大模型推理能力

When Agents Do Not Stop: Uncovering Infinite Agentic Loops in LLM Agents

当智能体不停止：揭示LLM智能体中的无限循环

Xinyi Hou, Shenao Wang, Yanjie Zhao, Haoyu Wang

专题命中 逻辑推理 ：planning(abstract)

AI总结 提出IAL-Scan静态分析工具，通过抽象智能体代码为Agent IR并构建循环依赖图，检测LLM智能体项目中因反馈路径未有效约束导致的无限循环故障，在6549个仓库中达到91.9%精度。

Inquisitive Action Logic

探究性行动逻辑

Ivano Ciardelli

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出探究性行动逻辑InqAL，一种用于推理行动的多主体模态逻辑，通过问题模态分析主体对结果的确定作用，并证明其完备性和可判定性。

Comments In Proceedings AiML 2026, arXiv:2606.29444

Journal ref EPTCS 447, 2026, pp. 222-241

Verification-Gated Agentic Mission-State Governance for Intelligent Industrial Multi-Robot Systems

验证门控的智能工业多机器人系统任务状态治理

Guoqin Tang, Qingxuan Jia, Yichen Tan, Zeyuan Huang, Ning Ji, Gang Chen

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

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出验证门控任务状态治理框架，通过同步任务森林与黑板状态，经确定性验证后原子提交，减少无效提交和冲突，提升工业多机器人系统安全与效率。

ConcoLixir: Reactive LLM Discovery Oracles for Python Concolic Testing

ConcoLixir：用于Python符号执行的响应式LLM发现预言

Dong Chen, Chih-Duo Hong, Fang Yu

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 针对Python符号执行中库调用降级、语义操作难解和路径覆盖停滞问题，提出ConcoLixir，利用LLM作为发现预言生成种子、输入并引导覆盖，平均行覆盖率提升8.6-17.0个百分点，成本仅$1.63。

TabClean: Reusable LLM-Synthesized Programs for Tabular Data Cleaning

TabClean: 用于表格数据清洗的可复用LLM合成程序

Yibo Wang, Riteng Zhang, Yinghao He, Yongye Su, Bharat Bhargava, Chunwei Liu

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出TabClean系统，通过将LLM推理编译为可复用的带守卫修复程序，实现无模型训练的表格数据清洗，在五个基准数据集上F1优于基线，并大幅降低重复运行成本。

Comments 13 pages

CEDAR-42001: From ISO/IEC 42001 Conformity to Architecture-Aware, Audit-Visible Assurance Posture for AI Cyber-Physical Systems

CEDAR-42001: 从ISO/IEC 42001符合性到面向架构、可审计可见的AI信息物理系统保障态势

Priyanka Prakash Surve, Asaf Shabtai, Yuval Elovici

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出CEDAR-42001方法，将ISO/IEC 42001审计证据转化为架构感知的保障态势，通过分层归因、成熟度评估和行动推荐，揭示符合性审计的局限性，并在自动驾驶案例中验证。

Comments 19 Pages, 3 figures, 4 tables. Code and data are available in the accompanying artifact repository

AgenticOS: An Intent-Oriented Secure Operating System Architecture for Autonomous AI Agents

AgenticOS: 面向自主AI代理的意图导向安全操作系统架构

Zhen Zhao, Yu Zhang, Yanpeng Zhu, Jia Wang, Songqiao Tao, Xin Cheng, Jiexin Gao

专题命中 逻辑推理 ：planning(abstract)

AI总结 针对LLM驱动代理面临的结构性安全挑战，提出AgenticOS架构，将OS从资源管理器重构为意图过滤器，通过四层架构和意图ABI实现最小权限环境。

Comments 11 pages,5 figures,1 tables

LLM4CAD-Editor: An Intent-Aware Large Language Model Framework for Multi-Level Computer-Aided Design Editing

LLM4CAD-Editor：一种面向多层级计算机辅助设计编辑的意图感知大语言模型框架

Yuewan Sun, Zhenghui Sha

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出LLM4CAD-Editor框架，通过结构化领域特定语言LLM4CAD-DSL实现自然语言驱动的CAD编辑，支持功能、操作和参数三级编辑，在参数级编辑上达到96.3%解析准确率和0.935 IoU。

Shift-Left High-Level Synthesis Verification via Knowledge-Augmented LLM Agent

通过知识增强的LLM智能体实现左移高层次综合验证

Zhihan Xiao, Hongbing Lang, Zhe Zhao, Luke Ztz Hu, Songping Mai

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出一种知识增强的智能体驱动左移验证框架，通过双层级一致性检查、符号执行和HLS验证知识图谱，在综合前自动验证C与HLS-C的功能一致性，覆盖率达98.26%。

Safety, Security, and Cognitive Risks in Neuro-Symbolic AI

神经符号AI中的安全性、安全性和认知风险

Manoj Parmar

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 本文系统分析了神经符号AI在五层架构中的攻击面，提出统一威胁模型、符号层威胁目录及认知风险分析，并通过三个实证基准验证了攻击的有效性与检测挑战。

Comments 28 pages, 1 figure, 10 tables

Mind the Gap: Diagnosing Constraint Discovery Failures in Text-in-Image Editing

注意差距：诊断图像内文本编辑中的约束发现失败

Rui Gui

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 通过图像内文本编辑的受控诊断，研究多模态模型在发现未明确指定的视觉依赖约束时的失败，发现模型仅能自行发现46%的约束，而明确提供时可达94%。

From Frames to Temporal Graphs: In-Context Egocentric Action Recognition with Vision-Language Models

从帧到时间图：基于视觉语言模型的上下文第一人称动作识别

Bessie Dominguez-Dager, Francisco Gomez-Donoso, Miguel Cazorla, Marc Pollefeys, Daniel Barath, Zuria Bauer

机构 * University of Alicante（阿利坎特大学） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； Microsoft（微软） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出将视频转换为时间动作图，通过多阶段提示生成自然语言叙述并结构化，实现上下文学习，在EGTEA和Epic-Kitchens-100上显著提升零样本和少样本动作识别性能。

OSDAG: Online Scheduling for Efficient Multi-Robot Collaboration

OSDAG: 面向高效多机器人协作的在线调度

Thanh Nguyen Canh, Thang Tran Viet, Phuc Van Dinh, Xiem HoangVan, Nak Young Chong

机构 * Japan Advanced Institute of Science and Technology（日本北陆先端科学技术大学院大学） ； University of Engineering and Technology, Vietnam National University（越南国立大学工程技术大学） ； Hanyang University（汉阳大学） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出OSDAG框架，结合LLM任务推理与DAG在线调度，通过一次性分解指令为依赖图并实时分配任务，相比对话式方法推理速度提升5-15倍，调度时间缩短38%。

Obligation-Producing Actions

产生义务的动作

Kalonji Kalala, Iluju Kiringa, Tet Yeap

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出情境演算中处理产生义务动作的框架问题的解决方案，通过简化可达关系并扩展Reiter的基本动作理论，实现了义务的直觉性质。

Acoda: Adversarial Code Obfuscation for Defending against LLM-based Analysis

Acoda：对抗性代码混淆防御基于LLM的分析

Hongzhou Rao, Zikan Dong, Yanjie Zhao, Haodong Li, Haoyu Wang

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出基于遗传算法的对抗性代码混淆框架Acoda，通过8种语义保留的混淆方法迭代优化，有效诱导LLM拒绝或误判代码分析，在7个先进LLM上攻击成功率高达70%。

A Neurosymbolic Prolog Skill for LLM-Driven Service Placement

一种用于LLM驱动服务放置的神经符号Prolog技能

Jacopo Massa, Giuseppe Bisicchia, Patrizio Dazzi, Antonio Brogi

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出一种基于Prolog技能的神经符号方法，将服务放置意图转化为符号事实和规则，利用Prolog进行约束验证和推理，实现可检查的策略感知放置。

RECON: An LLM-Enhanced Backward Constraint Analysis Framework

RECON：一种增强LLM的逆向约束分析框架

Babangida Bappah, Lamine Noureddine, Umar Farooq, Aisha Ali-Gombe

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出RECON框架，结合LLM语义理解与静态分析，从Android字节码中提取精确执行约束，比传统符号执行快5.8倍且成功率达100%。

Evidence Markets

证据市场

Safwan Hossain, Gabriel Andrade, Chengqi Zang, Yiling Chen

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出证据市场，通过动态调整流动性的对数市场评分规则，激励提交证据和信念，支持内生解决，证明有界损失、证据按市场不确定性奖励，并实现ε-DSIC策略。

MedSIGHT: Towards Grounded Visual Comprehension in Medical Large Vision-Language Models

MedSIGHT：迈向医学大型视觉语言模型中的基础视觉理解

Aofei Chang, Le Huang, Alex James Boyd, Parminder Bhatia, Taha Kass-Hout, Fenglong Ma, Cao Xiao

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 逻辑推理 ：reasoning(abstract)

AI总结 提出MedSIGHT框架，通过区域感知器、医学区域码本和渐进训练策略，统一医学视觉语言模型的语义理解和像素级分割，在72K数据上达到多模态理解与分割的SOTA。

Comments Accepted at ICML 2026