语言大模型 / LLM

SEMA-SQL: Beyond Traditional Relational Querying with Large Language Models

SEMA-SQL：超越传统关系查询的大型语言模型

Yin Lin, Tianjing Zeng, Zhongjun Ding, Rong Zhu, Bolin Ding, H. V. Jagadish, Jingren Zhou

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

AI总结 SEMA-SQL通过结合关系操作与LLM语义推理，自动回答自然语言问题，提升查询能力。

Prompt Segmentation and Annotation Optimisation: Controlling LLM Behaviour via Optimised Segment-Level Annotations

提示分割与标注优化：通过优化段级标注控制大语言模型行为

Devika Prasad, Luke Gerschwitz, Tong Li, Henry Xiao, Anjin Liu, Coco Wu, Anna Leontjeva, Luiz Pizzato

机构 * Commonwealth Bank of Australia（澳大利亚全国银行） 纠错

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

AI总结 本文提出PSAO框架，通过段级标注提升提示优化的可控性和效率，实验证明标注能提高LLM推理准确性和自一致性。

Adaptive Consensus in LLM Ensembles via Sequential Evidence Accumulation: Automatic Budget Identification and Calibrated Commit Signals

通过顺序证据累积实现LLM集成的自适应共识：自动预算识别和校准的承诺信号

Roberto E. Medina

机构 * Independent Researcher（独立研究员） 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.LG

AI总结 本文提出DASE方法，通过顺序证据累积实现LLM集成的自适应共识，通过自动预算识别和校准承诺信号提升推理准确性。

ACE: A Security Architecture for LLM-Integrated App Systems

ACE：用于集成大语言模型的应用系统的安全架构

Evan Li, Tushin Mallick, Evan Rose, William Robertson, Alina Oprea, Cristina Nita-Rotaru

机构 * Northeastern University（东北大学） 纠错

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

AI总结 本文提出ACE架构，通过分离规划阶段提升LLM集成应用系统的安全性和可用性，验证其在对抗性攻击中的有效性。

Comments 25 pages, 13 figures, 8 tables; accepted by Network and Distributed System Security Symposium (NDSS) 2026

Journal ref Network and Distributed System Security (NDSS) Symposium 2026

Learning, Fast and Slow: Towards LLMs That Adapt Continually

学习，快速与缓慢：迈向能够持续适应的LLM

Rishabh Tiwari, Kusha Sareen, Lakshya A Agrawal, Joseph E. Gonzalez, Matei Zaharia, Kurt Keutzer, Inderjit S Dhillon, Rishabh Agarwal, Devvrit Khatri

机构 * UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Mila（蒙特利尔大学人工智能研究所） ； UT Austin（得克萨斯大学奥斯汀分校） ； Eragon Periodic Labs ； Mirendil Video 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.AI、cs.LG

AI总结 本文提出一种快速-缓慢学习框架，通过将模型参数作为缓慢权重和优化上下文作为快速权重，提升LLM在连续学习中的样本效率和性能，减少灾难性遗忘。

Comments 29 pages, 14 figures, including appendix; Blog post: https://gepa-ai.github.io/gepa/blog/2026/05/11/learning-fast-and-slow/

Exploring Bottlenecks in VLM-LLM Navigation: How 3D Scene Understanding Capability Impacts Zero-Shot VLN

探索VLM-LLM导航中的瓶颈：3D场景理解能力如何影响零样本VLN

Ziyi Xia, Chaoran Xiong, Litao Wei, Xinhao Hu, Ling Pei

机构 * Shanghai Key Laboratory of Navigation and Location Based Services, Shanghai Jiao Tong University（上海导航与基于位置的服务关键实验室，上海交通大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了零样本视觉-语言导航中3D场景理解能力对性能的影响，提出了统计成功率上限，揭示了感知饱和现象，建议转向导航相关的核心词汇和准确的边界框比例。

Comments Accepted by ICRA Workshop MM-Spatial AI, Oral

Boosting LLM Reasoning via Human-Inspired Reward Shaping

通过人类启发的奖励塑造提升大语言模型推理能力

Wenze Lin, Zhen Yang, Xitai Jiang, Xiaoteng Ma, Gao Huang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Southern University of Science and Technology（南方科技大学） ； Mind Lab 纠错

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

AI总结 本文提出T2T动态奖励框架，通过区分掌握与未掌握问题的不同学习策略，提升LLM推理性能，实验显示其在数学基准测试中优于现有方法。

Sycophancy is an Educational Safety Risk: Why LLM Tutors Need Sycophancy Benchmarks

谄媚是一种教育安全风险：为什么LLM导师需要谄媚基准

Enkelejda Kasneci, Gjergji Kasneci

机构 * Technical University of Munich, Munich, Germany（慕尼黑技术大学，慕尼黑，德国） ； Munich Center for Machine Learning, Munich, Germany（慕尼黑机器学习中心，慕尼黑，德国） 纠错

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

AI总结 本文探讨LLM导师需通过谄媚基准测试来评估其在教育中的安全风险，指出模型在面对社会-知识压力时的脆弱性及改进方向。

SPIN: Structural LLM Planning via Iterative Navigation for Industrial Tasks

SPIN：通过迭代导航进行工业任务的结构LLM规划

Yusuke Ozaki, Dhaval Patel

机构 * University at Albany（阿尔巴马大学） ； IBM（国际商业机器公司） ； Kwansei Gakuin University（关西大学） 纠错

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

AI总结 SPIN通过结合验证的有向无环图规划与前缀执行控制，减少任务执行次数并提高完成率，适用于工业任务规划。

Comments 31 pages, 10 figures

(How) Do Large Language Models Understand High-Level Message Sequence Charts?

（如何）大型语言模型理解高层次消息序列图？

Mohammad Reza Mousavi

机构 * Department of Informatics, King's College London（伦敦国王学院信息学院） 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 研究探讨大型语言模型对高层次消息序列图（HMSC）语义的理解程度，通过129个语义任务测试三个模型，发现其在基本概念上准确率较高，但在抽象、组合及轨迹计算等任务上表现较差。

Graph of States: Solving Abductive Tasks with Large Language Models

状态图：利用大语言模型解决假设推理任务

Yu Luo, Rongchen Gao, Lu Teng, Xidao Wen, Jiamin Jiang, Qingliang Zhang, Yongqian Sun, Shenglin Zhang, Jiasong Feng, Tong Liu, Wenjie Zhang, Dan Pei

机构 * Nankai University（南开大学） ； Wenzhou Medical University（温州医科大学） ； Alibaba Cloud（阿里云） ； Tsinghua University（清华大学） 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.AI

AI总结 本文提出状态图框架，通过结构化信念状态和因果图实现逻辑依赖编码，解决假设推理中的证据伪造等问题，实验证明其在复杂任务中的优越性。

Nexus : An Agentic Framework for Time Series Forecasting

Nexus：一个用于时间序列预测的代理框架

Sarkar Snigdha Sarathi Das, Palash Goyal, Mihir Parmar, Nanyun Peng, Vishy Tirumalashetty, Chun-Liang Li, Rui Zhang, Jinsung Yoon, Tomas Pfister

机构 * Google（谷歌） ； Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

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

AI总结 Nexus框架通过分解预测任务，整合上下文信息，提升时间序列预测的准确性与可解释性，超越传统模型和LLM的局限。

Comments 30 Pages, 3 figures, 5 Tables

On the Diagram of Thought

思维图式图示

Yifan Zhang, Yang Yuan, Andrew Chi-Chih Yao

机构 * IIIS Tsinghua University（清华大学人工智能研究院） ； Shanghai Qi Zhi Institute（上海启智研究院） 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.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出思维图式（DoT）框架，使LLM能构建动态推理图谱，通过类型推理记录和范畴论数学框架，实现可审计的分步推理，区分类型子轨迹与自然语言文本的语义保障。

Comments 30 pages

ToolMol: Evolutionary Agentic Framework for Multi-objective Drug Discovery

ToolMol：多目标药物发现的进化代理框架

Andrew Y. Zhou, Sharvaree Vadgama, Sumanth Varambally, Peter Eckmann, Michael K. Gilson, Rose Yu

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； Skaggs School of Pharmacy（斯卡格斯药学院） ； Department of Computer Science, Stanford University（斯坦福大学计算机科学系） 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 ToolMol结合多目标遗传算法与代理LLM操作符，通过迭代更新配体群体，实现多目标属性优化，发现具有更强预测结合亲和力的药物候选物。

Comments 9 pages, 5 figures

SpeakerLLM: A Speaker-Specialized Audio-LLM for Speaker Understanding and Verification Reasoning

SpeakerLLM：一种面向说话人理解与验证推理的说话人专用音频大语言模型

KiHyun Nam, Jungwoo Heo, Siu Bae, Ha-Jin Yu, Joon Son Chung

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST)（韩国科学技术院） ； University of Seoul（首尔大学） 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、cs.LG

AI总结 SpeakerLLM通过统一说话人特征建模、录音条件理解及验证推理，提升音频大语言模型在说话人识别与验证中的性能与准确性。

Embedding Perturbation may Better Reflect Intermediate-Step Uncertainty in LLM Reasoning

嵌入扰动可能更好地反映大语言模型推理中的中间步骤不确定性

Qihao Wen, Jiahao Wang, Yang Nan, Pengfei He, Ravi Tandon, Han Xu

机构 * University of Arizona（亚利桑那大学） ； Michigan State University（密歇根州立大学） 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.LG

AI总结 本文研究了大语言模型推理中中间步骤不确定性的量化方法，发现基于嵌入扰动的指标在不确定性评估中表现更优，具有更高的效率和简洁性。

Case-Based Calibration of Adaptive Reasoning and Execution for LLM Tool Use

基于案例的自适应推理与执行校准：大型语言模型工具使用

Renning Pang, Tian Lan, Leyuan Liu, Piao Tong, Sheng Cao, Xiaosong Zhang

机构 * University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CAST框架，通过历史执行轨迹作为结构化案例，提取复杂性和失败特征以优化推理策略，提升工具使用准确性并减少冗余推理。

Grounded Continuation: A Linear-Time Runtime Verifier for LLM Conversations

grounded continuation: 一种线性时间的运行时验证器用于大语言模型对话

Qisong He, Yi Dong, Xiaowei Huang

机构 * School of Computer Science and Informatics, University of Liverpool, UK（利兹大学计算机科学与信息学学院） 纠错

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

AI总结 本文提出一种线性时间的运行时验证器，用于检测大语言模型对话中基于已废弃前提的延续。通过显式依赖图验证，该方法在LongMemEval-KU和LoCoMo基准上表现出色，准确率显著高于基线模型。

IFPV: An Integrated Multi-Agent Framework for Generative Operational Planning and High-Fidelity Plan Verification

IFPV：一种用于生成性操作规划和高保真计划验证的集成多智能体框架

Zhigao Huang, Zhengqing Hu, Dong Chen, Shaohan Zhang, Zhao Jin, Bo Zhang, Han Wu, Mingliang Xu

机构 * School of Computer and Artificial Intelligence, Zhengzhou University（郑州大学计算机与人工智能学院） ； Engineering Research Center of Intelligent Swarm Systems, Ministry of Education（教育部智能群体系统工程研究中心） ； National Supercomputing Center in Zhengzhou（郑州国家超算中心） ； Henan Research Center for Large Model Technology（河南省大模型技术与新质软件工程研究中心） 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 IFPV通过多视角分层智能体和对抗认知仿真引擎，提升复杂战场环境下的规划准确性和验证严格性，实验显示其在任务成功率和运营成本上有显著提升。

Comments Submitted to Neurocomputing

DVMap: Fine-Grained Pluralistic Value Alignment via High-Consensus Demographic-Value Mapping

DVMap：通过高共识人口价值映射实现细粒度多元化价值对齐

Pengyun Zhu, Yuqi Ren, Zhen Wang, Lei Yang, Deyi Xiong

机构 * TJUNLP Lab, School of Computer Science and Technology, Tianjin University, China（天津大学计算机科学与技术学院 TJUNLP 实验室，中国） 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 本文提出DVMap框架，通过多维人口约束实现细粒度多元化价值对齐，利用结构化推理机制和群体相对策略优化，提升模型在跨人口、国家和价值测试中的泛化能力。

Comments Accepted to the Main Conference of ACL 2026

Darwin Family: MRI-Trust-Weighted Evolutionary Merging for Training-Free Scaling of Language-Model Reasoning

达尔文家族：基于MRI-信任权重的进化合并框架，用于无训练扩展语言模型推理

Taebong Kim, Youngsik Hong, Minsik Kim, Sunyoung Choi, Jaewon Jang, Junghoon Shin, Minseo Kim

机构 * VIDRAFT Inc.（VIDRAFT公司） 纠错

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

AI总结 达尔文家族通过无梯度权重空间重组实现大语言模型的无训练进化合并，展示出在推理任务中无需额外训练即可提升性能的可行性。

Comments NeurIPS 2026 submission. 18 pages including appendix

Good to Go: The LOOP Skill Engine That Hits 99% Success and Slashes Token Usage by 99% via One-Shot Recording and Deterministic Replay

Good to Go：LOOP技能引擎：通过一次录制和确定性重放实现99%的成功率并减少99%的token使用

Xiaohua Wang, Kai Yu, XuXiao Liang, Liang Wang, Chao Han

机构 * Artificial Intelligence Research Center, Bengbu Medical University（蚌埠医科大学人工智能研究中心） ； CHARMMIRAEL Biotech Co., Ltd（CHARMMIRAEL生物科技有限公司） 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 LOOP技能引擎通过一次录制和确定性重放，实现99%的成功率和99%的token减少，解决重复周期性任务中大语言模型的不确定性与高成本问题。

Comments 8 pages, 5 tables

Breaking the Reward Barrier: Accelerating Tree-of-Thought Reasoning via Speculative Exploration

突破奖励障碍：通过投机探索加速树状思维推理

Shuzhang Zhong, Haochen Huang, Shengxuan Qiu, Pengfei Zuo, Runsheng Wang, Meng Li

机构 * Institute for Artificial Intelligence, Peking University School of Integrated Circuits, Peking University（人工智能研究院，北京大学集成电路学院，北京大学） ； School of Integrated Circuits, Peking University（集成电路学院，北京大学） ； ByteDance Seed（字节跳动种子） 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.LG

AI总结 本文提出SPEX方法，通过投机路径选择、预算分配和自适应终止技术，提升树状思维推理效率，实现1.2至3倍的加速，并与token级投机解码协同提升性能。

Comments OSDI 2026

From Ranking to Reasoning: Explainable Web API Recommendation via Semantic Reasoning

从排序到推理：通过语义推理实现可解释的Web API推荐

Zishuo Xu, Dezhong Yao, Yao Wan

机构 * School of Software Engineering（软件工程学院） ； School of Computer Science and Technology（计算机科学与技术学院） ； 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(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出WAR-R1框架，结合语义推理与自适应推荐，通过轻量级大语言模型生成API推荐及自然语言解释，提升推荐准确性和透明度。

A Security Analysis of the OpenClaw AI Agent Framework

对OpenClaw AI代理框架的安全性分析

Surada Suwansathit, Yuxuan Zhang, Guofei Gu

机构 * SUCCESS Lab（SUCCESS实验室） ； Texas A&M University（德克萨斯大学） 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 本文分析了OpenClaw AI代理框架的安全性，揭示了其在架构层和信任违反类型上的漏洞，发现三个主要问题：远程代码执行路径、执行允许列表的闭世界假设失效以及技能分发面缺乏运行时策略控制。

On the Cultural Anachronism and Temporal Reasoning in Vision Language Models

关于视觉语言模型中文化错位与时间推理的问题

Mukul Ranjan, Prince Jha, Khushboo Kumari, Zhiqiang Shen

机构 * MBZUAI ； Inception 纠错

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

AI总结 本文探讨了视觉语言模型在解读历史文物时存在的文化错位问题，通过设计TAB-VLM基准测试集评估模型的时间推理能力，发现现有模型在处理非西方文化文物时存在显著缺陷。

Comments Project Page: https://khushboo0012.github.io/tab-vlm-webpage/

Breaking the Reasoning Horizon in Entity Alignment Foundation Models

突破实体对齐基础模型中的推理地平线

Yuanning Cui, Zequn Sun, Wei Hu, Kexuan Xin, Zhangjie Fu

机构 * Nanjing University of Information Science and Technology（南京信息工程大学） ； State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University（南京大学软件新技术国家重点实验室） ； National Institute of Healthcare Data Science, Nanjing University（南京大学健康数据科学国家研究院） ； University of Queensland（昆士兰大学） ； Engineering Research Center of Digital Forensics, Ministry of Education, Nanjing University of Information Science and Technology（南京信息工程大学数字取证工程研究中心） 纠错

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

AI总结 本文提出基于并行编码策略的实体对齐基础模型，通过局部锚点引导信息流和合并关系图，有效解决实体对齐中长距离依赖捕捉问题，验证了模型在未见过的知识图谱上的强泛化能力。

Bridging Legal Interpretation and Formal Logic: Faithfulness, Assumption, and the Future of AI Legal Reasoning

弥合法律解释与形式逻辑：忠实性、假设与AI法律推理的未来

Olivia Peiyu Wang, Leilani H. Gilpin

机构 * University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） 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

AI总结 本文提出一种结合大语言模型与形式验证的神经符号方法，旨在提升AI辅助法律推理的可靠性与可信度，减少人工验证负担。

Comments 2 pages abstract accepted by Bloomberg LSLLAI 2026 Symposium

Exploring Vision-Language Models for Online Signature Verification: A Zero-Shot Capability Study

探索用于在线签名验证的视觉-语言模型：零样本能力研究

Marta Robledo-Moreno, Ruben Vera-Rodriguez, Ruben Tolosana, Javier Ortega-Garcia

机构 * BiometricsAI, School of Engineering, Universidad Autonoma de Madrid, Spain（生物识别AI，工程学院，马德里自治大学，西班牙） 纠错

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

AI总结 本文研究了最新视觉-语言模型在在线签名验证任务中的零样本性能，发现信号质量和伪造类型对性能有显著影响，尤其在高难度伪造场景中，基于链式推理的模型表现下降。

Comments Accepted at the 14th International Workshop on Biometrics and Forensics

From Street View to Visual Network: Mapping the Visibility of Urban Landmarks with Vision-Language Models

从街景到视觉网络：利用视觉语言模型映射城市地标可见性

Zicheng Fan, Kunihiko Fujiwara, Pengyuan Liu, Fan Zhang, Filip Biljecki

机构 * organization= Department of Architecture, National University of Singapore , country= Singapore ； organization= Research \& Development Institute, Takenaka Corporation , country= Japan ； organization= Urban Analytics Subject Group, Urban Studies \& Social Policy Division, University of Glasgow , country= United Kingdom ； organization= Institute of Remote Sensing ； GIS, Peking University , country= China ； organization= Department of Real Estate, National University of Singapore , country= Singapore 纠错

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

AI总结 本文提出利用视觉语言模型将地标可见性分析转化为图像空间中的视觉搜索问题，通过街景图像实现高效可见性评估，构建异构可见性图以表示地标、街景位置及城市空间之间的视觉连接，实验表明方法在数据受限情况下具有较高准确性。