语言大模型 / LLM

Large language models can disambiguate opioid slang on social media

大语言模型可以区分社交媒体上的阿片类药物俚语

Kristy A. Carpenter, Issah A. Samori, Mathew V. Kiang, Keith Humphreys, Anna Lembke, Johannes C. Eichstaedt, Russ B. Altman

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 大语言模型能有效区分社交媒体上的阿片类药物俚语，提升低发病率主题的数据分析能力。

BiasCause: Evaluate Socially Biased Causal Reasoning of Large Language Models

BiasCause: 评估大型语言模型的社会偏见因果推理

Tian Xie, Tongxin Yin, Vaishakh Keshava, Xueru Zhang, Siddhartha Reddy Jonnalagadda

机构 * Google（谷歌） ； The Ohio State University（俄亥俄州立大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出BiasCause框架，评估LLMs在回答社会偏见问题时的因果推理，揭示其偏见产生机制及去偏策略。

Comments This work has been done when the first author is at Google. The first author is a student at the Ohio State University

Does LLM Alignment Really Need Diversity? An Empirical Study of Adapting RLVR Methods for Moral Reasoning

LLM对齐真的需要多样性吗？对道德推理适应RLVR方法的实证研究

Zhaowei Zhang, Xiaohan Liu, Xuekai Zhu, Junchao Huang, Ceyao Zhang, Zhiyuan Feng, Yaodong Yang, Xiaoyuan Yi, Xing Xie

机构 * Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） ； Microsoft Research（微软研究院） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； CUHKSZ（香港中文大学（深圳）） ； THU（清华大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文通过实证研究发现，LLM对齐任务并不需要多样性算法，标准奖励最大化RLVR方法在道德推理中同样有效。

Explainable LLM Unlearning Through Reasoning

通过推理实现可解释的LLM反学习

Junfeng Liao, Qizhou Wang, Shanshan Ye, Xin Yu, Ling Chen, Zhen Fang

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出基于推理的反学习方法TRU，通过引入推理引导的反学习目标，实现更可靠且可解释的LLM反学习，同时保持模型通用能力。

Multi-Modal Intelligent Channel Modeling: From Fine-tuned LLMs to Pre-trained Foundation Models

多模态智能信道建模：从微调大语言模型到预训练基础模型

Lu Bai, Zengrui Han, Mingran Sun, Xiang Cheng

专题命中 推理与问题求解 ：foundation model(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 本文提出多模态智能信道建模，通过微调大语言模型和预训练基础模型，实现6G无线通信的精确预测与灵活建模。

Training Language Models via Neural Cellular Automata

通过神经细胞自动机训练语言模型

Dan Lee, Seungwook Han, Akarsh Kumar, Pulkit Agrawal

专题命中 推理与问题求解 ：language model(title,abstract)；large language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 通过神经细胞自动机生成合成非语言数据，提升语言模型的预训练效果和推理能力。

Comments Website: https://hanseungwook.github.io/blog/nca-pre-pre-training/

Making Bielik LLM Reason (Better): A Field Report

使Bielik LLM推理能力更优：一份领域报告

Adam Trybus, Bartosz Bartnicki, Remigiusz Kinas

机构 * Institute of Philosophy Jagiellonian University（杰洛尼亚大学哲学学院） ； Bielik.ai (Speakleash Foundation)（Bielik.ai（Speakleash基金会）） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文旨在通过评估和提升Bielik的推理能力，使其在快速变化的AI领域保持竞争力。

Utility Function is All You Need: LLM-based Congestion Control

效用函数就是一切：基于LLM的拥塞控制

Neta Rozen-Schiff, Liron Schiff, Stefan Schmid

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出GenCC框架，利用LLM生成代码能力设计拥塞控制效用函数，实验表明其在不同场景下可提升拥塞控制协议性能37%-142%。

Open-World Task and Motion Planning via Vision-Language Model Generated Constraints

开放世界任务与运动规划 via 视觉-语言模型生成的约束

Nishanth Kumar, William Shen, Fabio Ramos, Dieter Fox, Tomás Lozano-Pérez, Leslie Pack Kaelbling, Caelan Reed Garrett

机构 * NVIDIA Research（NVIDIA研究） ； MIT CSAIL 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language model(title,abstract)；foundation model(abstract)

AI总结 本文提出OWL-TAMP方法，通过整合视觉-语言模型生成的约束，提升开放世界任务与运动规划的性能，实现对自然语言目标的处理能力。

Comments A version of this paper appears in IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L) Volume 11, Issue 3

CLIPO: Contrastive Learning in Policy Optimization Generalizes RLVR

CLIPO: 在策略优化中通过对比学习推广RLVR

Sijia Cui, Pengyu Cheng, Jiajun Song, Yongbo Gai, Guojun Zhang, Zhechao Yu, Jianhe Lin, Xiaoxi Jiang, Guanjun Jiang

机构 * Qwen Large Model Application Team, Alibaba Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（文勤大模型应用团队，阿里巴巴自动化研究所，中国科学院） ； Qwen Large Model Application Team, Alibaba（文勤大模型应用团队，阿里巴巴） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 CLIPO通过对比学习机制改进RLVR，提升大语言模型的策略优化泛化与鲁棒性

Evolving Demonstration Optimization for Chain-of-Thought Feature Transformation

链式推理特征转换的进化演示优化

Xinyuan Wang, Kunpeng Liu, Arun Vignesh Malarkkan, Yanjie Fu

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出一种通过进化轨迹经验优化LLM驱动的特征转换方法，提升转换多样性与下游任务性能。

GroundCount: Grounding Vision-Language Models with Object Detection for Mitigating Counting Hallucinations

GroundCount: 通过目标检测对视觉语言模型进行接地以缓解计数幻觉

Boyuan Chen, Minghao Shao, Siddharth Garg, Ramesh Karri, Muhammad Shafique

专题命中 推理与问题求解 ：language model(title,abstract)；分类 cs.AI

AI总结 GroundCount通过目标检测提供空间接地，缓解视觉语言模型计数幻觉，提升准确率并减少推理时间。

Dynamics-Predictive Sampling for Active RL Finetuning of Large Reasoning Models

动态预测采样用于主动强化学习微调大推理模型

Yixiu Mao, Yun Qu, Qi Wang, Heming Zou, Xiangyang Ji

机构 * Department of Automation, Tsinghua University（清华大学自动化系） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 DPS通过动态预测方法减少回放成本，提升大推理模型的强化学习微调效率与性能。

Comments Accepted to ICLR 2026

Daily-Omni: Towards Audio-Visual Reasoning with Temporal Alignment across Modalities

Daily-Omni: 向音频-视觉推理迈进：跨模态时间对齐

Ziwei Zhou, Rui Wang, Zuxuan Wu, Yu-Gang Jiang

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；foundation model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 Daily-Omni提出一个包含684个真实世界视频和1,197个问题的音频-视觉问答基准，评估24个模型在跨模态时间对齐任务上的性能，发现端到端模型在对齐关键问题上仍面临挑战。

Simulation-in-the-Reasoning (SiR): A Conceptual Framework for Empirically Grounded AI in Autonomous Transportation

推理中的模拟（SiR）：面向自主交通系统经验导向AI的概念框架

Wuping Xin

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 SiR通过将领域模拟器嵌入LLM推理循环，为自主交通系统提供经验导向的AI框架，提升策略验证与优化能力。

Defensive Refusal Bias: How Safety Alignment Fails Cyber Defenders

防御性拒绝偏差：安全对齐如何失败于网络防御者

David Campbell, Neil Kale, Udari Madhushani Sehwag, Bert Herring, Nick Price, Dan Borges, Alex Levinson, Christina Q Knight

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究发现LLMs在防御性网络安全任务中因语义相似性错误拒绝协助，影响安全防御能力。

Reinforcement Learning with Conditional Expectation Reward

基于条件期望奖励的强化学习

Changyi Xiao, Caijun Xu, Yixin Cao

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出基于大语言模型自身作为隐式验证器的条件期望奖励方法，用于提升一般领域推理任务的准确性与适用性。

SpecOps: A Fully Automated AI Agent Testing Framework in Real-World GUI Environments

SpecOps：一种在真实GUI环境中完全自动化的AI代理测试框架

Syed Yusuf Ahmed, Shiwei Feng, Chanwoo Bae, Calix Barrus Xiangyu Zhang

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 SpecOps是一种全新的自动化AI代理测试框架，通过专门设计的LLM代理处理四个阶段，实现对真实GUI环境中复杂代理的高效测试与验证。

Comments Accepted to ICSE 2026

Journal ref Proceedings of the IEEE/ACM International Conference on Software Engineering (ICSE 2026)

Mindstorms in Natural Language-Based Societies of Mind

自然语言基础的思维社会中的风暴

Mingchen Zhuge, Haozhe Liu, Francesco Faccio, Dylan R. Ashley, Róbert Csordás, Anand Gopalakrishnan, Abdullah Hamdi, Hasan Abed Al Kader Hammoud, Vincent Herrmann, Kazuki Irie, Louis Kirsch, Bing Li, Guohao Li, Shuming Liu, Jinjie Mai, Piotr Piękos, Aditya Ramesh, Imanol Schlag, Weimin Shi, Aleksandar Stanić, Wenyi Wang, Yuhui Wang, Mengmeng Xu, Deng-Ping Fan, Bernard Ghanem, Jürgen Schmidhuber

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文探讨了基于自然语言的思维社会（NLSOMs）的结构和应用，通过多代理系统解决多种AI任务，并提出未来研究方向。

Comments published in Computational Visual Media Journal (CVMJ); 9 pages in main text + 7 pages of references + 38 pages of appendices, 14 figures in main text + 13 in appendices, 7 tables in appendices

Journal ref (2025). Computational Visual Media, 11(1), 29-81

Long Chain-of-Thought Compression via Fine-Grained Group Policy Optimization

通过细粒度分组策略优化实现长链式思考压缩

Xinchen Han, Hossam Afifi, Michel Marot, Xilu Wang, Lu Yin

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出细粒度分组策略优化算法，通过优化分组响应的权重实现高效的链式思考压缩，同时解决GRPO的两个主要问题。

Comments IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), 2026

Multi-Stream Perturbation Attack: Breaking Safety Alignment of Thinking LLMs Through Concurrent Task Interference

多流扰动攻击：通过并发任务干扰破坏思考LLM的安全对齐

Fan Yang

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 多流扰动攻击通过并发任务干扰破坏思考LLM的安全对齐，实现高攻击成功率和推理过程崩溃

SiliconMind-V1: Multi-Agent Distillation and Debug-Reasoning Workflows for Verilog Code Generation

SiliconMind-V1：用于Verilog代码生成的多智能体蒸馏与调试推理工作流

Mu-Chi Chen, Yu-Hung Kao, Po-Hsuan Huang, Shao-Chun Ho, Hsiang-Yu Tsou, I-Ting Wu, En-Ming Huang, Yu-Kai Hung, Wei-Po Hsin, Cheng Liang, Chia-Heng Tu, Shih-Hao Hung, H. T. Kung

机构 * SiliconMind-V1 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 SiliconMind-V1通过多智能体框架和测试平台驱动的验证，实现了更高效且功能正确的Verilog代码生成。

Adaptive Loops and Memory in Transformers: Think Harder or Know More?

变换器中的自适应循环与记忆：更努力思考还是更了解更多？

Markus Frey, Behzad Shomali, Ali Hamza Bashir, David Berghaus, Joachim Koehler, Mehdi Ali

机构 * Lamarr Institute（拉马尔研究所） ； Fraunhofer IAIS（弗劳恩霍夫 IAIS 研究所） ； University of Bonn（波恩大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language model(abstract)；prompting(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本研究提出结合自适应循环和门控记忆的变换器模型，提升数学推理和常识任务性能。

Comments Published at Latent & Implicit Thinking Workshop @ ICLR 2026

TikArt: Stabilizing Aperture-Guided Fine-Grained Visual Reasoning with Reinforcement Learning

TikArt: 通过强化学习稳定引导孔细粒度视觉推理

Hao Ding, Zhichuan Yang, Weijie Ge, Ziqin Gao, Chaoyi Lu, Lei Zhao

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 TikArt通过强化学习引导孔机制提升细粒度视觉推理，结合语言推理与Zoom、Segment操作，实现多模态证据获取与持久记忆。

Chain-of-Thought Compression Should Not Be Blind: V-Skip for Efficient Multimodal Reasoning via Dual-Path Anchoring

链式推理压缩不应盲目：通过双路径锚定实现高效的多模态推理的V-Skip

Dongxu Zhang, Yiding Sun, Cheng Tan, Wenbiao Yan, Ning Yang, Jihua Zhu, Haijun Zhang

机构 * School of Software Engineering, Xi’an Jiaotong University（西安交通大学软件工程学院） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Harbin Institute of Technology, Shenzhen（深圳哈尔滨工业大学） ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 V-Skip通过双路径锚定机制解决多模态推理中令牌剪枝的盲目性问题，实现高效的推理速度提升与精度保持。

IndiMathBench: Autoformalizing Mathematical Reasoning Problems with a Human Touch

IndiMathBench: 用人类触感实现数学推理问题的自动形式化

Param Biyani, Shashank Kirtania, Yasharth Bajpai, Sumit Gulwani, Ashish Tiwari

机构 * Microsoft（微软） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 IndiMathBench通过人机协作管道形式化数学问题，提供具有挑战性的数学推理测试环境。

GeoSense: Internalizing Geometric Necessity Perception for Multimodal Reasoning

GeoSense: 内化几何必要性感知以实现多模态推理

Ruiheng Liu, Haihong Hao, Mingfei Han, Xin Gu, Kecheng Zhang, Changlin Li, Xiaojun Chang

专题命中 推理与问题求解 ：large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 GeoSense通过内化几何必要性感知，提升多模态推理的鲁棒性和效率。

HEAL: Hindsight Entropy-Assisted Learning for Reasoning Distillation

HEAL: 通过回顾熵辅助学习进行推理蒸馏

Wenjing Zhang, Jiangze Yan, Jieyun Huang, Yi Shen, Shuming Shi, Ping Chen, Ning Wang, Zhaoxiang Liu, Kai Wang, Shiguo Lian

机构 * Data Science & AI Research Institute, China Unicom（中国unicom数据科学与人工智能研究院） ； Unicom Data Intelligence, China Unicom（中国unicom数据智能） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：SFT(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 HEAL通过引入熵辅助学习和三阶段蒸馏策略，有效提升推理蒸馏效果，优于传统方法。

Comments 11 pages,5 figures

RADAR: Reasoning-Ability and Difficulty-Aware Routing for Reasoning LLMs

RADAR: 为推理LLM进行推理能力与难度感知的路由

Nigel Fernandez, Branislav Kveton, Ryan A. Rossi, Andrew S. Lan, Zichao Wang

机构 * University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校） ； Adobe Research（Adobe研究） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 RADAR通过推理能力与难度感知路由，实现对不同查询的高效模型选择，提升推理性能与可扩展性。

Comments ICLR 2026

Delta-K: Boosting Multi-Instance Generation via Cross-Attention Augmentation

Delta-K: 通过交叉注意力增强提升多实例生成

Zitong Wang, Zijun Shen, Haohao Xu, Zhengjie Luo, Weibin Wu

机构 * School of Software Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学软件学院） ； Nanjing University（南京大学） ； College of Management and Economics, Tianjin University（天津大学管理学院） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Delta-K通过在交叉注意力键空间中直接操作，解决扩散模型在多实例生成中的概念遗漏问题，提升生成质量且无需额外训练或架构修改。