语言大模型 / LLM

Detecting Vulnerability-Inducing Commits via Multi-Stage Reasoning with LLM-Based Agents

通过基于大语言模型的智能体进行多阶段推理来检测导致漏洞的提交

Liyou Chen, Hailong Sun, Xiang Gao, Yue Pan

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(title,abstract)

AI总结 研究旨在检测导致漏洞的提交，提出基于大语言模型的多智能体框架VIC - RAGENT，利用多个专业智能体提供互补视角，通过多阶段推理过程完善候选漏洞，实验表明其性能优于基线，为VIC检测提供实用方案。

Quality-Aware Personalized AI Service Provisioning in UAV-Assisted 6G Networks

无人机辅助6G网络中质量感知的个性化人工智能服务供应

Mohammad Farhoudi, Masoud Shokrnezhad, Tarik Taleb

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

AI总结 研究无人机辅助6G网络中质量感知的个性化AI服务供应问题，提出HyPE框架，集成移动感知预测、学习增强决策和启发式服务放置与路由，模拟实验显示其在覆盖范围、延迟、服务个性化等方面优于基线，突出预测学习增强供应的前景。

TypeGo: An OS Runtime for Embodied Agents

TypeGo：一种用于具身智能体的操作系统运行时

Guojun Chen, Alex Schott, Lin Zhong

机构 * Yale University（耶鲁大学） 纠错

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

AI总结 研究针对具身智能体大语言模型规划与实时控制等的矛盾，提出TypeGo运行时，将基于大语言模型的规划构建为异步循环，管理智能体物理身体，通过自然语言指令编程，能降低延迟并支持并发任务，提供了初步设计证据。

RS-Agent: Automating Remote Sensing Tasks through Intelligent Agent

RS-Agent：通过智能代理实现遥感任务自动化

Wenjia Xu, Zijian Yu, Boyang Mu, Jiuniu Wang, Zhiwei Wei, Mugen Peng

机构 * State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China（网络与交换技术国家重点实验室，北京邮电大学，中国） ； City University of HongKong, Hong Kong 999077, China（香港城市大学，中国） ； School of Geographic Sciences, Hunan Normal University, Changsha 410081, China（地理科学学院，湖南师范大学，中国） 纠错

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

AI总结 针对多模态大语言模型在遥感任务中的局限，提出RS-Agent智能代理，通过结构化任务规划等连接用户意图与遥感流程，含四个组件及两种方法，实验显示其在多任务中显著优于现有模型，证明结合两者用于智能地理空间分析的价值。

Grading the Unspoken: Evaluating Tacit Reasoning in Quantum Field Theory and String Theory with LLMs

对沉默的评判：利用LLMs评估量子场论和弦论中的隐性推理

Xingyang Yu, Yinghuan Zhang, Yufei Zhang, Zijun Cui

机构 * 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 本文探讨LLMs在量子场论和弦论等高度抽象理论领域评估隐性推理的能力，提出五级评分标准，发现模型在显性推导中表现良好，但在需重建隐性步骤时表现下降。

Comments 9 pages + appendices, 2 figures, 9 tables

From Passive Observer to Active Critic: Reinforcement Learning Elicits Process Reasoning for Robotic Manipulation

从被动观察者到主动批评者：强化学习激发机器人操作的过程推理

Yibin Liu, Yaxing Lyu, Daqi Gao, Zhixuan Liang, Weiliang Tang, Shilong Mu, Xiaokang Yang, Yao Mu

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Northeastern University（东北大学） ； Xiamen University Malaysia（厦门大学马来西亚分校） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Xspark AI 纠错

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

AI总结 本文提出PRIMO R1框架，通过强化学习使视频MLLMs成为主动批评者，提升机器人操作中长期任务的监督准确性，实验表明其在过程推理和零样本泛化方面表现优异。

Comments Accepted to ECCV 2026. 32 pages

i-EXAM: Instructable and Explainable Attack Connectivity Graph Modeler

i-EXAM：可指导且可解释的攻击连通性图建模器

Rakesh Podder, Wadia Ganim, Sarath Sreedharan, Indrajit Ray, Indrakshi Ray

机构 * Colorado State University（科罗拉多州立大学） 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 i-EXAM工具借助规划编译，帮系统管理员创建复杂网络安全配置文件并做假设分析，可识别攻击路径、评估指标、生成强化策略，还能用大语言模型解释策略。

Comments In the Proceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling (ICAPS 2026)

Segmentation before Answering: Pixel Grounding for MLLM Visual Reasoning

回答前分割：用于多模态大语言模型视觉推理的像素定位

Yake Wei, Yuan Wang, Fengyun Rao, Jing Lyu, Di Hu

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 本文针对多模态大语言模型视觉推理，提出SegAnswer方法，将放大单元从边界框转为像素级分割掩码，能精准定位感兴趣区域，过滤冗余信息，与视觉令牌构建方式更契合，经多基准测试验证了其在像素定位及分割任务上的性能。

Controlling Tool Use with Heading-Specific Activation Steering

通过特定标题激活控制工具使用

Yuqi Chen, Vincent Siu, Yang Liu, Dawn Song, Chenguang Wang

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 研究工具增强大语言模型中工具使用决策的稳定内部表示，通过从标题锚点位置提取引导向量对工具调用行为进行双向因果控制，发现其因果有效性与线性结构不符，还区分了工具使用引导向量与参数化概念的引导向量，二者关系待解。

How Much of the Routing Gap Is Real? Decomposing the Router-to-Oracle Gap into Reproducible Specialist Advantage and Single-Draw Label Noise

路由差距中有多少是真实的？将路由器到预言机的差距分解为可重现的专家优势和单次抽取标签噪声

Teng-Ruei Chen

机构 * Institute of Bioinformatics and Systems Biology, National Yang Ming Chiao Tung University（国立阳明交通大学生物信息与系统生物学研究所） ； Krixvon AI（Krixvon人工智能公司） 纠错

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

AI总结 研究大语言模型中路由差距，将预言机期望分解为可重现部分和选择下限，证明单次抽取标签噪声是差距一部分，提出多样本预言机评估协议，多数差距是可恢复专家优势。

Comments 29 pages, 9 figures. v2: released reproducible artifacts; added a robustness subsection (k/K-sweeps, lineage jackknife, learned-router baseline) and GPQA-Diamond results; abstract takeaway + trim. Theorems and headline numbers unchanged

MechVQA: Benchmarking and Enhancing Multimodal LLMs on Comprehensive Mechanical Drawing Understanding

MechVQA：在综合机械图纸理解上基准测试与增强多模态大语言模型

Qian Kou, Xiaofeng Shi, Yulin Li, Xiaosong Qiu, Xinyang Wang, Hua Zhou, Cao Dongxing

机构 * Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI), China（北京人工智能研究院） ； Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences, China（信息工程研究所） ； Beijing University of Technology, China（北京理工大学） 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 针对多模态大语言模型在机械工程图纸理解上的不足，提出首个综合机械图纸理解数据集MechVQA，并开发MechVL模型，通过多阶段训练显著提升性能。

Comments accept by iclm2026, add github link

Journal ref Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026), Seoul, South Korea, PMLR 306 (2026)

Lift3D-VLA: Lifting VLA Models to 3D Geometry and Dynamics-Aware Manipulation

Lift3D-VLA：将VLA模型提升到3D几何和动力学感知操纵

Jiaming Liu, Qingpo Wuwu, Nuowei Han, Hao Chen, Zhuoyang Liu, Fan Fei, Yueru Jia, Chenyang Gu, Yandong Guo, Boxin Shi, Shanghang Zhang

机构 * Peking University（北京大学） ； CUHK（香港中文大学） ； AI² Robotics（智平方科技） 纠错

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

AI总结 研究针对VLA模型在物理环境操纵中几何理解和空间推理不足的问题，提出Lift3D-VLA框架。通过增强2D模型提升策略、GC-MAE自监督框架及分层时间动作建模，提升模型3D几何和动力学感知能力，在模拟和现实任务中取得更好效果。

Comments 14 pages, 7 figures. Project website: https://lift3dvla.github.io/

OmniLayout: A Schematic-Coupled Multimodal Benchmark for Constraint-Aware Geometric Reasoning in PCB Layout

OmniLayout：用于印刷电路板布局中约束感知几何推理的原理图耦合多模态基准测试

Taiting Lu, Kaiyuan Lin, Mingjia Wang, Haolin Ye, Runze Liu, Yuxin Tian, Vahe Melkonyan, Haoyu Wang, Muchuan Wang, Chufan Hong, Yifan Yang, Sung-Liang Chen, Yi-Chao Chen, Yicheng Jin, Mahanth Gowda

机构 * Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； Microsoft Research（微软研究院） ； Binghamton University（宾汉姆顿大学） 纠错

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

AI总结 介绍OmniLayout基准测试，用于评估大语言模型在印刷电路板布局放置推理。含1681个工业级原理图耦合PCB布局及四项任务，揭示当前大语言模型在PCB布局放置上有诸多局限。

Rethinking Indic AI from a Lens of Cultural Heritage Preservation

从文化遗产保护视角重新思考印度人工智能

Aparna Madva, Sharath Srivatsa, Srinath Srinivasa, Tulika Saha

机构 * International Institute of Information Technology, Bengaluru（班加罗尔国际信息技术学院） 纠错

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

AI总结 本文从文化遗产保护角度探讨人工智能对印度语言文化的影响，通过纵向调查自然语言处理技术演变、分析印度语言特征及基础模型作用，提出‘文化感知’方向，为印度自然语言处理下一阶段研究及基础模型发展提供指引。

Bridging Physical Reasoning and Task Generalization via Visual Action Outcome Reasoning Alignment

通过视觉动作结果推理对齐实现物理推理与任务泛化的桥梁

Han-Jun Ko, Jr-Jen Chen, Haobo Yuan, Hsin-Ying Lee, Tiancheng Shen, Ming-Hsuan Yang, Yu-Chiang Frank Wang

机构 * National Taiwan University（国立台湾大学） ； The University of California, Merced（加州大学默塞德分校） 纠错

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

AI总结 研究针对视觉语言模型在物理推理中难以泛化的问题，提出VAORA奖励设计，包括视觉对齐奖励和视觉-动作对齐奖励，通过预训练专家估计概率实现平滑密集奖励，经实验验证可有效提升模型在新任务和未见环境中的物理推理性能。

Comments ICML'26 Workshop RLxF: Reinforcement Learning from World Feedback

Analysis-by-Proxy: Localization Signals in VLMs Operating as Condition Encoders

代理分析：作为条件编码器的视觉语言模型中的定位信号

Yoav Baron, Sara Dorfman, Roni Paiss, Daniel Cohen-Or, Or Patashnik

机构 * Tel Aviv University, Tel Aviv, Israel（特拉维夫大学） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） 纠错

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

AI总结 研究视觉语言模型（VLMs）作条件编码器时编辑管道定位性能差的问题，引入代理分析框架，通过训练代理模型分析VLM中间表示来揭示编码定位信息的表示，发现现有条件提取策略缺陷，为条件架构设计提供新思路。

Comments Accepted as a Spotlight at the ICML 2026 Mechanistic Interpretability Workshop

Modality Relevance is not Modality Utility: Post-hoc Selective Modality Escalation for Cost-Aware Multimodal RAG

模态相关性并非模态效用：用于成本感知多模态RAG的事后选择性模态升级

Xue Li, Yiming Gai

机构 * Hangzhou International Innovation Institute, Beihang University（杭州国际创新研究院，北京航空航天大学） 纠错

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

AI总结 研究多模态检索增强生成中模态选择决策点问题，提出事后选择性模态升级方法，先低成本从文本和表格回答，再按需支付VLM证据费用，校准路由器决定是否升级，在MultiModalQA上减少视觉调用并缩小与神谕升级率差距，扩展了路由信号层次结构。

OpenGround: Planning-based Online Perception for Open-World 3D Visual Grounding

OpenGround：基于规划的开放世界3D视觉定位在线感知

Wenyuan Huang, Zhenyu Zhang, Zhao Wang, Zhou Wei, Ting Huang, Fang Zhao, Jian Yang

机构 * Nanjing University, School of Intelligent Science and Technology（南京大学智能科学与技术学院） ； China Mobile Zijin Innovation Institute（中国移动紫金创新院） 纠错

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

AI总结 针对开放世界3D视觉定位中现有方法的局限，提出OpenGround框架，集成任务链规划与上下文引导感知，还构建OpenTarget数据集。实验表明其在多个数据集上性能优异，在开放世界评估中有显著提升。

Comments ECCV2026, 46 pages, 13 figures, 15 tables

Narrative-Centered Emotional Reflection: An Early Prototype for AI-Supported Emotional Self-Reflection

以叙事为中心的情感反思：人工智能支持的情感自我反思的早期原型

Shou-Tzu Han

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

AI总结 该研究以Reflexion为早期原型，通过整合情感检测、分层反思提示和隐喻故事生成等方法，探索结构化情感自我反思，支持用户超越基本情感分类进行自主情感探索，记录了理论驱动的情感计算方向。

Comments 7 pages, 1 figure

EAGOR: Embodied Reasoning in Omni-direction

EAGOR：全方位的具身推理

Shriram Damodaran, Soumyaratna Debnath, Yan Wu, Wei-Yun Yau, Addison Lin Wang

机构 * EmPACT Lab, NTU Singapore Institute for Infocomm Research, A*STAR Singapore（EmPACT实验室，南洋理工大学信息与通信研究所，A*STAR新加坡） 纠错

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

AI总结 研究针对现有视觉语言模型在处理360°观测时方向估计不一致的问题，提出无需训练的几何感知框架EAGOR，将方向推理表述为球面上的递归贝叶斯估计，引入球谐信念场，实验证明其性能优于现有方法。

Comments 12 Pages, 7 Figures, 4 Tables

RoboTALES: Learning Reasoning-Guided Robot Policies via Task-Aligned Simulated Futures

RoboTALES：通过任务对齐的模拟未来学习推理引导的机器人策略

Hanan Gani, Tejal Kulkarni, Madhoolika Chodavarapu, Nicklas Hansen, Manmohan Chandraker

机构 * University of California, San Diego（加利福尼亚大学圣地亚哥分校） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract)

AI总结 针对预训练视频生成模型用于机器人策略规划的局限，提出RoboTALES框架，通过基于分层语言模型的规划器和基于视觉语言模型的评论家两大创新，学习任务对齐的模拟未来以训练机器人策略，在多样操纵任务中表现优于现有方法。

Comments Accepted at ECCV 2026

Progressive Reasoning with Primitive Correction for Compositional Zero-Shot Learning

基于原始校正的渐进推理用于组合零样本学习

Ziyi Chen, Haoyan Shi, Sunhan Xu, Congyan Lang

机构 * School of Computer Science and Technology, Beijing Jiaotong University（北京交通大学计算机科学与技术学院） ； Key Laboratory of Big Data & Artificial Intelligence in Transportation (Ministry of Education)（交通运输大数据与人工智能教育部重点实验室） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：post-training(abstract)

AI总结 研究组合零样本学习问题，提出PRPC框架，通过逐步推理明确建模属性和对象间双向依赖性，对原语相互校正，将其公式化为结构化推理过程并结合强化学习后训练，在基准测试中达最优性能。

FailSafe: Reasoning and Recovery from Failures in Vision-Language-Action Models

FailSafe: 视觉-语言-动作模型中的失败推理与恢复

Zijun Lin, Jiafei Duan, Haoquan Fang, Dieter Fox, Ranjay Krishna, Cheston Tan, Bihan Wen

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Centre for Frontier AI Research, A*STAR（A*STAR前沿人工智能研究中心） ； Allen Institute for AI（艾伦人工智能研究所） ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

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

AI总结 提出FailSafe系统，自动生成多样化失败案例及可执行恢复动作，微调LLaVA-OV-7B构建FailSafe-VLM，使机器人检测并恢复失败，在ManiSkill任务上平均提升三个VLA模型性能达22.6%。

Comments IROS 2026. Project Page: https://jimntu.github.io/FailSafe

An LLM-Native Psychometric Instrument Reveals a Self-Report--Behavior Gap Across 25 Models

一个原生LLM的心理测量工具不能预测LLM行为：来自25个模型的证据

Juan Manuel Contreras

机构 * Independent Researcher（独立研究员） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,title_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 通过探索性因子分析从LLM行为中构建心理测量工具，发现LLM的自我报告与观察行为无关，揭示自我报告与人类判断之间的混淆因素。

CSTutorBench: Benchmarking Small Language Models as Tutors for Block-Based Programming

CSTutorBench：将小型语言模型作为基于块的编程导师进行基准测试

H. Chad Lane, Bryson Kageler

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(title,abstract)；small language model(title,abstract)；LLM(abstract)；large language model(abstract)

AI总结 研究针对K-12环境中部署语言模型的问题，引入CSTutorBench基准评估VEX VR中语言模型作导师的表现。通过对11个模型测试发现其在深层教学行为有困难，模型家族和指令调整方法对辅导质量预测性更好，特定提示修订可提分，凸显此类基准的价值。

Journal ref SLM4ED'26: The 1st Workshop of Small Language Models for Education (SLM4ED). AIED 2026. Seoul, Republic of Korea

Data Analysis in the Wild: Benchmarking Large Language Models Against Real-World Data Complexities

野外数据分析：针对现实世界数据复杂性对大语言模型进行基准测试

So Hasegawa, Shailaja Keyur Sampat, Lei Liu, Wei-Peng Chen

机构 * Fujitsu Research of America（富士通美国研究院） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 针对大语言模型在数据分析基准测试无法反映现实情况的问题，引入DataGovBench基准测试，含表格问答和表格洞察两个任务，通过实验发现现有模型有性能差距，为推进相关研究提供挑战基准。

Comments 29 pages, 9 figures

Life Cycle Assessment of Pre-training the Lucie 7B Open-Source Large Language Model on the Jean Zay Supercomputer

在让·扎伊超级计算机上对露西7B开源大语言模型进行预训练的生命周期评估

Marc Léobet, Pierre-François Lavallée, Jean-Pierre Lorré

机构 * Mens Data ； CNRS / IDRIS（法国国家科学研究中心/IDRIS） ； LINAGORA 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(title,abstract)；language model(title,abstract)；LLM(abstract)；foundation model(abstract)

AI总结 研究对开源多语言基础模型露西7B在让·扎伊超级计算机上预训练进行生命周期评估，以AFNOR SPEC 2314为框架，应用Labos 1point5方法，整合硬件全生命周期，给出多方面数据，为节俭人工智能系统设计提供参考。

Comments 12 pages, 2 tables, 1 figure. OpenLLM-France Environmental Report v1, January 2026. CC BY-SA 4.0

LLM Agents for Deliberative Collaboration: A Study on Joint Decision Making Under Partial Observability

用于协商协作的大语言模型智能体：部分可观测联合决策下的联合决策研究

Chenxu Wang, Yongkun Yang, Boyuan Du, Shiwei Lin, Huaping Liu

机构 * Department of Computer Science and Technology, Tsinghua University（清华大学计算机科学与技术系） ； Fuzhou University（福州大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,summary_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL、cs.AI

AI总结 研究部分可观测联合决策任务下的协商LLM智能体，通过形式化问题、引入基准、实例化框架和协议并评估LLMs，发现复杂任务仍挑战语言模型，协商过程有反思纠错机会，为评估改进LLM智能体奠定基础。

Comments Code is available at https://github.com/wcx21/deliberative-collaboration-agents

Doing What They Say, Not What They Reason: Locating the Faithfulness Gap in LLM Agents

做他们所说的，而不是他们所推理的：定位LLM智能体中的忠实性差距

Yufeng Wang

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,title_cn)；分类 cs.AI

AI总结 通过将忠实性差距分解为推理-结论和结论-行动两个步骤，在可控的德克萨斯扑克模拟器中研究LLM智能体是否按照其陈述的推理行动。

Comments submitted to COLM social simulation with LLM workshop

Measuring the Security of Mobile LLM Agents under Adversarial Prompts from Untrusted Third-Party Channels

在来自不受信任第三方渠道的对抗性提示下衡量移动大语言模型代理的安全性

Chenghao Du, Quanfeng Huang, Tingxuan Tang, Zihao Wang, Adwait Nadkarni, Yue Xiao

专题命中 评测与基准 ：LLM(title,summary_cn)；large language model(abstract)；language model(abstract)

AI总结 研究移动LLM代理在对抗性环境下的安全风险，设计评估一系列案例研究，涵盖多种攻击类型并涉及多个先进移动代理，通过大量试验揭示系统漏洞，映射攻击到相关框架发现新途径，证明其在现实中可被利用。