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AI 大模型

大模型推理能力

大模型数学、逻辑、规划、多步推理和测试时计算能力。

共收录 10440 信号源:cs.CL, cs.AI, cs.LG

1. 推理评测 10440 篇

2604.08815 2026-04-13 cs.CV 78%

Towards Responsible Multimodal Medical Reasoning via Context-Aligned Vision-Language Models

通过上下文对齐的视觉-语言模型实现负责任的多模态医疗推理

Sumra Khan, Sagar Chhabriya, Aizan Zafar, Sheeraz Arif, Amgad Muneer, Anas Zafar, Shaina Raza, Rizwan Qureshi

机构 * Salim Habib University(萨利姆·哈比卜大学) Institute of Business Administration Sukkur(苏库尔工商管理学院) University of Central Florida(中佛罗里达大学) The University of Texas MD Anderson Cancer Center(德克萨斯大学MD安德森癌症中心) Toronto Metropolitan University(多伦多都会大学) Vector Institute(向量研究所)

专题命中 推理评测 :reasoning(title,abstract)

AI总结 本文提出一种上下文对齐的框架,通过整合多种临床证据提升医疗多模态推理的可靠性与可信度,实验显示其在胸部X光数据集上提升了判别性能并减少幻觉关键词。

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2511.15578 2026-04-13 cs.CV 78%

AVATAAR: Agentic Video Answering via Temporal Adaptive Alignment and Reasoning

AVATAAR:通过时间自适应对齐和推理实现代理视频回答

Urjitkumar Patel, Fang-Chun Yeh, Chinmay Gondhalekar

专题命中 推理评测 :reasoning(title,abstract)

AI总结 AVATAAR通过结合全局和局部视频上下文,以及预检索思考代理和重思模块,提升长视频问答的准确性和可解释性,实验显示在CinePile基准上显著提升各类问答任务性能。

Comments Accepted in the 5th IEEE Big Data Workshop on Multimodal AI (MMAI 2025), Dec 8-11, Macau, China, 2025 (Preprint Copy)

Journal ref 2025 IEEE International Conference on Big Data (BigData), Macau, China

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2505.24499 2026-04-10 cs.CV 78%

Reason-SVG: Enhancing Structured Reasoning for Vector Graphics Generation with Reinforcement Learning

Reason-SVG:通过强化学习增强向量图形生成的结构化推理

Ximing Xing, Ziteng Xue, Yandong Guan, Jing Zhang, Dong Xu, Qian Yu

机构 * Beihang University(北京航空航天大学) The University of Hong Kong(香港大学)

专题命中 推理评测 :reasoning(title,abstract)

AI总结 Reason-SVG通过引入Drawing-with-Thought范式和混合奖励机制,提升大语言模型生成高质量SVG的能力,实现结构化推理与视觉一致性。

Comments Accepted by CVPR 2026. 16 pages, 7 figures

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2602.02676 2026-04-09 cs.CV 78%

AdaptMMBench: Benchmarking Adaptive Multimodal Reasoning for Mode Selection and Reasoning Process

AdaptMMBench: 多模态适应推理的基准测试用于模式选择和推理过程

Xintong Zhang, Xiaowen Zhang, Jingrong Wu, Zhi Gao, Shilin Yan, Zhenxin Diao, Kunpeng Gao, Xuanyan Chen, Yuwei Wu, Yunde Jia, Qing Li

专题命中 推理评测 :reasoning(title,abstract)

AI总结 本文提出AdaptMMBench,通过五类领域评估多模态适应推理,利用MCC指标评估模式选择合理性,揭示适应模式选择与最终准确率的脱钩现象。

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2601.19640 2026-04-09 cs.CV 78%

Focus on What Really Matters in Low-Altitude Governance: A Management-Centric Multi-Modal Benchmark with Implicitly Coordinated Vision-Language Reasoning Framework

聚焦低空治理中真正重要的问题:一种以管理为中心的多模态基准与隐式协调的视觉-语言推理框架

Hao Chang, Zhihui Wang, Lingxiang Wu, Wei An, Boyang Li, Zaiping Lin, Weidong Sheng, Jinqiao Wang

机构 * National University of Defense Technology(国防科技大学) Zidong Taichu (Beijing) Technology Co., Ltd.(紫东太初(北京)科技有限公司) Foundation Model Research Center, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences(中国科学院自动化研究所基础模型研究中心) School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences(中国科学院大学人工智能学院) Wuhan AI Research(武汉人工智能研究院)

专题命中 推理评测 :reasoning(title,abstract)

AI总结 本文提出GovLA-10K多模态基准和GovLA-Reasoner框架,通过功能显著目标和隐式协调的视觉-语言推理提升低空治理中的管理需求理解与执行能力。

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2511.17652 2026-04-08 q-bio.QM cs.CV 78%

TeamPath: Building MultiModal Pathology Experts with Reasoning AI Copilots

TeamPath: 构建多模态病理专家的推理AI助手

Tianyu Liu, Weihao Xuan, Hao Wu, Peter Humphrey, Marcello DiStasio, Mohamed Kahila, Alfonso Garcia Tan, Heli Qi, Rui Yang, Simeng Han, Tinglin Huang, Fang Wu, Chen Liu, Qingyu Chen, Nan Liu, Irene Li, Hua Xu, Hongyu Zhao

机构 * Interdepartmental Program in Computational Biology and Biomedical Informatics, Yale University(耶鲁大学计算生物学与生物医学信息学跨学科项目) Department of Biostatistics, Yale University(耶鲁大学生物统计学系) Broad Institute of MIT and Harvard(博德研究所) Department of Complexity Science and Engineering, The University of Tokyo(东京大学复杂科学与工程系) Center for Advanced Intelligence Project, RIKEN(理化学研究所先进智能项目中心) Department of Pathology, Yale University(耶鲁大学病理学系) Department of Anatomical Pathology, Singapore General Hospital(新加坡中央医院解剖病理学系) Center for Biomedical Data Science, Duke–NUS Medical School, Singapore, Singapore(杜克-新加坡国立大学医学院生物医学数据科学中心) Department of Computer Science, Yale University(耶鲁大学计算机科学系) Department of Computer Science, Stanford University(斯坦福大学计算机科学系)

专题命中 推理评测 :reasoning(title,abstract)

AI总结 TeamPath通过强化学习和路由增强方案,整合多模态数据提升病理诊断与跨模态生成能力,为临床提供可靠的信息交流系统。

Comments 45 pages, 6 figures

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2503.21210 2026-04-08 cs.CV 78%

Toward Generalizable Forgery Detection and Reasoning

朝通用伪造检测与推理方向发展

Yueying Gao, Dongliang Chang, Bingyao Yu, Haotian Qin, Muxi Diao, Lei Chen, Kongming Liang, Zhanyu Ma

专题命中 推理评测 :reasoning(title,abstract)

AI总结 本文提出FDR-Task任务,利用多模态大语言模型实现伪造检测与推理,通过MMFR数据集和FakeReasoning框架提升检测与推理性能。

Comments Accepted to IEEE TIP

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2604.03676 2026-04-07 cs.IR 78%

Are LLM-Based Retrievers Worth Their Cost? An Empirical Study of Efficiency, Robustness, and Reasoning Overhead

基于大语言模型的检索器是否值得其成本?对效率、鲁棒性和推理开销的实证研究

Abdelrahman Abdallah, Jamie Holdcroft, Mohammed Ali, Adam Jatowt

专题命中 推理评测 :reasoning(title,abstract)

AI总结 本文通过12个任务和14个检索器评估了基于大语言模型的检索器在效率、鲁棒性和推理开销方面的表现,发现部分专门化检索器在吞吐量上具有竞争力,而某些大语言模型双编码器则带来显著延迟。

Comments Accepted at SIGIR 2026

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2505.14558 2026-04-07 cs.IR 78%

R2MED: A Benchmark for Reasoning-Driven Medical Retrieval

R2MED:一个面向推理驱动的医学检索基准

Xiangxu Zhang, Lei Li, Xiao Zhou, Zheng Liu

专题命中 推理评测 :reasoning(title,abstract)

AI总结 R2MED旨在解决医学检索中推理需求与现有方法的差距,通过876个查询涵盖三个任务,评估15种检索系统,发现最佳模型仅达31.4nDCG@10,凸显了推理驱动医学检索的挑战。

Comments 38 pages, 16 figures

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2508.03088 2026-04-06 cs.IR 78%

ADSeeker: A Knowledge-Grounded Reasoning Framework for Industry Anomaly Detection and Reasoning

ADSeeker: 一种基于知识的推理框架用于工业异常检测与推理

Kai Zhang, Zekai Zhang, Xihe Sun, Anpeng Wang, Jingmeng Nie, Qinghui Chen, Han Hao, Jianyuan Guo, Jinglin Zhang

专题命中 推理评测 :reasoning(title,abstract)

AI总结 ADSeeker通过整合视觉文档知识库和查询图像-知识检索增强生成框架,提升工业异常检测性能,提出层次稀疏提示机制和类型级特征以提取异常模式,构建大规模AD数据集MulA,实现零样本状态下的最佳性能。

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2604.00696 2026-04-02 cs.CV 78%

TTA-Vid: Generalized Test-Time Adaptation for Video Reasoning

TTA-Vid: 视频推理的通用测试时间适应

Soumya Shamarao Jahagirdar, Edson Araujo, Anna Kukleva, M. Jehanzeb Mirza, Saurabhchand Bhati, Samuel Thomas, Brian Kingsbury, Rogerio Feris, James R. Glass, Hilde Kuehne

机构 * University of Tübingen(蒂宾根大学) MIT(麻省理工学院) IBM Research(IBM研究院) MIT-IBM Watson AI Lab(MIT-IBM沃森人工智能实验室) Tuebingen AI Center(蒂宾根人工智能中心) Max Planck Institute for Informatics(马克斯·普朗克信息学研究所)

专题命中 推理评测 :reasoning(title,abstract)

AI总结 本文提出TTA-Vid方法,通过测试时间强化学习实现视频推理模型的适应,无需标注数据即可在测试时泛化至新领域。

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2603.30028 2026-04-01 cs.CY 78%

Can Commercial LLMs Be Parliamentary Political Companions? Comparing LLM Reasoning Against Romanian Legislative Expuneri de Motive

商业大语言模型能成为议会政治伙伴吗?比较大语言模型推理与罗马尼亚立法解释

Iulian Lucău, Adelin-George Voicu

专题命中 推理评测 :reasoning(title,abstract)

AI总结 本文通过比较六种大语言模型在罗马尼亚议会法案解释上的表现,探讨其作为政治顾问工具的可靠性,发现前沿模型在语义接近度上表现优异,但所有模型在任务依赖性上均存在编造问题。

Comments 12 Figures

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2512.21507 2026-04-01 cs.CV 78%

SVBench: Evaluation of Video Generation Models on Social Reasoning

SVBench:视频生成模型在社会推理中的评估

Wenshuo Peng, Gongxuan Wang, Tianmeng Yang, Chuanhao Li, Xiaojie Xu, Hui He, Kaipeng Zhang

机构 * Tsinghua University(清华大学) Shanda AI Research Tokyo(盛大人工智能研究院东京) Shanghai AI Lab(上海人工智能实验室) Harbin Institute of Technology(哈尔滨工业大学) Peking University(北京大学)

专题命中 推理评测 :reasoning(title,abstract)

AI总结 本文提出SVBench基准,用于评估视频生成模型在社会推理能力上的不足,通过七大核心维度和免训练流程,评估七种先进模型,揭示表面合理性与深层社会推理能力间的差距。

Comments 10pages

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2512.05513 2026-04-01 cs.CV 78%

Know-Show: Benchmarking Video-Language Models on Spatio-Temporal Grounded Reasoning

Know-Show:在时空 grounded 推理上评估视频语言模型的基准测试

Chinthani Sugandhika, Chen Li, Deepu Rajan, Basura Fernando

机构 * College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University(南洋理工大学计算与数据科学学院) Institute of High-Performance Computing, Agency for Science, Technology and Research(新加坡科技研究局高性能计算研究所) Centre for Frontier AI Research, Agency for Science, Technology and Research(新加坡科技研究局前沿人工智能研究中心)

专题命中 推理评测 :reasoning(title,abstract)

AI总结 Know-Show基准测试评估视频语言模型在时空 grounded 推理能力,通过五个互补场景揭示现有模型与人类推理的差距,并提出GRAM方法提升模型的细粒度 grounded 推理能力。

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2603.27571 2026-03-31 cs.HC 78%

RAGent: Physics-Aware Agentic Reasoning for Training-Free mmWave Human Activity Recognition

RAGent:面向无训练毫米波人类活动识别的物理感知代理推理

Mingda Han, Huanqi Yang, Zehua Sun, Wenhao Li, Yanni Yang, Guoming Zhang, Yetong Cao, Weitao Xu, Pengfei Hu

专题命中 推理评测 :reasoning(title,abstract)

AI总结 RAGent通过物理感知代理推理实现无训练毫米波人类活动识别,利用雷达知识库进行证据驱动推理,无需领域特定训练或适应,实现跨领域鲁棒识别。

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2511.04014 2026-03-31 cs.SE cs.CR 78%

VulInstruct: Teaching LLMs Root-Cause Reasoning for Vulnerability Detection via Security Specifications

VulInstruct: 通过安全规范指导LLMs进行漏洞检测的根因推理

Hao Zhu, Jia Li, Cuiyun Gao, Jiaru Qian, Yihong Dong, Huanyu Liu, Lecheng Wang, Ziliang Wang, Xiaolong Hu, Ge Li

专题命中 推理评测 :reasoning(title,abstract)

AI总结 VulInstruct通过从历史漏洞中系统提取安全规范,指导LLMs进行漏洞检测,提升了漏洞识别的准确性和推理能力,实现了更高的F1分数和召回率。

Comments Accepted at The ACM International Conference on the Foundations of Software Engineering (FSE 2026)

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2603.26784 2026-03-31 cs.CV 78%

HighlightBench: Benchmarking Markup-Driven Table Reasoning in Scientific Documents

HighlightBench:科学文档中基于标记的表格推理基准测试

Lexin Wang, Shenghua Liu, Yiwei Wang, Yujun Cai, Yuyao Ge, Jiayu Yao, Jiafeng Guo, Xueqi Cheng

机构 * Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences(中国科学院计算技术研究所) University of California, Merced(加州大学默塞德分校) University of Queensland(昆士兰大学)

专题命中 推理评测 :reasoning(title,abstract)

AI总结 本文提出HighlightBench,用于评估文档中基于标记的表格推理能力,通过五个任务家族分解评估,并提供可复现的基准流程,揭示模型在视觉提示与符号推理一致性下的稳定性问题。

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2603.26776 2026-03-31 cs.CV 78%

From Prediction to Diagnosis: Reasoning-Aware AI for Photovoltaic Defect Inspection

从预测到诊断:面向光伏缺陷检测的推理感知AI

Dev Mistry, Feng Qiu, Bo Chen, Feng Liu, Can Chen, Mohammad Shahidehpour, Ren Wang

机构 * Illinois Institute of Technology(伊利诺伊理工学院) Argonne National Laboratory(阿贡国家实验室) Commonwealth Edison(联邦爱迪生公司) Drexel University(德雷塞尔大学) University of North Carolina at Chapel Hill(北卡罗来纳大学教堂山分校)

专题命中 推理评测 :reasoning(title,abstract)

AI总结 本文提出REVL-PV框架,通过融合电致发光、热成像和可见光图像,实现光伏缺陷的结构化诊断报告,提升检测准确性和可解释性。

Comments 34 pages, 5 figures

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2603.23864 2026-03-26 cs.CV 78%

See, Remember, Explore: A Benchmark and Baselines for Streaming Spatial Reasoning

看见、记忆、探索:面向流式空间推理的基准与基线

Yuxi Wei, Wei Huang, Qirui Chen, Lu Hou, Xiaojuan Qi

机构 * The University of Hong Kong(香港大学) Yinwang Intelligent Technology Co. Ltd.(云网智能技术有限公司) Shanghai Jiao Tong University(上海交通大学)

专题命中 推理评测 :reasoning(title,abstract)

AI总结 本文提出S3-Bench基准,通过流式空间问答与主动探索解决传统方法在长时序推理和主动感知方面的不足,并提出AMF-VLM模型在压缩内存与主动探索方面实现性能提升。

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2603.21447 2026-03-24 cs.CY 78%

Deliberative multi-agent large language models improve clinical reasoning in ophthalmology

协商式多智能体大语言模型提升眼科临床推理

Ehsan Misaghi, Sean T Berkowitz, Bing Yu Chen, Qingyu Chen, Renaud Duval, Pearse A Keane, Danny A Mammo, Ariel Yuhan Ong, Mertcan Sevgi, Sumit Sharma, Sunil K Srivastava, Yih Chung Tham, Fares Antaki

专题命中 推理评测 :reasoning(title,abstract)

AI总结 本研究比较了多智能体协商系统与单一模型在眼科临床推理中的表现,发现协商系统在准确性和安全性上均优于单一模型,且能减少有害错误。

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2603.21104 2026-03-24 cs.RO cs.CV 78%

CounterScene: Counterfactual Causal Reasoning in Generative World Models for Safety-Critical Closed-Loop Evaluation

CounterScene: 生成世界模型中的反事实因果推理用于安全关键闭环评估

Bowen Jing, Ruiyang Hao, Weitao Zhou, Haibao Yu

机构 * Tuojing Intelligence(途京智能) King's College London(伦敦大学国王学院) Tsinghua University(清华大学) The University of Hong Kong(香港大学)

专题命中 推理评测 :reasoning(title,abstract)

AI总结 CounterScene通过结构化反事实推理生成安全关键驾驶场景,通过因果对抗代理识别和冲突感知交互世界模型,提升长周期碰撞率并保持轨迹真实性。

Comments 28 pages, 7 figures

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2510.11026 2026-03-24 cs.CV 78%

GIR-Bench: Versatile Benchmark for Generating Images with Reasoning

GIR-Bench:用于生成图像的多功能基准

Hongxiang Li, Yaowei Li, Bin Lin, Yuwei Niu, Yuhang Yang, Xiaoshuang Huang, Jiayin Cai, Xiaolong Jiang, Yao Hu, Long Chen

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology(香港科学与技术大学) Peking University(北京大学) University of Science and Technology of China(中国科学技术大学) Xiaohongshu Inc.(小红书公司)

专题命中 推理评测 :reasoning(title,abstract)

AI总结 本文提出GIR-Bench,从理解-生成一致性、文本到图像生成和多步骤编辑三个角度评估统一模型,揭示其在复杂视觉任务中的表现与不足。

Comments ICLR2026

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2603.20148 2026-03-23 cs.CV 78%

Can Large Multimodal Models Inspect Buildings? A Hierarchical Benchmark for Structural Pathology Reasoning

大型多模态模型能否检查建筑?一种用于结构病理推理的分层基准

Hui Zhong, Yichun Gao, Luyan Liu, Hai Yang, Wang Wang, Haowei Zhang, Xinhu Zheng

机构 * Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)(香港科技大学(广州)) Hong Kong University(香港大学)

专题命中 推理评测 :reasoning(title,abstract)

AI总结 本文提出DefectBench基准,评估大型多模态模型在建筑表面检测中的能力,发现其在拓扑理解和语义理解方面表现优异,但在精确定位方面存在不足,并验证了零样本生成分割的可行性。

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2603.19607 2026-03-23 cs.CV 78%

Physion-Eval: Evaluating Physical Realism in Generated Video via Human Reasoning

Physion-Eval:通过人类推理评估生成视频的物理真实性

Qin Zhang, Peiyu Jing, Hong-Xing Yu, Fangqiang Ding, Fan Nie, Weimin Wang, Yilun Du, James Zou, Jiajun Wu, Bing Shuai

机构 * Physion Labs(Physion实验室) Stanford University(斯坦福大学) MIT(麻省理工学院) Harvard University(哈佛大学) Character AI

专题命中 推理评测 :reasoning(title,abstract)

AI总结 本文提出Physion-Eval基准,通过专家人类推理评估生成视频的物理真实性,揭示当前视频生成模型在物理关键场景中存在显著缺陷,83.3%的外向视角和93.5%的内向视角视频存在可识别的物理错误。

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2603.12788 2026-03-23 cs.CV 78%

Think and Answer ME: Benchmarking and Exploring Multi-Entity Reasoning Grounding in Remote Sensing

思考并回答ME:基准测试和探索遥感中的多实体推理 grounding

Shuchang Lyu, Haiquan Wen, Guangliang Cheng, Meng Li, Zheng Zhou, You Zhou, Dingding Yao, Zhenwei Shi

机构 * Beihang University, Beijing, China(北京航空航天大学) University of Liverpool, Liverpool, UK(利物浦大学) Institute of Acoustics, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China(中国科学院声学研究所)

专题命中 推理评测 :reasoning(title,abstract)

AI总结 本文提出ME-RSRG基准数据集,通过Entity-Aware Reasoning框架提升遥感多实体推理能力,验证了该框架的有效性。

Comments 22 pages, 9 figures, 5 tables

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2603.19468 2026-03-23 cs.SD eess.AS 78%

Listen First, Then Answer: Timestamp-Grounded Speech Reasoning

先听再回答:基于时间戳的语音推理

Jihoon Jeong, Pooneh Mousavi, Mirco Ravanelli, Cem Subakan

机构 * Mila-Quebec AI Institute(魁北克AI研究所) Université Laval(拉瓦尔大学) Concordia University(康科迪亚大学)

专题命中 推理评测 :reasoning(title,abstract)

AI总结 本文提出基于强化学习的时间戳接地策略,使语音大模型在推理时更关注音频内容,提升多模态推理的准确性。

Comments Submitted to Interspeech 2026

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2603.18988 2026-03-20 cs.RO 78%

MERGE: Guided Vision-Language Models for Multi-Actor Event Reasoning and Grounding in Human-Robot Interaction

MERGE:面向人类机器人交互中多主体事件推理与 grounding 的引导视觉-语言模型

Joerg Deigmoeller, Nakul Agarwal, Stephan Hasler, Daniel Tanneberg, Anna Belardinelli, Reza Ghoddoosian, Chao Wang, Felix Ocker, Fan Zhang, Behzad Dariush, Michael Gienger

机构 * Honda Research Institute Europe(本田欧洲研究院) Honda Research Institute USA(本田美国研究院)

专题命中 推理评测 :reasoning(title,abstract)

AI总结 MERGE 通过引导视觉语言模型实现动态人类机器人交互中多主体事件的推理与 grounding,提升 situational awareness 与效率,基于 GROUND 数据集验证其性能提升。

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2603.17930 2026-03-19 cs.CV 78%

Interpretable Traffic Responsibility from Dashcam Video via Legal Multi Agent Reasoning

基于法律多智能体推理的可解释交通责任分析

Jingchun Yang, Jinchang Zhang

机构 * Northeast University(东北大学) SUNY Binghamton University(纽约州立大学布法罗分校)

专题命中 推理评测 :reasoning(title,abstract)

AI总结 本文提出C-TRAIL多模态数据集,结合视频与文本描述,通过两阶段框架实现交通责任判定,优于现有方法并提供透明法律推理过程。

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2507.15015 2026-03-18 cs.MA 78%

MetaCrit: A Critical Thinking Framework for Self-Regulated LLM Reasoning

MetaCrit: 一种用于自主LLM推理的批判性思维框架

Xinmeng Hou, Ziting Chang, Zhouquan Lu, Chen Wenli, Liang Wan, Wei Feng, Hai Hu, Qing Guo

专题命中 推理评测 :reasoning(title,abstract)

AI总结 本文提出MetaCrit框架,通过多智能体机制提升LLM在多跳问题中的推理能力,增强逻辑严谨性并消除有毒输出。

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2603.16181 2026-03-18 cs.CV cs.CR 78%

KidsNanny: A Two-Stage Multimodal Content Moderation Pipeline Integrating Visual Classification, Object Detection, OCR, and Contextual Reasoning for Child Safety

KidsNanny:一种集成视觉分类、目标检测、OCR和上下文推理的双阶段多模态内容审查流水线,用于儿童安全

Viraj Panchal, Tanmay Talsaniya, Parag Patel, Meet Patel

机构 * KidsNanny Research Team, Vartit Technology Inc.(KidsNanny研究团队,Vartit技术公司)

专题命中 推理评测 :reasoning(title,abstract)

AI总结 本文提出KidsNanny,一种双阶段多模态内容审查架构,通过视觉Transformer和目标检测器进行视觉筛查,结合OCR和基于文本的7B语言模型进行上下文推理,以提高儿童安全的内容审查效率和准确性。

Comments 12 pages, 2 figures, 6 tables

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