语言大模型 / LLM

Agentic Large Language Models for Automated Structural Analysis of 3D Frame Systems

用于三维框架系统自动化结构分析的主体化大型语言模型

Ziheng Geng, Ian Franklin, Santiago Martinez, Jiachen Liu, Yunhe Zhao, Minghui Cheng

机构 * Department of Civil and Architectural Engineering, University of Miami（迈阿密大学土木与建筑工程系） ； School of Architecture, University of Miami（迈阿密大学建筑学院） ； HBC Engineering Company（HBC工程公司） ； Department of Electrical and Computer Engineering, University of Miami（迈阿密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(summary_cn,abstract)；large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；foundation model(abstract)

AI总结 提出一种主体化LLM框架，通过投影表示和智能体流水线实现从自然语言输入到3D框架的自动化结构分析，平均准确率达90%。

LLM-as-an-Investigator: Evidence-First Reasoning for Robust Interactive Problem Diagnosis

LLM作为调查员：基于证据优先的鲁棒交互式问题诊断

Fabrizio Marozzo, Pietro Liò

机构 * University of Calabria（卡拉布里亚大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） 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 提出证据优先的AI方法LLM-as-an-Investigator，通过估计问题歧义、生成假设、提问澄清并更新概率，避免过早接受用户假设，提升诊断准确性。

Representing Time Series as Structured Programs for LLM Reasoning

将时间序列表示为结构化程序以进行LLM推理

Jaeho Kim, Changhun Oh, Seokhyun Lee, Irina Rish, Changhee Lee

机构 * Korea University（高丽大学） ； Mila, University of Montreal（蒙特利尔大学米拉研究所） 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、cs.LG

AI总结 提出T2SP方法，将时间序列分解为趋势、周期和显著事件并表示为结构化符号程序，使LLM无需微调即可高效推理，在编辑、描述和问答任务上优于原始序列表示。

Comments Preprint

ReCal: Reward Calibration for RL-based LLM Routing

ReCal: 基于强化学习的LLM路由的奖励校准

Qihang Yu, Hanwen Tong, Zhengqi Zhang, Bo Zheng, Feng Wei, Shengyu Zhang, Zemin Liu, Fei Wu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Ant Group（蚂蚁集团） ； Shanghai AI Laboratory（上海人工智能实验室） 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、cs.LG

AI总结 提出ReCal框架，通过分层奖励分解和分布感知优化校准奖励信号，解决多目标冲突和异质性任务优化偏差，提升LLM路由性能与稳定性。

Mental-R1: Aligning LLM Reasoning for Mental Health Assessment

Mental-R1：面向心理健康评估的对齐LLM推理

Xin Wang, Boyan Gao, Yibo Yang, David A. Clifton

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； Oxford Suzhou Centre for Advanced Research（牛津大学苏州高等研究院） 纠错

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

AI总结 提出认知相对策略优化（CRPO）框架，通过阶段依赖不确定性建模和熵正则化机制，使LLM推理对齐人类认知过程，在8个心理健康数据集上加权F1平均提升10.4个百分点。

TrajGenAgent: A Hierarchical LLM Agent for Human Mobility Trajectory Generation

TrajGenAgent: 一种用于人类移动轨迹生成的分层LLM智能体

Siyu Li, Toan Tran, Lingyi Zhao, Khurram Shafique, Li Xiong

机构 * Emory University（埃默里大学） ； University of Florida（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TrajGenAgent，一种无需微调的分层LLM智能体框架，通过编排器-工作者两阶段设计生成真实轨迹，在时空保真度、语义一致性和个体行为真实性上优于现有方法。

Comments 14 pages, 2 figures, 8 tables. Accepted by the 27th IEEE International Conference on Mobile Data Management (MDM 2026)

How reliable are LLMs when it comes to playing dice?

LLM 在掷骰子时有多可靠？

Luca Avena, Gianmarco Bet, Bernardo Busoni

机构 * Università degli Studi di Firenze（佛罗伦萨大学） 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)；prompting(abstract)

AI总结 通过离散概率问题基准测试，发现 LLM 在标准问题上准确率 0.96，但在反直觉问题上仅 0.59，且存在 token 偏差和误导提示的脆弱性。

Ex-Omni: Enabling 3D Facial Animation Generation for Omni-modal Large Language Models

Ex-Omni：为全模态大语言模型赋能3D面部动画生成

Haoyu Zhang, Zhipeng Li, Yiwen Guo, Tianshu Yu

机构 * The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳）） ； LIGHTSPEED ； Independent Researcher（独立研究员） 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)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 提出Ex-Omni模型，通过混合形状感知语音单元生成器和解码器解耦语义推理与时间生成，并引入统一令牌查询门控融合机制，实现全模态大语言模型同步生成语音和3D面部动画。

Select and Improve: Understanding the Mechanics of Post-Training for Reasoning

选择与改进：理解推理后训练的机制

Akshay Krishnamurthy, Audrey Huang, Nived Rajaraman

机构 * Microsoft Research NYC（微软研究院纽约） ； UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

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

AI总结 通过控制实验揭示强化学习后训练通过策略选择和策略改进两种机制提升推理能力，并指出SFT数据和RL数据的不同作用。

ARMOR-MAD: Adaptive Routing for Heterogeneous Multi-Agent Debate in Large Language Model Reasoning

ARMOR-MAD：大语言模型推理中异构多智能体辩论的自适应路由

Fuqiang Niu, Bowen Zhang

机构 * School of Cyber Science and Technology, University of Science and Technology of China（中国科学技术大学网络空间安全学院） ； School of Artificial Intelligence, Shenzhen Technology University（深圳技术大学人工智能学院） 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ARMOR-MAD框架，通过辩论前协议路由、早期一致停止评估和语义异常检测，自适应控制异构多智能体辩论，提升推理准确性和效率。

AssemLM: A Spatial Reasoning Multimodal Large Language Model for Robotic Assembly

AssemLM: 用于机器人装配的空间推理多模态大语言模型

Zhi Jing, Jinbin Qiao, Ouyang Lu, Jicong Ao, Shuang Qiu, Huazhe Xu, Yu-Gang Jiang, Chenjia Bai

机构 * Fudan University（复旦大学） ； Institute of Artificial Intelligence (TeleAI), China Telecom（人工智能研究所（TeleAI），中国电信） ； Tianjin University（天津大学） ； Northwestern Polytechnical University（西北工业大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

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

AI总结 提出AssemLM，一种融合装配手册、点云和文本指令的多模态大语言模型，通过专用点云编码器提取几何与旋转特征，实现精确的6D装配位姿推理，并构建含90万样本的AssemBench基准，在真实机器人装配任务中取得最优性能。

Comments Project Page: https://assemlmhome.github.io/

MARS: Margin-Adversarial Risk-controlled Stopping for Parallel LLM Test-time Scaling

MARS: 用于并行LLM测试时扩展的边际对抗风险控制停止策略

Wenbo Chen, Puheng Li, Mengyang Liu, Weijie Su, Tianpei Xie

机构 * Amazon（亚马逊） ； Stanford University（斯坦福大学） ； University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） 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MARS停止规则，通过监测中间检查点的聚合投票并利用对抗性边界估计未来投票变化，在保证准确率的同时节省25-47%的自一致性token。

LLMs as ASP Programmers: Self-Correction Enables Task-Agnostic Nonmonotonic Reasoning

LLMs 作为 ASP 程序员：自我纠正实现任务无关的非单调推理

Adam Ishay, Joohyung Lee

机构 * Arizona State University（亚利桑那州立大学） ； Samsung Research（三星研究院） 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 LLM+ASP 框架，通过自我纠正循环将自然语言转化为回答集程序，实现无需任务特定工程的非单调推理，在多个基准上优于 SMT 方法。

Comments 30 pages

One Polluted Page Is Enough: Evaluating Web Content Pollution in Generative Recommenders

一个被污染的页面就够了：评估生成式推荐系统中的网页内容污染

Minghao Luo, Liang Chen

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

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

AI总结 本研究提出FORGE基准，评估搜索增强LLM在检索结果被污染时推荐虚假产品的脆弱性，发现单个污染页面即可导致高达27%的推荐错误率，且推理能力无法缓解此问题。

When Similar Means Different: Evaluating LLMs on Arabic--Hebrew Cognates

当相似意味着不同：评估大语言模型在阿拉伯语-希伯来语同源词上的表现

Junhong Liang, Noor Abo Mokh, Bashar Alhafni

机构 * Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence（莫扎德·穆扎伊德人工智能大学） 纠错

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

AI总结 针对阿拉伯语和希伯来语同源词、假朋友和借词，构建SemCog Bench基准（1858对词对），评估LLM跨语言语义理解，发现模型依赖表面形式相似性，在假朋友和借词上表现差，上下文帮助有限。

Entity Binding Failures in Speech LLM Reasoning: Diagnosis and Chain-of-Thought Intervention

语音大模型推理中的实体绑定失败：诊断与思维链干预

Ming-Hao Hsu, Xiaohai Tian, Jun Zhang, Zhizheng Wu

机构 * School of Data Science, The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen, China（1 数据科学学院，香港中文大学（深圳）） ； ByteDance, China（2 字节跳动，中国） 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 本文通过诊断语音大模型在逻辑推理中的实体绑定失败问题，提出实体感知思维链方法，显著提升推理准确率。

Comments INTERSPEECH 2026

Operadic consistency: a label-free signal for compositional reasoning failures in LLMs

Operadic一致性：LLM中组合推理失败的无标签信号

Nathaniel Bottman, Yinhong Liu, Kyle Richardson

机构 * Incubilate ； University of Cambridge（剑桥大学） ； Allen Institute for Artificial Intelligence（艾伦人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 提出Operadic一致性（OC）作为检测大语言模型组合推理失败的无标签信号，在四个多跳QA数据集上与准确率强相关（Pearson r≥0.86），优于自一致性等方法。

MoReBench: Evaluating Procedural and Pluralistic Moral Reasoning in Language Models, More than Outcomes

MoReBench：评估语言模型中的程序性和多元道德推理，超越结果

Yu Ying Chiu, Michael S. Lee, Rachel Calcott, Brandon Handoko, Paul de Font-Reaulx, Raphaël Millière, Paula Rodriguez, Chen Bo Calvin Zhang, Ziwen Han, Udari Madhushani Sehwag, Yash Maurya, Christina Q Knight, Harry R. Lloyd, Florence Bacus, Conor Downey, Mantas Mazeika, Bing Liu, Yejin Choi, Mitchell L Gordon, Sydney Levine

机构 * University of Washington（华盛顿大学） ； New York University（纽约大学） ； Scale AI ； Harvard University（哈佛大学） ； University of Michigan（密歇根大学） ； UNC Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Center for AI Safety（人工智能安全中心） ； Stanford University（斯坦福大学） ； MIT（麻省理工学院） ； University of Oxford（牛津大学） 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MoReBench基准，包含1000个道德场景和超过2.3万条标准，用于评估语言模型在道德推理中的程序性推理能力，发现现有基准无法预测模型表现，且模型对特定道德框架存在偏好。

Comments 46 pages, 8 figures, 10 tables. Published in ICLR 2026. Accepted at CHAI workshop and SPP 2026 (non-archival)

HyperTool: Beyond Step-Wise Tool Calls for Tool-Augmented Agents

HyperTool：超越逐步工具调用的工具增强型智能体

Yaxin Du, Yifan Zhou, Yujie Ge, Jiajun Wang, Xianghe Pang, Shuo Tang, Tuney Zheng, Bryan Dai, Jian Yang, Siheng Chen

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； IQuest Research ； Beijing University of Aeronautics and Astronautics（北京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 针对工具增强型LLM中逐步调用导致执行粒度不匹配的问题，提出HyperTool统一可执行接口，将确定性工具子流程折叠为单次调用，在多步工具任务上显著提升准确率。

Normative Robustness as a Frontier for Non-Verifiable Reasoning in LLMs

规范性鲁棒性作为LLM中不可验证推理的前沿

Elizaveta Tennant, Benjamin Henke, Anita Keshmirian, Murray Shanahan, Verena Rieser, Kristian Lum, Sydney Levine, Julia Haas

机构 * DeepMind ； Institute of Philosophy, School of Advanced Study, University of London（伦敦大学高等研究院哲学研究所） ； Technische Universität Berlin（柏林工业大学） 纠错

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

AI总结 提出道德推理作为不可验证推理的典型子域，定义道德鲁棒性并引入可扩展的多轮对抗评估框架，发现模型会向用户偏好偏移推理（平均6.5%），且受顺序和轮次影响。

Position: Generative Engine Optimization Creates Underexamined Risks, Governance Must Target Concentration, Disclosure, and Academic Blind Spots

立场：生成式引擎优化带来未被充分研究的风险，治理必须聚焦于集中化、披露和学术盲点

Yizhu Wen, Nan Zhang, Haohan Yuan, Xun Chen, Haopeng Zhang, Hanqing Guo

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 本文分析从搜索引擎优化到生成式引擎优化的转变，识别出集中化影响、未披露的商业影响和学术-工业盲点三大风险，主张答案级别的治理与测量。

Comments This paper is accepted by the ICML 2026 Position Track

Journal ref https://icml.cc/virtual/2026/poster/67185

Operads for compositional reasoning in LLMs

用于LLM组合推理的Operad框架

Nathaniel Bottman, Kyle Richardson

机构 * Allen Institute for Artificial Intelligence（人工智能研究所） 纠错

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

AI总结 提出operad作为问题分解的数学框架，定义问题operad Q，将QA模型解释为Q上的代数，并引入operadic一致性度量，实验表明该度量与准确性强相关。

NTS-CoT: Mitigating Hallucinations in LLM-based News Timeline Summarization with Chain-of-Thought Reasoning

NTS-CoT: 基于思维链推理减轻大模型新闻时间线摘要中的幻觉

Feng Lyu, Huiqin Yan, Sijing Duan, Hao Wu, Shuang Gu, Xue Qiao, Weixu Zhang, Haolun Wu

机构 * Central South University（中南大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； Nanjing University（南京大学） ； Suzhou Aerospace Information Research Institute（苏州空天信息研究院） ； McGill University（麦吉尔大学） 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 针对大模型在新闻时间线摘要中产生内容不忠实和信息遗漏两类幻觉，提出NTS-CoT框架，通过元素思维链、日期选择和因果思维链三个模块有效缓解幻觉，在三个基准上超越现有方法。

Language Model Circuits Are Sparse in the Neuron Basis

语言模型电路在神经元基上是稀疏的

Aryaman Arora, Zhengxuan Wu, Jacob Steinhardt, Sarah Schwettmann

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 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 本文实证发现MLP神经元与稀疏自编码器一样是稀疏特征基，并基于此开发了端到端梯度归因流水线，在多项任务中揭示了因果有效的神经元电路。

Comments ICML Spotlight, camera-ready

DIG: Oracle-Guided Directed Input Generation for One-Day Vulnerabilities

DIG：面向单日漏洞的Oracle引导定向输入生成

Andrew Bao, Haochen Zeng, Peng Chen, Stephen McCamant, Pen-Chung Yew

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

AI总结 针对补丁延迟或未完全部署导致的单日漏洞风险，提出Oracle引导的定向输入生成方法DIG，利用补丁揭示触发条件，通过LLM合成Oracle并引导生成器进化与定向模糊测试，在138个真实CVE上触发80个漏洞，超过现有技术。

From Prompts to Preferences: An Open-Source Platform for Generative AI-Enhanced Conjoint Analysis

从提示到偏好：生成式AI增强联合分析的开源平台

Philipp Brauner

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

AI总结 提出一个开源、自托管的联合分析调查平台，利用生成式AI（大语言模型和文本到图像模型）创建集成刺激格式，降低研究门槛，并通过概念验证研究展示其有效性。

GeoWorld-VLM: Geometry from World Models for Vision-Language Models

GeoWorld-VLM：从世界模型中获取几何结构用于视觉-语言模型

Renjie Gu, Kaichen Zhou, Yan Luo, Mengyu Wang

机构 * Harvard AI and Robotics Lab（哈佛人工智能与机器人实验室） ； Kempner Institute for the Study of Natural and Artificial Intelligence（凯普纳自然与人工智能研究 institute） ； Harvard University（哈佛大学） 纠错

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

AI总结 GeoWorld-VLM通过将冻结的摄像机条件视频世界模型的几何结构转移到视觉-语言模型中，提升空间关系推理能力，实验显示在两个不同架构上均提升了约4%的性能。

Topical Phase Transitions in Artificial Intelligence Research: Large-Scale Evidence and an Early-Warning Signature for Emerging Topics

人工智能研究中的主题相变：大规模证据与新兴主题的早期预警信号

Rasul Khanbayov, Hasan Kurban

机构 * College of Science and Engineering（科学与工程学院） ； Hamad Bin Khalifa University（哈马德·本·哈利法大学） ； Doha, Qatar（卡塔尔多哈） 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.AI

AI总结 通过分析2017-2025年五大AI会议论文，发现AI主题通过“相变”方式突然爆发，并基于早期预警信号识别未来需关注的主题。

Active Semantic Perception

主动语义感知

Huayi Tang, Pratik Chaudhari

机构 * General Robotics, Automation, Sensing and Perception (GRASP) Laboratory（通用机器人、自动化、传感与感知实验室） 纠错

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

AI总结 提出一种基于紧凑多层场景图和大语言模型的主动语义感知方法，用于高效探索未知环境，在仿真和真实机器人上验证了优于现有方法。

EvoBrowseComp: Benchmarking Search Agents on Evolving Knowledge

EvoBrowseComp: 基于演化知识的搜索智能体基准测试

Yunhan Wang, Jiaan Wang, Lianzhe Huang, Xianfeng Zeng, Fandong Meng

机构 * Northeastern University, China（东北大学（中国）） ； Weixin AI, Tencent Inc, China（腾讯微信AI（中国）） 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EvoBrowseComp，一个通过实时网络遍历自动生成400道英文和400道中文无污染复杂问题的演化基准，用于评估搜索智能体在动态知识环境中的真实浏览能力。

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