语言大模型 / LLM

The cognitive companion: a lightweight parallel monitoring architecture for detecting and recovering from reasoning degradation in LLM agents

认知伙伴：一种轻量级并行监控架构，用于检测和从LLM代理的推理退化中恢复

Rafflesia Khan, Nafiul Islam Khan

机构 * IBM Dublin（IBM都柏林） ； Citi Polytechnic Institute Khulna（基蒂理工学院库尔纳） 纠错

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

AI总结 本文提出认知伙伴，一种轻量级并行监控架构，用于检测和恢复LLM代理的推理退化。通过实验验证了其在不同任务类型中的有效性，并指出任务类型依赖性和潜在的规模限制。

Mathematical Reasoning Enhanced LLM for Formula Derivation: A Case Study on Fiber NLI Modellin

增强数学推理的LLM用于公式推导：光纤非线性干扰建模的案例研究

Yao Zhang, Yuchen Song, Xiao Luo, Shengnan Li, Xiaotian Jiang, Min Zhang, Danshi Wang

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

AI总结 本文提出一种增强数学推理的生成AI方法，用于光学通信公式推导，聚焦光纤非线性干扰建模，通过结构化提示引导LLM推导出已知闭式ISRS GN表达式并推导出适用于多段C和C+L波段传输的新近似式。

In-Context Autonomous Network Incident Response: An End-to-End Large Language Model Agent Approach

上下文自主网络事件响应：一种端到端的大语言模型代理方法

Yiran Gao, Kim Hammar, Tao Li

机构 * Department of Systems Engineering, City University of Hong Kong（香港城市大学系统工程系） ； Department of Electrical and Electronic Engineering, University of Melbourne（墨尔本大学电子与电气工程系） 纠错

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

AI总结 本文提出一种端到端的大语言模型代理方法，通过整合感知、推理、规划和行动功能，实现网络事件响应的自主学习与适应，实验表明其恢复效率比前沿模型快23%。

Comments 2026 AAAI Summer Symposium on Human-Aware AI Agents for the Cyber Battlefield

Decoding the Delta: Unifying Remote Sensing Change Detection and Understanding with Multimodal Large Language Models

解读Delta：利用多模态大语言模型统一遥感变化检测与理解

Xiaohe Li, Jiahao Li, Kaixin Zhang, Yuqiang Fang, Leilei Lin, Hong Wang, Haohua Wu, Zide Fan

机构 * Aerospace Information Research Institute, CAS（航天信息研究所，中国科学院） ； Space Engineering University（航天工程大学） ； Capital Normal University（首都师范大学） 纠错

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

AI总结 本文提出Delta-LLaVA框架，通过多时间尺度对比推理和空间定位，解决遥感变化理解中的时间盲问题，实现像素级分割与视觉问答的统一。

GraphScout: Empowering Large Language Models with Intrinsic Exploration Ability for Agentic Graph Reasoning

GraphScout: 通过内在探索能力增强大语言模型以实现代理图推理

Yuchen Ying, Weiqi Jiang, Tongya Zheng, Yu Wang, Shunyu Liu, Kaixuan Chen, Mingli Song

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Hangzhou City University（杭州市大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 GraphScout通过灵活的图探索工具，使模型自主生成结构化训练数据，从而在无需人工标注的情况下提升大语言模型的图推理能力，实验显示其在多个领域表现优异。

Enhancing Confidence Estimation in Telco LLMs via Twin-Pass CoT-Ensembling

通过双通道CoT-集成增强电信领域LLM的置信度估计

Anton Saenko, Pranshav Gajjar, Abiodun Ganiyu, Vijay K. Shah

机构 * NextG Wireless Lab（NextG无线实验室） ； North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学） 纠错

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

AI总结 本文提出双通道CoT-集成方法，通过多独立推理评估提升电信领域LLM的置信度估计，降低ECE误差达88%，提高模型自我评估可靠性。

Empirical Evidence of Complexity-Induced Limits in Large Language Models on Finite Discrete State-Space Problems with Explicit Validity Constraints

大语言模型在有限离散状态空间问题中复杂性诱导限制的实证证据

Md. Fahad Ullah Utsho, Mohd. Ruhul Ameen, Akif Islam, Md. Golam Rashed, Dipankar Das

机构 * Department of Information and Communication Engineering, University of Rajshahi, Bangladesh（拉贾沙希大学信息与通信工程系，孟加拉国） ； College of Engineering and Computer Sciences, Marshall University, Huntington, WV, USA（马歇尔大学工程与计算机科学学院，美国，亨廷顿，西弗吉尼亚） ； Department of Computer Science and Engineering, University of Rajshahi, Bangladesh（拉贾沙希大学计算机科学与工程系，孟加拉国） 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.CL

AI总结 本文通过构建九个经典推理任务，系统评估大推理模型在逐渐增加的复杂性下的鲁棒性，发现模型在低复杂度时表现良好，但超过特定阈值后显著退化，提出推理崩溃现象。

Comments 45 pages, 36 figures, 7 tables, Journal Preprint

Neural Chain-of-Thought Search: Searching the Optimal Reasoning Path to Enhance Large Language Models

神经链式推理搜索：寻找最优推理路径以增强大语言模型

Guoming Ling, Zhongzhan Huang, Yupei Lin, Junxin Li, Shanshan Zhong, Hefeng Wu, Liang Lin

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） 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.CL

AI总结 本文提出神经链式推理搜索框架，通过动态搜索最优推理策略提升大语言模型性能，实验表明在多个基准测试中准确率提升超3.5%，生成长度减少超22%。

Correct Chains, Wrong Answers: Dissociating Reasoning from Output in LLM Logic

正确推理，错误答案：分离LLM中的推理与输出

Abinav Rao, Sujan Rachuri, Nikhil Vemuri

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

AI总结 本文提出新型操作测试基准，区分操作逻辑与名称，揭示LLM在深度推理中存在策略与内容两类失败模式，验证名称不决定推理能力。

Comments 9 pages, 4 figures. ICLR 2026 Workshop on Logical Reasoning of LLMs

Evaluating the Formal Reasoning Capabilities of Large Language Models through Chomsky Hierarchy

通过乔姆斯基层级评估大语言模型的正式推理能力

Yihong Dong, Jianha Xiao, Xue Jiang, Xuyuan Guo, Zhiyuan Fan, Jiaru Qian, Kechi Zhang, Jia Li, Zhi Jin, Ge Li

机构 * Peking University（北京大学） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ChomskyBench基准，通过乔姆斯基层级系统评估大语言模型的正式推理能力，揭示其在结构化语言处理中的性能分层及效率瓶颈。

Comments Work in progress

DiPO: Disentangled Perplexity Policy Optimization for Fine-grained Exploration-Exploitation Trade-Off

DiPO：解耦 perplexity 的策略优化用于细粒度探索-利用平衡

Xiaofan Li, Ming Yang, Zhiyuan Ma, Shichao Ma, Jintao Du, Yu Cheng, Weiqiang Wang, Zhizhong Zhang, Xin Tan, Yanyun Qu, Lizhuang Ma, Yuan Xie

机构 * East China Normal University（东华师范大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Xiamen University（厦门大学） 纠错

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

AI总结 本文提出 DiPO 方法，通过解耦 perplexity 空间来优化探索与利用的平衡，提升 LLM 在数学推理和函数调用任务中的性能。

Comments LLM Reinforce Learning

VeruSAGE: A Study of Agent-Based Verification for Rust Systems

VeruSAGE：Rust系统代理验证的研究

Chenyuan Yang, Natalie Neamtu, Chris Hawblitzel, Jacob R. Lorch, Shan Lu

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； University of Chicago（芝加哥大学） 纠错

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

AI总结 本文研究LLM在Rust系统验证中的能力，提出VeruSAGE-Bench基准测试集，并设计不同代理系统以匹配不同LLM的特性，结果显示最佳组合能完成超过80%的验证任务。

Logical Phase Transitions: Understanding Collapse in LLM Logical Reasoning

逻辑相变：理解大语言模型逻辑推理中的崩溃

Xinglang Zhang, Yunyao Zhang, ZeLiang Chen, Junqing Yu, Wei Yang, Zikai Song

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)；prompting(abstract)

AI总结 研究通过控制逻辑复杂性分析大语言模型的逻辑推理性能，发现逻辑相变现象，提出神经符号课程调优框架以提升高复杂度下的推理能力。

Comments Accepted at ACL 2026 (Main Conference)

SiLVR: A Simple Language-based Video Reasoning Framework

SiLVR：一种简单的基于语言的视频推理框架

Ce Zhang, Yan-Bo Lin, Ziyang Wang, Mohit Bansal, Gedas Bertasius

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） 纠错

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

AI总结 SiLVR通过将复杂视频理解分解为两个阶段，利用多感官输入生成语言表示，并通过强大推理LLM解决复杂视频-语言任务，实现了在多个视频评估任务上的最佳表现。

Comments Accepted by TMLR (01/2026)

AgentSPEX: An Agent SPecification and EXecution Language

AgentSPEX：一种代理规范与执行语言

Pengcheng Wang, Jerry Huang, Jiarui Yao, Rui Pan, Peizhi Niu, Yaowenqi Liu, Ruida Wang, Renhao Lu, Yuwei Guo, Tong Zhang

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Baylor College of Medicine（贝勒医学院） 纠错

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

AI总结 本文提出AgentSPEX，一种用于定义LLM代理工作流的显式控制流和模块化结构的语言，支持类型步骤、分支、循环、并行执行和显式状态管理，并提供可定制的代理框架。

RL-PLUS: Countering Capability Boundary Collapse of LLMs in Reinforcement Learning with Hybrid-policy Optimization

RL-PLUS: 通过混合策略优化对抗LLMs在强化学习中的能力边界崩溃

Yihong Dong, Xue Jiang, Yongding Tao, Huanyu Liu, Kechi Zhang, Lili Mou, Rongyu Cao, Yingwei Ma, Jue Chen, Binhua Li, Zhi Jin, Fei Huang, Yongbin Li, Ge Li

机构 * School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机科学系） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里集团通义实验室） ； Department of Computing Science, University of Alberta（阿尔伯塔大学计算机科学系） ； Canada CIFAR AI Chair（加拿大CIFAR人工智能主席） 纠错

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

AI总结 RL-PLUS通过混合策略优化解决LLMs在强化学习中的能力边界崩溃问题，结合内部利用与外部数据提升推理能力，实验表明其在数学推理和分布外任务中表现优异。

Comments Accepted to ACL 2026 (main)

Pruning Long Chain-of-Thought of Large Reasoning Models via Small-Scale Preference Optimization

通过小规模偏好优化修剪大推理模型的长推理链

Bin Hong, Jiayu Liu, Kai Zhang, Jianwen Sun, Mengdi Zhang, Zhenya Huang

机构 * State Key Laboratory of Cognitive Intelligence（认知智能国家重点实验室） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Institute of Artificial Intelligence（人工智能研究院） ； Hefei Comprehensive National Science Center（合肥综合性国家科学中心） ； Central China Normal University（中部师范大学） ； Meituan（美团） ； NeoShell 纠错

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

AI总结 本文提出LCPO方法，通过统一的Bradley-Terry损失框架，有效减少大推理模型的输出长度，同时保持推理性能，实验显示在多个基准上平均输出长度减少超过50%。

Comments 26 pages, 8 figures, ICLR'26

Correct Prediction, Wrong Steps? Consensus Reasoning Knowledge Graph for Robust Chain-of-Thought Synthesis

正确预测，错误步骤？基于共识推理的知识图谱用于鲁棒的推理链合成

Zipeng Ling, Shuliang Liu, Shenghong Fu, Yuehao Tang, Seonil Son, Yao Wan, Xuming Hu

机构 * Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； RLWRLD 纠错

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

AI总结 本文提出CRAFT框架，通过构建共识推理知识图谱缓解LLM推理中的内部和步骤性错误，提升推理链质量，实验显示其在逻辑和数学推理基准上表现优越。

MIND: AI Co-Scientist for Material Research

MIND：用于材料研究的人工智能合作者

Geonhee Ahn, Donghyun Lee, Hayoung Doo, Jonggeol Na, Hyunsoo Cho, Sookyung Kim

机构 * Institute for Multiscale Matter and Systems（多尺度物质与系统研究所） 纠错

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

AI总结 MIND提出一种基于大语言模型的框架，用于自动化验证材料研究中的假设，通过多智能体流程整合机器学习交互势能进行实验验证，并提供网页界面进行自动化假设测试。

Comments 4 pages, 3 figures. Under review for ECML PKDD 2026 Demonstration Track. Code available at https://github.com/IMMS-Ewha/MIND . Demo video available at https://youtu.be/lqiFe1OQzN4

ChatSVA: Bridging SVA Generation for Hardware Verification via Task-Specific LLMs

ChatSVA: 通过任务特定的LLM桥接SVA生成用于硬件验证

Lik Tung Fu, Jie Zhou, Shaokai Ren, Mengli Zhang, Jia Xiong, Hugo Jiang, Nan Guan, Xi Wang, Jun Yang

机构 * National ASIC Center, School of Integrated Circuits, Southeast University, China（国家集成电路中心，东南大学集成电路学院，中国） ； National Center of Technology Innovation for Electronic Design Automation, China（电子设计自动化技术创新国家中心，中国） ； Department of Computer Science, City University of Hong Kong, Hong Kong, China（计算机科学系，香港城市大学，香港，中国） 纠错

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

AI总结 ChatSVA利用多智能体框架生成SVA，实现98.66%的语法正确率和96.12%的功能通过率，功能覆盖率提升33.3个百分点，建立了一个在少样本、领域特定场景中解决长链推理问题的稳健框架。

Comments Accepted by DAC 2026

Interpretable Systematic Risk around the Clock

全天候系统性风险解析

Songrun He

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(summary_cn,abstract)

AI总结 本文通过结合高频市场数据与实时新闻叙事，揭示系统性跳跃风险的异质性，构建出具有高夏普比率的因子模仿组合，展示了全天候分析和LLM叙事理解在实时风险管理中的价值。

Scaling Test-Time Compute to Achieve IOI Gold Medal with Open-Weight Models

通过扩展测试时间计算实现IOI金牌奖章的开放权重模型

Mehrzad Samadi, Aleksander Ficek, Sean Narenthiran, Siddhartha Jain, Wasi Uddin Ahmad, Somshubra Majumdar, Vahid Noroozi, Boris Ginsburg

机构 * NVIDIA 纠错

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

AI总结 本文提出GenCluster框架，利用开放权重模型在有限预算下高效探索解决方案空间，实现IOI金牌级性能，缩小开放与闭合系统差距。

Comments Accepted to ACL 2026

Hierarchical DLO Routing with Reinforcement Learning and In-Context Vision-language Models

基于强化学习和上下文视觉-语言模型的分层DLO路由

Mingen Li, Houjian Yu, Yixuan Huang, Youngjin Hong, Hantao Ye, Changhyun Choi

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, University of Minnesota（明尼苏达大学电气与计算机工程系） ； Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种自主分层框架，利用视觉-语言模型进行上下文高层推理，结合强化学习训练的低层技能，解决长视距DLO路由任务，实现92%的成功率。

Comments 8 pages, 6 figures, 3 tables

Addressing Overthinking in Large Vision-Language Models via Gated Perception-Reasoning Optimization

通过门控感知-推理优化解决大视觉-语言模型中的过度思考

Xingjian Diao, Zheyuan Liu, Chunhui Zhang, Weiyi Wu, Keyi Kong, Lin Shi, Kaize Ding, Soroush Vosoughi, Jiang Gui

机构 * Dartmouth College（达特茅斯学院） ； University of Notre Dame（诺丁汉大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； Northwestern University（西北大学） 纠错

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

AI总结 本文提出GPRO方法，通过动态路由计算路径提升大视觉-语言模型的推理效率与准确性，减少过度思考带来的冗余响应。

Comments Accepted to Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2026)

TableMaster: A Recipe to Advance Table Understanding with Language Models

TableMaster: 一种提升语言模型表格理解能力的方案

Lang Cao, Hanbing Liu

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 本文提出TableMaster方案，通过提取表格内容并增强语义上下文，结合自适应推理方法，提升语言模型对表格数据的理解能力，实验表明其在WikiTQ数据集上准确率达78.13%。

Abstract 3D Perception for Spatial Intelligence in Vision-Language Models

抽象3D感知用于视觉-语言模型中的空间智能

Yifan Liu, Fangneng Zhan, Kaichen Zhou, Yilun Du, Paul Pu Liang, Hanspeter Pfister

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； 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)

AI总结 本文提出SandboxVLM框架，通过抽象边界框编码几何结构和物理动力学，提升视觉-语言模型在3D任务中的空间智能，实验证明其在零样本设置下显著提升性能。

TRIM: Hybrid Inference via Targeted Stepwise Routing in Multi-Step Reasoning Tasks

TRIM：通过多步推理任务中的目标逐步路由进行混合推理

Vansh Kapoor, Aman Gupta, Hao Chen, Anurag Beniwal, Jing Huang, Aviral Kumar

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Amazon（亚马逊） 纠错

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

AI总结 TRIM通过目标逐步路由在多步推理任务中提升推理效率，通过识别错误步骤并分配不同模型处理，实现更高的成本效率。

Comments Accepted at ICLR 2026

Reason in Chains, Learn in Trees: Self-Rectification and Grafting for Multi-turn Agent Policy Optimization

链式推理，树状学习：多轮智能体策略优化的自我校正与嫁接

Yu Li, Sizhe Tang, Tian Lan

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, George Washington University（电气与计算机工程系，乔治·华盛顿大学） 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T-STAR框架，通过构建认知树整合轨迹，引入自我校正机制和上下文思维嫁接，提升多轮推理任务中策略优化效果。

From Prediction to Justification: Aligning Sentiment Reasoning with Human Rationale via Reinforcement Learning

从预测到论证：通过强化学习对齐情感推理与人类推理

Shihao Zhang, Ziwei Wang, Jie Zhou, Yulan Wu, Qin Chen, Zhikai Lei, Liyang Yu, Liang Dou, Liang He

机构 * School of Computer Science and Technology, East China Normal University（东华大学计算机科学与技术学院） ； Shanghai Qiji Zhifeng Co., Ltd.（上海启智丰科技有限公司） ； Ocean University of China（中国海洋大学） 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ABSA-R1框架，通过强化学习使模型具备生成自然语言论证的能力，提升情感分类和三元组提取性能。

WebXSkill: Skill Learning for Autonomous Web Agents

WebXSkill：自主网页代理的技能学习

Zhaoyang Wang, Qianhui Wu, Xuchao Zhang, Chaoyun Zhang, Wenlin Yao, Fazle Elahi Faisal, Baolin Peng, Si Qin, Suman Nath, Qingwei Lin, Chetan Bansal, Dongmei Zhang, Saravan Rajmohan, Jianfeng Gao, Huaxiu Yao

机构 * University of North Carolina at Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Microsoft（微软） 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 WebXSkill通过可执行技能框架解决自主网页代理在长周期任务中的执行与适应问题，提升任务成功率。

Comments 21 pages