语言大模型 / LLM

AutoSizer: Automatic Sizing of Analog and Mixed-Signal Circuits via Large Language Model (LLM) Agents

AutoSizer: 通过大语言模型代理自动调整模拟和混合信号电路的尺寸

Xi Yu, Dmitrii Torbunov, Soumyajit Mandal, Yihui Ren

机构 * Artificial Intelligence Department, Brookhaven National Laboratory, Upton, NY（布鲁赫斯国家实验室人工智能部） ； Instrumentation Department, Brookhaven National Laboratory, Upton, NY 11973（布鲁赫斯国家实验室仪器部） 纠错

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

AI总结 提出AutoSizer，一种反射式LLM驱动的元优化框架，通过双循环结构统一电路理解、自适应搜索空间构建和优化编排，在模拟和混合信号电路尺寸调整中实现更优解质量、更快收敛和更高成功率。

Hierarchical Task Network Planning with LLM-Generated Heuristics

基于LLM生成启发式的层次任务网络规划

Felipe Meneguzzi, Alexandre Buchweitz, Augusto B. Corrêa, Victor Scherer Putrich, André Grahl Pereira

机构 * University of Aberdeen, UK（爱丁堡大学（英国）） ； PUCRS, Brazil（巴西普埃布拉联邦大学） ； University of Oxford, UK（牛津大学（英国）） ； Saarland University, Germany（萨尔大学（德国）） ； Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Brazil（巴西里约格兰德 do 南大学） 纠错

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

AI总结 研究利用大语言模型为层次任务网络规划生成搜索启发式，通过Pytrich规划器在六个基准领域评估，结果表明LLM生成的启发式在覆盖度上接近最优HTN规划器，并在83%的共享问题上显著减少搜索开销。

Comments 9 pages, 3 figures; submitted to NeurIPS 2026

Reliable Reasoning with Large Language Models via Preference-Based Maximum Satisfiability

基于偏好最大可满足性的大语言模型可靠推理

Pedro Orvalho, Marta Kwiatkowska, Guillem Alenyà, Felip Manyà

机构 * Artificial Intelligence Research Institute (IIIA) Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC)（人工智能研究所（IIIA）西班牙国家科学研究委员会（CSIC）） ； Department of Computer Science University of Oxford（计算机科学系牛津大学） ； Institut de Robòtica i Informàtica Industrial (IRI-CSIC-UPC)（机器人与信息工业研究所（IRI-CSIC-UPC）） 纠错

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

AI总结 提出一种混合推理方法，通过LLM生成代码将自然语言问题编码为偏好最大可满足性问题，由精确求解器求解并独立验证，显著提高可行性。

Comments 17 pages, 1 figure, 4 tables

Battery-Sim-Agent: Leveraging LLM-Agent for Inverse Battery Parameter Estimation

Battery-Sim-Agent: 利用LLM智能体进行电池逆参数估计

Jiawei Chen, Xiaofan Gui, Shikai Fang, Shengyu Tao, Shun Zheng, Weiqing Liu, Jiang Bian

机构 * Peking University（北京大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Chalmers University of Technology（皇家理工学院） 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.AI

AI总结 提出Battery-Sim-Agent框架，将电池逆参数估计重构为推理任务，利用LLM智能体与高保真模拟器闭环交互，通过物理假设和结构化参数更新，显著优于贝叶斯优化等黑箱优化方法。

Reasoning While Asking: Transforming Reasoning Large Language Models from Passive Solvers to Proactive Inquirers

边推理边提问：将推理型大语言模型从被动求解者转变为主动询问者

Xin Chen, Feng Jiang, Yiqian Zhang, Hardy Chen, Shuo Yan, Wenya Xie, Min Yang, Shujian Huang

机构 * National Key Laboratory for Novel Software Technology（新型软件技术国家重点实验室） ； Artificial Intelligence Research Institute（人工智能研究院） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology（深圳先进技术研究院） ； University of California, Santa Cruz（加州大学圣克鲁兹分校） ； University of Texas, Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校） ； University of Minnesota（明尼苏达大学） 纠错

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

AI总结 提出主动交互推理（PIR）范式，通过不确定性感知微调和用户模拟器策略优化，使LLM在推理中主动提问以澄清前提和意图不确定性，在数学推理、代码生成和文档编辑任务上显著提升准确率、通过率和BLEU值，同时减少近半推理计算和不必要交互。

Comments ACL Main Conference

Empathic Prompting: Non-Verbal Context Integration for Multimodal LLM Conversations

共情提示：多模态大语言模型对话中的非语言上下文整合

Lorenzo Stacchio, Andrea Ubaldi, Alessandro Galdelli, Maurizio Mauri, Emanuele Frontoni, Andrea Gaggioli

机构 * University of Macerata（马切拉塔大学） 纠错

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

AI总结 提出共情提示框架，通过集成面部表情识别服务将非语言情感线索隐式融入大语言模型对话，实现无需用户显式控制的流畅多模态交互。

Are LLMs Socially Adaptive? Contrasting Belief Evolution in Large Language Models and Humans

大型语言模型是否具有社会适应性？对比大型语言模型与人类的信念演化

Yu Lei, Hao Liu, Chengxing Xie, Songjia Liu, Zhiyu Yin, Canyu Chen, Guohao Li, Philip Torr, Zhen Wu

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Department of Psychological and Cognitive Sciences（心理与认知科学系） ； College AI（人工智能学院） ； School of Management（管理学院） ； Fudan University（复旦大学） ； Stevens Institute of Technology（史蒂文斯理工学院） ； Northwestern University（西北大学） ； University of Oxford（牛津大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出基于社会心理学的仿真基准FairMindSim和信念-奖励对齐行为演化模型BREM，通过连续经济游戏对比人类与LLM的决策动态，发现中等能力模型表现出过度惩罚的刚性攻击性，而前沿模型随推理能力提升趋向人类式的克制与宽容。

Comments KDD 2026 Oral

Mind Your Tone: Does Tone Alter LLM Performance?

注意你的语气：语气会改变LLM的性能吗？

Om Dobariya, Akhil Kumar

机构 * 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(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；prompting(abstract)

AI总结 研究提示语气变化如何影响大语言模型在客观选择题上的准确性，发现语气效应系统但高度依赖模型，并提出了解释语气如何调节内部推理模式的路由框架。

Comments 10 pages, 6 tables, 1 figure. Accepted as a full paper at the Thirty-second Americas Conference on Information Systems (AMCIS 2026), Reno. Follow-up to arXiv:2510.04950

Does The Way You Plan Matter? An Empirical Study of Planning Representations for LLM Web Agents

计划方式重要吗？LLM网络代理计划表示的实证研究

Alejandra Zambrano, Sara Vera Marjanovic, Imene Kerboua, Xing Han Lù, Leila Kosseim

机构 * Concordia University（康科德大学） ； Mila - Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； University of Copenhagen（哥本哈根大学） ； Universite Claude Bernard Lyon（克莱尔蒙特-伯恩大学） ； McGill University（麦吉尔大学） 纠错

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

AI总结 本研究提出PlanAhead框架，通过自动难度分类和四种计划表示（顺序子目标、叙述、伪代码、检查清单）的对比实验，发现计划表示形式和生成计划的LLM显著影响网络代理的鲁棒性和任务成功率。

Comments Extended version of paper submitted to EMNLP, waiting for acceptance

Spurious Prompts: Can Irrelevant Prompts Steer Large Language Models?

虚假提示：无关提示能否引导大型语言模型？

Pawel Batorski, Abtin Pourhadi, Jerzy Sarosiek, Przemyslaw Spurek, Paul Swoboda

机构 * Heinrich Heine University Düsseldorf（海因里希·海因斯大学多特蒙德分校） ； Jagiellonian University（雅盖隆大学） ； IDEAS Research Institute（IDEAS研究所） 纠错

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

AI总结 研究语义无关的提示（虚假提示）对大型语言模型行为的影响，提出黑盒搜索方法发现此类提示，并证明其在多个基准和模型上能显著影响模型输出。

Thinking Fast, Thinking Wrong: Intuitiveness Modulates LLM Counterfactual Reasoning in Policy Evaluation

快思考，错思考：直觉性调节LLM在政策评估中的反事实推理

Yanjie He

机构 * Independent Researcher（独立研究者） 纠错

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

AI总结 本研究构建了一个基于经济学和社会科学实证案例的基准，通过8000次实验评估大型语言模型在政策评估中的反事实推理，发现链式思维提示在反直觉案例中效果显著减弱，且直觉性是主导因素，表明模型存在知识-推理分离。

Comments 10 pages, 6 figures, 6 tables

Unifying Temporal and Structural Credit Assignment in LLM-Based Multi-Agent Prompt Optimization

统一基于LLM的多智能体提示优化中的时间与结构信用分配

Wenwu Li, Yuran Song, Mingze Zhao, Bo Jin, Wenhao Li

机构 * Tongji University（同济大学） ； The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

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

AI总结 提出通过时间信用（状态空间瓶颈识别关键轮次）和结构信用（固定角色策略隔离智能体贡献）分解误差信号，并利用离散言语化块坐标下降算法迭代优化角色提示和聚合协议，降低查询复杂度并提升性能。

Comments 15 pages, 4 figures, 6 tables

Agora: Toward Autonomous Bug Detection in Production-Level Consensus Protocols with LLM Agents

Agora: 面向生产级共识协议中自主漏洞检测的LLM智能体

Xiang Liu, Sa Song, Zhaowei Zhang, Huiying Lan, Jason Zeng, Ming Wu, Michael Heinrich, Yong Sun, Ceyao Zhang

机构 * School of Computing, National University of Singapore（新加坡国立大学计算机学院） ； School of Information and Telecommunication Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学信息与电信工程学院） ； Peking University（北京大学） ； G Labs（0G实验室） 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Agora，一个领域感知的多智能体框架，通过假设驱动测试和LLM协作，在Raft、EPaxos、HotStuff、BullShark四个共识实现中发现15个未知协议级逻辑漏洞，而现有LLM方法未能检测到任何此类漏洞。

Comments 35 pages, 4 figures

A Matter of Interest: Understanding Interestingness of Math Problems in Humans and Language Models

兴趣问题：理解人类与语言模型对数学问题的兴趣度

Shubhra Mishra, Yuka Machino, Gabriel Poesia, Albert Jiang, Joy Hsu, Adrian Weller, Challenger Mishra, David Broman, Joshua B. Tenenbaum, Mateja Jamnik, Cedegao E. Zhang, Katherine M. Collins

机构 * KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院） ； Stanford University（斯坦福大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Kempner Institute at Harvard University（哈佛大学肯普尼研究所） ； Mistral AI 纠错

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

AI总结 通过比较大型语言模型与不同数学背景人群对数学问题的兴趣度评分，研究LLM在兴趣判断上与人类的一致性，并评估其生成有趣问题的能力。

Comments Published at the Math-AI Workshop, NeurIPS 2025

GPS-Enhanced Tourist Mobility Modeling with Seasonal Spatial Priors and LLM-Based Activity Chain Generation

基于季节性空间先验和LLM活动链生成的GPS增强游客移动性建模

Yifan Liu, Yanling Sang, Xishun Liao, Morgan Sun, Bo Yang, Zhiyuan Zhang, Chris Stanford, Haoxuan Ma, Jiaqi Ma

机构 * UCLA Mobility Lab, Department of Civil and Environmental Engineering, University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校移动实验室，土木与环境工程系，加州大学洛杉矶分校） ； Novateur Research Solutions（Novateur研究解决方案） ； University of Central Florida（中央佛罗里达大学） 纠错

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

AI总结 提出一种四阶段仿真框架，结合GPS和调查数据推导的月份条件空间先验、游客人口统计信息、距离可行区域序列分配以及基于LLM的活动链生成，以解决游客移动性建模中非例行、吸引驱动且对旅行目的、季节和成员组成高度敏感的问题。

DenseSteer: Steering Small Language Models towards Dense Math Reasoning

DenseSteer: 引导小型语言模型进行密集数学推理

Yang Ouyang, Shuhang Lin, Jung-Eun Kim

机构 * North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学） ； Rutgers University（罗格斯大学） 纠错

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

AI总结 提出DenseSteer，一种无需训练的推理时引导框架，通过调节内部表征向密集推理模式靠拢，提升小型模型在多步数学推理中的准确性。

Comments ICML 2026

Beyond 3D VQAs: Injecting 3D Spatial Priors into Vision-Language Models for Enhanced Geometric Reasoning

超越3D VQA：将3D空间先验注入视觉-语言模型以增强几何推理

Chun-Hsiao Yeh, Shengyi Qian, Manchen Wang, Yi Ma, Joseph Tighe, Fanyi Xiao

机构 * FAIR at Meta（Meta的FAIR） 纠错

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

AI总结 提出GASP框架，通过将几何先验注入LLM的Transformer层，利用对比损失和深度一致性监督训练，显著提升VLM的3D空间推理能力，在多个基准上取得大幅提升。

Comments CVPR 2026. Project page: https://danielchyeh.github.io/GASP/

TRACE: Toulmin-based Reasoning Assessment through Constructive Elements for LLM CoT Evaluation

TRACE: 基于图尔敏论证元素的 LLM 思维链推理评估

Yundong Kim, Heyoung Yang

机构 * Applied Agent Research Center, Korea Institute of Science（应用智能代理研究中心，韩国科学技术信息研究所） ； Department of Computer Science and Engineering, University of Seoul, Republic of Korea（首尔大学计算机科学与工程系，大韩民国） 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.AI

AI总结 提出 TRACE 指标，结合图尔敏论证理论与弗拉维尔元认知框架分析思维链推理结构，实验表明与基准准确率强相关（r=0.74）并可作为有效强化学习奖励信号。

Comments 23 pages, Accepted at ICML 2026

Unlocking the Working Memory of Large Language Models for Latent Reasoning

解锁大型语言模型的工作记忆以实现潜在推理

Lukas Aichberger, Sepp Hochreiter

机构 * ELLIS Unit Linz and LIT AI Lab, Institute for Machine Learning, Johannes Kepler University Linz, Austria（林茨ELLIS单元和LIT AI实验室，机器学习研究所，约翰·凯撒大学林茨，奥地利） ； NXAI GmbH, Linz, Austria（NXAI公司，林茨，奥地利） 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、cs.AI

AI总结 提出一种名为RiM的潜在推理方法，通过固定记忆块替代自回归生成中间推理步骤，在单次前向传播中实现计算高效的潜在推理。

Comments Preprint

Thinking Before Constraining: A Unified Decoding Framework for Large Language Models

先思考再约束：大型语言模型的统一解码框架

Ngoc Trinh Hung Nguyen, Alonso Silva, Laith Zumot, Liubov Tupikina, Armen Aghasaryan, Mehwish Alam

机构 * Télécom Paris, Institut Polytechnique de Paris（巴黎电信学院，巴黎理工学院） ； Nokia Bell Labs（诺基亚贝尔实验室） ； Nokia（诺基亚） 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、cs.AI

AI总结 提出In-Writing混合方法，通过触发令牌将自由形式推理与结构化解码解耦，在分类和推理任务上准确率提升高达27%。

Comments v2-EMNLP

Adaptive Interviewing for Persona Simulation in LLMs: Evidence-Grounded Reasoning Improves Decision Alignment

面向LLM人格模拟的自适应访谈：基于证据的推理提升决策对齐

Ruoxi Su, Yuhan Liu, Jingyu Hu

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； Independent Researcher（独立研究员） 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.CL、cs.AI

AI总结 提出自适应访谈框架，通过结构化三阶段对话收集人格相关信息，并基于访谈记录评估LLM在道德困境场景中模拟个体决策的能力，发现基于后续追问的证据推理能显著提升预测准确性。

Comments 20 pages, 2 figures, 12 tables

KairosAgent: Agentic Time Series Forecasting with Fused Semantic Reasoning

KairosAgent：融合语义推理的智能体时间序列预测

Kun Feng, Ziwei Shan, Yuchen Fang, Yiyang Tan, Sihan Lu, Shuqi Gu, Lintao Ma, Xingyu Lu, Kan Ren

机构 * School of Information Science and Technology, ShanghaiTech University（信息科学与技术学院，上海科技大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） 纠错

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

AI总结 提出KairosAgent框架，通过结合基于LLM的推理器和基于TSFM的预测器，并引入强化学习范式，实现跨模态时间序列的零样本预测。

GRUFF: LLM Pronoun Fidelity, Reasoning, and Biases in German

GRUFF：德语中LLM的代词忠实度、推理与偏见

Fabian Mewes, Anne Lauscher, Vagrant Gautam

机构 * JobMatchMe GmbH（JobMatchMe公司） ； Trustworthy AI Lab（可信人工智能实验室） ； Heidelberg Institute for Theoretical Studies（海德堡理论研究所） 纠错

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

AI总结 通过构建大规模德语数据集GRUFF，研究大型语言模型在四种性别一致系统与四组代词上的代词忠实度，发现模型在无显式上下文时对阳性和阴性实体表现出强语法一致，但对新代词xier和en较弱，且职业刻板印象在不同语法格和模型间相关性低。

HEART-Bench: Do LLM Agents Exhibit Human-like Psychology?

HEART-Bench: 大语言模型智能体是否表现出类似人类的心理学？

Weihan Peng, Chenxu Zhang, Qianao Wang, Yuling Shi, Heng Lian, Qihong Mao, Jiahao Pang, Chunliang Feng, Bowen Li, Xiaodong Gu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Imperial College London（伦敦帝国理工学院） ； Quwan Group（启元集团） ； University of Washington（华盛顿大学） ； South China Normal University（华南师范大学） 纠错

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

AI总结 提出HEART-Bench基准，通过构建基于大五人格和自传体记忆的虚拟角色，在DIAMONDS情境框架下评估LLM智能体能否展现一致的人类心理特征。

Comments GitHub: https://github.com/peng-weihan/HEART-BENCH

In-Place Feedback: Reliable Refinement for Multi-Turn Expert-LLM Collaboration

原地反馈：多轮专家-LLM协作的可靠精炼方法

Youngbin Choi, Minjong Lee, Saemi Moon, Seunghyuk Cho, Chaehyeon Chung, MoonJeong Park, Dongwoo Kim

机构 * Graduate School of Artificial Intelligence, POSTECH（POSTECH人工智能研究生院） ； Department of Computer Science and Engineering, POSTECH（POSTECH计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 提出原地反馈交互范式，通过用户直接编辑模型先前响应并让模型从编辑上下文继续生成，在五个推理密集型基准上优于标准多轮反馈且更省token，用户研究证实其能提高最终输出满意度并降低疲劳。

Comments 42pages

Benchmarking LLM-Assisted Blue Teaming via Standardized Threat Hunting

通过标准化威胁狩猎评估LLM辅助蓝队

Yuqiao Meng, Luoxi Tang, Feiyang Yu, Xi Li, Guanhua Yan, Ping Yang, Zhaohan Xi

机构 * State University of New York at Binghamton（纽约州立大学布ingham顿分校） ； University of Alabama at Birmingham（阿拉巴马大学伯明翰分校） ； Duke University（杜克大学） 纠错

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

AI总结 本文提出CyberTeam基准，通过构建标准化工作流和模块化操作步骤，评估大语言模型在蓝队威胁狩猎中的有效性，并揭示标准化设计带来的改进与开放式推理的局限性。

Comments ICML'26

When Should a Robot Think? Resource-Aware Reasoning via Reinforcement Learning for Embodied Robotic Decision-Making

机器人何时应该思考？基于强化学习的资源感知推理在具身机器人决策中的应用

Jun Liu, Pu Zhao, Zhenglun Kong, Xuan Shen, Peiyan Dong, Fan Yang, Lin Cui, Hao Tang, Geng Yuan, Wei Niu, Wenbin Zhang, Xue Lin, Gaowen Liu, Yanzhi Wang, Dong Huang

机构 * Robotics Institute, Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学机器人研究所） ； Northeastern University（东北大学） ； Harvard University（哈佛大学） ； Cornell University（康奈尔大学） ； MIT（麻省理工学院） ； Fujitsu Research of America（美国富士通研究） ； Tsinghua University（清华大学） ； Peking University（北京大学） ； University of Georgia（佐治亚大学） ； Florida International University（佛罗里达国际大学） ； EmbodyX Inc（EmbodyX公司） ； Cisco Systems（思科系统） 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.AI、cs.LG

AI总结 提出RARRL框架，通过强化学习学习高层编排策略，使具身代理能自适应决定是否调用LLM推理、选择推理角色及分配计算预算，以平衡推理开销与任务成功率。

SpecBench: Evaluating Specification-Level Reasoning for Software Engineering LLM Agents

SpecBench: 评估软件工程LLM代理的规约级推理能力

Grant Hamblin, Kevin Song, Zhanda Zhu, Anand Jayarajan, Sihang Liu, Nandita Vijaykumar, Gennady Pekhimenko

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,title_cn)

AI总结 提出SpecBench基准，通过从RFC过程中提取任务，评估LLM代理在无执行反馈下识别初始设计提案中遗漏、歧义、不一致或错误假设的规约级推理能力。

Inferring Code Correctness from Specification

从规约推断代码正确性

Tambon Florian, Papadakis Mike

机构 * University of Luxembourg（卢森堡大学） 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.AI

AI总结 提出TRAILS方法，通过基于规约的类别划分生成测试输入并执行，利用LLM评估输入输出对是否符合规约，从而推断代码正确性，在LiveCodeBench和CoCoClaNeL数据集上相比基线方法提升了马修斯相关系数并增强了稳定性。

Harmonizing Real-Time Constraints and Long-Horizon Reasoning: An Asynchronous Agentic Framework for Dynamic Scheduling

协调实时约束与长视距推理：一种用于动态调度的异步智能体框架

Shijie Cao, Yuan Yuan, Jing Liu

机构 * School of Computer Science and Engineering, Beihang University, Beijing 100191, China（北京航空航天大学计算机科学与工程学院） ； Shenzhen Loop Area Institute, Shenzhen, China（深圳环形区研究所） ； Qingdao Research Institute, Beihang University（青岛研究院） ； Hangzhou Innovation Institute, Beihang University（杭州创新研究院） ； School of Artificial Intelligence, Xidian University, Xi’an 710071, Shaanxi, China（西安电子科技大学人工智能学院） ； Guangzhou Institute of Technology, Xidian University, Guangzhou 510555, Guangdong, China（广州技术研究所） 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.AI

AI总结 提出RACE-Sched异步智能体框架，通过双流架构解耦策略执行与逻辑推理，利用LLM合成和验证符号启发式规则，在保证实时性的同时提升动态调度质量。