语言大模型 / LLM

MLLM-HWSI: A Multimodal Large Language Model for Hierarchical Whole Slide Image Understanding

MLLM-HWSI: 一种用于分层全滑动图像理解的多模态大语言模型

Basit Alawode, Arif Mahmood, Muaz Khalifa Al-Radi, Shahad Albastaki, Asim Khan, Muhammad Bilal, Moshira Ali Abdalla, Mohammed Bennamoun, Sajid Javed

机构 * Department of Computer Science, Khalifa University of Science and Technology（卡利法科技大学计算机科学系） ； Information Technology University（信息技术大学） ； KAU（卡乌大学） ； University of the Western Australia（西澳大学） 纠错

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

AI总结 本文提出MLLM-HWSI，一种分层全滑动图像级多模态大语言模型，通过四级尺度对齐视觉特征与病理语言，提升解释性证据接地推理能力，在六个CPath任务上取得新SOTA结果。

Generative Adversarial Reasoner: Enhancing LLM Reasoning with Adversarial Reinforcement Learning

生成对抗推理器：通过对抗性强化学习增强大语言模型推理

Qihao Liu, Luoxin Ye, Wufei Ma, Yu-Cheng Chou, Alan Yuille

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)；post-training(abstract)

AI总结 本文提出生成对抗推理器，通过对抗性强化学习联合训练LLM推理器和判别器，提升推理质量与准确性。

Comments Camera-ready version

MolEvolve: LLM-Guided Evolutionary Search for Interpretable Molecular Optimization

MolEvolve: 基于大语言模型的可解释分子优化进化搜索

Xiangsen Chen, Ruilong Wu, Yanyan Lan, Ting Ma, Yang Liu

机构 * Hong Kong University of Science（香港科技大学） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） 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.AI、cs.LG

AI总结 MolEvolve通过大语言模型引导进化搜索，实现可解释的分子优化，优于传统方法在属性预测和分子优化任务中表现更优。

From Imperative to Declarative: Towards LLM-friendly OS Interfaces for Boosted Computer-Use Agents

从命令式到声明式：面向提升计算机使用代理的LLM友好操作系统接口

Yuan Wang, Mingyu Li, Haibo Chen

机构 * Key Laboratory of System Software (Chinese Academy of Sciences)（中国科学院系统软件重点实验室） ； Institute of Software Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 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.AI、cs.LG

AI总结 本文提出Declarative Model Interface (DMI)，通过将传统GUI转化为三种声明式原语，提升LLM驱动的计算机使用代理的任务成功率和效率。

DUPLEX: Agentic Dual-System Planning via LLM-Driven Information Extraction

DUPLEX：基于LLM驱动信息提取的代理双系统规划

Keru Hua, Ding Wang, Yaoying Gu, Xiaoguang Ma

机构 * Midea Corporate Research Center（美的集团研发中心） ； Midea Group（美的集团） ； Northeastern University（东北大学） ； Engineering Department（工程部） 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.AI

AI总结 DUPLEX通过限制LLM进行结构化语义 grounding，结合符号规划器实现可靠规划，优于现有端到端和混合LLM基线。

Decompose and Transfer: CoT-Prompting Enhanced Alignment for Open-Vocabulary Temporal Action Detection

分解与迁移：基于CoT提示的对齐增强开放词汇时序动作检测

Sa Zhu, Wanqian Zhang, Lin Wang, Xiaohua Chen, Chenxu Cui, Jinchao Zhang, Bo Li

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络空间安全学院） ； State Key Laboratory of Cyberspace Security Defense（网络空间安全防御国家重点实验室） ； Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； 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 ：prompting(title,abstract)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 本文提出PDA框架，通过CoT提示语义分解和适应性相位对齐，提升开放词汇时序动作检测的跨类别迁移能力。

Comments Accepted by CVPR 2026

Enhanced Mycelium of Thought (EMoT): A Bio-Inspired Hierarchical Reasoning Architecture with Strategic Dormancy and Mnemonic Encoding

增强思维菌丝（EMoT）：一种受生物启发的分层推理架构，具有战略休眠和记忆编码

Florian Odi Stummer

机构 * Institute of General Medicine（医学系） 纠错

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

AI总结 EMoT是一种受生物启发的分层推理架构，通过四层结构（微、中、宏、元）实现战略休眠与激活，结合记忆宫殿和五种记忆编码方式，提升多领域复杂问题解决能力，但存在样本量小、计算成本高等限制。

Comments 32 pages, 6 figures, 15 tables; includes ablation studies and reasoning trace visualisation

SAG-Agent: Enabling Long-Horizon Reasoning in Strategy Games via Dynamic Knowledge Graphs

SAG-Agent：通过动态知识图谱实现策略游戏中长周期推理

Chenwei Tang, Lin Long, Xinyu Liu, Jingyu Xing, Zizhou Wang, Joey Tianyi Zhou, Jiawei Du, Liangli Zhen, Jiancheng Lv

机构 * College of Computer Science, Sichuan University（四川大学计算机学院） ； Engineering Research Center of Machine Learning and Industry Intelligence, Ministry of Education（教育部机器学习与工业智能工程研究中心） ； Institute of High Performance Computing, Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（科技研究局（A*STAR）高性能计算研究所） ； Centre for Frontier AI Research, Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（科技研究局（A*STAR）前沿人工智能研究中心） 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

AI总结 SAG-Agent通过构建持久化的状态-动作图，解决无API环境下自主代理的效率瓶颈，提升探索效率和战略深度。

Anchored Video Generation: Decoupling Scene Construction and Temporal Synthesis in Text-to-Video Diffusion Models

锚定视频生成：解耦场景构建与时间合成在文本到视频扩散模型中

Mariam Hassan, Bastien Van Delft, Wuyang Li, Alexandre Alahi

机构 * École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL)（瑞士联邦理工学院洛桑分校） 纠错

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

AI总结 本文提出锚定视频生成方法，通过解耦场景构建与时间合成任务，提升文本到视频扩散模型在复杂场景生成和时间逻辑遵循上的性能。

The Geometric Price of Discrete Logic: Context-driven Manifold Dynamics of Number Representations

离散逻辑的几何价格：数表示的上下文驱动流形动力学

Long Zhang, Dai-jun Lin, Wei-neng Chen

机构 * School of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 本研究通过分析语言模型中的流形动力学，揭示了离散逻辑形成所需的拓扑变形成本，提出了一种双调控机制以解释语义分类和逻辑边界生成。

LensWalk: Agentic Video Understanding by Planning How You See in Videos

LensWalk: 通过规划如何在视频中观看实现代理视频理解

Keliang Li, Yansong Li, Hongze Shen, Mengdi Liu, Hong Chang, Shiguang Shan

机构 * Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院计算技术研究所） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） ； College of Computer Science and Electronic Engineering, Hunan University（湖南大学计算机科学与电子工程学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 LensWalk通过建立紧密的推理-计划-观察循环，使大语言模型能够主动控制视觉观察，提升视频理解的准确性和鲁棒性。

Comments To be published in CVPR 2026

Thinking with Tables: Enhancing Multi-Modal Tabular Understanding via Neuro-Symbolic Reasoning

基于表格的思考：通过神经符号推理增强多模态表格理解

Kun-Yang Yu, Zhi Zhou, Shi-Yu Tian, Xiao-Wen Yang, Zi-Yi Jia, Ming Yang, Zi-Jian Cheng, Lan-Zhe Guo, Yu-Feng Li

机构 * State Key Laboratory of Novel Software Technology, Nanjing University, China（新型软件技术国家重点实验室，南京大学，中国） ； School of Artificial Intelligence, Nanjing University, China（人工智能学院，南京大学，中国） ； School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University, China（智能科学与技术学院，南京大学，中国） 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 本文提出TWT框架，通过神经符号推理解决表格数据结构多样性、特征依赖复杂性及任务异质性问题，在八个数据集上验证了其在多模态表格理解任务中的优越性能。

Comments 20 pages, 6 figures

Mixture of Demonstrations for Textual Graph Understanding and Question Answering

演示混合用于文本图理解与问答

Yukun Wu, Lihui Liu

机构 * Independent Researcher, Wayne State University（韦恩州立大学独立研究者） ； Institute for Clarity in Documentation（文档清晰研究所） ； Inria Paris-Rocquencourt（巴黎-罗克琴court研究所） ； Rajiv Gandhi University（拉吉夫·甘地大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Palmer Research Laboratories（帕勒尔研究实验室） 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 本文提出MixDemo框架，通过MoE机制选择信息丰富的演示，结合查询特定图编码器减少噪声，提升文本图问答性能。

GeoSketch: A Neural-Symbolic Approach to Geometric Multimodal Reasoning with Auxiliary Line Construction and Affine Transformation

GeoSketch: 一种基于神经符号的方法，用于几何多模态推理中的辅助线构造与仿射变换

Shichao Weng, Zhiqiang Wang, Yuhua Zhou, Rui Lu, Ting Liu, Zhiyang Teng, Xiaozhang Liu, Hanmeng Liu

机构 * Fudan University（复旦大学） ； IFLYTEK CO.LTD（若lytek有限公司） ； Zhejiang University（浙江大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； National University of Defense Technology（国防科技大学） ； Hainan University（海南大学） 纠错

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

AI总结 GeoSketch通过整合感知、符号推理和绘图动作模块，实现动态几何推理，提升多模态推理的准确性和解决问题的成功率。

How are AI agents used? Evidence from 177,000 MCP tools

AI代理是如何被使用的？来自177,436个MCP工具的证据

Merlin Stein

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

AI总结 研究通过分析177,436个MCP工具，发现AI代理主要用于软件开发，其中67%为软件开发工具，90%的MCP服务器下载量来自此领域。行动工具占比从27%上升至65%，涵盖中等和高风险任务，如金融交易。

Language-Grounded Multi-Agent Planning for Personalized and Fair Participatory Urban Sensing

基于语言的多智能体规划用于个性化和公平的参与式城市传感

Xusen Guo, Mingxing Peng, Hongliang Lu, Hai Yang, Jun Ma, Yuxuan Liang

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

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出MAPUS框架，通过语言协商实现个性化和公平的参与式城市传感，提升参与度和可持续性。

Comments 19 pages, 12 figures

Grounding Vision and Language to 3D Masks for Long-Horizon Box Rearrangement

将视觉与语言接地于3D遮罩以实现长周期箱子整理

Ashish Malik, Caleb Lowe, Aayam Shrestha, Stefan Lee, Fuxin Li, Alan Fern

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

AI总结 本文提出RAMP-3D模型，通过3D遮罩的序列预测实现长周期3D箱子整理任务，优于2D VLM基线，证明基于遮罩的反应策略在长周期规划中的潜力。

GeoRouter: Dynamic Paradigm Routing for Worldwide Image Geolocalization

GeoRouter：面向全球图像地理定位的动态路由范式

Pengyue Jia, Derong Xu, Yingyi Zhang, Xiaopeng Li, Wenlin Zhang, Yi Wen, Yuanshao Zhu, Xiangyu Zhao

机构 * Department of Data Science, City University of Hong Kong（香港城市大学数据科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出GeoRouter动态路由框架，通过分析视觉内容并结合距离感知偏好目标，优化图像地理定位任务，实验表明其优于现有方法。

Unlocking Few-Shot Capabilities in LVLMs via Prompt Conditioning and Head Selection

通过提示条件和头部选择解锁LVLMs的少样本能力

Adhemar de Senneville, Xavier Bou, Jérémy Anger, Rafael Grompone, Gabriele Facciolo

机构 * Université Paris-Saclay, CNRS, ENS Paris-Saclay, Centre Borelli（巴黎萨克雷大学、国家科学研究中心、巴黎萨克雷高等师范学院、Borelli中心） ； École Polytechnique, AMIAD（巴黎高等理工学院、AMIAD） ； Institut Universitaire de France（法国高等科学研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出Head Ensemble Classifiers (HEC)通过提示条件和头部选择提升LVLMs在少样本和零样本分类中的性能，实现与CLIP基方法的性能平衡。

QLCoder: A Query Synthesizer For Static Analysis of Security Vulnerabilities

QLCoder：一种用于静态分析安全漏洞的查询生成器

Claire Wang, Ziyang Li, Saikat Dutta, Mayur Naik

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract)

AI总结 QLCoder通过结合LLM与执行反馈，利用MCP接口生成有效的安全查询，有效检测漏洞。在111个Java项目中，53.4%的CVE被正确识别，优于仅使用Claude Code的10%。

Beyond Semantic Priors: Mitigating Optimization Collapse for Generalizable Visual Forensics

超越语义先验：缓解可泛化视觉取证中的优化崩溃

Jipeng Liu, Haichao Shi, Siyu Xing, Rong Yin, Xiao-Yu Zhang

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（信息工程研究所，中国科学院） ； School of Cyber Science and Technology, Beihang University（北京航空航天大学信息与科学学院） 纠错

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

AI总结 本文提出CoRIT模型，通过对比梯度代理和三种无训练策略缓解优化崩溃，提升跨领域和通用伪造检测的泛化能力。

General Intellectual Humility Is Malleable Through AI-Mediated Reflective Dialogue

一般智力谦虚性可通过AI介导的反思对话进行改变

Mohammad Ratul Mahjabin, Raiyan Abdul Baten

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract)

AI总结 研究通过AI介导的反思对话提升一般智力谦虚性，发现其可产生持久变化，且不受政治立场和初始人格特征影响。