语言大模型 / LLM

A Dual-Track Framework for Template-Constrained LaTeX Conversion

双轨框架：模板约束下的LaTeX转换

Chung Cheuk Hei, Liu Li

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） 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.CL

AI总结 提出双轨框架，通过离线提取模板约束与在线混合执行，将LLM用于推理密集型任务、规则引擎处理确定性任务，在7个模板和56篇论文上实现更高结构保真度和编译成功率。

Comments 6 pages (excluding references), 10 figures

ASCII Art Turns LLMs into VLA Controllers

ASCII艺术将LLMs转化为VLA控制器

Yitao Jiang, Roy Xing, Luyang Zhao, Brian Plancher, Muhao Chen, Devin Balkcom

机构 * Dept. of Computer Science, Dartmouth College（达特茅斯学院计算机科学系） ； Dept. of Electrical and Computer Engineering, Clemson University（克莱姆森大学电气与计算机工程系） ； Dept. of Mechanical and Aerospace Engineering, University of Houston（休斯顿大学机械与航空航天工程系） 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.LG

AI总结 通过ASCII表示将视觉观察渲染为文本输入，仅使用文本LLM即可实现VLA式控制，在2D操作任务中表现良好，提供轻量级可解释的模态桥接。

Bridging Semantics and Kinematics: A Modular Framework for Zero-Shot Robotic Manipulation

桥接语义与运动学：零样本机器人操作的模块化框架

Ali Alabbas, Dipshikha Das, Camillo Murgia, Sainul Ansary, Alaa Elkamash, Philip Long

机构 * Atlantic Technological University（大西洋理工大学） 纠错

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

AI总结 提出一种模块化免训练框架，通过视觉感知、语义路由和任务编排三阶段，实现零样本语言引导的机器人操作，在两种零样本实验中达到62%端到端成功率。

Comments Accepted to RO-MAN 2026

SHACR: A Graph-Augmented Semi-Autonomous Framework for Multi-Class Conflict Resolution in Smart Home IoT Automation

SHACR：一种用于智能家居物联网自动化中多类冲突解决的图增强半自主框架

Leena Marghalani, Walid Aljoby, Suayb S. Arslan

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

AI总结 提出SHACR框架，通过有向知识图谱将冲突检测从文本推理转化为确定性多跳图遍历，统一逻辑、语义和物理冲突，结合LLM实现闭环工作流，在203条规则测试中F1从0.59提升至0.95。

Task Complexity Matters: An Empirical Study of Reasoning in LLMs for Sentiment Analysis

任务复杂性至关重要：对LLM在情感分析中推理能力的实证研究

Donghao Huang, Zhaoxia Wang

机构 * School of Computing and Information Systems, Singapore Management University（新加坡管理学院） ； Research and Development, Mastercard（麦star公司） 纠错

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

AI总结 研究通过评估7种模型家族在不同粒度的情感分析数据集上的表现，发现推理效果高度依赖任务复杂性，二分类任务性能下降，多类情感识别性能提升，且少量样本学习在多数情况下优于零样本学习。

Comments 12 pages, 1 figure, 3 tables. Accepted at PAKDD 2026

Journal ref In: Wong, R.CW., et al. Advances in Knowledge Discovery and Data Mining. PAKDD 2026. Lecture Notes in Computer Science(), vol 16600. Springer, Singapore

Seeing Before Reasoning: Decoupling Perception and Reasoning for Shortcut-Resilient Multimodal On-Policy Self-Distillation

先看后思：解耦感知与推理以实现抗捷径的多模态在策略自蒸馏

Sihan Wang, Xiyao Liu, Lianqing Liu, Zhi Han

机构 * State Key Laboratory of Robotics and Intelligent Systems, Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（机器人与智能系统国家重点实验室，沈阳自动化研究所，中国科学院） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） 纠错

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

AI总结 提出ViGOS框架，通过解耦感知和推理，在MLLM后训练中避免文本捷径，提升图像依赖行为。

Comments 29 pages, 5 figures, 8 tables; Project page: https://oedosoldier.github.io/ViGOS/

Pseudo-Deliberation in Language Models: When Reasoning Fails to Align Values and Actions

语言模型中的伪 deliberation：当推理无法使价值观与行动一致时

Sushrita Rakshit, Hanwen Zhang, Hua Shen

机构 * New York University（纽约大学） 纠错

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

AI总结 本文研究了语言模型中价值观与行动不一致的问题，提出伪 deliberation 概念，并通过 VALDI 框架评估对齐程度，发现不同模型在生成对话中存在一致的偏差。

Comments 9 pages, 5 main figures

PEAR: Permutation-Equivariant Adaptive Routing Multi-Agent Debate

PEAR: 置换等变自适应路由多智能体辩论

Yang Feng, Ziwei Xu, Xia Hu, Fengxiang He

机构 * University of Edinburgh（爱丁堡大学） ； 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(abstract,abstract_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI、cs.LG

AI总结 提出PEAR协议，通过动态重配置通信角色和稀疏拓扑，消除固定拓扑中的位置偏差，提升多智能体辩论的准确性和鲁棒性。

TraceView: Interactive Visualization of Agentic Program Repair Trajectories

TraceView: 智能体程序修复轨迹的交互式可视化

Amirali Sajadi, Tu Nguyen, Kimmie Huynh, Esteban Parra, Preetha Chatterjee

机构 * Belmont University（贝尔蒙特大学） 纠错

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

AI总结 提出TraceView工具，通过交互式可视化和语义关系标注，帮助开发者诊断LLM-based自动程序修复代理的失败原因，支持轨迹扫描与理解。

AgentDSE: Reasoning-Augmented Architectural Design Space Exploration

AgentDSE：推理增强的架构设计空间探索

Chenyu Wang, Jiahe Caroline Shi, David Kong, Duane S. Boning, Zishen Wan, Yilun Du, Vijay Janapa Reddi

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 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.AI

AI总结 提出AgentDSE，利用大语言模型编码代理自动进行架构推理，在DNN加速器映射、软硬件协同设计和CPU缓存层次优化中，以少两个数量级的评估次数达到竞争或更优的设计质量。

Comments Accepted to the Machine Learning for Architecture and Systems Workshop (MLArchSys), co-located with ISCA 2026

Learning When to Sample: Confidence-Aware Selective Sampling for Efficient Chain-of-Thought Reasoning

学习何时采样：面向高效链式思维推理的置信度感知选择性采样

Juming Xiong, Kevin Guo, Congning Ni, Weixin Liu, Chao Yan, Katherine Brown, Avinash Baidya, Xiang Gao, Bradley Malin, Zhijun Yin

机构 * Vanderbilt University（范德比尔特大学） ； Vanderbilt University Medical Center（范德比尔特大学医学中心） ； Intuit AI Research（Intuit AI研究院） 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 提出置信度感知选择性采样框架，通过分析单条推理轨迹自适应决定是否触发多路径采样，在保持性能的同时显著降低推理成本。

Extraction and Analysis of Multimodal Concepts in Vision Language Models through Sparse Autoencoders

通过稀疏自编码器提取和分析视觉语言模型中的多模态概念

Sergio Lanza, Jae Hee Lee, Stefan Wermter

机构 * Knowledge Technology, Department of Informatics, University of Hamburg（汉堡大学信息学系知识技术实验室） 纠错

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

AI总结 提出基于稀疏自编码器的框架，从视觉语言模型中提取视觉、文本和多模态概念，通过余弦相似度评估概念与样本的对齐，在VQA数据集上提升视觉概念质量达45%。

Comments International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN), 2026, Padua

AgenticOS: An Intent-Oriented Secure Operating System Architecture for Autonomous AI Agents

AgenticOS: 面向自主AI代理的意图导向安全操作系统架构

Zhen Zhao, Yu Zhang, Yanpeng Zhu, Jia Wang, Songqiao Tao, Xin Cheng, Jiexin Gao

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

AI总结 针对LLM驱动代理面临的结构性安全挑战，提出AgenticOS架构，将OS从资源管理器重构为意图过滤器，通过四层架构和意图ABI实现最小权限环境。

Comments 11 pages,5 figures,1 tables

AOR-Bench: Do Large Audio Language Models Over-Refuse Pseudo-Harmful Queries?

AOR-Bench: 大型音频语言模型是否会过度拒绝伪有害查询？

Jiaxi Yang, Chaewan Chun, Jason Lucas, Yuchen Yang, Dongwon Lee

机构 * Penn State University（宾夕法尼亚州立大学） 纠错

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

AI总结 提出首个针对大型音频语言模型过度拒绝问题的基准AOR-Bench，包含3000个伪有害音频样本，评估12个模型发现过度拒绝普遍存在，并探索了两种轻量缓解策略。

TinyGiantALM: A Compact Audio-Language Model for Intent-Aware Reasoning under Resource Constraints

TinyGiantALM：面向资源约束下意图感知推理的紧凑型音频-语言模型

Vinh-Thuan Ly

机构 * University of Science, VNU-HCM（胡志明市国立大学下属理科大学） ； Vietnam National University, Ho Chi Minh City（胡志明市国立大学） 纠错

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

AI总结 提出紧凑型1.5B参数音频-语言模型TinyGiantALM，通过指令感知特征精炼框架（查询引导投影器+语义门控）过滤用户意图相关声学信号，在MMAR基准上零样本准确率46.4%，超越7B-13B基线，并优于8倍大模型。

Comments Accepted to Interspeech 2026. Project page: https://interspeech-tinygiant-alm.vercel.app

Mitigating Cross-Image Information Leakage in Multi-Image Understanding with Large Vision-Language Models

缓解多图像理解中大型视觉语言模型的跨图像信息泄露

Yeji Park, Minyoung Lee, Sanghyuk Chun, Junsuk Choe

机构 * Sogang University（ソガン大学） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； NAVER AI Lab（NAVER AI实验室） 纠错

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

AI总结 针对大型视觉语言模型在多图像输入时性能下降的问题，提出无需训练且架构无关的FOCUS方法，通过随机噪声掩码和噪声参考输入抑制跨图像信息泄露，显著提升多图像和视频理解性能。

Comments Source code is available at https://github.com/yejipark-m/FOCUS

When Does Intrinsic Self-Correction Help? A Task-Sensitive Analysis

内在自我纠正何时有效？一项任务敏感分析

Elroy Stav, Dvir Berlowitz, Maayan Orner, Sarit Kraus

机构 * Bar-Ilan University（巴伊兰大学） ； Independent Researcher（独立研究员） 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 本研究采用任务敏感视角分析内在自我纠正（SC），发现当任务结构支持验证约束、重新审视推理或提供第二意见时，SC能带来一致性能提升，表明其有效性取决于任务类型。

Sarc7: Evaluating Sarcasm Detection and Generation with Seven Types and Emotion-Informed Techniques

Sarc7: 基于七种类型和情感感知技术评估讽刺检测与生成

Raina Gao, Alyssa Jeong, Lang Xiong, Yicheng Fu, Sean O'Brien, Vasu Sharma, Kevin Zhu

机构 * Algoverse AI Research（Algoverse AI研究院） 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、cs.AI

AI总结 提出Sarc7基准，将MUStARD数据集标注为七种讽刺类型，并通过零样本、少样本、思维链及新型情感提示技术进行分类评估，同时开发基于情感的生成方法，实验表明情感提示技术优于其他设置。

Comments Accepted to EMNLP WiNLP and COLM Melt, Solar, PragLM, and Origen

Deeper is Not Always Better: Mitigating the Alignment Tax via Confident Layer Decoding

更深并非总是更好：通过置信层解码缓解对齐税

Xuanming Zhang, Sining Zhoubian, Yuxuan Chen, Tianyi Tang, An Yang, Sean Du, Chujie Zheng, Fei Huang, Dayiheng Liu, Gao Huang, Jingren Zhou

机构 * Qwen Team, Alibaba Inc.（阿里巴巴集团 Qwen 团队） ； Tsinghua University（清华大学） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） 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

AI总结 提出Confident Decoding，一种无需训练的解码策略，通过熵引导的保守反向搜索动态选择最可靠的近最终层，以缓解对齐微调导致的最终层扰动，提升推理性能。

HPP: Hierarchical Programmatic Probing for Long Video Understanding by Decoupling Perception and Reasoning

HPP：通过解耦感知与推理的分层程序化探测用于长视频理解

Awais Rauf, Ahmed Hasssan, Greg Slabaugh

机构 * Queen’s University Belfast（贝尔法斯特女王大学） ； AMD（AMD公司） ； Queen Mary University of London（伦敦玛丽女王大学） 纠错

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

AI总结 提出HPP框架，通过将长视频理解重构为分层视频的迭代程序化探索，解耦语义感知与高阶时序推理，在LongVideoBench等基准上取得显著提升。

Comments Project page: https://awaisrauf.com/HPP

PeerMathDial: A Middle School Dialogue Dataset for Student Collaborative Math Problem Solving

PeerMathDial：面向中学生协作数学问题解决的对话数据集

Murong Yue, Desmond Alexander Mcglone, Emily Slutz, Wenhan Lyu, Yixuan Zhang, Jennifer Suh, Ziyu Yao

机构 * George Mason University（乔治梅森大学） ； William & Mary（威廉与玛丽学院） 纠错

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

AI总结 为解决现有教育对话数据集缺乏同伴互动的问题，构建了首个来自真实中学数学课堂的同伴协作问题解决对话数据集PeerMathDial，包含55段对话、6406轮次，并基于LLM构建对话行为分类体系，用于分析对话演化、学生特质与行为关联及LLM模拟能力。

Comments 17 pages. Project website (dataset and source code): https://ziyu-yao-nlp-lab.github.io/MathVC-NSF.github.io/. Accepted to the 21st Workshop on Innovative Use of NLP for Building Educational Applications (BEA) co-located at ACL 2026

Trip+: Benchmarking Agents in Personalized Interactive Travel Planning

Trip+: 个性化交互式旅行规划中的智能体基准测试

Junle Chen, Wei Chen, Yehong Xu, Zhengjun Huang, Yuqian Wu, Zhoujin Tian, Kai Wang, Lei Wang, Xiaofang Zhou

机构 * HKUST（香港科技大学） ； Tencent Hy（腾讯Hy） ； HKUST(GZ)（香港科技大学（广州）） 纠错

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

AI总结 提出Trip+基准，通过多轮交互和分钟级行程生成与修订，评估智能体在个性化旅行规划中的可行性、偏好匹配及主观体验（如疲劳度），发现现有模型倾向于技术可行但耗时的行程。

A Four-Valued Normative Intermediate Representation for ASP-Oriented Compliance Reasoning

基于ASP的合规推理的规范性中间表示

Huanyu Yang, Yangfan Wu, Jianmin Ji

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(summary_cn,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 提出MONIR，一种用于ASP合规推理的模态化输出规范性中间表示，通过分阶段操作语义和可执行编译，结合LLM辅助流程应用于中国ADAS法规，并评估提取质量与模块化增量求解效率。

VeriEvol: Scaling Multimodal Mathematical Reasoning via Verifiable Evol-Instruct

VeriEvol：通过可验证的进化指令扩展多模态数学推理

Haoling Li, Kai Zheng, Jie Wu, Can Xu, Qingfeng Sun, Han Hu, Yujiu Yang

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； Tencent Hunyuan（腾讯混元） 纠错

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VeriEvol框架，通过类型感知进化模块生成更难的问题，并利用HTV-Agent验证器确保答案可靠性，从而在强化学习中扩展多模态数学推理数据，提升模型性能。

InfoCIR: Multimedia Analysis for Composed Image Retrieval

InfoCIR：面向复合图像检索的多媒体分析

Ioannis Dravilas, Ioannis Kapetangeorgis, Anastasios Latsoudis, Conor McCarthy, Gonçalo Marcelino, Marcel Worring

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

AI总结 InfoCIR通过整合检索、可解释性与提示工程，提供交互式界面，帮助用户理解多模态提示与嵌入空间的交互，提升模型开发中的洞察力生成。

Comments 9+2 pages, 8 figures. Accepted for publication in IEEE PacificVis 2026 (Conference Track). Interactive composed image retrieval (CIR) and ranking explanation

Journal ref 2026 IEEE 19th Pacific Visualization Conference (PacificVis), Sydney, Australia, 2026

JumpStarter: Human-AI Planning with Task-Structured Context Curation

JumpStarter：基于任务结构化上下文策展的人机协作规划

Xuanming Zhang, Sitong Wang, Jenny Ma, Alyssa Hwang, Zhou Yu, Lydia B. Chilton

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

AI总结 提出JumpStarter系统，通过任务结构化上下文策展框架动态分解目标、限定上下文范围，实现细粒度个性化与复用，用户研究显示规划质量显著优于ChatGPT。

Comments 29 pages, 20 Figures, 9 tables

Look Light, Think Heavy: What Multimodal Chain-of-Thought Reasoning Can and Cannot Do

轻看，重思：多模态思维链推理能做什么和不能做什么

Zhuoran Jin, Kejian Zhu, Hongbang Yuan, Yupu Hao, Pengfei Cao, Yubo Chen, Kang Liu, Jun Zhao

机构 * The Laboratory of Cognition and Decision Intelligence for Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所复杂系统认知与决策智能实验室） ； School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学人工智能学院） 纠错

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

AI总结 本文系统探究多模态思维链推理在12个感知与推理任务上的表现，发现CoT对感知任务有副作用，但对数学、科学等多图像推理有效，且现有开源多模态推理模型提升有限，视觉推理仍是瓶颈。

Comments ACL 2026

Curriculum Reinforcement Learning Can Incentivize Reasoning Capacity in LLMs Beyond the Base Model

课程强化学习可以激励LLMs超越基础模型的推理能力

Pengxiang Cai, Tianchen Fang, Xiaohan Li, Qingyuan Zeng, Guocong Li, Jintai Chen

机构 * The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Zhejiang University（浙江大学） 纠错

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

AI总结 提出边界感知课程强化学习方法，通过定位推理能力边界、针对性教师引导和强化学习巩固，在Qwen、Llama和DeepSeek上同时提升pass@1和pass@256，平均pass@256比基础模型提升9.8个百分点。

CalVerT: Augmenting Agents with Calibrated Verifier Telemetry Improves Action and Learning in Knowledge-Intensive Tasks

CalVerT: 通过校准验证器遥测增强智能体在知识密集型任务中的行动与学习

Ashwin Vinod, Ying Ding, Elias Stengel-Eskin

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

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

AI总结 提出CalVerT方法，通过向智能体状态添加校准的自信心分数和基础验证器分数，减少过度依赖参数知识或冗余检索，提升知识密集型问答的准确性和效率。

Comments Code: https://github.com/ashwinn-v/CalVerT

EmoInstruct-TTS: Dual-Path Instruction-Guided Emotional Speech Synthesis

EmoInstruct-TTS：双路径指令引导的情感语音合成

Minghui Wu, Ganjun Liu, Zikun Fang, Ting Meng, Hongchuan Wu, Bingao Xu, Yonglong Cai, Jiasheng Chen, Jun Du

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； iFLYTEK Research（科大讯飞研究院） ； Huawei Technologies Co., Ltd.（华为技术有限公司） 纠错

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

AI总结 提出EmoInstruct-TTS双路径框架，通过情感嵌入和指令条件情感流模型实现细粒度情感控制，提升语音情感可控性和自然度。

Comments 5 pages, 3 figures, 4 tables. Submitted to Interspeech 2026. Audio demos: https://huanyu-lab.github.io/EMOINSTRUCT-TTS