew Y. Zhou, Sharvaree Vadgama, Sumanth Varambally, Peter Eckmann, Michael K. Gilson, Rose Yu

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； Skaggs School of Pharmacy（斯卡格斯药学院） ； Department of Computer Science, Stanford University（斯坦福大学计算机科学系） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 ToolMol结合多目标遗传算法与代理LLM操作符，通过迭代更新配体群体，实现多目标属性优化，发现具有更强预测结合亲和力的药物候选物。

Comments 9 pages, 5 figures

Can You Keep a Secret? Involuntary Information Leakage in Language Model Writing

你能保密吗？语言模型写作中的非自愿信息泄露

Ari Holtzman, Peter West

机构 * University of Chicago（芝加哥大学） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究测试语言模型能否隐瞒提示信息，发现五种前沿模型通过主题选择、意象和设定等主题泄露秘密词，泄露率高达79%，且模型主动隐藏时仍可被检测到。

Neural Garbage Collection: Learning to Forget while Learning to Reason

神经垃圾回收：在学习推理的同时学习遗忘

Michael Y. Li, Jubayer Ibn Hamid, Emily B. Fox, Noah D. Goodman

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出神经垃圾回收（NGC），通过端到端学习使语言模型在推理时自动管理内存，无需人工设计规则，实现内存压缩与效率提升。

E2E-GMNER: End-to-End Generative Grounded Multimodal Named Entity Recognition

E2E-GMNER：端到端生成式 grounded 多模态命名实体识别

Meng Zhang, Jinzhong Ning, Xiaolong Wu, Hongfei Lin, Yijia Zhang

机构 * Dalian Maritime University（大连海事大学） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出E2E-GMNER，通过端到端生成框架统一实体识别、语义类型预测和视觉定位，采用链式推理和GRBP提升鲁棒性，实验证明其在多模态命名实体识别任务中表现优异。

Comments Accepted to Findings of ACL 2026

DiffuMask: Diffusion Language Model for Token-level Prompt Pruning

DiffuMask: 用于令牌级提示压缩的扩散语言模型

Caleb Zheng, Jyotika Singh, Fang Tu, Weiyi Sun, Sujeeth Bharadwaj, Yassine Benajiba, Sujith Ravi, Eli Shlizerman, Dan Roth

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Oracle AI（甲骨文人工智能） 纠错

专题命中 其他推理 ：reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 DiffuMask通过迭代掩码预测实现快速并行提示压缩，保留关键推理上下文，实现80%的提示长度缩减，同时保持或提升准确性。

Learning from the Right Rollouts: Data Attribution for PPO-based LLM Post-Training

从正确的回放中学习：基于PPO的LLM后训练的数据归因

Dong Shu, Denghui Zhang, Jessica Hullman

机构 * Northwestern University（西北大学） ； Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出Influence-Guided PPO框架，通过计算影响分数筛选反向齐梯度的回放片段，提升PPO后训练效率并减少不忠实的推理。