语言大模型 / LLM

CORE: Contrastive Reflection Enables Rapid Improvements in Reasoning

CORE: 对比反思实现推理能力的快速提升

Linas Nasvytis, Simon Jerome Han, Ben Prystawski, Satchel Grant, Noah D. Goodman, Judith E. Fan

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出对比反思（CORE）非参数学习算法，通过对比成功与失败的推理轨迹生成自然语言洞察，在少量样本和 rollout 下实现比参数方法（GRPO）和非参数方法（GEPA、情景RAG、MemRL）更快的推理性能提升。

Robots Need More than VLA and World Models

机器人需要的不仅仅是VLA和世界模型

Elis Karcini, Faisal Mehrban, Quang Nguyen, Mac Schwager, Arash Ajoudani, Cesar Cadena, Jan Peters, Marco Hutter, Haitham Bou-Ammar

机构 * Motoniq.ai ； Stanford University（斯坦福大学） ； Istituto Italiano di Tecnologia（意大利技术研究院） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） ； Technical University of Darmstadt（德累斯顿技术大学） ； UCL Centre for AI（伦敦大学学院人工智能中心） 纠错

专题命中 后训练与偏好优化 ：foundation model(abstract)

AI总结 本文认为机器人通用智能的关键瓶颈不仅是策略学习，还缺乏将非结构化行为数据转化为机器人可用监督的机制，并提出了四种缺失的接口组件。

From Storage to Steering: Memory Control Flow Attacks on LLM Agents

从存储到操控：针对LLM代理的内存控制流攻击

Zhenlin Xu, Xiaogang Zhu, Yu Yao, Minhui Xue, Yiliao Song

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 本文研究了内存控制流攻击对LLM代理的影响，提出MEMFLOW框架以系统识别和量化此类攻击，发现超过90%的测试在严格安全约束下仍易受攻击，揭示了严重的安全风险。

MAGE: All-[MASK] Block Already Knows Where to Look in Block Diffusion LLM

MAGE：在块扩散LLM中，全[MASK]块已经知道在哪里看

Omin Kwon, Yeonjae Kim, Doyeon Kim, Minseo Kim, Yeonhong Park, Jae W. Lee

机构 * Seoul National University（首尔国立大学） ； Meta 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.CL、cs.LG

AI总结 针对块扩散LLM长上下文推理中KV缓存导致的内存瓶颈，提出无训练方法MAGE，利用块扩散训练目标的对齐特性，在第一步确定整个轨迹的KV子集，实现近无损精度和显著加速。

RePo: Language Models with Context Re-Positioning

RePo：具有上下文重定位的语言模型

Huayang Li, Tianyu Zhao, Deng Cai, Richard Sproat

机构 * University of Maryland（马里兰大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：language model(title,abstract)；LLM(abstract_cn)；large language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出RePo机制，通过可微分模块重新分配token位置以减轻注意力层负担，在噪声上下文、结构化数据和长上下文任务上持续提升性能。

Comments Accepted to ICML 2026

AdMem: Advanced Memory for Task-solving Agents

AdMem: 面向任务求解智能体的高级记忆

Runzhe Wang, Huilin Lu, Shengjie Liu, Li Dong, Jason Zhu

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Amazon（亚马逊） ； Arm 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一种统一自动记忆框架，集成语义、情节和程序记忆，通过双层级设计和多智能体架构实现自动生成、奖励标注与自适应检索，提升长程多轮任务的鲁棒性和成功率。

Rethinking Genomic Modeling Through Optical Character Recognition

通过光学字符识别重新思考基因组建模

Hongxin Xiang, Pengsen Ma, Yunkang Cao, Di Yu, Haowen Chen, Xinyu Yang, Xiangxiang Zeng

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

专题命中 长上下文与记忆 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；foundation model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出OpticalDNA框架，将DNA渲染为视觉布局，利用视觉语言模型进行OCR式基因组理解，实现高保真压缩和长序列高效处理，在450k碱基序列上以近20倍更少有效token超越基线模型。

Comments Accepted by ICML 2026

Telling stories, making Hanzi: AI-assisted co-creation with elderly migrants in urban China

讲述故事，创造汉字：人工智能辅助中国城市老年移民的协同创作

Yunfei Chen, Wen Zhan, Peiyue Lin, Ziqun Hua, Ying Hu

机构 * School of Design, Hunan University（湖南大学设计学院） ； Royal College of Art（皇家艺术学院） ； University of the Arts London, Central Saint Martins（伦敦艺术大学，中央圣马丁学院） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 通过协同创作工作坊，结合口述故事、AI辅助和手工制作，让老年移民创造新汉字以记录被忽视的生活故事，揭示参与者的异质性和适应能力，并展示AI作为降低表达门槛的创意启动器。

Comments A version of this manuscript has been submitted to the [IASDR 2025 Conference](https://iasdr2025.org/) and is currently under review

Learning Explicit Behavioral Models with Adaptive Questions and World-Model Probes

通过自适应问题和世界模型探针学习显式行为模型

Hikaru Shindo, Yu Deng, Teng Cao, Quentin Delfosse, Christopher Tauchmann, Jannis Blüml, Gopika Sudhakaran, Kristian Kersting

机构 * Artificial Intelligence and Machine Learning Lab（人工智能与机器学习实验室） ； Technical University of Darmstadt（德累斯顿技术大学） ； Hessian Center for Artificial Intelligence (hessian.AI)（黑森人工智能中心） ； German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI)（德国人工智能研究中心） ； Department of Computer Science（计算机科学系） ； Centre for Cognitive Science（认知科学中心） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.LG

AI总结 提出显式符号行为模型（ESBM），通过自适应问题和世界模型探针将任务性能与可解释机制结合，在Atari任务中学习高分策略并生成显式答案和机制预测。

EASE-TTT: Evidence-Aligned Selective Test-Time Training for Long-Context Question Answering

EASE-TTT: 面向长上下文问答的基于证据对齐的选择性测试时训练

Xiaopeng Yuan, Zebin Wang, Suwen Wang, Zongxin Yang, Haohan Wang, Yushun Dong

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Harvard University（哈佛大学） ； Brion, ASML US LP ； Florida State University（佛罗里达州立大学） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出EASE-TTT框架，通过将检索到的证据块转化为软注意力监督目标，指导查询侧参数适应，从而在保留完整上下文的情况下提升小模型的长上下文问答性能。

Comments 13 pages, 4 figures, 3 tables

M$^3$Exam: Benchmarking Multimodal Memory for Realistic User-Agent Interactions

M$^3$Exam: 面向真实用户-智能体交互的多模态记忆基准

Zhengjun Huang, Wenxuan Liu, Zhoujin Tian, Wei Chen, Junle Chen, Yuqian Wu, Fangyuan Zhang, Qintian Guo, Xiaofang Zhou

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Beijing University of Chemical Technology（北京化工大学） ； The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科学与技术大学（广州）） ； Harbin Institute of Technology (Shenzhen)（哈尔滨工业大学（深圳）） ； Beijing Institute of Technology (Zhuhai)（北京理工大学（珠海）） ； Tencent Hy（腾讯（深圳）） ； Peng Cheng Laboratory（鹏城实验室） 纠错

专题命中 长上下文与记忆 ：language agent(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出M$^3$Exam基准，用于评估多模态大语言模型在真实用户-智能体交互中的跨模态推理和隐式信息推断能力，并设计M$^3$Proctor方法通过按需处理视觉源提升准确率13%，同时降低索引构建时间和检索token超70%。

TRUE: A Trustworthy Unified Explanation Framework for Large Language Model Reasoning

TRUE：一种用于大语言模型推理的可信统一解释框架

Yujiao Yang

机构 * Dalian University of Technology（大连理工大学） 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.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出TRUE框架，通过可执行推理验证、可行域DAG建模和因果故障模式分析，为LLM推理提供实例级、局部结构级和类别级的多层次可验证解释。

QBugLM: An Agentic Benchmarking Framework for LLM-based Quantum Software Debugging

QBugLM：基于LLM的量子软件调试的智能基准测试框架

An B. B. Pham, Hoa T. Nguyen, Muhammad Usman

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 提出QBugLM多智能体框架，自动化量子软件调试流程，通过案例研究评估LLM调试能力，发现迭代反馈显著提升修复成功率。

Comments This paper was accepted at IEEE QSW 2026

LLM-Guided Search for Deletion-Correcting Codes

LLM引导的删除纠正码搜索

Franziska Weindel, Reinhard Heckel

机构 * School of Computation, Information and Technology, Technical University of Munich（计算、信息与技术学院，慕尼黑技术大学） 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 针对删除纠正码最大尺寸的开放问题，采用LLM引导的进化搜索FunSearch，发现构建短码长删除纠正码的函数，单删除场景证明达到最优的Varshamov-Tenengolts码，多删除和四进制编辑码改进现有构造但缺乏理论洞见。

Should You Use Your Large Language Model to Explore or Exploit?

你应该使用你的大语言模型进行探索还是利用？

Keegan Harris, Aleksandrs Slivkins

机构 * UC Berkeley（伯克利大学） ； Microsoft Research（微软研究院） 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)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 研究当前大语言模型在探索-利用权衡中的决策能力，通过分离探索和利用任务评估其表现，发现推理模型在利用任务上最有潜力但成本高，非推理模型通过工具使用和上下文总结可提升中等难度任务性能，但在所有任务中均不如简单线性回归，然而LLM在具有语义的大动作空间探索中有帮助。

Comments Accepted to UAI 2026

Are Large Language Models Suitable for Graph Computation? Progress and Prospects

大型语言模型是否适合图计算？进展与展望

Yuting Zhang, Yi Han, Kai Wang, Wei Ni, Angela Bonifati, Wenjie Zhang

机构 * University of New South Wales（新南威尔士大学） ； Antai College of Economics and Management, Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学安泰经济管理学院） ； Edith Cowan University（埃迪斯科文大学） ； Lyon 1 University（里昂第一大学） 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)；分类 cs.CL

AI总结 本文通过角色分类法综述LLM在图计算中的应用，分析作为执行者和规划者的两种范式，指出LLM适用于简单小规模任务，但在大规模和精确性要求高的任务中不可靠，并总结数据集和未来方向。

GraphWalker: Patient Analogy Meets Information Gain for Clinical Reasoning with Large Language Models

GraphWalker: 患者类比与信息增益结合用于大型语言模型的临床推理

Yue Fang, Weibin Liao, Yuxin Guo, Jiaran Gao, Hongxin Ding, Jinyang Zhang, Xinke Jiang, Zhibang Yang, Junfeng Zhao, Yasha Wang, Liantao Ma

机构 * School of Computer Science, Peking University, Beijing, China（北京大学计算机学院，北京，中国） ； National Engineering Research Center for Software Engineering, Peking University, Beijing, China（软件工程国家工程研究中心，北京大学，北京，中国） 纠错

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

AI总结 提出GraphWalker框架，通过联合数据驱动和模型驱动视角、发现患者队列以及采用懒惰贪心搜索，从电子健康记录中检索患者案例进行类比推理，无需参数更新即可提升临床推理性能。

SEEK: Steering LLM Reasoning for RAG via Internal Reasoning Sketches

SEEK: 通过内部推理草图引导LLM推理用于RAG

Xinze Li, Yuqing Lan, Zhenghao Liu, Haidong Xin, Yukun Yan, Shuo Wang, Zheni Zeng, Sen Mei, Ge Yu, Maosong Sun

机构 * School of Computer Science and Engineering, Northeastern University, China（东北大学计算机科学与工程学院） ； Department of Computer Science and Technology, Institute for AI, Tsinghua University, China（清华大学计算机科学与技术系，人工智能研究院） ； School of Intelligent Science and Technology, Nanjing University, China（南京大学智能科学与技术学院） 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.CL

AI总结 提出SEEK框架，通过构建结构化引导草图，迭代检索和填充知识槽，减少冗余检索，提升RAG性能。

AutoTool: Dynamic Tool Selection and Integration for Agentic Reasoning

AutoTool: 面向智能体推理的动态工具选择与集成

Jiaru Zou, Ling Yang, Yunzhe Qi, Sirui Chen, Mengting Ai, Ke Shen, Jingrui He, Mengdi Wang

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） 纠错

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

AI总结 提出AutoTool框架，通过双阶段优化（SFT+RL轨迹稳定化和KL正则化Plackett-Luce排序）使大语言模型具备动态工具选择能力，在数学、科学、代码和多模态推理等任务上平均提升6.4%-7.7%。

Comments ICML2026; Best Paper Award at ICCV 2025 Workshop on Multi-Modal Reasoning for Agentic Intelligence

Self-Consistency from Only Two Samples: CoT-PoT Ensembling for Efficient LLM Reasoning

仅需两个样本的自一致性：CoT-PoT集成实现高效LLM推理

Raman Saparkhan, Majd Hawasly, Md Rizwan Parvez, Mohammad Raza

机构 * Carnegie Mellon University Qatar（卡内基梅隆大学（卡塔尔）） ； Qatar Computing Research Institute（卡塔尔计算研究院） 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.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出一种混合集成方法，结合思维链与程序化推理两种模式，通过仅需两个样本即可实现自一致性，将采样量减少9.3倍，并在78.6%的任务上达到最优。

Comments 9 pages, 3 figures; accepted to Findings of ACL 2026

CRAFT: Coaching Reinforcement Learning Autonomously using Foundation Models for Multi-Robot Coordination Tasks

CRAFT：利用基础模型自主教练强化学习以完成多机器人协调任务

Seoyeon Choi, Kanghyun Ryu, Jonghoon Ock, Negar Mehr

机构 * Department of Mechanical Engineering, University of California Berkeley（机械工程系，加州大学伯克利分校） 纠错

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

AI总结 提出CRAFT框架，利用大语言模型分解任务、生成奖励函数，并通过视觉语言模型优化，实现多机器人协调学习，在四足导航和双臂操作任务中验证有效性。

Stable Reasoning, Unstable Responses: Mitigating LLM Deception via Stability Asymmetry

稳定推理，不稳定响应：通过稳定性不对称缓解大语言模型欺骗

Guoxi Zhang, Jiawei Chen, Tianzhuo Yang, Lang Qin, Juntao Dai, Yaodong Yang, Jingwei Yi

机构 * Institute for Artificial Intelligence, Peking University（北京大学人工智能研究院） ； Beijing Academy of Artificial Intelligence（北京人工智能研究院） ； School of Chinese as a Second Language, Peking University（北京大学第二语言学院） 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 针对大语言模型内在欺骗问题，提出稳定性不对称正则化（SAR），通过惩罚内部思维链稳定性与外部响应稳定性之间的不对称性来抑制欺骗，实验证明其有效性且不损害模型能力。

From Correctness to Utility: Gain-Based Prefix Evaluation for LLM Reasoning

从正确性到效用：基于增益的LLM推理前缀评估

Yuhang Zhou, Yixin Cao, Guangnan Ye

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

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

AI总结 提出前缀增益概念，训练前缀效用模型（PUM）通过成对排序目标评估推理前缀对成功率的提升，在数学推理任务中优于传统正确性评估。

When to Think Deeply: Inhibitory Deliberation for LLM Reasoning

何时深度思考：用于LLM推理的抑制性深思

Zhixuan He, Yue Feng

机构 * University of Birmingham, United Kingdom（英国伯明翰大学） 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.CL

AI总结 提出IDPR框架，通过抑制控制器根据快速答案决定是否启动慢速推理，在数学推理测试集上仅调用8.20%的慢速推理，准确率从47.90%提升至48.92%。

Don't Make the LLM Read the Graph: Make the Graph Think

不要让大语言模型读图：让图思考

Yuqi Sun, Tianqin Meng, George Liu, Yashraj Panwar, Lakshya Chaudhry, Munasib Ilham, Aman Chadha

机构 * Mindoverflow ； University of Waterloo（多伦多大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Foothill College（foothill学院） ； Purdue University（普渡大学） ； University of Wisconsin（威斯康星大学） ； Apple（苹果公司） 纠错

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

AI总结 通过3000多次对照实验，研究显式信念图在合作多智能体推理中是否提升LLM性能，发现集成架构决定图的价值，识别出“规划者违抗”现象，并证明图深度收益递减。

Comments main body has 9 pages, 4 figures, under review for COLM 2026 conference

How Language Models Fail: Token-Level Signatures of Committed and Persistent Reasoning Failures

语言模型如何失败：承诺性和持续性推理错误的令牌级特征

Tanvi Thoria, Kiana Jafari, Marc R. Schlichting, Mykel J. Kochenderfer

机构 * Department of Computer Science, Stanford University（计算机科学系，斯坦福大学） ； Department of Aeronautics and Astronautics, Stanford University（航空航天工程系，斯坦福大学） 纠错

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

AI总结 通过令牌级不确定性信号，将语言模型推理失败分为承诺性失败（早期锁定错误路径）和持续性不确定性（不确定性持续累积），并在23个模型-数据集配置中验证了可预测性，为自我一致性策略提供了指导。

Sycophantic Praise: Evaluating Excessive Praise in Language Models

谄媚式赞美：评估语言模型中的过度赞美

Daniel Vennemeyer, Phan Anh Duong, Meryl Ye, Ruihong Huang, Tianyu Jiang

机构 * University of Cincinnati（辛辛那提大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Texas A&M University（德克萨斯大学） 纠错

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

AI总结 提出参数化框架衡量赞美是否过度，发现谄媚式赞美在社交和解释性领域远多于客观推理领域，且现有方法无法可靠测量。

Textual Supervision Enhances Geospatial Representations in Vision-Language Models

文本监督增强视觉-语言模型中的地理空间表示

Marcelo Sartori Locatelli, Fernando Tonucci, Jea Kwon, Luiz Felipe Vecchietti, Bryan Nathanael Wijaya, Cheng Yaw Low, Virgilio Almeida, Meeyoung Cha

机构 * University of São Paulo（圣保罗大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） 纠错

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

AI总结 研究视觉、视觉-语言及多模态模型的地理空间表示能力，发现文本监督能有效提升空间编码，推动地理空间AI发展。

Comments Accepted at ICML 2026

OpenSkill: Open-World Self-Evolution for LLM Agents

OpenSkill: 面向LLM智能体的开放世界自我进化

Zhiling Yan, Dingjie Song, Hanrong Zhang, Wei Liang, Yuxuan Zhang, Yutong Dai, Lifang He, Philip S. Yu, Ran Xu, Xiang Li, Lichao Sun

机构 * Lehigh University（莱维大学） ； University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） ； University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学） ； Vector Institute（向量研究所） ； Salesforce AI Research（Salesforce人工智能研究） ； Massachusetts General Hospital and Harvard Medical School（麻省总医院和哈佛医学院） 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 提出OpenSkill框架，使智能体在无目标任务监督下，利用开放世界资源自举构建技能和验证信号，实现自我进化，在多个基准上取得最佳自动通过率。

Comments 20 pages, 4 figures and 8 tables. Code is avalable at https://github.com/OpenLAIR/OpenSkill

Re-defining Humor Data Objects for AI Humor Research

为AI幽默研究重新定义幽默数据对象

Anna Arnett, Bang Nguyen, Meng Jiang

机构 * Department of Computer Science and Engineering, University of Notre Dame（诺特大学计算机科学与工程系） 纠错

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

AI总结 本研究将幽默视为具有上下文和解释的社会互动，通过定义幽默推理数据对象并改进提示策略，使LLM生成更高质量的幽默解释，为AI幽默研究的数据合成与增强奠定基础。

Comments Added link to code and data