大模型推理能力

Procedural Memory Distillation: Online Reflection for Self-Improving Language Models

程序记忆蒸馏：用于自我改进语言模型的在线反思

Ye Liu, Srijan Bansal, Bo Pang, Yang Li, Zeyu Leo Liu, Yifei Ming, Zixuan Ke, Shafiq Joty, Semih Yavuz

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

AI总结 提出程序记忆蒸馏（PMD），通过在线提取跨回合信号（轨迹、反思策略、行为模式）并蒸馏到策略权重中，使语言模型在推理时无需额外记忆，相比SDPO在SCIKNOWEVAL和LIVECODEBENCH上分别提升3.8-5.5%和7.9-13.6%。

LLM-Guided ODE Discovery and Parameter Inference from Small-Cohort Aggregate Data

LLM引导的ODE发现与小群体聚合数据的参数推断

Hanning Yang, Meropi Karakioulaki, Lennart Purucker, Tim Litwin, Cristina Has, Moritz Hess

机构 * Institute of Medical Biometry and Statistics, Faculty of Medicine and Medical Center, University of Freiburg（弗莱堡大学医学中心与医学院医学统计与生物统计研究所） ； Department of Dermatology, Medical Faculty and Medical Center, University of Freiburg（弗莱堡大学医学中心与医学院皮肤科） ； Prior Labs, University of Freiburg（弗莱堡大学Prior实验室） 纠错

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

AI总结 提出AgentODE框架，利用LLM提出候选ODE结构，并通过工具增强的推理代理仅基于群体级汇总统计量迭代优化参数分布，实现从稀疏、噪声数据中发现可解释的ODE结构。

Compositional Concept-Based Neuron-Level Interpretability for Deep Reinforcement Learning

基于组合概念的深度强化学习神经元级可解释性

Zeyu Jiang, Hai Huang, Xingquan Zuo

机构 * School of Computer Science, Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学计算机学院） 纠错

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

AI总结 提出一种自动将神经元激活与逻辑公式对齐的概念解释框架，通过值敏感离散化将连续状态转化为可解释原子概念，为深度强化学习模型提供细粒度神经元级解释。

Comments 12 pages, 5 figures. Accepted by PAKDD 2026. The final authenticated version is available online at Springer

Journal ref Data Science: Foundations and Applications. PAKDD 2026. Lecture Notes in Computer Science, vol 16117, pp. 52-64. Springer, Singapore (2026)

Towards Generalizable and Evidential Nuclear Magnetic Resonance-Based Molecular Structure Elucidation via Large Language Model Agent

面向可泛化与可证据的核磁共振分子结构解析：基于大语言模型智能体的方法

Zheng Fang, Chen Yang, Yusen Tan, Yunpeng Zhao, Fanjie Xu, Hongxin Xiang, Hanyu Sun, Hanyu Gao, Xiaojian Wang, Wenjie Du, Yuqiang Li, Jun Xia

机构 * Information Hub, The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）信息中心） ； State Key Laboratory of Precision and Intelligent Chemistry, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学精密与智能化学国家重点实验室） ； State Key Laboratory of Physical Chemistry of Solid Surface, College of Chemistry and Chemical Engineering, Xiamen University（厦门大学化学系固态表面物理化学国家重点实验室） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Peking Union Medical College and Chinese Academy of Medical Sciences（北京协和医学院中国医学科学院） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Hunan University（湖南大学） ； AI for Science Center, Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室人工智能科学中心） 纠错

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

AI总结 提出NMRAgent智能体，结合大语言模型、光谱分析工具和化学知识图谱，通过证据推理实现高精度、可解释的分子结构解析，在新型骨架测试集上Top-1准确率提升46.5%。

The Verbose Context Problem in Medical Records

医疗记录中的冗长上下文问题

Shiva Kaul, Min-Gyu Kim, Anjum Khurshid, Sriram Vishwanath

机构 * Department of Population Medicine（人口医学部） ； Department of Biomedical Informatics（生物医学信息学部） ； School of Electrical and Computer Engineering（电气与计算机工程学院） 纠错

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

AI总结 针对群体健康分析中结构化概念导致的长文本瓶颈，提出PopMedQA基准，通过人工患者记录生成库neopatient构建任务，发现领域无关方法无法缓解该问题。

Comments SD4H ICML 2026 Spotlight

On the Emergence of Implicit Curriculum in RLVR Learning Dynamics

在RLVR学习动态中隐式课程的出现

Yu Huang, Zixin Wen, Yuejie Chi, Yuting Wei, Aarti Singh, Yingbin Liang, Yuxin Chen

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

AI总结 本文研究了RLVR中隐式课程的形成机制，通过理论分析和实验验证，发现混合难度训练能自然诱导隐式课程，使简单问题先被学习并为更难问题奠定基础，其效果由难度谱的平滑性决定。

Comments This is the full version of a paper published at ICML 2026. V3 adds experiments and polishes writing

Pushing Forward Pareto Frontiers of Proactive Agents with Behavioral Agentic Optimization

推动主动代理的帕累托前沿：行为代理优化

Yihang Yao, Zhepeng Cen, Haohong Lin, Shiqi Liu, Zuxin Liu, Jiacheng Zhu, Zhang-Wei Hong, Laixi Shi, Ding Zhao

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

AI总结 本文提出行为代理优化框架，通过增强和规范回合间行为，提升信息获取能力并抑制低效交互，从而在任务性能与用户参与间取得平衡，优于现有主动代理方法。

Masked Language Flow Models

掩码语言流模型

Iskander Azangulov, Kianoosh Ashouritaklimi, Leo Zhang, Simon Vary, Patrick Rebeschini

机构 * CC BY 4.0（知识共享署名4.0国际许可） 纠错

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

AI总结 提出掩码语言流模型（MLFM），通过连续随机插值将掩码机制融入流语言模型，实现并行生成与多步推理的平衡，首次将流模型扩展到推理和指令跟随任务。

Comments Preprint

Auto-Configuring Scientific Simulators with Lightweight Coding-Agent Adapters

SIGA: 用于科学模拟的自演化编码智能体适配器

Matthew Ho, Brian Liu, Jixuan Chen, Audrey Wang, Lianhui Qin

机构 * University of California, San Diego（加利福尼亚大学圣迭戈分校） 纠错

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

AI总结 提出SIGA适配器，通过检索、程序记忆、轨迹内验证和验证强制终止，将通用编码智能体转化为科学模拟软件操作员，在GEOS上实现36倍加速，并支持自演化提升性能。

Bridging Talk and Thought: Understanding Dialogue Dynamics Across Collaborative Problem-Solving Contexts

桥接对话与思维：理解协作问题解决情境中的对话动态

Zhengyuan Liu, Stella Xin Yin, Min-Yen Kan, Nancy F. Chen

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（新加坡科技研究局） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 提出一个双层编码框架，整合认知与非认知问题解决及元认知调节机制，分析人机与多智能体协作对话，发现元认知调节是深度协作的关键区分因素。

Investigating LLM's Problem Solving Capability -- a Study on Statics Questions

探究大语言模型的问题解决能力——基于静力学问题的研究

Tanner Culleton, Hung-Fu Chang

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

AI总结 本研究通过模型蒸馏方法评估LLM在静力学问题上的表现，发现引入图表和多步推理时准确率下降，主要源于多步推理和视觉信息应用困难。

Comments 9 pages, Engineering and Technology Symposium 2026

Beyond Safe Data: Pretraining-Stage Alignment with Regular Safety Reflection

超越安全数据：具有正则安全反射的预训练阶段对齐

Jinhan Li, Kexian Tang, Yihan Xu, Zhuorui Ye, Kaifeng Lyu

机构 * Institute for Interdisciplinary Information Sciences, Tsinghua University（清华大学交叉信息研究院） 纠错

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

AI总结 提出安全反射预训练方法，在预训练语料中插入安全反思，使模型具备自我监控能力，实验表明该方法能有效降低推理和微调攻击成功率。

Hybrid NARX-LLM for Greenland Iceberg Discharge: Prompt-Driven Residual Correction

混合NARX-LLM用于格陵兰冰山排放：提示驱动的残差校正

Yiquan Gao, Duohui Xu

机构 * Heriot-Watt University（赫瑞瓦特大学） ； StudioYG 纠错

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

AI总结 提出混合NARX-LLM框架，结合非线性自回归模型与大型语言模型进行残差校正，并引入物理信息提示方法，用于建模格陵兰冰山排放的复杂非线性动态，提升预测准确性。

Beyond Text-to-SQL: An Agentic LLM System for Governed Enterprise Analytics APIs

超越文本到SQL：一个面向受控企业分析API的代理LLM系统

Gundeep Singh, Parsa Kavehzadeh, Jing Xia, Xue-Yong Fu, Julien Bouvier Tremblay, Md Tahmid Rahman Laskar, Vincent Lum, Shashi Bhushan TN

机构 * Dialpad Inc.（Dialpad公司） 纠错

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

AI总结 本文提出Analytic Agent，一个基于LLM的代理系统，能够将自然语言意图安全地转换为与企业分析API的交互，解决传统文本到SQL系统在企业环境中面临的可靠性与合规性问题。

Comments Accepted to the Enterprise AI Agents Workshop @ KDD 2026. The first four authors contributed equally to this work

Closing the Reflection Gap: A Free Calibration Bonus for Agentic RL

缩小反思差距：面向智能体强化学习的免费校准奖励

Yinglun Zhu

机构 * University of California, Riverside（加州大学河滨分校） 纠错

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

AI总结 针对LLM智能体在环境反馈后自我评估不准确的问题，提出RefGRPO方法，通过对比反思与实际结果计算免费校准奖励并动态调整系数，同时提升反思校准和任务准确率。

ReCal: Reward Calibration for RL-based LLM Routing

ReCal: 基于强化学习的LLM路由的奖励校准

Qihang Yu, Hanwen Tong, Zhengqi Zhang, Bo Zheng, Feng Wei, Shengyu Zhang, Zemin Liu, Fei Wu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 提出ReCal框架，通过分层奖励分解和分布感知优化校准奖励信号，解决多目标冲突和异质性任务优化偏差，提升LLM路由性能与稳定性。

Modeling Complex Behaviors: Multi-Personality Composition and Dynamic Switching in Vision-Language Models

建模复杂行为：视觉语言模型中的多人格组合与动态切换

Peiqi Jia, Haonan Jia, Ziqi Miao, Linkang Du, Yuntao Wang, Zhou Su

机构 * Xi'an Jiaotong University（西安交通大学） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 本研究在视觉语言模型中引入显式人格条件，建立包括单人格、多人格和人格切换的系统评估框架，发现人格提示可提升图像描述但损害精确推理任务，并观察到多特质组合与动态切换中的平衡与残留效应。

Comments 16 pages, 4 figures, 10 tables

T1-Bench: Benchmarking Multi-Scenario Agents in Real-World Domains

T1-Bench：真实世界领域中的多场景智能体基准测试

Genta Indra Winata, Amartya Chakraborty, Yuzhen Lin, Swasthi P Rao, Shikhhar Siingh, Houhan Lu, Nadia Bathaee, Sriharsha Hatwar, Paresh Dashore, Anmol Jain, Kshitij Tayal, Xiuzhu Lin, Anirban Das, Sambit Sahu, Shi-Xiong Zhang

机构 * Capital One（第一资本） 纠错

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

AI总结 提出T1-Bench，一个高保真、全面的基准，用于评估多领域真实客户场景中的智能体系统，通过交织的多轮交互任务提升复杂性和评估严谨性。

Comments Preprint

Beyond Absolute Imitation: Anchored Residual Guidance for Privileged On-Policy Distillation

超越绝对模仿：基于锚定残差引导的特权在线蒸馏

Wenhao Zhang

机构 * South China University of Technology（华南理工大学） 纠错

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

AI总结 提出锚定残差在线蒸馏（AR-OPD），通过部分特权教师建立局部兼容锚点并注入受控残差，解决特权在线蒸馏中后见偏差导致的局部不可达问题，在推理任务上平均提升2.3个点。

Comments 17 pages, 8 figures. Project page: https://vanhowe.github.io/AR-OPD/

TD-Grokking: Learning from Zero-Reward Problems by Training-Time Decomposition

TD-Grokking：通过训练时分解从零奖励问题中学习

Ningyuan Xi, Hao Xu, Hongsheng Xin, Ning Miao

机构 * Ningyuan Xi 1,2（西宁元 1,2） ； Hao Xu 3（许浩 3） ； Hongsheng Xin 3（辛红生 3） ； Ning Miao 1,2, †（苗宁 1,2, †） 纠错

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

AI总结 针对强化学习在零奖励问题上无法提供优化信号的问题，提出训练时分解框架TD-Grokking，将难解问题递归分解为可验证子问题，在数学和医疗任务上优于基线方法。

SAEExplainer: Interpreting SAE Features with Activation-Guided Preference Optimization

SAEExplainer: 基于激活引导偏好优化的SAE特征解释

Jingyi He, Haiyan Zhao, Ruxue Shi, Yanguang Liu, Xin Wang, Fei Sun, Mengnan Du

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； NJIT（新泽西理工学院） ； Jilin University（吉林大学） ； Institute of Computing Technology, CAS（中国科学院计算技术研究所） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） 纠错

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

AI总结 提出SAEExplainer框架，利用激活分数作为奖励信号，通过两轮优化迭代自纠正基础解释，减少解释幻觉并增强因果触发模式。

Benchmarking Open-Ended Multi-Agent Coordination in Language Agents

开放式多智能体协作在语言智能体中的基准测试

Kale-ab Abebe Tessera, Andras Szecsenyi, Cameron Barker, Alexander Rutherford, Davide Paglieri, Aidan Scannell, Henry Gouk, Elliot J. Crowley, Tim Rocktäschel, Amos Storkey

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； University College London（伦敦大学学院） 纠错

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

AI总结 提出基于JAX的开放式多智能体协作基准Alem，评估13种现代LLM在长时生存世界中的零样本协作能力，发现协调能力是前沿LLM智能体的独立瓶颈。

Comments 42 pages, preprint

Scaling Participation in Modular AI Systems

模块化AI系统中的参与扩展

Shangbin Feng, Yike Wang, Weijia Shi, Luke Zettlemoyer, Yejin Choi, Yulia Tsvetkov

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 提出参与扩展范式，通过多方贡献小模型构建模块化AI系统，在15项任务上比单体大语言模型提升高达15.4%，并展现涌现能力。

WhiFlash: Accelerating Speculative Decoding with Token-Level Cross-Paradigm Routing

WhiFlash: 通过令牌级跨范式路由加速推测解码

Young D. Kwon, Miles Williams, Rui Li, Alexandros Kouris, Stylianos I. Venieris

机构 * Samsung AI Center, Cambridge, UK（三星AI中心，剑桥，英国） 纠错

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

AI总结 提出WhiFlash，首个统一自回归与扩散并行草稿的跨范式推测解码方法，通过细粒度路由和缓存优化实现高达69.6%的吞吐量提升。

Comments Under review

Liberating LLM Capabilities in Full-Duplex Speech Models

在全双工语音模型中释放LLM能力

Luoyuan Zhang, Bokai Xu, Junbo Cui, Weiyue Sun, Yingjing Xu, Hanyu Liu, Yuan Yao

机构 * Royal Zhang（皇家张） 纠错

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

AI总结 提出Listen-Write-Speak (LWS)三通道范式，使LLM在共享因果注意力上下文中同时监听、书写可见文本并实时口语回应，无需架构修改，实现全双工交互。

TAME: A Trustworthy Test-Time Evolution of Agent Memory with Systematic Benchmarking

TAME: 一种可信的智能体记忆测试时演化与系统化基准测试

Yu Cheng, Yongkang Hu, Jiuan Zhou, Yushuo Zhang, Yihang Chen, Huichi Zhou, Mingang Chen, Zhizhong Zhang, Kun Shao, Yuan Xie, Zhaoxia Yin

机构 * East China Normal University（东华师范大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Key Laboratory of Computer Software Evaluating and Testing（上海计算机软件评测与测试重点实验室） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） 纠错

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

AI总结 提出TAME框架，通过执行器-评估器循环实现记忆的可信演化，解决良性任务演化中智能体可信度下降问题，在GPT-5.2 AIME上准确率提升14.6个百分点。

EGTR-Review: Efficient Evidence-Grounded Scientific Peer Review Generation via Multi-Agent Teacher Distillation

EGTR-Review: 基于多智能体教师蒸馏的高效证据支撑科学同行评审生成

Xinpeng Qiu, Wang Yihu, Zhifeng Liu, Xiaochen Wang, Jimin Wang

机构 * Department of Information Management, Peking University（北京大学信息管理系） ； PKU-WUHAN Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学武汉人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 提出EGTR-Review框架，通过多智能体教师蒸馏和证据加权目标，实现轻量级学生模型的高质量、可溯源同行评审生成。

Mechanistic Insights into Functional Sparsity in Multimodal LLMs via CoRe Heads

多模态大语言模型中通过CoRe头的功能稀疏性机制洞察

Ruoxi Sun, Quantong Qiu, Juntao Li, Zecheng Tang, Yihang Lou, Min Zhang

机构 * Soochow University（苏州大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 通过识别和分析CoRe头，揭示多模态大语言模型在跨模态检索中功能稀疏的结构特性，并验证其必要性及加速推理的潜力。

Cascading Hallucination in Agentic RAG: The CHARM Framework for Detection and Mitigation

智能体RAG中的级联幻觉：用于检测和缓解的CHARM框架

Saroj Mishra

机构 * University of North Dakota（北达科他大学） 纠错

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

AI总结 针对多步智能体RAG管道中早期错误传播并放大为最终错误输出的级联幻觉问题，提出CHARM框架，通过阶段级事实验证、跨阶段一致性跟踪、置信度传播监控和级联解析触发四个组件实现检测与缓解，在多个数据集上达到89.4%的级联检测率和82.1%的错误传播减少。

Large AI Models in Dental Healthcare: From General-Purpose Systems to Domain-Specific Foundation Models

牙科医疗中的大型AI模型：从通用系统到领域特定基础模型

Sema Helali, Lina Abu Nada, Sausan Al Kawas, Alaa Abd-Alrazaq, Faleh Tamimi, Rafat Damseh

机构 * University of Al Ain, UAE（阿联酋阿恩大学） ； Sharjah University, UAE（阿联酋谢尔杰大学） ； Cornell University, Qatar（卡塔尔康奈尔大学） ； McGill University（麦吉尔大学） 纠错

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

AI总结 本文通过系统综述，提出二维分类框架，比较语言生成模型、判别视觉基础模型和牙科特定基础模型在牙科任务中的表现，发现集成管道优于单一模型，并指出数据不对称、幻觉和缺乏标准化基准等障碍。