语言大模型 / LLM

Agentic Neuro-Symbolic Planning and Commissioning for Human-in-the-Loop Industrial Robotics with Digital Twins

面向人机协同工业机器人的智能神经符号规划与调试：基于数字孪生

Zhihao Liu, Victor Nan Fernandez-Ayala, Tianyu Wang, Qiang Qin, Xi Vincent Wang, Dimos V. Dimarogonas, Lihui Wang

机构 * Royal Institute of Technology (KTH)（皇家理工学院（KTH）） 纠错

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

AI总结 提出一种结合LLM语言理解与确定性验证执行的神经符号框架，采用SDI架构和两级恢复机制，在数字孪生中验证后执行，显著提升任务成功率。

Diagnosing Multi-step Reasoning Failures in Black-box LLMs via Stepwise Confidence Attribution

通过分步置信度归因诊断黑盒大语言模型的多步推理失败

Xiaoou Liu, Tiejin Chen, Dengjia Zhang, Yaqing Wang, Lu Cheng, Hua Wei

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 ：LLM(abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出了一种基于分步置信度归因（SCA）的方法，用于诊断黑盒大语言模型在多步推理中的失败，通过信息瓶颈原理对生成的推理轨迹进行置信度评估，并通过实验验证该方法在数学推理和多跳问答任务中的有效性。

Comments Accepted by ICML 2026

AutoVQA-G: Self-Improving Agentic Framework for Automated Visual Question Answering and Grounding Annotation

AutoVQA-G：用于自动视觉问答与接地标注的自我改进代理框架

Rongsheng Hu, Runwei Guan, Yicheng Di, Jiayu Bao, Yuan Liu

机构 * School of Artificial Intelligence（人工智能学院） 纠错

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

AI总结 本文提出AutoVQA-G框架，通过迭代优化流程提升视觉问答接地标注的准确性，优于现有多模态LLM，为构建高质量数据促进更稳健的视觉语言模型训练提供新方法。

Comments Accepted at IEEE ICASSP 2026. 5 pages, 5 figures. Code available at https://github.com/rohnson1999/AutoVQA-G

Journal ref Proc. 2026 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), pp. 12312-12316, 2026

AlloSpatial: Agentic Harness Framework for Spatial Reasoning in Foundation Models

AlloSpatial：基础模型中空间推理的智能体框架

Shouwei Ruan, Bin Wang, Zhenyu Wu, Qihui Zhu, Yuxiang Zhang, Jingzhi Li, Yubin Wang, Xingxing Wei

机构 * Institute of Artificial Intelligence, Beihang University（北京航空航天大学人工智能研究院） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚方舟实验室） ； University of Science and Technology Beijing（北京科技大学） 纠错

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

AI总结 提出AlloSpatial框架，通过World2Mind认知映射沙箱将自我中心观察转化为异中心空间先验，并利用空间推理工具实现几何语义仲裁，在VSI-Bench和MindCube上提升模型5%-18%的空间推理性能。

Are Reasoning Vision-Language Models Robust to Semantic Visual Distractions?

推理视觉语言模型对语义视觉干扰具有鲁棒性吗？

Yizheng Sun, Mochuan Zhan, Yanan Ma, Jia Tong See, Yifan Wang, Ziyi Wang, Hao Li, Yang Cui, Wenhao Cai, Jingyu Sun, Chenghua Lin, Riza Batista-Navarro, Jingyuan Sun

机构 * University of Manchester（曼彻斯特大学） ； Marex ； Imperial College London（帝国理工学院） 纠错

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

AI总结 针对推理VLM在真实场景中易受语义视觉干扰的问题，提出Distract-Bench基准，发现推理VLM对语义干扰的鲁棒性低于感知退化，且干扰常被纳入推理过程导致错误答案。

Forward-Free Diffusion Language Models

无前向过程的扩散语言模型

Haotian Sun, Rushi Qiang, Yuqian Zheng, Bo Dai

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） 纠错

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

AI总结 提出FReDA，一种无需人工设计前向过程的扩散语言模型，通过递归分布细化利用模型生成草稿作为隐式中间状态，在推理和编码任务上超越更大模型，并实现1.5-1.8倍加速。

Where Instruction Hierarchy Breaks: Diagnosing and Repairing Failures in Reasoning Language Models

指令层级失效之处：诊断与修复推理语言模型的故障

Sanjay Kariyappa, G. Edward Suh

机构 * NVIDIA（英伟达） 纠错

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

AI总结 提出白盒诊断框架，将指令层级失效定位为指令识别、冲突解决和响应实现三个环节，并设计两种免训练自监控机制，将违规率降低81-99%。

When No Answer Is Correct: Diagnosing Absent Answer Detection for MLLMs in Video Understanding

当没有正确答案时：诊断视频理解中多模态大语言模型的缺失答案检测

Yiheng Wang, Yueqian Lin, Lichen Zhu, Yudong Liu, Hai "Helen" Li, Yiran Chen

机构 * Duke University（杜克大学） 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.CL、cs.AI

AI总结 研究多模态大语言模型在视频理解中检测缺失答案的能力，发现模型倾向于选择干扰项而非识别无正确答案，时间推理任务中问题更严重，链式思维提示虽提升检测率但仍不理想。

Comments Under review

Test-Time Scaling in Multimodal Foundation Models: A Comprehensive Survey of Generation and Reasoning

多模态基础模型中的测试时扩展：生成与推理的综合调查

Cong Wan, Ying He, Zhongzhan Huang, Hefeng Wu

机构 * Sun Yat-sen University（中山大学） 纠错

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

AI总结 本文首次系统综述多模态基础模型中的测试时扩展（TTS）方法，提出统一分类框架（采样、反馈、搜索三类），总结应用与基准，并讨论未来方向。

Comments Accepted by ACL 2026, Findings

TraversalBench: Challenging Paths to Follow for Vision Language Models

TraversalBench: 为视觉语言模型设计的复杂路径挑战测试集

Clara Petrova, Zhuo Chen, Marin Soljačić

机构 * Massachusetts Institute of Technology, Department of Physics（麻省理工学院物理系） ； Massachusetts Institute of Technology, Institute for Data, Systems, and Society（麻省理工学院数据、系统与社会研究所） ； NSF AI Institute for Artificial Intelligence and Fundamental Interactions（国家科学基金会人工智能与基本相互作用AI研究所） 纠错

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

AI总结 本文提出TraversalBench，一个用于评估视觉语言模型复杂视觉路径跟随能力的受控基准测试集，发现自相交是主要困难来源，揭示了模型在路径感知上的局限性。

AI Scientists Are Only as Good as Their Evidence: A Stratified Ablation of Proprietary Data and Reasoning Skills in Drug-Asset Valuation

AI科学家的能力取决于其证据：药物资产估值中专有数据与推理技能的分层消融研究

Yinan Wang

机构 * Noah AI Research（Noah AI研究） 纠错

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

AI总结 通过分层消融实验，发现药物资产估值中AI科学家的决策上限由专有证据集决定，而非仅依赖推理框架；加入专有数据后决策质量显著提升。

Comments Preprint; 2 figures, 5 tables

Bidirectional Semantic Complementary Tool Retrieval for Remote Sensing Agents

面向遥感智能体的双向语义互补工具检索

Zeyuan Wang, Dongyang Hou, Cheng Yang, Xuezhi Cui, Linrui Xu, Bo Yu, Gaozhi Zhou, Ziyu Li, Liangtian Liu, Kai Ouyang, Wang Guo, Lili Zhu, Chao Tao

机构 * School of Geosciences and Info-Physics, Central South University（地质科学与信息物理学院，中南大学） ； School of Mechanical and Electrical Engineering, Central South University（机械与电子工程学院，中南大学） ； Hunan Key Laboratory of Land Resources Evaluation and Utilization, Hunan Provincial Institute of Land and Resources Planning（湖南省国土资源评价与利用重点实验室，湖南省国土资源规划院） 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.AI

AI总结 针对遥感智能体工具检索中查询与文档语义不对称问题，提出双向语义互补方法：通过规划增强查询机制补充功能语义，利用动态工具依赖图注入上下文语义，显著提升复杂遥感任务工具检索精度。

Pragmatic Theories Enhance Understanding of Implied Meanings in LLMs

语用理论增强对LLM中隐含意义的理解

Takuma Sato, Seiya Kawano, Koichiro Yoshino

机构 * Nara Institute of Science and Technology（奈良科学技術大學） ； RIKEN（理化学研究所） ； Guardian Robot Project（守護機器人專案） ； Kyoto Institute of Technology（京都科技大學） ； Institute of Science Tokyo（東京科學研究所） 纠错

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

AI总结 本研究提出以语用理论（如Grice语用学和关联理论）作为提示，引导语言模型逐步推理，在隐含意义理解任务上相比0-shot思维链提升高达9.6%的得分。

Comments Correction of minor typographical errors in the references

Reason Twice: Segmentation via Candidate Discovery and Comparative Reasoning

再思考：通过候选发现与比较推理进行分割

Xinyan Gao, Haoran Hao, Xiangyu Yue

机构 * The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Nanjing University（南京大学） 纠错

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

AI总结 提出两阶段框架Rea2Seg，先基于注意力图生成候选掩码，再用多模态大语言模型推理评分，将分割转化为候选发现与判别选择，并引入新基准ReasonSeg-SGDR全面评估感知、定位与推理能力。

Comments Project page: https://snowball521.github.io/Rea2Seg-Project/

Strained Coherence: A Pre-Failure Signal in Coding Agent Execution Trajectories

应变连贯性：编码代理执行轨迹中的故障前信号

Marut Pandya, Kasey Zhang, Baiqing Lyu

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

AI总结 提出“应变连贯性”模式，即编码代理识别到问题但仍按原计划行动，通过构建Claude Sonnet 4.6检测器在44条轨迹上实现94%故障预测精度，优于基线方法。

Why Limit the Residual Stream to Layers and Not Tokens? Persistent Memory for Continuous Latent Reasoning

为什么将残差流限制在层而不是令牌？用于连续潜在推理的持久记忆

Mujtaba Farhan, Maheep Chaudhary

机构 * University of Cambridge（剑桥大学） 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、cs.LG

AI总结 针对CoCoNuT在潜在空间推理中因中间隐藏状态被覆盖导致概念瓶颈的问题，提出AGCLR模型，通过门控概念流持久记忆机制，在GSM8K、HotpotQA和ProsQA上取得一致提升。

Internalizing Geometric Law: Learning from Solver Residuals for Precision-Critical Generation

内化几何法则：从求解器残差中学习以实现精度关键生成

Rafael Cabral, Pang Zixi, Ziyi Shou, Shen Xin

机构 * Huawei Celia Team（华为Celia团队） 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 针对大语言模型在精度关键领域（如技术图表和机械设计）中的幻觉问题，提出可编程几何DSL PyGeoX及分层基准PyGeoX-Bench，并设计饱和加性奖励（SAR）方法，将奖励分解为有界逐约束项，解决异常梯度掩盖问题，使8B模型在基准上达到与更大前沿系统竞争的水平。

Correct Is Not Enough: Training Reasoning Planners with Executor-Grounded Rewards

正确性不足：通过执行器导向的奖励训练推理计划器

Tianyang Han, Hengyu Shi, Junjie Hu, Xu Yang, Zhiling Wang, Junhao Su

机构 * D 4 Lab（D4实验室） ； Independent Researcher（独立研究者） 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TraceLift框架，通过执行器导向的奖励提升推理质量，利用rubric-based Reasoning Reward Model评估推理轨迹的可靠性与有效性。

Comments 36 pages

From Conflict to Consensus: Boosting Medical Reasoning via Multi-Round Agentic RAG

从冲突到共识：通过多轮代理RAG提升医疗推理

Wenhao Wu, Zhentao Tang, Yafu Li, Shixiong Kai, Mingxuan Yuan, Zhenhong Sun, Chunlin Chen, Zhi Wang

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MA-RAG框架，通过多轮代理循环迭代优化外部证据和内部推理历史，提升医疗复杂推理能力，实验显示在7个医疗问答基准上表现优于现有方法。

Comments 27 pages, 8 figures, 18 tables

IS-CoT: Breaking the Long-form Generation Collapse via Interleaved Structural Thinking

IS-CoT: 通过交错结构思维打破长文本生成崩溃

Zechen Sun, Yuyang Sun, Zecheng Tang, Juntao Li, Wenpeng Hu, Wenliang Chen, Zhunchen Luo, Guotong Geng, Min Zhang

机构 * Institute of Computer Science and Technology, Soochow University（苏州大学计算机科学与技术学院） ； Information Research Center of Military Science, PLA Academy of Military Science（军事科学院军事科学信息研究中心） 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 针对大语言模型在长文本生成中因静态层次规划导致长度崩溃的问题，提出交错结构思维链（IS-CoT）框架，通过动态规划-写作-反思循环实现持续策略调整，训练IS-Writer-8B模型在长文本基准上取得最优性能。

Optical Reasoning: Rethinking Images as an Expressive Reasoning Medium Beyond Text

光学推理：重新思考图像作为超越文本的表达性推理媒介

Yutong Bian, Dongjie Cheng, Heming Xia, Yongqi Li, Wenjie Li

机构 * The 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 提出光学推理概念，将图像作为独立推理媒介，通过排版和图形两种变体实现，在语言和多模态任务中匹配或超越文本推理，同时减少推理令牌。

Capability-Aligned Hierarchical Learning for Tool-Augmented LLMs

面向工具增强型大语言模型的能力对齐分层学习

Haotong Yang, Ting Long, Yi Chang

机构 * Jilin University（吉林大学） 纠错

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

AI总结 提出CAHL方法，利用RLVR联合优化高层规划器与低层执行器，解决分层工具学习中的规划-执行对齐问题，在多个基准上验证有效性。

Comments 14 pages, 5 figures, 6 tables. Preprint

Symbolic and Abstractive Reasoning with Complex Visual Queries

复杂视觉查询的符号与抽象推理

Yichi Zhang, Jingdian Lu, Zhuo Chen, Lingbing Guo, Jun Xu, Wen Zhang, Huajun Chen

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） 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 提出复杂视觉查询（CVQ）概念，通过多模态知识图谱合成数据集，并设计两阶段训练框架，提升多模态大语言模型的符号与抽象推理能力。

Comments Work in progress

See More, Think Deeper: Query-Expanded Visual Evidence and Answer-Clue Guided Reflection for Long Video Understanding

看得更多，思考更深：面向长视频理解的查询扩展视觉证据与答案线索引导反思

Shuning Wang, Zhiheng Wu, YiNuo Lu, Naiming Liu, Chen Jia, Bowen Liu, Shuo Nie, Weijie Zhu, Yumeng Zhang

机构 * Baidu Inc.（百度公司） ； Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） 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 提出CoVER框架，通过动态收集查询扩展视觉证据和答案特定视觉反馈验证草稿答案，实现从答案中心生成到证据中心和视觉可验证推理的转变，在长视频理解任务上超越同规模模型及部分闭源模型。

SciTrace: Trajectory-Aware Safety Reasoning for Scientific Discovery Agents

SciTrace: 面向科学发现代理的轨迹感知安全推理

Tanush Swaminathan, Runmin Jiang, Letian Zhang, Min Xu

机构 * Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； Allen Institute（艾伦研究所） 纠错

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

AI总结 提出SciTrace框架，通过安全内在推理循环和组合工具链验证器，在科学代理管道的每个阶段融入安全推理，实现工具调用安全性和对抗鲁棒性的SOTA提升。

Comments 23 pages

RecurGuard: Runtime Monitoring for Reasoning-Token Consumption Attacks

RecurGuard: 推理令牌消耗攻击的运行时监控

Abid Aziz, Hafsa Binte Kibria

机构 * Department of Electrical & Computer Engineering（电气与计算机工程系） ； Rajshahi University of Engineering & Technology（拉贾克西希大学工程与技术学院） 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 RecurGuard通过监控推理轨迹的重复率、体积增长和查询进展三个信号，实时检测并阻止推理令牌消耗攻击，在DS-R1-Qwen-7B上对OverThink和ExtendAttack的检测率分别达99%和92%，且误报率接近零。

PathoSage: Towards Multi-Source Evidence Adjudication in Pathology via Experience-Aware Agentic Workflow

PathoSage：通过经验感知的代理工作流实现病理学多源证据裁决

Chengyang Zhang, Wenchuan Zhang, Bo Li, Mengran Li, Bob Zhang, Yuhao Yi, Hong Bu, Jiancheng Lv

机构 * College of Computer Science, Sichuan University（四川大学计算机科学学院） ； Department of Pathology and Institute of Clinical Pathology, West China Hospital, Sichuan University（四川大学华西医院病理科/临床病理研究所） ； Department of Computer and Information Science, University of Macau（澳门大学计算机与信息科学系） ； School of Intelligent Systems Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学智能工程学院） 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 提出PathoSage框架，通过结构化证据审议和Beta-Bernoulli经验系统，独立评估工具证据并解决冲突，减少幻觉和分类器分歧，提升病理学推理鲁棒性。

Towards Healthy Evolution: Exploring the Role and Mechanisms of Human-Agent Interaction in Self-Evolving Systems

走向健康进化：探索人机交互在自我进化系统中的作用与机制

Dianxing Shi, Bowen Wang, Junqi He, Junhao Chen, Yuta Nakashima

机构 * The University of Osaka（大阪大学） 纠错

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

AI总结 提出ANCHOR框架，通过模拟人类监督的反馈机制，在自我进化系统中缓解能力退化与安全漂移，实验表明有限监督可显著提升安全性与稳定性。

When Hard Negatives Hurt: Bridging the Generative-Discriminative Gap in Hard Negative Synthesis for Retrieval

当硬负例有害时：弥合检索中硬负例生成的生成-判别鸿沟

Zhicheng Zhang, Jiwei Tang, Kuicai Dong, Xiaopeng Li, Jieming Zhu, Jingyu Li, Qianhui Zhu, Fengyuan Lu, Wang Jiaheng, Gang Wang, Hai-Tao Zheng, Zhaocheng Du

机构 * Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University（清华大学深圳国际研究生院） ； Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） ； School of Cyber Science and Technology, Sun Yat-sen University（中山大学信息科学与技术学院） ； School of Intelligence Science and Technology, Nanjing University（南京大学智能科学与技术学院） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科学与技术大学） ； Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） 纠错

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

AI总结 针对检索中硬负例生成存在的生成-判别鸿沟问题，提出CausalNeg方法，通过CoT引导的反事实扰动和查询视角熵最大化来提升检索性能。

Comments Accepted at KDD 2026

Imagination Helps Visual Reasoning, But Not Yet in Latent Space

想象力有助于视觉推理，但尚未在潜在空间中实现

You Li, Chi Chen, Yanghao Li, Fanhu Zeng, Kaiyu Huang, Jinan Xu, Maosong Sun

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 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 通过因果中介分析发现，多模态大语言模型中的潜在推理存在输入-潜在和潜在-答案两个关键断连，表明其有效性有限，并提出显式想象方法CapImagine，在视觉推理任务中表现更优。

Comments ICML 2026 Poster