语言大模型 / LLM

Analysis of Optimality of Large Language Models on Planning Problems

大型语言模型在规划问题中的最优性分析

Bernd Bohnet, Michael C. Mozer, Kevin Swersky, Wil Cunningham, Aaron Parisi, Kathleen Kenealy, Noah Fiedel

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 本文研究了大型语言模型在规划问题中的最优性，通过Blocksworld领域和Path-Star图任务，发现增强推理的LLM在复杂多目标配置中显著优于传统规划器，且能精确跟踪理论最优限。

DrugPlayGround: Benchmarking Large Language Models and Embeddings for Drug Discovery

DrugPlayGround：大型语言模型和嵌入式在药物发现中的基准测试

Tianyu Liu, Sihan Jiang, Fan Zhang, Kunyang Sun, Teresa Head-Gordon, Hongyu Zhao

机构 * Yale University（耶鲁大学） ； Broad Institute of MIT and Harvard（麻省理工学院和哈佛大学博德研究所） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） 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DrugPlayGround框架，用于评估大型语言模型在生成药物物理化学特性、药物协同作用等文本描述方面的性能，同时通过专家解释验证模型的化学和生物推理能力。

Comments 29 pages, 6 figures

Learn to Relax with Large Language Models: Solving Constraint Optimization Problems via Bidirectional Coevolution

通过大语言模型学习放松：通过双向共进化解决约束优化问题

Beidan Liu, Zhengqiu Zhu, Chen Gao, Tianle Pu, Yong Zhao, Wei Qi, Quanjun Yin

机构 * State Key Laboratory of Digital Intelligent Modeling and Simulation, National University of Defense Technology（国防科技大学数字智能建模与仿真国家重点实验室） ； BNRist, Tsinghua University（清华大学北京信息科学与技术国家研究中心） ； Department of Industrial Engineering, Tsinghua University（清华大学工业工程系） ； College of Systems Engineering, National University of Defense Technology（国防科技大学系统工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出AutoCO方法，结合运筹学约束放松原理与LLM推理，通过双向共进化机制提升复杂约束优化问题的求解能力，实验验证其在硬问题中的优越性。

Automated Malware Family Classification using Weighted Hierarchical Ensembles of Large Language Models

基于预训练大语言模型加权层次集成的自动化恶意软件家族分类

Samita Bai, Hamed Jelodar, Tochukwu Emmanuel Nwankwo, Parisa Hamedi, Mohammad Meymani, Roozbeh Razavi-Far, Ali A. Ghorbani

机构 * Canadian Institute for Cybersecurity, Faculty of Computer Science, University of New Brunswick（加拿大网络安全研究所，新不伦瑞克大学计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 本文提出基于预训练大语言模型加权层次集成的零标签恶意软件家族分类框架，通过聚合多个互补推理能力的语言模型决策预测，提升分类鲁棒性和分析员推理一致性。

Improving MPI Error Detection and Repair with Large Language Models and Bug References

利用大语言模型和Bug参考改进MPI错误检测与修复

Scott Piersall, Yang Gao, Shenyang Liu, Liqiang Wang

机构 * Dept. of Computer Science, University of Central Florida（中佛罗里达大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出结合Few-Shot Learning、Chain-of-Thought和Retrieval Augmented Generation技术，提升大语言模型在MPI错误检测与修复中的准确性，实验结果显示错误检测准确率从44%提升至77%。

Comments 41 pages, 8 figures

Journal ref Journal of Parallel and Distributed Computing, Volume 213, 2026, 105255, ISSN 0743-7315

KAIJU: An Executive Kernel for Intent-Gated Execution of LLM Agents

KAIJU：一种意图门控的LLM代理执行内核

Cormac Guerin, Frank Guerin

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

AI总结 KAIJU通过解耦LLM推理层与代理执行流程，引入意图门控执行和执行内核，提升LLM代理在复杂任务中的执行效率与安全性。

Failing to Falsify: Evaluating and Mitigating Confirmation Bias in Language Models

未能证伪：评估和缓解语言模型中的确认偏见

Ayush Rajesh Jhaveri, Anthony GX-Chen, Ilia Sucholutsky, Eunsol Choi

机构 * New York University（纽约大学） 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.LG

AI总结 研究评估了大型语言模型是否表现出确认偏见，并提出干预策略以减少其影响，通过实验发现干预可显著提高规则发现率。

Do Agent Societies Develop Intellectual Elites? The Hidden Power Laws of Collective Cognition in LLM Multi-Agent Systems

智能体社会是否发展出知识分子？LLM多智能体系统中集体认知的隐藏幂律

Kavana Venkatesh, Jiaming Cui

机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） 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

AI总结 研究LLM多智能体系统中协调动态，揭示协调遵循幂律级联、集中于知识分子精英及系统规模增长时极端事件频发的三大定律，提出整合瓶颈机制及Deficit-Triggered Integration方法提升性能。

Synapse: Evolving Job-Person Fit with Explainable Two-phase Retrieval and LLM-guided Genetic Resume Optimization

Synapse：通过可解释的双阶段检索和LLM引导的遗传简历优化实现就业-个人匹配

Ansel Kaplan Erol, Seohee Yoon, Keenan Hom, Xisheng Zhang

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 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.LG

AI总结 Synapse通过双阶段检索和遗传优化提升招聘推荐系统，解决信息不平衡问题，提高推荐精度和透明度，实验显示nDCG@10提升22%。

Sustainability Analysis of Prompt Strategies for SLM-based Automated Test Generation

基于SLM的自动化测试生成提示策略可持续性分析

Pragati Kumari, Novarun Deb

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

AI总结 本文研究了基于小语言模型的自动化测试生成中提示策略对计算和环境可持续性的影响，通过实验评估七种策略，发现策略选择对可持续性指标有显著影响，简单策略更环保。

Comments 11 pages

LLM Reasoning with Process Rewards for Outcome-Guided Steps

基于过程奖励的大型语言模型推理

Mohammad Rezaei, Jens Lehmann, Sahar Vahdati

机构 * Amazon Science（亚马逊科学） 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.AI、cs.LG

AI总结 PROGRS框架通过过程奖励相对偏好优化，提升数学推理准确性，减少错误引导，优于仅基于结果的基线方法。

Comments 8 pages, 3 figures, 2 tables, submitted to IJCNN 2026 conference

Chart-RL: Policy Optimization Reinforcement Learning for Enhanced Visual Reasoning in Chart Question Answering with Vision Language Models

Chart-RL: 通过强化学习优化策略以提升基于视觉语言模型的图表问答中的视觉推理

Yunfei Bai, Amit Dhanda, Shekhar Jain

机构 * Amazon（亚马逊） 纠错

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

AI总结 本文提出Chart-RL框架，通过反馈驱动的策略优化提升视觉语言模型在复杂数据可视化中的推理能力，实现更高的准确率和更高效的推理速度。

Comments In Proceedings of the 32nd ACM-SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026)

Beyond the Assistant Turn: User Turn Generation as a Probe of Interaction Awareness in Language Models

超越助手回合：用户回合生成作为语言模型交互意识的探测器

Sarath Shekkizhar, Romain Cosentino, Adam Earle

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

AI总结 本文提出通过用户回合生成探测语言模型的交互意识，发现交互意识与任务准确性无关，且通过温度采样可提升生成效果。

Trivial Vocabulary Bans Improve LLM Reasoning More Than Deep Linguistic Constraints

词汇禁令对LLM推理的提升胜过深层语言约束

Rodney Jehu-Appiah

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

AI总结 研究通过对比不同词汇禁令对语言模型推理的影响，发现简单禁令比深层语言约束更有效，揭示了输出正则化机制对推理提升的作用。

Comments 19 pages, 10 tables, 3 appendices

Glia: A Human-Inspired AI for Automated Systems Design and Optimization

Glia：一种受人类启发的AI，用于自动化系统设计与优化

Pouya Hamadanian, Pantea Karimi, Arash Nasr-Esfahany, Kimia Noorbakhsh, Joseph Chandler, Ali ParandehGheibi, Mohammad Alizadeh, Hari Balakrishnan

机构 * MIT CSAIL（麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室） ； Independent Researcher（独立研究员） 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

AI总结 Glia通过人类启发的多智能体工作流利用大语言模型，生成可解释的系统设计，展示了AI在复杂系统问题中创造性和可理解性的能力。

Compositional Neuro-Symbolic Reasoning

组合式神经符号推理

Anugyan Das, Omkar Ghugarkar, Vishvesh Bhat, Asad Aali

机构 * CoreThink AI ； Stanford University（斯坦福大学） 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 本文提出一种结合神经和符号方法的推理框架，通过提取网格对象结构、利用神经先验提出变换候选方案并过滤假设，提升ARC-AGI-2任务表现，无需任务特定微调或强化学习。

Learn2Fold: Structured Origami Generation with World Model Planning

Learn2Fold: 基于世界模型规划的结构化折纸生成

Yanjia Huang, Yunuo Chen, Ying Jiang, Jinru Han, Zhengzhong Tu, Yin Yang, Chenfanfu 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.AI

AI总结 本文提出Learn2Fold框架，通过结合符号推理与物理模拟，解决从文本生成物理有效的折纸折叠序列问题。

Comments 9 pages, 6 figures

Progressive Video Condensation with MLLM Agent for Long-form Video Understanding

逐步视频压缩与MLLM代理用于长视频理解

Yufei Yin, Yuchen Xing, Qianke Meng, Minghao Chen, Yan Yang, Zhou Yu

机构 * Zhejiang Key Laboratory of Space Information Sensing and Transmission, Hangzhou Dianzi University（浙江省空间信息感知与传输重点实验室，杭州电子科技大学） 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ProVCA，通过逐步缩小范围从粗略片段到精细帧，利用MLLM进行高效视频理解，实现高准确率。

Comments Accepted to ICME 2026

Beyond Resolution Rates: Behavioral Drivers of Coding Agent Success and Failure

超越分辨率率：编码代理成功与失败的行为驱动因素

Tural Mehtiyev, Wesley Assunção

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

AI总结 本文通过大规模实证研究分析了9374条轨迹，探讨了编码代理在特定任务中失败的原因，发现行为模式和LLM能力对成功与失败有显著影响。

Do We Need Frontier Models to Verify Mathematical Proofs?

我们是否需要前沿模型来验证数学证明？

Aaditya Naik, Guruprerana Shabadi, Rajeev Alur, Mayur Naik

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

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

AI总结 研究评估了开源和前沿LLM在验证数学证明中的表现，发现较小模型在准确性上接近前沿模型，但一致性较差，通过定制提示词提升性能。

Comments 21 pages, 11 figures

RAG-Enabled Intent Reasoning for Application-Network Interaction

支持应用-网络交互的意图推理（RAG）

Salwa Mostafa, Mohamed K. Abdel-Aziz, Mohammed S. Elbamby, Mehdi Bennis

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

AI总结 本文提出基于RAG的意图推理框架，用于自动网络操作与管理。通过结合机器推理、检索增强生成和生成式AI技术，实现不同应用的意图翻译，提升网络交互的智能化和领域适应性。

R2-Write: Reflection and Revision for Open-Ended Writing with Deep Reasoning

R2-Write：基于深度推理的开放性写作反思与修订

Wanlong Liu, Bo Zhang, Chenliang Li, Shaopeng Lai, Yuning Wu, Xuanyu Lei, Ming Yan

机构 * Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里巴巴集团通义实验室） ； Tsinghua University, Beijing, China（清华大学（中国北京）） 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R2-Write框架，通过迭代作家-评判者交互生成高质量思考轨迹，增强开放性写作的深度推理能力，实验表明显式引入反思与修订模式显著提升了写作任务性能。

Comments 31 pages

LogicPoison: Logical Attacks on Graph Retrieval-Augmented Generation

逻辑毒药：图检索增强生成中的逻辑攻击

Yilin Xiao, Jin Chen, Qinggang Zhang, Yujing Zhang, Chuang Zhou, Longhao Yang, Lingfei Ren, Xin Yang, Xiao Huang

机构 * Southwestern University of Finance and Economics（西南财经大学） ； The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） 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LogicPoison攻击框架，通过逻辑推理而非注入虚假内容，破坏图检索增强生成系统中的拓扑结构，从而降低其性能。

ERPO: Token-Level Entropy-Regulated Policy Optimization for Large Reasoning Models

ERPO：基于熵调节的策略优化用于大推理模型

Song Yu, Li Li, Wenwen Zhao, Zhisheng Yang

机构 * School of Computer and Information Science, Southwest University（西南大学计算机与信息科学学院） 纠错

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

AI总结 ERPO通过引入熵感知门控、桶式隐式归一化和结果锚定优势合成，解决大语言模型中因统一优势信号导致的探索不足问题，提升推理准确性和路径简洁性。

Comments 17 pages, 5 figures

From Abstract to Contextual: What LLMs Still Cannot Do in Mathematics

从抽象到语境：大语言模型在数学中仍无法做到的事情

Bowen Cao, Dongdong Zhang, Yixia Li, Junpeng Liu, Shijue Huang, Chufan Shi, Hongyuan Lu, Yaokang Wu, Guanhua Chen, Wai Lam, Furu Wei

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 研究揭示LLM在现实应用中数学推理能力不足，提出ContextMATH基准测试，发现正确问题建模是成功的关键，但建模与推理仍是限制因素。

Comments ICLR 2026

Token Warping Helps MLLMs Look from Nearby Viewpoints

令牌扭曲帮助多模态大语言模型从近处视角观察

Phillip Y. Lee, Chanho Park, Mingue Park, Seungwoo Yoo, Juil Koo, Minhyuk Sung

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 本文研究令牌扭曲如何帮助多模态大语言模型从近处视角理解场景，发现反向令牌扭曲在视角变化中更稳定且能更好保持语义一致性。

Comments CVPR 2026, Project Page: https://token-warping-mllm.github.io

SimCity: Multi-Agent Urban Development Simulation with Rich Interactions

SimCity: 基于丰富交互的多智能体城市开发模拟

Yeqi Feng, Yucheng Lu, Hongyu Su, Yixin Tao, Tianxing He

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

AI总结 SimCity利用大语言模型构建可解释的宏观经济系统，通过自然语言推理实现灵活适应行为，模拟摩擦性劳动力市场、异质商品市场和金融市场，并通过视觉语言模型生成虚拟城市地图，复现宏观经济规律和城市扩张动态。

Comments 34 pages, 12 figures

ADSeeker: A Knowledge-Grounded Reasoning Framework for Industry Anomaly Detection and Reasoning

ADSeeker: 一种基于知识的推理框架用于工业异常检测与推理

Kai Zhang, Zekai Zhang, Xihe Sun, Anpeng Wang, Jingmeng Nie, Qinghui Chen, Han Hao, Jianyuan Guo, Jinglin Zhang

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

AI总结 ADSeeker通过整合视觉文档知识库和查询图像-知识检索增强生成框架，提升工业异常检测性能，提出层次稀疏提示机制和类型级特征以提取异常模式，构建大规模AD数据集MulA，实现零样本状态下的最佳性能。

DeltaLogic: Minimal Premise Edits Reveal Belief-Revision Failures in Logical Reasoning Models

DeltaLogic: 最小前提编辑揭示逻辑推理模型中的信念修正失败

Amit Dhanda

机构 * Amazon（亚马逊） 纠错

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

AI总结 DeltaLogic通过最小证据变化评估逻辑推理模型的信念修正能力，发现初始推理能力强并不等于修正行为强，Qwen3-4B在修正任务中仍存在惯性失败，Phi-4-mini-instruct表现更优但仍有非 trivial 抽象问题。

Comments ICLR 2026 Workshop on Logical Reasoning of Large Language Models

Speaker-Reasoner: Scaling Interaction Turns and Reasoning Patterns for Timestamped Speaker-Attributed ASR

Speaker-Reasoner: 通过扩展交互轮次和推理模式实现时间戳化的说话者归属ASR

Zhennan Lin, Shuai Wang, Zhaokai Sun, Pengyuan Xie, Chuan Xie, Jie Liu, Qiang Zhang, Lei Xie

机构 * School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University（南京大学智能科学与技术学院） ； Shanghai Lingguang Zhaxian Technology（上海灵光乍现科技） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 本文提出Speaker-Reasoner，一种端到端的语音大语言模型，通过迭代分析音频结构和自主预测时间边界，提升了多说话人对话的转录和理解能力，尤其在处理重叠语音和复杂轮次转换方面表现优异。