语言大模型 / LLM

Seg-Agent: Test-Time Multimodal Reasoning for Training-Free Language-Guided Segmentation

Seg-Agent: 无训练语言引导分割的测试时多模态推理

Chao Hao, Jun Xu, Ji Du, Shuo Ye, Ziyue Qiao, Xiaodong Cun, Guangcong Wang, Xubin Zheng, Zitong Yu

机构 * School of Computing and Information Technology（计算与信息科技学院） ； Great Bay University（大湾大学） ； Hangzhou International Innovation Institute（杭州国际创新研究院） ； Beihang University（北航大学） ； Department of Computing（计算系） ； 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)；prompting(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 Seg-Agent提出无训练的多模态推理框架，通过生成-选择-细化三阶段循环实现视觉区域分割，无需参数更新即可达到与训练方法相当的性能。

Constraints-of-Thought: A Framework for Constrained Reasoning in Language-Model-Guided Search

思维约束：一种在语言模型引导搜索中进行约束推理的框架

Kamel Alrashedy, Vriksha Srihari, Zulfiqar Zaidi, Ridam Srivastava, Pradyumna Tambwekar, Matthew Gombolay

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(abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出Const-o-T框架，通过约束推理提升语言模型在多步骤任务中的规划效率和决策可靠性，适用于风险游戏、CAD代码生成和算术推理等复杂领域。

A Hierarchical Language Model with Predictable Scaling Laws and Provable Benefits of Reasoning

具有可预测扩展规律和推理证明益处的分层语言模型

Jason Gaitonde, Frederic Koehler, Elchanan Mossel, Joonhyung Shin, Allan Sly

机构 * Duke University（杜克大学） ； University of Chicago（芝加哥大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

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

AI总结 本文提出了一种合成语言家族，通过树上的广播过程生成，分析上下文长度和推理在自回归生成中的作用。通过精确k-gram假设，证明了在特定条件下，上下文深度与序列生成的方差和峰度关系，展示了推理模型在有限内存下能精确生成真实语言。

Context Learning for Multi-Agent Discussion

多智能体讨论中的上下文学习

Xingyuan Hua, Sheng Yue, Xinyi Li, Yizhe Zhao, Jinrui Zhang, Ju Ren

机构 * Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） ； School of Cyber Science and Technology, Sun Yat-sen University Shenzhen Campus（中山大学深圳校区网络科学与技术学院） ； College of Computer Science, Northwest University（西北大学计算机学院） ； State Key Laboratory of Internet Architecture, Tsinghua University（清华大学互联网体系结构实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出M2CL方法，通过动态生成上下文指令提升多智能体讨论的一致性与协作效率，实验表明其在多个任务中性能优于现有方法。

BoostTaxo: Zero-Shot Taxonomy Induction via Boosting-Style Agentic Reasoning and Constraint-Aware Calibration

BoostTaxo：通过提升式代理推理和约束感知校准进行零样本分类诱导

Yancheng Ling, Zhenlin Qin, Leizhen Wang, Zhenliang Ma

机构 * KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院） ； Monash University（莫纳什大学） 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 BoostTaxo通过提升式代理推理和约束感知校准方法，提升零样本分类诱导的泛化能力、结构可靠性及效率，实验证明其在WordNet、DBLP和SemEval-Sci数据集上性能优异。

Comments 13 pages,7 figtures

Towards Unified Surgical Scene Understanding:Bridging Reasoning and Grounding via MLLMs

迈向统一的手术场景理解：通过多模态大语言模型弥合推理与 grounding

Jincai Huang, Shihao Zou, Yuchen Guo, Jingjing Li, Wei Ji, Kai Wang, Shanshan Wang, Weixin Si

机构 * Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（深圳先进技术研究院，中国科学院） ； Northwestern University（西北大学） ； University of Alberta（阿尔伯塔大学） ； Yale University（耶鲁大学） ； Nanfang Hospital（南华医院） ； Shenzhen University of Advanced Technology（深圳大学先进技术研究院） 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SurgMLLM框架，通过统一推理与视觉 grounding 实现手术场景理解，提升三元组识别和分割精度，实验表明其在三元组识别指标AP_IVT上提升显著。

RS-Claw: Progressive Active Tool Exploration via Hierarchical Skill Trees for Remote Sensing Agents

RS-Claw：通过分层技能树实现渐进式主动工具探索的遥感代理

Liangtian Liu, Zeyuan Wang, Ziyu Li, Kai Ouyang, Zichao Tang, Chengfu Liu, Haifeng Li, Hanwen Yu, Wentao Yang, Cheng Yang, Dongyang Hou

机构 * School of Geosciences and Info-Physics, Central South University（地质科学与信息物理学院，中南大学） ； School of Resources and Environment, University of Electronic Science and Technology of China（资源与环境学院，电子科技大学） ； School of Earth Sciences and Spatial Information Engineering, Hunan University of Science and Technology（地球科学与空间信息工程学院，湖南科技大学） ； Sanya Institute of Hunan University of Science and Technology（海南科技大学三亚研究院） 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RS-Claw，通过分层技能树实现主动探索，解决遥感代理工具选择中的被动机制问题，提升长周期推理中的工具命中率和上下文空间效率。

Towards Long-horizon Embodied Agents with Tool-Aligned Vision-Language-Action Models

面向长周期具身智能体的工具对齐视觉-语言-动作模型

Zixing Lei, Changxing Liu, Yichen Xiong, Minhao Xiong, Yuanzhuo Ding, Zhipeng Zhang, Weixin Li, Siheng Chen

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） ； Beihang University（北京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 本文提出VLAs-as-Tools方法，通过高阶视觉语言模型与专用工具协作，提升长周期任务的成功率与调用忠实度。

MAP: A Map-then-Act Paradigm for Long-Horizon Interactive Agent Reasoning

MAP：一种用于长周期交互代理推理的先映射再行动范式

Yuxin Liu, Ziang Ye, Yueqing Sun, Mingye Zhu, Jinwei Xiao, Zhuowen Han, Qi GU, Xunliang Cai, Lei Zhang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Meituan（美团） ； Institution of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所） ； Tianjin University（天津大学） 纠错

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

AI总结 本文提出MAP范式，通过先构建环境认知再执行任务，解决交互代理中环境感知延迟问题，实验显示在多个基准测试中表现优异。

SHM-Agents: A Generalist-Specialist Integrated Agent System for Structural Health Monitoring

SHM-Agents：一种用于结构健康监测的通用-专家集成代理系统

Yuequan Bao, Xing Li, Huabin Sun, Dawei Liu, Yuxuan Tian, Haiyang Hu

机构 * Key Lab of Smart Prevention and Mitigation of Civil Engineering Disasters of the Ministry of Industry and Information Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin（工业和信息化部智能防灾减灾重点实验室，哈尔滨工业大学，哈尔滨） ； Key Lab of Structures Dynamic Behavior and Control of the Ministry of Education, Harbin Institute of Technology, Harbin（教育部结构动态行为与控制重点实验室，哈尔滨工业大学，哈尔滨） ； School of Civil Engineering, Harbin Institute of Technology, Harbin（哈尔滨工业大学土木工程学院） 纠错

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

AI总结 本文提出SHM-Agents，结合大语言模型的推理能力与专用算法的问题解决能力，实现结构健康监测任务的端到端执行，提升部署效率与系统扩展性。

Comments 19 pages, 20 figures

SimWorld Studio: Automatic Environment Generation with Evolving Coding Agent for Embodied Agent Learning

SimWorld Studio：基于进化编码代理的自动环境生成用于具身学习

Haoqiang Kang, Xiaokang Ye, Yuhan Liu, Siddhant Hitesh Mantri, Lingjun Mao, James Fleming, Drishti Regmi, Lianhui Qin

机构 * UC San Diego（加州大学圣迭戈分校） ； New York University（纽约大学） 纠错

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

AI总结 本文提出SimWorld Studio平台，通过进化编码代理生成动态3D环境，提升具身学习性能。环境生成与学习相互促进，使代理在未见基准上表现更优。

CascadeMind at SemEval-2026 Task 4: A Hybrid Neuro-Symbolic Cascade for Narrative Similarity

CascadeMind 在 SemEval-2026 任务 4：一种混合神经符号级联用于叙述相似性

Sebastien Kawada, Dylan Holyoak

机构 * Kaons ； Epoch Learn 纠错

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

AI总结 CascadeMind 通过神经符号级联方法在叙述相似性任务中达到72.75%的准确率，展示了在困难实例上合理分配计算资源的重要性。

Comments 7 pages, 2 figures, 5 tables. Accepted paper for SemEval-2026 Task 4 at ACL. Code: https://github.com/chreia/CascadeMind-ACL

GraphThinker: Reinforcing Temporally Grounded Video Reasoning with Event Graph Thinking

GraphThinker: 通过事件图思维强化时间感知的视频推理

Zixu Cheng, Da Li, Jian Hu, Yuhang Zang, Ziquan Liu, Shaogang Gong, Wei Li

机构 * Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学） ； Samsung AI Centre Cambridge（剑桥三星人工智能中心） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； 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(abstract)；language model(abstract)

AI总结 本文提出GraphThinker，通过构建结构化事件表示并强化视觉 grounding，减少视频推理中的时间幻觉。在RexTime和VidHalluc数据集上取得显著提升。

Comments Under review

ViDR: Grounding Multimodal Deep Research Reports in Source Visual Evidence

ViDR：基于源视觉证据的多模态深度研究报告 grounding

Zhuofan Shi, Peilun Jia, Baoqin Sun, Haiyang Shen, Sixiong Xie, Yun Ma, Xiang Jing

机构 * School of Software and Microelectronics, Peking University（北京大学软件与微电子学院） ； National Key Laboratory of Data Space Technology and System（数据空间技术与系统国家重点实验室） ； School of Software Engineering, Beijing Jiaotong University（北京交通大学软件学院） ； College of Computer Science and Electronic Engineering, Hunan University（湖南大学计算机科学与电子工程学院） 纠错

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

AI总结 ViDR通过源视觉证据构建多模态深度研究报告框架，提升报告质量与证据可验证性。

How to Steal Reasoning Without Reasoning Traces

如何在不进行推理的情况下窃取推理

Tingwei Zhang, John X. Morris, Vitaly Shmatikov

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trace inversion模型，通过输入、答案和推理摘要生成详细推理轨迹，证明隐藏推理轨迹不会阻碍模型推理能力的窃取，并通过微调提升学生模型的推理能力。

Reasoning to Edit: Hypothetical Instruction-Based Image Editing with Visual Reasoning

基于推理的编辑：基于假设指令的图像编辑与视觉推理

Qingdong He, Xueqin Chen, Chaoyi Wang, Yanjie Pan, Xiaobin Hu, Zhenye Gan, Yabiao Wang, Chengjie Wang, Xiangtai Li, Jiangning Zhang

机构 * Tencent Youtu Lab（腾讯云图实验室） ； Sichuan University（四川大学） ； University of the Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； 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(abstract)；language model(abstract)

AI总结 本文提出Reason50K数据集和ReasonBrain框架，通过多模态大语言模型和扩散模型实现复杂隐含指令的图像编辑，提升视觉推理能力。

Comments Accepted by ICML2026

Achieving Gold-Medal-Level Olympiad Reasoning via Simple and Unified Scaling

通过简单统一的扩展实现金牌级竞赛推理

Yafu Li, Runzhe Zhan, Haoran Zhang, Shunkai Zhang, Yizhuo Li, Zhilin Wang, Jiacheng Chen, Futing Wang, Xuyang Hu, Yuchen Fan, Bangjie Xu, Yucheng Su, Xinmiao Han, Chenxi Li, Haodi Lei, Yufeng Zhao, Zejin Lin, Qianjia Cheng, Tong Zhu, Xiaoye Qu, Ganqu Cui, Peng Ye, Yun Luo, Zhouchen Lin, Yu Qiao, Bowen Zhou, Ning Ding, Yu Cheng

机构 * Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Peking University（北京大学） 纠错

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

AI总结 本文提出一种简单统一的方法，将训练好的推理模型扩展为金牌级竞赛解题器，通过反熵课程和两级强化学习提升证明搜索能力，最终在数学和物理竞赛中取得金牌水平表现。

Comments Technical Report. 77 pages

CANTANTE: Optimizing Agentic Systems via Contrastive Credit Attribution

CANTANTE：通过对比信用分配优化代理系统

Tom Zehle

机构 * University of Freiburg（弗赖堡大学） ； ELLIS Institute（埃里克·林斯研究所） ； Tübingen（图宾根） 纠错

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

AI总结 本文提出CANTANTE框架，通过对比多个联合配置的rollouts分解系统奖励为单个代理的更新信号，提升多代理系统优化效果，在编程、数学推理和多跳问答任务中均取得最佳排名。

Revealing Interpretable Failure Modes of VLMs

揭示视觉语言模型的可解释性故障模式

Isha Chaudhary, Vedaant V Jain, Kavya Sachdeva, Sayan Ranu, Gagandeep Singh

机构 * UIUC（伊利诺伊大学香槟分校） ； Kumo AI ； IIT Delhi（德里印度理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出REVELIO框架，通过系统性探索揭示VLMs在自动驾驶和室内机器人领域中的可解释性故障模式，发现模型在空间定位和安全威胁识别上的缺陷。

Training LLMs with Reinforcement Learning for Intent-Aware Personalized Question Answering

通过强化学习训练LLMs进行意图感知的个性化问答

Maryam Amirizaniani, Benjamin Charles Germain Lee, Jevin West, Nicholas Weber

机构 * University of Washington（华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 本文提出IAP框架，通过强化学习直接从单轮问题推断用户意图并生成意图感知的回答，实验表明其在LaMP-QA基准上优于所有基线，平均宏得分提升约7.5%。

Is a Picture Worth a Thousand Words? Adaptive Multimodal Fact-Checking with Visual Evidence Necessity

图片胜过千言吗？基于视觉证据必要性的自适应多模态事实核查

Jaeyoon Jung, Yejun Yoon, Kunwoo Park

机构 * School of AI Convergence, Soongsil University（顺斯利大学人工智能融合学院） ； MAUM AI Inc.（MAUM人工智能公司） ； Department of Intelligent Semiconductors, Soongsil University（顺斯利大学智能半导体系） 纠错

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

AI总结 本文挑战了多模态证据普遍提升性能的假设，提出AMuFC框架，通过分析和验证器模型自适应使用视觉证据，提升事实核查准确性。

Comments preprint, 18 pages

Learning a Continue-Thinking Token for Enhanced Test-Time Scaling

学习一个持续思考标记以增强测试时扩展

Liran Ringel, Elad Tolochinsky, Yaniv Romano

机构 * Department of Computer Science, Technion – Israel Institute of Technology（计算机科学系，技术学院–以色列理工学院） ； Department of Electrical and Computer Engineering, Technion – Israel Institute of Technology（电气与计算机工程系，技术学院–以色列理工学院） 纠错

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

AI总结 本文研究了通过学习专用持续思考标记来提升测试时扩展性能的方法，实验表明该方法在数学基准测试中优于固定标记方法。

LMPath: Language-Mediated Priors and Path Generation for Aerial Exploration

LMPath：基于语言引导的先验与路径生成用于航空探索

Jonathan A. Diller, Fernando Cladera, Camillo J. Taylor, Vijay Kumar

机构 * GRASP Laboratory（GRASP实验室） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 纠错

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

AI总结 本文提出LMPath，通过结合语言模型和视觉模型，生成基于语义的航空探索路径，提升大规模环境中的搜索效率。

Comments Poster at 2026 AI-Driven Safe Aerial Robotics Workshop

Scaling Retrieval-Augmented Reasoning with Parallel Search and Explicit Merging

通过并行搜索和显式合并扩展检索增强推理

Jiabei Liu, Wenyu Mao, Junfei Tan, Chunxu Shen, Lingling Yi, Jiancan Wu, Xiang Wang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； WeChat Technical Architecture Department, Tecent Inc.（腾讯公司微信技术架构部门） 纠错

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MultiSearch框架，通过多查询检索和显式信息融合提升检索增强推理效果，实验表明其在问答任务中优于基线方法。

EpiGraph: Building Generalists for Evidence-Intensive Epilepsy Reasoning in the Wild

EpiGraph：构建证据密集型癫痫推理的通用专家

Yuyang Dai, Zheng Chen, Jathurshan Pradeepkumar, Yasuko Matsubara, Jimeng Sun, Yasushi Sakurai, Yushun Dong

机构 * Florida State University（佛罗里达州立大学） ； The University of Osaka（大阪大学） ； 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(abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 EpiGraph通过整合癫痫领域异构知识图谱，提升证据驱动的临床推理能力，在药基因组学任务中提升30-41%，为神经科应用提供实用评估框架。

IdeaForge: A Knowledge Graph-Grounded Multi-Agent Framework for Cross-Methodology Innovation Analysis and Patent Claim Generation

IdeaForge: 一种基于知识图谱的多智能体框架，用于跨方法论创新分析和专利主张生成

Joy Bose

机构 * Independent Researcher（独立研究员） 纠错

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

AI总结 IdeaForge通过多智能体框架整合TRIZ、设计思维和SCAMPER等创新方法，利用知识图谱实现跨方法论的创新分析和专利主张生成，提升创新候选的多样性和可追溯性。

Comments 14 pages, 3 figures, 6 tables

Retrieval is Cheap, Show Me the Code: Executable Multi-Hop Reasoning for Retrieval-Augmented Generation

检索成本低廉，展示代码：可执行多跳推理的检索增强生成

Jiashuo Sun, Jimeng Shi, Yixuan Xie, Saizhuo Wang, Jash Rajesh Parekh, Pengcheng Jiang, Zhiyi Shi, Jiajun Fan, Qinglong Zheng, Peiran Li, Shaowen Wang, Ge Liu, Jiawei Han

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Texas A&M University（德克萨斯农工大学） 纠错

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

AI总结 本文提出PyRAG框架，将多跳检索增强生成转化为程序合成与执行，通过可执行Python代码实现可调试的推理过程，提升多跳问答性能。

Comments 32 pages, 20 figures, 4 tables

3D Primitives are a Spatial Language for VLMs

3D基元是一种视觉语言模型的空间语言

Junze Liu, Kun Qian, Florian Dubost, Kai Zhong, Arvind Srinivasan, Nan Chen, Anping Wang, Sam Zhang, Alejandro Mottini, Qingjun Cui, Tian Wang

机构 * Unity Technologies 纠错

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

AI总结 本文提出通过3D基元作为中间表示来提升视觉语言模型的空间理解能力，通过SpatialBabel基准、Code-CoT推理策略和S³-FT自监督微调三种贡献，展示了基元在空间任务中的有效性。

Where Do Reasoning Models Refuse?

推理模型拒绝发生在何处？

Kureha Yamaguchi, Benjamin Etheridge, Andy Arditi

机构 * The Alan Turing Institute（艾伦·图灵研究所） ； University of Oxford（牛津大学） ； Northeastern University（东北大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG；foundation model(comments)

AI总结 研究探讨推理模型在生成响应前拒绝决策的位置，发现推理链中的初始句子对拒绝决定有显著影响，并通过激活方向分析揭示了拒绝机制。

Comments v1 accepted to the ICML 2025 Workshop on Reliable and Responsible Foundation Models (R2FM). 20 pages, 12 figures

HCSG: Human-Centric Semantic-Geometric Reasoning for Vision-Language Navigation

HCSG：以人类为中心的语义-几何推理用于视觉-语言导航

Haoxuan Xu, Tianfu Li, Wenbo Chen, Yi Liu, Jin Wu, Huashuo Lei, Yunfan Lou, Lujia Wang, Hesheng Wang, Haoang Li

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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

AI总结 HCSG提出了一种以人类为中心的框架，通过结合几何预测和语义解释，提升动态环境中视觉-语言导航的安全性和社交智能。