语言大模型 / LLM

Elementary Math Word Problem Generation using Large Language Models

基于大语言模型的初级数学单词问题生成

Nimesh Ariyarathne, Harshani Bandara, Yasith Heshan, Omega Gamage, Surangika Ranathunga, Dilan Nayanajith, Yutharsan Sivapalan, Gayathri Lihinikaduarachchi, Tharoosha Vihidun, Meenambika Chandirakumar, Sanujen Premakumar, Sanjula Gathsara

机构 * Department of Computer Science and Engineering（计算机科学与工程系） ； University of Moratuwa（穆塔瓦大学） ； Acceler Logic（Acceler Logic公司） ； School of Mathematical and Computational Sciences（数学与计算科学学院） ； Massey University（马希大学） 纠错

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

AI总结 本文提出MathWiz系统，利用大语言模型生成数学单词问题，无需额外输入，仅需指定问题数量、年级和题型。通过实验验证生成问题的质量高，但仍有改进空间。

Mario: Multimodal Graph Reasoning with Large Language Models

Mario：基于大语言模型的多模态图推理

Yuanfu Sun, Kang Li, Pengkang Guo, Jiajin Liu, Qiaoyu Tan

机构 * New York University Shanghai（上海纽约大学） ； New York University（纽约大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； EPFL（瑞士联邦理工学院洛桑） 纠错

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

AI总结 Mario通过多模态图推理框架解决跨模态一致性与异构模态偏好问题，实现对多模态图的有效推理，优于现有图模型。

Comments CVPR 2026

Scalable Object Relation Encoding for Better 3D Spatial Reasoning in Large Language Models

可扩展的对象关系编码以提升大语言模型中的3D空间推理

Shengli Zhou, Minghang Zheng, Feng Zheng, Yang Liu

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Southern University of Science and Technology（南方科技大学计算机科学与工程系） ； Wangxuan Institute of Computer Technology, Peking University（北京大学王轩计算机技术研究所） ； State Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Peking University（北京大学通用人工智能国家重点实验室） 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.AI、cs.LG

AI总结 本文提出QuatRoPE，通过线性增长的对象数量输入长度和注意力层中的点积计算配对空间关系，提升大语言模型在3D空间推理中的性能。

Comments Accepted by CVPR 2026

Beyond Content Safety: Real-Time Monitoring for Reasoning Vulnerabilities in Large Language Models

超越内容安全：大型语言模型推理漏洞的实时监控

Xunguang Wang, Yuguang Zhou, Qingyue Wang, Zongjie Li, Ruixuan Huang, Zhenlan Ji, Pingchuan Ma, Shuai Wang

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Zhejiang University of Technology（浙江工业大学） 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.AI

AI总结 本文提出实时监控方法，识别大型语言模型推理过程中的安全漏洞，定义九类不安全推理行为，并通过实验验证其有效性，展示了推理安全的重要性。

The Prompt Canvas: A Literature-Based Practitioner Guide for Creating Effective Prompts in Large Language Models

提示画布：基于文献的从业者指南，用于在大型语言模型中创建有效的提示

Michael Hewing, Vincent Leinhos

机构 * FH Münster – University of Applied Sciences（穆斯特应用科学大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Prompt Canvas，通过文献综述整合提示工程方法，为从业者提供结构化指南，促进大语言模型的应用与研究。

Graph-of-Mark: Promote Spatial Reasoning in Multimodal Language Models with Graph-Based Visual Prompting

图标记：通过基于图的视觉提示提升多模态语言模型的空间推理能力

Giacomo Frisoni, Lorenzo Molfetta, Mattia Buzzoni, Gianluca Moro

机构 * University of Bologna（博洛尼亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Graph-of-Mark，一种基于图的视觉提示方法，通过在输入图像上叠加场景图来增强多模态语言模型的空间推理能力，实验表明其在视觉问答和定位任务中提升了11个百分点的准确率。

Comments Please cite the definitive, copyrighted, and peer-reviewed version of this article published in AAAI 2026, edited by Sven Koenig et al., AAAI Press, Vol. 40, No. 36, Technical Track, pp. 30726-30734, 2026. DOI: https://doi.org/10.1609/aaai.v40i36.40329

Traffic Scene Generation from Natural Language Description for Autonomous Vehicles with Large Language Model

基于大语言模型的自然语言描述生成交通场景用于自动驾驶车辆

Bo-Kai Ruan, Hao-Tang Tsui, Yung-Hui Li, Hong-Han Shuai

机构 * National Yang Ming Chiao Tung University（国立阳明交通大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； AI Research Center, Hon Hai Research Institute（鸿海研究院人工智能研究中心） 纠错

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

AI总结 本文提出TTSG框架，通过自然语言生成可控交通场景，解决文本到空间布局、无预设位置场景构建及多智能体行为规划问题，实验表明其在安全关键场景中碰撞率低且提升驾驶 captioning 模型性能。

Comments Accepted by WAD@CVPR2026

SPR-128K: A New Benchmark for Spatial Plausibility Reasoning with Multimodal Large Language Models

SPR-128K：一种多模态大语言模型空间合理性推理的新基准

Zhiyuan Hu, Zheng Sun, Yi Wei, Long Yu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Alibaba Health Information Technology Limited（阿里巴巴健康信息技术有限公司） 纠错

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

AI总结 本文提出SPR-128K数据集及DPA-GRPO方法，解决图像筛选中多模态大语言模型空间推理能力不足的问题，实验表明小型模型在该任务上优于主流模型。

CodeNER: Code Prompting for Named Entity Recognition

CodeNER: 代码提示用于命名实体识别

Sungwoo Han, Hyeyeon Kim, Jingun Kwon, Hidetaka Kamigaito, Manabu Okumura

机构 * Chungnam National University（忠南大学） ； Nara Institute of Science and Technology (NAIST)（奈良先端科学技术大学院大学） ； Institute of Science Tokyo（东京科学大学） 纠错

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

AI总结 CodeNER通过代码提示提升LLM在命名实体识别中的能力，通过嵌入BIO标注规则改进长距离理解，实验显示在多语言数据集上优于传统文本提示方法。

Comments 18 pages, 7 figures

DRIFT: Dynamic Rule-Based Defense with Injection Isolation for Securing LLM Agents

DRIFT: 基于注入隔离的动态规则防御以保障LLM代理安全

Hao Li, Xiaogeng Liu, Hung-Chun Chiu, Dianqi Li, Ning Zhang, Chaowei Xiao

机构 * Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Independent Researcher（独立研究者） 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 DRIFT通过动态安全策略和注入隔离技术，有效防御LLM代理中的提示注入攻击，验证了其在多个基准测试中的高安全性和高实用性。

Comments Accepted to NeurIPS 2025

Reaching Beyond the Mode: RL for Distributional Reasoning in Language Models

超越模式：语言模型中的分布推理强化学习

Isha Puri, Mehul Damani, Idan Shenfeld, Marzyeh Ghassemi, Jacob Andreas, Yoon Kim

机构 * Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种多答案强化学习方法，使语言模型在推理时能生成多个可能的假设并评估其置信度，提升多样性和准确性。

Do Language Models Follow Occam's Razor? An Evaluation of Parsimony in Inductive and Abductive Reasoning

语言模型遵循奥卡姆剃刀吗？对归纳和反向推理中简约性的评估

Yunxin Sun, Abulhair Saparov

机构 * Purdue University（普渡大学） 纠错

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

AI总结 本文评估大型语言模型在归纳和反向推理中是否遵循奥卡姆剃刀原则，通过生成综合推理问题测试其在简单和复杂场景中的表现，发现模型在复杂世界模型中难以生成高质量假设。

Multi-LLM Query Optimization

多LLM查询优化

Arlen Dean, Zijin Zhang, Stefanus Jasin, Yuqing Liu

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

AI总结 本文研究如何在异构模型间优化查询分配，通过建立鲁棒的离线查询规划问题，结合联合界限分解与Chernoff型集中界，提出闭式表达式并设计近似方案。

How Far Are Vision-Language Models from Constructing the Real World? A Benchmark for Physical Generative Reasoning

视觉-语言模型距离构建现实世界还有多远？一个物理生成推理的基准测试

Luyu Yang, Yutong Dai, An Yan, Viraj Prabhu, Ran Xu, Zeyuan Chen

机构 * Salesforce AI Research（Salesforce 人工智能研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出DreamHouse基准测试，评估视觉-语言模型在物理生成推理能力上的不足，通过住宅木构架建造领域验证模型在结构、施工可行性等约束下的生成能力。

LLM-Driven Reasoning for Constraint-Aware Feature Selection in Industrial Systems

基于大语言模型的约束感知特征选择方法用于工业系统

Yuhang Zhou, Zhuokai Zhao, Ke Li, Spilios Evmorfos, Gökalp Demirci, Mingyi Wang, Qiao Liu, Qifei Wang, Serena Li, Weiwei Li, Tingting Wang, Mingze Gao, Gedi Zhou, Abhishek Kumar, Xiangjun Fan, Lizhu Zhang, Jiayi Liu

机构 * Meta AI 纠错

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

AI总结 本文提出MoFA框架，利用大语言模型进行序列推理特征选择，解决工业系统中标注数据有限和多约束问题，通过结构化提示和可解释推理提升模型精度与效率。

Comments 11 pages, 2 tables

Solving Key Challenges in Collider Physics with Foundation Models

利用基础模型解决碰撞物理中的关键挑战

Vinicius Mikuni, Benjamin Nachman

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

AI总结 本文提出利用新型基础模型解决碰撞物理中三个关键问题：减少重建算法计算量、实现高维测量的不确定性量化以及通过低级输入搜索新物理。

Comments 5 pages, 2 figures

Journal ref Phys.Rev.D 111 (2025) 5, L051504

Agentic RAG with Knowledge Graphs for Complex Multi-Hop Reasoning in Real-World Applications

具有知识图谱的代理RAG用于现实世界应用中的复杂多跳推理

Jean Lelong, Adnane Errazine, Annabelle Blangero

机构 * Ekimetrics 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 INRAExplorer通过多工具架构和知识图谱实现复杂多跳推理，提升专业领域知识交互能力。

Comments ECAI 2025 demo track, 4 pages

Journal ref ECAI 2025, Frontiers in Artificial Intelligence and Applications, vol. 413, pp. 5163-5166, IOS Press

From What to Why: A Multi-Agent System for Evidence-based Chemical Reaction Condition Reasoning

从何到为何：一个用于基于证据的化学反应条件推理的多智能体系统

Cheng Yang, Jiaxuan Lu, Haiyuan Wan, Junchi Yu, Feiwei Qin

机构 * Hangzhou Dianzi University（杭州电子科技大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ChemMAS多智能体系统，通过机制 grounding、多通道回忆、约束感知辩论和理由聚合，提升化学反应条件推荐的可解释性，实验表明其在准确率和可解释性上优于现有方法。

Comments Accepted by ICLR 2026

GeoResponder: Towards Building Geospatial LLMs for Time-Critical Disaster Response

GeoResponder：迈向构建用于时间敏感灾害响应的地理空间大语言模型

Ahmed El Fekih Zguir, Ferda Ofli, Muhammad Imran

机构 * Qatar Computing Research Institute（卡塔尔计算研究所） 纠错

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

AI总结 GeoResponder通过分层指令微调课程，赋予大语言模型空间推理能力，通过在不同认知层中分层地理空间学习，使模型能够有效处理灾害响应中的道路网络、坐标和基础设施访问问题，显著优于现有基础模型和领域特定基线。

Comments 16 pages, 5 figures, Major revision with new geospatial reasoning framework (GeoResponder), previously titled "RoadMind"

Can MLLMs Read Students' Minds? Unpacking Multimodal Error Analysis in Handwritten Math

能够理解学生的思维吗？解析手写数学中的多模态错误分析

Dingjie Song, Tianlong Xu, Yi-Fan Zhang, Hang Li, Zhiling Yan, Xing Fan, Haoyang Li, Lichao Sun, Qingsong Wen

机构 * Lehigh University（里海大学） ； Squirrel Ai Learning（松鼠AI学习） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Michigan State University（密歇根州立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ScratchMath基准测试，用于解释和分类学生手写数学草稿中的错误，评估16种MLLMs显示其在视觉识别和逻辑推理方面存在显著差距，专有模型表现更优。

Comments Accepted by the 27th International Conference on Artificial Intelligence in Education (AIED'26)

TrustGeoGen: Formal-Verified Data Engine for Trustworthy Multi-modal Geometric Problem Solving

TrustGeoGen: 用于可信多模态几何问题求解的正式验证数据引擎

Daocheng Fu, Jianlong Chen, Renqiu Xia, Zijun Chen, Qi Liu, Yuan Feng, Hongbin Zhou, Renrui Zhang, Shiyang Feng, Peng Gao, Hongyuan Zha, Junchi Yan, Botian Shi, Yu Qiao, Bo Zhang

机构 * College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（复旦大学计算机科学与人工智能学院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； School of Artificial Intelligence, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学人工智能学院） 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.AI

AI总结 本文提出TrustGeoGen，通过正式验证生成多模态几何数据，提升模型深度几何推理能力，在GeoQA等基准测试中取得显著成效。

TAPO: Translation Augmented Policy Optimization for Multilingual Mathematical Reasoning

TAPO：多语言数学推理中的翻译增强策略优化

Xu Huang, Zhejian Lai, Zixian Huang, Jiajun Chen, Shujian Huang

机构 * National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学计算机软件新技术国家重点实验室） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） 纠错

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

AI总结 TAPO通过引入翻译增强策略优化框架，提升多语言数学推理能力，有效结合语言理解和推理能力，优于基线方法并在未见语言和领域任务中表现良好。

Probabilistic Concept Graph Reasoning for Multimodal Misinformation Detection

基于概率概念图推理的多模态虚假信息检测

Ruichao Yang, Wei Gao, Xiaobin Zhu, Jing Ma, Hongzhan Lin, Ziyang Luo, Bo-Wen Zhang, Xu-Cheng Yin

机构 * University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） ； Singapore Management University（新加坡管理大学） ； Hong Kong Baptist University（香港浸会大学） 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 本文提出PCGR框架，通过构建概念图进行多模态虚假信息检测，实现可解释且可进化的方法，提升检测准确性和抗新兴操纵能力。

Comments Accepted by CVPR 2026

TRACE: A Multi-Agent System for Autonomous Physical Reasoning for Seismology

TRACE：一种用于地震学自主物理推理的多智能体系统

Feng Liu, Jian Xu, Xin Cui, Xinghao Wang, Zijie Guo, Jiong Wang, S. Mostafa Mousavi, Xinyu Gu, Hao Chen, Ben Fei, Lihua Fang, Fenghua Ling, Zefeng Li, Lei Bai

机构 * School of Electronic Information and Electrical Engineering, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学电子信息与电气工程学院） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； School of Earth and Space Sciences, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学地球和空间科学学院） ； Department of Earth and Planetary Sciences, Harvard University（哈佛大学地球与行星科学系） ； Institute of Earthquake Forecasting, China Earthquake Administration（中国地震局地震预报研究所） 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 TRACE通过结合大语言模型规划与正式地震学约束，从原始观测中推导出可审计的物理机制，解决了地震序列物理机制推断的挑战，推动了地球科学从专家依赖分析向知识引导的自主发现发展。

Comments 25 pages for main text and 164 pages for appendices

Bridging Perception and Reasoning: Token Reweighting for RLVR in Multimodal LLMs

弥合感知与推理：用于多模态大语言模型中RLVR的标记重加权

Jinda Lu, Junkang Wu, Jinghan Li, Kexin Huang, Shuo Yang, Guoyin Wang, Jiancan Wu, Xiang Wang, Xiangnan He

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Peking University（北京大学） ； Independent Researcher（独立研究员） 纠错

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

AI总结 本文提出Token-Reweighting策略，通过动态重加权多模态大语言模型中的感知与推理标记，提升RLVR性能，实现视觉 grounding 和推理的协同优化。

Emergent Formal Verification: How an Autonomous AI Ecosystem Independently Discovered SMT-Based Safety Across Six Domains

涌现形式验证：自主AI生态系统如何在六个领域独立发现基于SMT的安全性

Octavian Untila

机构 * Aisophical SRL 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 自主AI生态系统在无显式形式方法指令下，独立在六个AI安全领域发现SMT求解器的应用，提出统一框架实现100%准确验证。

Comments 10 pages, 3 figures, 5 tables. Code: https://github.com/octavuntila-prog/substrate-guard. Companion paper: https://doi.org/10.5281/zenodo.19157571

Verifier Threshold: An Efficient Test-Time Scaling Approach for Image Generation

验证阈值：一种高效的测试时间扩展方法用于图像生成

Vignesh Sundaresha, Akash Haridas, Vikram Appia, Lav R. Varshney

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； AMD（超威半导体公司） ； Stony Brook University（石溪大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Verifier-Threshold方法，通过自动重新分配测试时间计算，提升图像生成模型的效率，在GenEval基准上实现2-4倍的计算时间减少。

Comments ICLR 2026 ReALM-Gen and DeLTa

Belief-Driven Multi-Agent Collaboration via Approximate Perfect Bayesian Equilibrium for Social Simulation

基于近似完美贝叶斯均衡的信念驱动多智能体协作：用于社会模拟

Weiwei Fang, Lin Li, Kaize Shi, Yu Yang, Jianwei Zhang

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract)

AI总结 本文提出BEACOF框架，通过动态博弈模型解决多智能体协作中的信念与能力估计循环依赖问题，验证其在对抗、开放和混合场景中的有效性，提升社会模拟的可靠性。

Comments accepted at WWW 2026