语言大模型 / LLM

Adaptive Test-Time Compute Allocation for Reasoning LLMs via Constrained Policy Optimization

通过约束策略优化实现推理大语言模型的自适应推理时间计算分配

Zhiyuan Zhai, Bingcong Li, Bingnan Xiao, Ming Li, Xin Wang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Guangming Lab（光明实验室） 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.LG

AI总结 本文提出通过约束优化问题解决推理时间计算分配问题，采用两阶段解决-学习流程，在解决阶段利用拉格朗日松弛分解全局约束，学习阶段训练轻量分类器预测 oracle 动作，实验证明方法在 MATH 和 GSM8K 数据集上优于均匀和启发式分配基线。

MetaMuse: Algorithm Generation via Creative Ideation

MetaMuse：通过创造性构思生成算法

Ruiying Ma, Chieh-Jan Mike Liang, Yanjie Gao, Francis Y. Yan

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Microsoft Research（微软研究院） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 本文研究LLM在算法生成中的应用，提出MetaMuse框架，通过三个自反思原则提升创造性构思，实验显示其在缓存替换和在线装箱问题中性能提升显著。

Comments ICLR 2026

UrbanClipAtlas: A Visual Analytics Framework for Event and Scene Retrieval in Urban Videos

UrbanClipAtlas：面向城市视频中事件和场景检索的视觉分析框架

Joel Perca, Luis Sante, Juanpablo Heredia, Joao Rulff, Claudio Silva, Jorge Poco

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

AI总结 本文提出UrbanClipAtlas框架，结合RAG、实体提取和视频定位技术，实现城市视频中事件和场景的高效检索与解释，通过知识图谱和增强聊天界面提升分析效率。

Comments 12 pages and 6 figures

Language Model as Planner and Formalizer under Constraints

语言模型作为规划器和形式化工具的约束下

Cassie Huang, Stuti Mohan, Ziyi Yang, Stefanie Tellex, Li Zhang

机构 * Drexel University（德雷塞尔大学） ； Brown University（布朗大学） 纠错

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

AI总结 研究通过引入细粒度自然语言约束，揭示语言模型在规划任务中的性能下降，指出其鲁棒性不足及未来研究方向。

Comments In ACL 2026 main conference

Meituan Merchant Business Diagnosis via Policy-Guided Dual-Process User Simulation

美团商户业务诊断 via 政策引导的双过程用户模拟

Ziyang Chen, Renbing Chen, Daowei Li, Jinzhi Liao, Jiashen Sun, Ke Zeng, Xiang Zhao

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 本文提出Policy-Guided Hybrid Simulation框架，通过双过程融合提升商户策略评估的准确性，实验显示其在美团101家商户中误差降低45.8%。

Comments 5 pages, 3 figures, 2 tables, accepted at SIGIR 2026 Industry Track

IG-Search: Step-Level Information Gain Rewards for Search-Augmented Reasoning

IG-Search: 基于信息增益的步级奖励用于搜索增强推理

Zihan Liang, Yufei Ma, Ben Chen, Zhipeng Qian, Huangyu Dai, Lingtao Mao, Xuxin Zhang, Chenyi Lei, Wenwu Ou

机构 * Kuaishou Technology（快手科技） 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IG-Search框架，通过信息增益在每一步评估检索文档对答案置信度的提升，实现细粒度信用分配，优于传统轨迹级和步级方法，在多跳推理任务中表现更佳。

ClimateCause: Complex and Implicit Causal Structures in Climate Reports

气候原因：气候报告中的复杂和隐含因果结构

Liesbeth Allein, Nataly Pineda-Castañeda, Andrea Rocci, Marie-Francine Moens

机构 * Department of Computer Science, KU Leuven, Belgium（比利时库勒芬大学计算机科学系） ； Department of Electronics and Information Systems, Ghent University, Belgium（比利时根特大学电子与信息系统系） ； Institute of Argumentation, Linguistics, and Semiotics (IALS), Università della Svizzera italiana, Switzerland（瑞士意大利大学论证、语言学与象征学研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出ClimateCause数据集，通过专家标注揭示气候报告中的高阶因果结构，包括隐含和嵌套因果关系，用于提升因果推理和可读性量化。

Comments Accepted to ACL 2026 [Findings]

Which bird does not have wings: Negative-constrained KGQA with Schema-guided Semantic Matching and Self-directed Refinement

没有翅膀的鸟：带有模式引导语义匹配和自导向细化的负约束知识图谱问答

Midan Shim, Seokju Hwang, Kaehyun Um, Kyong-Ho Lee

机构 * Department of Computer Science, Yonsei University（延世大学计算机科学系） 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 本文提出负约束知识图谱问答任务NEST-KGQA，设计PyLF逻辑形式和CUCKOO框架，通过模式引导语义匹配和自导向细化提升负约束问题的解答能力。

Comments ACL 2026 findings

Stateful Evidence-Driven Retrieval-Augmented Generation with Iterative Reasoning

具有迭代推理的有状态证据驱动检索增强生成

Qi Dong, Ziheng Lin, Ning Ding

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 本文提出一种具有迭代推理的有状态证据驱动检索增强生成框架，通过逐步积累证据提升问答稳定性与鲁棒性，在多个基准测试中表现出色。

METRO: Towards Strategy Induction from Expert Dialogue Transcripts for Non-collaborative Dialogues

METRO：面向非协作对话的专家对话 transcripts 中的策略诱导

Haofu Yang, Jiaji Liu, Chen Huang, Faguo Wu, Wenqiang Lei, See-Kiong Ng

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Nankai University（南开大学） ； Sichuan University（四川大学） ； School of Artificial Intelligence, Beihang University（北航人工智能学院） ； Beijing Advanced Innovation Center for Future Blockchain and Privacy Computing（北京未来区块链与隐私计算高级创新中心） ； Key Laboratory of Mathematics, Informatics and Behavioral Semantics (LMIB)（数学、信息学与行为语义学重点实验室（LMIB）） ； Engineering Research Center of Machine Learning and Industry Intelligence, Ministry of Education, China（教育部机器学习与工业智能工程研究中心，中国） 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 METRO 通过大规模语言模型从原始 transcripts 自动诱导策略动作和规划逻辑，提出策略森林结构，实验显示其在两个基准上性能优越，具有跨任务迁移能力。

Comments ACL 2026

Fall into a Pit, Gain in a Wit: Cognitive-Guided Harmful Meme Detection via Misjudgment Risk Pattern Retrieval

跌入陷阱，获得智慧：通过误判风险模式检索的认知引导有害迷因检测

Wenshuo Wang, Ziyou Jiang, Junjie Wang, Mingyang Li, Jie Huang, Yuekai Huang, Zhiyuan Chang, Feiyan Duan, 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（集成信息系统技术研究所） ； Institute of Software Chinese Academy of Sciences（中国科学院软件研究所） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 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PatMD方法，通过学习并主动缓解潜在误判风险，识别有害迷因的深层误判风险模式，提升多模态大语言模型的检测能力，实验显示在5项有害检测任务中，F1-score和准确率均显著提升。

Comments 14 pages, 11 figures

DeepPrune: Parallel Scaling without Inter-trace Redundancy

DeepPrune: 无需跨轨迹冗余的并行扩展

Shangqing Tu, Yaxuan Li, Yushi Bai, Lei Hou, Juanzi Li

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； 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)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文提出DeepPrune框架，通过动态剪枝解决并行推理中的冗余问题，实现65.73%-88.50%的token减少，保持高精度。

Comments Accepted by ACL 2026 Findings, please check out the project page: https://deepprune.github.io/

Maximal Brain Damage Without Data or Optimization: Disrupting Neural Networks via Sign-Bit Flips

最大脑损伤无数据或优化：通过符号位翻转破坏神经网络

Ido Galil, Moshe Kimhi, Ran El-Yaniv

机构 * NVIDIA ； Technion（技术学院） ； IBM Research（IBM研究院） 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 研究通过符号位翻转破坏神经网络，展示了在多个领域中的脆弱性，并提出数据和优化无关的DNL方法及改进版本1P-DNL，提出保护关键符号位的防御策略。

Comments 10 pages, 5 figures. Accepted as a Featured Paper at Transactions on Machine Learning Research (TMLR)

Journal ref Transactions on Machine Learning Research (TMLR), 2026

Unlocking Exploration in RLVR: Uncertainty-aware Advantage Shaping for Deeper Reasoning

解锁RLVR中的探索：面向更深层次推理的不确定性感知优势塑造

Can Xie, Ruotong Pan, Xiangyu Wu, Yunfei Zhang, Jiayi Fu, Tingting Gao, Guorui Zhou

机构 * Kuaishou Technology（快手科技） 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UCAS方法，通过不确定性感知的优势塑造提升RLVR中的推理能力，解决探索效率低和熵崩溃问题，实验表明在多个数学推理基准上表现优异。

Comments 20 pages, 4 figures, ACL2026

Governing Reflective Human-AI Collaboration: A Framework for Epistemic Scaffolding and Traceable Reasoning

引导反思的人工智能协作：一种知识支架和可追溯推理的框架

Rikard Rosenbacke, Carl Rosenbacke, Victor Rosenbacke, Martin McKee

机构 * Faculty of Medicine, Lund University（Lund大学医学院） ； Department of Economics, Lund University School of Economics and Management（Lund大学经济学与管理学院经济系） ； Department of Health Services Research and Policy, London School of Hygiene & Tropical Medicine（伦敦卫生与热带医学学院健康服务研究与政策系） 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 本文提出一种人机协作的推理框架，通过知识支架和可追溯推理提升AI透明度与可控性，不依赖新模型架构。

The Missing Knowledge Layer in AI: A Framework for Stable Human-AI Reasoning

人工智能中的缺失知识层：稳定人机推理的框架

Rikard Rosenbacke, Carl Rosenbacke, Victor Rosenbacke, Martin McKee

机构 * Faculty of Medicine, Lund University（吕勒奥大学医学院） ； Department of Economics, Lund University School of Economics and Management（吕勒奥大学经济与管理学院经济系） ； Department of Health Services Research and Policy, London School of Hygiene & Tropical Medicine（伦敦卫生与热带医学学院健康服务研究与政策系） 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 本文提出稳定人机推理的双层框架，通过引入人类侧的不确定性提示和模型侧的Epistemic Control Loop，提升AI在高风险场景下的可靠性与可追溯性。

Knowing When Not to Answer: Evaluating Abstention in Multimodal Reasoning Systems

在何时不回答：评估多模态推理系统中的退避

Nishanth Madhusudhan, Vikas Yadav, Alexandre Lacoste

机构 * ServiceNow Research（ServiceNow研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出MM-AQA基准，通过视觉模态依赖性和证据充分性变换生成不可回答实例，评估三种前沿VLM和两种MAS架构，发现VLM在标准提示下 rarely 退避，MAS提升退避但引入准确率-退避权衡，序列设计表现优异，表明退避意识训练比提示或更多代理更重要。

Comments 10 pages and 4 figures (excluding appendix)

CoTEvol: Self-Evolving Chain-of-Thoughts for Data Synthesis in Mathematical Reasoning

CoTEvol：用于数学推理数据合成的自演化思维链

Zhuo Wang, Zhuo Zhang, Yafu Li, Yu Cheng, Lizhen Qu, Zenglin Xu

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Monash University（墨尔本大学） ； Independent Researcher（独立研究者） ； Shanghai Academy of AI for Science（上海人工智能科学研究院） 纠错

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

AI总结 本文提出CoTEvol，一种基于遗传算法的思维链生成框架，通过全局交叉和局部突变提升生成准确性和多样性，实验表明其在数学推理任务中效果优于传统方法。

Comments acl2026 findings

SGA-MCTS: Decoupling Planning from Execution via Training-Free Atomic Experience Retrieval

SGA-MCTS：通过无训练原子经验检索解耦规划与执行

Xin Xie, Dongyun Xue, Wuguannan Yao, Mingxiao Feng, Wengang Zhou, Xiang Qi, Houqiang Li, Peng Zhang

机构 * Ant Digital Technologies, Ant Group（蚂蚁集团数字技术部） ； Hefei Comprehensive National Science Center（合肥国家科学中心） 纠错

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

AI总结 SGA-MCTS通过无训练原子经验检索解耦规划与执行，利用MCTS探索解空间并生成SGA原子，结合检索增强机制实现高效推理，使冻结模型在无需微调的情况下达到SOTA系统性能。

Beyond "Hallucinations": A Framework for Stable Human-AI Reasoning

超越“幻觉”：一种稳定的人工智能推理框架

Rikard Rosenbacke, Carl Rosenbacke, Victor Rosenbacke, Martin McKee

机构 * Faculty of Medicine, Lund University（隆德大学医学院） ； Department of Economics, Lund University School of Economics and Management（隆德大学经济学与管理学院经济系） ； Department of Health Services Research and Policy, London School of Hygiene & Tropical Medicine（伦敦大学卫生与热带医学学院健康服务研究与政策系） 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Rose-Frame框架，分析人类与AI交互中的认知陷阱，通过干预策略稳定推理过程，强调需建立可反思的监督结构。

One RL to See Them All: Visual Triple Unified Reinforcement Learning

一个RL看尽一切：视觉三合一强化学习

Yan Ma, Linge Du, Xuyang Shen, Shaoxiang Chen, Pengfei Li, Qibing Ren, Lizhuang Ma, Yuchao Dai, Pengfei Liu, Junjie Yan

机构 * Qwen Team（通义实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出V-Triune方法，通过三个协调抽象提升多模态RL性能，开发Orsta模型在多个任务中表现优异，展示统一RL在视觉语言模型中的优势。

Comments Technical Report

Seek-and-Solve: Benchmarking MLLMs for Visual Clue-Driven Reasoning in Daily Scenarios

寻找并解决：用于日常场景中视觉线索驱动推理的MLLMs基准测试

Xiaomin Li, Tala Wang, Zichen Zhong, Ying Zhang, Zirui Zheng, Takashi Isobe, Dezhuang Li, Huchuan Lu, You He, Xu Jia

机构 * Dalian University of Technology（大连理工大学） ； WeChat, Tencent Inc.（微信，腾讯公司） ； Tsinghua University（清华大学） 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DailyClue基准测试，旨在评估MLLMs在日常场景中通过视觉线索进行推理的能力，强调真实日常活动和挑战性查询设计，推动模型深入理解与推理。

Comments Accepted by ACL Findings 2026. Project page: https://xiaominli1020.github.io/DailyClue/

EchoAgent: Towards Reliable Echocardiography Interpretation with "Eyes","Hands" and "Minds"

EchoAgent：迈向可靠超声心动图解读的“眼、手、脑”系统

Qin Wang, Zhiqing He, Yu Liu, Bowen Guo, Zeju Li, Miao Zhao, Wenhao Ju, Zhiling Luo, Xianhong Shu, Yi Guo, Yuanyuan Wang

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Fudan Zhongshan Hospital（复旦中山医院） ； Fuwai Yunnan Hospital（阜外云南医院） ； Fuwai Beijing Hospital（阜外北京医院） 纠错

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

AI总结 本文提出EchoAgent，通过整合视觉、手动操作与专家知识，实现端到端的超声心动图解读，提升临床可靠性与实用性。

Comments Accepted by CVPR 2026 CV4Clinical, 11 pages, 6 figures

Blue Data Intelligence Layer: Streaming Data and Agents for Multi-source Multi-modal Data-Centric Applications

蓝色数据智能层：面向多源多模态数据导向应用的流数据与智能体

Moin Aminnaseri, Farima Fatahi Bayat, Nikita Bhutani, Jean-Flavien Bussotti, Kevin Chan, Rafael Li Chen, Yanlin Feng, Jackson Hassell, Estevam Hruschka, Eser Kandogan, Hannah Kim, James Levine, Seiji Maekawa, Jalal Mahmud, Kushan Mitra, Naoki Otani, Pouya Pezeshkpour, Nima Shahbazi, Chen Shen, Dan Zhang

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

AI总结 本文提出Blue数据智能层，通过整合异构数据源、多模态信息及上下文数据，解决多源多模态数据导向应用中的复杂查询需求，结合智能体与数据处理实现自然语言到SQL的扩展。

AIM: Asymmetric Information Masking for Visual Question Answering Continual Learning

AIM：面向视觉问答持续学习的非对称信息掩码

Peifeng Zhang, Zice Qiu, Donghua Yu, Shilei Cao, Juepeng Zheng, Yutong Lu, Haohuan Fu

机构 * Sun Yat-Sen University（中山大学） ； National Supercomputing Center in Shenzhen（深圳国家超算中心） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 针对视觉问答持续学习中因模型结构不对称导致的灾难性遗忘问题，提出AIM方法，通过模态特定敏感性指导的针对性掩码平衡稳定性与可塑性，提升在VQA v2和GQA任务中的平均性能和平均遗忘度。

Comments 18 pages, 9 figures. Submitted to ACM MM 2026

H2VLR: Heterogeneous Hypergraph Vision-Language Reasoning for Few-Shot Anomaly Detection

H2VLR：异构超图视觉-语言推理用于少样本异常检测

Jianghong Huang, Luping Ji, Weiwei Duan, Mao Ye

机构 * School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学计算机科学与工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出H2VLR框架，通过统一超图联合建模视觉区域和语义概念，将少样本异常检测转化为高阶推理问题，有效提升异常检测性能。

Comments 9 pages, 5 figures

ArrowGEV: Grounding Events in Video via Learning the Arrow of Time

ArrowGEV：通过学习时间之箭来视频中接地事件

Fangxu Yu, Ziyao Lu, Liqiang Niu, Fandong Meng, Jie Zhou

机构 * School of Artificial Intelligence, Nanjing University, China（南京大学人工智能学院，中国） ； Pattern Recognition Center, WeChat AI, Tencent Inc, China（腾讯人工智能研究院，中国） 纠错

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

AI总结 本文提出ArrowGEV框架，通过学习时间方向性提升视频中事件接地与时间理解能力，通过区分时间敏感和时间不敏感事件增强模型鲁棒性与泛化能力。

Comments Accepted to Findings of ACL 2026

Listen, Pause, and Reason: Toward Perception-Grounded Hybrid Reasoning for Audio Understanding

倾听、暂停与推理：迈向基于感知的混合推理以实现音频理解

Jieyi Wang, Yazhe Niu, Dexuan Xu, Zhongyu Wei

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； Peking University（北京大学） ； CUHK MMLab（香港中文大学多媒体实验室） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 本文提出HyPeR框架，通过感知-推理混合方法提升音频理解能力，通过PAQA数据集训练模型并引入PAUSE标记和一致性奖励，实验表明其在复杂音频场景中表现优异。

Feature Extraction in the Remote Sensing Data Value Chain: A Systematic Review of Methods and Applications

遥感数据价值链中的特征提取：一种系统综述方法与应用

Nathan Mankovich, Kai-Hendrik Cohrs, Homer Durand, Vasileios Sitokonstantinou, Tristan Williams, Gustau Camps-Valls

机构 * organization= Image Processing Lab, Universitat de Val\`encia , addressline= C/ Cat. Agustín Escardino Benlloch, 9 , city= Paterna , postcode= 46980 , state= Val\`encia , country= Spain ； organization= Artificial Intelligence Group, Wageningen University , addressline= P.O. Box 16 , postcode= 6700 AA , city= Wageningen , country= The Netherlands 纠错

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

AI总结 本文综述了遥感数据价值链中特征提取方法与应用，分析了高维数据带来的冗余与计算挑战，并提出框架以指导特征提取的发展趋势。

IF-CRITIC: Towards a Fine-Grained LLM Critic for Instruction-Following Evaluation

IF-CRITIC：面向指令遵循评估的细粒度LLM批评者

Bosi Wen, Yilin Niu, Cunxiang Wang, Pei Ke, Xiaoying Ling, Ying Zhang, Aohan Zeng, Hongning Wang, Minlie Huang

机构 * The Conversational Artificial Intelligence (CoAI) Group, Tsinghua University（清华大学对话人工智能（CoAI）小组） ； Zhipu AI（智谱AI） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） ； The Knowledge Engineering Group (KEG), Tsinghua University（清华大学知识工程小组（KEG）） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；preference optimization(abstract)

AI总结 本文提出IF-CRITIC，通过细粒度、高效且可靠的评估方法提升LLM指令遵循能力，采用检查清单生成器和约束级偏好优化训练模型，实验表明其优于现有基线模型。

Comments ACL 2026