语言大模型 / LLM

Training-Free Composed Video Retrieval via Visual Representation-Guided Video-LLM Reasoning

基于视觉表示引导的视频-大语言模型推理的无训练组合视频检索

Yang Liu, Qianqian Xu, Peisong Wen, Siran Dai, Qingming Huang

机构 * School of Computer Science and Technology, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学计算机科学与技术学院） ； State Key Laboratory of AI Safety, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences（中国科学院人工智能安全国家重点实验室） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； 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） 纠错

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

AI总结 提出无训练框架，先利用冻结DINOv3模型筛选视觉相关候选，再通过大视觉语言模型评估指令匹配，最后推理精化，在CVPR 2026挑战赛中取得48.78 Recall@1和51.48 Recall@5。

Comments CVPR 2026, VidLLMs workshop

Prototype Transformer: Towards Language Model Architectures Interpretable by Design

原型Transformer：迈向可解释设计的语言模型架构

Yordan Yordanov, Matteo Forasassi, Bayar Menzat, Ruizhi Wang, Chang Qi, Markus Kaltenberger, Amine M'Charrak, Tommaso Salvatori, Thomas Lukasiewicz

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 提出原型Transformer（ProtoT），一种用线性代价原型模块替代二次代价自注意力的自回归语言模型架构，原型自动捕获可命名概念，提升可解释性并支持行为编辑。

Comments Accepted at ICML 2026. Equal contribution: Yordan Yordanov and Matteo Forasassi. 40 pages, 28 figures, 22 tables

A Primer in Post-Training Reasoning Data: What We Know About How It Works

后训练推理数据入门：我们对其运作机制的了解

Yaoming Li, Guangxiang Zhao, Qilong Shi, Lin Sun, Xiangzheng Zhang, Tong Yang

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

AI总结 本文综述了后训练推理数据的类型、效用、构建方法和扩展规律，为未来推理数据发布和后训练方案提供归因框架。

Comments 22 pages. Project Repository: https://github.com/RenBing-Sumeru/Awesome-LLM-Reasoning-Data

HarnessForge: Joint Harness and Policy Evolution for Adaptive Agent Systems

HarnessForge：面向自适应智能体系统的协同框架与策略进化

Mingju Chen, Can Lv, Guibin Zhang, Heng Chang, Shiji Zhou

机构 * Beijing Advanced Innovation Center for Future Blockchain and Privacy Computing, School of Artificial Intelligence, Beihang University（北京未来区块链与隐私计算先进创新中心，人工智能学院，北京航空航天大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

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

AI总结 提出HarnessForge元自适应框架，通过框架-策略协同进化实现LLM智能体系统的全系统自适应，在多个基准上显著提升性能。

Comments 25 pages, 13 figures

PATRA: Pattern-Aware Alignment and Balanced Reasoning for Time Series Question Answering

PATRA: 面向时间序列问答的模式感知对齐与平衡推理

Junkai Lu, Peng Chen, Xingjian Wu, Yang Shu, Chenjuan Guo, Christian S. Jensen, Bin Yang

机构 * East China Normal University, Shanghai, China（华东师范大学） ； Aalborg University, Aalborg, Denmark（奥胡斯大学） 纠错

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

AI总结 针对现有LLM方法在时间序列推理中忽略模式提取和简单任务主导学习的问题，提出模式感知对齐与平衡推理模型PATRA，通过提取趋势和季节模式实现深度对齐，并设计任务感知平衡奖励以协调不同难度任务的学习，在多种时间序列问答任务中优于强基线。

Comments Accepted By ICML 2026

Global PIQA: Evaluating Commonsense Reasoning Across 100+ Languages and Cultures

Global PIQA：评估跨100多种语言和文化的常识推理

Tyler A. Chang, Catherine Arnett, Abdelrahman Sadallah, Abdelrahman Eldesokey, Abeer Kashar, Abolade Daud, Abosede Grace Olanihun, Adamu Labaran Mohammed, Adeyemi Praise, Adhikarimayum Meerajita Sharma, Aditi Gupta, Adril Putra Merin, Adwoa Bremang, Afitab Iyigun, Afonso Simplício, Ahmed Essouaied, Aicha Chorana, Akhil Eppa, Akintunde Oladipo, Akriti Kuri, Akshay Ramesh, Aleksei Dorkin, Alfred Malengo Kondoro, Alham Fikri Aji, Ali Eren Çetintaş, Allan Hanbury, Alou Dembele, Alp Niksarli, Álvaro Arroyo, Amin Bajand, Amol Khanna, Ana Chkhaidze, Ana Carolina Condez, Anamaria-Roberta Hartl, Andiswa Mkhonto, Andrew Hoblitzell, Andrew Tran, Angelos Poulis, Anirban Majumder, Anjali Chaudhary, Anna Vacalopoulou, Annette Kuuipolani Kanahele Wong, Annika Simonsen, Anton Kovalev, Anupam Nayak, Ashvanth S, Ayodeji Lana, Ayu Purwarianti, Bashar Alhafni, Benedict Busole, Bernard Ghanem, Bharti Nathani, Biljana Stojanovska Đurić, Blessing Ogundipe, Bolaotan Agbonile, Bragi Bergsson, Bruce Torres Fischer, Burak Tutar, Burcu Çınar, Cade Kane, Can Udomcharoenchaikit, Chadi Helwe, Chaithra Reddy Nerella, Chen Cecilia Liu, Chiamaka Nwokolo, Christopher Homan, Clément Sampebgo, Cristina España-Bonet, Cynthia Amol, Daeyoep Lee, Dan Saattrup Smart, Dana Arad, Daniil Dzenhaliou, Dasol Choi, David Liu, David Semedo, David Anugraha, Deborah Popoola, Deividas Mataciunas, Delphine Nyaboke, Dennis Owusu, Dhyuthy Krishna Kumar, Diogo Tavares, Diogo Glória-Silva, Divyanshu Goyal, DongGeon Lee, E. Kelly Buchanan, Ebele Nwamaka Anajemba, Egonu Ngozi Grace, Elena Mickel, Elias Herranen, Eliza Acharya, Eman Nisar, Emile Anand, Emmanuel Habumuremyi, Emuobonuvie Maria Ajiboye, Eryawan Presma Yulianrifat, Esther Adenuga, Ewa Rudnicka, Faith Itiola, Faran Taimoor Butt, Fareeha Fayyaz Sheikh, Fathima Thekkekara, Fatima Haouari, Faustin Nsengiyumva, Fenal Ashokbhai Ilasariya, Filbert Aurelian Tjiaranata, Firas Laakom, Francesca Grasso, Francesco Periti, Francesco Orabona, Gbenga Kayode Solomon, Genta Indra Winata, Gia Nghia Ngo, Gloria Udhedhe-oze, Gonçalo Vinagre, Gopi Naga Sai Ram Challagolla, Gorka Urbizu-Garmendia, Gouthami Vadithya, Guijin Son, Gulnaz Abdykadyrova, Gyan Swaroop Mohapatra, Hafeez Ullah, Hafsteinn Einarsson, Hai Hu, Hamidreza Saffari, Hamza Zaidi, Haopeng Zhang, Harethah Abu Shairah, Harry Vuong, Hele-Andra Kuulmets, Hitesh Laxmichand Patel, Houda Bouamor, Hwanjo Yu, Iben Nyholm Debess, İbrahim Ethem Deveci, Ikhlasul Akmal Hanif, Ikhyun Cho, Inês Vieira, Inês Calvo, Isaac Manzi, Ismael Illa Salifou, Ismail Daud, Ismail Yusuf, Itay Itzhak, Ivan Zhelyazkov, Ivan Belashkin, Ivan Spada, Jacob Brinton, Jafar Isbarov, Jaka Čibej, Jan Kocoń, Jan Cuhel, Jauza Krito, Jebish Purbey, Jennifer Za, Jennifer Mickel, Jenny Kunz, Jessica Ratovondranto, Jeyarajalingam Varsha, Jihae Jeong, Jimena Tena Dávalos, Jinu Lee, João Magalhães, John Seon Keun Yi, Jongin Kim, Joseph Chataignon, Joseph Marvin Imperial, Jubeerathan Thevakumar, Judith Land, Julia Alekseenko, Junchen Jiang, Jungwhan Kim, Kairit Sirts, Kamesh R, Kamesh V, Kanda Tshinu, Kätriin Kukk, Kaustubh Ponkshe, Kavsar Huseynova, Ke He, Kenneth Enevoldsen, Kent Joshua Alvarez, Kerem Zaman, Khalil Mrini, Kian Kyars, Komal Gour, Krishnakumar Lainitha, Krister Kruusmaa, Kunal Mukherjee, Kusum Chouhan, Laura Castro, Laura M. Porrino-Moscoso, Lenny Sivi Za Nzambi, Leshem Choshen, Levent Sencan, Lilja Øvrelid, Lisa Alazraki, Loretta Oma Jones, Lovina Ehimen-Ugbede, Luheerathan Thevakumar, Luxshan Thavarasa, Mahnoor Malik, Mamadou K. Keita, Mansi Jangid, Marco De Santis, Marcos Garcia, Marek Šuppa, Mariam D'Ciofalo, Marii Ojastu, Marium Attaullah, Maryam Sikander, Mausami Narayan, Maximos Skandalis, Mehak Mehak, Mehmet İlteriş Bozkurt, Melaku Bayu, Menan Velayuthan, Mhasilenuo Vizo, Michael Leventhal, Michał Marcińczuk, Mina Almasi, Mirna Potočnjak, Mithil Bangera, Mohammadamin Shafiei, Mohiba Ansari, Mridul Sharma, Mrityunjaya Indoria, Mughees Ur Rehman, Muhammad Ravi Shulthan Habibi, Murat Kolić, Murat Barkın Kınay, Nada Galant, Naina Singh Rathore, Naphat Permpredanun, Narada Maugin, Nathalie Norman, Nicholas Kluge Corrêa, Nikola Ljubešić, Nirmal Thomas, Nisansa de Silva, Nisheeth Joshi, Nitish Ponkshe, Nizar Habash, Nneoma Udeze, Noel Thomas, Noémi Ligeti-Nagy, Nouhoum Coulibaly, Odunayo Ogundepo, Odunayo Kareemat Buliaminu, Oghojafor Godswill Fejiro, Okechukwu God'spraise, Olanrewaju Samuel, Olaoye Deborah Oluwaseun, Olasoji Akindejoye, Olga Snissarenko, Onyinye Anulika Chiemezie, Orkun Kınay, Osman Tursun, Oyelade Oluwafemi Joshua, Oyesanmi Fiyinfoluwa, Pablo Rodríguez, Pablo Gamallo, Palak Arora, Pedro Valente, Peter Rupnik, Philip Oghenesuowho Ekiugbo, Prakhar Agarwal, Pramit Sahoo, Prokopis Prokopidis, Pua Niau-Puhipau, Quadri Yahya, Rachele Mignone, Raghav Singhal, Rahul Raja, Ram Mohan Rao Kadiyala, Raphael Merx, Rasmus Larsen, Ratnavel Rajalakshmi, Rishav Ghosh, Romina Oji, Ron Kekeha Solis, Rui Guerra, Rushikesh Zawar, Sa'ad Nasir Bashir, Saeed Alzaabi, Sahil Sandeep, Sai Pavan Batchu, Sai Sandeep Kantareddy, Saleha Muzammil, Salsabila Zahirah Pranida, Sam Buchanan, Samuel Rutunda, Sander Land, Sarah Sulollari, Sardar Ali, Saroj Sapkota, Sarveswaran Kengatharaiyer, Saulius Tautvaisas, Sayambhu Sen, Sayantani Banerjee, Sebastien Diarra, Segun Afolayan, Senthilnathan M, Sewoong Lee, Shaan Shah, Shankar Venkitachalam, Sharifa Djurabaeva, Sharon Ibejih, Shivanya Shomir Dutta, Siddhant Gupta, Silvia Paniagua Suárez, Sina Ahmadi, Sivasuthan Sukumar, Siyuan Song, Snegha A, Sokratis Sofianopoulos, Sona Elza Simon, Sonja Benčina, Sophie Gvasalia, Sphurti More, Spyros Dragazis, Stefan Milosavljević, Stephan P. Kaufhold, Suba S, Sultan Alrashed, Surangika Ranathunga, Taiga Someya, Taja Kuzman Pungeršek, Tal Haklay, Tasi'u Jibril, Tatsuya Aoyama, Tea Abashidze, Terenz Jomar Dela Cruz, Terra Blevins, Themistoklis Nikas, Theresa Idoko, Thu Mai Do, Tilek Chubakov, Tina Munda, Tobiloba Owoeye, Tommaso Gargiani, Uma Rathore, Uni Johannesen, Uwuma Ugwu, Vallerie Alexandra Putra, Vanya Bannihatti Kumar, Varvara Arzt, Vasily Konovalov, Vasudevan Nedumpozhimana, Viktoria Ondrejova, Viktoryia Horbik, Vishnu Vardhan Reddy Kummitha, Vuk Dinić, Walelign Sewunetie, Winston Wu, Xiaojing Zhao, Yacouba Diarra, Yaniv Nikankin, Yash Mathur, Yash Bagla, Yeshil Bangera, Yixi Chen, Yiyuan Li, Yolanda Xavier, Yonatan Belinkov, Zaid Alyafeai, Zhargal Batozargalova, Zhengyang Shan, Zhi Rui Tam, Zilu Tang, Zuzana Nadova, Baber Abbasi, Stella Biderman, David Stap, Duygu Ataman, Fabian Schmidt, Hila Gonen, Jiayi Wang, David Ifeoluwa Adelani

机构 * th Multilingual Representation Learning (MRL) Workshop（第五届多语言表示学习（MRL）研讨会） 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Global PIQA，一个由全球350多位研究人员手工构建的、覆盖100多种语言和文化的参与式常识推理基准，用于评估大语言模型在不同语言和文化中的表现。

Comments Preprint

OGLS-SD: On-Policy Self-Distillation with Outcome-Guided Logit Steering for LLM Reasoning

OGLS-SD：基于结果引导的对数几率操控的在线自蒸馏用于大语言模型推理

Yuxiao Yang, Xiaoyun Wang, Weitong Zhang

机构 * UNC Chapel Hill（UNC夏洛特山分校） 纠错

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

AI总结 提出OGLS-SD框架，通过结果奖励校准教师对数几率，解决在线自蒸馏中师生响应模式不匹配导致的训练不稳定问题，提升数学推理性能。

Comments 17 pages, 10 figures, 5 tables

ForestHG-Trace: Traceable Long-Horizon Ecological Reasoning over Large-Scale Forest Scenes

ForestHG-Trace: 大规模森林场景下的可追踪长程生态推理

Zihang Cheng, Duanchu Wang, Cheng Li, Jing Huang, Huanzhao Fu, Di Wang

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(summary_cn,abstract)

AI总结 提出ForestHG-Trace框架，通过生态超图表示和LLM引导的确定性工具链，实现森林场景中可追踪的多步生态推理，并构建ForestTraceQA基准，显著提升长程生态问答的准确性和执行忠实度。

Comments It has theoretical flaws and experimental errors

SpaceTools: Tool-Augmented Spatial Reasoning via Double Interactive RL

SpaceTools: 通过双交互强化学习实现工具增强的空间推理

Siyi Chen, Mikaela Angelina Uy, Chan Hee Song, Faisal Ladhak, Adithyavairavan Murali, Qing Qu, Stan Birchfield, Valts Blukis, Jonathan Tremblay

机构 * NVIDIA ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

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

AI总结 提出双交互强化学习（DIRL）框架，通过两阶段训练让视觉语言模型学会协调多种工具（如深度估计、分割、姿态估计）进行精确空间推理，在多个基准上达到最优性能。

Comments CVPR 2026

Language Modeling with Hyperspherical Flows

超球面流语言建模

Justin Deschenaux, Caglar Gulcehre

机构 * EPFL（苏黎世联邦理工学院） ； Microsoft AI（微软人工智能） 纠错

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

AI总结 提出一种在超球面潜空间中进行连续流语言建模的方法 S-FLM，通过旋转向量和交叉熵学习速度场，避免独热向量开销，在大型词汇推理任务上显著提升性能，缩小了与掩码扩散模型的差距。

Vision-Language Models Mistake Head Orientation for Gaze Direction: Nonverbal Conversation Cues

视觉-语言模型将头部方向误认为注视方向：非语言对话线索

Zory Zhang, Pinyuan Feng, Bingyang Wang, Tianwei Zhao, Suyang Yu, Qingying Gao, Hokin Deng, Ziqiao Ma, Yijiang Li, Dezhi Luo

机构 * Brown University（布朗大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Emory University（埃默里大学） ； Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学） ； University of Washington（华盛顿大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； UC San Diego（圣地亚哥大学） 纠错

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

AI总结 本研究通过控制头部方向的实验发现，视觉-语言模型（VLMs）在推断注视目标时主要依赖头部方向而非眼睛外观，导致与人类存在显著性能差距，并指出数据偏差是主要原因。

Comments Accepted by ACL 2026. Project page at https://zoryzhang.github.io/gaze/

PaperVoyager : Building Interactive Web with Visual Language Models

PaperVoyager：利用视觉语言模型构建交互式网页

Dasen Dai, Biao Wu, Meng Fang, Wenhao Wang

机构 * Vast Intelligence Lab（vast 智能实验室） ； UTS（UTS大学） ； University of Liverpool（利物浦大学） 纠错

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

AI总结 提出PaperVoyager框架，将研究论文自动转化为可执行的交互式网页系统，通过显式建模机制和交互逻辑，显著提升生成系统的质量。

Comments 9 pages, 5 figures

d2: Improving Reasoning in Diffusion Language Models via Trajectory Likelihood Estimation

d2: 通过轨迹似然估计改进扩散语言模型的推理能力

Guanghan Wang, Gilad Turok, Yair Schiff, Marianne Arriola, Volodymyr Kuleshov

机构 * Cornell University, Cornell Tech（康奈尔大学，康奈尔科技） 纠错

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

AI总结 提出d2框架，通过新的策略梯度算法和轨迹似然估计，显著提升扩散语言模型在逻辑与数学推理任务上的性能。

Comments ICML 2026. project page: https://guanghanwang.com/d2

LC-ERD: Mining Latent Logic for Self-Evolving Reasoning via Consistency-Regulated Reward Decomposition

LC-ERD：通过一致性调节奖励分解挖掘潜在逻辑以实现自我进化推理

Yanyu Chen, Jiyue Jiang, Dianzhi Yu, Zheng Wu, Jiahong Liu, Jiaming Han, Xiao Guo, Jinhu Qi, Yu Li, Yifei Zhang, Irwin King

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） ； Fudan University（复旦大学） 纠错

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

AI总结 针对大语言模型推理中高质量过程数据稀缺的问题，提出LC-ERD框架，通过潜在逻辑挖掘和一致性调节的奖励分解，实现自我对齐与推理进化。

Comments Accepted in SIGKDD 2026 Research Track

ES-Merging: Biological MLLM Merging via Embedding Space Signals

ES-Merging: 通过嵌入空间信号进行生物多模态大模型合并

Wonbin Lee, Dongki Kim, Sung Ju Hwang

机构 * KAIST（韩国科学技术院） ； DeepAuto.ai 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.AI、cs.LG

AI总结 提出ES-Merging框架，利用嵌入空间信号估计合并系数，实现生物多模态大模型的高效合并，提升跨模态推理和单模态知识保留能力。

Active Exploring like a Pigeon: Reinforcing Spatial Reasoning via Agentic Vision-Language Models

像鸽子一样主动探索：通过智能视觉语言模型强化空间推理

Wei Deng, Xianlin Zhang, Mengshi Qi

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

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

AI总结 提出一种受鸽子认知地图启发的智能视觉语言模型管道，通过动态认知地图和空间断言代码提供密集奖励信号，在MindCube基准上实现80.5%的总体准确率，在Rotation子集上相对提升53.2%。

Comments Accepted by ICML 2026

Vision-Language Model Ensembles Achieve Human-Expert Accuracy for Galaxy Merger Classification

视觉-语言模型集成达到人类专家精度的星系合并分类

Marco Chiaberge, Elias Stengel-Eskin, Massimo Stiavelli, Colin Norman

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

AI总结 本研究通过贝叶斯统计框架集成15种视觉-语言模型配置，在星系合并形态分类中达到与训练有素的人类专家相当的准确率（83.3%），并恢复了合并分数。

Comments This work used LLMs as research assistants for code development, statistical analysis, and drafting under close human supervision; the workflow is described in Appendix A. Submitted to the Astronomical Journal

TRON: Targeted Rule-Verifiable Online Environments for Visual Reasoning RL

TRON：面向视觉推理强化学习的目标化规则可验证在线环境

Tianze Yang, Yucheng Shi, Ruitong Sun, Jingyuan Huang, Ninghao Liu, Jin Sun

机构 * University of Georgia（佐治亚大学） 纠错

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

AI总结 提出TRON在线环境框架，通过可控生成-验证程序产生无限训练实例，支持视觉推理强化学习，在多个多模态基准上提升性能。

Comments 27 pages, 8 figures

UniD$^3$: A Knowledge Graph-Enhanced RAG Framework for Drug-Disease Discovery and Reasoning

UniD$^3$：一种用于药物-疾病发现与推理的知识图谱增强RAG框架

Qing Wang, Tianshi Liu, Minghao Zhou, Jialu Liang, Sen Guo, Guangyu Wang, Jing Su, Qianqian Song

机构 * Department of Health Outcomes and Biomedical Informatics, University of Florida（佛罗里达大学健康成果与生物医学信息学系） ； Department of Hematology, H. Lee Moffitt Cancer Center and Research Institute（血液科，H. Lee Moffitt癌症中心与研究院） ； Center for Bioinformatics and Computational Biology, Houston Methodist Research Institute（生物信息学与计算生物学中心，休斯顿方法主义研究学院） ； Department of Cardiothoracic Surgery, Weill Cornell Medicine, Cornell University（心胸外科，Weill Cornell医学，康奈尔大学） ； Department of Biostatistics and Health Data Science, Indiana University School of Medicine（生物统计学与健康数据科学系，印第安纳大学医学院） 纠错

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

AI总结 提出UniD$^3$框架，结合大语言模型与知识图谱增强检索生成（KG-RAG），从生物医学文献中提取、组织和验证药物-疾病知识，生成结构化数据集并提升推理可靠性。

Reason, Retrieve, Re-rank: A Zero-Shot Reasoning-Aware Framework for Composed Video Retrieval

推理、检索、重排序：一种用于组合视频检索的零样本推理感知框架

Ali Alavi

机构 * The Ohio State University（俄亥俄州立大学） 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.LG

AI总结 提出R3-CoVR零样本管道，通过多模态大模型推理编辑后状态、对比编码检索和约束感知重排序，在CVPR 2026 VidLLMs挑战赛上达到91.9% R@1和98.2% R@10。

Hidden Thoughts Are Not Secret: Reasoning Trace Exposure in LLMs

隐藏的思考并非秘密：大型语言模型中的推理痕迹暴露

Yu-An Lu, Ci-Yang Tsai, Yu-Lin Tsai, Raluca Ada Popa, Chia-Mu Yu

机构 * National Yang Ming Chiao Tung University（国家阳明交通大学） ； UC Berkeley（伯克利大学） 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 本文提出推理暴露提示（REP）方法，通过影子模型生成的示范以辅助代码格式包装，从受害者模型中引出用户可见的推理痕迹，显著提高暴露痕迹与内部痕迹的相似性并保留有用推理信号。

Quantized Reasoning Models Think They Need to Think Longer, but They Do Not

量化推理模型认为它们需要思考更长时间，但实际上并不需要

Sanae Lotfi, Polina Kirichenko, Steven Li, Zechun Liu

机构 * FAIR at Meta（Meta 联合实验室） ； Meta AI 纠错

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

AI总结 本文发现后训练量化会降低推理模型准确率并增加思维链长度，通过分析量化模型在中间步骤正确但最终输出错误的“过度思考”错误，提出一种无训练的对过度思考标记施加logit惩罚的方法，在保持或提升准确率的同时减少12-23%的思维链长度。

Render-of-Thought: Rendering Textual Chain-of-Thought as Images for Visual Latent Reasoning

Render-of-Thought: 将文本思维链渲染为图像以进行视觉潜在推理

Yifan Wang, Shiyu Li, Peiming Li, Xiaochen Yang, Yang Tang, Zheng Wei

机构 * Tencent BAC（腾讯BAC） ； Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（深圳国际研究生院，清华大学） ； School of Electronic and Computer Engineering, Peking University（北京大学电子与计算机工程学院） ； School of Mathematics and Statistics, University of Glasgow（格拉斯哥大学数学与统计学学院） 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

AI总结 提出Render-of-Thought框架，通过将思维链的文本步骤渲染为图像，利用视觉语言模型的视觉编码器进行语义对齐，实现3-4倍令牌压缩和推理加速，同时保持竞争性能。

Comments Accepted by ACL 2026 Main Conference

Code2Math: Can Your Code Agent Effectively Evolve Math Problems Through Exploration?

Code2Math：你的代码智能体能否通过探索有效演化数学问题？

Dadi Guo, Yuejin Xie, Qingyu Liu, Weixian Huang, Jiayu Liu, Zhiyuan Fan, Qihan Ren, Shuai Shao, Tianyi Zhou, Jianjie Feng, Wenze Su, Yujiu Yang, Dongrui Liu, Yi R. Fung

机构 * Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Nanjing Tech University（南京工业大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； Independent Researcher（独立研究者） 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

AI总结 本文提出一个多智能体框架，利用代码智能体通过探索将现有数学问题自主演化为更复杂、更困难的变体，并验证其可解性和难度提升。

Comments 38 pages

APEX-SQL: Talking to the data via Agentic Exploration for Text-to-SQL

APEX-SQL: 通过智能体探索与数据对话实现Text-to-SQL

Bowen Cao, Weibin Liao, Yushi Sun, Dong Fang, Haitao Li, Wai Lam

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Peking University（北京大学） ； LIGHTSPEED 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.AI

AI总结 提出APEX-SQL框架，通过假设验证循环、逻辑规划、双路径剪枝、并行数据分析和确定性探索机制，解决静态模式表示在复杂企业数据库中的语义模糊和扩展性问题，在BIRD和Spider 2.0-Snow上取得领先性能。

Comments KDD 2026

Off-the-Shelf LLMs as Process Scorers: Training-Free Alternative to PRMs for Mathematical Reasoning

现成的大语言模型作为过程评分器：数学推理中PRM的无训练替代方案

Atoosa Chegini, Soheil Feizi

机构 * Department of Computer Science, University of Maryland（马里兰大学计算机科学系） 纠错

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

AI总结 提出Chunk-Level Guided Generation方法，利用现成的大语言模型作为过程评分器，通过固定长度块评分和对比选择规则，无需训练即可在数学推理中匹配或超越PRM引导搜索的性能。

Self-Trained Verification for Training- and Test-Time Self-Improvement

自训练验证用于训练和测试时的自我改进

Chen Henry Wu, Aditi Raghunathan

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

AI总结 提出自训练验证（STV）方法，通过让验证器模仿参考解决方案下的自身版本，解决自我改进中验证器瓶颈问题，在测试时显著提升验证-细化循环，在训练时通过验证器在环训练（ViL）进一步提升生成器性能。

TRACE: Evidence Grounding-Guided Multi-Video Event Understanding and Claim Generation

TRACE：基于证据定位的多视频事件理解与声明生成

Pengyu Yan, Akhil Gorugantu, Mahesh Bhosale, Abdul Wasi, Vishvesh Trivedi, David Doermann

机构 * University at Buffalo, SUNY（布法罗大学） ； New York University（纽约大学） 纠错

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

AI总结 提出TRACE框架，通过先构建文本可搜索时间线进行证据定位，再引导视觉语言模型生成声明和跨视频引用，显著提升多视频事件理解的事实完整性和归因准确性。

Comments Accepted at ACL 2026 Workshop

Cross-lingual Self-Consistency for Multilingual Reasoning with Language Models

跨语言自一致性：面向语言模型的多语言推理

Ahmed Elhady, Eneko Agirre, Mikel Artetxe

机构 * HiTZ Center, University of the Basque Country (UPV/EHU)（巴斯克大学HiTZ中心） ； Reka AI 纠错

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

AI总结 提出无监督强化学习方法，通过强制模型对跨语言等价问题产生相同答案来增强多语言推理，在MGSM上平均提升21.7%，并展现出强泛化能力。

Comments Paper under review

Iteris: Agentic Research Loops for Computational Mathematics

Iteris: 计算数学的智能体研究循环

Leheng Chen, Zihao Liu, Wanyi He, Bin Dong

机构 * School of Mathematical Sciences, Peking University（北京大学数学科学学院） ； Beijing International Center for Mathematical Research and the New Cornerstone Science Laboratory, Peking University（北京大学北京国际数学研究中心和新基石科学实验室） ； Center for Machine Learning Research, Peking University（北京大学机器学习研究中心） ； Center for Intelligent Computing, Great Bay Institute for Advanced Study, Great Bay University（大湾研究院先进研究所智能计算中心） ； Zhongguancun Academy（中关村学院） 纠错

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

AI总结 提出Iteris智能体研究系统，通过数值实验、构造和证明草稿解决计算数学中的两个开放问题，经专家验证后获得可验证结果。

Comments 43 pages