语言大模型 / LLM

Code as Agent Harness

代码作为代理工具

Xuying Ning, Katherine Tieu, Dongqi Fu, Tianxin Wei, Zihao Li, Yuanchen Bei, Jiaru Zou, Mengting Ai, Zhining Liu, Ting-Wei Li, Lingjie Chen, Yanjun Zhao, Ke Yang, Bingxuan Li, Cheng Qian, Gaotang Li, Xiao Lin, Zhichen Zeng, Ruizhong Qiu, Sirui Chen, Yifan Sun, Xiyuan Yang, Ruida Wang, Rui Pan, Chenyuan Yang, Dylan Zhang, Liri Fang, Zikun Cui, Yang Cao, Pan Chen, Dorothy Sun, Ren Chen, Mahesh Srinivasan, Nipun Mathur, Yinglong Xia, Hong Li, Hong Yan, Pan Lu, Lingming Zhang, Tong Zhang, Hanghang Tong, Jingrui He

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Meta ； Stanford University（斯坦福大学） 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 本文探讨了代码在代理系统中的作用，提出了一种统一的视角，将代码视为代理基础设施的基础，并讨论了代理工具接口、机制以及扩展到多代理系统的挑战。

Comments GitHub: https://github.com/YennNing/Awesome-Code-as-Agent-Harness-Papers

DPrivBench: Benchmarking LLMs' Reasoning for Differential Privacy

DPrivBench：评估大语言模型在差分隐私推理中的基准测试

Erchi Wang, Pengrun Huang, Eli Chien, Om Thakkar, Kamalika Chaudhuri, Yu-Xiang Wang, Ruihan Wu

机构 * Halıcıoğlu Data Science Institute, UC San Diego（哈里奇奥格卢数据科学研究所，加州大学圣地亚哥分校） ； Department of Computer Science and Engineering, UC San Diego（计算机科学与工程系，加州大学圣地亚哥分校） ； Department of Electrical Engineering, National Taiwan University（电气工程系，国立台湾大学） ； OpenAI 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DPrivBench基准测试，用于评估大语言模型在差分隐私推理中的能力，发现当前模型在高级算法推理上存在显著差距，并为改进自动化差分隐私推理提供了方向。

"The Whole Is Greater Than the Sum of Its Parts": A Compatibility-Aware Multi-Teacher CoT Distillation Framework

整体大于部分之和：一种兼容性感知的多教师CoT蒸馏框架

Jin Cui, Jiaqi Guo, Ruixuan Yang, Jiayi Lu, Jiepeng Zhou, Jiajun Xu, Jiangcheng Song, Boran Zhao, Pengju Ren

机构 * State Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence, Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi’an Jiaotong University（人机混合增强智能国家重点实验室，人工智能与机器人研究院，西安交通大学） ； Nankai University（南开大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology(Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； School of Software Engineering, State Key Laboratory of Human-Machine Hybrid Augmented Intelligence, Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi’an Jiaotong University（软件学院，人机混合增强智能国家重点实验室，人工智能与机器人研究院，西安交通大学） 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COMPACT框架，通过动态加权不同教师的梯度，结合多维指标提升学生模型的推理能力，有效整合多样化推理能力并减少灾难性遗忘。

Comments 11pages, 9figures

The Bayesian Geometry of Transformer Attention

Transformer 注意力的贝叶斯几何

Naman Agarwal, Siddhartha R. Dalal, Vishal Misra

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； Columbia University School of Professional Studies（哥伦比亚大学专业研究学院） ； Department of Statistics（统计学系） ； Columbia University Department of Computer Science（哥伦比亚大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文通过构建贝叶斯风道，验证了Transformer在上下文中的贝叶斯推理能力，发现其通过几何机制实现后验更新与路由，揭示了注意力机制的必要性及扁平架构的不足。

Comments v2: Add dual-entropy measurement framework (H_I, H_P, \r{ho} = H_P/H_I); incorporate Overleaf revisions; fix duplicate bibliography entries (akyurek mashup; openai title; legacy aliases removed)

Qumus: Realization of An Embodied AI Quantum Material Experimentalist

Qumus: 一种具身人工智能量子材料实验家的实现

Lihan Shi, Zhaoyi Joy Zheng, Xinzhe Juan, Yimin Wang, Ming Yin, Mayank Sengupta, Kristina Wolinski, Yanyu Jia, Jingzhi Shi, Derek Saucedo, Neill Saggi, Haosen Guan, Kenji Watanabe, Takashi Taniguchi, Ali Yazdani, Mengdi Wang, Sanfeng Wu

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Qumus，首个能够进行真实世界科学发现的具身人工智能量子材料实验家，通过机器人微型实验室实现了原子薄二维材料和范德瓦耳斯结构的制备与纳米加工，首次实现了AI生成石墨烯和原子薄场效应晶体管的AI制造。

Comments 29 Pages in total. Supplementary Demo Videos are available at https://qumus.ai

Beyond the Cartesian Illusion: Testing Two-Stage Multi-Modal Theory of Mind under Perceptual Bottlenecks

超越笛卡尔错觉：在感知瓶颈下测试双阶段多模态理论 of Mind

Yajing Zhou, Xiangyu Kong

机构 * College of Computer Science, Beijing Information Science and Technology University（北京信息科技大学计算机学院） 纠错

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

AI总结 本文研究了多模态大语言模型在感知瓶颈下的双阶段空间推理能力，提出了一种基于锚点的具身体验空间分解链式推理方法，以解决空间对称性和视角模糊性问题，从而提升多模态理论 of Mind 的表现。

Comments 17 pages, 3 figures

From Craft to Kernel: A Governance-First Execution Architecture and Semantic ISA for Agentic Computers

从手工到内核：一种以治理为导向的执行架构和语义ISA用于代理计算机

Xiangyu Wen, Yuang Zhao, Xiaoyu Xu, Lingjun Chen, Changran Xu, Shu Chi, Jianrong Ding, Zeju Li, Haomin Li, Li Jiang, Fangxin Liu, Qiang Xu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Peking University（北京大学） ； 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)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出了一种以治理为导向的执行架构和语义指令集架构（ISA），旨在解决代理计算机中AI从脆弱原型到生产系统的过渡问题，通过引入概率处理单元和确定性神经符号内核，提升系统的安全性和可靠性。

ALIGN: A Vision-Language Framework for High-Accuracy Accident Location Inference through Geo-Spatial Neural Reasoning

ALIGN：一种通过地理空间神经推理进行高精度事故位置推断的视觉-语言框架

MD Thamed Bin Zaman Chowdhury, Moazzem Hossain

机构 * Department of Civil Engineering, Bangladesh University of Engineering and Technology（孟加拉工程与技术大学土木工程系） 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ALIGN框架，通过视觉-语言模型整合文本和图像数据，以高精度推断事故位置，显著优于传统文本解析方法，实现了亚公里级的定位精度。

When TableQA Meets Noise: A Dual Denoising Framework for Complex Questions and Large-scale Tables

当表格问答遇见噪声：为复杂问题和大规模表格设计的双去噪框架

Shenghao Ye, Yu Guo, Dong Jin, Yikai Shen, Yunpeng Hou, Shuangwu Chen, Jian Yang, Xiaofeng Jiang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； The University of Melbourne（墨尔本大学） ； 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） 纠错

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

AI总结 本文提出EnoTab双去噪框架，通过改进相关性过滤和表格修剪能力，解决复杂问题和大规模表格中的噪声问题，提升表格问答性能。

Comments 24 pages, 24 figures, accepted to ACL 2026 Main

A-ProS: Towards Reliable Autonomous Programming Through Multi-Model Feedback

A-ProS：通过多模型反馈实现可靠的自主编程

Anika Tabassum, Md Sifat Hossain, Md. Fahim Arefin, Tariqul Islam, Tarannum Shaila Zaman

机构 * Dept. of Computer Science and Engineering, University of Dhaka（达卡大学计算机科学与工程系） ； Dept. of Information Systems, University of Maryland, Baltimore County（马里兰大学巴尔的摩县信息学院） ； University of Maryland, Baltimore County（马里兰大学巴尔的摩县） 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A-ProS，一种通过多模型反馈框架实现自主编程的AI代理，结合生成器和调试器，通过多轮反馈提升代码生成的准确性与效率，实验表明其在解决编程问题上具有显著优势。

Comments Accepted for Publication in ACM Transactions on Software Engineering and Methodology (TOSEM)

Enhancing the Code Reasoning Capabilities of LLMs via Consistency-based Reinforcement Learning

通过基于一致性的强化学习增强大语言模型的代码推理能力

Zhanyue Qin, Jia Feng, Yibo Lyu, Yun Peng, Dianbo Sui, Cuiyun Gao, Qing Liao

机构 * Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； 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(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 本文提出CodeThinker框架，通过一致性驱动的强化学习方法提升大语言模型的代码推理能力，实验表明其在多个基准测试中表现优异，显著提升了代码生成和数学推理任务的准确性。

Comments Under review

Evaluating Cognitive Age Alignment in Interactive AI Agents

评估交互式AI代理的认知年龄对齐

Yifan Shen, Jiawen Zhang, Jian Xu, Junho Kim, Ismini Lourentzou, Xu Cao, Meihuan Huang

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Shenzhen Children's Hospital（深圳儿童医院） ； Peking University（北京大学） ； 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)；分类 cs.AI

AI总结 本文提出ChildAgentEval，首个基于心理测量的交互式基准，用于评估基于多模态大语言模型的代理的认知年龄对齐，通过与年龄特定的人类发展阶段进行系统比较，揭示当前代理在模拟年龄特定认知行为方面的优劣。

Verifier-Guided Code Translation via Meta-Step Decoding

通过元步骤解码实现验证器引导的代码翻译

Tianyang Zhou, Somesh Jha, Mihai Christodorescu, Kirill Levchenko, Varun Chandrasekaran

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） ； Google（谷歌） 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 本研究提出了一种元步骤解码框架DTV，通过在生成过程中整合验证器调用，提高了代码翻译的通过率，同时减少了token的使用。

Comments 31 pages, 8 figures

OpenDeepThink: Parallel Reasoning via Bradley-Terry Aggregation

OpenDeepThink: 通过布拉德利-蒂尔利聚合实现并行推理

Shang Zhou, Wenhao Chai, Kaiyuan Liu, Huanzhi Mao, Qiuyang Mang, Jingbo Shang

机构 * UC San Diego（UC圣地亚哥大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； UC Berkeley（伯克利大学） 纠错

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

AI总结 该研究提出OpenDeepThink框架，通过布拉德利-蒂尔利聚合方法在测试时扩展计算资源，以提高大语言模型的推理能力，通过并行选择候选方案并消除选择瓶颈，从而提升模型在Codeforces等领域的表现。

Comments 19 pages, 4 figures

Watching, Reasoning, and Searching: A Video Deep Research Benchmark on Open Web for Agentic Video Reasoning

观看、推理与搜索：一个面向开放网络的视频深度研究基准，用于代理视频推理

Chengwen Liu, Xiaomin Yu, Zhuoyue Chang, Zhe Huang, Shuo Zhang, Heng Lian, Jisheng Dang, Rui Xu, Sen Hu, Jianheng Hou, Chengwei Qin, Xiaobin Hu, Kunyi Wang, Zhi Yang, Hao Peng, Hong Peng, Ronghao Chen, Huacan Wang

机构 * LZU（兰州大学） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） ； UBC（不列颠哥伦比亚大学） ； FDU（福建大学） ； PKU（北京大学） ； USC（美国南加州大学） ； NUS（新加坡国立大学） ； UCAS（中国科学院大学） ； HKUST（香港科技大学） ； QuantaAlpha（量子Alpha） 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VideoDR基准，用于研究开放网络环境下视频代理推理，通过跨帧视觉锚点提取、交互式网络检索和多跳推理验证，揭示了长检索链中维持初始视频锚点、目标漂移和长时程一致性等关键挑战。

Reasoning Before Diagnosis: Physician-Inspired Structured Thinking for ECG Classification

在诊断前进行推理：受医生启发的结构化思维用于心电图分类

Yang Wu, Xiaoyan Yuan, Hau-San Wong, Xiping Hu

机构 * City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Shenzhen MSU-BIT University（深圳MSU-BIT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

AI总结 本文提出CardioThink框架，通过结构化推理过程提升心电图分类的临床相关性，并引入SSPO方法以优化诊断结果的准确性和可解释性。

ACIL: Auto Chain of Thoughts for In-Context Learning

ACIL: 自动链式思维用于上下文学习

Rui Chu

机构 * Rui Chu（楚瑞） 纠错

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

AI总结 本文提出ACIL框架，通过自动构建包含推理步骤的演示来提升上下文学习在多步推理任务中的性能。

Reasoning Can Be Restored by Correcting a Few Decision Tokens

通过纠正少量决策标记来恢复推理能力

Changshuo Shen, Leheng Sheng, Yuxin Chen, An Zhang, Xiang Wang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了基础模型在生成过程中推理优势的稀疏性，提出了一种基于分歧指导的标记干预方法，在少量干预下显著恢复甚至超越了同规模推理模型的性能。

Comments Accepted at ICML 2026

Leveraging Multimodal Self-Consistency Reasoning in Coding Motivational Interviewing for Alcohol Use Reduction

利用多模态自一致性推理进行编码动机访谈以减少酒精使用

Guangzeng Han, James G. Murphy, Benjamin O. Ladd, Xiaolei Huang, Brian Borsari

机构 * Department of Computer Science, University of Memphis（密苏里大学计算机科学系） ； Veterans Affairs Health Care System（退伍军人事务医疗系统） ； Department of Psychiatry and Behavioral Sciences, University of California San Francisco（旧金山大学精神病学与行为科学系） ； Department of Psychology, University of Memphis（密苏里大学心理学系） ； Department of Psychology, Washington State University Vancouver（华盛顿州立大学温哥华分校心理学系） 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 本文提出基于音频语言模型的自动动机访谈编码方法，通过多模态自一致性推理提升编码鲁棒性，实验显示其在准确率、精确率和召回率上均优于基线方法。

BioProAgent: Neuro-Symbolic Grounding for Constrained Scientific Planning

BioProAgent：用于受限科学规划的神经符号接地

Yuyang Liu, Jingya Wang, Liuzhenghao Lv, Yonghong Tian

机构 * School of AI for Science, Peking University（科学人工智能学院，北京大学） ； School of Electronic and Computer Engineering, Peking University（电子与计算机工程学院，北京大学） ； School of Computer Science, Peking University（计算机科学学院，北京大学） 纠错

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

AI总结 BioProAgent通过神经符号框架将概率规划锚定在确定性有限状态机中，解决复杂设备模式中的上下文瓶颈，提升物理执行的可靠性。

SSL4RL: Revisiting Self-supervised Learning as Intrinsic Reward for Visual-Language Reasoning

SSL4RL：重新审视自监督学习作为视觉语言推理的内在奖励

Xiaojun Guo, Runyu Zhou, Yifei Wang, Qi Zhang, Chenheng Zhang, Stefanie Jegelka, Xiaohan Wang, Jiajun Chai, Guojun Yin, Wei Lin, Yisen Wang

机构 * Peking University（北京大学） ； MIT（麻省理工学院） ； TUM（技术大学（TUM）） ； Meituan（美团） ； Peking University School of CIT, MCML, MDSIEECS and CSAIL（北京大学计算机学院、MCML、MDSIEECS以及CSAIL） 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SSL4RL框架，利用自监督学习任务作为强化学习的可验证奖励，提升视觉语言推理性能，并通过实验验证其在多模态模型对齐中的有效性。

OPERA: A Reinforcement Learning--Enhanced Orchestrated Planner-Executor Architecture for Reasoning-Oriented Multi-Hop Retrieval

OPERA: 一种增强强化学习的协调规划-执行架构用于面向推理的多跳检索

Yu Liu, Yanbing Liu, Fangfang Yuan, Cong Cao, Youbang Sun, Kun Peng, Weizhuo Chen, Jianjun Li, Zhiyuan Ma

机构 * Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences（中国科学院信息工程研究所） ； School of Cyber Security, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学网络安全学院） ； School of Computer Science and Technology, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学计算机科学与技术学院） ； Department of Electronic Engineering, Tsinghua University（清华大学电子工程系） 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 OPERA通过协调规划-执行架构解决多跳检索中推理规划、检索和过滤的不足，采用MAPGRPO方法提升复杂任务性能。

Comments Accepted by AAAI 2026. Extended version

TTE-Flash: Accelerating Reasoning-based Multimodal Representations via Think-Then-Embed Tokens

TTE-Flash: 通过思考-然后-嵌入标记加速基于推理的多模态表示

Jianpeng Cheng, Xian Wu, Jiangfan Zhang, Wentao Bao, Chaitanya Ahuja, Shlok Kumar Mishra, Hanchao Yu, Yang Gao, Fan Xia, Qi Guo, Shaodan Zhai, Xiangjun Fan, Jun Xiao

机构 * Meta AI 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TTE-Flash模型，通过引入隐式思考标记替代显式推理链，实现多模态表示的高效推理。模型在MMEB-v2基准上优于显式CoT方法，且在零样本评估中展示了可扩展性。

GeoSym127K: Scalable Symbolically-verifiable Synthesis for Multimodal Geometric Reasoning

GeoSym127K：可扩展的符号验证合成用于多模态几何推理

Jinhao Jing, Zheng Ma, Jinwei Liang, Qiannian Zhao, Shawn Chen, Jing Yang, Por Lip Yee, Prayag Tiwari, Jingjing Bai, Benyou Wang, Lewei Lu, Zhan Su

机构 * School of Information Technology, Halmstad University（哈姆斯塔德大学信息科技学院） 纠错

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

AI总结 本文提出GeoSym引擎，通过类型条件语法和分析SymGT求解器生成精确符号地面真实值，构建了包含51K高清图像、127K问题和55K答案验证CoT QA对的GeoSym127K数据集，并展示了其在几何推理任务中的性能提升。

Stateful Reasoning via Insight Replay

通过洞察回放实现状态化推理

Bin Lei, Caiwen Ding, Jiachen Yang, Ang Li, Xin Eric Wang

机构 * University of Minnesota（明尼苏达大学） ； Simular AI 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InsightReplay方法，通过回放关键洞察保持推理过程中的重要信息可访问性，提升大语言模型在复杂任务中的表现。

Beyond Localization: A Comprehensive Diagnosis of Perspective-Conditioned Spatial Reasoning in MLLMs from Omnidirectional Images

超越定位：从全景图像中对MLLMs的视角条件空间推理进行综合诊断

Yuangong Chen, Wai Keung Wong, Jiaxing Li, Ioannis Patras, Xu Zheng

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Guangzhou University（广州大学） ； Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学） ； HKUST(Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 本文研究了多模态大语言模型（MLLMs）在视角变化下的空间推理能力，提出了PCSR-Bench基准测试，评估了14种代表性MLLMs在不同任务上的表现，揭示了空间推理能力的显著差距，并探讨了通过强化学习进行优化的可能性。

Comments 10pages, 4 figures

Unlocking Biological Workflows for Robust Protein-Text Question Answering: A Dual-Dimensional RAG Framework

解锁稳健的蛋白质-文本问答流程：一种双维度RAG框架

Li Ding, Duanyu Feng, Chen Huang, Yangshuai Wang, Yang Li, Wenqiang Lei, See-Kiong Ng

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

AI总结 本文提出一种双维度RAG框架，通过整合生物研究流程和专家分析方法，提升蛋白质-文本问答的鲁棒性和泛化能力，实现对新蛋白质的高效处理。

Thinking with Patterns: Breaking the Perceptual Bottleneck in Visual Planning via Pattern Induction

基于模式的思考：通过模式诱导突破视觉规划中的感知瓶颈

Yichang Jian, Boyuan Xiao, Zhenyuan Huang, Yifei Peng, Yao-Xiang Ding

机构 * State Key Lab of CAD& CG（CAD与CG国家重点实验室） 纠错

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

AI总结 本文提出通过模式诱导的方法，利用模式推理和模式诱导策略，使视觉语言模型在视觉规划任务中实现更高效和准确的感知与推理，解决传统模型在复杂输入下的感知瓶颈问题。

Thinking with Geometry: Active Geometry Integration for Spatial Reasoning

基于几何的思考：用于空间推理的主动几何整合

Haoyuan Li, Qihang Cao, Tao Tang, Kun Xiang, Zihan Guo, Jianhua Han, JiaWang Bian, Hang Xu, Xiaodan Liang

机构 * Shenzhen campus of Sun Yet-sen University（中山大学深圳校区） ； Yinwang Intelligent Technology Co. Ltd.（云网智能科技有限公司） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Shanghai innovation institute（上海创新研究院） ； 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GeoThinker框架，通过主动感知机制改进空间推理，通过空间接地融合和重要性门控实现几何与语义的精准整合，提升空间智能性能。

The Point of No Return: Counterfactual Localization of Deceptive Commitment in Language-Model Reasoning

无法回头的点：语言模型推理中欺骗承诺的反事实定位

Scott Merrill, Shashank Srivastava

机构 * University of North Carolina at 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 ：language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 本文研究语言模型在推理过程中何时开始承诺欺骗，通过反事实定位方法，分析不同环境中的欺骗产生机制，并发现注意力转移特征在跨环境泛化中的有效性，同时提出通过压缩注意力头集来抑制欺骗承诺。

Comments 41 pages, 25 figures