语言大模型 / LLM

CIRF: Tokenizing Chain-of-Thoughts into Reusable Functional Units for Efficient Latent Reasoning in Large Language Models

CIRF：将思维链分词化为可重用的功能单元，用于大型语言模型的高效潜在推理

Yukyung Lee, Yumeng Shen, Jinhyeong Park, Hyein Yang, Jun-Hyung Park

机构 * Boston University（波士顿大学） ； Hankuk University of Foreign Studies（韩国民法大学） 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 提出CIRF框架，通过将显式思维链中的语义连贯推理单元映射为离散功能令牌，实现动态序列推理，在数学、符号和常识推理基准上取得优于现有隐式CoT方法的准确率-延迟权衡。

Comments 17 pages, 7 figures

OphIn-500K: Curating Web-Scale Visual Instructions for Scaling Ophthalmic Multimodal Large Language Models

OphIn-500K：策划网络规模的视觉指令以扩展眼科多模态大语言模型

Xuanzhao Dong, Wenhui Zhu, Xiwen Chen, Hao Wang, Xin Li, Yujian Xiong, Jiajun Cheng, Jingjing Wang, Xiaobing Yu, Haiyu Wu, Shao Tang, Zhipeng Wang, Langechuan Liu, Shan Lin, Oana Dumitrascu, Yalin Wang

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Clemson University（克莱姆森大学） ； Washington University in St. Louis（圣路易斯华盛顿大学） ； University of Notre Dame（诺特丹大学） ； Florida State University（佛罗里达州立大学） ； Rice University（里德大学） ； NVIDIA（英伟达） ； Mayo Clinic（梅奥诊所） 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 提出OphIn-Engine流水线从网络视频中构建高质量眼科指令数据，生成包含50万+指令实例的OphIn-500K数据集，并基于此开发眼科专用多模态大语言模型OphIn-VL，在多项任务上超越现有通用医学和专用模型。

The Shape of Reasoning: Topological Analysis of Reasoning Traces in Large Language Models

推理的形状：大型语言模型中推理轨迹的拓扑分析

Xue Wen Tan, Nathaniel Tan, Galen Lee, Stanley Kok

机构 * University of Cambridge, Department of Engineering, England（剑桥大学工程系） ； National University of Singapore, School of Computing, Singapore（新加坡国立大学计算机学院） 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 提出基于拓扑数据分析（TDA）的评估框架，通过捕捉推理轨迹的几何结构实现高效自动评估，实验表明拓扑特征比图指标更有效预测推理质量。

Comments Accepted in ICML 2026 Workshop: Epistemic Intelligence in Machine Learning

Text2Model: Modeling Copilots for Text-to-Model Translation

Text2Model: 用于文本到模型翻译的建模副驾驶

Serdar Kadioglu, Karthik Uppuluri, Akash Singirikonda

机构 * AI Center of Excellence, Fidelity Investments（富达投资人工智能卓越中心） ； Department of Computer Science, Brown University（布朗大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 本文提出Text2Model和Text2Zinc，通过统一架构和数据集、求解器无关的方式，利用多种LLM策略实现文本到组合优化与满足问题的模型翻译，并开源副驾驶和排行榜以缩小性能差距。

Comments AAAI'25 Bridge Program on Machine Learning and Operations Research CPAIOR'26 Master Class on LLMs for CP/OR

Large Language Models Approach Expert Pedagogical Quality in Math Tutoring but Differ in Instructional and Linguistic Profiles

大型语言模型在数学辅导中接近专家教学质量，但在教学和语言特征上存在差异

Ramatu Oiza Abdulsalam, Segun Aroyehun

机构 * African University of science and Technology（非洲科学与技术大学） ； University of Konstanz（康斯坦茨大学） 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 通过分析数学辅导对话数据集，比较专家、新手教师和七种大型语言模型的教学质量，发现大型语言模型平均接近专家水平，但在教学策略和语言特征上存在系统性差异。

Formula-One Prompting: A Composable Equation-First Prefix for Applied Mathematics

Formula-One Prompting：一种可组合的方程优先前缀用于应用数学

Natapong Nitarach, Pittawat Taveekitworachai, Kunat Pipatanakul

机构 * SCB DataX, SCBX Group（SCB数据X，SCBX集团） 纠错

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

AI总结 提出公式提示（FP）和Formula-One提示（F-1），通过先形式化问题中的控制方程再求解，在多个应用数学基准上优于思维链和程序思维提示，平均提升5.76和8.42个百分点。

Decoupled Intelligence: A Multi-Agent LLM Framework for Controllable Traffic Scenario Generation in SUMO

解耦智能：用于SUMO中可控交通场景生成的多智能体LLM框架

Shuyang Li, Ruimin Ke

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 提出一种多智能体协作框架，通过解耦仿真流程为规划器、构建器、需求、运行器和分析器等专业角色，并由状态持久化编排器协调，实现SUMO中端到端交通仿真的自动化与可控性。

Explanation Generation for Contradiction Reconciliation with LLMs

面向矛盾调和的大语言模型解释生成

Jason Chan, Zhixue Zhao, Robert Gaizauskas

机构 * University of Sheffield, UK（谢菲尔德大学） 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.CL

AI总结 提出矛盾调和解释生成任务，通过改造NLI数据集和设计质量指标，评估18个LLM在该任务上的表现，发现模型能力有限且增大模型规模时“思考”收益递减。

Comments Preprint

ROSD: Reflective On-Policy Self-Distillation for Language Model Reasoning across Domains

ROSD: 面向跨领域语言模型推理的反思式同策略自蒸馏

Ziqi Zhao, Xinyu Ma, Liu Yang, Yujie Feng, Daiting Shi, Jingzhou He, Xin Xin, Zhaochun Ren, Xiao-Ming Wu

机构 * The Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； Baidu Inc.（百度公司） ； Shandong University（山东大学） ； Leiden University（莱顿大学） 纠错

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

AI总结 提出反思式同策略自蒸馏（ROSD）框架，通过反思引导的错误定位蒸馏将参考解模仿转为针对性推理修正，提升领域内推理和跨领域泛化能力。

Comments Preprint

Robo-Blocks: Generative Scaffolding in End-User Design and Programming of Social Robots

Robo-Blocks：社交机器人终端用户设计与编程中的生成式支架

Arissa J. Sato, Callie Y. Kim, Nathan Thomas White, Abhinav Maneesh, Yuqing Wang, Hui-Ru Ho, Bilge Mutlu

机构 * Department of Computer Sciences\ of Wisconsin--Madison 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 通过研究通过设计（RtD）过程，提出基于LLM的积木式编程环境Robo-Blocks，利用生成式支架将高级想法转化为可执行机器人行为，支持新手程序员，并揭示了用户角色与使用模式。

Reasoning on the Manifold: Bidirectional Consistency for Self-Verification in Diffusion Language Models

流形上的推理：扩散语言模型中用于自我验证的双向一致性

Jiaoyang Ruan, Xin Gao, Yinda Chen, Hengyu Zeng, Liang Du, Guanghao Li, Jie Fu, Jian Pu

机构 * Institute of Science and Technology for Brain-Inspired Intelligence（脑启发智能科学与技术研究院） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Artificial Intelligence Laboratory（上海人工智能实验室） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； IEG, Tencent Inc.（腾讯IEG） 纠错

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

AI总结 提出双向流形一致性（BMC），一种无训练、无监督的度量方法，通过前向掩码和后向重建循环量化生成序列的稳定性，用于扩散语言模型的诊断、推理和对齐。

Comments 31 pages, 7 figures. Accepted to the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026). Camera-ready version

Journal ref Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning, PMLR 306, 2026

FABSVer: Faster Training and Better Self-Verification for LLM Mathematical Reasoning

FABSVer: 更快的训练与更好的自验证用于大语言模型数学推理

Haihui Pan, Junwei Bao, Hongfei Jiang, Yang Song

机构 * Zuoyebang Education Technology（左岳邦教育科技） 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

AI总结 提出FABSVer方法，通过融合解生成与自验证为单次前向传播，并引入动态参考模型更新（DRMU）突破奖励瓶颈，在三个模型规模上实现更优的自验证与推理性能，训练时间仅为现有方法的51%-71%。

Prefix-Safe Bayesian Belief Tracking for LLM Reasoning Reliability:Separating Calibration from Ranking

前缀安全贝叶斯信念追踪用于LLM推理可靠性：将校准与排序分离

Zhenghan Song, Yunyi Li, Yulong Liu

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 提出前缀安全贝叶斯信念追踪（SBBT）框架，通过分离概率质量与排序能力，在长链推理中实现可靠的在线校准与不确定性估计。

Knowledge Graph-Driven Expert-Level Reasoning for Neuroscience

知识图谱驱动的神经科学专家级推理

Jake Stephen, Niraj K. Jha

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Princeton University（普林斯顿大学电气与计算机工程系） 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

AI总结 本文通过从单一教科书构建知识图谱并生成问答监督，微调语言模型，实现超越大语言模型的专家级神经科学推理。

Compositional Consistency-Guided Decoding for Three-Way Logical Question Answering

面向三值逻辑问答的成分一致性引导解码

Tianyi Huang, Ming Hou, Jiaheng Su, Yutong Zhang, Ziling Zhang

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

AI总结 针对大语言模型在三值逻辑问答中的否定不一致和认知未知问题，提出一种轻量级测试时解码层CGD-PD，通过神经三值分类、符号否定一致性投影和定向二值蕴含探测，在FOLIO数据集上提升准确率4.4-6.8点并减少未知预测。

Comments Accepted at the ICML 2026 Workshop on Compositional Learning: Safety, Interpretability, and Agents

Verifiable Process Rewards for Agentic Reasoning

可验证过程奖励用于智能体推理

Huining Yuan, Zelai Xu, Huaijie Wang, Xiangmin Yi, Jiaxuan Gao, Xiao-Ping Zhang, Yu Wang, Chao Yu, Yi Wu

机构 * Tsinghua University（清华大学） 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 提出可验证过程奖励（VPR）框架，通过符号或算法预言机将密集的中间步骤验证转化为强化学习的逐轮监督信号，解决长程智能体推理中的信用分配问题，并在搜索、约束和后验验证三种场景中验证其有效性。

Comments Corrected minor typos and LLM-assisted data extraction errors. The main conclusions are unchanged

Beyond Similarity: Task-Aligned Retrieval for Language Models

超越相似性：面向语言模型的任务对齐检索

Zhixing Sun, Shenghe Xu, Tao Li

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

AI总结 提出任务对齐检索（TAG）框架，用基于适用性的规则选择替代基于相似性的检索，在规则驱动任务中显著提升性能并减少检索上下文。

Rethinking Video-Language Model from the Language Input Perspective

从语言输入角度重新思考视频-语言模型

Xiang Fang, Wanlong Fang, Changshuo Wang, Xiaoye Qu, Daizong Liu

机构 * School of Software Engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学软件学院） ； Nanyang Technological University, Singapore（新加坡南洋理工大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； Wuhan University（武汉大学） 纠错

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

AI总结 本文从语言输入角度出发，提出一种即插即用的框架，通过生成正负文本、属性文本推理和自加权损失，提升视频-语言模型的性能。

Comments Published in AAAI 2026

LACUNA: Safe Agents as Recursive Program Holes

LACUNA: 作为递归程序空洞的安全智能体

Yaoyu Zhao, Yichen Xu, Oliver Bračevac, Cao Nguyen Pham, Frank Zhengqing Wu, Martin Odersky

机构 * EPFL（苏黎世联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 提出LACUNA编程模型，通过类型化调用和编译时检查，让LLM智能体以递归程序空洞的方式安全地编写代码，实现表达性与安全性的统一。

Framing Matters: Addressing Framing Sensitivity in Decision-Making through Behaviorally-Grounded Value Alignment

框架至关重要：通过基于行为的价值对齐解决决策中的框架敏感性

Seojin Hwang, Minju Kim, Junhyuk Choi, JeongHyun Park, Hwanhee Lee

机构 * Chung-Ang University（Chung-Ang 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.CL

AI总结 本文提出Fragile基准测试框架，系统评估大语言模型在事实等价但不同框架输入下的决策稳定性，并设计Valign方法通过表示级干预有效降低框架引起的决策翻转。

Comments 29 pages, 7 figures, 31 tables

Do Agents Think Deeper? A Mechanistic Investigation of Layer-Wise Dynamics in Sequential Planning

智能体思考得更深吗？顺序规划中层间动力学的机制研究

Zhenyu Cui, Xiangzhong Luo

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 通过残差流探针、因果层跳跃干预和有效深度测量，研究了大型语言模型在自主智能体任务（多轮规划、工具使用、迭代状态更新）中层间动态的差异，发现智能体推理表现出与静态任务不同的深度分布，随着轨迹展开，模型逐步招募更多更深层，且后期出现更强的长距离层间依赖，同时残差更新从稳定特征积累转向重复校准，有效深度分析揭示了语义方向形成较早而深层对稳定最终输出仍必要的构建-精炼差距。

FinBoardBench: Benchmarking Dynamic Wealth Management and Strategic Financial Reasoning of LLMs via Board Game Simulations

FinBoardBench: 通过棋盘游戏模拟基准测试大语言模型的动态财富管理和战略金融推理

Xuesi Hu, Peng Wang, Jinpeng Miao, Xilin Tao, Caiwei Li, Yue Ma, Jie He, Qiancheng Zhang, Yuntao Zou, Dagang Li

机构 * School of Computer Science and Engineering, Macau University of Science and Technology, Macau, China（1 计算机科学与工程学院，澳门科技大学，澳门，中国） ； School of Economics, Anhui University, Anhui, China（2 经济学院，安徽大学，安徽，中国） ； SKLPlanets, Macau University of Science and Technology, Macau, China（3 SKLPlanets，澳门科技大学，澳门，中国） ； Department of Computer and Information Science, University of Macau, Macau, China（4 计算机与信息科学系，澳门大学，澳门，中国） ； School of Energy and Power Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Hubei, China（5 能源与动力工程学院，华中科技大学，湖北，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.CL

AI总结 提出基于三款经典金融棋盘游戏的评估套件FinBoardBench，测试大语言模型在动态财富管理、企业投资收购和竞争谈判等综合金融技能，发现模型虽具备基本规划能力但无法将静态推理转化为成功动态决策。

Comments Preprint

A Query Engine for the Agents

面向智能体的查询引擎

Kenny Daniel

机构 * Hyperparam（Hyperparam公司） 纠错

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

AI总结 提出一个轻量级、JS原生、支持异步SQL和LLM UDF的查询引擎Hyperparam，用于在AI应用中分析非结构化文本，性能优于DuckDB-WASM。

Comments 4 pages, 1 figure, 3 tables

Skill-Conditioned Gated Self-Distillation for LLM Reasoning

技能条件门控自蒸馏用于大语言模型推理

Jiazhen Huang, Xiao Chen, Xiao Luo, Yong Dai, Senkang Hu, Yuzhi Zhao

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Fudan University（复旦大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） 纠错

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

AI总结 提出技能条件门控自蒸馏（SGSD），通过从经验技能库中检索技能-错误对构建多教师池，并利用验证器验证教师极性，以鲁棒门控目标蒸馏信息性师生差异，在弱先验信息假设下提升数学推理性能。

Early Decisions Matter: Proximity Bias and Initial Trajectory Shaping in Non-Autoregressive Diffusion Language Models

早期决策至关重要：非自回归扩散语言模型中的邻近偏差与初始轨迹塑造

Jiyeon Kim, Sungik Choi, Yongrae Jo, Moontae Lee, Minjoon Seo

机构 * LG AI Research（LG人工智能研究） 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 本文通过分析非自回归扩散语言模型的推理动态，发现其存在邻近偏差导致的错误传播问题，并提出一种轻量级规划器和序列结束温度退火方法来引导早期令牌选择，从而显著提升推理与规划任务的性能。

Comments ICML 2026 Camera Ready

OmniVerifier-M1: Multimodal Meta-Verifier with Explicit Structured Recalibration

OmniVerifier-M1: 具有显式结构化重校准的多模态元验证器

Xinchen Zhang, Bowei Liu, Jiale Liu, Chufan Shi, Yizhen Zhang, Junhong Liu, Youliang Zhang, Zhiheng Li, Yujiu Yang, Ling Yang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； University of Southern California（南加州大学） ； Microcyto ； Princeton University（普林斯顿大学） 纠错

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

AI总结 提出OmniVerifier-M1，通过符号化元验证（如边界框）和解耦强化学习，实现多模态大模型的可靠细粒度验证与动态区域级自校正。

Comments ICML 2026. Project: https://github.com/Cominclip/OmniVerifier

Revealing Algorithmic Deductive Circuits for Logical Reasoning

揭示逻辑推理的算法演绎电路

Phuong Minh Nguyen, Tien Huu Dang, Naoya Inoue

机构 * Japan Advanced Institute of Science and Technology（日本科学技术先进研究院） 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.CL、cs.AI

AI总结 本研究通过因果中介分析定位大语言模型中负责逻辑推理步骤的注意力头，发现少量专用头处理事实和规则信息，而高层头促进信息整合和全局推理策略的出现。

Teaching and Evaluating LLMs to Reason About Polymer Design Related Tasks

教授和评估LLMs推理聚合物设计相关任务

Dikshya Mohanty, Mohammad Saqib Hasan, Syed Mostofa Monsur, Size Zheng, Benjamin Hsiao, Niranjan Balasubramanian

机构 * Stony Brook University（石溪大学） 纠错

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

AI总结 本文提出PolyBench基准数据集和知识增强推理蒸馏方法，使中小型语言模型在聚合物设计任务上性能接近前沿闭源LLM。

Towards Unified Vision-Language Models with Incomplete Multi-Modal Inputs

面向不完整多模态输入的统一视觉-语言模型

Xiang Fang, Wanlong Fang, Changshuo Wang, Keke Tang, Daizong Liu, Siyi Wang, Wei Ji

机构 * School of Software Engineering, Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学软件工程学院） ； Nanyang Technological University, Singapore（新加坡南洋理工大学） ； University College London（伦敦大学学院） ； Guangzhou University（广州大学） ； Wuhan University（武汉大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

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

AI总结 针对视频-语言模型在传感器失效导致模态不完整数据下的训练-测试不一致问题，提出首个统一的不完整视频-语言模型作为即插即用模块，提升多模态任务性能。

Comments Published in AAAI 2026

Agent Explorative Policy Optimization for Multimodal Agentic Reasoning

Agent探索性策略优化用于多模态Agent推理

Minki Kang, Shizhe Diao, Ryo Hachiuma, Sung Ju Hwang, Pavlo Molchanov, Yu-Chiang Frank Wang, Byung-Kwan Lee

机构 * NVIDIA ； KAIST（韩国科学技术院） 纠错

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

AI总结 针对多模态Agent推理中思考与工具使用的不对称性（Thinking-Acting Gap），提出AXPO算法，通过固定思考前缀并重采样工具调用及其延续，结合基于不确定性的前缀选择，显著提升工具使用率和模型性能。

Comments Project page: https://byungkwanlee.github.io/AXPO-page/