语言大模型 / LLM

Neuro-Agentic Control: A Deep Learning-based LLM-Powered Agentic AI Framework for Controlling Security Controls

神经代理控制：一种基于深度学习的由大型语言模型驱动的用于控制安全控制的代理人工智能框架

Saroj Gopali, Bipin Chhetri, Deepika Giri, Sima Siami-Namini, Akbar Siami Namin

机构 * Texas Tech University（德克萨斯理工大学） ； Cumberland University（坎伯兰大学） ； Advanced Academic Programs Science（高级学术项目科学部） ； Johns Hopkins University（约翰·霍普金斯大学） 纠错

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

AI总结 针对运营技术网络攻击问题，提出神经代理控制框架，结合基于LLM的规划器与预训练的TimesFM，并引入“反事实物理注入”机制，在工业数据集评估中表现优于基线，能有效保障关键基础设施中代理人工智能。

Agora: Enhancing LLM Agent Reasoning Via Auction-Based Task Allocation

Agora：通过基于拍卖的任务分配增强大语言模型智能体推理

Kaiji Zhou, Ales Leonardis, Yue Feng

机构 * University of Birmingham（伯明翰大学） 纠错

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

AI总结 研究旨在增强LLM智能体推理能力，提出Agora框架，通过基于拍卖的机制动态分配任务，将推理步骤视为可交易项目让智能体依纠正能力投标，实验表明该框架在多基准测试中表现优且能实现成本-质量权衡。

Comments Preprint. 12 pages, 4 figures

GATS: Graph-Augmented Tree Search with Layered World Models for Efficient Agent Planning

GATS：用于高效智能体规划的具有分层世界模型的图增强树搜索

Maureese Williams, Dymitr Nowicki

机构 * Institute for Cybernetics of NAS of Ukraine（乌克兰国家科学院控制论研究所） 纠错

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

AI总结 研究针对LLM智能体规划计算成本高和行为随机的问题，提出GATS框架，结合系统树搜索与分层世界模型，在合成任务和综合测试中表现优异，规划时无需LLM调用，生成确定性计划，优于LLM引导探索。

Resample or Reroute? Budget-Aware Test-Time Model Selection for Large Language Models

重采样还是重新路由？大语言模型的预算感知测试时模型选择

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（克瑞克斯冯） 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.LG

AI总结 研究大语言模型测试时模型选择问题，提出预算感知测试时模型选择方法，通过在重采样和重新路由间分配预算单位最大化预期正确性，提出RoR分配策略，实验表明该策略在成本-质量方面优于多种基线。

Comments 10 pages, 3 figures. v2: corrected Phi-4 cost (14.7B) and re-ran all replays; conclusions unchanged. Code: github.com/luka-krixvon/resample-or-reroute-experiment

iLENS: Interpretable LLM-Guided Mixture-of-Experts for Neuroimaging Survival Analysis

iLENS：用于神经影像生存分析的可解释大语言模型引导的专家混合模型

Farica Zhuang, Seong Woo Han, Zixuan Wen, Shu Yang, Yize Zhao, Li Shen

机构 * University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学） ； Yale University（耶鲁大学） 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 针对阿尔茨海默病前驱期转化预测问题，提出iLENS框架，基于专家混合模型，利用大语言模型合成信息指导专家路由，具备竞争力的预测性能，能为决策提供透明且基于生物学的原理。

QAgent: An LLM-based Multi-Agent System for Autonomous OpenQASM programming

QAgent：一种基于大语言模型的用于自主OpenQASM编程的多智能体系统

Zhenxiao Fu, Lei Jiang, Yilun Xu, Gang Huang, Fan Chen

机构 * Zhenxiao Fu1, Lei Jiang1, Yilun Xu2, Gang Huang2, Fan Chen1（作者1、作者2、作者3、作者4、作者5） 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

AI总结 研究针对OpenQASM编程挑战提出QAgent，它是基于大语言模型的多智能体系统，集成规划、合成和校准工作流程，利用检索增强生成及多智能体推理确保正确性，在多模型评估中表现出色，证明集成对可靠量子程序生成很关键。

Multi-Agent LLM Collaboration for Unit Test Generation via Human-Testing-Inspired Workflows

通过受人工测试启发的工作流程进行多智能体大语言模型协作以生成单元测试

Quanjun Zhang, Ye Shang, Siqi Gu, Jianyi Zhou, Chunrong Fang, Zhenyu Chen, Liang Xiao

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

AI总结 研究针对现有基于大语言模型的单元测试生成方法的局限，提出TestAgent，通过多智能体协作机制模拟人工测试，设计专门智能体、配备工具API并构建知识图谱，在Java项目实验中取得优异结果，性能优于基线和搜索工具。

Practical Source Code Recovery from Binary Functions Using Anchor-Based Retrieval and LLM Reasoning

使用基于锚点的检索和大语言模型推理从二进制函数中进行实用的源代码恢复

Charles Edward Gagnon, Steven H. H. Ding, Philippe Charland, Benjamin C. M. Fung

机构 * McGill University（麦吉尔大学） ； Defence Research and Development Canada（国防研究与发展加拿大） 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

AI总结 研究如何从二进制函数恢复源代码，结合逆向工程、基于锚点检索和大语言模型推理，在基于高保真数据库对tcpdump二进制文件评估中，匹配方法实现95.2%汇编指令覆盖率，在GitHub数据库实验中平均覆盖率35.5%。

Comments 12 pages, 5 figures

Toward Auditable AI Scientists: A Hypothesis Evolution Protocol for LLM Agents

迈向可审计的人工智能科学家：大语言模型智能体的假设演化协议

Izumi Takahara, Teruyasu Mizoguchi

机构 * Institute of Industrial Science, The University of Tokyo（东京大学产业科学研究所） 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

AI总结 研究旨在让大语言模型智能体在科学发现中发挥核心作用。提出假设演化协议（HEP），使假设生成等操作可审计。在材料科学任务中，该协议能让智能体运行关键循环，跨问题概括并随模型能力提升更充分利用协议，迈向可审计的人工智能科学家。

Hierarchical Chain-of-Thought: Enhancing LLM Reasoning Performance and Efficiency

层次化思维链提示：提升大语言模型推理性能与效率

Xingshuai Huang, Derek Li, Bahareh Nikpour, Parsa Omidi

机构 * Huawei Technologies Canada, Canada（华为技术加拿大公司，加拿大） 纠错

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

AI总结 本文提出层次化思维链提示方法，通过分层步骤规划与执行提升复杂多步推理的准确率和效率，实验显示在多种模型和任务中平均准确率提升6.2%。

HALO: Hybrid Adaptive Latent Reasoning for Language Models

HALO：语言模型的混合自适应潜在推理

Micah Zhang

机构 * Lockheed Martin（洛克希德·马丁公司） 纠错

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

AI总结 研究如何用少量自适应计算改进预训练语言模型，提出HALO混合自适应潜在细化方法，结合粗略与选择性第二阶段细化。在基准比较中，HALO成绩最佳，使用细化步骤少，兼具更好的细化分配，计算量也少。

Comments 15 pages, 4 figures, preprint

Zero-shot 3D General Obstacle Detection via Multimodal Foundation Models and Geometry

通过多模态基础模型和几何进行零样本3D通用障碍物检测

Tamás Matuszka, Péter Hajas, Dávid Szeghy

机构 * aiMotive 纠错

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

AI总结 针对自动驾驶中通用障碍物检测难题，提出结合多模态基础模型与几何推理的免训练零样本方法，能精准定位达100米，借基础模型先验提升召回率，还可实现可扩展自动标注。

Comments Accepted to CVPR 2026 AUTOPILOT Workshop

VEXAIoT: Autonomous IoT Vulnerability EXploitation using AI Agents

VEXAIoT：使用人工智能代理进行物联网漏洞自动利用

Katherine Swinea, Kshitiz Aryal, Lopamudra Praharaj, Maanak Gupta

机构 * Department of Computer Science Tennessee Tech University Cookeville, TN, USA ； School of Interdisciplinary Informatics University of Nebraska Omaha Omaha, NE, USA ； 1 Department of Computer Science, Tennessee Tech University, TN, USA. ； 2 School of Interdisciplinary Informatics, University of Nebraska Omaha, NE, USA. ； 3 Dept. of Mathematics \& Computer Science, University of North Carolina at Pembroke, NC, USA. 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 研究针对物联网系统漏洞，提出VEXAIoT自主多代理框架，利用大语言模型推理和进攻性安全工具，结合漏洞检测与攻击执行代理，在特定环境评估中取得高成功率，证明其可实现物联网漏洞评估及安全工作流程自动化。

Latent Thoughts Tuning: Bridging Context and Reasoning with Fused Information in Latent Tokens

潜在思维调整：通过潜在令牌中的融合信息连接上下文与推理

Weihao Liu, Dehai Min, Lu Cheng

机构 * University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校） 纠错

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

AI总结 研究提出潜在思维调整（LT-Tuning）框架，通过重新定义潜在思维构建与部署方式，引入上下文预测融合机制，结合三阶段课程学习，实现潜在与显式思维模式动态切换，优于现有潜在推理基线，有效缓解特征崩溃并提升推理精度。

Comments In Proceedings of the Forty-third International Conference on Machine Learning

Programming over Thinking: Efficient and Robust Multi-Constraint Planning

编程而非思考：高效且稳健的多约束规划

Derrick Goh Xin Deik, Quanyu Long, Zhengyuan Liu, Nancy F. Chen, Wenya Wang

机构 * Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Agency for Science, Technology and Research（科技研究局） 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 多约束规划面临挑战，现有大语言模型方法有局限。本文提出SCOPE框架，将特定查询推理与通用代码执行分离，产生一致、可重用的求解器函数，降低成本和延迟，性能达最优。

Comments Accepted at ACL 2026 : Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)

GReFEM: Multimodal LLMs as Zero-Shot Semantic Assistants for Physics-Guided 3D Mesh Refinement

GReFEM：多模态大语言模型作为用于物理引导的3D网格细化的零样本语义助手

Kartik Bali, Mahish K. Guru, Christian J Cyron, Roland Aydin

机构 * Institute of Material Systems Modeling（材料系统建模研究所） ； Helmholtz Zentrum Hereon（海德堡研究中心Hereon） ； Institute of Material and Process Design（材料与加工设计研究所） ； German Research Center for Artificial Intelligence（德国人工智能研究中心） 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 研究探索多模态大语言模型能否作为有限元网格细化的零样本几何代理，引入GReFEM框架及orthoViews视图选择模块，经实证评估发现其展示出强大零样本能力，能准确遵循复杂指令，比盲目启发式方法更精确，定义了基础模型在自动模拟中作为语义助手的前沿。

Estimating Uncertainty from Reasoning: A Large-Scale Study of Multi- and Crosslingual MCQA Performance in LLMs

从推理中估计不确定性：对大语言模型中多语言和跨语言MCQA性能的大规模研究

Andrea Bacciu, Andrea Alfarano, Saab Mansour, Amin Mantrach, Marcello Federico

机构 * INSAIT（萨格勒布信息与智能技术研究所） ； Amazon（亚马逊） 纠错

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

AI总结 研究对22种语言的不确定性估计方法进行大规模评估，使用两个人工整理的问答数据集，比较不同模型和架构下的UE方法。发现促使模型用英语推理可提升UE性能，缩小不同资源语言间的性能差距，且UE方法选择取决于模型规模，还给出了选择性预测阈值选择的分析。

SCOReD: Student-Aware CoT Optimization for Recommendation Distillation

SCOReD：用于推荐蒸馏的学生感知思维链优化

Haz Sameen Shahgir, Yufei Li, Xiaohan Wei, Yunchen Pu, Fei Tian, Chonglin Sun, Frank Shyu, Sandeep Pandey, Luke Simon, Yue Dong, Xi Liu

机构 * University of California Riverside（加州大学河滨分校） ； Meta AI 纠错

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

AI总结 研究针对推荐蒸馏中原始教师轨迹不适用于任务的问题，提出SCOReD框架，先解析教师轨迹片段并评分，再动态选择编辑操作，使轨迹适应学生输出分布，训练能为学生模型提供清晰信号，提升指标并减少推理长度。

Comments 31 pages

Latent Reward Steering: An Adaptive Inference-Time Framework that Implicitly Promotes Cognitive Behaviors in Reasoning LLMs

潜在奖励引导：一种自适应推理时框架，隐式促进推理大语言模型中的认知行为

Jiakang Li, Guanyu Zhu, Can Jin, Chenxi Huang, Dexu Yu, Ronghao Chen, Yang Zhou, Hongwu Peng, Xuanqi Lan, Dimitris N. Metaxas, Youhua Li

机构 * Rutgers University（罗格斯大学） ； South China Agricultural University（华南农业大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Fenz.AI ； QuantaAlpha ； Adobe ； Santa Clara University（圣克拉拉大学） ； City University of Hong Kong（香港城市大学） 纠错

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

AI总结 提出潜在奖励引导（LRS）框架，通过优化稀疏自编码器潜在状态隐式促进认知行为，利用最终答案正确性训练潜在奖励模型估计中间状态质量，并在推理时提供状态特定的修正方向，实验表明该方法能提升推理性能并修复原始推理错误。

IFAR: Multi-Perspective and Multi-Level Causal Discovery with LLMs

IFAR：基于大语言模型的多视角多层次因果发现

Jinwei He, Feng Lu

机构 * Beihang University（北航大学） 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 研究针对大语言模型溯因推理中多视角多层次原因这一挑战，提出IFAR框架，结合广义反向推理与正向验证，构建专门数据集，实验表明该框架能提升大语言模型溯因推理性能，在F1分数等方面有显著改进。

Malaika: Understanding Malware through Tri-Grounded Agentic Reasoning

Malaika：通过三重基础的智能推理理解恶意软件

Xingzhi Qian, Xinran Zheng, Yiling He, Lorenzo Cavallaro

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

AI总结 研究针对恶意软件理解挑战，将其视为基础推理问题，提出需三种基础形式。介绍多智能体框架Malaika，通过受分析师启发的推理等实现三种基础机制，用于安卓恶意软件分析，实验表明该框架提高分析质量，为可靠恶意软件理解及软件分析提供基础。

ReProAgent: Tool-Augmented Multi-Stage Agentic Generation of Bug Reproduction Tests from Issue Reports

ReProAgent：从问题报告中通过工具增强的多阶段代理生成错误重现测试

Quanjun Zhang, Yi Zheng, Ye Shang, Weifeng Sun, Haichuan Hu, Chunrong Fang, Zhenyu Chen, Liang Xiao

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

AI总结 研究提出ReProAgent多阶段代理框架，从问题报告生成错误重现测试，将任务分解为四个阶段，集成多种工具支持各阶段，实验表明其能成功重现较多问题，优于基线，还可跨模型泛化并提升下游问题解决性能。

BUS: Brain-Inspired Unsupervised Self-Reflection via Backward Prediction for Multimodal Reasoning

BUS：用于高级多模态推理的受脑启发的无监督自我反思

Jiacheng Yang, Tongying Xiao, Yunkai Dang, Cong Wang, Yuekun Yang, Qi Fan, Tianyu Ding, Wenbin Li, Feng Miao, Yang Gao

机构 * AAAI Press（美国人工智能协会出版社） 纠错

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

AI总结 研究针对VLM处理复杂视觉任务的不足，受脑启发提出BUS无监督训练框架，通过反向预测提升其反思推理能力，无需标注数据，与多种微调方法兼容，经实验验证在多任务中有效提升了VLM推理性能。

Diagnosing Long-Video Quantitative Reasoning in Multimodal LLMs via Enumeration and Counting

EC-Bench：超长视频的枚举与计数基准

Fumihiko Tsuchiya, Taiki Miyanishi, Shunsuke Yasuki, Mahiro Ukai, Nakamasa Inoue, Shuhei Kurita, Yusuke Iwasawa, Yutaka Matsuo

机构 * The University of Tokyo, Japan（东京大学） ； Institute of Science Tokyo, Japan（东京科学大学） ； National Institute of Informatics, Japan（国立信息学研究所） 纠错

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

AI总结 EC-Bench针对超长视频的枚举与计数问题，通过152部超过30分钟的视频和1699个查询，评估多模态大语言模型的性能，揭示模型在时间推理和计数任务中的局限性。

Comments The first two authors are equally contributed. The data and code are publicly available at: https://github.com/matsuolab/EC-Bench

On Locality and Length Generalization in Visual Reasoning

关于视觉推理中的局部性和长度泛化

Pulkit Madan, Sanjay Haresh, Reza Ebrahimi, Sunny Panchal, Apratim Bhattacharyya, Roland Memisevic

机构 * Qualcomm AI Research（高通人工智能研究中心） 纠错

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

AI总结 研究从视觉状态跟踪和长度泛化角度，探讨局部、顺序视觉模型是否有计算优势。受语言模型启发，研究简单视觉任务中视觉模型行为。发现其会利用全局捷径，基于严格局部感知的策略可缓解此问题，表明局部注意力对稳健组合泛化很关键。

Comments Accepted at ECCV 2026

Diversifying to Verify: When Task-Equivalent Programs Differ in Verifiability

多样化以进行验证：当任务等效程序在可验证性上存在差异时

Shirley Yu, Ruben Martins

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 研究任务等效程序的可验证性差异，提出基于大型语言模型的Diversify2Verify管道，通过推断契约、生成测试不同实现并修复注释来验证，构建基准测试，结果表明实现多样性有助于验证，提高了验证成功率。

OpenProver: Agentic and Interactive Theorem Proving with Lean 4

OpenProver：使用Lean 4进行智能且交互式的定理证明

Matěj Kripner, Milan Straka

机构 * Charles University, Faculty of Mathematics and Physics（查尔斯大学数学与物理系） 纠错

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 介绍用于大语言模型驱动的自动化定理证明的开源系统OpenProver，它集成特定架构，完全开源，能自动验证证明，提供交互式界面，通过在ProofNet上评估展示自动验证在定量消融实验中的潜力。

Comments 7 pages, 2 figures. Accepted at the 19th Conference on Intelligent Computer Mathematics (CICM 2026)

Beyond Embeddings: Interpretable Feature Extraction for Binary Code Similarity

超越嵌入：用于二进制代码相似性的可解释特征提取

Charles E. Gagnon, Steven H. H. Ding, Philippe Charland, Benjamin C. M. Fung

机构 * Defence Research and Development Canada（加拿大国防研究与发展署） ； McGill University（麦吉尔大学） 纠错

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

AI总结 研究二进制代码相似性检测问题，利用基于语言模型的智能体对汇编代码结构化推理分析生成可解释特征，无需匹配训练，在跨架构和跨优化任务中召回率表现良好，结合嵌入优于现有技术，实现准确性、可扩展性和可解释性共存。

Comments 15 pages, 8 figures

Agentic Proof and Property-Based Testing via Property-Templates in Data-Intensive Computing

通过数据密集型计算中的属性模板进行智能体证明和基于属性的测试

Seongmin Lee, Yaoxuan Wu, Miryung Kim

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract)

AI总结 研究软件工程中意图规范和验证问题，提出用属性模板解决验证候选属性和实施PBT的子问题，设计智能体双轨验证框架，经评估该框架能提高证明成功率、减少幻觉、降低成本并提升代码覆盖，还能发现模型与实现差距。

Comments 12 pages, 7 figures, 4 tables; supplementary material included as ancillary file

Automating Just-In-Time Python Type Annotation Updating

自动化即时Python类型注释更新

Zhipeng Xue, Zhipeng Gao, Xing Hu, Jingyuan Chen, Xin Xia, Shanping Li

专题命中 推理与问题求解 ：LLM(abstract)

AI总结 研究Python项目中类型注释易过时问题，提出基于大语言模型的TypeUp方法自动更新类型注释，能依据旧注释和代码更改生成新注释，性能优于现有方法，在实际项目评估中展现实用价值。

Comments 12 pages, accepted by ICSE 2026