语言大模型 / LLM

Large Language Models Can Perform Automatic Modulation Classification via Discretized Self-supervised Candidate Retrieval

大语言模型可通过离散自监督候选检索实现自动调制分类

Mohammad Rostami, Atik Faysal, Reihaneh Gh. Roshan, Huaxia Wang, Nikhil Muralidhar, Yu-Dong Yao

机构 * Rowan University（罗文大学） ； Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出DiSC-AMC框架，通过特征离散化与自监督嵌入检索，使大语言模型在无线调制分类中实现高效准确的分类，优于传统监督模型。

Attention-Aligned Reasoning for Large Language Models

面向大语言模型的注意力对齐推理

Hongxiang Zhang, Yuan Tian, Tianyi Zhang

机构 * Purdue University（普渡大学） 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、cs.AI

AI总结 本文提出ATAR方法，通过利用推理结构引导LLM注意力，提升复杂任务处理性能，实验显示在六个基准上表现优于现有方法，且非推理模型性能可与推理模型媲美。

PepThink-R1: LLM for Interpretable Cyclic Peptide Optimization with CoT SFT and Reinforcement Learning

PepThink-R1：基于CoT SFT和强化学习的可解释环状肽优化LLM

Ruheng Wang, Hang Zhang, Trieu Nguyen, Shasha Feng, Hao-Wei Pang, Xiang Yu, Li Xiao, Peter Zhiping Zhang

机构 * Merck & Co., Inc., Rahway, NJ, USA（默克公司，美国新泽西州拉威） ； UT Southwestern Medical Center, Dallas, TX, USA（得克萨斯大学西南医学中心，美国得克萨斯州达拉斯） ； University of Pittsburgh, Pittsburgh, PA, USA（匹兹堡大学，美国宾夕法尼亚州匹兹堡） 纠错

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

AI总结 本文提出PepThink-R1，结合CoT SFT和强化学习，通过显式推理生成可解释的环状肽，提升药理性质表现，优于现有通用LLM和领域模型。

Comments 39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025) Workshop: AI for Science (Spotlight)

When Chain-of-Thought Backfires: Evaluating Prompt Sensitivity in Medical Language Models

当链式思维产生反效果：评估医疗语言模型在提示敏感性上的表现

Binesh Sadanandan, Vahid Behzadan

机构 * SAIL Lab, University of New Haven（纽黑文大学SAIL实验室） 纠错

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

AI总结 研究评估医疗语言模型在不同提示格式下的鲁棒性，发现链式思维提示降低准确性，少样本示例和答案选项洗牌显著影响性能，且领域特定模型的提示工程策略不适用于通用模型。

Generalizable task-oriented object grasping through LLM-guided ontology and similarity-based planning

通过LLM引导的本体和基于相似性的规划实现通用任务导向物体抓取

Hao Chen, Takuya Kiyokawa, Weiwei Wan, Kensuke Harada

机构 * Graduate School of Engineering Science, The University of Osaka（大阪大学工学研究科） 纠错

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

AI总结 本文提出基于LLM的本体和相似性规划方法，解决任务导向抓取中部分识别和抓取区域选择的稳定性问题，提升抓取的通用性和鲁棒性。

Comments Accepted by Robotics and Autonomous Systems

Reframing Human-Robot Interaction Through Extended Reality: Unlocking Safer, Smarter, and More Empathic Interactions with Virtual Robots and Foundation Models

通过扩展现实重新定义人机交互：利用虚拟机器人和基础模型实现更安全、更智能和更具同理心的交互

Yuchong Zhang, Yong Ma, Danica Kragic

机构 * Division of Robotics, Perception, and Learning, KTH Royal Institute of Technology（KTH皇家理工学院机器人、感知与学习部） ； Department of Clinical Medicine, University of Bergen（卑尔根大学临床医学系） 纠错

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 本文探讨通过扩展现实技术，利用基础模型驱动的虚拟机器人实现更安全、智能和具同理心的人机交互，同时讨论多模态大模型在认知和情感交互中的应用及潜在风险。

Comments This paper is under review

Journal ref Empathic Computing, 2026

Entropy trajectory shape predicts LLM reasoning reliability: A diagnostic study of uncertainty dynamics in chain-of-thought

熵轨迹形状预测LLM推理可靠性：对不确定性动态的诊断研究

Xinghao Zhao

机构 * Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） 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、cs.LG

AI总结 研究通过分析推理过程中熵轨迹形状来预测大语言模型的推理可靠性，提出了一种基于轨迹形状而非标量大小的诊断方法，展示了其在黑盒环境中的实用性与鲁棒性。

None of the Others: a General Technique to Distinguish Reasoning from Memorization in Multiple-Choice LLM Evaluation Benchmarks

并非其他：一种区分推理与记忆的通用技术，用于多选LLM评估基准

Eva Sánchez Salido, Julio Gonzalo, Guillermo Marco

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

AI总结 本文提出一种通用方法，通过改变数学问题的数值来区分LLM的推理能力与记忆能力，评估了多个模型在公开和私有数据集上的表现，发现模型在该方法下准确率显著下降，揭示了记忆在当前LLM回答中的重要作用。

Journal ref "On the Limits of LLM Reasoning: Evidence From Contamination, Translation, and Answer Modification in Multiple-Choice Benchmarks," in IEEE Access, vol. 14, pp. 9384-9393, 2026

Nemotron-Cascade: Scaling Cascaded Reinforcement Learning for General-Purpose Reasoning Models

Nemotron-Cascade：基于级联强化学习的通用推理模型规模化

Boxin Wang, Chankyu Lee, Nayeon Lee, Sheng-Chieh Lin, Wenliang Dai, Yang Chen, Yangyi Chen, Zhuolin Yang, Zihan Liu, Mohammad Shoeybi, Bryan Catanzaro, Wei Ping

机构 * NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 本文提出级联域强化学习（Cascade RL）方法，开发出Nemotron-Cascade模型，可在指令和深度思考模式间切换，性能不逊于纯思考模型，同时提升推理能力并保持跨领域基准性能。

Comments We publicly release the Nemotron-Cascade models and the full collection of training data at: https://huggingface.co/collections/nvidia/nemotron-cascade

Diversity of Thought Elicits Stronger Reasoning Capabilities in Multi-Agent Debate Frameworks

思想多样性在多智能体辩论框架中增强了推理能力

Mahmood Hegazy

机构 * University of Montreal（蒙特利尔大学） ； Mila - Quebec AI Institute（米拉-魁北克人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 研究通过多智能体辩论框架发现，思想多样性显著提升LLM推理能力，中等规模模型在GSM-8K基准测试中超越GPT-4，达到91%准确率，同时在ASDiv基准测试中创下新纪录。

Comments 11 pages, 9 figures

Journal ref Journal of Robotics and Automation Research(JRAR), Vol. 5 Issue 3, October -2024, pg. 1-10

HandVQA: Diagnosing and Improving Fine-Grained Spatial Reasoning about Hands in Vision-Language Models

HandVQA: 评估视觉-语言模型中手部精细空间推理的诊断与改进

MD Khalequzzaman Chowdhury Sayem, Mubarrat Tajoar Chowdhury, Yihalem Yimolal Tiruneh, Muneeb A. Khan, Muhammad Salman Ali, Binod Bhattarai, Seungryul Baek

机构 * UNIST（蔚山科学技术院） ； University of Aberdeen（阿伯丁大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； Fogsphere (Redev.AI Ltd), UK（Fogsphere (Redev.AI Ltd)，英国） 纠错

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

AI总结 HandVQA通过视觉问答评估VLM对手部解剖的精细空间理解，发现现有模型在手部关节空间关系推理上的系统性缺陷，并通过3D数据训练提升模型在手部姿态识别和手-物交互任务中的性能。

Comments Accepted in CVPR 2026; Project page, code, and dataset: https://kcsayem.github.io/handvqa/

Selection, Reflection and Self-Refinement: Revisit Reasoning Tasks via a Causal Lens

选择、反思与自我完善：通过因果视角重新审视推理任务

Yunlong Deng, Boyang Sun, Yan Li, Lingjing Kong, Zeyu Tang, Kun Zhang, Guangyi Chen

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 本文从因果视角重新审视推理任务，将其视为选择机制，通过引入潜变量反馈提升对潜在依赖关系的学习，显著提升了Sudoku和Maze任务的推理准确率。

Reinforcing Structured Chain-of-Thought for Video Understanding

强化结构链式思考以提升视频理解

Peiyao Wang, Haotian Xu, Noranart Vesdapunt, Rui Hou, Jingyi Zhang, Haibin Ling, Oleksandr Obiednikov, Ning Zhou, Kah Kuen Fu

机构 * Stony Brook University（石溪大学） ； Amazon（亚马逊） 纠错

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

AI总结 本文提出SDRL框架，通过结构化链式思考格式和自监督机制，解决多模态大语言模型在视频理解中的推理漂移和时间感知问题，实现单阶段强化学习，提升模型泛化能力。

Comments Accepted to CVPR 2026 (Main Conference)

GeoTikzBridge: Advancing Multimodal Code Generation for Geometric Perception and Reasoning

GeoTikzBridge：推动多模态代码生成在几何感知与推理中的发展

Jiayin Sun, Caixia Sun, Boyu Yang, Hailin Li, Xiao Chen, Yi Zhang, Errui Ding, Liang Li, Chao Deng, Junlan Feng

机构 * JIUTIAN Research（九天研究院） 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GeoTikzBridge框架，通过基于tikz的代码生成提升局部几何感知和视觉推理能力，利用两个互补数据集训练模型，实现多模态大语言模型在几何问题解决中的先进性能。

Comments accepted by CVPR 2026

CVPD at QIAS 2026: RAG-Guided LLM Reasoning for Al-Mawarith Share Computation and Heir Allocation

QIAS 2026上的CVPD：基于RAG的LLM推理用于阿尔-马瓦里什继承计算与继承人分配

Wassim Swaileh, Mohammed-En-Nadhir Zighem, Hichem Telli, Salah Eddine Bekhouche, Abdellah Zakaria Sellam, Fadi Dornaika, Dimitrios Kotzinos

机构 * ETIS (UMR 8051), CY Cergy Paris Univ., ENSEA, CNRS（ETIS（UMR 8051），CY塞尔吉巴黎大学，ENSEA，法国国家科学研究中心） ； VSC Laboratory, Department of Electronics and Automation, University of Biskra（VSC实验室，电子与自动化系，比斯克拉大学） ； Computer Engineering Dept, Sana'a Community College（计算机工程系，萨那社区学院） ； CNR-ISASI "E. Caianiello"（意大利国家研究委员会-智能系统自动化研究所（ISASI）"E. Caianiello"） ； Ikerbasque（伊克尔巴斯克） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出基于RAG的系统，通过规则驱动的数据生成、混合检索与模式约束输出验证，提升阿拉伯法律推理任务的可靠性。

CALRK-Bench: Evaluating Context-Aware Legal Reasoning in Korean Law

CALRK-Bench：评估韩国法律中的情境感知法律推理

JiHyeok Jung, TaeYoung Yoon, HyunSouk Cho

机构 * KAIST AI（韩国科学技术院人工智能学院） ； Law School, Ajou University（亚洲大学法学院） ； Department of Artificial Intelligence, Ajou University（亚洲大学人工智能系） 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CALRK-Bench，一个基于韩国法律体系的情境感知法律推理基准，评估模型对法律规范时效性、案件法律信息充分性及法律判断变化原因的理解能力，实验表明大语言模型在这些任务上表现不佳。

Comments 15 pages

Route Experts by Sequence, not by Token

按序列而非token路由专家

Tiansheng Wen, Yifei Wang, Aosong Feng, Long Ma, Xinyang Liu, Yifan Wang, Lixuan Guo, Bo Chen, Stefanie Jegelka, Chenyu You

机构 * Stony Brook University（石溪大学） ； Xidian University（西安电子科技大学） ； MIT（麻省理工学院） ； Yale University（耶鲁大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SeqTopK方法，通过将专家预算从token层面转移到序列层面，实现动态分配，提升大语言模型在数学、编程、法律和写作任务中的性能，尤其在高稀疏度下表现更优。

Make Geometry Matter for Spatial Reasoning

让几何在空间推理中发挥作用

Shihua Zhang, Qiuhong Shen, Shizun Wang, Tianbo Pan, Xinchao Wang

机构 * National University of Singapore, Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出GeoSR框架，通过几何解封掩码和几何引导融合，提升视觉语言模型的空间推理能力，实验证明其在静态和动态场景中均优于现有方法。

Reflect to Inform: Boosting Multimodal Reasoning via Information-Gain-Driven Verification

反思以获取信息：通过信息增益驱动的验证提升多模态推理

Shuai Lv, Chang Liu, Feng Tang, Yujie Yuan, Aojun Zhou, Kui Zhang, Xi Yang, Yangqiu Song

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Huawei Foundation Model Department（华为基础模型部） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； 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 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出VRE框架，通过信息增益驱动的自我进化训练，提升多模态大语言模型的推理准确性和感知可靠性，减少幻觉，尤其在长链任务中效果显著。

Environment Maps: Structured Environmental Representations for Long-Horizon Agents

环境地图：面向长周期智能体的结构化环境表示

Yenchia Feng, Chirag Sharma, Karime Maamari

机构 * Distyl AI 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 本文提出环境地图，通过整合异构证据构建结构化图表示，提升长周期任务的鲁棒性。在WebArena基准上，环境地图使智能体成功率提升至28.2%，优于基线方法。

Comments 9 pages, 5 figures, accepted to ICLR 2026 the 2nd Workshop on World Models; updated formatting issue

HeaRT: A Hierarchical Circuit Reasoning Tree-Based Agentic Framework for AMS Design Optimization

HeaRT：一种基于分层电路推理树的代理框架用于AMS设计优化

Souradip Poddar, Chia-Tung Ho, Ziming Wei, Weidong Cao, Haoxing Ren, David Z. Pan

机构 * ECE Department, The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校电子与计算机工程系） ； NVIDIA Corporation（英伟达公司） ； The George Washington University（乔治华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 HeaRT提出了一种分层电路推理树的代理框架，通过提升F1(subcircuits)和F1(loops)指标，实现更高效的AMS设计优化，且在不同架构上表现出更好的适应性和收敛速度。

Comments Analog Design Automation, Hierarchical Circuit Reasoning, Context-Aware Design Adaptation, LLMs, Agentic Frameworks, Electronic Design Automation (EDA)

Beyond Language: Grounding Referring Expressions with Hand Pointing in Egocentric Vision

超越语言：基于手部指向的自我中心视觉指称表达定位

Ling Li, Bowen Liu, Zinuo Zhan, Peng Jie, Jianhui Zhong, Kenglun Chang, Zhidong Deng

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Dalian University of Technology（大连理工大学） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Apple（苹果公司） 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EgoPoint-Ground数据集，通过手部指向与语音结合的指称机制，改进视觉指称表达的定位方法，并提出SV-CoT框架提升多模态理解能力。

Beyond Where to Look: Trajectory-Guided Reinforcement Learning for Multimodal RLVR

超越寻找范围：用于多模态RLVR的轨迹引导强化学习

Jinda Lu, Junkang Wu, Jinghan Li, Kexin Huang, Shuo Yang, Mingzhu Chen, Jiancan Wu, Kuien Liu, Xiang Wang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Pecking University（北京大学） ； Institute of Software, Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出轨迹引导强化学习（TGRL），通过专家推理轨迹引导策略模型整合视觉证据进行精细推理，提升多模态推理性能，弥合视觉感知与逻辑推理间的差距。

OVI-MAP:Open-Vocabulary Instance-Semantic Mapping

OVI-MAP：开放词汇实例语义映射

Zilong Deng, Federico Tombari, Marc Pollefeys, Johanna Wald, Daniel Barath

机构 * ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Google（谷歌） ； University of Zurich（苏黎世大学） ； TU Munich（慕尼黑工业大学） ； Microsoft（微软） 纠错

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

AI总结 本文提出OVI-MAP，通过解耦实例重建与语义推断，实现增量开放词汇3D实例语义映射，提升实时处理与零样本语义标注能力。

DiffusionAnything: End-to-End In-context Diffusion Learning for Unified Navigation and Pre-Grasp Motion

DiffusionAnything: 端到端的上下文扩散学习用于统一导航和预抓取运动

Iana Zhura, Yara Mahmoud, Jeffrin Sam, Hung Khang Nguyen, Didar Seyidov, Miguel Altamirano Cabrera, Dzmitry Tsetserukou

机构 * Intelligent Space Robotics Laboratory, Center for Digital Engineering, Skolkovo Institute of Science and Technology（斯科尔科沃科学技术学院数字工程中心智能空间机器人实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出一种端到端的上下文扩散学习方法，通过多尺度特征调制实现统一的导航与精细操控，仅需5分钟自监督数据即可实现零样本泛化。

A.I.R.: Enabling Adaptive, Iterative, and Reasoning-based Frame Selection For Video Question Answering

A.I.R.: 为视频问答实现适应性、迭代性和基于推理的帧选择

Yuanhao Zou, Shengji Jin, Andong Deng, Youpeng Zhao, Jun Wang, Chen Chen

机构 * University of Central Florida（中佛罗里达大学） ； Weill Cornell Medicine（威尔康奈尔医学院） 纠错

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

AI总结 本文提出A.I.R方法，通过深度语义分析和高效迭代循环提升视频问答的帧选择效果，实验表明其在性能和计算效率上均优于现有方法。

Comments ICLR 2026 Paper

From Imitation to Intuition: Intrinsic Reasoning for Open-Instance Video Classification

从模仿到直觉：用于开放实例视频分类的内在推理

Ke Zhang, Xiangchen Zhao, Yunjie Tian, Jiayu Zheng, Vishal M. Patel, Di Fu

机构 * Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； ByteDance Inc（字节跳动公司） 纠错

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

AI总结 本文提出DeepIntuit框架，通过冷启动监督对齐和GRPO优化，将视频分类从模仿转向直觉推理，提升开放实例分类性能。

Comments 18 pages, 7 figures