大模型推理能力

Towards Efficient Large Language Reasoning Models via Extreme-Ratio Chain-of-Thought Compression

通过极端比例思维链压缩实现高效大型语言推理模型

Yuntian Tang, Bohan Jia, Wenxuan Huang, Lianyue Zhang, Jiao Xie, Wenxi Li, Wei Li, Jie Hu, Xinghao Chen Rongrong Ji, Shaohui Lin

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 数学推理 ：CoT(summary_cn,abstract)；reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(title,abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出Extra-CoT框架，通过极端比例压缩思维链、混合比例监督微调和约束层次化比率策略优化，在显著减少推理令牌的同时保持甚至提升推理准确率。

Comments Accepted to ICML 2026. 15 pages, 7 figures

Demystifying Entropy-based Selection for Chain-of-Thought Compression in Large Reasoning Models

揭秘大型推理模型中基于熵的思维链压缩选择方法

Sara Candussio, Daniel Scalena, Luca Bortolussi, Elisabetta Fersini, Malvina Nissim, Gabriele Sarti

机构 * University of Trieste（的里雅斯特大学） ； University of Milano-Bicocca（米兰-比科卡大学） ； University of Groningen（格罗宁根大学） ； Khoury College of Computer Sciences, Northeastern University（东北大学科里计算机学院） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(title,abstract)；CoT(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 该研究测试了大型推理模型中基于熵的思维链压缩方法的鲁棒性，发现其效果不优于随机剪枝，且任务信息分布在整个推理链上而非小部分令牌中。

Mechanistic Evidence for Faithfulness Decay in Chain-of-Thought Reasoning

链式思维推理中忠实度衰减的机制证据

Donald Ye, Max Loffgren, Om Kotadia, Linus Wong, Jonas Rohweder

机构 * Fordham University（福特汉姆大学） ； Algoverse AI Research（Algoverse AI研究） ； Rice University（稻子大学） ； UC San Diego（圣地亚哥大学） ； Santa Clara University（圣克拉拉大学） ； LMU Munich（慕尼黑路德维希-马克西米利安大学） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(title,abstract)；CoT(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 提出归一化对数几率差衰减（NLDD）指标，通过破坏推理步骤并测量模型置信度下降，发现链式思维中超过70-85%长度的令牌对最终答案贡献微弱或负面，揭示了忠实度衰减现象。

Comments 16 pages, 16 figures. Accepted to ICLR LIT workshop. Code: https://github.com/donald-ye/NLDD

Bridging the Gap Between Latent and Explicit Reasoning with Looped Transformers

弥合潜在推理与显式推理之间的差距：循环Transformer

Ying Fan, Anej Svete, Kangwook Lee

机构 * UW-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Microsoft Research（微软研究院） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； KRAFTON（魁匠团） ； Ludo Robotics 纠错

专题命中 数学推理 ：CoT(summary_cn,abstract)；reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 提出LOTUS方法，利用循环Transformer在潜在空间进行多步推理，通过并行监督潜在块上的CoT令牌，首次在3B规模弥合与显式CoT的差距，并将推理延迟降低2.5-6.9倍。

Correct Is Not Enough: Training Reasoning Planners with Executor-Grounded Rewards

正确性不足：通过执行器导向的奖励训练推理计划器

Tianyang Han, Hengyu Shi, Junjie Hu, Xu Yang, Zhiling Wang, Junhao Su

机构 * D 4 Lab（D4实验室） ； Independent Researcher（独立研究者） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(title,summary_cn)；verifier(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出TraceLift框架，通过执行器导向的奖励提升推理质量，利用rubric-based Reasoning Reward Model评估推理轨迹的可靠性与有效性。

Comments 36 pages

Artificial Intelligence for Mathematical Reasoning: An Integrated Survey of Language Models, Neuro-symbolic Systems, and Verified Discovery

人工智能数学推理：语言模型、神经符号系统与验证发现的综合综述

Syed Rifat Raiyan, Mohsinul Kabir, Hasan Mahmud, Md Kamrul Hasan, Sophia Ananiadou

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(title,abstract)；CoT(abstract,abstract_cn)；verifier(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文综述了数学推理领域从早期规则系统到当代推理模型、多智能体系统及验证发现工作流的演变，沿非正式推理、形式推理、数学发现及推理技术四轴组织，并评估了基准测试、失败模式及未来方向。

Comments Under review, 47 pages, 14 figures, 22 tables

Intern-S1-MO: Long-horizon Reasoning Agent for Olympiad?Level Mathematical Problem Solving

长周期推理代理用于竞赛级数学问题求解

Yuzhe Gu, Songyang Gao, Zijian Wu, Lingkai Kong, Wenwei Zhang, Zhongrui Cai, Fan Zheng, Tianyou Ma, Junhao Shen, Haiteng Zhao, Duanyang Zhang, Huilun Zhang, Kuikun Liu, Chengqi Lyu, Yanhui Duan, Chiyu Chen, Ningsheng Ma, Jianfei Gao, Han Lyu, Dahua Lin, Kai Chen

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； MMLab ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； ICMAT Spanish National Research Council（西班牙国家科研 council） ； The High School Affiliated to Renmin University of China（中国人民大学附属高中） ； Ren Hui Academy of Beijing（北京润辉学院） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(title,abstract)；CoT(abstract,abstract_cn)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出Intern-S1-MO，通过多轮分层推理和OREAL-H框架，突破IMO级数学问题的上下文限制，实现26/35分的优异成绩。

Distilling the Essence: Efficient Reasoning Distillation via Sequence Truncation

提炼精髓：通过序列截断的高效推理蒸馏

Wei-Rui Chen, Vignesh Kothapalli, Ata Fatahibaarzi, Hejian Sang, Shao Tang, Qingquan Song, Zhipeng Wang, Muhammad Abdul-Mageed

机构 * The University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； LinkedIn（领英） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(title,abstract)；CoT(abstract,abstract_cn)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出通过截断训练序列（仅保留前50%的token）进行知识蒸馏，在数学基准上保留约91%性能，同时减少约50%的训练时间、内存和FLOPs。

Think Fast: Estimating No-CoT Task-Completion Time Horizons of Frontier AI Models

快速思考：估计前沿AI模型的无思维链任务完成时间范围

Dewi Gould, Francis Rhys Ward, Anders Cairns Woodruff, Rauno Arike, Josh Hills, Alex Serrano, Ida Caspary, Jason Ross Brown, Jo J. Jiao, Patrick Leask, Twm Stone, Ram Potham, Ionut Gabriel Stan, Harry Mayne, Simeon Hellsten, Shubhorup Biswas, Ariana Azarbal, William L. Anderson, Elle Najt, Ryan Greenblatt, Julian Stastny

机构 * Redwood Research（红木研究） ； Astra Fellows Program（Astra 后援计划） ； Aether Research（Aether 研究） ； MATS Research（MATS 研究） ； Polytechnic University of Catalonia（加泰罗尼亚理工大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； Durham University（杜伦大学） ； MIT（麻省理工学院） ； University of Oxford（牛津大学） ； University of Glasgow（格拉斯哥大学） ； Constellation（星座） 纠错

专题命中 数学推理 ：CoT(title,abstract)；reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究通过超过3万个问题测试前沿AI模型在无思维链推理下的表现，估计其50%任务完成时间范围，发现该时间每约两年翻一番，GPT-5.5已达3分钟以上。

Procedural Knowledge at Scale Improves Reasoning

大规模程序知识提升推理能力

Di Wu, Devendra Singh Sachan, Wen-tau Yih, Mingda Chen

机构 * University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） ； Meta FAIR 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(title,summary_cn)；分类 cs.CL

AI总结 本研究提出Reasoning Memory框架，通过大规模检索增强生成方法，有效利用程序知识提升推理能力，在多个基准测试中表现优于现有方法。

Comments COLM 2026 Camera Ready

ThreadWeaver: Adaptive Threading for Efficient Parallel Reasoning in Language Models

ThreadWeaver：自适应线程化实现语言模型高效并行推理

Long Lian, Sida Wang, Felix Juefei-Xu, Tsu-Jui Fu, Xiuyu Li, Adam Yala, Trevor Darrell, Alane Suhr, Yuandong Tian, Xi Victoria Lin

机构 * UC Berkeley（伯克利大学） ； UCSF（旧金山大学） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；math reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出ThreadWeaver框架，通过两阶段并行轨迹生成、基于trie的展开设计和并行化感知强化学习，在保持与顺序推理模型相当准确率的同时，显著降低推理延迟。

Comments Accepted as an oral paper at ICML 2026

Auditing CoT Answer-Hijack Patches: Source-Control Certificates with Type-I Guarantees

链式思维答案劫持的选择感知诊断

Jianwei Tai

专题命中 数学推理 ：CoT(title,abstract)；reasoning(abstract)；chain-of-thought(abstract)

AI总结 针对链式思维答案劫持攻击，提出选择感知诊断方法，通过激活修补定位脆弱区域，并验证恢复依赖于同问题干净源。

The relationship between reasoning and performance in large language models--o3 (mini) thinks harder, not longer

大语言模型中推理与性能的关系——o3(mini)思考更深入，而非更久

Marthe Ballon, Andres Algaba, Vincent Ginis

机构 * Data Analytics Lab, Vrije Universiteit Brussel（布鲁塞尔自由大学数据分析实验室） ； School of Engineering and Applied Sciences, Harvard University（哈佛大学工程与应用科学学院） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；test-time compute(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 研究大语言模型推理与性能的关系，在Omni - MATH基准上分析o1 - mini和o3 - mini变体推理链长度，发现o3 - mini(m)无需更长推理链就能实现更高准确率，还表明推理链增长时准确率通常下降，为模型能力与推理长度关系提供新见解。

Comments 19 pages, 14 figures. Sci Rep (2026)

ReTreVal: Reasoning Tree with Validation and Cross-Problem Memory for Large Language Models

ReTreVal：带有验证和跨问题记忆的推理树

Abhishek HS, Pavan C Shekar, Arpit Jain, Ashwanth Krishnan

机构 * QpiAI 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(title,abstract)；CoT(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 ReTreVal通过自适应树探索、带工具增强的节点细化、类型化失败回溯和自修改记忆，使大语言模型在无需微调的情况下实现跨问题学习，其在MATH-500上达到85.8%的pass@1准确率，在MMLU-Pro上达到54.4%的准确率。

Comments 15 pages, 1 figure, 12 tables

Epistemic Gain, Aleatoric Cost: Uncertainty Decomposition in Multi-Agent Debate for Math Reasoning

认知增益，偶然成本：多智能体辩论中的不确定性分解用于数学推理

Dan Qiao, Binbin Chen, Fengyu Cai, Jianlong Chen, Wenhao Li, Fuxin Jiang, Zuzhi Chen, Hongyuan Zha, Tieying Zhang, Baoxiang Wang

专题命中 数学推理 ：reasoning(title,abstract)；math reasoning(title)

AI总结 本文提出贝叶斯不确定性分析框架，将多智能体辩论中的预测不确定性分解为认知不确定性和偶然不确定性，并设计不确定性引导的多智能体强化学习算法，在控制偶然成本的同时提升认知增益，从而提高推理准确性和辩论效率。

Comments ICML2026

Thinking-Based Non-Thinking: Solving the Reward Hacking Problem in Training Hybrid Reasoning Models via Reinforcement Learning

基于思考的非思考：通过强化学习解决混合推理模型训练中的奖励黑客问题

Siyuan Gan, Jiaheng Liu, Boyan Wang, Tianpei Yang, Runqing Miao, Yuyao Zhang, Fanyu Meng, Junlan Feng, Linjian Meng, Jing Huo, Yang Gao

机构 * State Key Laboratory of Novel Software Technology, Nanjing University, Nanjing, China（南京大学新型软件技术国家重点实验室） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory, Shanghai, China（上海人工智能实验室） ； Jiutian Research, Beijing, China（九天研究院） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(title,abstract)；CoT(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 针对混合推理模型训练中的奖励黑客问题，提出Thinking-Based Non-Thinking方法，利用思考型回答的解决方案信息为非思考型回答设置差异化最大令牌数，在数学基准上减少约50%令牌使用并提升准确率。

Prismatic Synthesis: Gradient-based Data Diversification Boosts Generalization in LLM Reasoning

棱柱形合成：基于梯度的数据多样化提升语言模型推理中的泛化能力

Jaehun Jung, Seungju Han, Ximing Lu, Skyler Hallinan, David Acuna, Shrimai Prabhumoye, Mostafa Patwary, Mohammad Shoeybi, Bryan Catanzaro, Yejin Choi

机构 * NVIDIA Research（NVIDIA研究部） ； University of Washington（华盛顿大学） ； University of Southern California（南加州大学） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(title,abstract)；math reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 研究语言模型训练数据多样性对泛化的作用，提出基于梯度熵的G - Vendi指标，进而构建棱柱形合成框架生成多样合成数据，有效提升模型性能，在多个基准测试中表现优于依赖更大数据生成器的模型。

On the Optimal Reasoning Length for RL-Trained Language Models

关于RL训练的语言模型的最优推理长度

Daisuke Nohara, Taishi Nakamura, Rio Yokota

机构 * University of Tokyo（东京大学） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 研究强化学习训练的语言模型中推理长度与准确率的非单调关系，发现存在最优中间长度，并通过模式准确率分析揭示其成因。

Comments 18 pages, 12 figures

Geometry of Reason: Spectral Signatures of Valid Mathematical Reasoning

推理的几何：有效数学推理的谱特征

Valentin Noël

机构 * Valentin Noël（瓦伦丁·诺埃尔） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 通过将注意力矩阵视为加权词图，提取四个无需学习的谱诊断指标（Fiedler值、高频能量比、谱熵和平滑度），有效区分有效推理与模式匹配，在多个模型上达到85-96%的分类准确率。

Comments 30 pages, 13 figures, Accepted at ICML 2026 (main track)

AutoTool: Dynamic Tool Selection and Integration for Agentic Reasoning

AutoTool: 面向智能体推理的动态工具选择与集成

Jiaru Zou, Ling Yang, Yunzhe Qi, Sirui Chen, Mengting Ai, Ke Shen, Jingrui He, Mengdi Wang

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 提出AutoTool框架，通过双阶段优化（SFT+RL轨迹稳定化和KL正则化Plackett-Luce排序）使大语言模型具备动态工具选择能力，在数学、科学、代码和多模态推理等任务上平均提升6.4%-7.7%。

Comments ICML2026; Best Paper Award at ICCV 2025 Workshop on Multi-Modal Reasoning for Agentic Intelligence

Correct Answers from Sound Reasoning: Verifiable Process Supervision for Language Models

通过可验证的推理过程监督获得正确答案：语言模型的可验证过程监督

Kyuyoung Kim, Kevin Wang, Yunfei Xie, Peiyang Xu, Peiyao Sheng, Chen Wei, Zhangyang Wang, Jinwoo Shin, Pramod Viswanath, Sewoong Oh

机构 * KAIST AI（KAIST人工智能研究所） ； University of Texas, Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； Rice University（里士满大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Sentient Labs（Sentient实验室） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(title,abstract)；math reasoning(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出VPS框架，通过联合优化预测准确性和推理质量，在可验证领域使语言模型同时获得准确和可靠的推理能力。

Comments COLM 2026

Statistical Early Stopping for Reasoning Models

统计早停法用于推理模型

Yangxinyu Xie, Tao Wang, Soham Mallick, Yan Sun, Georgy Noarov, Mengxin Yu, Tanwi Mallick, Edgar Dobriban

专题命中 数学推理 ：reasoning(title,abstract)；math reasoning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出基于统计原理的早停方法，通过监控不确定性信号来提高大语言模型在推理任务中的效率和可靠性，尤其在数学推理中表现突出。

Turbo Connection: Reasoning as Information Flow from Higher to Lower Layers

Turbo Connection: 从高层到低层的信息流推理

Mohan Tang, Sidi Lu

专题命中 数学推理 ：reasoning(title,abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 Turbo Conn通过反向连接增强LLM推理能力，实现任务性能显著提升

Peer-Predictive Self-Training for Language Model Reasoning

同伴预测自训练用于语言模型推理

Shi Feng, Hanlin Zhang, Fan Nie, Sham Kakade, Yiling Chen

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(title,abstract)；verifier(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出PST框架，通过多模型协作利用交叉模型聚合响应作为内部训练信号，提升数学推理任务的准确率并减少生成-验证差距。

Comments 22 pages, 5 figures

Mathematical Reasoning in Large Language Models: Benchmarks, Architectures, Evaluation, and Open Challenges

大型语言模型中的数学推理：基准测试、架构、评估与开放挑战

Husnain Amjad, Raja Khurram Shahzad, Aamir Shahzad, Mehwish Fatima

机构 * organization= School of Electrical Engineering ； Computer Science, National University of Science ； organization= School of Computing, Data ； Mathematical Sciences, Western Sydney University, Indonesia ； organization= Department of Communication, Quality Management ； Information Systems, Mid Sweden University, Östersund Campus, Sweden 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(title,abstract)；verifier(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文综述了大型语言模型在数学推理方面的最新进展，通过分析数据集、架构、训练策略和评估协议，探讨了数学推理的基准测试、架构设计、评估方法以及未来的研究挑战。

A Model Can Help Itself: Reward-Free Self-Training for LLM Reasoning

模型可以自我帮助：无需奖励的自我训练用于大语言模型推理

Mengqi Li, Lei Zhao, Anthony Man-Cho So, Ruoyu Sun, Xiao Li

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(title,abstract)；math reasoning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出SePT方法，通过自我生成和训练自我生成响应交替进行，无需外部奖励提升大语言模型推理性能，实验表明在多个数学推理基准上有效。

Knowing When to Quit: A Principled Framework for Dynamic Abstention in LLM Reasoning

知道何时退出：LLM推理中动态弃权的原则性框架

Hen Davidov, Nachshon Cohen, Oren Kalinsky, Yaron Fairstein, Guy Kushilevitz, Ram Yazdi, Patrick Rebeschini

机构 * Hebrew University of Jerusalem（特拉维夫大学） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(title,abstract)；chain-of-thought(abstract)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 本文提出一个基于正则化强化学习框架的动态弃权原则，通过价值函数与弃权奖励的比较来决定是否提前终止推理，在数学推理和毒性避免任务上优于现有方法。

Journal ref Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning, Seoul, South Korea. PMLR 306, 2026. Copyright 2026 by the author(s)

Train at Moving Edge: Online-Verified Prompt Selection for Efficient RL Training of Large Reasoning Model

在移动边缘训练：一种在线验证的提示选择方法用于大型推理模型的高效强化学习训练

Jiahao Wu, Ning Lu, Shengcai Liu, Kun Wang, Yanting Yang, Bailong Lin, Chen Jason Zhang, Li Qing, Ke Tang

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学理工大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Rutgers University（罗格斯大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学理工大学（广州）） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(title,abstract)；math reasoning(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出HIVE方法，通过历史奖励轨迹和实时提示熵实现高效RL训练，提升提示选择效率而不牺牲性能。

From Noise to Diversity: Random Embedding Injection in LLM Reasoning

从噪声到多样性：在LLM推理中的随机嵌入注入

Heejun Kim, Seungpil Lee, Jewon Yeom, Jaewon Sok, Seonghyeon Park, Jeongjae Park, Taesup Kim, Sundong Kim

机构 * Gwangju Institute of Science and Technology（光州科学技术学院） ； Seoul National University（首尔国立大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(title,abstract)；math reasoning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文研究了随机软提示（RSPs），通过在输入中添加随机嵌入向量提升推理性能，揭示了注入过程对生成多样性的影响，并在推理和训练中均取得显著效果。

Comments Under review, ICML 2026 Mechanistic Interpretability Workshop (Spotlight)

Fluid Reasoning Representations

推理模型中的流体表示

Dmitrii Kharlapenko, Terry Jingchen Zhang, Arth Singh, Alessandro Stolfo, Arthur Conmy, Mrinmaya Sachan, Zhijing Jin

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

专题命中 数学推理 ：reasoning(title,abstract)；planning(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究揭示了推理模型通过上下文细化令牌表示提升抽象问题解决能力的机制，提出流体推理表示概念。

Comments EMNLP 2026