语言大模型 / LLM

Search-R3: Unifying Reasoning and Embedding in Large Language Models

Search-R3：在大型语言模型中统一推理与嵌入

Yuntao Gui, James Cheng

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） 纠错

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

AI总结 Search-R3通过统一推理与嵌入生成过程，提升大型语言模型在检索任务中的性能，采用监督学习、强化学习和专用环境机制实现有效嵌入生成。

Comments CHANGELOG: (1) Completed training of Search-R3-Large; (2) Corrected error formulation; (3) Added a `Discussion` section to the appendix. We appreciation to the anonymous reviewers

"Don't Do That!": Guiding Embodied Systems through Large Language Model-based Constraint Generation

别这样做！

Amin Seffo, Aladin Djuhera, Masataro Asai, Holger Boche

机构 * Technical University Munich（慕尼黑工业大学） ； MIT-IBM Watson AI Lab（MIT-IBM沃森人工智能实验室） 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

AI总结 本文提出STPR框架，利用LLM将自然语言中的约束转化为可执行Python代码，解决复杂约束的翻译问题，并在仿真环境中验证其高效性和兼容性。

Comments ICLR 2026 Workshop -- Agentic AI in the Wild: From Hallucinations to Reliable Autonomy

Verify Before You Commit: Towards Faithful Reasoning in LLM Agents via Self-Auditing

在提交前验证：通过自我审计实现LLM代理中的忠实推理

Wenhao Yuan, Chenchen Lin, Jian Chen, Jinfeng Xu, Xuehe Wang, Edith Cheuk Han Ngai

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Sun Yat-sen University（中山大学） 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

AI总结 本文提出SAVeR框架，通过在行动承诺前验证内部信念状态，提升LLM代理的推理忠实性，实验表明其在保持任务性能的同时提升了推理可靠性。

Comments Accepted by ACL2026 Main Conference

Don't Overthink It: Inter-Rollout Action Agreement as a Free Adaptive-Compute Signal for LLM Agents

不要过度思考：跨回合动作一致性作为LLM代理的自由自适应计算信号

Khushal Sethi

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 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

AI总结 TrACE通过测量跨回合动作一致性，实现LLM代理的自适应计算分配，无需训练或外部验证，在多步序列决策任务中提升效率和准确性。

On-Policy Distillation of Language Models for Autonomous Vehicle Motion Planning

语言模型在自动驾驶运动规划中的在线策略蒸馏

Amirhossein Afsharrad, Amirhesam Abedsoltan, Ahmadreza Moradipari, Sanjay Lall

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； University of California, Santa Barbara（加州大学圣塔芭芭拉分校） 纠错

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

AI总结 本文研究如何将大模型的运动规划知识迁移到小模型，提出在线通用知识蒸馏方法，在nuScenes基准测试中表现优于强化学习基线，模型规模缩小5倍仍保持高性能。

Demystifying OPD: Length Inflation and Stabilization Strategies for Large Language Models

解开OPD之谜：大型语言模型中的长度膨胀与稳定策略

Feng Luo, Yu-Neng Chuang, Guanchu Wang, Zicheng Xu, Xiaotian Han, Tianyi Zhang, Vladimir Braverman

机构 * Department of Computer Science, Rice University, Houston, USA（莱斯大学计算机科学系，美国休斯顿） ； Department of Computer Science, University of North Carolina at Charlotte, Charlotte, USA（北卡罗来纳大学夏洛特分校计算机科学系，美国夏洛特） ； Department of Computer Science, Johns Hopkins University, Baltimore, USA（约翰霍普金斯大学计算机科学系，美国巴尔的摩） ； Department of Computer and Data Sciences, Case Western Reserve University（凯斯西储大学计算机与数据科学系） 纠错

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

AI总结 本文研究了OPD训练中长度膨胀问题，提出StableOPD框架结合参考 divergence 约束和rollout混合蒸馏，有效稳定训练并提升性能。

Multimodal Large Language Models for Multi-Subject In-Context Image Generation

多模态大语言模型用于多主体上下文图像生成

Yucheng Zhou, Dubing Chen, Huan Zheng, Jianbing Shen

机构 * SKL-IOTSC, CIS, University of Macau（澳门大学，科技学院，计算机与信息科学系，智慧城市物联网国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出MUSIC模型，通过视觉链式思维机制和空间布局规划方法，解决多主体上下文图像生成中的主体缺失和语义漂移问题，并在多主体场景中取得显著优势。

Comments ACL 2026

Enabling Intrinsic Reasoning over Dense Geospatial Embeddings with DFR-Gemma

通过DFR-Gemma实现对密集地理嵌入的内在推理

Xuechen Zhang, Aviv Slobodkin, Joydeep Paul, Mandar Sharma, Samet Oymak, Shravya Shetty, Gautam Prasad

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

AI总结 DFR-Gemma通过轻量投影器将高维嵌入与LLM潜在空间对齐，使LLM能直接处理地理嵌入进行空间推理，提升效率和准确性。

SealQA: Raising the Bar for Reasoning in Search-Augmented Language Models

SealQA: 提升搜索增强语言模型在事实性问题中的推理能力

Thinh Pham, Nguyen Nguyen, Pratibha Zunjare, Weiyuan Chen, Yu-Min Tseng, Tu Vu

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 ：language model(title,abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 SealQA是一个新的挑战性基准，用于评估搜索增强语言模型在事实性问题上的能力，揭示当前模型在处理冲突、噪声或无用搜索结果时的局限性。

Comments Camera Ready version for ICLR 2026

Multimodal Reasoning with LLM for Encrypted Traffic Interpretation: A Benchmark

基于LLM的多模态推理用于加密流量解释：一个基准

Longgang Zhang, Xiaowei Fu, Fuxiang Huang, Lei Zhang

机构 * School of Microelectronics and Communication Engineering, Chongqing University（重庆大学微电子与通信工程学院） ； School of Data Science, Lingnan University（岭南大学数据科学学院） 纠错

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

AI总结 本文提出BGTD基准和mmTraffic框架，通过结合原始字节与结构化注释，实现可解释的加密流量解释，生成高保真的人可读报告，同时保持高分类准确率。

Comments Project page \url{https://github.com/lgzhangzlg/Multimodal-Reasoning-with-LLM-for-Encrypted-Traffic-Interpretation-A-Benchmark}

$\texttt{SEM-CTRL}$: Semantically Controlled Decoding

SEM-CTRL：语义控制解码

Mohammad Albinhassan, Pranava Madhyastha, Alessandra Russo

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SEM-CTRL，通过集成基于答案集语法的约束，使LLM在不微调的情况下保证输出的语法和语义正确性，实验显示其在多种任务中优于现有模型。

Comments Published in Transactions on Machine Learning Research (TMLR), 03/2026

Journal ref Transactions on Machine Learning Research, 2026

Reason-SVG: Enhancing Structured Reasoning for Vector Graphics Generation with Reinforcement Learning

Reason-SVG：通过强化学习增强向量图形生成的结构化推理

Ximing Xing, Ziteng Xue, Yandong Guan, Jing Zhang, Dong Xu, Qian Yu

机构 * Beihang University（北京航空航天大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 Reason-SVG通过引入Drawing-with-Thought范式和混合奖励机制，提升大语言模型生成高质量SVG的能力，实现结构化推理与视觉一致性。

Comments Accepted by CVPR 2026. 16 pages, 7 figures

Phantasia: Context-Adaptive Backdoors in Vision Language Models

幻象：面向视觉语言模型的上下文自适应后门

Nam Duong Tran, Phi Le Nguyen

机构 * Institute for AI Innovation and Societal Impact, Hanoi University of Science and Technology（河内科技大学人工智能创新与社会影响研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出Phantasia，一种能根据输入语义动态调整恶意输出的后门攻击方法，提升了攻击隐蔽性和适应性，实验显示其在多种防御设置下均保持良好性能。

Comments CVPR 2026 Findings

Learning Who Disagrees: Demographic Importance Weighting for Modeling Annotator Distributions with DiADEM

学习谁不一致：用于建模标注者分布的群体重要性加权

Samay U. Shetty, Tharindu Cyril Weerasooriya, Deepak Pandita, Christopher M. Homan

机构 * Rochester Institute of Technology（罗切斯特理工学院） 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 DiADEM通过学习群体重要性权重，有效建模标注者分歧，优于现有方法，在多个基准上取得显著成果，揭示种族和年龄对标注者分歧的关键影响。

An Imperfect Verifier is Good Enough: Learning with Noisy Rewards

完美验证者并非必需：在有噪声奖励下学习

Andreas Plesner, Francisco Guzmán, Anish Athalye

机构 * Handshake AI ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 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、cs.LG

AI总结 研究通过引入噪声探讨强化学习在有噪声奖励下的鲁棒性，发现15%的噪声率下验证准确率接近干净基线，表明不完美验证不影响RLVR效果。

SubSearch: Intermediate Rewards for Unsupervised Guided Reasoning in Complex Retrieval

SubSearch：复杂检索中无监督引导推理的中间奖励

Roxana Petcu, Evangelos Kanoulas, Maarten de Rijke

机构 * University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学） 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.CL、cs.AI

AI总结 SubSearch通过引入内部奖励信号，提升复杂检索中推理的鲁棒性，无需外部监督，实现更高效的多步推理。

Understanding Structured Financial Data with LLMs: A Case Study on Fraud Detection

用大型语言模型理解结构化金融数据：欺诈检测案例研究

Xuwei Tan, Yao Ma, Xueru Zhang

机构 * The Ohio State University（俄亥俄州立大学） ； Coinbase, Inc.（Coinbase公司） 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.LG

AI总结 本文提出FinFRE-RAG方法，通过特征缩减和检索增强学习提升欺诈检测性能，优于直接提示方法并在某些设置中与传统模型竞争。

Comments Accepted to ACL 2026 Main Conference

AgriChain Visually Grounded Expert Verified Reasoning for Interpretable Agricultural Vision Language Models

AgriChain：基于视觉的专家验证推理用于可解释的农业视觉语言模型

Hazza Mahmood, Yongqiang Yu, Rao Anwer

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

AI总结 本文提出AgriChain数据集，通过专家验证的推理链提升农业视觉语言模型的准确性和可解释性，实验表明其在植物病害诊断中优于多个基线模型。

Comments 9 pages

Journal ref LREC 2026

IoT-Brain: Grounding LLMs for Semantic-Spatial Sensor Scheduling

IoT-Brain：为语义-空间传感器调度 grounding LLMs

Zhaomeng Zhou, Lan Zhang, Junyang Wang, Mu Yuan, Junda Lin, Jinke Song

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center（合肥综合性国家科学中心人工智能研究院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； 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)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出IoT-Brain系统，通过引入空间轨迹图（STG）解决LLM在语义-空间传感器调度中的表示、推理和优化缺陷，提升任务成功率37.6%并显著降低资源消耗。

Comments To appear in ACM MobiCom 2026; 13 pages, 12 figures

Know Thy Enemy: Securing LLMs Against Prompt Injection via Diverse Data Synthesis and Instruction-Level Chain-of-Thought Learning

知彼者智：通过多样化数据合成和指令级推理学习增强大语言模型抗提示注入能力

Zhiyuan Chang, Mingyang Li, Yuekai Huang, Ziyou Jiang, Xiaojun Jia, Qian Xiong, Junjie Wang, Zhaoyang Li, Qing Wang

机构 * State Key Laboratory of Complex System Modeling and Simulation Technology（复杂系统建模与仿真技术国家重点实验室） ； Science and Technology on Integrated Information System Laboratory, Institute of Software Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所综合信息系统技术国家级重点实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Beijing Forestry University（北京林业大学） 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InstruCoT方法，通过多样化数据合成和指令级推理学习提升大语言模型对提示注入攻击的防御能力，实验表明其在行为偏差、隐私泄露和有害输出方面显著优于基线方法。

Comments 19 pages, 6 figures; accepted by ACL 2026 Findings

LiloDriver: A Lifelong Learning Framework for Closed-loop Motion Planning in Long-tail Autonomous Driving Scenarios

LiloDriver：一种面向长尾自动驾驶场景闭环运动规划的终身学习框架

Huaiyuan Yao, Pengfei Li, Bu Jin, Yupeng Zheng, An Liu, Lisen Mu, Qing Su, Qian Zhang, Yilun Chen, Peng Li

机构 * Institute for AI Industry Research (AIR), Tsinghua University（清华大学人工智能产业研究院（AIR）） ； Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） ； Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Horizon Robotics（地平线机器人） 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 LiloDriver通过结合大语言模型与记忆增强的规划生成系统，实现了在长尾自动驾驶场景中闭环运动规划的持续适应，优于传统规则和学习方法。

Comments 7 pages, 3 figures

Fundus-R1: Training a Fundus-Reading MLLM with Knowledge-Aware Reasoning on Public Data

Fundus-R1: 基于公共数据训练具备知识感知推理能力的视网膜图像阅读MLLM

Yuchuan Deng, Qijie Wei, Kaiheng Qian, Jiazhen Liu, Zijie Xin, Bangxiang Lan, Jingyu Liu, Jianfeng Dong, Xirong Li

机构 * Renmin University of China（中国人民大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Zhejiang Gongshang University（浙江工商大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Fundus-R1，通过公共数据集训练具备知识感知推理能力的视网膜图像阅读MLLM，采用RAG方法生成知识感知推理轨迹，并通过过程奖励增强RLVR，实验证明其在三个基准测试中优于多个基线模型。

GALA: Multimodal Graph Alignment for Bug Localization in Automated Program Repair

GALA: 多模态图对齐用于自动化程序修复中的缺陷定位

Zhuoyao Liu, Zhengran Zeng, Shu-Dong Huang, Yang Liu, Shikun Zhang, Wei Ye

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

AI总结 GALA通过多模态图对齐方法，解决GUI截图场景下自动化程序修复的缺陷定位问题，通过结构化推理提升视觉与代码的映射精度。

Comments Code available at: https://github.com/lzyyyyy666/GALA

Making MLLMs Blind: Adversarial Smuggling Attacks in MLLM Content Moderation

让 MLLMs 失明：MLLM 内容审核中的对抗走私攻击

Zhiheng Li, Zongyang Ma, Yuntong Pan, Ziqi Zhang, Xiaolei Lv, Bo Li, Jun Gao, Jianing Zhang, Chunfeng Yuan, Bing Li, Weiming Hu

机构 * State Key Laboratory of Multimodal Artificial Intelligence Systems, CASIA（中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统国家重点实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） ； Beijing Key Laboratory of Super Intelligent Security of Multi-Modal Information（北京市多模态信息超智能安全重点实验室） ； Hellogroup ； University of Washington（华盛顿大学） ； Jilin University（吉林大学） ； ShanghaiTech University（上海科技大学） 纠错

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

AI总结 本文揭示了MLLM在内容审核中面临的新威胁——对抗走私攻击，通过SmuggleBench基准测试发现多种模型易受攻击，提出通过感知和推理角度分析其根本原因并探索缓解策略。

Comments Accepted to ACL 2026. 19 pages, 6 figures

PROMISE: Proof Automation as Structural Imitation of Human Reasoning

PROMISE：证明自动化作为人类推理的结构模仿

Youngjoo Ahn, Sangyeop Yeo, Gijung Im, Jongmin Lee, Jinyoung Yeo, Jieung Kim

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

AI总结 PROMISE通过结构化嵌入框架实现证明生成自动化，通过挖掘证明状态的结构模式提升大规模定理证明的可扩展性。

Multi-Agent Home Energy Management Assistant

多代理家庭能源管理助手

Wooyoung Jung

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HEMA，首个开源多代理系统，通过多轮对话保持上下文，支持多样化的家庭能源管理任务，结合大语言模型与领域专用工具，提供能源分析、教育支持和智能设备控制。

Comments 32 pages, 9 figures

Mitigating Visual Context Degradation in Large Multimodal Models: A Training-Free Decoupled Agentic Framework

缓解大多模态模型中的视觉上下文退化：一种无需训练的解耦代理框架

Hongrui Jia, Chaoya Jiang, Shikun Zhang, Wei Ye

机构 * National Engineering Research Center for Software Engineering, Peking University（北京大学软件工程国家工程研究中心） ； Shandong University（山东大学） 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 本文提出无需训练的解耦代理框架DRP，通过让LLM作为策略推理者与LMM作为观察者解耦，有效缓解多模态推理中的视觉退化问题，实验表明其在MathVision基准上准确率优于GPT-4o。

ReCellTy: Domain-Specific Knowledge Graph Retrieval-Augmented LLMs Reasoning Workflow for Single-Cell Annotation

ReCellTy：领域特定的知识图谱检索增强型大语言模型推理工作流用于单细胞注释

Dezheng Han, Yibin Jia, Ruxiao Chen, Wenjie Han, Shuaishuai Guo, Jianbo Wang

机构 * Shandong University（山东大学） ； Qilu Hospital of Shandong University（山东大学齐鲁医院） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； Cognicore Artificial Intelligence Co., Ltd.（科智人工智能有限公司） 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、cs.LG

AI总结 本文提出ReCellTy，通过整合生物信息知识图谱和多任务推理工作流，提升单细胞注释的准确性与自动化水平，改进人类评估得分和语义相似度，缩小大中小语言模型性能差距。

Faithful GRPO: Improving Visual Spatial Reasoning in Multimodal Language Models via Constrained Policy Optimization

可信的GRPO：通过约束策略优化提升多模态语言模型的视觉空间推理

Sai Srinivas Kancheti, Aditya Kanade, Rohit Sinha, Vineeth N Balasubramanian, Tanuja Ganu

机构 * IIT Hyderabad（印度理工学院海得拉巴分校） ； Microsoft Research（微软研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出Faithful GRPO，通过约束策略优化提升多模态模型的空间推理质量，减少推理不一致率并提升视觉 grounding 评分。

Behavior-Aware Item Modeling via Dynamic Procedural Solution Representations for Knowledge Tracing

基于动态程序性解决方案表示的行为感知项目建模

Jun Seo, Sangwon Ryu, Heejin Do, Hyounghun Kim, Gary Geunbae Lee

机构 * GSAI, POSTECH（浦项科技大学人工智能研究生院） ； CSE, POSTECH（浦项科技大学计算机科学与工程系） ； ETH Zurich, ETH AI Center（苏黎世联邦理工学院人工智能中心） 纠错

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

AI总结 本文提出BAIM框架，通过整合动态程序性解决方案信息增强项目表示，利用推理语言模型分解问题解决阶段，提升知识追踪的预测性能。

Comments ACL Findings 2026