大模型推理能力

Recompute or Reuse? Diagnosing and Mitigating Textual Shortcuts in VLM Self-Reflection

重新计算还是复用？诊断与缓解视觉语言模型自反思中的文本捷径

Wenxiao Fan, Jingling Fu, Fang Li, Luohang Liu, Yu He, Lichen Ma, Zhiyang Yu, Weishan Bi, Junshi Huang, Yan Li, Gu Simiu, Kan Li

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

AI总结 该研究针对VLM自反思中存在的文本捷径问题，通过反事实分析诊断其特性，提出无需训练的FSAF干预，显著提升视觉更新率、降低先前答案率，为缓解VLM的文本复用偏差提供了有效方案。

Comments preprint

Visually Grounded Self-Reflection for Vision-Language Models via Reinforcement Learning

基于强化学习的视觉语言模型视觉接地自反思

Liyan Tang, Fangcong Yin, Greg Durrett

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； New York University（纽约大学） 纠错

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

AI总结 提出VRRL框架，通过随机掩码轨迹前缀和缓冲回滚机制，增强视觉语言模型在分布外场景下的视觉接地自反思能力，显著提升准确率。

From Atomic Evidence to Logical Composition: Structured Compositional Reasoning over Compound Answer Options

从原子证据到逻辑组合：针对复合答案选项的结构化组合推理

Obed Junias, Maria Leonor Pacheco

机构 * University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校） 纠错

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

AI总结 该研究针对大型语言模型处理复合逻辑答案选项时的失败问题，提出了一种分解原子判断并结合整数线性规划的框架，在LOGICAL-COMMONSENSEQA和LOGICAL-SATA基准上显著提升了宏F1指标。

Comments 21 pages, 6 figures, 10 tables

CHARLIE: An On-Premise Multi-Agent Retrieval-Augmented Generation System for Evidential Reasoning in Forensic Science

CHARLIE：用于法医学证据推理的本地多智能体检索增强生成系统

Leandro D. Carneiro, Andre L. S. Meirelles, Juliano de A. Gomes, Rafael C. A. Cabral

机构 * Forensic Institute, Civil Police of Federal District, Brazil（巴西联邦区刑事研究所） ； University of Brasília, Brazil（巴西巴西利亚大学） 纠错

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

AI总结 介绍用于法医学证据推理的本地多智能体检索增强生成系统CHARLIE，通过结合多种机制应对取证挑战，在机构内运行维护数据主权等，经案例研究验证其能支持证据工作流程，为高风险取证环境部署AI系统提供蓝图。

Comments 10 pages, 1 figure. Archival version of a paper presented at RELAF 2026: 1st Workshop on Reasoning with Evidence in Law Enforcement and Forensics, co-located with ICAIL 2026, Singapore, June 2026

OmniOPSD: Rationale-Privileged On-Policy Self-Distillation for Affective Computing

OmniOPSD：面向情感计算的理性特权在线自蒸馏

Zebang Cheng, Shuimu Chen, Boxue Yang, Yuanshen Guan, Jingyi Chen, Zheng Lian, Xiaojiang Peng, Fei Ma, LaiZhong Cui, Qi Tian

机构 * Shenzhen University（深圳大学） ； Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (SZ)（广东省人工智能与数字经济实验室（深圳）） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Shenzhen Technology University（深圳技术大学） ； Tongji University（同济大学） ； Huawei（华为） 纠错

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

AI总结 针对多模态大模型在复杂推理任务中奖励稀疏的问题，提出OmniOPSD框架，利用前沿模型生成的理性作为教师特权证据而非学生模仿目标，通过在线自蒸馏提供密集令牌级监督，在MER-UniBench上取得84.19平均分的最优性能。

STARE: Surprisal-Guided Token-Level Advantage Reweighting for Policy Entropy Stability

STARE: 基于惊讶度的令牌级优势重加权以实现策略熵稳定性

Haipeng Luo, Qingfeng Sun, Songli Wu, Can Xu, Wenfeng Deng, Han Hu, Yansong Tang

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Tencent Hunyuan（腾讯 Hunyuan） 纠错

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

AI总结 针对GRPO等RL算法中策略熵崩溃问题，提出STARE方法，通过惊讶度分位数识别熵关键令牌并重加权其优势，结合目标熵闭环门控稳定熵，在1.5B-32B模型和多种任务上实现稳定训练，AIME24/25准确率提升4%-8%。

Comments LLM, Reinforcement Learning

Reading is not Reasoning: Bridging the Agentic Policy Gap in Vision-Text Compression

阅读并非推理：弥合视觉-文本压缩中的智能体策略差距

Cheng Fan, Junyi Zhou, Tingzhang Luo, RongJian Xu, Qiyanhui Lu, Mingjian Zhu, Hanting Chen, Jianyuan Guo

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

AI总结 该研究针对视觉-文本压缩导致的智能体策略差距，提出CAPS跨模态智能体策略自蒸馏框架，在SearchQA、ALFWorld等数据集上显著提升性能并大幅降低上下文成本。

Strategy-first synthesis planning for complex natural products

复杂天然产物的优先策略合成规划

Daniel Armstrong, Xuan-Vu Nguyen, Octavian Susanu, Gabriel Gibberd, Théo A. Neukomm, Taddäus Strunden, Dan Forster, Morgane Delattre, Shawn Teh, Clément Rols, John Federice, Hayden Leatherwood, M. Lavelle Barnes, Maarten R. Dobbelaere, Peter Wipf, Jon T. Njardarson, Jieping Zhu, Philippe Schwaller

专题命中 复杂问题求解 ：planning(title)；分类 cs.AI

AI总结 基于大语言模型的智能体框架SynthEx，可规划出传统算法无法实现的复杂天然产物合成路线，其关键步骤获化学家认可，相关路线数据库SynthAtlas已开放。

Looped Language Models Improve Compositional Tool Calling

循环语言模型可提升组合式工具调用能力

Andrei Cristian Popescu, Haitz Sáez de Ocáriz Borde, Pietro Liò

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

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

AI总结 该研究在组合式工具调用场景下，通过在多个数据集上对比循环与非循环语言模型，发现循环计算可提升组合式工具使用性能，自适应推理能实现更优计算-性能权衡，为智能体系统提供了有前景的架构。

LoongReflect: Boosting Long-Horizon Reflection in Search Agents via Global Perspective Distillation

LoongReflect：通过全局视角蒸馏提升搜索智能体的长程反思能力

Zhixin Zhang, Xinke Jiang, Zhibang Yang, Weixuan Xu, Guohong Qiu, Xu Chu, Junfeng Zhao, Yasha Wang

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

AI总结 LoongReflect是将反思表述为记忆控制策略的训练框架，通过双信号通道结合全局视角蒸馏与结果导向GRPO优化，在多跳检索增强生成和数学推理任务上提升了搜索智能体的长程反思能力。

Comments 15 pages, 8 figures

Bounding Boxes to Improve Small Language Model Performance on Vision-Based Grading Tasks

使用边界框提高小语言模型在基于视觉的评分任务中的性能

Lachlan McGinness

机构 * Australian National University（澳大利亚国立大学） 纠错

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

AI总结 研究在基于视觉的简答题评分任务中，用边界框裁剪学生答案对小语言模型性能的影响，通过实验表明此方法能显著提高评分准确性并降低计算成本，是大规模视觉教育评估中部署小语言模型的关键预处理步骤。

Comments Accepted for 1st Workshop on Small Language Models for Education (SLM4ED '26) at AIED 2026

A Multi-Agent Framework for Automated Coarse-Grained Molecular Dynamics of Polymers

用于聚合物自动化粗粒度分子动力学的多智能体框架

Joohee Choi, Junhyeong Lee, Seunghwa Ryu

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院（KAIST）） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；self-correction(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出CGMas多智能体框架，可自动完成聚合物粗粒度分子动力学的拓扑构建等全流程，完成27项任务，22项密度匹配度在5%内，模拟时间大幅缩短，确立了智能体式LLM用于聚合物粗粒化的可行性。

MANTA: Multi-Agent Network Topology Adaptation for Self-Evolving Multi-Agent Systems

MANTA：面向自演进多智能体系统的多智能体网络拓扑自适应框架

Mao-xun Huang, Jerry Wang, Yi-Cheng Lai, Zhengxin Zhang, Claire Cardie, Hen-Hsen Huang

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

AI总结 该研究提出MANTA框架，使多智能体系统通信拓扑可在推理阶段自演进，在五类基准测试中平均得分74.0，较最强基线高5.8个百分点，验证了推理阶段自改进可延伸至协作架构。

Paying for Honesty Without Knowing the Truth: Reputation-Penalty Design for LLM Marketplace Agents

在未知真相的情况下为诚实付费：LLM市场智能体的声誉惩罚机制设计

Mingdai Yang, Shicheng Fan, Kejing Yu, Duohao Wang, Li Sun, Hao Peng, Philip S. Yu, Zhiwei Liu

机构 * Univ. of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） ； Springbrand Inc.（春品牌公司） ； Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） ； Hangzhou Innovation Institute of BUAA（北京航空航天大学杭州创新研究院） ； Microsoft（微软公司） 纠错

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；self-correction(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对LLM智能体商家伪造属性的问题，设计无需真实情况的CARP声誉惩罚机制，搭配SPARC机制可保护消费者、提升福利，且在多模型中具有约束力。

Comments 11 pages

How Well Can AI Generate Backlogs from App Mockups?

人工智能从应用程序原型生成待办事项列表的效果如何？

Andrea Lezcano Airaldi, Lourdes Romera, Walid Maalej

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

AI总结 研究人工智能从应用程序原型生成待办事项列表的效果，提出多模态方法，评估三种提示策略，发现结合架构上下文的混合提示有帮助，结果因项目类型而异，还提出新度量，强调开发人员监督必要。

Comments Accepted at the AIRE Workshop, IEEE 34th International Requirements Engineering Conference (RE) 2026

Modularized Dynamic-Granularity Video LLM for Multi-Event Long Video Understanding

用于多事件长视频理解的模块化动态粒度视频语言模型

Wei Feng, Xin Wang, Yu-Wei Zhan, Yuwei Zhou, Wenwu Zhu

专题命中 复杂问题求解 ：reasoning(abstract)；self-correction(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对长视频理解中视觉令牌预算与多事件捕捉的矛盾问题，提出MoD-VLLM框架，含正-负视频片段定位和模块化动态粒度反射模块，结合动态粒度强化学习策略，在多事件长视频基准测试中显著优于现有基线。

Comments Accepted by 2026 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME 2026)

MASTE: A Multi-Agent Pipeline for Zero-Shot Aspect Sentiment Triplet Extraction

MASTE：一种用于零样本方面情感三元组提取的多智能体管道

Ao Hong, Lehang Wang, Zhirun Yue, Mingxin Wang, Zihan Wang, Houde Liu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

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

AI总结 研究针对方面情感三元组提取问题，提出多智能体管道MASTE，将其分解为四个阶段，由专门智能体处理不同子任务，实现完全无训练的零样本提取，在多个基准测试中显著优于基线，缩小与全监督方法差距。

Adaptive Cluster-First Route-Second Decomposition for Industrial-Scale Vehicle Routing

面向工业规模车辆路径问题的自适应先聚类后路由分解方法

Oguzhan Karaahmetoglu, Hyong Kim

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

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

AI总结 提出一种自适应先聚类后路由分解系统，利用大语言模型作为高层决策者，迭代执行聚类、平衡和细化操作，实现容量感知的客户与车辆联合划分，在高达50万客户的实例上展现出竞争性性能和可扩展性。

Comments 29 pages, 6 figures, 5 tables

Yuvion LLM: An Adversarially-Aware Large Language Model for Content And AI Safety

Yuvion LLM：一种面向内容和AI安全的对抗感知大语言模型

Ting Ma, Xiufeng Huang, Benlei Cui, Xiaowen Xu, Shikai Qiu, Ruijie Jian, Hongxing Li, Guanghui Wang, Longtao Huang, Haiwen Hong, Haolei Xu, Wenjing Jiang, Ziwen Xu, Zhaoyu Fan, Shaoxuan He, Chuxi Xiao, Yujian Li, Xinyue Chen, Chunyang Chai, Wenxuan Liu, Ziheng Wang, Dongjie Zhang, Yangfan Zhou, Libin Dong, Yupeng Cao, Xiaoqian Xia, Jing Wang, Zhe Jiang, Zhenan Ye, Guang Yang, Bin Liu, Wei Peng, Ziqiang Zhu, Meihui Lian, Kaiwen Lv Kacuila, Haidong Ding, Bingyu Zhu, Yan Wang, Hai Zhao, Xuan Jin, Wei Zhao, Pengfei Sun, Wei Wang, Huiming Zhang, Bin Li, Hui Xue

机构 * Alibaba Security AGI Lab（阿里巴巴安全AGI实验室） 纠错

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

AI总结 针对大语言模型在对抗性攻击下的安全脆弱性，提出Yuvion LLM，通过对抗感知数据构建、知识增强预训练及多任务安全后训练，在安全基准和对抗鲁棒性上优于GPT-5.4等更大模型。

FAPO: Fully Automated Prompt Optimization of Multi-Step LLM Pipelines

FAPO：多步骤LLM流水线的全自动提示优化

Paul Kassianik, Baturay Saglam, Huaibo Zhao, Blaine Nelson, Supriti Vijay, Aman Priyanshu, Amin Karbasi

机构 * Foundation AI–Cisco Systems Inc.（基础AI–思科系统公司） ； Yale University（耶鲁大学） 纠错

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

AI总结 提出FAPO框架，通过自动诊断流水线瓶颈并迭代优化提示或链结构，在18个模型-基准比较中15次优于基线GEPA，平均提升14.1个百分点。

Self-Generated Error Training for Token Editing in Diffusion Language Models

扩散语言模型中令牌编辑的自生成错误训练

Lin Yao

机构 * School of Computer Science, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学计算机科学与技术学院） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） 纠错

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

AI总结 针对LLaDA2.1中令牌编辑的训练-推理不匹配问题，提出自生成T2T方法，通过无梯度草稿传递和自生成错误监督，提升编辑准确率并减少编辑强度。

From Argument Components to Graphs: A Multi-Agent Debate with Confidence Gating for Argument Relations

从论证组件到图：一种具有置信门控的多智能体辩论方法用于论证关系识别

Jakub Bąba, Jarosław A. Chudziak

机构 * Faculty of Electronics and Information Technology, Warsaw University of Technology（华沙理工大学电子与信息技术学院） 纠错

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

AI总结 提出一种多智能体辩论框架，通过置信门控机制仅在不确定时进行辩论，在UKP语料上达到训练无关方法最高Macro F1，并生成可读辩论记录。

Comments Accepted for publication in the proceedings of KES 2026

Towards Autonomous Accelerator Design: FPGA Accelerator Generation with SECDA

迈向自主加速器设计：基于SECDA的FPGA加速器生成

Vinamra Sharma, Xingjian Fu, Jude Haris, José Cano

机构 * School of Computing Science, University of Glasgow, Scotland, UK（格拉斯哥大学计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 提出SECDA-DSE框架，集成大语言模型引导FPGA加速器设计空间探索，通过结构化探索器和LLM推理生成可综合的加速器设计，减少人工干预。

Comments Accepted to the Machine Learning for Architecture and Systems Workshop (MLArchSys), co-located with ISCA 2026

SSR: Can Simulated Patients Learn to Stigmatize Themselves? Modeling Self-Stigma through Internal Monologue

SSR: 模拟患者能否学会自我污名化？通过内心独白建模自我污名

Kunyao Lan, Bingrui Jin, Zichen Zhu, Mengyue Wu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； X-LANCE Lab, Dept. of Computer Science and Engineering（X-LANCE实验室，计算机科学与工程系） ； MoE Key Lab of Artificial Intelligence, AI Institute（教育部人工智能重点实验室，人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 提出基于心理3A1H模型的SSR框架，通过内心独白数据集和链式思维微调LLM，使模拟患者根据对话触发动态调整污名表达，生成更真实的情境适应性反应。

ZAS-SQL: Distilling Rules from Failures for Zero-Shot Text-to-SQL

ZAS-SQL: 从失败中提炼规则用于零样本文本到SQL

Hongzhou Zheng, Yixin Gou, Wenjia Zhang

机构 * Shanghai Research Institute for Intelligent Autonomous Systems, Tongji University（同济大学上海自主智能无人系统科学中心） ； College of Architecture and Urban Planning, Tongji University（同济大学建筑与城市规划学院） ； Behavioral and Spatial AI Lab, Peking University & Tongji University（北京大学与同济大学行为与空间人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 提出ZAS-SQL零样本框架，通过Map-Reduce规则蒸馏从失败案例中提取核心生成规则，结合知识增强模式表示、规则驱动结构化推理和执行引导早停三个模块，在Spider上达到87.2%和88.6%执行准确率，超越多个少样本和微调方法。

DART-SD: Diamond-topology Aware Retrieval and Tuning for Self-Distillation of Multi-Turn Tool-Calling Agents

DART-SD：面向多轮工具调用智能体自蒸馏的钻石拓扑感知检索与微调

Hangrui Xu, Jiarui Wang, Yang Yang, Chuanbo Zhu, Fangda Chen, Ziqi Wu, Jingming Cai, Yan Song

机构 * ByteDance（字节跳动） ； 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(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文针对多轮工具调用智能体训练中的拓扑崩溃问题，提出DART-SD框架，通过建模拓扑、检索恢复参考与渐进自蒸馏提升策略多样性，性能优于传统全轨迹基线。

Agentic Transaction: Towards ACID-Compliant Agent Systems

智能体事务：面向ACID兼容的智能体系统

Zhaoyan Sun, Xiaoxiao Wang, Guoliang Li

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

AI总结 该研究提出ACID兼容的智能体事务框架，开发对应数据智能体，在基准测试中较含Claude Code的现有智能体提升10.6%，为构建可信可扩展AI智能体开辟新方向。

Remember-R1: Mitigating Long-Context Visual Forgetting through Reinforcement Learning

Remember-R1：通过强化学习缓解长上下文视觉遗忘

Jianmin Chen, Jiaqi Tang, Wei Wei, Xiaogang Xu, Jiafei Wu, Zhe Liu, Qianzhou Wang, Yingying Yan, Botong Geng, Yuyang Xia, Lei Zhang, Qifeng Chen

机构 * Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 该研究针对多模态大语言模型的长上下文视觉遗忘问题，提出强化学习框架Remember-R1，通过过程级监督优化视觉依赖与注意力，提升了多模态推理性能。

Comments Accepted by ACM Multimedia 2026

Audio-Visual Flamingo: Open Audio-Visual Intelligence for Long and Complex Videos

视听火烈鸟：用于长而复杂视频的开放视听智能

Sreyan Ghosh, Arushi Goel, Kaousheik Jayakumar, Lasha Koroshinadze, Nishit Anand, Siddharth Gururani, Hanrong Ye, Pritam Biswas, Yuanhang Su, Ehsan Hosseini-Asl, Sang-gil Lee, Zhifeng Kong, Jaehyeon Kim, Sungwon Kim, S Sakshi, Ramani Duraiswami, Dinesh Manocha, Andrew Tao, Mohammad Shoeybi, Bryan Catanzaro, Ming-Yu Liu, Wei Ping

机构 * NVIDIA, USA（美国NVIDIA公司） ； University of Maryland, USA（美国马里兰大学） 纠错

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

AI总结 研究提出视听火烈鸟，用于长复杂视频的联合理解与推理。贡献包括构建大规模视频集、设计三阶段课程及推理框架。实验显示其在多基准测试中表现优异，超越同类开放模型，在长复杂视听理解推理任务中竞争力强，有现实应用价值和泛化能力。

Comments Project Page: https://avflamingo.pages.dev/

Verbalizable Representations Form a Global Workspace in Language Models

语言模型中的可言语化表征形成全局工作空间

Wes Gurnee, Nicholas Sofroniew, Adam Pearce, Mateusz Piotrowski, Isaac Kauvar, Runjin Chen, Anna Soligo, Paul Bogdan, Euan Ong, Rowan Wang, Ben Thompson, David Abrahams, Subhash Kantamneni, Emmanuel Ameisen, Joshua Batson, Jack Lindsey

机构 * Anthropic（A÷） 纠错

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

AI总结 研究探讨语言模型中可言语化表征，用雅可比透镜识别出J空间，其具有全局工作空间功能特性与结构特征，能揭示模型未显思考，发现训练后助手观点在工作空间，引入反事实反思训练，解码表征助于了解认知过程。